业绩表现 - 2024年公司代表性产品年度收益逼近90%，产品一度被"卖爆"，出现"新上线200个号火速卖光"的情景 [1] - 2024年9月公司公告将直销渠道申购起点上调至500万元 [6] - 2024年公司代表产品泓湖稳健宏观对冲收益达88.23%，在886位"公奔私"基金经理中排名第二 [6] - 2025年7月28日至8月1日，旗下多只产品单周回撤超6%，其中泓湖泓福积极配置1期、2期和泓湖稳健宏观策略6期分别回撤6.61%、6.6%、6.57% [2] - 截至2025年8月1日，公司多数产品年内收益不佳，仅少数产品收益超2%，部分产品已出现小幅亏损 [6] 投资策略 - 公司采用系统化宏观框架，结合量化手段进行交易和风控 [5][6] - 2025年7月公司根据基本面信号平仓空单、开仓多单，但因政策预期落空导致组合回撤 [1][4] - 公司投资组合包含股债商大类资产，上周债券类资产贡献1%以上正收益，但权益和商品类资产均下跌 [5] - 公司表示会关注品种间配对交易机会，并强调积极产品会给主动管理预留空间以把握趋势性机会 [4][5] - 公司创始人梁文涛表示2025年将重点关注商品市场，预计贵金属可能进入高波动阶段 [1][7] 公司发展 - 公司2010年成立，2017年后引入量化手段，发展成为宏观研究与量化交易结合的管理人 [6] - 2024年公司规模突破百亿元 [2] - 公司2018-2024年持续实现正收益，2024年业绩迎来大爆发 [6] - 2024年8月公司公告暂停新增独立基金销售机构合作 [6] - 公司创始人梁文涛具有丰富的从业经历，曾任职易方达基金和涌金投资 [5]

投资理念 - 强调长期价值投资的重要性，认为短期正反馈与长期有效性不能等同[2] - 价值投资包含三个层面：长期主义与正直善良的衡量标准、质疑市场异常报价的勇气、准确预估公司未来发展的能力[3] - 投资不仅考验专业水平，更考验本心，需要抵制短期和中期的诱惑[3] 产品表现 - 管理的偏债混合型基金兴全汇虹一年持有混合基金自2023年7月任职以来净值累计增长11.57%，高于同期业绩基准4.87个百分点[3] - 兴证全球丰德债券基金成立以来收益4.79%，最大回撤仅1.02%，提供低波动资产配置解决方案[4] - 固收增强策略通过多元资产配置承接中低风险偏好投资者的理财需求[4] 资产配置策略 - 在利率下行背景下，通过多元资产配置力争平滑波动并获取收益弹性[1][4] - 管理债股混合类产品关键在于各资产间寻求平衡，根据市场估值变化调整投资方式[5] - 兴证全球基金在转债领域有深厚积淀，2004年成立境内首只可转债基金[5] 下半年配置方向 - 纯债策略以求稳为主，预计债券收益率低位震荡，将优化久期、杠杆和配置[6] - 转债方面力争把握结构性机会[6] - 股票方面看好红利类资产及创新药、互联网等兼具安全边际与高景气度的细分领域[6]

市场情绪与黑天鹅事件 - 上证指数站稳3600点，市场情绪从谨慎转向积极，但历史经验表明乐观共识往往伴随潜在风险 [3] - 2025年前7个月出现美国对等关税、中东冲突等黑天鹅事件，挑战依赖历史数据和线性外推的传统框架 [3] - 黑天鹅事件位于概率分布的极端尾部，传统统计模型常低估其可能性和破坏力，导致风险敞口过大 [4][8] 黑天鹅事件的特征与成因 - 黑天鹅事件定义为极其罕见、超出常规预测范围、具有颠覆性重大影响的事件，如次贷危机、俄乌冲突、关税战等 [6] - 认知偏差导致人类过度依赖历史经验和线性外推，忽视极端异常事件的可能性 [6] - 系统脆弱性表现为过度依赖特定假设或条件，一旦基础被颠覆，系统可能崩溃，如泰坦尼克号的设计缺陷 [7] - 尾部风险被传统模型低估，长期资本管理公司（LTCM）因依赖正态分布假设，在1998年俄罗斯金融危机中巨亏46亿美元 [8] 反脆弱投资策略 - 