近两年主动权益策略面临很大挑战，太多大佬在近年来的市场里感到吃力，而很多曾经长期业绩不错的基金也遭遇了光芒暗淡的尴尬境地。在这样的市场波动环境之下，东证资管的周云长期业绩依然维持得很好。以东方红新动力混合A为例，该产品成立于2014年1月28日，周云从2015年9月14日开始管理该基金，截至2022年9月30日，该产品自基金合同生效以来的净值增长率达262.62%，同期业绩比较基准收益率为59.81%（业绩比较基准为沪深300指数收益率*70%+中国债券总指数收益率*30%）。
这是如何做到的？周云略显憨厚地表示：优秀的长期业绩是我们不变的追求，但是客观来说，短期内做得好与坏往往不知道是什么原因，可能有选股的因素，和运气成分。周云对投资中不确定性的拥抱，显得光明磊落、落落大方、方方正正。这并非是傲娇的自矜，交流中的周云理性得仿佛丝毫不在意市场短期的涨跌和波动。与此同时，周云又表现出对自身投资逻辑的高度自信。周云讲了一段令我印象深刻的话：“成功的投资应该是由概率驱动的，要具备不随时间改变的概率优势。需要对概率优势的来源有非常坚定的信心，这样才能在运气不好的时候坚持而不发生风格漂移。有大数定律作为保证，剩下的就是坚持与重复。”概率优势和大数定律构成了投资的两面，用概率优势的确定性和大数定律的置信度，拥抱投资中的不确定性，是成功投资的必经之路。在东方红这座价值投资学堂中成长起来的周云，正在迎来蝶变时刻，既能够把握价值理念的确定性，又能够用趋势思维，面对投资的不确定性。
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用蝶变跨越理想与现实的鸿沟
漫长的投资生涯中，总会面对起伏和波动，对中国公募基金行业中践行价值投资理念的基金经理们而言，尤其如此，没有长夜痛哭，则不足语人生。核心问题在于，中国公募基金所处的环境有着特殊的考核期限，从负债端来看，基民们的资金久期也并不稳定。周云对此有深刻的洞察，价值投资理念并不复杂，它是一种本质上一定正确的思维方式，但是实践却很难。“经典价值投资理念是以控制公司的自由现金流为前提的，但是作为流通股东我们只能以分红的形式兑现价值。中间隔着公司治理的巨大鸿沟。”周云想得很清楚，价值投资的理想和现实之间存在着鸿沟。周云也是这两年才迈过这道坎的。可以清晰地看到，两年前在和点拾投资的交流中，周云主要强调的还是对价值投资的理解，主要涉及了两个核心内容：1、低估值不仅提供了安全边际，也是超额收益的重要来源；2、和优秀公司在一起，长期的胜算会更高。在这个阶段，周云的投资可以概括为“在相对较好的公司里面做逆向投资”。寻找市场非共识的正确，是彼时周云寻找超额收益的最主要途经。这两年的A股市场堪称沧海桑田、白云苍狗，从追逐茅指数到跟随宁组合，从大盘成长到周期资源，市场变化很快。与此同时，公募基金行业在资管新规后时代迎来爆发，百亿基金经理们涌现。但在2021年初向后的市场下跌中，泥沙俱下，少有人能幸免于难。百亿基金经理们净值下跌的背后，是万千投资者们真金白银对公募基金行业的信任。在这场飓风中，基金经理们或多或少有些手足无措。周云在这期间完成了蝶变，他认识到投资的收益无非来自两个方面，价值和市场。过去对价值投资有着深刻认知的周云，如今加强了对市场趋势的认知。周云引用康德的名言来表达自己的认知跨越：我们永远无法认识事物自身，我们所有的知识，仅仅是被我们主观加工之后的，对事物的映射而已。资本市场没有绝对的真理，只有新的共识替代旧的共识。市场对产业和公司的假设条件和逻辑演绎，会不可避免的出现趋势性，也就是说上涨和下跌，一旦迈过了某个临界点之后，就会产生不可逆的从众趋势。周云用“阿希实验”来解释这种趋势的必然性，哪怕在明显的客观事实面前，有75%的人也受不了周围人一致观点带来的压力，选择盲从。股票投资中这样的故事屡屡上演，上涨之初市场一般蕴含着巨大的分歧，然而当基本面推动力迈过某个点位之后，某种叙事便成为群众根深蒂固的信仰，最后演绎出疯狂的泡沫。这种叙事不仅包括对公司或产业基本面的判断，也包括“投资理念”的变迁，2015年之前的“以小为美”和2019—2020年的“漂亮50”就属于这种情况。绝大多数人会无意识地以多数人意见为准则，这个就是趋势发生的必然性。趋势的始末是无法精准预测的，但身处其中，可以通过常识和经验去感受判断趋势的演绎已经到了什么位置。K线每一个经典图形的背后，都是人性亘古不变的贪嗔痴。极致行情让周云对市场和趋势有了更深刻的理解，蝶变也就顺其自然地发生了，在做价值判断的基础上，加入了市场和趋势的考量，不要太早的去和市场的beta对抗，谦逊的倾听市场的声音，同时寻找市场中少数可能改变世界的公司，如果认可这些公司的产业逻辑与社会价值，就早点加入其中。在2022年资本市场的疾风骤雨中，进化后的周云显得长袖善舞。2
用勤奋和逆向力争创造超额收益
