银行业产品调整趋势 - 国有大行已全面停售5年期大额存单产品，产品期限缩短至3年及以下 [3] - 产品调整从大额存单延伸至普通定期存款，部分中小银行率先公开取消五年期定存 [3] - 各银行调整策略分化，国有大行全面停售长期产品，中小银行更多转向1年至3年期产品 [7] 大额存单门槛与利率变化 - 3年期大额存单门槛显著提高，工商银行产品要求“100万起存”，而普通定存门槛仅为50元 [1][5] - 大额存单利率优势消失，工商银行3年期大额存单年利率为1.55%，与三年期定存产品最高利率持平 [1][17] - 大额存单正从面向中产阶层（主流门槛20万元）转变为高净值客户的专属产品 [5] 银行净息差压力成因 - 行业净息差持续承压，2025年三季度民营银行净息差环比下降0.08个百分点 [9] - 面临“两头挤压”状况：贷款利率下行导致资产端收益收窄，存款竞争激烈导致负债成本居高不下 [9] - 在资产端投放乏力背景下，银行通过压降成本较高的长期高息存款产品来管理净息差 [9] 大额存单策略性用途 - 大额存单并未消失，而是改变存在形式，主要用于吸纳优质新客户和作为私人银行客户资产配置的压舱石 [11] - 银行将高息大额存单作为吸引他行客户开办业务的工具，并为私行客户提供收益稳定的配置选项 [11] - 大额存单发行额度与部分存贷指标挂钩，银行发行受到限制 [11] 储户行为与市场影响 - 长期限存款产品减少使储户资产配置陷入两难，倾向“更多储蓄”的储户占比降至62.3%，较上一季度下降1.5个百分点 [13] - 在低利率背景下，更多储户开始考虑减少储蓄，主动寻求更高收益或更多元化的投资渠道 [13] - 专家建议投资者降低收益预期，进行分层资产配置，包括现金管理类理财、货币基金及国债等稳健产品 [15]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 公募REITs政策红利持续释放，发行范围不断扩围扩容，市场规模有望大幅增长，具有万亿蓝海潜力 [1][26] - 公募REITs是高分红的类固收权益型资产，兼具债券和权益属性，收益可分解为分红收益和资产增值收益，在资产配置中具有重要作用 [2][3] - 公募REITs与主流资产相关性弱，能有效对冲风险，填补股债之间中风险稳收益资产空白，适合中长期资金配置 [4] - 公募REITs投资方式有一级市场认购和二级市场交易，一级市场以分红和上市溢价为核心，二级市场收益弹性与风险并存 [50][53][62] 根据相关目录分别进行总结 政策演进：从试点破冰到全面扩容 - REITs在中国经历从私募到公募、从债性到股性转变，政策推动其市场扩围、扩容与深化 [12] - 2008年以来中央多次发文鼓励试点，2021年首批公募REITs上市，2024年进入常态化发行新阶段 [13] - 发行范围从传统基建拓展到多元资产，目前涵盖12大行业52个资产类型，部分已实现首单上市，未来还将进一步扩围 [14] 政策红利持续释放：横向扩容，纵向深化 - 国家发改委和证监会推动市场扩围扩容，底层资产类型不断增加，政策不断完善，如2024年通知扩展底层资产行业等 [13][14] - 公募REITs分为产权类和特许经营权类，两者在资产权利、典型项目、收益来源等方面存在差异 [15][17] 市场规模展望：万亿蓝海，蓄势待发 - REITs底层资产多元化是趋势，当前市场规模小、流动性弱，但进入常态化发行阶段后有望扩容 [25] - 参考美国和日本市场，推算中国REITs市场规模约2.3 - 3.8万亿元，按底层资产估算约3.7万亿元，较当前有10 - 16倍扩容空间 [26] 投资价值：高分红的类固收权益型资产 - 公募REITs兼具股性和债性，产品上市后二级市场价格会变化，且强制分红 [33] - 近四年公募REITs年平均分红率5.73%，高于中证红利指数平均分红率5.52%，与十年期国债收益率息差在300 - 400BP之间，有配置优势 [2][34] 收益分解：分红收益与资本利得 - 公募REITs收益兼具债券和权益属性，投资回报可分解为分红收益和资产增值收益，上市公募REITs总收益率平均值达17.21%，品类分化显著 [36] - 