基金投资基础知识 - 投资基金需要从夯实基本功开始 [2] - 摊余成本法是一种估值方法 将债券未来可预期的损益分摊到每天计算净值 主打"稳" [3] - 市值法是另一种估值方法 主打"直接" [3] 公司信息 - 中泰证券资产管理公司提供相关基金投资内容 [4]

当前A股市场特征与驱动因素 - A股市场投机性偏强，换手率在全球主要经济体中最高，导致估值大部分时间处于适中或偏高状态，造成“熊长牛短”的现象[9] - 市场交易呈现结构性分化，300亿市值以下的中小市值公司交易量占比接近70%，但其利润总额仅占整个市场约10%，反映出投资者对“故事”的偏好超过对基本面的关注[10] - 当前A股整体估值处于历史中位数水平，既不算高也不算低，但结构性差异显著，例如科创板平均市盈率约180倍，远高于美国纳斯达克，而沪深300估值相对适中[16][23] - 本轮行情上涨动力更多源于估值水平上升，与利率下行导致的存款搬家有关，而非上市公司基本面的显著改善，上半年上市公司盈利增长仅为2.5%[20][21][22] 对“慢牛”行情的分析与展望 - “慢牛”需满足持续上涨三至五年的条件，目前仅一年多的上涨尚不能定义为“慢牛”，其可持续性根本上取决于上市公司盈利增长，理想增速应超过10%[13][14][20] - 与美国股市由盈利增长驱动不同，A股若实现“慢牛”，最佳路径是估值水平保持稳定，指数由企业盈利增长推动，而非市盈率上升[24] - 政策支持如财政与货币政策双管齐下，以及“国家队”资金入市，为市场提供了稳定性，但外部因素如贸易摩擦对市场影响有限，政策工具箱工具仍较充足[15][19] - 市场从2021年见顶后沉寂4年，当前反弹符合市场规律，即便在日本房地产泡沫破灭后，股市也曾出现幅度超过50%的反弹[18][19] 科技股投资逻辑与行业前景 - 本轮“科技牛”与AI时代等叙事一致，但需警惕“二八现象”，即仅20%的企业可能真正做大做强，80%的企业将趋于平庸，行业存在优胜劣汰[17][26] - A股科技股整体市值规模较小，前十大市值公司仍以金融、白酒等传统行业为主，与美国科技巨头相比，A股科技公司并购案例较少，制约了其做大做强[27][28] - 中国在AI应用层面具备优势，未来可能出现行业巨头，但投资需聚焦具体公司与行业，而非笼统拥抱科技板块，其含金量仍需时间验证[26][29] - 华尔街做多中国科技股的热情可能持续，但国际投资者长期青睐的关键在于企业质量与估值，而非单纯板块增长[28][29] 资产配置建议与黄金市场观点 - 当前资产配置建议为20%股票、20%债券、50%现金，强调等待机会，避免在估值高位追涨，投资需注重风险收益比[48] - 黄金在累计涨幅超过50%后已处于历史高位，短期风险增大，建议谨慎参与，其长期上涨逻辑源于全球货币超发与债务驱动，但需警惕调整风险[42][43][45][46] - 黄金投资渠道优先选择黄金ETF或金条，避免黄金期货等高风险工具，配置比例在当前阶段建议不超过10%[48][49] - 资产配置应避免从众心理，在大家恐慌抛售时买入，在一致看好时考虑卖出，遵循反向思维原则[43][48] 投资者行为与市场成熟度 - 个人投资者普遍存在贪婪与恐惧两大陋习，导致追涨杀跌，频繁交易使得赚钱比例较低，呈现“七赔二平一赚”的格局[4][35][38] - A股市场散户交易占比目前不到80%，而美国低于20%，市场正逐步从散户主导转向机构主导，但过程需要时间[11][37] - 股市缺乏显著财富效应，研究显示15个国家股市在20年内与消费数据关联度不大，部分原因在于频繁交易消耗了潜在收益[33][34][35] - 投资者应注重资产组合配置，根据自身风险偏好设定股票、债券、贵金属的比例，避免过度集中投资[40][48]

基金投资基础 - 投资基金需要从夯实基本功开始 [2] - 通过1分钟知识点学习可使投资起步更轻松 [2] 基金换手率计算 - 基金换手率可通过基金定期报告中的数据推算得出 [3] - 换手率(单边)计算公式为(某区间基金买卖股票的总金额/2)/该区间内基金持有股票市值的均值 [3] - 该数据在定期报告中并不直接披露 [3]

