南方优享分红灵活配置混合A(005123) - 基金投资策略和运作

三季度市场大幅上涨。沪深300上涨 17.9%，创业板指上涨50.4%。多数行业上涨，但涨幅分化明显，通信、电子、电力设备涨幅居前，均上涨超40%；银行、交运、石油石化等行业相对跑输，分别下跌10.19%、上涨0.61%、上涨1.76%。本基金净值三季度上涨约8.3%，明显落后于市场整体水平。这样的结果虽不尽人意，但也在情理之中。过往季报曾提到，由于对安全边际和确定性重视，组合里多数公司处在相对成熟的行业，格局稳定，业务增长不会太快。在过去一个季度市场风险偏好显著提高、成长风格占优的环境下，这类组合的相对表现大概率遭遇逆风。本季度，我们减仓了部分机械设备公司，增加了上游资源类公司以及科技硬件公司的配置。截至三季度末，组合行业分布更加多元，组合整体估值水平略有提升。人工智能领域的技术创新接踵而至，商业应用不断涌现，令人应接不暇。在此提供一些我们对行业的观察。其一是企业级应用的放量。不同于我们在今年初的认识，虽然尚未诞生爆款级的原生消费者应用（近期推出的 Sora 可能改变这一现状），但 AI 不断进步的推理能力带来了更广泛的可用性。头部模型在深度研究、编程、多模态等领域的出色表现，开始在企业内部和创作者群体中得到积极应用。AI 率先突破的是 SaaS（云端软件服务）市场，如企业内部知识检索的 Glean、整合客户服务的 ServiceNow、音乐创作的 SUNO、3D 建模领域的 Meshy 等等。相较过去的 SaaS 创业公司，这一批公司在创业不久便不断创下 ARR（年度经常性收入）里程碑。相较于我们在大语言模型诞生初期看到的 Character.AI 和 Midjourney 这类业务，需要深度介入客户业务的企业级应用似乎更好地利用了模型能力，且不易被模型本身取代。不同的是，与传统软件行业相比，AI 的边际成本并非为零，反而在前沿领域极其高昂，换言之资产更“重”。这意味着，无论是模型还是应用，在未来的角逐中，成本领先将成为关键能力。其二是模型初步出现自我迭代能力。我们会看到 Self-adapting（自适应）或 Self-evolving（自迭代）这样的字眼出现在前沿文献中。不同于以往“离线预训练—微调—对齐/强化”的模式，头部企业正在探索让模型在推理过程中持续训练并改进自身的技术。用大模型自己的比喻：“Self-adapting 像给模型加了‘自动变速箱 + 行车记录仪 + 导航回路’，边开车边学路；传统范式更像‘驾校毕业再上路’，上路后主要靠司机经验，偶尔回炉进修。”其三，与前两点相关联的算力投资。如果我们简单测算目前的海量算力基础设施投资及其带来的增量收入，可能会得出 ROI 偏低的结论。那科技巨头们在押注怎样的未来？谷歌前 CEO Eric Schmidt 不止一次谈到他所谓的 San Francisco Consensus（旧金山共识）：大意是，一批身处旧金山的一线科技领袖相信，在几年内 AI 将掌握自我迭代能力，并在不断自我迭代的过程中达到 AGI（通用人工智能），随即达到 ASI（超级人工智能，定义为超越人类智能总和）的水平，并在各个领域带来深刻变革。未能拥有 ASI的云厂商，可能会面临生存危机。当然，共识并不是事实。AI 目前确实在一些前沿研究中辅助科学家完成了若干证明，也能在国际数学和物理竞赛中达到金牌水平，但如 ASI 般颠覆性的智能跃迁能否出现，我们并不知道。当科技领袖们相信这样的叙事，不遗余力的算力投资便像是通往未来世界的一张船票。理性与狂热的边界在这一刻显得很模糊。回到组合投资。日新月异的技术创新和尚不明朗的竞争格局，给追求确定性和安全边际的投资人带来较大困难。我们对行业进展十分关注，但在投资上仍将保持谨慎。在潜力大但不确定性也高的领域，我们将以控制整体暴露、分散个股为原则。

2025年上半年，上证指数上涨2.76%，沪深300微涨0.03%，中证500上涨3.31%，中证1000上涨6.69%。结构层面，银行、AI、新消费、创新药等领域涨幅靠前。煤炭、食品饮料、房地产等传统行业跌幅较大。受到产品申赎的影响，本基金二季度的股票仓位略有下降，整体结构调整不大。在此前的季报中，我们曾与持有人分享过对风险的看法。从投资原理出发，价格波动本身并不构成风险，真正的风险在于资本的永久性损失。然而，在资产管理实践中，净值的剧烈波动却是投资人面临的现实挑战。一方面，产品申赎机制可能在市场低点引发被动减仓；另一方面，保持理性是做出优质决策的前提，而过度压力恰恰是理性的敌人。剧烈波动可能扰乱投资人的判断与行为。我们曾提及 Ken Shubin Stein 总结的 “HALT-PS” 清单，即：饥饿（Hungry）、愤怒（Angry）、孤独（Lonely）、疲惫（Tired）、痛苦（Pain）和压力（Stress）。当意识到自己处于上述状态时，他建议将重大决策推迟，等待情绪回归平稳。在组合管理中，我们一方面不断加强自身的抗压能力，另一方面也尽可能控制组合的压力水平。在追求长期回报的同时，努力兼顾净值波动的平稳性。适度分散持股、在行业配置上保持一定独立性甚至负相关性，均有助于达成这一目标。

