A股3000点争夺战：未来走势究竟如何？姜诚深度解读

近日，A股在3000点上下徘徊多日，3000点争夺战再次成为市场关注的焦点，接下来A股走势会如何?

6月27日，在中金财富云会客厅100期直播栏目中，中泰资管联席首席投资官姜诚就时下最热的话题包括A股3000点保卫战，公募基金跑输市场，AI能否替代人类等，分享了他的看法。

投资作业本课代表整理了要点如下：

1、长期来看，A股其实是在上涨的。如果我们从过去十几年、二十年的角度来看，如果我们看沪深300全收益指数，实际上我们发现它并没有输给全球主流指数很多，甚至还赢了很多全球市场的其他主流指数。

......既成的事实就是它是赚钱的，虽然波动性大。

2、请相信我，我们一定不会永远只关注保卫3000点。大家想想，我们是不是曾经保卫过2000点，还保卫过1000点?那么可能十年后，你还会问为什么要总保卫5000点?再过20年，可能会问，为什么我们总是保卫10000点?

3、3000点没有保住，又没有保住，那该怎么办呢?我觉得凉拌就好了，保不住就保不住。如果你把时间拉长一点，你会发现它其实还是在涨，未来大概率也是会涨的。我不觉得保卫3000点是一个我们需要特别严肃对待的事情。

4、那么股价不涨我们能不能赚钱?......A股整体过去30年的分红贡献不大，但近几年已经很大了。我们看沪深300的全收益指数比金价指数表现好很多。分红可以用红利再投资的方式不断增厚我们的净值，即使股价不涨。

5、主动权益类公募基金整体跑输市场的情况，这其实是很少见的。我们该如何理解这件事?

实际上，这与过去五年前半段时间的大幅领先有关。从2022年到现在，我们发现基金跑不赢大盘。回顾2019年和2020年，你会发现基金领先了很多，我更愿意把过去两年看作是一次均值回归。

6、关于AI ,目前来说，惊喜可能还谈不上。我们可能高估了AI短期内的进步，同时也可能低估了它长期的影响......如果你的工作成果越有人味儿，可能越难被人工智能替代。

姜诚指出，虽然中国经济正处于结构转型期，增速有所放缓，但股市回报和增速并无必然联系，且虽然增速可能会有所下降，但目前的估值对应着潜在盈利能力上升的可能性。另外，虽然波动很大，长期来看，A股是上涨的，赚钱是既成的事实，判断长期前景和长期回报实际上有很多乐观的证据，不必太纠结于保卫3000点，丢了就丢了，它迟早会回来的。

还没到基金超额收益消亡的时刻

实际上，从A股来看，过去应该没有出现过连续两年以上，主动权益类公募基金整体跑输市场的情况，这其实是很少见的。我们该如何理解这件事?

实际上，这与过去五年前半段时间的大幅领先有关。从2022年到现在，我们发现基金跑不赢大盘。回顾2019年和2020年，你会发现基金领先了很多，我更愿意把过去两年看作是一次均值回归。

当然，在这个均值回归背后，也有一些结构性变化。这种结构性变化是，过去大家习惯的明星股票估值范式，那个估值中枢，现在承受了一定程度的下移。我也不知道这个下移的中枢未来是否会反弹，但我认为最好不要有这种期望。

因为经济增速换挡，大家在对上市公司长期利润的展望时，可能需要变得更保守或更稳健，而不是那么激进。因此，在估值回吐带来的净值负收益中，有一部分可能无法恢复。但如果我们站在当前时点展望未来，通过更全面的调研和更熟练地运用分析工具，我们可以获得信息上的优势，以及基于相同信息获得更深刻的见解，还没有到消亡的时刻。

所以首先，我不认为我们应该把不同类别的基金放在一起比较优劣。其次，在基于基本面研究的长期趋势和基本面等方面，我认为公募基金作为一个整体，我还是要为我的同行们加油。

我觉得我们没到缴械投降的时候，大家也没有躺平。实际上，今年公募基金的超额收益又出现了。今年大约80%的股票是下跌的，但今年还有一半的基金是上涨的。我没有看今天的最新消息，已经很久没有更新这个数字了。

如何看待任何一个时点的趋势都不应线性外推。我们对更长期超额盈利能力的判断，应基于我之前讲的基本驱动因素。这些基本驱动因素我认为都在，未来当我们的管理规模大到一定程度，使我们成为自己的对手时，那可能就是我们超额收益消亡的时候。

