2004以来，ETF在我国已走过14年，正如花季少年之于青春期，我国ETF迎来新一轮快速成长期。
ETF基金管理问题也较过往任何一年都更引人关注：
在自动化交易日益广泛且深化的背景下，ETF基金经理存在的意义是什么？
相比其他品类，ETF基金管理有何特点？
作为富国基金首只ETF——富国上证综指ETF的基金经理，方旻相当有发言权。
最近，他受邀请，替广大ETF基金经理怒刷一波存在感。他认为，随着技术的进步，ETF管理确实已经没有看起来那么难了，但ETF基金经理确实需要比其他基金经理更谨慎、更讲究规则、更注重细节。
多重复核揪出细节里的“魔鬼”
“所有的魔鬼都在细节里。”早年ETF曾发生多起“事件门”，如“换购门”、“清单门”、“套利门”、“偏差门”、“折价门”等，多涉及管理流程中的技术失误。
这一方面拖累ETF的整体发展，另一方面也伤害了持有人的利益。
所以，流程管理是ETF管理中颇见功底的环节。富国基金自2011年发行旗下首只ETF以来，就对ETF管理形成一个很好的传统，即搭建了一个完整的体系化管理架构，将一切系统化、流程化、制度化。
方旻表示，虽然上证综指ETF规模不算大，但成立8年来从未出过问题，主要归功于这套管理架构，它为富国未来扩大ETF布局积累了宝贵的管理经验。截至2018年12月5日，富国上证综指ETF成立以来净值增长率为8.55％，同期上证综指跌幅6.63％。
富国基金整套ETF管理架构覆盖盘前、盘中、盘后的每一个环节。其中ETF基金经理每天最常规的工作，也是ETF管理有别于其他普通指数基金的一个环节，是制作和核查申购赎回清单（PCF）。
每只ETF有自己的PCF，PCF包含ETF基本信息、成份股数量、现金替代溢价比例、固定替代金额等多个参数，需要ETF基金经理用一百分的警惕去面对，因为一旦某个细节出错，可能引发系列严重的后果。
方旻说，ETF管理最大的风险，是盘中实时净值IOPV与实际净值之间出现明显差异。该差异是场内投资者的套利空间——明显的套利机会将对基金不利，因为钱被套利者、投机者拿走，对当前持有人来说是亏损的。而盘中净值主要靠PCF来计算，PCF没问题，IOPV一般不会有问题。
ETF基金经理每天第一件事和最后一件事，都与PCF相关。
盘前，每天8点前有一次重新上传数据的补救机会。因此，清晨ETF基金经理的手机收到PCF相关数据，并进行核查——这既是对头一天晚上所做PCF的查漏补缺和再次校验，也是进入交易时段前的最后一次把关。开盘前监控LPV曲线跟交易曲线是否吻合，溢价在0.5％之内可视为吻合。
而PCF制作的功夫主要在盘后。通常傍晚六七点或更晚，公司后台估值部门、交易所、指数公司等所提供的数据陆续到位，成份股分红转增停复牌、股本变化，组合仓位调整与跟踪误差等。为了确保数据准确，富国基金有多个信源，如万得、天相、朝阳永续等，通过多方校验以确保万无一失。
富国基金量化部门根据所得数据，用三套系统为每只ETF形成三份PCF并相互校验——仍不够，还需跟头一天的数据进行比对，这点很重要。若差异很大，则需更谨慎地复核以排除可能存在的差错。方旻表示：“多重复核从程序上大大减少了PCF出差错的几率，毕竟三套系统、三个人同时在同一处犯错的可能性非常低。”
只要盘后做好PCF，盘前做好监控，盘中问题相对不大。盘中主要涉及ETF面临二级市场交易和申购赎回，ETF基金经理需实时监控头寸变化，申赎规模有否异动，补券是否到位等细节。得益于富国基金量化部门对IT系统化建设的预见性投入，如今此类工作更多是通过ETF的IT监控系统来完成，需人工干预的部分已较从前大大减少。
由此ETF基金经理可以从机械的盯盘状态中得以脱身，腾出时间和精力完成其他工作，比如产品设计、投资研究、营销路演、管理性事务等。
“全市场投资者的眼睛是雪亮的，都是高手，他们守在计算机前，以毫秒级甚至更快的频率处理信息，就等着谁出错，好去套利——这可能带来连锁反应甚至风险。”方旻的同事、新晋ETF基金经理王乐乐补充道。这也是ETF基金经理相比其他基金经理要更谨慎、更讲究规则、更注重细节的原因。
