"（美国）在财政与货币双宽松的格局下，货币宽松更值得期待。" "今年恒指上涨主要靠风险溢价回落，企业盈利（EPS）没有太多贡献，但明年EPS和无风险收益率受益于美国降息和中国名义GDP改善，中国牛市会继 续。" "当前AI浪潮遭遇的质疑很像1997年初互联网行情调整时的情况，数月调整之后又是数年上涨。AI行情目前在泡沫质疑中前行，2026年美国"放水"后，行 情会进一步聚焦能实现价值转换的领域。" "美元会进一步贬值，但幅度会收敛。人民币汇率明年有可能回到6字头，甚至升值到6.8，特别是下半年。2026年内外资会形成合力增持中国股市。" "明年行情节奏肯定没那么简单，不是无脑买入的大牛市，行情仍将充满波折。" "明年得真刀真枪找结构、挖机会，行情会像登山火炬一样时亮时灭、时强时弱，一定要提前布局新共识，别追高抱团旧共识。" "冬至（12月20日）一到，春天还会远吗？冬至前后行情或将利空出尽，现在'流泪撒种'，明年一定有丰收的收获。" "明年传统产业会比今年略好，但不是行业整体的贝塔机会，而是阿尔法机会。" "成长方向，科技行情依然明年中美产业共振的明确主线。AI应用（港股互联网）、端侧AI（关注消费电子）及游 ...

如今在回归千亿美元市值的路上起起伏伏。 被称为东南亚 "腾讯+阿里"的 Sea Limited（冬海集团） ，在经历了 2021年股市高光时刻、市值超过 2000亿美元之后进入狂跌，在2023年8月甚至被腰斩到1成。 其实2025年9月11日， Sea的ADR价格曾一度摸高至199美元，总市值超过1100亿美元。但三个月后又跌 去37%，如今最新在720亿美元附近。当然，比起22年23年谷底时已经明媚很多。 在这几年的股价爬升又跌宕的过程中， "超长期投资者" Baillie Gifford 不离不弃，在大跌后的 2022年上 半年开始持续加仓，直到2023年9月底成为二级市场的第一大机构持有人。 这 是一家让国内外顶级机构都 "重注"过的公司。早年，腾讯是其最大股东，曾持有超过20%的股份，并为 其核心游戏《Free Fire》提供了初期的产品和技术支持。 公开信息显示，腾讯 2022年 初 大幅减持后，转为长期财务投资者，影响力和控制权明显下降，目前持股 比例 18. 7 %。 Sea 的股东中不乏 挪威央行主权基金 、普信集团、 景林资产等 知名机构， 值得一提的是，张坤 管理的易 方达 亚洲精选 基金 ...

1951 年，就读于普林斯顿大学经济系的约翰 · 博格在准备毕业论文时发现： 如果和指数相比，市场上大多数主动基金并没有赚到更多的钱，即使有少数获得了超越指数的回报，但高昂的管 理费率使得投资者"拿到手"的实际回报低于那"看起来还不错"的市场表现。 1975 年，在金融市场征战 20 多年的博格依旧认为不存在能战胜市场指数的基金，于是他推出了全球第一只指 数基金 —— 先锋 500 指数基金，策略很简单，就是被动地复制标准普尔 500 指数。 基金起初打算募集 1.5 亿美元，但由于当时大多数投资者认为自己能够战胜市场，并对这一"非美国式"的投资 方式并不感冒，所以最终只募集到 1100 万美元，博格也因此遭到了整条华尔街的嘲笑，这些精英们称之为 "博 格的荒唐事" 。 中证 A500 的编制规则要求，指数采用行业均衡选样方法，从各行业选取市值较大、流动性较好的 500 只证券 作为指数样本，以反映各行业最具代表性上市公司证券的整体表现，最终同时覆盖 91 个中证三级行业。 但后来我们也知道，指数行业如火如荼的发展以及标普 500 指数的超强表现 （截至 2024 年，指数自 1957 年 发布以来累计上涨 ...

