文章核心观点 - 科技领域创新突破与政策优化共同推动中国资产价值重估 科技资产展现出前所未有的投资魅力与发展潜力 当前需关注推动“科技叙事”深化的关键变量并在板块波动中把握“高低切换”的投资机会 [1] 推动“科技叙事”深化的关键变量 - 中国科技力量持续提升 在国产模型、国产算力、半导体先进制程等领域取得重大突破 [2] - 国内政策对科技领域持续支持 包括对科技创新的引导和科技企业融资 [2] - 国内人才厚度持续提升 包括AI算法人员培养成熟和工程师红利 [2] 对科技板块近期波动与分化的看法 - 短期波动无需过度担心 基本面与产业发展的持续性依然坚韧 [2] - 全球市场对海外原厂商资本开支及存储涨价可持续性的看法存在分歧 [2] - 国产模型和国产算力的快速发展过程不可避免具有曲折性 导致投资线索产生波动 [2] - 年末切换和业绩空窗期导致市场本身有调整需要 [2] 在波动中挖掘“高低切换”的投资机会 - 从产业出发 将行情结构分化与产业结构分化结合 关注股价低位且产业发生变化的资产 [4] - 结合市场预期 寻找市场上对产业的预期差 [4] - 后市更关注AI和中国科技崛起主线 具体细分领域包括算力、存力以及国产先进制程产业链 [4] 科技赛道投资组合构建与个股选择 - 投资需从产业出发 深耕大科技赛道以寻找产业主线和个股变化机会 [5] - 组合构建采用自下而上与中观比较配置相结合 注重把握产业景气度趋势和节奏 [5] - 个股选择关注市场空间、竞争格局、商业模式、管理层、成长性和市场预期等因子 [5] - 需从科技产业规律出发进行思考 探寻投资底层逻辑以克服不连续性与不确定性 [5] 投研体系支持 - 公司建立了“3+3+3”的研究培养体系 即约3年行业研究、3至4年多行业比较分析、3至4年投资管理经验后再度升级 [6] - 建立了投研体系间充分高效的沟通机制 实现信息和认知的复利 [6] - 建立了数字化投研体系 通过数字化和AI技术将投研知识图谱沉淀在中台 提升从研究到投资的转化效率 [6] 对投资者配置科技资产的建议 - 投资者需评估预期收益率和风险承受能力 将风险与收益结合考量 [7] - 投资应从产业出发 多学习了解产业变化以提升投资胜率和效率 可配置低波动资产平衡仓位 [7] - 选择产品时可从重仓股及变化、基金经理个人经历和风格、季报进行考察 结合自身风险收益偏好和产业认知选择适合的基金产品 [7]

