市场整体表现 - 上证指数盘中最高触及3888.60点，创2015年9月以来近十年新高，深证成指和创业板指同步走强 [1] - 沪深两市全天成交额达2.68万亿元，总市值达103万亿元 [1] - 2025年以来成长风格显著占优，沪深300相对成长指数上涨21.26%，价值指数仅涨9.86% [1] - 中小盘股表现突出，中证500和中证1000指数分别上涨23.28%和26.78%，沪深300指数上涨15.63% [1] 行业分化格局 - 科技创新与资源周期双主线领涨，通信、传媒、计算机、电子等行业涨幅均超30% [4] - 有色金属行业供需优化，申万行业指数大涨44.72% [4] - 高股息板块调整，煤炭行业指数下跌6.03%，石油石化和公用事业同步下跌 [4][5] - 消费端疲软，食品饮料行业指数下跌0.57%，连续五年负收益 [5] 主动偏股型基金表现 - 近十年中证主动偏股型基金指数年化收益率6.67%，跑赢沪深300指数的6.07% [6] - 最近三年超额收益减弱，该指数年化收益-0.04%，跑输沪深300指数的5.22% [6] - 2025年以来显著改善，该指数收益率达26.01%，大幅领先沪深300指数的15.63% [6] 偏股型基金策略与产品 - 成长风格基金通过行业和个股挖掘捕捉超额收益，GARP策略兼顾成长性与估值合理性 [10] - 富国天博创新混合基金聚焦医药生物、电子等成长行业，2025年收益22.18%，同类排名12% [11][14] - 景顺长城品质投资混合基金精选电子、汽车等行业个股，2025年收益12.17%，同类排名38% [15][16] - 兴全商业模式优选混合基金采用GARP策略，2019-2020年收益超60%，上行捕获比97.59% [17][19] 固收+基金配置逻辑 - 以债券资产为基础稳定收益，权益资产提升回报上限，适应利率下行环境 [21] - 易方达稳健收益债券基金股票占比10%-20%，偏好价值/平衡风格蓝筹股，上行捕获比50.75% [22][23]

AI应用现状与行业机遇 - AI应用已渗透获客、客户交互及投后服务全流程 多数机构从内部提效场景切入 如构建内部知识库、整合行情研报碎片化信息辅助投研决策[9] - AI技术通过深度挖掘客户私域或APP行为数据 实现"千人千面"个性化推荐 洞察投资偏好与风险点[9] - 财经内容生态中AI通过数字人、大模型口播等工具丰富创作形态 优化用户内容消费体验[9] - AI大模型原生应用成为获取财经资讯和专业问答服务新入口 专业内容问答生态将快速发展[9] - 盈米基金通过大模型实现投顾服务智能化转型 2.0版本采用智能体协同模式 以对话方式处理复杂业务流程[10] AI应用核心挑战与解决方案 - 金融行业低容错率决定人机结合必要性 AI作为效率提升工具但最终决策需人工审核[3][13] - 通过异构模型交叉验证提升输出可靠性 采用"负责任的AI"框架及规则引擎演绎校验拦截歧视性内容[13] - 数据安全需防范提示词诱导模型发表不当言论或泄露客户敏感数据[13] - 财富管理领域问答准确率需提升至95%以上才具备实用价值[13] - 最大挑战在于机构内部数字化转型准备 需实现数据有效治理、打破数据孤岛、与业务流程有机整合[1][10] AI赋能投资者体验提升 - AI能以极低成本提供全天候陪伴服务 随时提供情绪安抚和信息支持 纠正客户非理性投资行为[15] - 投顾服务过程中产生的优质交互语料可反哺模型训练 同时帮助投顾团队锤炼专业能力[15] - 随着模型能力进化 AI能生成更高质量深度信息 最终胜任更多原需人工完成的工作[15] 金融行业AI应用特性 - 金融行业数据密集且实时性强 为大模型提供良好应用场景 有助于从海量信息发掘投资机会[13] - 机构普遍选择对现有模型微调或将模型能力直接嵌入业务流程[9]

