报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 报告对全球跨资产市场进行了全面监测与分析，涵盖资产包括股票、外汇、利率、信贷、商品等，提供了各资产的预测数据、资金流向、市场情绪、仓位、相关性、波动率等信息，还介绍了跨资产相关性 - 估值框架及市场异动情况，为投资者提供决策参考 [3][22][58] 根据相关目录分别进行总结 关键数据亮点 - 截至2025年6月6日，摩根士丹利对2026年第二季度各资产的预测显示，不同市场和资产在熊市、基础和牛市情景下的回报和波动率差异较大，如标普500在基础情景下预计回报9.6%，波动率19% [3] - 上周关键事件包括中国5月对美出口同比下降34.4%，欧盟势头创历史新高，白银价格出现 +2SD 变动并升至2011年以来最高水平 [8] 重要图表 - 展示中国对美出口同比变化、亚特兰大联储GDPNow模型走势、欧盟势头、白银价格等图表，直观呈现市场动态 [9][11][14][15] 跨资产ETF资金流向 - 跟踪全球约5000只ETF的每日资金流向，涉及约7万亿美元资产，可分析跨资产情绪和仓位 [22] - 提供美国和欧洲ETF资金流向的多维度数据，包括每周、年初至今、过去3个月等不同时间段的资金流向情况 [20][28][32] 跨资产ICI基金资金流向 - 跟踪全球来自ICI的每日资金流向，涵盖美国大部分ETF和共同基金，但数据存在滞后和粒度问题 [39] - 展示不同资产类别（股票、债券等）在不同时间段（1周、1个月、3个月等）的资金流向和占比情况 [40] 市场情绪指标（MSI） - MSI综合调查定位、波动率和动量数据，量化市场压力和情绪，构建风险偏好信号 [58] - 展示当前指标读数和与1周前的对比情况 [55][59] 跨资产仓位 - 呈现不同市场和资产（股票、债券、商品、外汇等）的净仓位情况，包括对冲基金、经销商等不同参与者的仓位 [63] 跨资产相关性 - 每周发布相关指数，展示全球、区域、不同资产类别之间的相关性及其在10年区间的位置 [68][69] 跨资产相关性 - 估值框架（COVA） - COVA旨在识别合理价格的优质投资组合分散器，分数越高分散效果越好 [78] - 列出基于COVA的顶级和底部分散器资产及其相关得分和对冲比率 [79][81] 最大跨资产变动 - 介绍综合西格玛指标（CSI），用于量化市场极端变动 [86] - 展示上周最大跨资产变动情况，包括商品、曲线、股票相对价值等方面的变动 [87] 跨资产波动率监测 - 监测主要全球市场的资产波动率，包括股票、利率、信贷、商品、外汇等，展示隐含波动率、波动率套利、波动率偏度等指标的变化 [93] 跨资产监测：水平、变化、估值 - 截至2025年6月6日收盘，主要全球股票市场多数上涨，信用利差收紧，利率下跌，多数G10货币兑美元升值，大宗商品市场多数上涨，白银表现突出 [95] 跨资产长期资本市场假设 - 介绍股票预期回报框架和固定收益长期回报估计方法 [104] - 给出不同市场和资产类别的10年名义预期回报和风险溢价情况 [105]