大百度,百度AI,文心大模型,AI搜索,百度智能体,搜索生态,百度内容生态低利率环境仍在延续，传统固收资产的收益空间不断收窄；与此同时，全球市场的不确定性并未减少，权益、债券和商品价格轮动加快，单一资产的配置难度明显上升。 对投资者而言，问题已不只是“买什么”，而是如何在收益与风险之间找到新的平衡。既要避免因过度保守而错失回报，也要防止因追逐高收益而承受超出预期的波动与回撤。 在他看来，低利率并不意味着应当简单增加权益仓位，更不意味着某类资产必然上涨。真正重要的，是让组合拥有更多收益来源，并通过风险预算、资产分散和策略协同，提升面对不同市场环境时的适应能力。 低利率之下，单一配置思路面临挑战 过去，部分投资者习惯于在存款、理财、债券或股票之间进行简单切换；但在低利率与高波动并存的环境中，这种单一方向的配置方式越来越难以满足需求。一方面，债券利率已处于较低水平，进一步依靠资本利得增厚收益的难度上升；另一方面，权益市场内部结构分化明显，热门板块的波动也可能加剧。 市场的分化，正成为影响组合表现的重要变量。梁辉表示，当前经济和资本市场均呈现一定“K型”特征：部分与出口、AI相关的产业表现强劲，其他领域则相对承压。这种产业分化会传导至资金流向和资产价格中，若市场情绪持续集中于少数方向，价格波动也可能被放大。 因此，投资者需要解决的并非简单的“风险偏好高或低”问题，而是如何避免组合过度暴露于单一资产、单一风格或单一市场环境。 股债平衡并未失效，多元配置更显重要 传统股债组合仍是资产配置的重要基础。梁辉认为，股票与债券在大多数情况下具有一定弱相关性，股债平衡的底层逻辑并没有失效。 但现实挑战在于，股与债都面临收益压力。权益资产的内部差异加大，稳定获取收益并不容易；债券资产则受制于较低的利率中枢。两者叠加，使得传统组合的“平衡感”不如过去强。 在他看来，配置比例不能机械套用“二八”或“七三”等经验公式，而应基于组合的波动率、风险承受能力和长期目标来设定。对于希望追求稳健回报的资金而言，仅靠股债两类资产，可能难以充分覆盖复杂多变的市场环境。 多资产、多策略的价值，正是在此背景下凸显。 “不是简单把更多资产放在一起，而是要让不同资产、不同策略在组合中各自承担相应角色。”梁辉表示。 以风险预算为核心，提升组合适应性 多资产多策略的关键，并不只是增加配置品种，而是建立完整的收益风险管理框架。 梁辉介绍，相聚资本的多资产多策略以量化方法为基础，顶层通过波动率或风险预算框架确定不同资产类别的配置，再在权益等资产内部配置不同子策略。其目的不是预测每一次市场涨跌，而是让组合尽量不依赖单一市场方向或单一行情。 在这一框架中，债券的作用也不只是提供票息收益，更重要的是帮助管理组合波动。若债券配置能够降低组合的整体波动率，便可以在既定风险目标下，保留更合理的权益等风险资产敞口，从而改善风险调整后的回报。与此同时，在控制净风险敞口的前提下，组合可以参与更多资产和策略，避免将收益来源集中于某一类市场。 面对极端行情，风险控制也需要前置。梁辉认为，传统环境中股债通常呈现弱相关甚至略微负相关，但在部分特殊阶段，两者也可能同向波动。因此，策略需要针对相关性异常、波动率上升等情形预先设置调整机制，而不能完全依赖事后的判断。 量化提供框架，寻找更可持续的平衡 谈及主观投资与量化投资的关系，梁辉认为，两者并不是此消彼长的替代关系。 主观投资的优势，在于投资人对产业、公司和宏观变化的理解，能够捕捉一些尚未被充分量化的信息；量化投资则通过统计规律、因子和算法构建可复制的收益模式，以更多元的收益来源降低单一判断带来的不确定性。 同时，量化也需要持续迭代。梁辉表示，无论是因子还是算法，都可能面临收益衰减和波动变化的问题。对多资产策略而言，更重要的是保持框架的稳健性：不对单一资产过度集中，不依赖某一种市场环境，并对极端情形保持足够的风险意识。 在低利率与高波动交织的当下，投资者对收益的理解或许也需要随之改变。高回报往往伴随高波动，而真正适合稳健型资金的配置，未必是短期最耀眼的资产，而是能够在不同市场环境中控制回撤、保持节奏的组合。 市场并不缺少机会，也从不缺少波动。多资产、多策略的意义，正是在复杂环境中为投资者提供一种更有纪律的选择：不押注单点胜负，而是在收益、风险与流动性之间，寻找更可持续的平衡。