曲艳丽| 文 华安基金北京权益投资的负责人栾超要发新产品了。 栾超在十年前就是基金经理了，起步于中邮基金，成名于新华基金，2024年他加入华安基金，代表作华 安优势龙头，自2024年7月1日接手至今，产品近1年净值上涨56.11%，跑赢同期业绩比较基准的 20.08%，同类排名前1/5(数据来自：国泰海通证券基金评价中心，截至2025-09-30，同类标准指主动混 合开放型—强股混合型)，这只代表作采用了「成长+新红利」的哑铃型结构。 栾超是成长股选手，属于均衡成长实力派。近期持仓显示，他重点配置了AI产业趋势、国产替代与自 主可控、创新药等具备弹性的领域，与此同时也看好以高质量因子为主导的「新红利」板块。 1. 盘点一下栾超历史上的几次经典操作。 2024年中，栾超接手产品后，迅速将前十大重仓股的比例从69%降低至35%左右，既维持了一定的锐 度，又兼顾了风险均衡。 栾超提倡的是「择时、择势、择股」三位一体的投资理念。 2018年初，栾超注意到宏观流动性收紧，随即将新华优选成长的股票仓位从90%左右最低降至62%，躲 过了后面的大跌。 作为成长股选手，栾超亦体现了对风险控制的重视，比如将单个行业的持仓控制在 ...

产品结构差异 - 经典雪球结构仅在敲出或到期时一次性获取票息收益，若发生敲入且到期前未敲出则无票息收益 [2] - 经典凤凰结构在每月票息观察日价格高于敲入线即可获得当月派息，敲入事件仅影响发生当月收益 [2] - FCN结构投资者定期收到固定票息，仅在到期日观察是否敲入，敲入概率大大降低 [2] 不同情景损益 - 未发生敲入情景下，三种结构收益类似，均可获得持有期间票息 [3] - 发生敲入且敲出结束情景下，雪球和FCN可获得持有期间票息，凤凰因敲入事件导致票息收入期数减少 [3] - 敲入且未敲出情景下，到期时标的资产价格低于行权价将发生本金亏损：雪球完全不能获得票息必然亏损，凤凰可通过未敲入期间票息弥补部分亏损，FCN的存续期票息收益可作为标的下跌的安全垫 [3] 风险收益特征 - 风险与收益相对应，在其他条件一致情况下，凤凰票息低于雪球，FCN票息一般最低 [4] 市场影响因素 - 三种看涨结构Delta始终大于零，均为做多标的价格的期权，在标的上涨时有利 [7] - 此类结构更适合震荡或温和上涨行情，价格高于敲入线时Delta随标的上涨而变小，价格高于期初价时Delta不足0.4 [7] - 预期波动率与票息呈正相关关系，波动率升高时三种结构达到敲入条件的比例增加，票息相应升高 [8] - 看涨结构在多数情形下做空波动率，波动率下降对持仓有利，波动率处于相对高位是较好参与时机 [10] - 年化贴水率越大时票息越高，贴水相对较高时是较好的购买时机 [13] 标的选择分析 - 挂钩标的选择需关注收益分布特征，大幅下跌概率较大的品种风险更高 [14] - 中证500指数日收益率分布尖峰肥尾特征最明显，恒生科技指数<-3σ概率最小且偏度为正 [14][15] - 恒生科技指数最大回撤达63.56%，中证500指数最大回撤为36.81% [15] - 综合考虑日收益分布和最大回撤，中证500指数是较适合的标的 [14][16] 波动率与回测 - 中证500指数和PTA期货波动率适中，更适合作为此类结构标的 [16] - 历史回测显示FCN可非常大程度上规避敲入损失，胜率显著高于雪球但年化收益不高 [16] - 隐含波动率低于长期中位数时不开仓，雪球敲入概率可大大降低，隐含波动率高于长期中位数时可考虑开仓雪球期权 [16] - 采用隐含波动率择时策略后，雪球敲出概率从86.68%提升至98.82%，敲入概率从13.32%降至1.18% [17] 结构要素调整 - 可通过取消敲入设置降低风险，或调整收益分布将高票息设置在敲出时间更集中的期限 [18] - 可调整障碍价高低或分布，如逐期下调敲出线增大敲入概率，或逐期降低敲入线降低敲入概率 [19]

