承接资管系统核心名词首篇内容，本文聚焦投资与交易类剩余 9 个关键术语，以通俗释义 + 实操案例拆解逻辑，搭配易混概念小结与图文辅助，清晰梳理对手方管理、仓位、主动 / 被动管理等核心名词，兼顾专业性与易懂性，为后续深入资管系统筑牢基础。

Hi，围炉喝茶聊产品的新老朋友好，前些日子写了篇有关：资管系统核心名词的文章发出来后，不少朋友私信说“讲得透，效果不错。今天再来写写与资管系统核心名词的文章即(中篇)，但它是接着(首篇)文章而来，两篇有连贯性，以免晕车，烦请大家戳下面蓝色链接别输在：60个资管系统核心名词上(首篇)去学习。待聊完名词后，我们一起深入资管系统，其实聊名词也为它做铺垫。

此外大家的好建议，文章不要写得太长、字数尽量控制4~5K之内，不然读起来确实累，心有同感。更要图文结合、避免诲涩，在开干之前，同样烦请大家看一张：资管系统中各业务主体之间协同图，如下所示。

03 投资与交易类

围炉先把(首篇)文章中，第三大模块：投资与交易类中的遗留下9个名词：对手方管理、投资指令、交易执行、算法交易、仓位、订单管理、台账管理、主动管理和被动管理一起来捋捋。

11、对手方管理

官方定义：系统对交易对手方（经纪商、做市商等）进行信息登记、资质审核、交易额度管控，监控与单一对手方的交易规模，防控对手方信用风险。

通俗理解：对手方管理是资管机构针对各类交易对手方（券商、做市商、托管行、同业机构等） 开展的资质准入、评级分类、额度管控、风险监控、动态调整的全流程管理行为。

特点：资质优先，准入从严；分级管控，额度挂钩；分级管控，额度挂钩；动态监控，实时预警；集中度限制，风险分散；全程留痕，可追溯。

使用场景：券商交易、资金划转、衍生品交易、流动性管理、监管合规。举栗子：某牛牛基金公司要做债券交易，先审核A做市商的资质（有没有牌照、资本实力够不够、信用评级是不是AAA）→ 给A核定 “单月交易额度不超过 5 亿元”→ 交易中盯 A 的信用评级有没有下调→ 若 A 评级降到AA，立刻暂停新交易，同时处置已和A发生的交易资产，这就是完整的对手方管理。

12、投资指令

官方定义：资管机构投研团队或基金经理基于宏观研判、策略规划，向交易部门下达的全局性、策略性投资指引，包含资产类别配置比例、行业选择方向、标的筛选标准、持仓限额要求、风险控制边界等核心内容，是交易部门拆解成具体交易指令的依据，也是确保投资不偏离策略的核心管控工具。

通俗理解：投研团队发给交易部门的 “投资决策总命令”，它是一份正式的、可执行的命令，告诉投资经理、交易员或者系统。

特点：指令性、标准化、时效性强、可追溯、分层审批。

使用场景：日常投资、调仓换股、风险控制、资金进出。

注意事项：指令别太模糊、要贴合产品合同、合规是底线、授权要到位、时间很关键、留痕！留痕！留痕！重要事情说三遍。举栗子：某牛牛基金经理发出的投资指令是 “权益类资产仓位提升至50~60%，重点配置AI、新能源赛道龙头股；固收类资产维持35%-40%，优先AAA级短期信用债；单只个股持仓不超产品净值5%，行业持仓不超15%”— 交易部门会根据这个指令，拆解成 “买XX AI股票、买XX 新能源债券” 的具体交易指令。

小结：到这里要提下投资指令、交易指令的区别，以免大家混淆两者，其实也简单投资指令是“战略层”，决定投资什么、为什么；而交易指令是“执行层”，解决如何买、何时买、以什么价格买。具体区别如下图所示：

13、交易执行

官方定义：交易执行是资管机构交易部门/交易员依据合规审核后的交易指令，通过资管系统、经纪商或交易所接口，完成资产买入/卖出操作的全流程行为。涵盖委托下单、成交跟踪、撤单调整、成交确认、数据反馈等核心动作，是投资决策落地的关键环节，直接影响交易成本和执行效果。

通俗理解：把 “交易指令” 变成 “实际买卖操作” 的全过程。

特点：实操性强、时效敏感、技术依赖高、成本意识强、风控嵌入深、全程留痕可追溯、与市场实时联动。

使用场景：基金调仓、银行理财投资、券商自营交易、高频/量化交易、客户委托下单。

注意事项：尽量控制滑点成本、盯紧委托状态，及时处理异常、保证金/资金要提前确认、成交后及时反馈、快 ≠ 好，稳才重要、别“乌龙指”、合规红线不能碰、留痕+可追溯、失败要有预案。举栗子：某牛牛交易员收到 “买入100 万股茅子，价格上限1800元 / 股，当日有效” 的指令后，在股票交易时间内分批次挂单，最终以1795-1800元的价格成交98万股，剩余2万股因价格没到没成交 —从挂单到确认成交结果的整个操作，就是交易执行。