市场整体表现与宏观环境 - 2025年3季度市场整体显著上涨，上证综指创下十年新高，沪深300指数上涨17.9%，中证500指数上涨25.31%，中证1000指数上涨19.17% [3][7][35] - 中美贸易摩擦缓和使市场对全球经济风险的担忧降低，但摩擦与反制可能成为常态，长期不确定性在持续下降 [7] - 国内经济复苏虽不强劲，但政府部门刺激内需态度坚决，“反内卷”等政策提升投资者风险偏好，出口数据好于预期 [7][9][35] - 全球风险偏好大幅提升，美元贬值及美国关税战导致美元信用贬值，推动黄金等避险资产上涨，上海黄金期货季度涨幅达13.95% [33][35] 行业与板块表现分化 - 科技板块表现突出，以人工智能、算力和新能源产业链为主导，电子、通信等行业涨幅居前，受全球AI算力需求爆发带动 [18][33][35] - 银行、食品饮料等红利资产板块表现较弱，资金从防御性资产向科技成长资产大幅切换，中证红利指数涨幅仅为0.94% [13][29][33] - 贵金属和有色金属板块强劲反弹，黄金绝对价值地位因全球货币超发和寻求安全资产而增强 [18][33][34] - 创新药板块表现相对平淡，市场评估范式可能存在误区，过度关注高频授权交易，而忽视企业长期全球竞争力的积累 [19] 基金经理投资策略与组合调整 - 投资框架以基本面为核心，致力于评估企业长期分红现值，关注长期竞争力而非短期增速变化，组合调整频率较低 [6][7] - 组合构建强调分散化，通过量化工具在最大化期望回报的同时降低个股影响，配置于银行、消费、医药、能源等多个行业的优秀公司 [14][15] - 坚持自下而上选股，以合理价格持有能持续创造价值的公司，审慎出价是关键原则，不追逐市场风格 [13][24][29] - 组合结构进行调整，收缩红利资产布局但保留核心配置，增加港股红利资产及估值偏低的核心成长类资产，维持黄金较高配置 [34] 重点布局方向与未来展望 - 科技与创新药是重点布局方向，科技主线由AI驱动，涵盖算力、模型、应用各层迭代，并关注AI向机器人、智能驾驶等硬件场景的横向拓展 [20] - “能源-算力协同”成为新主题，AI驱动的电力需求指数级增长使能源成为算力瓶颈，关注绿电运营、配电自动化、储能集成等环节 [20] - 市场中期或仍将围绕科技主线展开，策略上以科技为矛，能源为盾，对创新药保持战略定力，利用市场情绪波动增持龙头企业 [20] - 4季度债券策略将更为积极，因收益率上行后性价比提升，权益资产仍看好银行股等价值型、红利型品种的后续补涨空间 [41][42]

信息过载的现状与影响 - 活跃的A股投资者每天接触的财经信息量可能超过10万字，相当于一本中型书籍的厚度[3] - 全球数据总量将从2018年的33ZB（泽字节）飙升至2025年的175ZB[7] - 海量信息增加了认知负担，消耗了投资者稀缺的时间和精力，使人陷入疲惫心累又收获感甚微的恶性循环[3][5] 投资决策的核心要素 - 认知的质量比信息的数量更能决定投资成败，投资是认知的体现而非单纯的信息战[5] - 对投资标的有足够深入的研究，对投资逻辑和盈利来源有透彻理解，才能帮助在众多信息中发现关键信息[5] - 投资者需要自建信息过滤系统、进行信息"节食"，基于自身投资框架来取舍信息[5][6] 信息管理策略 - 若秉持"买股票就是买公司所有权"的框架，应多关注公司内在价值和安心边际[6] - 若是趋势交易者，则应紧跟价格动量、边际变化以及市场情绪等资讯[6] - 需主动控制信息"摄入"，留出用于深度思考的必要时间，将精力聚焦于能形成优势的领域[7]

