雨燕直播,NBA直播,世界杯直播,足球直播,台球直播,体育直播,世界杯,欧洲杯,苏超直播,村BA直播,苏超联赛,村超,村超直播导读：在资产配置领域，威廉·夏普（William F. Sharpe）开创性拆解了系统风险和非系统性风险，第一次把Beta和Alpha进行了剥离。以他名字命名的“夏普比率”是大部分从事资产配置的投研人员追求的绩效目标：获得单位风险下更高的超额收益。

　　长城睿达多元稳健FOF拟任基金经理杨光，在剑桥大学读书期间，有幸跟随导师John Glascock教授与威廉·夏普有过数次面对面和书信的交流，在求学期间深受夏普资本资产定价理论的的影响。在投身资产管理行业后，杨光在长城基金多年从事资产配置研究，在投资中经历了市场周期的洗礼，对传统资产定价框架有了深刻的反思，并逐渐形成了超越传统的资产配置方法的新思路。

　　她认为：“资产定价理论是现代金融学的基石，其核心任务在于揭示资产收益与风险之间的内在关系，并为资产配置提供理论指导。然而，以资本资产定价模型（CAPM）等为代表的传统理论，是建立在市场有效、投资者理性等一系列严格假设之上的，难以充分解释‘动量效应’、‘价值效应’等市场异象，在金融危机中也暴露出对尾部风险管理的乏力。这种理论与现实之间的鸿沟，促使我需要做前沿研究，并在资产定价领域去深刻反思，在实践层面进行范式探索”。

　　为了追求更稳健的长期回报，杨光的新思路的核心不再是单纯追求绝对收益，而是致力于系统性、主动地提升投资组合的风险调整后收益。这一转变并非简单的技术调整，而是一次从哲学理念到方法论的全方位革新——它意味着投资管理的终极目标不再是简单的阶段性跑赢市场，而是在清晰定义和严格控制的风险预算内，追求长期且稳定的更优的风险收益比。

　　在传统的股债二元配置框架下，对下行风险的控制往往以牺牲收益为代价。我们或许可以期待，在近期发行的长城睿达多元稳健配置3个月持有FOF中，跟随杨光的资产配置体系，力争在有效控制回撤和尾部风险的基础上获得更高的收益弹性溢价。

　　1. 资产价格不仅由其自身的预期收益和风险决定，更由它在整个投资组合中所扮演的角色，以及它与其它资产之间动态的非线性关系所共同塑造。

　　2. 拿着投资者的真金白银去做投资，我更在乎实用性和可检验性。我不执着于寻找资产的“真实价值”，资产配置框架也不是一个寻求“最优静态比例”的模型，而是追求构建一个在不同市场环境下都有望稳健增值的“自适应系统”。

　　3. 资产的定价和投资管理从一门依赖于精准预测的技术，进化成一门侧重于系统化风险管理和过程控制的科学，也从一门基于历史数据的“金融工程学”，演变为一门洞察技术趋势、产业变革与人类集体行为的“未来学”。

　　4. 每一次的数据分析，每一次的模型优化，每一次的配置调整，都是在理智（科学化落地）与感性（战略认知）的边缘（有效前沿）寻找那个更优解的过程。

　　5. 在这个体系中，以前沿的视角去做定性分析是架构的基础，量化工具是实现投资目标的科学途径，而对投资者负责的初心，则是这个体系的核心算法。

　　6. 站在这样一个时代的开端，不断见证“不可能”变为“可能”，进行前沿讨论，敢于质疑，勇于认错，善于辩证思维和调整，或许是一种更加科学和正确的资产研究态度。

　　朱昂：你曾经做过多年的大类资产配置研究，也管理过专户，还在外资行做过全球研究，能否谈谈这些年来，你是如何一步步建立对多元资产投资的理解？

　　杨光我在剑桥大学读书期间，很幸运地跟诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普本人有过一两年的直接交流，他的资本资产定价理念对我之后的投资形成了深远影响。

