财联社7月15日讯（记者 吴雨其）一场关于指数投资的头脑风暴圆满落幕。

7月12日，由海通证券和财联社共同主办的“高质量高起点”2023指数投资生态圈论坛引起了行业内广泛的瞩目。作为行业的现象级关注焦点，本次论坛汇集了众多专业人士和机构的参与和深度交流。

圆桌论坛共分三场，第三场圆桌是以“参与各方如何在指数投资生态圈中发挥作用”为主题进行了分享与讨论。本次圆桌论坛由海通资管投资总监左秀海主持，中证指数有限公司市场服务部负责人金迪，Optiver中国区首席战略官何志伟，卡方科技创始合伙人郑盛，平凡投资创始合伙人陆翔以及富国基金量化投资部ETF投资总监王乐乐参与本场圆桌对话，与会嘉宾表示从自身机构发展的角度出发，大力推广A股指数投资。

以下是财联社记者整理的圆桌对话实录，以飨读者。

左秀海：从指数诞生的角度来看，指数公司的投研流程是怎么样的？

金迪：很多机构投资者都比较关注一条指数的诞生和投研过程。中证指数公司是在中国证监会指导下由沪深交易所合资成立的专业指数编制机构，我们有一套完整的指数研究、发布、计算、维护管理流程制度。

从指数研发过程看，通常包括几个关键步骤。首先是明确指数定位，不同指数可能基于反映市场情况、分析市场、用作开发金融产品等不同目标进行编制。在实际工作中，我们会基于宏观研究和市场调研情况研究指数体系规划，并进行相应布局。

在明确了指数定位后，我们一一敲定样本空间、选样方法、计算方式以及日常维护方式等细节。经过内部的严格审批程序后，指数才会正式发布，之后需按照既定的编制方案来确保指数计算准确。当然，指数编制方案并非一成不变，我们也持续关注市场变化，并适时优化和完善指数编制方案，保持与时俱进。

左秀海：从指数公司的角度来看，如何看定制类指数，会抱着比较开放的态度接受指数定制需求吗？

金迪：我们坚持上述的一整套指数研发流程，旨在为市场提供更准确的指数计算服务。一方面我们希望能够为市场提供具有普适性的家族指数，以满足市场机构布局产品的普遍需求；同时我们对于个性化的定制指数具有较强的包容性和定制响应能力。作为沪深交易所子公司，中证指数公司一直践行积极支持服务国家战略、支持资本市场高质量发展的理念，为引导更多中长期资金入市，助力创新驱动发展、对外开放等战略的顺利实施，协助构建中国特色估值体系，进一步发挥指数的促进作用，积极响应市场此类需求。同时，为了促进指数体系的持续完善与发展，我们也会积极与各类机构探索在投资方法和思路上具有充分创新性的指数需求，推动个性化、特色化的指数化投资想法落地。近两年我们不断思考研究如何更好地吸引市场机构投入研发资源、与我们共同优化完善指数体系相关机制安排，希望能够更好地发挥市场机构的专业性和前瞻性，促进境内指数行业持续发展。

左秀海：可否谈一下指数公司在指数方面的研发方向规划？

金迪：在未来发展方向上，我们将进一步完善以下几个方面的工作：

一是研究完善规模指数体系。我们将进一步优化宽基指数体系，形成与多层次资本市场相适配的更加综合、全面的指数系列。

二是布局反映国家战略、实体经济和资本市场发展的指数。加强指数体系与国家战略布局的对标，围绕国家战略和重点产业发展方向，包括研究反映新技术、新产业、新业态、新模式的新兴主题指数系列，并持续补充完善央国企指数系列。

三是丰富ESG和可持续发展指数系列。近年来，可持续发展、ESG投资等概念主题兴起，我们持续进行该类主题指数布局。我们已经推出了中证ESG评级，为上市公司提供中国ESG评价标准，助力绿色金融发展。

四是完善债券指数体系。中证指数公司持续建设并完善债券指数体系，未来我们将进一步加强对各类债券指数的布局，为丰富债券指数产品标的提供相关工具。

五是打造具有影响力的全球中国指数体系。我们将继续加强与研究机构和资产管理机构的沟通交流，积极探索与境外交易所的多维度合作，聚焦科技、绿色等前瞻发展趋势，建立具有中国特色的全球市场指数系列。

