匯添富基金夏正安：他山之石鑒前路，主動管理進化之淺見

作為從研究員成長起來的基金經理，過去10年始終深耕行業與公司研究，探尋產業周期與成長規律。然而，對中國資產管理行業本身的研究洞察卻顯得目不見睫。從業10年間，親歷2015年市場熱潮、2018年下跌、2019至2021年白馬藍籌行情、2022至2024年深度調整、去年“924”行情及2025年科技行情，市場起伏間，中國資產管理行業究竟發生了怎樣的變革？

要解答這一問題，不妨先將視野轉向全球最發達的金融市場——美國，從華爾街的發展歷程中尋找借鑒。

華爾街近400年的歷史跌宕起伏，前200年處于“草莽時代”，涌現出Jacob Little等投機客、Vanderbilt與Daniel Drew的資本對決、Jesse Livermore等操盤手先驅。直至美國大蕭條后，市場才邁入現代階段：1934年“證券分析之父”Benjamin Graham出版《證券分析》，奠定基本面研究范式；此后半個多世紀，以共同基金為代表的機構投資者崛起，“漂亮50”（nifty fifty）應運而生，Peter Lynch管理的麥哲倫基金（1977-1990）以29%年化收益、1800萬美元至140億美元規模的跨越，成為成長股投資標桿。

不過，主動投資蓬勃發展的同時，兩股新力量悄然生長。1965年，Paul Samuelson（1970年諾貝爾經濟學獎得主）以數學模型證明“市場價格反映信息”的內在邏輯，指出主動交易難以“戰勝市場”；同年Eugene Fama（2013年諾貝爾經濟學獎得主）在論文《股票市場價格行為》中探討市場效率，1970年正式確立有效市場假說（EMH）。依托這一理論，John C. Bogle（Vanguard創始人）1975年推出首只面向公眾的指數基金，開啟被動投資時代（2023年美股被動基金規模首超主動基金）。

與此同時，認知心理學家Daniel Kahneman（2002年諾貝爾經濟學獎得主）與Amos Tversky于1971-1979年提出“前景理論”，系統研究“認知偏差”，解釋了過度交易、小盤股跑贏大盤、市場泡沫等“異象”的根源。在此基礎上，量化投資登上舞臺，James Simons創立的文藝復興科技尤為典型，其大獎章基金（1988-2018）扣除費用后年化收益達39.1%，Simons也被譽為“量化投資之父”。

至此，美股市場主動、被動、量化三大核心策略成型，但境遇迥異：被動投資規模穩步擴大，量化投資快速發展，而歷史最久的主動投資卻面臨“難以跑贏市場”的挑戰。

對此，全球頭部資管公司積極變革：Capital Group采用多基金經理分倉模式，旗下前五大主動權益基金各配備8-13位基金經理，降低波動與回撤；Vanguard則通過多管理人模式分散策略，如Growth and Income Fund由D.E.Shaw（量化）、Los Angeles Capital（量化）、Wellington（基本面）三家機構共同管理。策略層面，美國主動基金愈發注重定性與定量結合，以量化風控規避偏離，標準化選股流程，剝離“賭風格”影響，通過風險調整后收益體現主動能力。產品宣傳也轉向“以產品為主、管理人為輔”，如Capital Group將主動權益基金分為Growth、Growth & Income、Income三大系列，清晰匹配投資者需求。最終，主動、被動、量化三大策略形成均衡態勢，成為美股市場成熟的基石。

視線拉回中國，自1990年上交所成立以來，35年的資本市場發展猶如開啟了“4倍速”演進：既經歷過草莽時代，也見證了機構投資者主導的價值投資萌芽，更迎來過白馬藍籌行情中的公募權益擴張，如今同樣面臨主動管理的挑戰。

站在當下回望，中國股票市場主動管理基金正站在進化新階段的起點。

今年5月，證監會正式推出《推動公募基金高質量發展行動方案》，為行業吹響了進軍新階段的號角。筆者對《行動方案》印象最深刻的是，其旗幟鮮明地要求公募基金提高投資者“獲得感”。

何為“獲得感”，通俗來講，就是讓投資者“買得明心，買得安心，買得舒心”——“明心”，要求基金產品有清晰的定位，對于市場、風格、行業等投資范疇有嚴格的指向，能讓投資者容易理解和預期產品的風險收益特征；“安心”，要求基金產品嚴格執行既有策略，不漂移，投資者不用擔心“貨不對板”，放心持有；“舒心”，要求基金策略兼顧收益與風險，將超額收益和回撤控制同時作為策略制定的出發點，提升投資者的持有體驗。

誠然，基金產品要做到讓投資者“明心、安心、舒心”絕非易事，尤其是“舒心”，需要基金經理持續迭代精進自己的投資策略。筆者在長時間的學習、思考與探索后，找到了一條潛在的實現路徑——Modern Portfolio Theory（現代投資組合理論）是美國經濟學家Harry Markowitz（1990年諾貝爾經濟學獎得主）于1952年在《金融雜志》發表的論文《資產組合的選擇》中首次提出的，其核心結論是：當兩個具有正alpha（超額收益）但不同beta（相關性低）的投資組合結合后，整體的alpha是兩者alpha的加權平均，而組合的整體風險（波動率）會低于單個組合的加權平均，即風險調整后的收益率更高——如果一個投資組合能找到若干具備alpha、同時beta不同的策略進行組合，那么便可以用更小的風險實現更高的收益，讓投資者“買得舒心”。

但對單個基金經理，做好一個策略已屬不易，如何駕馭組合的多策略呢？筆者的答案是，利用AI技術撬動能力杠桿。

在筆者看來，AI大模型的發展開啟了人類生產力發展的全新時代，在這個時代，最核心也最稀缺的是“想法”，而“想法”的實現落地都可以交給AI，這對投資領域也同樣適用。只要基金經理有自己的策略洞見，無論是基本面策略、趨勢跟蹤策略、因子投資策略，都可以讓AI輔助完成策略的框架搭建、流程構建、細節完善、回測校驗。就以因子投資為例，基金經理只要提出因子挖掘的思路，AI就可以輔助完成因子定義、因子計算、有效性分析、策略回測等一系列工作，提供完整的代碼程序。這并非憑空臆想，而是筆者的親身實踐。

筆者始終堅信，AI時代一定是會用AI的人淘汰不會用AI的人，而非AI淘汰人類。站在AI新時代的起點，基金經理必須躬身入局，持續進化。

或許若干年后，當我們回顧中國資產管理行業的發展歷史，會將《推動公募基金高質量發展行動方案》作為一個時代的里程碑，它標志著年輕的中國資產管理行業真正走向成熟，標志著“客戶利益第一”真正成為行業踐行的價值準繩，標志著科學化、規則化、體系化的投資策略成為行業的主流。正如前文華爾街的歷史所展現的，從草莽走向專業，從隨意走向規則，從無序走向體系，這是行業發展的自然規律，而中國資產管理行業在AI大時代的旋律中，必將走出一條更精彩的進化發展之路。至于具體如何利用AI實現這一遠大目標，筆者希望在今后的分享中為大家漸次展開。（金訊）

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