一、关于基金运作和净值波动2025年一季度，沪深300下跌约1.2%，中证500上涨约2.3%，本基金单位净值下跌约0.6%。截至本年度3月31日，近1年，近3年的净值增长率分别约10.4%、15.0%。2025年一季度，本基金的净值表现和业绩基准相当，算是波澜不惊。但基金份额有所波动。在此我们想和持有人谈一谈我们对净值波动的态度。首先是投资目标，本基金的第一目标是要为投资人在取得长周期的绝对收益，在此基础上希望收益够超越市场平均。其次是我们的投资方法。我们纳入组合的公司要具备良好且可持续的基本面、价值低估、且具备恰当的公司治理。这些标准中没有一个和短期股价涨跌有关。和以上投资目标相匹配的是我们对待风险的态度。在去年三季报中，我们引用霍华德马克斯的精彩论述，从原则上来看，价格波动并不是风险。但在实践中，当基金份额波动时，我们可能不得不在底部卖出（forced out at bottom）。虽然对单位净值的影响不大，却可能导致持有人的实际亏损。因此，近期我们也在思考如何应对此类风险。方案一是让组合更加贴近同业，即要时刻关注同业的动向，做适当的“跟随”。可想而知，这种跟随必然挑战我们投资决策的基石——“价值低估”。同时，排名上的进步或许带来回撤上的退步，孰轻孰重未可知。故方案一不太可取。而方案二，也是我们认为可行的方案，是与投资人更加积极、坦诚的沟通，说明本基金做投资决策的根本方法和持仓特征。更准确的定位或许有助于投资人对基金的业绩表现有更合理的预期，从而减少交易产生的损失。截止2025年一季度，本基金的权益资产加权平均PE约12.8倍，加权平均PB约2.4倍，加权平均ROE为18.3%。由于我们对安全边际和确定性重视，组合里多数公司处在相对成熟的行业，格局稳定，业务的增长不会太快。从历史的实证数据来看，这样特征的股票组合在市场表现良好的时候大概率缺乏“进攻性”。借用行业前辈的比喻，不同资产就像足球队中的不同队员，球队既需要前锋的积极进攻，也离不开后卫门将的稳健防守。选择前锋和后卫本身没有对错，但是定位飘忽往往结局惨淡。理解本基金的风格，有助于投资人做出更匹配自身风险偏好的资产配置。二、关于新兴产业自2022年末ChatGPT发布以来，以大语言模型为代表的人工智能技术取得了长足的进步，已经深刻地影响我们生活的方方面面。但是在投资上，我们暂未寻找到具备清晰盈利前景的商业模式。具体而言，我们能观察到的商业模式主要有以下两种。第一类商业模式是大模型厂商向用户提供一个“Chatbot”交互界面，其基础功能免费，高级功能订阅收费。目前我们看到唯一获得超大规模付费订阅的只有OpenAI的Plus服务。而在过去一年中，我们也清晰的观察到它面临的巨大竞争压力。在DeepSeek R1开源后，大量用户在各种免费渠道就能获得不输GPT-o1的高质量回答。为了用户留存，OpenAI不停地将需要Plus订阅的高级功能向普通用户开放，包括更先进的推理模型，以及DALL·E的文生图功能等。可想而知，这将对另外一个头部文生图应用Midjourney的商业模式带来巨大挑战。此外，出于种种原因，大模型尚未复现互联网成熟的流量变现路径（电商/广告/游戏）。甚至一旦有大模型在回答中“疑似植入广告”就会被舆论广泛质疑，并引得开发团队公开解释。我们可以总结，面向订阅用户的商业模式能否走通有待观察。第二类商业模式是向应用开发者提供API服务，即大模型提供方将模型的输出能力嵌入到客户的产品之中，按调用次数或数据量计费。这也是头部大模型厂商获得了明确收入的一种模式。但如果我们去观察每百万Token的输出价格，2023年初GPT-4为为120美元，2024年中GPT-4o为10美元，2025年初的GPT-4omini下降至0.6美元。用Sam Altman自己的观察而言，“一定级别的人工智能成本每 12 个月下降约 10 倍”。而这尚未考虑DeepSeek等高效开源模型带来的进一步成本下降。任何一个商业模式若面临每年产品价格下降90%，其盈利前景必然难以判断。总结下来，大模型的商业模式同时面临超摩尔定律的成本下降和层出不穷的创新破坏（disruption），我们难以在现阶段选出有坚实盈利前景的企业。故在投资决策上，我们倾向于保持耐心。就像前文提到的球队分工，前锋们或许要关注新兴企业改变未来的无限潜能，而定位在后卫线上的我们则希望对风险有更清晰认识。我们不害怕错过，害怕看错。三、关于美国的“对等关税”近期美国对全球各国征收“对等关税”的政策引起了全球金融市场的震动。我们处在一个制造业竞争力强劲，内需尚需提振的环境中，很难想象一个生产不足，消费过度的经济体的困局。