多元资产之上，拥抱多元回报流

这其实不是我第一次留意唐军，过去一段时间，我一直在看唐军在中泰资管公众号上的专栏文章。《面基》这期，更像是把那些零散的印象全部 “解压缩”，在我心里完成了那一下 “画龙点睛”。市场走牛一年多之后不做 “基金买手”，要 “配置先行”美林时钟失效之后：用货币与信用重建宏观坐标中观配置：用 “预期差” 筛战术机会微观层面：用 ETF 表达观点，用主动追求真阿尔法回报流架构师：FOF 的难而正确的进化方向

前些日子，我把《面基》播客里那期老钱对中泰资管 FOF 基金经理唐军的访谈，长达 146 分钟的音频，听了两遍。

时间点也很微妙。

2025 年，已经悄然走到了尾声。

今年，A 股是个大牛市，偏股基金指数上涨应该超过 30%，自 2024 年初 A 股见底 (双底左侧) 以来，这轮牛市已经蹒跚中走了将近两年。如果这是一个标准的 “慢牛” 固然皆大欢喜，但从更保守的角度看，如果市场在某个时点戛然而止，我也并不太意外。

是的，有这样的预期，当你开始认真问自己一个问题 ——“接下来怎么控制回撤、而不是只看多空方向”—— 你看待 FOF 和资产配置的视角就会变得不太一样。

很多 FOF，看上去是多资产，其实不过是股债金的简单组合。

而唐军确实做到了资产配置，而且是主动配置：股、债、黄金、商品，甚至油气、豆粕、日经、德国股指、可转债，乃至个股，都是他的工具箱。

更重要的是，他有一套自上而下的宏观框架、中观的行业与品种扫描体系，再加上微观层面的基金与个股选择，把自己变成了一个在风险预算约束下设计 “回报流系统” 的架构师。

在 A 股和黄金同时走牛的 2025 年，这种区分可能还不显得明显。但作为对 A 股牛市和黄金大涨，都有隐忧的 “稳健派” 基民，我更关心的不是今年赚多少，而是：下一个环境里，他这套是否能应对。

这正是那期《面基》给我的最大信息增量。

唐军给自己的定位只有短短一句话：“我们做的是配置先行的 FOF。”

曾经，传统 FOF 和基金投顾的思路，是把自己视作一个权益基金的 “基金买手”：我的工作是研究、筛选、组合优秀的基金经理和产品。于是整个流程基本是：看历史业绩、风格暴露、回撤特征、团队稳定性，最后拼出一个自己觉得不错的组合。

问题在于，只要你的起点是 “选基金”，而不是 “先有资产配置的主张”，你极容易在关键时刻，被市场趋势 “绑架”。

唐军举的那个例子，让我印象非常深 —— 站在 2021 年年初，如果你只做基金评价，不管模型多精细，基本都会选出一堆重仓 “核心资产”“消费 + 医药” 的抱团基金。因为从 2019 年往前看几年，这类基金的回报与风控确实无可挑剔。而一旦风格反转，你得到的就不是分散，而是高度同质化的踩踏。

唐军的路径是反过来的。

首先，他要有一个清晰的大类资产配置框架 —— 包括战略配置（1-2 年，甚至更长维度上，股 / 债 / 商品 / 黄金等的大方向和中枢）以及战术配置（季度乃至更短维度上的偏离与调整）。在他的产品契约下，权益类的风险资产中枢大概是 30%，而在实际运作中，唐军大约三分之二的风险预算给到战略配置，三分之一给战术配置。

对唐军而言，只有在配置框架中确定了 “我要暴露什么风险、按多大比例暴露”，下一步才是 “用哪只基金、哪个 ETF、或者干脆用个股来表达这个观点”。

这意味着，唐军管理 FOF 的思考方式，是 “在当前的货币和信用环境下，我应该多配哪类资产？” 然后再问：“在这一类资产里，用哪个工具实现我的配置最合算？”

要做真正主动的多资产配置，离不开一个宏观框架。

唐军有趣的一点，是他既不是传统意义上的 “宏观老炮”，也不是只会做因子回归的量化工程师，而是从数学系、多因子选股、行业量化配置，一路 “逆行” 回到了宏观。

他早年在券商做金融工程，后来在券商资管与保险资管做多因子选股、量化对冲。那套体系有一个天然缺陷：全市场用同一套因子选股，逻辑上并不通顺。重资产行业和轻资产行业无法放在一个规则下比较，于是他干脆自己重新给 A 股做了一套行业划分 —— 不是沿用申万一级 / 二级，而是根据资产结构、盈利周期、上下游逻辑，把一千多只股票硬是分成了 67 个行业。这是他后来谈起中观配置时口中的 “苦力活” 的起点。

