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新浪财经讯 金麟2017第四届量化投资与对冲基金年会3月25日在中国人民大学举办。下午，各位嘉宾一起探讨了《圆桌讨论： FOF时代的策略与产品设计》。以下为圆桌实录：
丁鹏：我们下午最后一个活动就是圆桌讨论，第一位嘉宾是德圣基金研究中心创始人、首席分析师江赛春先生，江先生是负责资产管理公司的管理总监，2002年从事基金研究，创立了天相的系统；参与创立了中信的基金评级体系，2008年创立德圣基金，任总经理。
第二位是广发基金有限公司资产配置部投资经理朱坤女士，朱女士是南开大学概率与统计学硕士，主要研究是基金研究和FOF的管理工作。第三位是中融基金策略投资部总监田刚先生，资产管理从业年限超过10年，人保资产资深高级投资经理，人保健康投资部副总经理，中国保险业协会联席会员，在资产配置和FOF管理方面有丰富的经验，欢迎田总！
第四位是招商基金管理有限公司产品二部总监王峰先生，第五位是川宝投资总经理孙嘉先生，有10多年的金融从业经验，在基金评价、管理方面有丰富的经验。第六位是天津宽潮教育科技有限公司总经理石勇先生，在多家媒体发表过资金管理和程序化交易的文章，掌声欢迎石勇先生！第七位是私募云通联合创始人冯美云女士，客户分布国内外银行、证券、交易所等大型机构；最后一位是北京中金量化的基金经理玄耀先生，在任职期间参与全球股票开发，这些量化产品被美国机构投资者授予2010年年度最佳量化投资，掌声有请玄耀先生！
第一个问题请问江先生，您是专门做第三方基金研究的，我们知道我们现在的基金研究大多数都是以券商为主，现在销售机构也做，您作为一个独立的第三方基金研究，能不能给我们介绍一下国内这方面的现状是什么？以及它的未来，是不是一个非常有爆发式增长机会的行业？
江赛春：我觉得基金研究就像您说的，过去长期的行业里面它是从属于卖方研究的体系里面，独立第三方的研究机构确实非常少，尤其是如果只做研究的话，因为它不存在相应的业务背景。但是这个行业大概是在2007年、2008年之后开始出现了一些独立第三方的基金研究机构，这些研究机构的着眼点都是瞄准了财富管理，或者是基金组合管理后面的一个巨大的机会。
国内可能有这么几家独立的相关研究机构，这些相关研究机构最主要的目的都是背后有独立的三方财富管理的背景。事实上这些第三方财富管理机构最主要的一块就是做FOF的探索，早期以私募基金研究，做私募FOF的比较多；现在公募的FOF出来之后，这可能对三方研究机构是一个比较大的机会。
但是因为研究和投资在这个领域里面，我觉得可能会面临比较大的变化，可能过去有卖方研究，现在可能会转向买方研究，为FOF投资提供支持。
另一方面，独立第三方的基金研究机构在做FOF投资和研究的时候，也具有它比较独特的优势。尤其是现在很多公募基金要开始做FOF，都会面临一个问题，就是它们在行业中，这些基金之间的信息是比较不透明的，信息不对称是比较严重的。独立第三方的基金研究机构可能在FOF的爆发里面，会起到一个比较独特的作用。
但是第三方基金研究机构必须要和FOF的研究业务做一个结合，这样才能找到它增长的空间。所以我们自己看，将来有很大工作空间，一方面是为市场上FOF的管理者提供独立的基金研究，也包括他们自己可能做不了的一些事情。第二个，我们自己也会把很大一部分精力放在从事FOF的投资和管理的业务，我这个FOF的开展对基金研究机构来说是开辟了一个很广阔的空间。
丁鹏：非常感谢江总，从国外的发展来看，类似于像晨星这样的独立第三方研究机构已经成为主流，因为传统的研究机构毕竟有利益的诉求，不够独立。第二个问题问一下广发基金的朱坤女士，因为您是公募基金，公募基金在过去几年就是简单地发产品，很少去做配置，在大类资产配置中您认为应该关注哪些方面？
朱坤：在FOF出现之前，公募基金确实只是提供单一的产品，资产配置类的产品比较少，而FOF这类产品，在资产配置上确实有更大的用武之地。公募FOF做大类资产配置，实际上是有几个关键点的，这几个关键点也是我们认为现在遇到的一些难题。
第一个关键点就是我们现在把海外资产配置的理论直接拿过来用的话，我们发现第一点，我们国内的产品类型是比较少的，再加上QDII的额度有一些限制，会导致我们在相关性的分散上会有一些难度。这是第一个需要关注的问题。
第二个需要关注的问题是国内和海外相比，在做资产配置这个领域，其实核心资产上选取是有困难的。我们的固定收益资产可以明确说是一种核心资产，但是我们的权益类资产波动比较大，而且整个市场的投资者还不是很成熟，追涨杀跌的情况比较明显。所以第二个比较大的问题，要处理的是我们的核心资产可能并不是一个稳定性非常好的资产。
第三个问题，我们还要面临投资者群体的问题。因为我们讲资产配置实际上是一个很长期的观念，，包括海外讲战略配置，通常都是一个三到五年或者五到十年的目标。但是我们国内的客户都是要求你既要有长期的，另外还要有短期的目标。
所以我们认为在公募基金的领域里面，如果你要把资产配置做得好，实际上就要解决这三个问题。第一个问题和第二个问题我们可以结合来看，资产少我们可能就需要更多，更丰富的战术策略来源，去弥补资产少的特征。
第二个是我们会不断地挖掘，也会推动国内各种类型的资产出现，比如说现在这个FOF出现了以后，我们会发现现在市场上愿意做这种另类投资基金的就特别多了，包括大家会不断地推出绝对收益型的产品，有些基金更愿意推商品类型的基金，这都是解决的一个方法。
