中国基金报记者 孙晓辉
在量化与主动投资的交叉领域，方正富邦基金经理吴昊凭借其独特的“认知差+执行差”投资框架，力求持续捕捉市场中的超额收益。
从数据架构师到量化研究员，再到主动与量化结合的实践者，吴昊对收益来源有独特的认知：“从理论发展的角度推演，每个阶段市场认知中的所谓阿尔法，都可能是未被充分识别的贝塔。”
在人工智能（AI）应用爆发的2026年，他将目光聚焦于“阿里链”，在产业链变迁中寻找新一轮投资机遇。
量化与主动融合的投资哲学
吴昊的职业之路始于移动通信领域数据网络开发建设，多年的学术钻研与一线实践，不仅铸就了坚实的技术根基，更奠定了他日后洞察与剖析整个科技产业链的独特视角。2013年加入公募基金并在数量投资部任职后，他逐步深化了对市场运行规律的理解。
从纯粹量化投资到主动与量化相结合的转变，源于他在产品设计中的体悟。对市场细分主题贝塔的主动判断，能够显著提高后续的产品吸引力和投资收益胜率。
吴昊的投资框架核心在于认知差与执行差的双重把握。他的“贝塔+”框架更强调通过深度研究理解并顺应“产业链变化”这一最大的贝塔，从而形成认知差。而在执行差层面，他通过模型筛选来确保投资纪律。
“从行为金融学的角度看，人类都会存在认知偏差，基金经理选定某些行业、某些品种后接收到的信息也会产生偏差，而定量工具可以增强纪律性，避免情绪化决策。”他说。
近年来，在认识到传统依赖“信息差”（如调研数据）的投资方式有效性减弱后，他更加重视顺势而为，理解产业链变化，并将经过验证且适应这一产业投资的逻辑框架固化为定量模型，从而高效地融入自己的投资决策中。
在风险控制上，他更倾向于通过投资组合品种的集中和分散，即调整持仓集中度来平抑波动。
布局AI应用 看好“阿里链”
展望2026年市场，吴昊认为，A股将延续“慢牛”格局，上半年科技成长板块可能占优，后续需要密切关注年中美联储政策变化。
作为方正富邦科技创新基金的基金经理，吴昊重点看好AI应用领域，尤其是“阿里链”。他认为，在AI应用爆发的当下，“阿里链”已不再局限于传统的供应链概念，而是演变为一个以“全栈AI能力”为内核，以“超级智能体（Agent）”为终端入口，涵盖底层算力、模型基座、云基础设施及垂直场景应用的完整生态闭环。
在“阿里链”中，吴昊重点关注两大方向：一是核心资产，即阿里巴巴本身作为AI时代的操作系统与算力底座；二是卫星资产，包括为阿里提供算力的服务器厂商、在阿里生态内进行流量变现的营销公司以及垂直场景的SaaS服务商。
此外，吴昊对中美AI应用发展差异有独到见解。他认为，美国是“模型驱动与SaaS化”，由OpenAI、Google等巨头主导底层模型，应用层呈现百花齐放的独立站/SaaS形态；中国则是“超级App生态整合”，移动互联网流量高度集中在微信、抖音、淘宝等“超级App”中，因此，中国的AI应用发展路径是“超级App的AI化”。
“中国的优势在于应用场景的丰富度和C端商业模式的快速迭代。”吴昊表示，随着阿里等巨头在2026年发力，中国在“AI+服务/交易”领域的落地速度有望超越美国。
