Q1：郑总，能否结合个人投资经历，系统介绍下您的策略投资框架？ 

郑宇光：此前，个人在保险资管工作时间相对较长，当时主要在平安资管的组合管理部工作，后来调到固定收益部。主要工作内容是聚焦资产配置研究和投资，后来到公募基金也在专户部，基本上负责类似的投资策略的产品，也就是绝对收益类产品的投资管理。目前泰信在固定收益部主要负责绝对收益策略线条的公募产品。无论是纯债产品还是含权二级债和偏混债基产品，基本上都采用当年保险资管的底层理念框架进行投资管理。

实际上，在保险方面，我们已经有接近10年的工作时间。因此，当时的绝对收益理念、策略或方法论刻在了我们的投资理念、投资流程以及工作纪律中。因此，我们首先会用风险预算的基本工具作为产品的底层策略，然后在此基础上优化客户的持有体验。

整体而言，无论是固收类产品还是权益类产品，客户方面，无论是机构客户还是个人客户，持有体验，即客户对风险收益的期望，实际上是客户对金融产品满意度的底层打分标准。这个过程会内化到我们的投资纪律中，以风险预算作为底层策略来优化客户持有体验。在此基础上，我们会根据不同产品，一端对接的是不同的负债端管理，满足不同的客户偏好，另一端则是不同资产属性，我们会引用战略资产配置基本工具来管理产品的风险回撤表现，以期在整个产品的存续期内，给客户提供尽可能满意的持有体验。最后，我们会使用战术资产配置来对整个基准进行偏离，以提升产品的收益表现。

整体来看，我们以风险预算为底层，以战略资产配置（SAA）为纲，然后以战术资产配置（TAA）进行收益增强。战略资产配置部分，我们会引用一些定量的资产模型打分，结合风险识别工具，同时辅助一些定性方面的判断，即自上而下研究宏观、策略方面的一些分析。至于战术资产配置部分，目前主要的框架方法论是相似的，我们以行业比较分析和类属资产比较分析为主，以进行收益增强。

郑宇光：首先，我们会用风险预算作为产品的核心纪律或产品逻辑，来拟定整个不同类资产的风险敞口，也就是配比上下限。在此基础上，根据每年每季度的战略资产，结合了大概2/ 3是偏量化，1/ 3是偏主观的自上而下的宏观研究，决定产品的基准中枢。第三步是让每个基金经理根据自己的管理工具或市场观点以及策略运用来调整战术资产（TAA）方面的偏离，即不同资产实际操作层面的调整。

以今年我们整个规模业绩相对令人满意的中短债产品系列为例，因为对中短债产品来说，我们理解到负债端流动性管理是排第一位的，收益要求次之。所以在这个基础上，我们会反算一个风险预算。对于中短债产品的风险预算，我们更看重负债端流动性管理，即在极端市场环境下发生赎回情况的预判。在这里客户画像和渠道沟通是我们工作的重点。例如，针对中短债产品，我们会深入到各个分支行了解客户的投资逻辑，包括对产品持有的预期，以及收益和流动性。基于互联网端，我们积极地与主要互联网端客户了解后台的客户画像，判断是收益要求型还是稳健型，客户持有基金的历史周期，来进行负债端的预测研究。因为我们认为，对于中短债产品来说，负债端管理是主要的风险预算的因子。在这个基础上，我们会设定产品的久期上限和现金比例下限。也就是说，在不同的市场环境下，会要求我们的中短债产品保持相应比例的现金。例如，在最近或两周前，我们预判自上而下市场可能开始交易复苏，那么整个债券市场的久期因子将面临较大风险暴露。在这个前提下，我们已经主动将中短债产品的现金比例提高到了产品的极限要求，即20%。

总体来看，我们认为对于产品生命线，风险始终配置在低位。在此基础上，战略配置方面我们会采用一些量化模型来预测。三季度以来，显示久期因子即风险会提升，收益会下降，风险性价比会下降，但相对应的票息收益会突出。因此，三季度以来，全系固收产品重点突出票息收益，降低久期的风险暴露。最后，回到刚才的分享汇报和战术配置，每个基金经理将根据自下而上的能力边界或特长，进行充分的收益增强挖掘。