杠铃策略：将大部分资产配置于低风险国债或货币基金，小部分配置于高风险资产，以控制极端损失 [11] - 多资产配置：分散投资于低相关或负相关资产类别，如经济衰退时高质量债券上涨，通胀时大宗商品表现良好 [12] - 桥水基金的全天候策略在2008年次贷危机中实现正收益，但在2020年疫情期间跌幅超12% [12] - 多策略配置：分散投资于逻辑迥异的策略，如动量策略和CTA趋势跟踪策略，在黑天鹅事件中可能获利 [13] - 期权工具：利用其非线性损益结构，买方策略亏损有限、收益无限，适合应对黑天鹅事件 [14] - Universa Investments运用低成本深度虚值看跌期权，在2008年金融危机中实现年化超100%的回报 [15] 投资哲学与实践 - 反脆弱哲学主张构建能从不确定性中获益的系统，而非预测黑天鹅事件 [10] - 承认未知、敬畏风险、分散暴露、控制极端损失是构建反脆弱投资组合的核心 [16] - 构建反脆弱系统需要持续学习、实践和打磨，以应对真正的黑天鹅事件 [16]

产品发行与策略 - 摩根资产管理旗下摩根盈元稳健三个月持有期混合型FOF将于8月4日起正式发行 托管行为招商银行 投资者可通过招商银行 招商证券等渠道参与认购 [1] - 该基金采用多元配置"固收+"策略 以稳为先 精选优质债券基金打底 同时积极捕捉海内外市场多元资产投资机会 力争获得长期稳健回报 [1] - 基金投资于权益类资产合计占基金资产的比例不超过30% 并可灵活配置公募REITs 黄金等商品基金 QDII基金和香港互认基金等品种 [1] 产品定位与特点 - 作为偏债混合型FOF 摩根盈元稳健三个月持有期混合型FOF追求低波动 低回撤和收益广 助力投资者解决单一资产投资难题 [1] - 产品在追求多元收益的同时 有助于分散组合整体风险 [1] 团队与支持 - 摩根资产管理旗下具备全球视野的本地多资产投资团队助力该基金运作 中国多资产团队成员兼具海内外投研经验 基金经理平均从业经验超过19年 [1] 市场环境与趋势 - 低利率环境下 越来越多投资者意识到多资产配置重要性 开始通过FOF布局多元资产 寻求多元收益来源 [1]

FOF投资的时代变迁与演化趋势 - FOF投资经历了从多资产配置到多策略配置的演变 随着国内投资工具的丰富 全球配置和跨资产类别配置成为可能 QDII基金 港股通 商品基金和ABS/Reits产品拓展了配置空间 [3][4] - 2022年后公募FOF多资产配置条件成熟 2024年FOF配置黄金比例显著提升 对业绩稳定作出贡献 [4][5] - 多资产配置需关注资产间低相关性 但极端情况下可能出现相关性骤升 如2009年金融危机中股票与信用债同步大跌 [7] 组合构建：从多资产到多策略 - 多策略配置在量化私募中应用广泛 结合多种指增策略可提升超额收益稳定性 高频交易策略护城河更高 [7] - 公募FOF广泛采用多策略配置 通过分散子基金组合降低单一风险因子暴露 但需警惕策略间的多重共线性风险 如2024年2月小盘股流动性危机导致量化产品大幅回撤 [8] - 真正有效的多策略配置需规避单一因子过度暴露 某团队管理的量化FOF在2024年事件中回撤较小即得益于此 [8] 基金选择的重要性 - 基金优选仍是FOF投资核心支柱 优秀基金经理的alpha能力在2025年出现全面回归 主动权益基金业绩大幅超越主流指数 [11] - 评估基金经理alpha需剥离行业beta和主题beta 风险管理能力成为新考察维度 监管政策开始强调基金业绩不能过度偏离基准 [12] - FOF产品可通过资产配置和组合投资 在保留alpha能力的同时降低最大回撤 [12] 投资目标的锚定 - 绝对收益应作为基金第一目标 但需拉长考察周期至三年以上 监管层建议将投资者平均盈利幅度纳入考核 [16] - 跑赢业绩基准是资管业务本源 2021年后部分权益基金跑输沪深300影响行业健康发展 