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延边朝鲜族自治州(龙井市、汪清县、安图县、图们市、和龙市、敦化市、延吉市、珲春市)
舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)
阜阳市(颍州区、太和县、临泉县、颍泉区、界首市、颍上县、阜南县、颍东区)
广州市(黄埔区、增城区、天河区、从化区、花都区、番禺区、白云区、南沙区、海珠区、越秀区、荔湾区)
泸州市(叙永县、泸县、龙马潭区、合江县、江阳区、古蔺县、纳溪区)
郴州市(嘉禾县、汝城县、桂东县、桂阳县、宜章县、临武县、资兴市、苏仙区、安仁县、北湖区、永兴县)
唐山市(滦州市、遵化市、路南区、开平区、滦南县、路北区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、古冶区、乐亭县、玉田县、迁安市、迁西县)
阿克苏地区(阿瓦提县、新和县、阿克苏市、温宿县、拜城县、乌什县、柯坪县、库车市、沙雅县)
酒泉市(玉门市、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县)
遵义市(仁怀市、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、正安县、湄潭县、播州区、汇川区、凤冈县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、习水县、红花岗区、桐梓县)
邢台市(广宗县、巨鹿县、柏乡县、南和区、清河县、平乡县、沙河市、襄都区、新河县、宁晋县、临西县、内丘县、威县、南宫市、隆尧县、任泽区、临城县、信都区)
惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区、惠东县)
汉中市(西乡县、城固县、勉县、佛坪县、留坝县、洋县、宁强县、略阳县、南郑区、汉台区、镇巴县)
福州市(平潭县、福清市、永泰县、鼓楼区、闽侯县、晋安区、闽清县、连江县、长乐区、马尾区、仓山区、台江区、罗源县)
攀枝花市(仁和区、盐边县、米易县、西区、东区)
泰安市(岱岳区、新泰市、宁阳县、肥城市、东平县、泰山区)
中山市
岳阳市(临湘市、岳阳县、平江县、云溪区、汨罗市、华容县、湘阴县、君山区、岳阳楼区)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
鞍山市(铁东区、台安县、立山区、铁西区、千山区、海城市、岫岩满族自治县)
沧州市(孟村回族自治县、盐山县、沧县、献县、南皮县、肃宁县、泊头市、黄骅市、吴桥县、青县、运河区、任丘市、海兴县、东光县、河间市、新华区)
连云港市(东海县、灌云县、连云区、赣榆区、灌南县、海州区)
六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、都兰县、格尔木市、茫崖市、天峻县、德令哈市)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
漯河市(召陵区、临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区)
镇江市(丹阳市、京口区、句容市、扬中市、丹徒区、润州区)
曲靖市(马龙区、宣威市、陆良县、会泽县、富源县、罗平县、麒麟区、师宗县、沾益区)
滨州市(博兴县、邹平市、滨城区、沾化区、阳信县、惠民县、无棣县)
临夏回族自治州(广河县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、临夏市、康乐县、和政县、永靖县)
苏州市(太仓市、虎丘区、张家港市、姑苏区、昆山市、吴江区、吴中区、常熟市、相城区)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、红塔区、易门县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、江川区、峨山彝族自治县、通海县)
乐山市(沙湾区、五通桥区、夹江县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、犍为县、沐川县、井研县、峨眉山市、金口河区、市中区)
