擬任基金經理 梁浩：
寫給鵬華研究精選混合基金投資者的一封信
梁浩
鵬華基金研究部總經理
投資決策委員會成員
社保及養老金投資決策委員會成員
權益投資決策委員會成員
第四屆英華獎“五年期權益類投資最佳基金經理”
【投資風格】
長期跟蹤是獲取超額回報的投資之道
致投資者
投資是一份極有樂趣又極富挑戰的工作。 其樂趣和挑戰都在於我們需要用自身有限的知識和有限的資訊， 不斷地在精妙、複雜的市場中找到最聰明的答案。 這其中蘊含著豐富的內容需要我們時刻保持學習的心態。 經歷這個過程的同時， 自身的學識也在提高， 這是其樂趣。 挑戰也恰恰存在其間， 我們常常會在錯過之後感歎市場的精妙和個人能力的局限， 又會在各種嘗試之後， 發現對“無所不能”的追逐也往往意味著更多的無功而返。
於是， 行業內有了 “能力圈”的概念。
市場的聰明之處在于遇到問題時總會試圖找到優化的方式。 被動型投資， 量化投資等多種工具應運而生， 發展壯大。 今日盛行的大資料概念也是其中之一。 但是， 至今，
我們將嘗試進行探索和突破， 通過構建團隊來彌補個人的局限， 由研究部總經理擔任團隊負責人， “在自己所覆蓋領域有所擅長， 但尚未走向投資一線， 思維仍能聚焦”的優秀分析師組成團隊骨幹；運作機制上也進行創新， 宏觀和策略選擇由公司宏觀策略分析師和一位擅長週期的基金經理助理擔當， 更加專業化；並引入了一名量化分析師作為基本面研究的有效補充， 通過量化工具和資料庫的構建， 彌補團隊覆蓋的不足。 此外， 研究團隊還擁有超20名研究分析師，
鵬華研究精選混合基金的推出經過了長期準備。 一年之前， 我們便開始了資料庫的構建、宏觀策略體系的磨合、工作流程的塑造和完善、類比組合的試運行等各種工作。 時至今日， 鵬華研究精選混合基金終於推出， 團隊的研究成果和心血的結晶也終於從幕後走向前臺。 站在過去辛勤工作的基石上， 對於未來， 我們心懷期待。
——by擬任基金經理：梁浩
研究部總經理助理 王海青：
供給側驅動的週期股投資
王海青
鵬華基金研究部總經理助理
7年證券、基金從業經驗
歷任中國中投證券研究所高級行業研究員， 2015年10月加入鵬華基金， 歷任研究部高級行業研究員、總經理助理， 從事行業研究工作
【優勢】
週期研究員出身， 兼具新能源等成長行業視野， 對週期性行業具有較強的把握和配置能力、擅長對於價值類公司跟蹤與挖掘
供給側驅動的週期股投資：
傳統週期行業的產品價格以及股價在近兩年表現優秀。過去一年中，鋼鐵、煤炭、建材、有色與石化漲幅位居各行業前列。本輪宏觀需求雖有所復蘇，但遠不及以前幾輪週期回暖的程度；供給側政策對傳統週期行業的影響更值得重視。供給側推動了本輪週期股持續超出市場預期的表現，且這種影響仍是目前週期股投資的核心關注點。
傳統週期行業與經濟發展緊密相關，歷史上週期股投資的核心關注點在於需求側，其邏輯在於供給側產能擴張需要時間，難以及時跟上需求，從而出現供需缺口。這種需求側驅動的週期股投資往往具有整體性機會。過去三十多年中國因制度變革實現了經濟持續的高速增長，制度紅利、政策調控為多個行業帶來投資機會，最典型的是2008年四萬億刺激出臺後，基建投資增速由原來20%以下提升至45%以上，投資產業鏈的需求出現爆發，產品供不應求價格大幅跳升，股價在盈利與估值雙重推動下出現大衛斯按兩下。目前來看，包括螺紋鋼、煤炭、玻璃、部分化工品在2009-2010年的價格大幅上漲，此後價格均未達到當時的高點。
歷史上供給側也曾為週期股帶來投資機會，但更多表現為局部性的個體行業機會。如2010年下半年華東地區開始的拉閘限電對水泥產能限制導致產品嚴重供不應求，再疊加企業主動限產保價，水泥價格與盈利升至近十年的最高點。這是各傳統週期股價中，少有的行業指數能夠在2010-2011年達到2007年股價高點的行業。