所以大家不必过分要求主动权益型基金每年都获得正收益。这根本不是它的目标，也不是这种产品设计所能达到的。只要市场有波动，这就不现实。

所以不要拿每年都赚钱的量化基金、债券或银行存款来进行跨类别的比较。但在同类资产内部，也不要认为我们放弃了。我认为我们还没有到需要怀疑长期的超额盈利能力是否会耗散的阶段。

虽然波动性大 长期A股是上涨的，赚钱是既成的事实

主持人：提到A股市场，"保卫3000点"怎么总是出现在我们基民或者说A股投资者的口号中，它背后意味着什么呢?

姜诚 ：其实大家可以想一想，我们的起点是多少点?长期来看，市场还是在上涨的，只是大家近期经历了一段难熬的阶段。而且，3000点这个指数的代表性其实是有欠缺的。

因为如果我们换成市场上的其他指数，其他宽基指数，可能可以得出稍微乐观一些的结论。因为上证指数，也就是上证综指，它有一些结构性的历史影响因素。比如2007年有几个巨无霸公司在高点上市，那时就计入了指数，然后指数就大幅下跌。而且它是按总市值计算权重的，所以这里面有很多失真的因素。

长期来看，A股其实是在上涨的。如果我们从过去十几年、二十年的角度来看，如果我们看沪深300全收益指数，实际上我们发现它并没有输给全球主流指数很多，甚至还赢了很多全球市场的其他主流指数。

但它有一个显著的特征，那就是波动性很大。如果你在一个错误的时间，比如在一个非常疯狂的时候进入市场，你会发现，比如你在2022年，也就是两年前的今天，是3250点。但如果你在更早的时间，比如在2018年底，2019年初进入，你会发现那时是2450点，那你的感觉就会完全不同。所以大家一方面有这种永远要保卫3000点的意识，这确实是一个阶段性的事实。

第二，这个事实所代表的指数，我认为它有一定的失真。第三，考察的时间还不够，因为我觉得我们大多数股票投资者，大多数基金投资者的平均持股期限和平均持续期限，还是不足以检验或者不足以让他们感受到长期上涨和波动上涨的这种趋势。

其实如果大家真的有兴趣，可以回溯一下更长的数据，无论是基金还是股票，特别是A股，长期来看，它确实是有上涨的趋势。但如果不能忍受一些波动，赚钱的难度就会加大。如果你想在特定的时间获得特定的收益，这样一个超高难度的挑战，胜率确实不高，因为波动的因素，人性的弱点会反复暴露。

但我自己对A股市场的长期未来和长期潜在回报率持乐观态度，就像我刚才对过去A股历史表现给予较高评价一样。过去的表现是一个既成的事实，这是不容置疑的，既成的事实就是它是赚钱的，虽然波动性大。

我们一定不会永远只保卫3000点

但站在今天的起点展望未来，它能否赚钱，我觉得可以更加乐观一些。

因为现在的起点已经很低了，现在的起点实际上已经足够低。而且我们感受到的是，比如经济增速换挡，产业结构升级。这背后可能看不到特别强劲的需求端爆发式扩张。弹性可能没有了，但竞争格局可能在优化。

然后最终我们的资产收益可能会提升，竞争格局的优化等等。虽然增速可能会有所下降，但目前的估值对应着潜在盈利能力上升的可能性。这实际上意味着，从价值投资最基本的原理出发，我们可以得出一个稍微乐观一些的推论。

请相信我，我们一定不会永远只关注保卫3000点。大家想想，我们是不是曾经保卫过2000点，还保卫过1000点?那么可能十年后，你还会问为什么要总保卫5000点?再过20年，可能会问，为什么我们总是保卫10000点?

十年前，大家怎么不说保卫3000点呢?有时候，感受是因为近期的记忆对我们影响更大。但事实上，我们长期来看是健忘的，信心要看长远，短期是不确定的。

3000点没有保住，又没有保住，那该怎么办呢?我觉得凉拌就好了，保不住就保不住。如果你把时间拉长一点，你会发现它其实还是在涨，未来大概率也是会涨的。我不觉得保卫3000点是一个我们需要特别严肃对待的事情。

