美联储购债操作 - 美联储近期开始隐蔽购债操作 通过回购和再投资对国债和MBS资产持仓实现小幅净增长 与公开宣称的缩表政策相矛盾 [1][3] - 5月上旬纽约联储披露数据显示 美联储在美债市场供给压力加大时接盘 形成对债市的暗中兜底 [3] - 操作手法引发市场质疑 投资者认为美联储在释放矛盾信号 一边声称退出干预一边实际支撑市场 [3][6] 资金流向与市场反应 - 5月以来海外机构资金显著流出美债市场 亚洲和欧洲主权基金持续减持 日本连续五周减持 韩国央行同步调仓 [5][8] - 美元指数震荡幅度加剧 显示市场对美联储政策可信度产生动摇 可能引发美元信用危机 [6][10] - 美国本土银行系统接盘能力不足 迫使美联储通过流动性工具介入 形成被动托市局面 [5][6] 政策矛盾与市场预期 - 美联储试图同时实现压通胀 稳汇率 维持债市稳定三大目标 但购债操作暴露其优先保债市的倾向 可能牺牲美元稳定性 [6][10] - 市场对美联储"说一套做一套"的模式产生警惕 区域性信心断裂风险上升 可能演变为系统性信用危机 [8][12] - 投资者转向关注政策实质性方向而非短期操作 亚洲市场通过静默减持表达对美债长期风险的预判 [8][10] 潜在系统性风险 - 美联储隐蔽操作持续可能引发市场预期崩溃 形成类似2008年的危机传导链条 但表现形式更隐蔽复杂 [6][8] - 美债 美股 美元三者平衡关系被打破 政策干预可能引发连锁反应 全球资本开始提前布局防御 [6][10] - 金融系统隐形波动具有全球传导性 但具备稳定内需市场和制造业体系的经济体抗风险能力更强 [10][12]

公司概况 - 茂源量化成立于2013年，2020年启动资管业务，当前管理规模两百多亿元，2021年突破百亿规模后曾封盘，2024年重新开放募资[2][13][14] - 公司特点包括强大的技术团队（技术/投研人员比例1:1）和注重组织管理，强调通过投研平台实现"1+1=2²"的规模效应[7][21][30] - 创始人郭学文拥有跨界背景，14岁考入清华，博士后研究气候变化大模型，曾创立两家被收购的科技企业[2][7] 量化方法论 - 量化研究无法一劳永逸，存在"信号消灭论"——强信号被大量资金交易后失效，必须持续快速迭代[3][11] - 多弱信号叠加成强信号是基础理论，但需通过组织管理（如共享文化、投研平台）实现高效迭代[11][21] - 气候研究与量化模型的相似性在于预测逻辑，但科学规律恒定而市场规律会被消灭[7] 行业发展趋势 - 国内量化在股票研究已达世界先进水平，高频策略迭代速度是典型案例，未来增长点在于低频策略、多资产配置和国际市场[5][16][23] - 预计中国将出现千人体量、万亿规模的量化私募，低频策略（如月/季度预测）可支撑更大资金容量[4][15][17] - 国债、外汇等新资产类别及宏观配置领域存在发展空间，国际市场拓展是必然方向[17][24][26] 技术布局 - 公司每年算力投入超九位数，投研平台建设是技术团队核心任务，可提升研究员效率（如1个月工作缩短至1周）[21][27] - 国产芯片在大模型推理接近国际水平，但高精度浮点运算仍有差距，行业替代需生态支持[22] - 量化本身就是AI细分应用，与通用大模型（如DeepSeek）属于技术同源不同方向[20] 人才战略 - 招聘标准强调热爱量化（非单纯逐利）和创新能力，需具备跳跃式思维而非流程化思维[6][28][29] - 团队稳定性依赖协作文化（策略研发需多人叠加贡献）和高效平台带来的工作满足感[27][28] - 国际化挑战包括熟悉海外规则和全球化团队管理，现有平台基础可支持海外扩张[24][25] 竞争格局 - "内卷"推动行业技术进步，中国用10年完成海外几十年发展路径，未来将诞生世界顶级量化公司[19][23] - 量化行业存在"不可能三角"（规模/业绩/回撤），市场有效性提升使长周期策略竞争力增强[12] - 量化能力是国家金融安全组成部分，强大量化机构可提升国际市场风险应对能力[26]

