东方红资产管理韩冬：坚持价值投资，将公司的质地放在第一位

卖掉之后的很多股票都还在继续上涨，这个是大家普遍的困惑，我是怎么解读这个问题的？值100块钱的股票或者债券，买在80，卖在110，我们这个体系已经逻辑自洽了。

首先保证胜率，因为我们觉得投资是一个积小胜为大胜的逻辑。其次卖在110、130、还是150，这件事情有很多艺术的成分在里面。选择卖点其实我们会用很多工具，包含技术分析，市场预期的感受，当然也包含一些运气成分。

行业经常说一句话，会买的是徒弟，会卖的是师父。但我觉得投资是一个挺长的事儿。我自己刚做五年左右的投资，也许做了十年二十年之后，从艺术化的角度，能够更好地优化胜率，这是我在未来漫长的职业生涯中需要努力的目标。

这就涉及了一些博弈思想，如果我们没有融会贯通趋势投资者框架的话，可能很难优化对卖点的选择。

制造业的商业模式较难建立壁垒，有利于中国在全球中的进攻者的定位

但我是从另一个角度看待这个问题的。也许商业模式这一点上，它没有一些能够构成壁垒的地方，那意味着这个行业是公平的。也就是说，对于有品牌、有商业模式壁垒的人会很好的防守，进攻者是很难进攻的。但是制造业这样的行业，如果商业模式没有太明显壁垒的话，是有利于进攻者的。

中国制造业在全球分工上是什么状态呢？我们是进攻者，我们需要去承接美国、韩国、日本的产能转移，我们更多的是去侵占别人的份额。这样的商业模式，有利于制造业企业去发挥竞争力，它的竞争要素是2B的，所以非常专业非常简单。不会出现做的好却不让我去做，不让我拿到订单，不会有这样不公平的现象发生。

制造业企业的核心竞争力是在哪里呢？其实我们总结了有蛮多的要素，当然最核心的是成本低。成本低会有很多要素的分级，到底是因为材料成本低，还是因为设备投资成本低，或者对设备的管控能力比较好，或者有很好的服务响应速度，这是中国本土的制造业，包括很多科技企业，非常重要的竞争细分领域。

制造业其实有服务属性，怎么理解这一点呢？以手机行业为例，可能有成百上千个料号。手机的周期又是一年一更换，迭代比较快。意味着每过一年就要去做新的料号的梳理，对供应链就要有重塑，有很多要求。如果一个料号推延，可能造成整个手机晚半年，晚三个月发布，那这个手机可能就会滞销，就是非常重大的事情。今天下单，告诉你做什么配合的研发，明天就能交出我想要的东西，这一点十分的关键。所以服务也是一种成本。而我们服务的优势，降低了客户的成本。

众所周知中国本土企业对于客户的亲近程度和服务程度，比起周末不愿意加班的欧美人、比较中规中矩的日本人都有优势。归根到底是企业的文化。这个文化和整个中国老百姓、或者说创业者企业家精神息息相关。放眼全球来看，服务优势是中国制造业企业成本低很重要的点。我们看到很多企业，中国本土制造业的企业家，是非常有企业家精神的状态。他们管理的团队，在这么大市场里面，市值很大了，收入也很大了，几十亿上百亿，对这个团队的管理，仍然是有个创业企业精神的状态，而很多海外企业，一些大的制造集团，慢慢就产生了大企业病的状态。

归根到底，资产设备、土地这些成本要素首选成本低的。富士康也可以在大陆建厂，这个其实是公平的。更多的还是看管理资产的这些人，是怎么样让这些资产发挥出更大的ROE，也许报表数据会有反应，但更多的是和公司的管理层聊，公司的上下游客户聊，是些偏无形资产的因素也是能体会得的东西。我一直认为一句话说得非常好，一个公司不是一些资产的堆砌，而是一些人的有机组织，后者才是公司的核心。

我自己内心里面觉得最重要的，仍然是我刚才看重的企业家的文化：如果有一天我看到印度的企业家，越南的企业家，也有中国企业家又吃苦耐劳，又愿意做很快捷的服务响应，又愿意跟随自己的团队赚到钱，给好的激励制度，有这样的人。那么这个企业在哪里不重要，这个企业就是一个好的企业。而在中国这样的土壤下，真的是更容易出现这样的企业家。因为确实有蛮大的基盘在里面。

中国很大的一个好处是市场分层很厉害，对于消费品而言，低端、中端、高端在别的国家是很小的市场，但是在中国一个很细的定位也是一个很大的市场。对于制造业而言，不管是深圳还是河南，还是长三角、珠三角，他们的政府在扶持企业上也是有竞争的。我在这里的成本高，我可以迁到内地，或者是去找别的生产要素，我觉得对于企业家寻找产业链资源而言，都是有非常好的基础的。

关于无人区的问题，这个问题很难去预判，但是我觉得是可以去观察的。包括在我的组合里，或者在我们覆盖的股票里也发现有一些公司。海外有苹果，中国有小米，包括产业链里面有很多，也许没上市的大疆，或者是有些做平衡车，做比较新潮的产品的公司。我觉得原本只有制造优势的企业，慢慢也在品牌化，而且向海外输出，而且还很成功。这个不仅发生在制造业，也发生在游戏出海，甚至发生在社交软件，还有在海外去卖功能机，卖到非洲的企业。这个是蛮大的产业趋势。中国有红利，但是在这个红利上，能不能附加一些品牌价值，附加一些创新性。也许没有到需要那么创新的地步，但是增加一点点，可能对于这些企业而言，都是蛮大的提升。你从一个纯做制造的商业模式，变成了有一些品牌属性，有一些C端的粉丝。这个事儿在我们看来，是在观察，或者说是在学习的过程中。但是我觉得这个趋势还是蛮强的。

