核心观点 - 经典投资组合理论（如马可维茨模型）在实际应用中容易产生"追涨"现象，主要原因是依赖历史数据代替未来预期[11][19][20] - 行为金融学中的"可得性偏差"解释了主观预期也容易追涨的现象，数字时代加剧了这一偏差[25] - 避免追涨需要建立科学分析框架、依赖客观指标、区分长期逻辑与短期变量、淡化短期排名追求、多元配置[26][31][33][34] - 资产价格短期表现由"预期差"决定，一致预期往往是反向指标[35][36] - 区分风格Beta和Alpha对基金选择至关重要，避免将风格收益误认为基金经理能力[37] 多元资产配置实践 - FOF产品采用多元资产配置策略，涵盖A股、港股、美股、美债、短融、转债、利率债等多类资产[5] - 一季度降低可转债仓位，增持黄金；二季度加大美元债配置，增加电力及高股息ETF，减持短期国债ETF[6] - 配置框架遵循三段式逻辑：信用扩张与流动性趋势、市场预期是否过度、资产分散且互补[6] - 配置方法强调"逻辑是否稳得住"而非复杂模型，从量化研究转向更注重框架和节奏[7][8] 理论分析 - 马可维茨组合优化理论用方差量化风险，证明分散化可降低非系统性风险[12][13] - 优化模型配置比例与资产预期收益率成正比，与波动率及其他资产相关性成反比[19] - HS300指数案例显示，用5年或10年平均收益率作为预期会导致高位高配、低位低配的追涨现象[20][21] - BL模型尝试融入主观观点改进，但仍难避免追涨问题[25] 实践建议 - 建立信用扩张分析框架成功预判2021年美国通胀超预期，建议超配原油、低配美债[26][27] - 美国社融分项数据显示2020年信用扩张创历史新高（单位：十亿美元）[28] - 避免用长期逻辑（如居民资产配置变化）解释短期市场波动[31] - 多元配置可增强坚持独立判断的底气，平滑收益波动[34] - 战术配置需关注"预期差"而非仅基本面，一致预期往往是反向指标[35][36]