银华基金李晓星：坚持景气趋势投资，寻找行业Alpha

李晓星是一位擅长行业景气度趋势投资的基金经理。他基于对微观和中观数据的紧密跟踪，形成对行业未来两到三年景气趋势和持续性的预判，利用与市场的预期差，偏左侧买入，在行业景气上升的趋势中力争获得戴维斯双击的机会。

依靠不同背景的基金经理形成的专家团队，形成互补的能力圈，判断各自擅长行业的景气度。李晓星本人是机械制造研究出身，组内成员还包括了消费研究出身的张萍、银行研究出身的程桯等。

由于是景气趋势投资，整体上对行业是没有偏见的。但是基于他的方法论和整个团队的能力圈，会更善于在消费、高端制造、科技、金融等行业上找机会，对各细分行业的景气度、估值均有深刻理解。

首先，选择景气度向上的行业；

第四，公司基本面存在一定的市场预期差。

猫头鹰定量

李晓星在5.5年的公募基金管理经历中，先后经历了4.0个牛熊周期、4.0个小经济周期和4.0个库存周期的不同市场环境。在行情的起起落落中取得了平均23%的年化收益率，而同期市场的收益率为3%，超出市场19%。管理主动权益基金规模最高259.08亿。

我们以管理人整个职业期为考察区间，将其同时管理的不同基金以规模加权作为基金经理的业绩表现进行研究。与同时期的沪深300指数（000300.SH）和主动股基指数（930890.CSI）作比较，其累计回报与回撤如下：

近五年全市场排名如下：

从结果来看，李晓星在2015-2020年风格多变的市场中，长期业绩较佳，使得其方法论和投资能力得到一定验证。尤其是在19、20年以成长风格为主的市场中，他的收益走势十分亮眼。他对于景气度趋势的理解，使他往往能够把握住大级别的市场机会。并且当市场风格发生大的切换时，能够较好作出对应的调整。整体而言，他在收益和回撤上，相对沪深300和主动股基都是有着明显优势的。

随着他景气趋势投资方法的成熟，近三年的风格收益表现稳定且出色。从整体的排名来看，除了2018年以外，他都能够取得1/3分位以上的成绩。在2018年他的总收益表现不佳，我们认为，主要是由于2018年这样整体下跌的市场，对于成长风格、且以把握行业景气趋势为主的李晓星来说，并不友好。

从风险收益指标来看，可以看到如下的特点：

1）除了由于去杠杆导致市场单边下跌的2018年，以及由于熔断导致市场1月份暴跌近20%的2016年，他在任何一个年份都能获取两位数以上的正收益。

2）他对smartbeta风格收益有较好的把握，除了2016年，他总能取得正的smartbeta。

3）他能够较好的控制风险收益比。在收益为正的年份里，他的夏普率都在2以上。我们认为这也是他的方法论的一个体现。得益于他对行业（基于景气度）和个股（依靠团队内专家的判断）的性价比的双重把握。

研究并分析基金经理的优势行业，有利于我们了解其能力边界。在分析李晓星的投资数据之后，我们得到如下的行业分配和表现图。

可以看到，李晓星长期配置并获取过超额收益的行业数量很多，包括大消费中的食品饮料、家电、农林牧渔，高端制造中的电力设备，科技中的电子、传媒等等。2019 年以来，他的行业超额收益表现更为突出。

具体来看，在28个申万一级行业的16个行业中，李晓星表现出了相对稳定的超指数能力。

从历史重仓行业来看，他的行业配置均衡，并且坚守了自己的能力圈，历史上重配的行业都是他和组内其他成员的传统强势行业。

综合来看，为李晓星的组合带来累计回报最高的5个行业是食品饮料、电子、电气设备、农林牧渔、和传媒。从投资逻辑看，我们认为主要是他对行业景气周期的正确把握，帮助他抓住了过去几年 A 股表现最强的几个行业；投资结果看，他在这些行业上的获得的收益超过了市场上绝大多数同类基金经理，使我们倾向于认为他的投资方法和投资能力是比较可靠的。

综合胜率、仓位、赔率，形成我们特色的蜘蛛图（下图）。

可以看到，他在银行、轻工、纺织服装、电气设备、电子、采掘、家电、农林牧渔、传媒这些行业上的能力是显著超越市场基金经理平均水准的。而在化工、建筑建材、计算机等行业上相对薄弱。

值得注意的是，李晓星的景气趋势投资的方法，在蜘蛛图上并没有体现为行业相对段位上的”全行业制霸",而是强弱分明。我们理解，这是由于：

1）重视长周期景气

区别于按年或者季度的短景气，李晓星看的是一个更长周期（2-3年）的行业景气趋势。因此他并不是做快速的行业轮动，而是善于捕捉相对大级别的行情，如16年以来的白酒、18年底的猪周期、19、20年的科技。

2）依靠定性判断

相比起通过景气度指标或者行业比较模型，他更依赖于行业专家的定性判断。因此，他更倾向于在自己以及组内成员所形成的互补的行业能力圈中——比如科技、机械制造、消费、金融等——去捕捉细分行业上的景气趋势。

