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深度研究创造价值 长盛基金构建可持续发展平台化投研引擎

来源于:本站

发布日期:2026-07-08 10:10:03

(原标题:深度研究创造价值 长盛基金构建可持续发展平台化投研引擎)

公募基金行业正经历一场深刻的范式转换。过去十余年间,“明星基金经理”模式曾驱动行业规模快速扩张,但随着市场结构日趋复杂、资产类别不断丰富,单一基金经理的认知边界与精力瓶颈日渐凸显。行业共识正在凝聚:真正可持续的超额收益,不应依赖于个人英雄式的“灵光一现”,而应根植于体系化、平台化的投研能力建设——核心在于强化核心投研能力,加快“平台式、一体化、多策略”投研体系建设。

在这场变革中,老牌公募长盛基金的权益投研体系演进路径,提供了一个颇具样本意义的观察切口。从2021年确立“深度研究”立基,到2023年完成“多维互动、分层校验、全面赋能”的体系升级,长盛基金用数年时间完成了一次投研底层逻辑的重构——核心思想浓缩为一句话:深度研究创造价值,研究赋能投资。

从深度立基到体系制胜

长盛基金是一家拥有26年历史的资深基金管理公司,权益投研体系近五年经历了三个清晰的演进阶段。

2021年起,以“深度”立基。 行业普遍存在研究同质化倾向,长盛基金的选择是强化核心投研能力建设,切入点是不能让研究停留在信息搬运,必须走向深度研判与赋能投资。公司建立周度深度报告讨论会机制——每周一由研究团队输出深度报告,基金经理参与讨论并对报告质量进行打分评价。这套机制倒逼研究质量提升,更关键的是让深度研究嵌入投资决策链条——尤其是重仓标的的遴选逻辑,必须有过硬的研究支撑。

2022年起,以“机制”增效。深度研究的质量优势显而易见,但周度定期输出与快速切换的市场行情可能存在节奏差。长盛基金用“小报告讨论”机制破题:研究员一旦挖掘到高性价比机会,可即刻发起小范围专题讨论,邀请相关基金经理深度参与,既抢抓了投资窗口,又深化了个股认知,实现质量与效率并重。

2023年至今,以“体系”制胜。随着内外部环境变化,投研体系进一步向“多维互动、分层校验、全面赋能”升级:月度研究例会上,研究员复盘行业并阐述模拟组合调整思路,加仓/减仓、调入/调出逻辑全部深度讨论,让研究成果真正转化为组合回报;季度投委会引入小组对细分行业打分机制,通过组内讨论成果在投委会层面的汇报与碰撞,形成阶段性大板块配置共识,以集体智慧降低个体认知偏差;同时增设基金经理近期研究观点分享环节,以更深入的投研互动为未来投资做好储备。

当前顶层设计可归纳为“一体两翼三维”。一体即以深度研究为体,夯实资产定价核心能力;两翼即以高效互动为左翼、以多层校验为右翼,兼顾响应速度与决策稳健性;三维则贯穿时间(日度→周度→月度→季度)、空间(研究员→基金经理→投委会)和价值(研究质量→投资回报→持有人收益)三层维度。高质量发展不是一句口号,而是每一天投研实践中的具体选择——研究越深,投资越稳;互动越频,决策越准;体系越完善,持有人获得感越强。

团队联动打破信息孤岛

传统投研组织的典型痛点是研究员各自为战、信息难以共享。长盛基金按产业链分工,以四级联动机制实现高效协同。

研究条线分为宏观周期组、消费医药组、制造组、TMT组四个专业小组,每组由资深人员担任组长,所有核心行业均有研究员覆盖,部分重点行业实行2至3人联合覆盖。这种配置既保证了研究深度,又通过组长制形成研究合力,有效避免了信息孤岛问题。

