做投资最核心的工作是评估企业的内在价值

1、内容目录基金经理访谈录 4 HYPERLINK l _TOC_250018 基金概况 11 HYPERLINK l _TOC_250017 基金经理所管基金业绩概况 11 HYPERLINK l _TOC_250016 基金基本信息介绍 11 HYPERLINK l _TOC_250015 基金业绩 12 HYPERLINK l _TOC_250014 基金业绩归因 14 HYPERLINK l _TOC_250013 基金经理选股择时能力 14 HYPERLINK l _TOC_250012 不同市场环境适应能力 16 HYPERLINK l _TOC_250011 基于行业视角的超额收益分

2、解 16 HYPERLINK l _TOC_250010 基金持仓个股收益 19 HYPERLINK l _TOC_250009 基金持仓偏好及风险控制 20 HYPERLINK l _TOC_250008 基金持仓风格 20 HYPERLINK l _TOC_250007 行业选择偏好 21 HYPERLINK l _TOC_250006 基金资产配置、持股集中度、换手率 22 HYPERLINK l _TOC_250005 基金资产配置变化 22 HYPERLINK l _TOC_250004 持股集中度 22 HYPERLINK l _TOC_250003 换手率 23 HYPERLIN

3、K l _TOC_250002 6. 结语 23 HYPERLINK l _TOC_250001 风险提示 23 HYPERLINK l _TOC_250000 附录 I 24图表目录图 1：华宝创新优选净值、相对强弱、相对最大回撤曲线 13图 2：华宝创新优选月度绝对收益分布图 14图 3：华宝创新优选月度超额收益分布图 14图 4：华宝创新优选月度绝对收益、超额收益变化 14图 5：华宝创新优选 T-M 模型选股择时指标变化趋势 15图 6：华宝创新优选 T-M 模型拟合优度 16图 7：华宝创新优选不同市场涨跌幅下绝对收益表现 16图 8：华宝创新优选不同市场涨跌幅下超额收益表现 16图

4、 9：华宝创新优选在风格轮动下的收益率统计图 16图 10：华宝创新优选在风格轮动下的超额收益率统计图 16图 11：基金超额收益分解 17图 12：华宝创新优选相对基准超额收益分解结果 18图 13：华宝创新优选相对基准指数行业内选股超额收益 18图 14：华宝创新优选相对基准指数各行业超配/低配及行业超额收益 19图 15：华宝创新优选持有期间最长的个股 19图 16：华宝创新优选收益贡献最高的个股 20图 17：华宝创新优选风格变化趋势 21图 18：华宝创新优选行业配置偏好 21图 19：华宝创新优选资产配置变化 22图 20：基金持股集中度 22图 21：基金及同类持股集中度对比 2

5、2图 22：华宝创新优选半年期双边换手率，单位：倍 23图 23：华宝创新优选 Brinson 配置效应超额收益贡献 24图 24：华宝创新优选 Brinson 选股效应超额收益贡献 24图 25：华宝创新优选 Brinson 交互效应超额收益贡献 24表 1：基金经理所管理基金业绩情况 11表 2：华宝创新优选基本信息 11表 3：华宝创新优选各阶段收益表现 12表 4：华宝创新优选各年收益表现 12表 5：华宝创新优选相似基金对比分析 13表 6：华宝创新优选 T-M 选股择时分析结果 15代云锋先生，南开大学工学学士，中国人民大学金融学硕士。2012 年 7 月毕业之后直接进入华宝基金，

6、历任研究员、基金经理助理、基金经理，期间所覆盖领域包括 TMT、新能源车、光伏、机械、军工等，近年来对医药、电商、白酒等消费行业也有着较为深入的研究。基金经理访谈录1要点概览：投资框架：自下而上。结合中观框架，重视产业研究，精选优质个股。淡化择时。不做频繁择时，仓位中枢相对稳定，专注选股。行业研究：综合渗透率、空间、增速、护城河以及商业模式等因素对行业进行判断。个股研究：基于中长期维度对公司进行考察，买入时点追求比较强的安全边际。关注管理层对经营的专注以及敬业程度。估值方式是多元的，历史上 PEG 在 12 年到 15 年的投资过程中有效性相对较高。现金流量表和资产负债表一定程度上比利润表更重

7、要，通过 ROE、自由现金流、利润率、回款周期、资产质量等财务指标对股票进行综合筛选之后再重点研究。风险控制：对公司价值的判断要结合行业大势和个股基本面，交易层面上，当价格大幅高于价值时要及时止盈，止盈的量需要具体把握，但止盈的动作需要有。择时层面，出现大的转折和政策调整的时候要给自己提个醒。市场观点：看好以 5G 为核心的信息技术革命，以及以新能源汽车、光伏、储能为组合的整个能源革命。看好中国未来的新兴服务行业。“真正能够为组合赚到大钱的股票，通常其背后的公司是非常优秀的，具备长期成长性这些公司和同类型公司相比最大的区别往往在于它的管理层足够专注”能否介绍一下您的投资框架和投资理念？代云锋：

8、我整体的投资框架可以总结为两点：第一点，自下而上精选个股。但个股的研究和选择要结合产业，即做基于中观框架上的研究和投资。从行业筛选和研究入手，选到好的行业，在好的行业里面去找优秀的公司。公司研究要做得仔细深刻，包括财务分析、管理层评估、业务和产品研究等，保持产业和相关公司比较密切、深入的沟通。第二点，淡化择时，强调选股。我基本上对择时做的比较少，仓位一般保持在 85%的中枢，很少在 80%以下。19 年仓位基本上保持在接近 90%，仓位上我通常不做频繁的调1 内容主要源于 2020 年 1 月 13 日对代云锋先生的调研整。主要是择时的难度很大，从历史上来看择时做的特别好的基金经理也屈指可数。

