A君的创业信：新的启航

我是个幸运的人，十几年前误打误撞进入固定收益市场，正赶上中国固收市场奔腾发展的十年，算得上幸运。十四年前加入中国银行，得以从高处一窥中国金融业的脉络。七年前我加入平安证券固收团队，幸运的成长于这个固收领域的金牌团队。这个堪称奇迹的团队带我见识了固收领域全产业链的发展成熟，创造了奇迹般的指数增长型业务。

现在，固收市场已经成熟。它已成为中国最大的金融市场，债市与股市也已经平分秋色。与此同时，我人生的年轮也开启了第四圈，也许是时候开启一场新的远航了。

我一直衷爱顾城的那首诗——“我是一个任性的孩子”。对于很多人而言，我的选择总是显得过于任性，特别是在这个中国资管业冰冷的夏天，创业的择时似乎任性了些。然而对于我自己而言，创造与经历的乐趣远远胜于权力与占有。我总像孩子一样，看着这个世界，总是想在“心爱的白纸上画画”。每当我看到这首与我同岁的诗，它永远是这么年轻，而我毕竟比它还小几个月呢。于是，我心中释然，再让我任性一次吧！

当下，百万亿规模的中国资产管理行业正在经历痛苦的转型。痛点遍布资产管理行业全身，这些痛点是从行业野蛮成长时期就一直潜伏着的。管理风险是资产管理行业的核心，然而这个行业在过去几年主要依靠资金池-资产池的模式在管理风险，吸收损失冲击。换句话说主要的投资人并没有承担足够多的风险，而风险都在产品池身上，没有资金端的信托精神支撑资产管理行业，只是委托代理关系。一旦产品投资失败，资产管理人自己就要承担亏损。如果资产管理人承担不起，那么就是一场撕破脸的纠纷。一旦出现一个市场崩盘，就可能是一场系统性风险。在过去的两年里，股市和债市都屡次出现过这样的问题。

在刚刚过去的一年里，我从单纯资产管理人的角度走出来，感受到问题不仅仅是出在资产管理技术方面，整个资管产业链上存在着巨大的扭曲。投资人和渠道对产品和市场的理解都有很大偏差。大部分投资者和渠道只是相信资产管理人的信用或其既往业绩。同时，大多数的资产管理人只有一两类资产管理优势。其管理的产品也大多是集中在某一类资产上，承担着此类资产的市场风险。这样的产品和风险到了渠道和投资人的手中自然会产生无法消化的结果。然而过度要求渠道和投资人去前瞻性的选择产品是不现实的，他们大部分只是凭着对某个品类内的产品业绩排名而去选择投资产品，这样选择产品的意义对最终的回报的影响其实非常有限，因为各种资产和策略品类本身的市场风险比起内部管理人带来的风险还大。投资人希望获得绝对收益的回报，而资产管理人与投顾只能提供相对收益为主的回报。

资管产品承担着巨大的市场贝塔风险，资产池面对市场波动，以时间换空间，可以弥补相对收益、绝对收益和流动性之间的不匹配。这是在中国现有环境下最接地气的一种形式。但是，一旦资产池出现绝对损失，就会被迫借新还旧，陷入旁氏。而旁氏骗局在中国的信用环境下，可以做的极大，当然崩溃起来也将极有破坏力。现在资产池的形式已经被监管叫停，整个产业链就陷入了困局。资产管理行业的规模今年应该会出现零增长甚至负增长。

由于国内资管行业中资金端和渠道普遍要求“刚兑”。所以资产管理人实质上承担了巨大的风险。当上述以时间换空间的资产池管理模式被叫停后，产品端的投资组合管理与风险管理能力必将成为未来竞争的关键。由于国内资管产品资金端普遍不稳定，短期化现象严重，所以管理好资产市场的贝塔风险就成为大规模资产管理的要害。如果无法前瞻性的管理好组合贝塔风险，资管规模就不要过百亿。中国的资产管理行业是个聪明人扎堆的地方，但是过去大家主要精力都放在提升相对收益和排名方面，实际上这已与市场需要有很大出入。引用我的一位合伙人的话“国内资产管理行业还在作坊的阶段，还未到工业化的水平”。

