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　　导语：当A股市场还在为“牛短熊长”的波动焦虑，当投资者仍在“相对排名”与“实际盈利”间纠结，有一位投资老将早已跳出思维定式——他就是华泰证券资管权益投资总监查晓磊。

　　从博时基金到浙商基金，再到如今执掌华泰证券资管权益投研，十余年的从业经历里，查晓磊见证了公募行业对“相对收益”的追逐，也亲历了市场波动下持有人的无奈：当产品短期内回撤超30%，再亮眼的长期业绩也难掩持有体验的糟糕。正是这份共情与反思，让他在加入华泰证券资管后，完成了一次关键的认知跃迁：投资的本源从不是超越基准，而是力争让每一笔交易都挣到钱。

　　可A股高波动的底色，向来是绝对收益的“拦路虎”。如何在控制回撤的同时留住收益弹性？如何让“买得便宜、卖得明白”不再是口号？查晓磊给出的答案，是一套看似简单却极具穿透力的“三价打分体系”：买入价、极限底价、卖出价，这三个价格如同投资的“锚”，解决了60%-70%的波动控制难题。更难得的是，他没有将量化与主动对立，而是让两者成为“科学与艺术的共生体”：用量化模型捕捉高股息、低估值等客观规律，用主动研究穿透科技股定价迷雾。

　　在这套体系下，投资有了清晰的“操作手册”：持有成长标的时，每一次财报更新都是三价动态调整的契机，八九个季度的长期持有终获优秀收益；面对周期标的，在系统提示跌破极限底价后果断加仓，在触及卖出价后减持。就连基金经理的非理性行为，也被系统这把“尺子”牢牢约束——追高时会被提醒，恐慌时能靠定价自信加仓。

　　这位博士出身、兼具量化与主动思维的投资负责人，究竟如何将“绝对收益”从理念落地为可执行的策略？他的“三价打分体系”在当下市场能否持续生效？带着这些疑问，我们走进查晓磊的投资世界，看他如何在A股的波动中，为持有人找到“既有收益、又有安全感”的答案。

　　1、投资的本源是每笔投资都想盈利，而非为排名。落实到动作上，就是对每个标的算账，通过研究提高盈利概率，控制回撤下限，追求向上收益，无关排名和基准

　　2、我们内部有“三价打分体系”（买入价、极限底价、卖出价），这三个价格能解决60%-70%甚至更多的问题，确保组合有绝对收益且控制波动

　　3、我们希望买完标的后，跌了敢加仓而非恐慌。在极限底价（高分）附近买入，股价越跌越敢加

　　4、投资本质是“科学”与“艺术”的结合。量化负责“科学”，市场有很多客观规律，比如买高股息、低估值，这些规律长期有效，而主动负责“艺术”，处理无法量化的内容

　　5、金融产品的价值在客户持有过程中方能体现，不像家电等普通的实物产品能靠参数预判

　　6、主动产品如果波动大，会把没择时能力的零售客户排除在外，控制回撤能降低他们的买入难度，提升长期持有体验

　　7、量化团队和基本面团队协作，类似“基本面量化”，但不是把基本面因子化，而是按行业建模。量化团队会把基本面研究员的投资逻辑抽离出来，变成可跟踪、可检验的模型，建立指标与股价的映射关系

　　朱昂：从此前的公募基金到券商资管，前者更偏向相对收益，后者更偏向绝对收益，在这个过程中，您对投资的理解是否有些变化？

　　查晓磊肯定有变化。我刚毕业先去博时基金4年，后在浙商基金7年多，2022年初加入华泰证券资管。以前觉得券商资管也有公募牌照，可能投资跟公募也差不多。前两年市场波动比较大，行业对主动管理的反思也很多。我来了以后有一年半的静默期，虽然我没有管公募的产品，但是我自己也在思考资管产品的本质，如果客户买的产品短期内跌30%以上，体验会非常差。

