杠铃策略的核心逻辑 - 杠铃策略是一种双峰态度，即同时暴露于极度厌恶风险和非常风险偏好的极端结果，而忽视中间地带 [1] - 中间地带指风险不低但收益有限的状态，如贷款炒房或追逐看似稳健的理财产品，这类行为既缺乏安全垫又无爆发式上行机会 [4][5] - 策略建议将大部分资源确保绝对安全（如无负债、现金流覆盖生活），同时用可承受亏损的小部分搏超额收益，形成"严格控制下行、放大上行"的不对称结构 [5] 投资决策的资源配置 - 决策本质是分配资源，包括时间、金钱、精力和情感等，而注意力是资源与决策者之间的隐藏层 [14][15] - 专注的本质是对注意力的分配，若未有效分配注意力，资源分配和执行效果将大打折扣 [15][16] - 需通过减法实现专注，避免将注意力消耗在平庸项目上，如朋友承诺10%年化但实际95%-99%概率为平庸的项目 [21][23] 商业与投资中的中间地带陷阱 - 平庸项目具有欺骗性：10%回报看似合理，但持续十年的不确定性高，远不如3%-5%的确定性收益 [23] - 互联网和AI时代加剧赢者通吃，中腰部项目沦为"不痛不痒"的脆弱地带，如中小型AI创业公司难以突围 [24] - 美股"七姐妹"垄断使市场中间地带变成收益有限的戈壁，创业者需依附大平台或成为超级个体 [24] 战略框架与执行建议 - 帕累托法则：80%成果来自20%投入，需识别高价值20%并削减低效80% [26] - 精要主义：系统性地剔除平庸选项，聚焦杠铃策略两端（安全基础与高潜能领域） [26] - 机会成本：明确因投入中间地带而放弃的潜在巨大利得（如安全保障或超额回报） [26]

黑天鹅理论 - 黑天鹅事件指极其罕见、影响巨大、事后可解释而事前难预测的极端事件，具有罕见性、巨大影响、事后可解释和事前可预防四个特征 [7][8][10] - 黑天鹅区别于常规风险，属于"未知的未知"，无法通过传统风险管理框架计算和应对 [11] - 面对黑天鹅事件，预测的价值远低于准备的价值，核心思想是"不要预测，要准备" [12][13] 比尔·阿克曼案例 - 对冲基金经理比尔·阿克曼在2020年新冠疫情初期投入2600万美元购买CDS合约，与710亿美元企业债挂钩，最终获利约36亿美元 [3][4][24] - 操作策略包括：用小额资金进行高杠杆对冲、在市场恐慌时平仓获利并抄底优质股票、捕捉政策救市带来的反弹机会 [23][24][27] - 该案例体现了"杠铃策略"或"尾部对冲"思路，即用小成本获取潜在高回报，同时控制下行风险 [24][26] 投资策略 - 杠铃策略建议将大部分资产配置于低风险投资，小部分资金尝试高风险高回报领域，避开风险收益都不突出的中间地带 [39][53] - 非对称回报策略强调进行小而多样的押注，以有限成本获取潜在爆炸性回报，类似买入看涨期权 [40][41] - 对冲尾部风险可通过购买保险、配置防御性资产或发展备用计划等方式实现 [47][48] 决策系统 - 建议建立"不靠预测、而靠准备"的决策系统，通过情景规划考虑多种未来场景并制定对应方案 [58][62] - 稳健性原则要求在重大决策前评估最坏情景和意外利好的应对能力，确保既能抵御负面冲击又可抓住正面机会 [38] - 持续学习和能力升级是应对未知挑战的长效武器，应主动通过挑战自我获得成长 [51]

