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在金融科学技术进化的今天，“投资经理能否取代AI”的议论非常热闹，平安资源管理相信“人机舞蹈”是胜利之道。 在稳步推进科技变革的过程中，和平资源管理不断扩大业务团队与科技体系的深入融合，创造人才能力、机器能力、不断循环反复、具有和平特色的“人机一体化”投资决策体系。 本周，客户与安全老手固收投资经理张翼进行了深入的对话。
订单/贸易伙伴
久经沙场
2006年，张翼毕业于南开大学金融硕士，从天津南下到广州，加入公募基金，从固定交易员开始，经过十多年的实战训练，逐渐成长为久经沙场的老手固定投资经理，形成了自己稳定的投资风格。 她通过长期深刻识别和把握宏观经济周期变动、利率中枢要点和行业景气程度，集中精确把握大类资产和各品种驱动因子。
2016年加入平安资产管理后，张翼表示自己的投资方式更加准确，她擅长获得绝对的收益。 从性格上说，她是“一直在考虑方案b”的类型，是一直留给自己撤退的馀地的类型，“我绝对不是能把股票存入29.5%仓库的人，很少长期持有债券8年以上”。 她形容自己不是牛市型运动员，但行情低迷时常表现出色。 以她管理的债券强化战略产品为例，自2017年设立以来，其业绩在公募中长期纯债务基金中一直居前1%。 那是因为经常怀念Plan B，对风险的关心很高，张翼工作了十几年，至今从未有过亏损年份。
从进入职场第一年开始，张翼每天都做投资笔记。 张翼在投资笔记中总结过自己的投资方法:年度以配置为重点，每年初她有三个问题:今年的政策顺序，今年的经济强度，今年的大资产配置每月交易为重点，每月初她说:“市场关注的重点是什么？ 有出乎意料的差别吗？ 到了年底，张翼认为明年是财政年还是货币年，今后会使用哪种学派理论来理解宏观经济。当前两年市场强调供给方改革时，她将重温供给方着作。当市场关注潜在的金融危机时，她将重读明斯克着作。 "知识丰富后，可以看谁的理论，了解现在的要点，适应市场的发展，好好探索，适应变化. "
经常使用工具
不仅有自己的系统投资逻辑，张翼对新工具的开放心情和接受程度也非常突出。 她的自我总结是“好奇心驱动”。
去年，张翼被张翼启发，诺贝尔奖得主Myron Scholes参与了平安资产管理内的市场份额，提出了对方用实时期权价格逆算未来收益率分布的构想。 “读书时，我们知道期权价格支持Implied Volatility。 对应同一目标资产的不同选项可以反向导出变动率曲面，并模拟与何种未来收益率分布形态最接近”。 她发现这样的模型是像Eviews这样的标准工具做不到的。 “因为我和别人有相同的工具包，所以有相同的历史数据集。 无论谁进入，用同样的假设制作的模型都是一样的，对投资的指导意义相当有限。
以此为契机，让张翼反复思考定制量化模型对投资的重要意义。 她找到了平安资产管理固定收入定量分析队的负责人王志雄。 两人冲突了几次，越说越有心情。 "王志雄队在Python从协方差矩阵和分布假设开始，通过一行写作，能够正确控制整个建模过程，实现复杂模型的高度定制. "
在目前模型同事的帮助下，张翼从构建模型开始就可以参与模型假设的定义、设计模型输入框架。 她可以在市场上多年的实战中积累经验，可以用一行代码精密地实现。
王志雄团队根据自己丰富的建模经验给张翼提出建议，如果觉得某个重要指标的张翼定义处理与以前国外成熟市场机构的经验有所偏差，就与张翼进行沟通。 这种交流不仅弥补了张翼的盲点，还注意避开了其他机构踩到的洞。 当然西方的月亮不是一定的圆。 张翼认真思考并进行比较。 他说:“因为市场结构和制度存在差异，所以我们会以本地化的方式进行下去。”
定量建模的专业知识可能是舶来品，但是市场的目标资产和投资交易的参与集团在中国本土产生和成长。 双向冲突中的长度补充，这里的双向关系，除中西合壁维外，更重要的维度是基于本土特色的“人机一体化”投资决策系统的有益探讨。
互相赋予能量
由于宏观形势的变化，今年固定资产的收益率普遍较低。 张翼在调整开始前使用的基于安全垫收益的简单风险预算模型，将采用与公司的模型同事冲突的“风险价格模型”。
在使用该模式时，张翼除了选择传统资产外，还采用了美股、香港股、石油和黄金等资产类别。 之所以能够参与这样广泛的资产选择，建立模型投资于配置，是因为张翼长期追踪并积累了各种资产。
之后，张翼在与客户沟通的基础上，了解客户对组合风险和收益的要求，确定组合的目标风险。 风险公定价格模型根据上述顾客的定制目标，提出资产配置的提案。
