最懂基金经理的第三方机构猫头鹰，到底是谁？

最懂基金经理的第三方机构猫头鹰，到底是谁？
原创：朱昂点拾投资今天

文|点拾投资朱昂（微信号：dianshi830）

导读：过去一年有一家叫做“猫头鹰”的基金研究机构逐渐进入专业投资者的视线，其报告中对于多位公募基金经理进行了深度和精准的刻画。那么猫头鹰到底是谁，猫头鹰能做什么？恰巧猫头鹰的创始人矫健是本人多年的好友，我最近也访谈了矫健和另外两位创始人彭莉、蓝海，和大家详细讲解，猫头鹰到底是谁，以及能提供什么服务。

简单来说，猫头鹰是一家由专业基金经理和海外人工智能专家团队成立的第三方基金独立研究的金融科技机构。猫头鹰努力将“中国本土投资灵魂”与AI技术的结合，来更加精准刻画基金经理的能力圈,方向是“AI化的中国的晨星+中国的罗素”，努力做最懂基金经理的第三方研究分析投资团队。

猫头鹰是谁？

第三方基金专业研究的机构。

朱昂：能否说说为什么叫猫头鹰？为什么创始猫头鹰这样的立足于第三方基金投资研究的金融科技机构？

彭莉：猫头鹰是智慧的象征，这个动物既猛，又萌。它能迅速抓到猎物，但也很可爱的。取名猫头鹰是基于它的冷静的洞察力。

我们创始初衷是：猫头鹰要做一只独立冷静客观的第三方独立基金研究机构。客观公正独立，始终是我们的灵魂。

（1）为持有人创造价值。猫头鹰希望从投资研究上提升持有人盈利体验，构建好基金经理和投资者之间的桥梁。只有真正给客户创造价值，才能够分享价值，公募基金20年，客户亏多赚少，基民追捧持续给持有人良好体验的管理人管理的睿远基金，全行业应该引起反思。基民缺乏的是陪伴和信任，基民要的是完整的资产管理解决方案，而不仅仅是一只某个阶段高光的明星基金经理或者产品。在中国的基金销售市场，在基金产品和持有人之间缺少一个独立客观的买方投资顾问，真正站在持有人盈利角度出发的顾问服务。

（2）改善基金经理信息不对称情况。现在选基金经理很难，选基金产品更难。不仅普通投资者不知道怎么选，很多专业机构投资者也不知道怎么选。如果没有对全市场全部公募基金经理和头部的私募基金经理有深刻的画像，没有科学地研究和分析，就无法正确的进行基金投资。中国需要自己的本土的晨星和本土的罗素，本土基金研究需要赋予中国本土投资灵魂。大量信息不对称普遍存在在各种机构里，猫头鹰选择通过深入准确的刻画分析为行业贡献价值。

（3）将静态评级与动态投资结合起来，构建符合中国投资灵魂的基金研究体系。

朱昂：此前看到许多你们对于基金经理的画像报告，但是许多人依然不清楚猫头鹰到底是干什么的？

矫健：我们是一家第三方基金专业分析研究机构。我们的创始初衷是“为基金行业创造价值，为基金持有人增加持有体验”。我们和大部分基金分析机构不太一样，think different，不是简单做一些量化分析就结束了。我们是从投资的高度指导量化（AI）分析，从量化（AI）分析的视角辅助投资。从投资的角度出发做量化，不是纯粹的为了量化而量化的数学游戏。同时，我们又从量化视角看投资，做到投资科学化、系统化、不拍脑袋。

我们对自己的定位是：最懂基金经理的投资团队，我们的目标是做“AI化的中国的晨星+中国的罗素”。

猫头鹰有什么不同？

你们团队过去有深厚的投资背景，为什么转做FOF，为什么说你们是最懂基金经理的投资团队，你们团队背景有什么特别吗？

矫健：和许多其他第三方机构不同，彭莉和我一开始就是做基础资产投资的，拥有比较丰富的权益和债券投资研究经验，而蓝海是海外的人工智能专家，有了他的加持，把我们的对“本土投资灵魂”的理解赋予到猫头鹰鹰眼FOF投资管理系统中，从投资中来，到投资中去，从投资的高度指导AI，从AI的角度辅助投资。

彭莉是社科院产业经济学的博士，此前有12年的公募基金和2年的券商自营权益工作经验，专注于大类资产配置分析。目前彭莉负责猫头鹰整个团队的统筹搭建、大类资产配置与基金经理评价体系的建设、风控体系建设、运营管理、产品设计、市场建设等。

