导读：富国基金张弘是一名很有“反差感”的基金经理。作为2007年就进入资管行业的“老人”，张弘却始终在寻找时代的浪头。他是典型的处女座性格，但是投资中又能抓大放小，不过多拘泥财务细节。在漫长的投资岁月中，许多成长型基金经理会逐渐转向价值，从追求高弹性转向低换手后的稳健，而张弘却依然保持了对新鲜事物的热情和敏感，也形成了一套自洽高效的投资方式：聚焦于时代变迁，从变化中发现机遇。
张弘认为，聚焦时代变迁的成长股投资方式，是一种既有高效率、又有高胜率的选股策略。
高效率在于，只要对生活和社会保持敏锐的洞察力，感知到一个产业趋势的变化。把握了产业趋势后，就更容易找到盈利出现高增长的公司。这种方式，比完全自下而上一个个“翻石头”的效率更高。
高胜率在于，时代的变迁和产业变化是相对更加显而易见的，大体上能够避免犯特别原则性的错误。只要看对了时代变迁，挖掘个股的兑现度就比较高，需要的假设条件也更少。比如说当新能源车产业趋势到来时，整个产业一大批公司的盈利都出现了高增长。而自下而上的选股，需要更多的假设条件一一兑现，包括行业层面、公司层面、管理层方面等等。假设条件越多，兑现的胜率就越低。
张弘也是一个对大级别产业趋势非常敏感的基金经理。他是业内比较早买新能源车的基金经理，也比较早就观察到了AI产业趋势的变化。他也是一名全市场风格的基金经理，哪里发生时代的变迁，他就会聚焦在哪个产业做深入的研究，并体现于他的投资决策之上。力争为持有人创造更大收益。
张弘在投资机会评估中更看重公司市值而不是单纯PE。他认为，在一个产业趋势从0到1的初期，许多企业的基本面已经发生了变化，但盈利还没有在财报中兑现。这个阶段是企业市值增长最快的甜蜜点。相比之下，张弘认为企业盈利面临潜在恶化才是最大的风险点之一。比如说新能源汽车的产业链，在市场大规模投入产能后就出现了第一波的杀估值。这个阶段，需要对产业链所有公司都有所回避。
在组合构建上，张弘也并非追求极致的收益弹性。他的组合有三个方面的特点：
1）即便再看好某个产业方向，他也不会在单一行业持仓超过50%。2017年的白酒竞争格局改善，2021年的新能源产业全面爆发，张弘对这些产业的单一行业持仓都没有超过50%，会尽量把组合分散在2-3个不同的方向。
2）在具体产业趋势的个股选择中，他也会分为核心仓位和弹性仓位两个部分。核心仓位持有的公司多数具有比较强的竞争力，而弹性仓位持有的公司通常市值偏小、阶段性盈利增长更快。通过这两大类公司的搭配，使得组合既有一定的稳定性，也有一定的收益弹性。
3）当看到了某些风险点后，张弘也会及时退出。比如说，他曾经在2021年三四季度就对新能源汽车的中游环节做了减仓。当时，这些公司市值加总接近一万亿，张弘认为已经到了比较大的市值泡沫。随着产能不断落地，未来进入产能过剩阶段很可能出现公司盈利断崖式下跌的风险。
注：以上内容不代表对市场和行业走势的预判，不构成投资动作和投资建议，亦不预示相关基金在当前及未来的具体操作和资产配置。
我们曾经在2021年和张弘做过一次深度交流。相比于三年前，张弘的投资框架并没有太大变化，但是投资的范围更广泛，也通过这些年的反思和归因做了更多优化。更可贵的是，这位投资老将依然保持着好奇心和热情。这位性格上的i人聊起投资依然那么滔滔不绝。
以下，我们先分享一些来自张弘访谈的投资“金句”：
1. 寻找发生时代变迁的领域，是一个高效率+高胜率的选股方式。
2. 通过找发生变化的行业做投资，选对公司的假设条件要比自下而上“翻石头”少很多，胜率也自然更高。
3. 我在对成长股的评估中更看重市值空间而非单纯PE，对上市公司基本面方面的恶化非常在意。
4. 如果要做成长，要找阿尔法，就要找能跑赢行业的公司。
5. 在我的组合中，前十大重仓一般会选择强竞争力的公司，腰部组合会持有阶段性高增长的高弹性公司。
6. 绝大多数行业（特别是制造业）在高速成长期后会出现竞争格局的恶化，盈利能力会随着渗透率的提升呈现一个U型曲线。
