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　　市场波动起伏，投资者该如何做好资产配置？产品层出不穷，怎样才能将产品创新转化为投资者的获得感？单一资产难以抵御周期风浪，多元配置又该如何破局前行？

　　4月28日，在兴证全球基金、财联社、腾讯新闻共同主办的2026兴全投资人大会上，腾讯新闻财经负责人刘鹏作为主持人，与睿远基金总经理饶刚，景林资产合伙人、基金经理蒋彤，蒙玺投资创始人、总经理李骧，兴证全球基金多元资产配置部副总监宋华，兴业证券研究院金融工程首席分析师郑兆磊，就《多资产多策略的繁荣，投资者的“获得”》这一主题展开了圆桌讨论。

　　如刘鹏所言，市场不缺机会，缺的是能拿得住的机会，产品不缺创新，缺的是投资者真正有获得感的产品。在“黑天鹅”频出的宏观背景下，单一资产、单一风格在不少时候都像坐过山车，上去的时候很激动，下来很清醒。多资产、多策略之所以这两年越来越受重视，背后反映的是整个财富管理行业的转变，大家不再只追求冲得更高，而是更关注能不能走得更稳更久。

　　此次圆桌论坛上，5位嘉宾分别来自公募、私募、券商研究院，投资策略覆盖主动、量化。结合前沿洞察与实践经验，各自为投资者如何穿越市场波动、实现可持续的财富增长，提供了多元思路。

　　刘鹏：低利率下的环境会给固收+产品带来很大的发展机遇，但 A 股高波动仍是不小挑战，您怎么看？

　　饶刚：从全球资本市场百年历史来看，股票长期收益普遍高于债券，即便经历战争与金融危机，这一规律依然成立。因此，通过适度权益或多资产策略增强债券收益，是长期有效的配置思路。

　　刘鹏：景林资产作为深耕中美股市的长期投资者，进行全球配置本身就是景林的核心能力。当前A股及港股与美股市场核心的差异点和各自的吸引力分别是什么？

　　我国拥有完整的经济体系与制造业产业链，如今不少公司已实现了过去难以想象的发展目标。A股和港股市场根基扎实、基本面坚实，具备显著的投资价值。而美股等海外市场汇聚了全球范围内的领军企业，借助全球视野来梳理产业链，能更清晰地把握产业全貌，也更有利于捕捉市场发展的节奏。

　　刘鹏：量化投资近年来发展迅速，但市场也在关注：量化的超额收益是阶段性的，还是可持续的？此外，如何应对“策略拥挤”和“趋势反转”这两大挑战？

　　李骧：整体而言，量化策略获取超额收益的能力比较确定。这种能力是否具有阶段性，很大程度上取决于如何理解“阶段性”。

　　随着市场逐步走向成熟，量化超额收益整体将呈现逐年结构性收敛的趋势，这几乎是所有市场发展成熟的共同特征。长期来看，市场始终会存在超额收益，但并非通过简单分析就能获取。

　　如果各家机构的定价都趋于准确，拥挤度必然会上升。量化行业本质上处理的是“Y=F(X)”的映射问题，输入的是数据。因此，我们可以通过扩展数据维度、融合多频段数据，并预测不同持有期的收益率，从而丰富输入与输出体系。量化投资是一项庞大的系统工程，只要把握好在输入和输出两端的优化与分散，就能在一定程度上降低风险。

　　此外，新技术的运用也有助于缓解策略同质化。以AI为例，即便是参数的微调，也可能带来差异化的预测结果。

　　量化投资本质上是一个高度理性的行业，持股很可能是所有市场参与者中最分散的，所追求的超额收益也并非如外界想象中某日大幅战胜市场，而是长期日均千分之几级别的稳健累积。执行层面极度理性，交易由程序依据系统化信号执行，天然具备高度纪律性与分散性，且各类策略均设有严格的风控机制。

　　刘鹏：宋总管理的FOF通过“多资产+多策略”获取Alpha，而不依赖择时。这种策略的底气从何而来？您的团队又如何确保所选的各种策略，能在不同宏观环境下真正实现风险分散、平滑波动的效果？

