广发基金叶帅： 捕捉贝塔与阿尔法 双重收益 ◎记者 聂林浩 今年以来，量化基金的整体表现比较亮眼。在广发百发大数据策略成长基金经理叶帅看来，量化投资的 核心在于从大量数据中寻找规律，构建收益预测模型与风险评价模型，并结合具体投资目标"量体裁 衣"。"虽然量化模型本身是个'黑匣子'，但我们希望做可解释性强的量化投资，让投资者清楚地知道自 己持有的产品究竟赚的是什么钱，以及潜在的风险是什么。"他说。 叶帅于2016年加入广发基金，拥有超8年从业经历、近6年投资管理经验。他拥有数学博士学位，量化研 究经验丰富，自2022年4月开始担任广发基金稳健策略部基金经理。基于"基本面+量化"的复合背景，叶 帅逐渐形成了"量化+主动"的投资体系，力争通过科学定量的主动投资，获得可解释性强的贝塔收益和 独创性的阿尔法收益。 融合主观逻辑与量化效率 精选赔率与胜率兼具标的 在投资实践上，叶帅通过"自上而下的主动研究"和"自下而上的量化输出"相结合，先发挥计算机的算力 优势找到方向，再发挥管理人的逻辑分析优势去深度挖掘，最终双向共振锁定投资机会。 在"自上而下"层面，叶帅重视仓位择时和行业风格配置的价值，倾向于通过宏观视角研判市场节 ...

主动基金表现 - 2025年上半年规模加权的主动股基指数跑赢被动股基指数近5个百分点 [3][5] - 主动基金十强上半年涨幅均超60%，跑赢同期最强ETF（创新药类ETF涨幅58.76%） [12] - 广发基金以9只上榜基金领跑，鹏华、长城、汇添富和富国各有6只基金上榜 [14][15] 北交所红利 - 北交所成为主动基金的“红利期”，北证50指数涨幅超30%，远超中证2000指数 [17][18] - 中信建投北交所精选两年定开A以82.45%涨幅领跑，华夏、万家等基金涨幅均超60% [19][21] - 主动基金在北交所的信息不透明环境中更易发掘错误定价机会，创造超额收益 [17][22] 阿尔法内核 - 主动基金的核心价值在于动态全市场选股和快速轮动能力，而非绑定特定行业 [22] - 北交所基金的贝塔红利之外，主动选股能力是超额收益的持久来源 [22][24] - 优秀主动基金能提供市场平均收益之外的阿尔法，需结合深度研究筛选 [25][26] 主动与被动平衡 - 指数基金适合低成本获取市场平均收益，主动基金则提供超额回报潜力 [25] - 主动与被动并非对立，合理搭配可实现收益多元化和风险分散 [25][27] - 2025年主动基金的强势表现提醒市场不应忽视主动管理的价值 [25][26]

宏观策略核心理念 - 桥水采用"被动的智慧"策略，不参与预期差博弈，而是承认无法预知宏观风险，理解周期但不试图精准把握周期 [1] - 联海资产通过自研宏观情景概率模型构建全天候资产配置策略，以高夏普比率和低回撤实现穿越周期的目标 [1] - 量化模型用于描述经济周期的矛盾性和模糊性，并通过科学方法统计宏观状态概率分布以优化资产配置 [1] 风险平价策略升级 - 联海资产将资产分为复苏、过热、滞胀和衰退四类，每类包含典型和非典型状态，通过量化模型刻画宏观模糊性并计算概率分布 [1] - 深度拆解风险因子，从宏观敞口溯源资产波动原因（如黄金价格受宏观政策、风险偏好、利率等影响），而非简单依赖历史波动率 [2] - 重新定义结构化样本，使用宏观情景概率切割周期类型（如"典型周期"或"非典型周期"），动态结合量化预测与现实数据 [2] - 将最大回撤控制前置，与夏普比率同等重要，以优化投资者体验 [2] 阿尔法与贝塔收益结合 - 联海资产以量化模型驱动的动态股债商配置形成稳定贝塔收益基本盘，同时叠加主动宏观阿尔法策略（如错误定价多空操作和期权杠杆） [2] - 成熟市场中贝塔收益通常高于阿尔法，桥水过往业绩显示贝塔贡献主要收益，联海通过二者融合避免意外风险暴露 [2] 当前宏观环境分析 - 国内处于非典型周期，通胀传导路径部分失效：生产强但消费动力不足导致价格疲软，企业及居民信贷需求不足 [3] - 政策变量对经济规律影响显著，国内周期不如海外明显，主流周期模型难以适应本土环境 [4][5] - 数据质量制约建模精度，中国宏观数据在时间长度、统计口径等方面与海外存在差距，例如PMI数据呈现"小锯齿"而非清晰大波浪周期 [5] - 中国与全球周期错位，海外衰退/复苏周期性明显，而国内投资需更关注货币政策与财政政策 [5] 行业前景与竞争格局 - 全球宏观多资产配置策略占比超13%，国内仅2%，市场占有率提升空间显著 [6] - 联海资产是国内早期宏观量化模型研发者，团队来自清华、北大等顶尖院校，具备多学科背景与多策略阿尔法收益能力 [3] - 未来经济增速放缓将强化内生周期逻辑，贝塔收益成为主流，宏观策略发展空间将进一步打开 [6] - 海外宏观基金因贝塔策略规模不受限，单只基金容量较大，这一特点将助力国内宏观策略发展 [6]