　　从投资角度看，只有绝对收益，没有相对收益。因为投资的本源是每笔投资都想盈利，而非为了排名。落实到动作上，就是对每个标的算账，通过研究提高盈利概率，控制回撤下限，追求向上收益，无关排名和基准。

　　但从客户视角，相对收益很重要。客户挑选产品的时候，会和全市场比较，会比较不同资产的收益情况，也会在同一类别里挑选排名靠前的产品。不过长期看两者是统一的，比如有的基金经理，3-5年年化能达到双位数，自然有超额收益和靠前的排名。

　　现在我负责公司的权益投研，目标很明确：选好每个标的，确保赔率足够大、账算得清，每次出手都能拿到预期回报。很多客户觉得绝对收益=缺乏弹性，风险与收益对称，如果想长期控制极端回撤和波动，上行收益会有妥协；实际上，我们长期年化的目标不低，且标的预期收益空间不小，不能说绝对收益导向就没弹性、收益低。

　　朱昂：A股市场的特征是波动特别高，在这样一个市场环境下，您是如何去实现绝对收益的？

　　查晓磊要在控制回撤的同时拿收益，核心是标的定价。我们内部有“三价打分体系”（买入价、极限底价、卖出价），这三个价格能解决60%-70%甚至更多的问题，确保组合有绝对收益且控制波动。

　　我们研究员从校招就接受的基本面、DCF模型（现金流折现模型，Discounted Cashflow Model）与估值定价培训，这种方法可重复、易传授。虽市场会受政策、宏观等因素影响，但把握定价原则能解决60%-70%的问题。拉长时间看，股价终会回归公司内涵价值。

　　剩下的20%-30%靠关键点择时：比如多数标的太贵的时候，自下而上选不出股票，再结合自上而下的宏观、策略判断，就会在合同允许范围内降仓。我们做过测算，A股过去十几年，两年左右做一次大级别的仓位变化，比如2015年、2018年、2021年进行降仓，对收益改善很大。

　　最后10%-20%靠系统减少错误的投资行为。华泰证券重视科技，研发的系统会监控投资经理行为，降低投资失误。这三点里，标的定价是最重要的。

　　查晓磊很多机构，像卖方报告，只有一个目标价，研究层面够用，但从研究到投资转化，需明确买入价、极限底价、卖出价。市场波动时，这三个价格能制定具体投资方案，比如跌到极限底价敢加仓，涨到卖出价可减持。

　　三个价格里，买入价要求最严，必须从DCF模型得出，这是深度研究后的认知，研究员和基金经理都要遵守。极限底价会参考公司历史净利润最差时的估值低位，结合研究员基本面判断匡算；卖出价不仅看基本面，还会结合市场热度、情绪，用量化指标辅助确定。DCF模型本身也需量化计算，比如盈利预测、永续增长率。

　　这也是我们的特色：量化团队和基本面团队协作，类似“基本面量化”，但不是把基本面因子化，而是按行业建模。量化团队会把基本面研究员的投资逻辑抽离出来，变成可跟踪、可检验的模型，建立指标与股价的映射关系。我之前在浙商基金也重视这一点，现在我们按行业分组，每个主题都有量化研究员参与，和基本面研究员一起建模，输出三价打分推荐标的。

　　朱昂：DCF模型对稳定的消费行业比较好用，但科技行业很多公司没盈利，您在资产选择上有偏好吗？

　　查晓磊所有行业都能用DCF定价，区别在于科技行业判断盈利概率更难。但真正的科技股，如果能通过行业、公司、产品周期判断其2-3年后的现金流，反推就能定价，关键在研究员的穿透力。

　　比如2013年初某互联网金融龙头，表观PE很高，但用“上帝视角”看未来3年自由现金流，DCF算下来并不贵。这类标的基于深度理解能挣大钱，而且换手率也低。

　　刚上市的新公司，我们判断力不足，很难在波动时持有或加仓，所以会避免盲目投资。比如现在科技板块热，如果没做好模型就跟风买，大概率挣不到钱，波动时还持有不住。过去我们用三价打分，有些科技股没参与，但高分标的买入后，收益不亚于跟风标的。

