人工智能浪潮将至 寻找价值洼地
时间:2021-11-01 00:00:00来自:中国证券报字号:T  T

基金经理的投资风格,很大程度上是个人从业路径的演变结果。在这方面,诺安基金新生代科技选手、诺安优选回报混合的基金经理张堃提供了颇具代表性的“样本”。和大多数行业研究员出身的基金经理不同,张堃是以策略分析师身份进入投研圈的。这一背景,使张堃成为一位全市场选股选手。不过,在多年投资经历的打磨下,张堃的投资认知也在不断更新,现在的他倾向于爆发性强的新兴行业赛道。

策略分析背景是如何使他成为全市场选股选手的?在新兴行业赛道中,他是如何相中“人工智能”“万物互联”这两大领域的?针对这些问题,中国证券报记者近日与张堃进行了一场面对面的投资访谈。

解决两大基础问题

中国证券报:与很多基金经理不同,你是从策略分析师进入投研圈的,策略分析在投研体系中扮演怎样的角色?

张堃:我有个比较形象的比喻:市场行情的起伏好比坐电梯,牛市的时候很多人往高处升。有人认为是靠俯卧撑上去的,有人认为是靠跑跳上去的,但实际上都是因为电梯升上去了,熊市则是电梯下来了。策略分析师的主要工作则是判断“电梯”的升降方向,这是现代投资研究体系的基础所在。

具体来看,策略分析所要解决的,是“行情识别”和“行业比价”两大基础问题。首先,分析师会通过把握宏观经济走势和行业景气度,以及不同行业的周期变化特征和在经济中的所处位置,来预判未来一段时间内的行情趋势。在此基础上,再通过流动性和市场整体估值等因素,对各个板块的投资性价比做出判断,并给出资产配置建议,如超配或低配等。

中国证券报:策略分析的依据有哪些市场指标?能否举个具体例子?

张堃:策略研究的指标看似林林总总,但大体可归结为“经济”指标和“货币”指标两类。在现实经济运行中,“经济”指标会滞后于“货币”指标,因此,策略研究对“货币”指标的重视会高于“经济”指标。最重要的货币指标是美联储货币政策,通胀水平、大宗商品价格等指标都是在此基础上衍生出来的。

比如,我们在2020年疫情以来的这轮行情中就明显看到,美联储在货币宽松之后,股票的估值修复行情随之而至;当估值上升到一定阶段时,宏观经济才开始复苏,随后大宗商品价格开始走高,通胀担忧随之而来。之后,流动性收紧预期就开始出现了。

中国证券报:策略分析师的从业背景,对你搭建投资框架有哪些影响?

张堃:早期时,我在券商和基金公司都做过策略分析师,宏观经济分析思维的确会对我后来的投资理念产生影响。

不难发现,策略分析的思路和管理基金组合是一致的。最重要的一点是,策略分析师既要对不同赛道的投资性价比做出判断,也要有明显的前瞻性视野,一般能覆盖到中短期行情区间。甚至,特别优秀的策略分析师的预判,能够看到三年以上的长期趋势。只不过策略分析没有深度到个股配置层面。

正因如此,与具体行业分析师相比,策略分析师天然就具有全局视野,即从宏观趋势和国际经济大势去把握投资方向,抓住时代大机遇。在一片肥沃的土地里,只要是健康的种子,都能结出丰硕的果实。那么,在丰硕的果子里挑个头,难度自然就会小很多。

中国证券报:从策略分析师转变到基金经理后,你对策略分析的认知有了哪些深化?

张堃:就投资而言,仅有自上而下的框架是不够的。

策略分析师出身的投资者,天然会对市场波动有着高度敏锐性。相应的,由研究转入投资时,自然会尝试波段投资,依靠趋势分析进行高抛低吸。我当时也尝试过一段时间,但事后来看那种投资方式的效果并不理想。一方面,那种方式的投资难度很大,需要时刻关注盘面变化,时间投入成本很高;另一方面,在事后看来,宏观趋势的每一步都是清晰的。但站在当下,这种策略分析只能把握住一个模糊大方向,由此做出的投资决策,胜率并不是最大的。

布局两大科技赛道

中国证券报:高成长赛道近年来备受市场追捧,也是公募聚焦的主流赛道,你的布局主要聚焦哪些细分赛道?

张堃:近年来在经济转型升级背景下,国家在支持科技创新方面的力度不断加大,特别是芯片、新能源、人工智能等赛道,成为重点鼓励发展的行业。从行情切换来看,大资金追逐高确定性的成长赛道,特别是中小市值或腰部以下市值公司,会是未来一段时间内的主流投资趋势。

在高成长赛道中,我最看好的是“人工智能”和“万物互联”赛道,目前的组合管理也聚焦这两大领域。今年以来,这两个赛道并不是最耀眼的板块,他们的主升浪还没到来。但这类科技公司的最好投资时点,恰恰是在行业渗透率较低的时候,比如在2%到50%阶段进行布局,能大概率捕捉到快速发展带来的超额收益。

中国证券报:你认为这两个赛道的大爆发何时到来?

张堃:行业渗透率的迅速上升,需要具备一定的必要条件。以人工智能行业为例,当以下三点要素齐头并进时,可能就是人工智能行业爆发之时。类似于十几年前的互联网,这种爆发会极大改变各行各业的生态,其带来的投资价值也是巨大的:

一是数据量要足够大。人工智能要训练出一套成熟的算法,就必须要提供足够多的数据。比

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