红利风格基金表现 - 中泰红利优选一年持有混合发起近2年业绩位列前1%（19/2987），显著跑赢同类强股混合型基金 [2] - 自2022年3月24日成立至2025年3月31日，该基金份额净值增长率为36.85%，跑赢业绩比较基准（7.02%）29.83个百分点 [2] - 同期中证红利指数收益率为5.10%，中证红利全收益指数为23.98%，该基金36.85%的收益率显著优于主流红利指数 [3] 基金经理投资方法论 - 红利投资需同时满足长期高股息和即期高股息，核心是利用分红再投资持有更多优质净资产以提升长期回报 [5] - 筛选标准聚焦三类企业：银行/建筑（存续期长、ROE有底）、公用事业/高速（生命周期盈利可测算）、制造业/家电龙头（格局稳定） [6] - 采用内部收益率作为买卖决策标尺，通过自下而上深度研究构建"物超所值"组合 [7] 行业配置逻辑 - 银行股重仓因负债端成本低、资产端稳健的银行具备长期红利特性，2023年年报显示煤炭持仓曾达15%但随股价上涨调降 [8] - 不刻意追求行业均衡，持仓调整完全基于标的内部收益率变化，当前组合内部收益率仍处可接受范围 [9] 基金历史业绩 - 中泰红利优选2022-2024年份额净值增长率分别为-3.21%、4.78%、33.96%，均跑赢同期业绩比较基准（-4.13%、-1.64%、12.53%） [14] - 中泰红利价值同期收益率为-3.16%、2.51%、32.58%，同样持续超越基准 [14]

人工智能和创新药板块表现 - A股人工智能板块和港股创新药板块在6月首周4个交易日(6月3日至6月6日)领涨，多只相关ETF涨幅超过6% [1][2] - 港股创新药个股中，再鼎医药涨幅超25%，石药集团、信达生物等涨幅超10% [2] - A股人工智能个股中，新易盛、天孚通信、中际旭创等涨幅超10% [2] - 今年以来，部分港股创新药主题ETF累计涨幅已高达50%以上 [2] 信创主题ETF资金流入 - 因标的指数权重股海光信息、中科曙光筹划重大资产重组停牌，信创主题ETF吸引大量资金布局 [1][4] - 上周跟踪中证信创、国证信创的7只ETF合计净流入超45亿元，华夏中证信息技术应用创新产业ETF净流入超18亿元 [4] - 海光信息和中科曙光在国证信创指数中合计权重超13%，在中证信创指数中合计权重近10% [4] 债券型ETF规模突破 - 截至6月6日，全市场29只债券型ETF总规模首度突破3000亿元，相比年初新增超1300亿元 [1][7] - 海富通中证短融ETF和富国中债7-10年政策性金融债ETF规模均在480亿元以上，博时中证可转债及可交换债券ETF规模突破340亿元 [7] - 债券型ETF自2013年首只产品诞生以来发展迅速，2024年5月规模突破1000亿元，2025年2月突破2000亿元，6月突破3000亿元 [7] 其他板块表现 - 部分汽车、消费、家电、交运等主题ETF上周小幅跌超1%，相关个股如江淮汽车、上汽集团、美的集团等跌幅超3% [3] - 近期大涨的港股医药主题ETF呈现显著资金流出趋势，广发中证香港创新药ETF和博时恒生医疗保健ETF上周净流出超6亿元，5月以来净流出超20亿元 [5] 债券型ETF未来发展 - 债券型ETF仍有广阔发展空间，预计在监管支持、基金公司重点发展、投资者接受度提高的环境下迈入新阶段 [8] - 与海外成熟市场相比，国内债券型ETF在投资者类型、产品形式、投资策略、做市商机制等方面仍需完善 [8]

