最近，我与瑞联全球顾问公司创始人、华美银行首席经济学家 Jason Hsu 进行了座谈，讨论了要素投资的演变、资产管理行业面临的挑战以及现代技术和方法所提供的机遇。
本次采访是 与 CFA 弗兰克·法博齐的对话 系列，由研究和政策中心赞助。该系列旨在邀请金融和经济领域的顶尖专家进行对话，探讨塑造行业未来的关键问题。 Hsu 是量化资产管理领域公认的领导者，也是 Research Affiliates 的联合创始人。您可以在此处注册参加我即将与道富环球顾问公司 CFA、执行副总裁兼全球首席投资官 Lori Heinel 进行的对话。
许在本次会议上的反思强调了投资范式的转变、资产管理公司要求自己脱颖而出的压力日益增大，以及治理、创新和长期思维在竞争日益激烈和复杂的环境中的关键作用。
扩大因子宇宙
许首先追溯基于因素的策略的起源和演变。这些策略最初植根于学术金融，现已成为机构和零售投资的主要内容。价值、动量和规模等传统因素继续发挥着重要作用，但许强调了人们对扩大因素范围的兴趣日益增长。
如今，资产管理公司越来越多地将宏观经济信号（例如利率变化或通胀动态）与市场心理驱动的行为因素结合起来。因子工具箱的扩大既反映了对市场商品化的反应，也反映了人们认识到传统因子虽然仍然有价值，但无法单独解决现代金融市场的复杂性。
许的要点之一是以明确的经济原理为基础的基于因素的战略的重要性。他警告不要过度依赖历史数据或缺乏理论依据的数据挖掘方法。虽然回溯测试可以产生令人印象深刻的结果，但在没有充分了解其潜在驱动因素的情况下制定的策略可能会在现实条件下失败。
许认为，稳健的因素策略应该建立在经验证据和对某些关系如何以及为何在不同市场环境中持续存在的直观理解之上。这种结合确保了即使市场动态发生变化，因素仍然具有相关性和有效性。
基本要素策略的商品化是徐讨论的中心主题。随着定量工具和技术变得越来越容易获得，实施传统因素模型的障碍已经减少。这导致费用下降和资产管理公司之间的竞争加剧，迫使公司通过创新来脱颖而出。
Hsu 指出，差异化通常需要探索新的或定制的因素，但也需要保持透明度并符合客户的期望。公司必须在突破创新界限和提供投资者可以理解和信任的战略之间取得平衡。
资产管理的结构性挑战
许还解决了资产管理行业内的结构性挑战，特别是与治理和激励相关的挑战。他批评了主导许多投资决策的普遍短期主义，认为这种心态往往与机构和散户投资者的长期目标不一致。
交付季度业绩的压力经常导致战略优先考虑即时绩效而不是可持续价值创造。许主张建立奖励长期思考的治理结构，并鼓励资产管理公司专注于交付符合客户更广泛目标的成果。
技术在重塑资产管理方面的作用是采访的另一个关键焦点。许承认机器学习和人工智能在现代投资组合管理中的变革潜力。这些技术使资产管理者能够发现复杂的模式、处理大量数据集并开发更复杂的模型。
Hsu 警告不要滥用技术，强调许多机器学习模型存在过度拟合的风险和缺乏可解释性。在金融领域，决策往往会产生重大后果，无法解释模型如何得出结论可能会削弱其实用价值。
Hsu 主张采用平衡的方法将机器学习 (ML) 与传统金融和经济理论相结合。机器学习不应取代现有的方法，而应通过增强对复杂关系的理解并提供新的见解来补充它们。这种集成确保模型保持稳健和可解释，使投资组合经理能够在不牺牲透明度或信任的情况下利用高级分析的优势。
需要严格的、数据驱动的 ESG 方法
环境、社会和治理 (ESG) 投资的日益突出构成了我与 Hsu 谈话中的另一个关键主题。他观察到，在机构授权和社会期望变化的推动下，对可持续投资策略的需求显着增长。
然而，将 ESG 考虑因素纳入投资流程会带来独特的挑战，特别是在量化 ESG 影响并将其整合到传统投资组合框架中。
Hsu 强调，ESG 投资需要采用严格的、数据驱动的方法，以确保其超越肤浅的主张或“洗绿”。通过将 ESG 指标与更广泛的财务目标结合起来，资产管理公司可以制定既具有影响力又具有经济可行性的战略。
投资团队的多元化是许认为有重大改进机会的另一个领域。他认为，培养知识多样性和鼓励合作对于在不断发展的资产管理领域取得成功至关重要。
多元化的团队带来不同的解决问题的视角和方法，这可以增强创造力和适应性。在市场条件和客户需求不断变化的行业中，批判性思考和快速适应的能力是非常宝贵的。
我与 Hsu 谈话中最引人注目的方面之一是他对在现实市场动态中实施基于因素的策略所面临的挑战和机遇的讨论。他指出，价值和动力不是静态的，而是随着市场变化而变化。这种演变需要不断地重新评估和调整战略，以确保其持续的相关性。 Hsu 强调了不同场景下压力测试因子模型的重要性，以评估其稳健性和潜在漏洞。
定制是关键
Hsu 还反思了定制化在资产管理中日益重要的作用。随着客户需要更量身定制的解决方案，公司必须制定满足特定需求和目标的策略。这种定制通常涉及创建独特的因素组合或集成非传统数据源（例如替代数据集），以提高预测准确性。通过将策略与客户的特定目标相结合，资产管理公司可以提供更大的价值，并在竞争激烈的市场中脱颖而出。
资产管理的未来
采访最后对资产管理的未来进行了前瞻性的展望。 Hsu 设想继续转向更多地依赖技术、定制和非传统数据源的集成。他强调了公司层面和个人团队内部适应能力的重要性，以应对现代市场的复杂性。许的见解强调需要一种将创新、严格分析和对长期价值创造的承诺结合起来的整体资产管理方法。
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