【基金红人节|金麒麟基金大V评选 百位大咖入围→投票】
“主动基金和行业指数基金，都会相对容易地战胜大盘指数。”
“不管是主动基金还是指数基金，都在帮投资者更好地选择。我们做指数采取量化的方式，参考主动投资经理的选股思路，用透明可视的方式把它融入到指数的编制规则中去。”
“指数本身在设计上是秉承着产业的投资逻辑，在编制上体现，帮助投资者更好的获得这个行业的回报。
先优选行业，再编制指数规则，这种做法下的指数基金每年能有10~20%的超额收益。”
“国内经济目前进入滞胀期，就好比过山车，领先指标PMI过到顶端，车头已经向下，滞后指标PPI、CPI还在向上。后市可以想见结构分化越来越严重，市场会更多地关注盈利。”
“为了避免概念炒作，我们在公司的选取上是非常严格的，像普通的行业指数可能仅仅做一些主营业务的关键词匹配，用市值选一选就ok了。
但我们所跟踪的指数是用营收的占比去调整市值，再去选股的方式。我们在做 AI营收占比界定的时候，是非常严格的。”
“指数基金可以帮助投资者规避概念炒作，对公司转型问题有科学的处理，还能随着风口轮动选择好的赛道和公司。”
近期，在新浪财经，微博财经，微博直播和新浪财经云会议联合主办的博主连麦直播上，基金大V@胡语文担任主持，对话华富基金经理郜哲，针对“十四五大力发展数字经济，人工智能这一经济新引擎如何投资”这一话题展开讨论。查看视频
郜哲针对人工智能ETF基金的行业选取思路、指数标准搭建方法、人工智能产业链的最新发展发表了自己的观点，他谈到指数基金标准构建的很多细致的思路，新浪财经整理了直播内容，分享给大家。
政府规划2030年人工智能产业规模达10万亿，中国房地产现在才11万亿
我在博士期间是北大人工智能专业，现在管理我们公司第一支人工智能ETF产品。这个产品的布局以及设计大概是在17年的时候。
当时如果大家有印象的话，可能会想到在2016年，当时是阿尔法狗战胜了李世石，其实也是从那个时候起，大家就开始觉得人工智能这个行业开始被资本市场以及被我们广大的老百姓所认识到。
接着在2017年也是十三五的开年，当时的政府的一个规划是把人工智能产业放在了一个非常高的战略的地位上，当时对人工智能所带动的产业规模要求是要到2030年达到10万亿。
10万亿是一个什么概念？其实在当时的2017年底，中国的互联网产业产值规模大概是11万亿，美国的互联网产业其实大概是15万亿，中国的房地产产业大概是11万亿。所以其实我们可以看到对于人工智能当时的一个规划，好比是过去美国互联网或者是中国的房地产这样的核心支柱产业的一个定位来的。
所以也是基于这个考虑，我们公司我们团队就把第一支ETF产品做来布局了人工智能产业，然后在除了人工智能ETF这个产品，其实我们也是陆续布局了股债各类的一些指数产品，那也是市场上相对比较少有的。作为一个指数部门，是同时具有股票指数产品，也有债券指数产品的这样一家公司的。
再比如说像在债券上我们利率债和信用债都有。然后在股票上我们刚才所介绍的人工智能的 ETF，像包括创新药、新能车、光伏等等这些成长类的ETF，我们也在陆续的筹备。
除此之外，像已有的也有包括像中证100，还有中小板指，蓝筹类宽基类各类的股票指数，我们这边其实都有。目前我在管的大概有7个指数产品。
对新行业研究投资个股成本高，用指数基金的标准筛选更合适
确实是像去年是公募基金的发展的大年，就在权益值权益基金这块，不管是指数基金还是主动基金，其实都有非常大的一个增长。去年这两类基金的同比的年增长率大概都在30%以上，甚至主动基金今年的年增长率都翻了倍。
其实像指数基金在去年可能增长了大概有4000亿的一个体量，而主动基金大概增加了有将近2万亿的一个体量。
所以其实在去年可以说不管是指数还是主动，都是一个资金的大年。其实对应的也是有原因的，因为其实目前我们国家的经济的大的背景还是处于一个经济的转型期。从过去的比如说房地产拉动的这种制造业，然后逐渐的会向科创行业去转型。
