导读:招商基金的陆文凯和我是认识了10年以上的好朋友,早在他任职于上海一家公募基金TMT研究员时期,我就感受到他不同于大多数人的“灵气”。而且由于他开朗外向的性格,也更加拉近了我们彼此的关系。在我看来有点“大器晚成”的陆文凯,在做了投资后也同样优秀!
在加入招商基金不久后,陆文凯就体现了很强的进攻性。根据Wind的数据,陆文凯管理的招商瑞利灵活配置在过去6个月收益率32.36%,在2256只同类产品中排名第1(数据截止:2023年2月6日;数据来源:Wind),成为了过去半年全市场耀眼的基金经理。
图表:招商瑞利历年收益和排名
数据来源:万得,基煜研究;数据截止日:20230206;基准指数:中证800指数
事实上,陆文凯并不是一名投资新人,他管理公募基金的时间也不短。早在过去的投资生涯中,他就已经成长为超额收益能力突出的基金经理。而且,陆文凯的投资生涯从2018年中段起步,也经历了一轮完整的牛熊周期。
图表:基金经理职业生涯曲线
数据来源:万得,基煜研究;基准指数选取中证800指数(000906.SH);数据截止日:20230206
由于短期业绩的突出,关注陆文凯的朋友也越来越多。许多人也来询问我,陆文凯的投资体系到底有何不同?带着大家的问题,我也第一次和认识十年以上的老朋友坐下来,深度交流了他的投资框架体系。即便是认识陆文凯超过了十年,今天的这一场交流也让我对他有了全新的认识,正如同他自己在访谈提到的,需要每隔三五年对一些行业做认知的刷新。
在投资理念的底层,陆文凯相信两点:1)未来是不可测的,是各种可能性的集合;2)中短期的成长有周期性,会发生均值回归。这两点是价值投资者的底层信仰,可以说陆文凯是用一种带着价值的思维做成长投资。
陆文凯认为,所有的成长曲线都有两个特点:1)从长周期看曲线是平滑的,但是放大到中周期看,呈现明显的中周期波动,并且有均值回归的特点;2)成长曲线的图形走势,是一种后视镜的结果,站在任何一个时间点都无法预测未来曲线的走向。正因为看不到未来,许多人对成长行业的观点,会被股价涨跌所影响。
所以他会用周期思维做成长股投资,尽量买在周期的底部,也尽量买在估值的底部。周期底部对应可能向上波动的基本面,估值底部对应均值回归的牵引。在这种方式下,践行一种相对有保护的成长股投资。大部分成长股基金呈现高波动的特点,就是因为获得了戴维斯双杀,那么如果能买在估值底部,至少不会被双杀,面临的风险可能就会更小一些。
在组合管理上,陆文凯秉持的理念是,将组合维持在一个高风险收益比的状态,也是组合管理的实质。历史上,陆文凯有几次对单一行业的重仓,背后并不是因为他在做行业轮动,而是看到难得的高赔率+高胜率机会。这类机会很少出现,风险收益比很高,那么自然就应该多买一些。比如说去年陆文凯重仓了软件行业,就是看到行业的基本面在底部位置,需求不断在变好,成本端有前置的特点,程序员的工资和人数都不会扩张。这就意味着,需求边际改善会带来很大的盈利弹性。同时,市场也有观点认为软件公司生意模式不好,从而给出了一个极其便宜的报价。在这样一个难得的机会面前,陆文凯自然选择了下重注。
陆文凯带着一种强烈的概率思维,他认为公司未来一年的业绩是多少,一定程度上是概率的分布。传统成长股选手倾向于认为,通过深度的研究和跟踪,能算清楚公司未来的EPS。而在陆文凯的眼中,未来不是一条线,而是一个面。很多时候我们低估了小概率事件的概率。
从这篇访谈中,我希望大家看到一个更加真实的陆文凯。他虽然阶段性持仓的行业会集中,但并不是单纯做行业轮动策略的。他虽然阶段性业绩靓眼,但并不是风险偏好很高的。他虽然是一名成长股基金经理,却相信均值的回归。最重要的是,他短期的业绩并非偶然,是来自一套长期可持续的框架。
以下,我们先分享一些来自陆文凯的投资“金句”:
1. 传统产业的周期波动是比较平稳的,成长股是螺旋向上的周期波动。这就导致成长股每一轮周期呈现的盈利和景气度,都会和上一轮周期不太一样
2. 对于成长股投资来说,我们在任何时间点看未来,曲线的形态是被盖住的,根本不知道未来发展的方向
3. 也正是因为看不到未来,有时候我们对行业的观点,会被股价涨跌所影响
4. 我觉得在一个很大的定价错判和基本面错判前提下,多买一些仓位没有问题
5. 从平衡的角度看,核心是持仓之间的非相关性。我们认为股票之间有两种类型的关联性:1)基本面关联性;2)定价关联性
6. 公司的基本面预测不是一个点,而是不同可能性、概率的分布
7. 软件行业生意模式的本质,不是大家认为0和1的关系,一定程度上其实是成本领先
8. 分散不分散是一个结果,实质是组合对应的风险收益比
9. 我们把一个成长股的中周期维度的演变分为四个部分:底部反转期、成长兑现期、成长主升浪、最后的泡沫化。在这四个过程中,对你投研的要求不一样。在第一个阶段,反而是研究难度最小的
10. 正是因为未来是不确定,不可预测的,权益资产才能有机会提供如此丰厚的回报
用周期思维看成长
朱昂:你管理的招商瑞利时间不久,就取得了排名过去6个月同类业绩第一,这是怎么做到的?
