公司投研团队对市场与投资策略的总体看法 - 公司认为世界正处于科技革命浪潮之上，投资团队必须保持进化以应对新的命题[3][4] - 在2026年新年之际，公司采访各条线投研代表，分享其“进化”思路[5] 对技术进步与宏观环境的观点 - 技术进步是越来越重要的时代主题，传统经济发展动力减弱且地缘政治重视技术进展，传统行业股票投资难以提供高回报[6] - 公司对大多数技术进步保持开放态度，关注从0-1早期阶段到1-N阶段的各类机会[7] - 从长期视角看，未来两三年A股、港股及可转债投资处于非常好的时期，中国综合国力提升明显且全球资金对中国市场配置比例仍低，AI提升生产效率但系统性生产力飞跃尚未完全显现，短期物价、债务、地产等问题有望在长期发展中消化[8] 公司的投资策略与能力优势 - 公司优势在于长期专注于核心资产定价和结构性投资，覆盖权益股票、可转债、信用债，并在宏观层面拥有资产配置与风险管理的长期经验积累，旨在捕捉系统性β机会并精选α资产[9] - 面对长期低利率环境，公司坚定向多资产、多策略转型，通过资产类别分散和策略多样化改善组合风险收益特征并提供收益稳定性[10] - 公司自2019年开始布局黄金产品，2020年美股熔断期间增加美股配置，2024年在基准中加入MSCI World指数，以完善多资产、多策略布局[10] - 通过长期实践，公司在多资产的理解与投资执行上积累了研究储备和心理准备，构成了一定的护城河和优势[11] 产品布局与量化投资发展 - 随着AI发展，量化投资方法变化巨大，目前日常工作中80%的时间花在机器学习类模型或神经网络类模型上[12] - 收益风险特征明确的产品未来有广阔机会，能改善投资者体验，公司正在逐步形成产品队形[12][13] - 指增产品包括沪深300、A500、中证500等大中盘宽基，以及量化红利等偏稳健产品，同时布局沪港深300、500等综合指数产品[13] - 对于成份股数量100个以上的指数追求相对稳定超额，100个以下则用ETF形式（如300质量ETF）布局，以ETF和指增互相弥补的方式丰富产品线[13] 价值投资与成长投资视角 - 在变化的时代，一些能持续创造现金流、增加股东回报的好生意很难被改变，价值投资在A股市场过往近三十年里创造了巨大复合回报[14] - 投资选择基于公司生意本身和价值评估，即未来自由现金流的折现，并坚持在经营、定价或风格上处于偏逆向状态的资产中挑选机会[14] - 智能驾驶、机器人、AI手机是成长投资领域特别关注的主线，产业快速迭代，超前投资会加快产业迭代速度[15] - 许多成长性企业通过不断迭代保持高速成长，跨学科、跨产业机会不断涌现，公司内部投研管理架构（如组长制、基金经理深度参与研究）有助于通过跨领域视野带动专业研究[15][16] - 回顾历史，每一年都有巨大的投资机会，未来5-10年AI相关创新机会将层出不穷，需要持续深耕[16] 对人工智能（AI）领域的看法 - 过去几年AI领域进化远超预期，大模型进化及相关投入比预期更激进，当前AI领域投资是几万亿美金级别，相当于三四年投入一个日本经济总量的规模[17] - 从5到7年维度看，AGI（通用人工智能）是所有模型公司及大型云厂商的核心目标，其定义可能是人类历史上智商最高且具备科学发现能力的智能体[17] - AI对人类社会的冲击主要在于如何与之相处以解决问题，未来将诞生新的交互平台、工作流程及人类工作机会，需要持续关注哪些行业能成为焦点并创造巨大需求[17] 对特定行业的投资观点 - 中国创新药产业在过去10年不断进化，未来投资重要主线是中国医药升级和出海，期待由中国企业源头研发的创新药成为世界顶级药王[18] - 创新药研究需要了解全球图景，判断公司潜力及产品的全球价值，并持续跟踪临床数据[18] - 绿色电动化正全面深度铺开，传统车新能源渗透率国内达50%-55%，重卡月度替换比例达30%，电力生产端新能源占比超20%[19] - 新能源供给方式主导方在国内，对需求理解深入，产业链迭代走在全球前列，在光伏、锂电、储能、电动车及电网等领域有很强竞争优势，国内投资机会很多[19] - 研究方式从单点公司研究进化到整个系统研究，在系统中挖掘变化机会，再结合市场进行定价理解[19] 对机器人产业的展望 - 近几年机器人运动能力提升超预期，更多人形机器人创业公司推出亮眼产品，自动驾驶是最快落地、商业价值最大的机器人场景，仓储物流机器人发展速度也可能超预期[20] - 大语言模型成功得益于互联网上的海量数据，而人类行动数据尚未被充分采集，期待未来机器人能拥有庞大的行动数据库，以加速走进千家万户[20]