全市场REITs近一年、近三年及成立以来年化回报率分别为23.66%、3.24%、7.64%，美国上市REITs投资时间越长，分红收益占比越高 [3][39] 资产比价：风险收益中等，和其他资产相关度低 - 2025年以来，中证REITs指数与沪深300、10年国债、黄金、中证红利股呈弱相关或极弱相关，能对冲单一资产波动风险，优化组合风险收益结构 [4][41] - REITs填补股债之间中风险稳收益资产空白，契合中长期资金需求和低利率环境下市场需求 [43] 投资方式：一级市场认购和二级市场交易 - REITs投资方式有一级市场认购和二级市场交易，目前上市公募REITs投资者以机构投资者为主且呈上升趋势 [50] 一级市场：以分红和上市溢价为核心 - 一级市场认购投资者分战略、网下和公众投资者三类，认购价格通过询价确定，三类投资者认购数量有原则规定 [53] - 多数项目对不同金额公众投资者收取不同认购费，部分项目对战略及网下投资者免收，机构投资者成本有优势 [54] - 机构投资者在首发资产中占主要地位，战略、网下、公众投资者占比平均为72%、20%、9% [56] - 一级市场认购者短期收益源于认购价与上市后交易价差额，不同项目类型上市首日涨跌幅受资产稀缺性和市场情绪影响，2025年新上市REITs首日涨跌幅高于前四年 [58] 二级市场：收益弹性与风险并存 - 以中证REITs（收盘）指数回顾二级市场行情，走势分六个阶段，受市场规则、政策、疫情、估值、资金等因素影响 [62] - 今年以来REITs经调整配置价值提升，12月有望成为重要配置窗口期，市场情绪企稳，年底资金布局和政策红利等提供有利条件 [66]

文章核心观点 - 在经济增长放缓背景下，单纯追求高收益率的纯固收产品可能承担较高的隐性违约风险，投资者应避免为追求高收益而选择高风险等级产品 [2] - “固收+”策略通过在低风险债券资产基础上增加权益类资产，可以在不显著提高风险的基础上提升收益，正受到投资者青睐 [2][3] - 从海外市场经验看，当存款、债券等传统固收收益下降时，会推动投资者转向“固收+”等能提供稳健回报的替代品种，这一趋势在国内市场也将显现 [3][4] 固收产品风险与市场背景 - 经济增长速度放缓的大背景下，能够提供很高收益的固收类产品表面风险不大，但背后承担了额外的信用风险 [2] - 最近几年债券市场违约事件频发，包括不少知名企业发行的债券，一旦违约投资者损失较大 [2] - 投资者不应为了追求更高收益率而去选择风险等级比较高的固收类产品 [2] “固收+”策略的定义与构成 - “固收”部分通常以低风险的债券类资产为主，主要起防守作用 [3] - “+”的部分通常增加股票、可转债等权益类资产，以提升收益，起进攻作用 [3] - “固收+”是美股债券类基金的主流品种，其兴起源于美股纯债收益的下滑 [3] 海外市场“固收+”的发展与借鉴 - 海外市场“固收+”理念早已深入人心，成为投资者资产配置的主力品种之一 [3] - 日本市场经历类似过程，2016年进入负利率时代后，银行活期存款利率从0.02%降至0.001%，几乎无收益 [4] - 为应对极低利率环境，日本“固收+”投资占比也很高 [4] - 海外经验表明，传统固收收益下降会推动投资者寻找稳健回报的替代品 [4] 国内市场趋势与产品参考 - 国内存款、理财的收益过去几年也经历了下降过程 [4] - 未来国内投资者对“固收+”类品种的需求会越来越高 [4] - 文章提及“月薪宝投顾组合”可作为省心省力投资“固收+”的考虑选项，并提到当前市场在4点几星级 [4]

核心观点 - 报告核心观点为资产配置策略在12月出现分化，低波动策略倾向于增持债券、减持黄金，而中高波动策略则加仓权益、减仓固收；同时，行业轮动策略转向推荐有色金属、基础化工、农林牧渔及通信等板块 [4][46] 资产配置策略 - 动态全天候策略（低波策略）基于宏观风险因子（高通胀、汇率贬值、事件冲击）进行负面剔除式资产配置，2025年以来年化收益为6.7%，卡玛比为4.7 [10][11] - 12月低波策略仓位调整：小幅增持债券，小幅减持黄金 [13][14] - 中低波策略（动态全天候+MVO增强）结合了被动分散与主动增强，2025年以来年化收益为9.0%，高于纯动态全天候策略的6.7% [4][16] - 