在此基础上,常态化投研研讨形成“日—周—月—季”四级联动:日度层面,晨会与线上线下会议结合,对宏观数据、政策动态、个股异动跟踪讨论,确保投资端不漏关键信息;周度层面,深度报告讨论会秉承“以深度为核心,慢就是快”的方法论,既覆盖热点行业,也对冷门行业提前做好储备,避免研究的功利化倾向;月度层面,研究员汇报模拟组合调整思路,持仓股票的动态调整可零时滞传递至投资端;季度层面,投委会结合宏观策略与四个组长的行业打分,形成下一阶段投资方向指引。

这一机制的设计逻辑是突出整体平台的作用,让研究从“单兵作战”变为“集团军作战”,让投资从“个人决断”变为“平台赋能下的团队决策”。

让时间成为超额收益的朋友

考核机制是投研行为的指挥棒。长盛基金从四个维度系统性地回应了短期排名压力导致投资同质化的行业痛点。

一是拉长考核周期。对基金经理的考核以三年期业绩为核心,三年以上中长期收益考核权重设定为80%;对投资条线高管,基金投资收益指标权重不低于50%,从制度层面避免短期业绩优先导向。

二是设置基金考核缓冲期。对管理不满一年的基金不纳入当年度考核范围,避免市场短期震荡带来的不合理考核压力。

三是区分任职阶段差异化考核。对任职不满三年的人员,根据任职以来情况进行考核,降低业绩考核权重,增加研究贡献、团队协作、风险管理等维度,综合评判个人成长与贡献。

四是薪酬与投资者回报深度绑定。建立与基金投资收益相挂钩的薪酬管理机制,强化高管与基金经理的强制跟投比例与锁定期要求,严格落实绩效薪酬延期支付制度,对严重违法违规责任人员薪酬依法追索扣回。这种“收益共享、风险共担”的激励机制,真正实现了公司、员工与持有人利益的长期一致。

双通道与归属感留住核心人才

人才是投研体系的核心资产。在行业人才高频流动的背景下,长盛基金从三个维度系统构建了人才留存机制。

成长通道方面,公司规划了“研究员→基金经理助理→主题/行业基金经理→综合型基金经理”的清晰晋升路径,同时建立专业序列与管理序列并行的“双通道”职业发展体系——研究员可深耕研究成长为专家型人才,也可通过选拔转向管理岗位,避免“千军万马挤独木桥”的单一晋升困境,实现“长期有方向、发展有阶梯、成长有预期”。

激励机制方面,建立以基金投资收益、持有人利益为核心的考核导向,推动投资行为与持有人利益深度绑定。同步建立具有市场竞争力的激励机制,坚持“绩优多得、奖优罚劣”,资源向业绩突出、贡献显著的优秀投研人员倾斜。

文化建设方面,“周度研讨→月度模拟组合→季度投委会”三级闭环投研机制使所有研究观点、投资逻辑均有留痕,形成可传承的投研决策体系,避免人员流动导致研究积累流失。管理层常态化倾听一线投研诉求,上下沟通渠道通畅,营造“平等交流、互相补位、求真务实”的团队氛围,以归属感凝聚人心。

"有温度的风控"全流程护航

长盛基金建立了“事前约束—事中监控—事后复盘”的全流程风控体系,既防住风险,又留出空间。

事前约束以“风格库”和“业绩比较基准”为双重锚点。风格库为投资划定主题投资标的边界,防止“挂羊头卖狗肉”式的风格漂移;业绩比较基准为投资行为划出基准线,风险管理部对新产品开发、存量基金变更时基准选取的合理性进行严格审核并出具书面意见。

事中动态监控以系统化手段实现“有温度的风控”。风险管理部持续监测主题基金风格库投资占比,不满足监控阈值的投资指令将被系统自动拦截。当监测指标连续触及阈值时,向基金经理发出书面通知;基金经理若认为有必要继续突破,可在规定期限内向投资决策委员会提交书面申请并说明理由。这套“预警+申请”机制既防止了随意偏离,也为基金经理留出了策略调整的制度空间——不是“一刀切”,而是“有温度”的风控。

事后复盘层面,风险管理部每季度出具基金投资风格监测报告,对偏离情况、潜在风险提示进行全方位分析;同时定期和临时开展压力测试,模拟极端市场情形下组合的抗风险能力,帮助投资端提升风险预判能力。

