彭博投资管理论坛核心观点 - 论坛聚焦宏观量化情景分析、风险预算、多资产因子模型及风险管理实践等热门话题，探讨量化投研策略如何重塑资产管理行业[1] - 彭博凭借前瞻视野、高质量数据、先进技术，持续开发数据与分析工具以支持投资者决策[1][3] 宏观量化情景分析 - 彭博研发基于因子的宏观量化情景分析模型，将宏观变量与主要驱动因素和因子模型连接，利用3000×3000的因子协方差矩阵每日更新，精细刻画资产间相关性与风险传导[4] - 用户可自由设定宏观变量冲击幅度及驱动因素分配权重，灵活模拟不同经济环境下投资组合表现[6] 风险预算在股票配置中的应用 - 风险预算策略利用A股低相关性和波动差异，系统性调整配置，减少对高波动、高相关性板块的暴露，从而在波动中有效帮助减少损失[7] - 在风险预算策略中加入限制条件可有效降低跟踪误差及换手率，使每个资产对组合风险贡献均衡而非仅看权重[9] 多资产策略与风险管理实践 - 多资产策略创新更多为启发投资者、降低风险，而非单纯追求收益，机构核心竞争力在于交易执行能力、宏观研究与交易工具选择[10] - 全球资管公司最佳实践包括以优化器构建资产组合、风险监控与情景分析，定期进行绩效归因与分析，并持续优化与再平衡[12] - 风险控制和管理在投资决策中非常重要，由风险角度出发的策略对捕捉alpha帮助很大，风险预测更稳定且易于量化，采用风险平价等方法可提升组合稳健性[13] 彭博组合管理和因子模型方案 - 客户可通过彭博PORT Enterprise一站式获得组合配置分析、绩效归因、风险分析、压力测试等服务，或选用风险模型数据包将多资产风险数据接入内部系统[15] - 两种方案均搭载彭博独有的跨资产风险模型，覆盖中国及全球股票、债券、大宗商品、另类资产等多个类别[17] 因子投资与另类数据 - 利用另类数据和机器学习应对因子动物园挑战，基于彭博供应链数据开发出集中度风险因子、支配力评分因子等创新因子[17] - 使用NeuralBeta深度学习模型动态估算Beta来预测未来波动率和方差，其表现显著优于传统OLS等方法[19]

框架构建 - 分析美林时钟框架在特定历史背景下有效及失效的原因 [5] - 引入“信用-货币”框架作为新的宏观分析工具，并基于此框架描述当前宏观状态 [5] - 根据当前的宏观状态推导出相应的资产配置结论 [5] 配置与组合构建 - 探讨主动资产配置相较于被动配置所能解决的核心问题 [5] - 实施主动资产配置所需的前期准备工作 [5] - 分析配置先行的FOF基金能解决的投资问题 [9] - 阐述在战略层面和战术层面如何执行资产配置策略 [9] - 解释风险预算概念及其在既定预算下构建投资组合的方法 [9] 投资理念与思维 - 探讨投资框架在投资决策中的重要性 [9] - 分析逻辑思维对于投资的意义 [9] - 阐述概率思维的概念以及如何运用概率思维来理解市场择时 [9] - 介绍回报流概念，探讨哪些资产类别可以构成不同的回报流，并分析桥水基金的相关实践 [9]

资产配置框架的性质 - 资产配置并非单一模型，而是一套覆盖维度广泛的研究体系，工作量巨大 [1] - 主动配置被视为一项"体力活"，强调其需要多维度研究，而非否定其技术性和专业性 [1] 被动配置的局限性 - 被动配置旨在通过分散投资利用资产间的低相关性来降低波动，同时获得基础资产的平均收益率 [5] - 使用历史平均收益率作为预期收益率会导致配置模型追涨过去表现好的资产 [5] - 资产间的相关性不稳定，例如2008年金融危机后美股和美债的负相关性（跷跷板效应）减弱，导致分散效果打折 [6] - 被动配置效果高度依赖基础资产本身的表现，国内A股过去十年年化收益率仅2.2%，而最大回撤达-48%，过去二十年年化收益率为8.7%，最大回撤为-73% [13] - 国内中债财富指数过去十年年化收益率为4.1%，配置A股可能无法有效增厚收益反而放大波动，例如配置22%的A股（过去二十年表现）以期增厚1%收益，需承受约-16%的最大回撤 [14] 主动配置的可行性与挑战 - 从概率和长期视角看，择时配置是可行的，专业研究可将胜率提升至50%以上，长期在资产高估时低配、低估时超配是可行的 [18] - 