TS Lombard thinks there's risk of a stagflationary scenario on the horizon. The Fed could be cutting rates as the demand side of the economy accelerates, the firm said. Fed policy missteps in the 1960s cause inflation to spike and was followed by a period of stagflation. The worst-case inflation scenario is on one firm's radar. While most forecasters are growing confident about the economy's resilience, macro research firm TS Lombard says it's eyeing the risk that the US could see a burst of inf ...

**行业与公司** - 行业聚焦于金融研究领域 涉及人工智能（AI）尤其是大型语言模型（LLMs）在投资分析和行业研究中的应用 [1][2][13] - 公司未具体命名 但研究基于Bernstein的行业分析框架 涵盖多领域AI部署案例（如医疗诊断、IT帮助台） [2][26][33] **核心观点与论据** - **AI部署的局限性**：金融研究依赖定制化数据（"walled data"）和定性判断 AI无法替代人类构建端到端行业模型或公司模型 但可自动化信息收集与合成 [3][4] - **提示工程（Prompt Engineering）的关键作用**： - 微小提示变化（如空格、礼貌用语）可导致5%-9%的答案差异 [7][20][22] - 结构化提示（如Chain of Thought）将医疗诊断一致性从50.6%提升至63% [23][25] - 信息过载（"prompt bloat"）会降低效果约8% [7] - **人机协作效能**： - 专家介入后 AI在信息合成任务中表现超越人类（如收益电话会议总结） [8][13][43] - 但论点生成（thesis generation）仍弱于人类 研究深度不足 [8][10][53] - **行业应用差异**： - 标准化任务（如IT帮助台）AI可独立处理 SelfScore基准达28.1-29.4（人类为23.1） [33][35][36] - 复杂领域（如金融分析、医疗诊断）需人机结合 专家提示使GPT-4性能超越人类标注者（F1分数0.886 vs. 人类0.838） [26][29] **其他重要内容** - **数据敏感性**：新兴市场或新兴行业因公开数据稀缺 AI应用挑战最大 [4] - **时间成本**：AI响应需大量时间精炼提示 边际收益递减 [10][48][54] - **模型局限性**： - AI无法生成财务模型（仅输出硬编码数值） [53] - 横向LLMs（如GPT-4）在专家提示下可媲美垂直专业模型（如PubMedBERT） [29] - **未来趋势**：AI将在明确流程任务中取代人类 而模糊复杂任务需人机共生 [11][12][81] **性能提升案例** - 收益电话分析：提示优化后平均分从3.8升至4.3（满分5） [43][44] - 管理决策评估：提供明确框架后评分从3.5跃至4.1 [56][58] - 行业趋势分析：专家提示将得分从3.2提升至3.9 [46][48]

作者背景 - 克罗地亚裔美国商业作家 使用笔名Albert Anthony 在投资者平台Seeking Alpha拥有超过1000名粉丝 并为Investing com等平台撰稿 [1] - 自称金融市场新一代分析师 拥有非传统金融背景 曾在美国多家财富500强IT部门担任技术支持团队分析师 [1] - 2021年创立股票研究公司Albert Anthony & Company 采用100%远程管理模式 [1] - 参与克罗地亚数十场商业创新会议和贸易展览 2025年将在YouTube推出金融市场评论节目《Financial Markets with Albert Anthony》 [1] 业务范围 - 专注于公开上市公司研究 不涉及非上市公司、小盘股或初创公司CEO相关内容 [1] - 提供基于公开数据的通用市场评论与研究 不提供个性化财务咨询或客户资金管理服务 [1] - 不持有任何评级股票的实质性头寸 除非另有披露 [1] 专业资质 - 毕业于德鲁大学 接受企业金融研究所等机构的持续培训认证 [1] - 数据驱动和流程导向的IT分析背景为其股票研究提供支持 [1]

公司研究框架 - 专注于交易所交易基金(ETF)分析 强调增长潜力与股息收益的平衡 [1] - 采用基本面分析与宏观因素结合的方法 包括行业趋势、经济、地缘政治等多重影响因素 [1] - 团队包含MBA毕业生和独立财务教练 为长期投资者提供可操作信息 [1] 投资理念特征 - 秉承沃伦·巴菲特投资哲学和罗伯特·清崎创业理念 [1] - 注重投资组合多元化同时尽可能保持低费率 [1] - 分析师持有VOO多头头寸 通过股票所有权、期权或其他衍生工具 [2] 内容属性说明 - 文章为Seeking Alpha独家内容 禁止未经许可的复制或转载 [3] - 不构成个人财务建议 建议投资者在投资前自行进行尽职调查 [3] - 分析师未获得除Seeking Alpha之外的其他补偿 与提及公司无业务关系 [2]