而自2016年以來的週期股投資，雖然有早期經濟小幅復蘇的驅動，但更重要的是不斷超預期的供給側驅動，背後邏輯是需求相對平穩下供給收縮帶來的盈利回升。政策上，從去年的煤炭鋼鐵行業供給側改革下強制的產能關停，發展至目前的“2+26”強化督查。環保持續收緊下多個週期行業的產能均受到影響，使得本輪供給側推動的週期股投資機會擴散化。
需求側驅動的週期行業發展機會，全行業均會受益，中小企業更因具備更大的成長空間而受到青睞。但供給側驅動下，行業中弱肉強食，大企業強者恒強。這在本輪週期中表現尤為明顯。
一方面，大企業更有能力去杠杆。2011年以後整體工業企業都在去杠杆，傳統週期行業多數是重資產屬性，降杠杆後效果明顯。大企業通過內生增長和再融資減輕負債端壓力，再加上部分產品受益于原材料成本下行，利潤彈性突顯。經濟新常態下不少大企業的利潤率維持高位震盪，持續性好於預期。
另一方面，大企業集中度提升。過去幾年市場自發出清使落後產能逐步退出，16年以來供給側改革加速了該進程。環保難達標的中小企業落後產能成為關停的對象，反之大企業強者恒強，行業競爭格局持續優化。以水泥行業為例，海螺水泥市占率由2009年的7.3%升到2017年的12%，但利潤占比由13%升至21%。煤炭行業中，2016年中國神華一家更是占整體煤炭上市公司淨利潤的66.7%。寡頭壟斷行業龍頭的定價權更強，更加受益於供給側改革，典型的表現就是MDI的價格和萬華化學不斷上升的利潤率。
歷史上，週期的估值因企業盈利波動性大，盈利持續時間不確定而受到壓制。本輪供給側政策壓制中小企業產能，大企業受到影響小；部分行業有產能增量，也基本由大企業貢獻。在經濟新常態下，大企業盈利的確定性與可持續性增強，能夠享受更高的合理估值。
目前時點上，環保督查趨嚴仍是驅動週期行業供給側變動的最大因素。我們將尋找供給側確定性改善的品種作為投資週期股的主線，並尋找有競爭力的優質企業，如電解鋁、造紙、化工等細分行業。當然，需求快速增長的子行業仍然值得重視，如新能源汽車產業鏈相關的上游有色子品種。
高級宏觀策略研究員 張華恩：
新常態漸行漸近
張華恩
歷任平安證券、海通證券、國泰君安證券研究所策略高級分析師、策略團隊負責人,所在團隊曾連續2年獲得新財富前3名、水晶球前2名等；2017年3月加入鵬華基金，任高級宏觀策略研究員
【優勢】
擅長縱向自上而下尋找宏觀驅動的行業投資趨勢，進行前瞻性的行業配置策略
新常態漸行漸近：
過去幾年以來，市場對於宏觀經濟的分歧從未像今天如此之大，“新週期”與其反對論者均以理相持。如果拋棄立場上的偏見，回歸客觀資料與經濟本身，究竟是什麼原因導致了大家對經濟判斷出現了如此大的分歧，對過往的研究范式形成了如此大的顛覆？
實際上自1998年上一輪供給側改革之後，中國經濟就開始進入了需求驅動主導的漫長階段。從02年加入WTO後的外需紅利，到05-07年地產週期和工業化的高潮，再到09-11年的4萬億刺激，無一例外。因此，過往宏觀研究範式的基準是從總需求側出發，把握好需求側變動，那麼對經濟的判斷也就八九不離十。
但是從2011年以來，伴隨經濟衰退和持續的通縮，鋼鐵、煤炭、水泥等傳統行業大量中小企業加速退出，2016年以來供給側改革更是加速了這一趨勢，經濟供給端的調整已出現了翻天覆地的變化。企業部門去產能的過程同時伴隨著資產負債表的修復（資產端去產能，負債端去杠杆），因此，經濟增速雖然仍是低波動，但企業部門實現盈虧平衡的臨界點則要比此前經濟週期中來的更早，而且對於需求變化的盈利彈性也明顯增強。因此，2016年以來，GDP增速雖然仍維持在6.7%-6.9%的區間波動，但PPI從-5.9%到7.8%，工業企業利潤增速從-2%上升到至22%，微觀企業的盈利修復明顯要強於宏觀層面的需求擴張。鋼鐵、煤炭、水泥等傳統行業，受益於本輪去產能和供給側改革，過去幾年行業競爭格局不斷優化，傳統行業的“老大難”也迎來了“枯樹又逢春”的時刻。
