编者按：5月21日于深圳由央证资产智库主办、智通财经作为媒体合作伙伴参与的“选择与未来2017” 央证资产峰会上，暖流资产合伙人高峰分享了他对中国市场的大类资产配置方向看法。以下为演讲实录：
非常荣幸来到这样的场合，我要围绕人工智能这个话题谈点跟投资实务有关的，我的一些投资资产的概念和实解。
我在暖流资产做了一些工作，我做了信用分析的系统，我们把市场上的成千甚至上万支固定收益的产品放在我系统里跑一跑，我很快就能知道要投资的标的大概的风险多大，问题出在什么地方，这样对我的投资研究风控起到一个比较好的效率的，相对准确的定量作用，同时也指导我们下一步做调整，问题出在哪里，我重点花精力在哪里。我比较欣慰通过这个工作我可以把定量的东西和我们的工作无缝连接起来，做到高效也比较准确，也接地气，所以我们得到了两端的评价，一个是管理的规模，业绩还可以，第二个是信用分析系统，我们得了金牛奖。
所以我做投资实务的时候，也在适当地尝试人工智能在投资方面的应用。但是我发现说服我的客户可能有两个问题是比较难的，第一个问题是算法到底怎么约束？算法本身是没有思想的，是非常精准的东西，但是是人编出来的，所以从客户的理解来说，一个物体怎么说服客户，算法是没有道德问题的。第二个问题是，很多算法最后是一套黑箱，算法思想是什么，灵魂是什么？但是目前为止人工智能算法投资的内容并不是特别清晰，所以我们对人工智能在投资方面的应用，还是在比较慎重的学习思考和推广的过程中。
对于目前的市场环境，我给大家分享一下我对市场环境的基本看法。我概括了三件事情：所有的原则有一个周期性的原则；所有和相对的能把它理解成对价值的评估；在基础上我们做投资的对策。周期是对金融的理解中非常中庸的概念，这个市场上有非常多周期的概念，有研究康博周期的，大大小小的有六七个经典的周期的概念。我把周期简单分了三种，一个是长周期、一个是中周期，还有一个是短周期。一开始是小周期不断的波动，突然有一个大周期，但是以整个时间为轴，以增长率为纵轴的曲线，人类的进步是不断地往前走的，这是一个整体的概括。而对这样的周期的影响，我们把它分解成三件事情，一个是长期，一个是中期，第三个是短期，每个人有自己的研究逻辑和体系。我把它概括为三件事情。长期看天，中期看人，短期看事、看物。第一个是长期的周期，一般而言，50-100年的时间，经济也好、社会形态也好，都会发生周期变动，影响深远。背后的原因是世界上本身的自然的变动，所以是看天，是自然的规律以及人的规律的叠加，可以归因于多轮杠杆的周期累计后产生的大释放，这在历史上来说是50-100年的时间。但是同时我们发现一件事情，如果这样的时间在前期被刺破的话，这样的时间会有助于这样的周期的稳定和延长，这是可以追溯规律的。
这样的周期我们可以用什么数据量化呢？我们可以用全社会的杠杆率这样的概念量化它，所谓的全社会的杠杆率，指全市场所有的借债杠杆除以我们经济的增长，这个概念值是一笔糊涂帐，但是出于国家对国家杠杆的了解和需要，在2014年，国家专门组织国务院的课题组做了这方面的研究，把所有的支离破碎的宏观数据整合在一起，也做了一些合理性的假设，在这个前提下，全社会的杠杆率是两倍多一点，但是这个数据得到以后，没有直接公布；2015年这个杠杆数据出自一些零星的研究报告，但是没有大规模的公布，这个数据2015年底的时候上升到249%；现在是多少，这是我们很关心的事情。前期我们做了一些工作，这个工作结合的国务院的原来的研究的框架体系，我们也用了合理的假设条件，我们把全社会的杠杆率直接运算到2016年底，甚至是2017年，就是最近的一个月。这样有一个好处，可以直接把这个数据用到最新，这样对我们投资自然会有作用了。我们也跟国务院研究中心和其他的研究机构做了一些比对，我们认为大致还是符合这个逻辑的。到目前为止，全社会的杠杆率仍然在不断地上升，现在上升已经超过250%了。
我们把这个数据做了一些分解，全社会杠杆包括四个部分，一个是居民杠杆，就是老百姓(603883,股吧)的钱，第二个是企业的杠杆，第三个金融部门的杠杆，第四个是政府杠杆，这个数据为什么难算呢，为什么大家对这个数据有分歧呢？这里面最大的一个问题就是我们中国由于特殊的国情，政府和企业某种形式上是有重合的，所以有部分的阶段你不知道是政府还是企业行为，这里面就有一些糊涂帐，是需要非常小心谨慎地论证的。但是无论如何，这里面一些企业部门包括政府负债的广义企业部门，他的负债上升得是比较明显的，而金融部门的杠杆在最近已经有了一些收缩迹象，换句话说，我们金融杠杆已经取得了一定的成效。
研究宏观有一个作用，研究这个大周期的目的是我们想了解我们离系统性的风险有多远。