渭南市(华阴市、临渭区、蒲城县、华州区、合阳县、潼关县、澄城县、富平县、白水县、大荔县、韩城市)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、西秀区、普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
湘潭市(湘潭县、岳塘区、湘乡市、雨湖区、韶山市)
营口市(盖州市、老边区、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区、西市区)
长沙市(开福区、天心区、雨花区、岳麓区、宁乡市、芙蓉区、长沙县、浏阳市、望城区)
喀什地区(莎车县、伽师县、疏附县、岳普湖县、麦盖提县、喀什市、巴楚县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、疏勒县、泽普县)
蚌埠市(蚌山区、固镇县、五河县、淮上区、禹会区、龙子湖区、怀远县)
上饶市(横峰县、德兴市、余干县、婺源县、广丰区、弋阳县、鄱阳县、万年县、铅山县、玉山县、广信区、信州区)
普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
黑河市(嫩江市、爱辉区、孙吴县、北安市、五大连池市、逊克县)
日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)
温州市(永嘉县、苍南县、鹿城区、瓯海区、平阳县、洞头区、泰顺县、龙港市、瑞安市、文成县、乐清市、龙湾区)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)
清远市(连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、连州市、英德市、阳山县、清城区、清新区、佛冈县)
山南市(浪卡子县、洛扎县、曲松县、乃东区、琼结县、桑日县、隆子县、贡嘎县、错那市、措美县、扎囊县、加查县)
扬州市(广陵区、仪征市、江都区、高邮市、宝应县、邗江区)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、石屏县、屏边苗族自治县、个旧市、绿春县、蒙自市、红河县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、泸西县、建水县、元阳县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
天水市(清水县、秦安县、甘谷县、张家川回族自治县、秦州区、麦积区、武山县)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、云县、永德县、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县)
内蒙古自治区
果洛藏族自治州(甘德县、班玛县、久治县、玛沁县、玛多县、达日县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、保靖县、吉首市、凤凰县、龙山县、泸溪县、古丈县、花垣县)
新乡市(牧野区、封丘县、原阳县、卫滨区、延津县、卫辉市、辉县市、红旗区、获嘉县、长垣市、新乡县、凤泉区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、海拉尔区、牙克石市、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、根河市、满洲里市)
绍兴市(嵊州市、新昌县、诸暨市、上虞区、柯桥区、越城区)
儋州市
烟台市(莱阳市、招远市、莱州市、海阳市、莱山区、龙口市、芝罘区、福山区、栖霞市、牟平区、蓬莱区)
自贡市(荣县、自流井区、大安区、富顺县、沿滩区、贡井区)
景德镇市(浮梁县、珠山区、乐平市、昌江区)
安康市(白河县、平利县、旬阳市、汉滨区、宁陕县、紫阳县、岚皋县、石泉县、镇坪县、汉阴县)
宿迁市(宿豫区、泗洪县、泗阳县、沭阳县、宿城区)
巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、若羌县、焉耆回族自治县、且末县、博湖县、库尔勒市、和静县、和硕县、轮台县)
