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大道寰球机构专访:站在时代变革浪潮的顶端,捕捉未来全球多空的投资机会(二)

大道寰球机构专访:站在时代变革浪潮的顶端,捕捉未来全球多空的投资机会(二)

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来源:格上研究


投资策略

1、 大道寰球的投资策略在国内很稀缺,整体上是发现大的人类社会和技术变革带来的投资主题,通过基本面深挖建立与不同投资主题相关的知识图谱,在全球范围内发现相关行业及个股多、空的投资机会,请问咱们这套投资策略是如何形成的?

第一性原则是我们的投资哲学,我们在投研体系和方法中贯穿始终。马斯克对第一性原理的解释是:“用物理学的角度看待世界,利用基本原则,进行物理推理,再一层层往上走。将事情缩减至其根本实质!”,我们用第一性原则发掘大的人类社会和技术变革 ,并通过投资研究去寻找关键变量及爆发临界点,信息爆炸的时代但是真正决定本质和关键的信息只是1%-5%,而我们希望用认知差去撬动行业大趋势和颠覆性变化。芒格说:“你想拥有这类思维能力,去多做跨学科的研究和思考。”的确,我们的研究团队一直在践行跨学科跨行业跨区域的研究,去探索事物、行业、股票之间的关联性,挖掘出现象后的本质并运用于投资。

我们投资策略的形成一方面是基于我过往的复合教育背景、从业履历中一二级联动的投资经验的总结,中国过去30年的发展很快,对全世界的影响是很大的,而全世界对中国信息的理解,还是相对滞后或者有偏差的,这种情况下,我们利用中国的信息在全世界范围内,做交易是非常高效和准确的。所以我将中国视角运用到了全球投资,在过去的投资中取得了很好的业绩。另一方面,从专业领域上,我和我的团队擅长硬科技领域及中国日本韩国等亚太区域投资,擅长早期发掘成长性股票,深耕技术创新及全球产业链知识图谱,我们将先进的认知能力贯穿运用在投资实践中。

2、 请问大道寰球聚焦在哪些行业上做投资,是否有不看的领域?

结合我们在亚太地区科技、消费、金融和工业等行业拥有的独家资源,我们的投资和研究也主要围绕了我们擅长的这几大行业,‍‍特别强势的一块是硬件。我们主张把优势发挥到极致,并且赚认知差的钱,所以从我们有一半左右投在全球TMT特别是硬科技行业,其他的分布在消费、医疗、高端制造和工业等。从对组合的利润贡献来看,我们有约60%投资在科技行业,特别是全球半导体行业,剩下的约20%在消费。此外,我们在医疗和高端工业制造行业,也找到很多通过科技革新变化带来的好的投资机会。

比如说在半导体领域,我们通过中国视角就曾看到一些独特的机会。大家可能最近注意到,美国最新对中国人工智能相关芯片的新的动作。美国部分的龙头半导体公司,由于中国是其重要的市场,应声而跌。我们在中间找到了很好的投资机会。比如某千亿美金市值的龙头公司,受到禁令不确定性的影响,我们发现其中国的经销商在全力囤货,短期对其业绩起到了极大的支撑作用,而其美国的投资人对中国市场的情况的了解是相对滞后的。与此同时,这家美国公司,针对新的政策,为中国市场研发了新的产品。而我们研究后发现,中国市场短期内无法找到合适的国产替代产品,对其新产品的需求仍然会非常旺盛。在我们最近做多这家公司之后,在1个月的时间里,其股价暴涨50%。

我们在硬件尤其是半导体行业的核心能力,还能够帮我们深入了解到很多其他行业的信息,在投资上起到单点击穿的效果。比如:有家市值超过200亿美金的公司,他们是欧洲最大的医疗公司之一,是全球最主要的医疗用内窥镜的供应商。通过研究他们的信息,我们有一个大的投资主题——那就是传统的医疗设备的电子化。传统的内窥镜是通过光学折射来完成的,而在新的技术路线下,它更换成了电子芯片和感应器来传输信号实现。结合中国产业链的优势,我们发现他们有部分的元器件是100%通过一家深圳的供应商进行采购。进而我们通过跟踪中国的数据,对他们的规模和盈利的情况进行很好的判断。我们曾经成功的做多且做空了这家公司,而且在双边都有获利,做多时涨了60%,做空时跌了40%。

3、 大道寰球会基于产业链竞争格局的变化做行业内多空机会的布局,请问多头和空头在投资上有什么思路差异,并且做空投资是比较难的,如何提高空头的效率和胜率呢?

