文章核心观点 - 基于历史数据分析，商品（尤其是黄金）是唯一能在地缘政治冲击中提供系统性正收益的大类资产，是投资组合中不可或缺的“第三条腿”，用于对冲股债同时失效的风险 [25][27][31] - 当前商品价格因情绪推动处于高位且存在高溢价，并非配置良机；正确的配置姿势是在市场平静时期预先布局，而非事件驱动后追高 [32][33][34] 地缘政治冲击下的历史市场表现 - 摩根大通研究显示，自1940年以来的36次重大地缘政治事件后，股市在短期内（3个月）平均回报为+0.3%，略低于历史均值的+1.3%；但在6个月和12个月后，回报分别恢复至2.6%和5.5%，与无事件时期持平 [8][11][12] - 1973年石油禁运是一个关键例外，标普500指数在随后12个月内下跌37%，主因是美国当时严重依赖进口，缺乏替代供应 [14][16] - 2022年俄乌冲突后的油价冲击则不同，油价最高涨至基准的160%，但18个月后回落至98%，低于冲击前水平，关键区别在于美国页岩革命提供了替代供应 [19] 不同资产在地缘冲击期间的表现差异 - 根据1985-2024年数据，在地缘政治风险指数飙升期间，商品是唯一呈现系统性正收益的大类资产：黄金平均上涨1.8%（中位数涨3.0%），石油平均上涨1.3% [21][24][25] - 同期，股票和债券平均均下跌1.6%，表明在地缘冲击中传统的股债“跷跷板”效应可能失效，例如2022年标普500下跌18.6%时，美债指数也下跌了15.7% [24][25] - 黄金被摩根大通认为是“最有效的战术性地缘风险对冲工具”，其可靠性优于比特币 [25] 商品在资产配置中的角色与现状 - 一个完整的投资组合需要“三条腿”：股票（赚增长的钱）、债券（赚利息并对冲经济衰退）、商品（对冲地缘政治和通胀风险） [28][29][30] - 目前多数投资者的组合缺乏商品配置，导致在地缘冲击或通胀来临时组合稳定性不足 [27][30][36] - 全球央行正用行动验证这一逻辑，2022年俄乌冲突后央行购金量占全球黄金需求的比例从10%-13%飙升至50%以上，因黄金是“无法被制裁的资产” [27] 当前商品市场状况与配置建议 - 近期商品价格大幅波动，例如上周布伦特原油价格上涨28%，黄金创下每盎司5181美元的历史新高，而股市普遍下跌 [4][25] - 当前国内商品投资工具存在障碍，如原油LOF溢价率超过30%，能源化工ETF波动大，有色金属ETF与A股相关性高，使得黄金成为目前最务实、低摩擦的配置起点 [31] - 配置时机至关重要，应避免在情绪高涨、溢价高企时追高；理想的配置是在市场风平浪静时预先建立商品仓位，等待其在对冲事件中自然发挥作用 [32][33][35]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[6][9] * **模型构建思路**：通过监测市场分歧度、流动性和景气度三个维度的趋势变化，综合判断市场整体走势（震荡上涨、震荡下跌、趋势上涨、趋势下跌）[6][9]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述三个具体指数的构建公式，但明确了其构建逻辑。市场分歧度指数用于衡量投资者观点分歧程度[16]。市场流动性指数用于衡量市场资金面松紧状况[23]。A股景气度指数2.0用于衡量上市公司盈利增长趋势[19]。通过观察这三个指数的变化趋势（上行或下行），将其映射到“分歧度-流动性-景气度”三维坐标系中，从而对市场状态进行判断[9]。 2. **模型名称：ETF热点趋势策略**[27] * **模型构建思路**：结合技术形态（价格趋势）和市场情绪（换手率变化），筛选出处于强势上涨趋势且市场关注度短期显著提升的ETF构建组合[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. **初选**：根据K线形态，筛选出最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[27]。 