其实在转型期的过程当中就会发现新行业、新个股层出不穷，然后像这种新的科创行业，可能像去年中国广大散户投资者都在忙着学，从光伏学到半导体，然后又学到5G。大家肯定也掌握了不少的这些新的行业知识。
其实这也就说明在整体的背景下，个股它的这种投资成本相对是比较高的，研究成本也是非常高的。所以我们这种公募基金，包括专门干这个事的这些投资机构都要去花大量的人力物力，去思考这些新的产业和公司的投资逻辑。
所以其实不管是主动基金还是指数基金，都是在帮助投资者去更好地选择。在这个期间就会发现这些主动基金和行业指数基金，都会相对比较容易地战胜大盘指数。像在去年的这种行情之下，我们就会发现像主动基金的平均增长，年化收益中位数可能都在六七十左右，其实都是能比较大幅地比如说战胜上证综指四五十个点。
所以其实我们投资者也是在这个时候，从自己的存款当中慢慢的转移到基金投资当中，其实也是一个非常顺理成章的过程。
其实对于指数基金来讲，大家可能觉得是投一个行业好像不像投主动资金，主动基金大家已经比较了解，会希望投资经理去帮我们做一些行业的轮动，宏观的判断，以及个股的选择，市场的择时。
而指数基金我想说的是这是一种行业或者赛道的一个选择，也是帮助我们去投资的一个方式。比如说像在去年增长比较大的科技和消费，对应地行业ETF就是我们这些指数基金的投资经理在帮助大家把握未来市场比较大的趋势。未来在产业转型期过程当中，科技医药消费，比如说科技当中的半导体光伏，这些就是会在未来的三五年甚至更长的一个时间段内比较具有优势的行业。
其实我们去看去年增加的这些比较多的这些行业基金，对应的大家就可以理解为是未来三五年内投资的一个主要方向。其实这些行业相对其他的行业就会给投资者带来一个更好的回报。
所以其实对于主动基金和指数基金，大家如何去看怎么选，其实就可以看到在当前的一个产业转型期当中，两类基金都是可以帮助我们投资者普通的老百姓来去更好地获得超越股市基准的投资回报。
像2019年是指数基金发展比较快的一个行情，指数基金在去年的竞争是非常激烈的。比如说新行业，大家看好的像光伏半导体，会发现对同一个赛道可能有五六家公司都去做了一个布局。
对新产业从无到有阶段先挑赛道，随着发展开始挑公司，量化指数编制规则可一步到位
我们公司也属于一个中型规模的指数团队，如何去跟大家去做一个竞争，领导最后给我们的一个原则就是说，站在投资者的角度去服务，不管是指数基金还是主动基金，都是要去帮助他们去创造一个投资价值的。
那我们在指数的布局上，就有这么几个的特点。简单来讲，首先我们要帮助投资者选择这些比较好的赛道，刚才已经讲到了如何去选择好的赛道，其实就是要顺应大势，现在的大势就是产业的转型，科技医药消费就是未来一个长期比较景气的成长的赛道。
在大势之下其实一般是会分为两步。就是在转型期初期，比如说像半导体光伏这些行业，对于我国来讲都是属于新兴行业，本身它是一个从无到有的过程，其实整体的一个行业增速都是非常快的。
在这个阶段可能成长行业很多，比如说科技，医药消费中有创新药，然后汽车、半导体、光伏、5g等等，当在某一个年份，比如说像19年，可能半导体会更耀眼一点，原因就是当时半导体的行业增速相对于其他行业增速来讲是快很多的。对应的到20年的光伏也是这样。
所以在这种情形下，我们只要帮助投资者选对，然后对应的把那个行业内的公司都做一个打包式的投资，其实就可以取得一个比较好的收益。
但是随着产业的发展，慢慢的我们这些光伏半导体5g以及创新药器械行业过了从无到有的阶段之后，大家增速差不多，在这个阶段就需要我们再更进一步的去帮助投资者去寻找好的一些公司了。
就在行业内就已经不能仅仅的靠选取一个好赛道，就能稳稳地获得一个比较高的收益了，还要进一步的通过如何去把行业内的好公司选出来，才能获得一个更高的收益。