解决短期矛盾和长期矛盾的话，我们觉得是两个方面。一个是我们也会投入大量的精力，去在FOF的投资者教育上，让他来接受资产配置到底是一个什么样的理念。另外一个，在整个做资产配置的过程中，我们希望对于单个资产的研究可以更深入，这样可能把海外的结构在国内会做得更灵活一些，让我们的投资者在这个过程中，在短期的时候也会感觉到投资会更舒适一些=。所以这些就是我们认为目前在公募做大类资产配置里头最重要的几个地方。
丁鹏：非常感谢朱女士，因为我也一直觉得公募基金的FOF挺难做的。第三个问题请问一下中融基金策略投资部的总监田刚先生，您目前的团队有哪些策略？能不能把你们一些比较好的策略介绍一下，以及未来什么样的策略是比较有机会的？
田刚：我们的团队不少人来自保险资管，对于追求绝对收益目标非常重视，我们的策略也是以资产配置为核心。其中用得比较多的，包括今天很多嘉宾分享过的风险平价或者风险均衡，当然会根据中国市场不同阶段的特征做一些具体的修正和调整。
第二，中国市场波动比较大，我们也开发了一些中期的量化资产配置动态择时策略模型，，作为未来一个重要的方向。说实话，这个非常难，而且市场上很多人不信，但是这也是我们作为FOF管理人，能够给投资者创造的价值。
第三，资产配置是一种理念或者方法论，但是具体怎么做，根据我们对于宏观经济的不同理解，对于市场不同阶段的特征的理解，我们会做一些有针对性的变化，比如对股票资产进行进一步的细分，比如说切分为周期性行业和成长性行业，他们在未来一段时间的变化，可能会有一定的负向关系；又比如债券中的利率债和信用债等等。
总结下来围绕着资产配置，根据中国市场的特殊情况，我们在两个方向上努力，第一是在资产配置的类别上做得细一点，第二是在时间周期上更加短一些。
丁鹏：非常感谢田总，我非常赞同田总的观点，赚大钱是赚β的钱，通过各种资产的配置，赚各种不同资产的β，因为β是比较容易获得，但是收益比较高的方式很难，需要我们大家的努力。下面一个问题请问招商基金产品负责人王峰先生，因为您是做产品的，最直接面对新客户，你怎么说服你的客户去买你的产品，特别是像FOF这样的东西，它本身收益就不高，一旦牛市起来之后，你怎么留住客户？客户的培育问题您能不能给我们做一个分享？
王峰：我在基金行业已经十几年，也干过大概四五年的销售，我认为客户不是我们教育出来的，我们没有这个能力。应该说真正的客户都是在市场的淘汰过程中不断进化出来的。比如说牛市的时候，我们看到很多基金投资者买基金挣了钱，但可能熊市之后就找不到了。
从我的经验来讲，无论是成长股还是价值股，不管它当时表现得多么好，大概三年时间之后，这个投资思路可能不那么有效了，而对于FOF，我们希望能给投资者带来以往的传统基金不能实现的功效。
第一是便利性。我们首先要跟客户说清楚一点，就是这个产品可能不会给您带来特别高的收益，而是便利性。依靠单一的投资保证流动性，还要保证收益，过去是很难做到的，但FOF可以通过一揽子基金来实现。
第二是根据市场情况帮助投资者切换投资策略，很多投资者自己比较难做到这点，现在可以有一个专业机构替他来做。
第三是绝对收益，应该说公募基金这十多年的相对收益做得不错，但是绝对收益比较难实现。客观地说，很多客户对绝对收益存在需求，尤其是高净值客户，FOF有希望实现。
FOF不是用来搏收益的，这一点要跟客户说清楚。其次，现在基金推广的专业性太强，我们老拿一些模型、数列、图表给投资者看，很多投资者都看不懂。我十几年前最开始干这一行的时候，宣传材料都是中英文双语的，PPT上面一句中文，下面一句英文，显得我们很高大上。但是越这么展示的话，离老百姓越远，直到2007年通过一波牛市普及了基金这个概念。所以FOF一开始的定位就应该尽量地接地气，同时又不失一定的科学性，过度专业化对于这个产品的发展是不利的。
最后，中国目前的投资理财工具非常多，我们把FOF的产品期限定位在三年左右，应该比较符合投资者的诉求。比如之前比较火的保本产品，收益还过得去，周期差不多是2-3年，这种产品之前都是比较受欢迎的，可见这个期限的理财工具是有市场需求的。谢谢主持人。
丁鹏：非常感谢王总，下一个问题请问一下川宝投资总经理孙嘉先生，您做了一百多个这样的分析，跟私募打交道也比较多，我们知道做私募FOF中，由于数据的缺乏，往往无法解决的一个问题就是私募FOF业绩漂移的问题，这个问题怎么解决？
丁鹏：非常感谢王总，下一个问题请问一下川宝投资总经理孙嘉先生，您做了一百多个这样的分析，跟私募打交道也比较多，我们知道做私募FOF中，由于数据的缺乏，往往无法解决的一个问题就是私募FOF业绩漂移的问题，这个问题怎么解决？
孙嘉：谢谢丁博士，刚才听了很多FOF界的同行的发言，我看了一下，可能我是唯一一个私募FOF的代表。刚才丁博问我的问题比较具体，属于FOF实操层面上的，这个问题如果让我按照川宝投研体系归类的话，我觉得是投后管理和风险控制的问题。
当我们选定了一家底层资产，有可能是公募，也有可能是私募基金，首先这个策略应该是定的。现在有些复杂性出现了，随着私募基金的发展，现在有8000家私募，这个样本很大；另外私募基金发展跟以前不太一样，以前的私募比较小，现在很多私募很大，比如说博道，发的产品中既有A策略，又有B策略，又有A+B+C策略。
这种多策略和全天候策略的私募基金目前在国内不在少数，我们等于说在把私募分拆的过程中，把多策略这一类私募很明显地要把它归为一个大圈子，确实国内很大规模的私募，比如说超过50亿，它已经把一家私募公司当做一个标准企业来运营，会考虑企业的品牌，产品多元化或平台化，甚至可以出海，去香港、去国外开分支机构，甚至可以做一些新三板的东西，它的产品线是丰富的、多元化的。这个类别里面会出现刚才丁博说的这种典型的现象，就是我们投过的私募α不赚钱的时候，问我们能不能把这个策略换成CTA？CTA策略表现还不错；然后，我说对不起，因为我已经投了CTA。