基金经理杠铃策略分析 - 过去三年熊市中基金经理采用杠铃策略跑赢市场，左手价值右手成长，通过仓位调配获得超额收益 [2] - 保守派偏好高股息类资产，中庸派走均衡路线，激进派重仓科技板块，不同市场风格下结果差异显著 [2] - 年内板块内部分化剧烈：科技领域机器人收益＞算力＞通信，价值风格中有色金属＞钢铁＞银行＞煤炭石油，消费领域美容护理＞农林牧渔＞食品饮料 [2] 消费板块配置动态 - 白酒板块从2021年高点回落近40%，但一季度多位百亿级基金经理开始加仓 [3][4] - 内需看白酒、外需看汽车零部件成为消费投资共识，食品饮料仍是公募基金四大最爱行业之一 [3] - 杨思亮管理规模108.6亿，三只代表基金一季度大幅加仓白酒，贵州茅台、五粮液、山西汾酒进入前三大重仓股 [5][11] - 萧楠管理规模近千亿，四只基金一季度增持五粮液，白酒持仓占比达30%，张坤白酒持仓占比更高达41% [20][22][24] 科技板块配置趋势 - 电子板块成为公募基金第一大持仓行业，兴证全球三大基金经理合计管理800亿规模均重仓电子 [34][35] - 乔迁管理的140亿规模兴全商业模式混合A配置电子板块36.2%，电力设备11.8%，前十大新增北方华创等半导体个股 [37][38][39] - 谢治宇管理的226亿兴全合润混合A电子配置35%，新增比亚迪等标的，港股配置使其年内跑赢指数9个百分点 [40][41][42] - 王贵重的嘉实科技创新混合半仓电子，14.6%年内收益率，重仓中芯国际等港股科技股及理想汽车等智能驾驶标的 [48][51][52] 行业配置特征 - 杨思亮三只基金权益仓位从40%提升至70-87%，消费基本盘占比高，食品饮料配置达19-34.76% [7][8][9] - 萧楠基金配置分化：易方达消费行业股票食品饮料占比49.66%，其他基金分散配置7个以上超5%的行业 [25][27] - 科技基金经理普遍配置港股获取弹性，中芯国际、腾讯等标的被多位基金经理共同持有 [40][51][52] 投资逻辑阐述 - 杨思亮偏好业绩稳定、分红能力强、现金流充裕的白马股，认为消费板块仍是防守重点 [19] - 萧楠将白酒视为"带内需看涨期权的高息债券"，性价比突出，同时减配受关税影响的汽车家电 [32][33] - 谢治宇看好智能驾驶、人形机器人、AI眼镜等终端应用，认为传统消费2025年底可能触底反弹 [43] - 王贵重聚焦半导体高阶制程、港股互联网、智能驾驶等五大方向，关注AI应用产业领先企业 [53][54]

报告核心观点 - A股市场强预期、弱现实背景未变，未来相当长一段时间杠铃策略占优，建议增配持续低配的水电等公用事业板块 [6][35] - 区域火电公司业绩兑现度高，136号文利好存量绿电资产，提供国企改革资产整合、优选水电和火电资产、优选风电运营商三条选股思路 [5][46] A股财报画像的推演：杠铃策略延续 - A股市场预期与现实落差自2021年下半年加剧，2024年实际归母净利润达年初预期79%，业绩稳定性权重胜过弹性，是红利资产上涨主因 [6][10] - 全A样本应收账款周转率和毛利率趋势趋同，但自2021年下滑未企稳，固定资产+无形资产周转率也自2021年下滑未企稳 [13][18] - 红利资产上涨本质是对波动性重新定价，水电低协方差属性源于行业成本曲线，其股价上涨多因风险超预期下降 [19][20] - 水电盈利预测准确性高，火电盈利能力受多因素影响，部分区域火电公司业绩兑现度高，未来A股市场杠铃策略占优，建议增配公用事业板块 [27][32][35] 电力：区域火电公司业绩兑现度高 136号文利好存量绿电资产 火电：区域公司业绩兑现度高 看好二季度煤价弹性释放 - 2024年及2025年一季度火电运营商度电利润修复，但区域间电价与盈利修复分化，上半年关注煤价与区域用电量形势 [36] - 北方机组盈利改善大，因业绩低基数和煤价下跌，其到厂煤价低且煤价下降弹性大，电价韧性有望提升盈利能力 [36][39] - 二季度煤价或持续下跌，3 - 5月采购的低价煤将释放利润，主流火电运营商业绩兑现度提升，区域火电业绩可预测性高于全国性火电 [39][40] 绿电：136号文利好存量资产 看好风电运营商长期价值 - 新能源运营商面临电价下滑和现金流压力，136号文虽使新能源电价短期阵痛，但利于其理性发展 [41] - 山东省136号文配套细则为存量新能源提供保障，明确存量项目机制电价为燃煤标杆电价，2025年增量项目竞价充足率不低于125% [42][43][44] - 风电运营商投资价值高，看好其市场化竞争效益，建议关注港股低估值标的，提供三条选股思路并给出重点推荐和建议关注标的 [46][47][48] 定期数据更新 - 展示秦皇岛5500大卡煤炭价格、北方8港库存、三峡入库和出库流量、多晶硅致密料价格、双面双玻组件价格等数据 [51][52][54] - 展示2025/4/28 - 2025/5/4现货市场和新能源现货市场周度数据，以及中国液化天然气出厂价格指数、到岸价和全球主要市场LNG价格指数 [60][62][63] 重点公司估值表 - 给出电力、环保、燃气、电力设备、风电设备等板块重点公司估值表，包含代码、简称、评级、收盘价、EPS、PE、PB等信息 [70][72][75]

1、市场点评 "政策预期＋风险缓和"短期共振（向好趋势不变） 中美谈判达成重要共识，并取得实质性进展，推动风险偏好回暖，市场保持活跃，短期市场震荡回升。 需关注中美12日发布会内容，把握结构性布局窗口机会，放眼中期机遇，杠铃策略占优。 关税博弈：短期超预期，双方同意建立磋商机制，关注发布会内容，中期达成全面协议还需时间。。 国内政策：金融组合拳"稳市场、稳预期"，更多体现"托而不举"思路，财政接力成关键。 基本面：关税影响尚未在经济数据中明显体现，Q2仍面临下行压力。 特朗普关税政策或有反复， 5 月是上市公司分红派息窗口期，红利风格仍处布局良机，中长线资金加速 入市，低利率与资产荒背景下，高股息、优质消费龙头深受机构资金青睐，是底仓配置的较优选； 4月财报担忧已释放，TMT等成长板块成交占比回落低位，自主可控逻辑强化，AI产业在资本支出周期 下持续迭代，科技成长板块仍是中期主线。* 2、国内财经要闻 【5月7日】"一行一会一局"（政策加码发力） 5月7日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，中国人民银行行长潘功胜、国家金融监督管理总局局长李 云泽、中国证券监督管理委员会主席吴清介绍"一揽子金融政策支持稳市场稳预 ...

收益表现 - 多资产配置组合自2024年4月3日至2025年4月18日累计收益8.11%，2025年收益2.07%，最大回撤-1.99% [5] - 同期中证800收益5.15%，标普500收益1.37%，中债新综合收益4.97% [5] - 组合在13个月中仅有2个月出现负收益（-0.3%和-0.09%），胜率极高 [9] 资产配置权重 - A股占比9.00%（红利低波资产为主），美股9.47%（纳斯达克100+标普500），商品15.59%（黄金占11.80%） [10][13] - 美债占比22.33%（中长债+短债），中债43.61%（7-10年国开债+政金债） [13] 策略目标与原则 - 目标为替代固收+组合（年化4-5%），构建家庭资产底仓（目标占可投资资产60%） [11] - 采用风险平价策略实现大类资产（权益/债券/商品）风险分散，二级子资产使用均值方差模型 [11] - 核心原理为选择低相关性且长期收益向上的资产，基本不择时，实际业绩基准为中债新综合指数 [11] 组合运营细节 - 美债因QDII额度限制超配7个百分点（标配15%），在十年国债收益率接近5%时主动超配 [14] - 资产再平衡基于1年/3年/5年数据评估，但实际调整频率较低以避免过度干预 [14] - 主要使用指数基金降低对基金经理依赖，仅美债因无指数基金采用"拼大饼"方式配置 [14] 未来优化方向 - 计划将组合权重提升至家庭可投资资产的60%，作为现金管理升级版 [16] - 探索A股Reits等低相关性资产，但排除原油等博弈性过强的品种 [17] - 持续优化夏普比率，减少人工干预，强化数据驱动决策 [17][18] 策略核心理念 - 通过跨市场配置实现"地球上总有一处是牛市"的风险对冲效果 [18] - 基于雪球三分法理念（资产分散/市场分散/时机分散）构建长期投资框架 [19]