从整体上看，我们通过风险预算来控制产品的最大可能产品性风险。去年实际上有不少中短债产品出现了产品性风险，我们通过SAA战略资产配置锁定了整个产品的风险下限和收益上限。在这个基础上，让每一位基金经理戴上镣铐跳舞，因为我相信镣铐是风险控制的第一工具，在这个基础上再去提高收益。

郑宇光：首先，我们认为更准确的描述是信用风险管理。实际上，泰信固收系列产品今年在排名上表现尚可。因此，在渠道汇报或机构客户汇报过程中，我们遇到的第一个问题是我们是否有进行所谓的信用下沉。我们一直以来的理念是信用风险管理。

例如城投债投资，在很长一段时间内，机构对城投债有刚兑信仰，称为城投债信仰。但实际上，我们团队一直秉持的理念是投资只能讲逻辑，千万不能讲信仰。因此，即使我们阶段性地参与城投债，也是基于自上而下的政策分析逻辑以及自下而上的深度调研，才会进行谨慎的投资。不仅是城投债，我们的团队之前也在煤炭债上进行过充分的阿尔法挖掘。更早的时候，16,17年，我们在上投摩根专户里也做过两高一剩龙头，如宝钢私募债的自下而上的阿尔法挖掘。

当下争议程度较高的城投债，我们现在对城投债的逻辑首先是自上而下的政策分析。我们认为，真正的龙头品种在未来实际上会展现出地方债化的估值倾向。因此，例如我们之前参与的天津某龙头城投平台，实际上在参与时收益率相对较高，相对来说是有阿尔法的，但是我们首先分析，自上而下看，这家平台是真正从事公益属性事业，国家宏观政策未来会对这类城投平台进行顺利债务压控，实现风险释放后的平稳落地。在这个过程中，我们认为它的估值逻辑在未来可能类似于地方债。

因此，我们的底层投资逻辑是未来看真正的龙头品种，在整体城投债务管理优质化过程中，它们的估值大概会向地方债靠拢。从这个角度来看，这波自下而上的阿尔法机会结束后，很可能整个信用债市场需要下一波自下而上机会的挖掘。因此，我们会用自上而下的政策分析和自下而上的深度跟踪来识别信用债投资中是否存在阿尔法机会。整体来看，我们认为我们是在对信用风险进行收益挖掘和风险管理。

郑宇光：首先，量化方面我们实际上有两个基本模型，第一个是资产温度计，第二个是风险报警器。资产温度计方面我们分为三大部分：第一部分是主流使用较多的多因子，相当于是我们识别或认知市场的眼睛。第一部分多因子是看市场的眼睛，将市场看进去后，输入到大脑中。我们的大脑使用的是LSTM底层模型，而LSTM在语音图像识别方面是较为标准的模型。这里相当于我们让大脑通过眼睛观察市场后，对未来市场的温度进行测量。在这里，我们可能与众不同，因为我个人也看过同业的模型，包括一些paper。与众不同的地方主要在于用什么样的眼光来读市场。大多数国外的paper基本上是从二维视角直接读取k线图或数据的方式。个人有一些与众不同的想法，假设我们将一段视频或图像输入给计算机，计算机将其单点像素化后进行读取。我们知道彩色图片中实际上是RGB，通过独立正交的红、蓝、绿三个通道进行正交拆分。这里我们将多因子映射到了RGB的正交拆分。例如，现在我们可能第一层输入了100多个因子，而在完成正交化后，剩下的可能只有60多个。我们认为这60多个因子有点类似于计算机读图时的60多个通道。计算机读取彩色图时，它有RGB三个通道，那么我们可能就有多少个正交底层多因子就有多少个通道，用这个结构来解读市场。输入数据后，第二部分进行了简单的聚类，即贴大标签。贴完大标签后，第三部分是利用LSTM对未来5天、7天量温度，量完温度后会进行考虑。人脑给我们提供温度输出，例如100度或-100度最高或最低，这里人脑需要思考并动态地结合策略。