美国去年对冲基金统计数据，关闭了1076支，是2008年金融危机以来关闭最多的。我们有一些小私募，很多优秀的海归，受过高等教育的，在国外的私募机构有过学习经验的优秀人才回来，在北上广深做私募。这也反映一个现象，就是大家都冲在这个市场里做私募，但是又不是那么容易盈利，那怎么办？你第一时间想，我不能按照以前的策略去做，要适应市场做别的策略，所以出现了很多随行就市的策略。
在我们实操的过程中，一旦我们跟私募投了以后，一旦它出现了漂移的话，这是我们不能容忍的。我们遇到过一家我们投过的做阿尔法的私募，它引进了一个CTA策略，当然我们跟投顾有一个充分沟通和评价，最后再做出投资决定。另外整个FOF行业面临一个困境，就是你投给子基金，数据无法实时监控，因为很多子基金私募要规模，他们希望自己做管理人。我们是希望能够拿到实时数据，方便我们做业绩归因、投后管理和风险控制工作。我来实现你这个策略的每天的估值表的分析，从定量的角度做到实时的跟踪，以验证这个策略的有效性。我觉得随着FOF管理者水平的提升，这类现象应该能够得到一些避免。
另外我想说一点，我们中国人做事诚信还是问题有些，很多数据都是假数据，虚假很多东西。有的私募说的策略还不错，但是他自己没有一个充分的详细的披露，所以我们把尽调的流程和体系做了很多更改，尽调的时候要拿到更真实、更详细的信息。所以我觉得这个行业FOF管理人应该做一些合作和沟通工作，尤其是私募FOF在初期发展的时候是一个弱势群体，很难募集到那么大一笔钱，在和很多机构合作的时候面临着被动的问题。
目前我们跟北上广深做FOF的团队进行合作形成群体优势，对私募来讲形成一定的压力，目前来看效果还是不错的。回到丁总这个问题，我认为还是要做好FOF投后管理和风控的问题。
丁鹏：感谢孙总的发言，FOF活得不容易，私募活得也不容易，大家都想法在这个严酷的市场中活下去，所以要互相体谅。下一个问题要请教宽潮教育的总裁石勇先生，因为你一直使在量化基金投资的，您在量化投资教育这一块，不管是投资者教育、机构教育还是客户教育，它的前景和难点在什么地方？
石勇：这个也是一个很宏观的问题，我们宽潮做这一行做了两年多，应该说也走了一个比较长的路。同样的时间，14号到16号，在杭州是我们第十期的培训，听说过宽潮的人应该很多。首先我还是要表示感谢，感谢李教授、丁博和黄校长创造了这个机会，能到人大参加这个论坛，让大家了解量化投资领域的最高端、最专业的一些高级管理人员，和一些大的投资经理，以及海外回来的一些基金经理的观点。我们也非常感谢有这个机会，能在人大这样一个殿堂级的领域跟大家共同交流这个话题。
其实从量化投资和程序化交易在国外的发展来看，今天上午王总和下午林博士已经做了深度的分享，在国外的发展相对准确的数字是，至少70%以上已经是由机器来做。不管是AlphaGo战胜李世石，到前一段时间高盛交易部门大量地裁员，据说只剩下两个交易员，剩下的由机器来做。从这些趋势来看，量化投资在国内比产要走这个趋势，这个发展势头好、非常好。
第二个，从目前来看，国内十年前还是有量化投资和交易的影子，尤其是从结构来看变化非常快，从第一期到第三期，我们发现学量化的多数是个人投资者，到第三期之后越来越多的机构投资者也来学习。所以我们感觉到整个市场对于量化投资、程序化交易的学习非常旺盛。
程序化交易和量化的优点非常多，进入这个时代，整个量化和程序化交易的优点自然而然成为很多投资者，不管是个人投资还是机构投资人的必然的选择，就像一个风口，宽潮就像一头小猪，我们站到了这样一个风口上，希望能够在这个领域里做出一些贡献。
第二点，从我们这一路走过来看，从国内目前总的市场容量来看，我们也是非常有信心的。中国的期民有800万，股民2000万，加上银行、保险、券商的机构，是个人投资者和机构投资者混杂的市场，中国这个市场太庞大了。在量化交易股权、交易转化的时期，也会涌现出一大批真正成为这个市场投资主力军的非常优秀的人才，我们也希望在这个过程当中做一些贡献，能够为未来中国量化投资和程序化交易的发展做出我们的一些贡献，而不仅仅是我们去做一个商业模式。
丁鹏：非常感谢石总的分享，通过石总的分享，从他过去两年的经历，以前是个人想赚钱，现在是机构想赚钱。我们在这个社会都要缴税，国家的所得税叫暴力税，国家机器强制收的。还有很多人在不知不觉地交一种税，就是智商税，未来其实就是一个智商的竞争，现在人的智商变成人工智能的智商，智商高向智商低的人收智商税。
下面一个问题请问一下私募云通的总经理冯美云女士，我知道你们是做私募基金数据库的，私募基金数据库相对于公募基金数据库是比较完善的，但是也非常难，私募基金数据库的难点在哪里？你们怎么解决这个问题？
冯美云：目前国内对私募基金的数据库披露非常不规范，有时候我们会发现一支基金是周频披露，之后又变成了月度披露。对于我们机构投资人或者FOF投资人来说，在做数据的时候发现它的披露频率是不一致的，有时候统计口径也不一致的。也就是说你可能从公开渠道拿到的这家投顾公司的数据，和它提供给您的数据都是不一样的。
这对我们来讲就存在一个很大的问题，我们私募云通主要就是从数据的广度和深度这两个方面，来做了一些努力。广度主要是通过跟券商、银行去进行一些合作，当然我们最终拿到的也只是合规披露的净值信息，肯定是没有实操信息的，但是净值信息也可以分析出很多东西。
