导  读  

俞瑾女士有多年在美国的投资研究经验，投资框架立足价值投资理念，主要投资海外科技股。投资框架以自下而上为主，注重个股估值模型的搭建与企业经营画像的刻画，并在组合层面管理行业、风格因子暴露度，力争提高风险调整后收益。

俞瑾女士，美国宾夕法尼亚大学物理学博士，具有22年证券从业经验，1年公募基金管理经验，曾在安盛罗森堡投资管理公司、安盛投资管理亚洲有限公司、安盛投资管理（上海）有限公司担任研究员、研究主管、基金经理、业务发展总监。2021年8月加入浦银安盛基金管理有限公司，担任国际业务部副总监、基金经理。2022年8月开始担任浦银安盛全球智能科技股票型证券投资基金（QDII）基金经理。

 观点集锦  

1.在管理产品中，主要会采用价值投资理念，重点平衡标的的未来成长性与当前的估值水平，落实到投资流程中，主要包括个股研究、组合构建、绩效归因三个方面；

2.通过对个股基本面的全面分析和及时跟踪，确认估值的合理区间，同时在技术面进行一定判断；

3.在自下而上出发初步搭建完组合后，会重新回顾组合在各个风险因子、行业板块的暴露度，如果某方面偏离超预期，会回过头去调整底层资产的仓位情况；

4.通过绩效归因的复盘可以促进投资流程的迭代，不断评估过往的研究框架、决策流程、投资组合有哪些地方是需要改进的；

5.浦银安盛全球智能科技主要投资科技板块，成长风格显著，需要考虑如何在科技股里进行选择，或者更偏好哪一类的“成长”。因此在投资中会将“成长”分为三类：颠覆性成长、有质量的成长、周期性成长。

 业绩表现 

【图1 浦银安盛全球智能科技自俞瑾女士管理以来的净值走势】

数据来源：Wind、基煜研究、浦银安盛全球智能科技A-2023年三季报；基准：MSCI All Country World Index(MSCI ACWI 指数)总收益；数据区间：2022.8.11-2023.9.30；2019年1月29日至今，Ikeda Kae任基金经理；2022年8月11日至今，俞瑾女士任基金经理。

风险提示：历史数据仅供参考，我国基金运作时间较短，基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩不构成基金业绩表现的保证。

 1、投资理念与框架：海外资产投研经验丰富，持续迭代投资流程，力争提高风险调整后收益   

俞瑾女士表示，自己在2000年博士毕业后，加入了一家基本面量化基金公司，公司策略是利用计算机强大的数据分析处理能力，根据经济学和金融学原理来对股票市场同时进行深度和广度的研究，并结合风险模型优化投资组合，以期获得超额收益。在职期间主要负责数据及研究平台建设、个股估值研究模型以及投资组合管理，侧重以量化驱动的方式搭建投资策略，并进行底层资产的深度研究。2017年回国后于2022年开始管理浦银安盛基金的公募产品。在管理产品中，主要会采用价值投资理念，重点平衡标的的未来成长性与当前的估值水平。落实到投资流程中，主要包括三个部分：

第一是个股研究，通过深入分析，明确投资范围内的股票当前估值所处的位置、历史股价变化的主要驱动力、公司的行业地位、公司的经营战略等重要方面；

第二是组合构建，不仅考虑公司经营所带来的阿尔法因素，还要考虑个股所含的贝塔因素，结合投资组合的收益目标与风险因子的约束，综合此三方面来构建当下的投资组合，力争实现更高的风险调整后收益；

第三是绩效归因，通过归因模型来分析之前的投资决策中，在个股选择、行业配置、宏观经济等维度的判断结果。通过复盘促进投资流程的迭代，不断评估过往的研究框架、决策流程、投资组合有哪些地方是需要改进的。

组合目前的基准指数是MSCI ACWI总收益指数，从绩效归因的角度，未来力争创造超额收益的方向也重点体现在三个方面，包括发掘优质个股；在组合管理层面基于自上而下的宏观判断进行适当的风险暴露调整；在极端的市场环境下对组合仓位进行调整。