　　朱昂：这家互联网金融龙头，初期目标价很难定到几十倍，您怎么随基本面变化动态调整三价？

　　查晓磊我们打分体系：5分对应极限底价，4分对应买入价，2分对应卖出价。绝大多数投资很难一开始就预测到全部涨幅。三价调整会伴随每一次财报。比如我们持有的3年翻倍的标的，季报前股价上涨可能让分数降至4分以下，但季报后更新模型、调整三价，分数会上升至4分及以上。

　　也有股价涨后不调整三价、到位就卖的标的，这类股票换手率高，大多对应市场极端情况。比如去年七八月份的航空股、券商股，当时全市场筛选后，这两个行业标的分数最高。算券商股极限底价时，假设成交额掉到3000亿也划算，那我们就在极限底价买入。但这类周期标的，不能线性给估值，就算市场涨，买入价、极限底价也不调整，股价到了就卖。

　　我们更希望第一种情况，也就是股价越涨，季报出来后分数越高。这类标的收益空间大、回报均匀，是持仓核心。

　　查晓磊第一种动态调三价的案例，比如持仓中的某机械及电气设备公司，过去三年研究员深度覆盖，团队持续持有，目前仍在前十大持仓。季报前股价上涨可能让分数降至4分以下，但季报后更新模型调整三价，分数会回升至4分及以上，平均持有八九个季度。

　　第二种到位就卖的案例，比如去年七八月份买的港股券商，当时系统提示已经跌破了极限底价，所以我们果断加仓。当时市场悲观，成交额仅四五千亿，但有三价模型参考，我们有底气加仓。10月份股价涨到卖出价，就减仓了。还有某港股电商龙头，现在已涨到卖出价以上。

　　我们规定，标的分数3分以下原则上不让新增买入，跌到2分（卖出价）及以下需考虑卖出节奏，除非公司有大的观点变化，否则按规则来。

　　本质上，投资要“买得便宜”。如果组合多数交易能做到，就能实现绝对收益。市场低位的时候，不太需要关注组合，但在高位需要思考怎么控制组合的回撤。现在我们系统覆盖500多个标的，都要求打分，风控会监控组合三价情况。市场好的时候，组合整体加权打分降低，每周会提示基金经理调仓，往高分标的靠拢（卖掉低分、买高分），长期重复这个动作，就能控制波动、保障收益。

　　查晓磊对。股价高位对应低分标的，如果基金经理要买，系统会记录，避免他被情绪裹挟追高。追高有时能挣钱，但高位区域亏钱速度快，且跌了后不知道该怎么办。

　　我们希望买完标的后，跌了敢加仓而非恐慌。在极限底价（高分）附近买入，股价越跌越敢加。比如去年买券商股，当时市场悲观，但有三价参考，跌破极限底价时系统提示，就有底气加仓。反过来，去年10月8号卖券商股，如果没有系统提示股价超过了卖出价，基金经理可能想再等一天，但事后看，当天可能就是最高点。系统就像“尺子”，在恐惧或贪婪时约束行为，避免非理性决策。

　　查晓磊投资本质是“科学”与“艺术”的结合。量化负责“科学”，市场有很多客观规律，比如买高股息、低估值，这些规律长期有效。用量化策略筛选标的，能把投资从随机状态调整为高成功概率状态。而主动负责“艺术”，处理无法量化的内容，比如没有数据、数据时间短，通过定性判断和预测，进一步提高成功概率。

　　我们先用量化打底，再用主观深化，核心是“从基本面逻辑出发的量化研究”。除指增产品用部分因子，所有基本面相关的量化研究，都从基本面逻辑切入。

　　我博士学金融，最早在博时做策略+量化，后来管过指数增强产品，很清楚量化的边界：超高频策略可以用量化，但中低频维度必须逻辑先行，因为中低频有很多人参与，受情绪、基本面影响，这些都能通过逻辑建模量化。