第二个方面，我们跟国内的很多FOF有一个联盟，我们私募云通也会获取相关的数据，当然我们在获取数据的同时也会提供一些服务。通过以上种种措施，目前我们整个数据库有123000多支私募基金的信息，包括已经清盘的，差不多有28000多家的机构信息，和5000多位投资经理人的信息，都收藏在这个数据库当中。
另外一个方面就是数据深度问题，数据深度主要是度量基金指标的一些信息。目前我们来看，很多人看私募基金只会看收益率，这是不对的；但是现在我们也会有一个改进，但是我们发现这些指标都是经典的指标，经典指标的计算其实是有一个大前提的，一个是大样本，一个就是你要符合正态分布。
假设我们看一支基金，它一年按照月度来披露的话，也就是说你最多可以拿到12个净值；三年下来，我们最多只能拿到36个净值，你通过这36个净值去分析的话，它肯定是不符合一个大样本的前提。
再一个，私募基金往往存在一个尖峰厚尾的现象，所以我们就提出了风险价值以及条件来衡量这些指标，把这些指标提供给专业机构客户，让大家能够站在同一个起跑线上，为大家建立这样一个投前筛选，做这样一些工作。
丁鹏：感谢冯总，听了你的介绍想起15年前马云做阿里巴巴的时候，电商怎么做？要快递没快递，要系统没系统，但是经过多少年建设之后，已经成为我们这个行业新兴的增长点了，所以你们做的工作是一个很基础性的工作，很困难，但是确实非常需要，也希望你们能给我们整个行业提供非常高质量的数据库。
第一轮最后一个问题问一下北京中金量化的基金经理玄耀先生，因为你是做一线交易的，我问你一个交易的问题。2017年在量化策略中，有哪些类型策略您认为可能是有较大机会的？
玄耀：谢谢丁老师，首先要回答这个问题，我们要先看一下中国所谓的做量化，到底能做什么样的量化。我们不妨对比一下美国的量化市场，美国的量化市场大概有30年的历史，交易市场的数量远远超过我们国内，在美国一个在纳斯达克或者纽约上市的公司，可以同时在十多个物理和电子交易市场上进行交易，每个交易市场都有它自己的挂单和成交数据。而中国只有沪市和深市两个交易市场。市场微观结构非常之简单。在此之上，美国的交易市场刷新频率是毫秒级的，而相对我们国内上交所和深交所的数据是平均两三秒一次，这是几千倍的差距。这个频率上的差距，乘上交易所数量的差距，整体的量化数据可以说是天地之别。国内一天交易时间是4个小时，就是240分钟，一只股票一天总共也就5000个数据点，是相当小的一个量。
在这个量上，我们做的量化策略的空间是相当有限的，这是一个不好的消息，对于我们做量化的研究人员来说，数据越大能挖掘出来的潜在规律的可能性约大。但是好消息是，一天消化5000个数据点，不需要专门的机构做相关方面的研究。这个东西相对于美国只能完全用计算机来说，等于给我们个人投资者提供了一个非常好的机会，来步入一个散户都可以做基本量化的时代。
回答一下丁鹏博士提的问题，2017年的量化点是什么？我们都知道国内的政策多变性和市场无法预测性非常强，起码美国的政策改变是比较微小的。而在国内不要说预测未来一个月，就是预测后天，我们都不知道这支股票会不会发生停牌、重组或者公司的重大事件。所以在这个情况下，如果量化策略换仓频率非常低的话，那你等于在攻克一个非常难的题目，就是要预测未来一个月之后发生什么事情，这个对于量化来说本身就是背道而驰的。在较长的周期量化并不能通过大数定律，或者噪音较小的环境内来实现高预测率。
所以在国内市场，如果我们做股票策略的话，更加靠谱的策略，换仓频率是三四天的概念，为什么不是每天的概念呢？如果每天都全部换仓，那么一年的换手率是252倍，对应印花税25%，相当于净值的25%全部用来交税了。这个是股票量化策略基本无法逾越的一个收益幅度。在这个前提下，我们又想在较短的期间内来实现我们量化的胜率，而我们又不想过多地付出量化的交易费、印花税等等，我们就可能取一个比较折中的选择，三四天的一个周期是比较好的。
过去一年来，如果大家看一下我们个人投资者炒股票的软件例如同花顺，万得资讯等，第一个弹跳广告就是Level2行情数据，这个行情数据就是逐笔的交易加上买卖挂单，目的是给投资者提供更多的可以用于股市分析的数据源。过去的10年，我们大部分投资者习惯于看k线图，而这个k线图建立的基础就是“线”下面的“点”，“点”就是每一笔的逐笔交易数据。所以哪怕在散户市场的软件上面，都可以看到这个偏向于tick研究的趋势，更不要说我们机构现在要做的核心的东西是什么，肯定是更要往这个方面去抓，肯定是在信息的处理上获得更大的优势。而且目前国内虽然散户占的整个市场交易量相对于欧美来说更大，但是散户并不主导股票市场的价格，因为散户是分散性的下单，在大幅度宏观调整的情况下也许会展示出一定的同质性，但是在平时的时候会更加接近噪音，所以真正主导市场价格的是大基金和例如游资之类的资本团体。
如果看一下逐笔的交易，我们是完全有能力看到这些大基金和游资的成交数据点的，而且这些数据点对应的每一个的规律性是相对来说较为持久的。因为一个机构和游资不可能在短期内改变他交易的风格，他会持续运用这个方法，所以量化交易的核心是在于具体的数据的分析。
丁鹏：非常感谢玄耀先生，玄耀先生说中国这个市场很不成熟，但是又很幸运，因为有很多散户。我们第一轮的问题到此结束，
第二轮的问题还是先问江总，刚才冯总也说了，他们在建数据库，但是很难建，整个市场现在还没有一家成熟完善的数据库。但是你们做基金研究的，不能等数据全成熟了再做研究，在不完备的数据情况下你们怎么办？你们能不能做出一个很好的、优质的、客观的研究，提供给我们的投资者，或者FOF的运营者？