　　宋华：我们普遍认为，择时尤其是连续择时，是一种低胜率的投资方式。相较之下，依托多资产、多策略的低相关性特征做长期配置，胜率更高、收益可稳步累积，组合Alpha也更具备可持续性。

　　在基金库搭建上，我们采取自下而上的筛选逻辑，核心聚焦基金经理长期风格稳定性与盈利模式可持续性，规避单一环境依赖型策略，弱化短期行情扰动带来的冲击。依托自下而上的筛选框架，基金库超额收益来源多元，能够更好适配不同宏观场景，提升组合的适配性与抗风险能力。

　　刘鹏：郑总，您认为多资产是公募二次增长的核心引擎。2026年存款搬家预期升温，您看“固收+”和FOF等策略，能接住这波资金吗？

　　第一，从客观数据看。2025年公募“固收+”产品规模新增超过7000亿元，FOF规模增长同样显著。

　　第三，自2024年下半年起，出现了公募人才转向专户管理的新动向。专户模式更贴近私募运作机制，有利于发挥多资产、大类配置的品类优势。无论从人才储备还是从业意愿来看，公募及专户都具备承接相关市场需求的坚实基础。

　　刘鹏：接下来，我们聚焦实战，听听各位对具体资产的研判。饶总，在海外地缘冲突频发的背景下，海外资产波动显著高于国内，您在配置上做了哪些调整？如何利用这种内外差异来优化股债组合？

　　饶刚：宏观走势本身较难预判，我们会更多聚焦在结构层面，极少择时。今年以来，我们主要关注美伊冲突的演进，局势走向仍然存在高度不确定性。但从长远看，此类事往往是风险与机遇并存，甚至机遇可能更大一些。

　　当前，股债资产已难以复刻此前的对冲效果，黄金、大宗商品等是更直接的对冲工具。在公募“固收+”工具相对有限的情况下，我们会倾向于通过配置相关行业股票来实现风险敞口的对冲。

　　美伊冲突与中东局势直接关乎全球能源安全，也促使各国重新审视能源战略。近期国内新能源汽车、摩托车等出口表现亮眼，正是这一趋势的反映。这些变化为国内相关领域的优质上市公司带来了重要机遇，也成为我们应对市场变化的结构性方式之一。

　　蒋彤：一个引人注目的现象是，无论在国内还是海外，投资者都捕捉到了不少“十倍股”，这说明AI领域蕴藏着巨大且难得的机遇，也吸引了众多参与者深入耕耘。我坚信只要是先进的生产力，终将穿透一切宏观波动与不确定性，持续向前发展。

　　刘鹏：量化擅长全市场捕捉机会，李总，在当前 A 股、港股、美股及商品等市场中，哪些结构性机会更适合量化策略发挥优势？

　　李骧：对比全球市场，A股市场仍具备显著的超额收益空间。无论在对冲产品还是指数增强产品中，我们在股票头寸上均保持高仓位运作，仅保留少量资金用于日常流动性管理。从资金流向来看，长期资金、新增资金都在持续流入A股。叠加未来三到五年的市场增长潜力与可预见的超额收益空间，我们自然也倾向于将A股作为重点配置方向。

　　当然，地缘政治与全球周期波动等不确定因素仍然存在，市场不排除出现“黑天鹅”事件的可能。对此，可通过多元化策略进行风险对冲，例如配置CTA策略。

　　李骧：确实存在一定程度的低估。如果仅将CTA视为单一资产，收益周期可能比许多人预期的更长。一旦CTA阶段性收益不明显，投资者就容易否定这类策略。但在组合配置框架下，CTA是典型的“危机阿尔法”来源，能够有效对冲尾部风险，具备不可替代的配置价值。