 陆文凯 取得的业绩很大程度也可能是有运气。我们的投资策略是找到一些相对低估,同时成长性又不错的方向。我们是用周期的视角来看待成长股投资的。
成长股和传统产业呈现不一样的周期波动特征。传统产业的周期波动是比较平稳的,成长股是螺旋向上的周期波动。这就导致成长股每一轮周期呈现的盈利和景气度,都会和上一轮周期不太一样。周期波动也会对成长股的估值带来很大影响。我们这一次做得比较好,主要是来自对软件行业周期底部投资机会的挖掘很快得到市场的正面反馈。
在2022年一季度的时候,我就开始关注到软件行业的投资机会,但还没有看到那么大的系统性机会。等到去年二季度疫情扩散影响比较大的时候,软件股又暴跌了一次,估值到了极低的位置。这时候再去看软件股的基本面时,却发现有更多的线索说明这个行业基本面正在出现积极的变化。一边是历史性的估值水平,另一边是能够验证基本面改善的持续证据和线索,我觉得这是一个非常不错的系统性机会,是非常显著的定价错配+基本面错判。
朱昂:你和许多成长股基金经理不同,你是看重估值的,这是为什么?
 陆文凯 我看重估值有两个原因。
首先,A股市场自身呈现估值的周期性波动,无论是低估的银行,还是高估的成长股,都会在某个区间的估值进行波动。比如说,银行可能是在5到10倍PE之间波动,成长股可能是在30到60倍PE之间波动。在这种情况下,估值会给我们一种保护。在估值特别便宜的位置,自然有向上的引力,即便没有基本面的改善,有时候也会出现向上的修复。
其次,成长股表现最好的时候,会出现戴维斯双击。假设我们能够在成长股买入时做到便宜+基本面向上,就有很大概率实现戴维斯双击。反之,成长股投资最痛苦的是遇到戴维斯双杀。我们买的便宜,即便判断错误也不会被双杀。许多成长股基金波动很大,就是因为经常会遇到双杀。
朱昂:为什么你的成长股体系,带有强烈的周期思维?
 陆文凯 我们经常会画一个成长行业的曲线,在成长早期是爆发式的速度向上,然后到了某个时间点增速放缓,最后进入成熟期后增速和宏观经济增长持平。但是这样的曲线是从相对长周期维度看到的。我们把成长曲线放大来看,会出现明显的中周期波动,并且有均值回归的特征。
对于成长股投资来说,我们在任何时间点看未来,曲线的形态是被盖住的,根本不知道未来发展的方向。有时候,我们可能处在向上成长曲线的短周期向下波动中,但由于我们无法预测未来,可能会认为成长曲线已经结束了,于是会做出错误的决策。也正是因为看不到未来,有时候我们对行业的观点,会被股价涨跌所影响。比如说成长股跌了之后,我们就会找出各种下跌的理由。假设我们在阶段性周期低点,认为这个行业未来增长就结束了,那么做出的DCF模型定价,肯定会出现错判。
而且成长股每一轮周期都会和上次不同,这是和传统行业周期最大的不同。传统行业的周期会比较相似,只是波动幅度的差异。成长股新的周期中,走出来的龙头公司,盈利模式等都会和上一轮周期不一样。这是因为,商业模式、技术进步本身是在不断变化的。对于我们来说,有时候要用全新的视角去理解新的周期。
看到机会才集中
朱昂:你在行业配置上一直比较集中,能否谈谈背后的原因?
