精彩回顾 | 2024彭博买方论坛：宏观经济与科技赋能

9月24日，一年一度的彭博买方论坛全球系列主题活动在上海和北京圆满举办。随着市场发展、科技迭代，金融产品越发多元、投资机遇涌现。彭博特别邀请国内顶尖资管人士与市场专家，与现场来宾共同探讨全球宏观经济展望、智能投研以及多元化投资等市场关注话题。接下来，让我们一起回顾现场精彩发言。

彭博大中华区总裁汪大海先生发表开场致辞并欢迎现场嘉宾的到来。在当前政治格局调整、全球风险加剧的形势下，金融产品面临多重挑战与不确定性。拥抱技术创新、加快数字化与自动化转型、使用高质量金融数据将会成为投资者做出前瞻性决策的前提。彭博将继续为客户提供全方位的数据支持和金融科技服务而做出努力。

彭博亚太区首席经济学家舒畅博士展望了中美两国经济发展趋势。目前，全球大多数主要的央行已经进入了一个减息支持经济的周期，尤其是美联储大幅降息50个基点，我们认为这是一个前瞻性举措，增加美国实现软着陆的可能性。总体来说，美国经济仍处于扩张状态，但扩张的速度减缓了，其中通胀以及劳工数据是美联储的关注重点。展望未来，美联储可能会继续降息，具体取决于市场和经济发展态势。与此同时，中国央行也推出了历史性的刺激举措，这一系列的组合拳或将提升经济增长达到1.1%左右，这无疑是个积极的信号，但仍需关注房地产市场以及财政支出两大关键方向。

彭博企业平台和风险产品全球负责人Jose Ribas分享了金融行业对于技术平台需求的新趋势。其一是买方和卖方公司在利润压力、波动的市场环境和监管要求的驱动下，倾向于采用集成式、从前端到后端的解决方案，以支持多种资产类别；其二是公司对于价格和数据的一致性有更高要求；其三是公司更倾向于寻找程序化API解决方案，将其集成到各自的技术堆栈和端到端工作流程中。彭博已在人工智能领域投入15年，极大地提升了分析和结构化大量文本和金融数据的能力，且在机器学习和自然语言处理(NLP)方面投入了更多资金，用于文档理解、推荐、问题解答、信息提取、信息检索、情感分析、异常检测、金融建模等，以帮助我们的用户更好地应对变化、做出决策。

BQuant客户体验及产品经理Ben Clarke展示了彭博量化平台BQuant的升级功能。在彭博，来自全球数百家证卷交易所超过4,000亿条市场信息被收集、分析并实时发送给全球170多个国家和地区的用户，而市场交易信息的数量大约每四年会翻一番。如何理解海量信息并在其中寻找投资机会，正是BQuant想要帮助用户实现的。今年7月，彭博推出了BQuant Desktop，加强了可访问性，用户能够更深入广泛地访问彭博金融数据和强大分析；增加了灵活性，可结合Bloomberg API、数据和开源Python库使用；增强了实用性，更易于修改并提前构建模板，方便用户快速自定义工作流程。

彭博产品战略解决方案架构师Mark Ellis分析了当前资管行业面临的挑战。自2005年以来，全球资产管理规模(AUM)增长强劲，但也掩盖了行业面临的严峻挑战。首先，在不考虑市场表现的情况下，来自费用的收入不足10%且在持续压缩。其次，运营成本平均每年上升5%，且被动投资的产品正在不断增加。第三，产品创新能力不足，当前全球70%的资管规模投资于存续时间超过10年的产品，且越来越多的资金投资于私募市场。最后，监管压力也在不断增加。彭博买方解决方案不仅为企业客户提供全面的、全托管的技术解决方案，覆盖整个投资生命周期，还在不断扩展资产类别，改善产品连通性，开放架构并投资于API和AI技术，以期能够真正地增益用户工作流程。

科技赋能行业发展，智能投研已成为资管业工作流程中的一部分，当前市场有哪些进展与实际应用呢？彭博特别邀请来自友山基金、华泰柏睿基金和华安基金的专业人士与现场来宾交流他们的实践与经验。

友山基金联合首席投资官许永斌博士分享了他的投资策略和数据关注重点。友山基金致力于固收市场，主要分为利率和信用两部分。针对利率板块，其策略是利用现券及利率衍生品，包括国债期货和利率互换，进行利率相对价值交易，以及人民币资产和利率资产的相对价值交易。在数据方面，宏观数据中的经济状况是与利率市场最相关的，经济不好时、利率下行，经济好时、利率上行。另一方面，发掘更多的另类数据将会为经济运行状况提供不一样的启发。