江赛春：丁博士提到的这个问题很大，我觉得任何一家机构本身也没有办法完成，这属于机场、高速公路这样的东西，是属于基础设施。现在大多数FOF的管理人没有办法在全市场的角度去做一个覆盖，更多的是先从初筛、建基金池，根据个别的点进行跟踪。
我觉得这个问题真正的解决需要宏观层面上的一些考虑，可能我们监管部门或者基金业协会也会考虑在私募基金加强监管，其中很重要的一块监管是信息披露这一块，在私募基金这一块会有一些基本的信息披露的要求。但是这个相比来说，我们大家都知道公募的信息披露是比较规范的，但是公募的信息的界限在哪儿，披露到什么程度，我觉得私募基金的基本规则没有建立，数据的披露时间频度可以随意地改变，这个就有很大的问题。
我觉得要真正解决这个问题，需要我们从宏观层面上，监管部门在考虑对私募基金的信息披露提出一些基本的规范，这个规范我相信可以参照公募基金的方式去制定，但是不会是完全公开的一种方式，至少对合格的投资者应该是建立一些至少保证信息的准确、公正、公开、透明，基本信息的透明。
我觉得这放在一个行业研究者的角度来看，大家都只能自己去抓重点。我觉得刚才说的私募数据库，也许是我们现在民间能够做的一个难度很大的努力，我觉得这需要我们监管部门的一个助力，现在各家的数据相对来说也是不通的，就是能不能在这个行业的层面上，如果我们不等监管部门，自己能不能做一些信息上的相互沟通、交流，通过行业协会的性质也能够适度解决这个问题。
所以我觉得丁博士提出的这个问题很大，不是一家机构能够做到的，我们也呼吁这个监管部门，如果没有统一的规范的话，可能大家做的工作可能很难发挥它的价值。
丁鹏：江总刚才说，让这些私募机构互相共享数据，这是要命的事情。第二个问题请问广发基金的朱坤女士，前面讲到公募基金大类资产配置的问题，一个最关键的问题是另类资产缺少，而另类资产是缺乏高收益的。在这种情况下我们只有货币基金、债券基金和权益类的情况下，我们光呼吁没有用，我们有没有办法通过别的方式合成另类资产的方式？比如说我们能不能通过买CTA相关商品的股票的方式，能不能有这方面的方法分享一下？
朱坤：是这样的，我们现在按照资产配置的基本原理来说，我们的资产是可以分成挺多类的。但是实际上我们把国内现在所有的公募基金资产拿过来分类，我们考虑的维度一个是资产本身的性质，另外一个是相关性，第三个是交易的便利性。
我们看到国内现在能够自由投资的大类，基本上就是A股、港股、利率债、信用债，还有黄金、石油，其他类型的商品基金显然是缺乏的，尤其是现在QDII的额度又是一个比较大的问题，海外资产这一块也是比较匮乏的。
刚才您讲的这个问题很好，怎么来解决这个另类资产的问题，这个是两说。第一个，我们需要另类资产需要到什么程度，另类资产代替了资产配置中的什么功能。所以在这个角度上讲，另类资产对我们起到的作用一个是相关性上的收益，它会做平滑曲线。现在我们的市场上收益有一些，但是它实际上替代的功能是不全的。我们现在的一些做法，包括海外有一些我们就不说了，因为我们没有办法去改变监管的条件。像说的另类资产的商品方面，确实是可以通过一些其他的办法来构建，比如说去年到现在我们发现它有一个库存周期的转换，我们就可以看到它遵循的库存周期的逻辑转换的时候，商品是长得很猛的。
在这个里面，如果没有市场商品基金的话，我们是会通过一些跟商品比较紧密的，比如说上中下游类型的股票型资产来代替，比如说原油型的，就会有原油股票来代替。这是一个替代的方法，但是我们优先的选择还是市场上有纯商品的资产，因为毕竟股票的属性即使是用它来代替股票的资产，它还是有股票类型的特征。我们把它放进去的时候，本身就要重新考虑到它和股票资产的相关性。
所以现在另类资产这一块，一个是我们把现有的东西、能够用的东西，把它剥离出来用好；另外一个，我们确实在找替代性的资产，同时也在推动市场上另类资产的培育和发展的过程。
丁鹏：感谢朱女士的分享，朱女士说我们还是要尽快呼吁，分开考量，不能只给我们鸡肉、猪肉就做满汉全席，我们虽然可以用鸭肉来代替，但是不能老是这么干，所以希望监管对公募基金放开。下面一个问题请问中融基金的田刚，更像是一个内部的FOF方式，很多投资者在做外部FOF，您认为您现在做的内部FOF的优缺点在哪里？未来哪一种方式更具备生命力？
田刚：这个问题从不同的角度去看答案是不一样，中融的FOF平台是想打造成一个同行业里大家共享的一个平台，我本人是倾向于更多的采用外部的形式。
从管理者的角度来看，内部产品有它的好处，一个能够很好地避免双重收费的问题，第二个能够解决信息不对称的问题。外部产品的优势，第一是不把眼光局限在内部的范围之内，可以在全市场寻找好的产品；第二是收益和成本对比的问题。目前市场上指数基金大公司做得非常好，特别是有一些比较典型比如说沪深300，已经非常成熟了。对于比较新的公司，产品线不一定特别全，不一定需要设立一个团队或者建设一个系统来开发这样的子基金。
从投资人的角度来看，最终还是产品给投资人带来的价值和感受，包括它的收益率、波动和风险方面的指标。就像很多人会选择买苹果手机，苹果作为一个制造商，更多的是提供一种先进的理念，同时开发一种比较超前的技术，但是它的零部件是从包括中国在内的很多厂商购买的，投资人关心的只是苹果这个产品到底怎么样，我并不特别想知道它的原料、配件具体来自中国的哪家工厂。