 陆文凯 行业的集中是阶段性的结果。我们倒回去看,历史上我也会买电子、传媒以及一些偏价值的方向。我们持仓是基于对当下赔率和胜率的评估,不是为了集中而集中。这一次我对软件股的集中持仓,是因为在过去半年中软件的胜率和赔率都是最高的。
我在2020年的时候也在军工行业做过一次集中,当时所有人都觉得军工行业是炒概念、炒主题,没有任何产业逻辑可循。我做了研究后发现,并非如此。那时候的军工同样提供了很高的胜率和赔率。
我觉得在一个很大的定价错判和基本面错判前提下,多买一些仓位没有问题。
事实上,我们还是比较关注组合平衡的。从平衡的角度看,核心是持仓之间的非相关性。我们认为股票之间有两种类型的关联性:1)基本面关联性;2)定价关联性。
毫无疑问,如果组合中只有单一行业的话,那么持仓之间的定价关联性会很高,很多时候基本面关联性也很高。软件行业在这方面会好很多,即便定价的关联性很高,基本面关联性比其他行业低很多。
举个例子,证券软件和医疗软件从需求、商业模式、盈利结构上是完全不同的。证券软件基本面好的时候,医疗软件不一定好。他们之间的基本面有一定关联性,但没有那么高。白酒和白电看似是两个不一样的行业,但他们的基本面关联性可能要显著高于证券软件和医药软件之间的关联性。
行业太集中的最大风险来自单一因子暴露下的小概率事件。去年二季度全国范围内的疫情扩散在前年看来可能就不是个大概率事件,但发生了之后却直接改变了软件企业的交付场景(其实所有服务业都一样)。这时候如果持仓暴露在单一因子下,就会出现基本面的短期崩溃。对于我来说,即便再看好软件的胜率和赔率,也不会完全All In。大家可能从季报看到我的主力仓位买了很多软件,但也做了一定的平衡。比如说,我去年三季度就配了地产链。当时的地产链跌了很多,胜率不高,但赔率很高。对应到相对收益目标的组合上,是一种上行风险的平衡。
组合中行业之间的关联性,并不是完全和持有多少行业有关,实质还是他们互相之间的关联性有多高。我们看到新能源产业链可以分散到汽车、有色、化工、机械、甚至软件等多个行业,但产业链上的公司基本面关联性和定价关联性都是很高的。一个满仓新能源产业链的组合,可能看着很分散,实际上对单一因子做了集中暴露。
同样的例子我们在2020年的“核心资产”中看到。你可以做了很多行业的分散,最后却掉进一个质量因子的集中。
我认为的分散,应该剥开表象看实质。所以大家看到的行业集中是一个结果。假设过一段时间软件行业的胜率和赔率发生了变化,那么我也会做动态调整。
未来的变化是一种概率分布
朱昂:你在选股的时候是怎么做的,看重公司哪些因素?
 陆文凯 我大学毕业先去做了审计,当年进入这个行业也是因为有一些财务功底。可是在不断做投资的过程中,我反而把财务报表的重要性逐渐剥离掉了。我现在自下而上看待公司和行业,回到了很朴素的生意角度。我一直在研究,这个是一门什么生意,影响这个生意的因素是哪些。这些因素目前处在什么状态,未来会有哪些变化的可能性。这是我研究公司最核心的部分。
我在研究公司时,还有一个想法和许多人不太一样。我倾向于认为,公司的基本面预测不是一个点,而是不同可能性的分布。大部分人做基本面研究,都在琢磨着如何把未来的盈利算准。实际上我们会换一个视角,有时候并不是你没有算准,而是基本面的发生本来就有很多种可能性,小概率事件也是可能发生的。
我举一个夸张的例子,一个公司本来应该盈利10亿,但突然厂房发生了爆炸,导致最终亏损了2亿。这种小概率事件,我们在做盈利预测的时候根本不会考虑进去,但最后的盈利结果就落在了这个小概率区间怎么办?
由于我们是做组合构建的,不可能持仓所有公司都出现小概率事件。换句话说,我们的选股思维并不是单纯跟踪数据。事实上,我们尽量去避免对公司数据过于紧密的跟踪,这个层面很容易犯错。许多人觉得我对公司跟踪很紧密,但是你跟踪再紧密也无法影响到基本面。在一个下行周期的行业中,即便你每天能获得公司的利润表,也无法影响利润的持续下滑。在一个上行周期的行业中,即便你不做紧密跟踪,拿着公司也可能是持续赚钱的状态。
总结来说,我在选股层面有两个维度:1)依据朴素的商业逻辑来看公司;2)用概率思维综合考量一个公司。对赔率和胜率进行辩证统一的思考。
朱昂:你的选股更像一种偏向概率的组合思维?
