柏基新時代的「異常值」投資藝術
柏基投資（Baillie Gifford）自1908年成立於愛丁堡以來，始終在投資管理領域獨樹一幟。它的旗艦策略——長期全球成長策略（LTGG）現在已經為許多人所知。自2004年2月啟動，LTGG策略歷經二十多年的市場洗禮，確立了以超長週期和極低換手率為核心的投資哲學。它的平均持股週期達到10年，換手率維持在10%左右。在這20多年的時間裡，柏基投資獲得了優異的回報。在這背後，是柏基對「異常值」（Outlier）的深刻洞察與執著捕獲。
在柏基的投資語境中，「異常值」被定義為那些能夠在長期投資中為組合貢獻至少5倍回報的卓越公司。成長型投資本質上是一場非對稱收益的遊戲：其下行風險是有限的，而上行潛力則是無限的。
異常值給帶來的回報從整個投資組合看威力巨大。截至2026年6月底，在LTGG長達22年的歷史中，17只股票的「異常值」合計貢獻了整個投資組合累計回報的約三分之二。其中，三大超級贏家——Nvidia（137倍）、Amazon（118倍）和Tesla（79倍）更是創造了驚人的複利奇蹟。
如果將其中
這就是異常值帶來的收益。也是柏基最擅長的地方。柏基的異常值捕獲率高達MSCI全球指數的三倍，在最近五年更是接近9%。
最近，柏基和它的LTGG策略做了一系列關於LTGG策略的探討和反思，並且思考如何在新的市場環境中尋找「異常值」。
適應不斷變化的市場環境
面對日益複雜的市場環境，柏基投資在堅守核心理念的同時，不斷進化其方法論以適應新時代。
進化心理學中的「錯誤管理理論」指出，人類天生偏向悲觀：將草叢中的棍子誤認為蛇僅僅帶來不便，而將蛇誤認為棍子卻可能致命。這種損失厭惡本能，加之新聞媒體對災難的放大效應，導致資本市場長期處於系統性樂觀匱乏的狀態。為了對抗這種認知偏差，柏基將「有依據的樂觀」（Informed Optimism）系統性地嵌入投資流程。其標誌性的「十問股票研究框架」要求研究員必須想像公司如何變為5倍價值，並描繪其10年後的可能樣貌。在每次股票討論的前半段，甚至嚴格禁止提出負面意見。以Nvidia為例，早在2016年，柏基就通過藍天情景推演設想了其5000億美元的市值，而如今其市值已突破5萬億。
傳統金融學往往將波動性等同於風險，但柏基認為，真正的風險是「永久性資本損失」和「錯失長期結構性增長」。2025年2月，AppLovin遭做空攻擊導致股價暴跌56%，柏基並未恐慌拋售，而是回到研究中進行交叉驗證，發現最嚴重的指控建立在做空者對收入模式的根本誤解上。他們不僅守住倉位，反而逆勢加倉。此後AppLovin營收增長84%，EBITDA翻倍，短時間就帶來約3.5倍的回報。歷史數據表明，LTGG每次經歷超10%的回撤後，都會迎來了更為顯著的反彈（如2007-09年最大回撤55.6%，2021-22年達53.5%）。
同樣，柏基也犯過錯誤。2022年因為劇烈競爭和元宇宙的擔憂，柏基賣出了Meta。錯失了之後Meta的快速上漲。這個教訓表明，過早放棄才是更大的危險，隨後Meta股價翻了五倍。
正如市場在不斷進化一樣，柏基的方法論也在不斷進化。首先是
其次，是
人工智能時代的「異常值」投資
毫無疑問，當前的投資環境，人工智能是無論如何都不能繞過去，也不能錯過的機遇。那麼人工智能時代的「異常值」在哪裡？
柏基回顧歷史上的異常值，無論是Atlas Copco的採礦設備，還是巴西國家石油的低成本石油，其
在人工智能時代，這一投資核心問題一脈相承：稀缺能力究竟在哪裡？哪些環節允許超額回報持續存在？儘管Nvidia、TSMC、ASML的地位已經確立，但柏基仍在持續尋找下一個制約AI發展的瓶頸資產。
柏基認為，這個時代的投資，需要重視研究漏斗的廣度與投資組合廣度的區別。「廣撒網」是為了擴大研究視野，但並不意味著投資組合的泛化，其組合換手率一如既往地保持低位。
人形機器人也可能是下一個潛在的異常值領域。預計到2050年，全球人形機器人保有量可能達到近10億台。
柏基投資方法的進化
柏基投資LTGG策略的進化之路，是一條「核心不變，手段升級」的道路。其核心依然是對異常值捕獲的執念，但其手段正在全面迭代。「廣泛觀察的目的是不是廣泛持有，而是創造更多機會來應用高增長門檻」。
在心態層面，樂觀已從個人品質轉化為系統流程。通過強制樂觀討論、十問框架和藍天情景推演，柏基成功抵禦了市場的悲觀情緒。無論是AppLovin、Nvidia，還是連續28個季度實現30%營收增長但因短期利潤率壓縮而股價大跌40%的MercadoLibre，都證明了這一流程的有效性。在風險認知層面，柏基徹底摒棄了「波動等於風險」的舊觀念，確立了「永久性資本損失才是風險」的新範式。超過50%的回撤不僅未導致永久減值，反而成為了超額回報的起點，而Meta的教訓則讓「過早放棄」成為團隊時刻警惕的危險。
