人民币升值背景与市场关联 - 离岸人民币兑美元汇率自2025年4月9日以来持续上涨近9个月，截至2026年1月6日17时稳定在7元关口上方 [1] - 人民币升值与股市上涨的驱动因素存在一定程度的重合，有利于外资回流，从而改善A股市场的流动性与风险偏好 [1][2] - 汇率对股市盈利的传导主要通过三条路径：影响收入端的汇兑损益、影响负债端的偿债成本、影响成本端的原料进口成本 [1] 外资流动与市场风格影响 - 本轮人民币升值背后是全球资金加大对非美资产的配置，增强了外资增配中国资产的信心 [2] - 人民币升值对北向资金的提振作用显著，无论经济强复苏或弱复苏，北向资金净流入规模均出现显著提升 [2] - 在温和升值情景下，汇率往往不是股市的主导变量，更多是股市上涨叠加基本面改善带动人民币超预期升值 [2] - 若出现“股市上涨+人民币继续升值”的组合，则可能形成正反馈，既能推动股市上涨，又能推动汇率升值 [2] 受益行业与资产配置 - 基本面直接受益于人民币升值的行业包括：航空运输、造纸、钢铁、化工、工业金属、燃气 [1][3] - 受益于外资流入加快的行业预计集中在：电力设备、汽车、有色金属、电子、通信、家电、食品饮料 [3] - 短期市场配置看好计算机、电子、电力设备、家电、通信等板块，其中计算机与电子板块处于高景气度阶段 [3] - 电力设备板块受益于“反内卷”，景气度有望持续修复，通信板块需把握配置节奏，家电板块需等待新一轮国补等政策催化 [3] 港股市场表现与展望 - 2025年四季度以来，港股主要股指表现跑输A股，整体表现相对疲弱 [3] - 人民币升值时，港股上市公司的人民币利润折算成港币会增加，且汇率走强指向中国基本面具有相对优势，有利于吸引全球投资者配置中国资产 [3] - 2025年港股权重板块业绩表现较弱，削弱了人民币升值对港股盈利的提升作用，且2025年12月市场以获利了结交易为主，交投清淡削弱了对利好的即时反应能力 [3] - 展望2026年，受名义GDP有望修复等因素影响，人民币汇率韧性有望延续，汇率升值带来的港股资产价值重估效应和外资配置效应逐步显现后，人民币升值有望成为宏观层面港股上涨的又一助力 [4]

核心观点 - 2026年全球经济将延续温和复苏，风险资产有望整体跑赢，但市场分化将加剧，投资者需要通过更广泛的资产配置来应对不确定性 [1] 宏观环境与政策展望 - 2026年全球经济将延续温和复苏态势，美国经济“软着陆”概率上升，美联储可能还有三次降息空间，政策方向向宽松倾斜 [2] - 全球主要经济体财政与货币政策协调性有望增强，人工智能持续渗透将为中长期增长提供新动力 [2] - 市场整体风险偏好有望改善，但对极端风险的定价可能回落，波动仍将存在 [2] - 全球风险事件仍将反复出现，地缘政治风险焦点可能向拉美国家转移，美国政治及贸易政策的不确定性仍可能影响全球投资情绪 [2] 股票市场配置观点 - 建议在基础投资组合中超配股票，重点看好美国及亚洲（除日本）市场 [3] - 美国股市韧性来自企业盈利增长、地缘政治风险阶段性缓和及货币政策边际宽松对估值的支撑 [3] - 亚洲市场中，印度因盈利改善、经济增长动能强劲及估值修复，被上调至超配 [3] - 中国市场继续受到看好，尤其是科技、健康护理和通信等领域 [3] - 中国可能在2026年推出更果断的刺激政策，“十五五”规划建议的发布将进一步明确先进技术投资方向，改善企业盈利预期 [3] - A股及H股市场估值仍显著低于全球水平，亚太整体对全球股票存在折让 [3] - 若美股资金流出，小体量市场如A股可能展现更高弹性 [3] - A股可关注政策支持的硬科技及部分消费板块，H股重点关注科技、通信服务及高股息国企 [3] - 