" 我的偶像巴菲特常说，他每天早上 跳着踢踏舞 去上班。我也确实有这种感觉。 " " 我最欣赏 （芒格）的 是，他不仅有天赋，更重要的是，他把天赋变成了一整套系统。他的才华是被结构 化的，有方法、有框架 …… 这才走得 长 远 ， 而且这些思想深刻地影响了巴菲特。 " " 我 和（合伙人）布鲁斯 彼此真诚地承认：对方能做到一些自己做不到的事情。真正健康的合作关系， 正 是 建立在这种认知之上。我们一直都承认彼此的独特性，也从不因为谁犯错就互相指责。 " " 在投资这件事上，成功并不来自少数几次高风险的豪赌，而是源于长期、持续的稳健表现。 " " 投资的本质，不是追求确定性，而是在不确定中，设法让概率站在你这边。 " "' 情绪稳定 ' 是我见过许多优秀投资人身上最关键的品质之一。 " 这是我们今年看到 的橡树 资本联合创始人霍华德 ·马克斯最值得推荐的一场对话。 75分钟的访谈里，马克斯几乎讲出了他投资哲学中最本质、也最系统的一部分。而让这场访谈 与众不同的 关键，在于 对话者 是威廉 ·格林（William Green），《更富有，更睿智，更快乐》的作者， 他 深访过全 球众多的顶级投资人。 聪明投资者（I ...

本周值得看： 1、 宝藏商业课！巴菲特1990年在斯坦福法学院的传授：想赚大钱？专心"桶里捞鱼" 2、 今年收益超40%，过去五年还能每年跑赢市场平均水平…… 3、 一位老牌"基金买手"拆解数据：过去6年回报最好的基金有一个共同特点…… 4、 港股红利这么多，谁的股息率在榜首？ 5、 年底了，稳一手？ "巴菲特投资接班人"托德·库姆斯经验之谈：投资中的三个简化原则 其他值得看： 看完记得 点击视频右下角头像 ， 关注【聪明投资者视频号】 ，带你看投资智慧的浓缩精华。 转载开白， 请联系小编微信【fanxiaocom】，添加备注 "转载+新媒体名+姓名" ，按顺序邀请加入媒体转载群 商务合作， 请添加聪明牛牛【微信congmingtzz1/ 手机13262200706 】，添加备注 "合作+机构名+姓名 " 具体 商议 喜欢就点击 在 看 ，让微信记住你的 兴趣 大家都在倒计时沃伦·巴菲特传奇任期落下帷幕的日子，结果传来了投资经理兼GEICO首席执行官托德· 库姆斯（Todd Combs）离开伯克希尔的消息。 大家都很震惊。各种解读和猜测都有，但不得不唏嘘，巴菲特确实伟大，所以才有那么多牛人愿意为他 打工。 托 ...

今天这篇文章是来自于一份容光投资月报，投资经理杨培鸿写的一篇投资手记。 杨培鸿是 FOF 投资经理， 一位老牌 的 "基金买手" 。 （点击阅读： 一位老牌"基金买手"谈选基金经理：信心爆棚的，我会很警 惕…… ） 他 通过对 2020年至2025年近六年公募基金数据的详尽拆解，向我们展示了一些 有意思的 结论：那些波动巨大、看似弹性十足的基 金，长期业绩往往并非最佳； 反而是那些克制的、将最大回撤控制在 15%-30%的基金，跑出了最高的累计收益。 想起年中我们跟一位大行产品经理的交流， 他说， 最适合银行绝大多数客户的产品还是稳健的，要回撤小、风险控制好， 还有一定 的 向上弹性。 在基金销售渠道中，那些 克制的、最大回撤控制 较好的 基金 ，这几年确实得到了更多正反馈。 为什么像二级债基这样看似乏味的品种，其持有体验和实际胜率反而吊打许多热门赛道的权益基金？ 杨培鸿说，这 背后其实是 "强 制纪律"对人性弱点的克服。 他屡屡观察到一个现象： "投资者很难从波动大的基金赚到钱，他们往往会陷入一种焦躁不安。在上涨的过程中，担心错失良机，因 此匆匆忙忙买入。在下跌过程中，又心惊胆战，导致在错误的时间毅然决然离 ...