宏观驱动逻辑会变化，没有一成不变的策略，例如美林时钟在2008年后因政府强力干预经济而失效，研究框架需持续调整 [21] - 主动配置需要多维度"下注"，寻找或构建15-20个良好的、互不相关的回报流以降低风险并维持预期收益 [22] - 在国内公募FOF实践中，通过在资产配置、风格、行业、基金选择等多个维度和层面建立相对独立的决策框架来提升效果，工作量巨大 [23] - 严格的风险预算是主动配置的重要组成部分，需根据资产波动性和相关性设定配置比例上限，以承受逻辑外因素带来的波动 [24][25] 核心结论 - 国内基础资产类别有限且A股呈现低收益、高波动特征，导致被动配置效果不理想，促使转向主动配置 [27] - 主动配置需应对宏观逻辑变化，通过多维度、多层次的独立决策框架和严格风险预算来提升效果和实现配置观点 [27]

核心观点 - 在无风险收益下行时代，传统银行理财难以满足投资者需求，多元化资产配置成为更优解决方案 [1] - 华夏基金通过双轮驱动模式，为机构投资者提供专户产品，满足低波稳健收益需求 [1] - 多元稳健收益团队由固定收益总监范义领衔，通过四大长期策略形成稳健收益 [1][2] 投资策略框架 负债端特征驱动 - 专户产品需严格满足机构客户对底层持仓穿透要求，坚决放弃信用下沉策略 [4] - 通过充分沟通明确客户负面清单，聚焦宏观久期收益和多资产收益 [4] - 在约束条件下做减法，转向更可持续的收益来源 [4] 多资产能力构建 - 基于MVP宏观模型建立久期策略优势，2018年前瞻性提高组合久期 [7] - 重点布局可转债市场，配置10+投研人员深度挖掘定价偏离机会 [8][10] - 将可转债作为能力拓展跳板，实现从纯债到多资产的全覆盖 [10] 投资理念进化 - 从"信仰驱动"转向"质量驱动"，建立价值投资框架 [12] - 强调现金流折现本质，债券与股票收益来源具有一致性 [13] - 通过跨资产投资经历培养自下而上研究能力 [12] 团队管理机制 纪律与自主平衡 - 采用主账户人模式统一风险收益特征 [15] - 在风险预算框架下给予基金经理自主决策空间 [15] - 区分纪律底线与行为限制，实现约束与创新的平衡 [15] 多元化团队建设 - 团队成员具备差异化专业背景：宏观周期、转债成长、量化模型等 [17] - 细分策略专人负责，包括ABS、类利率债、高收益债等 [18] - 通过集体智慧应对市场变化，提高决策胜率 [19] 行业趋势应对 - 低利率环境下，向多策略和多资产要收益成为核心能力 [21] - 资管行业进入护城河构建阶段，平台化能力成为竞争关键 [22] - 机构投资者更看重定制化解决方案能力，而非单一业绩指标 [22]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **高频宏观因子模型** - 构建思路：通过资产组合模拟构建高频宏观因子体系，观察市场交易的宏观预期变化[12] - 具体构建过程： 1. 对利率、汇率、信用等因子直接通过相关指数多空组合构建 2. 对高频经济增长和通胀因子： - 合成低频宏观指标（如工业增加值同比、CPI同比等） - 筛选领先于低频指标的资产（如恒生指数、CRB金属现货等） - 通过滚动多元回归确定资产权重，构建投资组合模拟宏观因子走势[12][13] - 评价：高频指标对低频宏观数据具有领先性，能有效捕捉市场预期变化[13] 2. **债券久期择时模型** - 构建思路：基于改进的Diebold2006模型预测收益率曲线变化[20] - 具体构建过程： - 水平因子预测：结合宏观变量预判和政策利率跟随 - 斜率/曲率因子预测：采用AR(1)模型 - 映射不同久期债券的预期收益[20] - 评价：能动态捕捉利率曲线形态变化 3. **黄金预期收益模型** - 构建思路：将黄金与TIPS实际回报关联[32] - 具体公式： $$E[Real\_Return^{gold}]=k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ $$E[R^{gold}]=\pi^{e}+k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ 其中k通过扩展窗口OLS估计，π^e取美联储2%通胀目标[32] - 评价：模型对黄金长期趋势有较强解释力 4. **主动风险预算模型** - 构建思路：将风险平价与主动信号结合动态调整股债配置[37][38] - 具体构建过程： 1. 