汇丰晋信闵良超：选股定赔率，策略定胜率

导读：熟悉点拾投资的读者一定知道，汇丰晋信基金是我们覆盖时间最长的基金公司，早在2017年就推动我们访谈了当时还在汇丰晋信基金的丘栋荣。作为汇丰晋信基金的老朋友，这些年我们也看到他们不断涌现一批批优秀的新生代基金经理。比如说副总经理陆彬就成为这几年成长速度最快的年轻基金经理，每隔一段时间都能呈现研究体系的进化。

更重要的是，汇丰晋信基金带有一些“工业化思维”的PB-ROE投研体系，对整个公募基金行业都有比较大的影响。越来越多的公募基金开始注重投研系统的搭建，把定量的投研工具和定性的价值判断相结合，提高基金经理的投研效率。同时，汇丰晋信基金追求可解释、可复制、可预期的业绩，也越来越多成为行业内部对基金经理能力的考评标准。

今天，我们给大家带来又一位在汇丰晋信基金体系下成长起来的年轻基金经理：闵良超。根据公开数据显示，闵良超管理的汇丰晋信新动力混合在过去一年取得了12.97%的正收益，今年以来动荡的市场下，也取得了11.03%的收益率，排名都在全市场前10%分位。

数据来源：天天基金网；数据截止：2023年3月10日

作为2015年就来到汇丰晋信基金的闵良超，投资理念的底层受到价值投资的影响，追求不断寻找被低估的股票，然后在相对合理的价格卖出。当然，真实的投资远比“低买高卖”来得复杂，并且传统的PB-ROE框架体系也面临自身的一些局限性。在做了投资后的闵良超，也对PB-ROE模型做了一定的迭代，体现在三个层面：

1）以追求基本面低估的机会为主，把握估值低估的机会为辅。和许多大家认为的低估值策略不同，闵良超认为真正可把握的是来自基本面层面的低估。投资收益主要来自对公司价值判断上和市场的差异。估值层面的低估往往显而易见，并不需要那么强的投资技能，并且估值的回归具有更强的艺术性。

2）对每一个公司的排序是基于预期回报率，并不是基于量化的传统PB-ROE。闵良超会有一个统一的尺子来衡量公司的赔率高低，PB-ROE只是衡量维度中的一个角度。由于PB-ROE的属性，会天然对PB赋予更高权重，更适合重资产类型的公司。闵良超认为，需要统一的并不是估值体系，而是对赔率的判断。通过运用多元化的定价方式，才能把不同类型公司的赔率进行统一。

3）在自下而上翻石头的基础上，增加了自上而下的胜率判断，提高资金的效率。许多低估值投资者的痛点是，买入之后要“熬”比较久的时间。能判断的是价值低估，不能判断的是低估何时被市场发现。闵良超在自下而上挖掘到高赔率个股的前提下，再适度纳入自上而下的行业轮动提高胜率。闵良超的行业轮动是自下而上为先，和传统宏观策略自上而下为先的行业轮动有很大差异。

我们看到，闵良超身上有着强烈的“汇丰晋信烙印”，但又有自己对投资的理解。他遵循PB-ROE的底层思维，又根据A股市场的特征做了改良，让这个策略有了更强的适应性。即便管理组合的时间并没有那么长，闵良超身上却有着超出从业经验的成熟度。

以下，我们先分享一些来自闵良超的投资“金句”：

1. 我对价值发现的要求是，公司的低估是可量化的，无论是EPS被低估了，还是估值被低估了，这个公司的预期回报率大概率是能被算出来的

2. 我更希望找到对于基本面判断和市场有差异的机会

3. 在我的框架中，也会对所有公司放在同一个框架做排序，不过排序的维度不是基于量化的传统PB-ROE，而是自下而上对每一个公司翻石头后算出来的预期回报率

4. 我的行业轮动和自上而下的行业轮动有先后顺序问题，我是先从自下而上层面做选择，再从自上而下角度去把关

5. 我选股统一的尺度，不是定价方式的统一，还是回归到赔率层面的统一

6. 所有估值体系的底层是相通的，一个真正被低估的机会，最后会达到一定程度的统一

7. 这一套框架并不偏好某一类资产和行业，兼容性和普适性很大，难点在于执行层面

赔率优先的投资理念

朱昂：能否先简单谈谈你的投资框架？

闵良超 我是2014年毕业的，入行第一份工作是在平安证券，然后在2015年来到了汇丰晋信基金。最初我的研究方向围绕宏观策略层面的总量研究为主，虽然中间也穿插了消费、轻工和食品饮料等，但大的研究基调，肯定是以总量为主。

