导读：今年以来，市场有两个比较大的关注点。一个在年初小微盘股踩踏后，对量化投资的审视；另一个是在过去几年许多持有人都没有赚到钱后，对绝对收益目标产品的需求。我们也在一系列访谈中，不断反思和探讨大家关心的这两个问题。
有幸的是，华夏基金数量投资部总监宋洋，是一个能同时回答这两个焦点问题的基金经理。从中科院博士毕业后，宋洋就长期专注于系统化的多策略绝对收益投资。
从2012年就开始做绝对收益投资的宋洋，职业生涯中面临过三次“压力测试”。一次是2016年对客户财富管理需求的认知迭代，使得宋洋的投资目标从早期波动率策略转换到今天的控回撤绝对收益策略。
第二次是2017年的市场风格从小市值向大市值股票切换过程中，对量化投资策略带来的挑战，让宋洋从过去数据驱动的模式转变为今天的逻辑驱动模式，逐渐把投资框架从数量化模式升维到系统化模式。
第三次是2022年对多资产方法论实践的挑战，让宋洋明白单靠对少数资产的风险预算管理很难实现稳定的绝对收益，也帮助她开始拓展多资产上的能力边界。
宋洋深刻理解，客户买的不是历史业绩，而是未来可以实现历史业绩特征（收益风险角度）的概率。这就需要一套系统化的投资方式来为输出稳定的投资结果提供投资框架的保障。在宋洋看来，系统化包含宏观、中观和微观不同视角的交叉验证，也包含股票、债券、商品、汇率跨资产的交叉验证。系统化不仅包含周期总量还包含结构，不仅包含先验经验的总结还包含反馈关系；不仅包含量化分析，还包含其他具备逻辑性、规则化的决策过程。
宋洋的系统化投资覆盖了从决策工具、投资工具和研究工具及组合管理等多个投资环节，环环相扣，每一个环节又有一系列不同的子策略。这一套框架是可延展、可回溯、可迭代的。宋洋认为只有一时的好策略，没有永远的好策略，没有任何单一资产或单一策略能在极大的时间尺度上穿越市场周期，而系统化的框架体系可以为输出收益风险特征稳定的投资结果提供有效保障。
宋洋把策略框架体系看做是求解一道“综合题”的过程，其中包含了一道“选择题”（在复杂的市场中，选择什么样的决策工具），两道“计算题”（微观选股和中观部分层面的策略），以及一道“论述题”（解决大类资产配置和权益市场结构）。
她的决策工具包含主观决策和量化决策，她的投资工具包含权益策略、转债策略、衍生品策略，她的研究工具包含资产配置研究工具、宏观策略研究工具、量化研究工具和衍生品研究工具。她的投资工具呈现为投资策略的形式，量化是帮助她表达观点的过程，投资逻辑用数据验证想法、表达想法。她有一个丰富的策略工具箱，在不同的市场环境中找出那几个合适的策略组合。宋洋认为，策略没有好坏之分，只有市场适配性之分。
相比于传统的固收+，宋洋更多是通过低相关性管理组合的最大回撤。她的低相关性包括多资产之间的低相关性和同一资产下不同策略之间的低相关性。此外，她的策略中既有高胜率策略，也有高赔率策略，有波动率卖权策略，也有波动率买权策略，形成了波动控制和收益获取之间的平衡。
作为一名贝叶斯主义者，宋洋相信历史经验可以创造价值，通过一系列投资原则的提取不断更新先验可以不断让投资框架越发牢固，提升产品未来复现历史收益风险特征的概率和产品的置信度。
以下我们先分享一些来自宋洋访谈的投资“金句”：
1.目标波动率策略是一把双刃剑，控制了下行波动的同时，也会限制组合获得向上的收益弹性
2.我们逐渐把目标波动率策略调整到目标绝对收益策略，再转变到今天的控回撤目标下的绝对收益策略，力争更好的匹配客户的财富管理需求。投资管理并不是简单地展示自己的技能，而是要深刻理解客户的风险偏好，并在自身能力范围内努力完成客户的投资目标
3.我们有一个基本的理念：客户买的不是历史业绩，而是产品未来可以实现历史业绩特征（收益风险角度）的概率。追求持续稳健是不变的业绩底色，提升胜率和风险调整后的收益回报，找到自己存在的意义
4.方法论反映的是每个人的阅历，不一样的人，不一样的性格，不一样的经历，就会产生不同的方法论。从研究到最终做出选择，中间有大片的空白地带都留给了思考，所有的收益归根到底都是认知的体现，而我的思考依托于系统化投资框架
5.系统化投资框架以适应环境为目的，而非相信某一个历史经验一定复现。基于系统化投资理念，构建出稳定的投资框架，形成稳定的投资风格，而投资策略是不断寻优和迭代的过程；关注反馈机制在适应市场环境过程中发挥的作用