认清现实是合理决策的前期，我们努力去理解现实，尽管现实有时候显得魔幻。社会学家Monica Prasad用“按揭凯恩斯主义”总结高信贷高消费经济体的特征，大致结论为“以信贷促进高消费的国家，很难发展出广泛的公共福利，即便经济整体高度发达，也难以在大范围解决底层人民的贫困和疾病”。巴菲特在2024年致股东信中说道“现在，我们需要美国大众持续地储蓄...并明智地部署这些多余的资本。如果美国人把他们生产的所有东西消费掉，这个国家（的经济）就会陷入轮胎空转”。同样观察到问题的客观存在，巴菲特的药方是更多的储蓄和投资，而政策制定者决定让贸易逆差担当“替罪羊”。本轮“对等关税”的税率制定是根据美对各国贸易逆差和该国对美出口额的比例，看上去毫无逻辑可言，令经济学家们咋舌。但若代入政策制定者的视角，贸易逆差被视作一种“伤害”，根据“伤害”的深浅索要“赔偿”就合情合理，至于伤害的手段是否公正反而显得无关紧要。但任何政策都必须面对其后果。若极端政策无法达成预期目标，也难以长期维系。回到资产的选择上，对于存在北美业务敞口的企业，我们希望其一，企业的竞争力是全球性的，而不是仅局限于北美市场；其二，如果超额关税长期存在，公司可以承受损失，但不存在生存危机；第三，也是最根本的，它要符合我们前述的投资原则，要价值低估。面对不确定的未来，我们可以接受某一个标的的回报高一点或者低一点，但希望避免亏损。

2024年全年，沪深300上涨约14.7%，中证500上涨约5.5%，本基金单位净值上涨约20.7%，过往2年、3年的单位净值累计上涨约10.2%、0.6%。一、组合的调整本基金的结构调整主要集中在上半年，在下半年调整较少。考察我们保留在组合中的5家重仓公司，它们前三季度累计收入平均增长10%，净利润平均增长13%，平均ROE约21%，平均股息率约为4%。我们评估这一批公司在各自行业的内的竞争优势十分稳固。过去一年我们新增和加仓的公司集中在银行、白色家电、消费建材等行业，减仓的公司集中在特种钢材、服装辅料、烘焙零售等行业。关于更换标的的原因，我们在一季报中有所提及，主要基于对标隐含收益率高低评估，择优调换。也有个别时候，我们发现一些公司未能充分调整以适应疲弱的市场需求，增长压力过度传导至一线导致核心人员流失，从而削弱了公司的长期竞争力。在经济体逐渐走向成熟的过程，企业特别是身处传统行业的企业不太可能维持高速增长，强行追求增长，往往适得其反。如果企业家能够调整心态，适应放缓的规模增长，更加注重员工福利、供应链盈利和股东回报，维持一个更加健康的经营生态，未必不是更好的选择。一个健康的经济体和资本市场会将这部分盈余引导到居民消费，或其它需要投入的领域。二、2024年的股票市场过去一年的股票市场经历了数次明显的涨跌，预测市场先生的喜怒十分困难，我们无意为它把脉，只是时刻提醒自己要保持理性：当市场情绪亢奋时我们希望谨慎出价，当它悲观消极时我们希望积极出击。这里的问题是，企业的内在价值主要取决于未来的股东回报。如果企业未来前景暗淡，静态的”低估值“未必是真正的”价值低估“，而悲观的定价往往就隐含了这样的预期。要对抗这种预期，我们对未来的概率分布要有独立于市场的判断。当我们认识到极度悲观的情景出现的概率实际很小，而价格隐含的预期是其概率很大，那这种差异就是错误定价的来源。三、选择公司的原则在中报中我们向各位说明了本基金对资产偏好的两个原则分别是“低估“和”恰当的公司治理“。其中“低估”的完整含义是市场价格低于其内在价值。而一家公司的内在价值要“可评估”又十分不易。在此我们借用前辈的语言，使用一个相近的说法，该公司要具备良好且可持续的基本面（good economics that are fundamental and enduring）、能干且诚信的管理层（able and trustworthy management）、有吸引力的定价（attractively priced），可以被我们理解并估值（can be valued by us)。四、组合权益资产的估值截止到2024年年末，本基金持有权益资产的市值加权平均PB估值约2.3倍，平均PE TTM估值约12倍，平均净资产回报率ROE约18%（上市公司的财报更新至24年三季度）。我们评估组合内的这一批公司，其盈利能力和成长潜力高于市场平均水平，而估值低于市场平均水平。感谢投资人又一年的耐心陪伴，我们将继续滚动评估组合内资产和新的投资机会，力求在风险管理良好的前提下，获得超越市场平均的回报。