9、基于对自己能力边界的判断，我偏向于去择股。作为行业研究员出身，我对个股的研究和思考相对比较多。从结果上来看，我所管理组合仓位的变动主要是来自于个股买卖的结果。2019 年您的华宝创新优选总共获得 72.42%的收益，有哪些感受和心得可以分享一下吗？代云锋：说一下我 19 年投资的得与失，回顾这一年的投资会发现自己有很多做的不好的地方。第一个方面，19 年我的组合对于电子行业的仓位敞口整体相对偏中性，其实可以再稍微激进一些的，毕竟是自己能力圈里把握性比较高的投资机会。大家都知道，2019 年 A股市场电子板块的整体收益非常可观，但全年综合下来预计我组合在该板块的配置比重基本上是保持在不超过 30

10、%的样子，而在 18 年底、19 年初的时候我在电子板块的持仓可能就有小 20 个点了。板块机会相对明确的时候，我没有把板块的配置提的更高去捕获更多的收益，回过头来看有点可惜，毕竟这个板块是自己能力圈，很多公司都比较熟悉。拉长来看，我自己的准则之一是对组合单一行业的风险敞口做一定控制，不超过 30 个点。但在 19 年，自己特别熟悉的行业出现了好的投资机会，也许应该做的更加激进一点。同时，从结构上来看，我 19 年整个电子板块的配置中，消费电子更多一点，半导体相对少一些。而半导体板块在 19 年出现了好几支涨幅巨大的牛股，这些牛股的背后都有很强的基本面支撑。由于我对估值考量看的比较重，太高估值

11、的公司，除非它在比较底部的位置，否则我会保持相对比较谨慎的态度，导致组合最终对半导体板块的仓位相对少一些，一些公司也卖早了。第二个方面，19 年四季度组合在新能源车板块的仓位没有提上来。而对于新能源车板块我还是比较熟悉的，一直跟踪比较紧密，板块个股相对熟悉，且对行业中长期看好。反思下来，为什么在 19 年的四季度我没有把新能源车的仓位提上来呢？主要可能是想做一些板块上的择时，因为往后看，至少 2020 年一季度整个板块的数据还是会比较差，相关公司的业绩从同比增速等各方面看还没有出来拐点。但是我认为 2020 年二季度这个行业的拐点大概率就要来了，2020 下半年以及之后行业向上的趋势非常明确。

12、因为纠结板块的配置时点，我对新能源车的整体仓位在 19 年四季度就没有上来。而这把很多新能源车公司的股价涨了很多，这是比较大的一个失误吧。所以从这两方面看，如果能做得更好一点，电子这边的仓位更高一点，比如说在平均 30%仓位的基础上多 510 个点，然后在四季度的时候新能源车的优质个股做一些提前布局，可能去年的收益率会更高一点。第三个方面，19 年我组合的重仓股整体变动不是太大，但是换手率有三倍。总结一下原因：尽管从年初到年尾，组合整个结构里行业龙头的占比较高，白马股为主，但我还是去尝试着投了不少中小市值的公司，即一些黑马。这些类似小黑马的投资，还是基于过去研究员阶段养成的一些习惯，希望找一些

13、具备行业反转的，或一些中小市值的、长期空间潜力巨大的公司，为组合博一些弹性。从结果上看这些尝试的成功率并不高，这些公司有些是所处行业竞争格局难以边际改善，有些是公司基本面并没有那么的强，最终没有走出来，业绩低于预期，难以成为长期持有的品种。这些尝试也导致组合整体的换手率偏高，仅仅从重仓股的相对稳定来看，正常情况下不应该有三倍的换手率。这是 19 年做的不好的三个方面，做的相对好的方面，我总结下来有两点：第一个方面，在 19 年年初的时候还是选到了一批优秀的公司并且坚持了下来。比如某传媒行业个股，仅看 19 年上半年其实表现平平，但在三、四季度的时候，公司的基本面向上的趋势日趋明显，同时市场开始

14、炒游戏炒传媒的时候，它就迎来了主升浪，四季度取得了非常明显的超额收益。在 19 年的前三个季度拿这么重的游戏股，相对同类型基金，对组合整体收益率一定程度上是有拖累的，但最终市场还是发现了优秀公司的价值，这家公司我坚持下来也给组合也贡献了较大的收益。从方法论的角度看，总结这些个股从挑选、跟踪、研究到成为组合的重仓股的历程，所收获的都是正反馈。第二方面，我自己在做 19 年自我总结的时候，我发现真正能够为组合赚到大钱的股票，重要的前提是这只股票背后的公司足够优秀以及公司的管理层足够专注。以前我们在做研究的时候，强调的是这个行业的基本面向上、公司业务向上，但是对于管理层的考量，对公司优秀程度的重视程