14、算法交易

官方定义：称为自动交易，黑盒交易，是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略。算法中包含许多变量，包括时间，价格，交易量，或者在许多情况下，由机器发起指令，而无需人工干预。算法交易广泛应用于投资银行，养老基金，共同基金，以及其他买方机构投资者，以把大额交易分割为许多小额交易来应付市场风险和冲击。

通俗理解：资管机构基于预设数学模型和交易策略，通过计算机程序自动生成、提交、调整交易委托的智能化交易方式。

核心：控制成本、减少市场冲击、精准执行策略，是大额交易和量化策略的必备工具。

特点：自动化、纪律性强、高效精准、成本优化、可回测。

使用场景：大额资产交易（最核心场景）、指数基金/ETF申赎套利、量化对冲策略执行、跨境多市场同步交易。

使用对象：机构投资者、基金/券商/保险、量化基金核心工具、大户/高净值客户通过券商服务、普通投资者通过智能投顾间接接触。

注意事项：算法策略要适配产品，别一刀切、要实时监控算法，防止 “程序跑偏”、参数设置要合理，别过度优化、要符合监管合规要求、要考虑算法的 “市场适应性”。举栗子：某牛皮基金要买入5000 万股茅子，用 “成交量加权平均价算法” 执行 —系统会自动根据盘中成交量分布，在成交量大的时段多买、成交量小的时段少买，最终让整体成交价接近当日平均价，避免因大额下单导致价格暴涨。

小结：方便大家学习这里简单提下 – 算法交易 vs 普通交易之间的区别，一句话总结区别，普通交易 = 人手动下单，凭经验操作，算法交易 = 电脑按规则自动下单，靠策略执行，具体区别如下图所示：

15、仓位

官方定义：投资人实际投资额与实有资金的比例，通常以百分比形式反映持仓状态。该指标用于衡量投资风险，如40%仓位指用40%资金购入证券，满仓和空仓分别代表全部持有或清仓状态。仓位管理通过分阶段建仓、梯度平仓等方式锁定风险，核心策略包括阶梯式调整和止损设置。

通俗理解：你实际投入市场的钱，占你总资金的比例，资管产品某类资产的市值占产品净资产的比例，是衡量投资组合配置结构的核心指标。

核心：通过控制仓位高低，把控产品整体风险敞口 —— 仓位越高，收益潜力越大，风险也越高；反之则更稳健。

特点：量化明确，一眼看懂、动态变化，跟着市场走、策略导向，绑定产品定位、风险挂钩，高仓位高风险、合规约束，不能随便调。

使用场景：个人炒股、公募/私募基金、银行理财、风控监控、调仓决策。

使用对象：机构投资者、基金/券商/保险、大户/高净值客户、普通投资者等。

注意事项：别盲目满仓、仓位要匹配产品类型、动态调整要及时，别拖泥带水、避免过度调仓、算仓位要扣准 “净资产”。举栗子：王富贵持有某混合型基金净资产1 亿元，持有股票市值6000万、债券市值 3000万、现金1000万，对应的仓位就是股票仓位60%、债券仓位30%、现金仓位 10%，属于 “偏股混合型” 风格，风险和收益都中等偏上。

16、订单管理

官方定义：资管系统针对交易订单开展的全生命周期管控模块，涵盖订单创建、合规校验、委托发送、状态跟踪、成交匹配、撤单改单、异常处置、数据归档等核心功能。

通俗理解：资管系统的订单管理就是交易订单的 “全程管家” — 从把交易指令转化为系统订单，到发送给交易所/经纪商、跟踪成交状态、处理撤单改单，再到成交后归档的全流程管控。

核心：指令的翻译官 + 交易的交通警察 + 风控的安全网。

特点：全生命周期管理、高一致性、强关联性、自动化程度高、风控嵌入深。

使用场景：标准化交易订单管理、大宗交易订单管理、跨境交易订单管理、交易失败处理、审计与对账、撤单/改单订单管理。

注意事项：别让订单失踪、状态要实时更新、权限要分清楚、和投资指令对得上、留痕+不可篡改。举栗子：某牛牛交易员根据 “买100万股茅子，价格≤1800 元” 的交易指令，在系统里创建订单→系统校验该订单没超持仓限额→把订单发送给券商→系统实时显示订单 “待成交”→盘中部分成交80万股，剩余20万股未成交→交易员发起撤单，系统处理撤单请求→最终把成交80万股的记录和20万股撤单的记录归档留存 — 这整个过程就是订单管理。

