曾任職于興業證券研究所的樓鴻強，2011年3月加入華寶興業基金，2014年10月起任華寶興業服務優選基金經理。根據銀河證券的統計，華寶服務優選基金截至2015年6月12日近六個月、2015年以來凈值增長率分別為201.70%、207.12%，均列全部標準股票基金業績第1。樓鴻強因此成為市場上最為人關注的優秀基金經理之一，近日他接受了《中國證券報》記者的專訪，解讀了一位優秀青年基金經理的制勝之道。

　　《中國證券報》記者：今年市場表現火爆，能否談談您對這輪牛市驅動因素的認識？

　　樓鴻強：這輪牛市的主要特徵是轉型背景下的資金市，與2006-2007年的牛市是有區別的。這一次牛市的宏觀背景是轉型，大方向上是增量革新帶動存量改革。2006-2007年的牛市，宏觀背景是改革開放經濟建設成果的集中體現，出口經濟拉動國內固定資産投資以及地産和消費的繁榮，在那個框架下行業輪動的投資思路是可行的。相比較而言，這次牛市會更看重邊際上的變化，特別是網際網路+等新經濟新模式和國企改革等傳統經濟轉型。在這樣一個轉型的大背景下，基本面的兌現還需要一段時間，因此按照傳統估值體系去衡量，局部高估值的泡沫特徵會比較明顯。

　　由於經濟整體起色較難，資金利率處於下行趨勢中，這是牛市形成的基本條件之一。同時，地産等的投資價值下降，股權投資的相對吸引力會引發存量財富的遷移，這也是本輪牛市的一個重要特徵。另外一方面，股票市場的供給仍相對較少，階段性供需失衡是市場容易形成局部泡沫的重要原因。此外，融資融券等新金融工具的應用，也部分加大了市場波動的幅度。綜合以上各方面因素分析，這輪牛市有其獨特之處，需要在投資框架、選股思路和風險控制上有一些新的想法和準備。

　　《中國證券報》記者：5000點之後，市場存在一定的分歧。您認為此輪牛市目前運作到哪一階段，後續需要關注哪些新的變化？您還看好哪些細分領域的投資機會？

　　樓鴻強：市場中長期的邏輯沒有打破，牛市格局還能繼續。但是，市場經過大半年的走強，大部分板塊和個股漲幅較大，再加上資金市的特徵，波動肯定會加大。後續會關心註冊制、再融資和大小非減持對資金的消耗，股票和資金的邊際供需變化往往是改變趨勢的決定性因素。

　　結合宏觀大背景，我們更看好以下幾個方向的中長期機會。

　　一是網際網路+、醫療服務、工業4.0等新興行業。網際網路正在深刻改變生産生活的方方面面，是新經濟裏最有活力的一塊，這一點毋庸置疑。網際網路對全球都是最大的革新力量，更何況中國有最龐大的人口基數和最廣闊的市場，還有最勤奮的一批企業家和技術人才。隨著人口老齡化和以藥養醫格局的改變，國內醫療服務市場前景廣闊。以基因檢測和細胞治療為代表的精準醫療，以及慢病管理移動醫療等新手段，本質上是網際網路化和大數據化對醫療行業的深刻變局，需要用網際網路思維來觀察未來的醫療服務市場。工業4.0值得中長期看好，經濟轉型不可能完全依賴虛擬經濟和服務業，中國經濟的中流砥柱還是中游製造業。還有一個大的宏觀背景，勞動人口紅利拐頭向下，但工程師紅利仍在向上，這兩個紅利趨勢的結合點就是先進製造和高端裝備。我看了一些德國和日本的案例，未來這一塊也會融入網際網路和大數據思維，通過資訊技術來改良製造流程節約能源提高效率。

　　二是國企改革、軍工等部分傳統行業機會。中國整體上國有經濟的佔比仍很高，對就業人口的容納也比較大，部分領域大而不強的格局必須要有所改變。上海等地已經出臺部分國企改革措施，銀行等重點領域也開始試行混改，後續有希望向更多的領域延伸。中國經濟已經從“引進來”發展到“走出去”，這一背景下的強軍夢一定會逐步落實，特別是裝備資訊化和民參軍等新領域，會有中長期投資機會。

　　三是中概股回歸及部分A股公司外延化發展，這類“非主流”投資機會值得重視。中概股私有化並批量回歸已成趨勢，上交所戰略新興板有希望跟部分大市值中概股對接。隨著IPO註冊制和中概股回歸，指數的構成會有所變化，會誕生一批真正的新藍籌，公司質地好差會決定估值差異的可持續性。另外一個層面，中概股的回歸，會促進國內競爭對手的加速佈局，特別是競爭格局相對較好的行業，這在基本面上會是相互正向促進，基本面上的中概股映射要比單純的估值映射更值得關注。另外，A股上市公司天然具備部分PE投資功能，類似之前的藍色游標，越來越多的上市公司會充分利用資本工具的力量，甚至有部分是困境反轉型的“類殼公司”。這類公司需要認真甄別，原有業務卡位、管理層能力、業務協同、股權結構等需要綜合考察。

　　《中國證券報》記者：今年權益類公募基金産品業績普遍表現不俗，您所執掌的華寶興業服務優選基金最近半年、2015年以來的凈值增長率更是雙雙排名同類産品第一位，請您分享一下做到業績“出類拔萃”的主要思路和方法。