全球公募基金趋势 - 主动开放式基金新发行3958只但净增长仅278只 而ETF发行1264只且净增长达1051只 显示主动基金更迭剧烈而ETF呈现强劲扩张[4] - 大类资产资金流向中债券型基金净流入超4100亿美元 是股票型基金流入量的两倍 同时配置型基金净流出约200亿美元[7] - 股票型基金细分流向显示美国大盘平衡策略资金流入居首 欧洲股票、印度股票和中国股票也位居前列[10] - 被动投资市场份额持续提升 全球公募基金总规模十年增长超130% 被动产品管理规模占比从23%升至43% 主动产品份额从77%降至57%[13] - 被动型ETF增长最快 主动型ETF过去五年显著增速 目前已占总规模的2%[13] 海外基金配置中国市场动态 - 海外基金对中国股票配置比例自2024年下半年起逐步回升 从2024年低点4.79%升至2025年3月末的6.26% 此前该比例在2020年达11.07%阶段性高点后持续下降[19] - 海外中国主题基金中被动型产品规模反超主动基金约160亿美元 资金流动结构性变化显著 2022年后资金持续从主动基金转向被动产品[20][21] - 海外中国主题基金2020-2022年持续资金流入 2023-2024年转为净流出 规模从2021年近2500亿美元高点降至2024年底1752亿美元[23] - 2025年上半年海外中国主题基金净流出约20亿美元 其中一季度净流入46亿美元而二季度净流出66亿美元 但规模增长至1967亿美元[24]

红利指数基金市场概况 - 红利指数基金起源于2006年，早期发展缓慢，2006-2016年仅发行3只产品 [3] - 2017-2020年为密集发行期，规模稳步提升，2023-2024年新发数量与规模再创新高，2024年新发39只，2025年一季度规模达1539亿元 [3] - 截至2025年一季度末，全市场红利类指数基金数量达87只，规模较2007年末增长2211.68% [3] 红利指数的投资价值 - 红利资产来自盈利能力好、现金流稳健的公司，如银行、交运、能源等行业龙头，长期具备投资价值 [7] - 中证红利全收益指数2007-2024年年化收益率10.32%，高于沪深300全收益指数的5.52%，且年化波动率16.66%低于沪深300的19.33% [7] - 红利指数能提供持续现金流，适合对冲利率下行压力，满足保险资金、社保基金等长期资金对安全性与收益确定性的需求 [8] 红利指数基金的类型 - 传统宽基红利指数基金跟踪中证红利、上证红利等指数，筛选市值大、流动性好且股息率高的公司，布局全市场红利机会 [10] - Smart Beta红利指数基金强化低波动、质量、成长等因子，如中证红利低波动指数基金兼顾高分红与低波动，中证红利质量指数基金强化"红利+质量"属性 [11] - 央国企红利指数基金聚焦持续分红、高股息的央国企标的，盈利稳定性强且分红意愿持续提升 [12] - 跨境红利指数基金跟踪中证沪港深高股息等指数，挖掘港股市场红利机会，分散地域风险 [12] 红利指数基金的费率与选择 - 红利指数基金费率相对偏高，2024年新发产品管理费率多为0.5%，托管费率0.1%，未来存在下降空间 [14] - 选择红利指数基金需考察规模与流动性，避免规模过小或流动性差的产品，同时关注跟踪误差，确保基金能准确反映指数表现 [16] - 传统宽基适合基础配置，Smart Beta类满足细分需求，央国企红利提供高确定性分红，跨境红利扩展机会覆盖范围 [16]

