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基金经理投资笔记|行业配置方法论:那些年我走过的“弯路”

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2019-08-22 15:37:26 来源:金融界基金 作者:刘瑞

你知道自己投的钱都去哪了吗?面对大体量资金,行业该怎么选?在本篇笔记中,刘瑞给出了他对于行业配置的理解和思考,机会在时势中挖掘,战略在实战中更迭,路线在实践中纠错,唯有亲身“下河”方能一知深浅。

  基金经理投资笔记》一线视野,基金经理主笔分享真知灼见

  本文作者:刘瑞 东吴基金经理证券投资管理从业年限5年+,公募基金经理经验1年+)

  全文4300字左右,阅读需要20分钟

  核心内容:

  散户不太关心行业配置,而管理大资金的基金经理会对此倾注大量精力;

  从过去二十年的统计数据看,行业配置是大资金超额收益的主要贡献因素;

  “大行业配置”:站在三至五年甚至八至十年,考量产业空间、成长速度以及竞争格局;

  过去13-21年长区间里,地产、白酒以及白色家电行业爆发,龙头万科、茅台、格力回报可观;

  从人工智能到美国航空业,过早则“前浪死在沙滩上”,把握入场时机和竞争格局至关重要;

  下一批的产业成长机会:寿险、高端白酒、零售药店、LED车灯、廉价航空

  绝大多数中小投资者对于“行业配置”和“大类资产配置”这两个概念或许比较陌生,这是由于资金体量决定的。就几万块到几千万的体量而言,几只股票就完全能够容纳,并不需要对行业配置和大类资产配置方面的过多思考;若资金量到了几十、上百亿则不得不花精力考虑行业配置;若资金体量达到成千上万亿,则会将大部分精力放在大类资产配置层面上,此时去过多考虑行业配置甚至个股是效率和性价比极低的做法。

  在我过往的职业经历中,曾基于绝对收益理念对策略投研方法进行模块化构建,并在绝对收益专户实战中有多年应用,还参与发行过全市场第一只基于策略投资方法论的具备对冲功能的公募基金。下面谈谈我对行业配置方面的一些认识。

  行业配置对于中大型资金收益贡献显著。下图显示了A股所有主动偏股基金2005-2018年多因子业绩归因的结果,其中行业配置是超额收益的主要贡献因素。

A股所有主动偏股基金2005-2018年多因子业绩归因的结果

  基于过去近二十年的数据统计可知,除大级别的牛市(2000年、2006-2007年、2009年、2015年)或熊市(2008年和2011年),行业维度刻画的年度收益率差异极其显著,其中年度表现最好的五个行业收益率能够优于表现靠后的五个行业高达100%。

年度收益率差异

点击看大图

  一般教科书及其他关于行业配置的相关资料中都倾向于将其描述为“行业轮动”,甚至更多侧重于“轮动”二字。基于过去多年在实际工作中的积累和思考,我们对于行业配置有不同认识。

  侧重轮动的方法论更多的基于对经济增长的预期、通胀的预期、短期资金价格、风险溢价、机构持仓结构、外部事件冲击、短期催化剂、阶段性涨跌幅等因素的判断进行配置,且配置的目标久期多在于月度、季度级别,有的可以长达一年的维度,但几乎没有更长的。

  对于我而言,做的是所谓的“大”行业配置。这个“大”体现在两点上:第一,在配置的思考过程中,我们对于产业长期空间、未来3-5年中期增速、竞争格局、产业链上下游位置和议价能力、周期性、确定性等产业自身基本面的重视程度远高于其他的一切;第二,我们组合中绝大多数仓位(6-7成仓位)的配置目标久期长达3-5年,剩余的2-3成至少是基于较为确定的一年级别维度机会,我们不考虑月度和季度级别的所谓“轮动”。

  通过下面几个例子,我希望为大家更具象地阐述“大”行业配置对于投资收益率的巨大贡献:

  1998年中国房地产市场开启市场化改革,自那时起至今的21年即84个季度中,地产行业龙头万科的股价跟随其业绩持续上涨,年均回报率超过19%;2001年上市后,受益于中国经济持续发展,消费持续升级,高端白酒量价齐升,行业龙头茅台的股价在18年即72个季度中股价跟随业绩持续上涨,年均回报率超过35%;2006年后,基于房地产高速成长的红利以及白电行业价格战后的集中度持续提升,行业龙头格力的股价在13年即54个季度中股价跟随其业绩持续上涨,年均回报率高达41%。