行业趋势与结构变迁 - 创投行业正经历一场影响深远的更替，头部机构内部迎来代际传承，年轻一代成为中坚力量，同时一批扎根于细分赛道的新机构面孔登上舞台 [3] - CVC群体已成为创投圈一支愈发重要的力量 [3] - 科技投资成为绝对的叙事主线，技术门槛提升使得学历背景和产业背景变得比以往任何时期都更重要 [4] 核心投资赛道 - AI浪潮的爆发正在成就一批年轻投资人 [4] - 医疗健康领域经历起伏后，坚守的投资人迎来曙光 [4] - 消费领域重回主桌，意外成就了一批超级回报 [4] 青年投资人典型案例（按姓名音序排列） - Monolith创始合伙人，典型案例包括快手、宇树科技、沐曦股份、斗鱼、月之暗面 [6] - 毅达资本合伙人程诚（1987年），典型案例包括捷捷微电、汇川技术、科德数控、屹信航天、翼辉信息 [8] - 真格基金管理合伙人戴雨森（1986年），典型案例包括月之暗面、观夏、Genspark、Party Animals、东方空间 [9] - 云锋基金执行董事童怀理（1992年），典型案例包括小鹏汽车、地平线、轻村智肌、Momenta、速腾聚创 [11] - 联想之星合伙人高天荘（1985年），典型案例包括小马智行、希迪智驾、海桑创新、图灵量子、自变量机器人 [13] - 中科创星合伙人郭藩（1987年），典型案例包括中科微至、天科合达、垣信卫星、长光辰芯、卫蓝新能源 [15] - 源码资本董事总经理韩光（1987年），典型案例包括塔斯汀、WonderLab、英得尔 [17] - 高榕创投合伙人韩锐（1988年），典型案例包括月之暗面、鸣鸣很忙、元气森林、巨子生物、不同集团 [19] - 厚雪资本创始合伙人侯吴翔（1989年），典型案例包括亿航智能、容百科技、甬矽电子、道生天合、摩尔线程 [21] - 天空工场创投基金创始合伙人雷鸣（1987年），典型案例包括追觅科技、得物、蔚来汽车、Circle、思摩尔 [23] - 春华资本董事总经理黎路（1986年），典型案例包括百胜中国、蚂蚁集团、饿了么、陆金所、作业帮 [25][26] - 纪源资本管理合伙人李浩军（1986年），典型案例包括小红书、哈啰出行、Keep [27] - 中信建投资本执行总经理李少为（1986年），典型案例包括地平线、恒坤新材、强一半导体、华芯程、华海诚科 [27] - 深创投集团投资总监李兴（1989年），典型案例包括越疆科技、星宸科技、中科蓝讯、中图仪器、瑞识智能 [29] - 汇川产投总经理刘成（1988年），典型案例包括宏微科技、纳芯微、裕太微、昂坤视觉、开目信息 [31] - 启明创投执行董事毛硕（1988年），典型案例包括阶梯医疗、帕母医疗、荷声科技、北芯生命、数坤科技 [33] - 五源资本合伙人品醒（1985年），典型案例包括微分智飞、Fellou、首形科技、Outln [35] - 丰年资本合伙人潜暦（1986年），典型案例包括达梦数据、矽电股份、胜科纳米、强一股份 [37] - 鼎晖百孚合伙人王超凡（1991年），典型案例包括力积存储、泛鼎国际、九识智能、邑文电子、面壁智能 [37] - 经纬创投管理合伙人王华东（1985年），典型案例包括理想汽车、沐曦股份、宇树科技、海辰储能、银河通用 [39] - 红杉中国董事总经理王（1985年），典型案例包括Futu、Monzo、TradingView、Webull、Tabby [41][43] - 达晨财智合伙人王文荣（1986年），典型案例包括新洁能、瑞芯微、城昌科技、盛剑环境、稷以科技 [43] - 美团龙珠合伙人王新宇（1989年），典型案例包括宇树科技、月之暗面、数美万物、追觅科技、小马智行 [45] - 明势创投合伙人夏令（1987年），典型案例包括MiniMax、LiblibAl、沃兰特、逐际动力、艾语智能 [47] - 和喧资本创始人兼CEO项与秋（1985年），典型案例包括Airwallex空中云汇、腾讯音乐、地平线、晶泰控股、1X [49] - 智微资本合伙人徐静（1985年），典型案例包括珂玛科技、先锋精科、德龙激光、晶升股份 [51] - 高瓴创投董事总经理严文韬（1991年），典型案例包括极免、MiniMax、Webull、纵腾 [53] - 锦秋基金创始合伙人杨洁（1985年），典型案例包括宇树科技、Momenta、生数科技、数美万物、云鲸智能 [57] - 基石资本董事余忠（1989年），典型案例包括药捷安康、奥浦迈、百英生物、英诺伟、驯鹿生物 [59] - 小苗朗程合伙人前佳伟（1990年），典型案例包括唯万密封、九未实业、稷以科技、蓝是光城个方软件 [61] - 东方嘉富董事总经理虞海东（1989年），典型案例包括寒武纪、信科移动、晶合集成、容百科技 [64] - 绿洲资本创始合伙人张津剑（1988年），典型案例包括MiniMax、逐际动力、千寻智能、一兮生物、博理科技 [65] - 国方创新行业合伙人张冶（1989年），典型案例包括商汤科技、企查查、燧原科技、MiniMax、长亭科技 [67] - 元禾原点合伙人郑丁（1989年），典型案例包括云深处科技、沃飞长空、启尔机电、星环聚能、傲势科技 [69] - 深高新投蕾奥基金总经理中汝新（1985年），典型案例包括精智达、路维光电、四会富仕、云英谷、迅捷兴 [71] - 松天资本董事总经理周淵微（1988年），典型案例包括华大智造、映恩生物、开拓药业、圣湘生物、中慧生物 [73] - 天堂硅谷管理合伙人周蓋（1986年），典型案例未列出具体公司 [75]