我们对于股票的做多和做空,都是基于中国视角下的认知差,这是我们阿尔法的来源,也是我们的护城河。我们的做空是基于个股的做空,且胜率很高。在2020年‍‍那样的牛市上,我们做空都没有亏钱的,这主要取决于我们的选股能力。

我们做空的主要目的是对冲组合风险,这是我们一个核心的对投资者保护方式。一般对于做空的股票我们持有时间较短,最快的一两周,长的3个月,而对于多头,我们一般是6个月以上,最长的多头拿过3年。我们整体对于做空是非常严谨的,因为做空的风险更高、成本也更贵,所以从风控上我们进行了严格的设定,包括股票的只数和单股比例上都有限制。

我们在进行主题性研究的时候发现,新技术的出现,往往会颠覆传统市场格局,形成新的市场赢家和输家。比如在新能源领域,我们发现传统燃油车在今年下半年到明年的市场占有率很可能会被新能源车挤压,二手车的销量会因为新能源车的降价受到很大冲击。传统的燃油车零配件,主要是供给二手车的升级和维护的,同时也会卖给燃油车的,在未来这些企业会变成结构性的受损,可能会出现收入跟利润双杀的情况,这就是很好的做空标的。结合新能源的崛起趋势,像这样的标的在全球有很多,中国对新能源的认知很深,但在海外很多人还没有意识到这点,特别是像比亚迪等一系列优秀的中国企业对传统燃油车市场的侵蚀,对美系日系汽车厂商形成严重的挑战,中国的影响力将会对这些传统燃油车的零部件供应商形成持续性的挑战。这些是未来我们非常看好的做空方向。

4、 大道寰球的投资策略可能对投研团队前瞻性的认知能力、以及全球社会、科技的变化敏锐度要求很高,你们的投研团队如何能够持续挖掘、储备到新的投资主题和投资机会?

我们的研究注重长期主义,关注未来10年20年有哪些大的影响人类社会的科技性或是‍‍社会性的变化,在变化的裂缝期中寻找主题性机会,保持市场领先的认知差。‍‍

我们特别注重的时间上的回报,在研究这些变化时,我们第一步是做一个完整的知识图谱,把行业梳理清楚(包括上下游、原料、零部件供应商、软件服务商、销售渠道等),然后在中间确定主题,再进一步选股。这整个一套系统化的工作,本身就是一个知识积累的过程,我们的投研成果,如一些产业数据、关系数据、公司数据等都可以沉淀下来到我们的库里,反复使用、长期支持到我们的投资。

我们不断在与时俱进的挖掘和储备新的主题,如何才能保持我们的灵感源源不断呢?我们基金经理和团队的时间精力集中在抓长期的关键变量,而不是有时效性的短期数据。研究员是我们第一线的信息收集员,我们的研究人员分散在五地,我们能获取不同维度的第一手资料。我们鼓励研究员从事跨行业/跨区域的研究,成为通才,鼓励他们创新,为团队带来新颖的观点。我们在境内外科学和学术领域积累了丰富的独家资源,通过与中外人文、社会、科技领域机构与专家的交流,我们常可拿到全球最前沿的科技成果和相关论文(比如从“麻省理工媒体实验室”)、丰富我们的认知和视野。同时,我们也在思考如何将这些新的变化转化为我们的主题并用于投资。此外,我们围绕企业经营和投资的本质来寻找信息非常熟悉科技领域产业、行业和相关公司的经营者/投资者,比如:中美实业企业家圈、创投圈、学者教授圈、全球大型主权基金、超高净值家族投资人等,我们勤于调研和获取最新资讯。在数据上,我们也有丰富的获取来源,公开数据、券商研报和商业资讯等,但我们非常重视挖掘另类数据,包括产业间的关系、公司之间的关系、数据之间的联系,事件之间的关系,比如:某个公司销量/利润有多少是受中国的影响?产业链上下游之间的关系?可否量化?