多维度信号生成： - 股债比价（ERP）：$$ERP=\frac{1}{PE_{ttm}}-YTM_{TB}^{10Y}$$[39] - 股票估值分位数 - 市场流动性（M2-M1剪刀差）[42] 2. 信号通过softmax函数转化为风险预算权重： $$softmax(x)=\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x)+\exp(-\lambda x)}$$[47] - 评价：相比传统风险平价模型具有更好的动态适应性 5. **行业轮动3.0模型** - 构建思路：从交易行为、景气度等6维度构建子模型并动态合成[53] - 具体构建过程： - 交易行为模型：捕捉日内动量+隔夜反转效应 - 景气度模型：捕捉盈余动量 - 资金流模型：识别主动抢筹行为 - 其他维度包括筹码结构、宏观驱动、技术分析[53][55] - 评价：多维度合成有效提升行业轮动胜率 量化因子与构建方式 1. **转债估值因子** - 百元转股溢价率：衡量转债与正股相对估值[25] - 修正YTM-信用债YTM：剥离转股条款影响，比较偏债转债与信用债价值[25] 2. **转债风格因子** - 转股溢价率偏离度：识别高估值转债 - 理论价值偏离度：结合定价模型识别定价偏差[27] - 20日动量+波动率偏离度：捕捉市场情绪[27] 3. **基金选基因子** - 高质量因子：基于财务质量指标 - 高成长因子：基于盈利增长指标 - 低估值因子：基于估值分位数[86] 模型回测效果 1. **高频宏观因子** - 高频经济增长因子：7月同比上行[13] - 高频消费通胀因子：7月同比下行[17] - 高频生产通胀因子：7月同比上行[17] 2. **债券久期择时** - 7月策略超额收益32.4bp[21][24] - 近一年超额收益-2.11%[21] 3. **黄金预期模型** - 未来一年预期收益率22.4%[32][33] - 过去一年策略绝对回报39.77%[34][35] 4. **主动风险预算** - 全样本年化收益6.54%，收益波动比1.64[52][54] - 8月股票仓位7.44%，债券仓位92.56%[51] 5. **行业轮动3.0** - 7月多空收益3.07%[61][64] - 动态合成模型中景气度/资金流模型权重较高[67] 6. **转债风格轮动** - 2018-2025年化收益24.54%，IR 1.47[29] - 2025年收益35.17%[29] 7. **ETF轮动组合** - 7月超额收益1.83%[71][74] 8. **FOF组合** - 7月收益5.45%，超额-1.81%[83][84]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：普通风险平价模型** - 模型构建思路：通过使组合中每个资产的风险贡献相等来实现风险分散[18] - 模型具体构建过程： 1. 计算资产协方差矩阵 $$\Sigma$$ 2. 求解权重向量 $$w$$ 满足 $$w_i \cdot (\Sigma w)_i = w_j \cdot (\Sigma w)_j$$ 对所有资产 $$i,j$$[14] 3. 当资产不相关时，权重与波动率倒数成正比[18] - 模型评价：适用于低相关资产，但对中国股债等属性差异大的资产需调整权重[21][23] 2. **模型名称：调整风险预算的风险平价模型** - 模型构建思路：通过动态调整不同资产的风险预算倍数来优化配置[27][36] - 模型具体构建过程： 1. 静态调整：权益风险预算设为25，商品/黄金设为36（资产数量开方倍数）[29][36] 2. 动态调整：基于过去6个月夏普比，最高预算为静态值的1.5倍[36] 3. 