奔驰进奔腾出，一些投研能力不足的小家办的资金池在中美贸易摩擦加剧、季末流动性预期偏紧这两座抽水马达作用下的出现干涸威胁，市场的汹涌行情让他们不得不开始寻求更安全有效的投资方法。
在6月19日千股跌停后，市场出现反弹，上证综指一度被拉回到2940点，上证综指上涨0.27%，创业板指上涨1.08%股民们得以苟延残息。但很快，大盘掉头向下，几乎是无阻挡地回调。A股惊魂不断，像过山车一样震荡。奔驰进奔腾出，一些投研能力不足的小家办的资金池在中美贸易摩擦加剧、季末流动性预期偏紧这两座抽水马达作用下的日渐干涸。市场的汹涌行情让他们不得不开始寻求更有效的投资方法。
随着关于FOTTO家族办公室配置指数文章的发表，有不少家族办公室很关心FOTTGO指数是否可以提高他们的投资保障并留言咨询。为此，家族办公室记者特地针对家办们提出的问题采访了FOTTGO指数的开发团队。
1. 家族办公室资产配置的
关键是什么？
郭鹏：现在财富管理市场都在讲资产配置，多元化配置着重风险的分散，是现代主流的资产配置选择，而集中投资策略侧重于价值投资，以牺牲短期流动性为代价获得更高的投资回报。家族办公室的资产配置基于短期和长期从四个维度加以考量：流动性、收益、财富的保值和资产的长期增值。
按照国际惯例，所有的证券投资时都有一个大致的投资基准，不是什么东西都拿去和沪深300比。但目前部分投研能力不足的家族办公室完全没有投资基准，完全不知道市场的大类资产配置预期收益是什么，也难以评判和选择产品。
投资者除非在某一方面有专业的技能或投资管理资源，才能拿到特定证券品种或板块的超额收益。否则，只要能拿到大类资产带来的收益已经很好了，也就抓住了投资中的主要收益。很多子板块，小标的收益如果进行因子分解，都可以看到很到一部分都是受大类资产的波动影响。因此，如果没有专业资源，拿不到小板块或品种收益也没关系。大类资产收益一定要抓住，否则就有点舍本逐末了。欢迎订阅《家族办公室》杂志
投资产品太多，各种大类资产的分析和评论多如牛毛，所以，我们要用指数首先解决一个投资者对市场大类资产配置的预期收益的问题。资产配置模型是一个完整的整体，各部分缺一不可，需要综合才能达到效果，对小白投资者，东一点，西一点，到处去凑，根本是浪费时间。
2. FOTTGO 指数的算法和
资产配置策略是什么？
郭鹏： FOTTGO整个指数的构建是由专业国际指数人员和基金经理构建的，整个过程就是为投资者做好投资组合。就是一步步从最底层做起，先全部筛选和清理市场上的可投资标的，分清所属大类资产板块，确定建立底层可投资ETF。再运用人工智能处理数据，综合人工智能算法和指数数据形成投资策略。
指数构建的策略算法中有不少人工智能算法的应用。现在人工智能的很多算法其实在量化领域有十几年应用历史，比如机器学习中的回归算法，聚类算法，贝叶斯算法，集成算法，降低维度算法等。我们在做策略时也用到。深度机器学习在量化应用上还属于比较前沿的地方。整体看，目前人工智能算法只是在具体的投资策略或数据处理运用上有一定好的效果，但还完全不足以替换掉现有的整体量化投资体系和模型。
这个指数资产配置策略的构建还是基于成熟的量化投资模型上。资产配置的大的模型一共十多种，我们主要以风险评价模型为核心基础，以风险为基础构建大类资产配置。（其他模型有（但我们不怎么用）1. 均值方差模型 2. 加强均值方差模型3. 最小方差组合 4. 资本资产定价模型（CAPM），詹森阿尔法（Jensen's Alpha） 5. Fama-French 三因子模型 6. Black-Littleman 模型 7. 美林投资时钟模型 8. 风险平价模型（Risk-Parity）9. 案例：桥水的全天候策略 10.案例：AQR-Risk Parity Fund 11. 因子映射模型）