文章核心观点 - 晨星基金研究团队推荐四只QDII基金产品 包括两只环球/大中华区股票基金和两只美元债券基金 这些产品在各自资产类别中展现出较强的投资能力和业绩表现 [1] 广发全球精选股票（QDII） - 基金分类为QDII环球股票 业绩基准为60%人民币计价MSCI全球指数加40%人民币计价恒生指数 主要投资美股、欧洲股票及港股 [2] - 基金经理李耀柱拥有14年证券从业经历和9年投资经验 其中4年全球股票市场投资经验 采用宏观、行业和自下而上三结合的投资策略 [3] - 最近三年期间基金取得晨星同类排名8%的出色业绩 成功捕捉英伟达、英特尔、AMD、台积电、Meta、谷歌、拼多多和美团等成长股机会 [3] - 重点布局信息技术、通信、可选消费和医药行业 尤其青睐信息技术行业 管理规模达96.74亿 [3][4] 富国蓝筹精选股票（QDII） - 基金分类为QDII大中华区股票基金 主要投资MSCI中国指数代表的中国相关蓝筹股 覆盖港股、A股和美股 [6] - 由宁君主理 拥有14年证券从业经历和9年港股投资经验 管理公募基金时间接近7年 采用自下而上投资方法 [7] - 选股框架注重竞争壁垒、成长空间和估值 在科技、可选消费、必需消费、医药、房地产等行业展现较强选股能力 [7] - 2023年以来增加价值股特别是高股息股票投资 使组合回撤明显收窄 2024年上半年成功持有泡泡玛特、浪潮数字企业、网易云音乐等标的 [7][8] 易方达中短期美元债债券（QDII） - 基金聚焦中短期投资级美元债 由祁广东管理 拥有16年债券投研经验 其中10年深耕美元债投资领域 [10][11] - 业绩基准为90%摩根大通1-3年全球投资美元债回报指数加10%人民币活期存款利率 投资区域以美国为主 兼顾其他发达国家及新兴市场 [12] - 久期维持在1至3.5年区间 有效降低利率风险 以信用策略为核心驱动力 组合遵循分散配置原则 [12] - 易方达国际固收团队在人员规模和经验储备方面位居行业前列 对海外债券研究覆盖广泛深入 [11][12] 中银美元债债券（QDII） - 基金采用中资美元信用债为基础配置 叠加美国利率债波段操作增强收益 由郑涛和邢科共同管理 [14][15] - 郑涛拥有近20年海外债券投资经验 涵盖美元利率债、信用债、衍生品及结构化证券 邢科拥有23年从业经验 [15] - 组合久期在0.5-5年区间灵活调整 信用债配置以投资级为主 注重现金流分析 不参与无国际评级品种 [16] - 可运用外汇期货进行套期保值 降低汇率波动影响 对单一主体占比控制严格 尤其在城投债配置方面 [16]

核心观点 - 晨星投顾研讨会聚焦投顾服务与投资者场景化需求 推动服务模式从短期收益导向升级为全生命周期目标导向 强调科学目标规划作为资产配置和投后服务的基础 [1][2][3] 内容亮点 - 系统性拆解目标规划实战方法 帮助投顾构建个性化解决方案并建立长期信任 [3] - 涵盖四大核心议题：量化财务目标确立 多目标资金分配原则 风险承受与目标达成平衡 方法论与实战工具演示 [6] 公司背景 - 晨星为全球主要投资研究机构 业务覆盖33个市场 管理及建议资产规模达3380亿美元 [8] - 提供基金 股票分析及评级服务 并开发实用性分析工具 [8]

