截至三季度末,胡宜斌的管理总规模为195.41亿元。
从“9.24”以来,胡宜斌管理的7支基金反弹幅度都在20%左右,华安媒体互联网的反弹幅度更佳,有27.39%。
数据来源:Choice,近期反弹为2024.9.24-2024.11.26
正如主题一样,胡宜斌重点关注的方向主要是科技成长+内需,成长中又着重在AI+出海两大方向上。
AI毫无疑问是科技股投资的一大重点,机会主要集中在三大环节——算力、模型和数据上。
胡宜斌预判,可能在2025年或者2026年,我们能看到很多新的垂直行业应用,以及多模态应用的商业化机会来临。
在流动性不好的时候,我们很难对AI应用0~1之间做很精细的定价。
但是当现在流动性相对有所恢复的时候,就会重新回去看它的产品,对它的每一个阶段进行更细致的定价。
出海方面,虽然欧美受关税等贸易保护主义的困扰,但亚非拉的新兴经济体增速较快,
中国企业能够以自己的制造业优势很好地覆盖这些市场,这也是值得关注的投资机会。
胡宜斌另一大重点关注的方向是内需,在内需中,需要寻找内需的阿尔法,而不是单纯的贝塔。
阿尔法可以关注两个方面,
一是与基础民生更为相关的服务业消费,
二是代际迭代产生的新消费投资机会。
投资报()整理精选了胡宜斌分享的精华内容如下:
“蓝筹搭台,个股唱戏”
科技+内需的成长机会
今天我想给各位汇报一下,在现在这个时点上,如何看待新周期科技和内需的投资机会。
首先,我们能看到的就是,个人投资者的入市,给市场带来了一个巨大的流动性拐点。
所以,市场也出现了一些结构性的投资机会。
然后,我们也可以看到融资余额的放大,
从证券市场交易结算资金余额也可以看到,现在交易结算资金基本上是逼近了2015年的高点附近。
同时我们也看到,这一轮ETF基金,尤其在9月底到10月初期间,整个净申购额超过了1000亿人民币;
而且,从9月底的宽基指数,后面慢慢扩散到了行业ETF。
我们都看到了,这一轮市场的上涨,主要的流动性来源是来自于个人投资者的入市。
我们一直强调说,市场经常是“蓝筹搭台,个股唱戏”这样一个格局,
在未来,从投资的角度,我们也要更多地把目光放到寻找一些市场的结构性机会。
尤其是总量流动性托底、政策托底之后,
市场的预期必然会去寻找这一轮行情当中,这一轮宏观经济当中,最有亮点的一些赛道和行业。
一方面,我们最近走访调研了很多的企业,
虽然是抽样,但是在最近的调研当中,我们也很明显的能够感受到,在这一次市场的流动性拐点,以及财政政策的发力之后,
很多上市公司能够感受到,这两个拐点对上市公司盈利基本面所产生的一些作用。
同时,我们也能感受到,某一些结构,比如说跟新质生产力相关的,
新能源产业,包括电动车、储能以及光伏,这些产业将会受益于现在宏观政策以及流动性的变化。
还有一些跟AI发展、跟科技相关的,比如说算力中心、智算中心,以及大模型产业,都会有一些长足的进展。
第二个,在内需的方向上,大家一直关心的消费和周期,我个人觉得,
在接下去的财政和流动性拐点出现之后,
在内需当中,更多的还是要寻找跟基础民生,以及新消费息息相关的一些方向。
在总量走向结构发展的过程当中,
我们消费的结构,或者说居民消费的动力,其实也在发生一些变化。
所以我们更多的还是要去寻找消费当中的成长,或者说内需当中的成长。
坚持困境反转策略
低PB+ROE低分位+高PE
从赛道的选择上,如果要细分到行业,实际上我个人的投资角度,我还会坚持一个困境反转的策略。
什么是困境反转呢?