因此，我还是想强调FOF的资产管理人，无论是内部产品还是外部产品，还是应该集中精力在资产配置和基金优选两个方面，这才是我们真正的核心价值。资产管理行业像其他行业比如制造业一样，未来的分工会更加有效、专业。作为FOF管理人，可能不需要特别了解股票到底怎么做，可能也不需要了解量化投资策略的具体原理。
下面一个问题请问招商基金管理有限公司的王峰，现在招商设计的产品非常好，我就想买它，这个怎么做？
王峰：首先要明确自己的定位，有什么功用，我觉得还是收益这个功用；其次，我们要明确自己的FOF追求的是什么，比如说是绝对收益，还是追求理论上的投资效益最大化，这一点是不一样的。如果追求的是绝对收益，债券就可以了；如果是追求投资效益最大化，商品期货、其他的对冲工具可能都要用上。公募FOF基金和私募FOF基金很大的区别是，公募FOF基金投资很受限制，所以我们做不出非常有特色的产品组合。但是我们可以根据每一个类型和时间阶段的目标产品，来满足投资者的需求。这一点是跟私募有很大的区别，除了认购门槛，在品种非常有限的情况下，怎么才能够跟私募组合同台共舞？
第三个，我们认为中国公募基金的基础资产和市场环境有很大的不可预测性，无论是股票市场还是债券市场，在这种情况下，又没有适当的衍生工具对冲，所以在做资产配置或者FOF投资基金配置时，一定要充分考虑流动性，这点也是公募和私募一个重要的区别。在选择基金的时候除了产品的特性以外，时机的把握以及迅速地切换资产非常重要。
我们把这些组合起来，统一到一个FOF交易平台，从相对收益变成绝对收益，实现产品集中，这些比较符合普通客户的需求，他可以在手机上下单，实现一键式服务。关键在于组合平台的效果，要有别于传统公募基金，如果以后FOF的评价还是像公募基金这样，每天拉出一个单子，按照收益排的话，可能FOF就要走入死胡同了。
所以一定是要首先明确它的特点，公募FOF一定不是一个追求投资效益最大化的产品，而是追求特定目的的产品，这个思路是符合中国投资者的实际需求的。
丁鹏：非常感谢王总的分享，公募FOF是很难的，没办法给你做满汉全席，给你做个四菜一汤凑合吃，但是很便宜；你要想做满汉全席找私募，但是很贵。下面一个问题请问川宝投资的孙总，有一个实操很大的问题就在于当你看好一个策略，你投进去之后，您会发现这个策略根本容纳不了这么多钱，它在三个亿、五个亿还可以，但到了二三十个亿的时候，根本容纳不了。
孙嘉：这个现象丁博曾经讲过一个道理，就是收益、风险和策略容量的问题，我觉得这个观点非常好。实际上我们发现策略层面存在很明显的现象，阿尔法容量很大，但是高频策略容量很小。
举个例子，现在我们国内超过50个亿的做阿尔法的投顾非常多，这些因子模型都很同质化，规模也太大了，很难走出差异化的路。川宝筛选了100多家做阿尔法的团队，通过阿尔法提纯，只选择了3家入池合作。
我觉得作为一个FOF管理人来讲，我们要做资产配置，在配置这个层面上有两种通用理论，一种是如果按照标准的大类资产配置，就是股市、期市、债市、汇市、国内国外的大类配置，但是实际上在股市、期市、债市生存着很多策略，国内的股市可以做量化选股和指数增强，还可以做成长、价值等基本面逻辑。在商品期货里面策略更多，可以做长周期的趋势，也可以做日内不同周期级别的程序化，还有商品期货的基本面套利和统计套利，你难以在这个所谓的大背景下去做配置。
另外一种就是很多机构都喜欢用统计方法去做配置，就是通过收益和风险的度量指标作为目标，包括夏普、卡玛、风险平价等。在操作层面上，实际上还是玩数据游戏，没有真正能够看透未来这个大势的，你要知道每个底层策略生存的土壤环境，他们的收益来源。我们川宝去年做了一个突破，就是要挖掘大类资产在上层做配置研究，这个跟FOF产品业绩的相关性最高。大势到底是什么东西，怎么判断？比如股市到底怎么运动，很多人讲今年看到5000点，这些说法都不够精细。我认为专业的金融人士你应该告诉我先涨到6000，然后再下到5000，或者先跌到2800点再涨到5000，或者震荡上行到5000点。
通过我们的统计数据分析发现，股票多头策略和沪深300的相关系数在0.82，作为一个FOF管理人来讲，如何去做配置股票。我认为选β的时候有五种方法可以做，我们自己可以选股选行业，可以买场外期权，可以买指数基金，可以买公募基金，也可以买私募里的多头。
在底层资产操作上，我们要充分尽调挖掘选定配置策略好管理人。比如商品期货里面我们就要一些高频或者中频程序化，那么你就要知道谁在玩这个策略，或者考虑策略容量的时候，你一定要选择策略有效的团队。我们川宝现在已经尽调了近1000多家投顾，这个工作很辛苦。因为我们不像公募高大上，我们还是一个创业的心态，坚持自己的理想和事业不容易。所以我也劝有些想做FOF的，如果你现在刚刚想做的话，慎重考虑考虑，因为你两年后可能才追上现在的fof机构，这个时间成本及生存难度要反复评估。 实际上FOF公司的利润率非常低，成本非常高，你很难去赚到这个钱。除非你是一个大的机构，像社保一样，或者像招行一样那么多钱，能够专心把这个投研的事情做得很好。但是发现一些机构也有问题，机构不能把所有的投研精力放到一个部门去做FOF，势必导致也无法做到高精专。我们累计投入已经过千万了，这是一个很大的投入，也在咬牙坚持，也希望能够与各位合作，我还是想把我对这个行业的一些观点和认知表露出来。
还回到丁博这个问题，他也提到了95%的FOF公司会死掉，我是部分认同，这里面有些问题，金融行业在高速发展竞争加剧，利润下降。比如说我认为很多期货公司将来可能会只有几十家，包括很多券商也会少一点。
