没有谁是投资天才，再好的投资体系都需要不断地在实战中加以练习。要想遏制思维惯性和主观臆断，首先要树立一个理念： 每笔投资都是一次试错 。 这就是一种概率思维，不要在每次入场前都信心百倍，而要在入场前先想好"错了该如何应对"。 ——笔记哥《应对》 【笔记20250923— 股债双杀（-公募销售费用会议纪要引担忧-午后股市反弹+资金面均衡偏松=小上)】 资金面均衡偏松，长债收益率小幅上行。 央行公开市场开展2761亿元7天期逆回购操作，今日有2870亿元7天期逆回购到期，净回笼109亿元。 资金面均衡偏松，资金利率微幅回落，DR001在1.41%附近，DR007在1.48%附近。 | | | | 银行间资金 | (2025.09.23) | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 回购代码 | 加权利率 | 变化 | 利率走势 | 应尚利率 | 变化 | 成交量 | 变化量 (亿 | 成交量占 | | | (%) | (bp) | (近30天) | (%) | (bp) | (亿元) | 元) | 比 (%) | | R0 ...

市场认知与投资视角 - 市场认知存在视角差异 如同苏轼观察庐山时"横看成岭侧成峰"的多元视角[2] - 当前市场存在价值投资与趋势交易两种主流视角的激烈辩论[3][4] - 市场本质是复杂适应系统 不存在绝对的对错标准[4] 价值与趋势视角对比 - 价值投资者关注估值水平 认为市盈率处于历史极值时市场出现定价错误[5] - 趋势交易者关注动量效应 认为市场永远正确且趋势形成后不会轻易打破[5] - 两种视角的收益来源不同：价值投资赚取市场定价错误收益 趋势交易赚取股价波动收益[6] 投资视角定位方法论 - 需要跳出短期波动视角（山中） 着眼长期收益（山外）[7] - 应融合价值与趋势、宏观与微观等多维视角形成立体决策依据[8] - 必须明确自身盈利本质 选择对抗市场或顺从市场的投资策略[8] - 采用概率思维替代绝对真理 评估投资成功概率与风险回报比[8] 市场本质特征 - 市场兼具有效市场假说的信息效率与行为金融学的群体非理性特征[9] - 股票投资是认知修行过程 需要保持观察辩驳精神与谦逊态度[9] - 成熟投资者能在复杂市场中建立专属投资模式[9]

这篇研报主要对国投瑞银新丝路基金（161224）的投资理念、策略和业绩表现进行了深度分析。报告的核心并非介绍一个由研究人员构建的、用于选股或资产配置的量化模型或量化因子，而是剖析了该基金本身所采用的投资框架和策略。因此，以下总结将基金的整体策略视为一个“模型”进行分析。 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国投瑞银新丝路投资框架[7][36][39] **模型构建思路**：秉持“独立思考、概率思维、逆向勇气、前瞻眼光”的投资理念，致力于寻找股价低于公司长期价值的优质标的，通过合理的组合构建来降低回撤风险，争取长期稳健的超额回报[7][36][39]。 **模型具体构建过程**：该框架是一个综合性的投资哲学和策略体系，而非一个具体的数学公式模型。其构建过程体现在多个维度的决策中： * **投资理念**：独立（避免从众）、概率（构建多元组合应对不确定性）、逆向（买入被低估资产）、前瞻（着眼于长期价值）[36][39]。 * **资产配置**：股票仓位长期保持在93%以上，显示出明显的权益投资风格，通过股票与债券等资产的合理配置力争增值[8][10][40]。 * **组合构建**： * **持股分散**：持股集中度维持相对适中水平（2025Q2前十大重仓股占比58.25%），历史上大部分时间持有25只以上的股票，以分散风险[8][43][47]。 * **行业配置**：行业配置分散，2025Q2前五大行业（医药生物、电子、电力设备、食品饮料、计算机）占比78.23%，并会根据观点进行权重调整（如2025H1增配电力设备、电子，减配机械设备、计算机）[8][51][55]。 * **换手策略**：换手率绝大部分时间远低于同类基金中位数，倾向于中长期持有[8][60]。 * **个股选择**：淡化择时，深入基本面研究，关注公司估值和资产负债率，偏好具备中长期增长潜力的标的[8][39]。 * **风险控制**：通过上述的分散投资和严格的投资纪律来控制回撤幅度与几率[7][9][39]。 **模型评价**：该框架强调深度研究和长期视角，通过科学化的资产配置和结构化的行业、个股策略，在追求长期收益最大化的同时实现风险控制，业绩表现证明了其有效性[9][39]。 模型的回测效果 1. **国投瑞银新丝路投资框架**，年化收益率9.08%[3][7][26]，年化波动率23.17%[26]，年化Sharpe比率0.43[26]，最大回撤-42.69%[26]，信息比率（IR）未直接提供，年化超额收益（相对于基准）7.76%[3][7][26]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：基金风格暴露（估算）[70][74] **因子构建思路**：采用因子指数净值数据对基金净值走势做线性拟合，以估算基金在不同风格因子上的暴露水平，从而分析其收益来源和风格稳定性[70][74]。 **因子具体构建过程**：报告分析了2024Q1至2025Q2期间，基金在多个风格因子上的季度平均暴露情况。具体因子包括：低估值、低换手、低波动、小市值、反转、高成长、高ROE、动量、高beta、微盘[70][74]。通过线性回归拟合，系数（β）即为该因子上的估算暴露水平[74]。$$ \text{基金净值} = \alpha + \beta_1 \cdot \text{因子1指数} + \beta_2 \cdot \text{因子2指数} + ... + \epsilon $$ 其中，β值代表基金对该因子指数的敏感度，即风格暴露[74]。 因子的回测效果 1. **基金风格暴露（估算）**，在考察期内（除2025Q1拟合度较低外），在小市值、高ROE、高beta因子上的估算暴露水平为持续正方向，在微盘因子上的估算暴露水平为持续负方向，在低估值、低换手、低波动、反转、高成长、动量因子上的估算暴露水平没有持续明显的单方向[70]。

