□本報記者 陳健
隨著資管新規及細則的推進落地，今年以來，券商FOF業務開始發力。中國證券報記者瞭解到，華鑫證券目前已搭建了具有公募基金和對沖基金的實盤管理經驗的FOF投研團隊，並進行產品佈局，積極推進FOF業務。近日，華鑫證券資產管理部投資總監、FOF業務負責人田大偉接受記者採訪時表示，資管新規將使得資管行業更加專業化、規範化，智能化金融產品越來越多出現，“FOF+量化投資”即是其中一個重要發展方向。目前公司的FOF業務流程和投資系統可以發行以個人客戶為目標的FOF產品，同時側重於把握資管新規帶來的機遇。
積極對接銀行理財需求
田大偉稱：“我們近期走訪了幾家銀行資管部門。有銀行表示，目前FOF投資佔投資規模的比例很小，未來有意向進一步提升FOF投資規模。資管新規要求打破剛兌、資金池，產品淨值化後，銀行理財很有意願通過投資公募基金方式入市。”
田大偉指出，如何挑選優質公募基金，如何做組合配置，在這些方面，券商資管可以通過做投資顧問和發行FOF產品對接銀行需求。考慮到銀行理財資金的體量，作為合規的持牌機構，券商通過FOF業務同銀行理財合作是當前重大機遇。
在此背景下，田大偉指出，目前有較完備數據的四大類FOF產品發行主體中，公募基金髮行的FOF產品的平均最大回撤最小、收益最小。私募基金髮行的FOF產品的平均收益最大，最大回撤也最大。華鑫證券FOF以穩健收益為目標，力爭給客戶提供年化收益6%-9%，最大回撤為2%-3%的產品。這一收益風險水平的產品設計正是針對銀行理財的需要。
佈局量化FOF
隨著金融科技的蓬勃發展，量化FOF產品將是一大趨勢。田大偉指出，量化FOF投資核心有兩點。首先，如何篩選建立核心標的庫。目前篩選基金的主流邏輯是參考過去業績和基金經理的投資邏輯。但研究發現，一個產品過去業績和未來業績相關度可能並不高，特別是每年的一、二月份甚至是負相關。因此，需要找出真正和基金經理未來業績正相關的指標。在這方面，華鑫的FOF投研團隊通過量化歸因的方法做了有益的嘗試。例如，一個基金經理管理的產品有3%的收益，其中可能有1%的業績是行業因素（例如房地產行業）貢獻的，1%的業績是風格因素（例如市值大小）貢獻的，這些業績都是很難持續的。而扣除這些後剩下的1%可以看作是基金經理可持續投資能力的體現。根據華鑫FOF投研團隊的研究，剝離行業和風格的收益與基金經理未來業績的相關性大幅提高，用該指標篩選出的基金核心庫的收益普通較為理想。
田大偉介紹，做歸因分析時，不僅要看淨值漲跌幅，還需要有持倉數據，但這些數據均是滯後發佈且不全面。在缺少實時數據的環境下，華鑫FOF團隊通過智能優化算法建立一個與基金真實業績貼近的虛擬持倉，通過對虛擬持倉進行歸因來完成基金經理可持續投資能力的評價。“這一步很具有挑戰性，沒有多年的量化算法積累和對公募基金運作的深度理解，很難很好地完成虛擬持倉的構建。”田大偉指出。
田大偉表示，量化FOF的第二個核心點是在建立核心標的庫後，還需要根據產品的收益風險要求構建一個最優投資組合。“核心庫的基金可以組建成千上萬個組合，但能被我們選中的組合必須滿足一定的條件。”田大偉指出，這些條件包括：組合的未來風險不能超過一定閥值；組合中股票基金對整個組合的風險貢獻與債券基金對整個組合的風險貢獻大致相當；組合中單個基金持倉比例不能超過一定比例等。這一最優投資組合的尋找工作看似複雜，但有了量化系統就會簡單很多。從數據的提取、清洗、計算、建模、優化、交易、歸因、分析報告生成等，這些流程可以通過華鑫證券自主研發的“靈犀”量化投資系統完成。
量化FOF進一步演化將是智能FOF投資。根據對客戶需求的精確畫像，通過智能算法自動生產FOF產品與其對接，而這一過程將會通過手機APP高效實現。“這一智能FOF投資場景有望在不久的將來得以實現。”田大偉認為。
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