联海资产徐远：宏观大胆猜想，量化小心验证！

七禾网注：嘉宾回答仅代表其本人观点，不代表七禾网的观点及推荐。金融投资风险丛生，愿七禾网用户理性谨慎。

徐远：英国牛津大学金融经济学硕士、荷兰商学院博士；曾任中金公司自营部门量化策略研究员，负责多资产量化策略的研发。2021年加入联海资产，负责宏观量化模型的搭建与研发工作。自主开发了基于自研宏观情景概率模型的全天候资产配置策略，形成联海特色的、适应中国大类资产的“系统性宏观策略”框架和投资策略体系。

核心观点：

我们的多策略条线包括主观权益、主观宏观、量化技术面选股、量化基本面选股、量化宏观全天候配置、期权及衍生品策略、股票T+0策略、CTA中频策略、CTA高频策略、固收策略等，共计10个独立细分产品组。

我们对宏观经济有两点基本判断：1）宏观在短期内高度不确定、难以预测；2）宏观规律在长期内可循、可靠。

贝塔就像种田，阿尔法就像狩猎。

阿尔法的设计思想可概括为一个词：“正交化”，即低相关、多条腿走路。

主观像刺猬，量化像狐狸。

量化与宏观的融合，我们的思路很简单：宏观大胆猜想，量化小心验证，最终不以立场决定模型，而是以结果为导向开展合作研发。

我们在策略设计上始终秉持一个简单哲学：坚持全面深化策略的“正交性”，而高度正交化的前提，是策略逻辑的丰富完整。

我们开发纯量化宏观配置模型，并非认为量化优于主观，也不代表模型能预测一切，而是因为这是经历史验证的基本盘。

我们认为当前AI领域泡沫存在的概率约为80%，但距离泡沫破灭仍有一定空间。精准判断顶部难度极大，具有偶然性，但“不赚最后一个铜板”的理念值得参考。

七禾网1、徐先生您好，感谢您在百忙之中接受七禾网与东航金融的联合对话！首先，请您先简单介绍一下公司情况。

徐远：非常感谢您的采访邀请。联海资产成立于2016年4月，定位于宏观与量化相结合，多资产、多策略的综合型私募基金管理公司。董事长张鹏总为沃顿商学院统计学博士，曾任职瑞士信贷Prop-trading部门，是最早接触系统化全球宏观交易策略的华人之一。

七禾网2、联海资产当前管理规模约50亿，仅今年规模增长近10亿，这一增长态势背后的核心驱动因素是什么？

徐远：从联海去年管理规模增量上看，主要来自于宏观多策略线条。

一方面，得益于类似桥水这样的海内外宏观机构以稳定出色的业绩，完成了“系统化宏观多策略”在中国的投资者教育和市场开辟，市场对宏观策略的接受度在明显提升。

另一方面，打铁还需自身硬，这也与我们稳健而不失特点的量化配置体系和多策略配置体系有很大关系；很多客户都具备非常专业的背景和全球投资视野，在比较了国内外众多宏观策略后，仍对我们策略的稳健度和差异性给予不错评价，这是对我们集体智慧和工作成果的最高回报。

七禾网3、联海资产构建了多资产、多策略的投资体系，能否详细介绍一下？

徐远：联海的宏观多策略体系经历过三个阶段的发展和进化。

第一个阶段，是传统风险理念下的多资产配置；这个思想可以概述为“不把鸡蛋放在一个篮子里”，期望通过资产层面的分散，实现风险上的分散。诚然，资产的尾部风险爆发时间具有低相关性，但极端市场情景，如金融危机、流动性危机、地缘政治危机等难以预知的情形，都会打乱风险分散的计划，把所有篮子里的鸡蛋都打翻。

第二个阶段，联海资产基于以上认知，迭代了具有中国特色的量化宏观策略；经济的运行，无外乎“无形之手”和“有形之手”的相互作用，即经济内生规律和政策干预的相互影响与博弈。我们将抽象的经济状态和政策态度，投射到统计概率中，从现实、规律和预期三个维度针对中国市场进行量化建模，形成了一套生存能力更强、更适合中国国情的量化宏观投资体系。

第三个阶段，我们将视野从宏观策略拓展到更广阔的投资光谱，从单策略存活进化为多策略体系的“正交化”共生。如果说宏观配置是“农耕”，那阿尔法就如同“狩猎”：农耕的收益更稳定，但惧怕极端自然灾害；狩猎是高风险高回报的零和博弈。作为单独的农夫或猎人，没有绝对的生存把握，但作为有社会组织的集体，其生命力会十分顽强。联海的宏观多策略体系，在逻辑上追求“正交化”，即低相关的多源收益：我们的策略体系中，既有提供稳定性长期收益的“贝塔”，就像袁隆平、褚时健一样，在配置的田野上改良品种，抵御极端市场情景；同时，体系中还有百家争鸣的“阿尔法”，如同各行各业的状元，以独特的生存智慧，为多策略产品贡献差异化收益和稳定性保障。

钱学森用数学方式证明，落后的子系统可通过合理设计，组成优秀的母系统；若子系统先进且母系统设计优良，叠加后的效果更是不可估量。联海资产的宏观多策略产品线，正是这样一套母系统与子系统结合的产物。不夸张地说，它凝聚了我们所有人的智慧与诚意。

七禾网4、近年来宏观策略成为私募行业布局热点，大量机构纷纷入局，联海资产的宏观策略与行业同类机构相比有哪些差异化优势？

徐远：如果说当前市场上大多数宏观多策略机构是“半路出家”，联海则称得上是“科班出身”。目前国内知名的宏观对冲管理人，背景可归纳为CTA背景、固收背景、主观股票背景和主观宏观背景；联海是其中少有的具备全球视野，从创立之初便定位于系统宏观对冲策略的管理人。