行业盈利状况与底部判断 - 2025年上半年光伏产业净利润为31亿元，被判断为基本面经营的底部区间[3] - 硅料、硅片、光伏玻璃和组件等领域的主要龙头企业出现大面积亏损，部分环节已严重亏现金流[3] - 长期惨烈的价格战被判断为不可持续，利润进一步大幅下滑的可能性较低[3] - 反内卷措施持续进行，包括实体企业经营策略调整和自上而下的政策引导，不支持利润进一步大幅下滑[3] 股价与基本面关系 - 全行业亏损被视为最差时期，但企业价值需正向现金流和盈利支撑[4] - 从严重亏损到不亏损，再到小幅盈利是不同阶段，仅不亏损不足以判断股价处于最底部区间[4] - 光伏龙头公司的市净率角度显示，仅实现不亏损不能等同于股价见底[4] 反内卷进程与效果评估 - 上半年光伏行业（除支架、逆变器、储能外）收入同比下降，盈利下滑是前期过度扩张导致的结果[5] - 反内卷真正开始于下半年工信部组织会议，从形成共识到方案落地执行需要较长时间[5] - 反内卷的根本目标是解决价格端问题，维护行业合理利润率[5] 细分领域竞争格局分析 - 支架行业门槛和壁垒较低，长期盈利能力中枢不满足好生意的评价标准[6] - 逆变器行业存在技术门槛，研发投入和算法差异形成客户体验和耐用性差异[6] - 储能系统核心包括电芯（与锂电龙头重合）和PCS系统（与逆变器核心标的重合），强调算法和拓扑结构[8] 产能过剩与退出机制 - 光伏行业存在整体产能过剩，但产能退出是循序渐进的过程，不应期望快速出清[9] - 反不正当竞争法约束低价报价，8、9月份价格先于产能出现改观，10月部分环节甚至出现复产[10] - 产能退出困难因存量产能巨大，且前期资本开支已形成沉没成本[10] 技术路线竞争与迭代 - TOPCon技术因与PERC有延续性，设备改造成本低，导致技术扩散迅速，同质化竞争加剧[12] - 设备迭代主导技术进步，外部设备更新倒逼企业参与竞争，技术扩散难以阻挡[13] - 企业为赚取短期超额利润而参与技术迭代，但研发成果可能快速过时，形成创新困境[14] - BC技术量产效率比TOPCon和异质结高约3%，但成本较高，目前性价比不具明显优势[16] - BC技术与TOPCon/异质结不属于同一维度，后者侧重电池片结构，BC是另一维度的效率提升技术[16] 行业未来展望与交易主线 - 盈利修复被视为未来主要交易或研究重点[17] - 行业难以恢复到内卷前的状态，这是由生意属性决定的[17]

投资基本功与基金知识 - 投资成功的关键在于夯实投资基金的基本功 [2] - 通过一分钟学习一个知识点的方式降低投资起步门槛 [2] 保证金货币基金 - 保证金货币基金是专为证券账户闲置资金设计的现金管理工具 [3] - 产品功能为白天炒股晚上理财实现资金高效利用 [3] - 投资标的为货币市场工具具备高安全性和高流动性特征 [3] - 与普通货币基金的基本特征存在差异 [3] 内容获取渠道 - 可通过扫描二维码进入投资基本功专栏系统学习 [7]

沪深300指数风险评分 - 中泰资管风险系统评分为45.79，较上月62.77出现大幅回落 [2] - 核心拖累因素为市场情绪的显著降温，估值与市场预期呈现分化态势 [2] - 估值分数较上月进一步上升至64.74，市场整体估值中枢已连续6个月上移 [2] 市场估值结构 - 28个申万一级行业中，钢铁、电子、房地产、商业贸易、国防军工、计算机、通信、汽车、机械设备等行业估值仍高于历史60%分位数 [2] - 仅农林牧渔板块估值持续低于历史10%分位数 [2] 市场预期 - 市场预期分数较上月略有回升至55.00 [3] - 2025年9月进、出口同比增速远超市市场预期 [3] - Q3以来经济增速回落，但并未出现去年同期的加速下行状态 [3] 市场情绪 - 市场情绪分数出现断崖式下跌至22.24，从前期的显著积极区间快速回落至低迷区间 [5] - 两融分数从历史高位大幅下滑至历史中低位，杠杆资金活跃度显著下降 [5] - 公募基金发行分数从历史高位骤降至历史低位，零售资金回流权益市场的节奏明显放缓 [5] 债市风险评分与经济基本面 - 债市的中泰资管风险系统评分为61.7分 [7] - 2025年三季度GDP实际同比增速4.8%，名义GDP同比增速3.7% [8] - 9月社零同比增长3.0%，1-9月固定资产投资累计同比增速下降0.5% [8] 流动性环境 - 9月新增社融3.53万亿元，较去年同期少增2297亿元 [9] - 9月M2同比增长8.4%，较8月下降0.4个百分点 [9] - 9月M1同比增长7.2%，较8月上升1.2个百分点 [9] 债券市场表现 - 十年国债活跃券收益率位于1.8%附近震荡 [9] - 随着市场持续下跌，债券的赔率持续改善，从年初估值偏贵的状态走出 [9] - 机构配置力量逢大跌有参与，起到市场稳定器作用 [9]