欧洲（除英国）和日本股票被下调至低配 [4] - 科技股投资逻辑需从“讲三五年故事”转向“看当年盈利确定性” [4] - 美股科技股尚未出现泡沫破裂迹象，盈利持续上修与股价回调形成良性互动 [4] - AI算力需求在2026~2027年仍然清晰，数据中心及芯片订单可见性较高 [4] 债券与固定收益配置观点 - 建议保持对债券的核心持仓，以政府债为核心稳定器 [3][4] - 偏好新兴市场美元政府债和本币政府债，受益于通胀温和、货币政策偏鸽及美元走弱预期 [4] - 在发达市场，相对低配投资级和高收益公司债 [4] - 美元利率下行将削弱美元理财及存款收益空间，未来收益甚至可能跌破3% [4] - 过去依赖美元资产补人民币收益的策略在2026年边际效用将显著下降 [4] 外汇与大宗商品配置观点 - 随着美联储降息预期落地、主要经济体货币政策分化收敛及美国国债收益率优势收窄，美元长期支撑可能逐步减弱 [6] - 政治与制度不确定性也可能对美元形成压力，但美元走弱不意味着资金会立即大规模流出 [6] - 黄金仍被视为重点配置方向，全球不确定性仍存及部分央行持续增持使其对冲与配置价值突出 [6] - 维持黄金超配判断，中期目标价分别为3个月4350美元/盎司、12个月4800美元/盎司 [6] - 黄金被视为“共识型风险资产”，适合长期配置 [6] - 原油市场供应过剩将限制油价上行，即便地缘政治引发短期波动，也难改变整体偏弱趋势 [6]

核心观点 - 黄金作为核心避险资产，在2026年不仅是资产保值的工具，更是获取超额收益的关键来源，金价有望冲击5000美元大关 [1][3][6] - 白银因其极高的性价比和上涨潜力，在贵金属组合中尤为突出，极端情况下价格可能触及309美元 [1][2][5] 黄金市场展望 - 2026年黄金均价有望维持在每盎司4538美元的高位 [1][4] - 黄金牛市终结取决于基本面驱动因素是否消失，而非价格高低，尽管技术面超买，但总量上仍被低估 [2][6] - 随着美国货币政策进入宽松周期，只要利率下行趋势明确，黄金在通胀环境下的平均涨幅通常能达到13% [2][6] - 在零售投资需求激增、专业机构补仓及央行背书等多重利好下，金价向5000美元发起冲击是大概率事件 [3][6] 白银市场展望 - 历史规律预示白银市场蓄势待发，价格高点在极端情况下可能触及309美元 [1][4] - 当前金银比约为59，表明白银上涨潜力尚未完全释放，若回归至2011年32的水平，银价将达135美元，若重演1980年14的水平，银价有望突破309美元 [2][5] - 白银对于追求弹性收益的投资者极具吸引力，在当前贵金属组合中性价比极高 [2][5] 行业供应与成本 - 北美13家主要金矿商2026年产量预计下滑2%至1920万盎司，反映市场此前对产出预期过于乐观 [1][5] - 金矿行业全维持成本预计将上涨3%，达到每盎司1600美元左右 [1][5] - 尽管成本压力增加，但得益于金价走强，生产商盈利前景广阔，预计2026年总EBITDA将大幅增长41%至650亿美元规模 [1][5] 资产配置策略 - 数据显示，高净值专业投资者的黄金配置比例仅为0.5%，远低于合理水平 [2][6] - 研究表明，在当前环境下，将黄金持仓提升至投资组合的20%甚至30%是更为稳健的策略 [2][6] - 黄金不仅是抵御极端风险的“盾”，更是提升投资组合表现的“矛” [3][6] 官方机构行为 - 各国央行的购金热潮预计将在2026年持续 [2][6] - 目前黄金在官方储备中的平均占比已达15%，但根据资产优化模型，这一比例翻倍至30%才是理想状态 [2][6]

