文章核心观点 - 国泰基金多资产配置部投资总监曾辉认为，公募FOF行业正经历颠覆性变革，从传统的三层分工静态配置模式，转向由FOF基金经理主导的、强调择时轮动和底层资产增强的“动态配置”模式，行业发展的终局将是残酷的“四项全能”竞争 [20][21][37] - 曾辉的投资体系以“泰极量化轮动模型”为核心，其哲学基础是“超涨-超跌”框架，强调把握市场极端转折点而非均值回归，并通过宏观风控、中观轮动、底层资产增强和量化刚性风控四大部分来实践 [32][33][56] - 宏观系统性风险被认为是投资的最大风险，因此宏观风控被置于整个投资体系的首位，通过量化体系刚性执行以控制回撤 [40][41][96] 对基金经理曾辉及其业绩的介绍 - 曾辉拥有22年资产配置经验，对权益、债券、商品等各类资产有丰富实战经验，2023年9月再次加入国泰基金 [6] - 截至2025年三季度末，其管理的权益代表产品国泰优选领航一年持有期混合(FOF)近一年收益52.59%，在同类79只产品中排名第1；管理的国泰瑞悦3个月持有债券FOF近一年收益4.98%，在同类16只产品中排名第2 [4][5] 公募FOF行业的发展阶段与模式变革 - 行业正进入新阶段，过去十年量化的崛起和近两年ETF的崛起，正在颠覆传统的FOF三层分工模式（大类资产配置、风格配置、精选个股）[21] - ETF的崛起削弱了主动管理基金经理的阿尔法，提高了小贝塔（风格/行业）的重要性，使得FOF投资模式可能简化为两层甚至一层，FOF基金经理的角色从资产分配者转变为通过ETF直接下场的竞争者 [21][35] - 2021年以来的市场波动加剧，使得过去精选基金经理并长期持有的静态配置模式不再合时宜，动态择时轮动成为提高投资效率的必然选择 [22][29] 投资哲学：“超涨-超跌”框架与太极思维 - 市场如同太极图，永远在超涨与超跌两个极端间循环，投资的关键是抓住这两个“极值”的转折点，而非纠结于均值的合理定价 [12][55] - 例如，一家股价20元的公司可能超跌50%至10元，也可能超涨200%至60元，把握住10元和60元的时点比关注20元的均值更重要 [57][58] - 该框架适用于不同风格，周期股投资基于“超跌”后的价值回归，成长股投资则需警惕市场提前打满预期后可能出现的下跌 [59][60] 核心投资体系：泰极量化轮动模型 - 该模型包含四大组成部分：宏观风控择时、中观行业风口轮动、四类底层资产分别增强、量化和原则体系上的刚性风控 [33] - 体系的核心是从静态配置转向动态择时轮动，是一个“动起来”的体系，以适应不断变动的市场 [32][34] 宏观风控的首要地位 - 投资的最大痛点是绝大多数人会“坐过山车”，根源在于没有意识到宏观系统性风险才是最致命的 [40][41] - 曾辉将投资风险概括为六大类，其中宏观风险占比40%，中观风险占比30%，知行合一风险占比20%，微观风险占比10% [41] - 宏观风控模型基于“宏观四因素”：基本面、政策面、资金面、博弈面，其中基本面决定波动中枢，政策面决定波动上下限，资金面和博弈面驱动短期波动 [42][43][45] 大类资产配置：有限分散与动态调整 - 反对为了多资产而多资产的过度分散，认为这会损耗收益、降低效率 [9][48] - 采用“有限分散、相对集中”策略，每年从约10个大类资产中甄选前5个最有进攻机会的主线资产进行配置 [50] - 动态调整基于对每类资产的预警模型，若触发预警则会空仓，配置比例根据看好程度在0到上限之间灵活变动 [51] 中观行业轮动方法论 - 采取主观基本面产业链研究为主、量化方法为辅的做法，认为中长周期领域是主观基本面的优势 [52][53] - 将行业体系简化为周期与成长两大产业群，共七大产业链，每个产业链只做最上游的行业 [54] - 通过“超涨-超跌”框架，从两大产业群中各选出最看好的2个产业链（共4个）进行配置，并在后续动态调整中逐步集中到最终重点的2个产业链 [54] “核心+卫星”资产配置策略 - 该策略是动态的，“牛市多配卫星资产，熊市多配核心资产”，类似于足球中的“全攻全守” [61] - 在牛市阶段，对于看对的卫星仓位会越涨越加，单行业仓位上限可从30%提升至60%；若下跌则减仓，实现动态平衡 [61][62] 基金选择标准 - 将基金划分为核心基金（最大回撤小、攻守兼备的常青树）和卫星基金（弹性大、有行业偏好），认为全市场真正的核心基金非常少 [65][66] - 选择“核心基金经理”的经验指标包括：价值风格回撤基本在20%以内，成长风格在30%以内；能驾驭成长与价值两种风格；规模在20-50亿左右的“灰马”；更重视近三个月、近六个月的净值走势 [67][68][69][70] 对ETF工具的运用与看法 - ETF的崛起是行业重大变化之一，其规模增大、品种增多（如30年国债ETF、黄金ETF）极大地丰富了多资产配置的工具箱 [76][77] - 如果能够把握大类资产和行业主线，用ETF可以做出高收益 [78] 四类底层资产的增强 - 四类主要底层资产为A股、债券、商品、境外，其中商品和境外是公募FOF相比其他公募基金有明显比较优势的领域 [82][83] - 增强做法与中观行业轮动类似，包括宏观择时（超涨卖、超跌买）和细分资产轮动（如在港股内部进行板块轮动） [84] - 增强的难点在于需要长期深入地研究各类资产的底层（如调研ETF权重股、研究商品基本面），这需要以十年计的经验积累 [86] 量化体系与刚性风控 - 主观基本面方法用于追求弹性（艺术），量化体系用于控制回撤（科学）[91] - 量化体系的构建深受桥水达里奥《原则》影响，旨在通过提炼原则并编程化，以量化体系刚性执行来对抗人性 [92][93] - 量化在风控方面的作用是决定性的，无论是宏观还是行业风控，都需要大量指标和模型，组合层面的刚性风控是最后一道防线 [96][97] 对明年（2026年）多资产的观点 - 资产排序：商品好于境外好于A股好于债市 [99] - **商品**：继续看好黄金和白银，判断黄金明年还有一波机会，驱动因素包括美元指数进入十年下降大周期、中美脱钩冲击货币秩序等，并认为白银被长期严重低估，基本面明显改善 [100][101][103] - **A股**：有结构性机会但需降低预期，以上证主板为例，每年上涨15%（对应500点）比较理想，明年比较看好金银股和稀土 [104] - **债市**：认为即使美联储降息，国内国债收益率下行空间不大，且易受基本面和政策面超预期冲击，但短期看好债市2个月的反弹，因近期下跌已触发超跌模型的买入信号 [106][107] - **潜在宏观风险**：包括美股能否软着陆的不确定性，以及公募基金再次在AI板块抱团取暖的风险 [109][110]

核心事件：托德·库姆斯离开伯克希尔·哈撒韦 - 伯克希尔·哈撒韦于12月8日发布新闻声明，宣布其投资经理兼GEICO首席执行官托德·库姆斯离任 [4] - 库姆斯将加入摩根大通，担任首席执行官杰米·戴蒙的特别顾问，并辞去其在摩根大通的董事职务 [5][7] - 巴菲特在新闻稿中表示，库姆斯辞职是为了接受摩根大通一份“有趣而重要的新工作”，并肯定了他在GEICO的贡献 [5] 库姆斯在伯克希尔的角色与成就 - 库姆斯于2010年加入伯克希尔，比另一位投资经理特德·韦斯勒早一年 [5] - 加入十年后，于2020年出任汽车保险公司GEICO的首席执行官 [5] - 在执掌GEICO期间，成功扭转公司颓势，进行了重大改革，提升了运营效率并使承保流程现代化，其工作获得巴菲特在2024年股东信中的高度赞扬 [6] - 到2021年，库姆斯与特德·韦斯勒共同管理的投资超过340亿美元，占当时伯克希尔股票投资组合总价值的近十分之一 [37] - 他曾被视为接替保险业务总裁阿吉特·贾恩的热门人选 [6] 库姆斯与巴菲特及芒格的结识过程 - 2010年，库姆斯因经营自己的对冲基金城堡角资本而精疲力竭，通过一位认识芒格的投资者牵线，尝试联系芒格 [12] - 库姆斯通过电话留言联系芒格，在表明自己“真的什么都不想要”后，获邀在加州俱乐部共进早餐 [14] - 两人首次会面便交谈了约6个小时，话题从英国石油公司深水地平线漏油事故延伸到宇宙学等晦涩书籍，因思想投缘而建立联系 [15][16] - 在讨论深水地平线事故时，库姆斯运用保险思维，指出其核心是“时间的错配”和风险预防的缺失，并将其比喻为“以非常便宜的价格出售看跌期权”，这一见解令芒格赞叹 [20][21][22] - 此后两人多次交流，芒格最终建议想收购保险公司的库姆斯与巴菲特谈谈 [27][28] - 库姆斯与巴菲特初次会面时，主要讨论股票投资（如美国银行、万事达卡、Visa等），两人在资本配置、风险评估及保险方面的理念高度契合 [30][31][32] - 库姆斯的坦诚品质（例如直言前进保险比GEICO更好）得到了巴菲特的欣赏 [33][34] - 巴菲特和芒格最终在2010年底决定聘请库姆斯 [36] 库姆斯在摩根大通的新角色 - 在摩根大通，库姆斯将担任首席执行官杰米·戴蒙的特别顾问 [7] - 杰米·戴蒙在声明中评价库姆斯是“最优秀的投资者和领导者之一”，并认可他对摩根大通使命的理解 [7] - 据称，库姆斯将在新计划中首先管理100亿美元的投资，而该计划最终将投入1.5万亿美元以推动经济增长 [7] - 该计划还将设立一个外部顾问委员会，成员包括亚马逊创始人杰夫·贝索斯、戴尔董事长迈克尔·戴尔及前政府政要等 [8] 库姆斯的背景与投资理念（文章引用部分） - 库姆斯的第二份工作是在前进保险公司的数据分析部门，其数学才能和投资兴趣由此开始 [24] - 文章推荐了多篇关于库姆斯投资理念的深度文章，主题包括：如何获得人生长期复利、投资中的三个简化原则、对芒格投资乐趣的看法、寻找伟大企业的重要性以及“好生意”的挖掘心得 [10][11]

