金融投資報訊(采訪人員張璐璇)
日常交流中，很多投資者會認為，指數投資等同于被動投資，甚至無腦投資，對此，華富基金總經理助理、指數投資部總監張婭表示，指數投資是一個完備的體系 ， 一是要選好賽道 ， 二是要選好公司 ， 也就是說主動股票基金投資涉及的兩個環節在指數投資中一個都不能落下 。近日，張婭以華富基金與中證指數公司定制的中證人工智能產業指數的初衷，從相關指數基金產品的設計過程，分享了什么是她理解的真正指數投資和指數基金 。
(圖片來源：張婭提供)
張婭是美國肯特州立大學金融工程碩士，俄亥俄州立大學經濟學碩士 。2023年1月起，張婭管理華富5年恒定久期國開債指數基金 ， 2023年12月以來，管理華富中證人工智能產業ETF 。張婭是國內最早一代ETF基金經理，曾是國內首只上證紅利ETF以及國內首批最大滬深的首任基金經理、主要研發成員，履新華富基金之前，在公募基金里的職務是華泰柏瑞指數投資部總監兼基金經理 。
在我國ETF發展十五周年歷程中，張婭算是元老級的基金管理人之一 。現在作為華富基金指數團隊的掌門人，張婭談起ETF時 ， 條理清晰、邏輯縝密，顯示出她多年來對指數投資研究的深厚功底 。
一、定位好賽道
在指數基金投資賽道選擇方面，張婭認為，定位好賽道非常關鍵 。
【新興行業論壇】在中國經濟未來產業升級轉型大趨勢之下，新興行業基本已經成為同行基金公司出品ETF的必選方向 。在張婭看來，新興行業眾多，甄別其中的潛力長跑賽道至關重要 。張婭認為 ， 以新興科創賽道為例，必須具備兩大特征：
第一，必須是當前產業周期的核心驅動行業 ， 未來景氣空間才能足夠大 。
什么算是核心驅動行業?在張婭看來，從以往市場的發展經驗看，可類比的例子比如美國過去二三十年的互聯網/移動互聯網行業 ， 又比如中國過去十多年的房地產行業，這兩個行業作為當時的核心發動機行業，同期被它們帶動的其它很多更細分的行業都不在少數，比如互聯網/移動互聯網帶動半導體通信、比如房地產帶動工程機械鋼鐵等 。但拉長時期看，最終長期表現最為出色的就是互聯網指數 ， 和房地產指數這兩個核心發動機行業 。
在美國，2023-2023期間，互聯網作為一個主要驅動支柱行業 ， 相應的也是同時鏈接了眾多相關信息子行業(比如半導體、通信)的小寬基指數，近20年，互聯網累計上漲了2500%，明顯高于其它納指(同期上漲589%)，半導體指數(同期上漲750%) ， 通信指數(同期上漲210%) 。
(數據來源：wind，華富基金整理)
張婭認為，人工智能有極大潛力成為中國新產業升級周期中的核心發動機產業，主要是基于以下幾個原因：
一是從人工智能產業的自然屬性來看，可以簡單理解為互聯網產業的智能化升級，或者也可以認為是新一代信息技術背景下的互聯網產業 。人工智能產業未來將直接深入到人類生活的方方面面，空間巨大 。據統計，2023年我國互聯網產業和房地產產業的體量分別為11萬億元和15萬億元，而在我國產業發展規劃中，到2023年人工智能相關產業將達10萬億元，大概與目前房地產和互聯網產業體量水平相當 。
二是從指數分布來看，人工智能指數體現了核心動力小寬基的性質 。作為一個發動機產業鏈，需要分別經過數據采集(物聯網車聯網)、存儲(大數據中心)、利用云計算提供計算能力(服務器、計算芯片等)來進行人工智能算法的學習 ， 最終實現AI算法在各類應用場景中自主決策的應用 。指數的行業分布相應地包含了新基建范疇中的主要新信息技術部分，比如物聯網權重約5% ， 車聯網權重約15%，大數據中心19%，云計算中的IaaS(含計算、存儲芯片、服務器等)以及PaaS(各種下游運用)共約22%，人工智能圖像與語音識別相關的商業應用27% ， 可以說，不會錯失新基建中各信息技術類子行業的發展紅利 。
正是基于新產業升級周期中核心驅動行業的定位，人工智能指數的長期投資價值很可能會明顯超過寬基科技類指數 ， 以及一些更加細分的科技類主題指數 。這也是在眾多新興行業中，華富基金在2023年底就堅定地將第一只指數ETF標的確定在人工智能這條賽道上的主要原因 。
從市新興行業論壇場表現來看，今年2月10日華富中證人工智能產業指數ETF()正式上市交易后，無論從規模還是流動性方面，都初步得到了市場的認可，截至4月24日收盤 ， 該基金每單位凈值為元 。
第二，產業景氣相對穩定，景氣低波動特征，投資者在長期投資中才會拿著安穩 。
人工智能是信息化升級后的互聯網產業，該產業的核心就是大數據 。為什么人工智能行業景氣相對穩定呢?
