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如果只允许你用一个名词向对于生成式AI一无所知的人解释其底层逻辑，你会用选择什么词？

中泰资管基金经理高兰君的答案是——贝叶斯定律。

今年春天以来，高兰君曾多次在中泰资管的官微以生成式AI为主题，分享自己的思考和投研笔记。尽管行文的主要篇幅专业可能略显晦涩，但字里行间洋溢的兴奋，根本藏不住。

“投研做的时间长了，行业和公司都是做减法的，毕竟我们只能赚到认知范围内的钱，但是这次AI的认知，我必须要持续做加法。因为它不仅有打动我的产业趋势，更因为生成式AI的底层逻辑贝叶斯定律，也是我投资的底层逻辑。”

高兰君进一步解释，这个逻辑至少涵盖了三个价值观：一是用概率应对不确定性：虽然世界上绝大多数事情都存在不确定性，概率不足以判断单一事件发生与否，但是我们仍然用概率来描述和解释新兴事物的发生。

二是适应性来自迭代和进化：概率的认知，是需要不断逼近和进化的过程，我们的方法论和模型不是固定不变，而要根据新的数据（条件）发生而做迭代。

三是持续学习是迭代的根基：当搭建的框架和模型可以形成闭环后，便可以通过持续的学习和试错，形成反馈，不断升级自己的模型，形成研究复利，每次迭代可以更接近正确的结果。

本科就读于清华大学工学专业、研究起步于医药、此前又因投资大消费和医疗领域而受到市场关注的高兰君，却倾向于将自己定位为成长股基金经理。不过，她对于成长股投资的理解，不是赛道论，也不只是看需求增速，而是要看到至少十年以上的产业趋势、是要有好饭不怕晚的耐心；更是要敬畏周期的力量，以及找到能实现复利效应的研究之矿。

成长股投资的远眺与冷静

高兰君所定义的成长股，首先得经得住“远眺”——“我主要会选改变世界的行业，有十年以上的产业趋势。”

曾经专注于医药和消费两大领域，是因为高兰君意识到这两个行业拥有长长的坡，能不断筛选出优秀的公司。医美为例，成瘾性很强，消费不断升级，这是高兰君眼中做乘法的行业，“人数的渗透率是一个乘数，再乘以每个人的运用金额和医美项目的增加，这个行业会有非常大的空间。”

但光有空间还远远不够，在对成长潜力进行评估时，高兰君不仅关注需求，也关注供给。

她以2021-2022年的培育钻为例解释这个观点。当时，利用高温高压的顶压机或者化学沉积的方式，可以用100元以内的成本做出来克拉培育钻；但当顶压机的厂家技术快速成熟之后，中国河南的培育钻小厂就可以快速扩产，导致这个行业在1年多时间就实现了供给远大于需求的扩张。最终，虽然行业需求仍然有比较快的增长，但更快速的供给扩张挤压了大部分参与者的利润空间。

2022年坚决不碰CXO，也是这个思路。如果仅仅看业绩增速，这个行业的龙头公司一直是符合预期甚至超预期的。可一但结合了供给情况，高兰君发现当时整个行业的资本开支增速特别快，说明很多人都进入到这个行业。

“CXO的商业模式就是制造业，企业只要有钱就能扩张产能。加之此前CXO估值较高，许多企业在高估值时融到钱后都增了产能。一旦产能开始释放，产能不足就可能变成过剩；订单无法外溢，价格战就会开打。”

除此之外，高兰君还要求自己的投资得在投资格局相对清晰的阶段介入。她以近10年的移动互联网发展趋势为例这样解释，在新闻资讯端，微博模式兴起之时，除了现在的新浪微博，当初腾讯、网易、搜狐都做了微博产品。但在微博通过运营手段批量锁定了头部明星和网络流量大V以前，选择其实很难做。

回到当下热门的人工智能，高兰君表示第一波炒作的有些公司可能只是概念相关而已，像游戏行业或者降本的那些行业，比如客服，企业可能会通过裁人而降本，降本后企业的利润上升。但这不是只对一家公司的福利，而是全行业的福利。

当全行业都有福利的时候，如果它的议价权在下游手里，下游采购时会再降价。目前按基本面来分析的话，还不能确定利润会留在谁那块。有些公司的利润虽然暂时受益，但是长期的利润不会留在它那里，因为它没有核心竞争力。

“真正的好公司可能在后面，要找的就是十年以上的产业趋势，没必要以分秒必争的心态去出手。”高兰君笑着说。

这种远眺之外的冷静，也体现在她对于估值的思考上。尽管对人工智能的星辰大海充满信心，但在自己的投研分享中（发布于中泰证券官微），高兰君这样写道：

“科技革命和生产力提升对于社会和最终用户都有巨大的价值，但是对于公司的股东却不一定有相应的回报，甚至是价值的毁灭。即使是科技革命的主角，也要看其商业模式本身是否有足够的护城河和资本回报。

比如，即使是技术革命的主角、且最后成为了一将功成万骨枯的真命天子、并通过产品迭代形成了足够的护城河以及投资回报率，但是太高的估值水平也可能会降低股东的回报。”