2. **构建支撑阻力因子**：基于最高价与最低价近20日的回归系数，计算其相对陡峭程度，以此构建因子[27]。 3. **筛选关注度提升品种**：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率与近20日换手率比值最高的ETF，即短期市场关注度明显提升的品种[27]。 4. **组合构建**：最终选择10只ETF，采用风险平价方法构建投资组合[27]。 3. **模型名称：融资-主动大单资金流共振策略**[34] * **模型构建思路**：利用融资融券资金流和主动大单资金流两种不同类型资金的共振效应，筛选出资金面共同看好的行业[34]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：计算行业内个股的融资净买入减去融券净卖出并加总，然后使用Barra市值因子进行中性化处理。取该中性化后序列的最近50日均值，并计算其两周环比变化率[34]。 2. **构建行业主动大单资金因子**：计算行业资金净流入，并使用行业最近一年的成交量进行时序中性化处理，然后进行排序打分。取该排序分值的最近10日均值[34]。 3. **策略逻辑**：研究发现，融资融券因子的多头端在某些市场状态下有稳定的负向超额收益，而主动大单因子（剔除极端多头行业后）有稳定的正向超额收益。因此，策略在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子也处于头部的行业，以提高策略稳定性。最后，再剔除大金融板块[34]。 4. **模型名称：全天候配置策略（高波版与低波版）**[38] * **模型构建思路**：通过资产选择、风险调整和结构对冲三项原则，构建分散化的投资组合，旨在不依赖宏观预测和杠杆的情况下获取稳健的绝对收益[38]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供具体的资产配置权重计算公式，但阐述了核心设计原则。 1. **核心原则**：遵循资产选择、风险调整、结构对冲三项基本原则以实现收益稳定[38]。 2. **对冲构型**：采用循环对冲设计，直接针对资产波动进行长期收益平衡，绕过对宏观因素的刻画[38]。 3. **组合分类**：根据风险水平分为高波版和低波版。高波版采用“四层结构化-股债金风险平价”方法；低波版采用“五层结构化-风险预算”方法[38][40][42]。 4. **资产类别**：组合涵盖A股、H股、美股、债券、商品（黄金、有色金属、能源化工、豆粕）等多种资产[48]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：支撑阻力因子**[27] * **因子构建思路**：通过计算价格高点与低点回归线的陡峭程度，来衡量ETF价格的上涨动力或阻力强度[27]。 * **因子具体构建过程**：对于每只ETF，分别对其最高价和最低价序列进行近20日的线性回归。该因子的值即为两个回归线斜率的相对陡峭程度，具体计算公式未在报告中给出[27]。 2. **因子名称：行业融资融券资金因子**[34] * **因子构建思路**：衡量经过市值调整后的行业层面融资客资金流向的近期变化强度[34]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业内各股票的融资净买入与融券净卖出之差，并在行业内加总，得到原始行业两融资金流。 2. 使用Barra市值因子对该原始序列进行横截面中性化处理。 3. 计算中性化后序列的50日移动平均值。 4. 计算该50日均值的两周环比变化率，作为最终的因子值[34]。 3. **因子名称：行业主动大单资金因子**[34] * **因子构建思路**：衡量经过自身成交量调整后的行业层面主力资金（大单）净流入强度的近期平均水平[34]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业的主动大单资金净流入额。 2. 使用该行业自身最近一年的成交量时间序列，对资金净流入序列进行时序中性化处理。 3. 将中性化后的序列在全市场行业内进行排序并转化为分位数打分。 