6.产品的投资目标是将收益尽可能均匀在时间价值上，追求产品获取正收益的胜率在时间上的均匀分布，意味着我们产品业绩的稳定性比较强和产品的置信度比较高，努力规避业绩大小年的现象。产品的财富管理目标是与投资者保持良好的沟通、置信度高的业绩、可控的回撤
7.我们认为熨平组合波动、控制组合回撤的核心要素不是仓位，而是多资产的组合投资管理方式。这里面不仅要用到各类资产的低相关性特征（比如说股票和债券），也要用到股票策略之间和转债策略之间的低相关性，还涉及对未来市场基准假设的设定
8.投资是一道“综合题”：是一个在有限边界下，基于工具性价比（决策工具、投资工具和研究工具三个维度）求得方程最优解的过程。在解方程求最优曲线的过程中，谁的工具多谁就有优势：需要评估每一个工具的ROI，选用更优的工具组合去表达观点。
9.“三反原则”是支持方法论不断迭代的生命力：反脆弱、反焦虑、反内耗
从目标波动率转向绝对收益策略
朱昂：能否先简单介绍一下您的从业经历，以及在这个过程中您是如何一步步理解投资的？
宋洋 我从中科院数学与系统科学研究院博士毕业后， 2010年加入嘉实基金结构化产品投资部（后更名为指数投资部），后续进入嘉实基金股票投资部：因为股指期货是2010年推出的，因此我从2012年开始作为投资经理主要管理包含但不限于借助股指期货对冲实现绝对收益目标的一对多、专户和企业年金组合，在此过程中形成了稳健进取的投资风格。
那时候的策略有时代红利，最开始只要做股指期货的套利交易，就能实现比较满意的绝对收益回报。之后股指期货的基差升水幅度没有那么厚了，我又开始转向管理阿尔法对冲产品，这类产品早期定位是用来替代信托理财的，和今天的固收+产品目标客群类似。在嘉实基金期间，我的主要精力放在基于客观的统计规律做研究的量化投资上，能力圈集中于量化选股和以股指期货为代表的衍生品投资等方面，也投资过具有绝对收益属性和时代烙印的分级A品种，而对宏观、中观的理解和多资产配置的逻辑积累是相对欠缺的，也比较少去思考每个阶段社会在发生什么样的变化，以及发生变化背后的驱动因素又是什么。回头看，我们往往会习惯于把职业生涯刚开始的际遇当作真理，这可能是每个人的局限性。但什么是真正长期可持续的东西，不同时点进入市场的人可能会给出完全不一样的答案，事实上我们必须要认识到自己的认知和能力是有边界的。
2016年加入华夏基金后，从专户产品投资逐渐转为公募产品投资。刚加入华夏基金数量投资部的时候，最开始管理的是股债混合的专户产品，并且我们一度把同策略的专户产品做到了100多亿的规模，2017年发行了同策略的公募基金。在华夏基金从业期间，学习了很多对宏观、中观的理解和多资产配置的逻辑，也开始有一些对多资产、多维度的更加深入的思考。
其实，在我加入华夏基金数量投资部之前我们部门已经开始研究量化资产配置方法论有1年多的时间了，当时我们和海外合作方风险均衡方法论的提出者和实践者磐安（PanAgora）开展联合研究，风险均衡策略的提出者钱恩平（Edward E.Qian）教授在研究和投资过程中给予了我们非常多的指导。回头看，这是我开启资产配置研究和实践的起始点。
最初我们的产品是目标波动率策略，根据3%到5%的波动率划分不同风险收益特征的产品。但是产品运行了一段时间后发现，我们的客户更多是对同期委托产品的相对收益考核，而对于产品的波动率没有那么敏感。而且，其实客户对于收益率是有一定预期和要求的。目标波动率策略是一把双刃剑，控制了下行波动的同时，也会限制组合获得向上的收益弹性。从那之后，我们逐渐把目标波动率策略调整到目标绝对收益策略，再转变到今天的控回撤目标下的绝对收益策略。
当前产品的投资目标可以拆分为三个层次：第一个层次是控回撤绝对收益目标；第二个层次是追求相对于同业更高的风险收益比、更高的产品日频获取正收益的胜率和相对稳定斜率的净值曲线。
对于风险收益比，我们希望相比同类产品实现更优的收益回撤比和收益波动比。也就是说，我们在承担相同风险条件下，能获得更高收益；或者我们在获得相同收益结果下，承担了更低的风险。在过去8年的产品管理时间中，我们也基本上实现了这个目标。对于胜率，我们希望产品的日度、周度、月度正收益概率都能高于同类产品。
对于净值曲线，我们追求稳定向上的斜率。这就要求我们的产品风险收益特征过去到未来都是稳定的。这也是为什么，我们一直很重视系统化的投资。
