会议核心观点 - 会议探讨在低利率环境下，运用非线性数学期望理论来应对经济金融不确定性并获取溢价的全新财富管理视角[1] 当前经济金融环境特征 - 经济金融运行逻辑已从线性转向非线性，市场不确定性显著增大，传统基于确定性风险的决策框架难以适应当前环境[3] - 市场主体的投资、消费、出口意愿趋于谨慎，根源在于经济金融环境中难以精确判断概率的“模糊性”成为不确定性的核心构成[3] 非线性数学期望理论 - 非线性数学期望是刻画不确定性的关键理论工具，其核心价值在于帮助投资者将不确定性转化为超额收益来源[3][4] - 资产收益在非线性框架下应包含“均值不确定性溢价”与“方差不确定性溢价”，超越了传统的时间价值和风险溢价逻辑[4] - 该理论为低利率环境下的资产价格刻画和风险度量提供了全新的数理基础，能有效填补非线性环境下风险度量与识别的空白[5][6] 财富管理实践应用路径 - 拓展服务边界，覆盖客户全生命周期需求，强化个性化服务、数智化赋能、集团化资产配置与精细化风控[5] - 拓展资产边界，除传统资产外，积极纳入Reits、ABS、利率互换、可转债、绿色科创资产、跨境资产、数字人民币资产及数据资产等创新品类[5] - 拓展策略边界，运用投资组合优化、杠杆操作、套期保值、套利套息、红利策略、波动性管理等多元工具提升收益空间[5] - 特别强调“精细化风控”与“波动性管理”的重要性，认为连续交易中的波动性不确定性是溢价的重要来源[5][6] 未来发展方向 - 在人工智能时代，可借助机器学习等普及化工具，将经济金融环境中的“不确定性”逐步降维为“模糊性”和“风险”，最终找到可把握的“确定性”[6] - 策略制定中纳入非线性视角，使资产刻画更贴合市场本质，无需所有从业者精通专业理论但需转变思维框架[6]

核心观点 - 全球风险偏好下降，股市与商品市场同步回落，科技板块承压明显 [1][4][7] - 美联储12月降息概率波动剧烈，受官员言论影响由44.4%逆转升至71% [4][42] - 美元指数突破100关口，日元大幅贬值逼近160，加剧日本央行加息压力 [1][4][7][76] 跨资产比较 - 全球风险偏好回落，VIX指数和MOVE指数5日移动平均明显上升 [4][7] - 全球主要股指普遍回调，科技与成长板块表现承压，金银铜及原油均录得下跌 [4][7] - 美元指数上涨0.9%突破100，日元兑美元贬值1.2%直逼160关口 [4][7][76] - A股与港股正相关性边际增强，与沪金负相关性边际减弱 [4][7] - 沪深300相对10年期中国国债的风险溢价为5.39%，较前值上升0.18% [10][12] - 金铜比、金油比、金银比均边际上升，分别为813.5、65.2、81.7 [4][12] 权益市场 - MSCI全球指数下跌2.5%，区域表现呈现“前沿市场跌幅小于发达和新兴市场、北美跌幅小于欧洲和亚洲”格局 [4][20] - 发达市场中，美股三大股指全周收跌，标普500和道指均下跌1.9%，纳指下跌2.7% [4][20] - 欧洲四大股指全部回调，STOXX50下跌3.1%，德国DAX下跌3.3% [4][20] - 港股三大股指跌幅均超5%，恒生科技指数跌幅高达7.2% [4][20] - 新兴市场中，万得全A下跌5.1%，中小盘、创业板及科创板跌幅更大；俄罗斯RTS指数逆势大涨9.1% [4][20] 债券市场 - 中国国债收益率曲线整体上移，10年期与2年期期限利差边际扩大至0.39%，呈现“熊陡”特征 [4][40] - 美国国债收益率曲线整体下移，10年期与2年期期限利差扩大3个基点至0.55%，呈现“牛陡”特征 [4][40][42] - 日本内阁批准约21.3万亿日元财政刺激方案，市场预计政府可能追加发行国债，推升长端利率 [4][43] 商品市场 - 南华商品指数下跌1.8%，CRB商品指数下跌2.2% [4][56] - 13类主要商品期货中仅3类上涨，铁矿石涨幅居前达1.6%，焦煤跌幅领先达7.3% [4][56] - COMEX黄金库存下降1.7%，白银库存下降3.1%，铜库存上涨约5.7% [4][56] - 俄罗斯央行开始出售实物黄金储备以弥补国家预算，澳大利亚主权财富基金增持黄金作为风险缓冲 [4][62] 汇率市场 - 美元指数上涨0.9%重回100以上，过去一个月累计上涨1.2% [4][76] - 欧元、英镑、日元兑美元分别贬值0.9%、0.6%、1.2%，过去一个月日元累计贬值2.3% [4][76] - 日元大幅贬值叠加通胀状态下出台财政刺激计划，日本央行加息压力加剧 [4][76]