在这方面，个人确实进行了较长时间的思考和实践，很难找到量化直接给出仓位的较好的解决方案。因此，目前只能告诉我们整个权益市场、黄金市场或不同类型的大类资产的温度区域。从历史角度来看，这个温度区域大概在哪里？在这个前提下，我们在第三步的主观策略中是这样考虑的。从长期来看，市场呈现出一种均值回归，短期则有一种动量。因此，如果债券市场持续高温，我们反而认为它可能会有反转。但一旦反转开启，温度计便会成为动量的信号指标。

另外一个风险报警器实际上还在完善过程中，底层思路类似于VGG。第一部分是N维正交多因子的输入，然后用VGG识别市场是否出现风险拐点事件。为什么这块模型还在完善？因为现在不管是一类错误还是二类错误，准确率较低。个人认为可能是对历史数据的贴标签出了问题，因为这是一个监督学习，我们必须对历史上是否后面是大幅回撤进行定义，并对大幅回撤的标准进行定义。在这个前提下，贴完标签后，机器才有准确告知明天可能会有大幅回撤，类似这样。但前半部分对历史数据标签确实较难处理。

因此，我认为前面一个温度计我们用得比较顺手，且效果不错，VGG仍在进行中。

郑宇光：在整个行业的分析中，我的方法论与之前的温度计相同，也就是整个模型框架也相同。不同之处在于第一部分输入的因子不同，因为不同的大类资产、类属资产，甚至不同的股票标的，关键有效因子肯定不同，因此因子库也不同。方法论相同，也就是提供进来的因子和历史数据都一样，但在输出时，标的代码会不同。例如，当我将中信一级行业分类指数每天全部运行一次后，会有针对未来5天每天的打分表。

在这里，我的行业分析模型与温度计方法论是同一个东西，在使用时，两者有区别，行业分析会假定行业具有短期动量，即强者恒强。对于宽基指数，以创业板指数为例，如果过去每天都处于极端低温，累积一段时间后，会认为它可能面临中期的均值反转点，即在极端低位持续被低估或处于底部区域后，可能会出现均值反转。对于行业指数，会假设存在短期动量，即强者恒强，那么每天的策略配置是将所有中信一级行业打分后，按高到低排序，然后根据排序的离散度或聚集度，如果离散度较低，表明市场没有明显的方向。举个例子，最近一段时间可能偏周期类的持续很强，而偏新能源的持续很弱，且拉得较散。一个可能是正的1.6，一个可能是负的1.2。在这个前提下，我会清仓新能源，然后加仓顺周期。个股还没用到，行业比较出来后，我只买行业龙头，相当于放弃做个股的选择。

Q7： 近年来可转债规模市场发展迅速，可转债已经成为很多混合债基产品的重要构成部分，但是我们看到您的产品泰信双息双利（290003.OF）在最新一期披露的持仓中清空了可转债的仓位，请问您是如何考量的，能否详细谈谈您在投资组合中增减配可转债的逻辑，以及展望一下未来半年可转债市场的表现？

郑宇光：至少对双息双利（290003.OF）这个产品，我将转债和权益合并考虑，这两类权益资产根据风险预算，目前拟定的产品纪律是权益加转债不超过30％。根据历史业绩，在我刚接手时，可能由于产品逻辑问题，导致当时双息双利出现较大回撤。当时权益加转债仓位超过了60％，从而导致产品出现较大回撤。后来我们梳理了内部产品管理逻辑，现在双息双利加起来是30％。从2019年的11月份开始持续看多债券，因此双息双利系统性地将权限仓位压至最低。截至今年上半年，权限仓位都在5个点以内，且转债没有显著的套利机会，阶段性转债仓位降至了0，这并非个人不看好转债这类资产，而是在上半年的双息双利投资策略里，个人用不到转债仓位。打个比方，最新的双息双利的权益比例接近20%，转债约为8%，这部分就上调转债仓位了。核心逻辑是因为资产温度计持续提示权益资产进入高性价比配置区域，因此系统性地提升了权益比例，就用到了转债。