权重计算：$$w_i = \frac{b_i/\sigma_i}{\sum_j b_j/\sigma_j}$$，其中 $$b_i$$ 为风险预算[28] 3. **模型名称：宏观风险平价模型** - 模型构建思路：引入宏观因子分解资产收益，调整风险预算[38][42] - 模型具体构建过程： 1. 资产收益分解：$$r_{t,i} = \beta_i \cdot F_t + \epsilon_{t,i}$$，其中 $$F_t$$ 为宏观因子[39] 2. 计算宏观因子相关性矩阵 $$\rho_{macro}$$[38] 3. 结合微观风险预算：$$b_i' = b_i \cdot (1 + \frac{Sharpe_i}{max(Sharpe)})$$[38][42] 模型的回测效果 1. **普通风险平价模型** - 年化收益：6.47% | 最大回撤：-2.84% | 波动率：2.79% | 夏普比：2.25 | 月度胜率：74.76%[55] 2. **宏观风险平价模型** - 年化收益：7.99% | 最大回撤：-4.01% | 波动率：3.79% | 夏普比：2.03 | 月度胜率：71.84%[55] 3. **调整风险预算的宏观风险平价模型** - 年化收益：9.11% | 最大回撤：-3.64% | 波动率：3.62% | 夏普比：2.41 | 月度胜率：71.84%[61] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：夏普比动态调整因子** - 因子构建思路：根据资产近期夏普比动态调整风险预算[36][59] - 因子具体构建过程： 1. 权益资产：比较1个月夏普比与阈值0.5，高于则预算设为64[59] 2. 可转债资产：比较1个月夏普比与阈值0.6，高于则预算设为36[59] 2. **因子名称：宏观状态权益择时因子** - 因子构建思路：基于宏观信号放大/缩小权益风险预算[59][60] - 因子具体构建过程： 1. 配置信号：权益预算乘以4 2. 非配置信号：权益预算除以4[59] 因子的回测效果 1. **夏普比动态调整因子** - 年化收益提升：+1.12%（宏观模型） | 最大回撤改善：-0.37%[61] 2. **宏观状态权益择时因子** - 年化收益提升：+2.45%（普通模型） | 月度胜率提升：+4.85%[60][61] ETF资产配置实施 - **子类资产调整规则**： 1. 债券：根据10年期国债收益率与20日均线关系切换久期[67] 2. 权益：价值风格时配置70%红利ETF，否则50%；大盘风格时配置80%沪深300ETF[67] - **回测结果**： 年化收益9.43% | 最大回撤-4.16% | 夏普比2.36 | 月度胜率72.15%[69]

核心观点 - 当前回调后风险逐步释放，权益市场仍或区间震荡，配置继续两端走 [1] - 固收关注短端确定性，逢调整适度布局中长久期利率债或拉长信用债久期 [1] - 黄金短期或偏宽幅震荡，但长期上行逻辑仍然清晰 [1] 股债目标中枢风险预算策略 - 采用融合股债目标中枢的风险预算设计方法，构建股债投资组合，可以将股债配置中枢达到预期的水平 [2] - 相比于固定中枢的股债组合，其长期收益风险比相对更优 [2] 低波动"固收+"策略 - 基于国内股票、债券、黄金资产，构建配置中枢为股:黄:债=1:1:4的"组合保险（CPPI）+风险预算（RB）"投资组合 [2] - 回测区间内（2015/01/01–2025/5/30）年化收益率为6.86%，年化波动率3.50%，最大回撤-4.92% [2] - 2025年5月收益0.06%，年内录得3.12% [2] - 策略5月底边际增持中证800（+1.65%），减持黄金（-1.10%）、政金债7-10年（-0.51%）、短融（-0.04%） [2] 全球大类资产配置策略I - 基于A股、债券、黄金与美股四类资产，采用"组合保险（CPPI）+风险平价(RP)"两阶段法构建投资组合 [3] - 回测区间内（2014/01/02–2025/5/30），策略年化收益率11.23%，年化波动率5.88%，最大回撤-7.97% [3] - 2025年5月收益0.87%，年内录得6.67% [3] - 