万科债券展期事件 - 万科对“22万科MTN004”债券提出展期，该债券规模20亿元，票面利率3%，期限3年，本金和利息整体顺延一年，这是万科债券兑付史上首次展期 [2][3] - 事件引发万科债券集体暴跌，多只债券单日跌幅超过20%，触发交易所临时停牌，价格从90元附近暴跌至20元左右 [4] - 国际评级机构标普将万科的主体信用评级从“BB+”一次性下调至“CCC-”，截至2023年三季度，公司有息负债规模约为3200亿元，且面临盈利下滑压力 [4] - 事件揭示了市场对头部房企“稳健票息”的认知风险，投资者暴露于地产长周期、地方财政、政策风向与信用支持结构的复杂叠加风险中 [5] 霍华德·马克斯对当前市场情绪与投资行为的观点 - 当前市场乐观情绪占上风，但“摇摇晃晃”，投资者存在强烈的FOMO（害怕错失）情绪，市场在恐惧和贪婪之间“拔河” [10][11][12] - 市场交易属性过强，边际买家往往是交易者而非投资者，持有期被显著缩短，导致市场参与者处于“如坐针毡”、“一触即发”的状态 [13][14][15][16][17] - 在流动性信用资产方面，管理得当的高收益债等有机会跑赢现金，当前流动性信用的票息大约在7%，扣除管理费和违约损失后，净回报可能在6%左右，这符合大多数养老金6%到7%的回报需求 [18][19][20] 不同资产类别的回报与风险分析 - 私募信贷（如直接放贷）可能提供额外的约100个基点（1%）回报，但需要牺牲流动性，且结果波动区间更宽，更依赖于筛选能力 [21][22][29] - 股市当前估值偏高，在一个多年期内不太可能实现超过7%的年化回报 [24] - “阿尔法策略”的回报依赖于基金经理的超额能力，但存在获得负Alpha的风险，寻找“潜在赢家”的同时也可能遭遇“彻底的输家” [24][25] - 私募信贷市场正变得更“有效”，由六七百家高度积极的管理人参与，信息透明，难以再以“50美分买到1美元”，超额空间不大 [30][31] 在非审慎市场环境中坚持投资标准 - 坚持审慎的方法是不要降低信贷标准，例如通过一套客观的信用评分矩阵来筛选标的，不投资总分為负的标的，不因追求更高收益（如300个基点）而妥协 [33] - 在其他人都在降低标准的市场中，坚持标准可能导致无法赢得任何投资“拍卖”，因为投资本质上是落入愿意接受最少回报或最低安全性的人手中 [35][36] - 引用巴菲特观点：“别人越不审慎，我们就必须越审慎”，但作为资金管理者，在全民冒险的世界里坚守标准并与商业模式匹配是极其困难的挑战 [37][38]

文章核心观点 - 文章推荐了多篇关于投资理念与市场观点的深度内容 主要涵盖成长投资与价值投资的思辨 以及多位资深投资人士对当前市场的看法 [1][2][3] 推荐文章总结 - 推荐阅读Baillie Gifford传奇基金经理詹姆斯·安德森于2019年撰写的1.8万字长文《格雷厄姆还是增长？》 探讨高成长投资与经典价值投资的选择 [1] - 推荐阅读风和基金创始人胡猛在北大价值投资课堂上的交流分享 其关于“投机”的底层认知与价值投资产生共鸣 [2] 其他市场观点摘要 - 中泰资管姜诚认为 下阶段A股主要矛盾是基本面 主张知识要挑难的学 投资决策要挑简单的做 [3] - 景林资产高云程在交流中回答12个高关注问题 提出明年投资要降低预期 [3] - 摩根士丹利邢自强发声 认为中国资产已重回全球投资者布局的舞台中心 并预测2026年的政策基调大概率还是渐进、温和的 [3] - 有观点探讨公募量化领域如何通过AI赋能真正穿越周期获取超额收益 [3] - 有内容关注港股证券板块近期的热度变化 [3]

核心观点 - 对2025年后的市场持谨慎态度，认为需要降低预期，但中国将保持非常宽松的货币环境，有利于稳定优质公司估值 [2] - 投资的核心是“买对好公司”，次要因素权重很低 [2] - 未来半年到一年的产业机会可能在新能源（尤其是储能）和人工智能的应用领域 [2] 宏观经济与市场环境 - 中国经济呈现“冰火两重天”的结构性行情 [8] - “冰”的部分：以高端白酒和核心城市房地产为代表的“旧经济”行业需求疲软，价格尚未止跌，相关产业链公司收入和利润承压 [9][10] - “火”的部分：为全球AI产业链做配套的公司（如光模块、存储）订单饱满，利润率很高，盈利翻倍增长 [11] - 内需为主的行业面临过度竞争，例如外卖大战中几家公司合计花费约1000亿元，但未能建立用户强粘性，反而加剧了比价行为 [12][13][14] - 