本轮AI投资热潮的宏观资金背景 - 本轮AI投资热潮始于2022年11月，是历史上资金规模最大的一次[2][3] - 2020年全球前五大央行扩表规模达12万亿美元，通过货币乘数效应（如中国的4倍多）创造了近50万亿美元的全球流动性，这在经济史上几乎从未发生[4] - 2020至2021年全球资本市场普遍表现较好，主要原因是流动性过剩[5] 全球资本配置的转向与资产价格 - 2022年因俄乌战争、中国疫情防控及地缘政治议题，全球资本配置欧洲和中国的意愿降低，大量资金转而流向美国[5] - 2022年11月ChatGPT的出现，恰逢史无前例的流动性过剩和资本集中流向美国，为高涨的资产价格提供了合理的叙事解释[5] - 全球资本市场总规模与GDP的比率（巴菲特指数）从2019年的1:1合理水平，升至2025年的约1.2倍，接近泡沫化上限[6] 全球资本从“极限配置”转向“再配置” - 2025年香港IPO市场在融资规模、上市数量和资本市场增长指数上均成为“世界第一”，德国股市涨幅也超过了美国纳斯达克，显示全球大资金正在进行均衡的资产再配置，而非极限配置于单一市场[6] - 2026年的关键博弈在于，哪个国家或地区能创造新的投资叙事和想象空间，从而吸引这些进行再配置的巨额资金[6] AI技术投资周期的三个阶段 - **第一阶段（侧重技术）**：技术突破带来无限想象力，但技术发展会从跃迁进入线性阶段，难以持续超越预期（例如当前对大模型的讨论热度已不如2023年）[8] - **第二阶段（侧重应用场景）**：市场寻找技术最大应用想象空间，例如2024年火热的通用Agent（如Manus）和通用人形机器人，但其“最大想象力”的反面是难以证实和落地[8] - **第三阶段（侧重商业化落地）**：预计2026年将进入此阶段，投资重点转向能实际应用技术并赚钱的公司，而非仅拥有技术或提出不同技术路线的公司[2][8] 技术周期中中国的超越机遇 - 过往技术周期（如大数据、自动驾驶、AI制药）显示，第一阶段美国领先，第二阶段中美各有千秋，第三阶段往往由中国实现超越[9] - 以人脸识别技术为例，2015年时普遍认为中国技术落后于美国，但到2019年后，广泛的应用（如工商变更、酒店入住）推动中国研究人员主导了计算机视觉顶会顶刊[9] - 在自动驾驶领域，2022年前特斯拉被视为绝对领导者，但2025年中国工信部批准L3级自动驾驶，预示着在应用与数据驱动的行业，中国公司可能在未来一两年取得领先[9] - 大模型和AI应用的发展可能遵循类似的逻辑，即通过广泛的应用落地驱动技术进步和行业超越[10]

目前，黄金市场呈现出"超买但投资不足"的独特状态。Mhmarkets迈汇认为，只要投资需求增长14%， 就能将金价推高至5000美元。虽然零售投资者已经大量入场，但专业机构和高净值人群的持仓比例仅为 0.5%，远低于20%至30%的合理配置建议。同时，全球央行也在不断优化储备结构，目前的购金规模预 示着其黄金配比正向30%的理想目标靠拢。 2026年，黄金在投资组合中的对冲作用将愈发凸显。预计今年金价平均水平将达到每盎司4538美元。尽 管黄金已表现出强劲的增长势头，但历史规律暗示，白银的爆发力可能更强，其价格高点有望落在135 美元至309美元之间。Mhmarkets迈汇表示，黄金作为避险资产与超额收益来源，正在当前的金融环境 中脱颖而出。 随着美国货币政策进入宽松周期，金价在通胀环境下的上涨动能将进一步释放。Mhmarkets迈汇认为， 只要利率呈下降趋势，黄金的吸引力就会持续增强。综上所述，2026年黄金将继续维持牛市格局，其在 多元化资产配置中的核心地位已不言而喻。 这种看涨前景很大程度上源于供应端的紧缩。Mhmarkets迈汇表示，北美13家主要金矿商今年的产量预 计将下降2%至1920万盎司，这表 ...

