动荡时刻，如何像桥水一样配置组合

作者：远川投资评论

题图：远川投资评论微信公众号

2020年春，李迅雷给唐军派发了一个艰巨的课题：预测疫情拐点。

作为非流行病学专业人员，时任中泰证券金工首席的唐军有些困惑，这与投资有什么直接联系？但又很巧合，大学期间的唐军参加数学建模比赛前曾拿2003年非典练手，传染病传播模型还有印象。

唐军根据封锁前武汉迁出到各省的人数和之后各省上报的确诊人数，反推当时武汉感染人群数量，再根据疫情起始时间反推传播系数，这一数据处理上产生的效果远超模型精度本身。最终经过测算，唐军预测对了感染高峰到来的时间。

有了经验后，美国疫情开始扩散，李迅雷又派发了一个艰巨的课题：美国能不能控住疫情？

这一次，唐军意识到自己研究的课题，并不是与投资风马牛不相及。唐军知道人员流动性降到平时30%才能稳住疫情不扩散，「美国根本降不到，一定会严重挤兑，即使医疗资源翻一倍也会挤兑。」随后，唐军提示了做空原油，那年美油期货价格首次跌到负数。

这两次研究成果收录在李迅雷公众号，至今还能搜索到。三年后，唐军担任中泰资管组合投资部首席投资经理，并开始管理公募FOF产品，李迅雷的指导和这些与投资并不直接关联的研究，拓宽了他宏观的视野，潜移默化影响他的投资——只有基于稳定的系统框架，注重数据质量，才不会为市场情绪所牵引。

在唐军的语汇库里，「框架」、「逻辑」、「数据」是最高频的词汇。在FOF基金经理这个群体，唐军极具辨识度，数学背景出身，早年做过基金评价，后又从事量化投资，加上多年在李迅雷门下深造宏观研究，不同于自下而上挖掘绩优基金经理的FOF投资模式，唐军是「配置先行」——自上而下把握核心驱动逻辑，然后找到适配逻辑最好的基金。

唐军一边用组合配置的语言表达观点，一边像桥水一样通过多个回报流控制风险。特别是在特朗普颠覆贸易秩序，全球遭受关税冲击的动荡时刻，更需要这样一个融入宏观对冲理念的配置组合，来面对风险不断积聚的世界。

宏观剥茧

从担任基金经理第一天起，唐军就很清楚做FOF投资，不是天天去找基金经理沟通，而是通过自己的框架找到能实现自己配置观点的产品。

唐军常提的「框架」分为两套：战略资产配置层面围绕「货币-信用」框架，战术资产配置层面则是基于「预期差」框架。

好比2024年被称为宏观大年，按年度来看各类资产都在上涨，套用在唐军的「货币-信用」框架，各类资产驱动逻辑并不相同：

债牛是货币宽松+信用扩张受阻的结果，黄金是美元信用动摇的结果，美股是AI技术革命的预期驱动，A股「9.24」后是强政策预期驱动。在各类资产中提取核心驱动逻辑，对基金经理来说其实是一个剥茧的手艺活。

过去两年，长债在唐军的组合占据不小的比重。在他看来，信用扩张受阻说明加杠杆的人减少，债券供给也减少，货币宽松意味着资金充裕，两者相互叠加形成了对债券有利的局面。

但去年9.26政治局会议之后，财政支持地方化债力度空前，地方政府隐性债务减小，信用扩张也优于前两年。宏观环境转变为「货币宽松+信用扩张边际改善」，那么涨高了的债券调整的压力就会变大。所以，结合产品定期报告看，唐军在2024年四季度清空了长债，避开了今年年初的下跌。

再比如黄金，唐军的产品于2023年3月成立，那时美债利率处于高位，黄金更是逼近历史高点，唐军配置黄金感受到了巨大的压力。

「其实很多对冲基金做反了，当然按常理他们确实应该做空黄金。因为按照过去二三十年规律，美债利率上涨，黄金就该下跌。」显然，唐军认为黄金驱动的逻辑已经不是利率，而是美元信用动摇，而这也是他一直重配黄金的核心原因。

所有人都知道央行这两年在减持美债，早在2018年，唐军就发现央行在逐步削减。

「不能看绝对数量，2019-2020年我们贸易顺差那么大，每年多出来那么多美元，持有的美债却没怎么增加，其实比例上就呈现了我们在削减美债。」2019年，唐军专门写了篇文章，表明至少在中国这边，美元储备地位在下降。

看起来唐军总能在分歧中锁定核心逻辑，他反驳，自己的胜率只是比一半多一点。就算是50%的胜率，也没有想象的那么容易，除了在框架里做论证，还须基于数据定量找依据。

俄乌冲突后，美债利率出现与金价同向变动的异象。作为反映散户力量的指标，唐军看到全球黄金ETF的规模在收缩。「美元货基都有5%的收益率，干嘛买个没有利息的标的？」所以散户不会是买盘主力，各国央行才是最大买家，所有迹象表明，美元在非西方国家的储备货币地位正在动摇。

一个宏观判断的落地如同刑侦调查取证的过程，2023-2024年央行大举买入黄金印证了唐军的原始假设。唐军喜欢看《非理性繁荣》、《动物精神》偏行为金融学的理论，当行业或风格景气度的领先指标与市场资金关注热度背离的时候，出现的预期差会带来战术配置的机会。

去年9月底，唐军看到融资余额迅速飙升，同时公募资金和北上资金没有大多起色，散户成了增量资金的主要来源。在这种情况下，弹性更大的股票会占优。当时他判断，市场风格会从红利价值换到小盘成长。

