A：我本科碩士都畢業於武漢大學金融系，2016年畢業後進入證券行業從事買方研究工作，曆經券商自營、保險基金及私募等機構，2020年加入鵬華基金負責宏觀策略和金融行業研究，並逐步拓展了上遊行業覆蓋，包括有色、化工、鋼鐵等。從個人的研究經曆來看，兩個重要特征塑造了我的投資理念：一是同時具備自下而上的行業研究視角和宏觀策略的自上而下視角，具備全市場行業比較基礎和周期思維；二是長期在絕對收益為主的機構工作，對風險控制高度重視。

A：我的投資框架建立在三個理念基礎上。首先，對任何資産定價出發點都是資産定價模型，無論是股票還是債券，關注分子端現金流和分母端貼現率，尤其注重貼現率中的風險溢價。其次，股票投資的本質是購買管理層創造股東賺錢能力，更關注通過再投資獲取額外回報。最後，在股票投資過程中，資産排序和行業比較至關重要，遵循“短期是投票器，長期是稱重器”的原則，尋找盈利擴張周期或未來增長可見度提升的資産，並在行業比較和資産排序後加入估值因素，優先配置盈利擴張型資産，實現戴維斯雙擊。當找不到這類資産時，會配置穩定ROE或高股息資産。在震蕩市場中，通過結構靈活和倉位管理控制回撤風險。

A：拓展能力圈與把握能力邊界不是矛盾的，而是一個穩紮穩打的過程。在拓展能力圈時，會在投研新行業時先小倉位嘗試，通過實踐積累認知，控制負面沖擊影響。在風險管理上，采用“左側止盈，右側止損，結構靈活，倉位管理”的策略。其中，左側止盈是指在接近目標價時逐步兌現收益；右側止損則是設置虧損幅度限制，避免無效倉位損耗組合價值。結構靈活意味着在配置結構上避免重大負面貝塔沖擊，根據宏觀情況調整行業配置；倉位管理則是在缺乏性價比資産時降低倉位等待機會。

A：（此處未給出具體行業比較和跨賽道輪動的實際例子，但提到這是組合獲得超額收益的關鍵，需待後續詳細分享。）

A：當時我配置了不少高股息資産，包括公用事業、大金融、部分偏必選消費屬性的消費行業和醫藥等行業。市場資金極度追逐紅利資産，導致很多股票股息率不具備吸引力，並開始期待股票分紅率持續提升甚至超出年度利潤。這反映出市場對企業盈利極度悲觀，且這種思路並不符合普世商業邏輯。同時，紅利資産在經濟承壓中穩定分紅能力被證僞，例如必選消費品表現出可選屬性、盈利低預期，以及像火電、煤炭和銀行等在邊分紅邊融資。

A：當時AI資本開支驅動的産業趨勢清晰，如雲測硬件、SOC芯片等公司新品周期下盈利明顯提升；锂電行業也開始展現較強盈利彈性，這些行業的盈利周期和估值性價比非常高，因此我將投研經曆和組合配置重點傾斜給了這些行業。

A：過去兩年有色板塊配置較多，主要邏輯是供給端因品位下降、環保政策、資本品通脹等問題出現減産，新項目延期導致供給收縮，而需求端受益於海外工業化及新興産業驅動保持較快增長，供需矛盾積累帶來價格上漲。此外，部分礦企處於成本曲綫左側並通過擴展整合實現量增，使得相關股票表現良好。但今年年初，隨着價格趨勢被充分反映到市值中，以及判斷美元可能走弱和全球工業周期並非全面向上，有色板塊在金融屬性和雙工業屬性上受到壓制。

A：選股有三個前提：首先，在行業比較中選出的板塊中選股；其次，股票報表不能有重大瑕疵，即使不是最優秀公司，也要確保沒有明顯問題；最後，估值不能明顯透支未來盈利。在此基礎上，我會關注三個方面：公司最好處於産業鏈關鍵節點，技術路徑和産業政策變化不會大幅降低資産價值；公司具備競爭優勢壁壘，包括商業模式優勢、客戶粘性和超額回報能力；管理層具有高效資本配置能力，能夠最大化提升資本利用效率。

A：這不是簡單的一個權重問題，而是介入投資決策的頻率問題。日常研究個股公司是基金經理每日工作，不僅提供組合標的，也是感知行業和宏觀變化的基礎。行業比較更多是月度、季度甚至更長時間維度的工作，依賴微觀證據積累和行業周期變化判斷。宏觀研究相對低頻，關注重要大類資産價格拐點、經濟周期長周期變化及經濟結構變化，雖然頻率低，但權重未必低，關鍵時刻能起到關鍵作用。高頻經濟數據通常不會特別關注。