　　我们要求所有量化模型，都要从基本面或行业研究员的知识体系里抽离逻辑，变成可量化的方式，最终产生投资信号，本质是模仿研究员的认知和思考过程。比如今天晨会时量化研究员讲游轮行业，会先梳理行业逻辑，再用模型刻画运价、油价与企业盈利、股价的映射关系，验证历史数据后形成可执行策略，后续模型变化会提示基金经理。

　　现在很多标的推荐都来自基本面量化建模，而且我们按行业分组，组内有基本面和量化研究员，量化会和卖方、行业研究员交流，输出模型信号；同时，量化回测也能帮行业研究员校正认知，比如有些定性逻辑在数据层面不成立，倒逼研究员挖掘模型识别不了的预判性信息。

　　查晓磊我们希望组合整体保持高分状态，调整方向也是往高分标的靠拢，这是组合构建的基础。此外，我从博士阶段就做宏观策略研究员，会加入自上而下的判断，比如通过价格周期、海外出口得出结论，再在这些方向找高分标的构建组合。

　　我管理的组合，分散性更高，一般持有40-50家公司，前十大持仓占比30%-40%。一方面，通过自上而下判断，选择符合我观点的公司；另一方面，从风控角度避免单一公司或行业暴露过多。我硕士时研究过，A股30-40家公司基本能分散个股风险，再多意义不大，目前规模也不需要过度分散。

　　查晓磊大级别的择时不难，因为频率低、指标共性高，能相互印证，比如自上而下看估值、情绪到极端位置，自下而上看覆盖的500多个标的多数在3分以下，就是信号。难的是中间小波段择时，需要跟踪中短期基本面、流动性，我们有专门的策略研究员构建指标辅助。

　　来资管前，我只做大择时，比如2015年、2018年降仓30个点以上，其他时间高仓位，相对收益思维重；现在做绝对收益，60%-70%靠选股，20%-30%靠择时，10%-20%靠减少错误行为，所以对绝对收益导向的产品，仓位调整频率更高，会结合小择时信号。

　　查晓磊市场长期走好需基本面支撑，没有基本面的话，流动性、情绪会放大系统性风险。比如2014-2015年，市场涨但盈利持平，靠估值推动，这种情况风险很高。当前基本面企稳概率大，核心依据是资本开支周期跟2014-2015年不一样。

　　A股“资本开支/折旧摊销”这个指标高点在2007年，那之后是一路下降，学术界认为1.1是社会资本收缩的下限，目前在1.2-1.3，接近2007年以来的下限，同时企业盈利、库存均处历史低位。因此基本面企稳概率较大。企稳之后，市场就不只交易流动性和情绪了。

　　当然，二季度、三季度数据可能有波折，上半年GDP增速5.3%，全年目标5%，三季度因去年基数、国补和出口抢单效应消退，可能会“挖坑”，所以七八月份市场更多交易流动性，对基本面仍有担忧。但我们判断，三季度可能是盈利底，之后会逐步改善。

　　落到组合上，我们看好两个方向：一是和资本开支周期相关的中游资本品、化工等行业。过去长期无资本开支，出清充分，自由现金流改善早于净利润，因为不做资本开支后，投入减少，还债周期接近尾声，资产负债表修复。布局逻辑是基本面和周期位置，而非“反内卷”政策，目前这类标的打分高、持仓多。

　　二是出口领域。经济企稳不是V型反转，结构性亮点可能在出口。自下而上看，一批公司全球份额上升快，今年4月关税波动后，出口公司的基本面仍是亮点。核心逻辑是欧美周期与我们相反，他们鼓励资本开支、推动制造业回流，AI带动产业投资，制造业往上走，比如美国制造业工人时薪结束长期下降趋势。对我们出口的光模块、硬件设备的需求有支撑。

