国寿资管王卫华：对量化模型不要盲目乐观

　　7月16日，“金融科技下半场——第一届资管科技行业高峰论坛”在北京举行。本届论坛由京东数字科技与《中国经营报》联合主办，清华大学金融科技研究院为学术指导单位。此次论坛云集了来自百余家境内外资管机构以及科研院所的800余名嘉宾，共同把脉资管行业在金融科技下半场的新趋势及新机遇。

　　中国人寿资产管理有限公司投资总监王卫华介绍称，像国寿资管等这样大型的资管公司，规模大、账户多、负债多样性、业务复杂，所以需要有一个更完备的系统，把前中后台从底层数据到估值、交易、投资管理、风控、绩效管理等一系列的需求整合起来。

　　王卫华表示，国寿资管也曾经运用了很多国际知名的风险管理、数据管理、资产配置等系统，但目前市场上还没有一个完备的系统供应商能满足其全面需求，所以还需依赖于公司自己的独立开发。目前国寿资管已经在加大这方面的投入，成效也非常显著。

　　王卫华称，过去十年，被动指数型为主的资管公司像领航(Vanguard)、贝莱德(BlackRock)的资产管理规模飞速增长。同时，贝莱德的阿拉丁系统不仅在内部使用，也给客户赋能、为客户创造额外价值，国内很多机构也在做这方面的尝试。

　　但是海外的系统都类似，是一个全球的标配，没有真正本地化，中国的监管环境、投资者行为有自己的特点，比如国内A股市场是一个散户为主的市场，很多国际的估值定价系统、投资管理系统不完全适合国内。

　　“作为保险资管尤其是大型的资管，需要一个比较完善的系统，不仅是自己的前中后台需要有一个有效的管理，同时也希望能给客户赋能，而这依赖于自己的独立开发。我们会借鉴各行各业最优秀的模块，整合好，使我们的系统更完备。”王卫华说。

　　王卫华认为，资管机构的资产管理投资能力其实与其数据、算法、算力都相关。但是中国市场数据不完备，数据时间非常短，而且质量并不高。所有的量化模型都有一个问题，它是依据过去的数据。对于量化模型不要盲目乐观，2008年金融危机时，高盛最有名的一个量化基金最后也全部清盘了。

　　基于量化基本面，王卫华表示，要把底层的数据弄得更扎实，清理得更干净。同时，也要借鉴一些另类数据，如运用ESG数据识别财务造假。另外如AI的神经网络算法，国寿资管也在尝试应用，并取得了不错的效果。“比如说它在高频(当天或每周)更新上确实效果不错，但是拉长期限，我们还是不希望它成为一个黑箱。这个领域值得很好地探讨，最核心的还是把数据整合好，大数据、另类数据充分地挖掘。”王卫华如是说。

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