7. 我的这套框架，并非一种行业快速的轮动，而是从基本面出发去找到当年基本面动量最强的行业。
8. 我觉得有三点很重要：1）扩展能力圈，不要有偏见；2）保持对社会变迁的敏锐度；3）不断提高洞察力。
聚焦时代变迁
既有效率也有胜率
朱昂：几年前我们做过一次访谈，当时你就提到聚焦“生活变迁”，偏好投资成长股。今天你的投资框架和当时有什么变化吗？
张弘
我觉得相比过去，自己的投资框架更清晰了一点，我喜欢成长股。当时理念是“聚焦时代变迁，分享企业成长”，现在可能通俗一点讲，就是希望赚到企业利润从小变大带来的市值成长的钱，不太擅长去赚企业盈利周期波动和宏观波动的钱。那么，如何从5000多家上市公司中，挑选出符合我要求的企业呢？
我发现
寻找发生时代变迁的领域，是一个高效率+高胜率的选股方式。
首先，
在效率层面，时代变迁很容易通过在生活中感知，不需要等待某个数据的出现。
比如说当年的新能源车，标志性的事件就是特斯拉MODEL 3的推出，价格亲民，消费者体验好，可以合理推测它将带动电动车进入市场化放量阶段。
包括现在时代最大的变迁是AI，23年春节期间研究美国的大模型，了解科技公司和科技大佬的评价、还有亲身体验，都可以得出结论，人工智能水平从10分来到了60分阶段，是一次革命性的变化。时代变迁会带来渗透率从低到高的成长投资机会，是我比较擅长和偏好的。
其次，
在胜率层面，把握时代变迁和产业变化，也不会让我们犯原则性的错误。
产业趋势是不会骗人的，也是肉眼可见的。完全自下而上精选个股，不仅要对某个行业特别了解，而且也要深入理解公司的竞争力和管理层，需要下判断的环节非常多。特别是那些“沙漠之花”行业中的公司，从小变大的过程需要满足很多假设条件。假设条件越多，胜率就越低。
总结来说，通过聚焦“时代变迁”，我只需要对生活和社会的变化保持敏感，知道哪里在发生重大的变化，在这些发生大变化的领域精耕细作，就能更有效的找出从小变大的公司，胜率也能得到更好的保正。
落实到具体投资执行，我会中观入手，先找景气行业，然后在行业中找喜欢的公司，构建组合。
朱昂：能否具体分享过去几年投资上的一些得与失，让我们能更好理解你是怎么做投资的？
张弘
过去几年做得比较好的2017、2020和2021年。
2017年，我买了很多自己比较熟悉的白酒。那时候白酒还没有被贴上“核心资产”的标签，我买白酒只是从业绩增速的角度出发，是一种景气度投资。
2020年我从保险资管转到了公募基金，7月开始挂名管理的公募产品，到年底取得了超过100%的收益率。当年我赚了两波钱，第一波是刚开始管产品的时候买了小食品和医药。
到了2020年9月份，组合中的小食品和医药都估值已经特别高了，中期市值看赔率明显不够，就把持仓中涨了很多的小食品卖掉了，医药也卖了不少，把减下来的仓位换到了新能源车。我应该算市场上较早买新能源车的成长股选手。买新能源车的逻辑很简单，就是20年下半年就看到特斯拉的产品力很强，加上欧洲也要出大规模新能源车补贴。这些因素叠加，就能合理推测新能源车即将进入市场化放量阶段。
那一年最早买的是新能源车上游的龙头公司，靠着20-30个点仓位，在2020年四季度净值涨了不少。
2021年，全年最景气的也是新能源行业，21年2、3月份跟踪验证下来，20年四季度对新能源车的预测得到验证。看新能源车产业链各公司的一季报，发现整个行业中各个环节都在呈现全面的高增长，所以我在那一年就进一步加仓了新能源板块，但是赚钱主要是新能源汽车。
到了2021年三四季度，我基本上把持仓的新能源车中游产业链公司都卖掉了，卖出的原因有两点；一是整个中游企业市值加起来接近一万亿，对比未来的盈利看有所透支，赔率已经明显不够；二是在21年2季度以来行业投资起来非常快，到3季度有些行业外企业例如磷化工企业也进来做大规模投资，可以合理推测中游行业到22年二季度或者三季度就进入产能过剩阶段，将面临盈利能力巨幅下杀风险。
