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Convequity ALL PATH© AI未来基金
发掘科技领域被遗忘的赢家
跨越AI价值链及新增长向量进行投资,在公开市场中捕获风险投资级别的超额收益
Convequity
Convequity
Convequity团队呈报
资料截至2025年11月25日
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关于我们
科技卓越与投资纪律的融合
Convequity
Convequity

消费科技

欧洲领先的专注科技领域的基金管理人,专长于消费科技,在机构共识形成之前识别市场领先企业方面拥有卓越的业绩记录。

企业科技

企业科技领域的先驱型科技原生股权研究机构,将深厚的科技专长与严谨的财务分析相结合。

财务分析

先进的财务建模、估值和风险评估能力,确保在高增长科技机会中做出审慎的投资决策。

独特的专业组合

我们拥有成功科技投资所必需的独特专业组合。与纯金融背景的投资者不同,我们深度理解科技本身,不会对AI泡沫等重大主题做出肤浅的判断。与纯科技背景的投资者不同,我们研究整个科技栈和商业模式,在面对定价过高的热门标的时不会放松我们的财务严谨性和纪律。

⚠️ 重要免责声明
本材料仅供信息参考之用,不构成买卖证券的要约或招揽。过往业绩不代表未来表现。投资存在风险,包括可能损失本金。
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核心论点
条条大路通科技

创新——而非资产类别轮动——是长期财富创造的驱动力,科技正渗透到每一个行业。

然而大多数配置者获取这种敞口的方式效率低下,集中在公开和私募市场中占主导地位的相同大盘股中。
我们的使命:在共识形成之前,识别AI价值链中持仓不足、定价错误的创新者。
我们的方法:运用我们的专有框架——ΣCompass、PAV、MSU和ALL PATH——捕获明日的复利增长领导者。
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专有框架
创新路径
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目标:超额收益
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配置者的困境 #1
拥挤的另类投资未能交付回报

核心洞察

条条大路通科技——但资金拥挤在相同的赛道上,在被忽视的细分领域创造了机会。

私募股权
11,500家PE持有企业 vs 4,500家上市公司
流动性差且高杠杆的科技敞口(IT权重36%)
风险投资
过度拥挤且与周期高度相关
后期投资组合与公开市场趋同
长期锁定期侵蚀实际收益
对冲基金
拥挤的多空股票头寸
为流动性而做多相同的大盘科技股
扣除费用后,收益落后于指数贝塔
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配置者的困境 #2
被动投资的集中度风险

"七巨头"的现实

被动投资持续抢占主动管理的份额。即便是被动投资者也深陷集中度风险之中,分散化正在成为一种幻觉。

42%
标普500收益来自7只股票(2025年初至今)
37%
前10大股票占指数市值比重
~32%
前10大股票占盈利份额

问题所在

全球投资者通过各种工具持有相同的标的:

  • ETF
  • 共同基金
  • VC代理工具
  • 养老金配置

→ 分散化幻觉:每个人实质上都是杠杆化的大盘科技股持有者

我们的解决方案

投资于被遗忘的非"七巨头"创新者:

  • 估值风险更低
  • 超额收益是结构性的,而非情绪驱动的
  • 真正的分散化投资
  • 创新被低估
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资金流扭曲
被动投资的流动性陷阱

结构性失衡

被动资金正涌入大盘指数——导致中小盘创新企业被错误定价。

$3000亿
大盘混合型资金流入(2025年)
$1000亿
大盘成长型资金流入(2025年)
-$350亿
中盘成长型资金流出
-$200亿
小盘成长型资金流出
📊
价格发现扭曲
边际买方现在是被动基金资金流,而非评估基本面的主动管理者
💎
流动性溢价
流动性现在享有估值溢价,而创新标的却以折价交易
🎯
结构性超额收益
被错误定价的中小盘科技股为主动管理者创造了肥沃的土壤
🔄
最终轮动
资金将在共识认识到价值之前回流至优质成长股

被动与主动股票基金份额对比

被动与主动资金流
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我们对科技的观点 #1
唯一的增长向量

科技是生产力和利润率扩张的引擎

每个行业的每一项效率提升都源于软件、硬件或数据。

即便是"价值"型公司也通过科技杠杆实现利润率提升和复利增长
所有价值最终都来自创新的复利效应——而创新就是科技
过去十年回报最高的投资标的,其核心都是科技
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我们对科技的观点 #2
增长与利润率 — X法则

传统方法:40法则

增长率 + 营业利润率 ≥ 40%

对增长和盈利能力赋予相同权重

我们的方法:X法则

我们更重视增长

集中投资于创新驱动超额长期回报的领域

为何这很重要

1 增长比利润率更能驱动投资者价值——尤其在可寻址市场呈指数级扩张的科技领域
2 科技公司处于加速需求的核心——重塑行业并创造全新市场
3 我们将资本集中于创新复利的领域——而非已成熟为稳态利润率的领域
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我们对科技的观点 #3
被错误定价的前瞻增长与效率曲线