　　在学校读书的时候，我通过参加证券投资比赛开始关注美股、欧股、商品等多种资产。后来去美林证券工作时，我做了一段时间的全球商品资产的定价研究。可以说，早在学生和初入职场阶段，我就开始涉足大类资产的研究。

　　2015年底，我加入长城基金后，先后接触了当时尚在起步阶段的ETF研究、作为底层资产的基金研究、保本基金和养老目标日期基金等产品研发，后来又管理了高净值客户的多资产专户产品，到现在长城睿达多元稳健FOF的发行，我一直都在资产定价和配置研究这条航道上前行。

　　在经历了2015-2025年这10年的市场周期后，我不断审视传统的大类资产配置框架，反思自己投资组合的“行与不行”，比如为什么非常基础的风险平价策略在海外行，在国内却水土不服。在深度思考之下，我不断迭代自己的认知，包括思考一些哲学问题和组合精细化管理的辩证关系，慢慢形成了现在的投资体系。

　　朱昂：多元资产配置的核心是低相关性分散，但不同的环境变化下，资产之间的相关性也会变化，你怎么看待这个问题？

　　杨光传统的资产定价理论大厦建立在数块基石之上，然而这些基石的稳固性正面临前所未有的挑战。以资产配置的模型为例，无论是马科维茨的框架还是夏普的理论，都以资产的相关性为底层核心变量。我们过去可能会依赖历史数据（包括相关性）来构建面向未来的组合，但这些关系是动态且不稳定的，也就是说，随着市场的变化，资产的相关性是会改变的。因此，一个固定的、基于历史平均相关性的配置框架在危机时刻失效的风险极高。另外，市场的真实波动并非完美的“钟形曲线”，而是充满了跳跃、肥尾和“黑天鹅”事件。传统理论严重低估了极端风险的可能性和冲击。

　　除此之外，我们常用的一些技术手段和周期模型也都无法提供完全有效的理论指导，举例而言：

　　经典的现金流折现模型（DCF）局限。DCF模型的核心在于对未来可预测现金流的贴现，其有效性高度依赖于企业经营的稳定性与贴现率（通常以无风险利率为锚）的确定性。然而，当前沿科技企业将大量资源投入于研发而非即期盈利，其价值主要体现在对未来增长的“实物期权”上时，DCF模型便难以适用。同时，全球央行在“大缓和”时代后进入政策实验期，非常规货币政策使得无风险利率的锚定作用减弱，贴现率的失锚进一步削弱了DCF模型的解释力。

　　传统的“美林时钟”模型因其依赖的宏观环境已发生结构性巨变而基本失效。其核心假设——经济与通胀的自然轮动主导市场，会受到央行干预的影响，比如量化宽松等政策使流动性取代基本面成为资产价格的主宰，从而扭曲了经典的周期序列。同时，全球化与科技发展压制的长期低通胀，以及外部冲击导致的周期快速切换，都让这一基于两个变量的简化模型难以适应现代市场的复杂性与剧变性。当然，美林时钟的精髓——根据不同宏观环境动态配置资产，并未过时。它作为训练宏观思维的框架是宝贵的，但我们在使用中需要进行升级，纳入货币政策、金融条件等更多维度，才能应对当今“美林电风扇”般的市场节奏。

　　“安全资产”的避险属性遭遇质疑。长期以来，美债被视为全球资产定价的“无风险锚”。然而，持续攀升的政府债务杠杆率引发了市场对长期主权信用的担忧。此外，在结构性通胀压力可能长期存在的假设下，持有固定收益资产面临的“实际购买力损失风险”使其传统的保值功能大打折扣。

　　朱昂：也就是说，资产配置中的“免费午餐”，是会发生变化的，不会一直免费下去？

　　杨光马科维茨提出的“免费午餐”，本质是低相关性带来的风险分散溢价，这种溢价可能会随着市场环境变化而动态消失。我自己对相关性的研究，主要通过拆解驱动因素、动态跟踪，再用情景验证，形成闭环。