小结：方便大家学习这里简单提下 – 交易指令 vs 交易执行 vs 成交回报三者之间的区别，具体区别如下所示：与交易指令：交易指令是 “买什么” 的决策，订单管理是把指令转化为系统订单并管控的过程 一个交易指令可以生成多笔订单（比如 “买 100 万股茅子” 拆成10笔10万股的订单）。与交易执行：交易执行是 “去市场买卖” 的动作，订单管理是 “盯着执行过程” 的管控 — 订单管理会监控交易执行的结果，确保执行符合订单要求。与成交回报：成交回报是订单执行的结果，订单管理会接收并处理成交回报，同步更新系统数据，形成 “指令→订单→执行→成交” 的闭环。

17、台账管理

官方定义：资管系统针对全业务线核心台账开展的标准化、全生命周期管控模块，涵盖台账初始化、数据录入、实时更新、多维度对账、异常处置、归档留存等功能。管理对象包括持仓台账、资金台账、交易台账、客户台账等，核心是通过统一的数据标准和校验规则，确保各类台账数据 “账账相符、账实相符”，为投资、估值、风控、监管披露提供精准数据源。

通俗理解：资管系统的台账管理就是所有业务数据的 “总账本管家” — 把资管产品的持仓、资金、交易、客户等核心数据，按统一规则整理成标准化台账，实时更新、核对、归档。

核心：确保数据准确、账实一致、可追溯，是资管业务合规运营的 “数据基石”。

特点：明细级、动态更新、多视角、强一致性、高合规性。

使用场景：持仓台账管理、资金台账管理、交易台账管理、客户台账管理。

注意事项：数据录入别瞎改、更新要及时、对账要频繁、权限管控要严、归档要规范。举栗子：某牛牛基金的台账管理流程：系统自动把交易成交数据同步到持仓台账（更新股票持仓数量）和资金台账（扣减买入资金）→ 每日和托管机构核对持仓台账（资产对得上）、资金台账（钱对得上）→ 发现某笔交易数据录入错误，立刻标记异常并修正→ 月末把所有台账归档留存，供监管检查。这整个过程就是台账管理。

小结：方便大家学习这里简单提下：

1、资产账户 vs 资金账户两者之间的区别：台账是账户数据的 “记录载体”，资产账户的持仓数据同步到持仓台账，资金账户的收支数据同步到资金台账，台账是账户数据的可视化和标准化呈现。

2、私募基金 vs 公募基金：台账管理之间的区别，虽然都是“记账”，但因为监管要求、客户类型、产品结构不同，两者在台账管理上差别很大，具体如下图所示；

18、主动管理

官方定义：资管机构在投资决策过程中由投研团队主导，根据宏观研判、行业分析、个股研究和市场变化，主动进行资产选择、仓位调整和交易决策的投资管理模式。通过积极的择时、择券、行业轮动等策略，追求超越基准指数的超额收益（Alpha），并承担相应的管理责任。

通俗理解：基金经理主动挑资产、主动调仓位、主动做决策” 的投资方式。基金经理不照搬大盘，而是研究公司、判断行业、预测经济，主动决定“买谁、卖谁、啥时候动”，希望赚得比沪深300、中证500更多。市面基金主动管理性的基金居多。

特点：人为核心、灵活性高、目标明确、高成本高风险、强依赖系统支持(需要资管系统支持灵活调仓、实时风控、组合分析。

使用场景：主动权益基金（最典型）、混合基金的主动调仓、债券基金的主动久期管理、专户/理财子的定制化主动管理。

注意事项：别“主动”变“乱动”、业绩要对标、风格别漂移、信息要合规、费用更高，得值回票价。举栗子：某牛牛基金主动管理基金的基金经理认为 “AI 行业未来会涨”，于是主动把 AI 板块仓位从 10% 提到30%；同时判断 “地产行业短期有风险”，把地产仓位从15 降到 2%。这就是典型的主动管理行为。

19、被动管理

官方定义：资管机构在投资决策中不依赖主观判断，而是以某一基准指数（如沪深 300、中证 500）为跟踪目标，通过复制指数成分股及其权重，构建投资组合并进行定期调整的投资管理模式。核心目标是最小化跟踪误差，使产品收益与基准指数表现保持一致。

通俗理解：基金经理不做主观判断，只照着指数的 “菜单” 买，指数怎么变，基金就怎么变。不主动挑资产，不主动调仓位，跟着指数走，“躺平式投资”，复制指数，省心省钱。

特点：规则透明、费用低廉、分散风险、适合长期持有、高度依赖系统自动化。

使用场景：指数基金（最典型）、ETF（交易型开放式指数基金）、指数增强基金、养老 FOF、理财子的被动配置。

注意事项：跟踪误差不能太大、指数调整要及时处理、不能随意偏离权重、要注意流动性和交易成本、要选择合适的指数。举栗子：沪深 300 指数里有贵州茅台、宁德时代、招商银行等 300 只股票，权重分别是多少，指数基金就按同样比例买入这些股票，不做任何 “挑肥拣瘦”。

小结：方便大家学习这里简单提下 – 资管系统中被动管理 vs 主动管理，具体如下图所示；

先写到这里吧：欢迎大家给我多多提意见、留言反馈和补充，如有不妥之处，烦请大家指正