文章核心观点 - 在利率下行和银行理财净值化的市场环境下，“固收+”产品因其稳健与收益弹性成为投资者配置的“压舱石” [1] - 多位“固收+”投资舵手围绕优化风险收益比、追求绝对收益、应对市场变化等关键问题展开深入探讨 [1] - 基金经理的思想碰撞揭示了“固收+”产品的管理精髓，为投资者选择管理人提供宝贵信息参考 [2] 优化风险收益比：从风险预算到回撤控制 - 中高波产品更容易做出业绩弹性，但对个人客户更具普适性、持有体验更好的其实是低波和中波产品 [4] - 明确客户对产品的资金诉求和目标收益预期，通过大类资产配置平衡组合风险，积极增厚收益并控制回撤 [5] - 可转债的周期波动很有规律，大约每五年会出现一次黄金表现期，是获取收益的重要手段，曾刚管理的组合约有一半以上收益来源于可转债 [5] - 建立三级回撤预警机制作为软约束，并在部分产品运作中采用硬回撤控制，以更好地兼顾风险与收益 [5] - “固收+”正日益走向“产品化”，不同渠道对产品的认知和诉求差异很大，风险定义的重要性或远高于收益定义 [6] - 在控制风险的基础上考虑弹性和收益增强，例如在2%的回撤目标下追求3%-4%的收益更为合理 [7] - 中波“固收+”产品从三个层面优化风险收益比：建立系统风险预算与回撤管理机制、把握A股市场主线机会、重视个股估值与定价 [8] 守住收益：“固收-”的防御之道 - 避免“固收+”产品沦为“固收-”需注重大类资产配置，权益投资风格偏灵活，适度进行行业和风格轮动 [10] - 保持开放心态，向股票基金经理学习分析长期价值和定价的方法，以便及时跟进机会和前瞻应对风险 [10] - 风险控制效果最终由仓位控制决定，极低波产品严格将权益敞口控制在5%以内，灵活型产品则动态监测风险资产暴露 [10] 追求实现绝对收益：低利率时代的挑战与应对 - 当前实现绝对收益目标越来越难，两年前债券静态收益率约3%，如今已降至1.6%左右，安全垫大幅收窄 [12] - 采用风险预算管理方法，前置一部分风险敞口，在票息保护范围内根据市场环境和可承受波动构建组合 [12] - 在超低波产品中，真正可用于股票的敞口可能只有5%，需依赖出色交易能力或将中枢敞口压缩至3%-5%来争取“类绝对收益”表现 [12] 成长风格的风控与机遇 - 在A股高波动市场中，必须兼备大类资产配置思维与交易能力，规避系统性风险是避免“固收+”沦为“固收-”的首要因素 [14][15] - A股有两个典型特征：大熊市往往伴随宏观基本面重大变化；在非系统性风险时期多为结构性行情，呈现明显资金驱动特征 [15] - 在宏观无系统性风险的背景下，重点选择产业趋势明确、具备盈利改善空间和估值提升的行业进行配置，力争创造绝对收益 [15] 市场演变与适应：从本土到全球的视野拓展 - 市场发生巨大变化，资产收益率系统性下行，无风险收益率从入行时的4.5%左右降至如今的2%左右 [17] - 研究对象从固收类资产为主扩展到A股、港股、大宗商品等风险资产，投资视角从国内市场扩展到全球，关注黄金、美股等全球资产 [17] - 投资者结构变化，被动指数、量化资金、游资等对市场定价影响力上升，应对方式是拓展视野，保持操作灵活与谦逊 [18] 动态再平衡：在定价与久期中寻找平衡 - 动态再平衡的核心在于资产的合理定价和久期管理，需要对各类资产进行大致的定价，综合考虑产业周期位置等因素 [20] - “固收+”产品需要控制回撤，经受时间考验的资产、长久期资产是较好选择，短久期投资往往伴随较高波动 [20] - 通过比较不同资产的长期复合回报，在短久期资产估值过高时，向长久期、更稳定的资产进行渐进式再平衡，不追求卖在最高点 [20] 成长风格“固收+”：一份可长期持有的资产 - “固收+”产品中20%的权益部分主要配置成长方向以分享社会发展红利，80%投资固定收益类资产提供基础回报，符合大部分家庭的长期资产配置需求 [22] - 致力于在不同阶段识别出未来3-5年最具潜力的成长方向，打造能穿越周期、让投资者安心长期持有的产品 [22] 主动与量化结合：用纪律为投资赋能 - 构建“主观基本面研究+量化辅助”的投资框架，借助量化工具拓宽分析宽度，辅助主观研究成果 [24] - 借助AI工具极大提高数据获取效率，快速整合团队研究信息，让投资和决策过程更加高效 [25] - “主观+量化”结合使投资管理流程更加清晰，便于精准复盘，更好地为投资赋能 [25] 低换手率下的Alpha来源：洞见与复利 - 行业分散要求不断学习积累，寻找在管理效率、科研创新等方面领先、能够形成长期复利的企业 [28] - 真正的长期趋势往往持续5-10年甚至更久，有充足时间在产业趋势中寻找优秀标的，关键是跟上时代步伐，形成洞见 [29] - 洞见最终才能创造出超额的价值，通过持续学习积累行业洞见是筛选Alpha公司的重要方法 [29] 前瞻科技布局：AI时代的产业趋势洞察 - 基于对AI产业革命性变化的判断，在2023年1月就加大了TMT板块的配置，2023年至今更多聚焦在算力方向 [31][32] - 在经济高质量发展、低通胀和低利率环境中，科技资产最具潜力，能提供超额增长 [31] - 当前AI投资的核心矛盾在于巨大资本开支与有限收入之间的缺口，下一步重点是寻找能验证商业模式、产生稳定现金流的应用方向 [31][32]

优化风险收益比：从风险预算到回撤控制 - 中高波产品虽具业绩弹性，但对个人客户而言，低波和中波产品的持有体验更好、更具普适性[4] - 明确客户资金诉求和收益预期，通过大类资产配置平衡组合风险，并建立三级回撤预警机制进行软约束，部分产品采用硬回撤控制[5][6] - 可转债是收益重要来源，约一半以上收益来自可转债，其周期波动有规律，约每五年出现一次黄金表现期[6] - 风险定义重要性高于收益定义，需首先明确产品风险预算并进行前置管理，例如在2%回撤目标下追求3%-4%的收益更为合理[7] - 针对中波产品，建立系统风险预算与回撤管理机制，事前评估行业历史波动率，事中在回撤超目标30-40%时主动降仓，并预留仓位把握抄底机会[9] - 把握A股市场2-3年形成的主线机会，识别成长类资产中可能实现戴维斯双击的领域进行重点配置[9] 守住收益："固收-"的防御之道 - 权益投资风格偏灵活，适度进行行业和风格轮动，从中期内在逻辑着眼，中短期趋势着手，顺势配置并结合左侧逆势布局[11] - 向股票基金经理学习长期价值分析和定价方法，以便及时跟进机会并前瞻应对风险[11] - 仓位控制决定风险控制效果，极低波产品严格将权益敞口控制在5%以内，灵活型产品则动态监测风险资产暴露并进行纪律性调整[11] 追求实现绝对收益：低利率时代的挑战与应对 - 当前债券静态收益率已从两年前的3%左右降至1.6%左右，安全垫大幅收窄，追求绝对收益难度增加[13] - 采用风险预算管理方法，在票息保护范围内根据市场环境和可承受波动构建组合，超低波产品中股票敞口可能仅5%[13] - 实现绝对收益依赖出色交易能力，或将中枢敞口压缩至3%-5%，并通过逆周期调节等机制化手段争取"类绝对收益"表现[13] 成长风格的风控与机遇 - 规避系统性风险是关键，需自上而下识别当年市场主要矛盾，在经济明显下行周期且风险偏好收缩时降低权益配置[16][17] - 在无系统性风险时期，A股多为结构性行情，重点选择产业趋势明确、具备盈利改善和估值提升空间的行业进行配置[17] - 必须兼备大类资产配置思维与交易能力，把握资金形成一致预期的方向，布局具备产业趋势的行业[15][17] 市场演变与适应：从本土到全球的视野拓展 - 市场资产收益率系统性下行，长久期债券收益率从入行时的4.5%左右降至目前的2%左右[19] - 研究对象从固收类资产为主扩展到加强对A股、港股、大宗商品等风险资产的深度分析，投资视角从国内拓宽至全球，关注黄金、美股等全球资产价格映射[19] - 