姜晓丽离职引关注,但这家基金公司早已着手投研工业化破局
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2026-02-12 18:38:24

当公募资管规模逼近38万亿关口,高质量发展已从行业共识迈向实践深水区。投研领域长期存在的“投研流程碎片化、绩效难复制、过度依赖明星基金经理个人能力”三大痛点,不仅制约行业投研效能提升,更成为机构破解“靠天吃饭”魔咒的核心障碍。在此背景下,投研能力的工业化、智能化转型已从“可选”变为“必选”,成为机构构建长期竞争力的核心赛道。

在这场行业投研转型浪潮中,天弘基金无疑是兼具前瞻性与落地性的先行者。依托深厚的服务经验和技术积淀,天弘基金跳出传统基金经理单点发力的框架,过去数年聚焦投研内核,打造权益投研“TIRD平台”与固收“天弘五周期模型”两大投研基座,同时将AI技术系统性嵌入投研全流程,以“体系化构建+技术化赋能”双轮驱动,走出了一条差异化的投研升级之路,为行业转型提供了可借鉴的样本。

双投研基座:打通权益固收全链路,构建工业化投研体系

针对权益投研“投研脱节、决策缺乏量化支撑”的痛点,天弘基金打造权益投研“TIRD平台”,以“投研生产流程化、交互决策平台化、关键节点智能化”为核心,推动权益投研从“人治”向“数治”转型。该平台打破研究、投资、风控的部门壁垒,将分散投研环节标准化、模块化,把研究员主观分析转化为可量化、可追溯的数据节点,构建全链路协同投研闭环。研究端,个股分析被拆解为胜率赔率定价模型,核心驱动指标动态更新,解决了传统分析缺乏统一标准的问题;投资端,按基金经理风格匹配选股框架,实现投研与投资精准对接;风控端,通过量化指标及战术纪律预警,为投资决策加上“安全锁”。

作为固收领域的核心工具,天弘基金自2020年底推出“五周期模型”,并经多轮迭代完善。模型将影响债市走势的复杂因素,拆解为宏观、政策、机构行为、仓位、情绪五大周期维度,通过定量与定性结合的方法精准刻画周期阶段,兼顾宏观趋势与微观信号,为基金经理久期调整、仓位配置提供科学依据,破解了传统固收投研“研判碎片化、决策经验化”的难题。自推出以来,模型多次精准预判市场重大调整,2021年捕捉债市下行机会并识别地产下行影响,2022年预警交易拥挤信号、规避存单利率波动风险。依托该模型,天弘“固收+”产品2025年平均最大回撤仅-2.24%,显著低于-3.85%的市场平均水平。

AI深度赋能:场景化落地,打造人机协同新范式

在公募行业AI投研热潮中,天弘基金坚持“AI不是跟风,而是破局”的核心思路,聚焦关键场景走专业化赋能道路,形成“技术服务投研、投研反哺技术”的良性循环,打造“专家智慧+机器智能”的双轮驱动新范式。

AI技术是TIRD平台高效运转的核心支撑,其依托算法实现海量信息快速处理与信号挖掘,承担研究报告初稿撰写、市场异动监控等流程化工作,大幅提升投研效率。2025年3月,机器人板块热度高涨时,TIRD平台通过AI多维度模型捕捉到估值透支信号,给出“卖出”提示,助力投研团队及时减仓规避后续调整。

在固收领域,AI算法对历史债市、宏观政策、机构交易数据进行海量分析,优化五周期模型参数与逻辑,同时通过自然语言处理、舆情智能跟踪技术,捕捉市场情绪等难以量化的因素,让周期判断从“经验驱动”转向“数据驱动”。

在指数增强领域,AI化身“超级研究员”,高效处理财报、价格、舆情等多元信息,挖掘人力难以发现的超额因子。天弘基金在基本面多因子框架基础上融入前沿AI技术,实现因子库进化与阿尔法来源多元化,结合自研的A股风险模型优化组合配置。依托AI赋能,天弘量化指增团队2025年跻身行业少数“百亿级”梯队,旗下多只产品超额收益显著,回撤表现优于同类。

从双投研基座的搭建到AI技术的场景化深耕,天弘基金的投研升级之路,精准把握了公募行业高质量发展的核心逻辑。在38万亿的市场竞争中,天弘基金以两大基座为根基、以AI技术为引擎,不仅夯实了自身核心竞争力,更以可复制、可落地的实践,为行业投研工业化、智能化转型提供了有益借鉴。

风险提示:市场有风险,投资需谨慎,过往业绩不代表未来表现。投资者在购买基金前请仔细阅读基金的《基金合同》《招募说明书》等法律文件,了解基金的风险收益特征,并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。观点仅供参考,不构成投资意见。

免责声明:本文仅供参考,不构成投资建议。

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