　　查晓磊核心是规则制定和导向设计。大家都是名校毕业，学习能力强，明确规则后就会朝目标努力。比如考核机制，我们是以绝对收益为导向，那当年产品亏损了，就不及格。但遇到特殊情况，比如2008年，只要不是空仓就会亏损，那可以用相对高的排名弥补。这就平衡了绝对收益和相对收益，既让基金经理考虑波动，也避免过度保守。

　　对研究员，考核大头是实盘贡献。研究员推荐标的后，只有“推荐→基金经理买入→股价上涨”这一种情况能拿高分，引导研究转化为实际收益。投研互动上，所有三价打分系统留痕，基金经理不买需要说明担忧，研究员要解答，解答不了才可以不买，形成闭环，避免“研究员觉得基金经理不买、基金经理觉得研究员没推荐”的矛盾。

　　还要靠系统监控。我没法时刻关注所有基金经理，也不干预过多，但系统会记录事先明确的错误行为，从而使基金经理做这些事时会产生心理障碍，风控部门也会在发现问题后及时沟通。另外，公司要求投资总监对所有产品质量负责，以最差产品为考量，而非只看最好的。这就希望团队整体业绩向上，而非靠个别“明星产品”，这样才能体现平台和团队能力。

　　查晓磊我不会强干预，只在原则性、大方向上提要求，比如纠正错误行为、避免知行不合一。除此之外给投资经理更多自由度。虽然有三价打分，但高分标的多，投资经理可按偏好选，比如选成长型或安全边际高的，体现产品定位和投资经理差异。

　　对我而言，核心是把规则在系统上明确，做好管理；同时相信团队，通过机制让每个人发挥优势。另外，希望一个标的能覆盖更多产品，避免资源浪费，比如避免一个很好的标的只有一个投资经理买。所以平时会多思考机制设计，让有效研究赋能更多产品。

　　查晓磊两个关键节点。一是在之前所在的公募基金接触“基本面与量化结合”的理念。当时公司最早提“大数据驱动”，还引入AI专家。我本身量化出身，觉得中低频维度下这种结合有优势，后来也看到很多优秀基金经理会配量化同事来辅助其选股、风控，把量化当主动管理的增强工具。来到华泰证券资管后，公司重视科技和数据，2022年开始迭代系统，从策略覆盖到行为监控、组合风控等，发现这套系统化投研打法是可以复制的。

　　二是来华泰证券资管后深化对绝对收益的认知。华泰证券资管总经理江晓阳总之前负责集团的证券投资业务，对绝对收益的理解非常深刻，也有非常好的方法论，前面提到的“三价打分”也来自于他在管理集团股票投资时的“最佳实践”，强化了我对绝对收益理念的认知和理解。这和行业的“高质量发展”契合，核心是重视持有人“获得感”。金融产品的价值在客户持有过程中方能体现，不像家电等普通的实物产品能靠参数预判。过去主动管理行业信任感在修复，被动产品增长快，就是因为有些主动产品波动太大，持有人体验差。就算后续净值回来，大幅回撤也会让产品失去生命力、流失客户。投资难免出错，但组合大幅回撤本质是定价有问题，所以对绝对收益的理解，让我更重视持有人体验和产品长期生命力。

　　查晓磊逆风期会检视组合，反思判断对错，有错调整、没错坚持。不过绝对收益打法，最逆风的可能是在大牛市。

　　2024年，华泰证券资管主动管理权益型基金全面实现正收益，但市场好时，客户会想要更高弹性。长期看，优秀的投资经理排名好往往是因为回撤小，比如在2018年、2023年跌得少的基金，复合年化更高。而且主动产品如果波动大，会把没择时能力的零售客户排除在外，控制回撤能降低他们的买入难度，提升长期持有体验。

　　查晓磊凯恩斯的《就业、利息和货币通论》，第12章讲了很多投资相关的长期回报问题，业界很多观点其实在这一章里都有学术和数据支撑，对我启发很大。