转自：猫头鹰研究院
绪言
杨冬是入选“财福100”的权益类基金经理之一，今天我们从量化评分、组合特征、市场适应性、与其他基金经理的比较以及问答这五个维度介绍基金经理，方便大家对基金经理有更全面的认识。
量化评分
猫头鹰主要从基金公司、管理经验、管理能力、获奖情况等四个维度对基金经理进行打分。
在基金公司上，广发基金作为基金大厂，目前在管规模12,618.79亿，产品数量371只，其中主动权益类基金130只，规模2250.16亿元，在全市场排名2。
在管理经验上，基金经理杨冬具有丰富的从业经验，从业年限超过17年；公募基金的投资年限相对较短，有2.55年的投资年限，目前管理规模为145.98亿元。
在管理能力上，杨冬获得绝对收益和回撤控制的能力相对较好，选股能力则较为薄弱。
在获奖情况上，近五年中，杨冬获得了1次金牛奖，1次金基奖，1次明星基金奖和1次英华-示范混合型基金奖
数据来源：猫头鹰基金研究院
组合特征
在猫头鹰基金经理频谱中，杨冬的标签被归为平衡型基金经理，其长期的管理收益比较高，但近期收益仅位于中等水平，对于波动和回撤的管理比较好，择时方面的能力也比较高；风格表现上偏好小盘、注重成长、主要投资于大消费，但近一年更加关注大盘和中游制造领域的投资机会。
图1：基金经理杨冬业绩能力评价与表现风格
数据来源：猫头鹰基金研究院
从管理特征上来看，杨冬在其管理期内，整体上行业集中度和个股集中度都比较适中，前十大集中度大部分时段略高于市场中位数；个股关注期较长，位于同类前30%水平；平均换手率低，位于行业后15%水平。
图2:基金经理杨冬操盘风格
数据来源：猫头鹰基金研究院
从行业能力圈来看，杨冬在金融地产、消费、周期、制造和TMT板块均有表现较好的行业，医药生物板块能力也位于同类平均水平；细分子行业来看，杨冬在非银金融、计算机、家用电器等行业有较为突出的能力。
图3：基金经理杨冬行业能力
数据来源：猫头鹰捕基能手
从行业高低配来看，杨冬在非银金融上头部时段配置权重最高，且能够很好地避开尾部时段，alpha效应明显；在计算机、家用电器上也有较高的头腰部配置权重，同时能取得不错的alpha；对于房地产也配置了不低的权重，但是整体alpha并不理想。
图4：基金经理杨冬行业高低配情况
数据来源：猫头鹰捕基能手
从基金经理2023年股票持仓行业分布来看，基金经理杨冬在二三季度明显高配非银金融中的证券行业，由一季度的13%上升到了二三季度的25%-30%，有明显的行业择时。
图5：基金经理杨冬2023Q1持仓股票行业分布
数据来源：猫头鹰捕基能手
图6：基金经理杨冬2023Q2持仓股票行业分布
数据来源：猫头鹰捕基能手
图7：基金经理杨冬2023Q3持仓股票行业分布
市场适应性
市场适应性方面，杨冬的市场适应能力比较均衡，在牛熊震荡周期中的适应能力均位于同类前30%，在震荡行情中的适应能力更加优秀，位于同类前10%；就不同风格强势市场而言，杨冬能在全部的市场风格当中的适应能力位于前25%，整体上小盘比大盘能力更加突出，成长略强于价值。
图8：基金经理杨冬的市场适应性
数据来源：猫头鹰捕基能手
与市场同类基金经理比较
以其代表基金广发多因子混合为例，与市场其他同类基金相比，近一年内，杨冬整体的收益率相对适中，波动率也相对适中（图中黄色圆圈为杨冬）
数据来源：猫头鹰基金研究院（气泡大小代表规模大小）
小结
在投资策略上，杨冬追求分散化投资；重视宏观分析，通过宏观进行市场的择时；偏好逆向投资，买入一些在持续下行阶段具备困境反转潜力的领域。
从管理特征来看，基金经理的波动和回撤控制较好，行业和个股集中度适中，个股关注期长，换手率低，有较强、较广的行业能力圈，擅长金融类行业。
从风格特征来看，组合呈现小盘成长大消费的风格。从市场适应性看，基金经理更加擅长小盘和成长；在牛熊震荡周期中有较强的适应能力。
Q&A
01 杨冬希望与大家分享的几点思考
1、每一种策略都有其周期属性，很难找到一个单一策略能持续地战胜市场。但如果通过多策略的投资方法，或有望平稳跨越复杂变化的市场。
2、我们将“主动+量化”结合，通过主动投资，把主要精力用于识别和寻找大的产业链机会；同时，依靠量化的统计规律，在主动找不到系统性机会的时候，辅助组合稳健跑赢基准。