过度价格竞争严重伤害企业，有企业从年赚几百亿利润变为单季度亏损一二百亿 [15] - 结构性矛盾依然存在：需求侧存在问题，供给侧同质化产品供应过剩、价格竞争过度，但最激烈的阶段（如外卖补贴大战）可能已过去 [18] - 中国大概率会保持非常宽松的货币环境和流动性水平 [36] 投资理念与组合构建 - 投资方法是自下而上选择公司，不拘泥于单一市场（A股、港股、美股），若公司在多市场上市则选择价格更便宜的市场 [4][25] - 投资组合构建基于基本面，核心是“买对公司”，不刻意区分进攻（高成长）与防守（高股息） [22][24] - 关注公司的长期增值来源：经营业绩带来的股权增值，或良好的经营现金流通过回购/分红返还投资者 [22] - 通过精选公司构建的组合，平均ROE可能超过25%，在给予安全边际后，正常年份平均年化股东回报超过15%是大概率事件 [23][35] - 作为主动管理基金，会承担必然的波动，目标是上涨时比市场表现更好，下跌时回撤更少，以获取长期超额收益 [37] - 试图回避短期波动也会错失中长期超额收益 [38] - 在产业革命中（如AI），不轻易判断泡沫，而是作为观察者，将可能性带入财务模型进行鉴别 [40][42] 行业与板块观点 - **人工智能（AI）**：是一次不容置疑的技术革命 [48] - 显著提升了AI主线资产的配置权重，例如三季度对英伟达加仓近280%，并大幅增持谷歌A [4] - AI agent应用刚刚开始，平台型公司是天然入口；原生AI agent公司未来若上市存在机会；软硬件结合的AI助手是新的方向 [49] - **新能源**：锂电池和光伏产业链在经历前几年供应过剩后，叠加外部行政干预，可能正逐渐走出低谷 [17] - 未来半年到一年，储能领域可能出现机会 [18] - **消费行业**：在居民支付能力增长缓慢的背景下，为增长而过度竞争（如电商、咖啡、奶茶），对企业非常不利 [14] - 对于消费等传统白马赛道，需观察其需求侧和价格侧的实质性变化，目前因地产链负财富效应等因素，消费受到压抑 [21] - **资源行业**：在美元长期趋势动摇的背景下，拥有稀缺金、铜资源的企业具备投资价值 [3] - 组合布局的重要部分是拿稀缺资源（如黄金、铜）或拥有定价权/能传递涨价的优秀公司股权 [32] 具体公司持仓与调整 - 景林资产香港持仓市值约44.4亿美元 [4] - **重仓股**：Meta为第一大重仓股，持仓市值超过9亿美元，占比20%；网易为第二名 [4] - **调仓操作**： - 三季度拼多多持仓微幅增加4.3%，重回第四大持仓 [5] - 阿里巴巴在连续两个季度减仓后明显回补，单季增幅超过80% [5] - 组合中约7成为大中华地区公司，3成为国际各领域龙头公司 [39] - 今年初利用中国公司的折价机会切换至大中华资产，随后在市场上涨后，又逆向加仓了估值便宜的非中国公司 [39] 对不同市场的看法 - **港股**： - 今年修复源于流动性改善及一批上市公司营收增长显著好于前两年 [25] - 因有更多优秀公司上市及流动性改善，是长期核心持仓的市场 [25][26] - **美股**： - 处于典型降息周期，系统性风险不大，但估值处于历史中值偏高位置，不排除系统性回调可能 [36] - 美股核心公司估值泡沫化成分不明显，经营盈利增长显著超越原来的一致预期 [37] - 美股市场熊短牛长，回调快而短促，之后会提供非常好的买点 [36] 其他关键问题回应 - **汇率**：人民币大幅度贬值的风险不存在，但投资核心是买好公司，汇率是次要因素 [27][28] - **地缘政治**：中美关系是最重要的双边关系，双方能坐下来谈降低了地缘政治风险，其他风险均可管理 [54] - **2026年展望**：投资难度将增加，但会利好真正做基本面深度研究的公司，产生更多阿尔法收益；公司将更多进行逆向投资和集中投资 [55]

文章核心观点 - 公募量化行业正积极拥抱AI技术，旨在通过AI赋能投资研究、策略开发和组合管理，以应对市场变化、提升投资效率并获取持续的超额收益[2] AI在公募量化中的应用与赋能 - AI技术正被应用于投资研究的各个环节，包括数据处理、因子挖掘、模型训练和策略生成，以提升研究深度和广度[2] - 通过AI赋能，量化投资策略的开发效率得到提升，能够更快地适应市场风格切换，挖掘传统方法难以发现的非线性规律[2] - AI有助于实现更精细化的组合管理和风险控制，优化交易执行，从而提升整体投资组合的稳定性和收益潜力[2] 穿越周期获取超额收益的路径 - 行业认为，单纯依赖历史数据回测的量化模型容易在周期变化中失效，而AI的引入有助于模型理解市场动态逻辑，增强策略的适应性和鲁棒性[2] - 将AI与基本面研究、另类数据等相结合，构建多维度、多层次的投研体系，被认为是获取持续超额收益、穿越市场周期的关键[2] - 持续的技术迭代和算法升级是必要的，需要不断将新的AI算法与金融逻辑相结合，以保持策略的领先性[2]