我们希望与各类机构一起丰富指数体系， 拓宽指数化投资应用场景，为市场建立“价值投资、长期投资、理性投资”的理念贡献力量。

左秀海：Optiver选择一个指数型的工具或者衍生品的标准是什么？什么样的标准能够进入到你们的视野？

何志伟：在选择指数时，我们并没有预先设定特定的指标，来确定是否参与指数的产品生态。不过，我们会考虑几个重要因素，首先是指数所涉及的标的资产交易是否便利。

其次，我们关注ETF本身的市场交易是否便捷，成本和交易链路是否合适。

此外，指数衍生品市场，包括ETF期权、指数期货和期权市场，对我们管理交易的风险非常重要。我们更倾向于参与具有风险管理工具的指数生态。

正因为如此，可以观察到境外机构更倾向于参与QDII基金和沪深港通下ETF等市场。

左秀海：境内的指数化工具跟境外的指数化工具在交易投资方面的差异，或者在制度设计方面有哪些需要完善和不同的地方？

何志伟：国内的ETF市场和国外市场存在许多差异。首先，A股市场的基础设施与国外市场不同。在A股市场，交易是T+1制度。在交易途径上，境外机构要交易A股市场只能通过沪深港通或者QFII等路径，而每种交易路径都有不同的限制，这给国际投资者带来了一些摩擦。

其次，国内的ETF市场设置与境外市场有所不同。例如，在申购和赎回方面，国内采用快速的申赎方式，而国外市场则不同。

此外，在产品供给方面，国内ETF市场正在快速接近成熟市场的过程中。从生态结构来看，A股ETF市场在2018年之后迅速崛起，仅用了5年的时间，目前A股ETF市场的流动性和交易量已经超过亚太地区的其他市场，这为其发展奠定了良好基础。然而，其在公募权益产品中的占比以及其在A股权益市场的占比仍然较低，因此仍处于市场大爆发的前夜。我们对中国市场的发展非常看好。

在衍生品市场方面。ETF期权市场于2015年首次推出，在经过多年的发展后，目前产品日益增多，该市场的功能和定位得到了监管机构和市场的普遍认可，发展的前景可期。

左秀海：市场行情的数据Order Book到波动率、价差情况等等，从这些微观的角度包括交易冲击成本，您怎么看待国内目前ETF的微观结构？

郑盛：在国内ETF微观交易结构中存在一定的矛盾。尽管在波动性、流动性和Order Book方面，它与五年前甚至十年前的股票交易类似，展现出早期行为的特征，但同时也存在着专业化的参与者，尤其是大量分散的ETF市场中，即使交易量不大，仍有许多做市商维护着流动性。相对于股票的复杂性而言，指数作为一种相对简单的品种正在快速发展。

左秀海：是否有在交易实际场景里面使用强化学习更为先进AI的算法？

郑盛：一些头部的量化科技公司在指数投资领域早就开始深入研究和应用人工智能和机器学习等方法。他们发现在控制摩擦成本和交易成本方面，早期采用的RPA类方法逐渐被人工智能和机器学习所取代。

在算法层面，强化学习、深度神经网络等方法被广泛尝试，而在算力层面，大量资金被投入用于研发，以支持强化学习模型的应用。此外，数据的获取、整理和处理也是至关重要的，因此公司致力于构建高质量的数据平台。这些措施表明，公司对人工智能和机器学习在指数投资中的应用非常重视，并在算法、算力和数据方面不断创新，以提高交易效率和投资绩效。

左秀海：作为一家以指数化量化投资为特点的机构，前述也提到ETF的套利，我个人感觉套利未必合适，是不是叫价差交易会更好？从您的角度来看，目前，A股的ETF到股指期货、再到ETF期权、指数期权，这些价差，包括波动率、转融通获得股票的情况是怎样的？您觉得目前A股的指数化投资是怎么样的？

陆翔：相较于其他私募机构，我们在支持ETF交易流动性和套利方面有一定的经验和心得。在私募行业中，从事ETF交易的机构相对较少，更多的是进行资产配置。近年来，随着ETF市场规模的不断增长，ETF品种同质化竞争也变得激烈，市场对于买卖价差和流动性的重要性日益凸显，ETF流动性服务业务要求并未得到完全满足，存在一些改进的空间。