4. 取该排序分值的10日移动平均值，作为最终的因子值[34]。 4. **风格因子组**：报告提及了价值因子、盈利收益率因子、杠杆因子，并指出本周市场呈现“高价值高盈利收益率高杠杆”的风格特征，但未提供这些因子的具体构建公式[49]。 5. **Alpha因子组**：报告列出了大量Alpha因子及其近期表现，但未提供具体构建公式。这些因子主要包括： * **估值类**：未来三年一致预期市盈率倒数（ep_fy3）、市盈率倒数fttm（ep_fttm）、一致预期市盈率倒数（est_ep）、市销率倒数（sp）、股息率（dividend_yield_ratio）等[54]。 * **盈利与质量类**：营业收入TTM（or_ttm）、经营现金流TTM/总市值（ocfp）、单季度ROA同比差值（roa_q_delta_adv）、营业利润TTM/销售费用TTM（oper_salesexp）等[54][57]。 * **成长与预期类**：一致预期净利润（FY1）变化占比（mom1_np_fy1）、一致预期营收（FY1）变化占比（mom3_rev_fy1）、一致预期EPS变化占比（mom3_eps_fy1）、PEG（peg）等[56][57]。 * **动量与波动类**：一周收益标准差（return_std_1w）、十二个月收益标准差（return_std_12m）、3月最高价/3月最低价（close_max_div_min_3m）、2年的收益率（mom_2y）、十二个月残差动量（specific_mom12）等[54][57]。 * **情绪与交易类**：近252交易日平均换手率的自然对数（swap_1y）、换手率波动（turnover_std_3m）等[54]。 * **分析师预期类**：评级上下调差/评级上下调和（est_num_diff）、est eps刷量（mom_est_eps）等[57]。 模型的回测效果 1. **三维择时框架**：报告展示了该框架的历史状态划分图（图3、图4），但未提供具体的量化回测指标（如年化收益率、夏普比率等）[9][12]。 2. **ETF热点趋势策略**：2025年以来，策略收益为65.46%，相比沪深300指数的超额收益为43.25%[27]。 3. **融资-主动大单资金流共振策略**： * 2018年以来费后年化超额收益为14.3%，信息比率（IR）为1.3[34]。 * 策略上周（报告期）绝对收益为-1.51%，相对行业等权基准的超额收益为-0.91%[34]。 4. **全天候配置策略**： * **高波版**：截至2025年，年化收益率11.8%，年平均最大回撤3.6%，夏普比率1.9。2026年以来收益率2.9%[46]。 * **低波版**：截至2025年，年化收益率6.7%，年平均最大回撤2.0%，夏普比率2.4。2026年以来收益率1.3%[46]。 因子的回测效果 1. **风格因子（本周表现）**： * 价值因子周收益：3.08%[49] * 盈利收益率因子周收益：2.10%[49] * 杠杆因子周收益：1.93%[49] 2. **Alpha因子（近一周多头超额收益）**：报告以表格形式列出了近一周和近一个月表现最好的20个因子及其多头超额收益[54]。部分关键因子近一周表现如下： * 未来三年一致预期市盈率倒数（ep_fy3）：1.13%[54] * 一周收益标准差（return_std_1w）：1.07%[54] * 十二个月收益标准差（return_std_12m）：1.00%[54] * 市盈率倒数fttm（ep_fttm）：0.99%[54] * 一致预期市盈率倒数（est_ep）：0.99%[54] 3. **Alpha因子（分指数最近一年多头超额收益）**：报告展示了在不同宽基指数（沪深300、中证500、中证800、中证1000）中，最近一年表现最佳的因子及其超额收益[57]。部分代表性因子表现如下： * **沪深300中表现最佳**：评级上下调差/评级上下调和（est_num_diff），超额收益34.58%[57] * **中证500中表现最佳**：一致预期净利润（FY1）变化占比（mom1_np_fy1），超额收益15.80%[57] * **中证800中表现最佳**：一致预期净利润（FY1）变化占比（mom3_np_fy1），超额收益28.07%[57] * **中证1000中表现最佳**：单季度净利润同比增长(考虑快报、预告)（yoy_np_q_adv），超额收益23.09%[57]