之后机缘巧合，李迅雷去中泰证券，拉他去研究所一起做 “中泰时钟”—— 一个试图替代已经失效的 “美林时钟” 的资产配置框架。

美林时钟之所以曾经那么好用，是因为它依赖的是一个相对 “自由” 的经济周期：利率是价格信号，经济在复苏、过热、滞胀、衰退四个象限中规律轮回。它在 1980 到 2008 年对美股、大宗、债券的指示几乎完美。但之后，随着零利率、QE、大规模财政刺激，经济波动被强行 “抹平”，GDP 缺口和 CPI 的周期性被扭曲，美林时钟作为资产配置工具基本失灵。

这个团队最后得出的结论，用一个以 “货币与信用” 为核心的 “货币周期” 框架来做资产配置判断。结合唐军的描述，我们会发现他把传统货币金融学里 “基础货币 × 货币乘数” 的公式拆开来重新理解：在现实世界中，央行已经几乎不能再直接投放 “基础货币”，真正驱动名义经济的是 “信用扩张”—— 居民、企业、政府三个部门加杠杆的总和。降息、降准、QE 这些操作，更多影响的是 “货币环境”（流动性是否宽松），而不代表信用一定扩张。

于是，在他的框架里，有几个关键状态：

当货币宽松，但信用扩张起不来时，钱 “空转” 在金融体系里，这对利率债、黄金、比特币这类 “金融属性强” 的资产尤其有利。很多宏观分析会把 “空转” 视为对实体经济无效，而唐军反而认为，正因为没进实体，才会溢出到金融资产上。

当信用扩张起来，尤其是由居民和企业加杠杆驱动时，经济名义增速和通胀被推高，顺周期大宗商品、周期股、大盘蓝筹，这些与实体经济绑定的资产会占优。

当政府通过隐性或显性的方式猛加杠杆（比如 2013-2016 年地方政府平台和 PPP），也会在信用层面替代居民企业，支撑周期和通胀；一旦开始系统性去杠杆，又会引发长时间的通缩压力。能否观察到这些变化，正是对唐军的一大挑战。

把这套框架放回到今天，他对黄金的重仓，是一个建立在 “美元信用正在被侵蚀” 的长期判断之上。俄乌战争之后，美元资产的武器化，加上拜登时期在高利率环境下仍然大举扩赤字，使得美国国债的利息支出飙升至接近国防预算的量级；与此同时，美国居民和企业并不扩表，财政赤字成为主要信用扩张来源。这种组合从长期看，对 “美元作为全球无风险锚” 的信任是侵蚀性的。

但即便如此，他在 FOF 里给黄金的战略仓位也只有约 10%。理由很简单：按历史和情景假设，假设黄金未来某段时间最大回撤为 30%，10% 的仓意味着对组合净值的冲击约为 3 个百分点。考虑到其他资产之间的弱相关甚至负相关，整体回撤仍有望控制在 5% 的目标线之内。

唐军说，他要避免 “受迫性止损” —— 通过前置的风险预算，尽量减少自己未来被迫在低点止损的概率。

宏观框架解决的是慢变量与大方向，但唐军强调，不能用慢变量去解释快事件。真正拉开 FOF 能力差距的，是中观和微观层面的 “苦力活”。

唐军的战术配置框架，核心是 “预期差”。

一方面，他沿用早年为多因子行业配置积累的那一整套行业及品种数据库 —— 包括重新划分的 67 个行业，以及覆盖上千种细分产品的价格序列。钢铁的毛利可以用螺纹钢期货减去铁矿石、焦煤、焦炭价格推算，电解铝公司的利润可以用铝期货与氧化铝、煤炭、铝土矿价格价差刻画…… 所有这些都被写成自动扫描程序，每周更新，只要某个品种过去一段时间价差大幅扩张，而相关股票却 “无动于衷”，系统就会把它 “弹出来”。

与此同时，在行业、主题乃至具体股票层面，他会结合成交额占比、融资融券余额占比、行业内资金集中度等指标，判断市场对该方向的预期热度是在低位还是高位。再叠加卖方一致预期的盈利增速、估值水平等，构成一个简化的 “基本面 / 资金面 vs 预期” 的二维视图：