核心观点 - 人工智能有99.5%的可能性导致人类灭绝 这一极端观点由Eliezer Yudkowsky提出 并深刻影响硅谷科技巨头对AI风险的认知[1][8][19] 人物背景与行业影响 - Eliezer Yudkowsky为MIRI研究所创始人 八年级辍学后自学AI与计算机科学 参与OpenAI和DeepMind创办过程[4][5][10] - 其AI安全理论影响OpenAI联合创始人Sam Altman与特斯拉CEO马斯克 Altman称Yudkowsky在其创办OpenAI决策中发挥关键作用[6][19] - 2010年协助DeepMind创始人对接风险投资家Peter Thiel 促成Thiel成为DeepMind首位主要投资者 后DeepMind于2014年被谷歌收购[20][21] AI风险理论框架 - 提出三大核心风险机制：正交性（智力与仁慈无必然关联） 工具性融合（AI为达目标可能牺牲人类 如回形针最大化器实验） 情报爆炸（能力短期急剧飙升）[14][15] - 认为现有AI对齐技术（强化学习 微调）在模型能力达到临界点后将失效 导致人类被渐进式边缘化而非通过战争形式消亡[31] - 主张所有开发超级智能的公司（包括Anthropic和OpenAI）均应关闭 认为OpenAI表现最差但本质均无区别[9][32] 文化影响与理性主义传播 - 通过《哈利·波特与理性之道》同人作品推广理性主义 书中融合贝叶斯推理 概率思维等科学方法论 影响硅谷年轻一代科技从业者[22][23][26] - 另著有《如果有人建造它 每个人都会死》 提炼超级智能终极预测 强调AI发展已超越科学理解范畴 处于"炼金术"阶段[27][30] 行业现状与预测 - 认为科技公司构建AI模型时并不清楚内部运作逻辑 当前已进入"需要报警"阶段 但不再精确预测超级智能出现时间[30][32][33] - 用"冰块融化于热水"比喻超级智能发展的必然性 强调过程无关紧要而结果注定[34][35]

核心观点 - 文章提出7条基于个人经验总结的生活和工作原则 强调概率思维、主动行动、过程导向、优先级管理、心态调整及快乐追求的重要性 [1][2][4][6][8][13][16][20] 概率思维框架 - 任何事件受多重因素影响 其中可控因素仅占部分概率（例如假设性案例中可控因素占比20%）[2] - 核心策略是通过行动提高好事发生概率（如健康管理中锻炼降低生病概率4%）而非追求100%确定性结果 [2][3] - 需将行为与结果松绑 接受概率结果并专注可控因素的概率优化 [2][3] 机会获取机制 - 机会获取需主动展示自身能力 通过持续尝试（如抽奖机制中的多次参与）累积成功概率 [4][5] - 在决策关口选择"试一试"而非放弃 使微小概率（5%-10%）通过积累实现方向性倾斜 [4][5] 过程与结果平衡 - 过度注重结果会拉高期望值 导致实际奖赏与预期落差产生幸福感下降 [6] - 建议聚焦过程体验（才能发挥、问题克服、成就感） 将结果视为额外奖赏而非核心反馈源 [7] 行动优先原则 - 复杂事务需回归简单直接目标（如写作本质是多写） 避免陷入过度分析的思维怪圈 [8][10] - 将行动作为默认选项 通过行动反馈调整策略 比单纯方法论更有效 [10][11][12] - 健康维护可通过基础行动实现（身体活动、情绪管理、大脑刺激）无需复杂方案 [8][9] 资源优化配置 - 二八定律适用：80%质量由20%关键事项决定 完美主义导致资源错配 [13] - 需区分重要事项（追求完美）与次要事项（合格即可） 通过经历复盘培养优先级判断力 [13][14] - 降低对他人期待的过度关注 优先对自身负责并允许犯错学习 [14][15] 心态影响问题解决 - 大脑对困难的应对模式取决于主观判断：认为可控时激发兴奋状态（120%能力发挥） 认为不可控时进入慢性压力状态 [17][18] - 建议将问题重构为能力测试挑战 通过兴奋态释放能量而非强制冷静 [19] 快乐价值重估 - 传统"有用"导向（成绩、收入）可能导致生活满足感缺失 [20] - 建议投入10%-20%时间探索新领域 关注过程快乐而非投入产出比 [20][21] - 快乐本身就是重要收获 生活应注重渡航过程的趣味性而非单纯目标达成 [21]