　　从全球实践来看，CTA的配置价值高于单独作为单一资产进行投资，更适合作为组合中的补充与平衡工具。

　　刘鹏：宋总，您的FOF团队率先在业绩基准中纳入了海外指数和指数，构建“立方体”配置体系。您当前是更倾向于多配A股、港股，还是继续保持相对均衡的全球配置？

　　宋华：我们的资产配置框架追求风格均衡，核心在于提升投资组合整体的风险收益比。在投资管理中，我们高度重视业绩比较基准的设定，并严格控制组合相对于基准的跟踪误差与超额收益获取能力。无论是公募产品还是专户产品，我们都非常注重基准的选择，尤其倾向于采用代表性强的多资产、多策略基准。

　　刘鹏：饶总，您近期提到中游制造业的产能出清非常清晰，价格弹性有望在今年爆发，能否讲一下您的理解？

　　饶刚：当前不少制造业已处于盈利周期底部，库存水平、盈利增速及产能利用率均处于历史低位，锂电、化工等产业链已初步呈现价格弹性。即便2026年缺乏需求显著回暖带动的盈利修复，板块下行风险也相对有限，原因在于供需缺口进一步扩大、产能利用率继续下探的空间已较为有限。

　　越来越多经营稳健的消费类龙头企业股息率已达到4-5%，超过等传统高股息板块；而地产链企业在经历多轮周期出清、行业格局优化后，同样具备持续关注的价值。

　　在“固收+”或价值投资框架下，我们不是去“抢”股票，而更多是“捡”股票，更倾向于在合理价位“拾取”优质标的。

　　刘鹏：近年来主观多头普遍面临挑战，很多投资者觉得主观选股越来越难做出性价比。您是头部主观多头的代表，您觉得主观选股的核心优势是什么，以及不可替代的地方在哪里？

　　蒋彤：我仍然认为主观选股值得坚守。基本面分析符合人的认知逻辑与决策习惯。事实上，无论是宏观策略、对冲、量化还是指数增强，底层逻辑都离不开基本面，只是不一定局限于个股层面，而可能延伸到行业、经济或市场整体。

　　这个问题或许可以理解为：是否还要坚持对个股和行业做深度的基本面研究？在我看来，深度研究就像一把“保护伞”。当市场遭遇大风浪时，如果对企业有足够深的认知，你就有了定力。

　　也有人问，主观选股是否还具备性价比？性价比本质上是效率问题。在今天的AI时代，研究效率已大幅提升。当然，人与AI应当如何协同，这是另一个值得深入探讨的命题。

　　郑兆磊：我始终主张从组合整体视角来审视投资，无论是调研、交易还是其他投资行为，都应置于组合的整体框架中评估。在市场风格加快切换、投资工具多元化的环境下，传统深耕个股的方法并未失效，但确实面临一定挑战。应对之策在于不断丰富自身的“武器库”，量化如此，主动权益亦然。

　　刘鹏：刚才蒋总提到了AI的出现大大提升了选股效率，李总您在2019年就将AI引入投研。能否分享下蒙玺当下的量化投资里，跟AI技术有哪些融合呢？未来又有哪些探索方向？

　　李骧：AI与量化投资天然就有着诸多交集。AI最早被应用于模型拟合环节，当时我们称之为非线性模型。随着AI技术的发展，应用已渗透至量化投资的各个环节。

　　行业认知也在演变：早期因子需具备强预测性，而如今特征可侧重描述性，即使预测性不强，纳入特征库后仍能提升整体模型的边际预测效能。算法交易环节同样可深度融合AI，这也是行业持续加码算力投入的核心动因，我们都希望定价更精准、预测更可靠。

　　如今，AI的应用已不限于投研。自2026年我们启动“AI赋能计划”以来，中后台业务也广泛引入相关工具，尤其在逻辑梳理、编程辅助等场景成效显著。

　　这就引向一个更深层的命题——我们坚信人类依然不可替代。AI能通过逻辑推演给出选项，但缺乏真正的决策能力。或者说，缺乏一种“品位”。

　　宋华：AI对我们整个组合管理流程带来了显著的改变与优化。不仅大幅提升了组合管理的效率，也拓展了管理边界。整体管理的精细度不仅没有下降，反而得到提升。AI能在更多环节助力。正如刚才李骧总提到的，无论是信息的收集与整理，还是投资策略的完善，都可以借助AI技术，为组合管理带来显著的赋能与提升。