量化投资助力标品信托业务发展的探索与实践

建元信托固定收益部吴志伟

2026-07-24 16:45:13

来源: 时代在线

量化投资为信托公司从“非标信贷”迈向“标准化资管”提供了坚实的桥梁。

近年来，随着国内利率中枢持续下移，固收类标品信托业务正面临收益率收窄与同质化竞争加剧的双重压力。与此同时，A股在“9·24”行情之后，由人工智能产业引领的结构性慢牛格局不断深化，权益类ETF市场迎来爆发式增长。

截至今年6月底，全市场ETF数量已达1595只，再创历史新高。ETF市场正式告别过去宽基指数“一枝独秀”的粗放时代，加速迈向品类多元、策略精细的成熟发展新阶段。

在此背景下，标品信托业务一方面面临固收端收益空间持续收窄的现实压力，另一方面也需承接信托行业转型过程中释放的巨量资金，资产端的“再配置”需求愈发迫切。为提升产品综合收益率，加大权益资产配置比例，已成为当前信托行业转型过程中底层资产选择的共识与必然方向。

在这一进程中，量化投资凭借其科学系统化的方法论体系，展现出独特的比较优势。它不仅能够有效应对权益市场波动加剧、选股难度提升等挑战，更能在控制回撤的前提下追求稳健超额收益，精准契合信托客户的风险收益偏好。可以说，量化投资正日益成为信托公司掘金资本市场、构建差异化竞争壁垒的关键利器，为标品信托业务的纵深拓展打开更广阔的空间。

一、业务背景与发展方向

2018年4月27日，中国人民银行等四部门联合印发《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（即“资管新规”），正式拉开资管行业统一监管的大幕，“去通道、去嵌套、破刚兑”成为硬性要求。作为信托行业曾经的两大支柱，融资类业务和通道类业务规模快速下降。

2023年3月20日，原银保监会发布《关于规范信托公司信托业务分类的通知》（即“信托三分类”新规）。新规将信托业务划分为资产服务信托、资产管理信托、公益慈善信托三大类共25个业务品种，首次为行业转型划定明确的“路线图”与红线。

2024年4月4日，国务院发布《关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》。其中第七条明确，大力推动中长期资金入市，持续壮大长期投资力量，鼓励信托资金积极参与资本市场，提升权益投资规模，为信托转型提供清晰的方向指引。

在此期间，行业彻底告别旧有发展模式，以证券投资信托为代表的标品信托业务迅速崛起，成为推动行业增长的核心引擎。截至2025年末，信托资产规模已回升至34.13万亿元，创下历史新高，其中证券投资信托占比超过62%，标志着行业资产配置结构实现根本性转变。

经过多年转型，资产管理信托已步入良性发展轨道。证券投资类标品信托业务的持续扩容，正是这一转型趋势的有力印证，清晰勾勒出信托业从“非标依赖”向“标准化投资”坚定跨越的演进路径。

二、量化投资的基本框架和信托实践

在信托行业深化业务转型的过程中，国内量化投资市场亦迎来一轮跨越式发展。据彭博报道，国内量化投资管理的资产规模已超过2.6万亿元，近六年间增长逾35倍，展现出强劲的发展动能。部分信托公司敏锐捕捉到这一趋势，在标品信托业务的探索与实践中，积极将量化投资方法论引入产品体系，开发出不同风险等级的量化策略信托产品，有效满足高净值客户群体多元化的资产配置需求，在市场中收获广泛认可与良好口碑。

量化投资的基本框架是一套以数据为逻辑起点、以模型为决策核心、以规则为交易约束的科学投资流程。在这一流程中，每一个交易信号的产生都源于对数据的系统化挖掘与量化处理，并经过严格的模型有效性检验，从而在投后实现清晰的业绩归因与模型的持续迭代进化。整体而言，量化投资流程可概括为以下三个核心环节。

第一，数据是量化投资一切逻辑的起点。投资策略的稳健性与收益表现，在很大程度上取决于数据的丰富程度与质量水平。随着量化投资与人工智能技术的持续融合，AI技术显著提升了策略对非结构化数据的处理能力，数据的广度与深度均得到有效拓展。

