财联社9月1日讯(记者封其娟)第二期南方财秩·买方投顾菁英训练营于深圳资本市场学院圆满落幕。南方基金资产配置及解决方案部总经理李文良通过《FOF投资实践下的资产配置及基金研选》的主题演讲，系统分享了团队十年本土化实战的迭代心得。
从早年执着于全资产建模，到如今强调“先选对Beta，再搭好组合”，实盘经验印证了一个核心铁律：资产筛选与权重计算同等重要，甚至更为前置。特别是对于低波、超低波组合，构建之初就必须“先天”规避高波动资产，一旦纳入，稍有偏差便会击穿风控底线。这不仅是模型优化的技术问题，更是产品属性决定的实操底线。
但对比海外成熟市场，李文良强调国内资产配置呈现出显著的“重战术、轻战略”特征。他举例，美国401(k)养老金以战略资产配置(SAA)为主，季度再平衡是主要战术操作；而国内市场波动较高，中短期因素对组合影响显著，行业普遍将实操重心落在TAA层面。海外SAA与TAA边界清晰，国内则常将二者糅合，多数机构直接以业绩基准作为长期SAA锚点。这种本土化差异，决定了团队将更多研究资源向TAA倾斜。
FOF能力外延：南方基金搭建全光谱资产配置平台
演讲一开场，李文良便介绍，南方基金资产配置及解决方案部的前身是FOF投资部，更名背后是公司业务边界的深度拓展。当前团队已覆盖公募FOF、基金投顾组合管理，并深度参与各类研究型配置账户。随着专户策略业务持续扩容，团队具备公募与私募资产的配置能力，能够为一对一、一对多专户提供跨资产类别的配置方案，优化了传统FOF需将80%以上资产投向基金的合同约束。
本质上，部门以“资产配置”为核心底座，不仅输出投顾产品，更对外输出模块化的资产配置、基金研究及组合管理能力。
他回顾，国内公募FOF行业已历经十年发展历程。南方基金FOF团队作为行业开拓者，自2016年率先组建，亲历了从理论框架到实战落地的完整本土化迭代。
在这个过程中，李文良发现，资产配置的本质是对各类Beta进行组合排布，但实战中，一个常被忽视的前置环节是资产选择。
早年搭建模型时，团队曾倾向于将所有可投资产导入模型，耗费大量精力预测输入参数，但实盘证明：先对Beta进行“识别与精选”，再输入模型，不仅能降低运算冗余，更能显著提升配置胜率。例如，桥水的全天候模型虽已公开，但市场难以复刻，核心差异便在于资产筛选标准与风险度量指标的定义不同。
在资产选择上，团队采用“核心-卫星”架构：核心资产作为组合压舱石，卫星资产用于增强收益。不同资产设置差异化的约束与权重区间，再输入模型求解。
李文良强调，资产相关性是筛选的生命线。今年上半年，多元配置策略普遍承压，表面原因是A股阶段性强势掩盖了其他资产表现，深层原因则是资产相关性的阶段性突变。历史上与权益低相关的黄金，却在上半年与A股、美股相关性显著抬升，“乱世黄金”的对冲效果失效，甚至在科技板块全球联动背景下放大了波动。
面对这种“相关性陷阱”，团队建立了高频跟踪机制，当传统避险资产失效时，果断下调配置权重，寻找替代品种。
他指出，配置框架分为两层：战略资产配置(SAA)基于团队能力圈精选Beta，确定长期中枢；战术资产配置(TAA)在此基础上动态调整，争取超额收益。二者并非割裂，而是通过“多频复用”实现联动。以风险预算模型为例，低频运行用于SAA，测算中长期配置中枢；高频运行输出的权重变动，即为TAA调仓信号。目标波动率模型是典型代表，当市场波动抬升，在既定风险预算约束下，模型会自动下调A股等高风险资产权重，实现风险动态管控。
在模型选择上，团队经历了从均值-方差到风险预算的迭代。均值-方差虽理论最优，但极度依赖输入参数精准度，“垃圾进、垃圾出”是最大痛点。团队将方差优化为CVaR(条件风险价值)，并前置引入蒙特卡洛模拟，基于预测收益、风险及相关性运算，该框架已在401K养老金长期实践。
当前团队主打风险预算模型，它与风险平价“同宗”但更具灵活性。风险平价要求风险等权分配，调整空间有限；风险预算允许主动倾斜，若看好某类资产，可分配更高风险权重，追求更优风险收益比。此外，还叠加基于美林时钟的宏观研究进行TAA调整，因子配置虽在海外成熟，但因逻辑晦涩、客户理解门槛高，目前仅作为储备方向。
破解择时难题：构建“宏观-情绪-估值”战术信号体系
