在个股配置上更偏好基于基本面的研究，从“产业链上下游-产业链内部细分领域-细分领域公司”分层研究提升投资确定性。公司的行业地位、技术竞争力，行业的景气度、成长的确定性以及估值的安全边际等等，都是他关注的重点。

　　持仓上采取“核心+卫星”策略，以龙头为主，“卫星”部分则会在二三线公司中寻找估值相对便宜、性价比较高的标的。

　　从中长期看，未来冯骋更关注“从1到10”的机会。包括四个方面：一是AI大模型的重大创新；二是半导体；三是智能汽车；四是VR/AR，有望成为下一代C端计算平台。都有机会在未来2-3年内进入到产业趋势投资阶段。

　　（二）王贵重：嘉实文体娱乐股票A

　　13岁考入北京大学，22岁北大量子电子学博士毕业，这就是王贵重——嘉实基金大科技研究总监。他始终坚持躬身科技领域，其实从2016年时就看好了人工智能，一直以来的经历也都同科技绑在了一块。

　　王贵重更擅长从方向、节奏、公司、价格四大维度寻找优质科技公司。从其访谈内容来看，可以从以下角度来解读：方向就是到底哪些公司能够胜出，哪些技术方案能够胜出；节奏上看是什么样的情况要投资硬件，什么情况投资软件；公司是如何找到最终获胜的公司，什么样公司的特质能成为最后的赢家；最后就是价格，盈利的公司怎么估值，不盈利的公司怎么估值。

　　落实到选股上，则从六个维度进行刻画。包括空间、竞争、盈利模式、成长性、管理层、市场预期，其中更加关注管理层和盈利模式。估值方面会通过显性、隐性空间判断未来收入，最后综合考虑宏观环境和利润水平，主要采用未来自由现金流的折现方法，灵活运用PE、PB、PS、P/OCF、EV/EBIDTA等估值方法，并叠加适用于科技创新企业的全生命周期综合判断上市公司的价值。

　　在未来方向上，算法、芯片应用层面（医疗、工业规范、视频识别等）、半导体（存储、设备、新机集成等）等被王贵重更看好。

　　（三）艾定飞：华商计算机行业量化股票发起式A

　　艾定飞作为华商基金量化名将，基于自身应用物理博士出身，丰富的证券从业经历，因此即便是量化也极具个人特色。

　　具体到投资方法上，艾定飞将主观研究与量化筛选结合起来。首先借助统计学、数学等方法构建量化评分模型，因子层面主要分为估值、盈利、成长、波动性和流动性5大类，因子数量近30个，包括宏观经济数据、资本市场数据、现金流、毛利率、ROIC、ROE等，并依靠人工智能算法的强大学习能力与自适应性，跟随市场变化动态实时有效地调整因子选择与因子权重；其次辅以对基本面的研究，更深度地挖掘多种资产的配置机会。这就是“主动量化”的魅力。

　　这类基金有两个特点：一是“主动”加持，在“量化”中加入人的主观能动性，让死板的基金变得更聪明；二是 “量化”先行，捕捉市场上不断变化的机会，让基金更敏捷。这样的特性也更加符合A股的特点——热点分散、板块快速轮动，表现也更值得期待。

　　调仓策略上，依据模型在上月末使用月频数据进行模型的训练校准，在下月初进行调仓。持仓风格上，自艾定飞任职以来，华商计算机行业量化常年维持高仓位运作，其仓位水平多处在90%以上。与此同时，其重仓股占比在37%~49%之间，持股集中度相对较低。同时换手率也低于同类平均水平。在止损上，个股止损线为20%，组合止盈线为历史收益率平均值2倍标准差之上。

　　未来，艾定飞表示当前环境下比较关注计算机领域的信创和数据要素板块，数据资产化和行业数字化有望成为国家未来产业升级和转移的核心方向之一。

　　（四）刘金辉：中欧电子信息产业沪港深股票A

　　毕业于清华金融专业、身为“审慎专注的TMT捕手”的刘金辉在科技产业研究方面也是长期立足。任职以来，中欧电子信息沪港深A表现仍不俗，各时间区间都大幅跑赢业绩基准。

　　刘金辉是是典型的成长风格，通过淡化短期基本面影响、重点考虑长期政策支持方向、技术趋势以及行业周期这4个方面，因此颇为擅长在行业轮动中捕捉阿尔法机会。

　　刘金辉投资研究工作专注且勤奋，核心跟踪的TMT领域上市公司超200家，覆盖计算机应用、半导体、电子制造等多个细分行业。他经历过完整的4G周期，具备科技产业思维。擅长自上而下结合宏观去选择子行业，并再自下而上做一些个股的选择，构建出股票池。

　　或许是由于熊市入市，所以他的投资风格偏向于审慎，投资时对于下行风险更为看重，会重点考虑估值和流动性风险。

　　人工智能毫无疑问会渗透至当下的方方面面。比如电力（电网智能调度自动化、输变电智能运维与巡检）、汽车（视觉/听觉/触觉智能座舱）、医药（药品开发、病理诊断、医学影像）、家电（智能家电、智慧家居）、传媒（游戏）等等。此外，截至6月1日，50家券商的6月荐股也倾向于计算机，热度不减。经历前期休整后，主线之一的TMT拥挤度改善明显，人工智能景气显现，从前期预期驱动转为基本面驱动，极有可能迎来主升段初期！