5、 近年来全球其实在发生很大的变化,比如人口结构的改变、逆全球化的进程、全球对于能源问题、自主可控的重视等等,请问大道寰球过去曾参与过哪些主题类的投资?这些投资机会是怎么发现的?

对于投资主题,我们有充分的准备和成功经验。并且我们在源源不断的挖掘和储备新的主题,这些主题是围绕我们的认知半径和独特的中国视角来布局的。包括:“硅幕”主题,就是新中美关系下的竞争与合作、全球智能物流主题、全球太空商业化主题、中国人口结构变化的主题、“大航海时代”中国公司出海对全球产业链的影响、全球数据大爆发的下个十年、日本能源结构的变化等等。

主题的挖掘是我们研究最重要的事情,发掘一些别人没有发现的机会。首先,我们是完全遵循我们的投资哲学,从第一性原理来讲,以一个长期的研究框架,比如10年,20年,发掘大的人类社会和技术变革,去寻找关键变量及爆发临界点;我们会深入了解企业的本质,这包括企业供应商数据、销售渠道数据等,我们尤其重视一些有关联的企业数据。随着主题的确定,我们会进行基本面深挖,建立知识图谱,全球范围内搜寻行业及标的,并严谨的进行量化式推理。举个有意义的例子,我们有一个主题是中国人口的结构的变化。2018年的时候中国二胎政策开始执行,我们通过研究相同东亚文化背景下的日韩的人口规律,发现日本韩国在出生率上都经历了一个断崖式的下跌,二胎红利一般来讲都会在‍‍‍‍两年内会消夷消灭殆尽。‍‍所以我们预测中国人口的结构也会经历一个相似的不可避免的断崖式下跌‍。根据这个推论,在全球母婴品类‍‍肯定会一些公司受损,一些公司受益,这形成很好的多空标的。‍‍我们关注到澳洲某奶粉公司,它市值超过100亿美金,75%的收入是来自于中国的,和中国市场的销售存在非常强的关联信号。在2020年的时候,出现了两个很强的信号,一方面,当时因为疫情,很多‍‍中国父母在进行奶粉囤货,从这层表象来看,其实这家奶粉公司是受益的;另一方面,二胎的政策红利逐步消失,出生率下跌,中国本土品牌奶粉比如飞鹤,开始大力布局销售网络,外资品牌的市场占有率在经受严重的挑战。‍‍然而这个奶粉公司在发布的财报里,过于乐观的调高了它下阶段的销售预期。基于以上现象和我们的分析,觉得这家公司对于中国国情、市场、疫情、人口结构变化信息没有很好的理解,所以这成为了我们最大的空仓。‍‍这个股票自我们做空后跌幅达70%。‍‍

6、 大道寰球强调左侧研究,随着主题趋势进入不同阶段进入投资领域,基于认知差做投资。请问认知差如何量化和跟踪,如何指导我们做投资?可以举例分享一下。

2020年‍‍我们在人民币基金筹备期间已经做好了智能物流行业的知识图谱,发现在这个领域,蓝牙是一个稳定性好,然后技术又简单的一个核心技术,其中我们关注到的有一个行业头部的北欧的半导体公司,它在高端市场占有率达50%。‍‍当时国内以共享电动单车为代表的企业,该公司的蓝牙芯片销量启动了高速增长。‍‍我们投研和这个公司去交流的时候得知:由于他们的销售是通过经销商,所以他们不知订单增长快的背后原因。所以我们跟他们解释了中国市场高速成长的原因,这个过程中我们帮他们与下游做了一个链接,去掉了中间商,‍同时也在提前拿下了一些稀缺的半导体产能。‍‍ 所以通过这次调研,我们和企业建立了非常好的关系,了解了更多企业的信息,然后做多了这家公司。后来这家公司的股票涨了7倍,‍‍然而我们是在4倍的时候止盈退出。‍‍因为我们的投研在欧洲的一个电话会议上,‍‍听到很多的欧洲本土的管理人都开始提到中国,‍‍所以我们意识到可能认知差已经消失了,是时候退出了。所以我们的投资是跟投资哲学还是紧密结合的,‍‍我们就是赚认知差的钱,在别人没有意识到的时候埋伏进去,我们认为这个信息差这个已经不存在了,就退出。‍‍

