1
引子
普益標準一直深耕銀行理財市場。 近十年來， 銀行理財受益於影子銀行、非標和委外， 由此迎來了幾波大發展。 但由於市場行情和風格轉換變快，
通過對相關政策研究和市場研判， 普益標準認為FOF可以成為未來銀行理財投資的一個重要方向。 首先， 據《關於規範金融機構資產管理業務的指導意見（內審稿）》要求， 銀行理財不得做多層嵌套， 不過FOF和MOM投資除外。 儘管指導意見還未下發， 但隨著監管趨嚴， 大概率會進一步規範統一。
其次， 相比MOM， FOF更強調科學化管理、精細化投資、動態化監測， 其投資效率和投資穩定性比個性化、偶然化、經驗化的個體強。 而從資產配置角度看， 研究表明資產配置能解釋同一基金業績時變差異的40%， 不同基金業績差異的90%， 收益水準高低的100%。
常言道， 授人以魚不如授人以漁。 普益FOF智投系統不僅基於全市場基金作為基金備選池， 而且更重要的是， 該系統能為銀行資管部門所直接運用。 借助該系統， 銀行可以根據自身風險偏好構建適合自身發展要求的FOF組合， 實現從交易策略到業績分析的全流程投資服務。
那麼當下銀行理財部門又是如何投資的呢？也許下面的場景大家會越來越熟悉。
2
場景：討論會
王總：現在開會。 小王， 你先談談我們的委外情況。
小王：好的。 剛才對方打來電話， 讓我們確認下組合情況。 由於近期債市波動較大， 我們組合業績大幅回落， 此前的浮盈幾乎全沒了。
王總：這怎麼行呢？嗯？！
小王：……
王總：這麼虧下去，
小王：幸好只是帳面虧， 也許過段時間就好了。
白總：不能太樂觀， 最近債市爆了好幾顆雷， 還是要謹慎些， 和對方溝通下， 詳細排查底層資產， 要做到心中有數。
王總：老白說的在理。 小王， 你要和對方密切保持溝通。 讓他們把詳細排查結果儘早發過來。
小王：好的， 沒問題。
白總：另外， 我再強調下。 雖說現在行情不比往日， 但還是要努力開拓新局面。 昨個個金部的老孫還說， 我們定的價格太低， 他們不好賣， 希望把價格再提提。 就這業績， 咋提？
王總：是， 還是要想辦法， 如何在風險可控前提下提高投資收益。
小白：王總白總， 我有一個想法。 既然現在行情都比較差， 我們是否可以自己來幹？
王總：自己幹？怎麼幹？
小白：我是這樣想的。 現在FOF不是很流行嘛， 此前有好幾撥機構來路演， 讓我們去投資。
白總：這個我知道。 參加過幾次會， 不過他們說的名詞好些都聽不懂， 說的很好， 就不知真實業績怎樣， 心裡沒底。
小白：是的， 而且也是他們主導做投資， 我們出資金， 業績不保證。
王總：這樣有風險。 一來怎麼投， 我們不知道；二來怎麼控風險， 都對方說了算。 和以前的模式有什麼區別， 換個馬甲， 就靈了？
小王：我聽說對於FOF， 有不同的投資策略。 上周普益標準推出了FOF智投系統， 基於大類資產配置做FOF， 宣傳說客戶自己可以基於系統支援， 自主選擇怎麼投資， 實現內部管理+全市場基金。
王總：就是與我們有合作的普益標準？
小王：是的， 王總。 他們開發了一套與銀行理財投資緊密聯繫的FOF智投系統，
王總：這個有點意思， 可以和對方談談， 老白， 你看行不？
白總：我看可以， 都試試。 在原地， 怎麼轉型？怎麼發展？對於新事物， 還是要勇於做嘗試。
小白：剛好下周普益標準的人要過來， 是否可以就這個好好談談？
王總：我看行。
3
場景：交流會
小普：各位領導好。 我是普益標準的小普， 今天很高興來這做交流探討。 普益FOF智投系統有四個主要特色：海量資料、完整閉環、動態跟蹤、原創模型。
總體而言， 普益FOF智投系統囊括宏觀經濟及資本市場的完整資料庫， 而且多資料來源交叉驗證保證資料準確性。 之所以叫完整閉環， 是因為它覆蓋從交易策略到業績分析全流程服務， 並且依據投資者的風險偏好定制個性化方案。
此外，通過應用機器學習與金融理論原創投資模型，能夠精細刻畫宏觀市場表現和基金業績風險，基於業績和歸因分析動態給出投資建議，以量化投資理念實現均衡配置風險分散。