核心观点 - 地缘政治是近期资产配置走势的关键变量，高油价环境下科技驱动力较强 [1][8] - 中东局势升温导致国际油价飙升且波动剧烈，市场担忧高油价引发通胀并推迟美联储降息预期，同时导致铜等有色金属价格因需求担忧而回落 [2][8] - 债券市场承压，全球国债收益率普遍上行，美元指数因美国能源独立及需求增加而走强 [2][8] - 中东局势不仅影响能源运输，产油国因高库存导致的减产对未来产能恢复影响较大，预计高油价在中短期内将持续 [2][8] - 除原油外，全球主要化工产品不可抗力声明增多，影响下游连续生产和需求恢复 [8] - 复盘历史，高油价背景下科技驱动力较强，例如近15年的新能源汽车应用、国内煤化工、美国页岩革命 [2][8] - 资产配置建议关注“上游能源+科技应用”组合，并关注英伟达GTC大会与OFC光纤通信大会的新技术指引 [2][8] 全球大类资产回顾 - **权益市场**：3月13日当周，全球主要股市涨跌不一，A股表现相对较好，具体表现为创业板指>深证成指>恒生科技指数>沪深300指数>英国富时100>德国DAX30>上证指数>法国CAC40>恒生指数>纳指>标普500>道指>科创50>日经225 [2][11] - **商品市场**：主要商品期货中原油、铝收涨，黄金、铜收跌 [2][11] - **外汇市场**：美元指数上涨至100.50，周涨幅1.56%；人民币微涨0.02%，欧元、日元贬值 [2][12] - **地缘政治与油价**：中东局势反复，尽管IEA同意释放4亿桶战略石油储备，但油价不跌反涨，高油价压力下美元走强及滞胀风险压低金价 [2][11] - **工业品期货**：南华工业品价格指数上涨，螺纹钢上涨，水泥、炼焦煤下跌，混凝土持平；高炉开工率环比回升；BDI指数环比上涨0.9% [2][12] - **国内利率债**：收益率涨跌不一，1年期国债收益率下跌0.9个基点至1.2768%，10年期国债收益率上涨3.33个基点至1.8143% [2][12] - **全球国债**：收益率普遍上行，2年期美债收益率上行17个基点至3.73%，10年期美债收益率上行13个基点至4.28%，10年期日债收益率上行2.1个基点至2.2010% [2][12] 国内权益市场回顾 - **市场风格与成交**：3月13日当周，风格表现为消费>金融>成长>周期，日均成交额为24805亿元，前值为26228亿元 [2][19] - **行业表现**：申万一级行业中10个上涨，21个下跌，涨幅靠前的行业为煤炭(+5.03%)、电力设备(+4.55%)、建筑装饰(+4.12%)；跌幅靠前的行业为国防军工(-6.64%)、石油石化(-4.33%)、综合(-4.30%) [2][19] 利率与汇率跟踪 - **资金面**：近期同业存款定价监管及通胀预期对资金面影响温和，预计资金利率中枢有望保持稳定 [2][9][22] - **国内利率债**：油价相关的输入性通胀、2月经济数据改善、全球国债联动等收益率推动因素持续性有待观察，预计收益率震荡格局成立，策略上建议偏短久期，规避长债波动风险 [2][9][23][24] - **美债**：当前油价、利率、军事支出、美股状况均触及特朗普核心经济承诺，后续其可能借助外交、行政及货币施压缓解压力，美债收益率单边上行空间受限但波动性较大 [2][9][27] - **汇率**：短期内人民币主要受制于美元指数强弱；中期在国内经济基本面回升及美元信用偏弱背景下，人民币仍处于有利位置 [2][9][28] 大宗商品跟踪 1. **能源 (原油)** - 截至3月13日当周，WTI原油收于98.71美元/桶，较上周上涨8.6% [29] - 美国原油产量为1367.8万桶/天，同比增长10.3万桶/天；炼厂开工率90.8% [29] - 