納指年內弱勢,主動管理型QDII逆勢突圍

中金財經
04/15

  今年以來美股科技股整體呈現高位震盪態勢,板塊內部顯著分化,以M7為代表的科技巨頭持續承壓,帶動納斯達克指數表現相對弱勢,相關指數基金表現不佳。與之相對,一批主投美股的主動管理型QDII基金憑藉靈活的投資操作成功突圍,取得顯著超額回報,重新成為市場關注的熱門基金品類。   指數疲軟、主動管理重新展現阿爾法的背後,是過去兩年「買入並持有」龍頭的策略有效性遭到挑戰。投資者關心的是:美股的這輪波動還會持續多久?AI的投資敘事是否依然穩固?機構投資者的操作正在發生哪些變化?日前,國海富蘭克林基金美股基金經理狄星華對上述問題做出了分享。   AI投資主線不可逆,短期動盪提供佈局良機   面對美股科技股2月份的劇烈動盪與隨後的盤整,投資者最關心的是,以人工智能為核心的科技股長期邏輯是否已經改變?對此,狄星華給出了明確的否定答案,她認為,AI這一投資主線是不可逆的。   狄星華表示,宏觀因素是導致市場波動較大的主要原因。她認為,當前的市場狀態與2025年4月頗為相似,整個市場處於「降槓桿」和「平倉」的過程中,前期漲幅較高的板塊被集中賣出,市場表現出一定程度的扭曲和流動性堪憂的跡象。「但市場不可能持續這樣,一定會有緩解,」狄星華強調,從長期看,無論是對於油價還是整體局勢,市場都會有自適應的調節。   「無論宏觀敘事如何改變,我們的微觀選股邏輯依然存在,」狄星華表示,一方面市場看到中東局勢、油價上行帶來的壓力,但另一方面,Token用量正在飛速上升,AI正從ToC端向ToB端快速滲透。這種看似矛盾的態勢,恰恰為自下而上的選股策略提供了舞台。   在她看來,在宏觀因素導致股市劇烈動盪的時候,反而有可能以相對較低的估值,買到短期和中長期能見度都比較高的優質股票。這種在市場下行周期中挖掘被低估股票的策略,也是獲取超額收益的重要來源。   針對AI投資「泡沫論」觀點,狄星華認為,市場的擔憂有其合理性,作為人類歷史上規模最大的產業投資浪潮之一,AI行業在快速發展過程中出現局部泡沫是不可避免的,甚至適度泡沫反而有助於推動技術創新與行業加速迭代,對產業長期發展具有積極意義。狄星華強調,從長期視角來看,人工智能滲透各行各業、全面提升社會生產力的趨勢確定且不可逆。面對這一歷史性投資機遇,若因懼怕局部泡沫而主動規避因為AI驅動股價得到大幅提升的標的,這種做法是不明智的,會傷害到組合的alpha。   資金「用腳投票」,主動型QDII超額收益顯現   市場風格的切換,正在改變投資遊戲的勝負手。在納指權重股表現疲軟的背景下,簡單持有指數或龍頭股的投資策略在今年顯得力不從心。一些嗅覺靈敏的資金已提前轉向主動管理型產品,近期美股主動管理型QDII基金熱度重燃,多隻產品憑藉靈活的選股策略,跑出了相對納指的顯著超額收益。   狄星華管理的國富全球科技互聯(QDII)是其中的佼佼者。Wind數據顯示,截至4月13日,該基金近6個月回報37.02%,近1年回報86.52%;同期業績比較基準增長率分別為-10.72%、15.38%;同期納斯達克指數漲幅分別為-0.53%、33.74%。   該基金是一隻美股AI「純度」較高的基金,據2025年年報,其76.89%的基金資產投資於美股,並以較高倉位保持着人工智能領域的投資比重。   事實上,狄星華對這一輪美股科技股風格的變化早有預判。她在年報中提到,團隊較早判斷 2025 年海外市場將告別低波動、單邊上漲格局,因此組合提升了 M7 以外標的的配置權重與數量,通過分散配置增強組合抗波動能力。這也使得基金在去年4月份的巨幅波動中更具韌性,甚至以合理價格佈局了一批高質量資產;8月基金增加了美股硬件半導體倉位,減持遠期受 AI 衝擊較大的傳統軟件公司;四季度進一步加大硬件半導體中存儲板塊配置,繼續降低軟件倉位。   目前來看,在今年M7等科技巨頭經營現金流可能喫緊、資本開支上行的背景下,狄星華的上述判斷大概率仍然成立。「我們沒有對標指數,所有的選股都通過底層選股而來。」狄星華表示。在當前市場環境下,主動管理型基金靈活選股的優勢有望繼續凸顯,通過深入研究標的的基本面與估值水平,更有助於在分化行情中挖掘真正具備成長潛力的優質標的。   「產業鏈最缺什麼就買什麼」   對於AI產業鏈各環節未來的投資機會,狄星華表示,當前市場對AI的投資正從第一階段的簡單持有龍頭,轉向第二階段深耕產業鏈。   「從整個產業鏈出發,目前最缺什麼?我們看到的是電(能源),是存儲,是帶寬。」她認為,面對Token需求的無限爆炸,降低單Token的能耗和成本成為關鍵,這其中蘊含着巨大的研究價值。   狄星華將當前的AI產業供應鏈投資,類比於其入行初期研究的智能手機產業鏈。彼時,智能手機企業的股價波動有限,但如果向下挖掘產業鏈,無論是A股、中國台灣還是美股市場,都湧現出了大量成長數十倍的智能手機供應鏈公司。她判斷,現在正是在AI產業供應鏈中挖掘阿爾法、做下沉研究的較好時點,尤其關注那些在能源、存儲和帶寬等瓶頸環節具備核心技術的中小型公司。   在此基礎上,狄星華強調向業績的能見度靠攏,尋找擁有良好基本面和業績潛力的公司,努力尋求隨着時間推移能夠靠自身業績實現增長的公司,甚或能得到最佳結果——業績和估值雙擊,股價大幅上升。   

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