A：我比較看好A股市場。從宏觀層面看，國內外環境相對穩定，國內經濟正處在傳統動能尋底和新興動能發展階段，盡管整體表現平淡，但經過結構調整和風險釋放，微觀主體資産負債表已企穩，政策對短期經濟波動的應對更加精准有力，給市場信心托底。海外方面，地緣風險降溫、通脹預期下降，形成軟着陸和流動性驅動的環境，整體基本面穩定且盈利結構性上行，為股票市場提供了較大機會。

A：當前股債收益差處於曆史高位，疊加盈利上修空間，股票相比債券具有系統性的占優地位。此外，居民新增存款與M2比值持續下行，疊加居民存款到期高峰及政策引導中長期資金入市，使得資金層面對股票市場有利。整體對A股市場持樂觀態度，但結構性特征明顯，盈利端分化較大。關注三個方向：一是AI硬件，市場需求不斷上修，技術迭代加速，包括海外鏈和國內鏈；二是出海鏈，貿易摩擦背景下，國內出口企業份額提升並提價，體現中遊制造業全球競爭優勢；三是非銀金融板塊，曆史上在股票強債券弱階段有明顯超額收益，且從長周期看處於盈利上行期。

A：目前AI産業鏈有三個重要景氣特征：一是整個北美科技産業鏈景氣度高，業績良好，模型廠商形成閉環，需求和盈利持續提升；二是算力需求非綫性增長與供應鏈綫性擴展間矛盾，景氣向更廣泛領域傳導，國內産業鏈也開始份額提升；三是AI滲透率較低，北美只有8%企業使用智能體，實際可提升空間大。對於AI泡沫問題，雖然市場反複擔憂供應鏈瓶頸導致建設推遲和存儲漲價抑制開支需求等問題，但産業鏈自身會尋求解決方案，且AI産業鏈長遠看景氣度在外推，橫向拓展明顯，後續投資判斷需關注模型能力進步能否轉化為商業價值。

A：我的整體應對策略是在AI板塊中更加聚焦，提升組合的反脆弱性。具體包括兩個方面：一是投資供應鏈交付能力和創新平台能力經過驗證的優質節點型公司，這類公司在業績成長性、兌現度和估值維度上表現均衡；二是關注新技術方向，特別是硬件端對於模型降本增效和系統優化的作用，例如光通信和CPU等增量環節，在AI商業邏輯運行中起到關鍵作用，並且這些上遊環節有望因通脹效應驅動整體盈利上行彈性更大。

A：半導體板塊在過去以強周期和預期成長為主，但隨着全球共振的AI驅動需求增長，以及全球半導體産業鏈景氣程度和持續時間超越曆史任何一輪周期，投資屬性已發生顯著變化。現在産業鏈各環節盈利上限範圍持續擴散，國産半導體在全球份額提升，同時國産算力滲透率加速，技術能力也在進步，産能瓶頸正在打開。因此，國産替代幅度加快，出海訂單增加，産業鏈提價，技術突破，業績支撐逐步強化，估值波動有望下降，整個行業進入業績兌現與遠期空間打開雙重驅動階段。

A：霍爾木茲海峽問題可能不是主要矛盾。從大類資産表現來看，實際利率上行幅度超過名義利率，通脹預期下降，美元指數上行但人民幣相對堅挺，油價和金價下跌，不同行業股票分化。當前市場結構分化反映出的是資本回報率的K型分化，而非油價、通脹和加息預期直接壓制總需求。AI相關行業導致實際利率提升，對大部分行業景氣度産生持續壓制。

A：保險和券商雖處在盈利上行周期，但板塊表現弱勢的原因可能包括交易性因素的影響以及市場分化下普遍賺錢效應較弱，導致整個板塊盈利彈性受限。對於保險板塊，負債端連續四年高增長，反映其成為居民底層財富配置的重要選項，同時償付能力提升、渠道改革成效顯現，盈利能力和質量顯著改善。券商則因市場成交量回升，業績回升，分類評級制度調整促使券商更重視權益資産配置和ROE。非銀金融板塊內部存在分化，非AI板塊中非銀板塊排序較為靠前。

A：對於少數具備專業知識和充足精力的投資者，可在控制總體風險的前提下，通過投資細分ETF和賽道型主動權益産品追求收益。而對於大多數投資者，建議選擇全市場基金，挑選不同環境中都能有穩定發揮、長期夏普比率較高的基金經理産品進行長期持有。