当基本面与资金面指标向好，而市场预期仍然冰点，属于 “正向预期差”，可以战术性增配。反之，则需要开始减仓或回避。

电解铝是他今年战术配置的一个典型案例。

四五月间，他的价差扫描程序提示：电解铝价格走高，而煤炭价格一路下行，氧化铝价格也不强，铝土矿成本相对平稳。考虑到很多龙头铝企煤电自备、氧化铝自给，这意味着利润空间被大幅打开。但那时市场的股价表现极为平淡，甚至卖方一致预期里给出的 2025 年盈利增速是零上下甚至小幅负值 —— 因为他们只看见 “铝价没怎么涨”，却忽略了成本端的变化。

这显然就是唐军眼中的 “正向预期差”。

结合产品二季报看，唐军直接挑了一家拥有自备电厂和完整氧化铝产业链的龙头个股，以约 2% 的仓位在 FOF 里买入，作为电解铝暴露的表达工具。随后中报业绩快报公布，该公司盈利同比增长三成多，股价一路上行，成为他今年战术层面贡献比较亮眼的一段。

值得注意的是，他并不是时时刻刻都在找 “故事股”。当他在这一层看不到足够清晰的预期差时，战术层面的仓位就会缩回到接近零，只按照宏观和长期判断维持战略配置。

把视角拉到微观，唐军因为管理的是 FOF，所以基金对其而言，本质上是表达观点的工具。

这解释了为什么他在投资工具上对 ETF 有非常高的偏好 ——ETF 的好处在于风格透明、成本低，行业、主题暴露清晰，持有成本更低。

比如在港股红利的配置上，他会拆解各只红利 ETF 的成分股，看其中银行、煤炭、航运、公用事业等行业的权重差异。如果他本身已经在别处用银行 ETF 表达了对银行板块的乐观，在选择港股红利 ETF 时，就会刻意选银行权重更低、行业更均衡的那一只，以避免 “无意中叠加同一风险”。

但他并非 “ETF 原教旨主义者”。在权益部分，他仍然会选用一些主动权益基金，只是筛选方式和传统 FOF 差别很大。

他会用 7~10 个风格因子（如大盘 / 小盘、成长 / 价值、红利、特定行业因子如科技、医药等），对每一只主动基金的历史净值序列做逐步回归，先识别出它在各类风格上的 “暴露”（贝塔），再把所有这些因子解释掉之后，看剩余的残差项在长期是否显著为正。只有在 “某些贝塔暴露明确、且残差长期为正” 的基金，才会进入他的备选池。换句话说，他要的是既有鲜明风格、又有 “真阿尔法” 的主动管理人。

更重要的是，在资产配置的层面上，风格暴露是必须被纳入整体考量的。如果某只科技风格基金在小盘与科技因子上的贝塔都非常显著，而唐军在战术上恰好看好科技和小盘，那么这只基金就能成为精准的表达工具；反之，如果他认为小盘过热，即便这只基金的阿尔法很好，也不会在这个时点大比例配置。

听完《面基》，我在想：唐军是怎样的管理风格？

似乎很难把他简单归为 “量化出身的 FOF 经理” 或者 “宏观派资产配置人”。

从 FOF 的发展角度看，他很多次提及 “回报流” 这个概念，这或许能代表他的理念 ——在复杂环境下组建 “多元回报流系统” 的架构师。

他的核心目标，是构建一个在宏观货币环境、经济周期、资金风格不断变化的背景下，尽量能维持 “互不相关的多元回报流” 的组合。这个 “回报流”，既包括资产层面的股、债、黄金、商品，也包括策略层面的趋势、反转、预期差挖掘、可转债性价比切换，乃至跨市场、跨币种的配置。

2025 年这种 “万物皆涨” 的年份，对任何一个多资产管理人而言，都是最舒服、也最容易被误判的时间点 —— 因为在这样的年份里，很多粗糙的做法看上去都不错，业绩排名并不能反映真正的功力。

我之所以愿意在这个时间点，对唐军的兴趣格外大，是因为在那 146 分钟里，我听到的不只是一个讲逻辑很顺、能把宏观讲得很精彩的投资人，而是一个在框架、纪律、工具和风险预算之间反复打磨的人。

对一个已经有一定投资经验、开始关心 “整体组合回撤而不是单只产品排名” 的持有人来说，这样的架构师，非常难得。尤其是他这套 “多元资产之上，拥抱多元回报流” 的配置思路。

至于具体收益，市场会给出答案。但在不确定性越来越大的大环境里，有这样一套框架在背后运转，本身就是一种难得的确定感。