AI赋能投研的关键环节

近年来,人工智能技术加速渗透至金融领域,已成为资管机构提升投研效率的重要驱动力量。长盛基金在AI赋能投研方面聚焦以下关键环节。

因子工程:AI拓展研究维度的广度与深度。传统因子体系以基本面为主,公司借助AI技术将因子体系延伸至技术面、舆情面、资金面等维度,丰富模型输入信息,增强策略的适应性与解释力。

组合构建:AI嵌入风险模型,追求稳健超额收益。在收益测算基础上,结合AI嵌入的风险模型和组合优化技术,构建指数增强投资组合,在控制跟踪误差和风险暴露的同时追求稳健超额收益。公司近年运用GRU、TCN、Transformer等多种神经网络模型对沪深300、中证800等宽基指数进行收益测算,借助深度学习对复杂非线性关系的捕捉能力,提升测算的准确性和稳定性。

主观与量化协同赋能方面,已形成“主观提供逻辑、量化提供信号”的良性互动格局:主观投研为量化团队提供行业格局、公司基本面逻辑以校准因子方向,量化团队输出多维度因子打分和行业相对强弱排序为主观研究提供客观数据支撑。

面向未来,长盛基金表示,将继续加大金融科技投入,探索设立科技服务子公司的可行性,以科技赋能投研全链条,提升研究效率与决策质量,真正走出一条“科技驱动、人机协同”的投研高质量发展之路。

从深度研究立基到体系化作战,从长周期考核到“有温度的风控”,长盛基金的投研体系演进折射出中国公募基金行业正在经历的一场深层变革:从“重规模”到“重回报”,从“个人英雄”到“平台赋能”。长盛基金要做的,是把高质量发展的要求内化为每一天投研实践中的具体行动——让深度研究真正创造价值,让平台机制真正赋能投资,让持有人通过长期持有真正感受到获得感。这条路没有终点,每一次升级都是新的起点,只有连续不断地再出发。

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深度研究创造价值 长盛基金构建可持续发展平台化投研引擎

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(原标题:深度研究创造价值 长盛基金构建可持续发展平台化投研引擎)

公募基金行业正经历一场深刻的范式转换。过去十余年间,“明星基金经理”模式曾驱动行业规模快速扩张,但随着市场结构日趋复杂、资产类别不断丰富,单一基金经理的认知边界与精力瓶颈日渐凸显。行业共识正在凝聚:真正可持续的超额收益,不应依赖于个人英雄式的“灵光一现”,而应根植于体系化、平台化的投研能力建设——核心在于强化核心投研能力,加快“平台式、一体化、多策略”投研体系建设。

在这场变革中,老牌公募长盛基金的权益投研体系演进路径,提供了一个颇具样本意义的观察切口。从2021年确立“深度研究”立基,到2023年完成“多维互动、分层校验、全面赋能”的体系升级,长盛基金用数年时间完成了一次投研底层逻辑的重构——核心思想浓缩为一句话:深度研究创造价值,研究赋能投资。

从深度立基到体系制胜

长盛基金是一家拥有26年历史的资深基金管理公司,权益投研体系近五年经历了三个清晰的演进阶段。

2021年起,以“深度”立基。 行业普遍存在研究同质化倾向,长盛基金的选择是强化核心投研能力建设,切入点是不能让研究停留在信息搬运,必须走向深度研判与赋能投资。公司建立周度深度报告讨论会机制——每周一由研究团队输出深度报告,基金经理参与讨论并对报告质量进行打分评价。这套机制倒逼研究质量提升,更关键的是让深度研究嵌入投资决策链条——尤其是重仓标的的遴选逻辑,必须有过硬的研究支撑。

2022年起,以“机制”增效。深度研究的质量优势显而易见,但周度定期输出与快速切换的市场行情可能存在节奏差。长盛基金用“小报告讨论”机制破题:研究员一旦挖掘到高性价比机会,可即刻发起小范围专题讨论,邀请相关基金经理深度参与,既抢抓了投资窗口,又深化了个股认知,实现质量与效率并重。