英镑兑美元走势 - 英镑兑美元上升轨迹得益于英国与欧盟关系的改善 [1] - 英国和欧盟签署协议促进贸易和加强安全合作 [1] - 技术分析显示英镑兑美元位置强劲 保持在关键移动平均线上方 [1] - 英镑兑美元近期前景积极 可能进一步上涨至1.3400 [1] 市场关注因素 - 市场参与者对即将公布的英国CPI数据保持警惕 [1] - 英国CPI数据可能影响英国央行政策预期 [1]

公司概况 - Invest Heroes LLC是一家成立于2018年、总部位于独联体地区的研究机构，专注于股票和固定收益研究服务 [1] - 公司覆盖120多家俄罗斯、美国和中国股票，以及200多只俄罗斯债券（包括企业债和国企债） [1] - 客户群体包括多家机构客户、数十家资产管理公司/投资经理以及约3000名私人客户 [1] 团队构成 - 团队由2名策略师和9名分析师组成（包括股票市场团队和1个固定收益团队） [1] - 分析师团队已获得全球专业认可 [1] 业务发展里程碑 - 第一年进入Refinitiv和Factset平台 [1] - 第二年研究数据开始纳入Refinitiv共识预测 [1] - 第三年成为Refinitiv评级中多家俄罗斯公司的最佳分析师，并正在与标普全球市场财智签约 [1] 研究方法 - 通过为每家公司建立详细的业务模型，使预测经常领先于市场 [1] 联系方式 - 首席执行官Sergey Pirogov和研究主管Aleksandr Sayganov的联系方式包括电话号码和电子邮箱 [1]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 本周5年、10年和30年盈亏平衡通胀率分别上升5.4个基点、5.5个基点和5个基点；5年、10年和30年实际收益率分别上升14.9个基点、9.8个基点和5.3个基点 [1] 根据相关目录分别进行总结 交易情况 - 列出多项未平仓和已平仓交易的起始日期、起始水平、当前水平和盈亏情况，如做多10年期通胀保值债券（TIPS）、做空3个月10年期利率互换接收方，起始日期为2024年5月1日，起始水平1.74%，当前水平2.05%，亏损54.9万美元 [4] 通胀数据发布和债券拍卖日程 - 展示美国、欧盟、法国、意大利和英国等国家和地区重要通胀数据发布和债券拍卖的日期和时间，如美国2025年6月11日8:30发布消费者物价指数（CPI） [6] 美国TIPS相对价值 - 呈现不同到期期限美国TIPS的收益率、百分位数等信息，包括底价、市场调整实际收益率、模型调整实际收益率、便宜/昂贵程度、一周变化和三个月百分位数等 [8] TIPS当前市场水平 - 给出不同期限的实际收益率、名义收益率、盈亏平衡通胀率和贝塔值等数据，如2年期实际收益率为1.50%，名义收益率为4.05% [11] 通胀指数情况 - 展示美国CPI、欧元区调和消费者物价指数（HICP）和英国零售物价指数（RPI）的实际/隐含指数、月环比和同比变化情况 [13][14][15] TIPS和欧洲债券概况 - 提供美国TIPS和欧洲债券的价格、收益率、利差和利差调整等信息，包括清洁价格、脏价格、收益率、季节性因素、底价、一个月和三个月实际利差、盈亏平衡利差和名义利差等 [17][19] 盈亏平衡通胀率变化 - 展示不同时间段（周、月、年）美国、英国和欧盟5年、10年和30年盈亏平衡通胀率的变化情况 [21][25][31] 远期盈亏平衡利差 - 呈现10年期盈亏平衡利差的一个月远期利差情况，包括美国、法国和英国 [34][37][41] 10年盈亏平衡公允价值模型 - 展示10年盈亏平衡通胀率的公允价值模型及残差情况 [44] 美国和英国收益率/盈亏平衡斜率和远期情况 - 展示美国和英国不同期限的远期盈亏平衡通胀率、收益率曲线斜率等情况，如10年远期10年盈亏平衡通胀率、5年10年盈亏平衡通胀率曲线等 [46][51][76] 远期通胀和实际收益率期限结构 - 展示美国和欧盟远期实际收益率和通胀互换期限结构的月度变化情况 [90][95] 通胀预期情况 - 给出不同期限（1年、1年1年、3年2年、5年5年、10年10年、20年10年）美国、欧元区和英国通胀预期的当前水平、变化和z分数 [96][97] 其他杂项 - 包括美国预期同比CPI、美国和欧洲通胀季节性、通胀与油价关系、CPI各组成部分预期变化、核心CPI与个人消费支出物价指数（PCE）差异、实际收益率贝塔值、流动性和保险溢价、一级交易商持有TIPS情况等内容 [100][103][113]