文章核心观点 - 主动权益基金要稳定战胜业绩基准（如沪深300），关键在于系统化的组合管理，特别是控制风格偏离而非行业偏离，并善用波动率环境优化策略 [1][3][20][27] 基准分析与战胜基准的挑战 - 沪深300指数的风格因子构成包含质量、景气、动量、红利和低估值因子，主动基金整体在红利和低估值因子表现好时易跑输指数，在质量、景气、动量因子表现好时易跑赢 [1] - 战胜基准是国内外资管机构共同难题，过去近20年A股主动权益基金年度跑赢基准比例平均约50%，美股仅约35% [17] - 公募基金超额收益主要源于对新兴产业趋势的把握，在2008年以来的六轮牛熊周期中，仅“互联网+”和新能源两轮产业驱动行情中取得显著超额，缺乏产业主线时超额有限 [18] - 基金管理人选股胜率约42%，超额收益更多靠个股赔率（选中1-2只涨幅超50%甚至翻倍个股）而非胜率，但未来胜率是更重要指标 [19] - 基准难以战胜的痛点包括基准选择（如沪深300和标普500的alpha过于集中在大市值龙头）、控制风格和行业偏离、以及选股能力 [21] 组合管理的关键：控制偏离 - 控制风格偏离的重要性大于控制行业偏离，过度偏离会显著压降胜率和赔率 [3][22][23] - 优秀基金经理与普通基金经理的差异在于风格和行业偏离幅度更小，相对均衡保守，优秀经理更多暴露在个股集中度上 [5] - 不改变基金持仓，仅将过大的风格偏离压回合理约束范围，基金收益分布会显著改善，业绩极端差的比例下降更多 [7][25] - 行业比较对主动权益价值不大，月度维度选行业β能力对业绩作用近乎无效，季度维度选股α和选行业β能力共同驱动业绩 [26] 波动率环境与策略应用 - 在A股市场，波动率和收益率呈负相关，低波动率股票收益率反而最好，这与“高波动对应高收益”的传统认知相反 [9] - 波动率是重要变量，控制波动率是提升夏普率的重要一环，A股呈现明显“风险厌恶”特征，波动率环境可分为低波（<15%）、中波（15%-25%）、高波（>25%） [28] - 波动率变迁有延续性+回落性规律，低波和高波环境下延续可能性高，高波环境波动率易降不易升，且高波往往由突发坏消息引起 [29][30][31] - 在不同波动率环境下选择不同Smart Beta风格因子可稳定增强收益：低波环境市场表现较好，攻防均衡；中波环境防御性风格占优；高波环境小盘风格明显占优 [32][33] - 广义数据显示基金经理不具备择时能力，但在A股高波环境下（如2007年6000点、2015年5500点）进行大择时可显著优化组合收益率，策略上可在市场低位且趋势向上时择时以降低波动和回撤 [12][34] 风格识别与因子表现 - 基金经理主要风格可分为质量、价值、小盘三类，质量风格是基金经理自带，价值风格在低波动时表现好，小盘风格在高波动时表现好 [13] - 质量因子在所有波动率下夏普率较均匀，低估值因子在中低波环境下夏普率较高，小盘因子在高波环境下夏普率尤为突出 [33]