2023年至今,以“体系”制胜。随着内外部环境变化,投研体系进一步向“多维互动、分层校验、全面赋能”升级:月度研究例会上,研究员复盘行业并阐述模拟组合调整思路,加仓/减仓、调入/调出逻辑全部深度讨论,让研究成果真正转化为组合回报;季度投委会引入小组对细分行业打分机制,通过组内讨论成果在投委会层面的汇报与碰撞,形成阶段性大板块配置共识,以集体智慧降低个体认知偏差;同时增设基金经理近期研究观点分享环节,以更深入的投研互动为未来投资做好储备。

当前顶层设计可归纳为“一体两翼三维”。一体即以深度研究为体,夯实资产定价核心能力;两翼即以高效互动为左翼、以多层校验为右翼,兼顾响应速度与决策稳健性;三维则贯穿时间(日度→周度→月度→季度)、空间(研究员→基金经理→投委会)和价值(研究质量→投资回报→持有人收益)三层维度。高质量发展不是一句口号,而是每一天投研实践中的具体选择——研究越深,投资越稳;互动越频,决策越准;体系越完善,持有人获得感越强。

团队联动打破信息孤岛

传统投研组织的典型痛点是研究员各自为战、信息难以共享。长盛基金按产业链分工,以四级联动机制实现高效协同。

研究条线分为宏观周期组、消费医药组、制造组、TMT组四个专业小组,每组由资深人员担任组长,所有核心行业均有研究员覆盖,部分重点行业实行2至3人联合覆盖。这种配置既保证了研究深度,又通过组长制形成研究合力,有效避免了信息孤岛问题。

在此基础上,常态化投研研讨形成“日—周—月—季”四级联动:日度层面,晨会与线上线下会议结合,对宏观数据、政策动态、个股异动跟踪讨论,确保投资端不漏关键信息;周度层面,深度报告讨论会秉承“以深度为核心,慢就是快”的方法论,既覆盖热点行业,也对冷门行业提前做好储备,避免研究的功利化倾向;月度层面,研究员汇报模拟组合调整思路,持仓股票的动态调整可零时滞传递至投资端;季度层面,投委会结合宏观策略与四个组长的行业打分,形成下一阶段投资方向指引。

这一机制的设计逻辑是突出整体平台的作用,让研究从“单兵作战”变为“集团军作战”,让投资从“个人决断”变为“平台赋能下的团队决策”。

让时间成为超额收益的朋友

考核机制是投研行为的指挥棒。长盛基金从四个维度系统性地回应了短期排名压力导致投资同质化的行业痛点。

一是拉长考核周期。对基金经理的考核以三年期业绩为核心,三年以上中长期收益考核权重设定为80%;对投资条线高管,基金投资收益指标权重不低于50%,从制度层面避免短期业绩优先导向。

二是设置基金考核缓冲期。对管理不满一年的基金不纳入当年度考核范围,避免市场短期震荡带来的不合理考核压力。

三是区分任职阶段差异化考核。对任职不满三年的人员,根据任职以来情况进行考核,降低业绩考核权重,增加研究贡献、团队协作、风险管理等维度,综合评判个人成长与贡献。

四是薪酬与投资者回报深度绑定。建立与基金投资收益相挂钩的薪酬管理机制,强化高管与基金经理的强制跟投比例与锁定期要求,严格落实绩效薪酬延期支付制度,对严重违法违规责任人员薪酬依法追索扣回。这种“收益共享、风险共担”的激励机制,真正实现了公司、员工与持有人利益的长期一致。

双通道与归属感留住核心人才

人才是投研体系的核心资产。在行业人才高频流动的背景下,长盛基金从三个维度系统构建了人才留存机制。

成长通道方面,公司规划了“研究员→基金经理助理→主题/行业基金经理→综合型基金经理”的清晰晋升路径,同时建立专业序列与管理序列并行的“双通道”职业发展体系——研究员可深耕研究成长为专家型人才,也可通过选拔转向管理岗位,避免“千军万马挤独木桥”的单一晋升困境,实现“长期有方向、发展有阶梯、成长有预期”。