12月中低波策略仓位调整：小幅加仓权益，小幅减仓债券 [21] - 主动型资产配置策略（中高波策略）通过收益预测增强，2025年以来年化收益达22.0%，卡玛比为3.3 [4][23] - 12月中高波策略仓位调整：显著加仓权益，大幅减仓债券 [26] 行业轮动策略 - 行业轮动策略基于股债市场的四种状态（股强债弱/股弱债强/股债双强/股债双弱）挖掘行业价格规律，2025年以来样本外年化收益达35.8%，显著跑赢中证800指数（17.4%）和偏股混合型基金指数（28.3%） [31][32] - 12月行业推荐主要聚焦于有色金属、基础化工、农林牧渔及通信板块 [35] - 实操中提供两种方案：方案一（保留上期前五且本期在前十的行业）更稳健；方案二（每月取前五行业）对信号变化更敏感 [34] ETF策略 - ETF行业轮动策略通过匹配与申万一级行业相关性高的ETF来实施，2025年以来年化收益为33.0% [36] - 12月ETF行业轮动策略推荐有色金属ETF、养殖ETF、化工ETF、通信ETF等 [39][41] - 基于ETF的资产配置策略用行业ETF替代权益指数，用债券ETF复制债券指数，形成低、中低、中高波三种组合，其2025年化收益分别为6.6%、11.1%和15.0% [43] - 12月ETF资产配置仓位变化：低波策略加仓债券ETF、减仓黄金ETF；中波策略加仓行业轮动组合（代表权益）、减仓债券ETF [45]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：基于宏观状态识别的多资产配置模型 - **模型构建思路**：借鉴美林时钟思路，通过宏观因子识别市场状态，采用马尔可夫转移模型识别宏观状态，构建动态风险预算组合[33] - **模型具体构建过程**： 1. 构建综合增长因子和综合通胀因子来挖掘股票投资价值[34] 2. 增长因子考虑PMI、工业增加值、社会消费品零售总额、固定资产投资完成额和出口金额5个指标[34] 3. 通胀因子考虑CPI和PPI2个指标[34] 4. 采用流动性因子（M1同比）用于债市风险监控[34] 5. 采用ERP（股权风险溢价）、EP（1/PE）和BP（1/PB）指标构建股债性价比因子[34] 6. 通过美元指数、央行购金和汇率等因素构建黄金投资因子[34] 7. 采用多目标优化模型进行业绩增强，将资产动量纳入考量，构建目标波动率为5%、10%和15%的稳健、平衡和积极组合[37] 8. 限制黄金、美股和港股的投资比例上限为10%，并根据宏观状态信号动态月度调整风险预算[37] 2. 模型名称：六维度行业轮动模型 - **模型构建思路**：在月频进行轮动，涵盖宏观、财务、分析师预期、ETF份额变动，公募基金/优选基金仓位动量、事件动量多个维度[39] - **模型具体构建过程**： 1. 宏观维度刻画行业的经济周期动量效应[39] 2. 财务维度从三大报表出发优选财务状况较好的行业[39] 3. 分析师预期维度展示分析师预期边际上调的行业动量效应[39] 4. ETF份额变动逻辑为超卖行业ETF反转[39] 5. 公募基金/优选基金仓位动量刻画公募基金/优选基金重仓行业的动量效应[39] 6. 事件动量效应的逻辑是事件发生时的市场惯性（非线性行业动量）[39] 3. 模型名称：陪伴式偏股增强FOF组合模型 - **模型构建思路**：构建以Alpha为主、拥挤度为辅的动态多因子选基模型，通过季度调整选基金因子与权重进行组合优化[46] - **模型具体构建过程**： 1. 基金初选池筛选条件为：成立满2年3个月；近2年平均股票仓位不低于60%的普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型；基金规模不低于2亿元；任期最长的在任基金经理至少任职满1年；剔除定开和持有期基金[46] 2. 因子优选以Alpha类因子为主、拥挤度因子为辅，各调仓日筛选过去两年IC、IR表现较好的因子分配剩余权重[46] 3. 组合构建时，每期根据复合因子值大小取前30只基金加权构建FOF组合，季度末调仓[46] 4. 模型名称：陪伴式宽基增强FOF组合模型 - **模型构建思路**：构建相对宽基指数的主动权益增强策略，控制组合相对基准的行业板块暴露和市值风格暴露以控制跟踪误差，最大化组合的复合因子得分[53] - **模型具体构建过程**： 1. 