核心观点 - 价值投资适用于所有能产生现金回报的资产，其本质是对未来现金回报的现值评估 [12][13] - 下一阶段A股市场的主要矛盾是基本面，而非估值，需同时关注短期与长期基本面发展 [2][18][20] - 投资决策应追求简单，知识学习要挑战难题，但学习不必然转化为买入决策 [46] - 可以以学习者和使用者的身份参与AI浪潮，但在投资上参与并非必选项 [2][27] 投资理念与方法论 - 所有资产的投资回报率由其长期创造现金回报的能力和当下购买价格决定 [13][14] - 更重视通过商业模式和竞争优势分析，判断企业长期可持续的超额盈利能力，这是长期价值的根本决定因素 [15] - 企业文化是辅助判断长期价值的重要抓手，但识别难度大，关键在于企业言行是否如一 [15][16] - 投资中存在明确的“不为清单”，指导原则是“与其追求正确，不如回避错误” [12][16] - 价值投资者卖出股票的理由通常有三点：看错了、太贵了、有更好的（机会成本） [16] - 投资决策是一个连续过程，买的时候懂的程度需与价格匹配，持有过程中可不断加深理解 [16] - 投资目标基于自身的风险承受能力、要求回报率和理解程度，无需建立在比别人更懂的前提上 [16] 对当前市场的判断 - A股基本面最差的情况已经过去，去年下半年是基本面的最底部 [18] - 当前全A股市盈率分位数虽高，但杀估值风险不高，因为分位数按频率统计，估值绝对水平变化不大 [18] - 目前市场估值很难找到很多一眼就便宜的股票，但也很难被归类为一眼就贵的股票，因此估值不是主要问题 [19] - 如果市场在6000点，估值可能是主要矛盾，但当前在4000点不到，主要矛盾是基本面 [2][19] - 传统行业需关注供给端出清情况，新兴行业需关注终端落地情况以及未来的竞争格局和技术路线 [20] - 从股价表现看，“反内卷”效果越好的行业表现越好，反之则表现不佳甚至下跌 [20] - “反内卷”的不确定性在于行业内部修复程度及政策效果的显现程度 [20] 对具体行业的分析与持仓 - **银行**：三季报显示息差环比改善，几乎所有银行息差都已止跌 [20] - 银行当前市净率介于0.7至0.8倍 [7][21] - 基于悲观假设，若净资产收益率降至7%，当前估值仍属合理；若升至10%，其隐含回报率可能与头部地产公司相当 [7][21] - 在偏乐观情况下，0.7-0.8倍市净率属于低估，1倍属于合理；但倾向于认为0.7-0.8倍市净率偏合理，若个别银行长期净资产收益率能维持在13%-15%，1倍市净率也合理 [21] - 银行基本面走势与预期一致，过去几年是“挑了一个简单的事去做” [21] - 银行股估值普遍合理，因此当前在港股持仓中，地产仓位占比已超过银行 [6][7] - **房地产**：尽管销售端和报表利润端未见明显修复，头部开发商仍在释放业绩压力 [22] - 关注企业现在和未来拿地的项目利润，目前头部开发商拿地项目利润率基本在十几个点，后续开发业务利润率也有10%，这是敢越跌越买的核心原因 [23] - 将地产定义为制造业，更关注利润率、周转率等指标，而非二手房成交量价等交易指标 [23] - 在悲观假设下，地产个别股票仍被低估 [7][21] - 地产长期看仍是大行业，足以支撑大市值企业，关键不是销售面积，而是卖房能挣多少利润 [23] - **其他行业**：农林牧渔的养殖环节尚未看到明确的“反内卷”转化，猪肉价格仍便宜 [24] - 煤炭行业“反内卷”有些许效果，但煤炭股的估值吸引力不强 [24] 对人工智能（AI）产业的看法 - 过去一个季度，95%的精力用于研究人工智能 [2][10][25] - 算力链当前市值隐含的假设已比较苛刻，不确定是否为泡沫，但若要支撑当前市值，其隐含假设一定不是保守的 [25] - 不知道海外大厂数万亿美元的投入计划长期回报率如何，如果仅用于提高搜索引擎匹配率（适度增效），其创造的价值可能无法匹配巨大的投资量级 [25] - 算力链条各环节短期供需关系和竞争格局很好，但对于追求长期积分的投资人来说还不够 [26] - 从经营活动现金流看，算力企业现金流并不差，但目前处于扩产期 [26] - 从长期潜在回报率角度看，更细分领域的投资机会目前属于“七尺栏杆”状态 [26] - 现阶段未找到符合“慢变”标准的AI标的，以当前认知水平和保守风险偏好，前瞻性判断较难 [26] - 可以以学习者和使用者的身份参与AI浪潮，但投资上参与不是必选项 [2][27] 基金经理业绩与组合管理 - 截至2025年12月1日，代表产品中泰星元灵活配置混合A今年以来收益8.15%，自2018年12月5日任职以来，任职回报186.79%，年化回报16.25% [4][5] - 2025年三季度是产品成立以来跑输市场最严重的一个季度，但中泰星元三季度绝对收益仍为正，累计回报仍在扩张 [7] - 组合仓位结构未大幅调整，唯一明显变化是港股持仓中地产仓位占比超过银行 [6] - 规模不是困扰，对管理规模没有目标，但非常在意持有人是否挣钱 [28] - 目前核心工作仍是学习，拓展新行业，并对现有组合动态评估价值陷阱 [29]