我做投资更看重公司的市值与其未来产业地位相比的匹配程度，而不是单纯PE。同时我对基本面方面的恶化非常在意。
接下来再说说我做得比较差，带给我反思的年份：2018、2019和2022年。
2018年我在保险资管，2018开年仓位比较低，我必须要把仓位加上去，然后就遇到了市场的调整。虽然后面组合也加了一些消费和银行，后面操作就比较少，全年跌幅与沪深300差不多。
2019年我的收益率和市场差不多，当时比较大的教训是因为偏见没有参与半导体。我之前买TMT以消费电子为主，一直把半导体看做主题投资。而这一年全市场表现最好的就是半导体。回头看，许多半导体公司的业绩2019年实实在在涨了10倍，早已经不是主题投资了。这一个教训也让我明白，投资千万不能有偏见。
2022年二季度，我选了储能和汽车配件两个方向，这两个都是属于增速比较快的行业。储能后来很快就涨上去，到三季度初整个储能逆变器行业总市值加起来都有6000亿以上，就这个小行业而言已经比较离谱，所以很快就卖了。2022年总体是熊市，市场中间波动比较大，我的基金跌幅也是基本与沪深300差不多。
在总体上比较熊的市场中，
我的目标是控制回撤幅度，不比市场跌的多。在2018和2022这两次熊市中，基本上达到了这个目标。
不要因为估值错过快速成长阶段
朱昂：上一次交流的时候，你就提到胜率不是来自低估值，而是股票的兑现度，能否谈谈你对估值的看法？
张弘
我认为，静态估值的高低更多对应一个股票的市值下限，但无法提供向上的赔率。我把行业增长分为三个阶段：1）第一个阶段是高速成长期，从0到1的阶段，这时候大多数企业都能赚到钱；2）第二个阶段是稳定成长期，但由于供给的增加，企业盈利开始恶化；3）第三个阶段是成熟期，供给侧开始出清，竞争格局稳定后龙头企业的盈利能提升。
行业渗透率周期
注：以上内容不代表对市场和行业走势的预判，不构成投资动作和投资建议，亦不预示相关基金在当前及未来的具体操作和资产配置。
在第一个阶段，渗透率提升初期，很多企业由于盈利还没有体现出来，静态PE都是很高的。如果对PE很严苛，这个阶段就参与不进去，我的方法是看市值空间，评估行业与公司未来应该有多大的市值，然后与目前市场交易市值作比较，赔率够就可以参与。在第一阶段，成长股投资相对比较容易赚钱。
而在全社会都发现这个行业高景气、有赚钱机会后，就会有很多资本涌入，行业就进入成长的第二阶段，该阶段就要很警惕行业竞争格局与盈利变化。
经过竞争出清后，就进入第三阶段，行业进入稳定增长期，盈利能力也基本稳定，最优秀的公司也已经展现实力，这个阶段的投资相对就要看PE与增长率的匹配程度。
朱昂：那么在具体选股的时候，你会看重哪些因素？
张弘
我主要喜欢两类公司：竞争力最强的公司和阶段性业绩增速最高的公司。
第一类，所处领域竞争力最强的公司。比如说当时投资新能源车领域，我买的中游和上游公司，都是所处领域竞争力最强的公司。
第二类，阶段性增速最快的弹性品种。这类公司会在某个阶段体现出很强的业绩增速，而且确定性也是比较高的。这时候，能够体现出极高的投资赔率，能在很短时间带来很高的收益率。
在我的组合中，前十大重仓一般是第一类的强竞争力公司，腰部组合会持有第二类的高弹性公司。
第一类公司能持有较长的时间，享受整个产业趋势下的红利。第二类公司尽量吃到弹性最大的那段，能够快速兑现收益。
朱昂：像AI这种从0到1的产业，你如何区分哪种是第一类强竞争力公司，哪种是第二类高弹性公司？
张弘
确实，整个AI产业目前处于0到1的阶段，很多企业还没有出业绩，很难从财务数据的角度找到谁是真正有竞争力的。但我认为，可以从不同的环节做区分。
算力环节，已经有龙头公司体现出竞争力。这家公司虽然盈利数据还没出来，但是我们看到国内互联网大厂基本上都是采购这家公司的芯片。在国产算力上，海外对我们封锁会越来越严，那么国产算力企业几乎确定会成长起来。这个结论也能从和互联网大厂的沟通得到验证。
