經驗越豐富、過往水平越高的基金經理似乎越容易“錯失”今年的科技股行情，幾乎成爲年內的一個定律。
graduation trip the firststop
基金賺錢難的2023年，科技卻成爲許多基金經理吃不到的盛宴。顯然，“錯失”科技股行情已成爲今年來公募基金投資的一大遺憾，儘管A股市場年內表現不盡如人意，但科技股的行情卻在市場震盪中反覆演繹，從年初的AI人工智能到當下的華爲產業鏈，科技股持續爲“少部分”基金經理輸出投資機會，而對大部分基金經理而言，科技股行情卻顯得一言難盡，主流基金經理與年內的科技牛股失之交臂的核心因素是什麼？
不強制難免踏空
除非產品合同“強制”買進，基金經理今年似乎很難主動擁抱從AI到華爲鏈的科技股。
當基金經理“錯失”科技股行情後，公募2023年的投資之難已無法用年內基金的“高收益”來遮羞，這種基金“高收益”與大多數基金經理、基金持有人的體驗差距甚遠。Wind數據顯示，今年以來的基金收益率截至目前最高已超50%，年內收益超15%的基金產品亦有數十隻之多。
然而，上述情況更像是公募投資之中的倖存者偏差。 券商中國記者注意到，在年內業績表現超15%的基金產品中，大多數產品的配置方向主要指向了科技股，但這類基金產品並非市場的主流，此類基金的資產總規模往往低於10億。
以重倉科技股的前海聯合潤豐基金爲例，該產品年內收益率超19%，業績甚至擠進主動權益類基金產品的20強，但根據該產品的定期報告顯示，該產品當下的資產總規模僅有8700萬元，這一資產規模甚至低於許多超級散戶的個人股票投資規模。
只有另一種非主流的情況，能夠打破重倉科技股的基金經理，其管理的資產規模較小的事實——科技行業主題基金。顯而易見的是，在不能違反基金合同與契約的情況下，基金經理應按照產品本該重倉的賽道進行佈局，這就爲此類基金在科技股上的“果斷投資”與高收益提供了機會。
以年內收益率26%的東方人工智能基金爲例，該產品重倉AI人工智能，其總規模高達29億，此外，國內另一重倉人工智能的基金總規模高達50億，年內收益率超30%。但此類基金經理在科技股投資上的“前瞻性”可能存在爭議。顯然，年內重倉科技股且收益率超25%的基金產品中，有相當比例的產品爲科技主題類基金，儘管此類基金產品中，不乏資產規模30億甚至50億以上的產品，但因其產品本身即爲科技賽道類基金，這使得此類高收益產品“前瞻性擁抱”科技股的說辭，顯得缺乏說服力。
認錯成本差異大
與定位於全市場的大基金相比，基於科技主題的賽道產品和靈活善變的小基金，幾乎不用考慮認錯成本。
“你不能問某個賽道型基金經理關於該賽道是否可以重倉，永遠可以。你也不能認爲管理100億資金的人和管理1億資金的人，在市場中的投資難度是一樣的。”深圳的一位私募基金經理接受券商中國記者採訪時認爲，管自己與管別人的錢，管小錢與管大錢面對的市場狀況是完全不同的，全市場類的基金產品與特殊的行業定製化產品也是不同的。
上述基金經理認爲，今年科技股的行情雖然表現亮麗，但股票分佈的情況整體上依然是“碎片化”的機會，而今年主流基金投資與科技股行情無緣，又與前幾年公募資產規模快速飆升有部分關係，許多基金產品規模已大到無法在主要呈現“碎片化”機會的市場中提升淨值。
“比如管理5000萬的迷你產品，用個股挖掘是可以的，幾隻科技股漲上去，基金淨值就很好看，管理50億資金還用個股挖掘，難度就很大。”華南地區一位公募人士強調，在科技股投資上有無“前瞻性”，在相當程度上是由基金經理的資產規模決定的。
他說，重倉科技股的科技主題基金，不用考慮行情很差換個新行業，再差的行業也必須重倉，這是心理優勢。此外，管理迷你產品具有調倉優勢，如果今年很早就開始重倉幾隻科技股，判斷失誤即可以立即調整賣出，認錯成本很低，但當管理資金規模足夠大時，市場不允許基金經理有太多的“前瞻性”，“很難像迷你產品那樣，看着不對勁就可以立馬走人，重倉的認錯成本較高”，但如果不重倉，幾隻科技小牛股對大型公募產品的淨值缺乏實質意義。