报告行业投资评级 - 未提及相关内容 报告核心观点 - 未提及相关内容 各部分总结 全球资产市场表现 - 主要经济体10年期国债收益率方面，2025年11月20日美国为4.085，最新变化-0.053，一周变化-0.035，一月变化0.083，一年变化-0.344；英国为4.584，最新变化-0.017，一周变化0.147，一月变化0.161，一年变化0.086等[3] - 主要经济体2年期国债收益率方面，2025年11月20日美国为3.580，最新变化-0.020，一周变化0.000，一月变化0.000，一年变化-0.680；英国为3.786，最新变化-0.013，一周变化0.026，一月变化0.012，一年变化-0.708等[3] - 美元兑主要新兴经济体货币汇率方面，2025年11月20日巴西为5.333，最新变化0.00%，一周变化0.65%，一月变化-0.94%，一年变化-7.36%；俄罗斯为108.000，最新变化0.00%，一周变化0.00%，一月变化0.00%，一年变化0.00%等[3] - 主要经济体股指方面，2025年11月20日标普500为6538.760，最新变化-1.56%，一周变化-2.95%，一月变化-2.96%，一年变化9.27%；道琼斯工业指数为45752.260，最新变化-0.84%，一周变化-3.59%，一月变化-2.10%，一年变化4.19%等[3] - 信用债指数方面，美国投资级信用债指数最新变化0.18%，一周变化0.10%，一月变化-0.89%，一年变化6.49%；欧元区投资级信用债指数最新变化0.04%，一周变化-0.05%，一月变化-0.41%，一年变化3.49%等[3] 股指期货交易数据 - 指数表现上，A股收盘价3931.05，涨跌-0.40%；沪深300收盘价4564.95，涨跌-0.51%等[4] - 估值方面，沪深300 PE(TTM)为14.14，环比变化-0.02；上证50 PE(TTM)为12.03，环比变化0.01等[4] - 风险溢价方面，沪深300 1/PE - 10利率为3.70，环比变化0.00；上证50 1/PE - 10利率为5.77，环比变化0.00等[4] - 资金流向方面，A股最新值-1022.31，近5日均值-995.15；主板最新值-701.09，近5日均值-755.52等[4] - 成交金额方面，沪深两市最新值17081.89，环比变化-177.19；沪深300最新值4150.65，环比变化298.35等[4] - 主力升贴水方面，IF基差-25.75，幅度-0.56%；IH基差-5.69，幅度-0.19%；IC基差-61.95，幅度-0.88%[4] 国债期货交易数据 - 国债期货T00收盘价108.485，涨跌-0.07%；TF00收盘价105.935，涨跌-0.04%；T01收盘价108.245，涨跌-0.08%；TF01收盘价105.945，涨跌-0.02%[5] - 资金利率方面，R001为1.4357%，日度变化-8.00BP；R007为1.5101%，日度变化-1.00BP；SHIBOR - 3M为1.5790%，日度变化0.00BP[5]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要涉及对市场状态的跟踪和描述性统计，未明确构建用于选股或择时的量化模型或因子。因此，以下总结将重点放在报告中用于分析市场状态的指标和计算方法上。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：风险溢价[25][26] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[25] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中展示了各指数的当前风险溢价值及其在不同时间窗口（近1年、近5年）内的统计分位值和波动率[26][27][28][29] 2. **因子名称**：股债性价比[43] * **因子构建思路**：使用各宽基指数PE-TTM的倒数作为股票预期收益的代理变量，并与十年期国债即期收益率进行比较，其差值即为股债性价比，用于判断股票和债券的相对吸引力[43] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为 `(1 / PE_TTM) - 十年期国债即期收益率`。报告中通过历史分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来评估当前值在历史中的位置[43] 3. **因子名称**：破净率[50][52] * **因子构建思路**：计算各宽基指数中市净率（PB）小于1的个股数量占指数总成分股数量的比例，用以反映市场整体的估值态度和悲观情绪[50][52] * **因子具体构建过程**：破净率 = （指数成分股中PB < 1的股票数量 / 指数总成分股数量） × 100%。