蓝海是清华大学的本硕，美国西北大学AI方向的博士，具备丰富的金融数据处理、优化方法、统计算法、投资算法等研究与开发经验。目前在猫头鹰团队负责资产配置与基金经理评价体系的建设、算法交易体系的建设、算法开发与测试的工作。

我硕士毕业于上海交通大学，之前在卖方和买方先后做研究和投资工作。曾荣获新财富分析师第二，并先后在交银施罗德基金和博道基金做投资和研究工作。我在猫头鹰团队主要负责战略战术资产配置，基金经理定性调研，中国本土投资思维落地，定性研究的定量化，辅助蓝海完成体系建设。

朱昂: 为什么要做AI化的中国的晨星+中国的罗素？

彭莉：晨星是美国知名基金评级机构，注重定量研究，罗素注重定性研究，他们都是海外很优秀的机构。猫头鹰希望把这两者的方法结合，但是一定要考虑中国本土投资特色，任何体系都要适合本土投资市场，既然我们选的是中国的基金经理，就应该用中国特色的框架去重新科学的定义基金分析中的定量研究和定性研究。

蓝海：在构建原始猫头鹰定量系统时，我们的定位就是“研究一定要贴近中国投资特色，要对投资有用”的科学思想去指导，即从战略上做到科学，从战术上要做到真正贴近中国投资和本土基金经理实际情况。

矫健：中国的晨星，其实是形容我们是高度大数据化、AI化，之所以都加上中国二字，是因为我们根据中国本土投资灵魂而设计的猫头鹰公募数据库系统，很多设计体系框架都考虑了中国特色。定量上，怎么用投资的语言把中国的基金经理刻画出来，什么样的分析是有用的，要充分考虑到中国本土基金经理和海外有什么不同，中国本土市场与海外有什么不同。我们经过三年多的研究开发，自主研究开发了一套赋予中国投资灵魂的量化工具。

为什么叫中国的罗素，我本人长期从事权益研究和投资，也有非常多的投资界的好朋友，有公募基金经理、专户投资经理，也有优秀的私募基金经理。如何定性地评价和分析他们，结合中国本土投资实践，我设计了中国特色的定性研究体系和框架，研究上突出中国特色，但是运用海外人工智能的先进算法来更加清晰深刻进行基金经理画像。真正做到了大数据和定性结合。我们说要做好定量定性结合，一定是要拥有真正科学的系统设计体系，这方面团队的蓝海教授是具有科学创造精神的人工智能和金融相结合的专家，他是非常优秀的投资和数据的联结者，给予了团队AI化的翅膀。

值得一提的是，有大量明星基金经理好友支持我们做这件事情，他们为我们提供了如何分析研究他们自身投资框架和能力的方法，我们精准的大数据分析也帮助他们成长。

朱昂：能否说说你们刻画基金经理的方法论？

矫健：我们的方法论是投资驱动+研究驱动。

投资驱动方面，我们认为解决所有问题都必须围绕投资这个问题来做。所有的一切问题都从投资驱动出发。需要解决的问题一定对投资有很大作用。分析方法我们是主观和量化结合。我们能在量化的地方，绝对不主观，但是要用专业视角解读。

研究驱动方面，我们以数据驱动研究，通过数据上，发现新的知识。国内数据挖掘太少，旧的知识用数据来解释都会有新的发现。数据发现新知，数据验证旧知。任何问题都可以量化，唯一的问题是量化的代价是否合适。从理论出发回到实践，从来没有什么例外，例外一定有新的发现。

如何赋予中国本土投资灵魂去理解中国的基金经理，使我们需要重点考虑的问题。举个例子，中国市场的波动率明显比美国高，因此提升持有人体验的要求，和基金经理的风控能力、回撤控制能力，在波动中能够保住净值的能力就很重要。再比如中国市场跟海外市场一个本质差异，就是长期的、可持续的能够寻找到有效的较大的alpha，发掘这些alpha是我们研究的重要立足点。再有，中国的基金经理普遍从业年限较短，那么他们的经历、经验、性格、学习能力和能力边界，甚至是否方法论完善，都是跟海外的定性定量研究不相同的。不充分考虑这些的基金研究，绝不是具有中国本土投资灵魂的投资研究。

猫头鹰能做什么？

朱昂：在介绍了你们的独特性之后，能否说说猫头鹰能做什么？

矫健：我通过简单介绍猫头鹰的核心壁垒中的两三个，来说说我们能做什么吧。

1）猫头鹰已经完成了全市场公募基金经理、基金产品和基金公司的深度画像系统，部分完成了头部私募的画像系统，所有数据分析都可以自动输出相关报告。当你拥有了全市场的分析数据之后，横向的比较、相关性分析就能产生很多非常有意思的结果出来。这是一个个单个的独立的分析个别基金产品或者基金经理做不到的。

