国泰多资产配置部业绩表现 - 截至2025年底，国泰优选领航一年持有期混合(FOF)（代码013279）近1年收益率达66.14%，在同类78只基金中排名第1，其近2年、近3年业绩同样位居同类第1 [1][20][21] - 债券型FOF基金国泰瑞悦（代码016644）2025年排名同类第1，近2年排名同类第2 [1][20] - 国泰稳健收益一年持有期混合(FOF)（代码014067）近1年、近2年、近3年收益率排序分别为2/70、2/63、2/39 [1][21] 核心投资理念与方法论 - 投资总监曾辉认为，资产配置不是不同资产的“简单拼盘”或“平均配置”，而应聚焦最具进攻性的机会，同时执行波段择时和刚性风控来控制组合回撤 [2][22] - 公司提出“泰极量化轮动模型”，其核心框架是捕捉市场的“超涨-超跌”两极转折点，模型包含宏观风控择时、中观行业风控轮动、四类底层资产分别增强及刚性风控四大部分 [3][23] - 该模型在实际操作中发挥作用，例如在2025年，通过宏观风控择时模型信号，对黄金ETF进行了减持并切换至白银LOF，后者在二季度后涨幅强劲，全年涨幅翻倍 [3][23] 风险控制与量化体系 - 公司将“回撤控制至上”视为首要选择和永恒底线，认为控制回撤是科学、执行和流程，而追求弹性更具艺术性 [4][24] - 为有效控制回撤，公司重构多资产配置部，要求全员具备编程能力并深入研究四类底层资产，通过量化体系将传统思维算法化、自动化，并以因子回测为核心不断迭代投资体系 [5][25] - 量化在风控中起决定性作用，无论是宏观还是行业风控都需要大量指标和模型，组合层面的刚性风控是最后一道防线，且必须是量化的 [5][25] FOF基金经理能力要求与行业展望 - 曾辉认为未来FOF基金经理将进化为“四项全能”，需与单资产基金经理、量化团队、跨境策略等同台竞技，对任何一类资产的误判都可能导致组合回撤 [5][25] - 个人需深入研究股票、债券、商品及境外市场等四类底层资产，并对自驱力、多资产实战经验和编程能力有很高要求 [6][25] - 基金经理曾辉拥有23年资产配置经验，其形成的“主观+量化”投资体系及多资产配置经验，有助于在择时和行业轮动中把握机会 [6][26] 新产品信息 - 由曾辉管理的国泰多资产稳健领航6个月持有期FOF（代码025798）将于1月19日起正式发售，该产品可投资权益类资产、港股通标的、QDII基金等 [7][26] - 该新发基金的认购费率为：认购金额（M）小于1000万元时费率为0.40%，大于或等于1000万元时按每笔1000元收取 [29]

文章核心观点 - 国泰基金多资产配置部投资总监曾辉认为，公募FOF行业正经历颠覆性变革，从传统的三层分工静态配置模式，转向由FOF基金经理主导的、强调择时轮动和底层资产增强的“动态配置”模式，行业发展的终局将是残酷的“四项全能”竞争 [20][21][37] - 曾辉的投资体系以“泰极量化轮动模型”为核心，其哲学基础是“超涨-超跌”框架，强调把握市场极端转折点而非均值回归，并通过宏观风控、中观轮动、底层资产增强和量化刚性风控四大部分来实践 [32][33][56] - 宏观系统性风险被认为是投资的最大风险，因此宏观风控被置于整个投资体系的首位，通过量化体系刚性执行以控制回撤 [40][41][96] 对基金经理曾辉及其业绩的介绍 - 曾辉拥有22年资产配置经验，对权益、债券、商品等各类资产有丰富实战经验，2023年9月再次加入国泰基金 [6] - 截至2025年三季度末，其管理的权益代表产品国泰优选领航一年持有期混合(FOF)近一年收益52.59%，在同类79只产品中排名第1；管理的国泰瑞悦3个月持有债券FOF近一年收益4.98%，在同类16只产品中排名第2 [4][5] 公募FOF行业的发展阶段与模式变革 - 行业正进入新阶段，过去十年量化的崛起和近两年ETF的崛起，正在颠覆传统的FOF三层分工模式（大类资产配置、风格配置、精选个股）[21] - ETF的崛起削弱了主动管理基金经理的阿尔法，提高了小贝塔（风格/行业）的重要性，使得FOF投资模式可能简化为两层甚至一层，FOF基金经理的角色从资产分配者转变为通过ETF直接下场的竞争者 [21][35] - 2021年以来的市场波动加剧，使得过去精选基金经理并长期持有的静态配置模式不再合时宜，动态择时轮动成为提高投资效率的必然选择 [22][29] 投资哲学：“超涨-超跌”框架与太极思维 - 市场如同太极图，永远在超涨与超跌两个极端间循环，投资的关键是抓住这两个“极值”的转折点，而非纠结于均值的合理定价 [12][55] - 