  不难发觉,案例所涉及行业的投资期限都非常长,分布在13年-21年的区间内,远远超出大多数投资者所关注的时间维度。然而,恰恰就在如此长的时间维度中,我们可以做出更高确定性的判断,通过拉长时间将中间的波动熨平,从而充分享受到基于行业长期基本面研判捕捉到的业绩成长带来的收益,而非由于行业基本面正常波动或者情绪波动而引起的短期冲击。基于我们的经验来看,大多数短期看上去令人毛骨悚然的波动,睡一觉再看实际上都是“茶杯里的风波”,兴不起多大风浪。

  具体到实际工作中,在研判行业中长期投资机会时,我通常会首先聚焦三个核心问题

  行业长期5-10年的空间有多大

  行业中期3-5年的成长速度有多高

  行业的竞争格局如何

  只有当这三个问题的答案都符合我的投资标准时,我才进入下一个环节的分析。若是这三个问题并非都有较为确定的答案,或者三个答案并非都符合我的投资标准,我都会暂时放弃该行业的投资机会。

  行业长期5-10年的空间有多大。这个问题的答案解决的是一个行业投资回报天花板的问题,任何一个人的认知都存有缺陷,行业的天花板越高就会给我的研判提供更大的容错空间亦即安全边际。这个问题很好理解,我一直强调,二级市场权益投资和做实业没有本质区别,都是通过企业实实在在的业绩带来回报,因此,换个角度想想,如果我去做实业创业,是不是也要进行市场调研,想去找一个市场空间有上万亿的大产业,而非仅有几十亿的小产业?举个例子,对于一个产业链而言,上游的加工设备制造、中游的零部件制造、下游应用产品制造的产值体量大概是每两者之间相差十倍。譬如,芯片制造上游设备光刻机龙头ASML收入体量为100亿美金左右,中游芯片设计制造龙头INTEL收入体量为700亿美金,下游的手机龙头APPLE收入体量为2600亿美金左右(芯片下游应用较分散,都加起来体量约为芯片的十倍量级)。对于企业家或投资者来讲,产业定位的不同会对后续回报产生巨大差异。

  行业中期3-5年的成长速度有多高。倘若一个行业未来有很大的发展空间,然而中期3-5年内由于产业发展的必要条件还欠成熟,那么过早的投资于该行业可能会带来过高的时间成本,为投资者所难以接受,正如凯恩斯所言:“长期来看,我们都死了。”回顾人工智能过去60年的发展史能够使我们更有温度地理解这一点。

  AI在1956年达特茅斯会议上被提出,“三到八年内,我们将建造出和人一样智能的机器”,“十年内,计算机将成为国际象棋冠军”,“二十年内,机器将可以做任何人类工作”,那个时代,科学家们甚至整个世界都对人工智能技术充满乐观的期望。然而,人工智能在上世纪70年代陷入了第一次寒冬。这次寒冬不是偶然的。在人工智能的黄金时代,虽然创造了各种软件程序或硬件机器人(行情300024,诊股),但它们看起来都只是“玩具”,要迈进到实用的工业产品,科学家们确实一些遇到了不可战胜的挑战。1973年,著名数学拉特希尔家向英国政府提交了一份关于人工智能的研究报告,对当时的机器人技术、语言处理技术和图像识别技术进行了严厉的批评,尖锐地指出人工智能那些看上去宏伟的目标根本无法实现,研究已经完全失败。此后,科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问,使AI遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。随后,各国政府和机构也停止或减少了资金投入

  直到20世纪80年代,由于专家系统在特定应用领域的兴起,AI又见到了曙光,然而专家系统与其说是具有智能性,不如说是人类经验代码化的堆砌。随后出现的神经网络在当时的硬件计算能力下生不逢时,当时的算力无法支撑算法的应用,于是人工智能再此陷入低潮。当一种技术并没有在商业中深度渗透进去,自身又需要较多的研究资源,也没有坚实的理论基础让人看到高额投入肯定会产生效果时,那么它遇冷的可能性就变得极大

