投研体系升级 - 中欧基金提出"专业化、工业化、数智化"投研体系升级战略 专业化要求研究员专注细分领域 基金经理专注特定投资风格和策略 通过长期积累成为专业权威[3] - 工业化通过统一投资理念和标准化流程形成内部共同语言 提升洞见传递与落地效率 例如权益团队按五要素模型分析股票 研究员平均每3只推荐标的有2只被基金经理采纳[4] - 数智化通过数字化和智能化提升投研覆盖度、效率和客观度 目前公司已将AI和大模型深度融入投研流程 人类智慧与量化模型相互赋能[4] - 工业化体系并非去个体化 而是进一步凸显人才不可替代性 目标是培养第三代基金经理 多资产团队是贯彻工业化较彻底的团队 搭建矩阵式组织架构提升协同效率[5][8] 科技领域投资机会 - 科技领域两类重大机会：国产替代（芯片制造、高端仪器仪表、软件）和AI人工智能（大模型应用、海外算力、AI端侧硬件如智驾/机器人/AI眼镜）[15] - 国产算力预计四季度出现趋势性机会 AI端侧在2026年下半年或有较大投资机会 因海外巨头将推出AI眼镜/耳机/折叠屏手机等新品[16] - AI本质是让强大公司更强大 有能力者更有能力 能力产出差距拉大 海外AI应用2025年预计达200亿美元 潜在投资规模4000-5000亿美元[16][17] - 国内科技发展面临场景替代步伐较慢和模型能力差距问题 但预计半年维度DAU将好转 国产链重点关注服务器、IDC及推理端大规模应用的国产替代[18][19] 债券市场展望 - 中期低利率环境可能长期延续 无风险利率还有下降空间 目前债券市场未到牛熊转换时点[20][21] - 利率定价主线是对内解决新旧动能转换中的债务存续问题 居民部门存量债务化解需要较长时间周期 目前仅到中段 按揭利率还有进一步下行空间[21][23] - 低利率环境是结构性变化的适应性定价 而非简单反映基本面好坏 利率与经济基本面强相关的逻辑在中期转弱[24] - 10年国债与银行负债成本存在负利差 安全利差水平约20-25bp 债市需经历收益降低和波动率上升过程以降低夏普比 当前安全边际逐步贴近[25][27] 多资产策略创新 - 多资产团队搭建矩阵式架构：横轴为多策略alpha选择（价值/质量/红利/景气/可转债） 纵轴为多资产beta配置（债券/股票/商品/宏观研究）[8] - 通过主观与定量循环路径（观点→信号→模型）实现投研结合 用AI工具提升企业经营趋势预测能力 例如用算力服务器每日抓取上市公司信息[9][10][11] - 未来方向是Smart alpha策略 通过全面风险管理和衍生品应用降低波动率 收窄收益分布区间 减少负收益概率 追求更高夏普比率[12] 产品业绩表现 - 中欧数字经济混合A近一年收益率232.32% 同期业绩比较基准69.25%[6] - 中欧信息科技混合A自成立以来收益率76.38% 同期业绩比较基准18.60%[6]