广金美好基金总经理罗山：FOF产品将成为投资市场风口之一

随着监管政策的开闸，FOF(基金中的基金)正成为眼下基金业内炙手可热的话题。5月5日，在华尔街工作多年，曾任易方达基金量化投资负责人，现任广金美好基金管理有限公司总经理的罗山在黄埔书院闻道读书会开讲。演讲结束后，罗山在接受羊城晚报记者专访时表示，FOF通过专业机构对市场上丰富的基金产品进行筛选和配置，能帮助投资者优化基金投资效果。随着中国市场的成熟，FOF产品的投资需求有望迎来一轮大增长。

　　行业轮动是没有规律的

　　羊城晚报：您的私募基金是以FOF为主要业务的，FOF的核心之一是挑选合适的子基金，您是如何去选择绩优基金的？

　　罗山：什么东西决定我们的收益呢？首先是你的投资能力、判断能力和预测能力；第二，你投资的宽度；第三，市场的机会；第四，你愿意承担的风险。巴菲特的盈利模式就是，他有能力选最好的股票，然后长期持有，好股票和差股票的差别充分地体现出来。

　　对于我们FOF母基金来说，首先去挑选市场上投资能力是正的，而且正得比较多的团队。第二，是投资各种各样的策略，投资的宽度从全股的数量来看是非常大的，也包括了高频交易的策略，这比单一策略要大很多。第三，因为配置不同的策略，市场很难出现所有的策略都没有机会的时候，所以会寻找在市场环境里面最有机会的策略，而不是一个被动地接受市场的机会。第四，我们会把风险尽量降得很低，不去承担我们不敢把握的东西。

　　羊城晚报：去年，我国基金行业的大事之一就是发行了6只公募FOF，然而大半年过去了，公募FOF表现并不如人意，也引发了投资者对FOF收益率的担忧。您认为，FOF真的有优势吗？

　　罗山：相对私募FOF，公募基金在FOF上能施展的范围更小，所以收益率受到一定的影响。比如，公募FOF能选择的子基金相对有限，出现一定的同质化的倾向。由于合规方面的限制，公募基金在交易上也受到一定的限制，获取收益和规避风险的能力受限。相对而言，私募FOF发展更早，产品更多，在交易方面受限更少，更加灵活，但有一定的投资门槛。很多投资者担忧FOF收益率不高，在大牛市时侯，FOF收益率跑不过部分主动型产品，但从长期来，其整体收益更加稳健。

　　FOF产品将成为未来投资市场的风口之一。以美国市场的经验来看，FOF约占所有基金产品的10%，总额有数万亿美元。中国FOF产品的占比远低于这个数字，随着中国市场的成熟，FOF产品的投资需求也有望迎来一轮大增长。

　　羊城晚报：您在投资A股时，是如何择时和把握行业轮动的？

　　罗山：巴菲特一直强调不要去择时，我们观察和研究市场的结果发现，行业轮动和风格切换是没有什么规律的，我们没有能力预判下一个阶段哪些行业会走强，哪些行业会走弱，下一个阶段哪些风格会走强，哪些风格会走弱。所以，我们在行业配置上是保持中性的，既不超配某个行业，也不低配某个行业，风格上始终保持中性。这样，不管哪个行业走强，我都不吃亏，我和你亏得一样多。比如，金融板块走强，指数有6%的金融股，我这个组合也6%的金融股，涨也会跟着涨，下跌也会跟着跌，但从行业、风格的角度把风险降得很低，我们也会通过指数来对冲掉大盘下跌的整体性风险。

　　金融科技应用难点是数据太少

　　羊城晚报：您通过量化方式投资FOF，并且主要投资A股市场，但一直以来在海外有良好表现的量化基金，在A股市场却出现“水土不服”，您认为，量化投资在A股市场有优势吗？

　　罗山：去年，量化投资的普遍收益率很低，主要是因为市场波动率很小，市场机会很少，哪怕你的投资能力没有变差，但你获取收益的机会也小很多，出现亏损也很容易理解了。这是市场环境对量化策略不利，而不是量化投资有问题，更重要的还是投资能力，我们应该提升我们的能力，提升预测准确性。

　　每个基金经理都有自己的投资风格，在投资过程中，他们往往会坚持这种风格。但是，即使是最优秀的基金经理，也不可能适合所有的市场环境。而量化投资可以帮助摆脱人性的弱点。我们不主动选择行业、也不主动选择入场时机，而是通过量化、分散的投资方式，并通过股指期货做对冲，理论上的风险敞口为零。

　　羊城晚报：如今，人工智能涉及各个领域，未来是不是能让投资机器人帮我们投资呢？

　　罗山：我觉得，这一定会成为趋势，也是我们的方向之一，量化投资在一定程度上就在做这个事情。所谓科学投资，就是要通过数据、研究、分析去找到背后规律性的东西。

　　不过，金融科技不仅在中国，在全世界都处于发展初期探索阶段，人工智能和大数据虽然有了很大程度的发展，但它发展的前提是需要识别的稳定性与充足的数据量。金融市场是瞬息万变的，这让人工智能的应用存在一定的困难，而且，人工智能需要大数据做支撑，目前金融市场的数据仍然不足，使得人工智能现阶段在金融市场的应用还比较有限，但发展前景广阔。                                                                                           

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