激励机制方面,建立以基金投资收益、持有人利益为核心的考核导向,推动投资行为与持有人利益深度绑定。同步建立具有市场竞争力的激励机制,坚持“绩优多得、奖优罚劣”,资源向业绩突出、贡献显著的优秀投研人员倾斜。

文化建设方面,“周度研讨→月度模拟组合→季度投委会”三级闭环投研机制使所有研究观点、投资逻辑均有留痕,形成可传承的投研决策体系,避免人员流动导致研究积累流失。管理层常态化倾听一线投研诉求,上下沟通渠道通畅,营造“平等交流、互相补位、求真务实”的团队氛围,以归属感凝聚人心。

"有温度的风控"全流程护航

长盛基金建立了“事前约束—事中监控—事后复盘”的全流程风控体系,既防住风险,又留出空间。

事前约束以“风格库”和“业绩比较基准”为双重锚点。风格库为投资划定主题投资标的边界,防止“挂羊头卖狗肉”式的风格漂移;业绩比较基准为投资行为划出基准线,风险管理部对新产品开发、存量基金变更时基准选取的合理性进行严格审核并出具书面意见。

事中动态监控以系统化手段实现“有温度的风控”。风险管理部持续监测主题基金风格库投资占比,不满足监控阈值的投资指令将被系统自动拦截。当监测指标连续触及阈值时,向基金经理发出书面通知;基金经理若认为有必要继续突破,可在规定期限内向投资决策委员会提交书面申请并说明理由。这套“预警+申请”机制既防止了随意偏离,也为基金经理留出了策略调整的制度空间——不是“一刀切”,而是“有温度”的风控。

事后复盘层面,风险管理部每季度出具基金投资风格监测报告,对偏离情况、潜在风险提示进行全方位分析;同时定期和临时开展压力测试,模拟极端市场情形下组合的抗风险能力,帮助投资端提升风险预判能力。

AI赋能投研的关键环节

近年来,人工智能技术加速渗透至金融领域,已成为资管机构提升投研效率的重要驱动力量。长盛基金在AI赋能投研方面聚焦以下关键环节。

因子工程:AI拓展研究维度的广度与深度。传统因子体系以基本面为主,公司借助AI技术将因子体系延伸至技术面、舆情面、资金面等维度,丰富模型输入信息,增强策略的适应性与解释力。

组合构建:AI嵌入风险模型,追求稳健超额收益。在收益测算基础上,结合AI嵌入的风险模型和组合优化技术,构建指数增强投资组合,在控制跟踪误差和风险暴露的同时追求稳健超额收益。公司近年运用GRU、TCN、Transformer等多种神经网络模型对沪深300、中证800等宽基指数进行收益测算,借助深度学习对复杂非线性关系的捕捉能力,提升测算的准确性和稳定性。

主观与量化协同赋能方面,已形成“主观提供逻辑、量化提供信号”的良性互动格局:主观投研为量化团队提供行业格局、公司基本面逻辑以校准因子方向,量化团队输出多维度因子打分和行业相对强弱排序为主观研究提供客观数据支撑。

面向未来,长盛基金表示,将继续加大金融科技投入,探索设立科技服务子公司的可行性,以科技赋能投研全链条,提升研究效率与决策质量,真正走出一条“科技驱动、人机协同”的投研高质量发展之路。

从深度研究立基到体系化作战,从长周期考核到“有温度的风控”,长盛基金的投研体系演进折射出中国公募基金行业正在经历的一场深层变革:从“重规模”到“重回报”,从“个人英雄”到“平台赋能”。长盛基金要做的,是把高质量发展的要求内化为每一天投研实践中的具体行动——让深度研究真正创造价值,让平台机制真正赋能投资,让持有人通过长期持有真正感受到获得感。这条路没有终点,每一次升级都是新的起点,只有连续不断地再出发。