一是经济调控模式转型弱化了政策的季节性特征。 过去经济高度依赖地产与基建驱动，而流动性投放也往往 集中在一季度，形成"宽信用"窗口、催化春季行情启动。地产与基建行业规模大、链条长、带动广，对经济景 气具有"广谱性"拉动作用，其中居民购房作为重要的信用派生载体，一度成为一季度信贷"开门红"投放的重要 着力点。早年间信贷与财政额度的集中投放，往往会在年初提振市场信心，叠加3月全国两会前的政策预期升 温，市场通常在1-2月启动春季行情。近年来随着传统增长引擎刺激效力减弱，年初投放的实质性拉动有限， 因此季节性的"宽信用-宽预期"逻辑正在淡化。 二是资金博弈下，"学习效应"促使行情前置。 随着市场参与者 对春季行情规律的认知深化，部分资金提前布局以占据先机。这种"抢跑"行为导致市场预期在节前被快速定 价，节后利好逐步兑现，行情结束时点亦相应前移。 政策预期也是被认为是触发春季躁动最核心且高频的驱动力。华创证券的报告中提到，2010年以来的16次春季 躁动行情中，政策预期驱动占据主导地位，共出现9次，足见在经济数据真空、企业盈利尚未验证的背景下， 市场对于宏观政策信号高度敏感。政治局会议和中央经济工作会议召开在即，这两 ...

文章核心观点 - 债券基金并非稳赚不赔的固定收益产品，其净值会出现阶段性回调，投资者需在投资前掌握关键信息以理解潜在风险 [3][24] 债券类型与特征 - 债券根据发行主体主要分为利率债、信用债和可转债三类 [5] - 利率债由中央政府、地方政府、央行及政策性银行发行，有国家信用背书，违约风险较低，收益以票息为主，主要受市场利率影响 [5] - 信用债由政府之外的主体（如企业）发行，收益受市场利率和发行人信用双重影响，信用风险相对较高，票息通常也较高 [5] - 可转债由上市公司发行，兼具债性与股性，到期可还本付息或按条件转换为公司股票，其价值与股价相关 [5] - 投资者可通过查阅基金名称、合同、招募说明书及定期报告了解基金主要持仓的债券类型 [6] 债券基金投资范围与纯度 - 债券基金只需将80%以上资产投资于债券类资产即可成立，部分产品会投资股票、可转债、权证等权益类资产 [9] - 希望投资纯债基金的投资者需关注产品投资范围、名称及业绩基准，以确认其未投向债券之外的资产 [9] - 固收+产品在债券投资基础上增加了其他策略，其净值会同时受到股市和债市波动的影响 [13] - 常见固收+策略包括：固收+股票（如高股息、红利策略）、固收+可转债（风险收益特征接近权益资产）、固收+衍生品（如使用股指期货、期权对冲或量化模型） [12] 久期概念与影响 - 久期是收回债券本金和利息所需时间的加权平均值，是衡量债券利率风险和弹性的关键指标 [15][16] - 久期越短，债券对利率变动的敏感度越低，利率风险越小；久期越长，敏感度越高，利率风险越高 [16] - 债市走牛时，长久期债券可能比短久期债券涨幅更大；债市走熊时，短久期债券可能跌幅更小 [16] - 投资者可通过基金定期报告中披露的重仓债券久期以及半年报、年报中的“利率风险的敏感性分析”来推断组合久期长短 [16] 债市主要风险 - 常见的债市风险主要包括流动性风险和信用风险 [18] - 流动性风险指投资者将债券变现的能力，若组合中包含流动性差的债券，在市场波动或遭遇大额赎回时，基金经理可能难以合理价格卖出，导致净值下降 [18] - 流动性风险可能因负反馈机制放大：债市下跌引发集中赎回，为应对赎回而折价抛售资产，进一步导致债券价格下跌 [19] - 信用风险指债券的违约可能性，债券信用等级越高通常越可靠 [21] - 中国央行规范，长期信用债评级分为三等九级，从高到低为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C，可用“+”、“-”微调；短期信用债评级分为四等六级，从高到低为A-1、A-2、A-3、B、C、D [22] - 对信用债占比较高的债券基金，投资者可通过基金中报/年报分析其信用下沉程度，以评估潜在信用风险 [22]

