貝萊德基金王曉京：股債雙「+」的量化投資

導讀：當十年期國債收益率進入「1」時代后，意味着傳統的銀行理財收益率已經無法滿足大眾的投資目標，越來越多人開始尋找理財替代的產品。其中，一個比較主要的品類就是債券打底+股票增厚的二級債基。

但是，股票權益並不是一個每一年度都一定能實現正收益的資產。以滬深300指數為例，2021到2023出現了連續三年的負收益。如果只是簡單的權益倉位暴露，在這些年份帶來的效果不但無法增厚收益，還會拖累產品淨值。甚至不少二級債基在權益的小年，也出現了年度淨值的虧損。

我們進一步把二級債基用户的投資目標拆解：1）收益端保值的需要遠大於增值，希望年度層面有絕對收益；2）回撤和波動的容忍度較低，不希望承擔太高的風險。這樣的投資目標，既有一定的回報要求，也不出現太大波動，如何滿足這樣的目標呢？

貝萊德基金的量化及多資產投資總監王曉京也一直在思考這個問題，他有着多資產投資+理財子產品設計的獨特背景，不僅理解資產端的特徵，也懂得負債端的用户需求。

王曉京發現，二級債基的投資不能完全依賴權益資產，而是要實現多元化的收益來源：股票權益，債券，資產配置等環節都要做到收益的「+」。目前正在發行由王曉京參與管理的貝萊德富元添益債券基金，就是一個用量化的方式做收益「+」的產品。通過對債券和股票分別形成獨立的收益和風控模型，力求帶來多環節的收益增厚。當債券的靜態收益率下行后，王曉京管理的貝萊德富元添益債券或許會成為投資者更好的選擇。

同時理解資產端和負債端的基金經理

王曉京是帶着貝萊德「烙印」成長起來的基金經理。他本科畢業於清華大學的電子信息工程系，之后去了英國讀電子工程相關專業的碩士和博士。博士畢業后，王曉京短暫做了半年投資銀行，於2010年9月加入貝萊德的倫敦辦公室，主要做ETF和指數的研究。

2015年，王曉京進入貝萊德的多資產投資團隊，期間管理過英國的公募基金、歐洲亞洲客户的專户產品，以及給包括主權基金在內的大型機構投資者提供多資產的解決方案。他所在的貝萊德多資產投資團隊，管理着上萬億美元的資產規模。在這段經歷中，形成了王曉京對多資產輪動的理解。

2021年12月回國之后，王曉京先在貝萊德建信理財，負責養老產品的設計。這段經歷，也讓王曉京對用户的理財需求有了更直接的感知。7個月后，王曉京加入貝萊德基金，負責多資產及量化投資，並於2024年開始管理貝萊德滬深300指數增強、貝萊德中證A500指數增強基金。

獨特的職業路徑，讓王曉京成為業內少數同時理解資產端特徵和負債端需求的基金經理。他的足跡中，既有貝萊德倫敦的全球多資產團隊，也有國內的合資銀行理財子，還有指數增強的量化投資。

在貝萊德建信理財子做產品設計的時候，王曉京發現全球成熟的多資產策略在國內並不常見。多資產策略在貝萊德內部承載了很大的規模體量，而且能夠進一步細化為保守型的多策略產品。

伴隨着家庭財富積累到一定的體量，負債端的需求也在發生變化。追求穩健收益逐漸成為越來越多投資者的目標。他們希望能夠找到一款基金產品，不僅能提供一定的收益，而且還能把回撤控制好。

如何控制回撤、如何在各類資產中找到收益、如何形成一套量化的穩健收益投資流程，這些正是在海外工作十年以上的王曉京所擅長的。通過把海外成熟的量化模型進行本土化改造，王曉京給風險偏好相對較低的投資者帶來了一種新的解決方案。

不一樣的資產輪動模型

量化投資的核心是，尋找規律，制定規則，然后不斷重複優化。在貝萊德倫敦辦公室的時候，王曉京的主要工作就是對底層信號的研究，理解不同信號在什麼樣的環境下能發揮作用，從而找到投資中的一些規律。通過把這些信號納入到量化模型，形成一整套規則化的投資。

