转自：财联社
来源： 阮雨葵
一只固收+产品，同时涉及债券、股票和大类资产配置。债券基金经理关注宏观和流动性，权益基金经理侧重模型和选股。当两端判断出现分歧时，是各自守住负责部分的收益，还是从整个组合出发做出取舍？
在太平基金基金经理韩聪、张子权看来，相比简单划分债券和股票的管理边界，如何让两端围绕同一个组合目标协同，才是做好固收+产品的关键。
韩聪负责固收底仓和大类资产配置，张子权负责权益端的量化增强。两人从保险资管时期开始合作，至今已有八九年。
工作中，两人的交流也不局限于正式的投资会议。韩聪介绍，两人在日常工作中也经常会讨论隔夜市场的变化、宏观风险及其对组合的影响，也会交流部分资产是否出现估值抬升或交易过热。
这种高频交流最终落在同一只产品上。固收端的票息、久期和杠杆，权益端的贝塔、阿尔法和行业偏离，并不是被切成互不相干的两部分。需要调整时，考虑的是整个组合能否获得更好的风险收益比，而不是哪一位基金经理的局部贡献更好看。
这也是他们理解固收+量化的起点。传统固收+多以主动权益完成“+”的部分，收益弹性更大，也更依赖基金经理对行业轮动和市场风格的判断。量化所做的，是把权益端的风格、仓位和持股结构尽可能规则化，减少个人主观因素的影响。
“预期稳健、绝对收益、回撤可控”，韩聪将这套框架概括为三个目标。这里的绝对收益是一种组合管理目标，并非产品收益承诺。相比于排名，两人更关注能否为持有人长期积累正向收益，以及回撤后需要多长时间修复。
张子权则把固收+量化看作填补纯债和权益之间风险空档的一类工具：纯债产品收益空间有限、波动较低，权益产品波动则显著放大，两者在风险收益谱系上存在明显空档；固收+量化通过股票仓位管理和量化模型约束，能够设计并动态调节产品的风险暴露水平，恰好填补这一空白地带。
在两人看来，固收+量化的稀缺性，并不只在于“量化做加法”，更在于固收和量化能否真正共同进退。
不是把债券和股票简单拼起来
固收+的组合看上去并不复杂。在二级债基的约束下，大部分资产配置于债券，少部分仓位参与股票或可转债。但韩聪认为，真正的难点不是把两类资产放进同一个账户，而是能否让两端围绕同一目标行动。
不少固收+产品由固收和权益两个团队分别管理：固收基金经理守住债券收益，权益基金经理负责股票部分，系统可以清晰归因每一笔交易、每一端贡献，考核也容易拆分。问题在于，两位基金经理各自利益最优，并不必然等于产品整体最优。
张子权举例称，有些操作可能对权益端不利、对固收端有利，或者反过来，但对整个组合是有利的。若单从产品的固收或权益端出发，双方很容易围绕各自收益制订独立的投资策略；而从产品整体出发，讨论的焦点就直接转向为“对持有人最终获得的完整投资回报是否更好”。
“持有人买到的是一个组合，不是单独拿一份权益、再单独拿一份固收。”张子权说。
在交流中他们频繁提及“统一目标”。在一只固收+产品中，权益端增加仓位，所需资金可能来自债券端降低杠杆或卖出部分资产。若考核分开，成本留在固收端、收益体现在权益端，固收基金经理未必有动力主动配合；权益端降低仓位，则可能减少量化阿尔法的来源，量化基金经理同样可能不愿接受。
在韩聪和张子权的组合里，这些成本与收益并不机械切割。权益端需要资金时，固收端可以通过组合管理及时腾挪；权益暴露过高时，张子权也要接受从整个产品出发的减仓。
两人在保险资管阶段形成的方法，也延续到了公募组合中。韩聪称，投资方法本身没有根本变化，变化主要来自负债端：保险资金相对稳定，公募产品则需持续应对份额申购、赎回及投资者获利了结带来的资金流动。策略不仅要有效，还必须具备流动性和可复制性，不能为了短期收益把组合做得难以调整。
权益组合的分散化为此提供了操作基础。张子权介绍，目前单只产品通常持有400只以上股票，申购赎回导致的仓位变化已能通过系统自动调整。对于开放式和定期开放式产品，权益端的管理框架没有本质差别；固收端也不会在封闭期大幅提高杠杆、开放期再集中降杠杆，而是尽量保持配置结构稳定。
对持有人而言，产品形态可以不同，风险画像不应因此频繁改变。
在他们看来，市场上固收+量化产品相对有限，原因并不是缺少量化模型，而是这类产品对组织方式要求更高。单独从量化部门找一位固收人员，或从固收部门找一位量化人员，并不自动产生协同。若缺少长期磨合和统一目标，“1+1”甚至可能小于2。