汇丰晋信基金的特点，是一个围绕PB-ROE体系的价值投资框架。这对我形成之后的投资体系产生了比较大的影响。在做投资之前，我就已经初步形成了一个赔率优先的行业轮动框架。投资理念的核心是，找到被低估的股票，然后在相对合理的价格卖出。这是我底层坚信的投资逻辑。

本质上，赔率就是我衡量公司价值的一把尺子。这把尺子在某些特定的市场环境中是合适的，但也会在另一些市场环境中有一定局限性。PB-ROE体系是衡量公司市场低估的众多尺子中一把，可能适用于某类型特定的资产。在这个过程中，我也学了许多别的行业的商业模式，尽量让自己的这把尺子更立体化。但是，最终的投资理念都是一致的，始终去寻找价值被低估的股票。

最后，我这几年也建立了一套基于自上而下的经济周期、货币政策周期、流动性周期、产业周期的视角，形成了今天这个赔率优先的投资框架。

朱昂：对于赔率优先，能否谈谈如何衡量一笔投资的赔率？

闵良超：一个公司能形成我的持仓，一定要有很好的预期回报率。对预期回报率的判断，是一个模糊正确的过程。我们工作的核心是对公司做定价，用一个简单的公式看，就是EPS X PE。

EPS代表基本面，PE代表估值。通过对两者的计算，得到一个有不错预期回报率的公司，才能进入到我的投资框架。

我对价值发现的要求是，公司的低估是可量化的，无论是EPS被低估了，还是估值被低估了，这个公司的预期回报率是能被算出来的。背后就是对应我们自下而上翻石头的过程，通过对公司的理解，归结到价值的发现。

通过翻石头寻找基本面层面的低估

朱昂：关于可量化的低估，是找到估值处在历史较低分位的公司，还是你对EPS的判断比市场预期要高一些？

闵良超 我们能把握的绝大多数机会，都是来自对EPS层面的判断。估值去和历史分位数相比，往往是非常显而易见的。很多时候，一个公司估值只有普通的低估，那么这就是一个正常的估值波动。只有极度的低估，才有引发估值修复的可能。

更多时候，我们判断一个公司是否被低估，不是从估值这个单一维度的层面。我们要找的是市值被低估的企业，这背后影响的因素就很多。其中我更希望找到对于基本面判断和市场有差异的机会。

对于基本面的判断，通常更具有科学性。而要把握估值波动的方向，很多时候会偏艺术一些。绝大多数情况下，估值展现的是一个结果。要找到估值修复的机会，并不容易。或者说，真正能把握的估值修复，绝大多数来源于市场对上市公司基本面的错判。

朱昂：PB-ROE体系带一些均值回归的思想，但如果遇到公司或行业估值下移的风险怎么解决？

闵良超 客观来说，PB-ROE更多教会我底层的投资框架，让我理解对股票定价来自基本面和估值两个维度。我的投资框架更多是基于PB-ROE体系的迭代。在传统的PB-ROE框架中，会把所有公司放在同一个维度去比较，这个维度就是估值回归的残差。残差越大的公司，排序就越靠前。

在我的框架中，也会对所有公司放在同一个框架做排序，不过排序的维度不是基于量化的PB-ROE，而是自下而上对每一个公司翻石头后算出来的预期回报率。那么在我的排序中，预期回报率越高的公司，排序就越靠前。

任何均值回归的投资框架，非常考验研究的能力。传统PB-ROE框架的不足是，残差的结果是PB和ROE的组合，天然就会给PB更高的权重，ROE更低的权重。这导致最后残差大的公司，天然是低估值的企业，因此有可能会遇到低估值陷阱。