文章核心观点 - 文章旨在普及基金投资基础知识 强调夯实基本功对投资基金的重要性 [2] 债基投资风险 - 债券基金通常波动较小 但可能因突发事件而出现暴跌 [3] - 单只债券基金暴跌的一种主要原因是遭遇巨额赎回 若没有足够现金应对 基金经理可能被迫低价抛售资产 导致净值大幅下跌 [3]

文章核心观点 - 复盘当年市场表现，指出市场分化明显，基本面是主线，不同行业因供需格局不同而表现迥异 [1] - 阐述其投资组合表现与市场热点错位的原因，并非懈怠，而是源于其“知识挑新的学，决策挑简单的做”的投资框架 [1][2] - 提出两种核心投资理念：“求导”（关注利润增速和弹性）与“求积分”（关注长期分红折现的价值积累），并明确自身属于后者 [4] - 强调投资决策中“负面想象力”的重要性，以规避风险，认为保守型投资者更具长期生存能力 [5][7] - 回顾其管理的基金产品过去七年的业绩表现，目标是在穿越牛熊周期后实现超越指数的收益和更低的波动 [7] 市场年度复盘与行业表现 - 当年市场整体表现不错，多数股票上涨，但分化明显，基本面是主线 [1] - 顺周期行业整体需求不强，但部分行业受益于供给端良性变化，利润有见底回升迹象 [1] - 个别产能过剩且未出清的行业，收入和利润两端承压 [1] - 房地产行业量价继续下行，报表端在消化库存压力，超过一半的公司前三季度录得亏损 [1] - 白酒行业受结构性需求下行影响，多数企业单季度出现少见的利润负增长 [1] - 银行业弱周期属性明显，在息差阶段性见底的利好下，当年获得正收益 [1] - 储能、AI等领域需求强劲增长，虽然技术路线有分歧，但阶段性高增长确定性高，分歧较小的方向涨幅最大 [1] 投资框架与原则 - 投资研究遵循“知识挑新的、难的学”的原则，当年重点学习了人工智能、半导体、互联网、创新药等新领域 [1] - 投资决策遵循“决策挑简单的做”的原则，仅在对行业的理解程度与股票的估值水平形成明显交集时才会买入 [2] - 组合换手率不高，未因学习新知识而频繁交易，错过热门牛股更多是投资框架本身所致，而非懈怠 [2] - 对于慢变的传统行业，容易想象其价值下限，可用定量估值构筑安全边际，股价越接近安全边际买入越多 [4] - 对于技术进步迅速、颠覆性强的行业，难以想象最差情况，估值难度大 [4] 投资理念：“求导”与“求积分” - 将股票价值比作“重量”，由长期分红的折现值累加而成，虽难精确但需有“重量感” [4] - “求导”式投资关注利润增速，即利润曲线的变化率，依赖弹性的力量 [4] - “求积分”式投资关注长期分红折现值的累积，需要时间的力量 [4] - 两种理念基于相同的基本面认知也可能做出完全不同的投资决策，各有赚钱之道与难点 [4] - “求积分”的难点在于未来分红曲线的不可预测性，尤其是面对长期结构性基本面变化时，事前难以判断 [4] 风险认知与投资心态 - 将投资比作买鸡，价值取决于累计下蛋数量，但判断余生下蛋数很难，受生命周期和疾病等风险影响 [5] - 投资风险包括：标的处于早期成长阶段（如小鸡），存活至产蛋期不确定；误判标的本质（如买入公鸡）；标的为虚假资产（如玩具鸡） [5] - 强调决策前应充分发挥“负面想象力”，这有助于少亏钱，而正面想象力未必帮人多赚钱 [5] - 认为保守型投资者活得久，投资是逆人性的过程 [7] - 从市场整体视角看，忽略回购后，所有投资者的总收益等于总分红减总交易成本再减一级市场总对价，收益来自同一池子，提醒对赚钱难度保持敬畏 [7] 基金业绩回顾与目标 - 其管理的基金产品运行满七年，当年年度收益落后，组合缺乏新意 [7] - 基金持有人平均持有期限将近一千天，对于每日开放申赎且无大面积套牢盘的基金而言难能可贵 [7] - 过去七年，与沪深300全收益指数相比，跑赢四年，跑输两年，跑平一年，超额收益稳定性不高 [7] - 声明其策略并非指数增强，目标不是年年跑赢，而是穿越一轮牛熊周期后能赚钱，且赚得比指数多，波动比指数小 [7] - 回顾上一个七年，该目标基本实现，并希望下一个七年仍能如愿 [7] - 附基金历史业绩数据：A类份额2019至2025年上半年净值增长率分别为32.00%、41.78%、28.80%、4.46%、-7.18%、18.24%、1.16% [10] - 同期业绩比较基准表现为20.24%、15.48%、0.72%、-12.81%、-5.40%、9.92%、0.65% [10] - 同期沪深300全收益指数收益率为39.19%、29.89%、-3.52%、-19.84%、-9.14%、18.24%、1.37% [10] - C类份额自2021年7月增设，2021至2025年上半年净值增长率分别为14.35%、4.05%、-7.55%、17.77%、0.96% [10]