策略5月底边际增持纳指100（+3.98%）、中证800（+1.21%），减持政金债7-10年（-3.09%）、黄金（-2.10%） [3] 全球大类资产配置策略II - 在I策略基础上，增加日股、印股两类资产 [3] - 回测区间内（2014/01/02–2025/5/30），策略年化收益率为9.95%，年化波动率5.08%，最大回撤-9.97% [3] - 2025年5月收益0.76%，年内录得4.14% [3] - 策略5月底边际增持纳指100（+2.25%）、日经225（+1.28%）、中证800（+0.19%），减持政金债7-10年（-2.62%）、孟买30（-0.77%）、黄金（-0.33%） [3] 2025年6月配置建议 - A股：回调后风险逐步释放，市场仍或区间震荡，配置继续两端走，维持哑铃策略，大盘配置红利价值等高质量资产，小盘配置科技量化等交易型资产 [4] - 国内债市：下半年中美贸易摩擦或有反复，国内经济仍然面临现实压力，广谱利率下行趋势未变，配置上可继续关注短端品种，逢调整适度布局中长久期利率债或拉长信用债久期 [4] - 美股：美国经济政策不确定性"减而未消"叠加经济景气边际下行，美股或延续宽幅震荡 [4] - 日股：日本经济步入良性的"工资-价格螺旋"轨道，叠加外资持续资金净流入，日股短期或存在一定配置机会 [4] - 印股：经济景气度边际下行叠加外资边际净流出，印股短期或偏震荡格局 [4] - 黄金：关税政策缓和与中东地缘冲突升级扰动黄金价格宽幅震荡，但长期上行逻辑仍然清晰 [4]

基金业绩与策略 - 中泰天择稳健6个月持有混合（FOF）A份额自2023年3月21日成立至2025年3月31日净值增长率为7.40%，超越同期业绩比较基准收益率4.19%，近1年同类排名2/179 [2] - C份额同期净值增长率为6.53%，2023年和2024年份额净值增长率分别为-3.70%/-4.01%和7.22%/6.79% [10] 资产配置方法论 - 采用基于宏观分析的"风险预算"模型，不完全遵循风险平价，而是根据配置观点动态分配风险预算 [3] - 战略配置基于"货币—信用"框架：货币宽松利好金融属性资产（债市、贵金属、成长股），信用扩张利好工业品、顺周期和大盘蓝筹 [5] - 战术配置关注月度/季度机会，通过行业基本面与情绪面"预期差"捕捉短期机会，但要求策略层面独立于长期战略 [5] 组合构建逻辑 - 强调创建15-20个互不相关的"回报流"，通过低相关性资产降低风险而不牺牲收益，例如红利低波指数与中证2000指数呈现负相关性 [5][6] - REITs因与债券同步性高未被纳入组合，港股因与A股相关性高而严格限制风险预算 [6] 基金筛选技术 - 通过剥离30多个风格因子评估纯Alpha能力，例如医药基金超额收益实际来源于微盘股风格暴露 [7] - 黄金ETF作为战略底仓长期持有，因美元信用动摇趋势未逆转，战术层面仅对短期超涨做反转交易 [8] 2025年宏观配置策略 - 国内核心变量为信用扩张：财政超预期则利好顺周期/大盘蓝筹，货币宽松延续则利好科技成长股 [9] - 海外核心变量为美元流动性：美国削减赤字利好美债/港股，高赤字延续则利好大宗商品/周期股 [9] - 黄金走势取决于美元信用边际变化，纳斯达克科技股表现与AI技术发展预期强相关 [9]

全球多资产投资机会 - 当前特朗普关税政策冲击的至暗时刻或已过去，但关税政策的实质影响仍在继续，权益资产相对谨慎乐观，但不宜激进，固收仍可布局，黄金短期或偏震荡格局，中长期仍具配置价值 [1] - 报告覆盖A股、债券、黄金等国内资产，以及海外美股、日股、印股等权益资产，旨在捕捉全球多资产投资机会 [2] 股债目标中枢风险预算策略 - 采用融合股债目标中枢的风险预算设计方法，构建股债投资组合，可以将股债配置中枢达到预期的水平，同时相比于固定中枢的股债组合，其长期收益风险比相对更优 [2] 低波动"固收+"策略 - 基于国内股票、债券、黄金资产，构建配置中枢为股:黄:债=1:1:4的"组合保险（CPPI）+风险预算（RB）"投资组合 [2] - 回测区间内（2015/01/01–2025/4/30）年化收益率为6.91%，年化波动率3.50%，最大回撤-4.92% [2] - 