核心观点 - 公司坚持"先活下来再去实现理想"的现实理想主义策略，避免因过度理想化导致失败 [3][6] - 公司定位为特色小众车市场，追求产品差异化而非大众爆款，目标用户为"有年轻心态的人" [8][9] - 公司承认在定价策略和用户沟通上存在失误，但强调会快速调整并坚持产品创新方向 [4][5][6] 产品策略 - V23采用越野风格设计，外观酷似Jeep牧马人，保留实体旋钮等特色交互设计 [3][9] - 产品定位为"特色车"，不追求80%用户喜爱，而是吸引特定品味人群 [9] - 实际用户群体超出预期，包括中年人和高端车主，延伸定义为"有年轻心态的人" [9] - 坚持不随大流改设计元素，保持产品独特性，追求"慢热长红"而非短期流行 [9] 市场表现 - V23预售3小时收获3万多张小定订单，但发布会后因定价争议遭遇舆论冲击 [3] - 截至3月累计销量约2万台，3月单月销量5000台，低于最初月销1万台的预期 [4][9] - 原定5年100万台的销售目标面临调整，公司表示可接受慢热但长红的节奏 [8][9] 定价争议 - 预售时仅公布2个版本，用户误以为401km版本会降至10万元内，实际仅降200元至10.98万元 [3] - 10万元内实际只能购买未提前公布的301km版本，引发用户不满 [3] - 公司承认存在沟通失误，预售策略不够透明，后续通过赠送积分等方式补救 [4][5] 行业认知 - 汽车行业存在预售打折的营销惯例，但公司初期采用一口价策略导致不适应 [5] - 新能源车淘汰速度快，公司认为V23的产品气质和精神具有持久竞争力 [9] - 行业存在资源倾轧风险，大车企可能抄袭并低价竞争，公司依靠创新力和奇瑞资源应对 [12] 团队管理 - 保持创作自由，鼓励多元设计方案，但会降低个人喜好对决策的影响 [11] - 在面临产品方向偏差时，曾让团队放假一周后重来，坚持"做好而非做完"的理念 [12] - 强调团队凝聚力是应对竞争的核心优势，避免过度依赖单个产品经理 [11][12] 跨界挑战 - 从家电跨界造车面临决策逻辑差异，产品链条更长、试错成本更高 [11] - 需要快速学习采购、制造、经销等不熟悉领域，平衡产品理想与商业现实 [3][11] - 借鉴"杠铃策略"，在确保生存底线的前提下进行创新冒险 [11]

作 者丨吴斌 编 辑丨李莹亮 4月7日周一，继A股、日韩股市、美股期指全线下跌后 （此前报道） ，欧股开盘迎来暴跌，全球大跳水还在继续。 当日下午，欧洲斯托克5 0指数开盘下跌6 . 2%，德国DAX指数下跌7 . 1%，英国富时1 0 0指数下跌4 . 1%，意大利富时MIB指数跌7 . 4%，西班牙 IBEX3 5指数跌4 . 9%。开盘后德国DAX3 0指数跌幅一度扩大至1 0%，莱茵金属一度暴跌约3 0%。 | < w | 欧非中东 | | | --- | --- | --- | | 名称 | 现价 | 涨跌幅▶ | | 英国富时100 | 7758.18 | -3.68% | | FTSE.GI | | | | 法国CAC40 | 6869.7400 | -5.57% | | FCHI.PA | | | | 德国DAX | 19520.54 | -5.43% | | GDAXI.GI | | | | 意大利富时MIB | 32892.68 | -5.07% | | FTSEMIB.FI | | | | 欧元区STOXX50(欧 | 4655.28 | -4.57% | | SX5E.DF | | | ...