 陆文凯 是的,我们底层相信的是未来是不确定的。尤其经历了2022年,更能明白这件事。很多时候,一个朴素的道理就是会发生均值回归。
朱昂:从选股的公开持仓看,你一直和传统的成长股基金经理不同,除了看重估值之外,你觉得还有哪些差异?
 陆文凯 最本质的区别是相信周期,也就是均值回归。我不会特别想着去赚市场趋势的钱。市场会在中短期的时间内,根据某一个具象因素对股票定价变化做出反应。过去2年这个因素就是景气度,也就是所有人只看需求的增速。大家对景气度的判断,都是基于收入端的,却忽略了供给端和盈利的影响。
我会用朴素的生意逻辑看问题,不仅要发现机会,也要规避风险。市场通常会犯成长久期上的错误。在2019和2020年,大家会认为所有高ROE、高壁垒的公司,都可以有非常远大的未来,之后十年二十年的增速会很高。实际上,这些公司高增长的久期没有市场预计的那么长。同样的道理,过去两年高增长的公司,市场认为高景气状态下盈利的稳定性能维持住,对质量和久期又高估了。
从朴素的生意逻辑看,有些行业是制造业的中游环境,生意的实质就是做组装的。虽然阶段性受益于下游需求的激增,带来了盈利的快速增长,但仔细一想这样的盈利可持续吗?所有中游制造业的盈利水平均值,一般不会比传统的下游行业高,也很难比品牌消费高,也不会比偏服务类的行业高。因为中游制造业的周转很快、杠杆也不低,假设利润很高的话,不太符合生意朴素的逻辑。
案例分享:军工和软件的两次重仓
朱昂:能否分享一两个有代表性的投资案例?
 陆文凯 我先说说2020年为什么重仓比较多的军工。我当时对军工行业做了研究后,剖析这个行业生意的实质,发现军工是一门周期很长的生意。我们以美国为例,任何一个军工装备从研发、定型、投产、放量,都是几十年的周期。
当时我在国内看到的画像是,在十四五之前,大部分军工装备都在研发定型的周期中,同时结合当时的需求没有那么强,导致此前军工行业的景气度天然比较弱。这时候我在研究军工的过程中,发现代表行业需求的上游环节,包括元器件、材料等,都出现了持续的订单高增长。你再和军工企业聊一下,就知道需求起来了。
需求的爆发来源于行业自身的周期性,许多新型设备都定型了,接下来就需要放量。至于放量多少,那个阶段其实很难判断,但我知道放量弹性的幅度很大。至于放量的原因,更多是模糊的一些逻辑推导,但可以在不同的可能性中做一个置信度区间的判断。以当时军工的估值和基本面变化,我们买入承担的风险较小,面对的机会较好,给我们的赔率很不错。这就是一次比较好的下注机会。
到了2021年初的时候,军工因为两会公布的行业预算低于大家预期,股价暴跌了一把。这时候我再去审视军工行业的基本面,发现很多主机厂本身的周期就没有到利润兑现阶段。军工行业的基本面好转并没有发生改变。那么这一次暴跌就是市场对基本面的错判。我当时在4-5月做了二度的加仓。
再谈谈去年重仓的软件。回到软件行业朴素的生意本质,看上去是你找一堆程序员帮客户写代码,然后交付给客户?实际上这个生意的差别在于To C、To B、To G的商业模式不同。To C是快速迭代的模式。中国的APP能够那么强,就是因为迭代速度很快,恨不得一天改好几版。所以中国的APP能有机会在很短时间内追上海外步伐。
但是在To B和To G的领域,软件的迭代速度很慢,这和交付的流程有关。你需要写好一遍代码后交付给客户,如果客户用下来觉得不好,再回来改,然后再交付。对于一家软件公司来说,你必须有足够多的客户复用率,才能赚钱。可能到你有第10个客户时,发现是可以复用的。到了100个客户时,你开始有定价权了。到了1000个客户时,你变成教客户怎么用你的软件了。比如说许多海外做ERP的龙头企业,都是告诉客户他们的流程是对的,要按照他们流程走。
那么我们再看中国To B和To G的软件企业,已经经历了很长时间的迭代。而且过去几年又正好是一轮投入期,体现在财报上的特点有点像创新药行业,费用是前置的。一家软件公司的成本端,主要就是程序员的工资X人数。在这个时间点,你会发现很多公司的人数不再扩张了,工资涨不动了,整个行业在过冬。
