做资产配置容易追涨的原因，找到了

资产配置是这几年的热门词。它听起来很专业——模型、框架、分散风险，和追涨这种散户式的非理性冲动，似乎八竿子打不着。

但在现实中，资产配置和追涨的分界线却似乎并没有那么清晰。比如，当许多人觉得某类资产“配置价值高”时，它往往正在上涨甚至创新高；而那些连亏几年的资产，在大家嘴里基本“没什么配置价值”。

作为近年来在资产配置领域颇受关注的绩优选手，中泰资管FOF基金经理唐军同样观察到了这一现象，他将资产配置容易追涨的原因归结为两点：历史数据和可得性偏差。

追涨的两个隐藏诱因，历史数据和可得性偏差

美国经济学家马科维茨提出的现代资产组合理论(MPT)是很多资产配置模型的基础，该理论将组合配置转化为一个数学上的优化问题。既然是数学上的优化问题，理论上只要输入各类资产的预期收益率和协方差矩阵，就能求解得到最优的配置比例。

在唐军看来，输入资产数据这一步正是模型层面追涨的源头。由于各类资产未来的预期收益和波动都不容易界定，很多学术研究和投资实践中都会用过去一段时间的平均收益率和波动率来代替未来的预期收益和波动。这也意味着过去平均收益更高、波动更小的资产更容易得到更高的配置比例。

除此之外，人的主观预期也容易追涨。唐军表示，在意识到用历史数据来代替未来预期收益和波动的问题后，后来的Black-Litterman资产配置模型等改进版本开始融入投资者对各类资产预期收益率的主观观点，而不再完全依赖历史数据。但问题并没有就此解决，因为人的主观观点也会受可得性偏差的影响。

行为金融学中有一个概念叫可得性偏差，指人们在评估某个事件发生的概率或频率时会依赖于容易想到的例子或记忆中容易获取的信息，而不是基于全面、客观的数据和信息进行判断。当某一类资产上涨时，会出现各种关注和分析的信息，这些易得的信息对人的判断起到重要作用，从而让人倾向于做出“追涨”的决策。

在数字时代，可得性偏差被进一步放大。当某类资产连续上涨时，出于对流量的迎合，社交媒体、财经APP的实时推送形成信息轰炸，投资者大脑中相关案例的心理可得性指数级提升。因此，依据短视频、自媒体的信息来做投资决策，很可能会产生负贡献。

那么，资产配置如何避免追涨？资产配置领域的实战派唐军给出了三点建议。

建立分析框架，区分长逻辑和短逻辑

框架和逻辑是唐军反复强调的概念。在他看来，框架是一整套独立于市场情绪的、可验证、可迭代的判断体系，而逻辑则是框架能够运转起来的底层支撑。

在投资中，唐军的框架分为两套：战略资产配置和战术资产配置。其中战略资产配置层面围绕“货币—信用”框架展开，简单来说，货币宽松、压低利率的大环境有利于债券以及金融属性较强的资产；而一旦出现信用扩张比较积极信号，那会真正衍生创造出增量购买力的货币，更有利于通货膨胀以及大宗商品等与实体经济关系紧密的资产。

战术资产配置层面则是基于预期差框架。唐军会从情绪、资金面等多个维度及时捕捉市场最新变动，以月度、季度为周期，及时调整仓位比例。

战略决定方向，战术捕捉波动，唐军还遵循“战略和战术这两个不同配置层面的策略相互独立”的原则。而这，也正是他建议的“区分长逻辑和短逻辑”的体现。

所谓区分长逻辑和短逻辑，指的是不用长期逻辑去解释短期波动，也不要用短期逻辑去推翻长期判断。话虽简单，却是许多人追涨的根源。比如，牛市后期最常见的说法是“存款搬家”空间巨大。诚然，中国居民财富配置中股票比例偏低，存款搬家会成为长期趋势，但这一变化是以年为单位的慢变量，而非短期上涨的动因。把一个需要十年兑现的逻辑，用来支撑一个月的买入决策，本质上是在给自己的追涨找一个“看起来合理”的理由。

又如，越是短周期的战术配置或者交易性策略，越要放在“预期差”的分析框架下，而不能仅从中长期的基本面来判断。因为即使基本面很好，但如果市场已经充分甚至过度反应了，那么“预期差”为负，短期回调的概率更大。