張婭認為，首先從最重要的需求端看，大數據也是未來經濟社會的重要生產要素，未來是數據爆炸的年代，智能應用相對分散來自各行各業，比如僅僅互聯網中，來自社交、網購、網約車、視頻等20多個領域，每秒能產生的數據量就數百GB，需求端的分散和多樣可以平抑行業的景氣周期波動 。
再看供給端 ， 比如人工智能指數中基礎架構環節的服務器和大數據中心部分的組裝，只需要半年左右即可 ， 而指數中各類下游應用場景的開發周期更短 。以服務器和大數據為例，確實看到其價格波動始終較小，據可統計的大數據中心單價來看，自2023年至今，始終維持在7.3-年的水平 。
相對而言，與消費電子相關的半導體幾乎每一年都有一類新技術需求起來，而新型先進制程的芯片制造需要擴建廠房，購買設備、調試提升良率，到能跟上需求大規模量產約需要1年左右的時間，因此這個行業有明顯周期性，供不應求時，半導體公司股價彈性均較高，供大于求后，股價又大幅回調 。同樣的，通訊設備方面 ， 基站的建設周期更是可能長達3-5年，對應的周期性更強 ， 一旦5G基站等相關的基礎設施布局完成后，產業的整體景氣程度將逐漸走向回落 。
張婭表示 ， 行業的景氣波動最終都會反映到行業指數的長期表現上，無論是國內還是海外經驗，半導體指數的波動率都明顯要更高 。2023-2023年間數據顯示，美股互聯網指數年化波動率約僅為20%，費城半導體指數年化波動率為33%，電信行業年化波動率為31%;
(數據來源：wind，華富基金整理)
二、定位好公司
賽道定位準確后，對符合賽道要求公司的選擇也非常關鍵 。張婭從多年指數基金管理的實踐出發，介紹了人工智能真實營收占比調整后市值的選股和加權編制方法的思路 。
張婭表示 ， 一直以來，指數編制喜歡用傳統的市值選股和加權 。這固然是一種被經驗證明在大多數情況下基本可行的大道至簡的方法，背后的原因很簡單，市值大小可以基本大概率代表市場對于一個公司發展潛力的基本認可 。但對于產業升級轉型期的新興行業投資而言，需要考慮的更多一些 。比如投資者投資新興行業時通常面臨兩個方面的艱難選擇：一是投到了概念炒作股很麻煩，二是一些傳統產業轉型做新產業的公司的市值通常并不小 ， 但在新行業領域的發展還比較早期，遇到這樣的問題該如何去科學度量?
張婭介紹 ， 華富中證人工智能ETF()在產品設計時，針對這兩個新興行業指數投資中的特異性問題，在其標的指數編制中獨家定制采用了AI營收占比調整后的市值排序和選股的方法，可以說巧妙的一石二鳥解決了上述兩個問題 。
張婭解釋了新業務營收調整市值排序和加權的具體做法 。比如，一個100億市值的公司，財報顯示其中真實AI營收占比只有10%，那么在指數編制中，就只能賦予該公司10億的市值進行排序選股和加權 。
張婭進一步介紹到，傳統的行業主題指數在成分股界定時，僅通過公司介紹和主營構成描述進行關鍵字匹配即可 。而該指數制定遵循了更為嚴格的業務界定原則，通過逐項拆解上市公司各項業務營收，形成了更精確、可量化的成分股AI營收界定流程 。機器通過大數據的學習形成模型進而實現對應用場景的自主決策和判斷是真實人工智能業務判斷的基本原則 。
比如下圖，賽為智能()財報中列示的智慧醫療業務 ， 本質上只是一個互聯網 的新營銷模式，該指數對這部分業務就不能被界定為人工智能營收 ， 而傳統主題指數中，如果只做關鍵字匹配的話，就很有可能簡單納入 。
(數據來源：華富基金整理)
張婭進一步談到，在上述嚴格的營收界定標準下，入選華富中證人工智能指數的公司最少也有10%的真實AI營收 ， 整體平均AI營收達到75%，通過這一指數編制方法自然就做到了避免概念炒作 。
(數據來源：wind，華富基金整理)
此外，張婭表示，華富中證人工智能指數在科學量化轉型方面，對于傳統行業公司產業的轉型，轉型多少到AI行業，就納入指數多少，例如美的格力，傳統家電里的龍頭 ， 市值很大，但是財報中智能家居業務占比還非常小 ， 那就實際占比多少就納入多少，而不是簡單運用其原始市值，那樣的話必定會扭曲新行業指數的成長性 。
(數據來源：wind ， 華富基金整理)
張婭表示，從上述華富基金定制的首只人工智能產業指數的編制過程 ， 投資者可以看出，指數編制既要涉及賽道的決策 ， 還要涉及對新興產業中靠譜公司的科學納入，整個過程非常嚴謹和主動，一點也不被動 。
張婭表示，在推出華富中證人工智能ETF之后，未來華富基金指數部還將繼續為投資者提供適應產業升級轉型期好賽道和新興行業投資特性的指數投資工具 。
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