2025年4月收益1.27%，年内录得3.06% [2] - 策略4月底边际增持政金债7-10年（+15.46%），减持黄金（-8.04%）、中证800（-6.27%）、短融（-1.15%） [2] 全球大类资产配置策略I - 基于A股、债券、黄金与美股四类资产，采用"组合保险（CPPI）+风险平价(RP)"两阶段法构建投资组合 [3] - 回测区间内（2014/01/02–2025/4/30），策略年化收益率11.22%，年化波动率5.89%，最大回撤-7.97% [3] - 2025年4月收益2.43%，年内录得5.75% [3] - 策略4月底边际增持政金债7-10年（+1.96%）、纳指100（+2.96%）、中证800（+0.69%），减持黄金（-5.17%） [3] 全球大类资产配置策略II - 在I策略基础上，增加日股、印股两类资产 [4] - 回测区间内（2014/01/02–2025/4/31），策略年化收益率为9.94%，年化波动率5.09%，最大回撤-9.97% [4] - 2025年4月收益2.46%，年内录得3.36% [4] - 策略4月底边际增持孟买30（+3.48%）、日经225（+2.12%）、纳指100（+1.57%），减持黄金（-4.07%）、政金债7-10年（-2.00%）、中证800（-1.10%） [4] 2025年5月配置建议 - A股：中美谈判取得阶段性实质进展，但经济关税冲击仍不可忽视，市场仍或震荡反复，建议坚持哑铃策略，以稳定现金流资产为底仓，以科技+内需作为两大主线 [5] - 国内债市：央行一揽子货币政策重启宽松，广谱利率有望进一步下行，可关注确定性更强的短端品种，逢调整适当布局中长久期利率债或拉长信用债久期 [5] - 美股：特朗普政策不确定性减而未消，情绪修复后美股短期或维持震荡 [5] - 日股：特朗普关税松动叠加日本经济景气边际上行，短期存在一定配置机会 [5] - 印股：经济韧性叠加外资净流入与贸易谈判进展相对顺利等，短期或偏震荡上行 [5] - 黄金：贸易战缓和预期升温，黄金短期或偏震荡格局，中长期仍具配置价值 [5]

核心观点 - "固收+"基金在2025年一季度迎来规模显著增长，多家公司单季增量突破百亿元，中欧基金以177亿元增量领跑市场 [1][2][3] - 在复杂市场环境下，"固收+"基金因其攻守兼备特性成为重要配置工具，低波型产品通过债券安全垫和股票增强改善风险收益体验 [2][4] - 行业正从传统配置工具向策略型产品升级，低波动、因子增强、风险预算等成为新一代策略核心 [5][7] - 产品发展趋向多元化和精细化，需在策略、工具、管理流程等多维度实现系统化精进 [7][8] 结构性行情下的市场表现 - 2025年一季度"固收+"基金规模扩张明显，中欧基金(177亿元)、中银基金、景顺长城、永赢基金、富国基金、汇添富基金位列增长前列 [3] - 全球股市震荡背景下，国新办发布会提出的降准降息等货币政策为"固收+"带来新机遇，中长期债市收益率预计波浪性下行 [3] - 联博基金指出债券利率下行导致票息保护减弱，2025年债市波动增加，纯债投资难以满足收益目标 [3] 产品策略升级 - 联博汇利债券基金采用"10:90"股债配置框架，结合量化基本面选股策略，定位"低波稳健"，强调量化策略在风险管理中的应用 [5] - 华富基金注重可转债投资，提出宏观对冲思路下的风险平价和多策略风险平价，追求低波动长期回报 [5] - 中欧基金将产品分为严控回撤(5%权益中枢)、稳健投资(10%-20%权益中枢)、高弹性(30%权益下限)三类，实现差异化策略 [8] 权益配置偏好 - 联博基金通过量化工具与基本面结合，高度分散化配置高质量企业，平衡成长与价值 [6] - 华富基金聚焦结构性机会，重点关注AI科技巨头、新消费、价值红利等主题领域 [6] 未来发展趋势 - 低利率环境下债券收益空间有限，权益及多资产策略重要性提升，理财净值化改革使"固收+"成为稳健需求重要出口 [8] - 策略将更精细化，包括按风险收益目标设计股债配置中枢，通过商品、海外资产实现低相关组合效果 [8] - 中欧基金提出工业化制造流程重构投资管理，解决业绩持续性，实现稳定交付和规模化运作 [8]