如果说前置筛选解决了“买什么”的问题，风险预算解决了“买多少”的问题，那么接下来最关键的就是“何时调仓”。
确定底层资产、选定风险预算主模型之后，TAA 能否真正发挥效用，关键在于一套完整、可落地的信号触发体系。TAA 的有效性依赖于多维度的信号触发，由此，团队构建了“宏观-情绪-估值”三位一体的量化体系。
宏观层面，采用“量化为主、主观校准”的方式：基于普林格六周期进行量化划分，但指标摆动仅作为复盘触发器，而非直接调仓指令，避免机械跟随。针对债市，依托十年期国债收益率与信用指数判断牛熊；针对单类资产，通过滤波处理提取中期趋势，过滤短期噪音。更重要的是国别量化框架，耗时半年为QDII覆盖的美、欧、日、英、法等发达市场搭建本地化宏观景气指数，涵盖经济、货币、信用、通胀维度，既能融入美林时钟判断周期位置，也能独立刻画各国宏观画像，为海外配置提供清晰底色。
情绪层面，传统基金新发数据参考效力弱化，团队自建了A股综合情绪指标，可细化至价值/成长、大盘/小盘及行业板块。例如五六月份科创情绪触及历史极值，模型信号触发减仓调仓，这类量化极值信号是TAA决策的重要依据。
估值层面，对经典FED模型做了实战化改良：采用三年滚动计算窗口，替代传统固定区间，更灵敏适应宏观环境变化，捕捉市场阶段性高估/低估。在股债性价比(ERP)维度，支持对中债、美债收益率设置差异化权重，输出定制化配置信号。这套系统化框架已嵌入日常高频监测，任何模型信号触发都会驱动对市场环境重新评估。
从框架走向实盘：风格研判下沉至基金优选全流程
宏观、情绪、估值输出配置信号，解决的是“大类资产怎么配”的问题，而实盘还需要进一步下沉到风格判断，最终落实到具体基金工具，完成从框架到组合的闭环。
在李文良看来，风格配置是TAA落地的核心命题。七月科技股大跌后，市场普遍纠结“牛市是否延续、布局科技还是红利”，他的判断是：当前并未发生系统性风格切换。若科技走弱，更可能意味着本轮行情终结而非简单轮动。风格的本质是产业趋势与盈利兑现——复盘过往牛市，领涨赛道均是特定时代背景下盈利兑现能力最强的行业(如新能源、白酒)，资金抱团本质是对产业逻辑的投票。
他谈及，本轮科技板块景气度领先，半导体设备、上游材料企业订单饱满、产能利用率高，部分企业交付周期拉长甚至暂停接单，基本面未发生实质改变，短期回调更多是交易层面估值消化。
基于此，团队的风格配置遵循动态迭代逻辑：价值与成长并非一成不变，因此配置需随产业周期调整。从风格到板块，依托内部五大研究小组，将风格观点下沉至消费、医药等行业主题基金，实现“上层配置观点”与“下层投资工具”打通。实操中，不做重仓行业博弈，而是以小仓位表达观点，当成长风格确立且细分方向确定性较强时，直接选用行业ETF落地，避免频繁交易，追求确定性。
基金选择的核心是明确应用场景。李文良坦言，财富端选基与FOF选基虽框架相通，但落地逻辑截然不同：财富管理传导链条长(总行-分行-支行-理财经理)，信息层层衰减，因此核心池严控波动，坚决剔除行业主题基金，避免客户因传导滞后高位买入；而FOF作为组合管理工具，调仓执行高效，可更灵活使用细分赛道工具。
李文良将备选基金划分为两类：目标一致的“行动人”与细分领域的“佼佼者”。他指出“行动人”不追求单赛道最强，但风格稳定、与组合战略高度协同，例如为低波组合筛选的“绝对收益型”二级债基；“佼佼者”则是全市场筛选的头部工具，用于战术增强，需通过“量化初筛-实地调研-综合研判”动态维护。
他直言，基金研究本质是“选人”，变数极大，核心池无法保证短期业绩常胜，研究的价值仅在于提升胜率，这是必须保持的客观预期。
在固收+领域杠杆炒股怎么收费，则按实际风险分类：将股仓0-30%的产品，依据净值波动划分为超低波、低波、中波、高波。例如构建超低波组合时，策略就是全市场精选擅长该类运作的基金经理。这种基于真实风险刻画的分类体系，支撑了“固收+精选”策略的落地——去年预判债市收益有限，团队用“绝对收益型”二级债基替代纯债；今年债市超预期走强，则筛选“弹性型”二级债基抬升风险中枢。
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