从选美到周期思维

和许多成长股投资者不同的是，高兰君有过一段“必须”做周期股投资的经历。

2021年年中，高兰君开始强烈地感受到投资带来的忐忑和焦虑。当时的她专注于消费医药领域，管理两年多的基金有近120%收益率，但内心的怀疑感，却一天强过一天。

“当时在消费和医药选标的的问题是投资选美化，大家只比较这个公司是否比其他公司好，却忽略了其对应的绝对估值。似乎无论多贵的估值，只要公司好就值得买。可问题是，这么贵的公司是否还能上涨？”高兰君回忆道。

“一个非常完美的公司，也可能是一个非常差的股票，因为估值已经都给到了。”这个思考后的答案让她意识到，过去专注于消费医药领域的投资，必须突破。

从那家公募基金公司离职后，高兰君去往一家保险公司。有意思的是，此时需要她立即接手的账户，投资标的以制造业上市公司与周期股为主。正是这一切换让高兰君发现，原来抽离特定的投资领域会有豁然开朗之感——没有永恒的“好赛道”，因为没有什么行业能逃过周期；再好的公司也要对应合理价格，价格是第一安全边际。

高兰君用“海绵吸水”来形容那段时间自己的进步，这家保险公司的投研团队一直擅长做周期股的投资，启发她更理性客观地看到了由于供给和产能等因素导致周期与轮动。

与此同时，高兰君也慢慢找到了不同于大消费投资的周期股投资逻辑：“买消费股，我们更希望自己买在涨价阶段。但周期股用的是双低范式投资，一是低估值、PE或者PB要在历史低位；二是低净利率，特别希望能买在经营周期的低点，最好的位置是行业都不赚钱甚至亏损。”

周期思维的逐步建立，还让高兰君意识到了“研究复利”的重要性。她发现，成长股基金经理，大多数时间都在研究新的行业；但周期类的研究员，可以参考的历史数据和案例特别多，而且这次的研究不仅用于当下，还会成为未来多次使用的一部分，带来下一次比上一次表现更优的迭代。而且，越久远，效果就越明显。

顺着“研究复利”这个角度，高兰君对于成长投资的内涵也有了新的理解。新和成长都是相对的概念，曾经的新会变成不新，曾经的成长股，也会因为产业的发展而褪去成长阶段的特性。

但没必要因为它不是当下的新了，就因此放弃。相反，以研究复利的角度去沉淀那些不被世界改变的行业，就会找到值得反复挖掘的矿。

比如，虽然并不存在真正不被世界改变的行业，但有些行业显著变得慢很多——它们的生意模式、壁垒以及胜出者已经显著，上一轮的研究可以支撑这一轮的投资，这便是研究的复利和储备。

“一旦因政策、宏观环境等负面因素发生，过去的沉淀会帮助自己敏锐地感受到市场给予的机会。”高兰君总结道。

自建量化体系

买贵似乎是做成长股投资的基金经理永远都绕不开的问题。对于这一点，高兰君并不讳言——过去的自己，也容易买贵。

“贵可能是好，但其实也少了一些独立思考（被充分挖掘）。我后面组合的平均估值会远低于过去。”事实上，这几年高兰君给自己建立的量化评估体系，就是她不断反省后的应对。

她基于Magin/ROIC、营收、CAPEX等数据制作个股打分表，对个股做一些硬性数据上的量化分析。对于数据表现比较好的那些公司，她会再纵向、横向比较。其中的纵向对比历史数据，是为了了解目前公司所处的周期位置；而横向比较同一行业的公司情况，则是为了观察“雪”够不够厚、“坡”够不够长。

此外，高兰君还有一套重仓股的“红绿灯”，红黄绿三个不同颜色的“灯”，分数差异很大，用作自己的股票池的补充。“红绿灯”在长期、中期和短期的维度上，打分看的着重点是不一样的：长期重点考虑公司的壁垒、估值和概念。

第一个是壁垒。比如净利润率。不论是产品的壁垒还是品牌的壁垒，要加分。

第二个是估值。长期看，估值分位数特别重要，如果是在历史估值的高分位数，可能就是一项极大的负分。

但是壁垒和估值无法反映未来。于是就有了第三个指标，概念，或者说未来的延展空间。所谓延展空间，指的是靠近其他行业，比如很多材料公司的产品靠近光伏行业。有延展空间，是可以加分的。

上述量化方式解决了两个问题。一是打分系统是把观察和跟踪的公司数量从大几十快速拓展到几百，跟踪的覆盖面得以扩大。“尽管要区分90分和95分的公司很难，但要区分60分和90分的公司很简单。”

二是相较于主观评估的体系，这种硬性的“量化”评估不太会因为个体的主观想法而反复。“我期望自己的投资体系中，理性和硬性的东西多一点，这样我的情绪也不用太波动。”高兰君解释道。

写在最后

“我的本性是一个乐观主义者”，与高兰君的交流中，氛围是欢快的，思路是活跃的，问题的分析是非常细致的。

而当我们问及在市场的情绪冰点发基金是怎样一种体验时，高兰君直言有一点兴奋：“基金和股票属于吉芬商品，所谓吉芬商品，就是价格越涨就越有需求、价格不涨反而没需求。

现在发产品，销售虽然难，但是投资却真实地容易了，毕竟基金经理要做的事情就是给持有人带来好的投资回报，选在现在出发，不才是好起点吗？不才值得兴奋吗？”

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本篇文章来源于微信公众号: 聪明投资者