海外宏观经济与政策 - 2026年海外大型经济体增长预期分化：美国GDP预期增长2%，日本0.8%，英国1.1%，欧元区1.2%（德国1.0%），美欧增长预期差从0.6%升至0.8%[4] - 主要经济体短期通胀预期普遍反弹：美国2年期通胀预期2.3%，欧元区1.7%，日本2.0%，英国3.1%，英国央行紧缩压力最大[7] - 央行货币政策预期与短期通胀背离：市场预期通胀较高的美联储和英国央行可能降息，而通胀较低的欧洲央行和日本央行可能加息[10] - 美联储降息推升长端美债利率：2025年降息75个基点后，10年期美债利率再度回到4.2%左右，因期限溢价上行抵消短期利率下行[13] - 美元空头头寸减少：截至1月2日，投机者持有的美元净空头持仓占比降至13.7%，为4个月（8月以来）最低点[16] 中国市场与资产配置 - 沪深300指数权益风险溢价(ERP)为4.2%，低于16年均值以上1倍标准差，显示股票估值有抬升空间[18] - 中国10年期国债远期套利回报为35个基点，较2016年12月水平高65个基点[22] - 离岸美元融资压力缓解：3个月美元兑日元互换基差为-21.5个基点，Libor-OIS利差为125.1个基点[25] - 铜金价格比升至2.9，与离岸人民币汇率（7.0）的背离缩小，但两者信号不一致[27] - 中国股债相对回报：股票与债券的总回报之比为28.7，高于过去16年均值，中长期股票资产相对吸引力增强[29]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股赔率模型**[7][9][12] * **模型构建思路**：通过计算股权风险溢价（ERP）和股息风险溢价（DRP）的标准化数值，等权合成一个衡量A股市场估值吸引力的综合赔率指标[12]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别计算股权风险溢价（ERP）和股息风险溢价（DRP）。ERP通常为股票市场收益率与无风险利率之差，DRP通常为股息率与无风险利率之差。 2. 对ERP和DRP的历史序列分别进行标准化处理，即计算其Z-Score：$$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$，其中X为当期值，μ为历史均值，σ为历史标准差。 3. 将标准化后的ERP和DRP数值进行等权相加，得到A股综合赔率指标：$$A股赔率 = Z_{ERP} + Z_{DRP}$$[12]。 2. **模型名称：A股胜率模型**[7][10][12] * **模型构建思路**：基于货币、信用、增长、通胀与海外五个宏观因子构建评分卡，合成得到各资产的综合胜率，用以判断资产价格上涨的概率[12]。 * **模型具体构建过程**：在专题报告中，设计了宏观胜率评分卡。报告提及中国主权CDS指标下行会提升A股胜率，表明CDS是胜率模型中的一个关键因子或信号[3][12]。具体合成方法未在本文中详述。 3. **模型名称：债券赔率模型**[13][14][18] * **模型构建思路**：根据长短债预期收益差构建债券资产的赔率指标，衡量债券的相对估值吸引力[18]。 * **模型具体构建过程**：根据专题报告《利率债收益预测框架》中的收益预测模型，计算长债与短债的预期收益差，并可能对该差值进行标准化处理，以构建赔率指标[18]。具体公式未在本文中给出。 4. **模型名称：美联储流动性指数模型**[16][17][19] * **模型构建思路**：结合数量维度和价格维度，综合多个子指标来构建衡量美联储流动性状况的指数[19]。 * **模型具体构建过程**：在专题报告《美联储流动性的量价解构与资产配置应用》中构建。本文提及该指数包含净流动性、联储信用支持、预期引导、市场隐含、公告意外等子指标[17]。各子指标通过一定方法合成得到最终的流动性指数[19]。 5. **模型名称：风格因子三标尺评价模型**[20][21][22][23][25][26][27][28][29][30][34] * **模型构建思路**：从赔率（估值）、趋势（动量）和拥挤度（交易风险）三个维度对风格因子进行综合评价和排名，以指导风格配置[20][34]。 * **模型具体构建过程**： 1. **赔率**：计算因子估值，数值越大代表因子越便宜。具体方法未详述，可能基于因子估值分位数或Z-Score[21][23]。 