MSU框架:市场、华尔街、我们

我们的专有框架解码了我们对架构和愿景的观点如何转化为终端盈利能力——以及这与市场和华尔街的看法有何不同。

❌ 市场争论的焦点

市盈率、季度盈利超预期、短期指引调整

✓ 我们关注的焦点

内在价值驱动因素的第一性原理:前瞻增长曲率和终端利润率效率

📈
前瞻增长曲率
未来数年的收入增长轨迹,由可寻址市场扩张和架构优势驱动
⚙️
终端利润率预测
由当前单位经济效益和管理层的运营效率纪律所预示

我们的信念

变革被低估了,而非被高估了

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方法论概述
ΣCompass | PAV | MSU | ALL PATH
ΣCompass
发现机会

专有筛选模型识别高波动、覆盖不足的科技股,具有不对称的上行潜力

PAV
评估护城河与愿景

产品、架构、愿景框架评估结构性优势和持久性

MSU
定位与仓位管理

市场、华尔街、我们框架映射共识与我们的论点差异,以确定仓位大小

ALL PATH
基础投资哲学

遍历性框架通过在科技价值链中分散投资实现可持续复利

ΣCompass

深入分析不对称机会的起点

PAV

理解哪些因素使公司随时间推移具有结构性优势

MSU

分歧越大 = 仓位越大;资本流向非共识信念

ALL PATH哲学:市场是非遍历的。我们通过在整个科技价值链中分散投资,保持低相关性,并融合均值回归、高波动偏好和跨路径敞口,将波动性转化为可持续的长期复利增长。

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为何是AI,为何是现在
一代人的拐点

Bessemer新兴云指数

2013-2021年卓越的超额表现

Bessemer新兴云指数超额表现

近三年表现

跑输道琼斯指数-16.2%

近期表现不佳
💀
没有AI的科技 = 行尸走肉
即使是领先的科技公司,若未整合AI也正在被淘汰
🏆
"七巨头" = 初始受益者
大盘科技股率先捕获了早期AI价值创造和市场关注度
非"七巨头"科技 = 错失浪潮
更广泛的科技领域尽管已整合AI,但尚未参与上涨
AI = 第三次工业革命
早期识别基础性赢家将产生一代人一遇的回报

我们的策略

识别基础设施/平台/应用各层面的领导者,捕获创新扩散的红利
承担经过计算的风险,并密切跟踪AI进展以管理敞口
更多配置于被低估的MSU标的,具有相同的AI敞口但更优的风险/收益比
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投资方法 #1
ΣCompass + PAV = 寻找优质成长

ΣCompass:科技演进框架

我们从每个行业2-10年的科技演进和轨迹预测开始——整合宏观和地缘政治视角,以预判结构性变革及其对行业的重塑。

特别主题
  • AI价值链变迁
  • 金融民主化
  • SysMoore(系统摩尔定律)
  • 全球电子商务
PAV框架
  • 产品卓越性
  • 架构飞跃
  • 愿景六西格玛品质
目标标准
  • 可寻址市场扩张潜力
  • 强劲的市场推广执行力
  • 可防御的护城河
  • 快速复利增长能力
  • Day1(创业初心)精神

公开市场中的风险投资思维

我们以风投评估早期创业公司的同一视角来评估上市公司,寻找使企业持续卓越的持久特质:

创始人领导力
Day1(创业初心)文化
产品卓越性
架构飞跃
六西格玛愿景
一流市场推广能力
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投资方法 #2
量化MSU以实现最优风险收益比

核心原则

没有差的资产——只有差的价格。即使是最优质的公司,当被过度追捧时也会变得缺乏吸引力。我们的MSU框架通过确定仓位大小,在市场认知仍有空间的领域捕获最大上行潜力。

风险模型组成部分

收益:

基于我们的DCF预测与市场隐含参数之间的差异

风险:

通过期权市场的隐含波动率来衡量

优化:

按理论权重排序,以筛选出每单位风险的最高回报

X法则的应用

我们赋予增长更高的权重,优先选择可持续复利增长而非短期盈利能力。

这种方法避免了无上行潜力的波动性敞口,同时最大化对真正创新领导者的配置。

📊
价值科技仓位
高盈利、低波动的科技标的,具有明确的即将到来的增长拐点,在风格轮动期间提供稳定性而不稀释收益
🛡️
反向风投策略
当成长型估值过度拉伸时,最多10%配置于战术性做多波动率头寸(指数看跌期权)——在估值回归时捕获凸性回报
📈
优质科技仓位
优质科技标的帮助分散投资组合并提供稳定性。

