机构交流：大钱背后的均衡思维

最近的极端分化，我找了一些行业内小伙伴交流，科技选手这边，大家都觉得资产挺好，景气也强，但是情绪和资金走的火热，上车下车都没什么主意。

AI、算力、半导体，海内外都有产业逻辑。

另一边，红利、消费、现金流资产、顺周期资产，在六月让不少人破大防了，也包括我，行情伤人也伤心，看着群嘲低波红利变高波，很难保持道心。

想起了小组书单里的一本老书，《大钱细思》。这本书的英文名叫Big Money Thinks Small，作者是乔尔·蒂林哈斯特。书里的原则简单清晰——

认识自己怎么做决策，警惕自我欺骗；

只在自己理解的领域里决策；

选择诚实且有能力的合作对象；

原则都很朴素，放到今年这种行情里，风动幡动，都是人心，迷茫期得找小伙伴聊聊，尤其是搞绝对收益投资的小伙伴，我选了几位，尤其是管过保险长钱的小伙伴，他们是市场上最大的红利、现金流类资产投资者。

这次交流的小伙伴是华夏基金资产配置部负责人吴双成，20 年投资管理经验，长期深耕保险资金和多资产配置领域，曾在国民养老保险担任首席投资官，负责投资体系搭建和资金管理。

他的很多表达，和《大钱细思》里的real money主张很像，“把问题想细”。

吴总讲投资时，反复提到的是风险、资产负债匹配、长期、业绩稳定、再平衡。听着好像和市场机会没有强联系，但是这可能才是他解决的真正难的部分。

养老金、保险资金这类钱，比普通人的钱要难管，约束比普通资金复杂。它们要考虑本金安全、长期保值增值、回撤控制、现金流匹配，还要避免组合在极端行情里受重伤。

绝对收益和相对收益，差别挺大，对于有资金成本压力的保险资管长钱来说，投资的第一件事是风险管理。

天然要先算账，资金期限有多长，负债成本是多少，现金流能不能接上，组合最大能承受多大波动，这些问题都要在投前想清楚。

所以大钱真正不同的地方，很大一部分来自这里：它不会等到账户波动了，才临时决定自己到底是长期投资者，还是短线交易者。

这和《大钱细思》里的第一层意思很像：投资之前，先了解自己怎么决策。

长期资金的好处也在这里，它有约束，有流程，有风险边界，这些东西看起来麻烦，最后反而会减少很多不必要的动作。

从某种程度上讲，看到了收益归因的人，做投资变的清晰许多，就像开车的人不需要理解每一个零部件怎么运转，他只要知道自己的方向盘、仪表盘，然后想清楚什么时候踩刹车，什么时候转向。

大资金的投资框架，本质上就是把大量宏观变量、资产价格、估值、情绪和资金流，压缩到一张能执行的“驾驶舱”里。

这张驾驶舱，每个人都应该有，体系不同，信号也会有比较大的差别，我和吴总也专门交流了他认为真正会影响决策的信号。

增长、通胀、流动性、风险偏好，是四个重要维度。每个维度再看上行和下行状态，组合围绕这些风险来源来管理。

现在的市场环境，已经和过去很不一样。

1990年到2020年前后，全球大体处在全球化、效率优先和低通胀环境里。增长是资产定价的主线，股债关系也相对清晰。增长下去，债券能起到缓冲；增长起来，权益更有弹性。

2020年之后，逆全球化、地缘冲突、安全优先、财政扩张、供应链重构这些变量一起出现。市场定价开始同时受到通胀、流动性、地缘风险、产业安全影响。我们这几年看到股债同涨同跌、黄金和利率关系变化，也就更容易理解了。

吴总专门讲了他的策略，过去多数时候，股债两者反向变动，构成天然的对冲。近年来，股债同涨同跌成为常态，只在股和债之间做配置的传统框架，对冲的手段明显不够用了。

华夏基金全球多资产投资团队的选择是，基于全天候思路，打造全周期多资产配置模型，依托宏观因子低相关性，以波动率为约束分配风险仓位，追求组合在各种经济周期下的收益稳定性。

增长、通胀、流动性、风险偏好。

四个维度之间不分主次，不预设决定性因子——经济的冷暖、物价的起落、资金的松紧、情绪的强弱，各看各的信号。这套框架针对中国市场的结构特点做了改造，物价抬头的阶段，商品类资产承担对冲的角色；外部冲击升温、避险情绪浓厚的时候，黄金是组合的压舱石，股票、债券之外，团队还覆盖美股、境外债券、大宗商品、黄金、REITs等海内外多元资产。

战略配置决定各类资产的中长期中枢，主导贡献占70%到80%；

基于胜率赔率体系的战术层围绕基准做有限度的偏离，捕捉阶段性机会；

基于中观微观深度研究的工具层在具体品种上做增强，争取边际的超额，占20%到30%。

底仓管稳定，增强管边际。

在这套框架下，华夏的团队建设也是行业内领先的，五个小组协同。配置组负责顶层设计和战略资产配置，制定参考组合、确定各大类资产的基准权重；权益、固收、另类、量化四个小组，在统一框架下深耕各自领域，做好工具层面的增强。