核心观点 - 兴银理财通过多资产配置叠加多策略优化的工业化模式，实现结构性理财规模从100多亿增长至500多亿，多资产部门规模从0做到2500亿[1][9][33] - 采用四大低相关性资产（债券、股票、黄金、量化中性）和中性策略构建全天候组合，战略资产配置对收益率提升贡献显著，优化后年化收益率可从2.9%提升至6%[6][15][17][18][22] - 通过量化模型改善收益分布不均匀问题，使5%分位与50%分位收益率接近，产品创新高能力更强，持有体验优于公募基金[12][13][14] 产品体系创新 - 期权+产品锁定风险下限，提供确定收益弹性，历史多数实现较高收益[12] - 量化+产品涵盖大类资产择时、阿尔法选股等策略，包含量化指增、中性、转债、红利等细分类型[12] - 多元+产品采用目标风险模式，在回撤约束下明确收益概率分布（如95%概率跑赢活期存款）[16] 资产配置方法论 - 战略配置（SAA）通过历史信息库预判资产回撤场景（如高通胀期），结合估值规避牛熊切换，2015年股灾和2016年债市调整均成功规避[19] - 战术配置（TAA）采用MOM模式集中管理委外策略，支持动态调整仓位，投资经理可自主选择贝塔或阿尔法策略[23][24] - 规则化组合构建保持阵型恒定，仅做资产替换（如中证500换红利），主观优势随资产数量增加而减弱[24] 工业化运作体系 - 15种主策略延伸多个子策略，团队双轮驱动（自主管理+委外），成员跨背景互补，理财产品收益率显著超越底层资产[27][28][29] - 三大数据系统实时监测策略指数收益、同业中位数和实盘表现，每周回顾产品与指数差异[31] - 标准化策略模块支持快速组装，人员效率比公募基金提升3倍，实现投资能力可持续传承[32][33]

股市与GDP关系 - GDP增速与股市上涨不宜直接比较 需关注名义GDP增速而非实际增速 日本2024年名义GDP增速达2.9% 中国因通缩名义GDP增速降至4.23% [2] - 上市公司利润增长与股价相关性更强 2024年A股整体净利润同比下滑2.3% 非金融类公司降幅达12.9% 日本TOPIX指数每股收益预计同比增长7.1%~9% [4] - 日本上市公司40%营收来自海外 受益于全球经济高增长区域 中国上市公司仅16%海外收入 央国企占比更低 [5] A股市场特征 - A股呈现高阿尔法低贝塔特征 沪深300近十年在3000~5000点震荡 但主动型基金跑赢基准的年份占比53% 显著高于美股29%的胜率 [7][9] - 散户占比高导致题材炒作盛行 游资通过高位派发收割散户 资本管制限制资金外流加剧投机氛围 [11] - 新股发行价过高拖累市场表现 深次新股指数9年累计下跌80% 高换手率与政策导向助推上市后抛售 [12][13][14] 上市公司行为差异 - A股分红回购比例长期偏低 企业偏好投资扩张而非股东回报 投资者更依赖股价增值而非分红收益 [16] - 经济高增长阶段小企业增速更快 上市公司普遍增收不增利 行业集中度低抑制指数表现 [17] - 日本企业治理改革提升ROE 通缩环境下涌现低估值高现金流标的 消费与价值型公司存在双击机会 [18] 市场波动性比较 - 沪深300近20年年化收益率7.1% 但年胜率仅50% 呈现"牛短熊长"特征 日经指数同期年化6.4% 年胜率达70% 波动更平缓 [20] - A股收益率高度依赖入场时点 2005年投资年化8% 晚一年降至3.8% 再延后变为负收益 择时难度极大 [22] - 中石油案例反映典型高波动风险 暴涨后持续阴跌 持股体验远差于日本市场 [19] 全球资本配置趋势 - 巴菲特通过日本商社布局全球资源 三菱商事模式类似产业基金 可投资多区域中小企业股权 [23] - 中国推动"耐心资本"与平准基金 试图降低市场波动 美股独大格局松动带来资产再配置机遇 [24]