风险管理目标

在风险规避期间缓解成长型科技的持续回撤,同时不在正常市场中稀释收益表现

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投资方法 #3
ALL PATH风险管理

管理创新的波动性

高增长公司天然具有更高的波动性——这种波动性是创新的代价。我们不回避它,而是通过ALL PATH风险框架负责任地管理它,该框架运用遍历性原理保护复利回报。

⚠️ 市场是非遍历的

亏损以乘法方式复利,因此回报的路径与平均值同等重要。我们的方法旨在将波动性转化为可持续增长,而非灾难性的大幅波动。

1 多元化科技路径

我们在完整的AI价值链中进行分散投资——从能源和数据中心基础设施到半导体、软件和AI驱动的应用。独立的回报路径降低相关性,使我们的时间平均回报趋向更平滑、更具韧性的集合体结果。

2 管理高方差敞口

我们选择性地投资于基本面强劲且具有不对称上行潜力的高方差机会——并非为了波动性本身,而是当波动性代表着被低估的期权价值而非被恐惧错误定价的风险。

3 均值回归纪律

对于高方差标的,我们在价格、估值和因子指标上应用均值回归原则——当价格超越基本面时系统性地获利了结,当股票在基本面未变的情况下大幅下跌时增加配置。

4 动态敞口管理

在每个主要科技主题(如AI、半导体、云计算)中,我们根据每家公司的真实敞口、MSU特征和市场预期动态调整仓位。这确保在相同的长期趋势中平衡参与,同时降低集中度和估值风险。

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投资组合概况与业绩归因
为不对称上行潜力而构建
风险分层
核心高波动成长 ~60%
战术性极高波动 ~30%
优质价值平衡仓 ~10%
国家分散化
美国 >60%
其他地区 <40%
业绩目标
2倍
纳斯达克100相对标普500的超额收益
30%
最大回撤目标
行业分布
🖥️ 科技服务 21.66%
💻 电子科技 19.82%
💰 金融 12.47%
🛍️ 零售 9.19%
🏥 医疗服务 5.32%
🛠️ 工业制造 5.13%
🚚 交通运输 5.05%
🚗 消费品 3.04%
💵 现金 2.44%
交易所分布
🇺🇸 纳斯达克 52.92%
🇺🇸 纽约证交所 28.16%
🇳🇱 泛欧交易所阿姆斯特丹 2.34%
国家分布
🇺🇸 美国 64.32%
🇮🇱 以色列 4.6%
🇸🇬 新加坡 4.26%
🌍 其他 ~10%
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我们的优势:为何我们能赢
六大结构性优势
🎯
六西格玛异常值
我们寻找杰出的创始人、有远见的故事、一流的产品和市场尚未认识到的架构护城河。我们不买商品化的科技——我们买的是未来。
📈
科技股权中的做多波动率
公开市场投资者厌恶波动性。我们利用高增长科技股中具有不对称上行波动和下行管理的结构性折价获利。我们将负责任的波动性视为创新的产物。
🔬
行业覆盖深度
我们同时覆盖初创公司和上市公司——使我们能够洞察即将到来的变革。我们的网络横跨风投支持的颠覆者和成熟的科技领导者,创造独特的信息优势。
🧠
第一性原理研究
我们专注于对公司未来数年可能达到的状态进行启发式分析——而非季度噪音。我们不追逐渠道调查;我们通过对产品、市场和科技的深度理解建立信念。
ALL PATH分散化与均值回归
市场是非遍历的,意味着亏损以乘法方式复利。我们通过在整个AI价值链中分散投资,将波动性转化为可持续增长。独立的回报路径增强时间平均结果,而纪律性的均值回归使我们能够在高波动标的中实现复利。
🛡️
风险缓解
定量风险模型(DCF、X法则、隐含波动率)、战术性价值因子回撤控制,以及最多10%的"反向风投"做空/看跌期权配置于高估的科技环境,确保纪律性的风险管理。

成果

在流动性强、可扩展的公开市场中实现风险投资级别的超额收益

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团队介绍
科技原生的投资专业团队
Mads Christiansen

Mads Christiansen

首席投资官
NewDeal Invest创始人

具有远见卓识的自上而下科技投资者,在机构共识形成之前识别长期科技趋势方面具有深厚专长。

Jordan Lambert

Jordan Lambert, CFA

投资组合经理
Convequity Research联合创始人

估值与风险专家,将严谨的财务分析与系统化的投资组合构建方法相结合。

Simon He

何思明(Simon He)

研究总监
Convequity Research联合创始人

横跨AI价值链的科技通才,具有深刻的架构洞察力。Simon是工程与投资之间的桥梁,将复杂的系统设计和产品动态转化为高信念的股权研究。

综合实力

30+
年科技投资经验
100+
每年分析的公司数量
10+
成功识别的多倍股
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基金详情与联系方式
与我们一起捕获明日的科技领导者

基金结构

资产配置:

90%美国上市股票 | 10%全球科技领导者

地域分布:

>60%美国公司,~40%其他地区

持仓规模:

>50个高信念持仓

换手率:

年换手率<30%

条款与条件

管理费:

2%

业绩报酬:

20%

赎回条款:

每季度(提前30天通知)

投资者资格:

仅限合格投资者

联系我们

investors@convequity.com

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