未来，个人持续看好转债这类资产，因为从未来增量资金方面来看，个人之前在保险工作过，平时与同业交流，对保险或理财资金来说，固收+类产品和转债类产品作为底层资产，未来可能对整个绝对收益策略有较重要贡献。

从这个角度来看，个人认为未来长线看好来自这方面资金策略挖掘导致的增量资金。站在现在时间点往后看半年，至少从模型角度或个人策略思考来看，我们比较看好高股息深度价值策略。相关转债标的未来不仅是相对收益，可能绝对收益也会出现驱动逻辑。

郑宇光：相较于一级债基，二级债基在权益部分的流动性会更好。我也考虑过同业的整个产品逻辑，对于二级债基来说，产品收益来源可能更多还是资产配置。因此，无论是个人管理的双息双利，还是与同业优秀的明星基金经理合作管理的产品，无论是权益还是债券类资产，都会选择流动性较好的资产作为收益来源。

对于一级债基，因为目前更多的可能是通过转债部分来增加权益收益。我们知道转债资产未来可能会有较大的市场空间和策略容量，但至少目前整个资产的流动性相对较低。因此，无论是我们还是同业，一级债基的资产端流动性相对较弱。对于一级债基来说，更多是需要做好负债端管理，也就是要么在产品研发时把产品的持有期做长，或者在产品上选择策略认同度更高的机构客户。泰信增强收益（290007.OF）更多地针对策略认同度较高的机构客户，这是整个产品逻辑的一部分。

增强收益业绩表现尚可的原因在于我们过去两次进行了大规模择时，用到了资产温度计。去年9月份，整个资产温度计显示债券资产持续进入高温区域。当时，增强收益对超过一半以上的信用债仓位进行了处理减持，持有超过一半以上的一年以内的利率债，实现了一种极端防守的资产配置。在今年7月份也是发出了同样的信号，因此，今年7月份泰信增强收益提前清仓了一年以上的信用债，目前超过半仓是一年以内的利率债资产。在最近几段时间，回撤仍然尚可。

Q9： 优秀的管理团队和产品布局是基金业绩的重要保障，能否请郑总介绍下您的投研团队人员配置情况，以及未来在固定收益产品线上的布局方向？

Q10： 最后，在当前全球扑朔迷离的宏观背景下，您能否谈谈对四季度权益和债券市场的投资展望？权益市场看好哪些方向，债券市场是否还能走出今年以来的上行趋势行情，未来影响不同市场表现的驱动因素和掣肘分别是什么？

郑宇光：我们认为从中长期角度来看，无论是人口周期还是大家可能熟悉的康波技术周期，整个中长期周期实际上是向下的，所以从这个角度来讲，中长期的总需求是易下难上。对于债券来说，拉长时间后，债券肯定会持续在较低利率的环境中，也就是债券长牛趋势是相对确定的。从权益角度来看，中长期还是成长因子、久期因子或结构性调整因子会占主导。尽管短期成长股的收益可能不尽如人意，但从长期来看，未来整个经济转型仍将朝着这个方向发展，这是长期逻辑。

从短期来看，未来1到2个季度，国内整个库存周期和短期债务周期将持续出现共振向上的过程。因此，我们认为经济大概率未来会进入探底或探明底部，甚至开始出现类复苏的情况，整个金融市场将进入交易复苏预期阶段。从大类资产角度来看，债券市场从久期贝塔来看，基本上会进入中性甚至偏谨慎的区域。因此，我们全系列的债券基金将久期压降至最短。然而，当前经济并未出现过热的阶段，这也是传统的投资时钟理论。我们认为货币政策仍会持续维持宽松。今天我们看到了最新的市场操作：是放量过程和收益率下降，量价都被用到了。因此，从货币市场来看，广谱利率大概率仍维持在较低水位。债券市场的票息策略存在很多阿尔法机会，因为整体货币政策维持宽松，类资产荒是整个固收市场将面临的环境。