 2、行业选择：专注美国科技股，自下而上搭建组合然后回顾调整行业与因子的暴露度  

浦银安盛全球智能科技作为一支面向全球的QDII产品，主要是以美股为主，因为美国的上市科技企业竞争力相对更强一些；其次，因为是科技主题，所以会与纳斯达克指数有所差异，消费、医药板块的标的配置很少；此外，科技主题的细分子板块也很多，可能有些企业偏硬件、软件、通信设备、消费一些，但整体会围绕智能科技来择股。

在组合构建时，与上面介绍的投资流程一致，首先是自下而上出发，考察对个股的性价比和置信度水平，如果对企业的阿尔法能力和所处行业的贝塔都较为认可的话，会相应提高仓位。不会刻意对行业进行配置或进行市值维度的偏离，但在自下而上搭建完组合后，会重新回顾组合在各个风险因子、行业板块的暴露度，是否和基准偏离过大，是否超配了并没有那么看好的行业，如果某方面偏离超预期，会回过头去调整底层资产的仓位情况。

相比之下，俞瑾女士在管的另一个产品浦银安盛港股通量化混合，产品定位偏整个港股市场，因此在组合构建时，会多关注风格的权重配比，例如在利率端受到压制，盈利方面也不明朗的情况下，会适当减少成长风格配比，增配价值风格或高股息板块。

 3、个股选择：划分为三种类型的科技股，重视个股估值模型的搭建  

1）划分为三类科技股的成长模式——颠覆性成长

对于浦银安盛全球智能科技，由于主要投资科技板块，成长风格显著，需要考虑如何在科技股进行选择，或者更偏好哪一类的“成长”，在投资中会将“成长”分为三类。

第一类是颠覆性成长（Disruptive Growth），“颠覆”强调公司给行业现有格局带来的破坏性冲击，例如特斯拉的电车对传统燃油车带来很大的冲击，同时该公司仍在持续创新，在诸如机器人、Dojo超级计算机等方面持续有新的进展，这类公司虽然不确定性较高，静态估值也处于高位，但是预期增速可能并不低，甚至在初期还会更高。

对于此类颠覆性成长的企业，在投资中紧密跟踪和及时研判事件影响的重要性会较高，例如特斯拉在过往就经历过上海工厂建设和电车销售起量的重要事件，而且在创始人购买了Twitter后，市场也有担心是不是资金和精力分配会有所降低。对于这类不断出现的事件，都需要及时跟踪评估是否会对企业估值中枢产生影响，以及盈利预期是否需要调整。

此外，此类公司通常处在行业生命周期较早的阶段，发展可能性与想象空间会很大，但投资中还是要在充分认识未来成长空间的同时，更多以现有业务可实现的盈利为基础进行估值判断，不能过多透支远期的想象空间。

2）划分为三类科技股的成长模式——有质量的成长

第二类是有质量的成长（Qualitative Growth），“质量”强调公司增长的确定性，例如苹果公司已经有一段时间未在手机产品上推出颠覆式的创新了，产品力提升的速度明显放缓，但公司仍然有较高的市值，因为现有产品具有很强的用户粘性，已经形成了一个新生态圈，现金流相当稳健，而且公司每年都有回购和分红，相当于估值形成了下限，也许增速每年只有单位数增长，但确定性很高。

公司也有生命周期，一个过往属于颠覆性成长的公司很难一直都在颠覆行业，有质量的成长通常是颠覆性成长的企业迈入成熟后的阶段。一个成长企业通常是以科技发家，在技术上有一些know-how，对现有企业形成了颠覆；然后能将技术成功商业化，运用技术做出很好的产品，并销售给客户；最后是构建起自己的品牌力，业务迈向稳定，逐渐展现出成熟期，有质量的成长的特性。

