先错失AI 再踏空华为行情 公募主流为何无缘科技盛宴？

经验越丰富、过往水平越高的基金经理似乎越容易“错失”今年的科技股行情，几乎成为年内的一个定律。

基金赚钱难的2023年，科技却成为许多基金经理吃不到的盛宴。显然，“错失”科技股行情已成为今年来公募基金投资的一大遗憾，尽管A股市场年内表现不尽如人意，但科技股的行情却在市场震荡中反复演绎，从年初的AI人工智能到当下的华为产业链，科技股持续为“少部分”基金经理输出投资机会，而对大部分基金经理而言，科技股行情却显得一言难尽，主流基金经理与年内的科技牛股失之交臂的核心因素是什么？

不强制难免踏空

除非产品合同“强制”买进，基金经理今年似乎很难主动拥抱从AI到华为链的科技股。

当基金经理“错失”科技股行情后，公募2023年的投资之难已无法用年内基金的“高收益”来遮羞，这种基金“高收益”与大多数基金经理、基金持有人的体验差距甚远。Wind数据显示，今年以来的基金收益率截至目前最高已超50%，年内收益超15%的基金产品亦有数十只之多。

然而，上述情况更像是公募投资之中的幸存者偏差。 券商中国记者注意到，在年内业绩表现超15%的基金产品中，大多数产品的配置方向主要指向了科技股，但这类基金产品并非市场的主流，此类基金的资产总规模往往低于10亿。

以重仓科技股的前海联合润丰基金为例，该产品年内收益率超19%，业绩甚至挤进主动权益类基金产品的20强，但根据该产品的定期报告显示，该产品当下的资产总规模仅有8700万元，这一资产规模甚至低于许多超级散户的个人股票投资规模。

只有另一种非主流的情况，能够打破重仓科技股的基金经理，其管理的资产规模较小的事实——科技行业主题基金。显而易见的是，在不能违反基金合同与契约的情况下，基金经理应按照产品本该重仓的赛道进行布局，这就为此类基金在科技股上的“果断投资”与高收益提供了机会。

以年内收益率26%的东方人工智能基金为例，该产品重仓AI人工智能，其总规模高达29亿，此外，国内另一重仓人工智能的基金总规模高达50亿，年内收益率超30%。但此类基金经理在科技股投资上的“前瞻性”可能存在争议。显然，年内重仓科技股且收益率超25%的基金产品中，有相当比例的产品为科技主题类基金，尽管此类基金产品中，不乏资产规模30亿甚至50亿以上的产品，但因其产品本身即为科技赛道类基金，这使得此类高收益产品“前瞻性拥抱”科技股的说辞，显得缺乏说服力。

认错成本差异大

与定位于全市场的大基金相比，基于科技主题的赛道产品和灵活善变的小基金，几乎不用考虑认错成本。

“你不能问某个赛道型基金经理关于该赛道是否可以重仓，永远可以。你也不能认为管理100亿资金的人和管理1亿资金的人，在市场中的投资难度是一样的。”深圳的一位私募基金经理接受券商中国记者采访时认为，管自己与管别人的钱，管小钱与管大钱面对的市场状况是完全不同的，全市场类的基金产品与特殊的行业定制化产品也是不同的。

上述基金经理认为，今年科技股的行情虽然表现亮丽，但股票分布的情况整体上依然是“碎片化”的机会，而今年主流基金投资与科技股行情无缘，又与前几年公募资产规模快速飙升有部分关系，许多基金产品规模已大到无法在主要呈现“碎片化”机会的市场中提升净值。

“比如管理5000万的迷你产品，用个股挖掘是可以的，几只科技股涨上去，基金净值就很好看，管理50亿资金还用个股挖掘，难度就很大。”华南地区一位公募人士强调，在科技股投资上有无“前瞻性”，在相当程度上是由基金经理的资产规模决定的。