算法模型的结果可能与主观感觉判断不一致。 例如，引进风格因子后，今年下半年模型突出，结果提出多配置医药板块，张翼认为医药板块的价格现在已经很高了。 此时，她不能轻易否认模型的结果，她反复思考模型的细节，理解其建议输出的经过，根据自己的经验进行更具体的调整。 比如，如果现在想把医疗板块准确地放在仓库里的话，就去选择板块内有评价力的资产。
在模型的使用中，张翼特别将自己的经验知识的理解交给模型进行验证，看各种因素对其后的市场变化是否有显着的影响。 例如，在采用宏观选择模型的情况下，她不能确定是对利率不敏感的工业增值因子还是对利率敏感的固定资产投资因子，在后续的利率预测中更有用的话，就会将这两个因子传递到系统，选择更显着的影响因子。 在模型的各种统计输出中，观察各种因素的相互作用，无疑加深了投资团队对上述宏观市场环境变化的深入理解。
融合合作
通过投资经理与示范工程师的交流、建模和应用于投资流程，张翼投资团队在实践中可以得到两个重要支持
第一，模特运用自己认可的专业逻辑和研究方法论，得出与自己主观直觉不同的结论，用她的话准备“被模特打脸”。 这样，模型可以帮助投资经理消除投资实务的偏见和感情，更准确地决策，成为更好的投资经理。
其次，投资经理可以在模型协作下定制所需的输出。 她有时候说模型对自己的组合变动率的预测很低，认为客户给的组合风险预算比这个要高很多，相应地提高风险。 换句话说，如果投资经理作出Risk On的出击决定，则模型重新输出最佳资产。 这种机器提高投资实务质量的插件也有“人机一体化”的魅力。
当然产生了模型并不意味着模型被赋予了所有的投资经理。 很多年轻的投资经理刚刚进入了自己独立的市场判断阶段。 只是让他们按照机器的指令被动地订货，不仅会引起抵抗，也无法发挥模型的作用。
如何使团队的其他年轻同事也能像张翼那样充分相信模式，积极地接受科技。 张翼与王志雄等模型专家联系，让投资经理了解模型，融入自己的思想，参与先进的开发设计，正确、易于使用模型，同时在平安资源管理技术变革中的一个创新机制也发挥了推动作用。 例如像张翼这样的债券投资团队，其背后有一个强大的中心，公司聚集了数百名模特、数据和AI专家，被称为智能中心。 在该平台上，投资经理不仅能够充分共享中心的信息、模式和服务，而且具备专业的固收模式团队合作开展工作。
从目前的效果来看，这种组织结构优化大大增强了安全资源管理技术的输出对投资实践的能力。 在转型过程中，以客户为中心，注重投资，具有多元化激励机制，科技与投资者有机合作，将严格控制结合到投资流程中，最大限度地发挥员工的积极性、严格性和创造性。 今后，张翼这样的投资经理和科学技术的相互能力的故事不断出现。
QA :张翼明年的想法
问:如何判断明年的经济基本面和宏观政策？
答:从经济的基本方面来看，明年是完成经济增长任务非常重要的一年，所以目标经济增长率基本上是相反的，要翻番需要多少经济增长率？ 为了达到这个增长率，要适应世界经济环境，我们需要什么样的宏观政策，并且发挥必要的政策力量。
展望明年，随着人口结构老龄化和贸易摩擦的不确定性，世界经济将面临效率低下、成本上升、有效需求不足的局面。 具体来说，在我国，在债务问题的制约下，单纯靠杠杆增长，移动的空间越来越小，我们需要的是“有经济效益”的需求。 这在宏观政策的选择上，决定了仅靠货币的缓和不能解决问题，明年政府购买(财政支出)的能力比2019年强的概率高。 所以，我个人判断明年财政政策需要非常积极的一年。
问:你对明年的大规模资产配置有什么看法？
答:在固收方面，特别是明年上半年，应把控制信用风险和提高静态收益作为固收资产的主要操作思路。 在增加收益方面，主要基于债券供求关系和市场一致期待，寻找交易性机会，以预期差距获得资本利益。
在权益方面，2019年权益市场持续箱体振荡，时效不如选股，同时考虑到外资加速进入，在某种程度上改变了a股的生态，特别是风格因子。 展望2020年，核心资产的概念仍然有效，核心资产的内涵可能会发生一些变化:食品饮料永远是核心资产吗？ 我们应该给持续业绩优秀的公司增加多少补贴？ 新的经济增长点出现后，能形成新的核心资产吗？ 这是我们明年第一季度必须解决的问题。
从大宗商品方面来看，从库存周期的位置和内需的强韧性来看，2020年联邦存款缓解度低于2019年，认为明年上半年工业品价格有上涨的机会，世界上发生新的地区风险的概率不可估量。 金钱作为资产魅力在下降。