单只基金复合因子计算基于Alpha为主、拥挤度为辅的动态多因子选基模型[53] 2. 优化模型如下： $$max\sum_{i=1}^{N}f_{i}\times w_{i}\quad\text{s.t.}\quad\left|\sum_{i}w_{i}\times\beta_{ij}-B_{j}\right|\leq k_{1},\ \ \left|\sum_{i}w_{i}\times p_{ij}-P_{j}\right|\leq k_{2},\ \ \sum_{i}w_{i}=1,\ \ 0\leq w_{i}\leq w_{max}.$$ 其中，$$f_i$$为基金i的复合因子得分，$$w_i$$为组合对基金i的配置权重，$$\beta_{ij}$$为基金i对板块j的配置权重，$$B_j$$为基准对板块j的配置权重，$$k_1$$为组合的板块偏离度上限，$$p_{ij}$$为基金i对市值j的配置权重，$$P_j$$为基准对市值j的配置权重，$$k_2$$为组合的风格偏离度上限，$$w_{max}$$为单只基金最高配置权重[53] 3. 季度末调仓[53] 5. 模型名称：长期能力因子模型 - **模型构建思路**：基于Brinson模型，结合行业指数以及主动权益基金视角，构造行业择时三层业绩分解模型，将基金超额收益拆分为交易、选股、行业配置和择时四个分项[64] - **模型具体构建过程**： 1. 引入风格因素，将基金超额收益中的选股以及配置项从行业和风格两个角度进行分解，引入交叉项，分解成行业选股、行业收益、风格选股、风格收益、行业-风格选股和行业-风格收益八个分项[64] 2. 对因子构造施加基于公募主动权益基金抱团热度的因子择时信号，当抱团因子处于前30%分位点以下时，修改行业配置为行业-风格配置因子，加入风格选股因子；当抱团程度过热（前20%分位点）时，不使用选股因子[65] 3. 将交易倾向因子作为负向筛选指标加入，在市场交易热度上升时给予交易因子更高权重，降温时给予低权重[65] 4. 半年度调仓，剔除不可申赎基金[65] 6. 模型名称：KF-Alpha+交易FOF组合模型 - **模型构建思路**：对基金季报持仓进行猜测补全，在季度层面实现业绩拆分；基于卡尔曼滤波的行业测算，通过基金业绩-高精度估算净值构造基金KF-Alpha因子，体现基金行业内选股能力[70] - **模型具体构建过程**：通过更高频的季度层面数据，构造KF-Alpha+季度交易能力的基金组合[70] 7. 模型名称：五层递补可交易指数轮动策略 - **模型构建思路**：在行业轮动组合基础上，构建5层递补可交易指数轮动策略，解决某些行业交易量小或跟踪指数少导致的规划求解困难[77] - **模型具体构建过程**： 1. 第一层：原始规划求解方法，给定5行业不变，备选池为全体指数[77] 2. 第二层：根据指数持仓，将全市场成交规模较高行业和预期收益较高行业交叉保留强势行业[77] 3. 第三层：根据指数持仓，在给定5行业中剔除全体指数共同持仓较少行业[77] 4. 第四层：估算仓位法规划求解[77] 5. 第五层：持仓对比法求解[77] 6. 标的池选择成立超过24个月的ETF，月频调仓[77] 8. 模型名称：多层次主动权益基金池体系 - **模型构建思路**：构建涵盖各个赛道和风格优秀基金的选基工具箱，以定量评分为主，辅以定性验证[87] - **模型具体构建过程**： 1. 风格划分基于基金价值和成长因子的绝对标签和相对得分，将主动权益基金分为深度价值、价值、价值成长、均衡成长、成长五大类[88] 2. 行业配置方面，将满足一定行业配置特点的基金划分为六大板块赛道基金、行业均衡基金、中观配置基金[88] 3. 对基金评价业绩指标进行检验，指标区间包含6个月、1年和2年，选取相对有效的因子构建基金评价指标体系，包含收益指标、风险调整收益指标、风险指标、投资能力指标、持有体验指标和规模指标六大类[88] 4. 