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基金经理|基金经理解密：大数据如何助力FOF基金的策略优选？( 二 )


接下来我讲一下我们怎么做这个事情 。 我们排排网未来星基金是排排网的全资私募子公司 ， 包括我 ， 是一个有4位基金经理的团队 。 包括李总 ， 已经在私募这个行业里很多年了 ， 见证了私募的成长 。 我是中科大物理博士 ， 之前是做量化 ， 我对量化有比较深的理解 。 我们另外两位是做基本面的投资 。 在未来星基金层面 ， 我们做战略资产配置的解决方案 ， 我们对策略方面则是依赖我们排排网的大数据 。
战略资产配置 ， 我们更关注的是基钦周期 ， 它是库存周期 ， 大概整个持续的时间是40月到44月之间 ， 大致对应的是接近4年的时间 。 我们认为这个时间尺度跟我们的FOF投资尺度是比较接近的 。 如果是朱格拉周期 ， 则需要10年以上 。 康波周期更久了 ， 60年的一个周期 。 在这个过程当中流动性最主要的推动因素 ， A股的也很接近 ， 每一轮的牛熊 ， 其实都跟投资股市的资金流入流出有非常大的关系 。
资金流入最先表现的是债市 ， 然后再到股市 ， 然后再到商品 。 今年的特征也比较明显 ， 像最近这个月股市震荡、出现回调 ， 债市在一个多月以前就已经出现了比较大的调整 ， 整体的风险收益率其实是在上行的 ， 价格低了很多 ， 很快就扩散到股市上 。 所以这种资产的轮动是非常明显的 。 我们也对整个周期划分为6个阶段 ， 44个月 ， 每个阶段的持续时间可能是在7个月左右 ， 这样的一个时间尺度 。 然后在不同的时间周期内 ， 不同的品种会有不同的表现 ， 这是我们整个大类资产配置的一个宏观框架 。
接下来就落到策略优选 ， 最主要的着力点是排排网的大数据 。 排排网在整个私募行业也算是深耕了16年的时间 。 我们从私募产品数量和公募产品数量的收录来讲 ， 其实已经接近了100%的覆盖 。 我们基本上实现了私募行业整体的大数据 ， 包含净值、基金、产品、公司、产品公司的人物还有净值数据 。 我们基于净值数据也做了衍生数据的开发 ， 包括用各种开发的模型 ， 去衡量基金经理的能力圈 。
然后我们另外也对优选私募进行尽调 。 我们三地都有尽调的团队 ， 北京、上海、深圳都有尽调的团队 ， 每年要求他们至少2000份的私募尽调报告 。 尽调报告也是做FOF的重要参考 。
这是排排网的大数据 。 能够获得哪些数据？最主要是净值曲线 ， 然后有对行业的分析、风格的分析 ， 以及对它的择时能力和选股能力的分析报告 ， 整体来说就能够均衡的衡量 。 然后我们借用排排网的大数据 ， 基础数据、衍生数据能够获得一个基金筛选和研究的结果 。
【基金经理|基金经理解密：大数据如何助力FOF基金的策略优选？】我们本质上是一家金融科技公司 ， 所以我们会有资深研究员、算法工程师、数据分析工程师 ， 有这样的一个团队来实现我们排排网的大数据 。
从整体细节上的私募的评价来说 ， 和刚才贾总讲的基金评价体系是比较接近的 ， 我不再赘述了 。 我要强调的一点是 ， 我认为每次危机阶段是我们研究私募很好的尺度 。 私募对我们来说是一个黑盒子 ， 我们怎么更多获得它的信息 ， 往往在危机的时候更能体现它的能力 。
举一个例子 ， 今年2月3号 ， 就是春节以后的第一天开盘 。 那天开盘 ， 大盘是直接低开7%以上 ， 个股是跌停 ， 然后第二天继续跌停这样的状况 。 不同的私募可能应对的方式不一样 。 大部分的私募在这个位置死扛甚至加仓了 ， 认为疫情是一次性的风险事件 ， 可能像一次风险计提 ， 计提之后整个资产已经变成优质资产了 ， 可以继续向上 。 但是可能也会有私募做出错误的判断 ， 在这个底部进行止损操作 ， 后面的涨幅就完全无关了 。 那么在这个跳空之下如何作出合理判断 ， 是我们考核私募能力的重要体现 。
包括对于期货来说 ， 2016年11月1号夜里 ， 先整个上涨了4%左右 ， 然后接着风险事件 ， 大部分的期货都出现跌停 。 所以那一天的波动是非常大的 ， 对期货CTA私募来说也表现出它整个的管理能力 。


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