15、度、以及投资期限的思考和评估显得有些不足。19 年我回顾的时候，发现真正赚到大钱的股票大都是符合这 4 个方面的特征：第 1，是在好的行业里做功课；第 2，公司要是优质的公司，且起步估值不贵。公司的业务至少在未来的 23 年是明确向上的，EPS 的增速和估值还是匹配的，PE 是相对比较低的，这样戴维斯双击的概率更高一些；第 3，公司基于中长期的角度来看空间比较大，业绩兑现的概率高，当考虑什么样的股票能够进入到我的组合里面，基本的要求是在估值不扩张的前提下三年能看一倍空间，这样基本上赚的是企业盈利增长的钱，同时保留一定估值潜在扩张的可能性。同时，看 3年后的 3 年，公司的潜在空间还很大，则 3

16、 年后估值中枢下移的概率较低。即这个公司我要买它是基于 3 年以及更长的时间维度去看的，且应该是在相对比较低的位置能够买到的，估值上看有比较强的安全边际，这样持股的决心和定力也会比较强；第 4，优秀的管理层，让组合能够赚到大钱、能够走出来的公司和同类型公司相比最大的区别在于它的管理层足够专注和优秀。管理层整体的敬业程度、事业心、专注度，是区别优秀公司和普通公司的重要标准，也是导致公司和团队能够熬过行业低谷或公司阶段性困难期，最终脱颖而出的最重要因素。此外，19 年我还做了一些行业覆盖面上的拓展。整体来看，大制造属于我的能力圈，大消费方面的学习和研究也一直在补课，包括食品饮料、化妆品、医药的东西

17、都在看。以上大概是我对 2019 年的一个简单总结。“本质上基金经理做投资最核心的工作是评估企业的内在价值”您觉得您的超额收益来源，主要是来自于行业上面的配置，还是说个股上面选择多一点？代云锋：我们公司正好在年底的时候做过统计，过去三年我组合的超额收益更多是来自于个股 Alpha，我自己理解就是个股的选择。作为行业研究员出身同时热爱做研究的基金经理，对于个股的案头研究、公司调研、专家拜访，以及公司及产业日常的密切跟踪与沟通，这些基本功我还是有的。但核心是如何更加高效的挑选出优秀的公司？在之前的基础上叠加中观框架，在好行业里面做功课，通常犯错的概率相比较小，效率会更高。更重要的是产业的深入研究能

18、够深化我们对于个股的理解和判断，结果上是自然提高了胜率。另外，如果是单纯的自下而上，像彼得林奇这样不断的翻石子，一年要要调研几百家公司，工作量太大。同时，从过去 3 年、5 年市场风格来看，很多中小市值的公司，做研究的投入产出比是相对比较低的，比如我 19 年在一些黑马上花了很多精力，但最终的效果并不是太好，如果在自下而上的基础上叠加中观视角，其实可以提高效率。从中观层面去判断，主要会去参照哪些依据？代云锋：中观本质上是看行业的景气度和格局。我自己还是比较喜欢高成长的行业。但是高成长也大致可以分为两种，一种是行业特别早期，渗透率非常低，可能在 5%以内，但行业超高速增长。你在这样的行业里买股票

19、，通常很难看出来哪个公司竞争力最好，如果你正好买到了对的公司，大概率可能是运气，这种投资往往就是“买赛道”。第二种是行业渗透率还可以，1520%，行业过了最快增长期，但也有 30%左右比较快速的增长，这个时候的行业格局相对就没那么模糊了，有些公司已经能够看的比较清楚。对于这种情形，结合公司的成长性、盈利状况去判断，算一算行业未来的空间还有多大，分析下商业模式，护城河在哪里，相应的竞争对手等，做一个综合、全面且力图深刻的研究。我自己的看法是，本质上基金经理做投资最核心的工作是评估企业内在的价值。要做到准确的评估，就需要做深刻的基本面研究。就是说你要去判断行业是一个什么样的状况，你所投资的公司它是

20、一个什么样的状况，它的天花板在哪里？它的增速是什么水平？它的竞争力有多强？然后基于各种定量测算和定性的思考，觉的它值多少钱。如果能够评估清楚一个公司值多少钱，投资就变得比较简单了：在价格大幅低于价值时候买入，价格大幅高于价值的时候卖出。在这个过程中，最核心最主要的工作就是判断和评估公司内在价值，其次是怎么去做交易，面对市场波动时如何保持平稳的心态。选择个股您会有什么比较看重财务指标吗？代云锋：在 15、16 年之前或者说 17 年之前，我自己的估值方法主要是看 PEG，因为 PEG 在 12 年到 15 年投资过程中，其实是很有效的。在那个阶段的投资中，重要的事情是找利润表的表观业绩高增长。通

21、常的 PEG 是基于未来三年的盈利预测算出来，看三年的复合增长，然后在 PEG 小于 0.5，0.6 的时候去买，在 1 以上或者附近去卖，结果是非常有效的。这种估值方法本质上就是判断利润表，但是过去几年其实资本市场的表现包括外资让我们学习到了很多新东西，就是说不能仅单单看利润表，我现在对于资产负债表和现金流量表一定程度更加看重。我自己有几个 Excel 表，其中一个表就是公司的财务分析表。在研究一家公司之前，我先要把代码输入进去，然后 Excel 表里该公司的各项财务指标都出来了。这些都是我设置的认为比较重要的财务指标，涵盖利润表、现金流量表、资产负债表，很多指标我都会去看。通常情况满足这些