在我的投资框架中，衡量公司赔率高低的尺子，不是来自PB-ROE的单一维度。我会对不同类型公司，用不同的估值方法。包括PEG、GARP、PS等都会用到。每一个公司都有自己的定价体系，每一种定价体系都各自有优缺点。我在定价层面更多依赖的是基本面的回归，并不过度依赖估值的回归。所以我投资最大的风险是，对基本面判断错了。我们以一些周期股为例，我会判断在常态化的背景下，这个公司应该对应多大的市值，对应目前的市值有多少预期回报率。

传统PB-ROE的均值回归，会给估值层面较高的权重，天然就要求估值层面进行回归。可实际上，估值回归往往存在一定的随机性。有些行业估值体系的下台阶，是不可逆的。比如说银行和地产的估值中枢下移，长期来看是一个不可逆的过程。

相比传统的PB-ROE体系，我的这套框架最底层的回归更多来自基本面判断，不是估值层面的回归。

在赔率优先的基础上，做自上而下的胜率轮动

朱昂：你前面提到框架中会做一部分的行业轮动，但历史上看轮动策略不太能成为长期的主流策略，一旦做错就很难纠正，能否谈谈你的行业轮动有什么不同？

闵良超 首先，我的框架并不是一种行业轮动策略，而是一个赔率优先的策略。

其次，如果一个人完全按照自上而下去做行业轮动，确实有点像算命。即便我过去的经历是偏自上而下的，也不会从宏观策略的角度去做行业轮动。我觉得自上而下的框架，更适合做事后解释，在实际投资中的可复制性比较差。

我的这套行业轮动，不是自上而下驱动，更多是为了调整赔率和胜率的问题。由于我是一个赔率优先的策略，会在高赔率的板块中，再去寻找胜率比较高的机会。

从投资流程上看，传统的自上而下行业轮动，是先去找胜率比较高的行业，然后在把股票仓位填上去。我的投资顺序是反过来，先自下而上驱动找到一批赔率优先的公司。然后在高赔率的公司中，对板块做胜率上的排序。对于个股高赔率，行业高胜率的公司优先考虑纳入到组合中。

由于对胜率的判断更偏艺术层面，可能我判断的胜率市场不认，这会导致我买进去后，有一定长期不涨的概率存在。为了提高持有的效率，我就会通过行业轮动的策略，一定程度上解决买入个股的效率问题。

我举一个具体的例子吧。在去年四季度的时候，我组合的科技股配置比较多。当时我从自下而上的预期收益率角度出发，科技股中的计算机和电子都是排序非常靠前的。这时候，我会想从自上而下角度看，科技股的计算机和电子胜率会怎么样？当时我看到疫情和房地产已经发生了变化，经济仍然处于弱贝塔状态。自上而下层面看，我需要在经济的弱贝塔中找到一些贝塔方向。我自上而下的视角告诉我，计算机和电子在一个弱经济贝塔中，是有向上贝塔的。同时，这两个产业背后还有政策扶持，更加强化了向上的贝塔。

一方面我自下而上的左手告诉我赔率很高，另一方面我自上而下的右手告诉我胜率也很高。最后的结果就是我做了比较大的科技股配置。如果我没有自上而下的框架，看到高赔率就直接买进去，投资的成功概率就可能低一些。但这里面天然做不到完美，只能不断进行优化。

所以总结一下，我的行业轮动和自上而下的行业轮动有先后顺序问题，我是先从自下而上层面做选择，再从自上而下角度去把关。

朱昂：组合管理一直是汇丰晋信的强项，能否谈谈你是怎么做组合的？

闵良超 在我这套体系下，最完美的组合管理状态是，我是一个全才，能找到各行各业被价值低估的机会。所以组合管理的第一步，是尽量对所有行业都能进行覆盖。过去的PB-ROE框架是能解决这个问题的，可以把全市场所有公司放到同一个模型中，做到无差别的量化分析。

我的这套框架更偏向于一个个翻石头，定价就像一个个砖块，是把这些砖块搭建起来的过程。如果覆盖面不够广的话，天然构建的组合就有缺陷，可能会漏掉市场上赔率最好的方向。这也是我目前构建组合时，遇到的约束。