2. **趋势**：计算因子动量，数值越大代表趋势越强。具体方法未详述[21][23]。 3. **拥挤度**：衡量因子交易过热程度，数值越大代表越拥挤。具体方法未详述[21][23]。 4. 将三个维度的指标值进行标准化（例如转化为标准差倍数），然后通过一定的加权或打分规则合成每个风格因子的综合得分，并进行排名[20][32][34]。 6. **模型名称：行业轮动三维评价模型**[36][37][38][40] * **模型构建思路**：以行业景气度、趋势（动量）和拥挤度三个维度构建评价体系，进行行业轮动配置[36][38]。 * **模型具体构建过程**： 1. **趋势**：用行业过去12个月的信息比率（IR）来刻画行业动量和趋势[36]。 2. **拥挤度**：用行业的换手率比率、波动率比率和beta比率来刻画行业的交易拥挤度[36]。 3. **景气度**：在分析图谱中，用气泡的实心/空心以及大小来代表行业景气度高低，但具体构建方法未在本文中详述[40]。 4. 综合三个维度的信息，对行业进行评价和筛选[38][41]。 7. **模型名称：赔率增强型策略**[42][43][45] * **模型构建思路**：在目标波动率约束下，根据各资产的赔率指标，持续超配高赔率资产、低配低赔率资产，构建固收+增强策略[42]。 * **模型具体构建过程**：结合各资产的赔率指标，在风险预算或目标波动率模型的框架下进行资产配置权重优化，以在控制风险的同时提升收益[42]。具体优化模型未在本文中给出。 8. **模型名称：胜率增强型策略**[44][46][47] * **模型构建思路**：从货币、信用、增长、通胀和海外五个宏观因素出发，获得各资产的宏观胜率评分，并以此为基础构建固收+增强策略[44]。 * **模型具体构建过程**：与赔率增强型策略类似，但输入信号为宏观胜率评分。在风险预算或目标波动率模型框架下，根据胜率评分调整资产配置权重[44]。 9. **模型名称：赔率+胜率增强型策略**[3][48][49][50] * **模型构建思路**：将赔率策略和胜率策略的风险预算进行结合，构建综合性的资产配置策略[3][48]。 * **模型具体构建过程**：将赔率策略计算出的风险预算和胜率策略计算出的风险预算进行简单相加，得到综合得分，据此调整各类资产（泛权益、黄金、债券）的配置权重[48]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：小盘因子**[20][21] * **因子构建思路**：捕捉市值较小公司的超额收益，常用中证2000与沪深300的比值来代表[21]。 * **因子评价**：当前呈现“中等赔率-中高趋势-低拥挤”的特征，配置价值有所修复[20][35]。 2. **因子名称：价值因子**[22][23] * **因子构建思路**：捕捉低估值公司的超额收益，常用国证价值指数与国证1000指数的比值来代表[23]。 * **因子评价**：当前呈现“高赔率-中等趋势-低拥挤”的特征，综合得分较高，建议重点关注[22][35]。 3. **因子名称：质量因子**[25][26][27] * **因子构建思路**：捕捉优质公司的超额收益，可能基于ROE、盈利稳定性等指标构建[27]。 * **因子评价**：当前为“高赔率-中等趋势-中等拥挤”，趋势较弱，配置价值下降，需等待右侧趋势确认[25][35]。 4. **因子名称：成长因子**[28][29][30] * **因子构建思路**：捕捉高成长性公司的超额收益，常用国证成长指数与国证1000指数的比值来代表[29]。 * **因子评价**：当前为“中低赔率-中高趋势-高拥挤”，交易风险较高，建议保持谨慎[28][35]。 5. **因子名称：低波因子**[32][34] * **因子构建思路**：捕捉低波动率公司的超额收益，报告中提到了3个月和12个月的低波因子[32]。 * **因子评价**：当前低波风格三标尺综合排名位居前列[35]。 6. **因子名称：动量因子**[32][34] * **因子构建思路**：捕捉价格趋势延续的效应[32]。 * **因子评价**：横截面来看拥挤度最高，交易风险较高[35]。 7. **因子名称：中国主权CDS指标**[3][11][12] * **因子构建思路**：信用违约互换（CDS）价格下行通常被视为信用风险降低、市场情绪向好的信号[3][11]。 * **因子具体构建过程**：直接使用市场交易的中国主权CDS价格作为指标。