本报记者 吴珊
过去一段时间，人工智能、地缘政治、能源低碳转型、人口老龄化和新金融五大趋势交错影响重塑全球市场投资格局，当波动成为常态，投资者如何应对？近日，在“智启新程，投见未来”贝莱德中国2026年投资展望会上，贝莱德中国区负责人范华给出答案：“投资者亟需重新审视风险与收益来源，聚焦区域配置、战略配置和主题配置，进行系统性布局，既不要‘把所有鸡蛋放在一个篮子里’，又要避免出现‘把所有篮子放在同一辆车上’。”
范华强调，坚持多元配置，尤其是全球配置，将获得更好的回报。“中国投海外，海外投中国，是共赢的选择”。
此次投资展望会上，贝莱德基金、贝莱德建信理财的投研骨干也进一步围绕权益市场运作、多资产策略及投资工具应用等核心议题，分享了最新研究与思考。
图为贝莱德中国2026年投资展望会现场 公司供图
动态调整平衡风险收益
2026年，面对市场不确定性，贝莱德多位首席投资官一致认为，投资组合构建需更注重风险收益的精细权衡，通过动态调整保持配置的适应性与主动性。
贝莱德基金权益、量化及多资产首席投资官王晓京表示，当前投资组合配置的核心在于评估各类资产的风险收益比。现阶段主要从股票与利率债两端寻找收益机会。
贝莱德基金首席固定收益投资官刘鑫提示，投资组合管理需聚焦三点，一是正视市场整体风险上升，适度收敛组合风险敞口；二是警惕经验主义陷阱，避免简单外推历史规律；三是拓展多元收益来源，尤其在债券投资中需突破传统票息思维。
“既要关注‘波动+’资产的机会，也需重视底仓固收资产的运营表现。”贝莱德基金首席资金官王登峰强调满足投资者核心诉求“赚钱，不亏钱”，在当前市场环境下，以固收类资产作为底仓，获取其“上有顶、下有底”的稳定保障，再适度增配波动资产提升整体收益能力。
贝莱德建信理财副总经理、首席投资官刘睿则回归多资产配置的核心原则。刘睿表示，选择具备真正分散效应的资产或策略，确保所选资产具备长期保值增值能力，避免“为分散而分散”。
当前市场环境已不适合“懒人式”静态配置。贝莱德海外研究显示，在高波动市场中，每季度或每半年进行一次主动再平衡，其长期效果优于长期持有不动的策略。这意味着，资产配置需更具主动性，方能在不确定性中提升组合韧性与回报效率。
工具化投资把握先机
面对复杂多变的市场环境，ETF（交易型开放式指数基金）、量化、SAE（系统化主动投资）等工具，正成为投资者在不确定性中获取“可控感”的重要依托。
贝莱德基金固定收益基金经理王洋表示，当前国内收益率整体偏低，无论是被动型的ETF还是主动管理的策略，在这样的市场环境下都为投资者提供了分散性更好同时更加稳定的回报的可能性。
贝莱德基金投资运营负责人黄佚㑇进一步阐释，ETF的一级市场申购赎回与二级市场交易双重架构，能在底层资产流动性枯竭的极端情况下，保障投资者灵活调整风险敞口、完成配置；同时，其资金流向与折溢价状况可直观反映市场情绪，完整而强大的生态体系兼具价格发现与市场稳定器功能。
量化投资则以纪律性与效率性破解人性弱点。贝莱德基金基金经理陈之渊表示，量化投资的决策与交易逻辑由规则驱动，在开仓、止损、止盈等环节能系统化执行，减少人为情绪干扰，同时借助技术手段突破人力局限，显著提升研究效率与覆盖范围，进而对收益产生正向贡献。
而SAE则以灵活性、可拓展见长，贝莱德建信理财投资经理李佳纯表示，SAE核心价值正是灵活且规模化的满足投资者多样化需求，无论是追踪宽基指数，还是获取阿尔法收益，抑或是跨市场组合配置，都可以通过SAE帮助投资者高效落地配置目标。
谈及国内ETF与指数增强产品的快速发展，黄佚㑇表示，这并非投资者转向“被动”，而是投资理念升级的体现，投资者通过ETF高效捕捉贝塔收益，又通过指数增强产品寻求清晰的阿尔法收益。为了更好满足投资者需求，我们在策略创新、产品维度等方面仍有巨大发展潜力，展望未来，ETF将在更多投资应用领域中实现多元化发展。
陈之渊进一步补充，ETF、指数增强与主动管理产品并非相互替代，而是适配不同投资者需求的多元选择，指数增强产品的兴起，本质上是金融市场成熟后投资者需求分层的必然结果。
李佳纯则引用“巴菲特的赌约”佐证，工具化投资是大势所趋，这不是主动与被动之争，而是投资者在了解自身需求和认清市场规律后，选择更高效、清晰的资产配置方式。
全球智慧本土实践
将海外成熟投资模型落地国内市场，关键在于“全球逻辑+本土表达”的深度融合。陈之渊分享了一个“十年接力”的故事。
从开始构建开发针对国内市场的本土模型，到通过种子资金实盘验证，再到逐步推出低波公募产品，贝莱德基金采取的是循序渐进、尊重市场的适配路径。随着权益市场回暖，投资者对中高风险产品的偏好有所提升。在低波策略成功运行的基础上，贝莱德基金正逐步筹备推出中高波动版本。在整个长达近十年的“接力赛”中，贝莱德基金持续观察市场，动态调整模型，以适应市场环境与投资者在不同阶段的需求变化。
李佳纯进一步阐释，当前SAE团队的投研重点已从单一资产延伸至大类资产与全球配置维度，核心围绕“数据—模型—配置”形成闭环：挖掘另类数据、训练适应本土市场的AI模型，最终在资产与地域间实现阿尔法的可持续获取。
（编辑 孙倩）
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