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全国服务区域：
铁岭市(西丰县、昌图县、银州区、调兵山市、清河区、开原市、铁岭县)
广元市(剑阁县、苍溪县、利州区、昭化区、青川县、旺苍县、朝天区)
阿克苏地区(新和县、阿克苏市、库车市、沙雅县、拜城县、温宿县、乌什县、阿瓦提县、柯坪县)
云浮市(云城区、新兴县、云安区、罗定市、郁南县)
沈阳市(康平县、新民市、沈北新区、大东区、辽中区、和平区、沈河区、皇姑区、铁西区、浑南区、于洪区、苏家屯区、法库县)
承德市(丰宁满族自治县、承德县、平泉市、双桥区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、隆化县、滦平县、双滦区、宽城满族自治县)
晋中市(寿阳县、祁县、左权县、榆社县、榆次区、灵石县、介休市、和顺县、昔阳县、太谷区、平遥县)
盐城市(响水县、东台市、阜宁县、盐都区、滨海县、大丰区、建湖县、亭湖区、射阳县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
随州市(广水市、随县、曾都区)
信阳市(平桥区、浉河区、商城县、淮滨县、潢川县、息县、新县、光山县、固始县、罗山县)
北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)
威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)
新余市(分宜县、渝水区)
白城市(洮北区、大安市、镇赉县、通榆县、洮南市)
长春市(宽城区、榆树市、公主岭市、德惠市、朝阳区、农安县、双阳区、九台区、二道区、南关区、绿园区)
衡阳市(石鼓区、衡山县、常宁市、耒阳市、蒸湘区、衡阳县、祁东县、衡东县、南岳区、珠晖区、衡南县、雁峰区)
和田地区(墨玉县、策勒县、和田市、于田县、民丰县、皮山县、洛浦县、和田县)
三门峡市(义马市、湖滨区、渑池县、卢氏县、灵宝市、陕州区)
赣州市(于都县、大余县、会昌县、赣县区、兴国县、信丰县、瑞金市、南康区、崇义县、龙南市、石城县、安远县、全南县、宁都县、定南县、寻乌县、上犹县、章贡区)
淄博市(淄川区、高青县、博山区、临淄区、桓台县、周村区、沂源县、张店区)
天水市(清水县、武山县、秦州区、张家川回族自治县、麦积区、秦安县、甘谷县)
铜仁市(松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、德江县、思南县、沿河土家族自治县、江口县、碧江区、印江土家族苗族自治县、石阡县、万山区)
济源市
梅州市(蕉岭县、梅县区、五华县、丰顺县、大埔县、兴宁市、平远县、梅江区)
阿坝藏族羌族自治州(小金县、汶川县、阿坝县、红原县、九寨沟县、理县、壤塘县、金川县、黑水县、马尔康市、茂县、松潘县、若尔盖县)
定西市(临洮县、岷县、陇西县、安定区、通渭县、漳县、渭源县)
常德市(桃源县、澧县、津市市、临澧县、武陵区、安乡县、石门县、汉寿县、鼎城区)
海东市(平安区、乐都区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县)
厦门市(同安区、集美区、湖里区、思明区、海沧区、翔安区)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴义市、晴隆县、兴仁市、普安县、贞丰县、安龙县、望谟县)
延安市(黄陵县、富县、子长市、洛川县、宜川县、黄龙县、吴起县、甘泉县、安塞区、志丹县、宝塔区、延长县、延川县)
红河哈尼族彝族自治州(绿春县、建水县、泸西县、开远市、弥勒市、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、红河县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、石屏县、蒙自市)
桂林市(平乐县、叠彩区、七星区、永福县、资源县、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、兴安县、荔浦市、秀峰区、恭城瑶族自治县、全州县、龙胜各族自治县、灌阳县、象山区)
宿州市(灵璧县、泗县、埇桥区、萧县、砀山县)
惠州市(惠城区、惠阳区、博罗县、惠东县、龙门县)
咸阳市(三原县、礼泉县、长武县、武功县、秦都区、杨陵区、兴平市、旬邑县、淳化县、永寿县、渭城区、乾县、彬州市、泾阳县)
湖州市(德清县、吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)
株洲市(炎陵县、芦淞区、石峰区、醴陵市、茶陵县、渌口区、天元区、攸县、荷塘区)
荆门市(沙洋县、东宝区、钟祥市、掇刀区、京山市)
澳门特别行政区
天津市(河北区、北辰区、蓟州区、滨海新区、和平区、武清区、河东区、宁河区、津南区、宝坻区、静海区、红桥区、河西区、南开区、东丽区、西青区)
嘉峪关市
临沂市(费县、临沭县、兰陵县、罗庄区、兰山区、沂南县、蒙阴县、郯城县、河东区、平邑县、沂水县、莒南县)
莆田市(涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县、城厢区)
防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
银川市(贺兰县、永宁县、兴庆区、金凤区、西夏区、灵武市)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、凉州区、古浪县)
昌吉回族自治州(阜康市、奇台县、昌吉市、玛纳斯县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县)
宜昌市(猇亭区、兴山县、远安县、宜都市、枝江市、夷陵区、五峰土家族自治县、西陵区、点军区、秭归县、当阳市、伍家岗区、长阳土家族自治县)
广州市(海珠区、从化区、黄埔区、天河区、增城区、番禺区、越秀区、荔湾区、南沙区、白云区、花都区)
铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、石拐区、土默特右旗、青山区、九原区、白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、东河区)
凉山彝族自治州(会东县、雷波县、越西县、宁南县、布拖县、冕宁县、西昌市、木里藏族自治县、普格县、喜德县、美姑县、会理市、金阳县、德昌县、甘洛县、昭觉县、盐源县)
伊春市(伊美区、大箐山县、嘉荫县、南岔县、乌翠区、汤旺县、丰林县、金林区、铁力市、友好区)
