有幸参与 #雪球基金调研团# ，认识了金牛奖基金经理安信聂世林，他管理的$安信优势增长混合(F001287)$ 曾在2021年荣获“五年期开放式混合型持续优胜金牛基金”奖。

本文主要分两部分，先对聂世林经理管理的$安信优势增长混合(F001287)$ 进行测评，其次就本次调研信息分享：

安信优势增长灵活配置混合型证券投资基金

(资料图)

收益上，自基金2015.5月成立以来，总收益212.67%，年化收益达15.66%，最大回撤出现在2018年为28.85%，同期沪深300指数总收益为-13.94%，年化收益-1.9%，最大回撤-46.70%。

分年度来看，基金自成立以来仅2018年和2022年收益为负，其他年份均实现了业绩稳定增长。

配置上，基金历次披露的持仓都比较均衡，与本次调研聂世林经理理念一致，保持了知行合一的投资风格。

目前2022Q4基金持仓行业分别为食品饮料、工业金属、电力设备、化学制品、汽车和航运，也有部分一季度火爆的传媒，整体行业均衡布局，前十大持仓集中度62%，持股集中度较高。

另外一些辅助数据，显示基金规模从去年开始有了倍数增长，而2018年的换手率较高，另外2020Q2开始机构持仓占比持续上升。

这些辅助数据看看有没有可能在第二节的调研中获得答案。

Q：看到您的报告，您的换手率比较高，请问当中做了什么样的操作？

A：如果大家拉长一点来看这个问题，可能会更客观一点。从我刚开始管理的时候，这跟我对投资理解的方法论的迭代是相关的。早期的时候我对行业景气度是相对比较看重的。

但是后面想明白了一个道理之后发现，任何企业的经营不可能是一个线性的环境，它一定会有各种各样的挑战。比如最常见的就是遇到单个季度业绩低于预期，仅仅是因为一个季度的业绩低于预期就要把一个好公司卖出去吗？后来我发现这种做法其实是不对的，所以才会有了后面对方法论的调整。如果这个公司长期竞争优势没有出现太多变化，对这种短期的一些外部的变量或者一些节奏上的变化，我会变得越来越钝化。

而且如果我们看无论是前十大的持仓还是换手率，它是一个集中度越来越高，换手率越来越低的变化趋势。如果长期我们是坚信价值投资，坚信只有价值投资这一条道路能够走得长走得远，它的终局状态一定是类似于巴菲特这样的一种持仓布局，就是你的集中度一定会越来越高，换手率会越来越低，这是一个自然而然的，你的方法论在迭代的过程当中会形成的一个水到渠成的事情。

我觉得自己现在是在朝着这样一个方向在努力的进化过程当中。

Q：您怎么判断您的组合是否均衡，对标市场平均，还是哪个宽基指数，会考虑港股占比也要均衡吗？

A：这种均衡是一个结果，不是一种刻意为之的，不是说我要对标某个指数做刻意的这样一种对标，或者是商业上的分散。在这些我过去研究过的行业里面，我更多地是从公司性价比的维度来考虑，形成了这样一种自然而然的结果。它不是出发的原因，而是在方向里面对这家公司我觉得有把握，同时在另外一个行业，我跟踪过之后觉得这个点有性价比。

至于板块之间的比例是一个大概的定性的判断，比如这个板块我不能让自己的组合比例有一个过大幅度的偏离，它是一个更多偏定性的东西。在组合构建的过程当中，或者在标的选择的过程当中，自然而然形成的这样一个状态，不是说为了对标某个指数，或者我要跑赢沪深300指数，或者是这种偏股混合基金，大家现在的偏离度在哪个方向，这种信息一般不会作为我日常决策的时候考量的因素。

Q：卖出股票的标准和逻辑是什么？近年安信优势增长的持仓集中度在上升，能说一下是什么原因吗？

A：关于卖出这个问题其实是一个挺难回答的问题。我把市场上的公司分为三类，卖出这个问题是绕不过的一个问题，就是你怎么给公司做估值。如果你没有一个估值的话，那你卖出是纯粹凭想象，看图形，还是凭情绪呢？卖出这个问题变化一个问题就是涉及到你怎么样给不同类型的企业估值的问题。

A股里的公司可以分为三类，一个是偏消费类的公司，坦率而言对这类公司我们要估计它未来自由现金流的难度是最低的，因为相对而言它的需求波动并没有那么大，供给相对比较稳定，而且这个企业资本开支也不大，所以它是最适合用DCF这种方式去估计它内在价值的一类公司。这个价格跟这个内在价值做一个对比，高了卖低了买，这个是相对来说比较容易解决的一类。

