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新老交替进行时 公募投研体系重塑激发新活力

上海证券报 2025-09-30 00:00

最近一两年来,结构性行情持续演绎,市场生态悄然生变,公募基金投研体系也在变革重塑。一方面,多位投资老将退居幕后,聚焦公司管理与投研战略规划;另一方面,基金经理队伍持续壮大,新面孔持续为行业带来新活力。

投资老将转幕后

9月27日,易方达基金连发两则公告,自9月27日起,冯波因工作需要不再管理易方达研究精选股票基金、易方达竞争优势企业混合基金。今年4月,冯波卸任易方达中盘成长混合基金、易方达行业领先混合基金的基金经理。至此,冯波无在管基金。

值得注意的是,易方达基金在公告中特别注明:冯波仍担任易方达基金副总经理级高级管理人员、权益投资决策委员会委员。作为行业老将,冯波一度备受追捧。2021年,他管理的易方达竞争优势企业混合基金发行十分火热,单日认购资金超2000亿元。

卸任基金经理,专注公司管理的还有东方阿尔法基金总经理刘明。今年二季度,刘明相继卸任东方阿尔法精选混合基金、东方阿尔法招阳混合基金的基金经理。作为非常资深的基金经理,早在2004年,刘明就在大成基金开始管理公募基金产品,曾担任大成基金股票投资决策委员会主席、副总经理。

2015年,刘明从大成基金离职,此后创办了东方阿尔法基金,担任总经理。2018年2月,东方阿尔法基金旗下首只产品东方阿尔法精选混合基金成立,该基金即由刘明管理,直到今年刘明彻底卸下基金经理职务。

南方基金知名基金经理茅炜也做出相似的选择。2024年8月,茅炜一口气卸任了5只产品的基金经理。彼时南方基金对外回应称,茅炜离任基金经理后,专注权益投资管理和团队人才建设,未来将继续担任南方基金首席投资官(权益),参与制定和执行公司境内权益投资策略、资产配置策略,领导权益投资决策过程等工作。

新生力量挑大梁

在基金投研老将转向幕后的同时,新生力量挑起了大梁。

今年4月,冯波离任易方达中盘成长混合基金经理,欧阳良琦接手该基金的管理。从履历来看,欧阳良琦2017年7月加入易方达基金,2023年5月开始管理易方达战略新兴产业股票基金。

刘明曾管理的东方阿尔法精选混合基金则交给了吴秋松。从履历看,2017年10月至2024年9月,吴秋松在红塔红土基金历任研究部研究员、投资部基金经理助理、基金经理。2024年10月加入东方阿尔法基金,今年4月开始管理东方阿尔法精选混合基金。

“投资老将转为幕后,更侧重于投资管理工作,这反映基金公司对投研体系的搭建越来越重视。与此同时,也给了年轻人更多机会。”某基金公司人士对上海证券报记者说。

今年以来,基金经理队伍快速壮大,新聘基金经理人数超过百人,多位研究员晋升为基金经理。具体来看,今年5月,华安智联混合基金增聘许瀚天为基金经理,和朱才敏共同管理该基金。梳理发现,2022年9月,许瀚天加入华安基金担任行业研究员。

类似的还有,今年7月,百亿级基金兴全趋势投资混合基金增聘谢长雁、杨世进为基金经理,与董理共同管理。9月,董理不再管理该基金,交由谢长雁、杨世进共同管理。其中,谢长雁2021年4月加入兴证全球基金,历任研究部行业研究员、基金经理助理,这也是谢长雁首次管理公募基金产品。

沪上某基金公司投资总监告诉上海证券报记者,今年以来,多位新锐基金经理表现出色,起到了很好的示范效应,基金公司愿意给更多新人机会。同时,在政策的引导下,基金公司越来越重视人才梯队的建设,积极培育新生代投研人才。

团队作战成共识

老将转幕后,新生力量涌现,“一退一进”的背后是公募行业投研模式的重构。

今年5月,中国证监会发布的《推动公募基金高质量发展行动方案》提出,建立基金公司投研能力评价指标体系,引导基金公司持续强化人力、系统等资源投入,加快“平台式、一体化、多策略”投研体系建设,支持基金经理团队制管理模式,做大做强投研团队。

湘财基金总经理程涛在接受上海证券报记者采访时表示,投研团队的核心理念要保持一致,并据此建立可复制的人才培养体系。过去几年来,湘财基金依靠“传帮带”传统和平台自身的“造血”功能,初步建构了优势互补的人才梯队,培养了新生代投研力量,部分基金经理在均衡配置策略、中短债投资、医药板块投资等领域崭露头角。

基金公司持续探索一体化投研体系的建设。据悉,天弘基金构建了一个“投研生产流程化,交互决策平台化,关键节点智能化”的投研体系——TIRD平台。

中欧基金在接受上海证券报记者采访时表示,要想真正实现可持续的阿尔法,服务好投资者,靠的不是个体,而是一套有效协作落地的体系。近年来,公司致力于打造专业化、工业化、数智化的投研体系。具体来看:

专业化建设致力于解决研究深度与质量问题。投研人员只有在某个细分领域长期耕耘、不断积累,才能拥有领先的市场认知。工业化的核心在于“投资理念与投资流程的一致性”,让团队成员之间能用同一种“语言”交流,使投资机会不会在繁琐的沟通中流失。数智化建设则致力于通过技术手段解决效率问题,主要包括两个层面:一是“数字化”,将历史研究报告、思维模型、外部数据等转化为结构化信息并归档储存;二是“智能化”,通过技术手段将人的选股逻辑、判断标准转化为系统模型,让机器辅助甚至替代部分流程。

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