投资行为分析 - 投资者于2022年至2024年期间分阶段建仓A股和港股 最终于2024年9月12日清仓所有A股头寸并转向定期理财 [1] - 港股部分（恒生科技）占一半资金 于2022年3月建仓 后续补仓5-6次 持有近3年后在2024年2月恒生科技指数5900点时离场 [1] - A股部分占另一半资金 2022年小仓位起步 2024年6月重仓芯片和软件ETF 2024年2月撤出本金仅保留利润 [1] - 清仓主因基于历史回撤经验：2015年回吐全部利润 2020-2021年不仅利润回吐且亏损本金 形成"必然亏损"的心理预期 [1] 市场趋势判断 - 认为当前大盘仍存上涨趋势 预判4000点可能突破 4500点亦存在可能性 [1] - 统计显示当前牛市涨幅达46.87%（从2635点至3870点） 但类比2014-2015年牛市 类似涨幅后市场仍可能继续上行（如2715点涨至5178点） [5] - 部分观点强调牛市赚钱后任何时点退出均为正确决策 因无法精准捕捉最高点 [5][7] 资产配置转向 - 清仓后选择长期理财产品 通过锁定资金流动性避免短期交易冲动 [2] - 有建议提出保留部分底仓以维持市场敏感度 而非完全空仓 [11] 投资者心理特征 - 存在典型矛盾心理：清仓后可能因市场波动产生得意或焦虑情绪（如跌时得意/涨时失落） [10] - 部分投资者满足于阶段性收益 强调"知足常乐"优于追求极致回报 [15] 市场环境对比 - 当前A股估值相对较低（集思录温度值49.5） 对比欧美日韩高估值市场及其他资产类别（理财收益走低、债券下行、地产疲软） 被认为具备配置价值 [8] - 港股科技板块经历大幅波动 恒生科技指数从建仓点到离场点（5900点）反映板块周期性特征 [1] 投资策略反思 - 强调认知边界的重要性："赚不到认知以外的钱"成为普遍共识 [5] - 历史经验显示择时难度极高 容易错过主要涨幅段（如2715-5178点）或错误抄底（半山腰进场） [5][8] - 长期持有策略需经历完整牛熊周期（如2006-2008年从6000点至1000点）才可能实现盈利 [12]

投资收益来源 - 投资收益由资金、年化收益率和投资年数三个因素决定，计算公式为：资金*(power(1+年化收益率,投资年数)-1) [5][7] - 投资年数对累计收益的影响超过年化收益率，例如10年10%年化收益的累计收益为1.59万，高于5年20%年化收益的1.49万 [12][14] - 长期投资策略中，"年化*年数"相等的案例显示投资年数更多的一方收益更高 [13][14] 长期投资策略 - 需以创业者心态而非打工者心态进行投资，避免短期盈亏与工资收入对比 [16][22] - 盈利体系需经完整牛熊周期验证，例如红利策略、高ROE策略或量化策略 [23][25] - 策略需明确买入卖出规则，避免主观情绪化操作，如量化投资或指数ETF投资 [27][31] - 均衡配置资产可适应不同市场环境，例如红利策略在熊市有效、微盘策略在资金宽松时有效 [33][37] - 非必要不择时，仅在市场估值极高、资产切换或标的基本面恶化时考虑调整 [38][43] 策略有效性案例 - 红利策略通过股息积累实现长期收益，时间越久收益越高 [25] - 高ROE策略依赖净资产积累，长期可在市值上兑现收益 [25] - 指数ETF投资依据估值配置，在牛熊周期中坚持可获收益 [25] - 主观择时策略需历史回测验证有效性，否则可能成为时间的敌人 [26]