“一主两卫星”，四道防线控制回撤
即便权益仓位上限不高，并不代表回撤天然可控。债券收益率处在较低水平时，底仓所能提供的安全垫比过去薄，一旦权益端快速下跌，债券收益未必足以覆盖。
韩聪预计，今年债券底仓能够提供的收益较过去高票息环境明显下降，但仍是组合稳定性的基础。权益端要做的，不是无限放大弹性，而是在有限风险预算内争取增强收益。
太平基金的权益部分采用“一主两卫星”结构。主策略根据产品定位选择相应基准，太平嘉裕主要围绕A500进行增强，更偏大盘均衡；太平嘉和则更接近全市场主动权益基金的平均风格。在主策略之外，组合还配置红利和小微盘两类卫星策略。
这套结构首先解决的是权益内部的相关性问题。沪深300、中证500、中证1000、A500以及全市场类指数之间相关性较高，如果全部仓位都集中在相近的主策略上，股票涨时一起涨、跌时也会一起跌。红利、小微盘与主策略的相关性相对较低，可以在不同市场阶段形成缓冲。
第二道防线来自量化阿尔法。张子权负责的权益部分既有指数增强，也有主动量化选股。组合并不主要依靠大幅超配行业赚钱，而是希望从个股选择中积累超额收益。
按照他的拆解，行业偏离对满仓组合一年超额收益的正负贡献通常控制在较小范围，更多收益来自同一行业内部的选股。拉长时间看，持续积累的阿尔法，有望在一定程度上缓冲贝塔下跌带来的影响。
第三道防线是分散。张子权所说的分散，并不只是“买了几百只股票”。组合会同时在因子、个股和交易时间三个维度分散：模型不依赖单一特征，多数个股权重较低，单只产品通常持有400只以上股票；下单也不会在一个时点集中完成，而是分布在全天甚至多个交易日，降低交易冲击和个股风险。
第四道防线是动态再平衡。股票上涨较多时，组合会按照规则减掉一部分仓位；下跌较多后，再逐步补回。韩聪将其称为一种逆向操作，不追涨杀跌，也不试图把每个高点和低点都判断准确。
仓位调整并非完全机械。市场情绪升温、部分成长板块估值快速抬升后，两人曾讨论降低权益仓位，股票仓位由接近上限的位置下降约5个百分点；市场随后快速调整，组合再逐步恢复仓位。红利和小微盘策略的比例也会根据债券收益、市场估值和流动性变化调整。
这套再平衡的关键，是承认贝塔和阿尔法不能被彻底分开。减掉权益仓位能够降低市场下跌的冲击，也会同步减少量化选股贡献超额收益的机会。仓位降得太慢，回撤可能超出预期；降得太快，又可能在反弹中失去修复能力。
韩聪负责判断组合是否需要降低整体风险，张子权则评估减仓会对模型暴露和阿尔法产生多大影响，两者必须同时计算。
韩聪并不回避极端行情中的局限。当股债同时下跌时，能够真正降低组合风险的办法只有降仓。问题在于，精准择时几乎不可复制：若为了躲避一次下跌把权益仓位降到很低，市场突然反弹时，量化阿尔法也会随着贝塔仓位一并消失。
今年科技板块快速回撤后，组合最大回撤超过了两人的原先预期。韩聪称，团队也在复盘下一次遇到类似行情时如何做得更好。答案并不是转向激进择时，而是更早识别拥挤度和风险暴露，在行业约束、贝塔仓位和卫星策略比例上及时收紧。
量化会阶段性失效，但不等于长期逻辑失效
7月以来，公私募量化产品一度出现集中回撤，市场上关于“量化策略是否失效”的讨论再度升温。
张子权并不否认失效的存在。量化从相对小众的策略成长为市场重要参与者后，已经深度参与定价。越来越多模型使用相近的基本面、估值、成长、质量和交易特征，收益不可避免地呈现风格化：有时占优，有时回撤，某些因子也会在一段时间内失去效果。
在他看来，这和主动投资并没有本质区别。价值、成长等主动风格同样会经历数年的低迷。模型与基金经理都在被市场不断“训练”：当某一类资产持续上涨，主动投资者会增加配置，模型也可能因为景气、盈利和动量等信号逐步向该方向倾斜。拥挤交易瓦解时，人与模型都会受到影响。
今年科技行情就是一个例子。张子权认可AI产业趋势带来的真实变化。作为量化基金经理，他本人也是技术进步的使用者，能够感受到AI工具对研究和日常工作的影响。但产业趋势真实，并不意味着任何估值都合理，也不意味着资金可以无限集中。
