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投资大佬德鲁肯米勒:我的优势不是智商,而是果断扣动扳机,卖飞英伟达“肠子都悔青了”

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面对当前的市场环境,德鲁肯米勒指出,美国经济已经很强劲,并且在大量刺激政策下会变得更强,而美联储大概率不会加息甚至可能会降息。基于这种宏观背景和对未来3到4年“巨大颠覆和变化”的预期,他构建了一个多空交织的投资矩阵。

2月28日,摩根士丹利发布了《Hard Lessons》(经验之谈)系列访谈视频。在此次访谈中,摩根士丹利衍生品分销与结构化业务全球主管Iliana Bouzali与传奇宏观投资者斯坦·德鲁肯米勒进行了一场深度对话。作为Duquesne资本管理的创始人,德鲁肯米勒曾在1981年至2010年间创造了约30%的惊人年化回报率,且未有任何一个亏损年份。据华尔街见闻此前文章,财政部长贝森特和美联储主席候选人沃什均为德鲁肯米勒的门徒。

在外汇和商品方面,他直言:“我们看空美元。”他认为美元购买力已处于历史区间顶部,且外国投资者严重超配美元,随着贸易平衡和头寸调整,“美元会自行下跌”。

同时,他重仓做多铜和黄金。做多铜是基于未来八年极其紧张的供应链以及AI数据中心带来的巨大增量需求;而持有黄金则主要基于地缘政治考量。

在债券市场,德鲁肯米勒选择了做空美债。他的逻辑极为清晰:

“如果我判断对了经济走势,这是一场去通胀的增长,我大概能打平,不会亏损,这能让我继续持有其他风险资产;但如果我错了,强劲的增长引发了通胀——如果美联储在经济繁荣期降息导致通胀飙升,这并不奇怪——我们可能会赚很多钱。”
投资哲学:逆向投资被高估了,优势在于“扣动扳机”

在回顾数十年的投资生涯时,德鲁肯米勒对市场上流行的投资教条进行了反思。他认为,随着量化和聪明人的涌入,传统的“技术分析”现在的有效性只有当年的20%,而“利好不涨必有大跌”这种看价格与新闻反应的策略也已经失效,因为所有人都学会了。

对于逆向投资,他的观点十分犀利:

“我认为逆向投资被高估了。索罗斯曾说,群众在80%的时间里是对的。你只是不能被困在另外的20%里,因为那会让你赔个精光……但我确实喜欢在拥有极度确信感而其他人都不相信时投资,这会给我带来更强的信念。只要逻辑是对的,我不在乎一笔交易是否拥挤。”

谈及自己不可复制的成功,他极其坦诚地归结于一种难以言喻的直觉和执行力。

“我的优势不是智商,而是扣动扳机(果断出手)。”德鲁肯米勒表示,“我岳母说我是个‘白痴天才’。我当年在班里进不了前10%。很多人以为我比实际聪明,但我只拥有一种非常狭隘的智力形式,让我能够热爱并玩好这场(投资)游戏。”

他特别强调了导师乔治·索罗斯给他上的最重要一课:“不在于你判断对错,而在于你对的时候赚了多少,错的时候亏了多少。”有趣的是,这位传奇大佬在职业生涯的前15年里,竟然一直饱受“冒名顶替综合征的折磨,直到很久以后才相信自己的业绩并非出于偶然。

“我无法忍受成功”,过早卖飞英伟达

曾经,德鲁肯米勒的投资组合深受AI驱动,但在过去大半年里,他已大幅调整了仓位。在谈及过去两年最瞩目的AI明星股英伟达时,他分享了一段充满戏剧性且略带懊悔的交易经历。

早在2022年中期,由于注意到斯坦福大学的顶尖人才正从加密货币转向AI领域,德鲁肯米勒在年轻合伙人的强烈建议下买入了英伟达。两周后,ChatGPT的问世让他“真正理解了这件事的巨大意义”,于是他立刻将仓位翻倍。随后在摩根士丹利的宏观电话会上,一位科技分析师的观点让他再次将英伟达仓位翻倍。

“我必须承认,在三个月前我甚至不知道怎么拼写英伟达。”德鲁肯米勒坦言。

随着英伟达股价从150美元飙升至390美元,他曾公开表示未来两三年绝不会卖出。然而,当股价真正涨到800美元时,他违背了自己的诺言。

“我无法忍受成功”德鲁肯米勒自嘲道,“它从150美元涨到了800美元。我原本是做长线投资的,但我不知道该怎么应对,所以我把它卖了。然后五周后它涨到了1400美元,我肠子都悔青了”

他幽默地总结自己现在的交易心态:

“我退缩了,我一直都在退缩。我是‘Taco先生’,只不过不是T,是DACO(Druck Always Chickens Out,德鲁肯米勒总是临阵退缩)。”
寻找被忽视的角落:重仓仿制药与生物科技

随着AI交易变得“令人不安的狂热”并开始带有1999年互联网泡沫的影子,德鲁肯米勒将目光转向了更具性价比的角落。

他重点提到了以色列制药公司Teva(TEVA)。在买入时,这家公司市盈率仅为6倍,正处于从低利润仿制药向生物类似药(biosimilars)和创新药转型的高增长期。但市场出现了严重的定价错误:“价值投资者讨厌这种增长战略并抛售股票,而成长型投资者还没意识到这种转变。”在他们以16美元建仓后,该股目前已涨至32美元,市盈率获得了重新估值。

此外,他大举进军生物科技领域。他指出,生物科技板块已经在谷底趴了四年,而作为斯隆-凯特琳癌症中心30年的董事会成员,他深知,

“AI最好的应用场景就在生物科技,包括药物发现、诊断和监测”。

以下是对话原文:

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