什么算现代的投资管理？
在ETF领域，至少应该符合一点，那就是任何“个人行为”都应受到整套制度的约束，在系列防范措施的规范之下，都不应造成特别严重的后果。
方旻认为，虽然ETF管理没有过去那么难，但关键还是在于须臾不松懈地遵循规范和把控细节。
他把ETF管理类比为公司考勤的打卡制度，制度规范的存在均有其用意：对员工考勤执行打卡制度，是公司提高运营效率、推行管理公平的手段之一；
同样地，ETF管理所讲究的规则和细节，是确保ETF正常运作，降低乃至杜绝技术风险，严控跟踪误差，更大程度地维护投资人利益的常规门径。
AI替代ETF基金经理的时机远未成熟
2013年前后，我国ETF的规模曾有过一次跃进式发展，当时行业喊出“需要机器人”的口号；五年过去，如今ETF管理中大部分工作已实现自动化系统操作。
今年10月，全球首只人工智能选股的主动型ETF——AIEQ运行一周年宣布跑赢同期87％的主动管理型基金经理。
在自动化技术、系统不断升级的今天，ETF基金经理的作用是什么？
当AI逐渐介入并改造传统投研体系和方法，本身就比较倚重自动化程序的ETF基金经理会不会率先被AI所取代？
管理费率较低是ETF的优势之一，但对基金管理人来说，管理和运行ETF所需支付的成本并不低。仅以人力成本计，一只ETF至少需配置一名基金经理，以及清算员、复核员。统计显示，目前我国约有230只ETF，涉及基金经理约200名；ETF基金经理占全部基金经理的比重约为11％，而ETF基金数量、份额规模与净值规模占总体的比重均只有4％上下。
表面上看，ETF管理方面人力资源的投入与产出似乎并不匹配。且对被动型产品来说，以拥有强大数理背景的高精尖人才去跟自动化程序“打配合”，似乎不能充分发挥人才效用，有屈才之嫌。
然而事实上，越来越多基金公司愿意往ETF调拨更多精英资源，投资总监、研究总监、首席产品设计（策略）师、量化指数总经理、运营核算主管、风控总监等数见不鲜，方旻不认为AI可以完全取代ETF基金经理。
“在自动化操作之外，须以人工干预的方式校验参数的设置，要人工介入监控。”方旻指出，在ETF管理中，人工干预是非常重要的环节。尤其随着ETF数量快速增加，涉及面日益广泛，每只ETF对应的交易规则不同、所跟踪的指数不同，指数成份股标的也越来越多，这使不同ETF的参数设置大相径庭，需要人工多重复核。
关键的一点是，AI更适于识别相对稳定的东西，比如一张图、一段话，而投资的逻辑并非一成不变。今年股市的投资逻辑、市场特征，跟去年的相比，可能完全变了。
从行为金融学角度说，股市的变化并非纯客观，投资也不是纯理论数据分析就能完全覆盖的事，更非单一考虑效益最大化就能抵达成功，还需考虑人的主观能动性、人的思想和行为对经济发展、资本流动带来的影响，这是AI尚远不能企及之处。前文提及的全球首只人工智能ETF，在随后一个多月美股的剧烈震荡中从笑傲市场骤然转为严重跑输市场、跑输基准。
AI投资是一只“黑匣子”，目前不可控的因素太多，富国基金量化部门的做法历来重研究，注重逻辑、基本面的考虑，所有模型基于投资逻辑的支撑。未来富国对AI保持高度关注，但在投资研究过程中，人的作用依然不可忽视。
此外，基金经理的主要职责是通过资产管理人的专业工作，为投资者创造更多财富。这里的“专业工作”不仅包括投研、组合、仓位、操作，还包括路演、推介等，ETF基金经理也不例外，没有谁比基金经理本人更清楚相关指数和产品的运行逻辑，以及如何契合市场痛点。就此角度而言，AI替代基金经理，言之尚早。
在拥有8年投研经验，管理着12只各类基金的方旻看来，基金管理有技巧、有技术，要找到规律、遵循规律，做长期而正确的事情，并努力将其做到极致。
若确实要谈“捷径”，这种“大巧若拙”的功夫大抵也算得上一条通往投资高境界的捷径吧。
本文源自富国基金
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