非小号app天风资管孙永亮：数据驱动智能决策变革 量化重

　　中证报中证网讯（记者 张鹏飞）日前，天风资管组合投资总监孙永亮在接受记者采访时表示，如何在众多私募基金中挑选出优质标的，一直是FOF管理人面临的挑战，如今，量化方法甚至AI技术赋能量化投研平台，为解决这一难题提供了新的方向。

　　作为国内较早接触FOF投资的投资经理，十年来，孙永亮亲历了技术变革对FOF投资的深刻重塑：从初步引入自动化流程，到将传统FOF的定性决策转向数据驱动的动态量化分析，再到将机器学习方法引入到策略环境适应性分析。孙永亮始终站在技术前沿，其职业轨迹完整映射了国内FOF投资从人工经验主导到数据智能驱动的范式变革。

　　“FOF投资的核心在于资产配置和基金选择。”孙永亮表示，“相较于依赖基金经理经验和主观判断的传统FOF投资，量化技术通过统计和归纳历史数据规律，为资产配置提供数据支持，帮助FOF管理人更好地理解市场情绪和宏观经济环境，使得投资决策可以基于海量数据和复杂的算法模型，从而实现更加科学客观的决策。”

　　量化投研平台，是量化赋能FOF投资的重要工具，它通过数据整合与分析、基金筛选与评估、组合优化与风险管理、策略研发等核心功能，为FOF投资编织了一张“数字神经网络”。随着技术的不断进步，量化投研平台正在从单一的工具向综合的生态系统发展，“未来的量化投研平台将不仅仅是一个数据分析工具，而是一个集成了数据、算法、交易和风险管理的综合生态系统。”孙永亮表示。

　　在孙永亮带领下，天风资管搭建了生态化的FOF投研平台，它可以通过多维度的数据分析，帮助FOF管理人筛选出优质的私募基金。通过分析更多的变量，如基金的风险与收益权衡、风格因子敏感度、交易行为特征、环境适应性等，来评估基金的潜力和风险。还可以通过组合优化算法，帮助FOF管理人构建更加高性价比的投资组合，力争让收益和风险得到平衡。

　　孙永亮告诉记者，量化助力下的投资决策采取自上而下与自下而上相结合的框架：自上而下是俯瞰云端的战略罗盘，自下而上是深耕土壤的战术显微镜，二者在技术催化下，打造了攻守兼备的矛与盾。

　　自上而下维度，在顶层采用量化择时技术预判市场走向，并在机器学习技术辅助下对市场环境特征进行拆解，结合各类资产或策略的环境适应特征，来决定每类投资占多大比例，并结合宏观分析形成资产权重的基准。

　　具体而言，就是以量化为技术基础，结合宏观研究给出自上而下的配置基准方案。第一步，使用风险预算模型确定各资产的基础比例；第二步，若宏观经济、政策等发生重大变化，对各资产配置比例进行调整；第三步，定期计算趋同度、RSRS等量化择时指标，预判大盘的中短期走势。同时，参考当前市场的环境分析，重点关注最适应当前市场环境的资产。

　　自下而上维度，量化技术可以帮助FOF管理人建立数字化的子基金管理人筛选体系，力争通过定量分析和定性评价相结合的方式对子基金管理人进行全面评价，以筛选出符合FOF产品的优秀子基金管理人。而自下而上维度筛选子基金管理人更多依赖于数据分析和实践经验。

　　“最终将自上而下的资产配置和自下而上的子基金管理人遴选进行紧密结合后，组合主要投向指数增强、市场中性、管理期货、套利、宏观对冲、复合策略等几个方向，并且在股票等风险敞口上进行严格测算控制。”孙永亮表示，投资策略的执行依托于天风资管自研的FOF投研平台，量化方法贯穿于天风资管整个FOF投研体系中。经过投资实践的沉淀，已经形成较为成熟的FOF投研框架和体系。

　　孙永亮表示，尽管量化技术在FOF投资中展现了较大的潜力，但投资者需要清楚地认识到量化技术的局限性。量化模型的预测能力依赖于历史数据，而金融市场具有高度的不确定性和非线性特征，历史数据并不能完全预测未来。因此，投资者在使用量化甚至AI工具进行投资决策时，仍需结合自身的经验和判断，避免过度依赖模型。

　　他坦言，由于量化模型严重依赖数据（特别是高频数据），在以下几个情况下略有不足：一是历史数据不真实或夹杂太多干扰信息，二是数据更新不及时或数据统计时间较晚，三是市场环境特别是宏观环境发生较大变化时。“未来的FOF战场，将是‘人机协同’的交响。”孙永亮对记者表示，包括AI在内的量化技术本身在不断发展，天风资管的FoF团队会持续学习和优化自己的投资方法，让投资者有更好的投资体验。

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