22、指标的公司，我才会去做重点的研究，不满足的我可能就不会花太多时间。这些指标包括但不限于 ROE、自由现金流、利润率、回款周期、资产质量等。通过不同公司财务指标的比较，我自己体会下来，组合想要获得长期好的收益，核心是要买到优秀的公司，而优秀的公司往往在财务指标上早已经体现出来了。您的股票池都是自己来选出来的对吗？代云锋：最主要是自己，当然也要借助外部的力量。我自己还有一个大表，这个大表就是我自己覆盖的股票池，股票池里的个股，可能是我过去从做研究员期间就开始积累的，大概有个 700、800 只股票。这些股票是在不断的更新中，如果某个阶段我觉得某些股票特别好、有机会，我会把它们放进我的优选股票池中，

23、优选股票池里面可能有个 200 只左右，然后在这 200 只里面进一步筛选，进而进入到我的基金组合里。平时您的调研多吗？代云锋：我调研还比较多，我比较喜欢调研，不光有上市公司，还有非上市公司的行业专家等。现在比以前方便，现在有很多第三方咨询公司，有很多专家的电话会议，基本上每周都会约几场电话会议。我还是倾向于多找机会聊一聊，把产业调研和公司调研结合起来。如何尽量避免对管理层判断的失误？代云锋：我觉得这个需要历史的积累，比如说我今年赚大钱的股票分为两类，一类是我长期跟踪的公司，比如某传媒个股，我做研究员的时候就非常喜欢这个公司，从 13 年跟踪到现在，五六年过去了，这个公司的业务情况、管理层风格

24、、行业状态等看得非常清楚。这样长期跟踪且熟悉的公司，低点的时候你敢去下重手。这家公司 19 年年初的时候只有 10 倍 PE，基本面非常好，预期差非常大，谨慎起见不考虑估值扩张的前提下三年翻一倍没什么大问题，所以我当时就买了很多。这种长期跟踪的公司，一旦出现股价和基本面的严重背离，往往就是潜在赚大钱的机会。第二类就是历史已经证明，这家公司本身是比较白的公司，管理层一直都很靠谱，你也敢去信任它。估值合适的时候放入自己的组合里，伴随企业的成长而成长。但是对于一些新的公司、新的管理层，从跟它打交道，到买成你的重仓股，怎么去研究、去评估，有一个过程，需要时间。所以对于刚接触的公司，如果它没有经历过历史

25、的考验，我会相对比较慎重，不会一下买很多，可能先买一些，然后持续观察几个季度，发现它讲的东西、它的业绩等各方面兑现度比较好，我才会慢慢的在合适的位置把它变成组合里面的重仓股。“这公司我很熟，我跟踪了两三年，所以它基本面一旦发生变化，我一下就能够捕捉到”您怎么看波动率的问题？代云锋：波动率控制主要三种方法：第 1 种方法是买行业龙头、买优质白马。你买到了这个行业的龙头，它的波动率会比行业里黑马或者中小市值公司的波动率要小。承受同样的行业波动率，一线公司的个股波动率小于二三线公司，通过这种方式可以适当降低组合的波动率。比如我组合前十大的两个电子股，它们的波动率在 19 年相差太大了，我组合 19

26、年的波动率主要还是某电子元器件黑马这种类型的公司带来的。但这种公司我买它很重要的一个初衷是看好它经过时间的洗礼最终变成一线白马公司，随着基本面的兑现，可能未来它的波动会变得相对小一点。第 2 种，相对比较低的位置拿到筹码。一些公司大家关注度低，有比较大的预期差，但是你研究的深度足够让你在相对比较低的位置发掘它，买到它，那么它后面再怎么波动，都是你的浮盈。第 3 种，做适度的行业分散，不同行业的属性差别较大，单一风险能够通过行业对冲来化解。这两年科技股投的相对多一些，很多人可能觉得我是偏科技，偏 TMT 的基金经理，但 我对自己的定位是长期、稳健、可持续，中长期在成长领域做功课但不局限于单一行业

27、。我不希望自己所管理的基金是机构用于做波段的工具类基金，我希望成为机构的底仓配置 品种，而不是一年两年的爆款。我希望自己 3 年、5 年、8 年持续的复合收益率能做到 1520%甚至更高，所以我关注的行业不仅仅局限于科技，消费、医药等这些我都看。现在一些优 秀的消费类公司、医药类公司，无非是过去三年涨多了，它的估值不便宜，目前阶段性缺 乏性价比，但是如果后面市场波动中这些股票调整到合适的位置，估值有性价比的时候，我会把这些优秀公司放到我的组合里面来，作为底仓配置，一定程度上能够降低组合的波 动率。成长股基金经理一般可能对估值容忍度都比较高一些，您是不是也是这样？代云锋：我应该不算，我应该算是成

28、长股基金经理里面对估值容忍度相对偏低的那部分。可以看基金披露的数据，我组合的前十大基本上是估值在 30 倍 PE 以内，增速是在 3050%，或者说 4050%，较少有那种估值在天上的公司。一定程度上这也是 19 年我半导体投的相对不够多的原因之一，因为这批公司很多都太贵。19 年半导体个股里赚到大钱的，比如某通信公司，买它的时候大概估值只有 20 多倍 PE，所以一把能够买得很重，阶段性进入十大。后来它很短的时间里涨了一倍，估值不便宜，我就把它减掉了。这种股票是属于阶段性可以看估值的，后来市场价值发现或者公司业绩超预期最终炒出泡沫来，初期的时候相对好把握。还有一种就是可预期的盈利高增长把相对