投资者结构变化，被动指数、量化资金、游资等资金主体影响力上升，信息流转加快影响市场风格及波动[19] - 应对变化需拓展视野，关注全球资本市场，保持操作灵活与谦逊，在策略与市场契合度不高时主动降低风险敞口并重新评估资产价值[20] 动态再平衡：在定价与久期中寻找平衡 - 定价是基础，需综合考虑产业周期位置、商业模式和公司经营周期，A股市场周期共振会急剧放大资产波动性[23] - "固收+"产品需控制回撤，经受时间考验的资产、长久期资产是较好选择，短久期投资在风格趋同时风险积聚[23] - 通过比较不同资产长期复合回报，在短久期资产估值过高时向长久期稳定资产进行渐进式再平衡，不追求卖在最高点，而是分批调整平滑收益[23] 成长风格"固收+"：一份可长期持有的资产 - 对"成长"有动态理解，其内涵随宏观经济环境变化，权益部分主要配置成长方向以分享社会发展红利[25] - 产品定位为20%权益配置成长方向，80%投资固定收益类资产，符合大部分家庭长期资产配置需求，长期复合年化收益预期不错[25] - 致力于在不同阶段识别未来3-5年最具潜力的成长方向，打造能穿越周期、让投资者安心长期持有的产品[25] 主动与量化结合：用纪律为投资赋能 - 大类资产配置是基础框架，借助量化工具可拓宽分析宽度，辅助主观研究成果，得出综合判断[27] - 构建"主观基本面研究+量化辅助"的投资框架，借助AI工具提高数据获取效率，快速整合团队研究信息，使投资决策过程更高效[27] - 主动权益研究团队加强量化分析与基本面研究结合，为"固收+"投资提供更好支持，使投资管理流程更清晰便于精准复盘[27] 前瞻科技布局：AI时代的产业趋势洞察 - 基于AI背景，在2022年10月ChatGPT问世后即意识到人机交互革命，于2023年1月加大TMT板块配置[33] - 判断经济进入高质量发展阶段，呈现低通胀和低利率特点，最具潜力资产为类似美国"回购逻辑"的红利资产和能提供超额增长的科技资产[33] - 社会资源集中推动可形成5-10年的产业趋势，当前AI核心矛盾在于巨大资本开支与有限收入间的缺口，明年投资重点将是验证其收入和现金流生成能力[33] - 下一步除算力外，重点寻找能验证商业模式、产生稳定现金流的应用方向以获取更多超额回报[34]

市场整体表现 - 2025年10月28日上证指数突破4000点，市场情绪复杂 [1] - 2025年第三季度权益市场呈现结构性特征，成长风格偏向，AI产业链表现亮眼 [2] - 除银行外，申万一级行业在第三季度均获正收益，通信、电子、电力设备、有色金属等行业涨幅居前 [2] 基金业绩表现 - 南方智信混合A类份额2025年第三季度净值增长36.69%，C类份额增长36.49% [1] - 基金第三季度业绩显著跑赢同期11.94%的业绩基准，超额收益分别达24.75%和24.55% [1] - 自基金合同生效以来，A份额累计净值增长60.17%，C份额增长62.11%，均显著跑赢同期24.20%的业绩基准 [1] - 基金运作满两年，成立以来各阶段均获得正收益和超额收益，超过同期沪深300涨幅 [1] - 基金第三季度净值上涨36.69%，创历史新高，并显著领先上证50、沪深300、中证800及全A等核心指数 [2] 投资策略与配置 - 基金采用“行业均衡，重选股，个股集中度高”的配置策略，以严控回撤 [1] - 第三季度对前十大持仓进行积极调整，减持火电、快递、船舶制造等仓位，加仓家电、半导体及港股互联网板块 [2] - 调仓当期即产生显著正贡献，原因为自下而上个股性价比优化及为2026年资产配置布局 [2] - 基金经理张延闽拥有15年证券从业经验，管理7只公募基金及15个其他组合，合计管理资产超298.73亿元 [2] AI投资布局 - 基金在2025年第三季度于AI投资领域实现突破性布局 [3] - 投资逻辑认为革命性技术发展初期存在“必要之恶”的估值泡沫，技术浪潮中的“卖铲人”能赚取大部分利润 [3] - 未来将在AI共识投资中寻找合理估值标的，同时延续对非共识领域的挖掘，形成多元化布局 [3] 港股市场展望 - 基金计划进一步提高港股权重，利用港股上市资产的稀缺性与流动性提升优势，为A股持仓提供补充 [3] - 港股市场生态持续优化，上市公司质量和投资者构成发生根本变化，配置价值将凸显 [3] 未来展望 - 基金管理人对2025年第四季度权益市场保持乐观积极态度 [3] - 基金将持续聚焦结构性增长机会，深入挖掘优质投资标的 [3]

AI投资竞赛 - 阿里千问Qwen在全球首个AI大模型实时投资比赛"Alpha Arena"中以超20%的收益率夺得冠军 [1] - 比赛历时17天，六大模型以1万美元初始资金在真实市场自主交易，中国模型Qwen和DeepSeek为仅有的两个盈利模型 [1] - 四大美国顶尖模型全部亏损，其中GPT-5亏损超60%垫底 [1] 宏观政策 - 中国人民银行于11月5日开展7000亿元买断式逆回购操作，期限为3个月，以保持银行体系流动性充裕 [4] 消费与旅游产业 - 2026年春节假期安排为9天，消息公布后在线旅游平台机票搜索量瞬时翻倍增长 [5][6] - 2026年春节出行机票预订量较2025年同期增长63% [6] - 税收新政落地后黄金饰品价格普遍上涨，零售价格上调幅度普遍在7%到8%，部分涨幅达13% [7] 农业与贸易 - 2025年前八个月美国对中国大豆出口量仅约593万吨，远低于2024年同期的约2680万吨 [8] - 2025年美国大豆产量预估约1.17亿吨，出口预估仅约4960万吨，较前一年大幅下降 [8] 汽车与新能源产业 - 10月全国新能源乘用车厂商批发销量161万辆，同比增长16%，环比增长7% [10] - 1-10月新能源乘用车累计批发销量1,205.4万辆，同比增长30% [10] - 金冠电气积极拓展新能源业务，专注于县域和新能源重卡电动汽车充电服务市场开拓 [11] 制造业与科技 - 中联重科多款自主研发的机器人产品已成功实现工程化，预计自2026年起开启批量生产并面向市场销售 [13] - 雷迪克拟以1.6亿元取得机器人与脑机接口公司傲意科技20.41%的股权 [17][19] 公司治理与资本运作 - 福耀玻璃法定代表人由曹德旺变更为其子曹晖 [15][16] - 视觉中国筹划境外发行股份并在香港联合交易所上市 [16] - ST岭南因涉嫌串通投标罪被起诉，目前暂未对公司生产经营产生重大影响 [16] - 思维列控解聘被立案调查的副总经理赵建州，其仍在子公司担任职务 [13]

文章核心观点 - 2025年美国关税政策加速全球贸易格局重塑，导致全球产业分工和秩序重构，资产波动和经济前景不确定性提高 [2] - 地缘政治博弈、资源安全诉求和新兴需求将成为2026年全球大宗商品市场的三大关键驱动力，多数商品过剩格局有望边际改善 [2][3][24] 地缘博弈和资源保护主义对供应弹性的挑战 - 全球能源和金属上游投资下行周期已持续近10年，资本开支欠缺导致供应弹性受限，表现为存量供应不稳和增量供应不足 [5] - 铜矿干扰率自2016年以来持续处于高位，现有矿山品位下降，新增产能特别是大型项目储备不足 [5] - 油气上游投资强度下行周期自2015年开始，对应全球成熟油田衰竭加快周期起点在2024-25年出现，未来10年全球成熟油田衰竭速度或将进入上行通道 [5] - 2025年可能已是非OPEC新增常规项目的峰值之年，非OPEC原油产量由攻转守的中长期拐点或将到来 [5] - 宏观博弈风险如地缘政治和资源保护主义系统性上升，供应扰动是决定铜和石油现货平衡的关键变量，印尼铜矿意外事故可能已扭转全球铜元素纸面过剩 [10] - 