报告列出了各主要宽基指数在特定日期的破净率具体数值[50][52] 4. **因子名称**：指数换手率[15] * **因子构建思路**：衡量宽基指数的整体交易活跃程度[15] * **因子具体构建过程**：指数换手率并非简单平均，而是采用加权平均计算，公式为：`指数换手率 = Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)`[15] 5. **因子名称**：交易金额占比[15] * **因子构建思路**：计算单一宽基指数的成交金额在全市场（以中证全指为代表）成交金额中的占比，用以观察资金在不同板块间的流向[15] * **因子具体构建过程**：`某指数交易金额占比 = （该指数当日交易金额 / 中证全指当日交易金额） × 100%`[15] 6. **因子名称**：收益分布形态指标（峰度与偏度）[21][23] * **因子构建思路**：通过分析宽基指数日收益率的分布形态，即峰度和偏度，来刻画收益分布的集中程度和对称性，并与历史时期进行对比[21][23] * **因子具体构建过程**：报告计算了近5年（基准期）和当前（观察期）的峰度和偏度。其中，峰度的计算减去了3（正态分布的峰度值），即报告中的峰度为超额峰度。偏度则直接计算。通过比较当前值与近5年基准值的差异（当前值 - 近5年值）来分析形态变化[21][23] 因子的回测效果 *报告未提供上述因子在选股或择时策略中的具体回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告内容主要为在特定时点（2025年11月18日）对这些因子的状态进行描述和展示其历史分位值[10][13][15][23][29][40][41][50][52]。*

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 未提及 相关目录总结 全球资产市场表现 - 主要经济体10年期国债最新收益率：美国4.114、英国4.553、法国3.457等[2] - 主要经济体2年期国债最新收益率：美国3.574、英国3.795、德国2.017等[2] - 美元兑主要新兴经济体货币汇率最新值：巴西5.324、俄罗斯未给出、南非zar17.185等[2] - 人民币相关汇率最新值：在岸人民币7.109、离岸人民币7.111、人民币中间价7.086等[2] - 主要经济体股指最新值：标普500 6617.320、道琼斯工业指数46091.740、纳斯达克22432.850等[2] - 信用债指数最新值：欧元区投资级信用债指数265.631、欧元区高收益信用债指数406.730等[2] 股指期货交易数据 - A股及各指数收盘价：A股3939.81、沪深300 4568.19、上证50 3003.02等[3] - A股及各指数涨跌（%）：A股 -0.81、沪深300 -0.65、上证50 -0.30等[3] - 各指数估值PE(TTM)：沪深300 14.06、上证50 11.90、中证500 32.57等[3] - 各指数估值环比变化：沪深300 -0.08、上证50 -0.03、中证500 -0.41等[3] - 各指数风险溢价及环比变化：标普500风险溢价 -0.48，环比变化0.06；德国DAX风险溢价2.86，环比变化0.11[3] - 资金流向最新值及近5日均值：A股最新值 -1462.75，近5日均值 -712.73；主板最新值 -1190.40，近5日均值 -585.51等[3] 成交金额及主力升贴水 - 成交金额最新值及环比变化：沪深两市最新值19260.68，环比变化152.77；沪深300最新值4201.50，环比变化 -187.90等[4] - 主力升贴水基差及幅度：IF基差 -13.19，幅度 -0.29%；IH基差 -5.42，幅度 -0.18%；IC基差 -71.22，幅度 -1.00%[4] 国债期货交易数据 - 国债期货收盘价及涨跌（%）：T2303收盘价108.50，涨跌0.01%；TF2303收盘价105.92，涨跌0.01%等[4] 资金利率 - 资金利率及日度变化：R001 1.5711%，日度变化4.00BP；R007 1.5294%，日度变化0.00BP；SHIBOR - 3M 1.5800%，日度变化0.00BP[4]