第三个层次是追求收益回撤比在1.5-2.5以上，并且能让产品净值履创新高。要实现这个目标，不仅需要我们有持续的alpha能力，也需要依赖股票市场的beta能比较好。
虽然事后看这些投资目标的迭代说起来很轻松，但在这过程中对于客户财富管理需求的不断摸索与定位是一笔宝贵的财富。在这期间所经历的来自于客户的业绩压力和质疑，才让我真正得到了成长：
首先，直面客户，有血有肉地感受“信托责任”，或许是专户和公募基金经理最大的不同；
其次，在管理股债混合专户产品的过程中，要和来自于基本面股票投资、债券投资等不同背景的投资经理从投资结果的角度去竞争，竞技场中的对象不再局限于量化投资范畴；
第三，和人的经历一样，大家对策略的认可也和策略开始运行的时点市场际遇有很大的关系。我很庆幸自己有这样的经历。
每一次面对质疑时，都会拥有一些新的力量：各类资产、策略在不同市场环境下都会产生阶段性的回撤，但是坚持做自己该做的事情，坚持不断地自我否定和自我更新——向阳，是面对困境的隐性终极力量。
朱昂：所以说，投资框架的迭代其实和投资目标的设立有很大关系？
宋洋 是的，投资框架和策略为投资目标服务，我们要始终和客户站在一起，要关注投资的结果，更要关注过程中的净值波动给客户带来的感受，因此投资目标会影响投资策略的研究方向。伴随着对客户财富管理需求的不断定位，与之相匹配的投资目标不断清晰，截止目前投资方法论经历了多次迭代，到目前为止，我们运用相同投资框架管理的产品实践已经超过8年时间。
如果采取一成不变的投资策略，注定会在某一段时间内相当痛苦，而且这份痛苦也会伤害投资者，这是我非常不希望看到的，也是我当前选择采用多策略管理模式的原因。投资方法论迭代的要点是让投资具备不断平衡风险和收益，平衡灵活和坚持的能力。
我们希望通过建立稳定的投资框架，形成稳定的投资风格，为投资者输出稳定的投资结果。为什么有这样的目标呢？我们有一个基本的理念：投资者买的不是历史业绩，而是未来可以实现历史业绩特征（收益风险角度）的概率。
这样有助于管理投资者的财富管理预期：投资者买到的产品体验和他看到产品的历史表现是一致的，有助于提升客户的持有体验，也有助于在产品和投资者之间逐渐建立起信任。
朱昂：那么在策略体系迭代的过程中，有什么让您记忆深刻的阶段？
宋洋 2017年是一个对量化投资策略很有挑战的年份：那一年全市场有2000多只股票，当年个股收益率中位数是负的，但沪深300指数上涨幅度超过20%，在只有少数的大市值股票在上涨的背景下，当年要采用量化方式跑赢沪深300有比较大的挑战。在此之前，我更多是站在基于客观的统计规律做量化投资，并没有遇到过时间上持续超过一年时间的市场风格切换对方法论带来的挑战。事实上，传统的量化投资方法也有不足，因为投资归根结底是参与博弈的过程，再精确的模型也无法完全反映这个过程的复杂性。所以前瞻性的对市场运行规律可能发生转变的判断可以帮助我弥补方法论的盲区。2017年之后，我们开始着手进行组合管理方式的调整，更好适应市场的变化。
也是从2018年开始，我逐渐从一名纯粹的量化投资人员，拓展到更大的能力边界。之后，我的股票投资策略不再完全基于数据驱动，而是基于逻辑驱动：基于对市场的认知和复盘提取出适合于不同市场环境的投资逻辑，用数据验证想法、表达想法。
2022年10月开始，债券市场经历了较大幅的回撤，这让我意识到仅仅依靠股票和债券两类资产的组合对冲其实是比较脆弱的。大家经常提到的固收+本质是一种多资产投资框架，那么就应该包含商品、汇率、海外资产等在内的多资产。底层资产越多，彼此之间的相关性越低，多资产组合的效果也更好。也是从这个阶段开始，我意识到需要拓展自己在资产类别上的能力边界：在公募基金只能投资于股票、债券和衍生品的投资限制下，需要从收益回撤比的视角、多资产的视角审视组合中债券资产的管理；在进行组合整体风险预算管理时，也需要提防本应具有绝对收益、低波特征的债券资产的尾部极端波动风险对组合收益、波动和回撤的阶段性冲击，将债券资产也纳入产品整体风险预算管理中来。
期望的组合管理结果在牛市的时候不一定是涨得最多的，但是在熊市的时候或者市场回调的时候应该是最抗跌的，这样才能让时间的复利效用发挥最大的价值。
系统化投资的开放和稳定
