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湘财基金蒋正山:聚焦“科技+消费”主线,看好AI三方面投资机会

加入日期:2023-5-19 20:37:42

  顶尖财经网(www.58188.com)2023-5-19 20:37:42讯:

  市场在变化,如今二季度时间已经过半,A股何时能走出震荡行情?后续还有哪些投资机会?如何挖掘出优质公司?《国际金融报》记者带着相关问题,专访了湘财基金基金经理蒋正山。

  今年一季度A股市场精彩纷呈,春节前消费赛道复苏,春节后AI赛道迎来指数级爆发。但经过了前三个月份的上涨,4月份开始A股市场进入了阶段调整期,不同板块分化明显。

  市场在变化,如今二季度时间已经过半,A股何时能走出震荡行情?后续还有哪些投资机会?如何挖掘出优质公司?《国际金融报》记者带着相关问题,专访了湘财基金基金经理蒋正山。

  “从宏观层面来看,目前美联储加息已渐进尾声,下半年预期会慢慢进入降息周期;国内信用政策在逐步放松,货币政策也相对温和,短期来看经济既不会通胀也不会通缩,处于一个温和复苏的状态,基本面对股市较为有利。展望全年来看,市场经过短暂的回调后,当前是一个比较好的做多窗口期。”蒋正山对《国际金融报》记者表示。

  同济大学金融专业硕士毕业后,蒋正山进入金融行业。从研究员做起,加入湘财基金后,蒋正山的核心能力圈一直聚焦在“科技+消费”领域,并且在不断完善自己“稳健成长”的投资框架,2023年他看好TMT(科技、媒体及通信)大方向尤其是AI(人工智能)相关的细分投资机会。

  聚焦“科技+消费”投资主线

  站在当前时点,蒋正山认为二季度的市场风格不会像一季度那么极致,投资机会会慢慢趋于均衡。除了一季度火热的TMT主题外,其他细分的行业,包括低估值的化工、新兴消费、电子、医药等板块,可能都存在比较好的阿尔法机会。

  2023年,蒋正山结合自身的能力圈范围和市场当前的投资逻辑,选择聚焦在“科技+消费”投资主线上。他认为,TMT会成为全年投资主线,期间穿插着消费复苏和风格的再均衡,可选消费预计到6月份也会有较好的机会。

  对于蒋正山之前比较看重的TMT和食品饮料两个板块,他认为,经过了近期的短暂调整后,五六月份或迎来一个比较好的上升周期。

  “今年2月至4月,TMT板块已经积累了不小的涨幅,虽然背后有比较强的支撑因素,AI科技浪潮也对整个板块有明显带动作用,但短期来看,TMT板块的偏离度已经较高,可能需要1到2个月时间去消化。”蒋正山表示。

  对于整个二季度,他倾向于在行业配置上做些均衡操作,会去关注细分的子板块机会,比如农药、化肥,医药里的中药等“人少的地方”,这些方向较容易捕捉到阿尔法机会。

  不断完善“稳健成长”投资框架

  蒋正山把自己的投资框架总结为“稳健成长”,并且不断去完善、精进。

  “‘稳健’就是去‘人少的地方’寻找白马反转的投资机会;‘成长’则需要把握高景气度,去寻找产业链最核心的环节进行投资。我更倾向于分享优质企业成长所带来的红利。”蒋正山说。

  在他眼里,“冷门白马”可能是市场公认的好公司,只不过因为周期因素或者整个行业跌幅较大,暂时乏人问津,而蒋正山却愿意此时去逆向布局。等到市场重新关注到“冷门白马”时,他会再重新审视当前的估值水平和投资性价比。

  蒋正山认为,每个白马公司都处在中国的大时代里,所以他会更多地去研判企业自身的周期方位,最好是处在被动去库存阶段,周期性的减退有望带动估值进一步提升。蒋正山相信,周期反转叠加自身企业盈利阿尔法,相关标的有望迎来“戴维斯双击”。

  具体到对公司的选择,蒋正山首先看重ROIC(资本回报率)指标,ROIC衡量的是企业赚钱的能力。此外,还要看这家企业的核心竞争力是来自于产品差异化还是成本优势,这也是蒋正山考察稳健型公司的一个很重要的方面。

  他还强调,投资脱离不开对全球经济变化的把握,选好赛道是做好投资的前提,比如考察所处的行业是否具有非常强的爆发前景。“高景气度行业叠加企业自身优质的核心竞争力,是我选择一只优质成长股的标准。” 蒋正山坦言。

  看好AI三方面细分投资机会

  对于今年全年来说,蒋正山认为, AI科技浪潮不会停歇,无论是国内还是国外,所有巨头都在参与大模型开发的“军备竞赛”,应用、硬件、数据等方向都值得期待。

  对于AI,他具体看好三方面细分投资机会:

  一是应用端。AI在应用端的价值仍被显著低估,除了大模型做些收费之外,还没有看到很好的商业模式,比如游戏方面未来会在AI大模型的驱使下,版本全面实现AI化,给整个游戏行业带来非常巨大的变化。

  二是AI上中游硬件,特别是光器件、光模块等领域。FACEBOOK、微软都在持续做AI服务器的加单,所以服务器和光器件未来2到3年内业绩会持续不断上修,部分公司目前尚被显著低估。

  三是数据。今年国内新成立了国家数据局,数据成为重要生产要素,一旦数据确权提上日程,数据的商业价值将有望充分显现。此外,在AI模型训练中,必须要有一些IP和数据去做演练,数据是整个AI的语料库或是基础设施,其重要性不言而喻。

   

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