苏俊杰：鹏华Ashares，满足不同市场环境的指数系统解决方案导读：芝加哥大学的金融数学系，是量化投资的殿堂。在那里，不仅有2013年诺贝尔奖得主尤金·法玛和2017年诺贝尔奖得主理...

导读：芝加哥大学的金融数学系，是量化投资的殿堂。在那里，不仅有2013年诺贝尔奖得主尤金·法玛和2017年诺贝尔奖得主理查德·赛勒作为学校教授，还培养出了包括全球最大量化对冲基金之一，AQR创始人克里夫·阿斯内斯 (Clifford Asness)等一大批全球量化投资领域的杰出投资者。

鹏华基金的量化及衍生品投资部总经理苏俊杰，就来自于芝加哥大学的金融数学系，并且有着超过10年的A股主动量化投研经历。这让苏俊杰既有海外先进的投资思想，又能把这些先进的量化投资理念和A股市场的本土化特点相结合。比如说，他的量化模型体系中，同时包含了海外常用的多因子基本面模型和A股市场比较有效的高频量价因子。苏俊杰的团队，也是公募基金中比较早把AI人工智能纳入到量化模型的团队。不断拥抱创新，让鹏华基金的量化及衍生品投资部能获得多个超额收益机会的来源。

提到业绩的稳定性，苏俊杰也是一个带有“均值回归”思维的量化基金经理，他强调超额收益来源要均衡，包括基本面多因子、量价因子、AI机器学习都要提供各自的超额收益。他也强调阿尔法因子要分散，模型要均衡，不能在单一因子做过多暴露。从业10年的苏俊杰，看到了一个个有效因子在顶峰崩塌的事件，这让他对投资、对历史的重演，多了一份敬畏。于是，我们也会看到，在一次次风格切换的拐点处，苏俊杰和他团队管理的产品回撤都会比较小。

苏俊杰不仅是一名基金经理，更是一名团队负责人，这需要他对行业发展的重大变化，具备更敏锐的洞察力。他一针见血的看到了指数基金行业正在发生的最重要变化，投资者结构从零售投资者为主开始向专业的机构投资者转变。这意味着，指数基金产品从之前的交易型产品，变成了专业机构的配置型产品。而这个巨大变化的背后，也和中国资产管理行业过去几年的产品赛道化、收益贝塔化、产品数量爆发化的“三化”趋势有关。以鹏华基金管理的ETF产品为例，机构投资者占比也从此前的10%不到，上升到了50%以上。另一方面，被机构投资者的认可，也体现了鹏华基金ETF产品的工具价值和配置价值。

理工科背景出身的苏俊杰，总是对许多事物有着看透本质的能力。关于市场对短期业绩的聚焦，苏俊杰认为这是人性中无法改变的偏见。普遍物理世界的规律就是动量在不受外力作用下，会保持惯性，而反转是一种耗散的结构。他提到，当某个理念或者故事能被投资者广泛接受时，其市场表现未必会很好。一个特别好的投资故事和投资收益之间，是没有相关性、甚至负相关的。

而他认为对个人投资者最有效的方式就是定投指数增强产品。普通投资者要尝试把握波段是很难的（PS，我们认为对专业投资者同样不容易）。通过定投自己看好的指数贝塔，通过增强再有一些超额收益，只要长期坚持下来，大概率能获得比较好的收益。苏俊杰本人的投资，也是坚持定投指数增强产品。

2019年7月来到鹏华基金的苏俊杰，也是整个鹏华基金对指数产品全面升级的一部分。2019年开始，鹏华基金打造了一系列有特色的指数基金产品，包括全市场唯一的酒ETF，和独具特色的国防ETF。并且在2019年后，陆续推出了一批特色化的细分指数产品和以创50为代表的特色宽基指数。

进入2022年，鹏华基金在指数产品布局上，又从细分赛道拓展到以创50为代表的特色宽基指数，并且打造了鹏华Ashares指数品牌。Ashares指数品牌，是为投资者提供一站式解决方案的产品工具箱。通过足够细分和差异化的产品，不同目标的投资者都能通过组合搭配，满足他们的个性化需求。作为在2021年突破万亿规模的头部基金公司，鹏华基金在主动权益、固定收益、指数量化等多个资产类别中，都打造出了一系列的精品化产品。