人工智能发展历程 - 人工智能概念可追溯至1950年图灵提出的"图灵测试"，奠定了理论基础 [2] - 大众广泛接触人工智能以2022年11月ChatGPT发布为分水岭，至今仅两年多发展历程 [2] - 大模型时代标志着人工智能进入新阶段，通用人工智能是高阶阶段的标志 [4] 人工智能在工业领域的应用现状 - 人工智能在工业领域应用正由单点突破向系统集成发展，目标是与更多工业系统深度融合 [5] - 当前工业领域呈现大小模型并存局面，小模型处理结构化数据与精确预测，大模型处理复杂非结构化数据 [5] - 人工智能在汽车制造业等智能制造基础扎实的领域表现最佳，成熟度较高 [6] - 大模型在工业领域主流应用集中于智能客服、业务管理等边缘性建议，高阶自动化应用尚在探索 [8] 人工智能赋能制造业的目标 - 提升效率，如排产调度优化 [9] - 改进质检，通过视觉神经网络等技术提高检测效率 [9] - 降低成本，这是工业赋能的核心命题 [9] - 创新驱动，生成式大模型在产品设计、工艺优化等方面提供新思路 [9] - 决策优化，为企业管理层提供更科学、及时的决策支持 [9] 人工智能在工业领域落地的挑战 - 工业场景细分程度高，通用解决方案难以实现，智能体无法充分控制风险 [9] - 工业数据分散于不同系统，格式与标准缺乏统一性，整合难度大 [10] - 定制化人工智能解决方案成本高，投入产出比低，难以形成商业闭环 [10] - 数据治理是主要障碍，涉及数据获取、整合、处理、安全应用及权属界定 [11] - 大模型算法与工业逻辑存在冲突，工业追求决策过程可解释性、可控性和可追溯性 [13] - 生成式大模型无法满足工业级"四个九"或"五个九"的可靠性要求 [13] 人工智能与工业企业的双向对接问题 - 人工智能技术人员缺乏工业领域实践经验，工业专业人员对AI技术理解有限 [15] - 项目制、定制化合作方式制约大模型在工业领域的泛化应用 [15] - AI技术在工业领域价值变现面临不确定性，缺乏成熟商业模式 [17] 人工智能赋能新型工业化的推进策略 - 初级阶段优先在封闭场景采用小模型，开放场景试用大模型 [19] - 进阶阶段构建大小模型协同赋能体系，探索人工智能能力边界 [20] - 高阶阶段目标实现高度智能的"通用智能制造"，通过MOE架构串联大小模型 [21][22] - 工业模型培养需分阶段推进，初阶段优化提示工程，进阶阶段赋予检索增强能力，高阶阶段预训练原生工业大模型 [24] 算力与数据配套发展 - 初阶阶段政府打造区域算力中心，规划城市级算力网络 [24] - 进阶阶段建设高性能算力集群，加速部署市级算力网络 [25] - 高阶阶段扩容升级算力集群，构建核心算力枢纽 [25] - 需汇集各行业结构化与非结构化数据，形成闭环数据飞轮 [26] - 优先在数据基础好、数字化水平高的行业开展试点示范 [26] 企业协同与产业链优势 - 龙头企业应发挥引领示范作用，聚焦行业共性需求 [26] - 中小微企业聚焦场景迭代，参与大模型数据迭代 [27] - 中国拥有完整产业链体系和丰富工业场景，持续迭代数据是未来竞争关键 [27]

业绩表现 - 2024年营业收入367.3亿元，同比增长5.1%，归母净利润116.7亿元，同比增长0.7%，剔除财务费用影响后增速为4.4%，经营性现金流净额124.3亿元，同比增长12.4% [3] - 2025年第一季度收入82.37亿元，同比-12.12%，归母净利润26.29亿元，同比-16.81%，连续两个季度业绩低于预期 [3] - 尽管业绩不达预期，但市场反应积极，4月29日股价小幅低开后迅速冲高，收盘微涨 [3] 数智化转型 - 公司2015年推出搭载AI的医疗设备，2023年明确数智化转型战略，2024年12月发布全球首个临床落地的启元重症大模型 [9] - 启元大模型整合多模态临床数据，构建"智能监护-诊疗决策-文书生成"闭环，重症知识问答正确率超95%，病例撰写效率提升30倍 [11] - 技术向麻醉科、超声等领域延伸，如TEX20监护超声实现多设备数据融合，麻醉科大模型聚焦术中风险预警与用药辅助决策 [11] 医疗AI技术突破 - 启元大模型通过实时整合监护仪、呼吸机等多设备数据，构建患者"数字孪生"，实现秒级病情预警与诊疗建议 [11] - MC系列血细胞分析系统通过百万级数据库与深度学习，将医生阅片时间从30分钟缩短至30秒，镜检效率提升60倍 [16] - 公司采用"临床闭环"模式，从数据采集到模型优化再到诊疗验证，形成自我强化的智能循环 [18] 国际化布局 - 2025年中美关税战升级前，公司已在美国备货一年，并在13个国家布局生产基地，可灵活调整生产场地以规避关税影响 [20] - 2018年后美国业务年复合增长达10%，2024年国际业务收入占比提升至45%，但海外市场占有率仅2%-3% [21] - 公司目标未来国际收入占比超过50%甚至70%，全球研发中心布局覆盖中美欧三大洲，拥有5,259名研发工程师 [21] 行业影响 - 医疗行业"不可能三角"（质量、效率、成本）正被AI技术打破，DeepSeek大模型推动中国医疗行业快速拥抱AI [15][16] - 公司通过"科室级知识蒸馏"技术，将临床专家经验沉淀为可迭代算法资产，形成细分领域竞争优势 [18] - 数智化理念将改变医疗设备行业竞争维度，巩固公司在全球市场的领先地位 [18] 战略愿景 - 公司通过"设备+IT+AI"生态网络覆盖全球190+国家，推动中国医疗智造主导的AI医疗变革 [24] - 启元大模型旨在消弭诊疗水平地域差异，实现技术普惠，如向非洲捐赠超声设备 [25] - 公司定位为技术普惠的实践者，将中国工程师红利转化为全球医疗平权方案 [25]