贸易博弈升温叠加天气周期拐点，未来3-5年全球太阳黑子数量进入下行通道，拉尼娜现象发生可能性提升，阿根廷和巴西南部农作物易因干旱减产 [11] 战略安全关注下的能源转型与储备建设趋势 - 全球存量需求分配竞争加剧，能源转型和储备建设势在必行，为战略性商品资源提供需求韧性 [13] - 新能源为铜、铝等有色金属提供的需求增长亮点已从量变走向质变，基本可抵消国内地产周期对传统需求的拖累 [13] - 2025年海外各国生物燃料政策加速推进，印尼、马来西亚、美国和巴西等国通过上调掺混比例等方式推动生物燃料市场发展，进一步打开棕榈油、豆油等油脂的工业消费增长空间 [13] - 非OECD国家的原油补库需求分担了全球石油现货供应过剩的累库压力，反映其在贸易摩擦和宏观不确定性上升之际对资源安全的诉求提高 [16] - 全球央行购金量从2022年的500吨/年升至1000吨/年，2025年上半年购金步伐虽边际放缓但仍明显高于2011-2019年水平，出于对冲风险和多元化配置考虑 [16] 从AI投资到新兴经济体工业化的新需求 - 全球贸易摩擦对美国经济增长形成拖累，全球石油需求同比增速或维持历史偏低水平，国内地产周期寻求企稳，以黑色系为代表的传统商品需求逆风难言消散 [18] - AI叙事方兴未艾，数据中心对铜等原材料有直接诉求，全球电气化水平持续提升为相关商品实物消费带来更持续增量，未来几年海内外电网新建与改造投资增长趋势具备较强确定性 [19] - 贸易格局和产业分工加速重构为新兴经济体工业化进程提供动力，印度和"一带一路"国家商品需求强度处于上行通道，或是驱动下一轮超级周期的力量 [19] - 美国关税政治加速全球贸易格局重塑，对商品需求的边际提振已初步反映在中国钢材为代表的中间品出口韧性之中 [19] 2026年大宗商品内部板块排序及展望 - 有色金属和贵金属为上涨趋势延续的第一梯队：铜供给侧有长期资本开支约束和短期意外事件扰动，需求侧有绿色转型和AI叙事新亮点，短缺格局或从2026年开始由预期转为现实 [24] - 原油和农产品为第二梯队：价格超跌后成本反馈提供底部支撑，OPEC+增产在途使石油现货供应过剩仍为基准情形，非OECD补库需求和地缘供应风险可能带来预期差 [25] - 非OPEC供应扩张周期或在2026年下半年迎来中长期拐点，北美页岩油成本挑战已开始 [25] - 海外大豆、玉米等谷物价格已跌破成本线，贸易博弈和天气变数增添供给侧不确定性，海外生物燃料政策加码有望为棕榈油和豆油需求提供新增长点 [25] - 黑色系为第三梯队，维持谨慎态度：下游制造业需求受出口支撑，但地产与基建需求或仍未见底，西芒杜等铁矿项目投产及爬产使冶炼原料供给曲线扩张，可能带动铁矿价格中枢继续下移 [25]

大赛概况 - 首届Nof1 AI模型交易大赛于2025年10月17日启动，11月3日结束，旨在衡量AI投资能力，被誉为“币圈版的图灵测试” [1] - 参赛模型为6款代表中美两国闭源和开源供应商最新技术水平的大模型，包括DeepSeek Chat V3.1、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Qwen3 Max、Claude Sonnet 4.5 [1] - 每款模型获得1万美元初始资金，在Hyperliquid上进行加密永续合约交易，交易范围限于BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE和XRP六种流行加密货币，全程无人类干预 [1][3] 比赛结果与模型表现 - 中国模型Qwen3 Max排名第一，收益率为22.3%，胜率为30.2%，总盈亏为$2232，总交易次数为43次 [3][5][9] - 中国模型DeepSeek Chat V3.1排名第二，收益率为4.89%，胜率为24.4%，总盈亏为$489.08，总交易次数为41次 [3][5][9] - 