平安理财“五年磨一剑”:严控回撤的基础上追求绝对收益的增厚,撬动高质AUM增长
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各类资管产品中,没有谁在负债端比银行理财受到的低风险偏好束缚🙌更重。在票息“保护垫”变薄、中高收益资产欠配、市场波动更穿透🥳至净值的当下,强调“绝对收益”仍是多家理财公司首要经营导向。😉 1.16万亿元规模的平安理财,自2020年8月成立以🤩来,将回撤管理置于重要位置,辅以清晰的指标考核和严格的管理机🥳制,力求投资者稳健的投资体验。 截至今年7月末,平安理❤️财旗下的固收及固收+产品近3年整体平均年化收益率录得3.46🔥%,处于同业前列。渠道代销的最短持有期产品中,投资者任一时间😜买入固收和固收+,持满期限后的正回报概率分别达到98%和99😊%。 稳健的正收益是在对回撤的良好管理上实现的。在今年😊市场震荡的环境下,截至今年7月末,平安理财的产品破净比例仅0😅.65%,产品负收益比例仅0.55%,大幅低于行业的平均水平😊。 在严控回撤的基础上实现投资收益的增厚,在投研能力打😉磨上持续给自己“上难度”——这是过去五年平安理财顺应理财行业🎉真净值化转型,坚持打造核心竞争力一以贯之的方向。 在日😜前举办的“买理财找平安”理财服务升级发布会上,平安银行行长助🙄理王军表示,“迈入低利率时代,银行理财自然而然承接了一部分从😀存款流出的资金。要打造真正的‘好理财’,才能为老百姓的财富保😜值增值发挥‘压舱石’的作用。” 站在平安银行深入推进零😡售转型的节点,如何围绕客户的需求做好理财服务、提升客户投资体🤩验,进而助力母行撬动高质量AUM的增长,打造财富管理侧的可持🙄续增长动能,或将是平安理财在新五年征程打造第二曲线的新机遇。😘 低回撤信仰刻进基因 “近年来,理财业进入了波动🙌显性化、常态化的净值2.0时代。但这并不意味着银行理财舍弃了🤔稳健的基因。相较于其他资管品类,银行理财整体净值波动小的特点😁不会消失,关键是在新周期下如何定义‘稳健’。我们认为的‘稳健🙌’是要直面波动、管理波动、穿越波动。”平安理财董事长张东指出😂。 直面、管理,直至穿越波动,而且是以更严谨的态度和更😅严格的标准——这在平安理财内部由上至下已形成共识。目前平安理🤔财内部对固收系列产品的收益要求与公募基金同类型产品保持一致,🥳但净值回撤需控制在后者的一半。 在低波导向下,平安理财🙌的投资条线需要自上而下完成对“绝对收益”目标的配置:先根据客😆群不同需求和风险偏好,明确不同产品的风险定位,将产品按低波、🔥中低波、中波等波动特征切分,再以目标波动率为核心框架匹配不同🙄的风险预算,并基于宏观经济、产业周期等动态调整多资产配置比例😍,在风险可控的前提下挖掘收益增强机会。 “比如有的客户🚀可以接受1.5%—2%的回撤。在这个风险预算下,产品适配的策🥳略可能就包含了转债、量化甚至部分权益的策略。”平安理财相关投👍资人士表示:“我们每天都会收到产品业绩追踪报表,确保波幅控制👍在目标波动率框架内,一旦产品接近回撤线,风险管理系统就会发来🙄提示。” 前述人士进一步指出,“基于回撤目标管理产品的🎉挑战是,有时候客户能接受多大的回撤并不太明确,或者是动态变化😀的。如何提升产品与客户相适配的精细化程度,是难度系数相当高的🙌‘技术活’。这对理财公司对客户画像的勾勒、客户风险偏好的问题❤️设置等方面都提出了更高的要求。” 展开全文 通过😂一系列的努力,平安理财对客户的真实风险偏好及持有期倾向有了更🥳清晰的认知。这个认知也被应用在了产品的研发逻辑里,比如平安理😊财目前的中波产品主要为期限较长的产品线,比如180天、270⭐天、一年定开或最短持有期,通过更长周期做好波动风险管理并力争😘实现正回报;而低波或中低波产品的最短持有期则往往设置为7天、🥳14天等,并匹配低波资产和策略,便于投资者更放心做好流动性管👍理。也即是说,从产品设置逻辑上,平安理财已经牢牢拉紧了“严控🤔回撤”的准绳。 按交易日计算,平安理财从2020年成立🙌以来,每天为投资者创造了1个亿的投资回报。在平安银行上架的定😂期开放型产品中,固收类以及“以绝对收益为目标”的“固收+”产💯品线,均实现到期收益为正。如固收类产品“启航增强稳盈定开”系💯列,自2023年底成立至今年9月,在低利率叠加债市震荡的大背😢景下,该系列实现了近两年来周度净值无回撤的亮眼表现,历史到期😴合计130期,平均到期年化收益率3.41%。 打造“工😁业化+平台化”投资管理模式 经过近年来的实践,平安理财🤔提出了打造“工业化+平台化”的投资管理模式。