3）划分为三类科技股的成长模式——周期性成长

第三类是周期性成长（Cyclical Growth），“周期”强调公司盈利的周期性，例如英伟达所处的半导体行业就具有明显的周期性特征，产品毛利会随着市场供需结构有大幅波动，但同时行业也有着技术突破所带来的成长性，两种特征相互交错。

作为对比，在盈利周期性上，颠覆性成长企业由于成长属性显著，受到经济或半导体周期的影响都弱一些，而有质量的成长企业由于产品的必需属性和供给格局都较好，因此也能穿越周期。

此外，周期性成长企业的估值通常由于产品的盈利周期性，相比于颠覆性成长企业的盈利会有一定的折价。除非公司能够证明产品或业务是可以穿越周期的，而且竞争格局不会受到大幅的破坏，估值才能够有抬升，否则短期供需紧张带来的盈利高速增长，仅会作为一次性盈利进入估值模型中。

4）搭建个股估值模型，明确股价波动区间，为公司刻画较完整的经营画像

在个股研究中，对于每只股票都会给出明确的合理估值区间，并且明晰核心产品分类，产品的收入与成本驱动因素，根据乐观、合理、悲观假设预期下企业的估值情况，给出企业的股价波动区间。

在搭建估值体系时，一家公司的经营状况通常可用三张标准财务报表来描述，例如将资产负债表上每项科目都按照比例进行换算至现金，得到公司的清算价值；将利润表与资产负债表结合分析，考虑公司未来可能挣多少钱，并分析挣钱的驱动力是什么。通过财务模型的拆分，可以为每家公司刻画较完整的经营画像，搭建好的估值模型与当前的市价相结合，其比值可以辅助筛选个股。

不过即使估值模型做得很细，也未必能够保证在市场上做得更好，因为有时候市盈率、市净率、市销率等市价比率指标可能更直观，更契合市场的共识。如果从自上而下的角度，先确定行业仓位，再选择股票的决策流程来看的话，采用市价比率可以便于选择股票时进行相对性价比的衡量。

同时对一些暂时没有盈利的企业，也可以采用市销率进行替代估值，分析是哪些因素在驱动收入的增长。如果企业营收在缩减或增速放缓，则要重视，当然市销率背后也会有很多故事，这时候需要回到每家公司的估值模型和经营画像上去跟踪。

5）围绕合理估值区间设定目标价进行交易，但也会综合考虑多种因素

从个股研究再落实到个股交易层面，核心是基于个股研究给出的企业合理估值范围，设定目标价，然后进行相应的仓位调整和买入、卖出操作。这也体现在实际操作上通常是在开盘前就提前挂好买入和卖出的限价或者VWAP的交易单，不太做日内交易。同时长期来看换手率也处于相对适中的位置，一般不会跟随短期股价的波动做操作，有一定的股价波动容忍区间，并会对优质稀缺的公司适度放宽，但不认为有企业可以买入后再也不考虑卖出，市场毕竟有其运行规律，估值高到一定地步就一定会回落。

除了基于深度研究给出的估值范围和对应的预期回报之外，在个股交易过程中，还要保持好对个股的紧密跟踪。因为股票以交易预期为主，而海外市场的信息相对集中，核心信息依赖上市公司的公开披露，在与上市公司的交流中，也主要是了解公司的经营战略，加上市场十分有效，盈利等财务指标的变化会很快反映到价格上面。

因此，紧密跟踪的好处是可以在投资中及时对消息做出反应，例如在得知公司披露了新的合同，增加了新的供应商，投资新建工厂的信息之后，需要判断公司在进行何种战略行动，对盈利的节奏有何影响，如何影响到当前的合理估值。