他说，重仓科技股的科技主题基金，不用考虑行情很差换个新行业，再差的行业也必须重仓，这是心理优势。此外，管理迷你产品具有调仓优势，如果今年很早就开始重仓几只科技股，判断失误即可以立即调整卖出，认错成本很低，但当管理资金规模足够大时，市场不允许基金经理有太多的“前瞻性”，“很难像迷你产品那样，看着不对劲就可以立马走人，重仓的认错成本较高”，但如果不重仓，几只科技小牛股对大型公募产品的净值缺乏实质意义。

景气度投资抑制“前瞻性”

“错失”科技股不仅因主流基金资产规模在过往几年快速飙升所致，也与这几年公募基金盛行的“景气度投资”有关。

券商中国记者注意到，在公募基金经理年度业绩考核的背景下，几乎所有的公募基金经理在谈论投资框架和逻辑时，都必提一个关键词“行业景气度”，而景气度投资本质上是基于一个年度内的最优行业，具有短期业绩指标的特点，在公募选股基于景气度投资的大背景下，基金经理重点关注短期指标下的行业需求总量及需求结构变化、供给和竞争格局变化、产品价格变化、库存周期等，显然，营收和利润的变化在景气度投资中是关键中的关键。

“在景气度投资的大背景下，公募基金经理就不大可能将主要仓位，早早配置在AI人工智能、华为产业链上。”华南地区的一位基金经理接受券商中国记者采访时认为，手机产业景气度最好、机会最大的时候是十年前，早就过去了，而AI人工智能反映在A股的许多投资标的上，大概率还属于从0到1的过程，大多数公司还在摸索之中，许多公司都没有可行的商业模式，更谈不上景气度和订单。

上述人士认为，有的基金经理倾向于“从0到1”，但公募基金经理主要是管理散户的资金，他应该放弃“从0到1”，更该抓住“从1到10”，主流的公募基金经理所需要的机会“不需要从头吃到尾”，更不该扮演PE机构的投资人角色，公募的投研需要一系列高频数据和先行指标反复确认，才敢基于景气度投资下重手布局，否则机会便不是“机会”。“哪怕AI人工智能今年涨得也不错，但这在我看来也谈不上机会，当你习惯这种也是机会，下一次就是风险”。

“我重仓过从0到1的科技股，结果变成了无效仓位，在单只股票上出现较多的损失。”深圳另一位基金经理说，尽管这只科技股代表未来产业趋势，是新兴赛道，但是还要考虑到它实现从0到1可能需要很长时间，需要持续跟踪研究，而过早持有意味着在一段时间内可能是无效仓位，甚至损害基金业绩。

投研转换效率待提升

值得一提的是，投研之间的转换效率可能也是一大关键。

深圳一位中型公募的新锐基金经理接受券商中国记者采访时曾谈及错失科技牛股的现象。他说，在收到研究员的推荐报告后，他只是做出了观察，但这只股票一直在涨，当他希望等待标的股票回调后，股票涨幅变得更高，开始变得泡沫化后已经失去公募基金投资的价值。对此，他认为，筛选信息是基金经理很重要的能力之一，比如有些优秀标的，在收到研究员的个股推荐后，基金经理可能因为时间精力不够，或者是在初步筛选时决断失误，导致错失股票的上涨，这说明基金经理的信息加工效率有待提升。此外，基金经理也可能需要总结怎么提高信息加工效率和决策的果敢性。

上述基金经理反思认为，每个基金经理的时间精力都是有限的。以他的投资框架为例，他总体聚焦在几个方向：一是消费升级方向，像白酒、医药等；二是科技方向，包括半导体、通信、人工智能等；三是高端制造，包括新材料、高端装备等，此外还有“大行业、小公司”的超级阿尔法。

同时上述人士强调，在高估值的概念性资产上很难绕开框架进行重仓，比如在具体的个股仓位分配上，第一个维度是长期成长空间和长期成长逻辑的置信度，这是决定仓位的最重要指标，如果量化的话，这部分在打分占比中约占60%。第二个维度是行业景气度和公司半年、一年维度的业绩兑现情况，权重约占25%。第三个维度是估值判断，判断个股当前估值的合理性，权重约占15%。每个阶段时间精力会有偏重，不可能所有行业一直都很细致地跟踪，尤其当部分行业估值较高时，也不可能在基金仓位中占据较高的权重。