上财&优募UpFunds“FOF大家谈”系列巡讲活动第二十一场导师：世纪证券资管部FOF投资经理吴贤敏总，给我们带来了精彩直播！

吴贤敏总是哥伦比亚大学金融数学硕士，海外顶尖投行资管部另类投资团队VP。熟悉海外头部FOF机构投研框架，擅长运用量化模型优化基金投资决策！

吴贤敏总为我们带来了“FOF投资的系统支持”的主题分享！详细介绍了FOF投资为什么需要系统支持、有哪些系统支持、有哪些开发模式等内容。

下面小编就内容给大家简单划个重点。

重点一：FOF投资为什么需要系统支持

系统的需求源于FOF的投资业务。FOF投资流程分为以下几个阶段：

基金筛选

通过外部渠道推荐或主动搜索获取基金信息，利用现有数据和标准进行初步筛选。需要基金筛选的原因：一是资金增加速度快，FOF需要覆盖更多的基金，二是FOF更新换代很快，并且有幸存者偏差的现象，都成为了筛选的阻碍。

尽职调查

对通过初筛的基金进行尽职调查和深度分析，依托综合评价体系生成投资观点。通过尽职调查，根据调查到的收益来源来定位更符合顾客要求的产品，例如保险/养老金等。并且随着机构投资者的增加，尽调能增加对投资组合的了解。

组合配置

结合预期收益风险特征等，利用配置框架从投资池中挑选合适基金产品进行组合。

投后管理

对组合表现进行持续跟踪，定期进行调整。

每个环节都涉及大量的工作，特别是在管理规模上升的阶段，要保证投资业务的质量，对应的工作量是指数级增加的。FOF投资组合的收益风险特征多元，叠加子基金的流动性、容量等因素，组合构建和调整的复杂度更高。私募数据稀缺，如何将私有数据转化为竞争优势，对数据管理的要求更高。非公开数据是FOF机构打造护城河构成部分，能够快速有效地归纳和分析数据并将此转化为核心投研能力无疑是FOF的核心竞争力。实时监控多个投资组合和私募产品的表现工作量大。如何快速应对客户问题挑战更大。市场上基金产品数目众多，卖方资源匮乏，如何高效、全面、准确进行基金筛选难度更大。在这种情况下，我们需要系统对于FOF的投资业务的支持。

重点二：有哪些系统支持

数据管理层面来看，FOF业务管理系统内嵌FOF投资结构和业务流程，投资研究人员可通过系统将私募数据以结构化形式进行存储，便于搜索，同时可作为投资分析系统的重要输入。系统权限设置可避免潜在数据风险。数据体系主要包括：基金公司、策略、产品、基金经理档案；风险收益预期等分析参数；收益率（净值）、规模等时间序列数据；尽调、评价记录、交易记录及文件管理等。

投研分析系统依托私有和外部数据，对基金投资业务中展开不同维度的自动化分析，提升投研效率。主要有策略分析、策略大类分析、组合分析、平台分析几大类。

组合构建系统可以根据回测结果对组合进行深度分析，故此能很快整合；根据给定组合，结合历史数据和参数对组合进行回测模拟，要求风险特征稳定；另外，选择合适的模型，根据参数对组合进行优化，并允许适当的认为调整；还可以快速导入基金数据和已有投资组合数据。

客户管理系统可以对客户投资进行账户化管理；基于账户对客户投资进行实时跟踪；建立客户档案，便于市场人员维护客户关系和挖掘潜在投资需求；对客户账户进行定期自动化分析，及时汇报投资动态，优化客户体验。

重点三：有哪些开发模式

系统开发模式主要有自主研发、定制开发、合作开发和采购外部系统四大类。选择开发模式也要考虑多方面因素如开发成本、是否配备研发团队、需要定制化程度、系统闭环程度、技术支持及迭代能力等。

现在主要外部系统有通联数据、朝阳永续 、私募排排网等。采购外部系统成本较低，但同样也存在的问题，如产品数据不全，难兼容私有数据；上传私有数据存在数据安全隐患；无法关联交易、估值系统；无法关联文件系统；数据结构与业务模式不完全匹配；无法进行客户管理等。管理人应根据自身规模和情况，来决定选择哪个系统，例如可以从性价比和定制化需求等角度考量。