因此，從宏觀趨勢和微觀結構看，經濟進入一種新常態的跡象應該是越來越明顯。這種新常態在總量層面，我們看到的是經濟增速未來數年可能不再是大起大伏，而是低位徘徊。儘管短期來看，在三四線城市房地產銷售逐步走低後，經濟增速可能仍將面臨一定壓力，但這種壓力已不同於2011-2015年的持續快速下行，原因在於本輪房地產去庫存在多數城市已取得實質進展，這也意味著地產銷售及其引起的經濟下行後續雖有壓力，但市場的出清卻未必會像上輪週期般劇烈。與此同時，伴隨企業部門盈利能力的修復，微觀盈利的狀況要明顯好於宏觀需求的波動，“宏觀平穩，微觀改善”的趨勢仍將延續。結構層面，在供給側改革的政策約束、環保趨嚴的門檻約束、金融去杠杆下的資金約束下，企業盈利將繼續從“需求驅動”走向“分餅驅動”，優勢企業的集中度不斷上升，定價權和盈利能力均將出現明顯的改善。
更長週期視角，類似於“硬著陸”這種過於悲觀的經濟判斷我們認為也大可不必，因為當前的經濟基礎相比以往已不可同日而語，這種基礎的變化可概括為“天時、地利、人和”。“天時”是我們的互聯網效率已居全球之冠，在這輪全球經濟重構過程中，中國擁有可以創造出BAT這種世界級公司的互聯網基因，彎道超車的概率大。“地利”是製造業正達到前所未有的高度，過去5年，中國在機械和交運設備、辦公通訊設備、電訊設備、積體電路等領域的出口占比持續攀升，在汽車玻璃、MDI、挖掘機、視頻監控設備等領域，均誕生了一批具備全球競爭優勢的巨頭，製造業正加速從“進口替代”到“走向全球”。“人和”是居民消費升級的遍地開花，人口結構上，“70-80-90-00”消費群體正邁向主力；收入層面，三四線城市人均GDP已普遍跨過3000美元門檻，進入消費升級加速期，這些都將對未來的消費升級構成強力支撐。
因此，相較於對“新週期”的反復糾結，認識到當前經濟新常態下宏觀趨勢和微觀結構的變化，對於投資顯然更加重要。而在“天時、地利、人和”的經濟基礎上，我們更願意心存樂觀，對於未來的投資機會多一份樂觀的期盼！
高級量化策略研究員 包兵華：
當量化技術應用於基本面投資
包兵華
歷任第一創業證券、長城證券高級量化研究員；2016年10月加入鵬華基金，任高級量化策略研究員
【優勢】
具有較強的資料處理和量化建模能力，善於將基本面分析中的關鍵要素及研究方法通過定量刻畫並形成量化模型，並運用於投資實務
當量化技術應用於基本面投資：
近年來，隨著電腦技術的進步，量化投資成為市場發展的熱點，和基本面投資並駕齊驅，成為當前主流的投資分析方法。就目前國內的投資實踐看，基本面投資和量化投資總體上相互獨立，鮮有交集，不少人認為，量化投資和基本面投資是兩種完全不同的投資方式，很難統一。那麼，可否將量化技術應用於基本面投資呢？
量化與基本面的主要投資邏輯
量化投資和基本面投資雖然基本的投資邏輯是一致的，但還是兩種不同的投資方式。基本面投資側重於個股研究深度的把握，追求較高的盈虧比和勝率，以巴菲特為例，買20檔股票，16只賺錢，勝率80%，主要時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業；除被動量化投資外，量化投資則是通過量化模型對複雜市場行為進行分析和預測，更側重于投資廣度。以西蒙斯為例，可能會參與2000檔股票的交易，1020只賺錢。成功率51%，主要精力花在分析哪裡是估值窪地，哪一些品種被高估了，買入低估，賣出高估，其有效性由大量資料證實。
