文化视角-"幼儿交1300部-MBA智库"-资管行业的工业化时代:中欧制造如何提升Alph幼儿交1300部-MBA智库a的稳定性和胜率?

幼儿交1300部-MBA智库资管行业的工业化时代:中欧制造如何提升Alph幼儿交1300部-MBA智库a的稳定性和胜率?

幼儿交1300部-MBA智库资管行业的工业化时代:中欧制造如何提升Alph幼儿交1300部-MBA智库a的稳定性和胜率?

资管行业的工业化时代:中欧制造如何提升Alph幼儿交1300部-MBA智库a的稳定性和胜率?

上海证券报记者注意到,截至2023年8月,正威集团连续11年上榜《财富》世界500强,力压华为、腾讯等知名企业,其实控人王文银被称为“世界铜王”。

来源:六里投资报面对时代的发展、市场的变化和需求的井喷,资管机构应如何满足居民日益增长的理财需求?在中欧基金2025年度投资策略会上,中欧基金总经理刘建平给出了答案,即行业要走工业化发展道路,才能够实现产品质量、效率的良性互动。近年来,中欧基金在统一的投资理念指导下,通过专业化分工、流程化协作,力争输出定位更清晰、风格更稳定、长期超额更可期的产品和解决方案,走出“中欧制造”的资管工业化道路。从历史来看,工业化带来了新的生产模式和组织形式,让原本依赖手工打造的非标品,变成了生产标准化、品质有保证的工业品。中欧基金权益投决会主席周蔚文以主动权益为例,详述了如何实现“工业化”。周蔚文表示,主动权益投资可以被视作以获取股票投资收益为目的的上市公司相关信息加工处理行业。其中涉及到庞大规模的“原材料”,包括上市公司公告、调研、行业新闻等;而“中间品”则是研究员产出的各种成果;“产成品”则是基金产品及其组合。根据这一特性,中欧基金在过去几年致力于从深化价值认知、统一投资理念、专业化分工、中间产品标准化、提高可识别率、提高输出主动性等方面采取措施进行建设。刘建平和周蔚文的介绍,让市场看见了中欧基金自我革新的决心和用心,展现出了“中欧制造”这一理念的框架和基石。对于投资是一门科学还是一门艺术,市场历来有争论,而中欧的工业化实践,不仅在将来可以用事实回答这个问题,同时也将为投资者和整个财富管理市场带来更多可能。此外,中欧基金旗下刘伟伟、王申等来自各团队的基金经理,分别分享了各自对投资新趋势的洞察和2025年投资机会的观点。刘建平:迈向“工业化”,以“中欧制造”提升长期投研能力这几年,中欧基金不断优化投资研究能力,这个过程中借鉴了传统制造工业化的理念,逐渐沉淀出“中欧制造”。为什么未来行业要走工业化道路呢?我理解可以从更大背景讲起:首先,在未来服务国家战略的过程中,资管行业要做好“五篇大文章”,必须通过工业化发展路径,提升专业投研能力,引导资金流向符合国家战略的行业,更好地服务实体经济。其次,资管行业要不断满足居民日益增长的理财需求。一方面,随着居民储蓄向资产管理转化的步伐加快,居民需要更专业、更普惠的金融服务。另一方面,行业要进一步提升投资者回报与体验。以主动权益基金为例,虽然仍然能够获得长期超额收益,但是每一年来看,超额收益并不稳定。未来公募基金要更好服务广大投资者,需要走工业化发展路径,提供质量更稳定的产品。那什么是工业化呢?我的理解包含三方面:一是专业化分工。它解决了产品的质量问题。二是标准化流程。它主要解决协同问题,在协同的基础上才能够实现规模化,同时保证产品的质量。三是数智化平台。它主要解决效率问题,用数智化的工具手段提升投研效率。下面简单介绍一下中欧制造如何践行工业化理念,仍以主动权益投资为例。首先,以专业化分工提升投研能力。比如,主动权益在研究领域需要确定研究标准,要求每位研究员做标准化的输出。我们希望每位投研同事在自己的分工领域不断精进,成为这个领域的专家,只有这样才能够有效实现协作。其次,以标准化流程实现高效的协作。研究员要做标准化的研究和输出,同时,投资人员要输出标准化的投资策略。在这个基础上,通过流程的优化来提升操作效率,形成一个高效的协同运作机制。第三,以数智化平台赋能投研效率。提升数智化能力水平的重点在于数据的沉淀积累(数字化)和数据的有效处理(智能化),最终提升投研的投资决策效率。目前,中欧基金在投资领域已经形成了四大产品线:一是主动权益,二是固定收益,三是多资产解决方案,四是量化投资。这四大领域实际上在工业化道路上有很好的积淀和体会。其中,多资产及解决方案团队已经组建了设计、生产、组装、检测四大车间,形成工业化生产线。未来,我们会继续沿着这条“工业化”道路,不断提升投研能力,更好服务于行业高质量发展。周蔚文:践行投研“工业化”力争提高Alpha的稳定性和胜率过去几年,主动权益管理遇到一些阶段性的挑战,导致长期超额收益并不稳定。