这也是为什么国际上那么多的投资大师，最终买消费股的会比较多一点，我自己的理解，背后可能是有这样一个原因。

第二个难度上一个台阶，就是这种偏周期类的公司。坦率说我们如果用DCF的模式去考虑，就会有一点点牵强。因为价格的假设只要稍微一波动，对它未来的盈利就会产生非常大的影响，而且这些公司通常资本开支也比较难以估计。这样的话我们要判断这个企业的价值，到底是用PE来估还是PP来估？似乎都不是那么有说服力。你到底是5倍PE还是6倍PE还是10倍PE卖？任何一种说法都很难形成特别强的逻辑自洽。

所以我对这类公司通常的做法，会给一个特定的目标市值，这个背后也没有特别强的逻辑，为什么这个公司到1000亿卖，那个公司到5000亿卖，就是凭着我对它盈利的一个大致的估算，设定一个相对比较固定的模板去应对。

第三难度更大一点的就是科技成长类的公司，像ChatGPT当前演绎的机会，可能每个人都能感觉到，这种技术未来有无限的可能，未来的盈利一定非常广阔。它这个盈利的方差对这类公司就变得特别大，那我们在估计这种企业未来盈利的时候，这种思维模式可能就完全不适应了。

但是你说这类企业有没有价值呢？它一定是有价值的，所以这类企业投起来难度更高，或者确定性就会低很多。我们不能光凭着这些自上而下开几个发布会，这个发个模型，那个发个模型就去买了。这个就更难确定了，就是你到底怎么样给它估值，从而决定是买还是卖。尤其是遇到这种情况，如果跌30%，你到底是加仓还是止损呢？这个问题无法解决。

所以对这类公司的买卖时间点较难把握，所以这类公司相对参与的比例也会小一点。

Q：您在2017年的时候业绩非常好，但是当时的换手率还是比较高的，想请问一下是什么原因？

A：2017年是我管理优势增长第一个完整年度，当时我们的方法论是对这种行业景气度会相对比较看重一点，所以那个时候短期的操作频次会相对高一点。后来这些年慢慢随着对投资理解的加深，以及对相关公司的认知在加深的过程当中，所以在方法论上会有一些迭代，就是买好公司我会更看重一点，或者说更看重这些企业长期的竞争力。

所以到后来慢慢地对短期的一些景气度的变化，或者短期的波动，我会有意识地做一些管控，体现在股票标的的选择或者是换手上，跟过去也会有一些比较大的不同。

A：新能源目前这个位置调整的时间足够长了，从去年的六七月份一路调到现在，我们看今年的年报也好，还是最近的一季报，把业绩放在横向比较，在这些主要的方向里面依然是表现得非常好的，可能远远比那些偏成长型的方向，或者偏概念的方向要好。所以到这个点，很多悲观的预期反应的都比较充分了，而且有些环节的竞争格局虽然在变化，最坏的情形在估值上都有或多或少的反映。

在这个点上，再进一步地悲观或者怎么样我觉得是没有太多必要的。

A：从长期来看人工智能确实是继互联网之后一次比较大的技术变革，它会影响到方方面面，对很多行业的生产效率、降低成本可能是一次极大的进步。但是目前这个阶段对A股的这些标的，我们可以大致分两类，一类是偏芯片端，就是以半导体为主的偏算力端的标的。另外是跟应用相关的，一些传媒类的，或者是互联网公司。

坦率说算力端的差距还有比较长的路要走，这可能也不是一时半会儿凭情绪就能赶得上的，这个确实需要时间。所以真正能够实现商业化的公司可能会比较少，或者比较有限，更别说落在业绩上了。可能有一些跟通讯类相关的一些公司，会稍微间接受益一点。但是核心的这些东西，距离竞争对手还是有比较大的差距。

A股相对更擅长的是应用端，坦率说美国现在也没有特别成熟的商业模式。以open AI为例，他投了一些方向，这些方向是不是可以作为一些映射，我们在A股会找到一些相关应用的一些公司。但是因为两个国家的国情有比较大的差异，比如open AI投了12个方向，其中有两个方向一个是税务，一个是法律咨询。但是这两块对于我们国内的国情可能会有一些差异，不一定能够找到相应应用端的公司。

未来更多的机会，我会看到这些垂直领域里面，能够看到成熟付费模式的这些标的。但是现在是处于0到1的阶段，就是凭想象，不太需要看盈利，不太受估值约束的阶段。或者说更多的是取决于交易能力，交易能力占的权重可能会更大一点。但是如果等这一波冷静下来，我们看一些公司能不能找到一些相对靠谱的商业模式，这个阶段可能才是我们第二阶段会重点考虑参与的时机。

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