联海资产董事长张鹏，是最早一批在华尔街从事系统化全球市场自营交易的华人交易员，也见证了量化股票策略在中国从小众走向主流的历程。他在国内创办的第一家私募信弘天禾，恰好赶上这一时代浪潮，成长为知名的百亿量化机构。与此同时，张鹏看到系统化宏观对冲策略在中国市场的蓝海机遇，因此在创立联海资产之初，便确立了宏观多资产的公司定位，并在多资产业务线上持续布局：我们的多策略条线包括主观权益、主观宏观、量化技术面选股、量化基本面选股、量化宏观全天候配置、期权及衍生品策略、股票T+0策略、CTA中频策略、CTA高频策略、固收策略等，共计10个独立细分产品组。这种全资产、全策略的覆盖度，在国内同等体量私募中极为少见，也彰显了我们布局宏观多策略的决心与投入。

目前，公司的战略目标分为三个层次：第一层是单策略赛道，每个独立投资经理力争在各自赛道做到“精品化”，即每个产品都“能打”；第二层是产品层面，挖掘具有创新性和互补性的组合模式，例如固收+期权、量化选股+T+0套利等组合；第三层是公司旗舰产品层面，即我们主推的宏观产品线，它汇聚各条投资产品线的精华，结合宏观量化模型的体系优势，为投资者提供优质的宏观投资体验。

七禾网5、公司自主研发的宏观情景概率模型是策略核心支撑，其底层研发思路是什么？

徐远：投资挣的是认知的钱，在讨论模型之前，不妨先说说我们对宏观投资的基本认知。

第一是“知彼”，我们对宏观经济有两点基本判断：

1）宏观在短期内高度不确定、难以预测；

2）宏观规律在长期内可循、可靠。

第二是“知己”，我们对自身也有两点清醒认知：

1）我们并不比市场更聪明或掌握更多信息，正如苏格拉底所说，“我唯一知道的，就是我一无所知”；

2）正如查理•芒格所言，我们可通过构建系统，规避投资中的愚蠢决策。

知己知彼后，面对“天意高难问”的市场和渺小无知的自己，我们萌生了一个想法：建立一套尽可能客观、科学、可量化的宏观投资系统，在不确定性中寻找确定性机会，这便是联海宏观情景概率模型的诞生初衷。

七禾网6、什么是宏观情景概率模型？

徐远：简单来说，它是一种系统化描述宏观情景的量化工具，具备以下三个特性：

第一，叙事多线性。传统宏观分析偏向单一路径叙事：无论是首席经济学家、行业大V还是政策分析人士，都倾向于宏大叙事，但逻辑链条过长、假设过多时，投资体系会缺乏鲁棒性，变得十分脆弱。我们的模型以概率为桥梁，联结多路径宏观叙事，能相对客观地反映各维度宏观发展趋势及边际变化。

第二，逻辑多元性。市场并非铁板一块，而是多空逻辑的博弈场，看似矛盾的多空逻辑共同参与资产定价。概率模型在时序上可兼容各条叙事线，在截面上能反映多条定价逻辑，并通过数据边际变化更新多元逻辑的演绎。

第三，视角先验性。传统宏观分析擅长“回头看”，却弱于“往前看”，只因历史经验具有后验性，事后复盘总能一目了然，身处当下却迷雾重重。我们的模型始终站在先验视角理解市场，与市场共同成长进化。

七禾网7、在宏观策略中，贝塔（Beta）收益的捕捉与阿尔法（Alpha）收益的挖掘缺一不可，联海资产是如何设计策略框架，实现两者的高效结合与动态平衡的？

徐远：我经常和投资者打比方：贝塔就像种田，阿尔法就像狩猎。

贝塔的长期收益源于广义流动性的扩散，如同水源滋养所有农作物，但贝塔的缺陷也很明显——种田靠天吃饭，贝塔亦是如此；阿尔法的本质是零和博弈，遵循“弱肉强食”的法则。就像每个猎人都有独门绝技，阿尔法策略也面临激烈竞争与收益衰减的问题。

贝塔的设计思想可概括为三点：

1）多源性：构建多源收益逻辑的策略体系，既有左侧趋势预判，也有右侧趋势跟随；既涵盖基本面慢变量，也反映技术面快变量；既坚守宏观判断，也兼顾微观交易；既尊重现实与经济学规律，也理解顺应市场预期变化。

2）鲁棒性：经济缺乏可预测性，量化虽有逻辑框架，但两者独立逻辑下的配置体系均会面临“凛冬时刻”。我们以经济分析弥补量化的逻辑缺失，用量化验证经济学的市场适配性，培育“抗旱耐涝”的策略品种。

3）反脆弱性：天有不测风云，我们对市场常怀敬畏之心。针对极端且不可预测的“黑天鹅”尾部风险，我们开展了充分的专题研究，设计了针对性的尾部保护策略，确保极端场景下策略的生存能力。

阿尔法的设计思想可概括为一个词：“正交化”，即低相关、多条腿走路。具体来说，我们希望阿尔法具备以下特点：

1）逻辑低相关：例如，主观与量化天然倾向低相关，前者注重逻辑分析深度，后者侧重概率统计规律；再如，仅做日内波段不持仓隔夜的策略，与大波段策略的收益来源自然低相关。

2）数据低相关：在低相关逻辑基础上，我们通过量化风控方式，对数据进行精细化的宏观风险敞口分析，监控策略实盘中的风格漂移与风险偏离程度，在组合层面管控风险。

总之，我们将贝塔与阿尔法作为整体设计，核心目标是丰富策略收益多源性、提升框架外推鲁棒性、增强整体体系反脆弱性。