大连市(普兰店区、中山区、西岗区、甘井子区、金州区、瓦房店市、旅顺口区、长海县、沙河口区、庄河市)
克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、突泉县)
淮北市(濉溪县、杜集区、烈山区、相山区)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁西区、铁东区)
昆明市(盘龙区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、五华区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、西山区、富民县、呈贡区、宜良县、石林彝族自治县、晋宁区、官渡区、东川区)
东营市(利津县、东营区、垦利区、广饶县、河口区)
遂宁市(安居区、大英县、蓬溪县、船山区、射洪市)
济南市(莱芜区、商河县、济阳区、市中区、天桥区、历下区、槐荫区、历城区、平阴县、长清区、章丘区、钢城区)
五指山市(昌江黎族自治县、临高县、澄迈县、文昌市、东方市、白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼海市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、定安县、屯昌县、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县)
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德州市(宁津县、德城区、禹城市、临邑县、武城县、平原县、乐陵市、夏津县、陵城区、齐河县、庆云县)
吴忠市(利通区、同心县、盐池县、红寺堡区、青铜峡市)
晋中市(灵石县、和顺县、太谷区、寿阳县、榆次区、平遥县、介休市、左权县、昔阳县、祁县、榆社县)
本溪市(溪湖区、平山区、本溪满族自治县、明山区、南芬区、桓仁满族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、芒市、盈江县、梁河县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
秦皇岛市(海港区、山海关区、卢龙县、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿图什市、阿克陶县)
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漳州市(华安县、龙文区、东山县、龙海区、云霄县、南靖县、平和县、长泰区、漳浦县、诏安县、芗城区)
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黔西南布依族苗族自治州(兴义市、贞丰县、望谟县、安龙县、晴隆县、册亨县、普安县、兴仁市)
湛江市(坡头区、廉江市、霞山区、赤坎区、徐闻县、雷州市、麻章区、遂溪县、吴川市)
来源：六里投资报
睿郡资产首席投资官王晓明，近日在一场线下访谈中，围绕中国经济与市场，分享了自己的最新观点。
王晓明首先明确了当前投资的大背景——
权益投资机会成本很低，在降息的宏观背景下，能够获得稳定收益的东西会越来越少。
因此，基本思路就是仓位必须得高；
其次，应找寻在这样一个大背景下，价值不容易发生损毁的“锚”。
这个“锚”，越早认识到，越早持有，就越早受益。
过去两三年，红利资产就是这样的“锚”之一，
因此，在市场逐渐形成共识的过程中，越来越多的钱向这一方向汇聚；
而2023年、2024年不断创新高的黄金也是同样的道理——拿着黄金，它就是你心里比较安心的“锚”。
尽管红利类资产在今年的表现略有落后，王晓明认为，获得绝对收益依然没有什么大的问题；
更好的选择是，在当中去挑选稳定中兼顾一定成长的红利企业。
比如睿郡前两年重仓较多的通信，
在当前算力需求爆发的时候，这些企业同样在迎接时代的红利，同样存在增长的机遇。
而在科技领域，在此前港股互联网估值普遍极低的情况下，睿郡对互联网进行了增持；
对这类资产，王晓明表示，观点依然是持有，现在还没有到适合去做判断的时候——
因为今天这个时间段，去判断未来AI谁会胜出是很难的，很难看明白。
投资报（liulishidian）整理精选了王晓明分享的精华内容如下：