择时对投资收益的影响 - 传统观点认为择时会因错过市场最佳交易日而大幅降低收益 哈特福德基金数据显示1995-2024年满仓标普500可使1万美元增长至22.4万美元 但错过收益最高的10/20/30天将分别降至10.3万/6.0万/3.8万美元 降幅达54%/73%/83% [1] - AQR资本创始人克里夫·阿斯内斯质疑该逻辑 强调需同时评估错过上涨与躲过下跌的影响 通过1970-1996年及1997-2024年数据测试发现择时收益影响具有双向对称性 [4] 机构投资者对择时的立场 - 彼得·林奇指出投资者因预测调整所亏资金远超调整本身损失 [5] - 巴菲特主张"在市场中的时间比择时更重要" 强调长期持有优质资产而非短期波动交易 [5] 择时收益双向对称性验证 - 1997-2024年标普500满仓年化收益9.3% 错过最大单月涨幅时降至8.8%(-0.5%) 躲过最大单月下跌时升至10.0%(+0.7%) [9] - 回测显示躲过N个月下跌的收益提升与错过N个月上涨的损失基本持平 N=12时收益差为±5.6% N=36时达±12.9% [9][14] - 1970-1996年数据同样印证该规律 N=12时收益差±5.8% N=36时达±11.9% [7] 合理仓位下的择时影响 - 采用股债80/20基线配置 择时调整至60/40或100%股票时收益波动显著收敛 N=12时年化差异约±2% 远低于满仓切换的±5.6% [16] - 1970-1996年合理配置回测显示N=36时收益差为±4.2% 1997-2024年为±4.6% [18][19] 择时操作的实际困难 - 标普500最佳交易日50%出现在熊市 28%处于牛市初期 易因规避下跌错过反弹 [19] - 美股熊市短且拐点难判 强劲上涨日常出现于趋势未明阶段 [22] - 无判断优势的择时胜率偏低 易受交易成本及情绪因素干扰 [25] 中美市场择时特性对比 - 中国市场波动性更高 MSCI中国指数近10年年化波动率24% 显著高于全球基准MSCI ACWI的15% [27] - 1997-2024年MSCI中国指数43.4%月份下跌 择时空仓窗口更频繁 [28] - 躲过下跌的收益提升显著大于错过上涨的损失 N=36时MSCI中国指数差值为+25.9%对-17.9% 上证指数为+24.6%对-20.2% [26][33] 择时策略的有效前提 - 需具备可验证的专业优势数据与方法 [31] - 采用合理仓位控制而非满进满出 [31] - 配合严格成本控制与风险管理 [31]

核心观点 - 择时不是非对错问题 而是资产特性与投资者能力匹配问题[3] - 提出核心卫星策略 即主菜配菜体系 主菜占70%-90%为稳健资产 配菜占10%-30%用于择时探索[8][9][10] - 对多元资产组合 择时需评估性价比 聚焦能力圈 并在市场极度悲观时寻找机会[11][12][13][14] 资产性格分析 - 高波动强周期资产如个股行业基金属于电锯型 需择时控制回撤风险[4] - 低波动稳健收益资产如高等级债券货币基金属于水平尺型 择时性价比低[4] - 不同资产配置组合择时需求不同 权益多元组合与固收加组合差异显著[4] 投资者能力评估 - 需评估三大能力：对宏观产业市场情绪的理解能力 时间投入程度 以及逆人性操作的心理承受力[5] - 多数普通投资者择时可能产生负收益 需转向更适合的投资框架[5][6] 核心卫星策略框架 - 主菜部分占70%-90% 由宽基指数优质债券构成 放弃择时 只做纪律性再平衡赚取市场Beta收益[9] - 配菜部分占10%-30% 用于行业主题择时实践 允许犯错但风险可控[10] - 该策略调和长期主义与积极探索矛盾 主力稳扎稳打 小部分探索超额收益[10] 择时战术路标 - 评估性价比：衡量资产伤害半径即最大回撤幅度 及夏普比率风险回报效率[12] - 聚焦能力圈：选择最熟悉领域深耕 如宏观资产轮动 中观风格切换或微观标的选择[13] - 利用市场极端情绪：当多元组合回撤接近历史极值 可能提供安全边际机会[14] 投资行为建议 - 对大多数人 应专注战略资产配置而非择时 时间价值高于时机选择[15] - 对有能力者 可用主菜配菜体系保护根基同时探索机会[16] - 对短期资金应完全避免择时 以安全为唯一目标[17]

技术分析框架 - 行情判断基于两个关键信号：上涨的3卖点或3买点背驰的1卖点 但3卖点不一定导致行情结束[1] - 市场涨跌没有绝对唯一性 未来行情无法预测 因任何因素变化都可能改变结果[1] - 核心分析工具为30分钟级别线段 其方向决定市场方向（涨或跌） 5分钟级别作为节奏参考[1][4][5] - 日线级别线段用于辅助30分钟级别分析 日线一条线段对应30分钟走势[3] 操作原则 - 操作方向独立于市场方向 做多时坚持看多 做空时坚持看空 不受消息干扰[7] - 必须出现量化买点才参与市场 否则保持观望[3][6] - 交易级别以30分钟线段为主 日线级别易陷入震荡且周期过长[7] 择时方法 - 日线图下跌波段中：高位突破MA170视为1卖点 低位突破MA170视为1买点[3] - 30分钟级别确定多空方向 5分钟级别参考34均线 日线级别参考170均线[4] 选股标准 - 只参与上涨行情 下跌行情绝不参与[6] - 股价位于170均线上方且出现买点（3买或三段选股）时才看涨[6] - 170均线下方的股票看跌[6]