每个季度末和半年报/年报披露的月末进行更新[87] 模型的回测效果 1. **全球配置ETF组合**，近一月绝对收益-0.02%，年初以来绝对收益7.85%[30] 2. **行业轮动模型**，近一月绝对收益-0.81%，近一月超额收益（相对行业等权）0.09%，年初以来绝对收益42.93%，年初以来超额收益18.97%[30] 3. **陪伴式偏股增强FOF**，近一月绝对收益-2.76%，近一月超额收益（相对万得偏股）-0.31%，年初以来绝对收益23.94%，年初以来超额收益-5.29%[30] 4. **陪伴式300增强FOF**，近一月绝对收益-2.66%，近一月超额收益（相对沪深300）-0.20%，年初以来绝对收益20.16%，年初以来超额收益5.12%[30] 5. **陪伴式800增强FOF**，近一月绝对收益-2.08%，近一月超额收益（相对中证800）0.81%，年初以来绝对收益17.56%，年初以来超额收益0.55%[30] 6. **风格轮动基金组合**，近一月绝对收益-2.36%，近一月超额收益（相对主动权益基金）-0.47%，年初以来绝对收益16.28%，年初以来超额收益-5.87%[30] 7. **长期能力组合**，近一月绝对收益-3.44%，近一月超额收益（相对主动权益基金）-1.57%，年初以来绝对收益23.91%，年初以来超额收益0.30%[30] 8. **KFAlphaFOF组合**，近一月绝对收益-2.63%，近一月超额收益（相对万得偏股）-0.18%，年初以来绝对收益24.72%，年初以来超额收益-3.49%[32] 9. **行业轮动基金组合**，近一月绝对收益-1.97%，近一月超额收益（相对主动权益基金）-0.07%，年初以来绝对收益52.17%，年初以来超额收益23.18%[32] 10. **行业轮动ETF组合**，近一月绝对收益-0.76%，近一月超额收益（相对万得全A）1.50%，年初以来绝对收益50.22%，年初以来超额收益21.56%[32] 11. **长期能力因子组合**，全时段年化收益15.82%，相对基准超额年化收益8.37%，信息比1.04[71] 12. **风格轮动FOF组合**，全时段年化收益17.37%，相对基准超额年化收益9.42%，信息比1.15[72] 13. **KF-Alpha+交易FOF组合**，全时段年化收益16.14%，相对基准超额收益8.16%，信息比1[73] 14. **行业轮动基金组合**，全时段年化收益22.74%，相对基准超额收益14.84%，信息比1.22[78] 15. **行业轮动ETF组合**，全时段年化收益22.74%，相对基准超额收益17.79%，信息比1.72[78] 16. **多维复合行业轮动策略**，2012年以来多头年化收益28%，年化超额行业等权18.1%，月度超额胜率70%；2019年以来年化超额行业等权40.12%，月度胜率75%[42] 17. **全球配置ETF组合（目标波动率5%）**，2025年以来收益约6.6%，2011-2025年的年度收益胜率为93%[38] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：宏观因子（增长因子、通胀因子、流动性因子、黄金因子等） - **因子构建思路**：通过宏观层面的经济增长、通胀、流动性、货币政策、美元指数、汇率、央行购金等指标及因子，识别宏观状态，评估资产配置价值[33][34] - **因子具体构建过程**： 1. **增长因子**：考虑PMI、工业增加值、社会消费品零售总额、固定资产投资完成额和出口金额5个指标[34] 2. **通胀因子**：考虑CPI和PPI2个指标[34] 3. **流动性因子**：采用M1同比来衡量，用于债市风险监控[34] 4. **股债性价比因子**：采用ERP（股权风险溢价指标）、EP（1/PE）和BP（1/PB）指标构建，监控股市极端情况[34] 5. **黄金因子**：通过美元指数、央行购金和汇率等因素构建，衡量黄金的动态配置价值[34] 2. 因子名称：行业轮动子维度因子 - **因子构建思路**：从宏观、财务、分析师预期、ETF份额变动，公募基金/优选基金仓位动量、事件动量多个维度构建行业轮动因子[39] - **因子具体构建过程**： 1. **宏观维度因子**：刻画行业的经济周期动量效应[39] 2. **财务维度因子**：从三大报表出发优选财务状况较好的行业[39] 3. **分析师预期因子**：展示分析师预期边际上调的行业动量效应[39] 4. **ETF份额变动因子**：逻辑为超卖行业ETF反转[39] 5. **公募基金/优选基金仓位动量因子**：刻画公募基金/优选基金重仓行业的动量效应[39] 6. **事件动量因子**：逻辑是事件发生时的市场惯性（非线性行业动量）[39] 3. 