◎王鵬記者
今年の初め以来、A株の動向は浮き沈みを繰り返しており、明らかな構造傾向を示しており、収益を上げることがより困難になっています。しかし、優れた投資戦略により高い投資収益率を達成しているアクティブ株式ファンドもまだ存在します。モルガン・スタンレー・ファンドの株式投資部副部長、雷志勇氏が運用するモルガン・スタンレー・デジタル・エコノミー・ハイブリッドを例に挙げると、8月末時点で同ファンドの純資産価値は今年20％以上増加した。 , 部分株式ハイブリッドファンドの中でも上位にランクされています。
Lei Zhiyong は、テクノロジー分野の研究と投資に豊富な経験を持ち、テクノロジー業界での勤務経験を持つ業界でも数少ないファンド マネージャーの 1 人です。中級産業の繁栄度を比較し、繁栄度の高い分譲地を選択して優良銘柄を探ることを得意とし、産業投資の観点から企業の投資価値を評価することを得意とする。
確実性の高い資産をレイアウトする
モルガン・スタンレー・デジタル・エコノミー・ミックスの定期レポートを見ると、同ファンドが昨年第2四半期から人工知能コンピューティングパワーセクターに展開しており、昨年下半期にはその地位をさらに高め、接近していることがわかる。業界チェーンの変化を追跡し、ポジション構造が最適化されました。
雷志勇氏は、今年のA株市場は全体として守りの姿勢を示しており、明らかに市場をアウトパフォームしている2種類の資産、すなわち高配当と人工知能の計算能力があると率直に語った。 「これら 2 つの方向性は 2 つの異なる資産のように見えますが、本質的には同じ投資アイデア、つまり防衛を体現しています。これは現在のマクロ環境における確実性に対する投資家の要求も反映しています。」と Lei Zhiyong 氏は述べています。
多くの投資家は、現在および将来のマクロ環境において配当資産が市場を上回るパフォーマンスを発揮できると信じており、そのような資産の購入を増やしています。 Lei Zhiyong氏は、「人工知能コンピューティングパワー資産に興味を持っているのは、成長の確実性を追求する別のタイプのファンドだ。米国のAI産業チェーンの巨人を追跡すると、昨年後半から、 AI産業チェーンにおけるファンドの数は同社の注文が大幅に増加しており、供給さえも需要を上回っており、パフォーマンス成長の確実性が非常に高いため、これら2種類の資産は高配当資産と同様です。昨年から上昇傾向にあります。」
雷志勇氏は、2011年から2013年の市場を振り返ると、当時のA株市場もより大きな調整圧力にさらされていたが、スマートフォン関連の成長型資産のパフォーマンスが良かったと率直に語った。同氏は、当時はフィーチャーフォンからスマートフォンへの移行という技術成長サイクルの時期にあり、スマートフォン部門の業績成長率は他の業界をはるかに上回っており、この部門全体の成長率も他の業界を上回っていたと述べた。市場。今年も同じことが起こりました。
「モルガン・スタンレーのデジタルエコノミー混合収益率が比較的良好である理由は、当社が確実性の高い資産の導入を選択したためです。昨年下半期以降、当社はAIコンピューティングパワーへの配分ポジションを増やしてきました。当時の当社の調査では、光モジュールメーカーからの注文の増加は非常に明らかであり、TSMCの注文見通しもCoWoSパッケージングの生産能力が不足していることを反映していることがわかり、この情報はAI産業チェーンの業績成長の高い確実性を反映しています。年初から、特に春節休暇以来、この組み合わせは好調で、一部の銘柄は大幅に上昇し、ファンドの純資産価値の増加に大きく貢献した」と雷志勇氏は述べた。
さらに、優れたパフォーマンスはポジション構造の継続的な最適化からも恩恵を受けました。 Lei Zhiyong 氏は、業界を追跡する過程で、国内外の大手企業がクラウドでのコンピューティング能力の開発に加えて、アプリケーション、特にスマート端末に向けて進化し始めていることを発見したと明らかにしました。また、アップルに代表される大手企業も携帯電話端末において新製品を展開し始めている。
「業界を比較した結果、単純な大型モデルよりもスマート端末などの方向性が優れていることがわかりました。大型モデルにはパフォーマンスの問題があります。スマート端末業界チェーンでは、国内企業が製造業チェーンをサポートし、注文サポートを得ることができます。」上記のロジックに基づいて、AI 端末側の一部のポジションが徐々にファンドのポートフォリオに追加されました。この判断は市場によっても検証されました。
多次元的に選択された銘柄
