2017年年初，我们提出投资的“龙头思维”，即要投资各个方向的大白马，增强产品收益的稳定性和确定性，这个策略帮助我们在2017年取得了非常不错的投资业绩。2018年上半年我们提出主要收益来源在商品和量化，持筹类股票策略需要等待跌出来的机会（详见文章：今年的市场观点与投资机会）。量化风险低，但是收益也不高，商品的资金效率更高，但商品的容量小，所以我们今年在减配规模大的白马类商品投顾，增配管理规模偏小的纯商品投顾。

临近年底，盘点今年的投资，2018年的调整无疑是正确的，今年增配的管理规模偏小的商品类投顾收益亮眼，和大白马形成了反差。拆分来看，这些大白马在商品方向还是持续在赚钱的，但商品容量有限，一般10-20个亿左右容量就满了，多出的规模要么配置在债券、要么配置在股票，债券的平均回报率不高，给产品贡献的收益有限，而股票市场整体偏弱势，大幅侵蚀了商品端的收益，从而拉低了整个产品的收益水平，也就是说在股票没有行情的时候，任凭这些大白马在商品方向的优势再强，在大的规模面前，商品方向给整体产品贡献的收益也是独木难支。

今年以来，受政府出清(金融经济去杠杆，政府反腐，扫黑除恶，环境治理)叠加贸易战等因素影响，股市走出一波震荡下跌的行情，市场形成一致悲观预期，随后政府出台一系列利好政策，对冲了市场的利空，政府出手的好处是可以缓解市场的悲观情绪，借助时间来逐步出清利空因素，坏处是后市大概率会是一个牛皮市，上涨乏力，下跌有托底，通过用时间来换空间。基于上述判断，明年股票市场很有可能依然没有大的趋势性机会，但是不乏中短周期的投资机会，一些管理规模不大的交易型商品期货类投顾和量化策略投顾，通过中短周期策略捕捉市场波动带来的盈利机会，是明年我们的重点盈利方向。

一、配置商品细分领域龙头，提高资金效率

大家可能会担心，从南华商品指数来看，商品期货从2016年起，受环保政策的严格执行，产能大幅出清，导致大宗商品价格大幅上涨，目前大部分品种处于在高位震荡。如果这些品种跌下来，是不是商品就会开始走熊，市场就没有机会了？其实商品的牛熊不是看指数或者板块的涨跌，而是看成交量和市场波动，成交活跃、波动又大就是牛市，成交低迷、波动又小才是熊市，商品可以做多也可以做空，核心在于投顾对于宏观、产业和市场的认知和理解，以及将这种基本面的研究映射到价格走势的能力是否具有优势。

商品期货是一个零和博弈的市场，围绕现货价格波动，商品的价格不会无限的涨或者跌，因为现货是有价值基准的，比如鸡蛋，正常是5块钱一斤，可能临近中秋的时候，鸡蛋的用量增大，价格会提升，但它不会涨到天上去，而且最后还是会回归到正常价格范围内，最终谁能赚到钱，就要看它对宏观的判断，对鸡蛋上下游供给需求的理解深不深，具体交易的时候交易能力强不强。我们在走访、尽调的时候发现，有一些有优势的投顾是可以连续十几年每年都做到在商品市场盈利的。

大白马虽然在商品上面是有优势的，但是资金规模也大，商品的贡献有限，在股票没有明显机会的情况下，整体资金的效率不高，因此对于一些管理规模大的投顾我们采取减配或者赎回。今年我们也看到一些在商品细分领域有优势的投顾，如有的擅长农产品、有的擅长黑色板块、有的擅长有色板块，这类投顾在各自的领域扎根深厚，具备研究或交易优势，同时因为资金规模较小，能更灵活应对市场的变化，而且因为不用配置股票，资金的利用效率很高。

对这类投顾的挖掘和跟踪的难度相对较大，通过三年多在商品市场上筛选投顾的经验积累，我们对商品投顾的认知不断加深，今年下半年以来，我们在商品市场上不断深挖规模还不大，但底蕴和实力都很强的投顾，目前已经挖掘到了一批，公司的FOF类产品已经布局而且取得了非常不错的业绩。这些投顾要么是刚从大型投资机构出来，公开业绩时间较短，还没有被市场广泛认知；要么是扎根某个产业链，管理资金容量有限，没有大规模在市场公开募资，因而规模都还不大，投资管理能力和规模相比还有很大空间，如果我们能在这时进入，就有很高概率能获取超额收益。

这类投顾的优势往往是集中在某个方向或板块，一旦遇到机会，可以重度参与，因而进攻性很强；劣势是收益来源不如大白马那么丰富，确定性会稍弱，产品的波动可能会更大一些，如何在收益和确定性之间取得平衡是我们重点关注的问题，我们通过FOF产品来解决这个问题，既可以分散投资各个方向或者板块的优势投顾，去捕捉板块的轮动收益，平滑净值曲线；又能最大程度地发挥我们的主动管理能力（自14年鼎实系列产品发行以来，我们主动管理的FOF类产品百分百盈利）不断地动态调整，去劣存优，在风险可控的前提下追求较高的投资收益，提升明年的资金效率。

二、布局AI量化方向，争夺市场红利

除了商品方向的盈利机会，我们观察到一类新的投资机会，AI量化方向，中国的量化投资策略是在10年推出股指期货后逐步发展起来，在最初的几年（2011-2015年）发展起来的一批有优势的投顾赚到了一波市场的红利，我们预计AI量化接下来会有一波类似量化刚开始出现时的红利。传统的量化策略是把人对市场的认知转换成交易程序，利用计算机的交易速度和跟踪能力来战胜人工交易，去收割市场上的短线主观交易者的钱。因为风险可控、收益稳健深受机构资金的喜爱，随后大量资金涌入，收益也被摊平了。AI量化将AI跟量化交易结合，即把机器学习应用在量化交易上，让机器从大量的历史数据中自动寻找到规律，并根据最新的数据不断的调整和优化，大大的提升了策略开发的效率和维度，相对传统的量化策略有较强的优势。目前既懂AI又懂金融的人才还比较少，市场竞争很小，我们已经找到几个这样的投顾，在今年取得了非常亮眼的投资业绩，AI量化在未来一年大概率仍然处于红利期，我们要把握变化带来的机会，走在市场前面开始去配置这类的投顾，但因为这个方向还比较新，未来需要更多地跟踪它的盈利稳定性、持续性和确定性，需要循序渐进地进行配置，AI量化大概率会成为商品以外的第二个重要收益来源。

结语：我们做资产配置，就是要不断寻找确定性强的收益来源，追求长期复利和提高资金利用效率，核心就是要有不断应对市场变化的能力。今年的风险很多，很多收益被风险抵消，大家预期经济可能不好，不太看好明年的投资机会，但我们明年的盈利来源中，都跟经济基本面关系不大，不受经济周期的影响，商品方向交易量持续活跃，可多可空，只要投顾有核心优势，不管涨跌都有机会盈利；AI量化是投资的一个新方向，机会正逐步显现，行业门槛高，现在能做这一块的人很少，可抢先市场一步提前布局；另外明年可能还有一个股票跌出来的机会，我们也在积极关注。

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