中国宏观经济与资本市场展望 - “9·24”政策转向最关键的意义在于让资本市场和企业家的信心有所回升[10][13] - 过去一年半中国资本市场呈现新气象源于政策、企业、资金三大变化[3][9][10] - 政策层面打破思维定式治理通缩陷阱反映决策层认知上台阶但力度温和渐进[11][14] - 企业层面历经五年“严寒大考”后展现出强劲竞争力积极布局海外市场[16][17][19] - 资金层面全球对“美元资产一枝独秀”认知进入“去魅”过程外资重新投向中国[4][22][23] - 2021年至2024年撤出中国的部分机构投资人从去年底开始逐渐回流[24] - 本土资金亦更活跃保险银行资管等机构上半年已有1.5万亿元流向权益资产[26][27] - 散户和普通老百姓自六七月份起也开始布局多元化权益资产[28] 2026年政策与经济展望 - 2026年政策基调大概率还是渐进温和的财政政策有望比2025年略加发力但力度不会太大[30] - 2026年是“十五五”规划第一年经济增长目标不会太低但打破通缩需耐心[30] - 2026年可能是通缩力度有所缓和的一年整体经济增长目标接近政府制定的5%左右[33] - 因未完全走出通缩名义GDP增速可能仍处于相对保守的区间[33] - 上半年投资方向大概率以基础设施建设为主要抓手促消费等政策过程会慢一些[30] - “十五五”规划建议稿将思路从“以供给为纲”转变为“以科技为纲兼顾消费”[30] - 规划落地需要时间具体提升居民消费的路径需待2026年上半年国务院制定具体规划[31][32] - 将“打破通缩”的更多期待放在了2027年[33] 新质生产力与传统经济 - 对“十五五”规划中“星辰大海”式的科技创新目标深信不疑能让投资者找到新质生产力亮点[34] - 中国可能是全球唯二在AI上游硬件中游基础设施下游应用及软件均具较强能力的经济体[23] - 新质生产力相关领域包括智能驾驶人形机器人下一代电池技术生物制药等合计增速已不弱于当年地产行业[38] - 然而这些新质生产力无法完全抵消传统经济调整带来的影响[5][35] - 房地产及传统行业这类“老登资产”对中国经济的影响力依然庞大[6][38] - 房地产上下游带动的体量更大对就业的拉动对财富效应的影响不可忽视[39] 房地产市场与打破通缩关键 - 展望2026年、2027年打破通缩的进程绕不开如何让房地产市场尽快止跌回稳[6][39] - 2026年、2027年经济能否快速回暖的关键坎就在于房地产是否能止跌回稳[6][45] - 中国从2021年进入地产调整期明年是第六年距离国际经验中约7年的调整周期已不遥远[41][42] - 中国地产开工量销售量跌幅已超过50%二手房价格已调整30%~40%部分城市跌幅更大[42] - 核心问题在于库存三十个省会及大中城市商品房库存平均需接近两年消化比正常水平高一倍[44] - 当下更容易形成共识的路径是救助购房人在按揭贴息上迈出实质性步伐[46][47] - 若按揭贴息能做到范围广力度大持续时间长有望稳定大中城市房地产预期[49] - 贴息力度最好不低于100个基点让大城市租金回报率与按揭成本基本匹配[49] - 香港经验证明当按揭利率压低到与租金回报率接近时房地产市场止跌回稳就不远了[50] - 贴息政策应延续到房地产市场彻底止跌回稳才能让市场建立信心[50] 促消费与社会保障体系改革 - 当前通缩根源之一是长期以来发展模式偏重生产和供给对内需重视不足[53] - “十五五”规划建议稿明确提出要提升居民消费治理内需不足[54] - 促消费两大核心方向是构建全国统一大市场与增加财政对民生与社会保障的投入[55] - 改革需从过度依赖生产端增值税逐步转向依赖直接税如收入税消费税[56] - 中国消费率偏低储蓄率偏高重要根源包括社会保障体系不均衡不充分[58] - 过去5年因就业稳定性房地产负面财富效应等后顾之忧超额储蓄累计增加30万亿[58] - 社保体系改革迫切需破解“二元对立分割不均”让中低收入群体农民农民工获更充分保障[59] - 自2012年以来的10多年财政收入用于社会保障的投入占GDP比例已翻一番但仍有提升空间[59] - 