早在10年前，王曉京就開始做全球多因子和新興市場的輪動，之后在2020年又和貝萊德香港團隊共同合作，搭建了對針對中國資產行之有效的量化模型。回到上海加入貝萊德基金后，王曉京對這套模型做了本土化的改良，使得模型的底層代碼都是基於中國市場的投資規律。

模型的優勢在於數據廣度。王曉京的這套量化投資模型，涵蓋權益和固收中的多個細分資產。通過捕捉豐富的投資信號，實現收益來源的多元化。同時，由於投資者行為相對一致，王曉京此前的海外工作經驗，也能在一些底層的量化框架上得到借鑑。

具體在貝萊德富元添益這隻二級債基的輪動上，王曉京會分為幾個部分：

首先，是對股票和債券資產分別建模。王曉京根據國內股票和債券不同的風險收益特徵，進行了獨立的建模。雖然股票和債券的波動，都和國內經濟的基本面、投資者行為、流動性等指標相關，但每一個大類資產的驅動因素不同，形成的子策略也不一樣。獨立建模能夠形成更廣泛的量化信號覆蓋，並且子策略之間的相關性也不高。

其次，是股票層面的行業輪動。權益資產對於收益的增厚並非簡單放大權益倉位，還是需要對有效倉位的暴露。A股市場有很強的行業輪動周期，把權益倉位暴露在適配當下環境的多個行業中，就能帶來收益增厚。反之，如果權益倉位暴露在不適合的行業，倉位越高對組合的相對拖累就越大。

行業輪動使用量化信號驅動，A股市場常用的信號類別可以劃分爲成長、價值、動量三大類，每一大類都有階段性有效的時候。風險偏好提升時候，成長和動量表現更好，風險偏好下降時，價值風格有顯著超額。王曉京通過科學的輪動模型，幫助他捕捉不同階段下的投資機會。比如説在去年9/24之前，他管理的實盤組合以價值驅動的股票為主，到市場起來后，逐步轉向更加均衡。

對模型形成打分影響的，既有日度的動量和交易數據等，也有周度和月度的微觀和宏觀數據變化。多維度的模型數據來源，構成了數據頻次的高頻和中低頻結合，數據方向中的量價和基本面結合的框架。

第三，是債券資產的內部輪動。當整個債券收益率下行之后，過去固收市場那種大開大合的機會大概率不會再出現，也使得債券投資更需要做好精細化的交易。王曉京會根據模型的反饋拉長或者縮短久期，以及久期和信用利差之間的相對價值。債券投資相比權益資產有更明顯的「鍾擺效應」，通過量化模型的方式，能更精準客觀把握債券資產的均值迴歸。而且，也不需要用風險更高的信用下沉方式去獲取收益。

比如説，通過研究量化模型的信號發現，春節前國債收益率快速下行隱含了對央行降準降息的「搶跑」。長端利率曲線呈現的相對價值並不高。這時候就可以通過對組合的久期調整，去規避一些風險獲得一些超額收益。

最后，是戰術資產配置的動態調整。我們訪談過好幾位優秀的絕對收益風格基金經理，他們都提到A股市場要獲得持續的絕對回報，需要做一定的低頻擇時。無論是短期快速下跌后的加倉，還是快速上漲后的減倉，拉長時間看能取得一定成效。比如説，2024年2月流動性危機后，上證指數就再也沒有創出新低。2024年10月8日許多股票漲停開盤后，上漲指數也出現了持續幾個月的盤整。

10月8日的時候，王曉京的模型就發出了減倉信號，敏鋭捕捉到了市場的階段性高點。雖然當時市場的情緒很高，但多資產模型觀察到了市場情緒和宏觀經濟數據的背離，意味着未來幾個月市場大概率會有所調整。階段性的戰術資產配置調整，也能提供收益層面的增厚。

通過在股票、債券、資產配置三個層面「+」收益的方式，使得組合收益來源充分的分散。

用成熟的模型管理風險

除了收益層面的增厚，二級債基投資者也要求產品能控制波動。如果產品波動過大，擊穿了預設的最大回撤線，會給持有人帶來不好的體驗。

那麼王曉京又是如何控制產品組合波動的呢？強大的模型依然是關鍵。

首先，在貝萊德基金的量化投資中，有專門的波動率控制和回撤控制的模塊化設定，通過一個組合優化器的方式，對整個組合的風險敞口進行控制，而不是單獨把股票和固收部分切割開。

