从2017年公募FOF首次获批，到近五年公募基金行业大发展，FOF已经快速进入大众的视野。
管理FOF的专业投资团队亦是百花齐放、各有千秋。
其中既有重视“挑选人”的选手，通过选出优秀基金经理获取高回报；
也有通过各大行业主题基金，包括ETF，判断行业主题轮动来攫取收益的选手。
而这一次，投资报与之进行深入交流的FOF管理人张文君——
却是一位少见的、对股票市场有着丰富经验和自己洞见的FOF基金经理。
她用自己的一套方法买到过年度绩优基金，也较早就选出了在弱市做出亮眼超额收益的基金经理，还曾及时避开过医药和新能源板块的深度调整；
在张文君的眼中，不管是基金或是股票，都是她实现投资策略的工具。
无论是选基金，还是直接从市场上选股，重点都是投资策略本身。
一、着眼于底层资产端，不从众
选出过年度绩优基金、弱市正收益基金
作为一位入行16年、从事投资管理4年的投资人，张文君先后曾任职于保险、私募基金、公募基金等机构。
多元的从业背景和丰富的基础品种投资经验，使得张文君与市场上很多FOF基金经理相比，对底层资产有更多的认知和体会——
她对于股票市场、对自己熟悉的行业有着独到的洞见。
也因此，不同于传统意义上的FOF投资人是“基金买手”，
张文君的FOF投资，更重视基金底层的资产端——看资产端的估值和成长的匹配度；
名气再大的基金，如果组合资产的估值已经远远透支，张文君也不会随大流买入；
从她过往的历史公开持仓可以看到，比如在核心资产行情末端， “含茅量”高的基金已经从她持仓中消失了。
相反，如果符合自己所要配置的方向，再结合该基金经理的风格特点，即使当时并不知名，张文君仍敢于加大配置力度。
公开数据显示，在她当前管理的FOF产品中，前十大持仓中有两支基金，这两支基金的基金经理彼时并不出名，但其重仓股符合张文君想配置的方向，基金经理风格明确且坚定，因此，处在该产品的前十大持仓之列。
（重仓基金仅代表历史持仓，不代表未来投资或目前持仓，不构成投资建议。）
事后来看，这两支基金在2023年弱市以及今年以来均取得了难得的正回报。
具体来讲，张文君的落脚点首先是在她的投资策略上；
在明确了自己想要配置的方向后，进而采用“核心+卫星”两方面来构建组合。
“核心”基金配置中，固收部分以高等级信用债基金作为核心底仓品种，权益部分则多为均衡型的主动权益基金。
“卫星”部分，会有的放矢，在一些行业或风格上做一些偏离增强。
但不管是核心还是卫星，张文君会穿透到底层资产，验证是否符合自己最初的配置思路。
二、偏左侧、估值第一
识别周期，不轻信宏大叙事
张文君研究周期行业出身。
而周期出身的基金经理，往往在投资过程中，都会被深深烙印下“万物皆周期”的底层思维，张文君也是如此。
她认为，电子有电子的周期，商品有商品的周期，消费有消费的周期，要识别出你处于自己周期的顶部还是底部。
就像她自己所说，
“大部分做周期出身的人会有一个共同点，就是与宏大叙事相比，更着眼于周期本身，以及投资所处的当下。”
张文君相信，当价格在很低的时候，要去买那些在周期底部仍然在做资本开支的好公司；
因为在周期底部还有盈利、还敢做资本开支、还能够去抢占市场份额，这些公司反而它的风险相对是较小的。
这也是为什么张文君会挑选出上述提到的重仓基金的原因，源于基金经理的认知非常符合张文君的框架，购买的品种也是比较均衡且偏左侧。
偏左侧同样是张文君的一个重要特征。
她强调，估值是第一位，自己往往会买在估值的左侧；
也就是说，估值要处在历史相对偏低的位置时，才能够放心下手去买。
因此，对于一些风口浪尖上、火热拥挤的策略和赛道，张文君往往都会回避。事实上，这在客观上也控制了基金的回撤。
比如说，从历史公开数据来看，在2020年下半年，她的组合穿透到底层资产来看，已经基本上没有医药，也基本避开了这一板块后续的大跌。
这同样是她现在不考虑买入煤炭的出发点。
煤炭现在的估值在历史高位，处于自身周期相对偏高的位置。
“所以它不是我当前一个很好的选项。”
三、紧盯边际变化趋势
出手果断，动态调整配置结构
对于注重估值的基金经理，市场往往很喜欢为其贴上“谨慎”“保守”之类的标签。
但对张文君而言，重视估值的另一面，是她决策时的干脆与果断。
投资往往是个动态调整的过程，在边际变化得以确认时，张文君就会果断地对组合进行调整。
同样看历史公开数据，在2020年下半年，在看到出口链相关的行业，汽车、电新的收入和利润方面都出现显著的变化后，
张文君果断地调整了自己组合的核心部分——
将核心仓位中当时估值最贵的医药配置显著下调，同时买入了估值较低的、受益于经济复苏的品种。
同样的，2021年末，在发觉电新的估值高企、并且对利好钝化之后，张文君也降低了组合中相关的配置。
从历史公开数据可以发现，该产品原来拿得较重的新能源汽车ETF等降低，增加了偏均衡的主动基金配置。
这一资产调整的决策非常关键，使得她的组合避开了2022年开年之后的一轮深跌。
在今年以来的市场环境下，张文君同样深感行业的两级分化——