例如当前中央对农民每月社保补贴约200元出头若能在2030年提升至每月1000元可达基础保障门槛[59] - 测算按此路径渐进提升补贴到2030年财政用于社会保障开支占GDP比例将上升1个百分点[60] - 需通过提高国有资产运营效率划拨更多国资给社保基金并提升其分红率来增强社保支付能力[61] - 改革有望在2030年末将居民消费占GDP比重从当前40%左右提升至45%左右[63] - 五个百分点的内需市场潜力巨大能缓解企业内需不足减少对外需过度依赖及地缘政治压力[64] 总结与信心 - “十五五”规划给出了全面平衡的发展方案以科技为纲兼顾消费与民生[65] - 实施中需重视通过按揭贴息推动房地产止跌回稳并持续推进社保体系改革[65] - 对“十五五”规划渐进落地后到2027年凝聚共识深化认知最终迎来打破通缩曙光抱有相当强信心[65] - 在此过程中中国资产已重新回到全球投资者布局的舞台中央[66]

文章核心观点 - 詹姆斯·安德森认为，在当前经济结构深刻变化的背景下，传统的格雷厄姆式价值投资理念（如低市盈率、低市净率、均值回归）面临挑战，而高增长投资（尤其是具备规模报酬递增、网络效应和知识密集型特征的公司）的底层逻辑需要被更清晰地阐释 [5][7] - 高成长投资与价值投资在核心原则（如诚实地估算长期现金流、防范大亏损、将股票视为企业一部分）上存在共同点，分歧在于对底层经济结构变化的认知不同 [6][8] - 世界的经济规则正在发生变化，由技术、数据和网络效应驱动，导致少数公司（如微软、亚马逊、特斯拉）能在极大规模下实现持续高增长，回报结构呈现幂律分布，这使得“均值回归”的传统观念不再完全适用 [7][20][24] - 投资者需要以更长的时间视角、更严肃的企业研究来应对高度不确定性的未来，并关注“潜在上涨边际”（即非对称高回报的可能性），而非仅仅依赖“安全边际” [28][91][93] 对格雷厄姆投资理念的重新审视 - 格雷厄姆投资理念的核心是专注于股价未高于有形资产价值太多的公司，并强调安全边际，认为稳健保守的策略比高增长股票更可靠 [17][18] - 格雷厄姆指出真正的成长股（十年内每股收益翻倍）往往因过度追捧而带有投机色彩，他更倾向于投资规模较大但市场关注较少的公司，并认为大多数企业的发展历程是起伏波动的，最终会均值回归 [16][17] - 然而，过去十年的现实已偏离格雷厄姆的观察，真正的超额收益来自那些他可能敬而远之的“热门甚至高风险”成长股，如微软、谷歌等 [20][22] 经济结构变化与规模报酬递增 - 当前经济正从资产密集型转向知识密集型，许多主导型企业的有形资产重要性持续下降，规模报酬递减的假设面临挑战，而规模报酬递增的现象正变得愈发强大 [61][70][74] - 规模报酬递增的企业（如微软、谷歌、亚马逊）具备网络效应、平台地位和路径锁定等特征，其增长机制是正反馈，可能展现出真正的“超线性增长”，从而对传统估值模型构成修正 [71][73] - 经济学家布莱恩·阿瑟将经济世界划分为两种体系：以资源为主的大规模生产型经济（报酬递减）和以知识为主导的智能型经济（报酬递增），后者在资本市场中的规律截然不同 [73] 公司案例分析（可口可乐 vs Facebook） - 可口可乐在1884年代表了“财富、健康与现代性”的象征，但到2019年这一象征已明显褪色，公司面临肥胖等健康问题导致的潜在需求下降，并开始向瓶装水、果汁等多元业务转型 [83] - 可口可乐过去20年股权价值累计仅增长约12%，远离芒格设定的2万亿美元目标，其市盈率约为23倍，市场预计长期增长为6%–8% [82][83] - Facebook（Meta）上市时静态市盈率高达88倍，但到2019年2月初，其历史市盈率约为22倍，纳斯达克预测未来五年年均增长率为15%–25% [85][86] - 使用格雷厄姆的中期估值公式反推，可口可乐对应的隐含增长率约为7.5%，而Facebook的隐含增长率不足7%，低于市场普遍预测，从这一角度看Facebook可能被“低估” [87] 汽车行业案例比较 - 通用汽车2018年售出838万辆汽车，实现自由现金流44亿美元，每股收益5.72美元，市场定价反映出未来回报可能略有下滑 [100][102] - 宝马2017年售出约250万辆汽车，自由现金流44.6亿欧元，但估值仅为2018年预估收益的6.5倍，市场预期其未来五年将进入负增长区间 [105][106] - 法拉利2018年售出9,251辆车，实现自由现金流4.05亿欧元，每辆车带来的自由现金流为43,779欧元，是通用汽车的10倍以上，市场预期其未来可保持年化12.5%的收益增长 [108] - 特斯拉2018年自由现金流净流出237万美元，但下半年因Model 3产能爬坡奏效，净流入17.91亿美元，其长期盈利能力可能维持在高位（毛利率目标达30%） [111][137] - 