9月15日，北京金融街。
由建行、中證報主辦、華泰柏瑞承辦的
“基金萬里行——建行·中證報‘金牛’基金系列巡講”
吸引了眾多投資者參加。
為何這樣火？
看看演講嘉賓名單就知道了——
方正證券首席經濟學家 任澤平
華泰柏瑞基金副總經理 高山
華泰柏瑞基金量化投資部副總監 盛豪
那叫一個重量級！
話不多說，下面我們趕緊進入大咖時間——
任澤平
方正證券首席經濟學家
“目前中國經濟正處於產能出清新週期的起點，未來戰略看多經濟和A股市場。2019年中國經濟將會突破L型平臺向上，屆時中國經濟將迎來新一輪增長。經過長達六年多的市場自發去產能、疊加供給側改革和環保督查，目前中國經濟正處於產能出清新週期的起點。”
對於對於未來的經濟走勢，任澤平認為，2016年至2018年中國經濟L型觸底，下行力量來自去庫存、房地產調控、金融去槓桿、財政整頓等，支撐力量來自出口復甦和製造業投資恢復等。2019年預計中國經濟將會突破L型平臺向上，而那時將會看到中國經濟的新一輪增長。
具體來看，在2012年以來市場自發的出清，週期行業格局發生了巨大變化。週期性行業今年的需求並不差，出口在復甦，房地產去庫存充分，但本輪產能出清是比較充分的。這導致近年來持續低迷的行業，如化工、造紙、玻璃、水泥、鋼鐵、煤炭等今年都開始盈利，而這也是他看好消費、週期、金融股的原因。
任澤平強調，產能出清引發的資產負債表修復至少需要2-3年時間，所以從去年開始到明年，都處於這個階段。這些行業龍頭資產負債表修復，具有可持續性。部分傳統行業步入寡頭壟斷，週期屬性的下降和公用事業屬性的上升，有助於其提升估值。
因此，他認為，未來的市場仍會延續強者恆強的格局。市場出清、供給側改革和環保導致傳統週期性行業集中度提升，監管加強、打擊炒殼、併購重組等導致新興行業集中度提升，金融監管導致銀行、保險、券商等金融行業集中度提升。
高山
華泰柏瑞基金副總經理
“過去三年特別是今年以來，華泰柏瑞旗下的主動管理權益類投資取得了相對優秀的業績，其原因在於華泰柏瑞一直以長期收益為目標，並據此設置了團隊投資管理方式，同時依託強大的量化投資實力，對權益類主動投資流程進行整合。”
高山指出，華泰柏瑞基金的主動權益類投資一直秉持長期收益的理念，投資著眼於長期，以為各類投資者創造“良好且持續”的投資收益為目標，並以此為指導思想，對上市公司進行深入研究，尋找與市場其他投資者具有價值預期差的公司，在較低位置佈局，並且儘可能中長期持有，以獲取超越指數和業績比較基準的回報。
基金公司能取得比較優良的投資業績，基本靠兩種模式：一是有一個明星基金經理，在若干年份業績出眾，被市場投資者認同；二是構建一個結構合理、投資研究經驗豐富的主動權益投研團隊，發揮集團作戰優勢。
高山表示，結合自身追求長期穩健收益的特點，華泰柏瑞採取團隊投資的管理方式。
在基金經理層面，華泰柏瑞要求，基金經理必須首先是行業專家。基金經理都要由資深行業研究員晉升，大多數基金經理都在其多年研究的行業領域設立了行業基金，鼓勵他們發揮行業研究優勢，深入發掘行業龍頭股票，獲得遠超行業平均水平的回報。
同時，行業基金經理作為本行業的帶頭人，還要帶動相應行業研究員開展投資研究活動。為保證基金經理團隊的整體股票選擇的水平，行業基金經理還要定期向投資團隊推薦行業組合，供其他基金經理在建立投資組合時作為參考，確保個股選擇層面主動權益投資的有效性。
另外，對於基金行業而言，考核機制是促使投研團隊凝聚力量的指揮棒。華泰柏瑞基金通過拉長考核期限的方式，降低當年業績對基金經理的激勵作用，有效防止基金經理為追求短期收益而追漲殺跌的行為，鼓勵長期投資，追求長期穩健收益。
盛豪
華泰柏瑞量化投資部副總監
“量化模型的有效性是華泰柏瑞基金量化投資團隊制勝的法寶。華泰柏瑞量化基金採用的是基本面信息的動態多因子選股模型，將7組80多個阿爾法因子科學地組合在一起，目的是為了保障模型在中長期、不同市場情況考驗下都能獲得相對穩定的超額收益。”
盛豪介紹，團隊目前有十位成員背景多元，擁有世界一流名校的學歷背景和海外知名金融公司的投資經驗，具有紮實的理論知識結構和量化投資不可或缺的金融工程功底。
量化模型的有效性是華泰柏瑞基金量化投資團隊制勝的法寶。盛豪介紹，量化投資大體可分為兩類，一類是基於算法構建量化模型，例如高頻交易、統計套利等；另一類是基於基本面構建量化模型，例如宏觀配置、行業輪動、選股策略和主題投資等。盛豪表示，華泰柏瑞量化基金採用的是基於基本面信息的動態多因子選股模型，將7組80多個阿爾法因子科學地組合在一起，目的是為了保障模型在中長期、不同市場情況考驗下都能獲得相對穩定的超額收益。
“投資一方面要獲得收益，一方面要控制風險。”盛豪透露，華泰柏瑞基金量化投資團隊從事前、事中、事後三個方面對風險進行控制。具體投資交易時，各項風控指標預設在投資交易系統中，確保交易頭寸等不會出錯。對於事後組合風險控制，則採取通過歸因分析監控組合的風險暴露；監控實際風險水平與目標風險水平的差異，必要時適當調整預設風險，以保證實際風險水平保持在合理範圍之內。
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