　　事实上，资产配置的核心并不是找到绝对低相关的资产，而是理解相关性背后的逻辑变化。比如说，2020年疫情爆发的初期，全球资产出现了同步的暴跌；再比如2008年金融危机发生后，美股和原油从低相关性一下子转变为高相关性，趋近于1，这就是所谓的“相关性趋同”现象。此时，分散化的效果会大打折扣甚至暂时失效，“免费午餐”就消失了。因此，理解相关性的动态性和状态依赖性至关重要。

　　杨光我深度审视过既有的模型和策略，目前在我思路下，拿着投资者的真金白银去做投资，我更在乎实用性和可检验性。因此，我不再执着于寻找资产的“真实价值”，我的资产配置框架也不是一个寻求“最优静态比例”的模型，而是追求构建一个能够在不同市场环境下都有望稳健增值的“自适应系统”。这一体系希望通过动态风险预算实现风险效率的优化，通过多维阿尔法挖掘寻求收益增强，并通过非线性对冲管理极端下行风险。

　　举例而言，我会注重在模型中加入因子视角，将资产配置的颗粒度从宏观的“资产类别”细化到微观的“风险因子”（如增长、通胀、利率、信用利差、动量、价值等）。在实践中，我的组合不仅仅是购买股票或债券（资产本身是因子的载体），还会主动关注一揽子对经济周期和市场环境有不同敏感度的风险敞口，这可能会使风险分散更加纯粹和高效。

　　我也会使用有望提供超额性价比的策略去增强传统的方法论。比如，目前正在发行的长城睿达FOF这个产品，我将采取“CPPI+风险预算模型”的两阶段策略。我会分别将风险资产通过CPPI（债券资产、风险资产）组合的形式，尽量提高组合夏普比，希望让风险资产变得 “有效”，同时保留部分该风险资产自身的波动属性。然后，在构建 CPPI 组合基础上，构建风险平价组合。这种策略是基于风险的决策，不需要预测风险资产收益，或具有很好的鲁棒性，对偏低波定位的产品而言比较适用。

　　总结来讲，于我而言，资产的定价和投资管理从一门依赖于精准预测的技术，进化成一门侧重于系统化风险管理和过程控制的科学。这也意味着，我的投资流程要从被动跟随基准的“资产收集”模式，升级为主动驾驭风险的“财富引擎”构建模式，在我看来，这可能是通往长期投资成功的一条更具鲁棒性的路径。

　　杨光我认为新的多资产定价是一个三维一体的投资框架，围绕“科技进步、新质生产力、人群共识”为核心的新范式。

　　首先，非线性的科技进步。颠覆性的技术进步带来价值的重构，定价逻辑从“盈利现值”转向“期权价值”。市场为可能的远期价值爆发赋予极高的估值溢价，研发强度、专利质量与技术迭代速度取代传统的市盈率（P/E），成为更核心的估值指标。

　　其次，新质生产力带来的全要素生产力定价体现。新质生产力是科技进步在产业与经济层面的物化，表现为高科技、高效能、高质量。它核心反映了生产要素创新性配置和产业升级的能力。资产定价需评估经济体或企业提升全要素生产率、占据全球价值链高端位置的能力。

　　最后，叙事经济学下的共识放大器。在社交媒体的催化下，代际更替所带来的价值观念变迁，会形成强大的投资偏好与叙事潮流（Narrative-driven Investing）。共识本身成为一种稀缺资源，能够快速为资产提供流动性、关注度与品牌价值。共识的凝聚与消散，成为资产价格，特别是成长型资产短期波动的重要驱动力，甚至在一定阶段内主导定价。