最早拥抱AI和算法的公募量化团队

今年以来，全球科技领域最大的创新就是AI人工智能，通过技术上的突破，大幅提高了许多工作的劳动效率。特别是在全球经济进入人口红利的衰退期，全球央行也在一个降杠杆的大周期下，科技创新将成为继续推动经济增长的最重要引擎。

早在一年多以前，苏俊杰团队就是国内最早拥抱人工智能和算法的公募基金主动量化团队。不同于传统的基本面多因子模型，苏俊杰的框架增加了高频量价和另类数据，使得模型的稳定性更强。而且在构建模型的理念上，苏俊杰很早就开始用机器化的因子挖掘。通过纳入量化因子，能够让这套模型和A股市场的契合度更高。众所周知，A股市场相比于海外成熟市场最大的不同，在于波动性特别高。对应高波动的量价因子，在A股市场的有效性就会比较高。

而通过纳入AI人工智能，能提供更多额外的阿尔法，在因子合成、特征提取的效率和维度上，也比人工做更有优势。况且，从因子的效果看，AI机器挖掘的因子和人工提取的因子，彼此之间的相关度较低，产生了额外的阿尔法效果。

苏俊杰团队的多因子模型，是一个比较综合的体系，定义为“AI+的基本面量化体系，融入了人工智能算法、基本面质量、基本面动量、基本面预期等信息”。基本面质量是赚EPS的钱，基本面动量和基本面预期是赚估值的钱。随着市场阶段的不同，阿尔法的来源和权重也会发生变化。

从内部的研究资源分配上，也能看到苏俊杰对基本面、量价、AI机器学习的均衡。他把研究团队分为三个小组：一个专注于做基本面因子的研究，一个专注于做量价因子的研究，还有一个专注于做六维数据和AI机器学习模型。这三者在公司内部有着相等的权重，基于市场的变化，贡献着各自能挖掘的阿尔法。

从国内量化投资团队的阿尔法提取来看，也经历了三个阶段。

第一个阶段以全球最大量化基金公司BGI团队中的优秀华人归国为代表，带来了成熟的基本面多因子体系。目前公募基金量化投资中的第一批代表性人物，也几乎全部来自BGI（注：苏俊杰本人也来自BGI）。

第二个阶段以私募量化的量价策略为代表，把量化模型做到了和A股市场特征的结合。在这个阶段，由于私募基金能通过持仓的T+0模式，把高频量价模型的阿尔法最大化，也带来了一次私募量化的大发展。

第三个阶段以目前刚刚崛起的AI数据挖掘为代表，通过把科技创新引入到量化投资，提高因子挖掘和市场学习的效率，帮助基金经理找到更多的阿尔法来源。显然，苏俊杰对量化的理解，走在了市场前面。

我们认为，每一个阶段的发展，都和阿尔法的“拥挤度”相关。一旦某种投资方式在市场大幅普及后，这个方式代表的阿尔法来源就会变得拥挤，从而导致阿尔法迅速收窄。也正是通过对科技创新的拥抱，苏俊杰的量化投资团队得以维持领先的阿尔法能力。

具有周期思维的量化基金经理

如果说哪本书是这些年基金经理最推崇的，那一定是霍华德·马克思的《周期》。周期思维已经成为了主动权益基金经理一个比较普遍的思维框架。理解周期又分为两个看似互相矛盾的思想，一个是对于短期什么有效，带有均值回归的想法；另一个是对于中长期的大趋势，要有独立的判断。这两点，也都能在苏俊杰的身上有所体现。

苏俊杰是2013年2月进入基金公司做量化的，一开始就在做对标沪深300的指数增强产品。那个时候市场的投资还停留在主动权益时代，对量化投资并不了解，导致苏俊杰所在团队管理的指数增强产品，呈现了很强的超额收益。即便如此，当时市场对指数增强产品并不关注。