建立分析框架，区分长逻辑和短逻辑，并尽量依赖客观标准，这正是唐军在投资中受益的一条原则。

从回报流视角实现多元配置

持续挖掘和研究新的配置工具

尽管多元配置并非新概念，但唐军对多元配置有自己独特的理解。

比如，唐军所追求的是基于回报流视角的资产低相关性，而不只是资产类别的多元；此外，他的配置视野也突破了传统的股债范畴，会以跨地域、跨品种的广谱覆盖捕捉不同宏观周期下的结构性机会。

结合产品定期报告来看，除了常见的国内股债类资产，唐军还涉足过原油、黄金、豆粕、美债、转债、日本和德国股票等不同标的。他此前挖掘过豆粕ETF，那是因为在当时这一资产存在独特的展期收益机会，为组合贡献了一条独立的回报流。

上述思路的关键词是回报流，而不是资产类别。唐军表示，真正有意义的分散，不是持有更多资产类别，而是拥有更多彼此低相关的收益来源。

唐军举过一个很具体的例子来说明这两者的区别。假设组合里已经有八成债券，现在要加入一类新资产来降低整体波动。按传统思维，REITs波动比黄金低，应该选REITs。但问题在于，REITs的价格波动和债券高度同步。加入REITs，相当于在已有的债券敞口上又叠了一层类似的风险暴露，分散效果很差。而黄金虽然自身波动比REITs大，但与债券和股票的相关性都低，反而能真正拉低组合的波动率。

此外，唐军还提到，配置某类资产时不要求它大部分时间都在赚钱，只要求它的波动与原有组合不同步。这也是他会关注豆粕、原油这类看似“另类”的资产的原因，不是因为它们本身有多高的预期收益，而是因为它们与股债的相关性足够低，在特定宏观环境下能贡献一条独立的回报流。

每个回报流代表一份独立的资产回报，这样才保证底层资产的收益是在真正意义上分散的。从这个目标出发，多元配置就需要持续挖掘和研究新的工具。

区分风格贝塔和真实阿尔法

作为FOF基金经理，选对基金是配置工作的最终落脚点。唐军对自己的要求是，必须分清风格贝塔和真实阿尔法。

所谓风格贝塔，指的是基金收益中来自市场或特定风格因子的系统性部分。比如，重仓微盘股带来的小市值溢价、集中持有新能源、消费板块的行业红利等。然而，风格会轮动，贝塔也会消退，一旦市场风格切换，曾经的超额收益转眼变成超额亏损。相反，真实阿尔法则是指基金在剥离了所有风格贝塔之后依然能够稳定贡献的超额收益。它往往来自基金经理真正区别于市场的认知和操作。

误把风格贝塔当作基金的真实阿尔法，是不少投资者在高位追涨、买入即被套的原因。唐军建议把风格贝塔还给市场，挖掘真正的阿尔法能力。否则自以为选中了优秀的基金经理，可能只是因为他押注了特定的风格。

得益于早年做金工研究和量化投资的经历，唐军对因子形成有着较为敏锐的感知。他会拆解基金的重仓股结构、行业暴露、市值分布，去识别它真正的收益来源在哪里。他举过一个很具体的例子，曾经观察到一只医药主题基金业绩排名非常靠前，但仔细穿透后发现，这只基金实际上重仓了许多小微盘股，有很强的小市值属性。如果后续小微盘风格走弱，这只基金的净值极有可能受到拖累，而投资者如果只看“医药”这个标签，根本意识不到自己买的其实是微盘股暴露。

在唐军的框架里，基金是表达配置观点的工具。当需要表达某个风格或行业的观点时，如果找不到剥离风格后仍有真实阿尔法的主动基金，可以直接选择ETF，因为ETF风格透明、成本更低。相反，真实阿尔法之所以值得付费，是因为它不依赖于某种风格是否占优。风格会消退，但能力可以穿越周期——前提是自己先要把它从风格里剥出来。

“资产配置不是一个单一的数学模型，而是一项永远没有最优解、需要我们持续研究和修行的工作”，唐军总结道，做资产配置要避免追涨，需要基于客观标准的稳定分析框架，警惕市场极端一致的预期；需要进行多元配置以丰富回报流，持续挖掘和研究新的配置工具，还需要尽量穿透并剥离特定投资风格带来的市场风险收益，发掘真实阿尔法。

风险提示：基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资有风险，基金过往业绩不代表其未来表现。基金管理人管理的其他基金的业绩不构成对本基金业绩表现的保证。投资者投资基金时应认真阅读基金的基金合同、招募说明书、基金产品资料概要等法律文件。基金管理人提醒投资者基金投资的“买者自负”原则，请投资者根据自身的风险承受能力选择适合自己的基金产品。基金有风险，投资需谨慎。（CIS）

注：本文封面图由AI生成

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