文章核心观点 - AI技术具有划时代的变革潜力，但当前行业存在资本开支与商业回报严重不匹配的现象，形成了潜在的泡沫风险 [4][5][6] - 当前AI发展阶段类似于互联网的1997-1999年，泡沫尚未达到顶点，但已进入高风险区域 [8][56][57] - 投资者应采取理性、有选择性的参与策略，避免“梭哈”或“逃离”，并关注泡沫破裂后的长期投资机会 [7][62][70] AI的商业化现状与影响 - **直接商业化场景**：目前最直接的商业化体现在互联网广告和成本节约两方面 [13] - **广告收入提升**：Meta、谷歌、腾讯等公司将AI大模型整合进广告系统后，近七八个季度广告收入增速达到甚至超过20%，其中约一半增量来自AI带来的效率提升 [17] - **市场规模与增量**：全球在线广告市场规模约七八千亿美元，AI带来的10%增长率意味着七八百亿美元的增量 [18] - **成本端节约**：以GitHub Copilot为例，其年化收入从年初的1亿美元迅速增长至超过10亿美元，AI编程工具显著降低了成本 [19][20] - **巨头效率提升**：美国“科技七巨头”在AI出现后，过去三年收入持续增长但员工数量基本不变，AI每年为行业节省的成本估计达一两百亿美元甚至更多 [21][22] - **当前应用局限**：AI在投研中如同“实习生”，存在“幻觉”问题，需要人工复核，且难以完成多轮复杂验证，准确率可能仅50%多 [24][25][26] 技术吸收的漫长周期与历史参照 - **技术转化三阶段**：从技术发明到转化为生产力需经历配套技术能力提升、流程再造与组织改革、新商业模式形成三个阶段，整个过程漫长 [27][28][29] - **历史参照案例**： - **第二次工业革命（电）**：电动机发明40年后，全面电气化改造才带来劳动生产率的大幅提升，美国制造业劳动生产率增速从1899–1914年的年均1.1%提升至1914–1929年的5% [30] - **互联网革命**：从亚马逊1994年上线网站到形成成熟竞争力体系，花了15到20年时间 [32] - **AI的现状**：AI带来的生产力提升和商业价值创造仍处非常早期阶段，但行业资本开支已极为庞大，年资本开支可能已超过1万亿美元，投入与产出存在巨大落差 [32][33] 泡沫风险的具体表现与征兆 - **过度投资与资本循环**：泡沫风险主要源于围绕技术的过度投资与资本循环，而非技术本身 [6] - **典型案例：环球电讯（Global Crossing）**：互联网泡沫时期，该公司募集超137亿美元建设光纤网络但从未盈利，市值一度达490亿美元（同期苹果仅50亿美元），最终因产能过剩在2002年破产，以2.5亿美元被收购 [36][37][38] - **当前AI行业的相似性**：以OpenAI为例，其今年上半年收入50亿美元，年化收入约130亿美元，但单季度亏损高达120亿美元，累计融资约600亿美元却计划未来7年投入1.4万亿美元建设算力中心，存在巨大资金缺口 [39] - **风险转移**：真正的风险可能不在OpenAI本身，而在于因承诺租赁而过度建设算力中心的公司，如微软、甲骨文等 [40] - **特殊的融资结构（泡沫征兆）**： - **供应商融资循环**：例如英伟达投资OpenAI，OpenAI向甲骨文承诺租赁，甲骨文再向英伟达采购芯片，形成资金不断放大的循环 [48] - **私募债务与表外融资（SPV）**：如Meta可能仅出资5亿美元（占项目总投资约1.7%），通过SPV向私募债务公司借钱建设300亿美元算力中心，进行表外融资 [53][54] 当前AI周期定位与潜在影响 - **周期定位**：参照互联网泡沫，当前AI行业可能处于1997年繁荣到1999年泡沫之间的阶段 [56] - **判断依据**：席勒市盈率估值已接近2000年峰值，科技行业支出占GDP比例也接近2000年高点 [57] - **对美股及美国经济的影响**： - **美股依赖**：自ChatGPT发布以来，标普500涨幅的四分之三来自AI产业贡献；今年美股上涨的80%以上由AI相关产业链公司推动 [59] - **经济核心驱动力**：美国今年4个点的GDP增长中，有92%与AI相关；若剔除AI相关投资，GDP增长可能仅0.1%左右 [59] - **泡沫性质**：AI泡沫被视为“产业型泡沫”，即便泡沫破裂公司倒下，其留下的资产（如算力中心）依然具有长期价值 [60][61] 投资策略与组合构建方向 - **核心策略：等待泡沫破裂后的机会** [62] - **理由**：泡沫破裂后估值足够低；竞争格局变得清晰，易于识别真正赢家；市值增长将由盈利增长推动，回报幅度远超第一轮基于预期的上涨 [69][70] - **历史参照**：互联网泡沫后，亚马逊股价从峰值跌超95%，2008-2009年才重回高点，但长期回报极高；微软、苹果也经历了类似过程 [66][67] - **关注AI发展路径**：AI发展将复制互联网从硬件到软件再到应用的路径，当前市场热点在硬件，未来应用端将诞生大市值公司 [64][71][72] - **具体组合构建方向** [79]： 1. **AI超级平台**：拥有完善用户生态的领先互联网平台（如微信），被AI颠覆的风险因开源模型能力趋同而降低，生态和用户成为竞争关键 [73][74][76] 2. **消费行业**：具备供给端整合优势的消费公司（如区域垄断的啤酒企业），在需求低迷时盈利仍创新高，现金流充沛，分红率高 [82][83][84] 3. **制造业龙头与细分冠军**：在细分领域存在盈利能力强、估值便宜、现金流充沛的单一龙头公司 [85][86][87] 4. **周期性行业**：拥有大额净现金、高分红率且估值较低的周期性行业，有望随宏观恢复带来盈利增长 [88] - **配置“反脆弱”资产**：投资高客单价重体验的零售商（如爱马仕）、强大品牌公司（如可口可乐、茅台）等不易被AI颠覆的领域，它们估值合理，并能受益于AI带来的全社会生产力提升红利 [77][78]

时隔多年再见一年两倍基，不得不感慨，今年科技行情之盛。 在如此极致的结构性行情下，让很多过去我们常常关注的老将有些 "掉队"了，仅仅跟上了大盘，几乎没有太多的超额收益。 因此我们也有些好奇，有哪些过去表现不错，今年没有掉队的绩优基金。 我们选取了任职日期在 2021年以前，自2021年起，每年跑赢市场平均水平，且权益占比超过50%，今年收益超30%的基金，仅保留A份额，有以下几 位。 | 证券名称 | 重会经理 | 任职日期 | 任职回报 | 任职年化 回报 | 东财基金分类 | | | | 基金规模 权益占比 2025年 2024年 2023年 2022年 2021年 近5年 | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | [章位]% | [章位]% | | | [单位]亿元 [单位]％ | 回报 | 回报 | 国报 回报 回报 | | 回报 回报 | | 金元顺安元启灵活配置混合 | 缪玮彬 | 2017-11-14 | 577.17 | 26.75 | 灵活配置 ...