转折点发生在2014年。这一年最后两个月权重股出现暴涨，由于主动权益基金普遍重仓了中小市值股票，全市场只有大约10%的基金能跑赢沪深300。那一年苏俊杰所在团队管理的沪深300指数增强产品，同时享受到了丰厚的贝塔和阿尔法收益，收益率排名全市场第3。

到了2016年，公募基金的量化投资连续三年都实现了比较好的收益，也让市场对量化投资这种模式第一次有了颠覆性的认识。于是在2016到2017年间，公募基金出现了多只量化爆款基金，苏俊杰也看到了自己所在团队几年时间就成为市场上管理规模最大的公募基金量化团队。

然后到了2019后，受益于市场的强趋势特征，主动权益的景气度和赛道化投资业绩非常靓丽，叠加基金重仓的“核心资产”进入一轮大牛市，市场上对主动量化产品的关注度越来越少。公募基金的主动权益规模，也从2018年的2万亿左右增长了好几倍。

再到2022年开始，主动权益基金遇到各种问题，代表性的偏股混合型基金指数885001更是在今年跑输绝大多数的宽基指数，市场对于量化产品又重新开始关注。

在一轮轮量化投资的牛熊周期背后，又呈现出A股市场有效因子的变化。从最初的小市值因子、到前几年的动量因子、再到今年的反转因子。随着市场的环境发生变化，没有一个因子能持续战胜市值。这意味着如果对过去有效因子不断赋予更高的权重，一定会在这个因子开始失效时，遭遇毁灭性的崩塌。这也恰恰是过去几年国内主动量化遇到的普遍问题。

苏俊杰是一个非常重视策略均衡化的基金经理，从他2014年管理产品至今的业绩表现看到，其间经历了两轮牛熊切换和4-5个风格切换，每一轮切换的拐点位置，苏俊杰都相对市场能保持比较小的回撤。而通常市场切换的过程都很突然，不会留给基金经理太多时间转向。较小的回撤，必然对应着组合因子暴露的均衡。

即便大家都会说“基本面多因子模型”，但事实上绝大多数的基金并不会在基本面因子暴露上做到那么均衡，而是给历史有效因子更高的权重。苏俊杰对均衡的强调，体现了他对投资世界的敬畏之心。在一轮轮周期轮换中，他见证了某些长期有效因子的崩塌（比如说最典型的是历史上小盘因子的崩塌）。通过均衡的因子暴露，避免了因子均值回归过程中对组合的伤害，也能让业绩变得更持续稳定。稳定性，也一直是苏俊杰不断强调的。事实上，我们认为区分基金经理能力和运气最重要的因素，就是稳定性。

在有效因子均值回归的周期思维之下，苏俊杰对于超额收益的长期趋势也有自己的判断。他认为，A股市场的超额收益长期会呈现一个下降的趋势。从2015年开始至今，A股市场每隔几年超额收益都呈现一种阶梯式下降的特点。从此前做到每年五六十的超额收益，到未来一年做到十个点的超额收益可能就是天花板了。阿尔法在下降的过程中，会呈现一定的周期波动。

基于这样的中长期判断，那么未来市场会出现两类资产的快速发展。一类是能提供稳定超额收益的资产，但这类资产有可能在规模变大后，超额收益能力出现下滑。另一类是完全没有超额的指数产品，大家在发现超额收益越来越难获得后，没有阿尔法的能力索性就配置指数基金。

指数基金正在发生的负债端变化

最优秀的基金经理，通常也是最好的产品经理，能对资产管理行业的变化有着深入的洞察能力。苏俊杰，就一针见血看到了指数基金这些年最大的变化：负债端结构的改变。

过去大家提到指数基金，通常会认为这是个人投资者用来交易的一种工具。确实，在很多年前指数基金的主要投资者是具有一定股票投资能力的散户。他们经常会把指数基金作为对市场贝塔“高抛低吸”的工具。