核心观点 - 报告期内（2025年11月10日至11月14日），全球资产表现的核心驱动因素是美联储12月降息预期的逆转，导致市场出现显著波动 [1][4] - 跨资产比较显示商品表现优于权益和债券，COMEX白银周内涨幅达5.3%，领涨大宗商品 [4][6] - 全球股市表现分化，呈现“前沿市场领先发达和新兴市场、欧洲领先亚洲和北美”的格局，巴西IBOVESPA指数过去一个月涨幅达10% [4][18] - 债券市场中，中债呈现“牛陡”特征，而美债因降息预期逆转呈现“熊平”特征，美联储12月降息概率由11月7日的66.9%降至11月15日的44.4% [4][37][39] - 汇率方面，美元指数周内下跌0.3%，年初以来累计贬值8.1% [4][75] 跨资产比较 - 截至11月14日当周，商品整体表现优于权益和债券，南华商品指数和CRB商品指数分别上涨0.9%和0.5% [4][59] - 权益资产内部表现分化，越南、巴西股市涨幅居前，纳斯达克指数因AI泡沫担忧跌幅居前 [4][6] - 相关性分析显示，A股与港股、美股、印度股市间的1年滚动相关系数出现边际下降 [4][6] - 相对价值方面，A股相对10年期中国国债的风险溢价水平为5.21%，较前值上升0.03个百分点，而标普500相对10年期美债的风险溢价为-0.65%，较前值下降0.03个百分点 [9] - 金属比值方面，金铜比上升至808.7，金油比和金银比则出现下降 [12] 权益市场 - 全球股市整体上涨，MSCI全球指数周内上涨0.4% [4][18] - 发达市场中，欧洲股市表现强劲，法国CAC40指数上涨2.8%，德国DAX指数上涨1.3%；美股标普500和道指小幅反弹但幅度不足0.5%，纳斯达克指数回调0.5% [4][18] - 新兴市场中，A股主要指数普遍下跌，科创50指数和创业板指回调显著，跌幅分别为3.8%和3.0%；巴西IBOVESPA指数表现突出，周内上涨2.4%，月内涨幅达10% [4][18][24] - 港股延续升势，恒生指数上涨1.3%，但恒生科技指数下跌0.4% [4][18] - 韩国股市出现反弹，综合指数和KOSDAQ指数分别上涨1.5%和2.4% [4][18] 债券市场 - 中国国债收益率曲线整体下移，呈现“牛陡”特征，10年期与2年期国债的期限利差边际扩大至0.38% [37] - 信用债方面，3个月、3年期、10年期的AAA级信用债收益率均明显上行，长端信用利差边际扩大 [37] - 美国国债收益率曲线整体上移，呈现“熊平”特征，10年期与2年期国债的期限利差边际收窄4个基点至0.52% [37] - 美联储12月降息概率因关键数据真空与美联储官员鹰派言论出现逆转，从11月7日的66.9%降至11月15日的44.4% [37][39] 商品与汇率 - 大宗商品方面，13类主要商品期货中有9类录得上涨，COMEX白银涨幅居前达5.3%，焦煤跌幅领先达6.1% [59] - 年初以来，黄金、白银、铜价格涨幅显著，分别达55.0%、73.3%和25.7% [59] - 库存方面，COMEX黄金和白银库存连续6周下降，而铜库存已经连续上涨36周 [59] - 汇率方面，美元指数周内下跌0.3%，年初以来累计贬值8.1%；主要货币中，欧元兑美元升值0.5%，日元兑美元贬值0.7% [4][75] - 人民币兑美元升值0.3%，年初以来累计升值2.5% [4][75]

根据研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[26][27][28] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[26] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。具体计算为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[26][28] * **因子评价**：各跟踪指数的风险溢价有明显的均值复归现象，其中中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[27] 2. **因子名称：股债性价比因子**[42] * **因子构建思路**：以各指数PE-TTM的倒数和十年期国债即期收益率之差构建股债性价比指标，用于观察股票与债券的相对吸引力[42] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 其中，PE-TTM为指数滚动市盈率[42] 3. **因子名称：破净率因子**[49][51] * **因子构建思路**：通过计算指数成分股中市净率低于1的个股数量占比，反映市场的整体估值态度和悲观情绪[49][51] * **因子具体构建过程**：破净率的计算公式为： $$破净率 = \frac{指数成分股中破净个股数量}{指数成分股总数量} \times 100\%$$ 其中，破净指个股的市净率（股价/每股净资产）小于1[49][51] * **因子评价**：破净数和占比越高，低估的情况越普遍；破净数及占比越低，可能表明市场对未来发展持乐观态度[51] 