指数基金发展概况 - A股指数基金规模在2024年超过三万亿创历史新高 前几个月规模增长达几千亿 相当于前十年的总和 [1] - 海外指数基金保持快速增长趋势 与A股同步发展 [1] - 美股指数基金发展分为理论奠基、机构产品诞生、个人普及三个阶段 [1][6][16] 理论奠基期（20世纪初-60年代） - 巴舍利耶提出市场涨跌不可预测理论 [3] - 马科维茨创立分散配置降低波动风险理论 [3] - 威廉·夏普提出阿尔法/贝塔收益并构建资本资产定价模型 [3] - 尤金·法马提出市场有效假说 后期补充策略可超越市场收益 [4] - 理论体系构成现代投资基础 被广泛收录于金融教材 [5] 机构指数基金诞生（20世纪70年代） - 美国国家银行1973年推出内部标普500追踪组合 [7] - 百骏财务管理公司1973年推出专户产品 持有标普500前250大股票 [10] - 富国银行首创等权重指数基金 覆盖纽交所全部股票 规模600万 [11] - 早期参与者均为养老金、银行等机构 个人无法参与 [13][14] 个人指数基金普及（70年代至今） - 先锋领航1976年发行首只个人标普500指数基金 募资1132万美元 [17][18] - 初期规模不足需部分模拟指数 70-80年代熊市制约发展 [19][21] - 80年代美股牛市推动指数基金规模爆发 2000年首只产品达1072亿 [23][24] - 指数基金规模超越明星基金经理彼得·林奇 [25] - ETF品类随后崛起 当前美股指数基金规模达万亿美元 [26][27] A股指数基金发展展望 - 参考海外45年超越主动基金历程 A股预计需1-2轮牛熊市 [31] - 国内指数基金发展20年 速度将快于海外市场 [31] - 行业预判指数基金将持续高速发展 进入黄金时期 [31]

投资理念与收益机制 - 资本市场存在"风险、收益、可持续性"的不确定性三角：高绝对收益伴随隐性尾部风险（如长期资本管理公司案例），可持续性可能牺牲收益锐度（如固定收益产品），超额收益面临均值回归（主动管理基金持续跑赢市场者稀少）[3] - 超额收益与绝对收益本质统一：可持续超额收益是绝对收益的时间积分形态，例如组合每年跑赢标普500指数2%，30年累计超额收益达81.1%[3] - 长期主义下微小超额收益可产生复利效应：沪深300指数年化8.8%基准下，叠加5%超额收益十年累计收益可达200%，较基准130%涨幅实现接近翻倍[6] 超额收益的局限性 - 超额收益具有寄生性：在长期低迷市场（如1990-2020年日本股市）中仅能减少亏损，无法创造正绝对收益[5] - 存在虚幻性：1999-2013年标普500年化1.65%收益下，跑赢基准5%的策略实际收益（年化1.93%）仍低于2.47%的通胀率，未实现购买力增长[5] - 短期波动吞噬Alpha：季度或年度周期内超额收益可能被市场波动抵消，需拉长时间至10-20年才能转化为绝对收益[5] 实现可持续超额收益的挑战 - 市场环境复杂性：沪深300指数十年间经历2015年股灾（最大回撤40%）、2018年贸易战、2020年疫情等系统性风险，连续十年稳定超额收益难度极高[8] - 复利悖论效应：50%亏损需100%收益回本，避免亏损比追求高收益更重要，真正Alpha需经多重检验（市场中90%Alpha实为Beta伪装）[8] - 长期稳健优于短期高收益：年化7%收益持续10年终值接近翻倍，超越多数短线交易结果[8] 管理人筛选标准 - 收益来源分析：需区分可解释Alpha（选股能力、套利）与风险暴露（行业集中、杠杆）[10] - 长期有效性验证：策略需跨越不同市场周期并通过样本外测试，警惕选择性展示业绩行为[10] - 风险调整后评估：采用夏普比率、索提诺比率、最大回撤等指标衡量单位风险收益[10] 长期投资哲学 - 资本市场核心在于时间规律把握：将超额收益积累转化为绝对收益，类比尼罗河周期性泛滥滋养文明[10] - 投资本质是为未来定价：长期主义者以复利效应将超额收益涓流汇聚成绝对收益江河[10]