文章核心观点 - 文章以《三体》中“傲慢”导致失败的典故为引，指出在当前火热的科技投资浪潮中，避免“傲慢”地追逐概念，而是回归本源、深刻理解科技创新的价值创造逻辑，是取得超额收益的关键[2][3][4] - 易方达基金经理蔡荣成的投资哲学与实践是这一核心观点的具体体现，其通过严谨的“投资清单”和纪律，在科技行业中长期布局价值创造能力强或价值重估空间大的企业，取得了显著超越市场及行业的回报[4][5][6] 基金经理蔡荣成的投资框架与策略 - 投资理念强调回归本源，理解科技创新的价值来源，并致力于寻找可持续的投资策略来描述科技变化背后的动力和逻辑[4] - 成熟的投资策略是“寻找大的行业趋势中，价值创造能力强或者价值重估空间大的企业进行投资，获取中长期稳健的超额收益”[4] - 投资框架核心包括：选择有“质量”的高成长企业，注重其稀缺性供给、高竞争壁垒、优秀管理层等特质[7]；运用周期思维，擅长从供需框架分析行业的低估与高估[7]；格外注重回撤控制，不参与零和博弈，在不亏大钱的框架里寻找弹性收益[7] - 建立了详尽的“投资清单”，核心标准是资产需在弹性、久期、价格至少一个维度上有显著独特性，并对关键指标保持敏感[10] - 投资清单具体关注：成长弹性（非线性成长来源、线性成长护城河，核心指标为企业收入利润增速）、成长持续性（行业增速、高速增长时间、板块共振）、供给稀缺性（对比同行周转率、利润率、ROE）以及从资本周期视角研究行业供需，尤其重视供给研究[10] 蔡荣成的投资业绩表现 - 目前在管基金5只，截至2025年11月7日总规模66.73亿元[5] - 代表产品易方达科技创新混合A，自2022年4月21日管理以来，任职回报达111.07%，年化回报23.54%，今年以来收益74.46%[5] - 其业绩显著超越基准，同期沪深300收益为17.94%，电子（申万）指数收益为47.96%[5] - 具体产品表现：易方达科技智选混合A今年以来回报72.30%，任职回报80.54%；易方达新兴成长混合今年以来回报76.14%，任职回报54.33%[6] - 回撤控制有效，易方达科技创新今年以来最大回撤-19.63%，低于行业指数（-23.03%）[7] 成功投资案例分析 - 投资操作倾向于自下而上挖掘价值创造型个股，而非追逐纯贝塔行情[8] - 2021年底即开始在管产品中布局AI带火的光模块产业链（光器件、光模块、光系统集成设备）[12] - 2022年二季度底部区域买入宝信软件，该公司凭借工业互联网和数据中心业务实现收入利润持续增长及较高ROE，股价稳步上涨[13][14] - 对同花顺的操作：2022年四季度买入（当时全市场重仓基金仅60只），2023年一季度大笔加仓后股价翻倍，随后二季度果断减仓，当季基金净值增长16.23%[15] - 2023年四季度新进沪电股份（PCB行业），判断其将受益于AI算力需求增长，该股在2024年全年上涨82.06%，并于2025年一季度获利了结[15] - 2023年二季度底部埋伏工业富联，持有至今股价翻两倍有余；2024年底布局寒武纪于股价起飞前[15] - 投资范围并非局限于AI热门赛道，而是覆盖算力硬件、应用等上下游产业链，例如2024年中重仓估值处于历史低位的腾讯控股，符合其“寻找价值重估空间大的企业”逻辑[16][17] 组合管理与风险控制 - 行业配置相对分散，截至2025年中报，前三大重仓行业为半导体（占净值比17.94%）、元件（14.52%）、通信设备（11.1%）[21] - 前十大重仓股集中度维持在40%左右，最新三季报数据为46.33%（因重仓股大幅上涨所致），个股占净值比例大多在2%-3%之间，仅少数超过5%，通过分散持仓积小胜为大胜[21][22] - 制定了五条严格的交易纪律：寻找有认知优势的底部个股；对极高重要性产业趋势可追涨但确保不亏钱；逻辑变化则坚决止损；买入动作果断；达到乐观目标或格局恶化时及时减仓[24] - 核心风控目标是“多赚钱、少亏钱、不亏不可挽回的钱”[23] 对科技行业未来的展望 - 认为2025年是AI革命的起点，全球正以极限投入加速AI替代劳动力和智力的进程，例如AI Coding、Deep Research、视频娱乐行业已被快速颠覆[26][27] - 海外大模型公司年化收入加速增长，企业AI采用率快速提升，算力需求以超乎想象的速度增长[28] - 未来科技行业Beta资产方向包括：基于“万物摩尔定律”，技术发展使商品服务成本指数级下降，财富向资本集中，受益于AI的公司及供应固定的资源品将更具弹性；新技术垄断与传统行业颠覆同时发生；AI需求将催熟核聚变、光技术、量子计算等突破；机器人、虚拟现实、数字货币等方向值得关注[29] - Alpha资产来源主要有三：中国优势产业出海势能放大及供给侧出清下的格局优化环节；AI时代真正能创造价值的稀缺资产；具备强抗风险能力的行业龙头在波动中脱颖而出[30][31]