2024年前三季度，沪深300上涨约17.1%，中证500上涨约5.8%，本基金单位净值上涨约24.2%。市场在季末突然躁动，超出了所有人的预期。在谈到对市场的看法之前，我们先向投资人说明我们对风险的看法。一、风险和不确定性霍华德·马克斯近期录制了一期精简的视频，名为如何看待风险（How to Think About Risk），对投资中的风险进行了精彩诠释。我们高度认同马克斯的风险观，并在此多次引用他的论述。1. 风险是什么？摒弃语义或经济学界的严格定义，我们认为风险的核心是实际亏损的可能性（possibility of loss）。与此相对的则是股价的波动，尤其是向下波动，通常被市场认为是风险的来源。既由此诞生了特定跌幅下的“止损”技术动作作为风险管理的方法。然而，依我们观察，这类方法虽然能在流动性充裕时限制单笔投资的亏损幅度，却无法在系统层面上有效管理风险。2. 风险如何产生？埃洛伊·迪姆森（Elroy Dimson）教授总结：风险意味着未来可能发生的事件多于将会发生的事件（Risk means more things can happen than will happen）。风险的来源在于未来的不确定性，以及人类对未来的无知。抛硬币的结果只有一个，我们知道可能是正反两面之一，但永远无法确切知道是哪一个。更何况金融市场和商业世界是复杂系统，结果的类型和数量往往超出我们过往的经验。3. 风险可以被量化吗？金融学界长期以来使用波动率来衡量风险，很大程度上是因为需要找到“可量化”的数据。然而霍华德·马克斯认为，风险无法在事前被精确量化，甚至在事后也无法准确衡量。仅通过观察一位投资者的收益率，甚至是净值曲线，无法准确衡量其在此期间承担了多少风险。一项大幅波动后的资产可能非常安全，而毫无波动的资产可能隐含巨大风险。波动率、夏普比率（Sharpe Ratio）或其他量化指标可以作为观察风险的一个窗口，但它们并不是风险本身。4. 如何看待未来，如何应对风险？大多数机构投资者自入行起便被训练去预测企业未来盈利。管理组合后，又不断猜测股价走势，默认这就是自己的工作。投资者往往不自觉地将未来视为一个固定且可预测的结果。然而，事实一再证明，人类没有能力预见未来。我们推崇的态度是将未来视作一系列的概率分布。通过不断训练，我们希望对这些概率分布有一点点超越市场的洞察，了解哪些事件更可能发生，哪些事件不太可能发生。同时提醒自己，任何单笔投资中，长尾事件都可能发生，都可能会出错。我们无法回避每笔投资中的风险，但借由对概率分布的觉察，我们在多笔投资中寻求收益补偿，继而在组合整体层面管理好风险。5. 风险不仅取决于资产本身，也取决于参与者的态度如果投资者认为市场变得更安全，他们可能会说服自己采取更高风险的行为。当投资者谨慎行事时，风险较低；当他们不谨慎时，风险较高。风险是隐性的，是具有欺骗性的。它与过去一段时间的亏损频率和亏损幅度并无必然联系，但投资者却会线性外推过去的盈亏经验。具体而言，当一类资产长期表现良好且看似安全时，投资者更容易采取激进行为，从而推高估值，产生巨大风险。同理，当一类资产长期表现不佳，投资者对其态度严苛时，实际风险往往较低。二、对市场波动的态度和组合的调整从边际变化的角度看，近期市场波动可以归因于政策变化。但如果我们能够保持理性，如上文所述，应将我国未来的经济发展视为一个概率分布，其中大多数情况下，货币和财政政策会伴随经济周期的波动进行逆向调节。虽然缺乏政策对冲导致经济体陷入通缩螺旋的可能性存在，但极其低。而概率分布右侧的隐含回报足以补偿其风险。因此，在市场底部评估企业时，理性的预期是政策将会出台。至于刺激的力度如何、效果多大，超出了我们对概率分布的粗略描述，我们无从得知。相应地，当市场短期表现狂热，我们也无须猜测上涨是否会持续，或是哪些行业更具“弹性”。当个别资产涨幅较高时，我们会重新评估其是否仍被低估。在安全边际不足的情况下，选择减持或卖出。三、产品的穿透估值1. 整体法如果我们将本基金视为一家控股公司，从整体角度看待这一批权益资产，截至2024年三季度末，本基金的PB估值约为1.6倍，PE TTM（过去12个月）估值约为10倍，净资产回报率（ROE）约为15%。2. 市值加权平均法截至2024年三季度末，本基金的权益加权平均PB估值约为2.7倍，PE TTM估值约为14倍，净资产回报率（ROE）约为19%。两种估值方法的差异在于，整体法以持仓的盈利或资产规模为权重，而加权平均法则以市值为权重。估值较低的资产在前一种算法中占比更大，而估值较高（市值较高）的资产在后一种算法中权重更大。霍华德·马克斯认为，优秀投资人不仅追求良好结果，还要在过程中时刻管理好风险。其表征之一是市场上涨时跟上市场，市场下跌时跌幅更小。回顾过往三年，本基金勉强达到了这一标准。我们希望继续努力，为持有人提供一个风险管理良好、长期收益超越市场平均的基金产品。

