在摩根大通任职 24 年的老兵离职，最后一篇报告总结了多年经验
“在分歧中寻找机会似乎是一种有用的投资手段。要基于经济学和金融学对数据和多个业务周期进行测试，要以稳定的基本面为基础，而不是情绪驱动等带来的波动。”
投资老将 John Normand 在结束其 24 年的摩根大通职业生涯之际 “吐” 出了他修炼 24 年的投资真经。
John Normand 是摩根大通顶级跨资产交易策略师，其经验包括战略/资产配置、外汇、大宗商品和固定收益等投资领域，涵盖四个商业周期，以及数百份每周报告和客户会议。
以下是 John Normand 投资建议的主要内容：
一、什么让跨资产交易策略最有用
John Normand 表示，跨资产策略是一种能产生阿尔法收益的方法，其有四个关键要素：
(1) 涵盖所有资产类别和对领域前景的展望，投资期限最长为一年。
(2) 既有相应资产类别专家的高可信度主题和建议，又有来自市场多面的价值判断。
(3) 有一套共同的宏观经济和政策假设以及标准化的因素模型，在多资产模型投资组合中建立一致性。
(4) 围绕新兴市场的宏观经济、政治或结构性主题进行研究，这些分析可能会放大多种资产类别的基准观点，或为下行风险提供信息。
二、如何把握最有效市场的时机
John Normand 表示，有效市场是指市场跑赢基准的阶段，这可能与以下因素有关：
(1) 市场部分有效。
(2) 一些机构有比其他人更广泛的信息来源。
(3) 一些分析人士能从完全公开的信息中发现机会。
三、从全球主题而非资产类别开始构建投资组合
John Normand 表示，他选择的核心主题主要包括：
(1) 由经济增长、企业利润、通胀和货币/财政政策定义的宏观经济体制，它延伸到价值、动量和规模等跨资产因素；同时，跨地区的制度差异也很重要。
(2) 商品供给压力，作为独立于宏观机制的价格驱动因素。
(3) 政治/地缘政治机遇和风险，因为每年至少有一次重大选举。
四、过于简单化市场风险
John Normand 表示，应该花更多的精力来分析探索市场细微差别和偏差，而不是在不断变化的事实面前重复此前的情节。
五、模型和判断力之间的平衡
John Normand 表示，如果可能的话，要基于经济学和金融学对数据和多个业务周期进行测试；要以稳定的基本面为基础，而不是情绪驱动等带来的波动；对资产价格进行建模；并在统计数据上进行叠加判断。
六、传统数据和另类数据之间的平衡
John Normand 表示，另类数据在跨资产投资中发挥的作用有限，不可持续。数据集的保质期可能只有几个月。
七、共识的使用和滥用
John Normand 表示，在分歧中寻找机会似乎是一种有用的投资手段，因为当基本面发生变化时，不那么拥挤的头寸变动会更多。
不过，John Normand 同时指出，该投资框架有三种缺陷：
一是在某些市场上，多数时候共识的方向实际上是正确的，比如股票市场。
二是大多数投资者的定位并不总是反映一致的卖方观点，由于运营限制，大型资产管理公司的调整速度更慢。
三是随着商业周期和政策的演变，共识本身也会随着时间的推移而变化，进而在资金流动和价格方面形成多势头。
八、流量和定位数据
John Normand 表示，流量和定位数据在反应市场漏洞方面很有用，但这些数据也可能因为覆盖缺口和报告滞后而导致误导。即使可以根据投资者类型或资产类别获得详细数据，但考虑到每个周期参与者平衡的变化，就存在概念性问题。
比如，在股票市场，散户的参与在 20 世纪 90 年代末 (互联网时代) 很有影响力，而现在，量化基金和被动型 etf 占据主导地位。
九、对框架的分析要比预测更有价值
John Normand 表示，所有分析师在形成和表达观点方面都会有意无意地存在偏见。不过，他仍然从各种资产类别的长期牛市和熊市中获得了相当大的价值，因为他更感兴趣的是分析师们追踪的因素及其衡量方式，而不是分析师的预测或具体建议。