3）偏好预期差个股

他偏好寻找有预期差的个股。因此，对于在行业理解上，相对于市场没有比较优势的行业，即便同样是景气赛道，也不会做过多配置。（比如医药）

我们以银华盛世精选为例，观察李晓星在重仓行业（5%以上）上的变化。可以看到如下的特点：

1）他较早地（18年）就在我们现在所熟知消费、科技、医药三大黄金赛道上，进行了布局。

2）他看中长期景气，并且在能力圈范围内进行投资。因此可以看到，行业的变化并不大，始终是保持在消费、TMT、大金融、电气设备、医药这些行业上。这是非常符合他的方法论的。

3）他较好的抓住了16年以来的白酒行情，18年的猪周期。而在他相对较弱的医药上，他也较早地进行了配置。

我们模拟了前十大持仓的走势，并跟实际走势进行对比，前十大持仓能够持续稳定的相对组合产生超额收益，意味着他能够选出更优质的个股。

从近三年的超额收益归因来看，李晓星的景气趋势投资是行之有效的。对超额收益贡献最大的是行业配置受益，这一点在基金经理中并不多见。并且，他在任意一个季度的行业配置收益都能在5%以上，同时，他的选股和交易收益也是主要收益贡献来源。

在市场风格适应性上，李晓星的组合表现出色。通常来说，以组合管理见长的选手，或者选股优秀，组合均衡的自下而上型选手在这一栏上会有较好的表现。而李晓星是在他所坚持的景气趋势投资方法上，去适应市场风格的变化。

他通过判断行业景气趋势，获取行业alpha；并在自己及组内专家的强能力圈内去获取个股alpha。他偏好去把握戴维斯双击，在上升市场中表现优异，而在大跌市场中也能不弱于平均；他的强能力圈覆盖了科技、消费、金融，在无论成长强势或价值强势的市场中表现都在市场前列；他管理的产品，即有中小盘（如银华中小盘），也有大盘风格（如银华盛世），他在无论大盘强势或者小盘强势的市场中，表现都优于市场平均。

我们认为，他的投资方法和能力，在过去五年多的变化多端的市场中，是经过了时间检验的。

李晓星：我对明年的看法总结来说是两句话，聚焦比较优势，回避“犀牛”风险。 

聚焦比较优势，中国相对其他国家有两个方向上很强的比较优势，第一个优势是供应链安全，中国现在的比较优势在中高端制造业，中国拥有全球最好、最多的工程师，把科研成果转化为商品的能力是全球最领先的，典型的行业像光伏、电动车、电子等。我们认为中国也会诞生全球最好的科技类型企业，特别是中高端制造业相关的科技类企业。从科技方面聚焦中高端的制造业，聚焦比较优势。第二个优势是拥有全球最大的消费市场，肯定会诞生全球最大的消费品公司。疫情得到控制后，我国的消费市场恢复最快。所以从长期纬度来讲，我们肯定还是要聚焦这两个领域。

回避“犀牛”风险，房地产以及被定义为是“灰犀牛”领域，要控制房地产风险。过去3、4年时间，房价上涨只有深圳、上海两个地方，政府同时出现了控制房地产企业的三条红线，房地产企业的资金肯定会有一定的影响。从需求端来说，各种限制政策和长期以后可能会征收的房产税也是“在路上”。所以房地产这个行业是确定性向下，地产相关的公司是我们回避的重点。

总结来讲，明年总体思路是聚焦比较优势，回避“犀牛”风险。这里“犀牛”是指房地产。

李晓星：从大的赛道来看，消费、科技和价值来说，我更看好科技。

消费基本面没有问题，景气度还在向上，但估值不可否认属于历史的高位。现在反而科技股要便宜，可以看到大量TMT的股票相比消费类是很便宜的，2015年我刚开始管基金的时候，消费类的股票估值普遍在10多倍，TMT普遍是70-100倍。现在消费类的公司，估值可能有很多是40-50倍，有很多TMT公司的估值在20-30倍。

“十四五”规划推进，大量的产业政策会出来，产业自主是我国安全很重要的一部分。所以我们认为，无论是从内循环还是产业安全的角度来说，科技股的政策支持有很多，同时估值处于历史低位，明年的业绩增速目前来看也不错。所以，三个大赛道相对来说更看好科技股一些。

TMT包括光伏，我们可以看到现在的估值，相对自身的估值来讲是挺低的，大部分在20多倍，不到30倍的情况。电动车板块的估值比较高，但是我们判断业绩增速在未来四个季度都会非常快。作为科技类板块，如果业绩在四个季度都是比较快的增速，同时估值不算过分高估的情况下，会走得比较强势。因为气候变化、绿色经济的原因，这是以前所没有享受过的产业地位。光伏好在便宜，但是在竞争格局方面大家会有担心。电动车业绩增速，行业发展方向都没有问题，但是估值稍微贵一点。总体来说还是可以挑出不少可以贡献收益率的公司。

新能源、光伏、电动车、云、金融IT、医疗信息化、视频、游戏、消费电子和智能终端，是我们明年比较关注的方向。

医药股，长期来讲这个赛道肯定是没有问题的，中国的老龄化逐渐在增加，大家对于自身的健康和寿命的要求越来越高，所以我们觉得医药长赛道没有问题，短期集采的事情落地之后看看情况怎么样。长期来说，比较好的投资人，很多仓位都是在医药股上。医药市场虽然有降价风险，但会有结构性的机会。整体医药的开销，这个盘子是在逐渐变大的，我们从中找出哪些是有结构性的机会，关键是要找到那些受益的公司和规避那些不受益的公司、受损的公司。

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