前瞻性的高效管理投资组合的贝塔风险成为我新航行的目标 ，“前瞻性”需要宏观策略支持，风险管理需要科学的多策略组合管理技术。在组合管理层面，投资绝对是科学性的，而并非是艺术性的。

是的，我们只是想补上当前国内资管行业急缺的一环。 我们希望与既有的资产管理能力合作，所以我们并未选择做一家私募，而是做一家策略咨询公司；一家主要负责贝塔风险管理的咨询公司；一家技术驱动的多策略组合管理咨询公司；一家与各类资管机构互补合作的咨询公司。 这或许恰好能帮助完善“固定收益+”、策略保本体系，或者其它以绝对收益为目标的产品。我们认为只有这种管理全面风险类型的产品才能成为未来中国资管行业的主流，而不是单独某个资产类别的产品或者纯阿尔法产品。

公司名字取为“吸引子”，这名字听起来挺奇怪的，有的朋友听成了“吸银子”公司，有些人说这不是 “ 万人迷 ” 公司嘛，哈哈！这其实是借用物理学中的概念 The Attractor ，他是指复杂系统中的准稳态 。 “吸引子”喻指我们的投资理念是“在不确定的混沌系统中，寻找具有相对确定性的吸引子状态”。 金融市场是一种开放复杂系统，参与其中的各个主体通过相互耦合反馈形成了整体系统。这个系统的生命力来源于各部分的依存与反馈关系。它同时通过随机性和因果性的组合而不断演化，而价格变化只不过是系统内反馈关系调整的一种信号而已。我们的体系从来不去割裂的分析或机械线性的预测。

宏观研究是我挚爱的本行，多年前执着于预测宏观数据，小有成绩。而后我发现宏观研究的关键不在于预测，而是在于理解当下的反馈模式，货币金融与实体经济如何相互反馈，基本面与政策面如何相互反馈，上下游行业如何相互反馈，市场的预期与周期如何相互反馈，等等。于是改弦，开始着力于宏观与市场的联动方面。在这个过程中我当然也犯过不少错误，继而发现宏观并非择时利器。市场常常走在宏观的前面，而宏观数据的粗糙和跳动都让判断宏观数据拐点本身都存在困难。但是宏观非常适合距离市场稍远一点，对于判断和理解资产之间的互动模式很有高屋建瓴的全局通透感。所以宏观周期分析与资产估值的结合才是前瞻性资产配置的法门。

市场上流传的宏观故事，往往夸大了一个热点，忽视了其它潜在要素，而这一热点往往已经被市场Price In，而诸多故事的逻辑之间有时还不是自洽的，这就使得很多人听宏观故事做投资的效果很差。这几年，我致力于把宏观研究体系化、数量化，宏观研究指导投资策略的效果就好了很多，当把众多繁复的宏观数据经过体系化的处理，并做到较为友善的可视化，你会发现宏观环境和趋势几乎是可以在十分之钟内一目了然的，这样的系统将是我未来重点方向。就在今年1季度，很多大型资管机构凭着直觉和听来的宏观故事将大量资金增配A股，结果可想而知，而如果从宏观策略体系出发，它会告诉你，在流动性紧张、总需求触顶的阶段是不会有A股牛市的，不但没有牛市，后续还面临着流动性和基本面的双杀，有了一套严格的宏观策略系统是绝不会犯这样人云亦云的偏误的。

研究与投资的重大区别在于：研究大部分处理的是确定性的历史数据，而投资需要面对不确定的未来。市场是随机性和因果概率共同作用的结果。这也就是“偶然中的必然，必然中的偶然”的来源。投资是需要概率化决策的。人脑天生就不善于概率化决策，而这方面恰恰是计算机最擅长的。同时，在这个信息与数据爆炸的时代，有越来越多以往想都想不到的信息可以被投资利用。而人工智能对于信息的处理效率远超人类大脑。这并不是说量化投资一定好于人主导的主动投资。尽管人工智能或许在未来数年改变我们的生活，但我并不认为人工智能在金融市场中做到独当一面。这个开放复杂系统有太多程序处理不了的信息，实际上目前的人工智能仅仅是从人类认知过程的一个环节发展而来的。它还远远不是人类智能本身。真正的人类智能对于模式的理解深度和效率都远远好于基于暴力计算的人工智能。也正因为如此，人类才会对造像、音调音色和故事表现出非常的敏感，而程序则在这一领域表现的缺乏效率。