核心观点 - 美国总统特朗普通过社交平台发布推文暗示市场机会，随后美股出现异常波动，引发内幕交易质疑 [1][4][5] - 市场剧烈波动下，普通投资者需要合理配置资产以规避风险，推荐采用"金字塔模型"进行资产配置 [10][12] - 当前市场环境下，黄金、债券、高股息股票等稳健资产具有配置价值 [24][28][34] - 科技成长板块在转型期具有超额收益潜力，但需注意投资门槛和风险 [45][46] - 利率下行周期中，需调整资产配置策略应对"资产荒" [60][61] 资产配置金字塔模型 稳健层 - 配置比例50%-60%，核心目标是创造稳定现金流 [16][17] - 黄金作为避险资产，全球央行黄金储备突破4974吨创历史新高 [24] - 债券型基金在波动市场中表现稳定，中证纯债债券型基金指数单日逆势上涨0.22% [29][30] - A股市场有39只个股连续3年股息率超过3%，长江电力在美股暴跌期间逆势上涨4.12% [34][36] 进取层 - 配置比例20%-30%，目标是获取超额收益 [17] - 科技成长板块在转型期表现突出，日本1990-2015年科技板块年化收益达9.7% [45] - 中国科创50ETF和科创成长ETF（半导体+新能源+医药）具有投资潜力 [45] - 中美贸易摩擦可能利好国内种植业、基建和消费类股票 [47][50] 应急层 - 配置比例10%-20%，需具备高流动性 [20][21] - 活期存款、货币基金、国债逆回购等产品适合应急配置 [55] - 当前市场环境下可适当提高应急层比例至20%-30% [58] 行业与公司表现 金融行业 - 兴业银行连续3年股息超过5%，2025年走势平稳仍有8.35%涨幅 [37] - 银行、高速公路等垄断性行业公司成为高股息策略首选 [37] 公用事业 - 长江电力在金融风暴中表现稳健，成为A股"避风港" [36] - 山东高速承诺分红比例不少于60%，今年市值增长1.85% [37] 科技行业 - 半导体、新能源、医药等科技板块被看好 [45] - 人工智能、机器人板块具有投资潜力 [45] 市场环境 - 全球央行持续购金支撑黄金价格 [24] - 利率下行导致"资产荒"，5年期存款利率跌破2% [60] - 中国银行建议2025年超配A股、港股、中资美元债和贵金属 [62] - 监管层鼓励企业分红，2025年股息率处于10年高位 [39]

图源：X 但沃尔玛满满的求生欲并没能换来太久的安全，近日，特朗普又将大棒砸到了沃尔玛头上，尽管他本意并非如此。 点击图片▲立即收听 " 特朗普的努力正在落入 ' 俄狄浦斯式的命运悖论 ' ：一个人知晓了宿命，接着努力躲避宿命，然而正是这种努力，导致了他最终落入宿命。 " 文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道） 说到风险规避，可能没有几个企业比沃尔玛更注重。 去年，特朗普确认胜选当月月底，沃尔玛就顶着汹汹舆情，对"多元化、公平与包容"（DEI）战略进行了重大调整，宣布将逐步关闭"种族平等中 心"，并对LGBTQ主题商品进行更严格地管理。 这次"投诚"，得到了新总统"从龙之臣"伊隆·马斯克的高度赞扬。 马斯克说"这是一个分水岭" 事情的起因是特朗普早前宣布，从3月4日起对中国输美产品加征10%关税，累计加征关税率达到20%。据媒体报道，沃尔玛的应对方法是要求它的 供应商们每轮关税降价10%，基本等同于要求其承担特朗普关税的全部成本，引发中国供应商强烈不满。 于是，在3月11日，中国商务部等部门约谈美国零售巨头沃尔玛，了解情况。对此，央视旗下新媒体"玉渊谭天"的点评一阵见血：美国单边加征关 税伤害中美企业，中美企 ...