这时候我们看到,成本端不会出现多大变化,需求端又在最底部,一旦需求起来,软件公司就会体现出很强的经营杠杆效应,业绩弹性就非常大。这就是用朴素的生意角度看软件行业。
市场对软件公司都会带着天然的偏见,认为To G的软件公司商业模式特别不好,因为政府预算有限。事实上,中国的G很多,有30多个省市,300多个地级市,县级市就更多了,每一个G对应不同的主体、不同的需求。这意味着做To G商业模式的软件企业,客户分散度可能要比服务银行的高。
我当时看到了一家To G的软件公司,在细分领域占到了很大市场份额。调研下游客户的时候,我就问为什么非要用这家公司的软件?毕竟政府是甲方。他们告诉我,这家公司产品定价比其他人便宜很多。那么我再去问公司,既然产品定价便宜,你们能赚多少钱?公司告诉我,一个项目赚的利润率并不低。这是因为,公司此前已经写了几百遍代码了。
说到底,软件行业生意模式的本质,不是大家认为0和1的关系,而是成本领先。比如说某个成熟的系统,我也可以找1000个程序员写一遍,但我交付给客户的成本很高,而这个系统厂商现在给我的成本几乎是0。
组合管理的本质是风险收益比
朱昂:所以在组合管理上,你并不强调分散?
 陆文凯 分散不分散是一个结果,实质是组合对应的风险收益比。如果我看到一个风险收益比很好的机会,那么未必要刻意分散组合。我在2019和2020早期也是比较分散的,当时电子、软件、医药、消费的性价比都差不多。等到2020年中的时候,大家都涨了很多的时候,军工出现了明显更好的风险收益比,我自然就在这个板块做了集中。
朱昂:成长投资的风险是,熊市中回撤很大,你是怎么应对回撤风险的?
 陆文凯 此前我试图用估值去控回撤,后来发现估值也是挺难守的,只能说有相对的作用。更好的方式是用周期角度看成长股。一般来说熊市都会叠加成长行业的下行周期。如果是上行周期的成长行业,那么即便在熊市表现也会比较好。
换个角度看,由于我的成长股投资会看估值,所以在估值泡沫化阶段,我的表现也不会特别好。
朱昂:你之前持仓中硬科技和制造业比较多,来了招商基金配置了比较多软件,为什么有那么大的跨度?
 陆文凯 前面我提过一句话,成长性行业最大的区别是,每一轮周期都不一样。等到新周期起来的时候,细分领域的龙头股票可能都换了,成长的商业逻辑也都换了。我觉得每隔三五年的中周期,去重新理解一遍成长行业是很有帮助的。
我在2013到2015年就是看软件行业的研究员,那时候也觉得软件行业生意模式很差,公司都不怎么赚钱。这就是为什么2019年云计算那一波行情,我基本上就参与了一点。这一轮能把握住软件行业的机会,就是因为我从头去理解了软件。
这也是为什么上一轮周期的经验,对于成长股投资来说并不一定管用。
朱昂:过去这半年,你的规模增长比较快,会带来一些投资的难度吗?
 陆文凯 对我管理的组合规模,感觉目前问题不大。规模大了之后,试错成本肯定更高了,对应到具体个股的流动性风险上。长期看,规模会对业绩产品一定影响,但到了一定规模也能帮助我把波动降下来。
朱昂:你怎么展望接下来的市场?
 陆文凯 今年市场短期涨太快了,想要赚钱并不容易,接下来普涨的阶段可能会结束了。目前看,大部分股票都处在大的底部区域,分子端行业的景气度也偏弱。当你能够买在底部的时候,不需要做那么细致颗粒度的研究。等到一些品种涨起来后,就更考验研究了。
我们去年在底部买软件的时候,不太需要做颗粒度很细的跟踪。在底部的时候,行业基本面变化没有那么快。现在要把研究的颗粒度提升起来了。
目前看数字化可能是比较大的机会。既有长久期的成长,也兼顾了中短期的弹性。中国经济发展到今天,已经到了人口红利的下行期,必然需要数字化工具提高效率、降低成本,人力成本广义上是在一个变贵的过程。
底部研究难度是更低的
朱昂:成长投资要保持持续学习和对市场的敏感度,你如何保持与时俱进?