被动型债券基金市场概况 - 2024年起被动型债券基金数量从253只增至348只 规模从7042亿元跃升至15099亿元 占公募开放式债券基金规模的20% [1] - 债券ETF规模在2025年前六个月实现翻倍 从1740亿元增长至3844亿元 头部产品富国中证7-10年政策性金融债ETF和海富通中证短融ETF规模分别达520亿元和490亿元 合计占债券ETF份额的27% [1] - 年内新上市的8只信用债ETF规模均突破百亿元 合计占债券ETF规模的三分之一 [1] 被动债券投资兴起原因 - 利率持续下行压缩主动投资超额收益空间 被动产品因能获取市场平均收益而受关注 [5] - 被动型产品具备持仓透明度高 费率低 T+0交易机制等优势 [6] - 监管部门推动债券ETF纳入质押式回购 建立快速审批通道等政策支持 [6] - 基金公司创新推出信用债ETF和科创债ETF产品 后者首发规模达300亿元 [7] 国内外市场对比 - 美国被动型债券基金占比达40% 我国仅20% 显示较大发展潜力 [9] - 我国利率债和短债基金被动策略占比分别达49%和37% 信用债和纯债基金被动策略占比不足20%和2% [9][16] 细分领域发展特征 - 利率债和短债因标准化程度高 流动性好 成为被动策略主要应用领域 [11] - 可转债基金中两只ETF规模占比达42% 综合费率显著低于主动管理产品 [14] - 信用债因发行主体分散 流动性差导致指数复制成本高 被动策略发展缓慢 [16] - 固收+基金和QDII环球债券基金尚未出现被动策略产品 [18] 投资策略选择建议 - 信用债领域主动管理仍有机会通过信用选择和价值挖掘创造超额收益 [21] - 利率债等流动性高领域被动投资更具优势 但主动管理在久期调节方面仍有价值 [21]

财富管理转型趋势：不同机构的差异化策略 - 中国财富管理行业正经历从产品驱动到服务驱动的深刻转型 投资者需求从单一产品转向资产配置[8] - 个人投资者对短期盈亏较为敏感 需要通过投资者教育和系统设计优化强化资产配置理念[8] - 中国财富管理市场数字化生态全球领先 客户对数字化服务接受程度高[8] - 机构需平衡全球资产配置框架与本土风险收益特征 结合全球经验与本地需求进行再平衡[8] - 券商客群对风险和波动的认知与承受能力普遍更强 财富规划策略可更偏向"全域"或承受更宽波动范围[8] - 券商投顾团队在管理风险与波动方面经验丰富 但需补齐大类资产配置能力[8] - 券商与公募、私募等资产管理人存在多元共生关系 有助于更深入理解管理人并提供优质配置策略[8] - 互联网平台客群庞大且服务半径广 需通过KYC和KYP构建精准用户画像 减少投资者选择困难[9] - 互联网平台注重"简单、安全、快乐"的交易体验 通过智能投顾产品探索线上线下融合服务模式[9] - 互联网平台正从货架式"卖货"逻辑向以账户为中心的资产配置投顾模式转型[9] 系统平台与团队建设：买方投顾转型中的两大探索 - 互联网平台搭建TAMP模式 整合投研、数据分析及陪伴式投顾工具模块[11] - 互联网平台核心优势在于数据与AI 通过专门数据团队梳理客户画像、行为及持仓变化[11] - 数据能力将沉淀为平台核心能力 以智能投顾服务广泛客户并赋能内外部投顾合作伙伴[11] - 财富管理系统是机构投研智慧与专业性的"工程化"体现 投研团队需从系统建设第一天深度参与[11] - 需建立优化双向反馈机制 通过分析客户线上行为洞察关注点与疑虑 指导投研内容产出[11] - 理财师培养目标应使其成为客户长期陪伴的"财务医生"而非"销售冠军"[13] - CIO办公室需在策略制定上高屋建瓴 同时为一线提供清晰可执行的行动指引[13] - 需借助高效实用的AI智能化工具赋能理财师更好地服务客户[13] - 券商系统建设重点发展基于ETF的智能交易与配置工具 满足新客户ETF资产配置需求[13] - 券商积极拥抱AI技术 通过自建垂类模型和使用AI工具提升服务效率与质量[13] - 券商持续推进账户体系建设 从传统交易账户向全生命周期现金流的财富管理账户演进[13] - 销售与投顾并非对立关系 而是渐进转型过程 机构内部将投顾分为四类形成金字塔式成长路径[13]

