汇添富基金李安：高波环境下的低波固收+策略

择时本质上属于大类资产配置框架内的手段。我个人采用主观判断叠加量化辅助的策略。综合基本面、政策、企业盈利、流动性、机构行为以及市场情绪等维度进行量化分析。基于分析结果，刻画各大类资产所处的宏观状态，来确定权益或者转债的目标仓位。

我认为在组合管理中仓位选择很重要。恒定仓位中枢加适度分散，确实也能够起到对冲一部分回撤风险的作用，但分散策略能否奏效和流动性环境高度相关。落实到实操上，今年我管理的一级债基或者含权产品整体权益仓位并不高，但是投资方向高度聚焦。转债全部集中在和AI相关的股性个券上。我的目标是追求绝对收益，投资各类资产的前提是力争盈利、避免亏损，如果市场仅存在单一有效主线，就无需强行分散。

行业筛选方式相对传统，采用量化打分模型，核心是开展横向对比。通过选取不同的因子比如估值、盈利、基本面、筹码结构等指标，对三十多个行业进行横向评估。在此基础上，结合当下市场有效的SmartBeta因子做交叉验证。如果交集筛选后可选行业较多，就分散布局；倘若可供选择的方向稀缺，则集中配置优秀的那一两个方向。

没有清晰主线、方向不明确的时候，就少配甚至可以不配。其实不亏钱已经很好。选不出来特别好的行业个股，还不如不配，能选出来几个就买几个，一个都选不出就空仓。看起来是浪费了仓位，实际效果我觉得远好于为了配置而配置。

未来市场可能会百花齐放，不再单纯依赖AI一条主线。创新药、出口链、有色等行业都有机会。AI毋庸置疑是未来十年的大产业趋势，但经历这一轮调整后，大量对AI产业链可能会有更理性的认知。我比较看好创新药、cxo。今年上半年BD授权金额已经达到去年全年70%，海外药企主动寻求国内企业合作，产业竞争力突出，但此前长期被AI热点淹没，市场没有给定价。

感谢大家对郁见投资的关注，第155期非常荣幸地邀请到了汇添富基金李安，分享“高波环境下的低波固收+策略”。

李安，具有13年固定收益从业经历。历任上海银行金融市场部、资产管理部交易员，中银基金专户投资部投资经理助理、投资经理。2023年4月加入汇添富基金。

2016年开始管理固收+产品，7年专户+3年公募，固收+产品管理经验10年。现任汇添富高息债、汇添富稳健睿享、汇添富稳健收益基金经理，同时管理社保组合等资管产品，在管产品规模超过200亿。

深耕绝对收益策略，严控回撤的同时追求上涨锐度。所管理的固收+产品，在股债几轮牛熊中穿越周期，全部实现年度正收益，公募产品排名同类型前10%。擅长自上而下的大类资产配置、主线行业轮动等。

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结合您过往从业经历，谈谈投资风格

本人2013年入行，从业经历13年。具有7年专户+3年公募——合计10年的固收+产品管理经验。目前在汇添富管理三只固收+公募基金。深耕绝对收益策略领域，在严控回撤的前提下，追求收益弹性。

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低波固收+与绝对收益策略，二者是什么关系，核心差异体现在哪里？

大家比较熟悉两类策略，偏稳健的，会配置红利价值、低波类策略；偏积极的，会配置成长策略、中小盘这类高波动率策略。绝对收益策略并不等同于低波，更不同于红利策略，它自成一类，和其他策略有本质区别。

第一点，绝对收益策略是唯一一个以结果为导向的策略类型。像红利、科技这类策略，会直接明确底层资产的类型，而低波策略，也基本确定了底层资产的波动率或者权益敞口。但无论哪种策略，本质上都属于过程导向的。而绝对收益策略，是以客户获取的最终回报为结果导向的，但不会明确底层资产类型，相当于是给经理更好的灵活度去适配当前的市场环境。尽管很多产品策略后视镜来看也实现了年度正收益，但这个非常依赖于当年的市场beta，倒果为因在策略选择上是不可取的。

第二点，绝对收益策略的实现路径一定不能是一成不变的，市场对于绝对收益策略的认知也在不断迭代。从2020年核心资产的股票牛市下诞生的中性策略，到2023年熊市背景下的红利固收+策略，再到近两年的低波策略，投资者们对于绝对收益策略的理解也随着市场环境的变化而不断变化。似乎每一轮策略兴起的时代大家都仿佛找到了绝对收益策略的圣杯，然后试图不断复制和扩大。然而回过头来我们会发现看似万能的策略圣杯，也不过是当时时代的一个beta而已。