因子名称：选基金复合因子（Alpha类因子、拥挤度因子） - **因子构建思路**：以Alpha类因子为主、拥挤度因子为辅，动态调整选基金因子与权重[46] - **因子具体构建过程**：各调仓日筛选过去两年IC、IR表现较好的因子分配剩余权重，构建复合因子[46] 4. 因子名称：长期能力因子（择时、交易、配置等） - **因子构建思路**：基于Brinson模型和业绩分解模型，结合风格因素，从选股和择时角度构建长期能力因子[64] - **因子具体构建过程**： 1. 构造行业择时三层业绩分解模型，将基金超额收益拆分为交易、选股、行业配置和择时四个分项[64] 2. 引入风格因素，将基金的选股和配置超额收益从行业和风格两个角度进行分解，引入交叉项，分解成行业选股、行业收益、风格选股、风格收益、行业-风格选股和行业-风格收益八个分项[64] 3. 引用经典的H-M和T-M模型计算基金的择时能力[64] 4. 最终构建的长期能力选基金因子包含TM模型构造的择时项以及业绩分解模型构造的行业配置和交易两项[64] 5. 因子名称：KF-Alpha因子 - **因子构建思路**：基于卡尔曼滤波的行业测算，通过基金业绩-高精度估算净值构造，更好体现基金行业内选股能力[70] - **因子具体构建过程**：对基金季报持仓进行猜测补全，在季度层面实现业绩拆分，构造KF-Alpha因子[70] 6. 因子名称：基金评价指标体系因子 - **因子构建思路**：对常用的基金评价业绩指标进行检验，选取相对有效的因子构建基金评价指标体系[88] - **因子具体构建过程**：指标体系包含收益指标、风险调整收益指标、风险指标、投资能力指标、持有体验指标和规模指标六大类，评价时间维度为近2年[88] 因子的回测效果 1. **长期能力因子**，全时段年化收益15.82%，相对基准超额年化收益8.37%，信息比1.04[71] 2. **风格轮动因子（结合长期能力因子）**，全时段年化收益17.37%，相对基准超额年化收益9.42%，信息比1.15[72] 3. **KF-Alpha+交易因子**，全时段年化收益16.14%，相对基准超额收益8.16%，信息比1[73] 4. **行业轮动多维度因子**，2012年以来应用该因子的策略年化收益28%，年化超额行业等权18.1%，月度超额胜率70%；2019年以来年化超额行业等权40.12%，月度胜率75%[42] 5. **基金评价综合得分因子（风格池内）**，长期来看，各风格池内综合得分排名靠前基金整体表现均跑赢中证偏股；成长风格基金在2015年、2019-2020年业绩弹性突出；2022-2024年价值风格占优[90] 6. **基金评价综合得分因子（赛道池内）**，医药、TMT、周期板块优选基金表现突出，年内优选基金分别上涨50.82%、44.27%、37.68%，相对全部赛道基金有超额[97] 7. **基金优选池综合因子**，长期相较于万得偏股基金指数和沪深300取得超额收益；单年度业绩均跑赢万得偏股基金指数；2019-2023年均跑赢沪深300[102]

黄金市场前景分析 - 黄金的上涨势头可能会受到挑战，如果明年市场情绪改善，资产配置重新流向风险资产 [1] - 黄金期货的持仓量高于长期平均水平，但远低于今年的峰值，这可能预示着在年初强劲上涨之后，黄金市场乐观情绪有所减弱 [1] - 在降息周期中通胀仍具粘性的情况下，投资者对黄金的配置可能会增加 [1] 央行黄金需求 - 央行对黄金的需求更具结构性，因为美国财政赤字一直在增加 [1] - 新兴市场央行配置黄金占外汇储备的比例偏低 [1]