我们希望在市场当中寻找一些赔率比较合适的投资机会。
赔率合适,实际上就是指,在当下产业周期处在一个相对较低的位置,
它可以用最好的一个财务指标——ROE的分位数,来代表它产业周期所处的阶段。
比如说ROE位于相对较低分位的一些产业,我相信它当下可能是处于一种盈利能力在历史周期中相对较低的水平。
同时,我们也希望找到PB分位相对较低的行业。
因为PB分位代表了,市场给予它的未来远期ROE预期的变化。
如果ROE和PB分位数相对都比较低,就意味着,它当下的盈利基本面和估值水平都处于较低的水平。
那这种情况下,更有可能带来一些戴维斯双击的投资机会。
同时,我们也会去参考PE分位数和PS分位数。
但是,参考PE分位数和PS分位数,实际上我们希望它相对高一点,尤其是PE分位数。
医药、建筑、建材和传媒
具备困境反转的条件和可能性
结合这个角度来选择,我们相信,如果要找到一个投资赔率相对合适的赛道,
我们需要坚持在ROE和PB分位数双低的基础上,去寻找PE分位数相对较高的一些行业。
当下有哪些呢?
比如说,医药、建筑、建材和传媒。
在一级行业属性上,它们体现出了这种困境反转的条件和可能性。
同时,有一些TMT行业,像电子、计算机、新能源汽车,这些行业并不处于PB和ROE双低的水平——
他们的ROE水平目前还是比较低的,只是PB水平已经上来了。
也就是说,估值先拔上来了,市场认可了它的困境反转,这些行业正在困境反转的途中。
当整体行业PB分位数已经修复到一个中位数偏上的水平之后,考验我们更多的,是在于基本面的选股能力。
也就是说,既然我们买的是ROE的回升,
我们就需要在这些行业当中投入更大的精力,去寻找哪些上市公司它的ROE水平能够回归到一个历史更高的水平。
半导体总需求
一次又一次台阶式的跃升
现在在科技成长方向当中,有哪些投资机会呢?
首先,我认为,不可否认,在现代科技当中最亮眼的方向一定是AI。
历史上来看,每一次所谓的技术迭代或者工业革命,我们都能够看到对于整个半导体产业总需求台阶式跃升。
在AI对于整个互联网以及对日常生活、工作产生影响之后,
总需求可能在未来的5-10年区间,又出现一轮比较大的跃升,会拔到比现在这个台阶更高的水平。
它会带来很多投资机会。
同时,短期能看到什么?
虽然,AI应用在很多行业还没有完全商业化以及落地,但是他们都在做一些大模型的迭代和训练。
这些模型的迭代和训练,它遵循了我们现在经常讲到scaling law(规模法则))这样一个特征。
也就是说,每往上迭代一个模型,算力的成本是指数级上升的。
从未来长期发展来看,对AI算力的消耗是一个比较大的量级。
对AI应用的定价
从用户数、留存到付费意愿等等
应用方面,市场就一直在关注生成式AI对于各个行业以及应用的影响。
比如从AI聊天,ChatGPT开始,到AI画图,到现在的做视频,以及很多泛AI领域,包括机器人、自动驾驶,
行业应用,比如说教育、医疗、法律等等这样一些方向,它都有可能给生成式AI提供一个很好地发挥的舞台。
我们的发展相对来说更加艰难一点,但是这种艰难并不意味着国内的公司没有投资机会。
我相信,在明年或者在后年,有大量的应用会落地,包括行业垂直类应用,他们会有大量的商业机会。
无论是中国企业领先,还是海外企业领先,最终都能使得,
在这个产业链环节当中,有模型、有数据、有产业闭环的公司,得到更多的受益。
所以,应用方向的股价波动,来自于流动性噪音的冲击,可能会体现得更多一点。
比如说,AI的应用它有0-1的发展;
在大模型迭代当中,在1之前的这些模型,它的商业化潜力不大,但是并不意味着这个企业没有价值。
只是说,可能现在某些行业,比如它迭代到了0.5、0.6这样的水平,还不太好用,但是它还在向前努力。