所以，如果规模是收益的敌人成立的话，事实上也已经成立了，那么我们到底为什么会投小私募？有几点，第一个，它有很好的成长性溢价，比如说我们去尽调一家100亿的私募管理机构，它已经是一个大的平台，产品线非常丰富，它的超额收益来源，到底是团队，还是个人，还是某类核心策略，分拆的时候特别困难，所以对FOF管理非常累。
小的好处是什么呢？就是成长溢价，就是说他会很呵护你的产品，倾注很多的心血，会很认真地想把你产品管理好。相对来讲，它已经到了一个稳定的水平。但是很多中小水平私募的管理人还在一个创业的阶段，他希望通过努力到那个水平，这个时候他的努力是值得尊重的，你可以放心地把钱交给他，你只要做好风控管理。
第二个，小私募核心策略的超额阿尔法。你要剥离出来策略的有效性的阿尔法，因为同样做这个策略的人很多，比如说我们发现很多CTA投顾，去国外买机器，这很好，交易可以很快进行。另外还有的投顾走的差异化路线，就是内外结合的方式，这种难道不值得尊重吗？也会有。
所以方方面面来讲，我认为还是底层投顾的一个选择上的问题，就是到底应该选什么样的，我觉得各家都会有不同，重点要考虑风险问题。但是对于我们私募FOF管理人来讲，我觉得不要那么刻板，要充分地把你的方法和体系灵活运用，老有老的好，年轻有年轻的好，这一块不是什么难题，我们希望跟优秀的处于发展中的私募基金合作。
丁鹏：谢谢孙总，真正好的交易经理应该有强大的科技能力、研发能力。下面一个问题请问石勇先生，现在很多传统的私募都担心教会徒弟饿死师傅，你不担心吗？
石勇：这个问题很有意思，我讲了六年多课，在量化协会，在全国各地的量化组织，为什么我不认为教会徒弟，会饿死师傅呢？有以下几个原因。
第一个，我结合宽潮的发展情况，我们宽潮有四类讲师，第一类讲师是在海外的大的对冲基金成长起来，然后回到国内，比如说以王林博士为代表的海归派，非常厉害的基金经理，他们在国外华尔街或者欧洲的对冲基金成长了十几二十年，回到国内创办自己的私募基金，或者是进入公募基金，通过我们的邀请，进入到我们的讲师团队。
另外一类是国内的公募机构，或者大型的私募机构，或者券商、期货公司、资管机构，经过长时间的经历，从交易员成为一个庞大的基金经理。比如说以丁博为代表的，在大型的公募基金出来，创办自己的私募基金，这是第二类讲师。
第三类讲师是从十几年前的散户开始，有满满的血泪史，一步一步成长为大户，成长为私募的创始人，我可以作为一个代表。还有一类是走到现在，完全是通过自己独立自主的创业，那也没有去创办什么机构，而是成为一个管理客户资金，或者是管理私有资金的，已经做得非常大，从几十万、几百万，现在甚至做到几个亿，也是我们的讲师。
我们请来这四类讲师，严格来说我们在两年多的过程当中，这些人能够站到讲台上去分享，大家一定认同我的观点，不会教会徒弟饿死师傅，所以他才愿意站到讲台上。
为什么呢？其实很简单，交易这件事情可能在某些层面上，尤其是我们做量化投资，复制起来很容易；但是对交易本身的理解和经验的摸索，更多的还是课外需要做的工作。
另外还有一个层面，我们做量化投资的培训和教育，我们无法改变市场的严酷结构，我们不可能作为一个教育培训机构，去改变市场的二八法则，把多数亏欠的人变成少数盈利的人，这不现实，我们也不可能做到。
但是我们能做到一点，进入我们课堂的学员，我们能够极大地改变进入宽潮培训体系的这些人的盈亏结构。事实上走到今天，从宽潮走出来四五百个学员，很多人已经成为非常优秀的公募或者私募的基金经理，我们有很多非常优秀的案例。
我想在教育培训过程当中，我们能做到的也仅仅是在我们这个体系范围内，去改变盈亏结构。而且我相信一点，通过我们这些讲师的努力地给大家的一些培训和这方面的宣讲，我想能够极大地缩短大家在量化投资过程中摸索的路子，减轻大家在这个过程当中的一些痛苦和损失，这是我相信我们能够做到的。
而且走到今天，我觉得我们这个教育平台已经不仅仅是一个培训机构，已经发展成为一个平台型的企业，而且这也是我们未来想做的事情。我们也希望券商、期货公司、软件商、媒体，包括在座的一些FOF机构，因为宽潮的学员里头，有非常优秀的一批独立的私募，也欢迎大家跟我们展开各种各样的合作，我们一起来搭建这样一个很好的平台，各取所需。
丁鹏：非常感谢，也就是说这个蛋糕还很大，刚做蛋糕的时候谈不上教会徒弟、饿死师傅的问题，师傅和徒弟一起把散户饿死。下一个问题我请教一下私募云通的冯女士，你们既然要建私募数据库，你们对未来的业绩有什么预测？你们怎么去做这件事？
冯美云：在回答丁博的问题之前，就刚才孙总提的问题的谈几点我的想法。刚才孙总说，FOF是一件很苦的事情，那为什么我们不能去借鉴国外FOF的一些方式呢？也就是我们所提倡的一个专业化的分工，其实你做很多的业绩评价，说白了大家的模型都差不多，你所用的数据大家都差不多，没有谁说谁好谁劣。
但是现在国内很多机构都存在这样一个现象，就是我不相信别人，我只相信我自己的，什么东西我都自己干，这样的话肯定会导致你的成本上升，这是必然的。像国外的一些基金公司就采用专业化的分工，把这部分东西分包出去，只要大家的算法是一致的，剩下的只要靠你的投资经验来做判断，投资经验是不可复制的，通过你多年的累积，这是我们这样一个第三方公司所达不到的。
回到丁博问我的问题，就是我们用什么样的数据模型对未来的基金收益做一个预测，这里我想提一点，大家千万不要盲目崇拜数据模型，数据模型不是万能的，它在信息面前是其次的，其实最重要的是你的信息，数据模型是其次。