许多人对这家芯片公司的高估值有所诟病。但是假设几家互联网大厂今年给这家公司下20万张卡的订单，每张卡对应7到8万的价格，就是150亿左右的收入。半导体企业的特点是，盈利能力是非线性的。一旦收入体量到了一定规模，净利率能大幅提高。从这个特点中，能看到这家算力公司属于竞争力比较强的，属于我组合中的核心池仓位。
应用环节，我更偏向于某些产品型公司。国内真正产品型的软件公司不多，这里面做办公软件的公司，可能会成为应用环节竞争力比较强的。从商业模式看，产品型公司也会比项目型公司更稳健一些。
注：以上内容不代表对市场和行业走势的预判，不构成投资动作和投资建议，亦不预示相关基金在当前及未来的具体操作和资产配置。
一旦竞争格局开始恶化，就要规避所有公司
朱昂：那么如果看错了，如何修正呢，你的卖出决策是怎么做出的？
张弘
卖出决策主要是两个因素决定：1）定量层面的数据变化，比如说当行业渗透率从5%增长到50%的阶段，从高速成长期变成稳定成长期后，会出现整体性的杀估值；2）行业内部的竞争格局在发生变化，会对企业的盈利能力带来冲击。
我最喜欢的投资阶段是高速成长期，这时候竞争格局相对稳定，行业渗透率在快速提升，产业中的企业都能赚到钱。
绝大多数行业在高速成长期后会出现竞争格局的恶化，盈利能力会呈现一个U型曲线。
即在高速成长期，盈利能力一直在往上走。到了中间阶段出现竞争对手大量进入，这时候盈利能力会出现一定幅度下滑。最后，行业逐渐出清后，盈利能力才会回升。
新能源汽车就经历了典型的双杀。第一个阶段是渗透率到了一定阶段，行业增速下滑带来的杀估值。从2021年四季度到2022年一季度，企业的盈利能力没有下滑，但股价先开始杀估值。之后是第二个阶段，行业竞争格局加剧，使得企业的盈利能力出现了比较大的滑坡。大部分企业又杀了一波盈利。
我觉得在
看到竞争格局有恶化迹象时，要规避所有的公司。
回头看，即便某电池龙头的盈利能力没有发生太大变化，股价还是跌了很多。
我是一个风险厌恶型的成长股投资者。当整个行业竞争格局开始恶化时，你无法分辨哪些公司的盈利能撑得住、以及行业盈利下滑到什么程度。这时候，应该先回避双杀的风险。
还有一个角度是对整个产业市值天花板的判断。比如说，2021年我比较早从新能源汽车的中游退出，就是看到中游企业市值加起来接近1万亿了，行业市值大概率见顶了。
最后，如果看错了公司、选错了行业，我也会卖出。
我的这套框架，并非一种行业快速的轮动，而是从基本面出发去找到当年基本面动量最强的行业。
我买的也不是低估值的均值回归，更多是对赔率有比较高的要求，是一种偏进攻的投资方式。
朱昂：对于进入稳定成长阶段的行业，如果竞争格局也稳定下来了，你还是会买？
张弘
我组合中的某电池龙头就属于这个范畴，每年能提供相对稳定的盈利增长，估值也不高。但是对于这个阶段的公司，我的选股要求就会更加苛刻，一定要有比较强的盈利增长确定性才行。而且，对于那些盈利能力波动比较大的公司，我一般也会规避。
朱昂：在组合管理层面，如何提高行业判断的容错性？
张弘
我在绝大多数年份，组合都会持有2-3个产业方向，即便我个人特别看好某个产业，也不太会超过某一个固定仓位。比如说，2017年我很看好白酒，自己又是消费研究员出身，但白酒仓位并没有超过一半。2021年我特别看好新能源这个方向，组合中电动车+光伏的仓位也没有超过一半，而且是分布在两个不同的产业。
今天，我非常看好AI产业方向，但是组合里面还是有一些新消费的公司。而且，我觉得接下来经济大概率刺激消费，也能帮助改善消费行业的基本面。
相对来说，
我比最激进的选手稳健一些，比稳健的选手要激进很多，走了一个偏中间的道路。
AI应用会比算力表现更好
朱昂：从过去一年的组合变化看，整个组合方向在三四季度之间出现了比较大的切换，能否谈谈当时具体操作的背后思考？
张弘