3月12日霍尔木兹海峡通行流量近乎停滞，仅一艘船舶通过，3月以来中东原油日均装载量降至1090万桶/日，远低于2月的1880万桶/日 [29] - 中东供应中断促使俄罗斯原油作为替代品需求增长，3月第一周运往印度、中国和土耳其的俄罗斯原油交付量攀升至2170万桶 [30] - 美国考虑豁免《琼斯法案》并宣布从战略石油储备中释放1.72亿桶原油 [31] - 沙特阿美东西管道运力将在未来几天达到满负荷700万桶/日，红海延布终端出口量创纪录 [32] - 油价判断：短期布伦特原油预计在80-110美元/桶区间震荡，若中东局势恶化，油价或冲击150美元/桶 [32] 2. **黄金** - 截至3月13日当周，金价收于5018.1美元/盎司，较上周下降2.90% [46] - 2月我国央行增持黄金储备3万盎司 [46] - 市场预期美联储降息时间推迟至今年12月，降息25个基点 [46] - 金价判断：本周金价弱势运行因美股震荡导致流动性短缺及美联储降息预期落空，长期来看美元贬值预期强，黄金长期上涨逻辑坚挺，建议逢低买入 [46][47] 3. **金属铜** - 3月13日当周，SHFE电解铜平均价格为100544元/吨，环比下降1%，同比上涨23.4%；LME伦铜结算价为12945.38美元/吨 [61] - 铜精矿干净料远期现货综合价格指数约为3527.6美元/干吨，环比下降0.7% [61] - 电解铜现货库存为58.34万吨，环比上升0.8%，同比上升64%；铜精矿港口库存约为40.4万吨，环比下降17% [61] - 2026年1月我国电解铜产量约为118.16万吨，环比增长2.3%，同比增长11.7%；2月产能利用率为83.94% [62] - 期货市场持仓量与成交量环比分别下降1.9%和20.5% [62] - 铜价判断：受宏观情绪谨慎、下游需求恢复偏慢及库存压力影响，铜价震荡偏弱，后市或维持区间震荡 [63] 重要市场数据 1. **国内通胀** - 2月CPI同比上涨1.3%，环比上涨1.0%；PPI同比下降0.9%，环比上涨0.4% [92] - 春节错位是CPI同比回升主因，剔除该影响后CPI环比基本符合季节性 [92] - 食品价格中鲜菜表现弱于季节性，猪肉环比4.0%超季节性 [93] - 核心CPI同比升至1.8%，为2019年3月以来最高，环比0.7%创记录 [94] - PPI降幅继续收窄，若油价中枢抬升持续，同比转正时间点可能早于预期 [94] - PPI上行动力包括输入性通胀、“反内卷”成效体现及新兴产业需求带动 [95] 2. **出口** - 2026年1-2月以美元计价出口同比增长21.8%，进口增长19.8%，出口规模6565.78亿美元创历史同期新高 [100] - 对美国、东盟出口增速回升较大，对非洲出口贡献较多 [101] - 高端制造成为出口核心动力，机电产品、高新技术产品出口增速显著回升，集成电路、汽车、船舶保持高增速 [102] - AI产业链带动自动数据处理设备、集成电路等进口增速回升 [103] 3. **美国通胀** - 美国2月未季调CPI同比2.4%，核心CPI同比2.5%，均符合预期 [106] - 食品和能源价格小幅反弹，关税或继续推高核心商品价格 [106][107] - 核心服务价格保持稳定 [108] - 报告认为2月温和的通胀数据难缓市场对滞胀的焦虑，也难改美联储短期政策立场，维持美联储在6月前难降息的判断 [108]

投资理念与策略 - 投资中最大的痛苦源于过分关注单一品种，这会导致心态崩溃、焦虑和失眠 [4][5] - 依靠单一品种赚钱是地狱级难度，因为普通投资者缺乏对特定品种的深度认知，依赖的是二手或三手信息 [6][7] - 即使对某个品种有超越99%的认知，也不一定能赚钱，因为投资是群体博弈，需要克服情绪和人性，这比看懂财报难上百倍 [8] - 单一品种的投资机会非常少见，从2025年至今，恒生科技、黄金、AI算力、有色、原油等品种轮番上涨，但每个品种的上涨时间都非常短暂 [9] 资产配置实践 - 从2024年10月开始采用“三分法”进行资产配置，在A港美股、黄金、债券均处历史高位时，从资产配置方案角度考虑使决策变得简单合理 [10] - 资产配置的核心在于理解不同资产的长期角色与作用，无需纠结短期买点 [11] - 黄金用于对冲货币超发、全球通胀和地缘风险 [12] - A股/港股用于赚取估值修复和企业基本面向好的收益 [12] - 美股用于锚定全球顶尖科技创新企业，赚取海外经济发展红利 [12] - 债券用于缓冲股票、商品等高波动资产，并在关键时刻提供加仓资金 [12] 风险管理与收益表现 - 尽管投资组合自成立以来资金加权收益率超过26%，但期间各持仓品种跌幅不小，例如A股震荡近半年，黄金经历三轮暴跌，纳指也创下2000年以来第六次超过20%的跌幅 [13] - 账户大多数时候单日跌幅不超过1%，这得益于两点：仓位保护和资产对冲 [14] - 仓位保护方面，例如仅持有4%仓位的恒生科技，即使其下跌30%，对整体账户的影响也仅为1.2%，这带来了舒适的持仓体验和平稳的情绪 [14] - 资产对冲方面，A港美股、黄金、债券等低相关性资产使得某一资产下跌时，其他资产可能上涨，不同阶段资产互相补位进一步降低了波动 [15] - 通过纪律性调仓实现高卖低买，例如初始股债商比例为6:3:1，一段时间后变为5:4:1时，会卖出一份债券并加仓股票，这种机械化操作比主观猜测涨跌更容易获得市场回报 [16] - 单一品种暴跌对10%的仓位杀伤力有限，甚至能提供高卖低买的机会，但对全仓（梭哈）的投资者则非常致命，容易导致非理性决策和亏损 [16]

大类资产配置观点 - 3月A股主线在风险偏好变化，分母端无增量信息，中盘蓝筹相对占优[2] - 境内债券行情告一段落，主要交易两会政策预期、输入性通胀担忧和资金面扰动，维持中性判断[2] - 黄金短期预计震荡，但年内仍有概率在货币属性和投资属性共振下再创新高[2] - 商品受美伊事件扰动供需格局，有色中战略金属相对优于工业金属，油价上行带动部分化工品价格抬升[2] - 美股分子端和降息预期均缺乏新增催化，建议与黄金进行对冲配置[2] - 美债近期先后交易避险与通胀，当前配置性价比有限，整体适当谨慎[2] 风格与行业配置 - 风格配置建议关注风险偏好居中的中盘蓝筹[3] - 行业配置线索聚焦于周期品涨价，关注化工、农业、有色等板块[4] 量化模型建议 - 股债配置模型建议3月小幅加仓中债[5] - 全天候行业轮动策略2025年以来年化收益达47.8%，3月推荐有色金属、化工、新能源、军工、通信、信息技术等ETF板块[9]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 继续维持利率债的防守思路，推荐逢高套保、择机正套以及阶段性做多跨期等灵活策略，超跌带来的反弹空间或较为有限 [2][22] 各部分总结 行情回顾 - 去年6月底率先提出国债期货已脱离牛市，未来将维持震荡偏空，建议逢高套保，大趋势观点至今未变，特定时点提示缩利差等短期交易策略 [1][4] - 去年11月下跌时，提示等风险释放完毕后右侧抄底 [4] - 今年1月提出可做阶段性缩差交易，但时空均有限，需谨防上方压力位 [4] 政策、基本面与资产配置下的国债期货 - 两会对货币政策表述延续适度宽松基调，将物价回升作为今年工作重心，强调未来更重视“价格”工具而非“数量”，当前经济已脱离最低迷时期 [1][12] - 央行降息空间有限，倾向结构化工具，叠加消费品价格上行与商品轮动，制约国债期货超长端反弹力度 [1][12] - 开年CPI、出口数据双超预期，基建地产数据底部震荡难持续恶化，螺纹钢底部企稳，螺纹价格与国债期货成反比 [16] - 人民币资产荒结束，国债期货超长端对冲风险偏好功能减弱 [1] 席位微观透视 - 配置型机构整体维持较多净多头持仓，年内国债期货持仓增长与全天候策略大热有关，但不代表债市26年表现能一枝独秀 [20] - 投机类型机构多头持仓从25年年中开始围绕0轴反复波动，私募主观交易者对商品价格和权益市场情绪更敏感 [20]