2024年上半年，沪深300上涨0.9%，中证500下跌9.0%，本基金单位净值上涨约13.5%。以下是对本基金投资偏好的说明和对基金估值的一些建议，希望可以帮助持有人更好的理解本基金的运作方法，作出合理的投资决策。一、资产偏好我们选择公司的两个原则分别是“低估”和“恰当的公司治理”，“低估”的含义是市场价格低于其内在价值，而恰当的公司治理保证了企业会向外部股东分配合理利润。这里的“合理”不代表股东绝对优先，因为今天的企业使命早已超越了单纯的股东回报最大化。我们买入的所有公司均具备以上两个特征（如果没有判断错的话）。值得一提的是，一家公司的内在价值要“可评估”并不容易，因为未来是不确定的。比如我们使用DCF模型作为内在价值的估算手段，前提是企业未来的现金流落在模型附近的置信度不能太低。有时长期发展难以预判，此时我们力求关照好下限，即假设很多条件都不尽人意，这笔投资亏损的概率也尽量低，亏损的比例尽量小。鉴于这种标准，我们在家电行业的敞口暴露偏高一些。在此我们想向持有人说明，这并不是因为我们判断家电行业会系统性上涨，而是在这些行业中恰好能够选出好几家符合以上标准的公司。这自然和行业的发展阶段和竞争格局紧密相关。所以“选行业”和“选公司”在我们的实践中不是割裂的，而是一体的。就像学历史的时候要看人物传记，而理解人物要又要回归时代背景。相应的，上半年部分公司阶段性涨幅较高，不再符合我们对低估的要求，我们选择了减仓；对一些我们认为“可评估性”下降的公司，我们也选择了减仓。取而代之的是一些更低估，或者前景更确定的公司。二、净值和穿透估值在信息时代，我们很容易把投资的过程架设在一条曲线之上，这条曲线对股票而言是K线图，对基金而言是单位净值。多数时候，市场会给予资产合理的估值。但这不总是如此，而此时如何应对则是投资成败的关键。穿透净值曲线去看背后持有的这一批资产，能够帮助我们更好的评估基金价值。在此我们提供以下两种观察基金估值的方法，作为净值之外的补充供，持有人参考。 1. 整体法：如果我们把本基金看做是一家控股公司，从整体去看待这一批权益资产（上市公司的财报更新至24年一季度），24年二季度末本基金的PB估值约1.6倍，PE TTM（过去12个月）估值约10倍，净资产回报率ROE约16%。 2. 市值加权平均法：24年二季度末本基金持有权益资产的加权平均PB估值约2.4倍，PE TTM估值约12倍，净资产回报率ROE约20%。两者的差别在于，整体法以持仓的盈利或资产规模为权重，而加权平均法以其市值为权重。估值低的资产在前一种算法中占比会较大，而估值高（从而市值较高）的资产在后一种算法中权重更大。本基金希望滚动地持有一批资产，其平均的经营稳定性和成长潜力高于市场平均水平，而估值低于市场平均水平。从而在长期获得超越市场平均水平的回报。

2024年一季度，沪深300上涨3.1%，中证500下跌2.6%。本基金上涨约8.6%，表现优于基准。本基金近期的权益资产调整主要来自以下两个思路：其一是对低估的严格考量。由此出发，我们减持了部分前期表现较优，但当下隐含收益率已经不足的公司，涉及特种钢材和纺织服装等领域，让位给更加低估的资产。再者是基于对公司的再评估。去年四季报中我们提到“重新思考”的启示，当保持初心，反复动态评估时，我们得以正视在前期忽略掉的一些的缺陷，包括公司的员工流动率，客户预算变化等。由此我们对组合标的的长期竞争力做重新评估，减持了部分经营不够稳健的公司，让位给更加确定的资产。“永不卖出的资产”总是投资者追逐的圣杯，而伯克希尔的半个多世纪的历史中也常有这类案例。但如果仔细分析，巴菲特卖出极少大致有三个原因。其一是他已经大比例持股甚至私有化了他的投资标的，纳入伯克希尔大家庭，将其业务，管理层，员工，甚至对社区的责任扛在肩上，如其最初的纺织业务就运营到了关门解散的那一天（到想卖时也没人买了）。事实上，伯克希尔是一家超大型实业控股集团，而非财务投资基金。其二是他持有的很多企业在进入稳定期后具备强劲的现金流和分红能力，企业本身虽无法高效再投资，但源源不断的现金流输送至总部，给了巴菲特另谋一隅的资本。其三是伯克希尔的庞大规模导致他找不到好的替代物。而当上述条件或约束不存在，我们也无须作茧自缚，为自己贴上某行业或某公司的标签。面对可以甄别收益率高低的机会，果断弃劣取优。

2023年沪深300指数下跌11.4%，中证500下跌7.42%。本基金下跌约7.4%，表现略差于基准。2023年以来，我们以后验的眼光似乎能看出一些市场的特征，包括“机构跑输市场”、“传统跑赢新兴”等，其中一个广受关注的特征被表述为“低估/红利风格”占优。本基金在年末似乎呈现出“靠向红利”的特征，但某种程度上，这是一个“无心插柳”的结果。在四季报中我们提到对自身/人类判断力的认识帮助我们越过“愚昧之巅”。而以下是我们对“红利风格”、“内在价值”和“公司治理”这些关键概念的思考，希望能够帮助投资人理解组合运作背后的思路。一、红利风格丹尼尔卡尼曼的研究的显示，人类在决策时，总是倾向于用一个相关的简单问题去替代复杂问题，谓之“Substitution”。这一过程嵌入我们的本能，难以察觉。在证券市场，投资者同样希望把复杂问题简化——当我们用 “红利风格占优” 描述市场特征，它不仅是一种对过往的归纳，也代表了一种心态：如果判断市场风格是红利，就买股息率高的资产；如果判断市场是成长，就买增速快的资产。