我在去年三季度末的时候，组合还是以偏防御的红利资产为主，进入四季度开始觉得AI的产业机会要起来了。一开始，我并没有想清楚国内会有什么AI的具体落地，也不愿意去参与已经市值涨得很大的光模块。在三季度之前，AI的链条主要围绕海外市场，不参与光模块就很难布局到AI的产业浪潮。
11月是一个很大的转折点。让我看到国内已经有互联网大厂开始在AI应用上“卷”起来了，一旦一家互联网巨头开始“卷”，后面一大批公司都会跟进。
AI浪潮的特征是，很可能最后是一个赢家把所有人都颠覆掉的格局，所以大家必须参与到AI浪潮中。从字节的这个动作，让我对国内AI应用的落地很有信心，于是就把比较大的仓位切换到AI产业链。
展望2025年，
我认为AI应用会比AI算力表现更好，
特别是近期大家都在关注的国产AI大模型让市场看到了国产AI应用的强大。所以今年的AI应用会更好，包括云计算也属于这个范畴。
在2025年之前，AI是少数玩家的游戏，需要对训练做大规模的算力投入。而2025年之后，大家发现推理比训练更重要。推理的算力要求比训练低很多，使得AI能够有更多的玩家参与。模型的平权和成本的下降，会推动AI应用更好的普及。
注：以上内容不代表对市场和行业走势的预判，不构成投资动作和投资建议，亦不预示相关基金在当前及未来的具体操作和资产配置。
朱昂：整个A股市场的波动在加大，你又是一个成长风格的基金经理，有没有想过对组合去控波动呢？
张弘
整体来说，我觉得控波动是一把双刃剑，会牺牲一定的收益。我的做法是，持仓行业不要单吊一个方向，也不能一直蹲在某个方向，而是不断去寻找有机会的新领域。此外，我也希望把宏观层面的判断做好，如果确实看到市场有系统性风险，就把组合尽量往防守类公司做集中。
朱昂：你接下来要发一个新产品，富国景气优选混合（A类：022846；C类：022847），是能够投港股的，能否谈谈港股中有什么资产是能对你的投资框架有所补充的？
张弘
第一类，是港股有一些阶段性增速很快的新消费公司，很符合我的投资框架。比如说，过去几个月涨幅有两个新消费公司涨了几倍，其中有一家公司上市前我就去调研过，很符合我的投资框架。
第二类，是A-H两地上市的公司，但通常港股的估值更便宜。比如说，有一家国产芯片公司由于港股更便宜，今年表现就比A股上市的主体更好。
把投资做好的三个要点
朱昂：从您做了那么多年投资的经验中，有没有总结过投资做好的关键是什么？
张弘
我觉得有三点很重要：
1）
扩展能力圈，不要有偏见。
我在2019年错过半导体的大行情，就是因为对这个行业带有过去的偏见。事实上，半导体的基本面已经发生了很大变化。
2）
保持对社会变迁的敏锐度。
当年美国的AI大模型刚出来时，我就去海外网站看那些科技大牛是怎么评价这个产品的，帮助我了解这是一个什么级别的产业变化。前面也提到过，许多大级别的产业变迁，都能通过对于社会的观察感知到。
3）
不断提高洞察力。
我们会通过各种渠道获得信息，包括和不同的人做交流。获得信息后，如何做出自己的判断就取决于每个人的眼光。2023年许多人觉得人工智能只是主题投资，但我当时就觉得即便是主题，也是一个超级主题。事实证明，人工智能的行情已经走了两三年了，而且已经进入了落地阶段。
投资是认知的变现。在相同的信息面前，每个人的思考和判断力都是不同的。相信常识，尊重常识很重要。但是什么是常识，取决于我们有没有认知。
朱昂：成长股相比价值投资，需要更充沛的精力去调研和学习，作为一名2007年就进入资管行业的“老人”，如何保持对投资的热情？
张弘
这和我的性格有关。我一直比较喜欢新东西，有很强的好奇心，所以投资能一直保持在成长的浪头。我对具体的公司业绩，也不会扣得那么细致，更多是对许多新的变化保持敏感，以及对大量信息做跟踪。在空闲的时候，我也会通过健身保持自己的体力。
朱昂：你是什么星座的，有没有做过性格测试？
张弘
我是处女座。没有做过性格测试，但感觉自己属于i人，也比较理性。
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