核心观点 - AI、分析师和交易员在资产配置中形成互补而非替代关系，三者分别在信息处理速度、逻辑推演深度和决策执行灵活性上具有独特优势[2][3] - 通过复盘2023年10月17日美国升级芯片出口管制案例，揭示三类主体在认知体系上的根本分野：AI依赖历史模式匹配，分析师构建因果链条，交易员关注市场情绪和博弈机会[2][4][5] - AI无法完全取代人类投研人员，因其难以处理结构性断裂、缺乏二阶思维和博弈直觉、无法理解政策语境和软信息等模糊边界[24][25][26] - 未来最有竞争力的资产配置体系是AI×分析师×交易员的协作模式，AI提升信息密度，分析师提供结构洞察，交易员给出实盘反馈[3][29] 信息摄取与反应维度 - AI以毫秒级速度抓取关键词并匹配历史模式，例如在芯片禁令事件中瞬时抓取"Export Controls"+"China"+"Nvidia"等负面高权重词组并触发自动抛售[8][9] - 人类分析师需要数小时到数天进行深度语境分析，例如阅读400页监管文件，关注"豁免了什么"和"缓冲期多久"等定性信息，判断产能将转移至北美客户[8][9] - 交易员以秒级速度实时关注盘口流动性，包括买卖盘订单流、大单成交方向和波动率变化，通过观察第一小时内杀跌动能判断市场抛压性质[8][9] - 三类主体角色定位不同：AI是市场加速器放大恐慌，分析师是基本面稳定器提供长期价值锚点，交易员是干预者捕捉错杀机会并提供流动性[9] 核心逻辑与推演框架 - AI依赖相关性陷阱进行线性外推，根据历史地缘政治危机（如2022年禁令）预测科技股将进入3-5天的"避险模式"，增加空头头寸规避短期风险[13][15] - 人类分析师通过因果链重塑构建非线性推演，进行产业链调研推测英伟达将推出符合新规的"降级版"芯片（如H20），通过最坏情景测算发现当前股价PEG依然合理[13][15] - 交易员关注预期差套利，利用反身性原理观察市场拥挤度和机构资金动向，在关键整数关口（如450美元）进行日内波动套利，追求短期收益[13][15] - 三者预测依据不同：AI依赖情绪因子延续，分析师进行估值锚定与情景分析，交易员运用反身性原理捕捉情绪极端点[15] 决策输出与风险偏好 - AI决策遵循严格纪律，按风险价值（VaR）模型自动执行减仓、降杠杆等操作，优先控制尾部风险，避免极端回撤但可能错过V型反弹[20][21][22] - 人类分析师强调观点确信，在估值被情绪打穿时建议"分批买入"，愿意承受短期账面亏损换取中长期估值修复，观察窗口拉长至未来几个季度[20][21][22] - 交易员追求高度机动性，盘中频繁调仓并在多空间快速切换，早盘顺势做空后跌幅放缓即逐步止盈甚至反手做多，对短期价格波动极度敏感[20][21][22] - 时间维度和盈亏特征差异明显：AI关注中短期回撤控制，分析师以1-4个季度为主，交易员以日内到数日为单位且盈亏迅速集中[22] AI的结构性短板 - AI无法处理结构性断裂，当遇到训练集未出现过的新范式时倾向于用旧经验解释新变化，例如将芯片禁令简单解读为需求受损而忽略供给受限的新格局[24] - AI缺乏二阶思维和博弈直觉，难以理解市场参与者对信息的预期反应，无法判断跌幅是否超预期或不及预期，而交易员能通过关键价位支撑推断买盘强度[25] - AI难以理解软信息和模糊边界，如政策文件中的豁免条款、过渡期安排以及管理层语气等语境信息，人类分析师能识别监管意图中的折中路径[26] 人类投研人员的比较优势 - 未来分析师需将机械性工作外包给AI，如秒级抓新闻、梳理财报数据等，自身聚焦于商业模式可持续性、估值倍数合理性等深层判断[30] - 投研角色应从信息传递者升级为观点变现者，在AI提供的信息地平线上给出结构清晰、逻辑闭环的定价趋势判断，并承担评级责任[30] - 具备跨学科整合能力的分析师更具优势，需在宏观经济、科技演进、监管逻辑间切换视角，形成从地缘格局到资产定价的完整因果链[31]

威廉博莱公司的Alexandra Symeonidi表示，如果明年市场人气改善，资产配置回归风险资产，那么 黄金 的涨势可能会受到挑战。她表示，虽然 期货仓位高于长期平均水平，但远低于今年的高点，这可能预 示着在经历了年初以来的强劲上涨后，黄金市场的乐观情绪有所降温。这位高级企业信用债和可 持续 发展分析师在一份报告中称，在降息周期中出现通胀居高不下的情况下，投资者对黄金的配置可能会增 加。Symeonidi还认为，"由于美国财政赤字不断增加，而且新兴市场央行黄金配置占外汇储备的比例较 低，央行对黄金的需求更具结构性。" ...