市场行情与基金业绩表现 - 自去年“9·24”行情以来，沪深300指数突破去年10月高点站上4600点，上证指数于8月18日站上3732点创近十年新高，创业板指年内涨幅近50% [1] - 主动权益基金表现强劲，近4300只基金中有近3000只年内收益超20%，700多只收益超50%，125只收益在80%以上 [2] - 从中长期看，近250只基金一年业绩翻倍，158只成立满三年的基金年化收益率达20%，329只成立满五年的基金年化收益率超10% [2][3] - 绩优基金普遍通过提前布局科技、医药、港股新消费等热门板块获取超额收益 [2] 易方达基金业绩领先表现 - 易方达基金在绩优基金数量上显著领先，旗下有12只基金年内收益超80%，14只基金三年期年化收益超20%，16只基金五年期年化收益超10% [2][3] - 具体基金产品如易方达科融（代码006533）今年以来回报达100.32%，近三年回报112.48% [10] - 公司拥有4位“双十”基金经理（任职超10年，年化收益超10%），如陈皓管理易方达平稳增长13年年化收益超14% [12][13] 易方达基金投研体系与管理模式 - 公司采用“大平台+小团队”组织管理模式，整合研究、风控、交易等资源为投资小团队提供支持，同时保持策略独立性 [4][5] - 权益研究团队覆盖宏观、医药、TMT、工业、消费、ESG等多个组别，实现对A股、港股及全球重点标的的全面覆盖 [6] - 积极推进数智化建设，构建IMS智能投研一体化平台，赋能“研究-投资-交易-风控-运营”全业务流程闭环 [7] - 倡导共享、协同的团队文化，通过人才培训体系和“以老带新”机制保障投研文化的传承和人才梯队的稳定性 [8] 基金经理梯队与投资风格 - 形成老中青有序衔接的人才梯队，中生代基金经理包括全市场选股的郭杰、杨嘉文、武阳，以及行业主题的郑希（TMT）、祁禾（制造）、杨桢霄（医药）等 [9] - 新生代基金经理如刘健维管理的易方达科融任期年化回报超28%，蔡荣成管理的易方达科技创新年内涨幅超70% [12] - 投资风格多元，例如陈皓以均衡成长风格著称，擅长前瞻把握行业拐点；武阳善于把握经济趋势性主线并控制回撤 [10][14]

市场行情与基金业绩表现 - 自去年“9·24”行情以来，沪深300指数突破去年10月高点站上4600点，上证指数于8月18日站上3732点创近十年新高，创业板指年内涨幅近50% [1] - 截至9月26日，近4300只成立满6个月的主动权益基金中，近3000只年内收益超20%，700多只收益超50%，125只收益在80%以上 [2] - 拉长至一年期，全市场4200多只基金中有近250只业绩翻倍，财通、易方达、信达澳亚、富国的“翻倍基”数量在10只以上 [4] - 成立满三年的主动权益基金有3500多只，其中年化收益率在10%以上的有近850只，年化收益率达20%的有158只 [5] - 以五年期统计，年化收益率超10%的主动权益基金共有329只 [5] 易方达基金业绩亮点 - 公司旗下有12只基金年内收益超80%，数量在51家基金公司中显著领先 [2] - 公司有14只产品近三年年化收益率达20%，数量在59家基金公司中遥遥领先，另有16只产品近五年年化收益率超10%，居行业首位 [5] - 旗下多只绩优产品为科技行业主题基金，如易方达信息产业、易方达战略新兴产业、易方达科技创新等 [4] - 基金经理武阳管理的易方达瑞享I年内收益接近翻倍，自2017年12月接管以来任职年化回报超20% [17] - 基金经理郑希管理的易方达信息产业A自2016年9月管理以来任职年化回报超过20% [19] - 