朱昂：您前面提到是基于逻辑的量化投资，能否理解和我们传统意义的量化投资不太一样？
宋洋 这取决于您提到的对于传统意义量化投资的理解，如果定义是主要依赖于数据和算法识别投资机会，并通过大量的历史数据来进行市场规律性和可预测性的分析的话，还是有一定差异的。核心差异来自于“量”从哪里来以及每一个投资决策环节是否都是由“量”生成的。
首先，目前我所使用的每一个投资策略的思想来源不只是基于数据统计规律的总结，投资策略理念都来自于投资逻辑的驱动，用数据验证想法、验证逻辑，在验证的过程中是“对想法形成过程校验和适度纠偏-反馈策略构建调整”的一个“从逻辑到数据”的相互循环和强化的过程。投资逻辑的来源主要分为三个维度：基于市场的复盘和认知、学习优秀基金经理的投资理念所进行的投资逻辑提取、投资者行为导致的定价偏差的收益捕获。
其次，在决策环节上，要针对待解决的问题适合用哪种决策工具：由主观决策还是量化决策来生成，也就是决策工具的适配性选择。因此，在我的认知中系统化投资是一种更为广泛的概念：在强调投资过程的系统性、规则性和纪律性，通过建立一套完整的投资框架来实现投资目标方面和量化投资一致，但是除此之外还可以包含其他投资逻辑和决策过程，通过系统化的思维模式实现组合管理和业绩归因，目标是加强投资框架对市场环境的适应性，以实现长期可持续的投资回报。
系统化投资强调的是逻辑性、规则化、系统化的可解释、可归因的投资流程，投资决策的生成需要进行问题和决策工具的适配性选择：可以是量化生成的也可以是主观生成的；而量化投资则更多关注于模型和算法的应用，强调统计显著性，用数据决策每一个投资环节。
在我的系统化投资框架中，选股的决策环节是采用量化决策的，在资产配置和策略配置决策环节会在主观决策和量化决策之间，根据与待解决问题的决策适配度寻优比较，确定投资决策的生成方式。其实主观决策本质是一个决策树机制，我也会持续研究每个决策节点可以由数据决策替代的可能性，不断优化、迭代。
系统化投资包含宏观中观和微观不同视角的较差验证，不只是周期总量还包含结构，并非完全是经验总结的结果，还包含反馈关系。世界从来不是正态分布的，更加不能简单地进行线性外推，近些年尤其如此：近些年发生了诸多没有人能预测到的极端尾部事件，新冠疫情、地缘冲突，以及灰犀牛事件——国际贸易秩序重组、核心资产抱团到瓦解、微盘股抱团到瓦解等。无论是过去还是未来，世界上确实客观存在一些事情是我们不知道的，但它们又确实存在，而且还会持续地存在。事实上，市场风格的切换背后反映的是宏观经济、行业格局的变动或者是制度的变革等。量化的本质是根据客观的统计规律做研究，而再好的模型也难以预测黑天鹅事件和风格切换。针对此情况，通过不断地对宏观范式的转变、交易模式的变化和特殊事件的冲击的复盘与追踪，感知统计规律可能失效的可能性，采用系统化思维模式指导事先的策略配置，以应对世界的复杂性和多变性。由于每个单一策略都对应一个既定的股票（转债）投资组合，一旦投资决策的生成方式、策略和工具组合方式确定，也就完成了组合的构建。
我们整个投资管理的过程是以投资策略为抓手，选用更优的策略和工具组合去表达观点。没有一个单一策略能适应任何阶段的市场环境。通过多策略的管理方式，才是能实现投资结果的稳定。
朱昂：能否展开谈谈系统化投资的特点？
宋洋 系统化的特征是可延展、可回溯、可迭代，进而构建出稳定性较强的投资框架，形成稳定的投资风格，最终的目标是通过系统化的投资框架帮助我们穿越市场周期和市场风格，为持有人输出收益风险特征稳定的投资结果。
系统化投资是可延展的：通过系统化的投资，能够实现一个更加开放的系统。我们有许多不同的策略工具，每一个策略基于不同的投资目标和投资逻辑开发，由一系列适配的因子组合构建而成，每一个投资策略包含一篮子股票组合，适应不同的市场环境。每个投资策略都有自己的投资逻辑，鲜明的风险收益特征，不同策略共存，众木成林，形成策略森林。“可延展”保证投资框架是开放性的：伴随着社会的发展和市场的动态演绎，当市场出现新的投资结构和投资机会时，思考是否可以通过系统化和纪律化的组合构建方式去刻画，开发新的投资策略。伴随着社会的发展和市场的动态演绎，让各种策略充分多得去刻画多元化的市场结构，并建立单一策略的市场适配性监控体系，以做辅助决策。