29、不那么远期的估值摊下来了，比如某 IC 设计公司，通过研究发现它的盈利有望超高速增长，动态市盈率不贵，同时股价在年初位置相对较低，那么我就可以多拿些筹码。而对于一些半导体设备股，是需要根据 PS 估值才能算出市值空间的，PS 本身给 1020 倍，浮动空间很大，同时公司本身 S 的界定也模棱两可，这样的标的我可能就参与比较少，即使参与也是阶段性少量参与，毕竟超出理解范围。这么多行业下，比如医药行业，您怎么去做跨越行业比较？代云锋：我觉得医药也好，半导体也好，新能源也好，所有景气度向上的行业我都去关注，去研究。但是这些行业里面的相关公司要不要放在组合里面？取决于它的价值和价格到底有没有剪刀差，以

30、及剪刀差有多大？前面提到投资和研究本质上是判断这个公司的内在价值到底是多少，如果你觉得现在价格远远高于它的价值，那么就再等等。医药我觉得现在就处于这么一个状况，医药行业里面，优秀的公司很多，但是它们估值太贵了。比如说某创新药龙头现在大概是 3800 亿的市值，2020 年市场预计 70+亿的利润，现在差不多是 50-60 倍的样子，我觉得公司很好，但是这个时候，你买它，预期它三年之后到100 亿的利润，看到 5000 亿左右市值，三年潜在的复合收益率太低了。所以如果后续它的股价到了一个合适的位置，我愿意把它放到组合里面，但是现在这个位置的估值太贵，潜在预期收益率不足。白马公司我有一个标准，在大

31、的行业里面，龙头公司未来三年潜在复合收益率如果有 50%，我愿意往组合里面放。非白马的公司，比如制造业里面的一些中小市值公司满足三年一倍的潜在空间，我愿意把它往组合里面放，这些都是结合赔率和胜率来看。关于胜率跟赔率，您是更强调赔率，还是觉得胜率是第一位的，其实可能乘起来它期望收益是类似的代云锋：我说一下 2020 年自己组合的期望收益，2020 年我期望自己的组合能有 2030 个点的收益率。目前组合里面 60%的股票，我自己有信心全年下来能赚 2030 个点，所以这部分算下来差不多给组合贡献 15 个点左右的收益率。然后剩余可能还有可换手的 3050%的部分，就需要去找一找其他行业或其他类型

32、的，比如一些中小市值的股票给组合提供部分增强。过去一两个季度我一直在选这些具备较大赔率的公司，但纳入到组合还是一个渐进的过程。这些公司挑选完之后，可能会先买一点点，后续需要时间周期去跟踪和研究，这个公司到底靠不靠谱？未来兑现业绩的概率究竟有多高？当然有会有一些公司如果基本面发生了明显的变化，虽然它是个黑马，但我可能在较短的时间就把个股仓位加上来了。为什么？因为这公司我很熟，我跟踪了两三年，所以它基本面一旦发生变化，我一下能够捕捉到，我就能够多下一些仓位。但是新研究的公司，我至少和管理层沟通后，要看一两季度，两三个季度，那个时候考虑更加全面深入，再决定要不要多买点。“市场出现极端情况下，反而是给

33、了你机会去买便宜的优质公司。”另外关于回撤控制，特别像 18 年这样的市场，但有些可能是因为行业、公司基本面变得不好，这很简单你就卖掉。但有时候可能好像行业也还行，但是因为估值和大环境的影响估值杀了，这种情况下我们在回撤上或者在个股止损上，您是怎么样一个体系来控制的？代云锋：其实刚刚总结教训的时候还有一点没说到，19 年 2 月份的时候成长股的表现特别好，当时我管理基金的排名也很快冲到了很前面，但接下来的二季度整个组合的回撤非常的大。而在一季度基金业绩好的时候，机构以及散户也进来认购了基金，二季度的回撤让我觉得特别愧疚，然后去跟机构的领导汇报工作，当时总结下来最大的教训就是组合里的不少个股在一

34、季度的时候已经出现比较明显的泡沫了，但我没有去做止盈。所以涉及到交易层面。第一的方面，判断完价值之后，当价格阶段性大幅高于价值的时候，你去做止盈，止盈的量你怎么去做？是个股的 1/3 仓位，1/2 的仓位，还是 2/3 的仓位？这个可能要做一些把握和思考，但是至少止盈的动作要做，有明显泡沫的时候，要有止盈的动作，这可能是控制回撤的一个方法。然后第二个方面，比如说经过几年的调整现在市场走出低谷温和向上，比如在 2020 年，大家看后面 5 年觉得 A 股市场应该整体往上走的概率较大。而往上走的过程中，整体 市场的估值中枢必然是缓慢往上的，这个时候你怎么去判断个股短期是贵了还是不贵？比 如说某消费

35、电子个股，当年 40 倍 PE 的时候，你觉得它是合理的还是偏贵？其实结合历 史估值中枢以及公司成长性，通常在年初就涨到 40 倍 PE 的时候，从交易层面我可能会 开始考虑要不要做部分的止盈，但是怎么做？还是基于公司基本面以及整个市场大环境的 判断，如果公司基本面很好，后续还能继续超出预期，我愿意再拿。反之，还是要做一些 止盈，然后再选一些底部的更具性价比的公司。上面我提到今年的整体组合预期收益率，就目前的 60%左右的仓位预期能有 2030%的收益率的个股，如果今年有些股票赚了 30%或者以上的时候，可能会有止盈的动作。除此之外，大的择时也会观察和思考。我刚刚说不做择时，是指不做小的择时，