一旦它过了1这个临界点之后,它的产品体验以及用户数都会进入爆发。
所以,在流动性不好的时候,我们很难对0~1之间的这个区间做很精细的定价。
但是当流动性相对有所恢复的时候,就会重新回去看它的产品,对它的每一个阶段进行更细致的定价。
我们会看用户数、用户的留存、付费意愿、UP值,最终体现到盈利报表上,会对每一个阶段进行定价。
这是我们对AI应用的一个看法。
期待明年一二月
迎来内需开门红
接下来讲一下对内需的看法。
首先,内需的交易,
上一轮特朗普当选美国总统之后,发动了几轮关税,其实最后的结果来看,整个A股当中,内需的资产表现是非常不错的。
因为在贸易保护主义冉冉升起的时候,内需资产相对影响比较小。
同时,内需又在一个比较健康、稳定向上的成长通道当中,
只是过去一段时间,市场可能相对来说对它不那么待见,预期比较低。
但是可以看到,比如说从明年2025年的第一季度开始,我们的整个内需,尤其是社零,它就进入了一个绝对低基数的状态。
如果结合现在财政的发力,以及现在的市场,尤其是中国各类资产,包括股市,包括房地产,都有企稳回升的信号;
那么实际上,对于明年一季度,在低基数下的消费以及内需,是有非常好的支撑效果的。
同时,房地产,现在无论是二手房的成交,还是二手房的价格指数,可能都接近企稳回升的状态。
这也归功于,这一轮财政政策出现转向,整个市场流动性回暖,给中国资产带来了很好的信心。
所以,可以期待明年一二月份,或者说一二季度,真的会迎来一个比较好的内需开门红。
有一些行业,其实在中长期,它具有比较强的成长性。
在宏观相对弱的时候,它表现的也没那么差,而宏观强的时候它会更强,
也就是说,他们会成为内需当中的阿尔法。
比如说现在的消费服务业,
一直以来,服务业都是内需当中非常重要的组成部分。
即便是在社零增速相对回落的阶段里面,消费服务业当中还是有层出不穷的亮点。
也就是说,居民的消费结构正在倾向于服务业,甚至中长期地在服务业中会诞生新的消费需求。
另外,代际迭代所产生的一些消费观变化,
比如说港股的互联网公司,也是最年轻的一批内需公司,他们所面对的是更加有朝气的、更年轻的消费者。
在宏观表现比较弱的时候,他们的消费动力依然比较强。
当宏观有所改善的时候,这些年轻人的消费观念也在出现一些迭代,更有利于互联网公司诞生更多的结构性投资机会。
问答部分
AI的机会:
算力、模型和数据
问:当前AI应用端的发展进展,中国企业的发展是否具有竞争力?其中的投资机遇在哪些环节?
胡宜斌:首先可以看到,从去年海外ChatGPT的爆款到现在,实际上,我们看到了生成式AI在各个行业的应用。
比如说,一些垂直类的行业应用,在教育、医疗、法律,它都能够形成至少在决策支撑上的帮助。
同时,我们也会看到很多在多模态领域的应用,
比如说文生图、文生视频、图生视频等等,多模态的转化,现在AI应用也都有很长足的发展。
在未来,随着算力逐步充裕,随着大模型继续迭代到一个更好、更优化的水平上,我相信这些行业应用会迎来一个指数级的商业化的爆发潜力。
我自己大胆地预判,可能在2025年或者2026年,我们能看到很多新的垂直行业应用,以及多模态应用的商业化的机会来临。
同时,我们也会看到,中国企业在这当中一定会有很多优秀的投资机会,或者说,优秀的企业会从中诞生。
一方面,很多中国的优秀企业,它在算力端,或模型端,或数据端,有很多本地化的优势,有一定的护城河。
在未来,在一些海外应用或者全球应用探索出一些商业化前景的时候,容易在国内产生一些商业化、垂直化落地的机会。
这些是我比较看好的,我们也会不遗余力地寻找这些机会。
他们会集中在大概三个环节,就是算力、模型和数据。