系统化投资是可回溯的：每一个投资策略的开发都是基于对市场的认知与复盘，借助于量化工具，采用系统化和纪律化的投资模式来践行内心的笃定，因此每一个投资策略层面都是可回溯的。基于不同的投资逻辑可以构建出适合于不同市场环境的单一投资策略。“可回溯”为策略配置提供投资工具：只有掌握每一个投资策略的ROI——逻辑特征和风险收益特征，为后续以策略为抓手进行策略配置，让投资策略为投资目标服务成为可能。通过回溯掌握单一投资策略的ROI，但当下它是不是一个和市场适配性高的策略，还需要再评估。
系统化投资是可迭代的：“可迭代”为策略工具始终具有生命力提供技术保障。我们需要不断去思考每个阶段社会在发生什么，整个市场核心定价的关键点在什么地方，不断评估因子层面的迭代与优化能否映射到策略的绩效提升，站在每一个投资策略层面是否有需要调整的地方，来让投资策略持续不断优化和进化。只有对单一投资策略保持不断的迭代与优化，才能让每一个投资策略具有生命力。
朱昂：那么能否展开谈谈您的策略框架体系？
宋洋 我的策略框架体系是求解一道“综合题”的过程。投资本质上是科学和艺术的结合，是一种多元化的艺术。对于有的基金经理，它是一道“选择题”：基于宏观和行业的判断，选择未来一段时间可能会占优的资产或者行业、主题进行配置；对于有的基金经理而言，它是一道“论述题”，通过对于对个股的实地调研和深度研究，推演个股在未来3-5年后的盈利预期、估值水平及可能的下行风险点并论证观点；对于有的基金经理而言，它是一道“计算题”，采用线性或非线性的算法解决既定问题，不断参数寻优和调优，最终形成基于数据决策的投资策略。而对我来说，投资更像一道综合题，包含了一道“选择题”、两道“计算题”和一道“论述题”，策略框架体系就是既定目标下的解题过程。在解题的过程中针对不同的问题需要使用决策工具、投资工具和研究工具的不同组合。
选择题：在解决市场复杂性的过程中，谁的工具越多谁就越有优势，针对不同的问题清单要做决策工具的选择。如果你只有锤子一种工具，那你可能看什么都是钉子，别管遇到什么问题都要先上去锤几下。事实上，有的问题的投资决策观点适合于采用主观决策生成的，而有的适合于采用量化决策生成，不能只有锤子一种投资决策工具。在我的投资框架中，越靠近宏观和中观的问题清单，越需要适度借助主观决策生成观点，而微观选股策略则采用量化决策方式。首先需要思考问题清单适合于用哪种决策工具来解决：当选用量化决策工具时，就是解一道计算题；当选择采用主观决策工具时，则是解一道论述题。
这些年有些主动权益基金经理在探索量化赋能主动投资的方式，摸索主观和量化的结合方式。我其实是反着来的，我是量化研究出身但在部分投资决策节点上也需要和主观结合，寻找更优的投资决策ROI。其实这是一个圆，你从西边走，我从东边走，我们可能会在某个时间点交汇。
计算题一：在选股投资策略构建的微观层面，是一道计算题。综合运用估值、财务质量、盈利、成长、现金流、分红率、分析师预期、舆情、技术、量价因子等维度，依据不同的投资逻辑和技术实现手段，构建出适合于不同市场环境的单一投资策略。上述投资策略的构建和股票的筛选池依托于华夏基金投资研究部对股权质押风险等风险维度评估后的股票池进行，规避个股的尾部风险。在转债投资策略构建的微观层面也是一道计算题。综合运用YTM、转股溢价率、纯债溢价率、期权凸性、股票因子逻辑的嫁接、转债量价因子等维度，依据不同的投资逻辑和技术实现手段，构建出适合于不同市场环境的单一投资策略。
计算题二：在解决市场总量收益获取的中观层面，也是一道计算题。近些年，市场结构过于分化，市场中我们甚至找不到一个代表性的总量指数在任何市场环境下都可以代表市场的总量收益机会。因此，想要获取市场总量收益机会是一件知易行难的事情。对此，在投资策略的维度应对是，通过优选具有收益代表性的主流宽基指数的板块配置策略和优选行业的行业配置策略，来获取市场总量收益机会，以跟住结构化的市场收益为目标，给予组合基础收益保护，构成组合的基础仓位。在确定了未来一段时间占优的主流宽基指数标的和行业标的后，再进行二次选股的收益增强。由于收益增强的核心是获取贝塔收益机会基础上超额收益的锦上添花，因此这里的选股收益增强可以理解为基于主流宽基指数和行业的指数增强策略。