机会成本越来越低
基本思路是仓位得高
问：您的组合在过去三年都没有怎么大变动的情况下，最近变化很大。想请您跟大家分享一下，组合大的调整的背后是一个什么样的逻辑，做了哪些调整？
王晓明：首先，过去几年，我一直都这样讲，投资的机会成本是很低的。
2019年以后，中国经济增长结构性地遇到一些问题，所以，整个利率的中枢跟美国实际上是反过来的。
美国在2021年之前，甚至2023年11月份之前，它都属于一个通胀很厉害的加息通道。
而我们面临房地产、债务等等很多问题，它是一个降息的通道。
在一个降息通道的宏观背景下，这就意味着你能够投资的风险很小的、稳定收益的东西，会越来越少。
更远一点回溯，从2018年以后，高息的、风险小的信托、高息的理财、高息的固定收益产品，实际上是越来越少的。
这样的一个大背景下，我们认为，权益投资的机会成本是越来越低的。
所以，我们在2019年以后的一个基本思路就是，仓位得高；
第二，你得选择一个锚。
这个锚的概念就是说，相对而言，它的价值是不太容易在这样一个大的背景下产生损毁的。
所以，这是我们很重要的思路。
从去年到今年这个时间段，我们组合的结构、方向也有所调整。
这个变化最主要的原因，就是我们对市场的判断。
我们觉得，经过2021年、2022年、2023年，甚至2024年全年，它也是一个风险不断释放的过程。
到了九月底，市场突然在外部政策的支持下出现这样一个大的波动。
这个波动作为一个分水岭，可能股票市场的调整已经接近结束的时间段。
第二个，到了九月底这个分界点以后，市场的风险偏好在慢慢提升了。
你在这个市场上可以观察到的现象是什么呢？
原来，大家对市场不太关注，现在关注的人越来越多了。
第三个，股票市场上，过去两三年当中一直跌、没有人敢问津的一些行业板块，它开始反弹，
尤其是以科技为代表的，包括机器人、半导体、智能驾驶等等。
这就说明了一个问题，市场的风险偏好是明显提升的。
围绕风险偏好提升这样一个预测，我们在整个市场结构当中，也会往这部分上去做一些转移。
持仓开始有了变化
增持互联网板块
问：您的持仓其实从2022年到2024年，都是非常偏防御型的，但最近有了一些比较积极的一些变化。
王晓明：主要就是科技这个板块。
科技板块当中，我们增持比较多的，就是互联网这个板块。
一个是，经过2021年到2024年连续三年左右的时间当中，美股一直在走慢牛，
钱就不断地增加在美国这边的配置，包括很多资金选择撤离香港。
降低整个中国组合配置的钱，从2021年到2024年也越来越多。
所以到了2024年年底这个时间段，
代表性的这些互联网龙头公司，它跟美国所谓的“Mag7”相比，估值是显得相当便宜的。
比如**在起来之前，它只有10倍的估值，**可能只有12倍的估值。
这是一个很重要的变化——把估值差拉得足够大了以后，我们这边反弹的动力就增强了。
当然，经过从春节前后的涨幅，大概我们能赶上美国“Mag7”在去年一整年的涨幅。
尤其是最近美股当中一些龙头股票有所调整，调整以后，更是让我们把去年一年的涨幅跟上来了。
中国科技
有自己的亮点
问：之前您聊到，中国经济仍面临一些问题，包括地产、债务。在这一轮AI科技驱动的情况下，这些问题您怎么看？
王晓明：对整个科技板块，大家感受更明显的是在春节以后，好像DeepSeek模型出来了以后，就感觉中国在AI领域当中也不差。
甚至反过头去看，美国人在芯片上围堵我们三年，但是我们在芯片上的进步也很快。
所以，一下子就让大家的信心开始起来了。
我的理解是，其实中国科技层面上的突围，它不是在过去这一两个月发生的事情。
实际上，在过去的10年、20年、30年、40年的积累当中，我们已经到了这样一个时间段。
至少，我们可以有自己亮点的地方。
所以，在我们内部讲，这次DeepSeek的技术对中国来讲，至少在几个方面，我们是占有优势的。
从最原始的算力芯片上面，我们跟别人还有差距；
基础模型的研究和先进程度上面，我们可能也有差距。
但是，中国至少在几个方面，是能找到自己的优势点的。
一个优势点就是在于应用，
在场景应用这个层面上面，大家都在讲，2025年可能是AIagent大规模发展的一年。
在这个领域当中，中国是有很强的优势。
对美国来讲，它在AI上面强在供给侧——基础模型、算力芯片，美国的确是领先的。
但是，中国在需求端，在应用侧这一端，我们也是会有优势的。