当其进入“下行看多区间”时，发出看多信号[11]。 * **因子评价**：是A股胜率模型的关键输入指标之一，其下行会提升A股胜率[12]。 8. **因子名称：美股AIAE指标**[15][16][19] * **因子构建思路**：该指标处于历史高位时，预示美股回撤风险较高[19]。 * **因子评价**：是判断美股赔率（估值风险）的重要指标[15][19]。 模型的回测效果 1. **行业轮动三维评价模型**[37] * 样本内年化超额收益：12.0% (2011年以来)， 11.6% (2014年以来)， 9.2% (2019年以来) * 跟踪误差：10.7% (2011年以来)， 11.5% (2014年以来)， 10.3% (2019年以来) * 最大回撤：25.4% (2011年以来)， 25.4% (2014年以来)， 12.3% (2019年以来) * 信息比率（IR）：1.12 (2011年以来)， 1.00 (2014年以来)， 0.89 (2019年以来) 2. **赔率增强型策略**[42][45] * 年化收益：6.7% (2011年以来)， 7.4% (2014年以来)， 6.8% (2019年以来) * 年化波动：2.3% (2011年以来)， 2.2% (2014年以来)， 2.2% (2019年以来) * 最大回撤：3.1% (2011年以来)， 2.8% (2014年以来)， 2.8% (2019年以来) * 夏普比率：2.87 (2011年以来)， 3.34 (2014年以来)， 3.12 (2019年以来) 3. **胜率增强型策略**[44][46] * 年化收益：7.1% (2011年以来)， 8.0% (2014年以来)， 6.8% (2019年以来) * 年化波动：2.4% (2011年以来)， 2.3% (2014年以来)， 2.2% (2019年以来) * 最大回撤：3.4% (2011年以来)， 2.2% (2014年以来)， 1.5% (2019年以来) * 夏普比率：3.01 (2011年以来)， 3.43 (2014年以来)， 3.14 (2019年以来) 4. **赔率+胜率增强型策略**[3][48][50] * 年化收益：6.7% (2011年以来)， 7.3% (2014年以来)， 6.3% (2019年以来) * 年化波动：2.3% (2011年以来)， 2.2% (2014年以来)， 2.1% (2019年以来) * 最大回撤：2.9% (2011年以来)， 2.3% (2014年以来)， 2.3% (2019年以来) * 夏普比率：2.92 (2011年以来)， 3.31 (2014年以来)， 2.98 (2019年以来) 因子的回测效果 *(注：本报告未提供因子IC、IR等传统因子测试结果数值，仅提供了截至报告期的最新状态评分)* 1. **小盘因子**[20] * 赔率（Z-Score）：0.3 * 趋势（Z-Score）：0.9 * 拥挤度（Z-Score）：-1.5 * 综合得分：3.6 2. **价值因子**[22] * 赔率（Z-Score）：1.0 * 趋势（Z-Score）：0.3 * 拥挤度（Z-Score）：-1.3 * 综合得分：3.0 3. **质量因子**[25] * 赔率（Z-Score）：1.3 * 趋势（Z-Score）：-0.2 * 拥挤度（Z-Score）：0.0 (近似) * 综合得分：0.8 4. **成长因子**[28] * 赔率（Z-Score）：-0.6 * 趋势（Z-Score）：0.7 * 拥挤度（Z-Score）：1.0 * 综合得分：-1.5

国内宏观经济 - 2025年12月制造业PMI环比回升0.9个点至50.1%，为去年3月以来首次回到荣枯线上[5] - 2025年12月建筑业PMI环比回升3.2个点至52.8%[5] - 预计2025年全年经济增速在5%左右[5] - 2026年第一批“以旧换新”补贴资金规模低于2025年第一批[6] 海外市场与政策 - 2025年9月以来美联储累计降息75个基点[5] - 预期特朗普为赢得中期选举将出台更宽松的财政与货币政策[5] 资产市场观点 - A股春季躁动有望持续1-2个月至春节前，风格上大盘成长相对占优[5] - 10年期国债利率在触及1.86%后，1月份或修复性下行至1.80%左右[5][6] - 30年期国债利率曾升至2.28%[5] - 人民币对美元中间价在12月31日至1月5日累计调升118个基点，助推汇价“破7”[9] - 后续一周大类资产配置观点：中证500看多(得分3)，黄金ETF看多(得分1)，纳斯达克100ETF看多(得分1)[9]