数据模型做预测是一个概率分布的概念，概率分布的背后，是一个总体，我们对什么样的预测会越来越精确呢？是那些符合正态分布，而且它的可续性较高，这样的基金我们做出来的收益率的预测是越高的。而且你去预测一个业绩，其实它是一个很综合的结果，我们在做的过程当中应该分维度地去分析，比如说基金所持有的品种，股票、期货、债券等等，当你分品种去分析之后，最后再把它做一个综合。
当然在最后综合的时候，你要考虑到各个品种之前联动性的一些问题，最终我们也会用马克维茨模型、风险评价模型、固定投入比例模型，来做一个组合的预测。最后我想提出我们私募云通在做概率预测的时候，我们会用到贝叶斯的后叶，这个就像一个导航仪，每次产生一个新的数据，你把它放到这个里面，它的灵敏度会更高，它会做一个自动的调整，这样的话它就更接近于实施了，这个是我们创新的一个点，也是我们具有竞争力的一个点。
丁鹏：也就是不是卖数据这么简单，而是有一堆模型，而这些模型有非常多的经验在里面。不能只靠模型，所以大家还是要努力地提高自己的素质，才是第一位的。最后一个问题问一下玄耀先生，期权马上要开了，有没有办法给我们介绍一些期权策略？
玄耀：首先从笼统的概念上来说，期权现在用什么样的策略能够赚一笔钱，取决于这个期权市场在短期内的流动性是什么样一个状态。如果我们参照上证50的期权，到现在也有两年多了，这个期权的流动性是一个逐渐上升的趋势。刚开始的时候，它的流动性是非常差的，在这种环境下，能够盈利的策略是相对来说较少的。
回到丁博士刚刚的这个问题，马上我们上市的这个糖和豆粕两个品种的期权，在这个里面我们具体有什么交易机会呢？在目前初期阶段，流动性不好历史波动性又高，赚钱最多的肯定卖期权的人，也就是说在当今这个市场，我们都知道截止到今天，过去2016年一整年，期货市场的波动性是相当高的，波动性高意味着什么？意味着卖期权的人可以卖一个很高的价值，而买期权的人则要为过去一年商品市场较高的波动率付出一个较大的成本。
所以说券商作为初期阶段主要的期权卖方，应该是有相当大的盈利空间的。
第二个，做市商会是现阶段最大的受益者。流动性差意味着在市场上买一卖一价差较大，通过简单的卖低一分钱、买高一分钱进行挂单，在市场上进行做市交易，赚取中间的价差。大家交易的时候，所要付出的成本就要相对较高基于这个高价差。举一个例子，股灾之前俄罗斯有一个团队，用高频策略在国内赚了十几个亿，这种策略并没有任何的比较核心的东西，更多的是起到一个做市的效应来赚这笔费用。
第三个，具有钓鱼性质的量化策略来捕捉极端行情带来的交易机会可能是现阶段另一受益方。 现阶段不赚钱或是提供不了价值的可能是传统意义上的通过期权做风险的控制也好，或者做一些标准型的策略涉及到股票标的，配上股票期权，或者是商品标的配上商品期权，这种传统的美国期权量化形式在现阶段获利的空间极小。参考一下过去十天，国内股指期货市场发生了两个极端的行情，出现了两个日内巨大的振幅，第一个是上证50期货在盘中突然暴跌了接近10%；第二个是中证500期货盘中一度出现了涨停。这是发生在中国最大的三个指数对应的期货中，这个是难以想象的，换句话说，就是国内市场机制的不成熟，给予了具有钓鱼性质的量化策略极大的空间，要远远超过传统的量化对冲所带来的收益！
所以在这种情况下，我们想象一下，做一个标准α对冲的话，这两个极端事件一个会带来巨额的对冲浮盈还一个会带来巨额的对冲浮亏。但是如果量化策略考虑的极端行情周全的话，可以在两种情况下都取得不可思议的收益，也就是钓鱼性质的量化策略的重要性在现阶段。而标准的量化对冲，假设是20%的风险敞口，想要产生10%的年化收益，是相当困难的。
同样在期权市场，对于标准的量化来说，这个收益太小；而且以我们私募为代表的资金，普遍管理规模并没有达到很大，所以能够灵活捕捉的市场波动和类型是更多的。我们真正想抓的机会是通过比较完善的量化系统，能够简单地识别并区分出永久和暂时的价格移动，从而获取这些不成熟机制和市场带来的超额收益。
如果你的量化系统能够很全面地捕捉到这些，对于中小型私募来说，它所获得的收益远远超过一年通过α策略来累积，或者是通过期权对应下面的商品期货的标的所做的传统策略，这是市场的高波动性带来的最大的机会。
第四个，如果我们参照美国的期权发展历史，或是参考更加接近我们亚洲文化的韩国，我们看到，当期权刚刚步入韩国的时候，绝大多是的投资者都是把期权作为赌博的工具，来博小概率事件。因为这些博弈者作为期权的买方，亏损是固定的，你买多少钱，就亏多少钱。但是盈利上限却不受限制，那他们买一个什么样的期权呢？ 大部分民众买的都是末日期权，假如说明天这个期权就到期了，今天股价是19块钱，那么我买一个20块钱的看涨期权，这个期权也许只卖1分钱，但是如果它明天有一个大幅度的上涨，比如10%的幅度，那么这个期权价值就变成了100分钱，也就是我们翻了100倍。这个对于个人投资者的魅力或是诱惑，我们可以想象。
从另一个角度来说，作为一个股票为投资标的产品管理人，那我应该买什么？我们去看各大券商，去年以中信为代表的诸多券商，做了很多场外期权的运作，所以我们买股票的话，今年我们推荐是买那些券商股，它们获利的空间相当高的。但是唯一一个获利性较小的期权交易方式，就是做中规中矩的欧美的期权策略，在现阶段是不大赚钱的。
丁鹏：非常感谢玄耀先生，玄耀先生告诉大家一句话，期权市场赶紧去，流动性大、波动大，机会多。我们非常感谢八位嘉宾给大家做的精彩分享，以热烈地掌声感谢大家！
李勇：今年的金麟年会到此结束，我们明年再见！
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