标普500指数盈利前景 - 分析师预计标普500指数在2026年将实现15.0%的盈利同比增长，高于过去10年8.6%的平均增长率，这将是连续第六年盈利增长及连续第三年两位数增长 [4] - 预计“七大科技巨头”2026年盈利增长率为22.7%，略高于2025年预期的22.3%；其余493家公司盈利增长率预计为12.5%，高于2025年预期的9.4% [4] - 预计所有11个行业均实现盈利同比增长，其中信息技术、材料、工业、通信服务及非必需消费品五个行业有望达到两位数增长 [4] - 预计2026年标普500公司收入同比增长7.2%，高于过去10年平均水平5.3%；11个行业中有10个将实现收入增长，信息技术和通信服务领跑，能源行业预计是唯一收入同比下降的行业 [5] - 标普500指数2026年净利润率预计为13.9%，高于过去10年平均的11.0%，若实现将创下自2008年追踪以来的最高年度净利润率 [5] 美国ETF市场 - 低成本、分散配置的投资组合是投资者优先选择，低费率领跑者先锋（Vanguard）预计将超越贝莱德（BlackRock）成为美国最大ETF发行商 [8] - 主动管理型ETF的数量和市场份额将持续扩大，2025年美国证监会批准双份额类别结构，预计2026年将迎来新的主动管理型ETF发行潮 [8] - 投资者更青睐道富（State Street）和景顺推出的SPY与QQQ的低费率“迷你版”替代产品SPYM和QQQM，而非原始产品 [8] - 2025年推出的一半货币ETF聚焦于加密货币，这些新基金获得了60亿美元资金流入；美国货币监理署第1188号函件允许银行参与加密货币交易，提升了资产流动性 [9] - 结构化收益型ETF呈爆发式增长，源于理财顾问与客户对降低风险、稳定回报、获取收入的需求；对期权策略ETF的需求持续上升 [9][10] - 投资于快速增长、流动性受限的债券型ETF（如私募信贷或担保贷款凭证CLO）的投资者，可能在债券市场定价扰动时面临买卖价差显著扩大的风险 [10] - 对预测市场和高风险投资的兴趣转化为对杠杆型产品需求的激增，杠杆可能放大回报，也可能在市场下行时放大损失 [10] 企业级人工智能（AI）代理 - 生成式AI与智能代理型系统正成为金融服务机构和数据密集型企业的关键基础设施，2026年工作重点将放在提升系统成熟度、准确性、一致性和易用性上 [11] - 早期采用者在监控代理运行、衡量成效及优化大型语言模型使用时将面临可扩展性挑战，这将推动围绕代理编排、评估机制及工作流程的创新 [11] - 随着人与AI协作经验积累，将形成“AI原生”思维方式，更广泛接纳随机性思维及进化式或蒙特卡洛方法用于问题求解 [11] - AI加速发展存在悖论：技术加速落地后，对未直接参与者变得“不可见”，业务领导可能难以直观感受效率提升，只看到上升的成本和人员调整 [11] - 从外部视角看，AI投资可能被视为吞噬资源的“黑洞”或投机泡沫；证明可量化投资回报、阐明应用场景并将AI采用拓展至早期拥趸之外至关重要 [12] - AI转型中，维持信任是核心议题，个性化与隐私之间的权衡将被推至台前，推动代理技术栈和大型语言模型层面的技术创新以应对隐私问题 [12] - 监管框架将持续成形，从AI披露要求到更新的数据隐私法律，为企业提供清晰指引；将合规视为竞争优势的金融机构将在转型中走在前列 [12] 私募资产 - 私募投资的可及性正在扩大，包括通过401(k)退休计划、零售渠道等，这引发了关于流动性、信息披露、估值及受托责任监管的根本性问题 [15] - 私募资本持续投向技术驱动型资产，尤其是与AI相关的基础设施、数据中心及支撑设施；投资组合规模扩大、结构复杂且跨地区，投资者愈发重视估值纪律与透明度 [15] - 私募市场活动在不同地区间存在显著差异，反映了经济环境、监管制度和市场成熟度的不同，凸显了建立一致、可比数据体系的必要性 [15] - 2026年核心目标是在扩大投资可及性的同时保持有效监管与监督，需将估值框架制度化，严格评估净资产值，对流动性进行压力测试，并利用AI主动识别风险 [16] 电力与公用事业 - 数据中心的发展在2026年将持续对电力与公用事业行业产生深远影响，随着在建数据中心陆续投运，美国批发电力市场和公用事业公司将面临新挑战 [17] - 批发电力市场中，由于供应链瓶颈及新建天然气发电厂建设周期长，火电装机新增滞后，电力系统可靠性问题将被推至前台 [17] - 在《大而美法案》“安全港”政策推动下，太阳能和电池储能装机预计保持强劲增长，但在极端天气下仍难以跟上新增需求步伐 [17] - 公用事业公司需在履行“非歧视性接入电网”义务与消费者电价上涨风险之间取得平衡；可能尝试不同费率结构以避免现有客户承担为数据中心服务的高成本 [17][18] - 为应对大规模新增接入和保障系统可靠性，公用事业公司加大对发电、输电和配电基础设施的投入，其费率资产基础将保持强劲增长 [18] 油气行业 - 预计2026年全球原油市场供应充裕，主要得益于OPEC+产量维持高位，以及美国、加拿大、圭亚那和巴西等非OPEC产油国的强劲增产 [20] - 自2025年末显现的原油价格下行压力预计将在2026年延续；在不考虑关键风险情况下，预计2026年WTI原油均价略低于每桶58美元，布伦特原油维持约每桶4美元溢价 [20] - 2026年美国天然气需求将显著增长，受新增LNG产能和发电用气需求上升推动，煤炭退出及数据中心负荷增加也提供支撑 [21] - 预计Henry Hub天然气价格在2026年平均约为3.72美元/百万英热单位；到年底LNG进料气量将超过每日210亿立方英尺 [21] - 二叠纪盆地的新管道项目将新增超过每日40亿立方英尺的外输能力，从而收紧Waha天然气价差 [21] - 预计美国本土48州的干天然气产量在2026年平均达到每日1,116亿立方英尺，增量主要集中在二叠纪盆地、海恩斯维尔及东北地区 [22] - 美国原油产量预计在2026年同比增长约40万桶/日；以原油为导向的勘探与生产活动在二叠纪盆地最具韧性，该地区盈亏平衡水平低于每桶50美元 [22] 全球政策 - 2026年，地缘政治、技术进步及立法制定三大力量将塑造全球政策走向，AI治理、网络安全及全球隐私制度仍是核心关注领域 [23] - 美国众议院金融服务委员会优先推动将政策框架关键要素写入成文法，以降低政策波动性，避免政府更迭时期的“钟摆式”变化 [23] - 数字资产政策重心已从“是否监管”转向“如何实施监管”；联邦稳定币框架已确立，立法关注点转向更广泛的市场结构问题，包括托管、代币化、监管监督及税收 [23] - 金融数据权利与数据共享框架在2026年仍是争论焦点，开放银行及401(k)计划引入另类资产的实施时间表将对银行、金融科技公司和数据聚合机构产生实质性影响 [24] - 可持续发展的关注重点正从以披露为主的报告要求，转向将其作为一种经营与管理纪律；领先企业将可持续发展嵌入风险管理、治理架构及资本配置决策 [25] - 在欧盟，CSRD（企业可持续发展报告指令）的范围收窄与分阶段实施强化了“少而精”思路，优先重视重要性、数据质量和可审计性 [26] 财富管理 - 到2026年，财富管理行业将正式告别对AI和数字化的怀疑态度；真正的差异化体现在能否有效连接第三方技术与自身专有数据，以推动顾问效率、客户参与度及收入增长 [27] - 2026年的预期将从提供洞察转向规模化执行，财富管理机构将把AI工具直接整合进内部生态系统，以缩短从洞察到行动的距离 [27] - AI应用将体现在拉动收入的具体场景中，如更快生成投资方案、自动化会议准备、基于事件触发的主动沟通，从而增加顾问销售活动 [28] - 真正的差异化不在于AI模型本身，而在于数据；竞争优势属于能将内部数据与第三方数据结合，并借助第三方AI工具提炼洞察的机构 [28] - 传统财富管理机构与以数字化为先的平台（如Robinhood、Revolut）的发展轨迹正在汇合，围绕“技术与人”的讨论成为焦点；成功结合AI规模化能力与顾问专业解读的机构将占据有力地位 [29] - 2026年AI不再只是噱头，执行力是核心主题；领先机构将把AI融入顾问工作流程，激活内部数据以推动主动式客户互动，并借助技术拓展分销能力 [29] 国际股票市场与宏观因素 - 2026年三大驱动因素将主导投资者关注焦点：美联储动向、美国消费者状况，以及非美国股票估值持续具备吸引力 [30] - 2026年可能迎来一位新的美联储主席；市场预期在进入夏季之前还将进行一次降息，但最终走向可能充满变数 [30] - 进入2026年时美国消费者情绪紧张，消费者支出占美国经济活动近70%；消费者信心、就业数据、消费者信贷水平及汽车贷款违约率等指标难以支撑过于乐观的判断 [31] - 2025年国际股票相对于标普500指数中的美国大型股票表现更为出色；2026年这些国际市场相对于美国市场的估值折价可能持续，引发其是否会继续跑赢的疑问 [31] - 欧洲发达市场具备持续的结构性利好，而印度和东非市场则保持人口结构方面的优势 [31]