模型给出的信号，经过各小组定量与定性的交叉印证，才进入真实的交易场景。

同时Ai也在赋能团队的投研工作，团队有一套华夏基金自研的万象系统。从周期定位，到因子分配，再到最终权重，每一步由算法辅助计算、由模型输出建议、由系统记录依据，事后可供复盘和持续优化。

关于控回撤，吴总也有一个总结："事前稳健分散，再平衡严格依靠纪律。"尾部风险模型实时监控各项风险指标，触发预设阈值，保护机制自动启动。

大钱长钱都是绝对收益的导向——淡化短期排名，注重长期考核，追求高夏普比。

环境变了，投资里“理解自己在买什么”就更重要，《大钱细思》里强调不要投资自己不理解的东西，放到全周期多资产配置里，就是交易这些资产背后的宏观因子，对冲资产真正暴露的风险。

这也是为什么长钱过去会重视高股息、红利、现金流资产。普通投资者看红利，很多时候看的是涨跌；有负债成本的大资金看红利，会多看一层现金流匹配。

股息、利息、租金、商品，背后都是不同形式的收益来源，都在某种环境下承担角色。

科技有产业逻辑，但涨多以后要重新看赔率，传统资产跌了很多，胜率也自然而然有了新的变化。胜率看基本面有没有支撑，赔率看价格和情绪走到了什么位置。

换成今年的市场语言，就是好故事要看价格，低价格要看质量。

长期资金虽然有很多约束，但是优势也恰恰在于长期，能想清楚更多重要的问题。

哪些资产负责进攻，哪些资产负责防守，什么时候该再平衡。

我跟吴总交流完之后，第一时间想起的就是《大钱细思》这本书，吴总讲的多资产配置，就是在琢磨你为什么买，买的是哪类风险，价格有没有给够补偿，错了以后怎么办，放进组合里承担什么角色。

行情越极端，越要知道自己正在看什么、承担什么、等待什么。

1、今天上午大家都在聊SemiAnalysis的报告，讨论非常多，半导体确实又有了很大的进步。虽然我们拿不到EUV，但是在有限的资源内，也在持续推进技术，这就跟国内大模型的进步类似。

对于半导体设备这条线，我们依然不悲观。沟通下来，产业确实太热太热了，往后的机会非常多，只是这暴涨暴跌也太狠了，大家都被颠得有点受不了。

扯扯市场吧，今天有比较强的反弹，科创表现很猛，一天10个点的涨幅太吓人了。现在整个科技板块还是处于高波动的过程中，后面波动率肯定会逐步收敛。大家还是要调整好资产配置，趁着市场状态比较好，做好波动率管控是比较合适的。

2、腾讯云：将大规模部署国产化算力和NPO（近封装光学）超级节点。最近我们看到一个比较重要的变化，就是国内的模型能力快速跟进了。模型能力跟进以后，AI应用层面会有很大的发展，而背后就必须有算力的同步配合。

国内在算力建设层面，过去两年总体慢于海外，现在肯定要快速跟上。特别是在芯片制造层面有突破后，资本开支也会跟上来。AI产业我们依然非常看好。上半年大家主要关注的是海外的变化，但到了下半年，我们认为国内这一边的变化会更多一些，细分逻辑也要做调整。

3、全球同步研发的创新药在中国首报首发。以前中国在创新药的批准上都比较慢，最近几年可以很明显地看到，政策有了比较大的变化，对于创新药的支持非常积极，无论是审批端还是支付端都很给力。大家现在虽然感觉碳基的机会变少了，但老龄化的趋势是很明显的，对于药的需求也会持续提升。这个大贝塔还是得把握好，未来两年有挺多机会。

4、今天看到花旗的一份报告，还蛮有意思的。他们认为，AI不应该再只看七巨头，也不应该把它扩大到八巨头或者十巨头，而是应该用一个更广的维度去看待AI产业的影响，背后主要的逻辑是应用的普及和扩散。

随着模型能力的提升，各行业都在快速融入AI，以提升自己的生产效率，所以应该用一个更广的视角来对股票类型进行划分。这个逻辑我们感觉蛮对的，现在AI也不只是上游硬件受益了，下游应用和使用环节也已经开始出现变化。

对于国内来说，我们认为也是类似的。特别是在今年下半年，大模型能力提升后，将会带来应用层面的爆发。而且国内的工程化能力又特别强，应用落地的速度会比海外更快。对于这方面的机会，我们感觉还是得重点关注港股互联网公司，这几个巨头在这一块布局非常深。上半年的悲观预期完全price in以后，也应该会有所修复，下半年极有可能走出预期修复的行情。