房地产周期 - 房地产长周期上行阶段在2020年前后见顶，当前处于下行周期[3][4] - 判断市场见底不应仅看销售面积，而应关注租售比等估值指标，我国核心城市平均租售比约2%（相当于50倍市盈率），合理水平应接近3%（约30倍市盈率）[4][5] - 香港租售比接近5%（相当于20倍市盈率），显示其估值更为合理[5] - 2024年前10个月房地产开发投资同比下降14.7%，民间投资增速为-4.5%，即便剔除房地产投资后仍接近零增长[5][6] - 房地产行业产业链长，其下行对制造业、服务业及金融业（银行、信托）带来显著负面影响[5][6] - 2026年政策需防止房价加速下跌，需充分认识下行空间和时间，并考虑设立房地产稳定基金[8] - 房地产与高科技是协同关系而非替代关系，房地产相当于经济体的消化系统，对GDP和就业贡献巨大，难以被替代[8] 出口趋势 - 2024年前10个月以美元计价的货物出口金额增长5.3%，超年初预期，资本与技术密集型产品占比上升，对新兴市场出口增加[10] - 欧盟前10月商品进口（美元）累计增长7%，美国增长8.8%，但中国出口价格指数自2023年至今累计下行18%[10][11] - 2025年外需预计减弱，美国“抢进口”效应消失，对新兴市场出口受高基数影响增速可能回落[13] - 大国博弈长期化，关税战蔓延至产业链与供应链之战，中美贸易额预计减少，全面脱钩趋势下未来出口不乐观[13] 消费贡献 - 2024年若实现5%的GDP增速，最终消费的贡献将超过一半，因投资贡献下降，未来若出口增速下降，消费对经济增长的贡献率将进一步增大[15] - 2024年消费呈现前高后低走势，主因以旧换新3000亿额度大部分在上半年用完，去年1500亿额度体现在下半年导致基数较高[17] - 消费长期提升需居民收入增长和边际消费倾向提高，但房地产下行周期下收入超预期增长难现，居民部门偿债率接近日本和美国两倍[19] - 财税体制改革和国民收入再分配体制改革对促消费必要但知易行难，需增加中低收入群体收入占比[19] 物价回升难度 - 物价回升取决于供需关系，下半年制造业投资增速已大幅回落，2019年至2024年9月出口高依赖行业和非高依赖行业制造业投资分别增长64.9%和47.3%，但2025年三季度分别下跌1.9%和0.6%[21] - 产能收缩有利于反内卷，但收缩过度会减少制造业增加值和就业，扩大消费需求是反内卷最有效手段[21] - 菲利普斯曲线显示失业率与通胀率反比，当前灵活就业者增多，大学生就业难，通胀回升需失业率下降[21] - 日本走出通缩部分因老龄化率提高导致劳动力短缺失业率下降，中国房地产下行周期未结束，居民和企业降杠杆持续，就业率提升难，物价回升需多管齐下[22][25] 2026年GDP目标与财政政策 - 2026年GDP目标预计仍为5%，为实现2035年人均GDP翻番至2万美元或成为中等发达国家（人均2.5万美元以上）的目标，需保持较高增速[27] - 2025年经济增速前高后低，2026年稳增长压力大，预计广义财政赤字将有1.3万亿元增量，从11.9万亿元提高至13.2万亿元，广义赤字率从8.4%提高至9.0%[30] - 公共财政赤字率从4.0%提高至4.5%，赤字约6.6万亿元，新增专项债额度或从4.4万亿提高至4.8万亿，同时发行超长期特别国债1.8万亿元，比2024年增加5000亿元[30] - 经济收缩时代财政政策作用大于货币政策，需积极发挥中央财政杠杆作用解决地方债务问题[31] 货币政策空间 - 过去十年期国债收益率与名义GDP增速存在巨大缺口，利率长期偏低有利于投资拉动型增长，但当前投资回报率大幅下降，前10个月固定资产投资增速为负，贷款需求不足，实际利率与20年前相近，2026年应该降息[35][38] - 降息会导致银行净息差减少，中国银行平均净息差约1.5%在全球已偏低，中间业务收入占比低，降息是两难选择，预计2026年降息幅度在10-20个基点之间[38] - 期望财政政策与货币政策紧密协调，央行扩表认购国债以提升市场预期[40] 股市慢牛基础 - 近期股市上涨主要驱动力是估值提升而非盈利增长，2021年至今A股总利润增长落后于GDP增速，全社会债务增长快于GDP增速，一轮牛市需A股总利润累计增速超过GDP累计增速[42] - 前三季度A股上市公司合计营收53.46万亿元（增长1.36%），净利润4.7万亿元（增长5.5%），第三季度净利润同比增速达11.45%，但在PPI和CPI长期低迷背景下整体利润大幅回升不现实[42] - 2000年以来A股市场除14-15年资金驱动外，大幅上行均与净利润增速提高同步，慢牛基础是企业盈利持续增长[44] - 2020年至2024年，沪深300全收益率1.2%，企业盈利贡献-1.5%；标普500全收益率14.8%，企业盈利贡献9.3%，显示盈利增长对股指贡献关键[44] - 上市公司ROE中位数不足美股三分之一，盈利是股市晴雨表，提升盈利需扩大消费需求、加速优胜劣汰、加大收购兼并[45][46] - A股结构性牛市可期，全球处于AI革命早期，美国M7加博通（40多倍市盈率）盈利和估值好于互联网泡沫期，中国步入AI+时代，十五五期间大量投资将参与AI领域[46]