　　朱昂：在投资流程上，你很重视纪律化和系统化，能否也谈谈投资流程上是怎么来做的，如何进行系统化的切割？

　　杨光为了实现投资流程中的纪律化和系统化，我把全流程做了拆解，分为投前、投中、投后三个独立的阶段，再对每一个阶段进行模块化切割。每一个模块都有自身的目标、规则、以及能使用的工具。基金经理对不同的模块负责，形成规则化的驱动。整体体系是可追溯、可迭代的，并且减少人为的主观干预。这里面会有几个关键原则：

　　2）标准和规则是可量化和可验证的。比如说估值高低，必须有明确的量化定义；

　　3）流程必须是闭环的，前一个模块输出必然是后一个模块的输入，形成完整的逻辑链条。

　　投前阶段，一方面需要确定大类资产长期配置价值的合理性并分配战略基准的权重，叠加月度再平衡的方式。另一方面要构建核心资产池，我们每月会把不符合标准的资产自动调出，新增标的则需要大类资产配置小组多名以上的成员通过。

　　投中阶段，主要就是构建组合，交易执行无偏差，将投前决策转化为实际仓位，避免人为的情绪化操作。风险平价模型在数学处理上有凸性的问题，一旦资产类别超过一定个数，就会造成高夏普比资产被低配的问题，我们完全用嵌入模型的规则来解决。

　　投后阶段，主要是风险监控，坚持每日做复盘，让整个流程可以迭代。风控端是多维度动态监控，我会实时跟踪组合中标的的表现，例如不同产品面临不一样的最大回撤约束，达到设定阀值时，我会做纪律性减仓。

　　杨光首先，我对产品的定位是追求升级版的理财替代。目前国内债券品种的的收益较低，偏低波定位的产品需要加入多元资产来力争提升收益率同时对冲风险，也就是说努力去获得对冲后非系统性风险后的资产Beta收益。这个多元配置产品主要投资A股、美股、黄金、债券四大类资产的相关基金，彼此之间的相关性很低。

　　我做了一个统计，2005年到2025年8月31日期间，这四大类资产全部下跌的月份只有4次，出现概率为1.61%。而这四大类资产全部上涨的月份是40次，概率为16.13%。单一投资A股或债券，月度收益率为负的概率超过35%。通过A股+债券的组合，月度收益率为负的概率降低到9.68%。通过A股+债券+黄金，月度收益率为负的概率为4.44%。通过这个统计看到，低相关性的多资产分散，或能大幅降低月度收益率亏损的概率。（过往表现不代表未来，存在收益波动风险，甚至可能产生亏损，投资需谨慎）

　　其次，在产品的投资策略上，本质上是使用两阶段的模型：CPPI技术+风险预算模型。其实CPPI是一种偏趋势的策略，但因为有严格的纪律约束，所以也很像看涨期权，也就是说承担有限的损失但收益弹性可能较大，可以得到更好的夏普比，但同时它也是偏追涨杀跌的一种动量策略。比如说股票涨了，可承受的最高损失限额多了，策略会对股票加仓；反之，股票跌了，就会减仓。通过测算，长期跑下来，这种策略基本上能够实现和股票一样的收益的表现，但波动更强，或者波动一样的时候，收益可能会更高。所以从本质上看，主要是为了获取更好的风险调整后收益。

　　第三，从投资者的持有体验上，我希望为任意时点购买产品的投资者，都保持较高的持有胜率。

　　杨光我会更关注ETF。一方面，我的方法论更偏向于投资定位鲜明和风格不漂移的工具型产品，主要投资标的都可以通过配置ETF来达成；另一方面，ETF的费率较低，对低波策略会更加友好；另外，ETF的交易相较于场外基金而言也更加便利，对尾部风险的控制会更高效。