3. FOTTGO 指数的底层资产
是否安全有效？
郭鹏：FOTTGO家族配置指数是为投资者服务，不是仅仅为销售某个公司的产品或者某几个产品的组合。指数选取的都是是大类资产，比如沪深300为基础做策略和配置。我们对全市场的投资标的做筛选，结合人工智能形成的大类资产配置策略给投资者做个可追踪，可复制的被动型投资基准。投资者直接每天了解看到应有的大类资产配置能产生的收益。
然后，我们将大类资产再转化为追踪这个大类资产的流动性好，可交易，具有一定规模和小追踪误差的ETF产品，来实现可交易性所有符合公开客观筛选规则的ETF都会包括在内。这个过程排除了加在各种大类资产上的人的主动管理。人的主动管理千差万别，具有不稳定性。我们指数只是提供一个大类资产变动加客观策略而产生的应有的收益。具有客观性，可有被动追踪和复制的。
指数背后的资产配置模型有效，模型是如何设计的原理就在指数编制方案里，对就突出资产配置模型有效，模型原理参考指数编制方案，底层工具放心可靠，全部是公募基金的ETF，没有其他任何别的。我们提供两类指数，一类是纯股的ETF指数，预期年化收益在20%以上，一类是股、债、黄金商品等大类混合的ETF指数，预期年化收益在12%以上. 二者的风险和回撤都控制在机构投资者承受范围以下。
家办投资者要赚钱，最简单的方法就是直接复制FOTTGO指数成分券，追踪指数。
4. FOTTGO 指数采用 AI 轮换策略
指的是什么？
郭鹏：FOTTGO家族办公室资产配置指数中大类资产配置策略也综合拥有到其他大类资产轮换全天候，趋势策略，量化交易策略等以及不少人工算法。也有少量的算法来做其他有非监督式学习，半监督式学习和强化学习。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。
我们的量化模型以监督式学习为主。监督学习是构建结构化时间序列模型，使用已知正确答案的示例来训练模型，反馈就是一个量化“真实答案与模型预测有多少偏差”的目标函数的结果。还有其他AI技术，比如在所有的现代自动导航以及导弹到制导里面卡曼滤波器算法是核心，它是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。算法中也部分参考使用了卡曼滤波器的算法。人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。其中深度学习就是其中的一类算法，BP神经网络算法也是运用最广泛的神经网络模型，在预期股票趋势时也有一定作用。
5. FOTTOGO 指数可以为家族办公室
提供什么服务？
郭鹏：FOTTGO指数可有帮助家族办公室或金融机构有效开发智能投顾的服务。主要体现在两个方面： 一是广泛性，可以用自身的相关大类资产产品来替换指数成分券。比如,很多机构有指数沪深300相关的产品，这样就可用自己的产品来替换成分券中的300ETF。配置策略上追踪指数就好。
二是在获取客户画像和风险承受能力后，通过调整指数成分券的配比关系，快速形成不同收益风险特征的投资组合，精确匹配投资者的风险需求。最后，机构还可以用指数来对照检验自己投资组合的有效性。欢迎订阅《家族办公室》杂志
未来将是一种复合型的投顾运作模式。一个自动化的投顾平台将会高度自动化生成客户画像，并以此建立客户的投资目标和风险特征，其次能够给客户提供的复杂的投资策略和投资组合管理工具，然后是给客户提供在某种程度的自动化大类资产配置工具，模型和投资建议，还需要有投资管理工具评估，监督和调整投资策略以及加减投资组合限制，最后能够自动化生成给客户业绩报告。整个平台还应该有各种市场数据，投研力量和服务来支持。
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