蔚来处于中国极度混乱的电动车市场，没有接近盈利的前景，自由现金流为负，在所有可能情境中有30%的概率价值归零，但也有5%的概率实现65倍回报 [115][144] 对未来投资方向的思考 - 投资者需要构建多个可想象的未来情境（从最理想延伸到最糟糕），并为这些情境分配概率，重点关注“非对称高回报”的机会，而非追求确定性 [91][128] - 在结构性变革的时代，“创造性毁灭”成为主旋律，到2030年战后经济秩序可能显得陈旧，投资者应更关注由知识、技术与网络效应驱动的经济体量持续上升的趋势 [48][168] - 公开股票市场对高资本支出、高不确定性的企业越来越不友好，许多真正的平台级成长公司在尚未盈利前就已具备“递增回报结构”，传统的价值策略和指数基金可能无法捕捉这种早期价值创造 [170] - 上市股票的收益结构更接近风险投资，一次成功所带来的价值远远超过数次失败带来的损失，这对价值投资“不要亏钱”的传统格言构成挑战 [172][173]

投资与投机的定义与区别 - 投机定义为通过同一商品在不同时间的价格差来赚取回报，回报取决于股票在不同时点的价格差 [26] - 投资定义为资金进入企业资产负债表，投资回报取决于公司内在价值不断增加，通过分红而非市场价格波动实现利润 [28] - 投资与投机界限模糊，持有股票时间足够长（如八年十年），市场情绪影响变小，投机趋向投资；反之，一两年内卖出则市场情绪影响远大于内在价值，属于投机 [29][31] - 以巴菲特为例，其持有时间足够长，回报主要来源为公司内在价值增加，属于投资 [30] 优秀投机者的核心理念与素养 - 优秀投机者必须首先理解投资和理解内在价值，需了解公司基本面（人的位置）以追踪市场情绪（狗的位置） [33][35] - 股价影响因素中，基本面（E）和情绪面（P/E）占比与时间相关，时间越短情绪面占比越高，一年内情绪面影响可能超过50%甚至70%，十年以上则主要受基本面影响 [34][37] - 投机者需要具备怀疑市场的能力，不简单相信市场定价，要思考估值可持续性及是否过度反应 [40] - 比怀疑市场更重要的是怀疑自己，保持半信半疑，不过度自信，认识到人类对未来判断的局限性和投资的脆弱性 [41][43][44][47] - 投机者性格需相对灵活，并具备很强的学习能力，需了解多行业及市场情绪，而投资可能只需懂少数公司或行业 [82] 风险控制与纪律管理 - 基金采用严格止损纪律，当整个基金出现2.5%的回撤即减掉20%总仓位，通过高度分散（跨7-8个市场、行业）和多空结合控制回撤 [45][46] - 个股层面止损基于承受能力（如个股20%止损），而非主观判断周期是否改变，止损职责是控制风险，先止损后思考 [90][91][92] - 投机策略不止盈，但所有卖出并非都是止损卖出，盈利时让其继续盈利 [106] 具体投机策略与方法 - 投机者赚取的是变化（Delta），重点关注三个变化维度：市场总量、市场份额和利润率，其中利润率弹性最大 [56][57][58] - 不做长期判断，而是滚动研究企业变化，重点关注3个月到18个月（T2周期）内可能发生的变化，不看3个月内及超过18个月的事情 [59][87][88] - 不做“配对交易”（Pair Trade），因为会将对冲掉行业周期这一主要利润来源（贡献约50%），且承担风险与回报不匹配 [69][70][71][72] - 做空策略上，不预测顶部，不左侧做空，而是等多米诺骨牌第一张倒下（更大确定性出现）后再在右侧做空，以牺牲少量回报换取确定性 [101][102] - 选股思路上，在行业周期中优先选择财务表现差的公司，因其利润弹性更大（如利润率从1%变10%，利润成长10倍） [55][56] 基金业绩与运营模式 - 风和亚洲基金为65亿美元规模的多空对冲基金，曾被评为亚洲最佳多空对冲基金 [9][20] - 过去13年基金业绩中，只有一年亏损（-4.8%），其余12年均盈利，今年前十个月仅一个月亏损（4月亏损0.35%），净值管理平滑，在50亿美元以上多空对冲基金中今年回报全球名列前茅 [20] - 基金团队有18名基金经理，个股正确率最高达70%，55%到60%已属良好，关键在于判断正确时获得更多利润，判断失误时控制亏损（判断失败股票平均亏损仅12.8%） [79][80][81] - 投资组合高度分散，所谓重仓股仅占5%-6%，不集中持仓 [43] 对宏观与行业判断的看法 - 反对自上而下的判断（如存量经济结论），认为其害死人且难度大，一旦错误会导致整个基金完蛋，强调要具体产业具体分析，避免先入为主 [74][75][76] - 公司内部不提倡讲宏观，因影响宏观的因子太多，不确定性更大，企业层面不确定性相对较小 [50]