被动投资浪潮 - 光大保德信基金正在发行第一只被动指数投资基金——光大保德信中证A500指数型基金，拟由基金经理王卫林管理 [1] - 横向比较全球权益市场估值水平，目前A股仍处于相对低位，中证A500或在下半年具备更强的向上动力 [1] 基金经理王卫林背景 - 王卫林投资生涯起点与被动投资紧密相连，早期从事量化投资工作，熟悉指数运作流程 [2] - 独立开发量化投资管理系统，覆盖从因子计算到组合管理的完整流程，其管理的光大锦弘近一年、近两年业绩跻身同类前列 [2] - 采用"量化+主动"哑铃结构，量化模型为核心基础，市场剧烈波动时发挥主动管理灵活性 [3] 量化投资理念 - 坚持概率思维与格栅思维结合，概率思维通过数据分析提炼统计规律，格栅思维倡导多学科视角决策 [4][5] - 量化投资多因子选股模型与格栅思维的多学科思考模式异曲同工，追求科学和艺术的结合 [5] - 学生时代跨学科学习流体力学、数学、经济学等，实习经历涵盖量化研究、行业研究等领域 [6] 中证A500指数优势 - 编制方法新颖，纳入ESG评级理念，成分股剔除C级及以下公司，有望成为全球投资者配置中国资产的工具 [7] - 成分股需属于沪股通或深股通范围，便利外资配置，增强指数流动性和市场活跃度 [7] - 行业分布均衡，覆盖100%中证二级行业和91个三级行业，侧重高端制造和科技成长性行业 [8]

资金面与货币政策 - 央行公开市场开展1986亿元7天期逆回购操作，净回笼2559亿元[1] - 资金面均衡宽松，DR001利率1.36%，DR007利率1.51%，资金利率延续下行[1] - 银行间回购市场R001成交量70544.63亿元占总量88.29%，R007成交量8195.35亿元占10.26%[2] 债券市场动态 - 10年期国债利率全天窄幅震荡，开盘1.655%，最低下探1.651%，尾盘回升至1.6575%[3] - 关键债券品种表现分化：250011上涨0.15bp至1.6575，250210上涨0.45bp至1.7045，2500002下跌0.40bp至1.8690[6] - 债市投资者分化为躺平派（持续买入）与投机派（等待利率上行抄底），导致利率呈现横盘格局[4] 中美经贸谈判影响 - 中美经贸会议从日内瓦移师伦敦，议题聚焦稀土与出口管制[3] - 谈判进程引发市场避险情绪，尾盘债市利率因担忧谈判结果小幅回升[3] - 市场传闻谈判细节（如拒绝共同用餐）被解读为潜在风险信号[5] 股市联动效应 - 午后A股突发跳水，与债市利率下行形成联动，10Y国债利率一度跌至1.651%[3] - 市场对股市下跌原因存在多种解读，包括影视节目隐喻（CCTV-6播放《情况不妙》）等非基本面因素[5]