核心观点 - 再平衡是一种通过定期调整资产配置比例实现"低买高卖"的懒人策略，其效果取决于资产间的波动差异和长期收益水平 [6][12] - 当组合中资产长期收益相近但短期波动差异大时，再平衡能显著提升收益（如A股与现金/债券组合十年累计提升5%-6%）[13][16][23] - 对于长期收益差距大的资产组合（如A股与全球股票/黄金），再平衡可能降低收益但能有效控制风险 [29][30][35] - 再平衡的核心价值在于维持组合风险水平和管理投资者心态，而非单纯追求收益提升 [36][43] 资产配置理论 - 再平衡操作原理：当某类资产占比偏离初始配置（如股票从50%升至60%）时，通过卖出超额部分补入低配资产恢复原始比例 [8][9] - 数学原理：资产间"你追我赶"的波动特性与最终收益趋同是再平衡发挥作用的基础，波动差异越大效果越显著 [13][14] - 效果对比：资产年化收益差3%以内且波动差异大时效果最佳（A股与现金/债券），走势同步时无效（成长股与价值股）[15][23][26] 实证研究结果 - A股与现金组合：年度再平衡每年多赚50个基点，十年累计收益提升5%-6% [23] - A股与债券组合：再平衡效果显著，因债券波动稳定而A股波动剧烈 [23] - 成长股与价值股：因走势相似且波动差距小，再平衡几乎无收益提升作用 [26] - A股与全球股票/黄金：再平衡反而降低收益，因强势资产（如A股）权重增长被限制 [29][30] 策略价值 - 风险管理：防止单一资产占比过高导致组合风险超出承受范围，避免恐慌性抛售 [43] - 行为金融：通过纪律性操作规避择时困境，维持投资者心态稳定 [36][43] - 长期适应性：20年周期下资产相对表现可能反转，再平衡能适应不同市场环境 [37][40] 实施前提 - 需建立明确的多元资产初始配置比例作为调整基准 [43] - 要求投资者清晰界定自身风险承受能力和投资目标 [43] - 需配合"雪球三分法"等分散化配置理念共同实施 [44]

核心观点 - 短期择时对投资收益的提升效果有限，即使在波动较大的A股市场，完美择时与最差择时的年化收益差距仅为4.11% [6][9][10] - 资产配置是长期投资收益的主要来源，研究表明91.5%的收益由资产配置决定，而非择时或选股 [18] - 择时最大的成本是"踏空"，即错过市场反弹和复利机会，且持续精准择时的成功率极低 [25][26][29] 择时效果分析 - 美股案例：30年数据显示，完美择时（年化11.7%）与最差择时（年化10.6%）的收益差距仅1.1% [6] - A股案例（2005-2024年）：完美择时年化收益7.82%，最差择时3.71%，不择时定投6.19% [9][10] - 国内主动股票型基金年均成本2.2%，择时超额收益可能仅覆盖管理成本 [12][13][15] 资产配置与择时的区别 - 资产配置是长期（5-10年）战略行为，基于风险收益目标保持稳定比例 [20][22] - 择时是短期市场波段操作，对收益贡献有限且成功率低 [21][25] - 战术资产配置可作为战略配置的补充，但调整幅度通常较小 [23] 市场数据表现 - 2020-2024年各类资产年化收益差异显著：沪深300最高62.17%（2021年），最低-21.58%（2022年） [27] - 不同资产波动剧烈：原油2022年收益-13.01%，2023年反弹至24.58% [27] - 港股表现分化：2021年收益26.45%，2022年暴跌-21.63% [27]