核心观点 - 桥水基金创始人雷伊·达利欧警示，推动华尔街科技股上涨的人工智能投资热潮已步入泡沫初期阶段 [1] 市场表现与资产配置 - 2025年美国股市表现显著落后于非美国股票以及黄金等资产类别 [1] - 2025年国际黄金价格涨幅超过60% [1] - 新兴市场与英国富时100指数的表现均优于全球主要市场 [1] - 投资者更愿意配置非美股资产，相较于美国股票 [1] - 投资者更青睐非美债券资产，相较于美国债券与美元现金 [1] 市场环境与风险因素 - 去年秋季全球股市出现震荡，市场对人工智能概念股可能存在泡沫的担忧日益加剧 [1] - 市场担忧压制了市场情绪并抬升了抛售风险 [1] - 中东地缘政治紧张局势加剧了投资者的不安 [1] - 对美联储未来利率政策走向的不确定性加剧了投资者的不安 [1] 宏观政策与前景 - 未来美联储的政策走向与生产力增长前景存在巨大的不确定性 [1] - 新任美联储主席及联邦公开市场委员会大概率会倾向于压低名义利率与实际利率 [1] - 压低利率的举措会对资产价格形成支撑，但也会进一步催生泡沫 [1] 公司信息 - 雷伊·达利欧于1975年共同创立了桥水联合基金 [2] - 桥水联合基金旗下的旗舰宏观策略基金在2025年取得了创纪录的业绩表现 [2]

全球经济展望 - 2026年全球经济增速预计将符合主流机构预测的3%左右，呈现“上行动力与下行压力并存”的新常态 [1] - 上行动力主要来自两方面：一是全球化深化与新兴市场及“一带一路”持续发力，二是人工智能应用进入企业端落地期 [2] - 下行压力主要源于全球债务规模持续扩大以及全球普遍的少子化、低生育力导致劳动人口比重下降 [2] - 美国通胀预计呈“前高后低”态势，下半年可能超预期下行，若美联储降息三次将加强全球流动性 [2] 资本市场：美股 - AI产业从资本开支期转向应用验证期引发估值担忧，但市场对AI泡沫的担忧过高 [3] - 科技板块“七巨头”估值较2021年明显更低，股价上涨有营收支撑，股价与基本面未脱节 [3] - 科技企业资本开支多来自自身自由现金流，占支出及GDP比重处于历史正常水平，扩张节奏稳健 [3] - 美股发生结构性切换，资金从部分科技企业流出，回流到传统周期、消费、银行等板块 [3] 资本市场：A股 - 2025年上证指数突破4000点、市值超1000万亿元人民币主要依赖估值提升，2026年将转向盈利驱动 [4] - 外部环境改善为国内积极财政政策与适度宽松货币政策留出更大空间，“反内卷”政策落地后企业具备提价空间 [4] - 具体赛道可关注三大主线：科技产业化（人工智能、新能源、高端制造）、龙头企业出海、内需消费（尤其是服务性消费） [4] - 银行、公共事业等传统红利板块，以及受益于AI与新能源建设的铜、银等有色板块也值得布局 [4] 资本市场：港股 - 港股受益于美联储降息与南下资金持续流入的内外流动性双宽松 [5] - 2024年港股通资金流入8800亿港元，2025年已超1.4万亿港元，2026年这一趋势将延续 [5] - 香港经济自身复苏，IPO市场活跃、消费回暖、房地产市场低点反弹，2026年港股有望在消化结构性问题后实现反转 [5] - 在配置上，银行、地产等周期板块与科技板块均有机会，外资已在积极布局 [5] 固收与贵金属市场 - 2026年固收市场预计维持“上有顶、下有底”的区间振荡，美国若超预期降息缩小内外利差会带来额外支撑 [6] - 黄金中长期上涨逻辑稳固，支撑来自全球债务驱动、老龄化带来的财政开支增加以及个人购金力量崛起，但2026年难以再现60%的暴涨 [6] - 白银是高贝塔版本的黄金，波动更大且兼具工业属性，新能源转型带来需求激增，而供应缺口会长期存在 [6] - 历史上金银比长期均值约60%，目前大概80%，未来白银可能补涨，普通投资者更应关注相关上市公司而非直接投资实物或期货 [6] 资产配置策略 - 推荐“4321”金字塔资产配置模型：40%保障型资产、30%防御型资产、20%权益类资产、10%高风险进取型资产 [7] - 复利最终来自低风险而非高收益，不同家庭需灵活调整配置比例 [7] - 投资者应摒弃单一资产集中配置的习惯，在高流动性、低风险与高收益之间找到平衡 [1][7]