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张用是(shi)同龄人中比较早注意到人(ren)工(gong)智能新浪潮来袭的大(da)学生。他本科学的(de)是自动化专业(ye)，“大二时我本(ben)想(xiang)保(bao)研到(dao)经管学院，但在牛津暑校待了(le)几(ji)周后，觉得这个时代还是需要一些技术实力和技术背景。”张用回忆说，2023年在牛津大学暑期(qi)分(fen)享会上，安永公(gong)司介绍该公司(si)内(nei)部已经训练了(le)自己的金融大模(mo)型，这让张用意识到自己需要“转型”，“也是通过那次讲(jiang)座，我发现(xian)这波以大模型为代表(biao)的人工智能交叉程度比以往更(geng)加广泛。”

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1、在风险(xian)收(shou)益特征方面，两类ETF有所差异(yi)：绿色债券ETF因其债券用途限(xian)定，多集中于公用事业(ye)、清洁能源等行业及高信用等(deng)级主体，组合总体信用质量较高但行(xing)业集中度可能较高，这可能(neng)导(dao)致收益略低于同期限一般(ban)债券(quan)——市场上观察到某(mou)些高等级绿色债(zhai)券存在(zai)“绿色溢(yi)价”（Greenium），即投资者因为认可其绿(lv)色价值而接受较低(di)收益率。例如，2024年，在(zai)可找(zhao)到(dao)可比(bi)债券[43]的287只绿色债(zhai)券（不包含绿(lv)色资产支(zhi)持证券(quan)）中，有约69%的绿色(se)债(zhai)券的发行利率低于可(ke)比债券的(de)平均发行利(li)率，且平均低33个bp。总的来说，高信用等级(ji)的(de)绿色债券可能牺牲少许收(shou)益换取绿色效益，而整(zheng)体风险（违(wei)约率）因(yin)筹资用途透明、**支持而偏低，其价格对政策(ce)变化较敏感。相(xiang)比(bi)之下，ESG评分(fen)型债券ETF涵盖面更(geng)广，行业分布更接近市(shi)场平均，收(shou)益特征接(jie)近传统债券(quan)指数。由于筛除了部分高风险发行(xing)人，组合平均信用质量(liang)可能略有提升，但(dan)同时剔除(chu)高息行业（如(ru)烟草、采掘(jue)等）也会略微降低组合收益。因此，其预期回报与基准指数非(fei)常(chang)接近，主(zhu)要差别体(ti)现在波动性和回撤上的改善。例如，前述SUSC基金的目标就是在(zai)获得稳(wen)定收益的同时，实现(xian)与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行中，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数(shu)的-15.79%基本一(yi)致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是(shi)以更优的ESG质量和风险控制来换(huan)取与(yu)市(shi)场(chang)相当的回报(bao)。

2、而通過(guò)2025年一季報(bào)數(shù)據(jù)顯(xiǎn)(xian)示，江峯(fēng)(feng)在股票部分1季度對(duì)消費(fèi)、醫(yī)藥(yào)、化(hua)工、紡(fǎng)織服飾(shì)等行業(yè)中箇(gè)(ge)股進(jìn)行了增持，股票部分(fen)總(zong)體(tǐ)倉(cāng)位控製在10%以內(nèi)。在行業咊(hé)箇股配寘上，主要優(yōu)選(xuǎn)估值郃(hé)(he)理，景氣(qì)度預(yù)期曏(xiǎng)上的股票，涉及有消費、醫藥、化工、紡織服飾等行業。