特别是有时企业在估值角度虽然有良好的性价比，但是由于管理层因素或者企业文化等原因会选择卖出或者不买一些股票。例如之前持有某碳化硅产业链企业，当时对于行业发展前景，以及公司的技术壁垒较为看好，但是后来在更换了一批新的管理层之后，可能也因为管理层不是技术出身，在技术升级和扩产过程中持续发生延误，在沟通过程中也发现公司的战略不够清晰。与此同时，公司股价已经有明显跌幅了，内部研究反思之后认为虽然跌幅可能已经反映了公司所遭遇的不利因素，但是在不能看到管理层清晰的经营战略，并且开始落后于一些竞争对手时，仍然选择了卖出。

此外，股价波动在一些时候可能是基本面的变化导致，但也会受非理性的交易层面因素影响。因此有时一些基金清盘时会对重仓股产生明显抛压，如果深度研究对该企业有相对清晰的估值，那么在判断股票的性价比较好之后，就可以逆向买入。

6）重视估值的分母端因素，科技企业估值以资本利率和风险偏好两方面与宏观经济周期相联系

科技公司因为成长特征显著，因此也会受到市场风险偏好和流动性变化带来的估值公式分母端的影响，在估值中需要重点考虑资本成本和风险偏好中枢的假设。

例如过去十年，美国的流动性较为充裕，同时科技企业盈利表现较好，并且商业模式受经济周期影响相对弱，这使得科技股成为一种“核心资产”，估值很难下移，表现出了越贵越涨，越涨越贵的现象。

但这一现象未来是否还能持续下去值得思考，特别是今年以来美债利率上升较快，对于估值公式中的分母端，即资本成本项产生较大压力。同时，即使市场可能预期明年利率会进入下行轨道，但市场参与者的风险偏好是否会重新提升？如果资本成本的长期中枢有所上行，那么靠远期盈利支撑估值的科技股会受到较长期的压制。

对于估值分母端的分析同样也可用于理解港股科技股今年以来涨幅相比美股较低的原因。对于港股投资者，可以分为三类，一类是南下的内资，一类是香港本地投资者，一类是外资。

对于南下的内资，一方面是因为港股的性价比可能有一定优势，另一方面有些标的可能只在港股有。但对于港股所有的稀缺标的，其盈利基本面主要还是基于国内经济的，在今年国内经济预期有所下行的情况下，盈利整体上行空间不大，因此主要是相对性价比有优势。

对于香港本地投资者而言，目前美元存款提供了5%左右的无风险回报，而股市内一些高股息资产的回报可能没有提供合理的风险补偿，因此，本地投资者容易做出远离港股的选择。

对于外资，可能也是今年的决定性因素，是宏观环境的影响，在今年美国利率上行，美元指数走强的情况下，港股作为离岸市场，流动性收缩显著，叠加中美关系趋紧，很难有较好的表现，因此部分外资选择了离开。

 4、风险控制：强调风险调整后收益，承受可计算的风险  

对于风险控制，在股票投资中想要获取合理回报必然需要承受风险，但要做到的是承担适当的经过计算的风险。关键是要通过个股的深度研究，判断每笔投资的风险与预期回报，从而做好组合整体的风险预算，力争提高组合的风险调整后收益。

5、市场观点：美股重点挖掘个股机会，港股相对性价比优势明显，对AI较为乐观  

1）美国科技股年底可能维持震荡，明年要重点研判企业的盈利状况，把握个股机会

对于美国科技股，即使基于过去十年流动性宽松的情况下来看，目前估值也已处于高位了，如果盈利不能保持过往的持续增长的话，盈利和估值可能会一同下杀。

此外，回溯2022年，其实美股是有明显跌幅的，当时市场主要在交易美联储加息的预期，而今年市场开始交易美联储加息结束，甚至降息的预期了。当然现在由于美国经济数据比预期的要好，对美国进入衰退和美联储进入降息轨道的预期也不断推后，美股因此没怎么下跌。而美国经济韧性强也有原因，过去两年的大放水和股市上涨对中产阶级有很强的财富效应，同时，其房地产贷款利率可能仍处于之前较低的利率水平，因此美联储加息对生活水平的影响暂时不大。而收入较少的群体，可能受益反通胀法案和芯片法案等财政政策，收入未明显下滑，因此不断推迟着经济的衰退。