随着科技板块持续上涨，交易量、机构持仓和风格暴露都开始向少数方向集中。在张子权的观察中，这种一致性已经处于较高水平。过去市场也经历过消费、新能源等方向的抱团，但本轮科技交易的集中度仍值得警惕。
面对趋势短期难以证伪、估值和交易又明显升温的双重状态，量化组合没有押注“科技继续赢”，也没有直接押注“价值马上回归”。
具体行动是进一步收紧行业偏离约束。团队将二级行业相对基准的偏离上限由千分之六降至千分之三，尽量贴近指数原有的行业结构，降低模型在强势行业中不断累积贝塔的可能性。即便如此，过去一段时间科技基本面和价格表现过强，模型仍不可避免地保留了一定暴露，因此也未能完全避开随后的回撤。
张子权认为，这恰恰说明，量化并不是独立于市场之外的机器。模型虽然不会像人工筛选那样基于主观判断构建投资叙事，但其使用的盈利、成长、估值和交易等信号，同样会受到市场风格的影响。当某一风格持续占优时，模型也可能逐步积累同向暴露，并在交易拥挤逆转时出现阶段性回撤。
模型使用的金融逻辑也与主动投资相通：寻找估值更合理、盈利更好、成长质量更高、业绩驱动的公司。当大量资金同时认可这些特征并形成相似持仓时，短期资金冲击可能压过基本面。
“短期失效不代表长期投资逻辑失效。”在他看来，从更长周期看，买入更便宜、基本面更好、成长质量更高的公司，仍是有效的金融逻辑。真正需要管理的是资金拥挤造成的阶段性回撤，而不是因为几周表现不佳，就否定整套方法。
团队应对这种阶段性失效的方式，不是频繁更换整套模型。韩聪会从宏观和市场表现中发现组合是否持续跑输，张子权再从收益归因中拆解问题究竟来自行业、风格还是选股。历史上出现异常后，两人通常会用一个多月持续跟踪和修正，而不是因为几周回撤就否定策略。
收益归因是其中关键一环。以科技为例，团队会进一步拆分到上百个二级行业，区分收益究竟来自行业超配，还是来自行业内部选股。
张子权强调，太平基金量化权益更希望“赚选股的钱”，而不是靠重仓某个行业获取超额。行业暴露可以有，但必须被识别、量化并限制。
固收+填的是股债之间的风险空档
固收+量化产品更适合哪种行情？在单边牛市中，这类产品很难跑赢高仓位权益或高弹性转债产品。权益仓位受限、行业偏离受控，意味着它不会拥有最强的向上弹性。当市场一年上涨较多时，固收+量化产品可能在相对排名上并不突出。
韩聪对此并不回避。他形容，这类产品“上天的可能性不大，掉进沟里的可能性也要尽量压低”。其更适合震荡市、弱市，以及投资者更看重持有体验的阶段。
这也决定了组合追求的不是一次押中主线，而是让收益来源更稳定。债券底仓贡献票息和一定资本利得，主策略提供权益贝塔，红利和小微盘分散风格，量化选股争取阿尔法，动态再平衡负责在上涨和下跌中控制仓位。
对于保险、理财等有绝对收益要求、同时又有止损约束的资金而言，高波动产品即便长期收益更高，也可能因为中途回撤触发风险控制。固收+量化更像一类底仓资产：不要求投资者频繁判断行业和风格，也不依赖基金经理每次都踩准市场节奏。
张子权认为，中国居民可配置的主流金融资产仍以股票和债券为主，纯债与权益之间的波动差距很大。固收+所填补的，正是这块“中间地带”。
量化的价值在于，它可以让权益部分的风险特征更稳定，再通过不同股票仓位设计不同波动水平，而不是把风险完全交给基金经理的主观判断。
低利率环境也在重新定义固收+。当债券底仓只能提供约1.5%至2%的收益，“+”的部分必须承担更多收益任务，但承担更多任务不等于放松风险约束。
韩聪认为，越是在债券安全垫变薄时，权益端越不能依赖重仓和追逐热点，否则一次快速回撤就可能吞掉底仓较长时间的积累。
在交流中，两人没有把今年的回撤解释为单一意外。科技交易过度集中、模型存在风格暴露、仓位调整仍有改进空间，都是复盘的一部分。对于一套以绝对收益为目标的策略而言，承认模型和判断都有边界，本身就是风险控制的起点。
“预期稳健”不等于净值没有波动，“量化”也无法避开每一次下跌。韩聪和张子权更愿意把优势放在可解释、可拆解和可修正上：持有人能够知道组合大致配置在哪里，基金经理能够知道收益和回撤来自哪里，固收与权益团队也愿意为了整个产品放弃各自局部最优。
这套做法或许不会制造最陡峭的净值曲线，却试图回答固收+最基本的问题——在纯债收益下降、权益波动仍高的市场里，如何让投资者用相对可控的回撤，换取比纯债多一点的收益。
