核心摘要

  • 巴塞尔委员会(BCBS)的加密资产审慎框架(SCO60)已于 2026 年 1 月 1 日生效,要求银行将加密敞口归入四组分类并匹配相应资本与披露规则。
  • Bloomberg 宣布其 Crypto Exposure Analytics 新增与 BCBS 对齐的分类能力,覆盖现货、期货、期权、指数、债券与公司及基金标的。
  • 该工具已识别出约 1,700 只基金可能落入框架口径,其中近半数并未在投资策略中明示加密敞口。
  • 加密敞口常隐藏于 ETF、共同基金、股票、衍生品与公司债等传统工具内部,穿透式识别是合规核心难点。
  • 摩根士丹利(Morgan Stanley)等机构已采用该方案完成基金与 ETP 的 look-through 分类,以满足 Basel 资本与披露要求。
📑 文章目录
  1. 监管背景 — BCBS 加密资产框架 SCO60 的生效与四组分类
  2. 为什么基金管理人需要穿透式识别 — 隐藏敞口的来源与风险
  3. Bloomberg 方案与数据覆盖 — 分类方法、交付方式与机构采用
  4. Basel 框架下的加密敞口分类,基金管理人应如何应对?
  5. 常见问题(FAQ)

本文由 Aiying 艾盈基金合规团队原创。艾盈持有香港信托或公司服务提供者牌照(TCSP),专注传统及加密基金架构与离岸合规。转载需授权。

导语:随着银行体系被纳入加密资产的资本监管,基金管理人面临的不再是「是否持有现货」的二元判断,而是如何在其组合底层的基金、ETP 与衍生品中,持续、可审计地识别并分类加密相关敞口。

监管背景:BCBS 加密资产框架 SCO60 的生效与四组分类

从「直接持有」到「嵌入式敞口」

巴塞尔委员会(BCBS)于 2022 年发布、并在各司法管辖区陆续落地的加密资产审慎监管标准(俗称 SCO60),将银行的加密相关敞口纳入资本与披露框架。该标准已于 2026 年 1 月 1 日生效,意味着受监管银行必须对其直接或间接持有的加密资产进行分类,并施加从「参照传统资产」到「1,250% 风险权重」不等的资本待遇。对基金管理人而言,真正棘手之处并非银行是否直接持有比特币,而是组合底层的交易所交易基金(ETF)、ETP、股票与衍生品中可能嵌入的间接敞口。

四组分类与资本后果

Basel III 加密资产框架(SCO60)将加密资产划分为四组:Group 1a(合格代币化传统资产)、Group 1b(合格稳定币)、Group 2a(满足对冲等条件的其他加密资产)、Group 2b(其余未满足条件的加密资产)。其中 Group 2b 适用保守标准法并承担最高 1,250% 风险权重,对资本消耗最为显著。分类取决于监管条件而非代币标签本身,因此识别资产只是监管评估的起点。

对比维度 Group 1a Group 1b Group 2a Group 2b
资产类别 合格代币化传统资产 合格稳定币 满足对冲条件的其他加密资产 不满足合格条件的其他加密资产
资本待遇 基本参照对应传统资产 取决于稳定机制与参考资产 适配市场风险评估,可认列对冲 保守标准法,1,250% 风险权重
关键条件 须满足代币化与法律对齐要求 须满足稳定机制与储备条件 须满足对冲与识别标准 兜底分组
对基金管理人的含义 穿透后近似传统资产处理 重点验证挂钩与储备 需留存对冲证明 资本成本最高,须审慎排查

为什么基金管理人需要穿透式识别

敞口藏在哪

加密敞口常以非直观方式存在:一只多元化的股票基金可能因持有大量比特币储备的公司股票,而令投资者间接暴露于加密价格;ETP、共同基金、公司债与衍生品同样可能承载相关风险。基金对外披露的投资策略,未必能完整描述组合内部的经济风险。这正是 代币化真实世界资产(RWA)与稳定币兴起后,穿透式识别变得不可或缺的原因。

手动维护 watchlist 的失效

许多机构最初依赖人工维护的观察名单与电子表格来追踪敞口,但随着监管框架落地与跨资产类别覆盖扩大,这种方式的滞后与遗漏日益明显,难以支撑持续、可审计的合规流程。当监管审视接踵而至时,缺乏系统化分类能力的机构将面临更高的运营与声誉风险。

Bloomberg 方案与数据覆盖

分类方法与数据底座

Bloomberg Crypto Exposure Analytics 借助其跨资产类别的底层参考数据、证券覆盖、基金持仓与公司财务披露,将加密敞口在出现的位置「打捞」出来,并套用与 BCBS 四组对齐的分类标签。分类经由规则化流程生成,并附带可解释性字段,供客户在内部审计与治理中复核、验证或申诉,而非以黑箱方式输出结论。

交付方式与机构采用

该方案经 Bloomberg Data License 提供,可通过 SFTP、REST API 或云端环境交付,并可在彭博终端的 Security Worksheet(W)中调用 WSL CRYPTOEXPO 与 WSL CRYPTOETFS 工作表。其数据覆盖包括 110 个现货代码与货币对、950 份上市期货合约、32 万份上市期权合约、670 个指数代码、600 个公司代码、280 笔政府与公司债,以及 12.5 万个独立基金代码。摩根士丹利(Morgan Stanley)全球股票与上市衍生品参考数据主管 Steven Davis 表示,该方案使其得以在基金与 ETP 层面完成稳健的 look-through 识别与分类。

Basel 框架下的加密敞口分类,基金管理人应如何应对?

对基金管理人而言,关键不在于「买进了多少比特币」,而在于能否向托管行、审计师与监管方证明:组合底层每一层嵌套的加密相关风险都已被识别、分类并妥善记录。实务上,机构应建立与底层持仓数据联动的自动化分类管线,优先覆盖 ETF、共同基金与公司债等高频隐藏敞口载体,并保留可解释性记录以应对可能的监管质询。对于以专业投资者为对象的基金,在募集文件与风险揭示中前置说明潜在的嵌入式加密敞口,也有助于降低后续合规摩擦。

常见问题(FAQ)

BCBS 四组分类中,哪一组对资本最不友好?

Group 2b 适用保守标准法并承担最高 1,250% 风险权重,对银行资本的消耗最为显著。若一笔 100 万美元的 Group 2b 敞口按该权重计算,将产生 1,250 万美元的风险加权资产,在 8% 最低资本要求下对应约 100 万美元的监管资本。该测算为示意性质,不代表客户实际资本义务。

基金管理人是否需要自行计算资本充足率?

资本计提的责任主体通常是作为交易对手或持有主体的银行;基金管理人的职责在于准确识别并披露组合中的加密相关敞口,使银行、审计师与监管方能够据此完成分类与资本评估。基金管理人应聚焦于数据质量与可审计性。

Bloomberg 的分类结果能否直接用于监管报送?

分类结果提供可解释字段与底层依据,但银行仍需结合自身持仓、衍生品敞口计算与属地监管采纳的规则进行校验,不能将第三方分类视为最终监管结论。分类数据集无法独立解决所有法律与审慎问题。

约 1,700 只基金的筛查结果意味着什么?

这是基于 Bloomberg 数据的筛选结果而非逐项核证,意在提示潜在的嵌入式敞口规模;其中近半数基金并未在投资策略中明示加密敞口,说明经济敏感度并不等同于监管定义的加密资产敞口,具体归类仍需逐产品验证。

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来源

初版日期:2026-10-23 | 最后更新:2026-10-23