人工智能技术在金融投资中的应用 - 人工智能选股系统可实时筛选投资机会 [2] - 算法交易用于捕捉市场波动 [2] - 庞大的数据库和高效的海量数据处理能力简化了信息搜索路径 [2] - AI技术在投资领域的应用主要是辅助分析工具，而非能十分准确预测个股未来股价的预测神器 [3] 投资者风险防范要点 - 任何从事证券投资咨询服务的机构或个人都必须取得相关资质，投资者应通过证监会等官方平台核查其合法性 [3] - 对承诺稳赚不赔或保本高收益的投资宣传需保持高度警惕，这往往是非法集资的幌子 [3] - 不向陌生人透露身份证号、银行账号、密码等重要信息，应从官方渠道下载交易软件 [3] - 对于过分夸大AI技术作用却无法清晰说明策略原理的服务应保持谨慎态度 [3] 投资者权益维护措施 - 遇到可疑情况应及时通过券商、基金公司等持牌机构的官方客服进行核实 [5] - 确认受骗后需保存聊天记录、交易记录、银行转账凭证等相关证据 [5] - 应第一时间向当地公安机关报案并配合司法机关追偿损失 [5]

全球宏观杠杆率趋势 - 自2008年次贷危机以来，全球债务总量持续攀升，占全球GDP比重从疫情前的约320%上升至目前的超过350% [3] - 在债务增长过程中，政府部门债务水平上升最快，主要经济体都超过了二战后的最高水平 [3] - 过去约80年，美国宏观杠杆率上升约100个百分点；过去约30年，日本和中国杠杆率分别上升约90个和190个百分点，中国杠杆率现已超过300%，高于美国及发达国家平均水平，但仍低于日本 [3] 主要经济体部门杠杆结构 - 中国、美国、日本三国均呈现政府部门加杠杆，企业、居民部门稳杠杆甚至降杠杆的特征 [6] - 居民和企业部门杠杆率升降是顺周期的，而政府部门恰好相反，负有稳定经济和就业的责任 [10] - 在重大经济社会事件发生时，财政赤字和债务往往呈现脉冲式上升，例如新冠疫情期间美国联邦政府赤字从2019年的9836亿美元上升至2021年的2.77万亿美元 [18] 税收政策与财政压力 - 20世纪80年代以来，全球企业所得税法定税率经历快速下降后趋于平缓，加权平均税率从1980年的46.8%下降至2023年的25.7% [23] - 美国《大而美法案》可能存在"劫贫济富"问题，未来十年收入前10%的美国家庭平均每年因减税增加约1.36万美元收入，而最贫穷人群承担的税收略有增加 [25] - 中国自2017年以来对企业采取减税降费乃至退税政策，每年财政减少2-3万亿元收入，通过政府加杠杆支持企业去杠杆 [32] 人口老龄化与社会保障支出 - 美国联邦政府强制性支出占GDP比重从1962年的5%明显上升至2024年的14%，2020年最高达21% [34] - 中国财政对社会保险基金的补贴从2013年的7372亿元提高至2023年的24271亿元，10年时间增长229%，占公共财政支出的比例从5.3%上升至8.8% [37][39] - 有研究测算显示，2020年到2035年，中国养老金的累计缺口将达到30.3万亿元，即使按9.1%的投资回报率测算，缺口也将达到26万亿以上 [40] 债务付息压力与使用效率 - 2024财年，美国政府公债利息支出达到1.1万亿美元，首次超过1万亿美元，同比增幅29%，约占GDP的3.93%，预计2025年利息支出将接近1.2万亿美元，相当于财政收入的四分之一 [46] - 截至2024年末，中国各省城投平台有息债务合计67万亿元，平均付息成本4.9%，年付息规模约3.3万亿元 [46] - 疫情以来中国中央和地方政府杠杆率持续上升，但GDP累计增速稳中略缓，说明通过举债支撑经济增长的效率下降 [47] 财政支出结构与国际比较 - 中国政府消费占GDP比重约17%，明显低于日本、欧盟，但高于美国的13% [50] - 中国一般公共预算支出中，教育、社保就业等民生类支出的规模和增速高于城乡社区事务、农林水事务等建设类支出 [54] - 地方政府专项债券的项目投向随政策调整，例如2019年不再用于土地储备和房地产相关领域，2025年又支持用于土地储备以处置存量闲置土地 [56] 政策建议方向 - 建议提高债务透明度，隐债尽快显性化，并通过发行地方专项债置换、获取银行长期低息贷款等方式降低地方隐债成本 [60] - 建议为社会减负，降低公共服务、能源、物流等各种成本，加大对生育、托育、教育、医疗、养老等民生领域的投入 [60] - 建议促进居民收入增长，通过财税改革、国企改革提升企业盈利能力和居民收入，并增强对"人的投资"，开展职业技能培训 [61]