假设未来我们达到更理想的状态，我自己和公司的研究团队能把市场上所有的机会都进行定价，那么只要把预期收益率的表格拉一下，就知道哪些行业和公司有比较高的赔率。

在赔率优先的基础上，我会尽量承担一个风险更小的组合。从结果上看，既然组合中的公司是按照赔率进行排序的，赔率越高的公司，风险相对就越小，整个组合承担的风险自然就会相对比较小。

最终组合想表达的结果是，持仓都是隐含回报率较高的公司，对应的风险比较小。

赔率层面的统一，定价体系的多元

朱昂：不同类型的公司，你如何用不同的定价体系去做评判？

闵良超 不同类型的公司，肯定要用不同类型的定价方式。我们许多人都学过财务分析，最朴实的定价体系就是DCF现金流折现。我们进一步做区分，有些重资产的公司更适合PB定价，有些偏SaaS的公司，更适合用PS去估值。还有一些适合GARP策略的，更适合用PEG做定价。

我选股统一的尺度，不是定价方式的统一，还是回归到赔率层面的统一。过去PB-ROE强调定价方式的统一，我的体系强调赔率方式的统一。

但如果一个公司真的被低估了，用不同的定价方式，通常都能看到统一的结论。比如说一个15倍PE的公司，和3倍的PB、20%的ROE，是能统一对应起来的。所有估值体系的底层是相通的，一个真正被低估的机会，最后会达到一定程度的统一。

朱昂：今年市场反转因子表现很好，在动量因子比较强的时候，这个策略会不会遇到问题？

闵良超 这个肯定会遇到。我的策略是价值发现，在低估的时候买入，到了合理的价值就卖出，然后再寻找下一个价值发现的过程。在动量因子很强的市场中，我们的策略不如买入持有策略。这时候最好的策略是买入并且持有，因为可以吃到好公司所有的涨幅。

那么如何解决这个问题呢？我并不会在框架中，增加动量因子。我们都知道，任何投资策略多增加一个参数，可复制性就会大幅下降。我会从另一个维度出发，尽量去增加我的研究覆盖度。我最怕的并不是动量因子很强的市场中，我们把价值发现的公司卖早了。我们最担心的是，找不到价值被低估的机会。只要我能不断找到被低估的资产，这一套投资框架就不会有太大问题。

要解决覆盖广度的问题，需要无差别的、客观的，对待市场上所有的行业和公司。无论商业模式好坏，都要给相对公允的价值。我们的焦虑不会来自卖得早，更多焦虑是来自找不到机会。

好的框架是具备普适性的

朱昂：能否谈谈你对今年市场的展望？

闵良超 往后面看的话，我认为权益资产的投资机会应该是越来越多的。

客观来说，去年底的时候科技我配得比较重，但是往后面看，我会更倾向于行业配置相对分散一些，所以从组合来看，最后我们可能呈现的结果是会比去年底的时候更均衡一些。整体大的方向还是寻找基本面持续超预期或者持续景气的行业。

后面我看好的板块第一个方向是科技，包括电子和计算机；第二个方向是制造业，包括电新、机械等；第三个是周期，周期是时间的朋友，我觉得后面周期的机会应该是越来越多的；最后就是消费，目前是相对少一点的。所以说整体上我觉得虽然短期市场可能会经历一个所谓的预期回摆，但是整个权益资产的大方向，我们是非常看好的，机会在变得越来越多。

朱昂：你开始做投资正好遇到了2022年的熊市，这段经历对你构建投资框架有影响吗？

闵良超 我投资框架的有效性，应该是比较全天候的，不是基于某一个市场的阶段才有效。这一套框架并不偏好某一类资产和行业，兼容性和普适性很大，难点在于执行层面。真正要把这套框架执行好，关键在于骨子里是否真的认可价值发现的底层逻辑。

当然，这一套框架在熊市底部和结构性市场中，做起来会更舒服一些。由于熊市底部的赔率通常是最高的，这时候就能找到许多高赔率的投资机会。对于超级成长股，如果我们能看到很高的赔率，也能把握住这样的机会，但相比之下就会对研究提出更高要求。

整体上，我们这套框架对泛周期属性的公司，在熊市底部过度的阶段，更舒服一些。到了泡沫牛市中，天然就找不到高赔率的机会，这套框架的表现就会有一定压力，但这样或许也是从另一个维度为我们提示风险。

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