量化投資的特點
量化投資優勢非常明顯，首先是覆蓋較廣，通過多層次的量化模型、多角度的觀察及海量資料的篩選等，捕捉更多的投資機會；其次，執行效率高，能及時快速地跟蹤市場變化，尋找新的交易機會。除此之外，量化技術能夠將投資理念模型化，克服人性的弱點。
利用量化建模進行投資決策是量化技術應用到投資的一種主要方式。在利用歷史資料進行量化建模的過程中，大都不可避免去做資料的優化擬合，即利用歷史資料擬合的模型在過去是較優的，而未來則有很大的風險，尤其是外部環境、市場風格發生重大變化的時候。
以海外市場為例，宏觀數量化基金—長期資本管理公司（LTCM）曾經業績驕人，1994-1997四年每年最低收益率為17%，期間將投資人的資金翻了3倍。1998年俄羅斯債務違約，導致LTCM劇虧，最後倒閉，LTCM的失誤主要在於過分相信概率模型。
以國內市場為例，2010年股指期貨上市以來，由於A股大盤股持續低迷，中小盤股相對活躍，因此買入優質中小盤股，賣空滬深300期指，變成穩健對沖產品的代名詞。2014年底大盤股持續暴動，同時中小盤股滯漲，眾多穩健對沖產品集體遭到“黑天鵝”重創。再以部分量化產品為例， 2017年以來收益不理想，與之前的穩健收益形成鮮明對比，其主要原因2017年以來市場風格發生巨變，以上證50為代表的價值股異軍突起，而以創業板為代表的成長股則是表現不佳，該類產品風格上偏向小盤成長。從外部環境看，小盤成長股在中國的過去幾年的牛市，除了宏觀經濟環境和自身的成長性因素外，主要原因是IPO制度扭曲後殼資源外延成長預期的價值提升炒作，而伴隨著並購重組的監管趨嚴和IPO常態化，小盤股外延成長的預期被打折扣，進而整體表現不佳。
量化模型只能根據現有的資訊對市場變化做出判斷，卻無法預知外界推動力的變化，量化無法替代深入的機制性思考，需要進行定性分析。因此量化投資應該是基於有投資邏輯支撐的前提下進行的策略開發，而不是基於純粹資料採擷的模型構建，量化投資可以對於主動管理的投資理念與投資邏輯進行數量化、規則化，模型化，做到可回溯，可複製，可重複。
基本面投資的挑戰與量化工具的應用
就國內市場投資實踐而言，基本面投資主要面臨以下挑戰：一是基本面投資注重個股研究深度的把握，覆蓋範圍有限，尤其是在目前IPO常態化擴容的背景下，難以做到全部覆蓋；挑戰二，隨著互聯網技術的進步，移動終端的普及，資訊傳播速度加快，信息量呈現爆炸式增長，對於資訊處理的速度要求越來越高；挑戰三，由於排名的壓力和人性的弱點，部分基金經理出現風格漂移現象。對於這些挑戰，量化投資技術具有覆蓋面廣，反應執行速度快等特點，從而解決問題。
首先是，利用量化技術擴大覆蓋的範圍，抓住市場上更多的投資機會。隨著股票數量迅速增加，基本面投資研究很難做到全部覆蓋，以上市公司定期報告為例，如果每一家公司地去看報表然後再總結的話，覆蓋非常有限，所以需要借助量化工具去説明處理資訊，快速生成有效投資決策要點。
其次，提高資訊處理的效率，基金經理騰出大量的時間做有效的投資決策。從基本面投資的角度而言，要面對宏觀資訊，行業資訊，公司資訊。以週期類行業為例，要及時跟蹤不同品種價格資料，產能資料，庫存資料，而對這些資料進行有效的及時處理和分析就很有必要，量化工具的使用則會顯著提高分析和處理的效率。因此，利用量化工具能把基金經理從瑣碎的日常資訊分析中解放出來，可以花更多的心思思考市場趨勢的變化、拐點的狀況、結構的變化，從而提高投資決策效率。
再次，投資理念模型化，避免風格漂移。從研究結論看，風格漂移並不能為基金帶來顯著的超額收益，而風格鮮明的基金，才有相對穩健的長期業績，風格漂移某種程度上意味著風險。面對排名的壓力，基金經理在或多或少會迎合市場風格，對行業配置進行調整，出現風格上的漂移，風格漂移不利於投資者通過風格劃分進行組合的有效配置。而利用量化工具可以把基本面分析投資理念模型化，避免風格的漂移。