36、即不会频繁的主动变动仓位，今天觉得市场要调整明天觉得有利空就去主动砍仓位等等。但是大的择时我要努力去判断，出现大的转折和政策调整的时候你要给自己提个醒。关于止盈，有时候政策不变，一只股票可能涨超过 50%还能再额外涨，政策一变，你即使只贵 30%，可能就已经结束了，这个好像没有一个标准？代云锋：还是要结合个股，这个公司你看未来 3 年、5 年，它天花板在哪？如果未来 3年、5 年它的空间很大，比如某新能源车电池公司，但看市盈率它现在估值肯定是不便宜的，2500 多亿市值，预期今年 60 亿利润，现在已经 40 多倍了。但是对于这个公司，任何时候，新能源行业出现阶段性利空带来股价调整，我觉得可能

37、都是买点。因为你去算它的中长期空间，到 2025 年它潜在的市值空间可能还很大。而且这个行业未来 3 年、5 年超预期的概率更大，它的上行风险是大于下行风险的。所以归纳起来又回归到了基本面的判断，就是行业基本面和个股基本面的判断。假设有人认为未来 3 年、5 年全球新能源车的行业进展比现在市场预期的要乐观，大家预测这个公司 2025 年是 150 亿左右的利润，但是按照乐观的假设和预期，它有可能是 200250 亿的利润甚至更高，这样的话预期差就出来了，价值判断就出来了。当它下跌的时候，比如跌到 2000 亿市值，2025 年 250亿利润，10 倍不到的估值，长期空间出来了，反而是加仓的机会

38、。所以你说的这些我觉得其实是个复杂的体系，很难讲得很清楚，掺杂世界观、性格等主观的因素，但还是要归结到个股的价值判断上。刚才说到关于回撤控制，比如说是具体是仓位上或者个股上是怎么样去去调整，当你比如说组合亏了 10 个点或 15 个点之后，如果基本面都觉得还可以，会怎么办？代云锋：18 年这种市场如果让现在的我再来过一次，预计也很难做太好的回撤控制。 18 年的市场比较极端，大熊市，一批优秀的公司跌到 10 倍、12 倍，我肯定不会在那个时候把这些公司卖掉，这些公司都是深度研究甚至一定程度倾注感情的，这么优秀的公司如此便宜，为什么要卖？如果那个时候卖掉的话我 19 年肯定也不会有这样的获利。市

39、场出现极端的情况，反而是给你机会去买便宜的优质公司。其实在 18 年的时候，我花了比较多的精力研究医药，某化学制药公司我也确实在 18 年年底的时候抄到了底。但是，归根结底还是我对医药行业的理解不够，研究不深，在 19 年一季度，当这家公司出现一些阶段性利空的时候，研究员强烈建议卖出，我就把它卖掉了！回想起来会觉得非常可惜。你为什么会把它卖掉？本质上还是你的研究做得不够深入，你跟踪的时间不够长，你的信心不够强。未来有哪些看好的投资方向？代云锋：最后，我自己对于中长期的整个投资方向，我自己倾向于两个方向：第 1 个方向就是中国的高端制造领域。传统以房地产为核心的经济发展模式难以为继，中国的 GD

40、P 增速中长期下台阶是大概率事件，未来支撑整个国民经济增长，需要靠国内整个产业结构的转型升级，它蕴含的潜力可能是巨大的。那么支撑 GDP 发展的新行业是哪些？我觉得高端制造和新兴服务是两个大的方向。高端制造里面我最看好包括以 5G 为核心的信息技术革命以及以新能源车、光伏、储能为核心的能源革命这两个大的方向。5G 的主线是新一代通信技术带来的硬件创新，应用创新和软件创新。考虑到中国 5G 在全球产业的地位，相对 3G、4G 时代提升了很多，理论上看应该会涌现出一批具备全球竞争力的公司，这些公司目前的市值可能还不大，但未来的成长空间是比较大的，这是一条主线。第二条主线我看好以新能源汽车、光伏、储

41、能为组合的能源革命带来的投资机会，往后看 3 年、5 年甚至 8 年、10 年这个领域应该都是非常明确的投资机会。对于光伏、新能源车板块我一直跟踪的还比较多，长期看好。新能源车板块本来是作为我 2020 年 1 季度组合比较重要的组成部分来储备的，但是市场是提前了。一季度数据大概率不太好，这个板块短期可能有反复，后续调整的过程中会有一批优质的公司，在它们有性价比的时候，我会放在组合里面，最终把板块在组合里的权重提上来。第 2 个方向是中国的新兴服务领域。随着中国人均收入的提高、90/00 后新一代步入社会带来整体国民消费能力的提升以及 5G、互联网等新技术带来消费模式的边际变化，未来中国新兴服

42、务领域预计会有比较多的投资机会。我个人比较关注文化传媒、互联网医疗、在线教育、电商、养老等领域，除此之外预计还会有一些新业态、新行业逐渐冒出来。基金概况基金经理所管基金业绩概况截至 2020-03-31 代云锋先生在管基金总规模 14.25 亿，自基金接管之日起，代云锋名下基金收益及排名表现如下。其中，华宝创新优选的管理时间相对较长，为偏股混合型基金，是最具有代表性的一只基金。表 1：基金经理所管理基金业绩情况产品名称投资类型基金单独管区间绝区间超同类基金同类基沪深中证理起始日期对收益额收益区间收益排名金区间收益中位数300 指数区间涨跌幅800 指数区间涨跌幅华宝创新优选偏股混合型基金201