一端是煤炭极高的历史估值分位，另一端则是其他行业都相对较低的估值。
也因此，对于接下来的市场环境，张文君选择以相对均衡的组合来应对。
以下是投资报提炼的访谈精华对话：
熟悉的行业出现信号
会敢于在左侧做偏离
问：
作为FOF基金经理，您认为自己最大的一个区别点在哪里？
张文君：我可能更看重底层资产——资产端的估值和成长的匹配度。
如果它的估值处于相对比较便宜的一个位置，就是处于较低的历史分位，而且未来它的基本面是向上的，那么我愿意超配。
至于配多少比例？则要看与其他品种的对比情况。
如果要问，更看重估值还是成长性？
答案是估值。
问：
回到投资方法论上，其实您对市场会有自己的判断，在行业上也会据此做一些偏离？
张文君：如果是我能力圈内熟悉的行业，我是敢于在左侧做一些偏离。
比如去年，我们发现，电子行业的基本面能看到很明确的好转，包括库存、稼动率等方面。
比如存储，我们去跟踪它的周数据，不管是厂商、还是渠道端、还是在市场上。当时我们看到了一个明显好转的迹象，而且它的估值也便宜。
各方面都符合我的投资框架，我就会去买这样的品种。
到现在，其实我们会更乐观一点。
因为去年的时候，我们其实还看不到很多行业出现边际好转。
而在今年，我们看到一些制造业、偏出口的方面，以及设备端，从去年四季度开始，都已经开始有边际的好转。
从模型角度，我们也发现，大部分行业的估值都在底部区间，就是在历史里非常低的一个位置，这时候我们能配的东西就很多。
所以在当时，我们的策略就是，不在行业做太多的偏离，而是配置得相对更均衡一点。
去买在周期底部还敢做开支，
积极抢占市场份额的公司
问：
从几期季报来看，有哪些比较能代表您投资风格的主动权益基金？
张文君：比如持仓中有一支基金主要配置的是大盘股，跟去年最火的微盘策略沾不上，很多人都不理解我为什么要买它。
但我的风格是比较偏左侧，这位基金经理也是我们调研下来认为投研水平很扎实的一位，他同样偏左侧，并且——
我们做周期出身的人有一个共同点，就是不轻信宏大叙事。
但我们相信，当它价格在很低的时候，你去买那些在周期底部仍然在做资本开支的好公司，它的风险是相对较低的。
因为在周期底部还有盈利、还敢做资本开支、还能够去抢占市场份额，这些公司反而它的风险可能是很小的。
所以，这位基金经理非常符合我的框架，他买的品种也是比较均衡并且偏左侧。
还有一支基金，他是在电子这个行业里面我非常熟悉的基金经理之一，他的勤奋程度和对基本面的跟踪度，可以说也是在行业里面非常优秀的。
而且我和他的投资框架很相似，我们都会去买一些便宜的标的，会去买大家现在还没有充分挖掘到的一些品种，不会追高。
买在估值左侧
不会犯大错
问：
您
会不会特意去管理回撤、波动这些？
张文君：在大市场环境里，其实很难去主动控制回撤。
从我自身角度来讲，不管是从模型来讲，还是我自己这么多年来的投资复盘，总结出了一条规律，那就是买相对估值便宜的品种，从长期来看，大概率不会犯大错。
我的偏左侧，就是指从它的相对估值角度来讲，确实很便宜，就是在历史水平里处在一个比较低的区间。
卖出的话，要看到它的估值出现了泡沫化，或者说它的基本面出现了低于预期的一些变化。
我之前研究周期性行业，深知每种资产都有其周期性，盛极必衰，物极必反。
经济基本面好与不好，大家是有体感的，现在和去年年底相比，难道还更差吗？我觉得未必。
通过我们的出口结构就能看到，
一些高端制造类品种的出口占比在提升，而且今年一二月份的出口数据还是不错的。
所以，老百姓的体感更多是从房地产、消费来感受，但是我们看到，一些行业的变化还是有亮点的，至少比去年出现好转的边际变化。
而且从4-5年的库存周期角度来讲， 2022 年年初就是库存的高点，后面一直往下，这个过程是比较难受的。
现在是在底部，所以我们体感上觉得也挺难受，但这就是一个底部的特征。
那什么时候我们可以稍微放松对估值的约束？就是在经济非常好的时候。
因为在经济好的时候，有些公司的业绩增速是能够跟得上的。
实物金有一定配置价值
下半年机会或许多一些
问：
您对黄金怎么看？
张文君：我认为实物黄金在美元的降息周期里面，还是有它的配置价值。
因为黄金，它不是一个抗通胀的产品，而是一个抗衰退的产品。
它在货币属性上是有一定的配置价值的，至少在目前这个点。
问：
对接下来的市场怎么看？
张文君：
市场反弹到这个阶段，可能会有一些回调的压力在。
我们的模型里，很多行业前段时间都趴在底部，现在开始往上走一走了，但是还是在比较偏低的位置。
所以，即使再回调，它的幅度可能也不会很深。
今年整体来看，宏观面上应该不会有特别大的波动。
结构上来讲，下半年预计会有一些结构上的机会。
比如科技行业。换机周期也到了，会不会见到一波换机潮？会不会有一些 AI 模型在手机应用端落地？这个需要进一步观察。
我们对于 AI 的期待是，希望它有实体、实物的落地点，否则很难带动一波很大的需求。
如果都在云端的话，可能就是几个大厂的军备竞赛；