鵬華研究精選量化投資應用實踐
為了發揮基本面投資的優勢、解決基本面投資面臨的挑戰，鵬華研究精選經過接近一年的運作、磨合，已經建立了完善的量化體系。
首先，鵬華研究精選利用量化工具對於財務資訊和市場訊息進行全市場個股覆蓋，縮小股票池範圍，然後結合行業研究員對於個股基本面進行調研、跟蹤、分析，從而發現投資機會。包括基於財務資料的個股篩選，基於市場資料的個股篩選，新股資料篩選等。
其次，鵬華研究精選建立不同的量化模型及時高效處理決策資料，為投資提供參考。包括高性價比個股的分析和週期行業資料分析等。以週期類行業為例，及時分析和處理不同品種價格變化，產能的變化，從而把握投資機會。
再次，把基本面投資理念模型化。鵬華研究精選在進行市場風格選擇時，遵循價值、成長風格相對均衡、適度偏離的總體原則，在進行價值股選擇時，利用量化模型進行有效篩選，比人為的價值更價值，從而能夠有效避免人為選擇上的風格漂移。
鵬華研究精選
005028
發行倒計時
供給側驅動的週期股投資：
傳統週期行業的產品價格以及股價在近兩年表現優秀。過去一年中，鋼鐵、煤炭、建材、有色與石化漲幅位居各行業前列。本輪宏觀需求雖有所復蘇，但遠不及以前幾輪週期回暖的程度；供給側政策對傳統週期行業的影響更值得重視。供給側推動了本輪週期股持續超出市場預期的表現，且這種影響仍是目前週期股投資的核心關注點。
傳統週期行業與經濟發展緊密相關，歷史上週期股投資的核心關注點在於需求側，其邏輯在於供給側產能擴張需要時間，難以及時跟上需求，從而出現供需缺口。這種需求側驅動的週期股投資往往具有整體性機會。過去三十多年中國因制度變革實現了經濟持續的高速增長，制度紅利、政策調控為多個行業帶來投資機會，最典型的是2008年四萬億刺激出臺後，基建投資增速由原來20%以下提升至45%以上，投資產業鏈的需求出現爆發，產品供不應求價格大幅跳升，股價在盈利與估值雙重推動下出現大衛斯按兩下。目前來看，包括螺紋鋼、煤炭、玻璃、部分化工品在2009-2010年的價格大幅上漲，此後價格均未達到當時的高點。
歷史上供給側也曾為週期股帶來投資機會，但更多表現為局部性的個體行業機會。如2010年下半年華東地區開始的拉閘限電對水泥產能限制導致產品嚴重供不應求，再疊加企業主動限產保價，水泥價格與盈利升至近十年的最高點。這是各傳統週期股價中，少有的行業指數能夠在2010-2011年達到2007年股價高點的行業。
而自2016年以來的週期股投資，雖然有早期經濟小幅復蘇的驅動，但更重要的是不斷超預期的供給側驅動，背後邏輯是需求相對平穩下供給收縮帶來的盈利回升。政策上，從去年的煤炭鋼鐵行業供給側改革下強制的產能關停，發展至目前的“2+26”強化督查。環保持續收緊下多個週期行業的產能均受到影響，使得本輪供給側推動的週期股投資機會擴散化。
需求側驅動的週期行業發展機會，全行業均會受益，中小企業更因具備更大的成長空間而受到青睞。但供給側驅動下，行業中弱肉強食，大企業強者恒強。這在本輪週期中表現尤為明顯。
一方面，大企業更有能力去杠杆。2011年以後整體工業企業都在去杠杆，傳統週期行業多數是重資產屬性，降杠杆後效果明顯。大企業通過內生增長和再融資減輕負債端壓力，再加上部分產品受益于原材料成本下行，利潤彈性突顯。經濟新常態下不少大企業的利潤率維持高位震盪，持續性好於預期。