7、 全球投资视野的管理人能够享受更多元、具备差异化的投资机会,但同时也面临着更复杂的投资环境以及风险因素,请问大道寰球的投资流程是怎样的,如何构建投资组合?基金产品的风控理念和措施有哪些?

我们的投资体系是基于第一性原则和长期的研究框架,投资流程是非常成体系化的。

我们的整个研究框架是长期的,看未来有哪些大的社会性或者科技性的变革,长期比如10年,20年的影响,进而寻找交易机会,我们很多的可比公司研究主要聚焦在数字上,而我们的核心工作,多的在研究产业的惯性数据上。

第一步,我们先发现有哪些大的行业会有趋势性和颠覆性的变化,针对这样的方向的判断做一个产业的完整知识图谱,接下来在中间找到有认知差的标的;

第二步,我们会有严格的执行,我们会做一个完整的公司分析模型,然后和他们的管理层、同行、上下游企业、竞争对手去调研,做一个系统的行业分析报告,以及搭配数学模型的分析;

第三步,我们会综合上述的分析来判断,我们和市场是否有明显的认知差,做一个价值的判断。比如,我们关注的指标,如果该公司的收入和市场的认知差有超过10%以上,利润的认知差有15%以上,那么我们会作为3%-15%的核心仓位的建设。同时,在时间的度量上,如果这个认知差在未来的3到6个月内会集中释放的时候,我们会在多头将仓位调到5%-10%的核心仓位。

在单个仓位确定好的基础上,我们还会看整个组合的情况。我们会分析单一的因子在组合中是否会超标或者不足,举个例子,在2020年中,我们布局的重点主题智能物流领域, 半导体行业的多头仓位太高了,于是我们找了一些硬件方面很好的空仓标的,来对冲整个硬件行业的波动,不会对我们造成太大的影响。我们是一个相对低敞口、低杠杆的股票多空对冲基金,收益特征稳定,波动更可控。我们主要是靠选股票赚来的钱,对于杠杆的使用非常谨慎,低杠杆可降低组合在极端市场环境的脆弱性,保护组合。

我们的风控做的非常好,基本上过往的复盘映证了在市场好的时候,我们可以抓住市场80-100%的涨幅,市场差的时候,我们目标承受市场50%损失的敞口。几个时点上,如:2020年疫情刚爆发的3月、2021年大盘逼空的情况、2022年3月俄乌局势导致股票崩盘的情况下,我们回撤控制很好。

首先,我们是采用了一套国际先进的风控体系,是以第一性原则作为起点结合全球顶级对冲基金的核心风控工具,设置了风控硬指标;

其次,风控方面我们有个特别核心的理念——Value at Risk(VaR)即风险价值,我们严格执行是单个股票单月的VaR要小于1%。举个例子,2019年底看好特斯拉,如何规范我们在特斯拉的仓位呢?基于对特斯拉历史单月波动的判断和未来波动的判断,我们认为在95%的情况下,特斯拉的波动在20%以内,这样特斯拉的最大敞口仓位,如果要保证1个点以内的损失的话,即1%的 VaR,则特斯拉最大配置仓位应该是5个点(损失为5*20%=1%)。VaR这个概念,让我们限制了个股最大的敞口,是我们非常核心的理念。

再次,我们的风控在规避“未知的未知”方面投入很大并成效出色。我们认为“已知的未知”可通过一系列风险监控工具来识别。但更多时候组合存在着隐性的相关性,无法解释,这类风险是我们认为的“未知的未知”,是需要高度警惕的。

我们有一系列行之有效的应对措施:建立‘反踩踏’组合,控制相关性;每周评估组合中的隐性相关性;我们有15-16个标准因子,且我们会自制一些因子来抵御风险。
格上研究报告

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