對於銀行理財客戶關注的風險，普益FOF智投系統主要有兩種思路：一是風險識別，二是風險管理。風險識別將從資料出發，通過多維度、全廣域的數億量級的大資料，基於機器學習識別可能的風險並自動排除，如特定時期某一大類資產表現差的，業績不穩定的相應基金等。而且可以在組合建立後即時監測風險暴露和淨值回撤，一旦達到設定的閾值自動預警，並且給出改進操作建議。
對於風險管理，從三方面管控。首先，基於宏觀經濟週期原創大類資產配置模型，結合使用者風險偏好構建優化資產組合，實現風險分散和中長期穩健收益。其次，從收益、系統性風險、個體風險、流動性風險、相關性風險等角度原創基金評價模型，並基於優化模型確定投資權重，進而獲取風險可控前提下的超額收益。再次，依託資金管理系統和動態跟蹤分析系統，根據市場狀況、基金組合收益與風險暴露自動發出加倉、調倉、再平衡信號，從而有效規避風險，實現長期穩健收益。
從核心功能來看，普益FOF智投系統核心功能包括大類資產配置、基金篩選與配置、動態資金管理、動態跟蹤分析。
普益標準原創的大類資產配置模型，綜合考慮大量宏觀經濟變數，輔以多種前沿統計及機器學習演算法，依據使用者風險偏好及其他約束條件，自動地為用戶推薦四大類資產（股票、債券、商品、貨幣）的優化配置比例。
首先對宏觀經濟變數進行篩選和主成分降維，進一步利用region switch model將時間序列分割為多個時段，運用聚類方法對分割的時間段進行聚類，劃分不同的經濟週期。然後根據各類資產在不同經濟週期的表現，確定每一經濟週期下各類資產權重範圍，據此優化組合。
而普益基金評價體系，採用指標打分法對基金進行每週綜合評價，優選出業績優異、代表性強、相關性低的各類型基金納入備選基金池。對不同類型基金設定不同評價指標，基於標準化得分並按相應權重得到基金總體評分。基於普益基金評價體系生成的總體評分，對各類基金進行排序，選擇排名靠前的各類型部分基金進入投資組合。對於篩選出的基金，針對基金alpha建立優化模型，來確定投資組合中每支基金的權重；旨在風險可控前提下，最大化組合的超額收益。
而資金管理則包括三個層次：加倉、減倉、再平衡。當整個組合的淨值增加至使用者設定的閾值時，按照用戶設定的加倉比例加倉，每支基金的加倉金額按照其在組合中的權重進行分配。滿足淨值下降或不同風險因數暴露任一情況，系統即發出調倉信號；基於淨值回撤幅度和風險因數暴露狀況的不同閾值，用戶可選擇是否調倉，調倉比例和金額按其在組合中的權重進行分配。當使用者在創建組合時採用了普益模型且選擇進行再平衡，系統就會自動在每月初為使用者發送再平衡信號；再平衡類似新建組合，依據當時宏觀經濟和基金表現，依次確定大類資產配置比例，並優選基金，構建新的組合。
基金組合跟蹤分析則包括了業績分析、淨值分析、歸因分析三大類。業績分析對組合整體、持有的每支非貨幣型基金以及指數的收益及風險進行監控分析；收益指標包括漲跌幅、年化收益率等，風險指標包括年化波動率、詹森alpha等。
淨值分析對組合整體及其持有的每支基金的淨值變動、回撤的變動進行即時跟蹤分析；同時通過組合淨值曲線與指數走勢的對比，從而説明使用者判斷組合表現，據此進一步優化調整。歸因分析通過普益原創的因數設計及歸因方法，即時跟蹤每支基金以及組合的風險暴露情況，據此説明使用者更深入地理解組合的風險，並在適當時候給予用戶調倉建議；此外，每天計算不同風險因數的相關係數，以便用戶更好地把控風險。
小普：以上都是就功能來說的。實際上，普益FOF智投系統能更好説明客戶實現自主管理、提高主動投資能力的轉型願望；在風險可控前提下實現中長期的穩健收益。
其實說的再多，還是不如實踐來的實在。這是我們系統的登錄頁面，登錄帳號和密碼就可以登錄系統。
這是首頁，將清晰展示我們按照不能方式構建的各組合整體收益情況，四大類資產市場行情走勢以及各類相關新聞。