做组合，唯一的要义就是去除股票的相关性

我把我的组合里标的定义为按照赔率和胜率的维度两项来分，如果我对公司的认知一致，那么预期收益率也一致。那么，我高胜率的股票，一般对应着低赔率；高赔率的股票，一般对应着低胜率。

而这两类资产在我的组合里面，对我组合的影响最重要的是它的波动性怎么样。高胜率的股票波动性是低的，而高赔率的股票波动性是高的。如果我买一个高赔率的股票重仓，意味着我的组合波动性是会加大的。所以我的习惯，仓位从重到轻，胜率是降低的。

可能我的组合里面，十个点的股票，看起来都有点平平无奇，但是能够长期贡献稳定的收益。但是五六个点的股票，可能就会体现一定的进攻性，相对最重仓的股票，有一些瑕疵或者一些不确定性。甚至一两个股票，我觉得有点类似于VC、PE的投资，我觉得它能成长为很大的公司，尽管确实存在很大的不确定性，需要看它做的怎么样，也需要看它的运气。但是对于我而言，最重要的是，我在一开始筛选这些公司之初，是坚持选股原则的。它确实是一个，我认为质地很好的公司，而这个好是我定义的，管理层好，公司的组织文化好，公司有竞争力，从这个角度去做的。

把这些股票筛出来之后，组合的角度，以胜率和赔率的维度去分配。因为我觉得做组合，选股票有自己的一套框架，但是做组合，唯一的要义就是去除股票的相关性。我的组合里面各个风格因子都是有一些的，各个风险或者说各个风格都和市场有一定的均衡。不至于在市场风格偏向某个方面的时候，我们组合有点受损。几轮下来，也积累了一些经验和教训。

护城河的来源，在我的想法里意味着它的投资线索是什么，比如说投资线索是工程师的红利，中国的研发成本，系统性的比海外低，会造成很多类似于偏软件研发的行业，或者偏医疗的行业。这样相对而言国际竞争力是比较高的，这是一类。

另一类是巨大的消费市场，对于中国而言，如果我们定位一个消费品，定位一个很窄的人群属性，在中国十几亿人口下也是一个蛮大的市场，对于消费的分成，或者消费的定位，消费品这个爆发性是其中一种。

当然也包括周期品，我还蛮喜欢供给侧改善比较明确的周期品，我觉得有一句话挺有意思——大部分人都关心行业的需求，但是少部分人关心行业的供给。实际上一个行业好不好，或者是景气不景气，是由供给需求两方面决定的。一个行业高增长的时候，如果供给侧有很多的人，不一定是好行业。而一个行业不增长的时候，供给侧的人又慢慢的减少，对于存留下来的人，可能是个好行业。我在一些化工股赚到的钱，基本都是估值很低的时候买入的。因为持有成本很低，相应的业绩爆发性也比较强。为什么这种容易赚到钱呢？因为市场对供给侧好的行业也是好行业这一点是认识不足的。

人们往往高估了一个技术对五年内产生的影响，而低估了技术对20年产生的影响

苹果的核心竞争优势在于给用户最极致的生态体验

DCF模型其实是一个黑箱

这一点有一个小小的思考，就是关于风险的理解。我自己觉得风险是分不同层次的。第一层是波动，波动我们应当承担；第二层是随机性，随机性我们应当控制；第三层是不确定性，不确定性我们应当回避。比如一个优秀的球员也不可能每场都有很好的表现，如果是这场比赛没什么机会，或是对手的风格不适合他的表现，他已经有很好的发挥，把握住了能把握住的得分机会，我理解这叫做波动。如果是这个球员的发挥确实不好，表现不如平时，我理解这叫随机性，球员的状态确实是有随机波动的，公司的基本面也有一定的随机性，但这不影响我们对他核心质量好坏的判断。而如果我们用了错误的方式选了错误的球员或公司，比如我们测试了这个球员的体能，力量，身高体重，都觉得很好，就认定他是个好球员，但是他上场以后就是不能得分，这就是挑选球员的教练用了错误的模型和方法，选到的不是真正的好球员，这叫做不确定性。我们一定会犯错，产生不确定性，但我们需要时刻警惕不确定性的存在，在决策时不要大幅偏离能力圈，不要偏离常识，降低自己犯错的概率。

偏好投资“低预期行业”中的好公司

行业的偏差也是很大的。所以我自己的组合里面，多多少少会有这样一些倾向，对于绝对估值高的行业龙头，稍微谨慎一点，我也很喜欢这样的公司，但是有一些公司是行业龙头，但是在它的历史估值偏高了，可能以前就值10倍，或者一直给它10倍的估值。现在它也20倍了，或者是已经蛮高的估值了。但是它绝对估值还是偏低的，相对于以前一直在30倍，但是现在60倍的公司，会更愿意持有一些。因为不同的行业是可比的，一样ROE，一样现金流的公司本质上应该是值一样的钱的，我是这样一个初衷。只是大家为什么有的行业高估，有的行业低估，是未来对终局的预期太明确太自信，但是终局谁说得清楚呢？

应对估值重构，先求不败再求胜