交易哲学与市场洞察 - 金融市场瞬息万变，全球资金流向通过数千块显示屏实时跳动，纽约证券交易所是金融市场的神经中枢[5] - 交易世界的真正胜利在于优雅接纳失败并从挫折中提炼智慧，而非单纯追求盈亏[6] - 市场本质是概率游戏，每一次预测都蕴含不确定性，认识到这一点是成功交易的第一步[9] 风险管理与交易策略 - 专业交易者平均每周花费52小时在技术分析上，用于风险管理的时间不足10小时[8] - 霍加德提出"止损包裹"管理方法，将每日止损额度分成若干部分，强制暂停交易以控制风险[10] - "波动性共生"策略将市场不确定性转化为盈利机遇，在中东地缘冲突案例中实现40%回报[14] 交易心理学与行为训练 - 交易者应培养"反脆弱性"，设计能从市场波动中获益而非仅抵抗波动的交易系统[13] - "逆向交易日"训练方法要求交易者每周一天违反习惯规则操作，以发现新的盈利机会[14] - 情绪量化系统为恐惧、贪婪等情绪赋予0-10分值，当贪婪指数超8分时自动提示降仓50%[18] 量化数据与市场案例 - 2023年硅谷银行危机期间，采用情绪量化系统的对冲基金在恐慌指数9.2时建仓，三周内获12%收益[19] - 2023年第四季度高盛集团75%股票交易由算法执行，但人性因素在交易中的重要性不减反增[20] - 英伟达股价半年内上涨超200%，微软市值突破3万亿美元，随后经历剧烈调整[20] 方法论应用与局限 - "反脆弱"策略在新兴市场成功率仅为发达市场的60%左右[21] - "波动性共生"策略在高流动性市场表现优异，但在低流动性个股中难以实施[21] - 70%个人投资者无法坚持霍加德建议的严格记录和复盘流程超过三个月[22]

投资情绪控制的核心观点 - 投资最重要的能力是情绪控制而非智力 巴菲特强调"temperament"(情绪控制能力)是投资者在市场波动中保持理性决策的关键[1] - 情绪稳定帮助投资者在压力和不确定性中避免被恐惧或贪婪左右 做出长期一致的投资决策[1] - 生物学基础显示人类情绪反应会劫持理智判断 市场极端行情下投资者激素水平变化导致群体非理性行为放大[2] 情绪稳定的生物学与心理学机制 - 延迟满足能力反映情绪克制重要性 斯坦福棉花糖实验表明自我控制与长期成功正相关[3] - 投资者体内压力激素(皮质醇/睾酮)变化会引发过度谨慎或冒险行为 短视频平台利用此机制设计成瘾性产品[2] - 顶级投资者通过95%置信度或十倍赔率标准建立决策纪律 体现心理韧性[3] 市场环境中的情绪管理 - 群体疯狂现象导致投机泡沫 从众效应引发追涨杀跌 需保持独立思考[4][7] - 索罗斯等投资者会主动利用群体情绪偏差获取超额收益[6] - 社交媒体时代信息过载加剧情绪传染 需过滤噪音专注基本面信号[13][14] 投资决策框架与行为金融学 - 概率思维要求区分决策质量与结果质量 避免"结果导向"偏误[8] - 认知偏差是人性组成部分 可通过训练识别行为陷阱如损失厌恶/确认偏误[10] - 巴菲特认为投资是纪律性游戏 芒格指出高智商者常因性情差成为糟糕投资者[9] 长期主义与风险管理实践 - 复利效应依赖时间维度 长期视野能平抑短期情绪干扰[15] - 巴菲特保持现金冗余和安全边际 为极端市场条件预留决策空间[16] - 全局风控策略相当于投资组合的"安全气囊" 避免恐慌性抛售[16] 情绪智力培养方法 - 正念呼吸练习可降低情绪波动 每日5-10分钟训练提升稳定性[29][32] - 情绪日记通过表达性书写梳理思维 降低焦虑水平[33][35] - 简化日常决策(如着装/饮食模式)可减少意志力消耗 避免决策疲劳[44] 信息环境管理策略 - 限制社交媒体接触时间(如每日30分钟) 降低负面信息情绪影响[37][38] - 采用价值投资原则筛选社交关系 减少情绪能量消耗[39][40] - 认知重构技术可将消极自我对话转化为成长视角[45]

投资理念 - 投资体系需要实战练习 每笔交易都应视为试错机会 强调概率思维而非盲目自信 [1] 货币政策与市场动态 - 央行开展4790亿元7天期逆回购操作 利率1.50% 净回笼1561亿元 [3] - DR007利率下行10BP至1.64% 跨月资金面宽松无压力 [3] - 央行公告11月8000亿买断式逆回购+2000亿净买入国债 推动10Y国债利率下行至2.025% [5] - 原央行官员预计未来有40BP降息空间 叠加同业存款利率调降传闻 早盘债市情绪积极 [5] 债券市场表现 - 10Y国债利率波动区间2.025%-2.04% 受股债跷跷板效应影响 [5] - 中日30年国债收益率"会师" 30Y中债利率低于日债5BP [5] - 近六成投资者预期年内10Y中债利率下破2.0% [5] 银行间资金数据 - R001加权利率1.46% 成交额55153亿元 占比91.57% [4] - R007加权利率1.79% 成交额4794亿元 占比7.96% [4] - R014利率下行5BP至1.80% 成交额266亿元 [4] - 银行间回购总成交额60228亿元 环比减少10972亿元 [4]