第二，模型是检验因子有效性的科学范式。通过从多维度数据中识别那些重复出现的定价偏差与市场异象，将其量化为因子指标，进而转化为持续监控和动态检验的模型标准。在此基础上，将多个量化因子依据特定算法进行有机组合，形成最终的投资决策信号。这一流程正是量化投资领域最为经典且应用广泛的多因子模型框架。

以建元信托ETF轮动投资框架为例，其投资逻辑依托上述多因子量化体系，并据此开展多资产配置研究。策略借助量化模型捕捉权益市场的结构性机会，以权益类ETF为核心构建投资组合。管理人将秉持专业审慎原则，持续迭代完善策略体系。

第三，明确规则是组合管理与风险控制的约束手段。通过对策略在历史数据中进行严谨的业绩回测与压力测试，将经过验证的组合管理和风险控制方法固化为明确的交易规则。这一机制有助于在投资决策中科学平衡收益和风险，最大限度减少情绪干扰与人为偏差，从而优化投资者的持有体验。

在建元信托“固收+大类资产轮动”的策略框架中，正是依托上述规则体系辅助投资决策，提供基于宏观研究的大类资产配置策略。策略依据各类资产波动率的相对强弱，量化确定配置权重，旨在降低主观判断的扰动，提升决策的系统性与纪律性。

相较于公募基金和私募基金，我司作为信托公司，在开展量化投资的实践探索中，具备独特的资源禀赋与制度优势。

一方面，信托公司作为深耕财富管理领域多年的资深机构，积淀了深厚的高净值客户基础。长期以来建立的合作关系，使客户对信托公司形成较强的品牌认知与专业信任。同时，这类客户整体上具有投资周期较长、风险偏好相对稳健的特征，高度契合量化投资追求低回撤、可持续收益的核心理念，为量化策略的落地提供良好的资金属性匹配。

另一方面，信托牌照赋予机构跨市场、跨品种的资产配置灵活性，能够便捷地涉足货币、债券、股票、商品及金融衍生品等多个领域。这种全谱系的资产配置能力，为量化投资提供理想的施展空间，使得信托公司能够构建真正意义上的多策略、低相关性投资组合，从而有效分散单一市场波动带来的风险，在多变的市场环境中实现更为稳健的收益表现。

三、总结与未来展望

自2018年“资管新规”发布至今，已过去八年有余。在监管政策的有序引导下，行业逐步明晰向证券投资类标品信托业务转型的战略方向。在这过程中，量化投资凭借其科学稳健的方法论体系，以及对风险的有效管控能力，高度契合信托高净值客户群体追求长期稳健回报的风险收益特征，逐步赢得市场的广泛认可与信任，成为信托行业标品转型的重要抓手。

尽管量化投资在助力标品信托业务发展的过程中已取得长足进步，但从行业高质量发展的要求来看，仍存在显著的优化空间。

第一，衍生品工具的深度运用尚处于起步阶段。量化投资策略的有效实施，高度依赖于各类衍生品工具的丰富性与运用深度。当前信托公司在衍生品投资经验、策略储备及人才建设上仍相对薄弱，相关研究和投资方法论上的探索，亟需持续深耕与系统化积累。

第二，AI与量化的深度融合仍有较大提升空间。身处AI浪潮的新时代，量化投资正从传统的多因子模型向深度学习等方向演进。信托公司需加快推动AI技术在因子挖掘、策略生成与风险监控等环节的全面嵌入，以实现更多元的数据来源和更高效的模型迭代，真正释放AI赋能量化投资的潜力。

总结而言，量化投资为信托公司从“非标信贷”迈向“标准化资管”提供了坚实的桥梁。通过在稳健的客户基因上嫁接科学的量化框架，并积极拥抱AI带来的效率革命，标品信托行业完全有能力在资本市场的浪潮中，走出一条兼具信托特色与科技含量的高质量发展之路。

（本文仅为投资理念与策略框架探讨，不构成任何信托产品投资推介。资产管理信托属于私募产品，不保本不保收益，仅面向合格投资者，市场环境变化可能导致策略效果不及预期，投资存在风险。过往市场表现不代表未来。）