43、7/10/1746.1847.5392/48926.06-1.19-5.88华宝服务优选偏股混合型基金2020/2/12-1.151.25538/7621.78-2.16-1.42资料来源：Wind， 计算截止日期：2020-05-29基金基本信息介绍华宝创新优选（ 000601.OF ）成立于 2014-05-14 ， 偏股混合型基金。代云锋自2017-10-17 开始接管该基金，截止 2020-03-31，基金规模约 6.10 亿。表 2：华宝创新优选基本信息基金名称华宝创新优选基金管理人华宝基金基金代码000601.OF基金托管人中国银行业绩比较基准中证 800 指数收益率*80 +上证

44、国债指数收益率*20基金规模(亿元/20200331) 6.10产品类型偏股混合型基金成立时间2014/5/14基金经理任职时间2017/10/17本基金的股票投资比例为基金资产的 60 -95 ，投资于创新主题类上市公司证券的比例不低于非现金基金资产的 80 ；本基金持有的全部资产支持证券，其市值不得超过基金资产净值的 20 ；本基金持有的全部权证，其市值不得超过基金资产净值的 3；其余资产投资于现金、货币市场工具、债券资产及中国证监会允许基金投资的其他证券品种，其中，持有现金或者到期日在一年以内的政府债券不低于基金资产净值的 5。本基金对创新主题的界定如下：本基金对创新的认定涵盖制度创新、

45、技术创新、产品创新、服务创新、流程创新、管理模式投资范围投资目标本基金主要投资于具有持续创新能力的企业，在控制风险的前提下为基金持有人谋求长期、稳定的资本增值。创新、商业模式创新等多个角度。随着社会和经济的发展，新的创新主题分析角度也将被纳入本基金的创新主题。资料来源：Wind， 基金业绩考虑基金接管之后的建仓期间，对新接管基金的基金业绩有效起始日期修正为基金接管日期的 3 个月之后。通过统计在各个阶段基金的收益情况，可以看到基金业绩管理能力突出。华宝创新优选有效起始日期 2018-01-15 至 2020-05-29，基金年化绝对收益 21.37 ，同类基金排名 33/548（前 6.0 ）

46、，年化超额收益 22.85 ，同类基金排名 28/548（前 5.1 ）；同时，基金最大回撤为 31.66 ，位于同类基金的后 54.4，相对最大回撤为 20.60 ，排名位于同类基金后 84.3，基金对回撤的控制能力较为出色。有效起始日期以来，华宝创新优选以同类基金排名后 54.4 的最大回撤，获取了同类基金排名前 6.0的绝对收益。表 3：华宝创新优选各阶段收益表现今年以来近一季近半年近一年近两年有效起始日期以来指标基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名累计收益率17.59189/895-4.79844/94228.50142/87372.33

47、32/75462.2339/59758.2633/548年化收益率42.80189/895-19.21844/94257.16142/87372.3332/75427.3739/59721.3733/548年化波动率41.77883/89539.85932/94238.77860/87332.36746/75431.33586/59730.37533/548最大回撤26.00868/89520.22901/94226.00846/87326.00736/75426.00356/59731.66298/548夏普比率1.15329/895-0.37765/9421.49366/8731.8116

48、4/7540.8693/5970.7161/548Calmar 比率1.65396/895-0.95821/9422.20427/8732.78205/7541.0562/5970.6858/548指标基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名累计超额收益率19.71199/895-3.98859/94224.96147/87365.1219/75457.9132/59762.8628/548年化超额收益率47.96199/895-15.94859/94250.06147/87365.1219/75425.6632/59722.8528/548超额年化

49、波动率26.32873/89525.93924/94224.66852/87320.98736/75418.71573/59718.29518/548相对最大回撤19.43874/89512.60911/94220.40851/87321.81737/75421.38523/59720.60462/548超额夏普比率1.95506/895-0.51772/9421.96486/8732.39232/7541.23129/5971.2097/548超额 Calmar 比率2.47598/895-1.27812/9422.45595/8732.99370/7541.20186/5971.11149

50、/548资料来源：Wind， 计算起始日期：2018-01-15；计算截止日期：2020-05-292019 年基金夏普比率为 2.05，位于同类基金前 32.1，年化收益率为 71.65 ，位于同类基金前 6.0，最大回撤为 19.05 ，位于同类基金后 94.0。表 4：华宝创新优选各年收益表现201920200529有效起始日期以来指标基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名累计收益率72.4241/67917.59189/89558.2633/548年化收益率71.6541/67942.80189/89521.3733/548年化波动率27.67663/67941.77883/895

51、30.37533/548最大回撤19.05638/67926.00868/89531.66298/548夏普比率2.05218/6791.15329/8950.7161/548Calmar 比率3.76277/6791.65396/8950.6858/548指标基金值同类排名基金值同类排名基金值同类排名累计超额收益率44.7838/67919.71199/89562.8628/548年化超额收益率44.3438/67947.96199/89522.8528/548超额年化波动率16.92638/67926.32873/89518.29518/548相对最大回撤16.02602/67919.43

52、874/89520.60462/548超额夏普比率1.79157/6791.95506/8951.2097/548超额 Calmar 比率2.77266/6792.47598/8951.11149/548资料来源：Wind， 计算起始日期：2018-01-15；计算截止日期：2020-05-29下图绘制了有效起始日期以来基金的净值曲线、相对强弱曲线、动态最大回撤曲线以及动态相对最大回撤曲线。可以看到，华宝创新优选具有较为稳定的业绩表现，基金净值大幅跑赢基准曲线。基金的最大回撤保持在 40以内，相对基准的回撤控制在 30以内。图 1：华宝创新优选净值、相对强弱、相对最大回撤曲线2.101.90.