但如果利率长期处于高位，最终还是会对经济有明显影响的，同时也会影响美国后面两年到期债券的重新发行，只是数据层面的显现可能要到明年才显现出来。目前来看，美联储明年降息的可能性比较大，但今年四季度可能会有所震荡，市场会因为博弈美联储操作的预期而波动，对经济数据和美联储的口头预期管理更加敏感。

在科技股票层面，今年四季度可能会维持震荡，但到明年就要重点研究企业的盈利状况，形成对企业的估值中枢或者基准，在这个基础上去判断企业的股价驱动因素和风险面有无变化，做出合适的应对。

2）港股目前性价比优良，可以考虑左侧配置

对于港股市场，目前性价比处于历史高位，也可以看到近期国内的经济数据韧性较强，后面需要观察公司的盈利是否有所表现，整体港股市场可能处于缓慢爬坡的状态。由于宏观流动性对于港股估值压制较强，不易期待短期有特别好的表现，但是在全球经济相对较弱的情况下，港股所处的低估值状态是一个很好的优势，比较适合左侧进行配置。

3）对AI较为乐观，短期较为看好基建部分的企业

对于AI，其实在之前已经有几波发展了，这一波的进展可能也跟底层科技的发展有关系，主要是算力的增长，使得模型参数和可训练的数据不断增加，从而有了涌现现象的出现。

具体来看，AI主要可以分为基建部分和应用部分，基建部分包括算力芯片、服务器、连接器等整个产业链；应用部分包括传统软件、大模型研发企业和SaaS企业等。两个部分可能处于不同的周期中，目前来说行业整体还是属于大模型军备竞赛的阶段，从不可或缺性来看，基建部分的核心企业竞争力更强。不过，应用对基建有着反馈作用，因为如果应用起不来的话，最终对基建的成长空间会有影响，体现在一方面使得AI基建的需求结构发生变化，另一方面，AI基建的成长周期也会拉长。

在应用部分，对于软件企业，目前比较成功的案例是某美国软件企业，它成功的利用AI进行了涨价，而且得到了客户的认可接受，但也只涨了10%，说明公司还是比较谨慎的。对于互联网企业，可能AI更多是一种粘性的影响，即公司做的业务可能没有变化，但可以用AI技术来增加用户粘性，类似以往互联网企业采用机器学习算法来做到“千人千面”，但是在涨价方面可能还要进一步观察用户的付费意愿情况。此外，AI可能通过和垂直产业结合得到应用，例如一些企业将AI技术应用在了矿山、教育等领域，提高对应行业的运营效率。

风险提示：本材料仅供参考，不构成任何投资建议，不作为任何法律文件。提及板块及行业仅代表基金经理看好行业，不构成投资建议或承诺，不代表基金真实持仓情况。文中市场判断不对未来市场表现构成任何保证，历史情况仅供参考。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。投资者在进行投资前请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。基金管理人可能会根据市场情况在符合《基金合同》约定的前提下调整投资策略和资产配置比例，导致投资收益不及预期。市场有风险，投资须谨慎。

风险提示

基金投资有风险，在进行投资前请参阅基金的《基金合同》、《招募说明书》等法律文件。本资料非基金宣传推介材料，不作为任何投资建议或保证，以及法律文件。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运作基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益，同时基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，投资者应自主做出投资决策并自行承担投资风险。投资者购买货币市场基金并不等于将基金作为存款存放在银行或者存款类金融机构。代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。基金有风险，投资需谨慎。

重要声明

本报告由上海基煜基金销售有限公司（以下简称“基煜基金”）编制，旨为发给基煜基金特定客户及其他专业人士内部参考。本报告基于合法取得的信息，但基煜基金对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除法律或规则规定必须承担的责任外，基煜基金不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。本报告版权归基煜基金所有。未经基煜基金事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、复制、引用、转载或其他任何形式的流传，否则，基煜基金将保留随时追究其法律责任的权利。