4. **因子名称：均线比较因子**[12][14] * **因子构建思路**：通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（如MA5, MA10, MA20等）的位置关系，判断指数的短期、中期趋势强度[12][14] * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于各移动平均线的偏离幅度，公式为： $$偏离幅度 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$$ 根据偏离幅度的正负和大小判断指数是处于均线之上（支撑）还是均线之下（压力）[12][14] 5. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）**[22][24] * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率的分布形态，包括偏度和峰度，来捕捉收益分布的特征和极端风险情况[22][24] * **因子具体构建过程**：使用历史日收益率数据计算偏度和超额峰度（峰度减去3）。偏度衡量分布的不对称性，正偏态显示极端正收益情形增加；峰度衡量分布的尖峭程度，峰度越大说明收益率分布更集中[22][24] 因子的回测效果 1. **风险溢价因子**，当前风险溢价：上证50 (-0.87%)[30]，沪深300 (-0.66%)[30]，中证500 (-0.01%)[30]，中证1000 (0.26%)[30]，中证2000 (0.62%)[30]，中证全指 (-0.14%)[30]，创业板指 (-0.21%)[30]；近1年分位值：上证50 (10.32%)[30]，沪深300 (15.48%)[30]，中证500 (44.44%)[30]，中证1000 (50.79%)[30]，中证2000 (57.94%)[30]，中证全指 (35.71%)[30]，创业板指 (40.87%)[30]；近5年分位值：上证50 (16.90%)[30]，沪深300 (24.21%)[30]，中证500 (48.81%)[30]，中证1000 (56.75%)[30]，中证2000 (64.29%)[30]，中证全指 (43.10%)[30]，创业板指 (46.51%)[30]；近1年波动率：上证50 (0.90%)[30]，沪深300 (1.02%)[30]，中证500 (1.33%)[30]，中证1000 (1.49%)[30]，中证2000 (1.69%)[30]，中证全指 (1.19%)[30]，创业板指 (1.91%)[30] 2. **PE-TTM因子**，当前值：上证50 (11.93)[40]，沪深300 (14.15)[40]，中证500 (33.11)[40]，中证1000 (48.17)[40]，中证2000 (158.55)[40]，中证全指 (21.37)[40]，创业板指 (40.75)[40]；近1年历史分位值：上证50 (90.08%)[40]，沪深300 (86.36%)[40]，中证500 (79.75%)[40]，中证1000 (96.69%)[40]，中证2000 (85.95%)[40]，中证全指 (84.30%)[40]，创业板指 (79.75%)[40]；近5年历史分位值：上证50 (85.62%)[40]，沪深300 (84.13%)[40]，中证500 (95.95%)[40]，中证1000 (98.10%)[40]，中证2000 (84.96%)[40]，中证全指 (94.46%)[40]，创业板指 (55.62%)[40]；近1年波动率：上证50 (0.48)[40]，沪深300 (0.71)[40]，中证500 (2.59)[40]，中证1000 (4.02)[40]，中证2000 (31.60)[40]，中证全指 (1.43)[40]，创业板指 (4.63)[40] 3. **股息率因子**，当前值：上证50 (3.28%)[49]，沪深300 (2.68%)[49]，中证500 (1.36%)[49]，中证1000 (1.09%)[49]，中证2000 (0.75%)[49]，中证全指 (1.99%)[49]，创业板指 (1.01%)[49]；近1年历史分位值：上证50 (11.16%)[49]，沪深300 (14.88%)[49]，中证500 (20.66%)[49]，中证1000 (2.48%)[49]，中证2000 (3.31%)[49]，中证全指 (14.88%)[49]，创业板指 (18.18%)[49]；近5年历史分位值：上证50 (35.29%)[49]，沪深300 (36.12%)[49]，中证500 (16.53%)[49]，中证1000 (35.37%)[49]，中证2000 (10.00%)[49]，中证全指 (33.97%)[49]，创业板指 (69.50%)[49]；近1年波动率：上证50 (0.40%)[49]，沪深300 (0.39%)[49]，中证500 (0.22%)[49]，中证1000 (0.15%)[49]，中证2000 (0.12%)[49]，中证全指 (0.30%)[49]，创业板指 (0.14%)[49] 4. **破净率因子**，当前破净率：上证50 (20.0%)[51]，沪深300 (15.67%)[51]，中证500 (10.8%)[51]，中证1000 (6.4%)[51]，中证2000 (2.2%)[51]，中证全指 (5.22%)[51]，创业板指 (1.0%)[51] 5. **收益分布形态因子（偏度与峰度）**，当前峰度：上证50 (0.08)[24]，沪深300 (0.57)[24]，中证500 (0.89)[24]，中证1000 (1.50)[24]，中证2000 (1.56)[24]，中证全指 (0.92)[24]，创业板指 (1.53)[24]；当前偏度：上证50 (1.34)[24]，沪深300 (1.52)[24]，中证500 (1.57)[24]，中证1000 (1.65)[24]，中证2000 (1.70)[24]，中证全指 (1.59)[24]，创业板指 (1.67)[24]；当前vs近5年峰度差值：上证50 (-2.02)[24]，沪深300 (-1.84)[24]，中证500 (-2.09)[24]，中证1000 (-1.35)[24]，中证2000 (-1.43)[24]，中证全指 (-1.93)[24]，创业板指 (-2.14)[24]；当前vs近5年偏度差值：上证50 (-0.56)[24]，沪深300 (-0.47)[24]，中证500 (-0.53)[24]，中证1000 (-0.39)[24]，中证2000 (-0.36)[24]，中证全指 (-0.48)[24]，创业板指 (-0.54)[24]

美股市场整体表现 - 11月13日美股三大指数集体下行 道琼斯指数下跌1.65% 标普500指数下跌1.66% 纳斯达克指数下跌2.29% [1][3] - 市场情绪呈现一锅端式恐慌 中小科技股跌幅更为显著 [1][3] - 纳斯达克中国金龙指数收跌1.59% 热门中概股普遍下跌 [5] 大型科技股表现 - 大型科技股普遍走弱 特斯拉当日跌幅超过6% 英伟达下跌逾3% 谷歌和亚马逊跌幅接近3% 微软下滑超1% [3] - 苹果公司微跌0.19% 脸书小幅上涨0.14% 整体以下跌为主 [3] - 英伟达市值单日蒸发1686.42亿美元 约合人民币11966.67亿元 反映出资金撤出速度极快 [3] 市场波动原因分析 - 美国政府经历有史以来最长43天停摆后重启 导致经济数据发布混乱 市场不确定性增加 [5][7] - 美联储货币政策前景不明朗 多位决策者表态谨慎 认为通胀仍有黏性 劳动市场展现韧性 [7] - 市场对12月降息25基点的概率从约70%骤降至约47% 利率预期快速变化直接影响资产价格 [7][9] 市场情绪与资金流向 - 信息中断 政策表态及预期快速倒转共同导致悲观情绪蔓延 引发大量卖盘 [9][11] - 对估值敏感的成长股和科技股遭受挤压 英伟达被套上估值再评估标签 [9] - 市场流动性在关键时间段收缩 做市商和杠杆资金调整仓位 卖压被放大 [9][11] 投资者行为与市场影响 - 机构和散户重新评估投资组合 避险情绪增加 债券收益率与股市互动紧张 [11][13] - 市场波动性指标上升 期权市场恐慌指标体现投资者不安 避险需求短期内被推高 [13] - 止损单 算法交易和杠杆平仓共同放大了市场波动 尤其在信息不对称阶段 [15]

报告信息 - 报告名称为《大类资产早报》 [2] - 发布时间为2025年11月14日 [2] - 撰写团队为研究中心宏观团队 [2] 全球资产市场表现 主要经济体10年期国债收益率 - 2025年11月13日美国、英国、法国等国收益率分别为4.120、4.437、3.415等 [3] - 最新变化中美国、英国、法国等变化分别为0.050、0.039、0.039等 [3] - 一周变化、一月变化、一年变化各国均有不同幅度变动 [3] 主要经济体2年期国债收益率 - 2025年11月13日英国、德国、日本等收益率分别为3.760、2.026、0.927等 [3] - 最新变化、一周变化、一月变化、一年变化各国均有不同幅度变动 [3] 美元兑主要新兴经济体货币汇率 - 2025年11月13日巴西、南非zar、韩元等汇率分别为5.299、17.043、1466.000等 [3] - 最新变化中巴西、南非zar、韩元等变化分别为0.13%、 -0.24%、 -0.34%等 [3] - 一周变化、一月变化、一年变化各货币均有不同幅度变动 [3] 主要经济体股指 - 2025年11月13日标普500、道琼斯工业指数、纳斯达克等指数分别为6737.490、47457.220、22870.360等 [3] - 最新变化中标普500、道琼斯工业指数、纳斯达克等变化分别为 -1.66%、 -1.65%、 -2.29%等 [3] - 一周变化、一月变化、一年变化各指数均有不同幅度变动 [3] 信用债指数 - 2025年11月13日美国投资级信、欧元区投资级等指数分别为3519.890、265.966等 [3][9] - 最新变化中美国投资级信、欧元区投资级等变化分别为 -0.37%、 -0.16%等 [4] - 一周变化、一月变化、一年变化各指数均有不同幅度变动 [4] 股指期货交易数据 指数表现 - A股、沪深300、上证50等收盘价分别为4029.50、4702.07、3073.67等 [5] - 涨跌幅度分别为0.73%、1.21%、0.96%等 [5] 估值 - 沪深300、上证50、中证500等PE(TTM)分别为14.41、12.13、33.53等 [5] - 环比变化分别为0.10、0.05、0.39等 [5] 风险溢价 - 标普500、德国DAX的1/PE - 10利率分别为 -0.55、2.66 [5] - 环比变化分别为0.01、0.27 [5] 资金流向 - A股、主板、中小企业板等最新值分别为496.42、272.41等 [5] - 近5日均值分别为 -515.07、 -350.89等 [5] 成交金额 - 沪深两市、沪深300、上证50等最新值分别为20419.62、5100.61、1324.81等 [5] - 环比变化分别为969.28、177.52、 -44.09等 [5] 主力升贴水 - IF、IH、IC基差分别为 -25.07、 -4.87、 -86.29 [5] - 幅度分别为 -0.53%、 -0.16%、 -1.17% [5] 国债期货交易数据 - 国债期货T00、TF00、T01、TF01收盘价分别为108.410、105.885、108.190、105.865 [6] - 涨跌幅度分别为0.04%、0.03%、0.05%、0.04% [6] - 资金利率R001、R007、SHIBOR - 3M分别为1.3887%、1.5005%、1.5800% [6] - 日度变化分别为 -12.00BP、 -1.00BP、0.00BP [6]

当前市场状态 - 欧元兑美元维持区间震荡格局，因美国CPI数据再度推迟公布削弱美元，并为市场注入不确定性[1] - 欧元兑美元持续在窄幅区间震荡，图表显示1.16059阻力位与1.15627支撑位界限分明，反映出多空双方均显犹豫且缺乏明确方向[3] - 数据推迟消除了美元短期内最重要的方向性指引，在缺乏关键数据支撑下，美元情绪趋于疲软[3] - 该货币对实质上处于"暂停模式"，正等待下一重大宏观催化剂以确认方向性走势[3] 美国CPI推迟发布的影响 - 不确定性导致美元走弱，当CPI数据发布时间存疑时，交易员会缩减美元多头头寸，这为欧元/美元提供了天然支撑[5] - 整个外汇市场正处于观望状态，在缺乏新信息的情况下，交易员只能管理预期，而这种不确定性通常对美元的冲击大于欧元[6] - 数据延迟阻碍趋势形成，因此欧元兑美元持续在区间内震荡，突破通常发生在CPI公布之后，而非之前[7] 欧元基本面驱动因素 - 市场预期美联储比欧洲央行更接近宽松政策，这削弱了美元的收益率优势，该因素历来对欧元兑美元构成利好[8] - 欧洲市场情绪、服务业活动及工业需求即使微幅改善，亦能为欧元提供支撑，稳定性现已成为优势而非弱点[9] - 欧元区风险溢价消退，能源担忧、债券脆弱性及地缘政治溢价较往年显著缓解，在结构性风险减少的背景下，美元遇挫时欧元成为更安全的避险选择[10] - 欧元兑美元的强势很大程度上源于美元吸引力减弱，包括美国数据延迟发布、政治噪音频发、经济增长信号矛盾[10] 技术分析展望 - 关键阻力位为1.16059，关键支撑位为1.15627，上行目标为1.16688波段高点[14] - 价格维持在短期结构上方，表明买盘依然活跃，但缺乏突破阻力所需的催化剂[14] - 若突破并站稳1.16059上方，可能开启通往1.16350流动性区域乃至1.16688的通道[16] - 若受阻于1.16059阻力位并跌破1.15627支撑位，可能回测1.15400下方支撑区域，甚至根据波动性进一步下探至1.15050[18]