在方法論層面，柏基堅持集中持倉、長期持有和異常值導向，同時在研究深度、地理廣度和瓶頸動態追蹤上不斷進化。正如柏基所預見：「下一個偉大的LTGG投資很可能看起來與以往完全不同。」在AI等顛覆性技術重塑世界的今天，真正的長期主義不是被動等待，而是以極大的耐心、嚴明的紀律和「有依據的樂觀」，去主動捕獲那些改變未來的異常值。
免責聲明：文章中的所有內容僅代表作者的觀點，與本平台無關。用戶不應以本文作為投資決策的參考。
您也可能喜歡
金價大幅反彈但空間有限 AI成績拖累美經濟增速預期
達美航空（DAL.US）財報揭開航空業「能源吞噬利潤」！Q3營收創新高 但高油價壓低利潤前景
達美航空第三季度調整後燃油支出同比增長62%，調整後營業利潤率由11.1%降至9.4%。因此，這份業績與未來展望成績單體現了高油價下這家航空巨頭的經營韌性，但尚未釋放利潤率重新擴張的信號。
大摩看多SpaceX：「Tera’Merica」潛力被低估，企業AI與算力擴張打開增長空間
摩根士丹利認為，SpaceX的增長邏輯正從航天與衛星通訊延伸至企業AI和算力基礎設施，而美國先進製造業重建還可能打開更廣闊的長期空間。企業AI商業化與算力擴張構成較直接的增長支撐，「Tera’Merica」所代表的製造業機遇則為公司帶來額外的長期增長潛力。
達美航空下調盈利預期，因燃油成本漲幅超過票價漲幅
達美航空因燃油成本增加600億美元下調年度利潤預期，票價大幅上漲考驗旅客的承受能力，煉油業務預計將產生7億美元利潤，緩解燃油成本衝擊 Rajesh Kumar Singh 路透芝加哥10月9日報導——達美航空（DAL.N）週五將其年度利潤預期中值下調近四分之一，原因是燃油成本飆升抵銷了強勁的出行需求及更高機票價格帶來的正面效益。這次下調凸顯美國航空公司面臨的日益嚴峻挑戰：若燃油價格持續高企，乘客是否願意承受進一步的票價上漲。航空公司今年已大幅提高票價，分析師警告，進一步上調或將考驗旅客繼續消費的意願。 這家總部設於亞特蘭大的航空公司預計，其年度燃油支出將較去年增加約600億美元。其第三季度燃油支出按年激增62%，達41億美元，較7月預期高出5億美元以上。 當被問及調低預測原因時，達美航空首席財務官Erik Snell向記者表示：「這完全是燃油的問題」，並指出自夏季以來，原油及煉製航空燃油價格均有所上漲。 達美航空目前預計調整後的年度每股收益為5.10至5.60美元，低於7月預期的6.50至7.50美元。據倫敦證券交易所集團（LSEG）數據，新的中位數5.35美元低於分析師平均預期的5.46美元。該公司預計2026年調整後稅前利潤為45億美元。 LSEG數據顯示，第三季度每股調整後收益為1.72美元，略低於分析師平均預期的1.76美元。其調整後營運利潤率由11.1%降至9.4%。 達美航空是首家公佈第三季度財報的美國大型航空公司，其競爭對手聯合航空、American Airlines及西南航空將於本月稍晚公布財報。 票價上漲 據美國運輸統計局數據，2026年前八個月，美國航空公司定期航班燃油支出達429億美元，較去年同期增加近132億美元，儘管燃油消耗量略有下降。 強勁需求與有限運力增長助航空公司將更高燃油成本轉嫁給乘客。根據美國勞工統計局消費者價格指數，截至8月的五個月中，美國機票價格較去年同期平均上漲約25%。 鑒於燃油價格持續高企，且業界運力增長計劃在第四季較第三季將進一步加速，分析師正密切關注包括達美航空在內的各家航空公司能否不抑制出行需求的前提下進一步上調票價。 德意志銀行分析師預計，第四季度業界通過收入措施回收的燃油成本比例會下降，預計要到2027年初才能完全回收。 達美航空表示需求依然強勁。Snell稱，鑒於第四季度機票預訂率已接近60%，公司預計收入將同比增長約20%。根據LSEG數據，該公司預測第四季度調整後每股收益為1.15至1.65美元，其中1.40美元的中位數大致符合分析師的平均預期1.39美元。 煉油廠優勢 達美航空相較於其他美國主要航空公司有一項優勢：其擁有位於費城郊外的煉油廠。Snell預計該煉油廠今年將產生7億美元利潤。「我們有一座煉油廠，這為我們提供了燃料價格的對沖——部分對沖——這是其他公司所沒有的。」他說。 該Monroe煉油廠於2012年購入，將原油加工為航空燃油及其他產品。達美航空雖仍需按市場價向航空營運部門支付燃油費用，但煉油利潤則留於公司內部。 當原油與成品油價差擴大時，這有助於緩解從外部供應商採購燃油的航空公司的成本壓力。惟此種保護作用取決於煉油利潤率，若利潤率下降時，煉油廠亦可能虧損。 不過，該煉油廠只能部分緩解燃油價格上漲的衝擊。即使預計煉油廠可帶來每加侖40美分的收益，達美航空仍預計其燃油成本將由第三季度每加侖3.61美元升至第四季度每加侖4.25美元。 Snell表示，燃油成本預計將在一段時間內維持高位。「最終，燃油價格會回落，至於何時回落，我們尚未確定。」他說。
加密貨幣價格
更多