这个问题，那我可以说，为什么不说保卫3001点或2999点，这都是一种认知上的习惯，这个习惯不太有必要。

我们可以细学一下，比如今天市场下跌了，我们回家关灯吃面。这些都是我们可以开玩笑的事情，但如果我们回到理智，判断长期的前景和长期回报，实际上有很多乐观的证据。我觉得我们不必太纠结于保卫3000点，3000点丢了就丢了，它迟早会回来的。

时间足够长，A股100万点也可期

主持人：有人甚至去电商平台购买大茶缸，把"保卫3000点"当作一种反复提醒自己的无奈式玩笑。的确，这种对3000点的执着，反映了大家的一种无奈和幽默。

不过，尽管近年来多次触及3000点，但每次触及后的最低点都在逐渐提高。

姜诚 ：确实，每次的最低点都是越来越高。

刘国东：尽管我们一直在讨论保卫3000点，但投资机会总是存在的。我坚信中国市场，就像姜老板所说，3000点在历史上只是一粒尘埃。我们将来的目标是3万点，甚至30万点。

姜诚：如果时间足够长，100万点也是可期待的。巴菲特其实挺老奸巨猾，他曾与人打赌，认为100年内美国股市能达到100万点。大家算一下，100年的时间，只需年化收益几个点，就能达到100万点。时间的力量是最强大的。

不太存在经济增速换挡，股票回报就下降的逻辑

主持人：在经济换挡和高质量发展的背景下，是否意味着，我们能找到的可投资成长股会越来越少?这是一些投资经理给我们的反馈，是否意味着我们对未来投资收益率的预期需要进一步降低?

但我想听听您的观点。因为您前面也提到，供给侧的变化可能带来更多机会。包括今年我们讨论的主线，比如红利和出海，很多公司在这方面表现得很好。所以，请姜老板谈谈看法。

姜诚：我觉得其实不必那么悲观。大家往往会高估增长对价值的贡献。举个例子，如果我们要求的收益率是10%，两家公司的净资产收益率ROE都是10%，但A公司的利润每年增长10%，B公司的利润不增长。那么这两家公司的回报哪个更高，或者价值哪个更高?

实际上，这是一个简单的数学题。不增长或增长率低的公司可能会有更高的分红，这意味着它可以通过时间创造增量价值。而增长型公司分红较低或不分红，意味着它们通过现金延迟获得，利润再投资的方式，来在未来创造增量价值。

如果我们对时间的价值和企业的盈利能力，即再投资的收益率有一致的看法，那么增长与否对其价值没有影响，这是投资的一个基本原理。

那么股价不涨我们能不能赚钱，其实大家最近也体会到了。刚才国东老师提到，A股整体过去30年的分红贡献不大，但近几年已经很大了。我们看沪深300的全收益指数比金价指数表现好很多。

分红可以用红利再投资的方式不断增厚我们的净值，即使股价不涨。这是一个简单的算术问题，所以我们不必太纠结于降速。

如果GDP增速与股票回报率有逃脱不了的关系，我们再问下，刚才我们有讲过，A股回报和名义GDP增速大体匹配。那么美股呢，其实比它GDP增速要高要高很多。

其实这其中并没有那么强的必然联系。我们还是要追求选择好资产，提高一些耐受度。我觉得不太不存在经济增速换挡，股票回报就要下降的逻辑。这不是必然联系。

并不是利润越高，股票长期回报越高

用我刚才举的极端例子，同样的10%的ROE，一个是零增长，一个是10%的复合增长，永续增长。如果我们对这两者进行估值，会发现估值结论是一致的，创造的价值增长速度也是一致的。价值随时间增长，而不是随着利润波动。

大家一定要清楚，这是一个反直觉的经济常识，并不是我的利润增速越高，股票的长期回报就越高。

股票的长期回报率是由我们的买入价格和它未来全生命周期内带来的现金回报共同决定的内部收益率来定义的。

我们可以期待现在股票价格较低，对应未来盈利质量和分红率的提升，可能会使我们的内部收益率变得更高。内部收益率更高，并不意味着2024年、2025年或任何特定时间段内会有良好的股价上涨。但它一定会以我们意想不到的方式实现为我们的净值和收益。

长期内部收益率是我们长期回报率的唯一决定因素，而不是过程中的利润波动。

大家之所以特别关注利润增长率，是因为短期内利润增速是股价涨跌的重要变量，尤其是利润增长率的预期差异。如果我们对一家企业的季报利润增速预期是30%，而它报告了40%的增速，股价就会上涨。如果预期是30%，而它只报告了20%的增速，股价就会下跌。