我得出了三个基本结论：第一个是我认为这个风险是基本可控的。首先，跟国际比较，美国1929年的时候有一次经济大危机，这个时候全社会的杠杆率上升到270%多，2008年这次又上升到300%多，时间确实是70多年。随着时间的推移，一直在小周期不断地波动，然后上升，然后又下来，上升超过了前期的高点；其次，跟时间来比较，我们中国从改革开放以后到现在也有30多年，从时间维度来说，也有一定的距离；第三，就是刺破效应，在中期运营之前，在二三十年代有大的刺破，其实是能够缓冲大的周期的，让它更稳定，更延长。
既然现在危机是还有一段的距离，但是国家为什么大张旗鼓地提出去杠杆化的思路，而且我们做金融机构的私募是首当其冲，遇到很多真实的去杠杆的事情。从逻辑上来说，或许从国家的层面，他看见了很多我们没有看见的事情，风险比我们想象得更严重，第二个逻辑是国家的战略投资者有勇气去提前化解高杠杆的风险，这两个逻辑是叠加存在的，这也是为什么这段时间去杠杆这么明显。
怎么真正做到去杠杆，无非是四个途径，第一个是消减支出，第二个是债务重组，第三个是财务之间的再分配，第四个通过央行的发行货币，这四条有条不紊地做下去才能做到真正意义上的去杠杆，缓冲解决这次经济的问题。所以今后我们看到这样的宏观经济的趋势和逻辑，就会沿着这样的途径，很可能是一点不差的往前走，首先是削减支出，其次债务上的重组，先有局部的人为它买单，财务的再分配，具体来说就是得有一部分的人通过税收也好或者其他的方式也好为经济买单，第四点央行发行货币。这是我们可以看到的明显的经济的趋势。
说完了长期周期，我们聊聊中期周期，一般是20年，最长是50年，但是中期的周期不明显，中期周期隐藏在大小周期之间，背后的深层次原因是人口的原因，人口的结构变化，以及相关的科技周期。根据这两个简单的逻辑判断，我们认为人口的老龄化加上科技革命的应用化，它的叠加效果大概率是经济会降到中速，我理解的中速是5%左右，而且会持续相当长的一段时期，这是基于对中周期理解的假设的条件。
一般而言 ，短周期是3-7年之间，背后有深层次的原因，是短期的加杠杆和加存货的叠加效应，我们把两个因素，一个是库存，另外一个是经济的增长，我们用库存指数把这两个叠加在一起，定义如果连续两次发生变化，这个规律就发生了变化，比如说因子上升了，第一次下降了不算，如果有两次下降了，我们认为这就是下降了，这个时候两个因素变成四个阶段，包括被动去库存，和主动补库存，被动补库存和主动去库存的阶段。中周期我们考虑未来的持续性的问题，短周期我们考虑现在的投资配置相结合的问题。
所谓的资产配置就是在不同的板块之间寻找一个组合，或者是寻找一个优化的品种。所以，我看到很多的关于人工智能投，目前更多的是在怎么去投二级市场中的股票，我个人理解人工智能在金融的应用，不仅仅是二级市场上股票，而是在大类资产配置上有逻辑的。
第一，所谓的现金为王可能是一个伪命题，因为现在可能确实没什么可以投资的，我们把过去十几年的时间资产的人工配置的东西简单分七类，大盘股、小盘股、债券、商品、黄金、石油、农产品(000061,股吧)，与现金做一个简单的比较。第一，任何一个月度，现金都不是决定投资的标准。第二，一年时间为最优的投资品种的收益，不到3年，一定会有一次中性投资机会，甚至有超过50%的中大型的投资机会，这提醒我们其实我们跨越了板块进行了投资的选择，一下子天地无私天地宽，马上我们选择的东西就多了很多，只要我们耐心等待，一定有中等以上的投资机会。
第二点是我们做横向纵向的比较，我们就在比较这样的资产配置里面他们的收益情况，纵向我们以时间为维度，我们可以看到每一个板块在每一个时期相对的价值，既有纵向的相对，也有横向的相对。这是历史上的两次预警，一个是2007年10月份的时候，当时股指是6000点，是全国的彩虹之旅，我们看到市场有风险，冒着各种声音的压力，主动提出来，这段时间应该警醒风险。2015年，跟银监会的几次活动里面我们说，重视中小盘股的风险，这两次风险的预警都是通过我们的相对排名警报模型发出来的，不复杂，但是很清晰地发出了这个警报。
第三点就是对策，做了相对的研究以后，我们完全按照预测决策对策进行投资。
但是，防范信用风险，目前固定收益的投资，债券的投资不是流动性的风险，一定有人为去杠杆化买单，这买单就是债务重组里面的相关人员。关于股票，总体的估值是中性偏优的水平，第二股债的收益比偏向的股债内在收益率更有价值。此外，就是存货的二阶段和三阶段的过程，历史经验表明，存在的估值稳定性的收入窗口概率比较大。如果投资股票的话，我们倾向这几点，理解国家战略，发觉品牌价值，布局未来投资。在降杠杆的时候，慎选高杠杆的企业，重视现金流和资产收益率。
对于商品，品种较多，不可一概而论，不少商品相对估值已经在历史底部的，但是像石油受产能的开发和未来能源用不用等深层次的问题，是存在的变数。我更倾向大家关注农产品这样的产品，可能更具备长线的价值。