投资顾问服务转型 - 当前投资顾问面临的核心矛盾是客户对高收益与稳健回报的两难选择，导致投资方案与真实需求错配[1] - 破局关键在于将服务模式从"短期收益导向"升级为"全生命周期目标导向"[2] - 科学的目标规划是转型基础，为后续资产配置与投后服务提供前提[2] 研讨会核心内容 - 研讨会将系统拆解目标规划实战方法，帮助构建个性化解决方案并建立长期客户信任[3] - 内容涵盖财务目标量化、多目标资金分配原则、风险与目标平衡等实操议题[6] - 提供晨星目标规划方法论与工具演示，涉及风险识别、资产配置落地等后续主题预告[6] 晨星公司背景 - 晨星是全球主要投资研究机构，业务覆盖33个市场，管理及建议资产达3380亿美元[8] - 为各类投资者提供基金、股票分析及评级服务，开发实用分析工具[8] - 在中国通过深圳子公司开展业务，拥有港资独资企业资质[8] 活动参与信息 - 报名需扫描二维码或点击原文链接，截止时间为8月28日中午12:00[6] - 审核通过者将获邮件通知，并可加入社群获取全球基金研究数据[6] - 主讲人为晨星中国产品经理苏圳鹏，主持人为投顾观察家檀乐民[5]

宏观经济表现 - 7月制造业PMI录得49 3%，较6月下降0 4个百分点，连续4个月处于收缩区间，主要受生产指数、新订单指数和原料库存指数下跌影响 [3] - 6月CPI同比上涨0 1%（5月为下降0 1%），PPI同比下降3 6%（5月为下降3 3%），CPI转升因食品价格降幅收窄和服务价格涨幅上升，PPI降幅扩大因生产资料和生活资料价格下降 [3] A股市场表现 - 主要股指普涨：上证指数涨3 74%，深证成指涨5 20%，沪深300指数涨3 54%，中证500指数涨5 26%，中证1000指数涨4 80% [4] - 31个申万行业中28个上涨，钢铁、医药生物、建筑材料和通信板块涨幅均超10%，银行、公用事业和交通运输板块下跌 [4] - 钢铁和建筑材料板块受雅鲁藏布江下游水电工程开工拉动，医药生物板块受益于创新药政策利好和出海趋势强劲 [4] 债券市场表现 - 各期限国债收益率上行：1年期、5年期和10年期国债收益率分别上行4个基点、6个基点和6个基点至1 38%、1 57%和1 70% [5] - 中证全债指数下跌0 11%，信用债表现优于利率债：中证企业债指数涨0 02%，中证中票指数涨0 05%，中证国债及政金债指数跌0 14% [5] - 中证转债指数涨2 87%，表现最佳 [5] 海外市场表现 - 美国Markit综合PMI回升1 7个百分点至54 6%，欧元区制造业PMI微升0 3个百分点至49 8%但仍处收缩区间 [6] - 海外主要股指普涨：富时100指数涨4 24%，恒生指数涨2 91%，标普500指数涨2 17% [6] - 布伦特原油现货价格上涨7 73%，伦敦黄金价格下跌0 72% [6] 基金市场表现 - 晨星中国开放式基金指数涨3 89%，股票型基金指数涨5 90%，配置型基金指数涨2 28%，债券型指数涨0 22% [15] - 成长风格基金表现突出：大盘成长混合型基金平均回报6 36%，大盘成长股票型基金平均回报6 07% [18] - 行业基金中医药类表现最佳：行业混合—医药基金平均回报18 07%，行业股票—医药基金平均回报15 24% [18] - 固收类基金分化：可转债基金涨3 19%，信用债基金涨0 01%，利率债基金跌0 23% [19] - QDII基金中环球股债混合基金涨6 41%，大中华区股债混合基金涨6 84% [19]