景氣度投資抑制“前瞻性”
“錯失”科技股不僅因主流基金資產規模在過往幾年快速飆升所致，也與這幾年公募基金盛行的“景氣度投資”有關。
券商中國記者注意到，在公募基金經理年度業績考覈的背景下，幾乎所有的公募基金經理在談論投資框架和邏輯時，都必提一個關鍵詞“行業景氣度”，而景氣度投資本質上是基於一個年度內的最優行業，具有短期業績指標的特點，在公募選股基於景氣度投資的大背景下，基金經理重點關注短期指標下的行業需求總量及需求結構變化、供給和競爭格局變化、產品價格變化、庫存週期等，顯然，營收和利潤的變化在景氣度投資中是關鍵中的關鍵。
“在景氣度投資的大背景下，公募基金經理就不大可能將主要倉位，早早配置在AI人工智能、華爲產業鏈上。”華南地區的一位基金經理接受券商中國記者採訪時認爲，手機產業景氣度最好、機會最大的時候是十年前，早就過去了，而AI人工智能反映在A股的許多投資標的上，大概率還屬於從0到1的過程，大多數公司還在摸索之中，許多公司都沒有可行的商業模式，更談不上景氣度和訂單。
上述人士認爲，有的基金經理傾向於“從0到1”，但公募基金經理主要是管理散戶的資金，他應該放棄“從0到1”，更該抓住“從1到10”，主流的公募基金經理所需要的機會“不需要從頭吃到尾”，更不該扮演PE機構的投資人角色，公募的投研需要一系列高頻數據和先行指標反覆確認，纔敢基於景氣度投資下重手佈局，否則機會便不是“機會”。“哪怕AI人工智能今年漲得也不錯，但這在我看來也談不上機會，當你習慣這種也是機會，下一次就是風險”。
“我重倉過從0到1的科技股，結果變成了無效倉位，在單隻股票上出現較多的損失。”深圳另一位基金經理說，儘管這隻科技股代表未來產業趨勢，是新興賽道，但是還要考慮到它實現從0到1可能需要很長時間，需要持續跟蹤研究，而過早持有意味着在一段時間內可能是無效倉位，甚至損害基金業績。
研值100%！郑大现“学霸女寝”：集体保研985，获得奖学金4.1万元
投研轉換效率待提升
值得一提的是，投研之間的轉換效率可能也是一大關鍵。
深圳一位中型公募的新銳基金經理接受券商中國記者採訪時曾談及錯失科技牛股的現象。他說，在收到研究員的推薦報告後，他只是做出了觀察，但這隻股票一直在漲，當他希望等待標的股票回調後，股票漲幅變得更高，開始變得泡沫化後已經失去公募基金投資的價值。對此，他認爲，篩選信息是基金經理很重要的能力之一，比如有些優秀標的，在收到研究員的個股推薦後，基金經理可能因爲時間精力不夠，或者是在初步篩選時決斷失誤，導致錯失股票的上漲，這說明基金經理的信息加工效率有待提升。此外，基金經理也可能需要總結怎麼提高信息加工效率和決策的果敢性。
上述基金經理反思認爲，每個基金經理的時間精力都是有限的。以他的投資框架爲例，他總體聚焦在幾個方向：一是消費升級方向，像白酒、醫藥等；二是科技方向，包括半導體、通信、人工智能等；三是高端製造，包括新材料、高端裝備等，此外還有“大行業、小公司”的超級阿爾法。
同時上述人士強調，在高估值的概念性資產上很難繞開框架進行重倉，比如在具體的個股倉位分配上，第一個維度是長期成長空間和長期成長邏輯的置信度，這是決定倉位的最重要指標，如果量化的話，這部分在打分佔比中約佔60%。第二個維度是行業景氣度和公司半年、一年維度的業績兌現情況，權重約佔25%。第三個維度是估值判斷，判斷個股當前估值的合理性，權重約佔15%。每個階段時間精力會有偏重，不可能所有行業一直都很細緻地跟蹤，尤其當部分行業估值較高時，也不可能在基金倉位中佔據較高的權重。
責編：李雪峰
校對：王錦程