舉個例子，2024年1月的時候A股出現了一輪迅速下跌，股票作為單一資產有比較大的調整。但是這時候，王曉京的模擬實盤組合中還有30年國債做對衝，使得產品整體的回撤併不大。當2024年10月9日看到組合波動率達到4%以上的時候，王曉京決定把股票倉位降低。

王曉京提到，雖然大部分時候股票和債券之間呈現「蹺蹺板效應」，但也會有股債雙殺的情況出現。比如説2024年8月的時候，股票和長債都出現了回調。這時候，就特別需要組合層面的風控模型，在特定時間把整個風控敞口降低。

其次，王曉京發現波動率模型在全球市場的差異不大，意味着海外成熟的模型在A股市場同樣有比較好的效果。以A股市場為例，雖然A股牛短熊長，但是波動率也是日度相關的。前一天的高波動，第二天大概率也是高波動。況且，波動率並非需要完全規避，有時候快速向上波動的時候，也可以暫時拿一段時間。有時候市場底部波動率特別低的時候，又應該增加風險敞口。

模型對風控的接管，相比人為判斷能夠形成兩個方面的優勢：

1）對市場和組合波動率更好的監控，模型能覆蓋多個子策略和資產，發揮廣度的優勢；

2）對回撤控制的交易性執行，一旦達到波動率或回撤的止損線，就會堅決執行，避免人為情緒帶來的影響。

通過貝萊德成熟的波動率模型，加上對中國本土市場的改良，能夠更好的指導止盈和止損，力爭達到用較低迴撤獲得較高收益的目標。

把海外先進模型賦能中國市場

如何把海外資管巨頭的優勢，賦能到中國本土市場的投資，是一個被大家廣泛討論的問題。

如果完全按照海外的方式和團隊做投資，可能無法適應中國本土市場的特點。無論是發行制度、交易制度、還是投資者結構，中國市場都和海外成熟市場有一定差異。另一方面，如果過於本土化管理，又失去了海外資管巨頭的優勢，而且也無法提供和本土資管公司差異化的產品。

熟悉海外量化策略以及中國市場環境人才的到來，幫助貝萊德基金把海外成熟模型形成了針對中國本土市場的優化。王曉京成長於貝萊德倫敦的多資產團隊，對於成熟的海外量化模型有深刻的理解，同時又懂得中國本土市場的特徵和用户需求。

在好幾次訪談中，王曉京都提到「相信模型，不要做無謂的人為修改。」量化模型背后，不僅是貝萊德多資產投資團隊上百位投研人員的智慧結晶，而且也是王曉京本人中國市場規律的認知。通過量化模型，王曉京把歷史有效的信號和經驗做了沉澱。比如説，當市場因為情緒出現高波動的時候，模型能規避人性的弱點，甚至利用這些弱點。

此次王曉京管理的貝萊德富元添益，正是把貝萊德的海外模型賦能到中國市場，提供了獨特的股債雙「+」。

量化是當下時代的投資方舟

幾年前我曾經通過郵件的方式，和量化投資鼻祖愛德華·索普做了一次文字訪談。他是唯一同時戰勝賭場和市場的數學教授，分別出版了《戰勝賭場的人》和《戰勝一切市場的人》兩本書。當時我問索普先生：如何看待今后的量化投資？索普先生認為，電腦算力的提高，未來人工智能的出現，以及大數據會變得更為重要。

今天，我們看到索普先生提到的算力進步和人工智能已經成爲了現實。況且，由於中國有着更先進的數字化基礎設施，在某些方面能比海外市場提供更豐富的數據。這也讓量化投資變得更具競爭力。

無論是主動投資還是量化投資，都是通過可重複的投資動作，利用市場長期存在的規則，實現可復刻的超額收益，兩者殊途同歸。

在今天充滿不確定的宏觀環境下，構建一個強大的系統比任何時候都重要。通過系統的穩定輸出，能夠更好幫助投資者穿越資產波動的周期，實現穩健收益的目標。

基金有風險，投資需謹慎。