以下文章来源于IN咖 ，作者聪明投资者 IN咖 . 多视角关注优秀投资人和企业家 沃伦 · 巴菲特 执掌 伯克希尔 最后任期进入倒计时。 回顾 他的投资 分享，在那些精彩纷呈的 股东信、公开 演讲对话之外 ，其实有一堂 被低估的课程 。 1990年 3月 ，巴菲特在斯坦福法学院 上过一场 客座课 ， 这门课名为《每个律师都应该懂的商业常识》， 是 来自 查理 ·芒格的 构思。 芒格还 为此 捐资在斯坦福设立讲席，并协助挑选了自己的哈佛法学院同学威 廉 ·格里克巴格（William Glikbarg）担任授课教师。 巴菲特开场就告诉学生：商业和投资不是两件事，而是一件事的两面。你越懂企业的赚钱方式，就越知道什 么值得投资；你越理解投资原则，就越能看清企业的本质。 巴菲特讲起 95岁仍在为他工作的布卢姆金夫人，500美元 起步做起 一家年赚 1700万美元的家具店。她不 识字，也不懂会计，却靠一条原则无往不利：只做自己懂的事。能力圈的边界，她踩得比绝大多数MBA都 准。 比如，为什么大公司常做糟糕的收购。 巴菲特认为，许多 CEO升上高位，是因为在销售、运营等领域表现出色，但从未真正学过资本配置。一旦 离开熟悉领 ...

文章核心观点 - 国泰基金多资产配置部投资总监曾辉认为，公募FOF行业正经历颠覆性变革，从传统的三层分工静态配置模式，转向由FOF基金经理主导的、强调择时轮动和底层资产增强的“动态配置”模式，行业发展的终局将是残酷的“四项全能”竞争 [20][21][37] - 曾辉的投资体系以“泰极量化轮动模型”为核心，其哲学基础是“超涨-超跌”框架，强调把握市场极端转折点而非均值回归，并通过宏观风控、中观轮动、底层资产增强和量化刚性风控四大部分来实践 [32][33][56] - 宏观系统性风险被认为是投资的最大风险，因此宏观风控被置于整个投资体系的首位，通过量化体系刚性执行以控制回撤 [40][41][96] 对基金经理曾辉及其业绩的介绍 - 曾辉拥有22年资产配置经验，对权益、债券、商品等各类资产有丰富实战经验，2023年9月再次加入国泰基金 [6] - 截至2025年三季度末，其管理的权益代表产品国泰优选领航一年持有期混合(FOF)近一年收益52.59%，在同类79只产品中排名第1；管理的国泰瑞悦3个月持有债券FOF近一年收益4.98%，在同类16只产品中排名第2 [4][5] 公募FOF行业的发展阶段与模式变革 - 行业正进入新阶段，过去十年量化的崛起和近两年ETF的崛起，正在颠覆传统的FOF三层分工模式（大类资产配置、风格配置、精选个股）[21] - ETF的崛起削弱了主动管理基金经理的阿尔法，提高了小贝塔（风格/行业）的重要性，使得FOF投资模式可能简化为两层甚至一层，FOF基金经理的角色从资产分配者转变为通过ETF直接下场的竞争者 [21][35] - 2021年以来的市场波动加剧，使得过去精选基金经理并长期持有的静态配置模式不再合时宜，动态择时轮动成为提高投资效率的必然选择 [22][29] 投资哲学：“超涨-超跌”框架与太极思维 - 市场如同太极图，永远在超涨与超跌两个极端间循环，投资的关键是抓住这两个“极值”的转折点，而非纠结于均值的合理定价 [12][55] - 例如，一家股价20元的公司可能超跌50%至10元，也可能超涨200%至60元，把握住10元和60元的时点比关注20元的均值更重要 [57][58] - 该框架适用于不同风格，周期股投资基于“超跌”后的价值回归，成长股投资则需警惕市场提前打满预期后可能出现的下跌 [59][60] 核心投资体系：泰极量化轮动模型 - 该模型包含四大组成部分：宏观风控择时、中观行业风口轮动、四类底层资产分别增强、量化和原则体系上的刚性风控 [33] - 体系的核心是从静态配置转向动态择时轮动，是一个“动起来”的体系，以适应不断变动的市场 [32][34] 宏观风控的首要地位 - 投资的最大痛点是绝大多数人会“坐过山车”，根源在于没有意识到宏观系统性风险才是最致命的 [40][41] - 曾辉将投资风险概括为六大类，其中宏观风险占比40%，中观风险占比30%，知行合一风险占比20%，微观风险占比10% [41] - 宏观风控模型基于“宏观四因素”：基本面、政策面、资金面、博弈面，其中基本面决定波动中枢，政策面决定波动上下限，资金面和博弈面驱动短期波动 [42][43][45] 大类资产配置：有限分散与动态调整 - 反对为了多资产而多资产的过度分散，认为这会损耗收益、降低效率 [9][48] - 采用“有限分散、相对集中”策略，每年从约10个大类资产中甄选前5个最有进攻机会的主线资产进行配置 [50] - 动态调整基于对每类资产的预警模型，若触发预警则会空仓，配置比例根据看好程度在0到上限之间灵活变动 [51] 中观行业轮动方法论 - 采取主观基本面产业链研究为主、量化方法为辅的做法，认为中长周期领域是主观基本面的优势 [52][53] - 将行业体系简化为周期与成长两大产业群，共七大产业链，每个产业链只做最上游的行业 [54] - 通过“超涨-超跌”框架，从两大产业群中各选出最看好的2个产业链（共4个）进行配置，并在后续动态调整中逐步集中到最终重点的2个产业链 [54] “核心+卫星”资产配置策略 - 该策略是动态的，“牛市多配卫星资产，熊市多配核心资产”，类似于足球中的“全攻全守” [61] - 在牛市阶段，对于看对的卫星仓位会越涨越加，单行业仓位上限可从30%提升至60%；若下跌则减仓，实现动态平衡 [61][62] 基金选择标准 - 将基金划分为核心基金（最大回撤小、攻守兼备的常青树）和卫星基金（弹性大、有行业偏好），认为全市场真正的核心基金非常少 [65][66] - 选择“核心基金经理”的经验指标包括：价值风格回撤基本在20%以内，成长风格在30%以内；能驾驭成长与价值两种风格；规模在20-50亿左右的“灰马”；更重视近三个月、近六个月的净值走势 [67][68][69][70] 对ETF工具的运用与看法 - ETF的崛起是行业重大变化之一，其规模增大、品种增多（如30年国债ETF、黄金ETF）极大地丰富了多资产配置的工具箱 [76][77] - 如果能够把握大类资产和行业主线，用ETF可以做出高收益 [78] 四类底层资产的增强 - 四类主要底层资产为A股、债券、商品、境外，其中商品和境外是公募FOF相比其他公募基金有明显比较优势的领域 [82][83] - 增强做法与中观行业轮动类似，包括宏观择时（超涨卖、超跌买）和细分资产轮动（如在港股内部进行板块轮动） [84] - 增强的难点在于需要长期深入地研究各类资产的底层（如调研ETF权重股、研究商品基本面），这需要以十年计的经验积累 [86] 量化体系与刚性风控 - 主观基本面方法用于追求弹性（艺术），量化体系用于控制回撤（科学）[91] - 量化体系的构建深受桥水达里奥《原则》影响，旨在通过提炼原则并编程化，以量化体系刚性执行来对抗人性 [92][93] - 量化在风控方面的作用是决定性的，无论是宏观还是行业风控，都需要大量指标和模型，组合层面的刚性风控是最后一道防线 [96][97] 对明年（2026年）多资产的观点 - 资产排序：商品好于境外好于A股好于债市 [99] - **商品**：继续看好黄金和白银，判断黄金明年还有一波机会，驱动因素包括美元指数进入十年下降大周期、中美脱钩冲击货币秩序等，并认为白银被长期严重低估，基本面明显改善 [100][101][103] - **A股**：有结构性机会但需降低预期，以上证主板为例，每年上涨15%（对应500点）比较理想，明年比较看好金银股和稀土 [104] - **债市**：认为即使美联储降息，国内国债收益率下行空间不大，且易受基本面和政策面超预期冲击，但短期看好债市2个月的反弹，因近期下跌已触发超跌模型的买入信号 [106][107] - **潜在宏观风险**：包括美股能否软着陆的不确定性，以及公募基金再次在AI板块抱团取暖的风险 [109][110]