　　朱昂：从定性的角度看，你认为大类资产配置进入了新的投资范式，各类资产的中长期观点是怎么样的？

　　杨光我认为大类资产配置需要进行全新的审视与策略映射。A股、美股、黄金等资产的长期逻辑在发生变化。

　　A股市场，是新质生产力的主战场与估值重估之地。旧逻辑是，A股市场表现与宏观经济周期、尤其是房地产周期高度相关。新映射是，A股市场可能正在经历深刻的估值体系重构。资金正持续从传统周期性行业流向符合国家战略导向的“新质生产力”领域，如高端制造、新能源、人工智能、生物医药等。定价核心在于技术自主可控程度、产业链链主地位及全球竞争力。国内投资者对“国产替代”、“专精特新”的强烈共识，为相关板块提供了持续的估值支撑与风险偏好溢价。

　　美股市场，是全球科技创新的集中定价器。旧逻辑是，美股由消费和金融行业主导，受美联储利率政策深度影响。新映射是，美股中的科技巨头，已成为全球科技进步的“价值锚”。其估值不仅反映现有业务的现金流，更包含了其作为AI、云计算等未来基础设施的“平台价值”期权。美国企业在全球范围内定义和引领新质生产力的能力，是其享有全球资本长期配置的关键。全球投资者对科技龙头“赢家通吃”网络效应的共识，构成了其高估值的基石。

　　黄金，是从通胀对冲到“去中心化”避险共识的载体。旧逻辑是，黄金抗通胀、地缘避险，与实际利率负相关。新映射是，黄金的金融属性正在被重新定义。全球央行的持续增持行为，以及投资者对地缘政治风险和金融体系尾部风险的对冲需求，共同强化了黄金作为“超主权”终极避险资产的共识，其价格驱动因素变得更为复杂多元。

　　杨光人生是一场体验，我活在当下，努力体验生命中有意识以来的每个时刻。我不是一个在二维层面相信“1+1=2”的性格，我相信生命的无限潜能会激发强大的能量，也相信真善美是一种绝对的存在，因此重要的时刻就是活着的所有时刻，所有悲喜体验、所有所谓的转折点只是时间的叙事。

　　杨光专户投资的四年给了我很大的历练，打磨了我强大的抗压能力，也让我辩证地思考了投资中的诸多问题。相比于专户，公募产品需要面对更庞大的投资者群体，而你无法聆听每一位投资者的详细需求，我们要通过产品的定位以及客户的画像，去制定战略层面的资产配置策略。

　　我认为公募产品的基金经理更需要在产品投前、投中和投后的管理中进行标准化运作，才能使产品的风险收益特征更加科学化、系统化地适配客户群体的风险偏好，

　　从心态上来讲，没有特别的变化。对待专户和公募的投资者都是一样的，我的初心始终不变——就是单纯和执着地为投资者负责，这也是基金经理应该具备的基础素质，进一步讲也是作为专业投资人员的最终价值体现，我相信我的每一位同事和同行也都是如此。

　　杨光我认为好的投资方法不是追逐短期热点，而是构建一个能够不断迭代知识认知、并且能自我进化、经受时间考验的体系。在这个体系中，以前沿的视角去做定性分析是架构的基础，量化工具是实现投资目标的科学途径，而对投资者负责的初心，则是这个体系的核心算法。

　　每一次的数据分析，每一次的模型优化，每一次的配置调整，都是在理智（科学化落地）与感性（战略认知）的边缘（有效前沿）寻找那个更优解的过程。这是我对专业投资的理解，也是对每一位信任我的投资者最真诚的回报。

　　杨光这是一个从表象研究到内在刻画的转变过程。资产定价正在从一门基于历史数据的“金融工程学”，演变为一门洞察技术趋势、产业变革与人类集体行为的“未来学”。我相信“不相信”，无论是自己对资产定价的认知还是传统的普世认知，都应时时去提问和反思。站在这样一个时代的开端，不断见证“不可能”变为“可能”，进行前沿讨论，敢于质疑，勇于认错，善于辩证思维和调整，或许是一种更加科学和正确的研究态度，也能使投资体系在新纪元中有更大的概率，力争在新的范式革命下为投资者创造持续稳定的价值回报。

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