基础仓位是为了获得市场总量收益机会，更重视胜率：每一个策略战胜各自基准的胜率在时间上分布的均匀性。比如，我们的行业配置策略是基于中信一级行业做优选，定期优选6个行业。在这过程中，我们不仅会看选出的行业跑赢行业等权基准的幅度，还要看能否在绝大多数时间都跑赢。我们定义一个好的配置策略是，累计胜率能达到60%以上且胜率在时间上分布是均匀的。什么样的策略我们不喜欢呢？就是某个年份配置策略可能跑赢基准的胜率100%，到了下一年跑赢的胜率只有10%。追求胜率在时间上的均匀分布，意味着我们产品业绩的稳定性比较强，不会有大小年的现象。我们的板块配置和行业配置策略也是采用一种偏量化的方式进行构建，主要是选择市场中观beta的过程，和主动管理的行业景气度投资不太一样。
论述题：在解决大类资产配置和权益市场结构性收益获取层面，是一道论述题。大类资产配置和权益市场的结构性收益机会来源可能是来自于宏观范式的转变，制度改革或政策的驱动、筹码结构的边际变化或潜在行业渗透率、景气度的预期提升等当前难以完全量化定价的驱动因素。因此，在这个决策环节需要借助主观决策生成观点：基于对未来市场展望制定的基准假设的主观决策进行策略选择与组合配置，因此这是一道论述题。其中，获取权益市场的结构性收益机会构成组合的弹性仓位，是策略森林的概念，提供组合收益的弹性。弹性仓位是为了获得市场的结构收益，更重视赔率。在完成这道论述题的过程中，采用“五维度+十跟踪”的研究分析框架来进行：其中，“五维度”指的是在宏观策略研究分析环节，关注宏观基本面、政策面、企业盈利、风险偏好和资金面的边际变化，“十跟踪”指的是在策略研究分析环节，关注国内外政策经济动态、全球利率汇率与商品价格、多资产的比价分析、行业的比价分析、单一策略的有效性追踪、投资者行为分析、国内市场政策与制度边际变化、国内外大型机构的资产配置动态、国内系统性与结构性投资机会与风险、衍生品市场提供的信息增益。
每一个投资环节和资产
都有相对应的子策略
朱昂：大类资产配置策略能否先和我们介绍一下？
宋洋 我们的大类资产配置，基于“五维度+十跟踪”的研究分析框架，将仓位分配到预期收益风险特征更高的资产上的理念来做，以适应市场环境为目的。
在大类资产配置过程中，注重多资产收益之间的仓位合理分配：纯债收益、转债收益、股票收益、量化alpha对冲——四类资产收益机会之间的捕获，产品的仓位将倾向于分配到预期收益风险比更高的资产上，力争实现产品的投资目标。同样的，大类资产配置策略也可以用求解“综合题”的过程：包含一道“计算题”与一道“论述题”。
一道“计算题”：对于股票仓位的确定来说，拉长时间看，股票仓位中枢是根据自身股票投资特征，并结合产品的回撤目标决定的。当前，对于每日开放的产品，2%回撤目标的产品，权益仓位中枢设定为10%；3%回撤目标的产品，权益仓位中枢设定为15%；4%回撤目标的产品权益仓位中枢设定为18%；对于持有期产品，考虑到投资者的持有期限较长，需要在投资目标维度进行适度的收益补偿，因此对权益仓位中枢水平会进行些许微调。对于转债仓位的确定，是通过分配单独分配部分产品回撤预算来制定转债仓位中枢水平。
一道“论述题”：事实上，权益仓位中枢不代表我们组合就完全按照这个比例做严格的大类资产配置，产品实际权益仓位水平和仓位中枢配置水平的差异来自于“仓位中性”的判断。我们会从“五维度+十跟踪”研究分析框架，制定出未来一段时间做决策的基准假设，如果基准假设在五维度中的每一个维度都是中性，那么产品的权益仓位就按照仓位中枢来做；如果其中某些维度是中性偏悲观的，就会把仓位再往下调整，反之，如果我们对某些维度是比较乐观的，就会抬升权益仓位的水平。转债仓位的实际配置水平，在转债仓位中枢的基础上，还要结合从概率和收益率预期值来综合判定。量化Alpha对冲需要结合基差水平以及对预期超额收益收益进行评估，来确定是否在产品中分配Alpha对冲仓位，获取独立于股票、债券和转债的收益机会。
在确定了股票仓位、转债仓位和alpha对冲仓位之后，剩余的仓位就是纯债仓位，当我们对未来债券市场持谨慎态度时候，不仅会通过降低债券资产久期的方式来抵御来自于债券市场的风险，还会采用降低纯债仓位以及国债期货对冲的方式来管理来自于债券市场的下行波动风险，至此完成产品的大类资产配置。
朱昂：下面能否再谈谈股票投资的策略？