在这个逻辑链条中，风格和决策一一对应，似乎是简单问题。而此处的悖论在于，风格好描述，但是难以预判，我们混淆了描述（过往的）风格和预判（未来的）风格。如果说要通过判断全球宏观动态，从而判断市场风格，从而做好股票投资。我认为做好前者的难度比后者高的多。符合直觉的替代，其实代入了更加复杂的问题。二、公司治理和内在价值的关系而股票投资真正面临复杂问题，是评估企业内在价值，以及衡量价格和价值的关系。1. 内在价值的经济原理股票的内在价值的理论发展有一个漫长的过程，在此我们不赘述。但其基础是朴素的商业逻辑，就是 “合伙做生意（你只出钱），（以后）赚了钱分你，（现在）你评估下值得出多少钱” 。令人惊讶的是，这个坚实的基础跟现代金融市场、投资者行为几乎没有关系。2. DCF 模型的内生缺陷及应对方法DCF是对内在价值的一个 精确估计，它的矛盾是内生性的——既然是估计，怎么精确的了？做过模型就会明白，现金流和利润的关系、企业5至10年的增长率、永续增长率、折现率等等假设对结果影响巨大。 而无数的实证数据说明，人类对远期是没有超群判断力的，这些假设都极不靠谱。那怎么办呢？有以下两个方法：a. 把远期的假设放松，例如对永续部分打折，或者当做没有。此时算出来依旧低估，才叫 “有安全边际”。此时当我们对远期看错了也不怎么亏，大多数时候都会赚钱 。奶茶店主都明白这个道理，要尽早回本，五年十年后店子还在不在，谁也说不准。b. 利用收益分布的不对称性，虽然预测不了未来，胜率不高，但是看错最多亏一倍，看对了赚或许能赚十倍。显然，因为风险控制的原因，公募理论上要买的分散，买中多只大牛股，才能充分享受收益分布的不对称。而分散又会增加研究的难度，降低胜率。想象某只风投基金投资奶茶创业品牌，虽然它们大多数都失败了，但恰巧有那么一个品牌，店开到了大江南北。这里的问题是，既要又要行不通 —— 以高概率持续买中超级成长股的投资人几乎不存在。 “芒格让巴菲特从猿变人后就转向了优质成长股投资”是一个广泛的误解。 伯克希尔在做买入决策时，还是小气抠门（即便是苹果，建仓时的PE水平也只是在10-15倍）。 而伯克希尔几十年约100笔重要投资的超级案例有多少呢？ 2022年致股东信中提到 “令人满意的结果来自于大约十几个真正好的决策，这大致相当于每五年一个”。—— 也就是说天赋异禀、对商业洞察卓群的巴菲特买中大牛股的概率大概是15%，剩余85%的平庸决策则没有一个给伯克希尔亏大钱。而顶级成长股投资人 Ballie Gifford 的James Anderson 若剔除Tesla、Amazon、Moderna 、ASML 和腾讯 等超级赢家，将明显跑输标普。也就是说，普适的方法，就是要力求低估，好公司也要好价格，每笔都力求不会亏（投资的第一原则是不要亏钱），其中一些可能大赚（但你无法判断是哪些，巴菲特也不能）。3. 公司治理和限制了 分红比例，外部股东的股票价值折价。“买股票就是买公司”的前提是，外部股东的股票和管理层/实控人的股权是同一种股票。在成熟的制度和职业经理人文化的环境中，企业家/管理层 大体上遵循信托责任，尊重外部股东利益，不把股东的钱当自己的钱，不贸然投资，合适的时候就分红回购，而商业模式极好的公司就一边扩张一边分红（投资人相当于拿着复利债券）。这就是合适的公司治理，治理（Governance） 的重心在于利益分配。一家公司可能管理优良，非常善于把饼做大，同时治理很差，并不把饼分给外部股东。当治理良好时，内外部股东利益几乎是一致的，DCF中假设所有的 权益自由现金流计入内在价值问题不大。 而如果市场没有完善制度和信托责任文化环境还在建立的过程之中。假设一家企业的健康生命周期30年，期间企业家能够且愿意分给外部股东的现金不到权益自由现金流的一半，那么作为外部股东，属于我们的权益内在价值就必然要在DCF的基础上打折，或者在DDM中调低股利。4. 商业模式或竞争优势缺乏，限制了分红能力。还有一种情况，不是公司治理，而是商业模式或竞争优势欠缺限制了企业的分红能力。一些企业在行业成长期或者产品供不应求的阶段可以保持高速增长和高ROE，但是一旦供过于求或者面临技术变革，盈利能力又会大幅下降甚至接近亏损。在现代经济体中，股票，尤其是外部股东手中的股票，是非常劣后级的资产。当一家企业盈利微薄，甚至朝不保夕，它账面上的现金大概率就不属于股东了。芒格在著名的“论普世智慧”的演讲中论述过这个问题，他说曾经有一个时期，美国的企业主可以直接解雇员工然后拿走流动资金，而现代法律和道德限制了企业主这种粗暴的做法。奶茶店可以说关就关，但一家上市公司或多或少都是“大而不倒”。当企业走下坡路，账面现金可能就属于员工，供应商，客户而非股东了。高增长时无法分红，增长放缓时无法分红，规模收缩时更无法分红。那使用PEG估值风险就会很大，拉长来看，外部股东可能回报甚微。