其实在这种情况下，我们其实就相当于一步到位，考虑到了未来可能的第二阶段。在当前阶段，我们其实在做指数的时候，都是采取一些量化的方式，去参考这些主动的投资经理，他们是如何在这个行业内选股的，我们把他的这些选股的方式做一个规则化，用比较透明的指数化的可视落地的操作方式，把它融入到我们的指数的编制规则当中。
比如说像我们目前已有的人工智能，以及未来将要布局的像创新药，器械，以及光伏新能源这些成长赛道上的指数，都是用这种方式来做出来的。
其实在这个做法之下，每年这种简单的市值加权的指数都能有10%到20%的一个超额收益。
所以其实在未来的发展之下，20%的一个超额收益，投资者其实会是比较在意的。而且特别是我们这种获取超额收益的方式，就是更主动的一种获取，就和主动投资基金经理他们的做法是类似的。
所以我们其实不仅仅是在对标我们的这些指数基金，而且同时我们也是相当于在对标我们同样的赛道上，比如说新能源赛道上的这些主动基金经理的一个收益。
如果假设我们给他的收益就差不了多少，而且我们的管理费率更低，其实就是相对于给市场提供了一种更具投资价值的工具，可以帮助他们去更好的获得这些行业的一个收益回报。那未来是比较有前景的。
经济进入滞涨期，领先指标掉头向下，落后指标还在爬坡，市场结构分化
回顾一下去年到今年的一个行情的变化，现在大家担心高估，抱团的瓦解，其实它的诞生我们要把它连贯起来看。像今年的行情是比较波动的，首先经历了1月的一部分冲高，春节之后又有一个大跌，然后现在进入了一个震荡盘整的过程。
其实在它诞生其实主要是由于去年的一个整体行情，一个疫情，主线就是疫情恢复之后，其实我国的经济周期有一个明显的上升，对应的企业的盈利有一个明显的抬升，从而使行情也是一路高歌猛进。
有我们的这些投资者会说好像中国是个政策市，其实我们如果仔细去分拆每一轮的上涨和下跌的话，它还是跟经济逻辑也都是关联的。只是因为我国的政策，政府相对是主导力量，比较强，所以我们的经济周期由政府主导之下，特别是在2011年之后，变动会比较频繁，所以大家好像觉得是政策在引导股市。
但其实每次上涨和下跌，它都是和经济的前景以及和企业盈利的前景都是挂钩的。
其实像去年2月份疫情之后，其实政府也是采取了比较大的一个财政刺激政策，像过去地产方面管的比较紧，基建可能放的比例也没那么大，但由于政府对疫情的损害比较担心，所以去年不管是地产还是基建相对放的都是非常多的。
这是2011年之后少有的，然后把经济刺激到一个比较大的周期，使得甚至于像CPI 、PPI这些滞后指标都有了一个比较显著的上升。
对应的在这个情形之下，其实像很多这种成长行业，包括像半导体、光伏、创新药等等，它的企业盈利也随之有一个很大的改善。
所以其实整个的行情从2020年差不多3月之后，都是持续上涨的。在上涨的过程中，市场涨着涨着越涨赚钱效应越多，进场的也越多，越来越不理智，就会去慢慢的透支业绩，超越基本面。
其实这个也没问题，其实在超越的过程当中，指数也会持续的上涨的。但是在长到业绩被透支的太多了之后，股市整体虽然还在涨，就会不太稳定，有点什么风吹草动，他就很容易出现一个比较大幅的下跌。
比如如果大家有印象的话，像在去年1月底的时候，其实首先跌了一下，然后随后由于市场的整体赚钱效应还比较强，慢慢的又涨回来。
直到2月初的时候，经济的一些支持因素已经不在了，领先指标也开始转头之后，春节之后市场出现了一个大幅的调整，进入到了所谓的滞胀期。
其实2月春节回来之后，他已经不是那种比较小幅度的冲击了，是经济的领先指标确实是开始拐头向下，其实是一个相对比较大的冲击。
可以给大家简单讲一下什么叫做滞胀期，大家可以理解为像我们国家是一个制造业大国，经济的链条环节就很长。比如说从制造业的需求像PMI这样的指标，是领先指标，之后反映到制造业的产量像工业增加值，这叫同步指标，再到后边比如说居民消费的价格，像CPI这样的，叫经济的滞后指标。