为了在私募领域实现套利和更好的交易执行，我们主动提供双边报价，以改善ETF的价格差和流动性，尤其在一些成交不活跃的ETF品种。流动性服务通过提供买卖价差，我们能够在市场交易价格偏离时提供卖价，在市场交易价格处于折价时提供买价，从而有效平抑ETF折溢价，将ETF交易价格基本维持在基金净值附近，增强ETF的交易深度，大幅降低投资者买入ETF时的价格偏离。

在过去几年中，交易所一直在推动相关工作，包括引入更多流动性考核和服务商。从我们观察市场的盘口情况，现在的无风险套利收益已不如过去，更多机构投资者参与其中。没有流动性服务商支持的ETF，其折溢价均值位于在0.6%—0.8%左右，而有流动性服务商提供做市服务后，其折溢价均值位于0.1%左右，非常有限。因此，ETF的规模、流动性交易商的存在以及做市效果与ETF的价格差和偏离紧密相关。

左秀海：您作为ETF投资经理和投资总监，您是怎么看待一只ETF从投资者结构到盘口交易商到盘中交易者的构成，到最后规模跟流动性，再包括里面财富客户的占比，怎么判断您管的ETF的生态是健康的？

王乐乐：一个产品能够得到客户认可的关键是它的策略和应用场景。

对于基金公司来说，布局产品的重要点之一是开发策略，找到有效的玩法，并充分挖掘出这样一个标的在何种背景下会带来机会。

经常有人提到能否通过做市商增加ETF的交易量来做大ETF。增加交易量可能很难带来真实的客户。只有真实的应用场景、ETF投资策略的推广，可能才能吸引更多客户的关注。

我举个简单的案例。大数据ETF，今年大数据这个领域吸引了很多人的关注，但我们在2020年就开始布局了这个标的、2021年1月份落地，当时并没有得到市场的关注，因为它的机会并不明显，然而到了2022年底开始随着数据要素改革、随着人工智能带来数据采集、数据存储以及数据应用机会的出现，大数据ETF获得客户的广泛关注。从产品发展来说，我们将其分为“酝酿期”和“爆发期”。

在“爆发期”的时候，就需要今天在座的各位密切合作，协同作战。当ETF应用场景出现、当ETF策略获得客户认可的时候，ETF的需求机会出现，此时ETF的及时供给就成为一个重要因素，比如：今年投资者对A股市场整体预判倾向于宽幅震荡，上证指数ETF的网格交易就是客户们选择的重要应用场景。如果没有足够的成交量，客户可能觉得无法进场。如果此时，做市商和私募等中间机构组成的生态系统发挥作用，形成日常的成交量，客户看到有成交就会购买。这样的市场良性循环才能形成。

这中间还有一个小问题、小细节，需要更加精细化来进行处理，特别是机构投资者深有体会。机构的买入量往往有两个特点：首先是集中在某个时间点，比如下午2点10分；其次是买入量大，可能是一亿或两亿。这时候就需要在座各位组成的生态圈，来快速响应客户的需求。这是目前一个非常重要的环节，深深影响着客户的体验。

一方面，我们培养客户，引导客户来到ETF市场，尤其是在市场机会出现的时候，比如：今年的大数据ETF、智能汽车ETF等，另一方面，当客户来临时，我们就要通过券商的做市商、私募机构等来提供流动性满足客户需求。

AI算法在这个“客户-做市商-私募”的生态中起到了重要作用。利用AI算法，第一时间能识别出客户的大额买卖单，就能改善客户的交易体验、降低交易成本，这就更加有利于ETF的发展。

在这个生态中，还有一个环节非常重要，那就是指数公司。ETF绝大多数是一个指数产品，或者说是“一揽子股票组成的大股票”。我们经常与客户交流，客户偶尔抱怨说这一揽子股票中有些股票质地不好，或者有些股票有大问题，或者某些股票的主业有所变化……我们可能需要和指数公司一起做一些调整，我们也会共同进行指数方案的优化和迭代，以更好地服务客户和客户群体，力争实现客户的盈利，实现资产配置效益，完成产品从布局到爆发的整个过程。我认为这个环节是整体协调的关键。

注：市场有风险，投资需谨慎。请关注ETF及ETF联接基金的特有风险，包括但不限于标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等。