新生代基金经理刘健维管理的易方达科融年内收益超过100%，自2020年6月管理以来任期年化回报超28% [19] - 公司拥有4位“双十”基金经理（任职超10年，年化收益超10%），数据位居市场前列 [19] 易方达基金投研体系优势 - 公司坚持“深度研究驱动，时间沉淀价值”的投资理念，确立基于基本面、前瞻研究的价值投资路径 [7] - 采用“大平台+小团队”组织管理模式，整合研究、风控、交易、合规等资源为投资小团队提供支持，同时保持策略独立性 [7][8] - 权益研究团队覆盖宏观、医药、TMT、工业、消费、ESG等多个组别，实现对A股全市场及港股、美股等海外重点标的的覆盖 [9] - 积极推进数智化建设，构建IMS智能投研一体化平台，赋能“研究-投资-交易-风控-运营”全业务流程闭环 [10][11] - 倡导高度共享、开放协作的团队文化，通过人才培训体系和“以老带新”机制保障投研文化的统一性和长期传承 [12] - 通过长周期考核机制引导投研人员聚焦中长期价值，形成老中青有序衔接的人才梯队 [12][22][24]

市场背景与AI产业趋势 - 2025年以来上证指数创十年新高，市场表现最佳领域集中于AI产业链、创新药及机器人等创新驱动板块 [1] - AI人工智能被视为移动互联网以来最大的科技创新，美股科技“七姐妹”总市值达创纪录的19.6万亿美元，英伟达单家公司市值超越许多国家股市总市值 [1] - 从2024年开始，美股“七姐妹”的涨幅与AI人工智能呈现强相关性 [1] 易方达基金整体表现与投研体系 - 易方达中生代科技成长团队多只产品年内收益率突出，例如武阳管理的易方达瑞享混合I年内收益率96.13%，刘健维的易方达科融年内收益率69.58% [3] - 公司内部投研平台实现颗粒度更细的专业化分工，打通主动权益研究、量化投资和行业研究，并形成跨境投研能力 [3] - 通过清晰风格定位，公司形成了覆盖科技投资、均衡成长、价值成长及科技、医药等行业主题的多元化投资团队 [3] 基金经理武阳的投资框架与观点 - 投资框架特点包括行业能力圈广泛涵盖TMT、生物医药、交运、有色等，进行适度产业轮动，偏好渗透率从低到高快速成长阶段的产业机会 [6] - 2022年在沪深300下跌超20%的背景下，通过重仓锂矿和航空实现易方达瑞享混合I正回报21.72% [5] - 当前不担心“算力通缩”，认为AI应用消耗算力比训练多好几个数量级，AI降本的经济性会进一步刺激硬件需求 [7] - 认为生成式AI正从供给驱动转向需求拉动，将对人类生产力绝大部分领域进行彻底革命 [7] 基金经理刘健维的投资框架与观点 - 投资框架强调风险收益比、确定性和产业趋势，从景气度、空间、估值和业绩兑现四个维度选股 [9] - 构建组合时重点关注成长行业“1-10阶段”的需求放量，偏好估值被低估的成长型企业，并注重回撤管理 [10] - 假设2025年AI投资达2万亿美元，其中5%进入光模块，相关公司利润和市值仍有空间 [12] - 短期看好AI和创新药表现，认为算力设备龙头公司估值并不贵 [12] 基金经理郑希的投资框架与观点 - 管理的易方达信息产业A成立以来净值增长186.70%，跑赢业绩基准179.87% [15] - 具备全球投资视角，同时管理A股和全球资产基金，通过经历多轮科技产业周期识别真正趋势 [15] - 2024年重仓海外算力产业链、光模块和PCB，2023年一季度重仓英伟达，2024年一季度调入博通 [16] - 看好AI数据中心产业链、国产半导体先进制程、半导体模拟电路及自动驾驶等细分领域景气度上行 [17] 基金经理欧阳良琦的投资框架与观点 - 投资框架偏好把握渗透率从5%到30%的成长甜蜜期，用非线性视角看待市值突破，个股选择侧重中小市值成长股 [21] - 认为人工智能的慢变量是改变交互方式和提升生产效率，2025年大级别机会在人工智能、新消费、创新药等价值增量创造明显的行业 [24] - 组合同时投资A股和H股，呈现均衡状态，涵盖人工智能产业链的硬件和软件应用 [22] 基金经理蔡荣成的投资框架与观点 - 投资框架不押注单一赛道，组合保持分散，带有左侧布局特点，重视供给侧研究 [26] - 