53、051.70.11.50.151.30.21.10.250.90.30.7 0.350.52018-01-152018-04-152018-07-152018-10-152019-01-152019-04-152019-07-152019-10-152020-01-152020-04-15动态相对最大回撤(右轴)动态最大回撤(右轴)华宝创新优选业绩基准相对强弱曲线0.4资料来源：Wind， 我们从收益率相关性角度从全市场偏股混合型基金中分别筛选了与华宝创新优选同时期相关性分别最高的 9 只基金，结果如表 5 所示。可以发现，在相似度最高的九只基金中仅有一只基金的收益率高于华宝创新优选，两只基金

54、的夏普比率以及 Calmar 比率高于华宝创新优选。表 5：华宝创新优选相似基金对比分析华宝创新优选A 基金B 基金C 基金D 基金E 基金F 基金G 基金H 基金I 基金相关系数1.0000.9530.9410.9410.9410.9400.9390.9370.9330.932累计收益率58.2634.4967.4411.1147.7841.3851.3736.5343.0433.13年化收益率21.3713.3224.304.5517.9215.7319.1214.0416.3012.83年化波动率30.3731.8630.2324.9329.4325.4924.6730.2025.862

55、7.80最大回撤31.6637.5825.7630.2933.7530.0427.0937.5524.9538.30夏普比率0.7070.4650.7910.1790.6180.5950.7280.4950.6100.473Calmar 比率0.6750.3540.9430.1500.5310.5240.7060.3740.6530.335资料来源：Wind， 计算起始日期：2018-01-15；计算截止日期：2020-05-29下图统计了华宝创新优选自有效起始日期以来月收益率和超额收益率的分布信息。可以发现，基金月超额收益集中在 0 -5区间范围内，展现了基金经理良好的盈利能力。图 2：华宝

56、创新优选月度绝对收益分布图图 3：华宝创新优选月度超额收益分布图基金绝对收益基金超额收益35%30%25%20%15%10%5%0%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%资料来源：Wind， 资料来源：Wind， 分月来看，华宝创新优选在 28 个月中有 18 个月跑赢基准，月度胜率为 64.3。根据基金月度绝对收益、超额收益的变化可以看出基金具有持续地获取超额收益的能力。图 4：华宝创新优选月度绝对收益、超额收益变化0.3基金月度绝对收益基准月度绝对收益基金月度超额收益0.250.20.150.10.0502018/022018/032018/042018/052018/0

57、62018/072018/082018/092018/102018/112018/122019/012019/022019/032019/042019/052019/062019/072019/082019/092019/102019/112019/122020/012020/022020/032020/042020/05-0.05-0.1-0.15-0.2资料来源：Wind， 通过以上基金历史业绩的统计分析我们可以看到，华宝创新优选自有效起始日期以来收益排名表现优异，具有突出的超额收益，基金月度胜率较高，为 64.3。接下来本文将通过对基金的收益进行归因分析、收益分解、风格判断等方法对基金的

58、收益来源、风险属性进行更深入的了解。基金业绩归因基金经理选股择时能力基金经理的选股能力和择时能力的度量，可以通过对其管理基金的资产动态配置能力分析入手。T-M 模型（Treynorand Mauzy,1966）在 CAPM 模型的基础上引入市场超额收益的二次项来衡量基金经理的市场把握能力，同时通过截距项得到基金经理的选股能力： = + 1( ) + 2( )2 + 其中：为基金在各时期的复权单位净值收益率；为市场组合在各时期的收益率；为市场无风险收益率；为随机误差项；为基金的超额收益；1 为基金组合与市场组合波动的幅度；2为市场时机把握能力指标。在模型中，2是判断基金经理是否具有市场择时能力的

59、指标。当20 时，表明基金经理具备择时能力；当20，由于( )2为非负数，故当证券市场为多头（ 0）时，基金投资组合的风险溢酬 的上涨幅度会大于市场投资组合的风险溢酬 的上涨幅度；反之，当证券市场为空头（ 0 时，表示基金经理具备选股能力；当 0）并且超配该板块（即( 0）时，交互项对组合收益的贡献是正向的。而当投资经理在特定板块上具有正向的选股效应（即 0）却低配该板块（即( 0）时，交互项对组合收益的贡献是负向的。然而现实中，基金的全部持仓明细仅在年报/半年报公布，这就为对基金组合进行 Brinson 分析的准确性提出了更多的挑战。我们假设在年报/半年报内所公布的基金持仓股票的持仓区间为年

60、报/半年报核算截止日期（每年 12 月 31 日和 6 月 30 日）的前后 21 个交易日。实际情况下，基金公布的持仓个股买入和卖出的时点可能并不完全相同。可以注意到，自基金有效起始日期以来各年的年报以及半年报时点附近，选股效应均对基金有正向的超额收益贡献，2018 年半年报、年报时点附近以及 2019 年年报时点附近，配置效应对基金的超额收益有正向的贡献。图 12：华宝创新优选相对基准超额收益分解结果25.0% 20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%-5.0%-10.0%-15.0%-20.0%-25.0% 2018/72019/12019/72020/1配置效应0.8%1.5%-