2025年科技行业表现回顾 - 中证TMT指数在2025年内上涨40.70%，显著跑赢上证指数的19.42%和深证成指的27.60% [1] - 2025年上半年，中证TMT指数上涨4.29%，同期上证指数和深证成指分别上涨2.76%和0.49% [1] AI资本开支与产业链景气度 - 美股四家科技巨头2025年的AI资本支出预计将达到3500亿美元 [2] - 高盛预测到2030年，全球AI相关基础设施投资总额或突破4万亿美元 [2] AI赋能行业与市场规模 - 中国AI行业市场规模在2024年达到7470亿元，同比增长41.0% [3] - 预计2025年中国AI整体市场规模将攀升至10457亿元，占全球比重达20.9% [3] 政策支持 - 2025年8月，《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》发布，部署六大重点行动并设定了2027、2030、2035年三个阶段的发展目标 [3] - “十五五”规划建议将“科技自立自强水平大幅提高”列为主要目标，并专章部署“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力” [4] 科技企业基本面 - 2025年第三季度，电子行业营业收入和归母净利润同比增长率分别为19.41%和38.29% [6] - 2025年第三季度，传媒行业归母净利润同比增长37.38%，计算机行业归母净利润同比增长32.63%，均显著高于全A指数的5.34% [6] 相关金融产品信息 - 建信科技智选基金（A类025968、C类025969）股票资产占基金资产的比例为80%-95%，其中投资于科技主题相关股票的比例不低于非现金基金资产的80% [6] - 该基金主要在新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源、节能环保、生物医药、数字创意七大产业中优选科技股进行布局 [6] - 基金经理黄子凌管理的建信环保产业股票A近6个月收益率为36.56%，建信高端装备股票A成立以来总回报为54.94%，实现超额收益25.39% [8]

2026年债券市场展望 - 核心观点聚焦于2026年债市走向、货币政策宽松空间以及基本面改善与微观体感疲软的矛盾下债市的抉择[2] - 探讨在资本利得惯性遭遇有限票息的背景下，投资策略是应坚守久期还是转向票息策略[2] - 提出明年债市可能只能“小幅看多”，且逆向布局可能优于顺势而为的观点[2] 2026年全球科技与AI投资展望 - 人工智能将影响智能手机、苹果供应链、PCB、AI数据中心/端侧的IC设计、半导体设备及先进封装产业链，并带来新的趋势和投资机会[4] - 2026年科技投资的主线预计仍由AI引领，需面对“无就业增长”的降息周期带来的机遇与挑战分化[6] - 探讨中国AI能否凭借庞大的应用市场、世界级的模型层与自主硬件的快速迭代实现系统性重估[6] - 在算力端，关注散热、PCB、电源等方向蕴含的确定性机会[6] - 国产芯片可能迎来订单倾斜与集中度提升[6] - AI应用商业化、计算机领域的国产化、量子科技及智驾等高景气赛道被视为下一轮行情的关键[6] 蔚来公司业绩与战略 - 关注蔚来多品牌战略如何助推交付量创新高[8][9] - 探讨乐道品牌能否成为盈利新引擎[9] - 公司在三季度现金流转正后，将如何布局四季度以冲刺盈亏平衡[9] 阿里巴巴业绩与战略 - 关注阿里云收入能否延续26%的高增长[11] - 探讨淘宝闪购百亿投入如何拉动电商大盘[11] - 关注市场传闻的自研AI芯片有何突破[11] - 会议将揭示公司在AI与消费两大战场的最新战况[11]