收益有的时候很有迷惑性，因为与截取业绩的时间段息息相关，在牛市顶点和熊市低点开始截取的收益都存在不同程度的障眼法。在这个熊市之中，周云的长期业绩能维持在这样的水平，非常难得。投资者总是希望基金经理的投资业绩能够做到可解释、可复制、可延续，这其实就要求基金经理的投资流程要能满足这样的要求。拆解基金经理的投资流程大体上包括了三块：投研的发起、投资的时机、组合的管理，周云在三点上都极具体系和框架。价值因子的有效性一定要建立在广泛选股的基础上，否则就容易落入抱守几只低估值股票的窠臼。周云的选股有三大招：第一是定期做财务筛选，基金经理要通过不断地翻石头保持对研究的敏感性；第二是寻找外部研究力量的支持，如今券商分析师的投研覆盖广而且及时，很多小券商挖票都很深，可以提供更广阔的视野；第三则是加强内部投研的沟通，东方红的价值投资体系比较成熟，周云经常跟研究员讲，有好的想法未必要形成结论再交流，可以先相互沟通，大家一起看看有没有深度机会。纵观周云的投资组合，可以看到是相当分散的，既有公募重仓，也有独门牛股；既有消费龙头，也有专精特新，显示出周云广阔的选股视野。再仔细端详周云的持股，则会品咂出那句经典的老话：投资是认知的变现。周云不会为了长期持有而盲目长期持有，而是在理解标的投资价值的基础上，做对应的投资时机把握。对深度认知的公司，周云会给予重仓配置，赚认知的钱背后，是周云极具层次感的组合管理。《彼得林奇的成功投资》这本书在组合管理上给了周云很大的启发，要守正出奇。彼得林奇仓位重的股票都是胜率较高、相对稳健的，甚至偏债性的持仓，但与此同时也买了很多赔率很高的小公司，其中一些超级牛股为组合也贡献了不少收益。观察周云的持仓，重仓、配置、出奇三个层次的持股非常清晰，属于看持仓就能够读懂基金经理理念，非常具有和谐的美感。勤奋的选股、逆向的投资、守正出奇的组合，让周云的超额收益具备了可解释可复制可延续的可能性。
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最后的话
基金经理面对的投资世界是千变万化的，既要形成属于自己的概率优势，又需要不断对体系进行修正。在这个过程中，变什么，不变什么，是一个艰难的过程。能够守住核心理念，那么可以破茧成蝶，如果跟随市场动摇，则可能走向不伦不类。理念太过完美的基金经理需要警惕，因为可能丧失了适应市场的能力；朝三暮四的基金经理更要抛弃，因为市场飓风袭来的时候，他扛不住。持续进化的基金经理值得信赖，因为他在不断地挑战自我。从价值的确定性拥抱向投资的不确定性，周云的蝶变还在继续。
业绩说明与风险提示
注：截至2022年9月30日，除东方红新动力A以外，周云管理的同类产品有东方红京东大数据混合A（因东方红优享红利混合管理时间未满半年，暂不展示），东方红京东大数据混合A成立于2015/7/31，周云从成立以来2015/9/14开始管理，自成立以来的净值增长率为115.80%，业绩比较基准收益率为-0.90%（业绩比较基准为中证800指数收益率*70%+中国债券总指数收益率*30%）。
2017年、2018年、2019年、2020年、2021年，东方红新动力混合A的净值增长率分别为26.60%、-21.95%、25.56%、32.50%、25.58%，业绩比较基准收益率分别为13.42%、-16.59%、24.99%、18.98%、-2.67%；同期东方红京东大数据混合A净值增长率分别为24.64%、-22.21%、27.77%、37.12%、30.51%，业绩比较基准收益率分别为9.07%、-18.22%、23.48%、18.06%、0.44%。（以上数据均来源于基金定期报告）
风险提示：东方红新动力混合是一只混合型基金，属于较高预期风险、较高预期收益的证券投资基金品种，其预期风险与收益高于债券型基金与货币市场基金。本基金面临的主要风险包括但不限于：系统性与非系统性风险，流动性风险，操作风险，信用风险，技术风险，投资中小企业私募债个券建仓成本或变现成本增加的风险或价格下跌风险，投资科创板股票因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的风险，投资存托凭证面临的与存托凭证的境外基础证券、境外基础证券的发行人及境内外交易机制相关的风险等特有风险。基金过往业绩及其净值高低并不预示未来业绩表现，其他基金的业绩不构成对本基金业绩表现的保证。基金投资需谨慎，请认真阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等文件及相关公告。本基金的风险等级评级结果请以销售机构的评级为准，请投资者根据风险承受能力购买相匹配的风险等级产品。近两年主动权益策略面临很大挑战，太多大佬在近年来的市场里感到吃力，而很多曾经长期业绩不错的基金也遭遇了光芒暗淡的尴尬境地。在这样的市场波动环境之下，东证资管的周云长期业绩依然维持得很好。以东方红新动力混合A为例，该产品成立于2014年1月28日，周云从2015年9月14日开始管理该基金，截至2022年9月30日，该产品自基金合同生效以来的净值增长率达262.62%，同期业绩比较基准收益率为59.81%（业绩比较基准为沪深300指数收益率*70%+中国债券总指数收益率*30%）。
（来源:界面AI）
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