市场环境与投资困境 - 今年以来A股市场呈现非常强的结构化行情，投资机会虽多却难以把握，多数投资者并未因市场表现不俗而感到舒心 [1][9] - 当前市场方向难辨、热点轮动，高景气赛道如AI估值已不便宜，而低估值板块如消费及白酒尚需更多基本面改善信号，投资者在确定未来方向时面临困难 [1][9] - 在此环境下，越来越多投资者开始转向能够分散风险、力求稳健的配置工具，均衡型的宽基指数产品如中证A500ETF显现出独特的配置价值 [1][9] 中证A500指数的编制逻辑与特点 - 中证A500指数采用以行业均衡、龙头代表与结构真实为核心的编制逻辑，旨在构建中国资本市场的“中场新核心” [3][11] - 相比沪深300按总市值排名的传统方式，该指数采用多重因子综合筛选并嵌入行业中性约束，以优选规模领先且具高质量特征的中坚龙头企业 [3][11] - 指数在权重分配上设定了关键双重保障：单一个股权重不超过10%，前五大样本合计不超过40%，以规避超大盘股绑架指数表现并降低单一行业波动的冲击 [3][11] - 指数行业权重分布高度贴近A股整体生态，几乎实现对国民经济各支柱领域的全覆盖，并汇聚各细分行业最具竞争力的领军企业，形成反映新质生产力的优质资产组合 [4][12] 中证A500ETF的市场表现与规模 - 今年以来，中证A500相关ETF总规模已突破2500亿元，成为宽基ETF中增长较快的类别之一 [3][11] - 在规模超过200亿的三只中证500ETF中，中证A500ETF（159338）的持有人结构特别，2025年中报显示个人投资者持有份额占比33.98% [6][14] - 自年初以来，该产品的日均规模持续领跑深交所乃至全市场（截至11月底），体现了市场认可和显著的交易优势 [6][14] - 该ETF在2025年前三季度为投资者赚取利润42.75亿元，位居同类榜首 [6][14] 中证A500ETF的产品定位与价值 - 中证A500ETF不仅是机构资产配置工具，更日益成为普通投资者便捷、高效分享资本市场成长的重要桥梁 [6][14] - 通过配置该ETF，投资者可以避开行业主题波动，既不会完全错过某个方向的上涨，也不必承受过度暴露于单一行业的回调压力，适合作为中长期资产配置的“压舱石” [1][9] - 随着中国资本市场走向成熟与理性，中证A500ETF的长期配置价值将日益凸显，为把握中国经济转型升级机遇的投资者提供了一键覆盖各领域核心资产的解决方案 [7][15] - ETF被动投资帮助投资者赚钱的关键在于通过持续沟通与陪伴，帮助其建立纪律、长期持有，避免在颠簸中提前下车 [7][15]

资产配置的核心逻辑与重要性 - 资产价格长期呈现震荡上行特征 通过将资金分散配置于走势不同且呈一定负相关的资产 可以在长期收益率相近的情况下 大幅降低资产回撤和波动 显著改善投资持有体验 [1] - 资产配置的核心是寻找相关性较低的资产进行资金分散 即“不要把鸡蛋放在同一个篮子里” 以此降低组合波动风险 [3] 股债资产的历史表现与特征对比 - 上证指数虽突破近10年新高 但长期波动剧烈 [5] - 十年国债ETF自2017年8月上市以来 8年累计涨跌幅达36%左右 高于同时期上证指数的涨跌幅 且波动回撤更小 [5] - 货币基金走势平稳 但收益率相对偏低 [5] - 从长期视角看 债券类资产是较为优质的配置选择 [5] 股债跷跷板效应的驱动机制与观测指标 - 市场中的灵活资金（如普通投资者、混合类基金、保险类资金）会在股债两大类资产之间流动 资产的赚钱效应会吸引资金流入并推高价格 [5] - 常用“股权风险溢价率”指标观测股债资产的性价比 该指标自2014年以来大多在正负两倍标准差区间内运行 [6] - 当指标触及上行边界时 提示股票资产可能被低估 买入股票更具性价比 当触及下行边界时 说明债券资产可能更具性价比 [6] - 从最新数据看 随着上证指数突破4000点 股票进一步上涨预期降低 从股权风险溢价率指标看 当前债券类资产更具性价比 [6] 十年国债ETF的产品价值与配置时机 - 十年国债ETF是唯一跟踪上证十年期国债指数的产品 持仓透明无风格漂移 历史上每年均实现正收益 具备低波动、稳健收益特征 [7] - 产品支持日内回转交易、质押加杠杆等功能 综合费率仅0.2% 操作便捷且成本优势显著 [7] - 结合年底债券配置的历史规律与明年宽松政策预期 十年国债ETF是震荡市中平衡组合风险、把握债市机会的优选工具 当前具备较高布局价值 [7]