宋洋 我的股票投资策略中的每个策略研究思路的来源主要包含以下三个维度，让各种策略充分多得去刻画多元化的市场结构，众木成林，形成策略森林。并建立单一策略的市场适配性监控体系，以做辅助决策：
来自于市场的认知与复盘的提取：在基于市场认知与复盘思想来源的每一个策略的研究过程中，量化更多是希望把更多东西明确化、精确化，不让决策变成一件拍脑袋的事情。我们要同时去观察市场上上千只股票的变化，如何做到客观、公正，我们使用量化这种方式，保证客观性和公正性也让我自己变得更加平和。我们借助系统化和规则化的思维去处理基本面的问题，是这样的状态。
每一个策略研究过程中的“量”化的量的来源不是黑箱，而是强调逻辑性和规则性的，使用系统化和纪律化的方式去验证投资逻辑和想法，这样投资策略才和我们整体投资框架和理念更加契合，因此更容易用“策略”作为投资工具去应对市场的变化，因为它是有逻辑的。在策略研究过程中，当我们发现部分非线性黑箱算法的技术手段可以帮助我们去提升策略的绩效，比如在量价因子等维度，我们也非常乐于去使用，因为本身我的投资体系是开放的，开放也代表对各种投资理念的包容性，包含基本面的投资逻辑，也包含纯粹机器化驱动的投资结果等。
来自于对优秀基金经理投资理念的提取：在通过学习优秀基金经理投资理念的策略的研究过程中，我之前花了大量的时间学习了市场上参与过基金经理调研、接受过访谈的优秀基金经理的投资理念，去思考哪些投资逻辑是可以采用系统化的方式来实现的，可以用数据来验证的。通过提取优秀基本面基金经理的不同投资逻辑，寻找其与不同市场环境的适配性，构建出适合于不同市场环境的单一投资策略，这样做的好处是每一个投资策略的风险收益特征都是清晰的，也可以通过系统化的方式来降低预期收益的随机性，提升策略的胜率。
来自于对投资者投资行为对公司定价路径的研究：探寻不同类别投资者的投资行为以及在这过程中对资产价格定价的路径。不同投资者的交易偏好不同，偏好的交易周期也不同，而A股的弱有效市场特征使得在各个交易周期上都有阿尔法收益的机会。针对不同类别投资者的交易行为模式定价可以构建用于捕获投资者风险偏好边际变化的投资策略。
每一个投资策略评价的标准都是主动量化策略研发的标准，追求在投资目标约束下、投资逻辑象限下的最优性价比策略的开发结果，不等同于SmartBeta。构建解决不同问题的精锐的工具，并对每一个投资策略建立“五维度+十跟踪”研究分析框架下的策略有效性监控体系，后续才可以让配置更好地发挥效用。
策略没有好坏之分，只有市场适配性之分。所以我们在构建每一个单一子股票策略的时候，不要求控制回撤的，只要求这个策略可以最好的表达投资逻辑就可以了。
朱昂：您是如何决定基础仓位和弹性仓位之间的比例？
宋洋 两类仓位的分配比例主要取决于两个方面：
首先取决于产品设定的回撤预算。回撤预算越低的产品，基础仓位的配置越高。因为我们的基础仓位追求高胜率，波动和回撤幅度较低。回撤预算越高的产品，弹性仓位的配置越高。其次，取决于基于“五维度+十跟踪”研究分析框架下我们对未来市场在总量收益机会和结构性收益机会的概率分布特征的基准假设。
组合管理的三个层次
朱昂：在组合管理上，您是怎么做的？
宋洋 在将投资理念和框架映射到组合管理的过程中，需要风险预算管理和投资原则的保障。风险预算管理分为波动率管理和回撤预算管理两个部分，也是通过投资框架与风险预算管理的复合应用，保障产品控回撤绝对收益目标的达成。在波动率管理的部分，主要是通过低相关性、对冲工具的使用和纠错机制三个战术来完成。具体地：
1）低相关性。低相关性包括了资产之间的低相关性、策略之间的低相关性、组合持仓的分散化三大部分。我们认为熨平组合回撤的不是仓位，而是多资产的组合投资方式。不仅要用到资产的低相关性特征（比如说股票和债券），也要用到股票策略之间和转债策略之间的低相关性。最后，我们每一个股票策略对应几十到上百个股票，能很好进行分散风险，规避个股暴雷风险。
2）对冲工具的使用。低相关性本质上还是在做多股票和债券的波动率，但在出现极端黑天鹅事件时，需要有做空市场波动率的工具，在适当的时候使用对冲工具防范权益资产的下行风险和债券资产的久期风险。
3）纠错机制。由于我们设定的基准假设可能是错的，只有市场是对的，因此需要通过不断复盘来自于宏观范式的转变、交易层面的变化和特殊事件对基准假设的冲击，看是否需要去调整基准假设，进而调整策略的配置。