  随后,人工智能持续沉沦了近二十年,直到21世纪的第二个十年,在大数据云计算的支撑下,人工智能技术也迈入了新的融合时代,从AlphaGo战胜李世石,到微软语音识别技术超越人类,到谷歌自动驾驶、波士顿动力学机器人,到满布市场的智能音箱,到每个人手机中的神经网络芯片和智能程序,人工智能从无形发展到有形的陪伴每个人的生产生活,半个多世纪前科学家曾经描绘的美好图景正在一步一步被人工智能技术所实现

  可以想象,若在20世纪60年代就投资人工智能,将会遭遇到巨大困难,甚至可能是多次的灭顶之灾,纵使后来产业发展得如火如荼,估计我早就成为先驱,为后来者做了“铺路石”了。因此,对于产业生命周期投资时点的把握也很重要。

产业生命周期

  行业的竞争格局如何。前两个问题分别解决了产业长期天花板和中期产业生命周期投资时机选择的问题,归纳在一起就是解决了产业可持续成长性的问题。竞争格局是要解决产业投资回报率的问题。若要获取长期可持续的较高回报率,所投产业必须具备合适的可持续成长性和较高投资回报率两个特征,缺一不可。通过美国航空业的例子可以很直观理解这个问题。

  股神巴菲特在上世纪80s末90s初时被航空股坑过,其说过:如果你想成为百万富翁,你可以先成为千万富翁,然后再买入航空股;

  回顾过往40年美国航空业历史,可以分成三个阶段,1976-1985的高速增长阶段、1986-2005的中速增长阶段、2006至今的低速增长阶段;

  然而,一个事实摆在我们面前,那就是,在行业中高速成长期的1978-2008年,美国航空行业净利润累计亏损500亿美金,然而在行业低速成长的2009-2017年美国航空业累积净利润为745亿美金,其中上市的6家航空公司贡献了累计收益的80%以上;

  原因在于,回溯美国航空产业三个阶段的发展史,1978年前产业受到管制(期间CR5在65%左右)、1979-2008年完全市场化竞争(期间CR5从65%大幅下滑至51%左右,产业经营利润率长期为负)、2009年至今加速产业整合形成寡头垄断(期间CR5从51%大幅提升至80%左右),产业高额的盈利正是源于优化后的产业竞争格局;

  从美国航空业的例子可以管中窥豹,感知产业竞争格局对于投资回报率产生的巨大影响。

美国航空业

美国航空业

航空

  最后,具体到实际操作中,我对于自己投资组合中的前十大重仓股,都能够在三分钟内简明扼要将上述三个问题的核心内容讲清楚,然而这三分钟的背后却是我至少8-12个季度甚至更长时间研究跟踪而后高度浓缩的成果。可以说,我平时的工作,就是在始终不懈地努力寻找结构性的产业成长机会,挖掘随着时势不断自我迭代用最高效的方式和最低的成本长期创造最大价值的公司,基于此挖掘了寿险、高端白酒、零售药店、LED车灯、廉价航空等产业的投资机会

  除了长期成长性产业的投资机会,我个人同时也会基于自身能力圈,对由产业供需格局剧烈变化及股价受到严重情绪冲击至极端程度引起的产业投资机会进行把握,譬如2015年底2016年初的商品投资机会,当时对煤炭进行了持续强CALL;黄金对于多数投资者是个“鸡肋”资产,然而,基于对货币史、利率史、数个国家过往历次主要泡沫和危机、主要国家债务的研究,以及对黄金本身的资产属性、交易结构等方面的理解,近年来曾将黄金作为战略性配置之一。

  在多年的行业配置工作中,我也走过不少弯路,曾认为行业配置就是简单的统计回归相关计算,再加上将行业研究员的访谈汇总起来,试图以月度或季度来做轮动调整以预测把握短期最强的板块,多年实践下来发现效果差强人意。后来,我基于方法论的迭代试错,再加上对于越来越多的行业有了更多的积累和理解,逐渐形成了现在的方法论,期待持续在实战中反思、打磨行业配置的方法论,基于此对组合的长期稳定收益做出贡献。

  了解作者刘瑞:历任国泰君安期货资产管理部投资经理助理、上海陆宝投资管理有限公司投资经理、嘉实基金研究员。2018年1月起就职于东吴基金,现担任东吴新产业精选等4只产品基金经理。

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