國壽資管王衛華：對量化模型不要盲目樂觀

　　7月16日，“金融科技下半場——第一屆資管科技行業高峰論壇”在北京舉行。本屆論壇由京東數字科技與《中國經營報》聯合主辦，清華大學金融科技研究院為學術指導單位。此次論壇云集了來自百余家境內外資管機構以及科研院所的800余名嘉賓，共同把脈資管行業在金融科技下半場的新趨勢及新機遇。

　　中國人壽資產管理有限公司投資總監王衛華介紹稱，像國壽資管等這樣大型的資管公司，規模大、賬戶多、負債多樣性、業務復雜，所以需要有一個更完備的系統，把前中后臺從底層數據到估值、交易、投資管理、風控、績效管理等一系列的需求整合起來。

　　王衛華表示，國壽資管也曾經運用了很多國際知名的風險管理、數據管理、資產配置等系統，但目前市場上還沒有一個完備的系統供應商能滿足其全面需求，所以還需依賴于公司自己的獨立開發。目前國壽資管已經在加大這方面的投入，成效也非常顯著。

　　王衛華稱，過去十年，被動指數型為主的資管公司像領航(Vanguard)、貝萊德(BlackRock)的資產管理規模飛速增長。同時，貝萊德的阿拉丁系統不僅在內部使用，也給客戶賦能、為客戶創造額外價值，國內很多機構也在做這方面的嘗試。

　　但是海外的系統都類似，是一個全球的標配，沒有真正本地化，中國的監管環境、投資者行為有自己的特點，比如國內A股市場是一個散戶為主的市場，很多國際的估值定價系統、投資管理系統不完全適合國內。

　　“作為保險資管尤其是大型的資管，需要一個比較完善的系統，不僅是自己的前中后臺需要有一個有效的管理，同時也希望能給客戶賦能，而這依賴于自己的獨立開發。我們會借鑒各行各業最優秀的模塊，整合好，使我們的系統更完備。”王衛華說。

　　王衛華認為，資管機構的資產管理投資能力其實與其數據、算法、算力都相關。但是中國市場數據不完備，數據時間非常短，而且質量并不高。所有的量化模型都有一個問題，它是依據過去的數據。對于量化模型不要盲目樂觀，2008年金融危機時，高盛最有名的一個量化基金最后也全部清盤了。

　　基于量化基本面，王衛華表示，要把底層的數據弄得更扎實，清理得更干凈。同時，也要借鑒一些另類數據，如運用ESG數據識別財務造假。另外如AI的神經網絡算法，國壽資管也在嘗試應用，并取得了不錯的效果。“比如說它在高頻(當天或每周)更新上確實效果不錯，但是拉長期限，我們還是不希望它成為一個黑箱。這個領域值得很好地探討，最核心的還是把數據整合好，大數據、另類數據充分地挖掘。”王衛華如是說。

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