DeepSeek和最近的Manus可能在某种意义上是我们这种观点的一个印证。
就是说，DeepSeek在OpenAI开源的基础模型上面，充分利用了中国的优势，我们发展出了一套低成本的数据训练的学习模型。
包括Manus，实际上也是在美国DeepResearch，或者是Artifacts的基础上面，充分利用应用端的优势。
更多层面上的，中国在科技上的优势，在我自己的理解，它是经过过去非常多年的在整个制造业中积累所形成的优势。
比如说，在芯片领域当中，全球唯一能够跟美国形成一定程度上的竞争的国家，也就是中国。
尽管跟美国的先进制程依然有差距。
但是你必须得认识到，中国几乎是唯一一个国家，能够在这个层面上面跟它形成竞争。
并且，假以时日，也不排除未来中国可能在某些层面上形成超越的可能。
芯片行业是这样，生物制药也是这样子。
你可以从很多迹象上看见，中国的生物制药企业逐渐形成的这样一个优势——
2024年全年生物医药的并购，当中40%是给了中国企业的。
中国生物医药企业在这个领域当中形成的研发实力、综合实力，虽然不至于说超过全球领先企业，但实际上已经至少可以在一定层面上进行对话了。
所以，中国的科技实际上是在建立在一些基础上的：
一是，我们中国有一个非常完善的制造业产业链；
同时，我们有非常庞大的内需环境；
以及，我们有非常庞大的工程师团队；
这是我们形成优势的很强的地方。
在很多领域当中的变化，它是日积月累的。
比如说像游戏行业，今天中国在全球应该已经处于一个相对比较领先的地位了。
这是一个全方位的领先，从初始的创意，到中间动画的制作，到后端的服务，可能都已经形成了优势。
我们有一个非常广阔的市场，未来的AI，真正哪些企业可以幸存？
我觉得，一定要有场景，要有数据，要有客户。
这些方面都没有的企业，很有可能会被瞬间颠覆。
AI，它是一次重要的技术革命。
恰恰，在广泛的场景这一端，这应该说是我们的优势。
比如说，TikTok为什么能够在美国扎根下来？如果没有抖音在中国的实践，这是没法想象的。
我们的SHEIN、Temu为什么能够在美国受到欢迎？如果没有中国电商的实践，那是没有办法在美国落地下来的。
2025年，地产可能
在低位上形成均衡
问：地产出清、产能过剩等问题现在是否依然存在？是否依然还会对中国资产存在估值上的打压？
王晓明：依然存在。
2025年可能到了中国地产出清最后的这样一个时间段。
地产，从2020年以来，就是一个去库存的状态。
大概去了四年多的时间，按照我们的统计，它的库存量降低了大概八九亿平米。
今年，有可能在低位的位置上形成均衡。
也就是地产行业当中的供求关系，在今年这一年当中，逐渐开始有一个平衡的状态了。
但是，中国地产真正存在的问题，是在于在资产出清这个层面上面。
我们的很多企业，它在过去高速发展以及这一轮的地产泡沫破灭过程当中，僵而不死，还缺少一个真正意义上最后的出清。
那我觉得，这还是会影响和干扰整个中国的宏观经济以及股票市场。
当出清真正开始以后，我反倒会变得更加乐观。
如果你去看日本的案例，日本是90年代初的时候，房价开始把泡沫刺破。
而日本真正意义上的出清，是到了2000年以后才开始。
我也认为，在2025年一年就能完全解决这个问题。
当这个问题真正开始解决以后，我们对整个中国资产长期价格的表现，包括整个经济，会有更乐观的一个判断。
今天这个时间点，我觉得2025年会开始进入到“最后的冲击波”这样一个时间段。
整体房价反弹为时太早
租售比需回归合理区间
问：我们最近观察到，一二线城市的二手房销量开始起来了。市场有一种说法是，量先起来，然后价格起来，价格起来带动大家的财富效应、带动消费的意愿。您觉得这个逻辑通顺吗？
王晓明：这个逻辑在过去的地产周期当中是有效的。
但是，这轮周期，大概率很难。
未来的整个中国地产，我觉得可能是结构性的分化。
怎么讲呢？
底层的投资回报率，决定了地产价格的表现。
比如说，房子好不好租？房子的租金回报率能不能够让你满意？
实际上，分结构去看的话，我们还没有到一个底层资产回报率很有吸引力、很有支撑的时候。
大部分地方的租金回报率，大概就在1%-2%之间。
理论上，如果接近2%的话，考虑到今天中国的利率环境，房价应该就能有支撑了。
在上海，租金能到2%的房子有没有呢？
有，但大概率是这两年当中跌幅巨大的老破小。
底层资产回报率到2%，这对中国房价的支撑是非常明显的。
但是，另外的问题是在于，你能不能顺利租掉？会不会有大量空置的时间段？