在产品的回撤管理预算方面分为事前回撤管理、事中回撤管理和事后回撤管理三个步骤。其中事前回撤管理主要是依赖于多资产、多策略的配置解决大部分回撤管理的问题，通过回撤预警解决事中回撤管理的问题，通过纪律化的止损机制确保在市场出现极端事件情况下的产品回撤仍可以控制在回撤范围内的问题。
每一年我都会系统性复盘投资决策出现过错误的地方，对错误进行全面的、客观的、理性的反思，尽量将错误转化为投资原则，下次出现同样问题就可以直接从“系统”调用来解决问题了，避免下次再犯同样的错误。
“三反原则”为策略迭代注入生命力
朱昂：投资的框架体系背后，是一个人的投资理念，能否谈谈您的一些投资理念？
宋洋 首先，我认为资产管理的本源是代客理财，以实现资产增值为目标。所以我希望我可以始终和客户站在一起，不仅要关注投资的结果，更要关注过程中的净值波动给客户带来的感受——这也是我选择采用多策略模式管理组合的原因。由于我的投资框架是策略森林的模式，把不同的策略放在不同的产品去应用，每年大概率至少有一个产品业绩是排名相对靠前的，当然也会排名相对靠后的产品，但整体上业绩会比较均匀。但这样做可能会使得部分产品，让投资者承受策略与市场不适配时期的净值负向波动阵痛，削弱投资者持有体验，而这不利于提升投资者的持有体验，因此我没有选择这种组合管理模式。
其次，我是一名贝叶斯主义者。我相信历史经验可以创造价值，通过一系列投资原则的提取不断更新先验可以不断让投资框架越发牢固，提升产品未来复现历史收益风险特征的概率。
第三，我相信系统化投资的方式，能够实现投资框架的可延展、可回溯、可迭代。量化研究出身的优势是产生新的想法就可以用数据进行逻辑验证，而且会持有比较开放的空杯心态，没有资产和行业选择上的路径依赖。我会强调站在资产配置的视角、客观的视角看待各类资产的投资性价比以及不同投资工具的投资性价比。
当然，产品投资业绩的持续性得益于多维度的保障：公司良好的投研文化和管理保障了对研究和投资的专注性成为可能，开放和共享的研究平台和团队的支持保障研究能力的拓展和迭代成为可能，专业和勤奋的销售团队保障了和客户保持良好的沟通。
最后，我相信长期主义。所以投资中会关注核心变量和边际变化，注重胜率和赔率的结合，也很重视安全边际。以终为始，不必过度在意短期排名的扰动，做一些长期困难但正确的事情。
朱昂：您很强调投资原则，能否也谈谈不断完善投资框架所基于的原则？
宋洋 “三反原则”是支持策略打法不断迭代的生命力：反脆弱、反焦虑、反内耗。
反脆弱：拥抱变化，走出自己的舒适区。首先做好能力圈范畴内的事情，长期积累下来对自己能力圈的积淀也会越来越有把握。因为我们需要不断去思考每个阶段社会在发生什么，市场核心定价的要素和阶段性核心边际变量是什么，这和自己当前的投资框架之间有哪些地方存在互补，是否出现了新的当前投资工具无法刻画的市场特征，来持续不断优化和进化。人的认知是不断拓展的过程，而不是静止下来的，是从具象慢慢向普适性的方向不断迭代，不断提升的过程。每个人每个阶段的投资思路是不一样的，因为只要有一个新的认知新的因素进来，就跟原来是不一样的。
反焦虑：拥抱成长，记录曾经犯过的错误，快速自我成长与迭代。在投资理念和方法上，我觉得这个没有办法从别人那里学来的，因为每个人的个体差异非常大。每个人最终还是要找到自己的一套方法，而这个过程是要通过自己不断地摸爬滚打，具备自我否定和自我更新的能力才能总结出最适用于自己的方法。不断否定自己和更新自己的能力，是投资框架和投资策略能保持持续迭代的驱动力量，也是长期投资业绩的保障。
反内耗：拥抱平和，培养良好的心态，以客户为本，与市场波动共舞。我一直不认为我是在和其他人竞争，而是始终在和自己竞争。因为这个行业容量足够大，远远没有到大家要你死我活，我从你那里抢客户，你从我这里抢客户的地步，反而所有资产管理从业人员应该共同努力，建立起客户对这个行业的信任，共同努力让持有人可以通过财富管理实现资产增值。所以在我看来，大家其实都在自己在跟自己竞争，只要按照自己的标准，把自己的特色做出来，然后在各个方面不断进步，不断完善，和渠道、客户保持良好的沟通，让大家了解你和产品，终究会有自己的市场。时间是最好的试金石，想要在行业里活得更久，也需要比别人更聚焦、更谨慎。