投资策略与理念 - 投资策略以科技成长为核心，并延伸至全市场视角，结合宏观、中观、微观多个维度进行判断[3] - 投资框架强调前瞻性布局，在产业趋势初露苗头、市场尚未充分定价前进入，以获取更稳妥的可观回报[1][6] - 投资方法论源于沃顿商学院学习经历，强调用简单变量对公司或产业进行定价，模型变量关系过于复杂容易失效[5] 研究方法与机会识别 - 通过研读学术论文来前瞻性嗅到投资机会，论文有助于识别技术应用和产品落地的确定性，区分产业事实与产业预期[1][6] - 研究框架包含三个维度：宏观维度跟踪经济数据与产业政策以识别发展趋势；中观维度聚焦产业未来三到五年的市场空间；微观维度研究个股的竞争壁垒和市值增长空间[4] - 动态开展产业调研，跟踪高频数据，实时对比产业实际进展与预期差距，以动态评估投资机会和风险的变化[9] 对人工智能产业的看法 - 人工智能是当前科技浪潮中最核心的驱动因素，其产业空间足够大，可投资时间足够长，与移动互联网浪潮具有可比性[7] - 尤其关注AI应用领域，重点研究运用大模型能力撬动千行百业生产力变革的应用型公司，关注其现有客户数据和生态壁垒[7][8] - 在AI应用中，To C类比To B类更有想象空间，特别是AI在提供情绪价值上未来通过大模型能释放的巨大商业价值[8] 个股选择与组合管理 - 个股选择基于技术积累，企业技术需能匹配产业变化需求，才有机会捕捉业绩增长[9] - 对个股进行估值定价，预测其未来三到五年市场空间对应的营收，结合市盈率、市销率等估值体系做出定价区间[9] - 面对高波动需识别来源，区分是技术变化、定价变化还是事件冲击后的情绪表达，波动中蕴藏投资机会，情绪释放后可能更重仓配置[11] 主动权益基金的定位 - 主动权益基金的相对优势在于基金经理的深度研究能更及时捕捉产业投资机会，持仓集中度或在不同产业环节的分布有别于被动指数基金[11][12] - 主动权益基金在持仓结构上灵活度更高，可更及时调整仓位，进行前瞻性布局，例如投资尚未被纳入指数成分股的早期公司[12]

国内ETF市场发展现状 - 截至2024年底，境内上市ETF产品数量达1033只，总规模达3.72万亿元[1] - 指数化投资正成为市场主流趋势[1] - 近两三年以来，ETF的市场活跃度持续攀升，已成为投资者广泛关注的工具[1] ETF产品的优势与特点 - ETF具备简单、透明、投资门槛低的优势，拥有证券账户即可交易[3] - ETF交易门槛低于创业板、科创板等个股，有助于普通投资者参与科技投资[3] - 在科技投资领域，ETF是一款高效且实用的配置工具[1] ETF在科技投资领域的应用 - ETF能解决投资者无足够精力深入理解每个专业领域的痛点，投资者只需看好某一赛道即可通过配置对应ETF获取板块整体β收益[3] - 投资者无需对旗下个股进行繁琐研究，无需纠结个股选择，即可分享赛道成长带来的红利[3] 中国科技资产的投资机遇 - 应高度关注中国科技发展带来的长期红利，改革开放近50年来中国科技实现跨越式发展[3] - 基础教育长期积累形成“工程师红利”，从DeepSeek等AI大模型到新型机器人，一系列科技成就正推动市场重新审视中国科技资产投资价值[3] - 可重点关注以人工智能、机器人为代表的中国科技资产，特别是港股市场中的相关标的，以把握科技股重估的长期机遇[3]

市场整体表现 - 市场早盘高开低走，中证A500指数上午收盘上涨0.11% [1] - 有券商观点认为，中期来看A股指数仍存在继续走强的基础，支撑因素包括全球科技投资热情不减、"反内卷"政策持续推进及居民储蓄入市等 [1] 板块表现 - 银行板块逆势走强，锂电池产业链表现活跃，光刻胶概念延续强势 [1] - 旅游酒店、食品、零售、纺织服装等泛消费方向走弱 [1] 中证A500指数ETF交易情况 - 场内跟踪中证A500指数的ETF小幅上涨，有12只相关ETF成交额超过1亿元，其中3只超过29亿元 [1] - A500ETF基金早盘成交额为37.04亿元，IOPV为1.1593，溢折率为-0.03%，换手率为19.21% [1][2] - A500ETF华泰柏瑞早盘成交额为32.70亿元，IOPV为1.2318，溢折率为0.02%，换手率为12.64% [1][2] - A500ETF易方达早盘成交额为29.06亿元，IOPV为1.1868，溢折率为0.02%，换手率为12.70% [1][2] - 中证A500ETF成交额为28.67亿元，A500ETF南方成交额为26.27亿元，A500ETF嘉实成交额为10.93亿元 [2]

市场整体走势 - 周三A股市场震荡分化或冲高遇阻小幅震荡 [1][1] - 上证指数大概率围绕4000点附近整固蓄力或震荡消化多时 [1][1][1] - 市场处于震荡蓄势阶段或布局来年的重要阶段 [1][1] - 中期来看A股指数仍存在继续走强的基础本轮慢牛行情的根基并未动摇 [1] 行业板块表现 - 有色金属 石油石化 国防军工 美容护理和银行等板块涨幅靠前 [1] - 船舶制造 贵金属 能源金属以及银行等行业表现较好 [1] - 综合 房地产 传媒 建筑材料和商贸零售等板块跌幅靠前 [1] - 互联网服务 软件开发 文化传媒以及电子元件等行业表现较弱 [1] 市场风格展望 - 市场风格再平衡仍将延续周期与科技有望轮番表现 [1] - 资金行为可能持续偏向谨慎市场波动也会有所加大 [1]