前十大重仓股集中度为36.02%，行业分散在光模块、国产算力、互联网龙头等多个方向 [27] - 认为全球AI产业在二季度加速，AI编程成为继ChatGPT后第二个爆发的单品，算力、模型、应用闭环飞轮开始扩张 [27] 易方达基金经理的共性特质 - 基金经理均拥有充裕的“成长期”，内部“传帮带”模式形成一致文化，长期聚焦科技领域，即便在逆风期也未出现风格漂移 [30] - 长期的专注打造了深度产业认知，公司通过齐全产品线和专业化分工，帮助基金经理在擅长赛道形成可持续超额收益 [31]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **Brinson分解模型** - 构建思路：用于拆解基金超额收益来源，区分行业配置收益和个股选择收益[16] - 具体构建： 1. 以中证800为基准，按半年度频率计算超额收益 2. 分解公式： $$ \text{超额收益} = \text{行业配置收益} + \text{个股选择收益} $$ 3. 采用GRAP方法调整多期合并结果[16] - 模型评价：有效识别主动基金的收益贡献结构，显示选股收益稳定性高于行业配置[22] 2. **K-Means聚类模型** - 构建思路：对绩优基金收益率进行降维分类[36] - 具体构建： 1. 提取近五年月度收益率数据 2. PCA降维后按欧式距离聚类 3. 最终划分为6类（行业分散型/小盘/价值/医药/轮动/科技）[36] - 模型评价：较好捕捉不同策略基金的收益特征差异[42] 3. **风格稳定性评估模型** - 构建思路：通过持仓数据识别基金风格标签[27] - 具体构建： 1. 半年度提取全部持仓 2. 结合个股风格分类计算风格权重 3. 取最大权重作为当期风格标签[27] 量化因子与构建方式 1. **行业配置稳定性因子** - 构建思路：衡量基金行业轮动频率[10] - 具体构建： 1. 静态分4类（高度分散/分散/集中/高度集中） 2. 动态分4类（高度稳定/稳定/轮动/高度轮动） 3. 组合形成16类特征矩阵[10] 2. **小盘错误定价因子** - 构建思路：捕捉小盘股定价效率低的超额机会[65] - 具体构建： 1. 筛选市值<100亿个股 2. 结合质量因子（ROE/现金流）过滤低质公司 3. 计算估值偏离度： $$ \text{偏离度} = \frac{\text{实际PE}}{\text{行业PE中位数}} - 1 $$ 3. **安全边际因子** - 构建思路：评估价值股的风险缓冲[67] - 具体构建： 1. 估值维度：PE_TTM历史分位数<30% 2. 质量维度：近3年ROE标准差<15% 3. 股息率加权： $$ \text{综合得分} = 0.4 \times \text{估值分} + 0.3 \times \text{质量分} + 0.3 \times \text{股息率} $$ 模型回测效果 | 模型/因子 | 年化超额收益 | IR | 胜率 | 最大回撤 | |--------------------|--------------|-------|--------|----------| | Brinson分解模型 | 5.38%[22] | 1.2[22] | 69.12%[23] | -4.2%[18] | | 行业稳定型基金 | 7.3%[12] | 1.5[14] | 73.12%[12] | -6.8%[14] | | 小盘错误定价因子 | 9.2%[65] | 1.8[65] | 65.30%[42] | -12.4%[42] | 因子回测效果 | 因子 | IC均值 | IR | 多空收益 | 分位数差 | |--------------------|--------|-------|----------|----------| | 行业配置稳定性 | 0.15[14] | 2.1[14] | 8.7%[14] | 19.3pp[12] | | 安全边际 | 0.21[69] | 2.4[69] | 11.2%[69] | 23.6pp[69] | | 医药小市值 | 0.18[74] | 1.9[74] | 7.9%[74] | 15.8pp[74] | 注：所有测试区间为2015-2025年，数据频率为月度[9]