市场波动与算法交易 - 近期市场大幅波动主要由程序化/算法交易驱动，而非基本面发生同等变化，算法不会像主动投资者一样做深入研究[1] - 算法交易的核心机制是按规则对风险敞口进行机械调整，其策略常以价格趋势、波动率、相关性、仓位风险预算等为触发条件[3] - 当价格下跌或波动率抬升，模型会自动降低风险资产敞口，这本身会进一步推高波动率与相关性，进而触发更多模型卖出，形成“反馈回路”[3] - 在资金拥挤、持仓同质化高的领域，算法交易的连锁反应容易导致无差别抛售，即“把孩子和洗澡水一起倒掉”[3][5] - 技术面主导的交易心态在上升，越多人盯着同一条均线或同一个“关键点位”，越容易出现踩踏式交易[3] - 这种由算法缺乏深度研究导致的错误定价，为主动型投资者创造了机会[5] 科技行业结构性转型与投资机会 - 市场正经历从“一刀切”的SaaS模式向高度定制化的AI代理平台转型的技术变革[4] - 算法交易无法区分哪些公司正在成功转型为AI平台，哪些会被淘汰，从而对SaaS板块执行无差别抛售[5] - 当前应集中投资于信念度最高的股票，市场波动提供了这样的机会[5][20] - 当前科技巨头的资本开支激增并非泡沫信号，而更像1996年互联网革命起步阶段，是健康投资的表现[6] - 与1999年互联网泡沫顶峰不同，当前市场对科技巨头增加资本开支的反应是股价下跌，表明投资者充满恐惧而非非理性繁荣[6][21] - 谷歌、Meta、微软和亚马逊应该激进支出，因为AI是“一生中最大的机会”[7][21] - 市场正在“攀爬忧虑之墙”，这通常是强劲牛市的特征[1][20] 宏观经济与通胀展望 - AI驱动的生产率提升可能改变“增长必然推升通胀”的传统叙事，增长不等于通胀[9][11] - 生产率提升可能使财政赤字占GDP比重下行，并可能在本届总统任期末（2028年末至2029年初）走向财政盈余[10][22] - 预测到本十年末全球实际GDP增速可能达到7%-8%，且该预测可能偏保守[10][23] - 美元若反弹将成为“强有力的反通胀力量”[11][27] - Truflation实时通胀指标显示通胀正在“破位下行”，读数约为同比0.7%[12][34] - 现房价格通胀已降至1%以下，新房价格通胀为负，租金开始下行[12][33] - 油价同比出现“双位数下跌”，相当于给消费者和企业“减税”[12][33][41] 就业市场、消费者情绪与创业潮 - 消费者信心低迷源于就业市场真实疲软和住房负担能力危机[15][36] - 去年就业人数被下修了86.1万人，相当于每月减少约7.5万个岗位，解释了消费者情绪与GDP数据的背离[16][37] - 16-24岁人群的失业率曾超过12%，近期已回落至10%以下[16][37] - 年轻人失业率下降可能部分源于AI赋能下的“创业大爆炸”，AI工具普及使个人能更高效地创立企业[16][17][37] - 约43%的CEO表示因AI每周节省8小时以上，而只有5%的工人这么说，这可能意味着创业活动增加推动了效率提升[38] 行业与市场具体观察 - 在制造业，ISM采购经理人指数出现反弹，新订单指数从约47跳升至54，就业也上升[35][36] - 现房销售数据在抵押贷款利率下降90个基点后不升反降，价格环比持续下降，同比涨幅仅为0.9%[39] - 政府统计数据（如就业数据）可能失真，若就业人数被低估，则意味着生产率、实际GDP增长被低估，而通胀被高估[40] - 标普500指数相对于油价的比率表现与70年代相反，油价下跌利好消费者和企业[41] - 黄金表现远超比特币，比特币在近期市场波动中受到算法式抛售的影响[41] - 比特币的长期上升趋势（更高的高点和更高的低点）并未被打破[42] - 在加密生态中，建设者正为代理型AI时代开发新生态系统，以处理每秒200万到400万笔的机器对机器交易[43] 历史对比与市场阶段判断 - 当前市场环境比科技和电信泡沫时期健康得多，投资者拥有2000年泡沫破裂留下的“伤疤记忆”，变得极度谨慎[6][44] - 当前更像互联网革命刚刚起步的1996年，而非泡沫顶峰的1999年[6][44] - 市场充满恐惧和“在忧虑之墙上攀升”的状态，比科技泡沫时期的投机过剩更有利于创新投资者[44] - 所有研究表明，行业正处于相当于1996年的技术革命早期阶段[44]