华泰柏瑞量化与海外投资部基金经理凌若冰女士提到了智能投研在实际业务中的应用。华泰柏瑞量化团队的主要投资方向是利用量化模型进行自下而上的选股，覆盖A股和港股，投资策略大概分为三部分，一是指数增强策略；二是绝对收益策略；三是针对A股和港股的最大化alpha策略。团队的智能投研体系主要应用于公司后台，在于信息的收集、处理和归纳，另一个就是信息的及时调用。旨在让公司的投研体系更加便捷和智能。

华安基金指数与量化投资部基金经理张序先生谈到了公司在智能投研领域的布局和对风险的识别。针对智能投研，一方面是直接投资，例如增加一些基本面和多因子AI+策略，使用私募量化常用的深度学习模型进行股票信号处理。另一方面是利用GPT模型处理大量卖方研究员的研报，从中提炼出有用信号或结论。针对风险识别，主要是关注那些在业绩公布时出现明显低于预期的公司，通过财务数据、卖方潜在数据以及所属行业的基本面数据，构建机器学习模型进行匹配，识别未来可能出现超预期业绩下修的公司风险。

彭博亚太区法规监管数据专家陶俊彦先生介绍了买方风险管理新趋势。首先是量化信用风险，追踪公司及交易对手的信用风险变化，以便提前预警；其次是监管合规要求日渐增加，增加了前中后台在使用数据时的一致性以及有效性需求；第三是量化流动性风险，针对基金持仓的流动性提前预判，评估潜在交易成本以及基金能否应对突发基金赎回要求；第四是汇集不同数据集，将传统风险指标和其他数据集结合，从不同角度管理风险。彭博能够提供彭博提供一系列的信用指标数据和模型，帮助投资者从不同维度追踪违约风险变化。

彭博PORT风险分析研究员李鹏先生总结了使用因子模型的益处。风险模型也是一种投资模型，对于风险分析而言，事前风险与事后风险的结合才能使模型达到最好的效果。因子模型则是风险模型中最为普及的类型，第一个好处在于将复杂问题简单化，也就是把高维度的问题给降成由因子的数量来决定的维度；第二个好处是因子的解释性，能够更方便地结合不同投资理念，此外因子模型已经越来越成熟，适用性增强。彭博在2021年推出MAC3风险模型，涵盖A股和港股，帮助投资者进行风险预测、业绩归因、压力测试、投资组合优化和情景分析等实用功能。

中国金融正向着高水平双向开放稳步发展，互联互通机制进一步拓展，为境内外投资者创造更多便捷。彭博特别邀请来自未来资产、华夏基金以及嘉实财富的资产专家，为大家解析投资机会。

未来资产中国区ETF销售主管邴彤彤女士分享了中国资本市场开放带来的机会。未来资产是一家韩国背景的全球化金融机构，管理着超过6,000亿美元的资产规模。近几年，中资投资者通过香港这个桥梁配置海外资产，进行全球配置。通过基金互认、ETF互联互通以及大湾区的理财通以及更多互联互通的机制，助力中国资本的进一步开放和改革。但在整个宏观市场充满不确定性的情况下，全球供应链的重塑、美联储的降息环境及中国经济的转型大背景下，相应的投资挑战也是并存的。

华夏基金投资策略师丁文捷博士谈到了中国市场的投资机会。中国市场最大的吸引力在于变化，在变化中就会有商机。以房地产行业为例，过去20年处于一个巨大的增量市场，过去提到“房地产”主要想到的是住宅开发商。然而，近几年从增量市场回归到存量博弈市场，华夏基金的注意力更多地转向资产运营者、物业管理商以及城市综合开发运营商等更广义的房地产市场定义。作为投资者，投资房地产企业不仅可以通过股票和债券，还可以通过一些另类资产，如房地产投资信托(REITs)，来参与到更广义的房地产投资中。

嘉实财富全球资产配置总监王智强博士对当前市场形势进行了分析。通过降息50个基点，可以看出在美联储的衡量体系中，过去两年一直是以抗通胀为要务，其次就是对美国经济状况、就业市场的考量。目前投资者对于整体软着陆比较有信心。此外，在这个降息周期中，随着美元利率的下行，资本会从美国市场逐渐回流到其他的非美市场，这对一些非美资本市场也是较为有利的。