美国模型Claude Sonnet 4.5亏损30.81%，Grok 4亏损45.3%，Gemini 2.5 Pro亏损56.71%，GPT-5亏损62.66% [4][5] - 中国模型在风险控制与趋势识别上更为领先，而美国系模型普遍亏损严重 [12] 交易策略分析 - Qwen3 Max整体偏“进攻型”，Sharpe值为0.273，展现高风险高回报的进取型交易策略，最大盈利达$8,176 [5][9] - DeepSeek Chat V3.1策略理性稳健，Sharpe值为0.359为所有模型中最高，显示出色的风险控制能力，最大盈利$7,378 [5][9] - Gemini 2.5 Pro交易次数达238次为所有模型最高，极度活跃但胜率仅25.6%，Sharpe值-0.566，反映过度交易且回报低效 [5][10] - GPT-5交易存在较大波动且亏损严重，Sharpe值-0.525，最大盈利仅$270.77，缺乏有效的市场判断和风险管理 [5][11] 行业影响与市场观点 - 币安创始人赵长鹏评论认为，若所有人使用相同AI模型交易可能导致同质化操作，影响市场动态，但也可能通过购买力推动价格上涨 [7] - 预计因AI交易表现引起关注，未来将有更多人研究AI在交易中的应用，交易量会大幅增加 [7] - 比赛选择加密资产因市场全天候开放、数据丰富易于获取、Hyperliquid快速可靠且易集成，支持透明审计 [3]

比赛概况与结果 - 初创公司Nof1发起名为“Alpha Arena”的AI大模型真实市场投资比赛，旨在衡量AI投资能力，每个模型获得1万美元启动资金在真实市场自主交易数字货币，比赛历时17天，从10月18日开始并全程直播[4] - 按最终盈利能力排名，两个中国大模型包揽冠亚军，且是所有参赛模型中唯二实现盈利的模型，四大美国头部模型均出现亏损[1][4] - 冠军为阿里通义的Qwen3 Max，收益率22.32%，账户余额增至12232美元，其在最后阶段反超对手[4]；亚军为DeepSeek chat v3.1，收益率4.89%，账户余额为10489美元[4] - 第三至第六名均为亏损，Claude Sonnet 4.5、Grok 4、Gemini 2.5 pro亏损幅度均超过30%，GPT-5亏损最为严重，账户余额仅剩3734美元，亏损超62%[1][4] 模型交易风格与表现分析 - DeepSeek的交易风格被归因为“专业对口”，其母公司为量化机构幻方，持仓覆盖各个标的，策略简单直接，不换手、不止损、不止盈，属于理性派，大部分时间领跑，表现稳定[7] - 冠军模型Qwen3 Max的策略出奇简单，每天“All in”一个标的并使用多倍杠杆，此前方向错误时损失惨重，但最终结果盈利最多[7] - Grok 4交易风格激进，满仓多个标的，高频跟踪趋势，导致波动较大且不稳定，曾一度收益排在第二位，但最终亏损达45%[5][7] - Claude Sonnet 4.5的最大特点是非常善于分析，但过于讲逻辑，下手时犹豫不决，经常调仓失败、反复止损[7] - Gemini 2.5 pro被调侃交易风格神似散户，策略反复更改，例如一会做多一会做空，其交易次数远高于前几名模型，交易费也更高[7] 比赛意义与行业观点 - 比赛发起方Nof1认为，十年前DeepMind用游戏推动前沿AI发展，现在金融市场是下一个AI时代的最佳训练环境，也是唯一一个随着AI越来越智能而变得越来越难的基准[7] - Nof1团队旨在通过市场训练新的基础模型，希望AI通过开放式学习和大规模强化学习不断进化，最终解决终极复杂挑战[8] - 有金融行业人士对将投资完全交给AI持保留态度，认为AI不了解用户真实的资产状况、家庭、工作现状和投资偏好，单纯给出投资建议是危险行为[8] - 此外，AI的底层逻辑是归纳、总结、复现人类社会中已有的信息，而不涉及任何对未来的预测，理性的工具与人的智慧相结合或许才是最佳组合[8]

