汇添富基金夏正安：他山之石鉴前路，主动管理进化之浅见

作为从研究员成长起来的基金经理，过去10年始终深耕行业与公司研究，探寻产业周期与成长规律。然而，对中国资产管理行业本身的研究洞察却显得目不见睫。从业10年间，亲历2015年市场热潮、2018年下跌、2019-2021年白马蓝筹行情、2022-2024年深度调整、去年924行情及2025年科技行情，市场起伏间，中国资产管理行业究竟发生了怎样的变革？

要解答这一问题，不妨先将视野转向全球最发达的金融市场——美国，从华尔街的发展历程中寻找借鉴。

华尔街近400年的历史跌宕起伏，前200年处于“草莽时代”，涌现出Jacob Little等投机客、Vanderbilt与Daniel Drew的资本对决、Jesse Livermore等操盘手先驱。直至美国大萧条后，市场才迈入现代阶段：1934年“证券分析之父”Benjamin Graham出版《证券分析》，奠定基本面研究范式；此后半个多世纪，以共同基金为代表的机构投资者崛起，“漂亮50”（nifty fifty）应运而生，Peter Lynch管理的麦哲伦基金（1977-1990）以29%年化收益、1800万美元至140亿美元规模的跨越，成为成长股投资标杆。

不过，主动投资蓬勃发展的同时，两股新力量悄然生长。1965年，Paul Samuelson（1970年诺贝尔经济学家得主）以数学模型证明“市场价格反映信息”的内在逻辑，指出主动交易难以“战胜市场”；同年Eugene Fama（2013年诺贝尔经济学家得主）在论文《股票市场价格行为》中探讨市场效率，1970年正式确立有效市场假说（EMH）。依托这一理论，John C. Bogle（Vanguard创始人）1975年推出首只面向公众的指数基金，开启被动投资时代（2023年美股被动基金规模首超主动基金）。

与此同时，认知心理学家Daniel Kahneman（2002年诺贝尔经济学家得主）与Amos Tversky于1971-1979年提出“前景理论”，系统研究“认知偏差”，解释了过度交易、小盘股跑赢大盘、市场泡沫等“异象”的根源。在此基础上，量化投资登上舞台，James Simons创立的文艺复兴科技尤为典型，其大奖章基金（1988-2018）扣除费用后年化收益达39.1%，Simons也被誉为“量化投资之父”。

至此，美股市场主动、被动、量化三大核心策略成型，但境遇迥异：被动投资规模稳步扩大，量化投资快速发展，而历史最久的主动投资却面临“难以跑赢市场”的挑战。对此，全球头部资管公司积极变革：Capital Group采用多基金经理分仓模式，旗下前五大主动权益基金各配备8-13位基金经理，降低波动与回撤；Vanguard则通过多管理人模式分散策略，如Growth and Income Fund由D.E.Shaw（量化）、Los Angeles Capital（量化）、Wellington（基本面）三家机构共同管理。策略层面，美国主动基金愈发注重定性与定量结合，以量化风控规避偏离，标准化选股流程，剥离“赌风格”影响，通过风险调整后收益体现主动能力。产品宣传也转向“以产品为主、管理人为辅”，如Capital Group将主动权益基金分为Growth、Growth & Income、Income三大系列，清晰匹配投资者需求。最终，主动、被动、量化三大策略形成均衡态势，成为美股市场成熟的基石。

视线拉回中国，自1990年上交所成立以来，35年的资本市场发展犹如开启了“4倍速”演进：既经历过草莽时代，也见证了机构投资者主导的价值投资萌芽，更迎来过白马蓝筹行情中的公募权益扩张，如今同样面临主动管理的挑战。站在当下回望，中国股票市场主动管理基金正站在进化新阶段的起点。

今年5月，证监会正式推出《推动公募基金高质量发展行动方案》，为行业吹响了进军新阶段的号角。笔者对《行动方案》印象最深刻的是，其旗帜鲜明地要求公募基金提高投资者“获得感”。何为“获得感”，通俗来讲，就是让投资者“买得明心，买得安心，买得舒心”——“明心”，要求基金产品有清晰的定位，对于市场、风格、行业等投资范畴有严格的指向，能让投资者容易理解和预期产品的风险收益特征；“安心”，要求基金产品严格执行既有策略，不漂移，投资者不用担心“货不对板”，放心持有；“舒心”，要求基金策略兼顾收益与风险，将超额收益和回撤控制同时作为策略制定的出发点，提升投资者的持有体验。

诚然，基金产品要做到让投资者“明心、安心、舒心”绝非易事，尤其是“舒心”，需要基金经理持续迭代精进自己的投资策略。笔者在长时间的学习、思考与探索后，找到了一条潜在的实现路径——Modern Portfolio Theory（现代投资组合理论）是美国经济学家Harry Markowitz（1990年诺贝尔经济学奖得主）于1952年在《金融杂志》发表的论文《资产组合的选择》中首次提出的，其核心结论是：当两个具有正alpha（超额收益）但不同beta（相关性低）的投资组合结合后，整体的alpha是两者alpha的加权平均，而组合的整体风险（波动率）会低于单个组合的加权平均，即风险调整后的收益率更高——如果一个投资组合能找到若干具备alpha、同时beta不同的策略进行组合，那么便可以用更小的风险实现更高的收益，让投资者“买得舒心”。

但对单个基金经理，做好一个策略已属不易，如何驾驭组合的多策略呢？笔者的答案是，利用AI技术撬动能力杠杆。在笔者看来，AI大模型的发展开启了人类生产力发展的全新时代，在这个时代，最核心也最稀缺的是“想法”，而“想法”的实现落地都可以交给AI，这对投资领域也同样适用。只要基金经理有自己的策略洞见，无论是基本面策略、趋势跟踪策略、因子投资策略，都可以让AI辅助完成策略的框架搭建、流程构建、细节完善、回测校验。就以因子投资为例，基金经理只要提出因子挖掘的思路，AI就可以辅助完成因子定义、因子计算、有效性分析、策略回测等一系列工作，提供完整的代码程序。这并非凭空臆想，而是笔者的亲身实践。笔者始终坚信，AI时代一定是会用AI的人淘汰不会用AI的人，而非AI淘汰人类。站在AI新时代的起点，基金经理必须躬身入局，持续进化。

或许若干年后，当我们回顾中国资产管理行业的发展历史，会将《推动公募基金高质量发展行动方案》作为一个时代的里程碑，它标志着年轻的中国资产管理行业真正走向成熟，标志着“客户利益第一”真正成为行业践行的价值准绳，标志着科学化、规则化、体系化的投资策略成为行业的主流。正如前文华尔街的历史所展现的，从草莽走向专业，从随意走向规则，从无序走向体系，这是行业发展的自然规律，而中国资产管理行业在AI大时代的旋律中，必将走出一条更精彩的进化发展之路。至于具体如何利用AI实现这一远大目标，笔者希望在今后的分享中为大家渐次展开。

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