在股票仓位相较于同业基金产品较低的背景下,基金经理翟森管理的多只产品跑赢了许多高仓位基金。


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翟森在接受券商中国记者采访中系统性地阐述他的投资哲学,他强调驱动科技公司基本面变化的变因很多,估值在不同的创新周期内波动也较大,与处于稳定期的行业相比,高速成长期与变化较多的科技股投资是累活,必须保持持续的精力投入和紧密跟踪,而在估值高低判断上要通过生意模式、行业空间和公司业绩增速来判断估值的容忍度。基于一系列因素的综合分析,他判断数字经济可能在未来蕴含超越多数投资者认知的投资机会。

行情来临高仓位就能赢?分散持仓不逊色

券商中国记者注意到,翟森在管的三只产品持仓都相对分散,以其管理时间最久的平安科技创新3年封闭为例,截至2022年末的前十大核心股仓位合计不足35%,持仓第一大股票的仓位占比不足5%,而排名第十大的股票仓位占比仅约2.29%,这意味着基金经理翟森在重仓股配置上采取了分散持仓策略,但其持仓风格较为鲜明,集中在科技方向上,也保持了基金的进攻性。今年以来平安科技创新3年封闭实现了9.8%的收益。

记者更注意到其在管的平安灵活配置,在股票仓位只有80%上限的情况下,今年以来也取得了11.43%的收益。这也说明了在他的投资框架下,行业和方向的选择结构上更为重要。

投科技股要让自己累一点

翟森在解释其业绩来源时表示,其投资的依据主要来自对产业趋势、技术创新、终端落地以及公司基本面的持续跟踪,整个新兴成长行业,尤其是科技股的波动很大,科技行业跟消费行业最大的不同点在于颠覆式的技术与产品创新每时每刻都在影响着整个行业的格局。比如近期举世瞩目的ChatGPT,其在人工智能技术落地应用取得了惊艳的效果,两个月内日活破亿,这会长远地影响整个科技产业的格局。所有的这一切变化也就发生在几个月的时间内。

当然也可能你长期跟踪的某家企业的技术被另一家公司的创新所颠覆,或者一种产品加速渗透的斜率突然减缓,这些意想不到的变化往往都会激烈地影响产业以及各个产业链的玩家。做好科技股的投资势必是一件比较辛苦的事情,会比较累,如果不让自己累一点,也没办法很好地跟踪产业趋势和变化。

“所以我特别喜欢深入产业调研,立体式的产业链调研会给你指引产业趋势的方向,坐在办公室里是很难获得科技股投资的答案的。”翟森强调。

在估值判断上,翟森认为,个股的估值高低并没有严格意义的对与错,高与低实际上代表各种投资者对行业或公司未来成长性的预期,不同的投资者有不同的预期,估值只是最后市场一致预期的结果。

但最终判断估值大致合理性的在于:

一、公司所在行业的空间是否足够大,有很多成熟期的龙头公司市场却给这些公司很低的估值,其底层逻辑就是因为行业的天花板比较明显,公司的成长性受到了约束。同时一些新兴产业的估值很多人直呼看不懂,比如半导体,这正是由于巨大的行业空间带来的。

二、要关注业绩增速,如果一家公司处在一个成熟行业,但是自身业绩增速很快,这往往说明公司在产品上有结构性的创新。可以获得一定的估值溢价。

三、要关注生意模式,类似互联网平台等具有爆发力的商业模式,一个应用创新可以快速获得市场份额,这类公司市场往往拥有较高的估值,核心就在于赚取模式的生意经是否足够优秀。

数字经济蕴含巨大机会

翟森认为,今年A股的行情中,数字经济这条主线投资值得关注,自2022年末开始,有关数字经济的各种国家政策支持和利好持续释放,尽管市场已经意识到数字经济这些政策利好对行业带来了提振效应,但大多数人并未真正对数字经济的政策和产业有深刻的理解,数字经济的投资机会和产业重要性可能远超许多投资者的认知。

“国家要发展数字经济本质上是人类社会经历了从农业文明到工业文明,再到最近三十年我们已经进入到数字文明时代,推动出现了互联网平台经济等新的产业模式。在过去人们感受最深的是互联网改变了人与人、人与社会的链接和组织模式,使得我们个人的生活更加便捷,我们可以称之为”数字产业化“。面向未来,海量的数据资源也可以赋能各行各业,提升产业的组织效率,挖掘新兴需求,释放更多的生产力。目前的智能制造以及智能驾驶领域已经初现端倪,我们可以称之为”产业数字化“。我们国家创新性的提出数据要素的基础制度正是为数据赋能经济发展的顶层设计。”翟森告诉券商中国记者,接下来投资者可能会逐步看到更加健全的顶层设计,相信会有更多政策细则的推出,相信不久的将来便可以看到更为具体的产业端落地,其市场空间和容量可能超出市场的预期。

翟森强调,数字经济定义的范畴比较广,除了偏宏观的视角外,在微观层面则指向了目前A股最为火热的AI人工智能赛道,以ChatGPT为代表的人工智能创新是颠覆式的,一分钟生成小论文,十秒钟Word变PPT这些都不再是天方夜谭。而这一赛道将可能是全球性、系统性的技术革命,AI人工智能也必定将与中国的数字经济产业化发生深度共振,尤其许多互联网平台迫切需要创新的应用和技术来打破内卷的局面,对这些公司来讲不仅在To C端,在To B端可能也存在巨大的产业化和技术变革机会。

“比如游戏公司可以通过底层的AIGC技术节省大量初级的美工投入与费用,包括一些人力密集的IT企业通过这个可以解决一些底层最简单的代码复用的技术,降本增效很值得期待。同时相信大模型主导的人工智能可以带来更多的应用和产品创新。”翟森认为,AI人工智能可以大幅度提高社会生产的效率,国内由政府主导推动的数字经济的顶层设计和由企业推动的人工智能的技术层面必然将发生共振,当顶层设计与技术变革融合共振后,这意味着数字经济这个大赛道将具有相当可观的投资机会。

(文章来源:券商中国)

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