　　樓鴻強：自上而下和自下而上相結合，注重中觀行業變化，選取優質公司組合配置，選股為主擇時為輔，我整體上遵循這個思路。我平時看的資料比較雜，會多思考思考社會發展的大問題，自上而下的分析不應該只是盯著宏觀數據，更重要的是看清楚未來的發展方向。這種社會發展趨勢一定會體現到中觀行業的變化，舉個例子，2010年前後是iPhone為代表的智慧手機普及，當時電子行業牛股最多，2013年前後是智慧手機普及後應用和內容消費的繁榮，對應為手遊和視頻等傳媒行業的機會，目前是網際網路流量與線下資源的結合和對各行各業的改造，“網際網路+”的投資機會就很多。剛才舉的這個TMT行業演變規律，可以量化為行業滲透率“S”曲線的變化以及行業內公司業務佈局的積極程度，最終體現為財務數據的跟進，實際上並不是虛無縹緲不可跟蹤的。按照這個分析框架去看各行各業，會事半功倍，投資組合也會始終體現出佈局主線。

　　《中國證券報》記者：從華寶興業服務優選基金的2015年一季報來看，您的持股集中度較高，風格較為偏向新興成長類型的股票，請您歸納一下自己的投資風格及對應的投資策略。

　　樓鴻強：我整體上偏成長股投資風格，也關注傳統行業的變化。成長股的投資並不是一成不變，可以從兩個維度去理解這個問題。第一個維度，大部分成長股本質上也是有週期性的，需要動態考慮行業發展階段和公司生命週期，處於“S”曲線的什麼階段，兩者是否契合共振。在“S”曲線的前段和中段往往是投資回報較好的階段，但也更考驗投資者的眼光和綜合分析能力，術業要有專攻。第二個維度，隨著微信等資訊傳播方式的出現，二級市場的有效性和趨同性更加明顯，這會帶來一個問題，就是長期邏輯的短期化，對應到股價表現則是時間軸縮短和短期斜率變陡，這在牛市環境中會更加突出。綜合考慮這兩個維度，會對組合裏的行業配置和個股權重做動態評估和適當調整。

　　《中國證券報》記者：您之前也做過賣方研究，能談談做投資之前的工作經歷對投資風格和投資方法的影響嗎？

　　樓鴻強：我做基金經理之前的經歷，一直是非常幸運的。在進入華寶興業基金之前，我在興業證券做了一年半的賣方研究，賣方階段打下了數據研究和行業跟蹤的基本功。研究員階段一直負責TMT行業的研究， TMT行業新事物多變化快，長期對各類子行業和大量公司的研究，學會了動態思考問題的習慣和系統的分析框架，也學會了以開放包容的心態來看待問題。此後，我做了整整兩年的基金經理助理，而且是給百億規模的大基金做助理，這個階段很好的補充了自己在宏觀策略自上而下的思考框架，進一步擴展了投資視野，也部分學習了組合管理能力。現在回頭看，既有運氣成分，也有厚積薄發的因素。

　　《中國證券報》記者：您現在提出要重點關注“萬物互聯”這個投資主題，請解釋一下“萬物互聯”的含義及投資範圍，在投資策略和選股思路上您有何考慮？

　　樓鴻強：“萬物互聯”主題的投資範圍主要包含三個層次，第一層是直接或間接從事網際網路相關業務的公司，例如網際網路金融、網際網路醫療、移動互聯網、大數據及雲計算等等方面，是比較直觀的。第二個層面是網際網路與各個行業相結合轉型的領域，包括線上線下O2O、金融地産、醫療服務、建築家裝、文化旅遊等消費服務行業，也包括大宗商品交易、農業資訊化、供應鏈等生産領域，相信越來越多的公司會利用網際網路的技術和思維來改造原來的行業生態和業務模式。第三個層面是依託互聯思維實現萬物互聯的終極目標，舉個例子，以基因檢測、細胞治療和慢病管理為代表的精準醫療實際上是對人體的數字化和互聯化，本質上是互聯思維對醫療服務行業的變革。再比如物聯網，工業4.0和工業大數據，以及未來的數字化軍工裝備，也是體現數據閉環和互聯思維的新模式。

　　隨著技術的發展和應用的深入，體現互聯思維的行業和領域會越來越多，我們會對新模式和新應用始終保持關注並納入“萬物互聯”主題的投資範圍。

　　《中國證券報》記者：“網際網路+”今年的確是A股之大風口，出現了很多漲幅驚人的牛股，目前資本市場是否已形成了一定的“網際網路泡沫”？

　　樓鴻強：客觀的説，目前二級市場“網際網路+”相關的板塊是有一定程度的局部泡沫，特別是在傳統的估值體系下和目前的股票發行制度下。但是，網際網路相關行業的基本面並不存在泡沫，一批優秀的公司將會脫穎而出，包括目前還未上市的企業，比如阿裏係的螞蟻金服在網際網路金融領域，比如華大基因在精準醫療領域。特別是中概股大批回歸A股後，相信網際網路領域會誕生一批真正的新藍籌。這次的網際網路革命本質上不是技術創新而是工程應用，中國有最大的市場和最勤奮的人民，網際網路應用前景非常值得看好。

　　更進一步説，這樣的泡沫對於引導社會資源配置和啟發社會創業熱情，是有正向促進作用的。中概股回歸從一個側面反映了這一趨勢，相信以後更多的年輕人會選擇創業，這又會反過來促進資本市場的再生功能，實現真正意義上的優勝劣汰而不是簡單享受上市紅利。相信在不久的將來，A股市場除了一批競爭力突出的網際網路新藍籌，註冊制推出後還會有一批新的有特色的小公司上市，會類似于美國的情況，我們也會重點關注這兩類投資方向。

　　數據來源：同花順iFinD