三、重视治理，强调低估的结果为应对代理问题，要么对模型结果大幅打折，要么在选股的时候，格外重视公司治理。此时考察的核心，不是企业家/大股东的远见卓识，而是他是否愿意公平对待外部股东，或者是否存在有效机制/架构去制约他们。当这些条件很难被评估，我们也不得不赋予过往的记录以高权重——即企业过往是否原意慷慨回报股东，而这会体现在公司近年的分红/回购规模上。确认我们的合伙人原意且能够分钱给我们，才谈得上靠谱评估内在价值，从而评估是否低估。当我们强调低估，重视治理，而又承认自身对未来没有超群判断力的时候，自然就选到了一些具备低估、同时分红能力，分红意愿强的企业。低估且愿意分，自然就呈现出“红利”的风格。四、红利类资产的风险如果要论我们通常意义理解的风险，即是跑输风险，我们可以列出一堆宏观因素导致的市场上行、风格切换等等。过往的数据也会告诉我们，在这种市场环境下，这类资产会相对跑输。但如果拆开掰碎，这是客户实际亏钱风险吗？这是一家资管机构长期信誉受挫的风险吗？应该都不是，跑输风险的实质是规模落后，以及基金经理下岗的风险。而真正的带来永久性损失的风险可能来自两方面。1. 对行业供需和竞争优势评估错误：比如周期波动强的资产内在价值对商品价格敏感，而商品价格对边际供需变化敏感。假如未来社会发电量下滑，可能商品价格的中枢大幅降低，企业突然就不低估了。又比如投资人评估家电企业有竞争优势，核心依据是其超长期展现出的稳定份额和超额资本回报，隐含了这种格局可持续的假设。如果说需求下滑明显，企业间为了份额大打出手出现价格战，那么稳定的格局可能会出现动荡。2. 对企业治理评估错误：治理评估也不轻松。某企业或许历史上对投资人慷慨分红，我们对其治理评价的起点是正面的。但这家企业可能仍处于企业家 “一言堂” 的状态，并未形成全面制衡的机制。企业家能否保持理性决策、公平对待投资人，以及培养接班梯队，都是容易误判的地方。

2023年第三季度，沪深300下跌3.98%，中证500下跌5.13%，创业板指下跌9.53%。本基金三季度下跌约3.1%，表现和基准接近。本基金在三季度减仓了部分中游制造行业，加仓了现金流充沛的家电和食品行业。延续二季度以来的思路，重新审视主要因竞争格局和成本优势而做出的投资决策，更重视产品差异度在企业长期经营中重要性。短期看，这种调整思路似乎产生了一些成本——错失了近期表现最好的能源板块。没有持仓的原因是我们缺乏对商品供需及价格中枢的高置信度判断，而这个判断对定价至关重要。假设缺乏判断且在该板块有持仓，可能侥幸获益，但更可能在股价波动中亏损出局。调整的思路代表着对一些经营特征的取舍，竞争格局和成本优势都是很重要的概念，是管理学解释企业成功的核心要素。凭什么投资人可以放松对这些特征的要求，而更看重现金流质量呢？一个常见的回答可能是，后者更接近投资的“本质”。问题没有就此终止，那么投资的本质，或者说好的投资机会的共性是什么呢？上述问题稍作转化就成为了专业投资人试图作答的究极问题，即建立一个稳定的投资框架或者范式。这个框架或能从企业和市场的复杂表象中提炼出一些原子化的本质，如用以下特征描述资产和组合——质量、价值、成长。或能建立一个指导决策精炼的模型——神奇公式、景气、轮动。描述不出这种本质或框架可能是让人苦恼的，思来想去只能找到一个共性——“低估”。而一旦知晓了“低估”的含义是市价相对内在价值的折价，而不是特定的估值指标如市盈率市净率，这个词就更加令人不满了。无论是受众还是投资人自己，可能都觉得这个概念太“复合”了，太不“原子”了。内在价值的评估涉及到竞争优势、商业模式、企业治理......绕了一圈又回到了繁多的特征本身。还好天才哲学家道破了这种本质追求的荒谬——维特根斯坦论证道，没有一组属性是“游戏”这个概念的充要条件。类似的，或许也没有一组属性是“好的投资机会”的本质，它们有的只是一种密切的“家族相似性”。一组好的决策可能有重叠交错的相似之处，但其中任意两个可能截然不同。我们很难，也没有必要去提炼出一个恒定的本质。没有这个本质，我们也能辨识出它们。依靠不断的训练和实践，我们能发现那些不易分辨的相似之处。一番唠叨，也让我们自己更加理解，为什么价值投资的理论部分寥寥数语，没有一个精巧的公式或推导。为什么大师们又总是教诲受众要翻石头，要积累，好像藏着掖着不告诉你答案。因为这就是一套运行在“粗糙地面”上的实践方法，它提供不了通达圣杯的捷径，更不是圣杯本身。回到本季度幅度不大的调整，它不涉及风格或者偏好的变化。而是因为我们对企业竞争环境有了更全面的认识，同时也更清楚自身的局限性。不是某些特征更重要，更接近“本质”，只是对我们而言更不容易看错。