苏俊杰发现这几年指数基金投资者结构的变化，机构投资者对指数基金越来越重视，他们的投资占比也越来越高。这或许是指数基金这类产品，过去几年重要的一个变化。

机构投资者对指数基金的重视，也源于这些年资产管理发生了一些重要的变化，使得指数基金的优势愈加明显：

1）第一个变化，来自基金产品数量的爆发，使得指数基金“成本优势”更加凸显。随着基金数量的爆发，全市场已经有超过1万只基金产品。这让机构投资者对主动型基金产品筛选的成本变得越来越高。一方面，许多基金的名字和投资策略、投资范围没有很强的相关性，需要先对大量的产品做内部分类。另一方面，在产品分类之后，还需要去对基金经理做调研和后续的跟踪。甚至，还会出现基金经理风格漂移的风险。

在这样的大背景下，指数基金能更好体现出其“成本优势”。每一个产品的投资范围都是非常透明的，“所见即所得”，也不太需要去调研基金经理。呈现出了更低的研究成本、维护成本、交易成本。

2）第二个变化，来自主动型基金经理的赛道化和细分化，使得投资收益中的贝塔成分变得更高，而在贝塔上更纯粹的行业指数基金显得更有优势。苏俊杰发现，随着资本市场变得更加成熟，主动权益的超额收益在收窄。另一方面，大部分零售投资者对基金经理投资能力的甄别，依然停留在单一年份的收益率上。这就导致全市场风格的基金经理要跑出来变得更难（一边是收窄的超额收益，另一边是赛道型基金更强的绝对收益）。

这样的趋势，让越来越多基金经理“把Beta当Alpha卖”，出现了一大批的主动权益赛道型基金。比如说，有些基金经理专注在TMT赛道、有些基金经理专注在新能源、甚至还有更细分的赛道。在这样的大趋势下，机构投资者发现与其买一个赛道型的主动权益基金，不如自己去配置相关领域的细分ETF。比如说在今年的市场中，表现最好的基金都是细分ETF，即便是游戏和传媒的赛道型基金，也无法跑赢指数。

毕业于芝加哥大学的金融数学系的苏俊杰，很早就明白了一个简单的道理：管理规模和阿尔法能力是不可能同时实现的。规模越大，意味着创造Alpha的难度越高。而资产管理行业的商业模式，又有动力把创造Alpha产品的规模做得更大。这就导致，大部分规模几百亿的主动型基金，后期的业绩更依赖Beta。在这样一个“主动型基金Beta化”的大趋势下，指数基金的产品线也更加细分。几乎每一个有超额收益的贝塔赛道，都有相对应的指数基金，而机构投资者也更愿意通过这些指数基金，做更主动的贝塔配置。

3）第三个变化，主动权益的收益率优势在衰减。在2019和2020年，受益于“核心资产”风格的大牛市，主动权益基金收益率的中位数都有50%左右。而那几年，指数基金的宽基指数表现并不突出。即便是一个相对中证500有20%超额收益的主动增强基金，收益率也就40%左右。也就是说，表现最好的主动量化基金，都比不过主动权益基金的中位数。

在2021年春节后，“核心资产”风格出现崩塌后，也让主动权益相对被动量化的收益率优势变得不再明显。甚至一些宽基指数持续跑赢主动权益基金的中位数。这个变化，也让做主动增强的被动产品变得更有吸引力。

鹏华Ashares指数品牌，

能够满足不同市场环境的工具箱

当指数基金迎来机构化的时代后，对于产品的设计和布局，也对基金公司提出了更高的专业化要求。相比于个人投资者的交易性需求，机构投资者更多会把指数基金产品作为组合配置的一种工具，这就需要基金公司能提供更丰富的配置策略和产品工具。

作为管理规模在2021年突破万亿大关的头部基金公司，鹏华基金不仅在主动权益和固定收益展现出头部效应，这些年也打造出了Ashares指数的精品店。鹏华基金并没有追逐全品类的指数布局，而是在产品设计上呈现了多元化和特色化并存的特点。

2019年是鹏华基金指数业务发展的重要分水岭。这一年鹏华基金布局了一些独家的细分ETF产品，包括至今依然是鹏华基金拳头产品的酒ETF和国防ETF，其中酒ETF是全市场唯一的单品。到了2020年，鹏华基金继续推出特色化的细分指数产品，包括半导体ETF、传媒ETF、保险证券ETF等。进入2022年，鹏华基金在指数产品布局上，又从细分赛道拓展到以创50为代表的特色宽基指数。