其实整体的经济各个指标链条就像一列过山车一样，大家就可以理解为滞胀期就是过山车冲到顶峰之后，车头的领先指标已经开始拐头向下了，但是车尾由于有关系，它还在一个爬坡的过程当中，这个过程相当于在经济中的过渡期，就叫滞涨期。后面由于大概率，这个车头就会带着后面这些指标变道下滑。所以这时候市场就会反应比较激烈。
大家可以看到春节回来之后，从2月8号到3月9号，差不多市场大部分指数也都回调了20%以上。后市该怎么走，大家也是比较关心的。像刚才所介绍的整体的经济不太支持之后，市场的分化会进一步的加大，会进一步的去看哪些行业它的盈利水平比较好，对应的首先大家可能就要降低今年的盈利预期了。
在这个情况下，我们要去挑公司或者是挑行业，其实就要更加的去注重这个行业的盈利的状况。
认清大势的同时选好时点，可事半功倍
我也是刚刚入行是大概在2015年，说白了，自己的投资体系也是在还在形成的过程当中，本身对情绪等等的认识还没有那么到位。
其实在当时自己也做了一些投资，在股市上投入的比较多，后来不知不觉当中发现已经满仓了，在2015年6月大幅下跌之后，有一个相当于长时间的被套住的经验。其实那件事给了我启示，第一个就是说对于我们老百姓理财，还是首先要有一个配置的思路，大家千万不要allin股市投资。
首先要去分析一下自己的财产结构，多少钱要去投房产，多少钱要去存款，股市该有多少，黄金艺术品怎么样，要自己把这个比例大概去算好。
在股市上的投资首先要把分散化做好，把比例控制住，这样的话我们在投的过程当中，然后才会比较踏实和安心。
第二点其实就是要认清楚大势，大部分投资者就是为了自己的财产的稳健升值，那这其实是一个长期的过程。首先如果我们对大的宏观背景有所了解，其实是可以很好的帮助我们获得长期收益的。
比如我们回到2005年的美国，如果我们能认清未来就是一个信息技术革命的话，去投资互联网产业，从2005年到2021年，15年时间，它的整体的投资回报是可以达到25倍的。而对应的同期纳指的回报就是只有7倍，比如说更细分的像半导体、通信的投资回报也只有7倍左右。
互联网为什么和这些产业能有这么大的一个差距呢？其实主要是因为信息革命，相当于宏观最大的一个主题，是当时经济发展的发动机行业。
对应到现在我们认为像 AI可能下一步的能去接棒互联网，成为新的发动机引擎行业。首先政府支持，更重要的原因就是它是会通过这种大数据的采集，再到存储计算，最后生成各类智能驾驶啊无人超市啊安防等等这些应用场智能应用场景。
这个过程我们看到它带动了一个非常长的产业链，就像过去的互联网也带动了像芯片、半导体通信，AI未来也就会带动像大数据的采集、物联网传输5g、存储大数据中心，计算云计算，以及后面的这些各类应用场景。
那类比互联网的话，未来它行业的长期投资回报也是会像互联网这样惊人的。
2015年投资的事情给我的另一个启示，就是对应对市场投资的一个时点的选择还是非常重要的。
像我刚才所讲的经济周期这些的把握，其实对我们普通投资者相对来讲是比较有难度的。那我们可以去用一些更简单的标准，比如每一次当市场下跌个20%之后，对应的来讲参与是一个比较好的参与时点。
相当于今年目前的一个状况，相对于年初我们也下跌了有20%，在未来我们不一定像去年那样很快的赚钱，但至少就是我们的整体的投资成本是相对比较低的。
在这种情况下，面对未来的一些波动我们就会比较踏实，不会说一波动自己心脏承受不了，就要退场。
指数基金可避免概念炒作，处理异常问题，还能跟上风口轮动
人工智能现阶段怎么投？其实我们刚才我也介绍过，这是一个非常长的产业链，做个股研究投资是非常的难的。我们是推荐对于这种新兴行业来讲，更好的方式是去采取一个指数化的投资。
第二点刚才也介绍到指数本身它的设计上都是秉承着根据产业的投资逻辑去在编制上体现，帮助投资者更好的获得这个行业的回报的。