综上我们可以看出，绝对收益策略没有“圣杯”——即并不存在某一类资产或者某一种固定的策略类型可以适配所有市场环境。绝对收益策略，一个以结果为导向的策略，其基础首先是要实现年度正回报，这就要求经理必须具备穿越牛熊的能力。我们只有亦步亦趋，小心求证，才可能在千变万化的市场中存活下来。

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当前市场环境下，有什么策略能够兼顾收益增厚与低波动的目标？

第一、分散决策风险，减少由于择时或者行业轮动不利带来的资产一致性回撤。量化统计显示，择时及行业选择决定了基金投资的80%的收益。机构客户近几年承担了更大的压力，会花大量时间自己做大类资产配置和方向选择，而将公募基金工具化，热衷买细分主题型基金。这相当于将最难的题目留给自己，然而“啃最硬的骨头”并不一定有最好的效果，回过头来看很多前面买细分行业基金的持有人都面临了不同程度的亏损。

第二、每一种产品策略的细分都是一次风险责任的转移，简单策略好懂好卖，但不一定有好的体验。共识性太强的资产往往更不容易赚钱。想要解决这一矛盾，还是应当回归资产管理本源。早些年，二级债基、一级债基评判标准很简单，依靠净值曲线、风险收益特征衡量产品好坏，投资者认可对应产品的风险收益特征和基金经理投资理念就可以布局。而今，产品越分越细，标签越贴越简单。看似提升选择便捷度，实则放大风险。以一位机构客户的真实案例为例，该客户拥有非常专业的资产配置能力，但还是将资产分散投资在几只类绝对收益策略的产品中。拉长周期衡量，大概率是帕累托最优解。

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个人实操层面如何开展资产配置，有什么择时的方法？

择时本质上属于大类资产配置框架内的手段。我个人采用主观判断叠加量化辅助的策略。综合基本面、政策、企业盈利、流动性、机构行为以及市场情绪等维度进行量化分析。基于分析结果，刻画各大类资产所处的宏观状态，来确定权益或者转债的目标仓位。

可转债部分，会参考可转债的价格段属性、百元溢价率、行业景气度、条款策略等方面去综合考量这类估值指标。最终结合整体仓位水平与转债内部结构，搭建组合来应对不同市场环境。

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在您的择时框架下，股债如何进行配置切换，仓位调整幅度大概是多少？

我认为在组合管理中仓位选择很重要。恒定仓位中枢加适度分散，确实也能够起到对冲一部分回撤风险的作用，但分散策略能否奏效和流动性环境高度相关。2025年市场整体贝塔表现较好，分散配置的效果比较突出，当年我们高息债持仓比例也维持在较高水平。彼时有色、化工等价值资产、医药以及AI、TMT板块轮番走强，流动性充裕、市场贝塔具备持续性，分散布局能够收获不错的效果。

但是进入2026年，国内外流动性同步收紧，市场资金供给偏弱，行情呈现明显的结构性特征，往往仅有单一主线上涨。回顾2025年，黄金和AI板块能够同步上涨，背后反映的是全球流动性宽松，在不确定性环境下多条主线可以同时走牛。但今年格局发生改变，AI上涨阶段黄金往往下行，直观体现出流动性总量不足。国内市场同样如此，全年大部分时段只有AI主线具备行情，其余板块无论估值多低、基本面业绩如何，都难以走出独立行情。在这种环境下，更适合保持偏低仓位，将有限头寸集中投向具备确定性的方向。

落实到实操上，今年我管理的一级债基或者含权产品整体权益仓位并不高，但是投资方向高度聚焦。转债全部集中在和AI相关的股性个券上。我的目标是追求绝对收益，投资各类资产的前提是力争盈利、避免亏损，如果市场仅存在单一有效主线，就无需强行分散。

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站在事后视角复盘，全年行情基本围绕科技主线展开。什么信号判断市场适合采取低仓位策略？

并不存在一个稳定前瞻的指标，前面提到的全球大类资产价格表现，更多属于观测信号。例如2022年美联储持续加息就是关键信号。更早一些时段，国内央行货币政策偏紧，彼时每一次资金的边际变化市场都会有反应。仓位判断需要结合当前的时代背景、自上而下宏观判断、自下而上行业筛选以及市场走势综合分析决策。

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您六七月份实现了从科技向红利、传统能源的成功轮动切换，请问当时做出调仓决策的逻辑是什么？