 陆文凯 我可能并没有那么与时俱进,既然我选择不去参与主题投资,本身的成长策略就相对逆向。在相对逆向的时候,我们短期不会因为股价涨了就觉得公司“美”,也不会跌了就觉得公司“丑”。我们对公司的审美,需要有更长的时间去判断。
朱昂:绝大多数成长股投资者都是偏趋势的,你为什么会有类似于价值投资者的逆向思维呢?
 陆文凯 我们把一个成长股的生命周期分为四个部分:底部反转期、兑现成长性、成长主升浪、最后的泡沫化。在这四个过程中,对你投研的要求不一样。在第一个阶段,反而是研究难度更小的。
我特别同意一位投资前辈说过的一句话,底部定性,顶部定量。定量本身是一件很辛苦的事情。可是实际情况是反过来的,大家通常在底部定量,去反复计算这个公司估值是不是还能往下掉,盈利是不是还有风险。我觉得股价的阶段越往上,对定量的要求越高,对研究颗粒度的要求也越高。既然我是偏逆向的策略,就可以考虑适度放弃对研究要求最高的最后一段,变得更从容一些。
朱昂:你是如何形成这一套投研方法的?
 陆文凯 我以前的履历在信息优势方面处于劣势,天然让我形成了一种弱者思维。在慢慢做投资的过程中,我发现这一套方法挺适合自己的。在以前,我会更加弱者思维一些。假设别人告诉我一个信息,我会认为大概率已经在股价Price In了。
来了招商基金后,我又形成了对未来的概率思维。我们总觉得未来是一条线,其实是一个面。你没有能力决定未来大部分的事情,你能决定的是价格,另外还需要一些运气成分。想明白这一点,我在很多事情面前就变得更释怀一些。
正是因为未来是不确定,不可预测的,权益资产会有风险,同样能有机会提供丰厚的回报。假设我面对极其确定的未来,知道一门生意每年确定赚20%,那么我不会告诉任何人,会悄悄把这门生意做了。
朱昂:投资之外,你有什么爱好?
 陆文凯 我其实没有什么高大上的爱好,也没有要求自己一年看多少本书。但我对知识的渴求是比较高的。我的兴趣爱好是了解各种知识。
风险提示:基金有风险,投资须谨慎。基金过往业绩不代表其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件,全面认识基金产品的风险收益特征,在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上,根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标,对基金投资做出独立决策,选择合适的基金产品。
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徐   成 | 徐   斌 | 徐   博 | 徐志华 | 徐习佳 | 徐   爽
许文星 | 许   | 许望伟 | 许利明 | 薛冀颖 | 夏   雨
颜   媛 | 闫   旭 | 杨   栋 | 杨   浩 | 杨   瑨 | 杨锐文
杨   帆 | 杨岳斌 | 杨   明 | 杨   飞 | 杨晓斌 | 姚   跃
姚志鹏 | 叶   松 | 叶   展 | 易智泉 | 于   渤 | 于   洋
于善辉 | 于浩成 | 于   鹏 | 俞晓斌 | 袁   宜 | 袁   航
袁   曦 | 袁多武 | 袁争光 | 余小波 | 余芽芳 | 余科苗
张丹华 | 张东一 | 张   凯 | 张  峰富国  峰农银汇理
张   锋 | 张汉毅 | 张   晖 | 张   慧 | 张金涛 | 张   骏
张剑峰张   萍 | 张   帆 | 张延鹏 | 张迎 | 张益
张鸿羽 | 张   弘 | 张   航 | 张   寓 | 张宇帆 | 张   杨
张   堃 | 张仲维 | 张   勋 | 张   靖 | 张   亮 | 张西林
张晓龙 | 张浩佳 | 章   恒 | 章   晖 | 章旭峰 | 章秀奇
章鸽武 | 詹  成 | 赵大震 | 赵晓东 | 赵  强 | 赵   剑
赵浩添曾   刚 | 郑澄然 | 郑慧莲 | 郑科 | 郑   磊
郑巍山 | 郑   伟 | 郑泽鸿 | 郑   日 | 周应 | 周克平
周   | 周雪军 | 周   云 | 周   杨 | 周   崟 | 周寒颖
周智硕 | 朱   平 | 朱   赟 | 朱晓 | 钟   赟 | 钟   帅
朱  熠 | 左金保 | 赵   蓓 | 智  健 | 邹立虎 | 邹维娜
邹   唯 | 邹   曦
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