2）蓝海教授是人工智能专家，我们运用AI技术能更好做到持仓穿透，更加精准地跟踪基金经理的各个维度的特点。这些维度包括但不限于，不同的市场阶段、宏观背景、行业、风格以及交易特征。所有的分析基础就是持仓穿透。公募基金产品一年只有两次前十大持仓公告和两次全持仓公告，共四个持仓数据点，但是全年200多个交易日，怎么把4个数据点和净值数据相结合，对算法构成了极大挑战。我们的人工智能系统在有限的数据基础上，通过猫头鹰团队反复磨合，通过定性分析定量化的过程，能够比较准确的估计基金的持仓特征。持仓穿透分析能力是我们的核心壁垒，一旦有了持仓穿透能力后，就必然大幅提升了基金经理数据分析的质量，真正做到深度刻画基金经理，而且，一旦具有了持仓穿透能力，也能够大幅提高了FOF投资跟踪基金经理表现的可能性。下面是我们的代理持仓实盘跟踪基金经理的实际表现，我们看到代理持仓具有非常大的相似度。

3）Alpha筛选器（深度甄选主动基金经理的投资研究工具）：猫头鹰把基金经理最有可能表现出的长期和短期的alpha剥离了出来。市场主要是三类投资者；第一是做大类资产配置的，市场的巨大玩家；第二是简单委外的，自己有行业选择的能力，把基金经理作为工具，基金经理主动能力不重要，相对应的，我们也有自己的特色的smartbeta体系。但是越长时间看，基金经理的价值就更多的表现为alpha。若能够把alpha有效的分离出来，在各个维度进行充分分解，那么这不仅有利于理解基金经理的alpha来源和构成，也有利于第二类投资者结合自己对市场的判断对基金经理的alpha进行工具化投资。举个例子，如果你判断TMT会比较好，就可以选择TMT这块alpha突出的基金经理，而如果你认为宏观上进入了衰退期，就可以选择衰退期alpha突出的基金经理。而如果你对beta不进行判断，则可以平衡配置在不同阶段、不同市场、不同行业、不同风格的具有alpha的基金经理。这就是alpha筛选器所要达到的目的。

另外，我们还会把基金经理的alpha分成长期选股能力和短期选股能力，从细节上捕捉基金经理的特点。

所有的基于大数据的量化分析和指标设计，都努力去赋予“中国本土投资灵魂”，根植本土，才能以更有效的算法刻画本土基金经理。

朱昂：能否进一步说说你们对基金经理分析的底层逻辑基础？

矫健：我们的底层逻辑基础是用本土化的投资理解本土化的基金经理，尽可能的将能够量化的东西进行量化。我们先从科学的角度理解问题、解释问题、解决问题，再考虑工程问题。我们坚信没有什么东西是不能量化的，而也没有什么东西是真正的特例。我们真正从投资驱动的视角来进行全市场基金经理数据库的打造，从始至终从来没有改变。我们以持仓穿透为核心，以分解和挖掘alpha为呈现形式，试图从本土化投资的视角解决FOF投资中的难点和痛点。同时结合全市场、全历史阶段的大数据特性，做大量的横向、纵向的分析比较，以及经济学上的“假想实验”，通过假想实验我们能够更具体地知道基金（经理）做对了什么又做错了什么。对于基金经理的管理、投资能力的理解在具体的历史场景中真正地深入化了。

朱昂：那么你们能给客户提供什么服务？

矫健：基于我们的核心竞争优势，能提供几类服务：

（1）报告服务：在猫头鹰全市场基金经理数据库的基础上，提供基金经理的深度定量定性画像报告；

（2）工具服务：提供专业机构者的鹰眼全市场基金经理画像系统、猫头鹰FOF投资管理系统；

（3）定制基金池、持仓穿透跟踪分析等各种个性化服务；

（4）赋能服务：本质上，我们的体系是建立在投资和研究双轮驱动上的，我们也很乐意将既有的投资与研究的成果心得与大家分享，赋能金融机构。通过搭建整套的基金投资研究体系，从系统工具到投资研究和专业培训，为金融机构降低人力成本、提升投资管理能力、提升投资效率和效果。

所有的操作都会在交易中留下痕迹，关键的是如何从交易数据中寻找到操作的轨迹和投资逻辑，找到基金经理的风格方法，认知他们的能力边界，这个犹如大海捞针。AI算法的使用和本土投资的理解，可以加深对基金经理的刻画，但还原真实需要挖掘者深厚的功底和积淀，但无疑猫头鹰已经有了一个很好的开端。

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