比赛概况 - Alpha Arena是由美国第三方机构Nof1发起的AI实盘投资比赛，历时17天，从10月18日进行至11月4日[8] - 参赛模型包括中美两队的六位选手：阿里千问Qwen3-Max、DeepSeek v3.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4.5、Grok 4[8] - 每个大模型获得1万美元初始资金，在Hyperliquid交易所使用相同的提示词和输入数据进行真实市场交易[8][9] - 比赛目标是最大化风险调整后的收益，模型需独立完成识别Alpha机会、决定仓位、判断买卖点和实时风险管理等任务[12][13] 比赛结果 - 阿里千问Qwen以22.32%的收益率获得冠军，账户价值达到12,232美元，总盈利2,232美元[1][24] - DeepSeek位列第二，收益率4.89%，账户价值10,489美元，盈利489.08美元，成为全场唯二盈利的模型[2][24] - 美系四大模型全线亏损：Claude亏损30.81%，Grok亏损45.3%，Gemini亏损56.71%，GPT-5亏损62.66%垫底[3][22][24] - 从交易频率看，Gemini交易最频繁达238次，Grok为47次，Qwen和DeepSeek分别为43次和41次[24] 比赛过程分析 - 初期六大模型均表现克制，互相观望谨慎试水[13] - Qwen和DeepSeek组成"赚钱组"，轮番登顶并始终占据第一梯队[14] - Claude和Grok采取"震荡派"策略，进出频繁但总体亏损[15] - GPT-5和Gemini呈现持续下滑趋势，越挣扎亏损越大[16] - 10月23日Qwen以14,657.43美元账户价值超越DeepSeek的12,220.14美元登顶[20] - Qwen在关键时刻通过紧急避险实现最终反超，以超过20%的收益率问鼎冠军[21] 行业意义 - 在无提示词、无人类兜底、无试错空间的真实交易环境中，中国模型包揽冠亚军显示其复杂任务理解力和执行稳定性[2][26] - 模型应用能力与真金白银的市场表现存在显著差异，实盘交易验证更具参考价值[27] - 这是首次通过真金白银验证的AI交易能力比拼，阿里通义千问成为首家在此类实盘比赛中问鼎的模型[28]

行业概况 - 2025年中国证券类APP月活跃用户突破1.66亿，全网渗透率达15.46% [1] - 炒股软件市场呈现“三足鼎立”的竞争格局 [2] 主流APP综合评分 - 新浪财经APP以9.56分综合评分位居榜首，在数据覆盖(9.8)、资讯质量(9.7)、智能工具(9.6)维度均获最高分 [3][5] - 同花顺与东方财富综合评分并列第二，均为9.16分 [3] - 雪球与大智慧综合评分分别为8.66分和8.36分 [3] 数据覆盖与行情速度 - 新浪财经APP覆盖40多个全球市场，行情刷新速度达0.03秒级，独家接入纳斯达克Level2数据流 [6] - 在商品期货夜盘暴跌期间，多数APP出现1-2秒延迟，而新浪财经保持毫秒级更新 [6][15] - 同花顺免费开放Level-2行情，但在美股盘前交易时段数据延迟3-5秒 [6] 资讯质量与时效 - 新浪财经APP对重大事件的中文解读速度领先行业5-10秒 [7] - 其“喜娜AI助手”可将5000字年报浓缩为300字核心摘要，并标识风险点与机会点 [7] - 同花顺资讯依赖机器抓取，内容量大但原创性不足 [8] 智能工具功能 - 新浪财经APP“AI策略工厂”支持自定义条件自动生成投资组合及历史收益回测报告 [9] - 其资金罗盘功能通过神经网络算法分析大单成交、龙虎榜数据，识别主力资金操盘模式 [9] - 指南针智能选股功能偏技术面分析，缺乏基本面与政策结合 [9] 交易体验 - 