文章核心观点 - 市场对跨年行情存在分歧，主要围绕政策预期、经济基本面与市场估值展开，形成乐观与审慎观察两种主流情绪 [1][3][4] 主要券商观点总结 - 国泰海通证券认为市场风险已大幅释放，创业板指高点回调12%、科创50指下跌近20%、恒生科技下跌22%，调整时间和空间已与历次牛市主线回调相当，中国股市进入击球区 [1] - 招商证券判断12月市场或将发动指数级别上行的跨年行情，2026年是关键一年，12月重要会议定调经济政策更加积极的概率较大，险资、外资和居民配置基金的增量资金在12月容易形成共振 [1] - 兴业证券观点类似，认为在海外扰动缓和、全球流动性宽松预期升温、风险偏好提振下，跨年行情已具备良好基础，年末会议对来年经济和产业的部署定调有望凝聚市场共识 [1] - 信达证券指出，指数突破需要关注12月中央经济工作会议是否带来超预期政策变化，盈利驱动需要经济数据持续改善，流动性驱动需要居民资金大幅流入，当前经济改善尚未出现明显信号 [3] - 国投证券持审慎观察态度，A股大盘及多数核心指数近十年PE估值分位数均修复至70%以上，12月全球流动性是否收紧再次产生定价扰动，约束了跨年行情想象空间，且上证综指下半年上涨约15%与当期宏观基本面鲜明背离 [3] 市场共识与分歧 - 各机构看到的基本事实差别不大，包括前期市场有回调、经济和企业盈利修复信心仍需提升、重要会议将进行定调等 [4] - 不同的政策预期是形成乐观与等待两种心态的主要原因 [4]