另一方面，大企業集中度提升。過去幾年市場自發出清使落後產能逐步退出，16年以來供給側改革加速了該進程。環保難達標的中小企業落後產能成為關停的對象，反之大企業強者恒強，行業競爭格局持續優化。以水泥行業為例，海螺水泥市占率由2009年的7.3%升到2017年的12%，但利潤占比由13%升至21%。煤炭行業中，2016年中國神華一家更是占整體煤炭上市公司淨利潤的66.7%。寡頭壟斷行業龍頭的定價權更強，更加受益於供給側改革，典型的表現就是MDI的價格和萬華化學不斷上升的利潤率。
歷史上，週期的估值因企業盈利波動性大，盈利持續時間不確定而受到壓制。本輪供給側政策壓制中小企業產能，大企業受到影響小；部分行業有產能增量，也基本由大企業貢獻。在經濟新常態下，大企業盈利的確定性與可持續性增強，能夠享受更高的合理估值。
目前時點上，環保督查趨嚴仍是驅動週期行業供給側變動的最大因素。我們將尋找供給側確定性改善的品種作為投資週期股的主線，並尋找有競爭力的優質企業，如電解鋁、造紙、化工等細分行業。當然，需求快速增長的子行業仍然值得重視，如新能源汽車產業鏈相關的上游有色子品種。
高級宏觀策略研究員 張華恩：
新常態漸行漸近
張華恩
歷任平安證券、海通證券、國泰君安證券研究所策略高級分析師、策略團隊負責人,所在團隊曾連續2年獲得新財富前3名、水晶球前2名等；2017年3月加入鵬華基金，任高級宏觀策略研究員
【優勢】
擅長縱向自上而下尋找宏觀驅動的行業投資趨勢，進行前瞻性的行業配置策略
新常態漸行漸近：
過去幾年以來，市場對於宏觀經濟的分歧從未像今天如此之大，“新週期”與其反對論者均以理相持。如果拋棄立場上的偏見，回歸客觀資料與經濟本身，究竟是什麼原因導致了大家對經濟判斷出現了如此大的分歧，對過往的研究范式形成了如此大的顛覆？
實際上自1998年上一輪供給側改革之後，中國經濟就開始進入了需求驅動主導的漫長階段。從02年加入WTO後的外需紅利，到05-07年地產週期和工業化的高潮，再到09-11年的4萬億刺激，無一例外。因此，過往宏觀研究範式的基準是從總需求側出發，把握好需求側變動，那麼對經濟的判斷也就八九不離十。
但是從2011年以來，伴隨經濟衰退和持續的通縮，鋼鐵、煤炭、水泥等傳統行業大量中小企業加速退出，2016年以來供給側改革更是加速了這一趨勢，經濟供給端的調整已出現了翻天覆地的變化。企業部門去產能的過程同時伴隨著資產負債表的修復（資產端去產能，負債端去杠杆），因此，經濟增速雖然仍是低波動，但企業部門實現盈虧平衡的臨界點則要比此前經濟週期中來的更早，而且對於需求變化的盈利彈性也明顯增強。因此，2016年以來，GDP增速雖然仍維持在6.7%-6.9%的區間波動，但PPI從-5.9%到7.8%，工業企業利潤增速從-2%上升到至22%，微觀企業的盈利修復明顯要強於宏觀層面的需求擴張。鋼鐵、煤炭、水泥等傳統行業，受益於本輪去產能和供給側改革，過去幾年行業競爭格局不斷優化，傳統行業的“老大難”也迎來了“枯樹又逢春”的時刻。
因此，從宏觀趨勢和微觀結構看，經濟進入一種新常態的跡象應該是越來越明顯。這種新常態在總量層面，我們看到的是經濟增速未來數年可能不再是大起大伏，而是低位徘徊。儘管短期來看，在三四線城市房地產銷售逐步走低後，經濟增速可能仍將面臨一定壓力，但這種壓力已不同於2011-2015年的持續快速下行，原因在於本輪房地產去庫存在多數城市已取得實質進展，這也意味著地產銷售及其引起的經濟下行後續雖有壓力，但市場的出清卻未必會像上輪週期般劇烈。與此同時，伴隨企業部門盈利能力的修復，微觀盈利的狀況要明顯好於宏觀需求的波動，“宏觀平穩，微觀改善”的趨勢仍將延續。結構層面，在供給側改革的政策約束、環保趨嚴的門檻約束、金融去杠杆下的資金約束下，企業盈利將繼續從“需求驅動”走向“分餅驅動”，優勢企業的集中度不斷上升，定價權和盈利能力均將出現明顯的改善。