3、这几年，我们团队在做的就是尝试通过多策略的搭配，来适应风格多变的市场，相当于在每一个时点不去押注单一风格，而是对多种离散化或者低相关的风格做一个均衡，来追求持续稳健的超额。通过覆盖更多的股票，让产品具有更好的市场适应性。如果引入量化手段，我们可以借助更加丰富多元的工具（包括但不限于量化）来开发新的策略。
02主动和量化是两套不同的投资思维，两者怎么融合？
主动和量化，一个负责历史回测，一个负责价值发现，两者是不同的作业模式，但也有很多可以融合的地方。比如，可以通过量化发现股票，经过主动验证后再确定权重。
《笑傲江湖》中的风清扬说过一句话，“真气所至，草木皆为剑”，意思是洞察事物的本质，发现并利用它们潜在的力量，万物皆可用。主动和量化也是如此，二者的核心在于：主动投资是将自己的经验做个总结，为下一批选股提升胜率；量化投资则是把经验归纳成因子或者策略，再不断进行优化迭代。
主动投资是在自我思考中提炼和加工，相比之下，量化投资的好处是不仅可以做低频选股，还可以对很多高频数据做非线性总结，发现一些主动想不到的规律，并将它们开发成策略。可以把它理解成同一件事情，只是实现方式不一样，本质上，它们都是想构建一个胜率比较高的策略，两者并不冲突。
03主动和量化融合后，如何体现在投资体系中？
我们的投资体系是将“自上而下的主动研究”和“自下而上的量化投资”相结合，主观研究基于宏观情景和中微观把控的结合，量化投资通过统计规律辅助组合稳健跑赢基准，二者共同追求景气与估值的均衡，挖掘行业和个股的超额收益。
具体来说，投资框架可拆成三部分：行业比较体系、主动量化体系和AI增强体系。在行业比较体系中，定性与定量的比例大致为7：3，整体偏定性一些；主动量化体系中，定性负责风格的轮动与搭配，定量负责风格子策略的构建；AI增强体系中，我们会定性筛选长期有前景的板块/行业作为严格的基准（例如TMT），然后使用AI技术进行成份内增强。
从本质上来说，不管主动还是量化，都是利用公开信息数据进行分析处理，最终形成投资决策，力求获取理想的超额收益。
与此同时，它们也各有所长。主动擅长赔率，量化擅长胜率。主动能够发现一些赔率高、空间大的主题或板块机会，但这种机遇并不常有；量化能够依靠统计规律以较大胜率去战胜特定基准，但不擅长对资产“称重”。
我们尝试将两者结合：通过主动投资，把主要精力用于识别和寻找大的产业链机会；同时，依靠量化的统计规律，在主动找不到系统性机会的时候，辅助组合稳健跑赢基准。具体来说，量化研究员提供股票池，基金经理根据市场风格和主动逻辑筛选出认可和匹配的量化子策略，然后在股票池中精选个股进行配置。
04在“自上而下的主动研究”中，您如何基于宏观情景指导投资？
我的专业是金融学，入行这些年以来一直很重视宏观研究，因为这是决定组合配置的基础。结合这些年的研究，我们将宏观决策体系提炼为“四周期配置”体系，即主要关注经济周期、盈利周期、货币周期和政策周期四个维度，依赖四个维度的指标体系勾勒出宏观情景，并映射到行业和风格子策略的配置中。
从过往的实践来看，四周期的关系并不是线性的，货币周期和政策周期往往滞后于经济和盈利周期，但它们又是触发行情变盘的助推器。比如2023年二季度，我们大幅加仓公用事业的股票，是为了适配“盈利下滑+政策周期还未见底”的宏观情景。
站在当前时点来看，货币政策尤其是以美债所代表的外部流动性，仍处于从收紧到放松的阶段。在这样的宏观环境下，我们倾向于认为成长类资产或者成长性风格可能会有更好的表现，因此组合的配置会略微偏进攻。
05基于以上投资框架，目前您的团队储备了哪些策略？
围绕能长期产生超额的关键风格（景气度、红利、事件、大盘质量等），我们搭建了主动量化策略库，目前已有的实盘样本外跟踪策略有景气度动量精选、红利质量精选、事件驱动精选、沪深300冷门精选、沪深300估值分域精选、时点动量策略等。策略之间普遍保持着较低的相关度，也就是说，这些策略各有各的内生策略，而非同一个策略的衍生。
其中，动量成长代表策略是我们开发最早的策略，是从一本书中获得的灵感——《股票魔法师》。这本经典著作中介绍了一种追逐动量的成长投资法则，即如何在全市场中寻找最有动量、最具成长性、最受全市场交易者关注的股票，并在这些股票中做大量的波段交易。我们认为这种投资技巧在A股市场上也非常适配，因此，我们基于国内市场构建了新的策略。
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