例如，一家股价20元的公司可能超跌50%至10元，也可能超涨200%至60元，把握住10元和60元的时点比关注20元的均值更重要 [57][58] - 该框架适用于不同风格，周期股投资基于“超跌”后的价值回归，成长股投资则需警惕市场提前打满预期后可能出现的下跌 [59][60] 核心投资体系：泰极量化轮动模型 - 该模型包含四大组成部分：宏观风控择时、中观行业风口轮动、四类底层资产分别增强、量化和原则体系上的刚性风控 [33] - 体系的核心是从静态配置转向动态择时轮动，是一个“动起来”的体系，以适应不断变动的市场 [32][34] 宏观风控的首要地位 - 投资的最大痛点是绝大多数人会“坐过山车”，根源在于没有意识到宏观系统性风险才是最致命的 [40][41] - 曾辉将投资风险概括为六大类，其中宏观风险占比40%，中观风险占比30%，知行合一风险占比20%，微观风险占比10% [41] - 宏观风控模型基于“宏观四因素”：基本面、政策面、资金面、博弈面，其中基本面决定波动中枢，政策面决定波动上下限，资金面和博弈面驱动短期波动 [42][43][45] 大类资产配置：有限分散与动态调整 - 反对为了多资产而多资产的过度分散，认为这会损耗收益、降低效率 [9][48] - 采用“有限分散、相对集中”策略，每年从约10个大类资产中甄选前5个最有进攻机会的主线资产进行配置 [50] - 动态调整基于对每类资产的预警模型，若触发预警则会空仓，配置比例根据看好程度在0到上限之间灵活变动 [51] 中观行业轮动方法论 - 采取主观基本面产业链研究为主、量化方法为辅的做法，认为中长周期领域是主观基本面的优势 [52][53] - 将行业体系简化为周期与成长两大产业群，共七大产业链，每个产业链只做最上游的行业 [54] - 通过“超涨-超跌”框架，从两大产业群中各选出最看好的2个产业链（共4个）进行配置，并在后续动态调整中逐步集中到最终重点的2个产业链 [54] “核心+卫星”资产配置策略 - 该策略是动态的，“牛市多配卫星资产，熊市多配核心资产”，类似于足球中的“全攻全守” [61] - 在牛市阶段，对于看对的卫星仓位会越涨越加，单行业仓位上限可从30%提升至60%；若下跌则减仓，实现动态平衡 [61][62] 基金选择标准 - 将基金划分为核心基金（最大回撤小、攻守兼备的常青树）和卫星基金（弹性大、有行业偏好），认为全市场真正的核心基金非常少 [65][66] - 选择“核心基金经理”的经验指标包括：价值风格回撤基本在20%以内，成长风格在30%以内；能驾驭成长与价值两种风格；规模在20-50亿左右的“灰马”；更重视近三个月、近六个月的净值走势 [67][68][69][70] 对ETF工具的运用与看法 - ETF的崛起是行业重大变化之一，其规模增大、品种增多（如30年国债ETF、黄金ETF）极大地丰富了多资产配置的工具箱 [76][77] - 如果能够把握大类资产和行业主线，用ETF可以做出高收益 [78] 四类底层资产的增强 - 四类主要底层资产为A股、债券、商品、境外，其中商品和境外是公募FOF相比其他公募基金有明显比较优势的领域 [82][83] - 增强做法与中观行业轮动类似，包括宏观择时（超涨卖、超跌买）和细分资产轮动（如在港股内部进行板块轮动） [84] - 增强的难点在于需要长期深入地研究各类资产的底层（如调研ETF权重股、研究商品基本面），这需要以十年计的经验积累 [86] 量化体系与刚性风控 - 主观基本面方法用于追求弹性（艺术），量化体系用于控制回撤（科学）[91] - 量化体系的构建深受桥水达里奥《原则》影响，旨在通过提炼原则并编程化，以量化体系刚性执行来对抗人性 [92][93] - 量化在风控方面的作用是决定性的，无论是宏观还是行业风控，都需要大量指标和模型，组合层面的刚性风控是最后一道防线 [96][97] 对明年（2026年）多资产的观点 - 资产排序：商品好于境外好于A股好于债市 [99] - **商品**：继续看好黄金和白银，判断黄金明年还有一波机会，驱动因素包括美元指数进入十年下降大周期、中美脱钩冲击货币秩序等，并认为白银被长期严重低估，基本面明显改善 [100][101][103] - **A股**：有结构性机会但需降低预期，以上证主板为例，每年上涨15%（对应500点）比较理想，明年比较看好金银股和稀土 [104] - **债市**：认为即使美联储降息，国内国债收益率下行空间不大，且易受基本面和政策面超预期冲击，但短期看好债市2个月的反弹，因近期下跌已触发超跌模型的买入信号 [106][107] - **潜在宏观风险**：包括美股能否软着陆的不确定性，以及公募基金再次在AI板块抱团取暖的风险 [109][110]