更長週期視角，類似於“硬著陸”這種過於悲觀的經濟判斷我們認為也大可不必，因為當前的經濟基礎相比以往已不可同日而語，這種基礎的變化可概括為“天時、地利、人和”。“天時”是我們的互聯網效率已居全球之冠，在這輪全球經濟重構過程中，中國擁有可以創造出BAT這種世界級公司的互聯網基因，彎道超車的概率大。“地利”是製造業正達到前所未有的高度，過去5年，中國在機械和交運設備、辦公通訊設備、電訊設備、積體電路等領域的出口占比持續攀升，在汽車玻璃、MDI、挖掘機、視頻監控設備等領域，均誕生了一批具備全球競爭優勢的巨頭，製造業正加速從“進口替代”到“走向全球”。“人和”是居民消費升級的遍地開花，人口結構上，“70-80-90-00”消費群體正邁向主力；收入層面，三四線城市人均GDP已普遍跨過3000美元門檻，進入消費升級加速期，這些都將對未來的消費升級構成強力支撐。
因此，相較於對“新週期”的反復糾結，認識到當前經濟新常態下宏觀趨勢和微觀結構的變化，對於投資顯然更加重要。而在“天時、地利、人和”的經濟基礎上，我們更願意心存樂觀，對於未來的投資機會多一份樂觀的期盼！
高級量化策略研究員 包兵華：
當量化技術應用於基本面投資
包兵華
歷任第一創業證券、長城證券高級量化研究員；2016年10月加入鵬華基金，任高級量化策略研究員
【優勢】
具有較強的資料處理和量化建模能力，善於將基本面分析中的關鍵要素及研究方法通過定量刻畫並形成量化模型，並運用於投資實務
當量化技術應用於基本面投資：
近年來，隨著電腦技術的進步，量化投資成為市場發展的熱點，和基本面投資並駕齊驅，成為當前主流的投資分析方法。就目前國內的投資實踐看，基本面投資和量化投資總體上相互獨立，鮮有交集，不少人認為，量化投資和基本面投資是兩種完全不同的投資方式，很難統一。那麼，可否將量化技術應用於基本面投資呢？
量化與基本面的主要投資邏輯
量化投資和基本面投資雖然基本的投資邏輯是一致的，但還是兩種不同的投資方式。基本面投資側重於個股研究深度的把握，追求較高的盈虧比和勝率，以巴菲特為例，買20檔股票，16只賺錢，勝率80%，主要時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業；除被動量化投資外，量化投資則是通過量化模型對複雜市場行為進行分析和預測，更側重于投資廣度。以西蒙斯為例，可能會參與2000檔股票的交易，1020只賺錢。成功率51%，主要精力花在分析哪裡是估值窪地，哪一些品種被高估了，買入低估，賣出高估，其有效性由大量資料證實。
量化投資的特點
量化投資優勢非常明顯，首先是覆蓋較廣，通過多層次的量化模型、多角度的觀察及海量資料的篩選等，捕捉更多的投資機會；其次，執行效率高，能及時快速地跟蹤市場變化，尋找新的交易機會。除此之外，量化技術能夠將投資理念模型化，克服人性的弱點。
利用量化建模進行投資決策是量化技術應用到投資的一種主要方式。在利用歷史資料進行量化建模的過程中，大都不可避免去做資料的優化擬合，即利用歷史資料擬合的模型在過去是較優的，而未來則有很大的風險，尤其是外部環境、市場風格發生重大變化的時候。
以海外市場為例，宏觀數量化基金—長期資本管理公司（LTCM）曾經業績驕人，1994-1997四年每年最低收益率為17%，期間將投資人的資金翻了3倍。1998年俄羅斯債務違約，導致LTCM劇虧，最後倒閉，LTCM的失誤主要在於過分相信概率模型。