曲靖市(陆良县、罗平县、富源县、会泽县、马龙区、宣威市、师宗县、麒麟区、沾益区)
海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)
合肥市(包河区、庐阳区、肥西县、巢湖市、庐江县、瑶海区、肥东县、长丰县、蜀山区)
十堰市(郧阳区、竹溪县、竹山县、郧西县、茅箭区、丹江口市、张湾区、房县)
果洛藏族自治州(达日县、甘德县、玛沁县、久治县、班玛县、玛多县)
芜湖市(南陵县、鸠江区、镜湖区、无为市、湾沚区、繁昌区、弋江区)
南昌市(南昌县、红谷滩区、西湖区、青山湖区、新建区、安义县、东湖区、青云谱区、进贤县)
牡丹江市(阳明区、林口县、西安区、绥芬河市、宁安市、东宁市、爱民区、东安区、穆棱市、海林市)
无锡市(宜兴市、滨湖区、惠山区、锡山区、江阴市、新吴区、梁溪区)
楚雄彝族自治州(元谋县、楚雄市、禄丰市、永仁县、牟定县、大姚县、南华县、武定县、双柏县、姚安县)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、鹤城区、辰溪县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、中方县、溆浦县、沅陵县、洪江市、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、会同县)
孝感市(孝南区、安陆市、孝昌县、应城市、汉川市、大悟县、云梦县)
岳阳市(岳阳县、华容县、君山区、临湘市、云溪区、平江县、汨罗市、岳阳楼区、湘阴县)
林芝市(墨脱县、波密县、米林市、工布江达县、巴宜区、朗县、察隅县)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、牙克石市、阿荣旗、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、海拉尔区、鄂伦春自治旗、根河市、满洲里市)
德阳市(旌阳区、绵竹市、广汉市、罗江区、中江县、什邡市)
大理白族自治州(洱源县、弥渡县、剑川县、云龙县、永平县、南涧彝族自治县、大理市、鹤庆县、祥云县、宾川县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县)
阳泉市(盂县、郊区、矿区、城区、平定县)
三沙市(南沙区、西沙区)
抚州市(黎川县、南城县、东乡区、宜黄县、南丰县、临川区、乐安县、金溪县、广昌县、崇仁县、资溪县)
吕梁市(方山县、兴县、汾阳市、交口县、离石区、文水县、岚县、石楼县、交城县、中阳县、临县、柳林县、孝义市)
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淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)
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滁州市(天长市、全椒县、来安县、凤阳县、定远县、南谯区、琅琊区、明光市)
张掖市(甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、山丹县、临泽县、民乐县)
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西安市(雁塔区、阎良区、碑林区、未央区、鄠邑区、灞桥区、长安区、高陵区、周至县、新城区、莲湖区、蓝田县、临潼区)
营口市(老边区、鲅鱼圈区、西市区、盖州市、大石桥市、站前区)
文山壮族苗族自治州(西畴县、马关县、砚山县、麻栗坡县、富宁县、文山市、广南县、丘北县)
拉萨市(林周县、当雄县、尼木县、达孜区、曲水县、城关区、堆龙德庆区、墨竹工卡县)
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本溪市(平山区、南芬区、明山区、溪湖区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)
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宁夏回族自治区
陇南市(武都区、徽县、文县、成县、两当县、西和县、宕昌县、礼县、康县)
周口市(商水县、郸城县、鹿邑县、淮阳区、西华县、沈丘县、川汇区、太康县、扶沟县、项城市)
甘南藏族自治州(玛曲县、合作市、碌曲县、卓尼县、迭部县、临潭县、夏河县、舟曲县)
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雅安市(荥经县、天全县、芦山县、宝兴县、石棉县、汉源县、名山区、雨城区)
来宾市(金秀瑶族自治县、忻城县、合山市、武宣县、象州县、兴宾区)
烟台市(海阳市、栖霞市、龙口市、蓬莱区、莱阳市、莱山区、招远市、福山区、莱州市、牟平区、芝罘区)
商洛市(山阳县、洛南县、丹凤县、柞水县、商南县、商州区、镇安县)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、鄂托克旗、杭锦旗、达拉特旗、康巴什区、乌审旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、东胜区)
广西壮族自治区
眉山市(仁寿县、东坡区、彭山区、丹棱县、青神县、洪雅县)
洛阳市(栾川县、宜阳县、西工区、伊川县、新安县、瀍河回族区、孟津区、涧西区、洛宁县、嵩县、汝阳县、洛龙区、老城区、偃师区)
泸州市(合江县、古蔺县、纳溪区、江阳区、龙马潭区、泸县、叙永县)
海南藏族自治州(贵德县、共和县、贵南县、兴海县、同德县)
锦州市(北镇市、义县、太和区、古塔区、黑山县、凌海市、凌河区)
松原市(长岭县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
郴州市(汝城县、嘉禾县、资兴市、桂阳县、苏仙区、宜章县、北湖区、永兴县、安仁县、桂东县、临武县)
延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、图们市、珲春市、敦化市、和龙市、龙井市、汪清县)
汉中市(镇巴县、宁强县、西乡县、佛坪县、勉县、南郑区、略阳县、留坝县、汉台区、城固县、洋县)
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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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