资管一线 | 国金资管黄学共：以多资产配置破局，追求锚定绝对收益

新华财经上海12月9日电（记者 魏雨田）在市场震荡中探寻绝对收益密码，国金资管资产配置部总经理黄学共的投研进化之路颇具借鉴意义。近两年国内权益市场的震荡，成为推动其投资理念实现质变的关键契机，黄学共带领团队完成了以多资产配置为核心的转型，努力将收益来源从单一交易性收益，拓展至多元资产协同。

在他看来，多资产配置已成为FOF行业的核心发展方向之一，而科技赋能与人才建设或是未来行业竞争的关键变量。

视频制作：刘子萌

市场波动催生的策略进化

“2022年加入国金资管，是我职业生涯中自我进化的重要转折点。”回顾职业历程，黄学共坦言，毕业后长期从事量化和FOF策略开发的经历，为他筑牢了扎实的技术根基；而加入国金资管后的近两年间，国内市场的剧烈波动，更推动其投资理念发生了真正的质变。

2022年以来，国内权益市场震荡加剧，使黄学共管理的资产配置团队的投资组合承受了较大压力。“这种压力倒逼我们重新审视组合策略，思考如何更好地追求实现绝对收益目标。”黄学共表示，此次反思最终推动团队完成了到“多资产配置为核心”的转型。

这种转型并非偶然，而是FOF行业发展到一定阶段的必然结果。黄学共进一步表示，过去以量化为主的投资方式，收益来源偏向于交易性收益，本质上依托行为金融或市场无效性获取回报，来源较为单一；而转向多资产配置后，收益来源从行为金融风险溢价拓展至股票、债券、商品等各类资产的宏观风险溢价，如经济增长、企业盈利、物价变化等带来的回报，收益多元化和分散性进一步提升。此外，多资产配置策略还能实现底层资产的精细化预期管理与风险控制，进一步提升组合运作的稳健性。”

以风险溢价为核心，构建投资逻辑

“我们团队以风险溢价与因子投资体系为核心构建投资组合。”黄学共用通俗的语言阐释了“风险溢价”这一核心概念：“投资中的风险溢价就是投资者承担风险后有机会获得的收益补偿。”

在他看来，金融投资的核心本质，就是让收益与风险相匹配，股票因承担企业盈利、价格波动等更高风险，其风险溢价自然高于债券，这正是资产定价的底层逻辑。

“从长期看，经济向上增长，这决定了资产价格长期呈上升趋势，但过程中必然伴随经济周期波动，宏观风险溢价就是对这种波动风险的补偿。”黄学共表示，无论是股票、债券等传统资产，还是各类海外资产，判断其风险溢价的逻辑框架是相通的，同时科技发展带来的劳动生产力变化，也是影响风险溢价的重要维度，这都是团队构建组合的核心考量因素。

除了收益来源的拓宽，多资产多策略模式还有两大优势。一是有助于提升分散性，在一定程度上对冲单一策略风险；二是能够为强化主动管理能力提供支撑，助力实现组合预期与风险暴露的合理把控。

黄学共以团队布局海外资产的决策为例：“两年前我们就开始配置美股基金、美债基金等海外资产，核心目的就是通过‘非本土化’配置实现分散化投资。”

今年4月特朗普提出对等关税政策引发的市场波动，该策略展现出了一定的风险对冲效果，进一步体现了其潜在价值。“当时绝对收益导向的多资产组合虽出现短期回撤，但股债商品的多元配置形成了一定对冲。股票下跌时债券上涨，美股商品走弱时黄金逆势走强，整周组合受冲击影响被大幅稀释。”黄学共表示，这种稳健组合打底+弹性组合增收益的结构，旨在力争控制宏观风险并把握长期投资机会，是FOF产品多元配置核心价值的一种体现。

AI赋能构建投研新生态

谈及团队未来发展规划，黄学共透露：“主要两个投研方向，一个是偏财富买方顾问式模型，低频化，宏观化，普适定价逻辑，追求长期绝对收益，讲出来客户能听的懂的，既能运用于投资组合，也能给客户提供顾问陪伴。另外一个是纯资管投研方向，追求Alpha，高频化，结合复杂衍生品等，客户不一定完全理解，但能叠加实现更好的组合绩效，形成投研壁垒。”

在科技赋能方面，团队也尝试布局机器学习在投研中的运用，例如用机器学习方法去预测宏观状态转移、行业配置等。“传统宏观预测多以经济增长与通胀为维度划分经济周期，而机器学习能引入更高维度变量，通过深度挖掘多维度数据，有助于识别经济当前状态并助力于预判后续走势。”黄学共介绍，海外已有相关学术研究与实证案例验证了该路径的可行性，团队正评估其在国内市场的适配性，未来若条件成熟有望将其落地应用。

此外，人才也是决定行业竞争胜负的关键变量之一。在黄学共看来，投研能力的沉淀从来非一蹴而就，而是需要长期深耕细作。因此在团队招聘中，他有着明确的考量标准：相较于单一技能的熟练度，更优先选拔学习能力与悟性突出的候选人，同时格外重视其主观能动性与对投研工作的内在兴趣。“对投研工作的真实兴趣，往往能转化为长期的学习动力与持久的工作热情，而这正是高质量投研产出的根本的驱动力。”

编辑：林郑宏

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