基金经理邓心怡的投资策略与背景 - 基金经理邓心怡为诺安基金权益事业部副总经理兼研究部总经理，拥有化工材料专业背景，自2013年起研究布局新能源，目前聚焦科技产业投资 [1] - 其投资策略核心为“前瞻再前瞻一些”，旨在产业趋势初露苗头、市场未充分定价前进入，以获取更稳妥的超额收益 [1] - 投资经历始于中国对外贸易信托有限公司的自营投资，早期聚焦新能源、新材料、化工环保等偏一级市场领域，见证了2013年至2017年中国新能源汽车产业的蝶变式发展 [1] - 2019年左右开始参与港股投资，系统性研究互联网到移动互联网的变化，深化了对科技浪潮赋能投资的认识 [2] 以科技成长为核心的投资框架 - 投资策略以科技成长为核心能力圈，并延伸至全市场视角，结合宏观、中观、微观多个维度进行判断 [2] - 宏观维度：跟踪宏观经济数据与产业政策，识别不同产业的发展趋势、空间和速度 [2] - 中观维度：聚焦特定产业，根据其未来三到五年的市场空间进行定价 [2] - 微观维度：研究产业内个股，识别其竞争壁垒、市场份额及未来市值增长空间 [2] - 核心目标是贯穿不同产业，寻找由技术变化和生产力变革驱动的高成长性投资标的 [3] 通过研读论文实现前瞻性布局 - 实现前瞻布局的核心方法是深入产业发展研究，其中“读论文”是前瞻性嗅到投资机会的重要法宝 [1][3] - 论文有助于识别技术从研究到应用的进程，区分哪些已成为产业事实，哪些仍为产业预期，从而把握产业发展与资本市场股价兑现之间的时间差 [3][4] - 以人工智能产业为例，核心变量是大模型技术迭代能力，通过研读相关论文可更早识别模型迭代中的投资机会或风险 [3] 看好人工智能为核心驱动力的投资机会 - 人工智能被认为是当前科技浪潮中最核心的驱动因素，其产业空间与可投资时间可与当年的移动互联网浪潮相比 [5] - 尤其关注AI应用领域，旨在借鉴移动互联网应用推广与胜出者的研究经验，运用于AI应用研究 [5] - 在AI应用公司中，区分“铲子型”（提供大模型工具）公司和“应用型”（运用大模型撬动生产力变革）公司，后者因其现有客户数据和生态壁垒成为重点关注对象 [5] - 从服务对象看，To C类AI应用可能更有想象空间，特别是在提供情绪价值方面，未来通过大模型释放的商业价值巨大 [6] 从产业聚焦到个股选择的具体方法 - 个股选择首先基于技术底层根基，企业需有匹配产业变化的技术积累，以捕捉业绩增长机会 [6] - 其次进行估值定价，例如预测公司未来三到五年市场空间对应的营收，结合市盈率、市销率等估值体系确定定价区间，选择估值回报空间更大的标的 [6] - 动态开展产业调研，跟踪高频数据，实时对比产业实际进展与预期差距，动态评估投资机会与风险变化 [6] 对市场波动与组合管理的思考 - 2023年接手基金后，市场经历较大回撤，尤其是人工智能产业链，但通过分析确认了AI产业的真实需求 [7] - 例如，2023年7、8月因OpenAI日活跃用户数断崖式下降引发伪需求质疑，但9月左右日活数据恢复增长后质疑消除，美股AI产业链率先实现股价修复 [7] - 科技板块高成长高迭代对应高波动，需识别波动来源是技术变化还是定价变化，或是事件冲击后的阶段性情绪表达，不同来源对应不同的布局调整策略 [8] - 波动中也蕴藏着投资机会，例如若波动仅为情绪表达，情绪释放后反而可能更重仓配置 [8] 主动权益基金相对于行业ETF的优势 - 主动权益基金的基金经理通过深度产业研究，能更及时捕捉产业投资机会，体现在持仓集中度或在不同产业环节的集中度有别于被动指数基金 [9] - 主动权益基金在持仓结构上灵活度更高，可更及时调整仓位，进行更前瞻性的布局 [9] - 例如，对于尚在发展早期、未被纳入指数成分股的个股，行业ETF无法布局，而主动权益基金可提前纳入组合，捕捉更大收益空间 [10]