個別銘柄の選別方法について語る際、雷志勇氏は、業界チェーンにおける同社の地位は、業界チェーンの巨人、上流および下流のサプライチェーン、競合他社の評価に基づいて判断されると述べた。また、上場企業の経営陣や事業バックボーンを対象に、従業員からのフィードバックを収集し、企業の業務効率、原価管理、受注生産などを把握し、事業展開の傾向を判断します。最後に、財務諸表の売掛金や売上総利益率などの主要な財務指標を調査し、多面的に比較し、より品質の高い企業を選択します。
雷志勇氏は「上記の情報を理解した上で、投資に関してはファンドマネージャーとして現在の価格が適切かどうか判断する。最良の企業を適切な価格で買収したい」と述べた。
しかし、Lei Zhiyong 氏は、販売ポイントは購入ポイントよりも把握するのが難しいと考えています。 「最初の状況は、時期尚早に売却を回避する方法です。業界のトレンドがまだ終わっていない、または加速している場合、たとえ株価が目標価格に達したとしても、私は一括して売却し、ポジションを 3 分の 1 以上減らすことを選択します。」 4分の1段階です」と雷志勇氏は語った。
判断が間違っていて株式の売却が間に合わず、巨額の変動損失が発生した場合、雷志勇は状況に応じて異なる選択をすることになります。同氏は、投資損失の原因が市場の体系的な下落によるもので、個別株のファンダメンタルズに問題がない、あるいは景気が改善している場合には保有を継続する傾向があると述べた。状況が許せばポジションの追加も検討しますが、会社のファンダメンタルズに問題がある場合は思い切って売却します。
ポートフォリオの純価値のリトレースメントをどのように見るかについて、雷志勇氏は、純価値のリトレースメントは資本市場において避けられない付随現象であると率直に述べ、上昇するだけで下落することはできない株価や指数にさらに焦点を当てたいと述べた。ファンダメンタルズと業界の繁栄の観点から判断します。
「選ばれた銘柄のファンダメンタルズだけが試練に耐えられる。リトレースメント後、これらの銘柄の株価は再び上昇するか、新高値に達することもある。これはリトレースメントに対処するより理想的な方法かもしれない」と雷志勇氏は語った。
AI開発はピークには程遠い
長期間にわたって大幅な上昇を経験した後、AI 産業チェーンの評価はその業績とどのように一致するのでしょうか?この点に関して、雷志勇氏は、現時点ではこの問題は二次元から見る必要があると述べた。まず、AI産業チェーンは依然として上昇ブームサイクルの中にあり、今年とこの段階の2年目の新エネルギー産業の評価額PERは30倍から40倍、あるいはそれ以上に達する可能性がある。現在の市場では光モジュールやプリント基板が2025年に対応すると一般的に予想されており、年間PERは20倍未満となっている。第二に、歴史的な観点から見ると、TMT が 3G から 4G に切り替えるイノベーション サイクル中、経済が好況にあったとき、その株価収益率は 2 年目に 35 倍、さらには 40 倍にも達しました。したがって、他の業界と水平的に比較しても、個別の株式産業チェーンと垂直的に比較しても、AI セクターの現在の評価とパフォーマンスの一致は比較的合理的です。
海外市場と比較して、ヒューマノイドロボット、クラウドコンピューティング、チップなどの国内分野にはすでに一定の競争優位性と発展の可能性があると雷志勇氏は考えている。まず、中国はエンジニアの数が多く、基礎教育が充実しており、エンジニアの費用対効果が非常に高いです。第二に、この国には豊富な応用シナリオと膨大なデータ蓄積があり、イノベーションを促進・支援する政策環境があり、これらは国内企業が新興産業のイノベーションと発展において有利な立場を占め、最終的には追い抜くことを達成するのに役立つだろう。 。
雷志勇氏は、市場の見通しを楽しみにしながら、他の業界と比較して、AI業界製品の注文と需要は依然として魅力的であり、業界の傾向は依然として上昇ブームサイクルにあると述べた。業界チェーンの追跡から判断すると、クラウド AI コンピューティング能力に対する需要は依然として良好な傾向にあり、スマートフォンなどのエンドサイド製品には AI 機能が追加され始めており、AI に関連する企業の新たな成長が期待されています。クラウド後のエンドサイド産業チェーン。同氏は、AIがクラウド・コンピューティング能力と端末消費者向け製品の需要を促進すると楽観視しており、モルガン・スタンレーのデジタル・エコノミー・ミックスは上記の方向に焦点を当て、品質と評価が一致する企業を選択して配分することになるだろう。
Lei Zhiyong 氏は将来を見据えて、AI 産業チェーンについて楽観的です。彼は、人工知能のビジョンは一般的な人工知能であると信じています。最近、人工知能分野では若干の調整が見られますが、業界の動向から判断すると、AIの開発はピークには程遠いです。コンピューティング能力の拡大と大規模モデルの継続的な進化により、AI 産業チェーンの企業は急速な成長の勢いを維持すると予想されます。