Kim Ki-wan，韩国投资证券的私人银行家，在2025年韩国经济明星战争（Hankyung Star Wars）中以53%的回报率获胜，但今年上半年表现不及KOSPI指数。他的最佳持股是SK Hynix。Kim将表现不佳归因于错误判断大盘股上涨潜力以及高估小盘股反弹时机。韩国股市出现了极端的半导体集中现象，涨跌比降至历史低位。
Kim Ki-wan承认误判大盘股涨势
Kim表示，他最大的错误是低估了大盘股能上涨多少。他说，像三星电子、SK Hynix和三星电机（Samsung Electro-Mechanics）这样的大盘股通常被认为上涨空间有限，但当强劲趋势形成时，它们可以带来意外的涨幅并继续上涨。他强调，投资者不应人为限制大盘股的潜力。
对于小盘股，Kim指出，他天真地认为股票在下跌一定幅度后会反弹。他警告说，股票可能跌得比预期更多，投资者应该制定具体的场景来预测何时以及为何反弹，而不是依赖“跌了很多所以会反弹”的假设。
投资组合配置：下半年半导体50%
Kim计划在下半年将30-40%配置于三星电子和SK Hynix等大盘半导体股。他还会额外配置10-20%给受益于集成器件制造商投资的半导体材料、零部件和设备供应商。他的半导体总配置比例约为50%。
他将配置20-30%给与AI数据中心相关的电力设备和可再生能源领域。Kim指出，许多增长前景强劲且市场地位稳固的公司因半导体供应集中而经历了超出预期的回调。他认为，以合适价格买入这些公司，即使仅持有至前期高点，也可能获得高回报。
剩余20%将配置于现金和低估板块。Kim强调，涨跌比已经过低，为其他板块的反弹创造了潜力。他计划将约20%投资于消费品和生物技术等深度低估板块。他指出，与过去相比，生物技术的基本面显著改善，为以便宜价格买入优质股票创造了机会。
选股方法：自上而下
Kim表示，他传统上基于个股基本面投资，根据未来盈利增长评估市盈率。但他现在认为，在当前市场，自上而下的方法——先分析宏观经济趋势和板块，然后选择板块龙头——对于最大化回报更为重要。他正在调整自己的方法，融入更多自上而下分析。
对于消费品投资，Kim表示他通过直接使用产品并走访百货商店和Olive Young等销售渠道来获取投资思路。他还追踪其他人未持续监控的趋势数据。他指出，对于市场关注度较低的板块，数据可能已经显示出积极趋势，但市场尚未反映。
Kim以他对赌场酒店公司Paradise的投资为例。外国游客数量和月度赌场业绩数据正在改善，但即使是板块分析师也未能将其纳入分析。他提前发现了这一点并投资，当该股因盈利惊喜而上涨时获利。
可再生能源在AI价值链中被低估
Kim表示，包括风能和太阳能在内的可再生能源板块尚未在AI价值链中得到充分估值。核电和电力设备板块在AI趋势早期便出现股价上涨，但由于间歇性问题被认为会限制其在AI数据中心中的使用，可再生能源未能立即获得股价反映。
然而，Kim指出，近期趋势显示能源总体不足，因此所有可用能源——核电、太阳能、风能——都需要。他表示，储能系统（ESS）可以缓解间歇性弱点，使可再生能源变得可行。尽管该板块因美伊战争（US-Iran war）导致油价飙升而受到关注，但Kim认为，市场对可再生能源在AI趋势中长期角色的认知仍然缺乏，值得更多关注。
卖出策略：基于情景退出和-15%止损
Kim表示，他在买入每只股票时会制定卖出情景。对于预期长期增长的公司，他会持续监控，除非投资逻辑被证伪，否则不会随意卖出。如果增长前景和故事仍然成立但价格下跌，他有时会加仓。然而，如果逻辑错误且长期增长看似不可能，他会立即卖出，无论当前价格如何。
对于以交易视角买入的股票，Kim会记录止损水平并努力遵守。他强调，保持止损纪律对于风险管理至关重要，尤其是在市场关注度高的时期追买股票时。他的平均止损水平约为-15%，但会因股价波动而异。他表示，卖出时机取决于买入该股票时的概念。
FAQ
Kim Ki-wan今年上半年最大的投资失误是什么？
Kim表示，他最大的失误是低估了像三星电子和SK Hynix这样的大盘股在强劲趋势形成时能上涨多少。他还高估了小盘股的反弹时机，假设它们下跌一定幅度后会反弹，而没有为反弹的时间和原因制定具体情景。
Kim Ki-wan下半年将如何配置投资组合？
Kim计划配置约50%至半导体（30-40%至三星电子和SK Hynix等大盘股，10-20%至材料/零部件/设备供应商），20-30%至与AI数据中心相关的电力设备和可再生能源板块，剩余20%至现金和低估板块，如消费品和生物科技。
为什么Kim Ki-wan认为可再生能源在AI价值链中被低估？
Kim指出，由于间歇性担忧，风能和太阳能等可再生能源板块尚未在AI价值链中得到充分估值。然而，他表示能源总体不足，因此所有可用能源都需要。储能系统（ESS）可以缓解间歇性，使可再生能源在AI数据中心中可行。市场对可再生能源在AI趋势中长期角色的认知仍然缺乏。