相比其他FOF基金经理，唐军最大的区别是多了一层宏观的底色，无时无刻用宏观视角审视自己的组合。「做投资就是要有独立的观点，如果观点与别人一致，即使对了也不太能赚到超额收益。大家都那么认为，那这个市场就反映了这个观点。」

水上飞行

在过去，FOF通常被视为一种「固收+」替代，但很多时候FOF未必能控制好回撤，这也成为了行业一个共性的痛点。

为了拉低组合波动，唐军像桥水基金一般引入了多个回报流，可投的标的不仅局限于股和债。相较「固收+」和多数FOF产品，唐军引入的回报流更多——原油、黄金、豆粕、美债、转债、日本和德国股票。

但又不同于桥水风险平价模型，唐军是对不同资产权重给出风险预算，即在风险平价的基础上浮动调整，在看好的标的上主动暴露一些来实现观点。

比如商品，唐军总会有独立的观点。除了长期重仓黄金ETF，唐军在豆粕ETF上也持有较长的时间。

一方面，农产品在美国通胀后期会有较好表现；另一方面，此前有一段时间，豆粕ETF本身存在一个套利的漏洞。

我国压榨企业低价进口大豆，压榨成豆粕和豆油高价卖出。只要在敲定大豆进口订单的价格时，在大连期货交易所做空豆粕期货就能锁定收益，其间就不用担心价格波动。

因此，国内产业资本就成了豆粕期货天然的空方，造成了豆粕远期合约长期处于贴水状态。一开始唐军疑惑，「豆粕期货上上下下没很大涨幅，怎么豆粕ETF过去几年涨了那么多？」经过研究才明白，豆粕ETF做多期货，移仓换月吃到的贴水收益比豆粕本身涨价收益还高。

后来，豆粕ETF规模涨到了三四十亿，多空力量反转，贴水的便宜占不到了。再加上巴西大豆产量不断上调，在豆粕期货涨高时，唐军清掉了豆粕ETF。

除了黄金、豆粕、原油等商品回报流，唐军还在2023年二季度美国暴力加息后配置了美债，在去年年底切换到比A股更有性价比的转债，后面两者也是他去年年报配的最重的资产。

值得注意的是，回报流不等于资产类别，REITs和债同步效应很强，就不该单独作为一种资产纳入组合。在唐军的组合中，子策略之间的低相关性是关键，哪怕某些策略阶段性不赚钱，只要能分散风险，还是会被纳入。

虽然公募可投的品类远比私募有限，但唐军在多元策略层面实现多个回报流。

「比方说，股票该配比多少，是第一层回报流；A股配多少，港股配多少，是第二层回报流；比较A股与转债性价比，是第三层回报流；A股配成长还是价值，是第四层回报流。」只有把多层次的策略像乐高一样叠起来，唐军觉得组合才能更稳健。

唐军偏爱水里的运动，「不知道为什么在水里我就有自信一些，水上滑翔伞我就不怕，掉下去摔不死。」组合里低相关的多元回报流，就如水上飞行时脚下的水流，给予唐军更多的安全感。

尾声

唐军这套宏观驱动的FOF配置框架，在整个行业是稀缺的，也是难以复制的。

一来宏观框架源于中泰时钟，是唐军参与搭建的，二来数据库也是他搭建的。但凡遇到指标过时、数据失真，唐军能快速锁定问题出在哪里。

宏观逻辑千丝万缕，宏观变量错综复杂，最危险的是陷入教条主义，不知道自己错在哪里。

2014-2015年，很多人默认是大水牛，但事实上那年M2、信贷、社融数据同比增速都在下滑，驱动疯牛的是各种影子银行的非标资产。如果对后者视而不见，也就忽视了2017-2018年金融去杠杆时最关键的变量。

再比如去年，央行暂停购买3000亿国债，很多人认为对债市影响很大。但唐军的观点是这3000亿国债，央行买和商业银行买没有区别。反对者认为央行买代表投放基础货币，商业银行买就代表少了3000亿去放贷。

唐军却说：「在当前的环境下，商业银行没放出去更多贷款，不是因为少了这3000亿，而是没人加杠杆。」

简而言之，唐军笃定央行不能凭空印出钞票，货币创造得靠信用创造。「《货币银行学》铸币税理论有点老掉牙了。」就像房地产不是货币超发的蓄水池，地产繁荣是居民与地方政府加杠杆信用创造货币的过程，不存在先创造了货币，然后流到了房地产。

李迅雷带给唐军另一个影响是，不要怕挑战传统，甚至是各种经典模型。

早年，他们一起搭建中泰时钟，先让宏观指标能够代表宏观意义，再看宏观意义对资产价格有没有影响。直到现在，指标失真的研究，指标失真了该怎么应对，依旧是一个无止境的课题。

面对特朗普上台愈发剧变的宏观环境，量化出身的唐军，深刻感受到历史统计规律需要宏观判断的修正，「历史上没有这么高度全球化过，也没有经历过这种高度全球化后逆全球化的时候。」

霍华德·马克思说，看不清这轮冲击最终会造成什么样的转变。在未知面前，具备多个回报流的FOF拥有了一些优势。唐军说，「做全天候策略需要一个庞大的团队，而FOF是实现分工的低成本方式，我解决自上而下的配置，自下而上选股选券则交给子基金的基金经理。」

无人知晓的未来，投资领域已没有确定性可言，但合乎逻辑、框架、数据的配置组合，像风暴中的方舟，至少确定性会高一点。