空置时间段算上以后，回报率又要降低了。
现在我们已经开始进入老龄化的社会了，我们的人口结构在老化，城市化进程也到了一个后期的时间段了，
再像当年那样，出现房价持续不断上涨的现象就不太容易了。
如果你从结构上看，它一定是结构上可能有机会，但是整体的机会没有那么大。
问：所以您的观点就是，房价的企稳至少要租售比合理？
王晓明：对，租售比要到合理范围之内，这个是非常非常关键的。
如果没有租售比支撑的话，那还会有越来越多的人在适当时间段去减少房产的配置。
所以我认为，整体性的房价出现反弹可能还太早。
结构性的企稳，供需格局好的城市能够企稳，甚至有所上涨，都是有可能的。
寻找市场上稀缺的、
真正意义上的“锚”
问：您对中国资产的信心，从情绪面上、从政策变化上，都看到了一些很积极的变化。
王晓明：利率不断降低，你可以投资的品种越来越少的情况下，
你会发现，这个市场上真正的核心资产，它是稀缺的。
真正意义上的“锚”，还是稀缺。
过去几年当中，商品领域当中就是黄金。
大家认为，全球的政治格局也比较动乱，还有战争，大家都有债务问题。
在这样的情况下，拿着黄金，它是你心里比较安心的“锚”。
今天这个位置上面，黄金已经涨到这个水平了。
视野拓宽，你去看，权益类型的资产当中，有哪些东西是在这样一个时代，核心价值不太会产生损毁的“锚”。
这个“锚”，你去越早认识到，越早持有，应该就越早受益。
因为外面的钱非常多，大家都没有什么好的投资渠道。
所以，红利投资其实就是在过去两三年中，沿着这样一个思路演变出来的。
2021年大家看，哎呀！还有股息率高达10%以上的股票，
那为什么我们还要去把那么多的钱配置在房产，或者配置在理财上面呢？
所以，越来越多的钱朝这个方向转移。
2022年、2023年，一直到2024年5、6月份之前，市场上逐渐对红利形成共识。
9月份以后，市场的风险偏好提升了，红利暂时受到抑制，科技板块开始上升了。
往更长的时间去看，实际上是大家在各项资产当中进行比较，哪项资产更值得你去做配置的选择问题。
甚至包括红利当中的一部分，在这样一个年代，它的估值重心也还是会不断提高的。
国债方面，它在2023年、2024年连续两年走出了一个大的牛市。
到今天这个位置以后，再想去通过久期获得国债指数上比较好的表现，难度加大了。
它的绝对值就这么一点点水平，你想要获得很高的回报已经很难了。
问：有一部分资金从红利里面撤出来，来到了科技里面。所以红利可能阶段性地跑输市场，往后您怎么看？
王晓明：我觉得，（红利）获得绝对收益依然没有什么大的问题。
只是说，你最好的选择是，在当中再去挑选。
在整个红利的投资当中，你也必须得考虑稳定性。
看上去是稳定的红利型企业，其实它或多或少都是有增长的。
比如说我们前两年重仓比较多的通信，
你会发现，在今天算力需求爆炸的时候，这些企业的经营状况也会发生变化，不是只是稳定没有增长，它也会迎来时代的红利机会。
持仓主要在港股
通信+互联网+生物医药+传统制造
问：您的持仓现在应该是大部分都集中在港股？
王晓明：主要在港股。
问：港股的话，其实这一轮恒生科技指数涨了不少，最近美股跌的也比较多。
有人开始说，中国的科技十强和美国的七巨头相比，估值也快到一个接近的位置了，对这个您怎么看？
王晓明：到最近这个时间段，他们之间的估值大概还差20%。
但是你必须也得看到，我们选出来的科技十强，当中包括像比亚迪、互联网企业的腾讯、小米、阿里、美团等等，还有中芯国际。
相比较而言，我们的科技含量会比美国“Mag7”要弱一点。
我一直讲，我们是在制造业基础上面形成的优势企业。
包括***，跟特斯拉比，从科技含量上面还是会有差距的；
****，跟英伟达比，从科技含量上还是有一些差距的。
所以，我们跟它之间有一个20%的差距，我觉得也有它的合理性。
但是反过来讲，它的无风险利率水平比我们高很多，
因为它的国债利率到了4%多，我们现在才2%这个水平。
所以，我们的估值比它便宜，似乎也有低估的成分在。
再往前面去看的话，会不会出现一个“东升西降”的局面？
什么概念呢？
特斯拉，今天我们国内跟它竞争的“军团”，从比亚迪到理想，到一些国有的企业，
无论是电动化、产品价格、产品设计，还是智能化的程度上面，我们都有可比性。
那对不起，你特斯拉就是被严重高估的，我们就是存在一个被低估的状态。
所以，最近市场的交易也在反映这样的问题。