今年国内经济复苏较为迟缓，以人工智能为核心的科技板块主导了一季度的A股市场。但汽车、家电等需仍保持了韧性，二季度的行业涨跌也展现出同步特征。需求的波动很难提前预判，构建组合时我们力求目标企业能够在需求波动中保持核心竞争力。人工智能产业在今年迎来重要突破，ChatGPT是史上最快传播的应用。OpenAI总裁Sam Altman称“当下是创办公司或创造产品最好的时代。”资本市场也给予了积极的回应， 美股和A股和相关的公司获得较大涨幅。在使用ChatGPT的时候我们能直观感受到他的海量知识，和出色的推理能力。坦诚地讲，我们分配了大量的工作时间做AI相关的研究学习，但并未做出投资决策。我们发现大部分软件类公司（包括基础模型开发、AI应用）难以形成可持续的竞争力。而硬件类公司的产品需求虽得到巨幅提振，但面对当前估值水平我们难以展望足够的预期回报。同时，我们意识到板块的一枝独秀给机构投资人带来了一种立马做出决策的压力。资深投资人Ken Shubin Stein 曾整理 “HALT-PS” 清单， 它们分别是饥饿、愤怒、孤独、疲倦、痛苦和压力的首字母。当他觉察到自身被上述情绪所困时，会将重要的决策延后，直到大脑恢复常态。我们在组合管理中也延用类似的方法，避免在压力下出现匆忙决策。本基金在本季度减持了部分产品偏同质化的部分公司。我们在看好这一类企业的时候，最核心的依据是其历史经营中展现出的成本优势。对于这种成本优势的源头以及可持续性，应该更加谨慎的评估。另外在当前经济增长放缓，供给端却持续流入资本的背景下，判断其盈利中枢变得更加困难。本基金股票仓位较一季度末略有下降。一般来讲，找到足够多潜在回报充分的机会时，我们倾向于保持较高仓位。在没有特别合适的机会时，我们不介意多持有一些现金。

2023年第一季度，沪深300上涨4.63%，中证500上涨5.52%，创业板指上涨2.25%。以人工智能为核心的科技板块主导了一季度的A股市场，中信计算机指数上涨38.70%，中信通信指数上涨28.88%。本基金一季度上涨约2%，表现略落后于基准。人工智能取得的进展令人惊讶，同样出人意料的是对话式AI在全球受到的欢迎和关注——ChatGPT超越TikTok，成为史上最快达成1亿月活的应用。资本市场对技术进步的反应也同样迅速，科技板块过去一季录得大幅上涨。目前为止，或受限于对标的理解不足，或评估结果与投资标准不符，我们并没有在相关领域做出投资决策。但我们也能感受到这轮AI创新将影响深远，不敢放松对产业的跟踪和学习。从去年四季度开始，组合中部分公司的产品需求走弱。回头分析，国内经济阶段性疲软及海外去库存是需求疲软的主因。站在当下，我们觉得外贸的去库存已近尾声，国内经济也在逐步复苏（虽然不如部分投资人年初预期的那般迅速）。更重要的是，这部分企业在需求波动中保持了自己的竞争优势，稳固甚至加强了自己的行业地位。在估值回落至历史极低分位后，我们对这一批公司的长期回报应更有信心。同时本季度我们增加了一些商业模式有特点的消费品企业配置，它们可能已经度过了快速增长期，但其独特定位和精细化管理带来了稳健的盈利能力和充沛的现金流。配置这一类公司时我们对潜在回报的要求适当降低，对确定性的要求提高。我们仍把自己定位为优秀企业的支持者。如果能挑选出真正优质的企业，并以合理价格买入，长期来看大概率能获得超额收益。但这种方法并不能避免阶段性企业利润或组合表现的波动。面对下跌，我们的反应还是回到企业，逐一评估公司业务，并以内在价值和价格的关系作为投资决策的准绳。

2022年沪深300指数下跌21.63%，深证成指下跌25.85%，创业板指下跌29.31%。2022年是动荡的一年，地缘政治、能源通胀、疫情传播......每一次事件突发，现代网络和算法会将各类分析推送到我们面前，似乎每件事都“影响深远”，甚至颠覆投资框架。以处理多维复杂信息为工作的基金经理更是长期处在此般数据轰炸之中。要在纷扰的信息中保持定力，必须 1）有清晰目标，不断提醒自己投资的对象是公司，是其未来多年的股东回报，而不是起伏不定的股价。除了特定时期影响融资和并购成本，股价和公司的成长潜力关系不大。2）系统的阅读和实践夯实自己的框架，其中对第一性原理的认识和长周期的历史复盘尤为重要。此处的第一性原理是“以低于内在价值的价格买入企业”永远不过时。而长周期的历史复盘有助于我们区别趋势和波动。本基金净值下跌约9%，表现优于市场。超额收益主要由头部持仓的煤炭、风电、化工等行业的个股贡献。在去年年报中，我们相信自下而上，追求价值低估的投资方法仍是长期有效，可践行的。而届时被贴上“价值”标签的资产在大幅上涨后经历回撤也十分正常。过去一年，本基金坚持了这样选股思路，围绕内在价值和预期收益率调整组合结构。在年中行业热度较高，部分持仓个股大幅上涨，预期收益率被显著压缩时，我们选择了逆势减仓。截止年末，组合持股集中度较高，但行业配置相对分散。组合内公司的共同特征是在各自领域优势突出，管理层勤勉尽责。有所遗憾的是，年末市场情绪极度悲观的时候，部分消费领域的优质公司曾短暂进入“击球区”。机会稍纵即逝，我们未能把握。犹豫不决说明信心不足，信心不足源于理解不深。思来想去也无捷径可走，只能在工作中不断积累，增进对不同行业的理解。