“平台化”理念已🚀在头部基金公司植根,而“工业化”的提法则更具平安理财投研的烙❤️印。 张东在接受采访时指出,平安理财现有约1500只产🙄品。“”如果参照基金行业经验,一个基金经理管几只产品,对理财😴公司而言是难以覆盖的。所以我们提出了‘工业化+平台化’,一是⭐解决产品风险收益特征一致性的问题,二是解决投资效率的问题。”😉 以固收类理财产品为例,一般会配信用债、存单,也会在R😜2产品里配置适量的风险资产。传统情况下,这要求投资经理是个全🥳才,兼通信用精选、流动性、利率、风险资产配置等。但这种全才稀💯缺,而且品控也很难标准化。于是平安理财摸索出一套方法论,设置🤯专业策略团队在下层专注于策略研究(涵盖信用债、存单、REIT😆s、红利、转债等),投资经理则在上层负责资产配置,像组装汽车🔥一样调用不同零件。 “通过专业化分工和团队协作机制,我🤔们把成熟的定价能力和资产配置能力沉淀在平台上,确保同一系列每🔥只产品的实际运行,与其呈现的风险收益特征、波动情况和回撤底线😎是一致的,这就是‘工业化+平台化’带来的显著优势。”张东从投🤔资侧进一步阐述该模式的实操路径:对任何一个产品系列,会有非常😂明确的配置指引(短债、中短债、长债、风险资产等的配比),上层🤗投资经理结合跨资产跨周期的宏观视角以及下层策略团队给出的配置😘建议,在3%—5%的可调节区间内进行科学的资产“组装”。 🙄 在他看来,“工业化+平台化”的投资管理模式好比“搭积木”😢,底层负责策略的模块化生产,顶层根据投资目标进行科学封装,其😂拓展性和适配性都得到了加强。在这种协同机制下,一方面能够高效💯整合公司内外部的优质资源和投资策略,形成全量、全域、同宽、共😴享、协作的平台化能力和组织优势;另一方面为公司拓展多资产、多⭐策略夯实了平台基础,最终形成可适应多种市场环境的可持续投资优😀势。 据介绍,超过600亿元规模的启元策略系列就是平安👍理财“工业化+平台化”模式的成功实践,其通过自主研发的利率债🙄机器交易模型对下层配置子策略(包括信用策略、骑乘策略、机器择😘时交易策略等)进行动态调整,在减少对资产及票息模式的依赖、追👍求交易增厚的同时,以量化对冲策略严控波动回撤。截至目前,平安🤗理财启元策略定开式产品到期兑付超150只,业绩达标率100%🎉,平均年化收益率达4.18%。 撬动高质量AUM增长 😂 在市场波动加剧、利率持续下行的背景下,兼顾了流动性、稳😘定性、增值性等多重功能的理财产品,正在商业银行财富管理版图中😡扮演着愈发重要的角色。“单一追求存款规模的扩张不是我们的目标🤔。我们非常重视银管资产、银保资产,尤其是基础理财,它正成为我😁行AUM高质量发展的蓄水池。”平安银行行长助理王军在2025🔥年中期业绩发布会上如是说。 面对零售存款定期化趋势加深😊、零售信贷投放缩量的困境,已有股份行从内部考核机制开始“动刀😘”,试图在“缓增长”的大环境下,构筑更有韧性的零售负债和资产😡结构。平安银行,就是其中的一家。 王军在中期业绩发布会😊上表示:“目前基础理财占比还不够高,在大财富管理板块,其潜力😜仍有待进一步被激发。(平安银行)需要调整结构,来提升基础理财❤️在大财富管理中的作用”。在他看来,提升基础理财占比,既有顺应😊居民财富配置偏好趋势的考虑,也有调优平安银行AUM结构以加强😍其韧性增长的战略意图。 也正是基于上述目标,平安银行与😡平安理财联合对理财产品体系进行了系统性梳理与品牌化升级,并于😊日前推出了“安+心稳致远”产品体系,涵盖了四大产品系列:“安😡心”是现金管理类产品,定位于客户闲钱管理的工具;“安稳”是以🤗绝对收益为目标的固收类理财产品,为客户资产配置的“压舱石”;😀“安致”是主打“多资产、多策略”的“固收+”产品,以稳健方式❤️参与资本市场;“安远”是混合类产品,以追求长期投资增值为目标🌟。产品体系的升级,旨在以更清晰的产品定位、更丰富的场景功能积😍极回应投资者日趋多元的财富管理需求。 “安+心稳致远”🎉品牌升级,既是满足投资者对财富管理服务需求升级的新起点,也是😊资管机构与财富管理机构职能进一步融合的成果。平安银行将继续携🔥手平安理财深化业务协同,在资产管理和财富管理领域继续提升核心😍投研、产品供给与客户服务能力,共同为投资者带来更省心、更省时😘的财富管理体验。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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