数据来源：鹏华基金公开资料

有了足够丰富的产品工具箱后，投资者也可以根据自己的投资目标和偏好，进行自由的组合搭配。关于这一点，苏俊杰也对下半年的指数基金配置，提供了三种不同的思路：

1）同时配置“中特估”和TMT的哑铃型策略。哑铃型策略最早由塔勒布在《反脆弱》一书中提出，通过配置两者极端的资产来平滑波动，优化风险收益比。在今年的A股市场，配置低估值的“中特股”+高估值的TMT，都有比较不错的收益。苏俊杰建议的两条主线为50%的中特估资产（比如银行、保险、中药、油气等）+50%的TMT（比如传媒、半导体、大数据等），既能享受中特估的估值重估，又能受益于TMT主升浪。

2）稳健型的核心-卫星策略。在这个策略中，苏俊杰建议配置沪深300指数增强等央国企含量较高的宽基指数，作为组合的核心仓位；再叠加一部分弹性品种的交易和配置（比如说中药、油气、证券、保险等）。这条稳健型配置策略的核心是以大金融为Beta。

3）进取型的核心-卫星策略。相比于稳健型策略，进取型配置的核心是科创50为核心仓位，再叠加科技导向的卫星仓位做交易和配置（比如说传媒、半导体、大数据等）。这条进取型配置策略的核心是以科技创新为大Beta。

从上面三条配置思路中，我们看到不同风险偏好的投资者，都可以通过鹏华基金提供的ETF工具箱，实现他们个性化的投资目标。能够实现多种组合搭配的关键，就在于有足够丰富多元的产品线。

鹏华基金的Ashares指数品牌，不仅代表着优质的产品线，也提供了丰富的投资者教育服务。一直以来，鹏华基金坚持做高质量的投资者教育服务。鹏华基金的“基本面投资大学堂”已经开展到了第五期，横跨了将近四年的时间。在这个系列中，我们能看到不同风格的基金经理分享他们真实的投资思考，从而能更好了解每一位鹏华基金经理。鹏华基金的“基本面投资读书会”，也运营了多年。通过这个栏目，我们既能收获基金经理推荐的好书，也能从这些书本背后更好了解这些基金经理的底层思维。

“鹏华指数大家谈”系列直播，也是鹏华指数基金经理重点参与的投资者教育产品，通过每周3-4场的直播，至今已经累计举办了超百场。投资者通过这个独特的栏目，不仅能了解指数投资的基础、行业投资的价值，还能了解不同的指数基金经理和细分产品，领略指数化投资的魅力。

更重要的是，鹏华基金大量的基金经理视频栏目，都有很强的时间价值。在这些栏目中，基金经理更多阐述的是自己投资方法论和投资理念的思考，这些思考能够穿越时间，值得反复留存，并非是一些对短期市场的展望。

展望未来，伴随着无风险收益率的不断下行和人口红利的结束，整个中国居民的家庭配置将逐步从银行存款和房地产，转向基金产品。这也意味着，中国家庭的存款储蓄未来会下滑，基金产品配置大幅提升，如同30年前的美国。

在这样一个大的范式转变之下，依靠单一基金获得收益的时代已经过去。任何单一基金，都几乎不可能穿越多个经济周期，会经历适合其策略的宏观环境，也会在逆风的环境下出现较大回撤。而对于投资人来说，整个金融资产投资组合出现大的回撤，是比较难以容忍的。这就代表着，中国公募基金行业必然进入新的资产配置阶段。在这个阶段，单一资产的价值量在变小。

也正是在这样一个大背景下，我们看到了鹏华基金Ashares指数品牌的推出。通过提供一系列多元化的产品，为不同需求的投资人提供一站式的解决方案。

正如苏俊杰认为的，未来整个资产管理行业的阿尔法会呈现不断收窄的趋势，那么或许创造阿尔法的最大来源，就是如何组合不同的贝塔。这也代表资产管理行业正在进入新一轮的机构化和配置化时代。

苏俊杰：鹏华Ashares，满足不同市场环境的指数系统解决方案

作者：点拾投资

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