大家就是觉得，特斯拉跌了这么多以后，它还有80倍、90倍的市盈率。
某种意义上讲，我们的企业估值水平就显得便宜很多。
所以，要看当中结构的不同，可比类型的公司之间此起彼伏——
如果我们是在上升的，它是在下降的，那很显然，我们的估值被低估了，未来我们慢慢赶上，去超过他们是完全合理的。
问：港股涨得比较猛，投资人也会担忧说，那我还能不能买，还会不会继续涨？
王晓明：更重要的是我们之前讲的那个大背景，就是你没地方可以去，你怎么办？
如果你觉得这个高了，我们问的问题就是，有没有之前没怎么涨的？
比如消费，比如红利，比如一些公用事业，它是不是值得你转移增加到这方面来配置？
如果值得的话，依然是可以做选择的。
包括港股的医药，我们龙头BigPharma企业的估值，在港股的话，也都是在十几倍这个水平。
我们的创新药企业，从年初以来就一直受到市场的关注，我觉得他们的估值并没有说是那种明显的泡沫。
行业配置上，通信、互联网、生物医药、一些传统制造业，这是我们组合当中主要的构成部分。
在任何的时间点上
组合的性价比最好
问：您在宏观上还是有非常独到的见解，具体到投资组合上，您是怎么来结合宏观的认知和微观的研究的呢？
王晓明：我们已经其实比较放弃对宏观的分析判断了，我们内部没有单独设定宏观研究员。
宏观的意义，更多的就是，你要理解这个国家在发生什么变化，对投资方面有什么样的启示，主要是在这个方面。
我们更多的还是想从自下而上的角度，去找到那些公司，这是我们想达到的一个目标。
就是说，在任何的时间点上面，组合的性价比最好。
所以，我们习惯性的做法就是，从自下而上的角度去出发，先去看公司的估值，从两三年的眼光看有没有空间。
我们内部研究的时候提的一个目标是，我们希望，
选择的公司在三年的时间维度上看，至少要有一个15%（年化）甚至更高的空间。
以前我们提的蛮高的——
三年，你觉得它跟现在的市值相比，能不能够有一倍的空间？
但是因为随着经济增速慢慢降下来以后，我觉得有50%的空间也是可以看的。
控制好每一次重要
市场回撤时的风险
问：最后一个问题是关于控制回撤，您刚刚提到，即使是对宏观悲观的情况下，仓位基本上都是九成以上的。过去三年，您的最大回撤只有十个点出头。您是怎么来控制的？
王晓明：其实就是大的方向看明白了，就这么简单。
说白了，过去几年，你要是沿着2019年、2020年的思路，重仓持有当时热门的股票，那损失就大了。
反过来讲，如果你在那个时间点能够比较大比例地切换到防御性成长，
或者是偏红利型的、高股息的资产上面来，你的风险暴露就会小。
就是这么简单。
所以，第一个，是你对这些事情的预见。
第二个，有一些方法、手段要充分叠加使用起来。
我们在这个方面的实践，应该说，在私募当中，还是蛮广泛的。
什么概念呢？
多资产类别，比如可转债，在我们组合当中应用得非常多。
同样的股票，有转债，我们可能会优先考虑转债，因为转债的风险收益特征会比股票更安全。
除了转债以外的话，我们在气囊、雪球这些金融衍生工具上的使用，也是比较广泛的。
比如针对个股的气囊、雪球，
最近最典型的例子就是，针对港股某一家互联网平台企业的股票，我们打算买；
那我们是买了一部分股票，同时我们又开了一部分气囊。
好处就是在于，万一我看错了，往下跌的时候，往往跌幅在20%、30%范围之内的时候，这个风险我是不承担的。
涨的时候，30%、50%不等——对每个股票，券商开出气囊的条件是不一样的，
30%、50%范围内的收益归我，但超过以上部分的收益就归券商了。
通过这样一个叠加，就是既买正股同时又买正股气囊的方法，整个组合的风险收益特征就会改变。
万一我看错了，我的风险暴露很小，
我看对了，前面30%、50%归我享受，后面的收益我让渡出来。
也就是说，我们用一些金融衍生工具的方法，让组合的波动更加小。
我们的理念当中，有一个很重要的理念是什么呢？
就是，如果想要长期累积一个高净值，那就一定要做到，在每一个重要回撤中，风险控制相对较好。
你不需要跟随别人判断市场上的一些热点是什么，你的目标是很清晰的，
就是在承受小的波动下获得绝对收益，这是你的目标。
只是说，你要怎么样让进攻变得越来越强，防守变得越来越强，这两者之间形成一个平衡。
如果你单纯只是去考虑今天市场的风格，热点在什么地方，你很难把这件事情做好。
新闻结尾
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