文章核心观点 - 文章旨在为投资者提供关于港股投资的入门知识 强调夯实基金投资基本功的重要性 [2] - 通过介绍港股市场常用的宽基指数 帮助投资者了解基础投资工具 [3] 港股常用宽基指数 - 港股市场常见的宽基指数主要包括恒生指数 恒生科技指数和国企指数 [3] - 恒生指数是港股市场最具代表性的旗舰指数 主要涵盖港股市场中市值最大 成交最活跃的股票 [3]

白银市场表现与黄金对比 - 2025年白银价格走势强劲，超越黄金 截至11月28日，现货白银价格突破56美元/盎司，创历史新高，年内涨幅超过90% [2] - 金银比显著回落，表明白银从跟随者转变为领涨者 金银比从4月时突破100的高位，已回落至80以下 [2] 白银“弹性更优”的特性 - 白银因其价格剧烈波动而被称为“魔鬼金属”，在历史上表现出比黄金更强的上涨弹性 [4] - 历史牛市周期数据印证白银弹性 1976年至1980年黄金牛市期间，伦敦金价上涨约720%，而伦敦银价同期涨幅高达1100% 2008年至2011年周期，黄金涨幅超160%，白银涨幅则高达380% [4] - 市场容量小是白银弹性更大的关键因素 相对于黄金市场，白银市场容量更小，相同资金能引发更大的价格波动 [6] 对“弹性”投资的认知与挑战 - 在上涨行情中，投资者往往将“弹性更优”等同于更大的上涨潜力，追求盈利效率最大化 [6] - 弹性是双向的，上涨时爆发力强，回调时资产缩水的速度和幅度也可能远超普通投资者承受范围 [6] - 分享“弹性”好处的门槛很高 当“弹性”被更多人看到和利用时，获益门槛大幅提高，需要精准估值、识别周期和对抗人性等多重能力 [6][7]

节目定位与核心特点 - 视频栏目《行行有说道》由中泰资管打造，定位为聚焦投资本身的长视频投教内容，单期时长10分钟以上，从行业或细分领域切入，拆解发展脉络与商业模式[2] - 栏目自去年8月推出以来已累计发布十几期视频，全网播放量累计超200万，并在2025年获评“公益投教案例君鼎奖”[2] - 区别于市场上流量导向的短剧或基础投教内容，公司选择回归专业，向深度化拓展，探索专业内容在视频平台的新路径[2][7] 内容制作与专业支撑 - 视频制作面临将复杂行业知识浓缩至十几二十分钟的挑战，公司投研团队深度参与内容制作流程，结合行业特点进行内容呈现[3] - 内容制作强调深度，例如锂电池行业需详解具体生产工艺环节，银行业则需结合宏观环境与政策，以买方视角提炼事实、梳理产业链[4][15] - 公司旗下无行业基金，保证了行业科普视频的纯粹性与独立性，聚焦可验证的指标与可持续的阿尔法，而非销售导向的投资结论[15] 市场反响与平台认可 - 专业长视频内容获得超出预期的市场反响，多期视频入选“抖音精选”，获得平台流量扶持，被收录视频的播放量较其他内容有数倍提升[8] - 用户评论显示存在对专业长视频的学习需求，甚至有观众根据视频内容制作思维导图，视频评论区也获得相关行业从业者对专业度的认可[9][12] - 在B站和抖音平台，节目播放量存在差异，有的内容达几十万播放与近万点赞，也有反响平平的作品[14] 运营策略与未来展望 - 公司坚持质量优先而非数量的策略，视频更新频率相对较低，脚本经常修改五稿以上，内容不达预期则推倒重来[14] - 运营上拒绝使用付费流量，将全部费用和精力投入视频制作，以直面用户的真实数据和反馈来优化迭代内容[14] - 抖音平台推出的“AI创作浪潮计划”及AI伴读等新能力，与节目“陪伴投资者提升认知”的初衷相契合，有望提升专业内容的消费体验[15]

投资基础知识 - 投资基金需从夯实基本功开始 [2] - 绝对收益关注费后实际收益 即“我赚了没” [3] - 相对收益关注超额收益 即“我跑赢没” [3] - 相对收益的衡量基准例如沪深300指数 [3]