比如在编制AI指数时候，回去了分析AI行业的特点。为了避免概念炒作，其实我们在公司的选取上是非常严格的，像普通的行业指数可能就是仅仅做一些主营业务的关键词的匹配，然后用市值选一选就ok了。
但其实我们所跟踪的指数，是用了一个营收的占比去调整市值，再去选股的方式。我们在做 AI营收占比界定的时候，是非常严格的。
但是要让机器去模拟人做客观判断，就要先让机器通过数据学习做一个自主的决策和判断。
比如说像有一家公司，其实它对应的在自己的财报的公司介绍当中，就说自己做了智慧医疗、智慧教育，其实我们看它的业务描述就会发现，其实他所谓的智慧医疗只是用互联网平台做了一些互联网+的事情。然后智慧教育呢其实只是民办教育。其实对于这些公司这些营收，我们就不会把它记为AI营收。
我们都是通过非常严格的标准，精挑细选50家公司进入我们指数。这50家公司在指数的平均占比能达到75%，最低的也有10%，其实就是从根本上避免了概念炒作现象的发生。
第二点是要区分AI在公司业务里是辅助地位还是中心地位。其实在AI的发展过程中，它更重要的是帮助大家在生活衣食住行各行各业都去提升生产效率。所以很多AI行业里的公司，它其实都是从传统行业转过来的。
比如说做智能家居，做扫地机器人的，有比较纯粹的从算法出发做这种AI业务的，也有可能它是从做空调这种白电转型过来的。那后者它的过去的市值就未必能代表你在AI行业当中的一个地位。现在很多新品牌竞争也层出不穷，其实可能你也有很大的压力。
所以在我的指数里，用2000亿市值把它拿进来，相对来讲不是那么合理的。更好的方式是比如说我来算一下，发现你的智能空调在全部应收里占比可能只有10%。那你的市值不是按2000亿，是按200亿来做纳入。这个方式就可以很好的去度量这些公司。
在计算增速这些指标时，AI这么大的行业里，每个子行业的增速都是比较快的，我们指数在2017年刚刚成立的时候， AI领域应用可能最好的就是安防监控人脸识别，比如说智能抓逃犯，张学友演唱会抓逃犯这些就是当时最好的一些应用。
那当时我们指数里智能安防的应用在所有的AI应用公司里占比，达到了80%。
接着从2017年到了今年2021年，大家知道相对比较火的就是无人驾驶，一些新出来的AI的应用场景，那我们通过营收占比以及增速优选的方式，自然的把无人驾驶的占比从17年的5%都不到提升到了目前接近20%的水平。
其实就是投资者在投资我们指数之后，相当于我们帮助你在 AI领域里再去找最好的目前增速最景气的好赛道和公司。如果想投资这些新兴行业，比如说像AI行业，对应的指数基金可以帮助你去规避概念炒作，另外也对这些公司的转型问题有一个比较好的科学的处理，另外还能帮助你自然去轮动，随着风口轮动去选那些好的赛道和公司。
所以我们虽然也是指数基金，但我们通过量化投资的一些方式，规则化透明化，去把握主动选股的逻辑，把它融入到我们的指数编制之中，起到一个投资 AI行业的主动基金的投资效果。
另外还想说明的一点就是我们其实在投资这些行业的时候，有一个原则是风口是很重要的，对我们长期看好的行业也不能投的太早了。如果投的太早，长期的收益总是出不来，我们也是会觉得浪费了时间成本，不如去选一些时下就能看到投资回报的更好的行业。
那如何去衡量这个风口有没有到呢？其实主要看当前它的商业化程度有没有明显，这些上市公司的盈利能不能持续向好，这是非常重要的一个原则和标准。
比如说如果这个行业太早期，大家觉得可能前景是很好，但是商业模式不清晰，公司盈利赚钱都很困难，那这个时候并不是这个行业最好的投资时候。
大家可以再回想一下互联网，像 BAT在2009年之前，大家那时候还没觉得这三家公司有多么了不起。主要原因就是因为当时他们技术确实是很牛，我是计算机专业的，我就记得是很清楚，当时三家公司的招聘的标准都是非常高，里面技术大拿很多，但是当时他们的商业模式相对并没有那么清晰的，企业该如何赚钱其实没有太确定。