新浪财经APP与国内40多家主流券商深度对接，分布式交易网关支持每秒12万笔并发，成交速度较行业平均快0.7秒 [10][11] - 同花顺闪电交易系统支持全国90%以上券商极速下单，3秒内完成委托，高频交易场景优势显著 [10] 投资者选择策略 - 跨市场配置者首选新浪财经APP，其40+市场覆盖与AI预警系统可同步监控多市场联动 [12][13] - 短线交易者可选择同花顺，其提供机构级回测环境和Level-2行情深度揭示市场挂单 [13] - 学习型投资者可考虑东方财富的股吧与基金服务 [14] - 港股美股投资者可考虑富途牛牛，但其A股覆盖有限且存在平台使用费 [14]

好的，作为拥有10年经验的投资银行研究分析师，我已经仔细研读了这份2026年债市展望报告。以下是基于报告内容的详细总结，严格排除了风险提示、免责声明、评级规则等无关信息。 报告核心观点 - 2026年债市将呈现“低利率+高波动+下有底、上有顶”的特征，利率运行中枢持平或小幅抬升概率较高 [1] - 十年期国债收益率上限预计在2.0%-2.1%，下限预计在1.6%-1.7%，期限利差恐继续走扩 [1] - 债市“资产荒”逻辑趋于弱化，基本面因素重要性回归，机构行为是主要波动源 [1] - 核心投资策略排序为：波段操作+票息策略+权益暴露 > 品种选择 > 久期调节+杠杆 > 信用下沉 [1][5] 基本面：开局之年的名义GDP回升 - 2026年为“十五五”开局之年，美国迎来中期选举，全球宏观能见度有望提高，投资者或对关税等因素“脱敏” [2][13] - 全球存在“三个半”增长引擎：AI投资、国防开支、产业重构及不确定性较大的乌克兰重建，财政发力与货币配合下投资驱动特征明显 [2][14] - 国内供需再平衡期待取得进展，方向上积极但空间上暂“有顶”；供给端关注企业利润和产能利用率验证，固投转负对当期经济不利但对长期平衡有益 [2][22] - 需求端关注政策拉动和内生动能修复，预计企业利润小幅改善、产能周期迎来结构性拐点、融资需求小幅企稳 [2] - 名义GDP增速好转和增长结构更具有市场指示意义，广谱消费和地产若确认企稳将是债市的潜在风险 [2][31] 政策：支持性立场与有差别重心 - 货币政策将延续支持性立场，但政策空间可能小于2025年；预计全年降准1-2次，降息可遇不可求，结构性工具依然是重心 [3] - 流动性方面，2026年银行间流动性预计维持平稳，波动空间有望收窄；宏观流动性依然充裕，关注存款活化和搬家情况 [3][69][72] - 财政政策面临稳增长压力和收支缺口两大现实问题；预计2026年财政政策在“科学合理”基础上维持一定扩张力度，各项工具总规模预计为15.7万亿元，较2025年增长约1.2万亿元 [3][80] 机构行为与市场供求 - 债券供给端，政府债供给增加但节奏前置，在央行配合下债市压力不大；真正挑战在于需求端和机构行为 [4] - 债市“资产荒”逻辑趋于弱化，保险与银行扩表难，理财与基金负债稳定性弱化，股市或继续分流债市资金 [4][86] - 稳定性资金减少可能增大市场波动；机构行为催生结构性机会与风险，如ETF规模扩张压缩成分券估值，银行对长债承接力下降，保险I9准则全面落地抑制二永债需求等 [4][86] 债市估值与策略 - 十年期国债收益率1.82%位于2002年以来3%分位数，与7天逆回购政策利率利差为42bp，位于2015年以来14%分位数，绝对估值仍低 [102] - 相对估值方面，股债比价显示债券性价比修复但仍偏低；与存款利率相比性价比提升；全球视角下中债利率处于明显低位 [104] - 利率上行空间受制约因素包括：重演2017年再通胀概率低、融资需求弱、货币政策支持、银行负债成本下行 [5] - 策略上强调在“蛰伏”中伺机“反击”，把握波段机会，重视票息收益和权益资产暴露，对久期调节和信用下沉保持谨慎 [1][5]