但数据表明,长期来看,主动权益是能获取Alpha的,因为市场上的主要增长是由少数公司创造的。而通过工业化思路,可以提高Alpha的稳定性和胜率。其实,主动权益作为资管行业分支,本质上是以获取股票投资收益为目的的上市公司相关信息加工处理行业。它包括“原材料”:上市公司公告、调研、相关行业的新闻等;“中间品”:公用中间产品为各类卖方报告,独家中间产品为公司内部各种研究成果;“产成品”:各个基金产品及其产品组合。这个行业作为一个加工行业,它有自身的一些特点:一是信息量巨大。我们统计过,中欧基金一年调研路程有90多万公里,专家电话会议近1.2万次,路演接近8000次;(数据来源:中欧基金整理,2024/9/30)这决定了,这个行业与其他加工行业是不一样的,信息量巨大、随时在变、利用率偏低,有很大的处理难度。二是提供中间产品的研究员与生产产成品的基金经理都要获取巨量的原材料与中间产品。三是多数公募基金公司提供的产成品种类多,对中间品的需求多样。因此产品SKU非常多,又增加了工业化生产难度。在这种背景之下,过去几年,中欧基金采取了一些措施来应对:第一,深化对价值的认知。这个核心是认知估值泡沫,主要是深化DCF模型中,不同行业未来利润波动率的认知。比如说,光伏行业2018年以来增长很好,甚至2022年增长超过100%,但是站在2021年时点,这些公司和股票值不值得买?这个行业作为普通的制造业,利润率波动是很大的,到2023年,利润大幅度下降,到2024年很多公司已经亏损。如果那时候减少投资,可以为投资者创造比较好的Alpha,这是过去工业化实践的第一步;第二,统一投资理念。我们这个行业SKU多、基金经理多,如果每个基金经理对产品提出不同的要求,协作起来就很难,所以要统一理念,这相当于简化了产品线,也简化了对中间品的需求种类。中欧基金主动权益团队坚持基于基本面深度研究的中长期价值投资理念,宏观、中观、微观多视角比较验证,尽量领先市场洞悉未来,抓住产业趋势和上市公司中长期价值低估机会,力争为投资者创造更好的长期回报。第三,专业化分工,要分工明确,紧扣投资需要。中欧基金在研究部门设立五个组,同时设立基础研究部进行支持。每个组研究员的覆盖行业分工都是结合投资需要,以提高信息处理效率。比如一个基金经理研究创新药行业,从技术的角度很难判断这个药未来会卖多少。但是,我们可以让基础研究部的同事做一些数据加工,比如说统计过去十几年来,美国FDI批准的某个创新药,一般几年达到它的销售峰值,达到销售峰值的平均销售金额是多少;这两个数字,对基金经理评估创新药的未来销售额就很有帮助。第四,中间产品标准化。我们明确有几类中间品是需要做的,并提出了高要求。比如深度报告、专题讨论报告、行业景气度评估、模拟组合调整等。对深度报告,我们提出“五要素”模型,而且在这其中有更细颗粒度的要求。不仅要分析利润成长性,还需要分析商业模式、利润的波动率、利润的集中度等等。第五,提高可识别率。因为在投资中效率很重要,所以中间产品的识别率需要迅速提高。所有中间产品围绕两类机会展开——中长期价值低估的机会、产业趋势的机会。明确是哪一类机会都要用关键数据变量来说话,大家可以迅速识别。同时增加可识别信号,如模拟组合的调整、专题讨论、基金经理参与中间产品的生产。第六,做好文化建设,提高输出主动性。我们强调平等、透明的投研文化;强调配合而非单独作战,降低怕犯错心理,给予团队成员更多心理支持,这样才能提高整体的输出主动性。我们可以用数据来检验一下以上的工作成效。从模拟组合和深度报告的利用率来看,比如研究员在晨会上讲模拟组合调整建议买入或卖出,如果一个月之内基金经理买或卖了5000万以上,我们就统计进来算作有效的利用。以这个标准来衡量,过去三年模拟组合调整个股有效率从40%提升到2024年的71%;深度报告有效比例从53%提升到76%。总体来讲,中欧基金过去在主动权益方面做了很多工业化的具体工作,最终目标是创造更持续、稳定Alpha。刘伟伟:积极拥抱时代技术变革抓住AI投资的三大机会今年,国内国产大模型的能力和产品,与海外的差距出现逐步“收窄”的态势。与海外最先进的技术水平相比,当前国产大模型能力逐步追赶到GPT-4的水平,预计明年达到GPT-o1的水平。同时,在国内的互联网厂商、科技巨头和创业公司推动下,国内的搜索和文生视频产品渗透率得到快速提升。落实到投资,我们认为人工智能是一个底层技术,它的发展对各行各业都会产生深刻而长远的影响。从二级市场投资角度来看,大模型是人工智能中最重要、最底层的技术,主要由科技巨头及其背后的初创公司来完成。