到了2009年之后，比如说像百度大概就确定了广告招标，腾讯也是随着移动互联网凭借QQ微信绑住了很多的用户，然后他们的盈利模式才开始清晰，开始成为这个行业的翘楚。
另外像淘宝其实也是大概在2009年的时候，我也是比较早的一批用户，就知道在当时他是打通了支付宝这个环节，相当于首次让电商有一个大家比较信任的货款交收的机制之后，它电商才真正的成熟起来。那个时候我记得我也是给淘宝做了很多的贡献。
然后也在2009年之后，我们就会发现BAT这三家公司的股价，相对于国内的其他的计算机公司的超额收益每一年都能有个三四十左右，在此之前其实是没有优势的。
所以其实商业模式的清晰是非，对于一个行业风口有没有到影响是非常显著的。
另外如果我们去对比AI行业，当前它的商业模式相对于2017年已经清晰了很多的。比如说在2017年的时候，同样的图像识别技术可能大家能想到的应用方向只有就是安防这么一个非常有限的应用场景。到了目前其实像无人超市啊，包括在工业领域的一些应用以及在无人驾驶上的一些应用，相对过去是非常清晰的，对应的这些公司的业绩也有了一个非常明显的体现。
比如说现在最先公布的2021年的一季报，整个人工智能指数的业绩大概披露了一半，它的增速大概有90%左右，远远地比像创业板指43%的增速要高很多的。其实就说明商业化已经开始逐渐体现在上市公司的盈利上面。
所以其实我们想跟大家来解释的，就是说我们去投资，如果真想落地投资这些好行业好赛道的话，还是要等它的风口比较明确了之后，再去做投资。比如像AI行业来讲现在就是比较好的时候。
人工智能更多适用于高频交易
目前AI技术在投资方面用的也很多，主要在高频交易领域可以提高收益率。
AI本身也有能力的边界的。因为投资其实是一个非常复杂的过程，大家可能也听说过三体，非常有名的一本科幻小说，所谓三体问题就是讲这就是一个复杂系统，有很多扰动，像大家听说的蝴蝶效应，稍微一点的变动，可能整个系统结果最后都完全不一样。
其实金融系统就是这样的一个复杂系统，它是很难完全靠一个比较好的统计规律来做刻画描述。AI就是人工智能它的一个算法，目前最基本还就是停留在统计规律，用非常高级的数学模型做的复杂的统计过程，但是它本身的核心还是统计。
所以对于金融投资这种相对复杂系统，统计未必能解决所有的问题。我们的投资目标可以是投资一年，一个月甚至更高频，有一些做高频交易的，持股甚至一天都不到，在规则允许下一天能投好几遍。那对于不同的频率，统计的有效性也是不一样的。
比如说你想去预测一年后或者一个月后，股价会有什么情况，牵扯的范围可就大了，比如说油价，可能又有全球的影响，也有本国的影响，然后又有什么政治博弈的影响。
所以其实你想从今天的统计规律去预测一年后股价变动其实是很难的。但是可能在一些更高频的领域，比如由于投资者购买行为，它形成了一个长期固化的比较稳定的模式，在高频交易的领域，反而投资统计规律可能是更有效的。
那在更长期的领域，比如说我去看看宏观数据，看看供需关系，看看库存，然后看看政治博弈情况，去预估一个未来的油价表现，那这些反而人工智能机器是做不好的。
但是在高频上有些我们可能看不懂的这种价格变动规律，但它就是一个统计现象，而且会时有比较稳定的发生。这种情况下人工智能它反而是更有优势的。
所以确实人工智能来辅助投资是可以做的，但还是有它的边界，更适用的是这种高频交易，可能我们普通的投资者接触的少一点。
而对于这种长期的，比如说我们投个股票一年半年的，本身人工智能投资辅助投资能力还相对比较有限，要到再往后人工智能的算法更向前一步去发展，比如它真的跟我们人脑的决策机制越来越像，那个时候可能就会能实现更好的低频投资。
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