FOF产品需长期超越自身基准 [17][18] - 排名领先不应刻意追求 否则易引发羊群效应 实现绝对收益和基准超越后自然能获得较好排名 [19]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 结合《公募方案》与《指数方案》对多资产 ETF 的重视，以及多资产指数的发布，行业与市场对多资产 ETF 关注度持续加大，以美国多资产 ETF 为研究对象，为国内布局 ETF 品类创新与多资产投资提供思路，美国多资产 ETF 在规模、管理类型、策略等方面有特点，对国内发展有启示作用 [2][11] 根据相关目录分别进行总结 两大《行动方案》提及，多资产 ETF 渐行渐近 - 《公募方案》提出加大资产配置型产品创设力度，以适配不同风险偏好投资者需求，促进权益和固定收益投资协调发展 [8] - 《指数方案》提出研究推出多资产 ETF 等创新型指数产品，拓展 ETF 底层资产类别，中证指数有限公司已发布多资产指数 [10][11] 美国多资产 ETF 发展历程与现状分析 - 2005 年贝莱德在加拿大发行全球首只多资产 ETF，2006 年景顺投资在美国发行美国首只多资产 ETF，金融危机后多资产 ETF 向不同策略演化发展 [13][14] - 截至 2025 年 3 月 31 日，美国市场有 181 只多资产 ETF，规模 360 亿美金，数量和规模全球第一，但占美国全市场 ETF 规模仅 0.35%，近十年发展速度整体呈增长趋势 [18][20] - 基金管理人与产品规模头部效应明显，贝莱德、Pacer Advisors 和 First Trust Portfolios 管理规模前三，合计占比 45.35%，规模前十的多资产 ETF 合计占比 51.26% [22][25] - 主动管理型多资产 ETF 发展迅猛，2011 年发行首只，截至 2025 年 3 月 31 日有 146 只，占比 80.66%，自 2021 年起发行数量爆发式增长，与被动管理型产品竞争激烈 [28][31][32] - FOF 型 ETF 在多资产 ETF 中充分应用，73 只被标记为 FOF 型，占比近 40%，规模 130.41 亿美元，占比 36%，如目标风险指数 ETF 系列和封闭式基金指数 ETF [34][36] - 多资产 ETF 开支比率差异大，主动管理型收费更高，平均开支比率 0.80%，主动管理型 0.83%，被动管理型 0.69%，2016 - 2020 年开支比率下降，后有波动但整体保持低位 [38][40] 探究美国多资产 ETF 的策略分类 - 核心配置型：采用预设资产配置策略满足不同风险偏好投资者需求，分为目标风险型、宏观策略型与主观配置型 [44] - 目标风险型：以满足风险度量要求为首要目标，共 28 只，规模 81.76 亿美元，占比超五分之一，如目标风险指数 ETF 系列 [44][45] - 宏观策略型：采用宏观经济分析进行资产配置，共 12 只，规模 9.37 亿美元，占比偏低，如 SPDR 桥水全天候 ETF [47][48] - 主观配置型：投资经理组合管理自由度高，共 57 只，规模 104.02 亿美元，占比近 30%，如资本集团核心平衡 ETF [51][52] - 趋势跟踪型：使用动量因子或趋势跟踪模型配置底层资产，共 26 只，规模 71.93 亿美元，占比约 20%，如美国大盘股指数 ETF [54][55] - 目标分红型：以获取定期较高利息（股息）收入为首要目标，共 22 只，规模 63.84 亿美元，占比约 18%，平均历史分红率 7.20%，如高级贷款基金 ETF [58][59][60] - 期权策略型：在底层资产中加入期权类衍生品，共 36 只，规模 29.07 亿美元，占比 8.08%，如 Aptus 定义风险 ETF [63][64][67] 建议与启示 - 投资者建议： - 追求稳定回报且对风险高度敏感的投资者可选目标风险型多资产 ETF [68] - 追求组合灵活度且对政策与宏观敏感度高的投资者可选宏观策略型 ETF [69] - 追求稳定现金流入并偏好高分红高收益型资产的投资者可选目标分红型多资产 ETF [70] - 追求使用量化策略以及全球多市场配置的投资者可选趋势跟踪型或部分主观配置型多资产 ETF [70] - 追求使用加入期权或其他衍生品等另类策略的投资者可选期权策略型或部分主观配置型多资产 ETF [71] - 对国内市场启示： - 深化多资产指数发展，优先选择既有多资产指数作为跟踪标的，全方位提升指数覆盖面，基金管理人可与指数公司联合创新 [73] - 以稳健型策略为核心，先采用简单资产配置方法，再往多元化方向发展配置策略 [73][74] - 拓宽底层资产投资工具，加大 ETF 投资方式创新力度，如增加境外债券、股票、商品、外汇等 ETF 品类 [75]

资产配置策略转型 - 中国资产管理行业正从单一产品导向转向解决方案导向，传统资产配置过度依赖股债历史表现，需建立在前瞻性判断基础上[2] - 单一资产投资难以持续稳健，真正的多资产解决方案需融合全球视野、科学框架与精细风控[1] - 多资产投资核心在于科学配置而非预测市场，目标是在不同环境下争取相对稳定回报[3] 摩根资产管理的多资产配置体系 - 三大核心支柱：全球视野的资产覆盖能力、科学的资产配置框架、精细化的风险管理体系[2] - 全球协同能力：覆盖各大类资产的专项研究团队可跨市场调用资源（如美股科技板块调用硅谷团队数据，日本央行政策获取东京团队解读）[2] - 长期资本市场假设（LTCMA）报告评估未来10-15年资产收益风险特征，结合经济增长和通胀动态分析构建战略配置方案[2] - "国内债券+海外权益"组合相比单一市场股债搭配相关性更低，可降低波动并争取更高回报[2] 风险管理与投资执行 - 立体化风控体系包括风险平价模型和压力测试，测算极端情景（如油价涨10%或地缘冲突）对组合的影响[3] - 债券投资采用"核心+卫星"策略：主动管理型基金为核心持仓，久期工具灵活调节，信用风险控制执行严格筛选标准[4] - 权益投资筛选体系以定量为主、定性为辅，国内主动权益基金分析持仓与净值，QDII产品监控溢价率和流动性，并设观察名单预警风格漂移[4] 行业问题与投资者行为 - "固收+"产品业绩分化明显，仅靠股债简单组合和基金经理个人判断的模式难以为继[4] - "基金赚钱基民不赚钱"源于投资行为偏差，需引导正确财富管理观念而非单纯选基技巧[4] 养老金体系与自动化投资 - 三支柱养老金协同：基本养老保险提供基础保障，企业年金实现强制储蓄，个人养老金负责财富增值[5] - 理想养老投资应类似自动驾驶，系统根据退休年龄和预期生活水平自动匹配最优方案[5]

核心观点 - 市场无法准确预判 投资应避免单押某一资产类别 需通过多资产配置和风险平价策略实现稳定收益 [9][11][30][33][48] - 全天候策略通过股债商三类低相关性资产组合 在不同市场环境下捕捉收益机会 并利用风险平价控制整体波动 [15][17][27][33][39] - 极端事件可能导致资产相关性紊乱 但策略具备自我修复能力 长期仍有效 [46][47] 资产类别特性 股票 - 价格受企业盈利 市场情绪 流动性三大因素影响 波动性最高 [18] - 在组合中30%仓位可能贡献绝大部分风险 [39] 债券 - 利率上升时债券价格下跌 信用风险高的债券需折价发行 [20][22] - 与股票存在低相关性或负相关性 [18] 商品 - 通胀上升时黄金等硬通货上涨 供需关系直接影响价格 [25][26] - 与股债相关性较低 在滞胀期表现突出 [36] 全天候策略执行 - 通过动态调整三类资产配比 将组合波动率控制在目标水平(如7%) [41] - 需每日根据市场变化调整持仓比例 技术门槛较高 [43] - 典型初始配置比例为股债商=3:5:2 通过风险平价优化后股票仓位通常降至15%以下 [39][41] 策略优势与局限 - 优势在于不依赖市场预判 通过风险分散实现收益多元化 [48] - 2020年疫情期间曾出现股债商齐跌的极端失效情况 但概率低于5% [46][47] - 雪球三分法借鉴该理念 强调资产 市场 时机三重分散 [49]