因为大模型的训练需要投入巨量的资源,很多上市公司没有能力单独完成这件事情。所以,对于上市公司投资,机会主要围绕三个方面展开:算力基础设施,以及人工智能在软件、硬件两大类的应用场景。为了获得通用人工智能时代的门票,全球科技巨头军备竞赛已经开启,正在大规模建设AI数据中心,加紧进行大模型的训练。目前市场对于AI算力增长的持续性存在一定的分歧。从最新海外数据来看,三季度,北美的云厂商普遍上修了2025年资本开支指引,而且其中AI占比快速提升。预计到2026年,整个AI在资本开支占比将达到65%左右。无论是终端云厂商还是GPU制造商、GPU代工厂,对于AI算力的持续性抱乐观预期。从产业发展逻辑来讲,大模型的持续迭代,以及应用端爆发后新增的推理侧需求,是AI算力需求持续增长的重要支撑。再来看半导体行业,AI贡献了行业绝大部分增长。从下半年开始,存储价格逐步进入下跌状态,同时ASML(荷兰阿斯麦公司)下调指引,表明半导体大周期存在宏观压力,AI是目前整个半导体行业唯一的驱动力。具体落实到细分行业上,我们认为对于AI基础设施,围绕两大技术方向:海外供应链、中国国产算力芯片。中国公司深度参与全球AI市场,主要还是通过进入海外GPU和云厂商供应体系,像光模块、PCB、板卡、液冷等产品。这些公司很多都是A股上市公司,在全球供应链体系中占据非常重要的地位。国产算力方面,由于美国对我们的技术封锁,国产芯片开发处于迫在眉睫的状态。国内包括科技大厂、上市公司和初创公司在内的多家企业目前在人工智能芯片的研发和流片上取得一定的进展。AI软件应用上,人工智能助理是AI最重要的应用。海外方面,今年下半年,ChatGPT的访问量持续创出新高,主要是由于多模态、搜索类产品和o1模型的发布持续提升了用户和付费率。最近,美股AI应用公司陆续发布财报,AI教育、AI广告、AI办公、AI安全等领域的公司均实现了超预期的增长,表明AI应用正在逐步迎来爆发期,并驱动上市公司取得良好的经营业绩。国内方面,今年以来,主流的大模型公司产品访问量也呈现出持续上涨的态势,一些垂直领域的AI应用也陆续进入市场,AI搜索、图片视频生成、办公、理财等产品逐步在用户侧实现了推广。在硬件类AI中有三大应用载体:AI端侧硬件(AI手机、智能化可穿戴设备)、自动驾驶、人形机器人。自动驾驶技术一旦取得重大突破,全球电动化率就会进入加速向上的拐点,包括锂电、整车、汽车零部件等行业的投资机会也将被激活。人形机器人方面,全球人形机器人龙头的供应链与汽车供应链有较高的重叠度,中国制造业深度参与了人形机器人的研发、设计和量产,将会充分享受人形机器人行业爆发的历史性机遇。总结而言,我们认为人工智能是这个时代最令人激动的技术变革,人工智能作为一个底层技术带来的投资机会也会在很多的行业产生。经过我们的比较和梳理之后重点看好三大类:AI基础设施(算力)、软件应用、硬件类AI应用。我们也将深度研究、积极拥抱这个时代。王申:未来利率中枢仍有望下行,但波动放大、斜率放缓今年9月底,整个国内宏观政策出现巨大转向,在权益、固收、大宗商品市场引发了剧烈的反馈。对此,我们认为,当前整个政策的核心在于要稳定价格水平。这几年整个基本面在一定程度上承压,包括房地产带来的总量下行压力,也包括广谱利率价格的降低。从狭义角度,整个房地产市场的政策诉求是希望能够实现房地产价格的“止跌回稳”,这是非常明确的政策诉求。从广义角度,政策希望尽可能引导广谱价格水平出现一定程度回暖,从而改善总体的收入预期,引导基本面进入到正向循环的过程。未来,打破价格下行压力有待政策力度的加码,如果没有看到大力度的政策扩张或者推动,可能整个价格水平还是会向上改善但是弹性比较弱。对2025年债券市场的基本思路是,一方面收益率下行是明确的,包括居民存量房贷率有进一步下行空间;另一方面,整个波动相比今年有所加大,斜率有所放缓。所以,一方面要在收益率下行趋势中抓住久期价值;另一方面,积极通过交易来获得收益的增厚。基金有风险,投资需谨慎。以上内容仅供参考,不预示未来表现,也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点,今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。

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编辑:高大山

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发布于:顺昌县