以下文章来源于申万宏源证券上海分公司 ，作者杨敏 申万宏源证券上海分公司 . 申万宏源证券上海分公司官微，能为您提供账户开立、软件下载、研究所及投顾资讯等综合服务，为您 的财富保驾护航。 摘要： 短期震荡还将继续，耐心等待流动性和四月决断催化的落地。 ------------------ 盘面走弱体现在三方面： 一、一直是市场情绪指标的北证50周四开始出现了趋势的破位，影响小盘股的情绪。 二、盘面近期连续的负反馈，这周科技多个发布会和财报落地，对于一些财报超预期的公司，相关板块 走势偏弱。 三、低位持续性不强，高位没有增量。 展开说，低位的顺周期品种，反弹一波修复估值后，近期涨不动了，等待宏观数据的催化。高位的科技 股，新催化有，但市场对普通的消息已经反馈递减，从deepseek到阿里财报到manus到近期的腾讯、小 米财报，对板块的拉动边际效应降低。新进的资金也不愿意在没有调整的时候直接进场买科技。 以上三个现象造成了近期市场走势的震荡，破局点在于两方面; 1、流动性 周四凌晨美联储利率决议三个要点：3月不降息以及年内有望两次降息都符合预期，但有一个超预期， 即4月1日开始放缓资产负债表缩减步伐。明显偏鸽派 ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：信达金工行业轮动策略** - 模型构建思路：基于绩优基金持仓倾向的边际变化构建行业轮动信号，捕捉机构资金流向[33] - 模型具体构建过程： 1. 筛选绩优基金样本（近1年业绩前30%） 2. 计算行业超配比例：$$超配比例 = \frac{基金持仓行业权重 - 基准行业权重}{基准行业权重}$$ 3. 生成行业轮动信号：超配比例环比上升且排名前10的行业为推荐配置[33][37] - 模型评价：能够有效跟踪机构资金动向，但对市场风格切换敏感[33] 2. **模型名称：主力/主动资金流分析模型** - 模型构建思路：通过划分特大单、大单、中小单资金流向，识别主力与散户行为差异[50] - 模型具体构建过程： 1. 按成交量划分资金类型： - 特大单：成交量≥20万股或金额≥100万元 - 大单：6-20万股或30-100万元 - 中小单：≤6万股或≤30万元 2. 计算净流入额：$$净流入额 = 主买金额 - 主卖金额$$[50][51] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：公募基金仓位因子** - 因子构建思路：跟踪主动权益型基金仓位变化，反映机构风险偏好[17] - 因子具体构建过程： 1. 筛选样本：成立满两季度、规模＞5000万、历史平均仓位＞60% 2. 加权计算：$$市场平均仓位 = \frac{\sum(基金持股市值 \times 基金仓位)}{\sum基金持股市值}$$[20] 2. **因子名称：ETF资金流向因子** - 因子构建思路：监测各类ETF净流入/流出情况，捕捉市场热点[38] - 因子具体构建过程： 1. 按类型分类统计（宽基/行业/跨境等） 2. 计算净流入：$$净流入 = 申购金额 - 赎回金额$$[38][61] 模型的回测效果 1. **信达金工行业轮动策略** - 年化超额收益：8.2%（vs 中信一级行业等权基准）[36] - 胜率：63.5%（2020-2025年）[36] 2. **主力资金流模型** - 主力净流入TOP5行业周收益率：平均1.9%[51][57] - 主力净流出行业后续周回调概率：72%[51] 因子的回测效果 1. **公募基金仓位因子** - 仓位＞90%时，后续1月沪深300下跌概率68%[17][22] - 仓位变动与市场波动率相关性：0.41[17] 2. **ETF资金流向因子** - TMT板块单周净流入＞50亿时，次周超额收益IR：1.25[38][61] - 跨境ETF净流入与港股科技指数相关性：0.78[61] 指标取值（统一口径） | 模型/因子 | 年化收益 | 最大回撤 | IR | 胜率 | |--------------------|----------|----------|------|-------| | 行业轮动策略 | 15.7% | 22.3% | 1.8 | 63.5% | | 主力资金流模型 | 12.1% | 18.9% | 1.2 | 58.7% | | 公募基金仓位因子 | - | - | 0.9 | 67.2% | | ETF资金流向因子 | - | - | 1.4 | 61.3% | 注：所有指标基于2020-2025年周频回测，基准为沪深300指数[36][51][61]