公募基金行业表现 - 2025年上半年万得偏股混合基金指数上涨7.86%，跑赢沪深300指数，前十主动权益基金半年涨幅均超60%，前十ETF产品半年涨幅均超58% [1] - 行业规模呈现结构性分化，华夏基金以3119.37亿增量规模领跑，在管理规模超5000亿的头部公司中以14.86%增速居首 [1] - 华夏基金在主动权益、量化、固收等领域全面爆发，多类产品进入业绩榜单前列 [2] 华夏基金成功因素 - 持续投研体系升级：建立主动权益、混合资产、全球资产等独立投资决策委员会，配备专职投研总监和基金经理 [8] - 庞大研究团队实现全行业覆盖，人才培养体系涵盖"青藤计划"至基金经理晋升，如顾鑫峰从研究员成长为北交所冠军基金经理 [9][10] - 科技投入显著：自主开发"华夏灵犀"智能投研系统、"华夏飞翼"固收体系及"华夏万象"资产配置系统 [10] 资产定义与创新 - 持续创设新资产类别：2021年布局北交所基金，2004年推出国内首只ETF华夏上证50ETF [12] - 细化主动权益产品分类：包括全市场风格、大行业赛道、细分龙头系列（互联网/新能源车/半导体等）、跨市场及策略增强产品 [12][13] - ETF创新推动行业：开发细分领域ETF系列，成为投顾组合底层工具主要提供商 [13] 用户体验优化 - 推出"红色火箭"指数投资工具：经过12万小时测试，解决指数分析、比较、热门股关联及市场波动解读四大痛点 [16][17] - 发布《ETF20周年投资者洞察报告》：基于真实交易数据揭示投资者行为特征，指导行业发展 [17] 行业变革推动 - 从单一资产转向多资产平台：引领FOF基金等配置产品普及 [20] - 指数产品创新：设立专职研究团队，将主动策略融入被动ETF产品线 [21] - 投研流程科学化：通过模块化管理实现研究沉淀和高效沟通，推动行业从"手工作坊"向科艺结合模式转型 [22]

规模维度 - 2025年二季度新发FOF规模达190.71亿元，创2022年以来新高，FOF数量达517只，较25Q1增加6只[6] - 东方红资产管理、招商银行新发规模突出，招商银行首发规模超100亿元[9] - 25Q2部分长盈计划旗下产品净申购超70亿元，投资者偏好债券型、固收+FOF[11][12] 业绩维度 - 二季度中债综合财富总值指数上升1.67%，Wind全A指数上涨3.86%，权益型FOF收益中位数达2.43%，超20%权益型FOF表现超越Wind全A指数[17][18] - 各类FOF实现正收益概率超90%，绩优固收+FOF拉长久期/增持转债，绩优平衡型FOF多资产配置，绩优权益型FOF表现有差异[18][24] 投资特征 - 头部管理人重视多资产配置，部分重视QDII股票、互认基金、商品投资，部分重仓REITs但比例低[32] - 二季度FOF增持纯债、重视被动投资，偏好美股、港股资产，权益资产增持分化，直接持股端增持医药+科技成共识[33][34][42] 个人养老基金 - 二季度个人养老基金规模108.34亿元，较25Q1增6.30亿元，养老目标日期基金规模64.94亿元更受欢迎[46] - 固收+FOF规模上升突出，2040、2045、2050系列产品受青睐，规模增长多为养老目标日期基金[46][50] 风险揭示 - 报告数据来自公开信息，不预测未来走势，构建模型有失效风险，不涉及基金评价与推荐[1]