文章核心观点 - 在科技板块细分赛道轮动频繁的背景下，创业板50与科创100指数形成互补的“黄金组合”，为普通投资者提供了通过宽基指数基金参与科技浪潮的解决方案 [1] - 基于创业板50和科创100指数的差异化定位，构建了一套动量轮动策略，旨在把握科技板块的“强者恒强”效应，历史回测显示该策略能实现超额收益并有效控制风险 [7][10] - 动量轮动策略是一套基于客观数据的系统化投资方案，帮助投资者在不确定的科技市场中建立投资纪律，分享科技发展红利 [8][11] 指数定位与特点 - 创业板50指数代表“成熟科技压舱石”，成分股为新能源、通信、电子等领域的龙头企业，盈利相对稳定，波动适中 [4] - 科创100指数代表“硬科技的冲锋号”，集中布局半导体、医药、高端制造等硬科技小巨人，成长性更高，弹性更强 [4] - 两大指数定位形成互补：创业板50代表已实现商业化成功的成熟科技巨头，科创100代表未来可期的技术破局者，构成科技投资的“黄金分割” [6] 动量轮动策略规则 - 入场信号：当任一指数过去20个交易日累计涨幅达到或超过8%时入场，选择两者中动量更强（涨幅更大）的一方 [7] - 持仓管理：持仓期间，只要持仓指数的20日涨幅保持在0%以上则继续持有；若另一指数动量反超持仓指数3个百分点以上，则执行轮动切换 [7] - 止损与空仓：当持仓指数的20日涨幅跌破0%时止损；若两指数均未达到8%的入场阈值，则保持空仓 [7] 策略历史回测表现 - 在2020年11月14日至2025年11月14日的回测周期内，动量轮动策略实现了96.36%的总收益率，显著超越创业板50基准的31.84%和科创100基准的-0.78% [10] - 策略最大回撤控制在-25.46%，远低于同期科创100指数的-63.72%，夏普比率达到0.59，高于基准的0.21 [10] - 策略在上涨行情中能跟上市场节奏，在市场下行时通过空仓成功规避大部分下跌风险 [10]

文章核心观点 - 科技板块细分赛道轮动快，宽基指数基金是普通投资者参与科技浪潮的更优解，能分散风险并把握产业趋势红利 [1] - 创业板50指数与科创100指数在成分股结构、产业侧重、风险特征上形成鲜明互补，堪称科技宽基的"黄金组合" [1] - 基于创业板50和科创100指数构建的动量轮动策略，在近5年回测中实现了96.36%的总收益率，远超单一指数基准，并有效控制了最大回撤 [10] 指数定位与特点 - 创业板50指数代表"成熟科技压舱石"，成分股多为新能源、通信、电子等领域龙头，盈利相对稳定，波动适中 [3] - 科创100指数集中布局半导体、医药、高端制造等硬科技小巨人，成长性更高，弹性更强，是"硬科技的冲锋号" [3] - 创业板50代表已实现商业化成功的成熟科技巨头，科创100代表未来可期的技术破局者，两者构成科技投资的黄金分割 [4] 动量轮动策略构建 - 策略基于科技成长板块的动量效应，与"追涨杀跌"的逻辑天然契合 [6] - 入场信号：当任一指数过去20个交易日累计涨幅达到或超过8%时入场，选择两个指数中动量更强的一方 [7] - 持仓管理：持仓指数的20日涨幅保持在0%以上则继续持有，若另一指数动量反超持仓指数3个百分点以上则执行轮动 [7] - 止损与空仓：当持仓指数的20日涨幅跌破0%时止损，若两个指数均未达到8%的入场阈值则保持空仓 [7] 策略历史回测表现 - 动量轮动策略在2020年11月14日至2025年11月14日的测试区间内，实现了96.36%的总收益率 [10] - 策略收益率远超创业板50基准的31.84%和科创100基准的-0.78% [10] - 策略最大回撤控制在-25.46%，远低于同期科创100指数的-63.72%，夏普比率达到0.59，高于基准的0.21 [10] - 策略在上涨行情中能跟上市场节奏，在市场下行时通过空仓成功规避大部分下跌风险 [10]