其实从5月下旬开始，我心里一直存有一个疑问，这轮AI叙事最终由谁买单？一个只惠及少数头部企业，且还有一定负外部性的行业，如何形成闭环？回看当年地产牛市，市场资金疯狂布局房企，上游建材、基建同步上涨，资金下游、中游逐渐传导到上游。而地产上行阶段具备较强正外部性，房价上涨带来居民资产增值，提升大家的心理预期与消费意愿，进一步催生购房需求，产业逻辑顺畅，造就了一个时代的红利。但本轮AI技术红利覆盖面十分有限，行业壁垒很高，利好的只是少数头部大企业、大模型厂商、部分云厂商。

AI大模型的确可以帮助这类企业降本增效，企业愿意采购相关服务，但随之而来的是人员缩减，被替代劳动力的消费能力的收缩。本轮AI浪潮带来的实质性降本增效仅惠及少数行业中的少数企业，尚未形成广泛的正外部性，而很多公司的市值空间已经定价到远期。所以到6月，我进行了较大幅度减仓。一直到7月1日，Meta宣布收缩资本开支、转向算力租赁，后续黑石也宣布暂停部分数据中心基建投资，我确认了AI叙事正式迈入第二个阶段，即市场开始从重量到重质。

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平常的行业轮动是怎么做的？

我的行业筛选方式相对传统，采用量化打分模型，核心是开展横向对比。通过选取不同的因子比如估值、盈利、基本面、筹码结构等指标，对三十多个行业进行横向评估。在此基础上，结合当下市场有效的SmartBeta因子做交叉验证。如果交集筛选后可选行业较多，就分散布局；倘若可供选择的方向稀缺，则集中配置优秀的那一两个方向。

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量化打分模型更多只是对30多个行业进行排序，为什么最终只能挑选两三个行业进行配置？

没有清晰主线、方向不明确的时候，就少配甚至可以不配。其实不亏钱已经很好。选不出来特别好的行业个股，还不如不配，能选出来几个就买几个，一个都选不出就空仓。看起来是浪费了仓位，实际效果我觉得远好于为了配置而配置。

固收+投资核心看重风险收益比。对很多客户而言，产品最终收益是6个点还是8个点差距有限，但必须对下行风险保持高度警惕。至于上行风险，其实不必太过焦虑，更不必执着于买在最低点。很多亏损，往往源于对踏空的恐惧。大部分亏损都出现在没有明确机会的时候强行交易。投资要学会做减法，有舍才有得。

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个股与可转债一般如何筛选？

个股选择上，我的研究框架和多数基金经理没有本质差异。我们会深入研究公司基本面、商业模式、管理层等要素，聚焦估值分子端，预判盈利预期，筛选基本面优质标的。但我除分子端盈利之外，还会关注分母端相关变量，包括无风险收益率、风险溢价，同时综合评估企业成长性、现金回报等指标。

实操层面，我搭建了规大概100只标的的备选股票池，覆盖各个行业代表性公司，不会过度下沉至极细分标的。长期持续跟踪池内企业，可以帮助我及时捕捉行业景气变化，避免视野受限、单纯跟随市场热点，错失潜在机会。选取各行业代表性龙头，就能够有效感知行业趋势。把握住主要矛盾，无论是深耕单一领域，还是拓宽研究覆盖面，都是合理的，关键是契合自身投资体系。

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当下不少机构采取均衡配置思路，计划参与科技阶段性反弹再择机离场，如何看待这类主流市场预期？

我并不完全认同当前市场一致预期。第一点，短期来看，市场仍存在不少尚未充分消化的风险与不确定性。当下市场流行的新叙事，例如云厂商不靠大模型、依靠传统云业务实现盈利、以及“光进存退”等逻辑，更多是美股相关标的上涨的事后解释。这与年初AI产业出现明确商业变现信号有本质区别。只能说这里AI经历下跌后部分标的具备性价比，但压制估值、流动性的核心隐患没有彻底消除。再加上美联储政策依然悬而未决，在美国经济依旧偏强的背景下，后续政策走向存在不确定性。美伊局势也没有市场想象中那么确定，日韩相关外部风险也没有完全出清。综合各类潜在利空因素，我倾向把当前上涨定性为震荡磨底过程中的反弹，市场还需要进一步风险出清，暂时不能判定趋势反转。

第二点，中期视角，本轮市场下跌出清后，可能会有一波反转向上的大行情。未来市场可能会百花齐放，不再单纯依赖AI一条主线。创新药、出口链、有色等行业都有机会。AI毋庸置疑是未来十年的大产业趋势，但经历这一轮调整后，大量对AI产业链可能会有更理性的认知。我比较看好创新药、cxo。今年上半年BD授权金额已经达到去年全年70%，海外药企主动寻求国内企业合作，产业竞争力突出，但此前长期被AI热点淹没，市场没有给定价。

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