以國內市場為例，2010年股指期貨上市以來，由於A股大盤股持續低迷，中小盤股相對活躍，因此買入優質中小盤股，賣空滬深300期指，變成穩健對沖產品的代名詞。2014年底大盤股持續暴動，同時中小盤股滯漲，眾多穩健對沖產品集體遭到“黑天鵝”重創。再以部分量化產品為例， 2017年以來收益不理想，與之前的穩健收益形成鮮明對比，其主要原因2017年以來市場風格發生巨變，以上證50為代表的價值股異軍突起，而以創業板為代表的成長股則是表現不佳，該類產品風格上偏向小盤成長。從外部環境看，小盤成長股在中國的過去幾年的牛市，除了宏觀經濟環境和自身的成長性因素外，主要原因是IPO制度扭曲後殼資源外延成長預期的價值提升炒作，而伴隨著並購重組的監管趨嚴和IPO常態化，小盤股外延成長的預期被打折扣，進而整體表現不佳。
量化模型只能根據現有的資訊對市場變化做出判斷，卻無法預知外界推動力的變化，量化無法替代深入的機制性思考，需要進行定性分析。因此量化投資應該是基於有投資邏輯支撐的前提下進行的策略開發，而不是基於純粹資料採擷的模型構建，量化投資可以對於主動管理的投資理念與投資邏輯進行數量化、規則化，模型化，做到可回溯，可複製，可重複。
基本面投資的挑戰與量化工具的應用
就國內市場投資實踐而言，基本面投資主要面臨以下挑戰：一是基本面投資注重個股研究深度的把握，覆蓋範圍有限，尤其是在目前IPO常態化擴容的背景下，難以做到全部覆蓋；挑戰二，隨著互聯網技術的進步，移動終端的普及，資訊傳播速度加快，信息量呈現爆炸式增長，對於資訊處理的速度要求越來越高；挑戰三，由於排名的壓力和人性的弱點，部分基金經理出現風格漂移現象。對於這些挑戰，量化投資技術具有覆蓋面廣，反應執行速度快等特點，從而解決問題。
首先是，利用量化技術擴大覆蓋的範圍，抓住市場上更多的投資機會。隨著股票數量迅速增加，基本面投資研究很難做到全部覆蓋，以上市公司定期報告為例，如果每一家公司地去看報表然後再總結的話，覆蓋非常有限，所以需要借助量化工具去説明處理資訊，快速生成有效投資決策要點。
其次，提高資訊處理的效率，基金經理騰出大量的時間做有效的投資決策。從基本面投資的角度而言，要面對宏觀資訊，行業資訊，公司資訊。以週期類行業為例，要及時跟蹤不同品種價格資料，產能資料，庫存資料，而對這些資料進行有效的及時處理和分析就很有必要，量化工具的使用則會顯著提高分析和處理的效率。因此，利用量化工具能把基金經理從瑣碎的日常資訊分析中解放出來，可以花更多的心思思考市場趨勢的變化、拐點的狀況、結構的變化，從而提高投資決策效率。
再次，投資理念模型化，避免風格漂移。從研究結論看，風格漂移並不能為基金帶來顯著的超額收益，而風格鮮明的基金，才有相對穩健的長期業績，風格漂移某種程度上意味著風險。面對排名的壓力，基金經理在或多或少會迎合市場風格，對行業配置進行調整，出現風格上的漂移，風格漂移不利於投資者通過風格劃分進行組合的有效配置。而利用量化工具可以把基本面分析投資理念模型化，避免風格的漂移。
鵬華研究精選量化投資應用實踐
為了發揮基本面投資的優勢、解決基本面投資面臨的挑戰，鵬華研究精選經過接近一年的運作、磨合，已經建立了完善的量化體系。
首先，鵬華研究精選利用量化工具對於財務資訊和市場訊息進行全市場個股覆蓋，縮小股票池範圍，然後結合行業研究員對於個股基本面進行調研、跟蹤、分析，從而發現投資機會。包括基於財務資料的個股篩選，基於市場資料的個股篩選，新股資料篩選等。
其次，鵬華研究精選建立不同的量化模型及時高效處理決策資料，為投資提供參考。包括高性價比個股的分析和週期行業資料分析等。以週期類行業為例，及時分析和處理不同品種價格變化，產能的變化，從而把握投資機會。
再次，把基本面投資理念模型化。鵬華研究精選在進行市場風格選擇時，遵循價值、成長風格相對均衡、適度偏離的總體原則，在進行價值股選擇時，利用量化模型進行有效篩選，比人為的價值更價值，從而能夠有效避免人為選擇上的風格漂移。
鵬華研究精選
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