小普：系統擁有的詳細功能，還需要操作後才有更感性的認識。我們可以提供帳號和密碼，大家先試著按照不同策略構建不同組合。有需求的，可以在文末或後臺留言聯繫我們哦，歡迎銀行理財部門加強交流和使用，一起迎接資產管理的美好明天！
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對於銀行理財客戶關注的風險，普益FOF智投系統主要有兩種思路：一是風險識別，二是風險管理。風險識別將從資料出發，通過多維度、全廣域的數億量級的大資料，基於機器學習識別可能的風險並自動排除，如特定時期某一大類資產表現差的，業績不穩定的相應基金等。而且可以在組合建立後即時監測風險暴露和淨值回撤，一旦達到設定的閾值自動預警，並且給出改進操作建議。
對於風險管理，從三方面管控。首先，基於宏觀經濟週期原創大類資產配置模型，結合使用者風險偏好構建優化資產組合，實現風險分散和中長期穩健收益。其次，從收益、系統性風險、個體風險、流動性風險、相關性風險等角度原創基金評價模型，並基於優化模型確定投資權重，進而獲取風險可控前提下的超額收益。再次，依託資金管理系統和動態跟蹤分析系統，根據市場狀況、基金組合收益與風險暴露自動發出加倉、調倉、再平衡信號，從而有效規避風險，實現長期穩健收益。
從核心功能來看，普益FOF智投系統核心功能包括大類資產配置、基金篩選與配置、動態資金管理、動態跟蹤分析。
普益標準原創的大類資產配置模型，綜合考慮大量宏觀經濟變數，輔以多種前沿統計及機器學習演算法，依據使用者風險偏好及其他約束條件，自動地為用戶推薦四大類資產（股票、債券、商品、貨幣）的優化配置比例。
首先對宏觀經濟變數進行篩選和主成分降維，進一步利用region switch model將時間序列分割為多個時段，運用聚類方法對分割的時間段進行聚類，劃分不同的經濟週期。然後根據各類資產在不同經濟週期的表現，確定每一經濟週期下各類資產權重範圍，據此優化組合。
而普益基金評價體系，採用指標打分法對基金進行每週綜合評價，優選出業績優異、代表性強、相關性低的各類型基金納入備選基金池。對不同類型基金設定不同評價指標，基於標準化得分並按相應權重得到基金總體評分。基於普益基金評價體系生成的總體評分，對各類基金進行排序，選擇排名靠前的各類型部分基金進入投資組合。對於篩選出的基金，針對基金alpha建立優化模型，來確定投資組合中每支基金的權重；旨在風險可控前提下，最大化組合的超額收益。
而資金管理則包括三個層次：加倉、減倉、再平衡。當整個組合的淨值增加至使用者設定的閾值時，按照用戶設定的加倉比例加倉，每支基金的加倉金額按照其在組合中的權重進行分配。滿足淨值下降或不同風險因數暴露任一情況，系統即發出調倉信號；基於淨值回撤幅度和風險因數暴露狀況的不同閾值，用戶可選擇是否調倉，調倉比例和金額按其在組合中的權重進行分配。當使用者在創建組合時採用了普益模型且選擇進行再平衡，系統就會自動在每月初為使用者發送再平衡信號；再平衡類似新建組合，依據當時宏觀經濟和基金表現，依次確定大類資產配置比例，並優選基金，構建新的組合。
基金組合跟蹤分析則包括了業績分析、淨值分析、歸因分析三大類。業績分析對組合整體、持有的每支非貨幣型基金以及指數的收益及風險進行監控分析；收益指標包括漲跌幅、年化收益率等，風險指標包括年化波動率、詹森alpha等。
淨值分析對組合整體及其持有的每支基金的淨值變動、回撤的變動進行即時跟蹤分析；同時通過組合淨值曲線與指數走勢的對比，從而説明使用者判斷組合表現，據此進一步優化調整。歸因分析通過普益原創的因數設計及歸因方法，即時跟蹤每支基金以及組合的風險暴露情況，據此説明使用者更深入地理解組合的風險，並在適當時候給予用戶調倉建議；此外，每天計算不同風險因數的相關係數，以便用戶更好地把控風險。
小普：以上都是就功能來說的。實際上，普益FOF智投系統能更好説明客戶實現自主管理、提高主動投資能力的轉型願望；在風險可控前提下實現中長期的穩健收益。
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