所以大家的直观感受是，股票收益与利润增速的关联度特别大。但长期来看，关联度最大的是资产本身的内部收益率。如果我们对内部收益率有信心，就会对长期回报有信心，而不必纠结于增长率。

过去成长股的方式是特定时代的产物，随着时代的变化，大家会培养出新的解题思路。我认为最终反映在回报率上的，是由内部收益率决定的，而不是由增长率决定。

AI难言惊喜：高估了短期进步，低估了长期影响

主持人：AI是许多投资者非常感兴趣的话题，虽然江老板的投资范围可能不仅限于AI。您认为AI目前带来的最大惊喜是什么?最大的担忧是什么?AI是否会改变我们对传统经济学的认知，包括您的投资方法或选股角度，甚至有一天AI会取代投资经理，或者替代我们的产品研究工作?

姜诚 : 实际上，这些问题都不是简单就能回答的。每一个子问题我们都可以深入分析，但我们没有那么多的时间和精力。目前来说，惊喜可能还谈不上。我们可能高估了AI短期内的进步，同时也可能低估了它长期的影响。

所以，我认为人工智能是我们现在需要严肃对待，并持续紧密跟踪的领域。一旦它突破了某个领域的临界值，可能会快速迭代。当然，也有可能现在它已经进入了一个瓶颈期。

我们在互联网上看到的AI案例展示，有的令人惊喜，有的则存在明显缺陷。AI的学习方式与人类的思考逻辑还是有所不同。很多对我们来说简单的事情，对AI来说仍然是挑战。反之亦然。

但有一点是明确的，并不是所有的人类工作都充分利用了我们的想象力和天赋。这意味着一个毋庸置疑的推论是，人工智能的发展可能会颠覆很多人的工作，包括可能基金经理的饭碗。

我们需要思考如何避免被AI颠覆，或者哪些工作可能会被AI颠覆。这需要我们对行业的产业链进行梳理。通过案例学习，我们可以发现那些可以高效完成的工作部分，是有可能交给AI的。

比如说，AI可以帮助我们整理模型，挖掘数据。在垂直应用领域，有特定的规则，适合AI来做的工作其实是很多的。

包括AI早已应用于量化交易中，为什么量化交易更早使用AI?因为在量化交易中，可用以学习的数据量是海量的。高频交易产生的数据量巨大，这对AI来说是非常有利的。但我们发现，如果换手率降低到一年两次或三次，AI学习就变得困难了。现在的学习材料似乎不够。

对于价值投资来说，可能是最不用担心AI的。因为价值投资者自己也没完全明白如何高胜率地进行价值投资。我找不到足够的数据来满足AI的机器学习需求，让它总结出价值投资的制胜之道。

我不认为世界上有人已经找到了价值投资的制胜之道，也不认为有足够的成功案例供AI挖掘和开拓人类尚未掌握的价值投资方法。

所以好消息是，我不太担心自己会被AI快速替代。坏消息是，我可能永远也找不到价值投资的制胜之道，只能不断自我提升，用实践的方式让自己活得久一些，最终取得不错的结果。我认为这是一个价值投资者应有的谦逊目标。

我最担心的是自己能否把工作做好，而不是是否会被AI替代。当然，如果你的工作很少利用人类的天赋，而更多地依赖计算机逻辑，那么这类工作更容易被替代。

每次技术变革，总有人受损，有人受益。我经常和同事、研究员讨论，提倡一种心理测试：每当我们完成一项工作时，都要问自己，如果这项工作交给AI，它会做得比我好吗?

每完成一篇报告，我有时候会写一些小作文，我都会想，如果把这些报告和文章丢出去让读者广泛阅读，他们能否读出来其中人的味道?就是你的工作有没有人味儿?

如果你的工作成果越有人味儿，可能越难被人工智能替代。如果你的报告只是简单机械的材料整理，那么交给任何AI，它们都能做得很好，甚至比你更完整，陈述的更像模像样，但懂行的人是能够读出来人的味道的。

到目前为止，AI给我带来的冲击是，随着技术的进步，它似乎进入了一个加速发展的状态。但现在人味儿还不浓，所以我并不觉得有特别大的惊吓。但它值得我们小心应对，持续跟踪观察，值得我们不断鞭策自己，问自己，如果我今天的工作交给AI，它会做得比我好吗?这是一个很好习惯。

本文转载自微信公众号：投资作业本Pro，智通财经编辑：张计伟。