文章核心观点 - 2026年首批储蓄国债销售异常火爆，额度迅速售罄，反映出在低利率环境下，居民对“高收益、低风险”资产的追求依然迫切，资产配置逻辑未变，这导致银行负债成本下降面临困难 [3][4][7] 储蓄国债发行与销售情况 - 2026年首批两期储蓄国债（凭证式）于3月10日发售，发行总额为300亿元，其中3年期和5年期各150亿元，票面年利率分别为1.63%和1.70% [5] - 尽管本期国债利率较2025年同期下降了30个基点，但相比国有大行同期定存利率仍高出近40个基点，例如农业银行三年期和五年期整存整取年利率分别为1.25%和1.30% [5] - 国债发售当日（3月10日）上午10点左右，工商银行、农业银行、交通银行等多家大行在深圳的网点额度已全部售罄或紧张 [5] - 在有限的额度中，居民更倾向于选择利率更高的长期品种，有银行网点五年期国债一早被抢空，而三年期仍有额度 [6] - 自本批国债起，单一个人购买单期储蓄国债金额上限从去年的300万元调整为100万元 [6] 居民资产配置行为分析 - 国债销售火爆背后，反映当前多数居民的资产配置逻辑未发生较大变化，对“安全且尽可能高收益”资产的追求依旧迫切 [4][7] - 在黄金价格高位波动的背景下，居民可选投资范围可能变小，进一步强化了对低风险、相对高收益资产的偏好 [7] - 年初讨论的存款到期“搬家”现象，业内认为并非大规模“出逃”，而主要是低风险资产之间的再配置 [7] - 当前居民风险偏好未发生较大变化，大量资金仍希望留存在银行体系内，成为各银行争夺的目标 [7] 对银行业的影响 - 国债因利率高于同期存款而遭抢购，意味着居民对高收益、低风险资产的追求，将使得银行负债成本下降速度预计偏慢 [4] - 尽管存款挂牌利率普遍下调，但“存款定期化”和“长期限偏好”趋势并未根本扭转，银行仍面临存款成本刚性问题，进一步压缩息差空间 [7]

核心观点 - 华裔亿万富翁廖凯原在市场动荡之际，将其英伟达持股总量翻倍至200万股，累计买入金额约3.5亿美元，以实际行动表达对市场的信心[1] - 此次建仓标志着廖凯原资产配置思路的重大转变，其净资产约134亿美元，多年来几乎完全集中于特斯拉单一股票[1] 市场环境与加仓时机 - 加仓时机正值中东局势引发全球资产抛售，全球股市持续承压，债券与股票均遭到抛售[3] - 英伟达股价今年以来累计下跌约6%，特斯拉股价跌幅则接近10%，相比之下标普500指数跌幅不足2%[3] - 廖凯原表示，希望其行动能为安抚紧张的市场贡献一点力量[3] 相关公司股价表现 - 特斯拉股价年初至今下跌9.44%[4] - 英伟达股价年初至今下跌5.81%[4]

核心观点 - 报告核心观点为在中东地缘政治局势急剧恶化的背景下，市场对全球再通胀的担忧迅速升温，建议在2026年3月超配A股、H股、黄金、原油与工业商品 [1][4] 大类资产表现回顾与资产配置观点 - 上周（2026年3月2日至3月8日）全球大类资产表现分化，布伦特原油价格单周大幅上涨32.70%，年初至今累计上涨50.00%，成为表现最突出的资产 [9] - 伦敦金现价格上周下跌2.09%，但年初至今累计上涨19.68%，过去一年涨幅高达77.63% [9] - A股主要指数上周普遍回调，上证综指下跌0.93%，中证2000指数下跌3.00%，但中证红利指数逆势上涨0.58% [9] - 港股恒生指数上周下跌3.28%，恒生科技指数下跌3.70%，年初至今恒生科技指数已累计下跌10.31% [9] - 发达市场股市普遍下跌，德国DAX指数上周重挫6.70%，法国CAC40指数下跌6.84%，日经225指数下跌5.49% [9] - 美债期货价格下跌，10年期美债期货上周下跌1.36% [9] - 南华商品指数上周上涨6.43%，年初至今累计上涨14.08% [9] - 近期重要事件包括2026年全国两会召开，聚焦“十五五”规划开局，以及中东地缘政治局势急剧恶化 [13] - 中东局势方面，美以联军对伊朗实施了大规模军事打击，导致伊朗最高领袖遇难及关键设施被毁，伊朗随后发起代号为“真理承诺4”的报复行动 [13][14] - 冲突已外溢至波斯湾南岸，影响阿联酋关键港口与机场，并引发市场对霍尔木兹海峡可能被封锁的担忧，这直接推升了原油价格和避险情绪 [14] - 重要事件定价分析认为，两会政策有助于稳定宏观预期和资本市场信心，而地缘政治局势升温使得“再通胀交易”成为市场主线 [16][17] - 地缘冲突导致市场对原油供应中断的担忧加剧，避险资产如美债与黄金在短期内因再通胀交易而波动加剧，10年期美债收益率一度升至4.18% [17] - 重点资产战术性配置观点明确：建议超配A股、H股、黄金、原油和工业商品 [18][20] - 超配A股的核心逻辑是2026年作为“十五五”开局之年，预计广义财政扩张，经济政策积极，人民币升值且货币政策趋松，叠加地产、消费及资本市场改革政策支持 [4][18] - 超配H股的逻辑在于中国政策预期稳定、无风险利率下行以及美联储货币政策趋松有利于香港流动性，但全球对AI产业的预期博弈可能加剧市场波动 [4][18] - 超配黄金的逻辑是全球秩序加速重构，地缘政治恶化提升了安全的稀缺性，黄金是对抗不确定性的工具，且央行和大型机构持续购金支撑长期价格，但短期再通胀交易可能加剧波动 [4][20] - 超配原油的逻辑是中东局势急剧恶化且有扩大趋势，尽管全球需求相对偏弱且OPEC+政策多变，但地缘风险将阶段性提振油价 [4][20] - 超配工业商品（以铜为代表）的逻辑是产业扩张带来需求上修，建筑、电网、电动车及AI算力扩张构成主要驱动力，而铜矿开发成本上升、投资意愿减弱导致阶段性供需不平衡，推高价格 [4][20] - 对于债券，观点认为中国结构性货币政策可能强化国债配置力量，而美债方面，美国经济边际收敛、美联储可能温和降息，但美国主权信用受损导致全球机构趋势性减持，地缘风险下的避险需求受到再通胀交易掣肘 [4][19] - 对于其他资产，报告对美股、欧股、日股、印度股市持标配或低配观点，主要基于风险回报比考量 [21] 战术性资产配置组合追踪 - 报告构建的战术性资产配置模拟组合，其比较基准为基于宏观因子风险平价的战略性配置，权重为权益45%、债券45%、商品10% [22] - 截至2026年3月8日，该战术性组合上周收益率为0.07%，累计绝对收益率为19.48%，相对于基准组合实现累计超额收益率5.81% [24][25] - 组合最新配置权重为权益43.68%、债券34.86%、商品21.46%，现金0.00% [28] - 商品配置中，原油权重为6.37%，其近一周表现强势，上涨31.73%；黄金权重为9.78%，近一周微跌0.25%；南华商品指数权重为5.32%，近一周上涨13.58% [28]

AI对经济与资本市场影响的宏观框架 - 文章核心观点是探讨AI技术对宏观经济和资本市场的深远影响 并构建一个分析框架来理解AI如何通过改变生产函数、影响产业结构和重塑全球竞争格局来驱动资产价格变动 [2] AI对宏观经济的影响 - AI被视为一种通用目的技术 GPT 其影响将渗透至全行业 通过提升全要素生产率 TFP 来驱动经济增长 但AI对TFP的提升存在滞后性 历史经验如电力革命显示 TFP的显著提升发生在技术广泛应用约20年后 因此AI对宏观经济的实质性拉动可能需要更长时间 [2] - 短期内 AI投资热潮可能通过资本深化 即增加资本投入 来拉动经济增长 但长期增长的核心驱动力仍需依靠TFP的提升 [2] - AI可能加剧经济波动 其投资热潮可能引发“投资过热” 而技术快速迭代也可能导致部分行业出现产能过剩和剧烈调整 [2] AI对产业结构与全球竞争的影响 - AI将重塑全球产业分工 拥有技术、数据和算力优势的国家和地区 如美国和中国 可能在新的产业链中占据更有利位置 而传统制造业国家可能面临挑战 [2] - 产业内部将出现分化 算力、算法、数据等AI基础设施领域 以及能够率先应用AI实现降本增效或商业模式创新的行业将受益 而转型缓慢的传统行业可能面临被颠覆的风险 [2] - 行业集中度可能提升 大型科技公司凭借其在数据、算力和资本上的优势 可能在AI时代进一步巩固市场地位 [2] AI对资本市场与资产价格的影响 - AI将影响不同资产类别的表现 从历史经验看 在技术革命初期 权益资产 尤其是成长股 通常表现优异 而债券等固定收益资产可能因经济增长和通胀预期变化而承压 [2] - 行业板块表现将剧烈分化 直接受益于AI发展的科技板块 以及能够成功融合AI的传统行业龙头有望获得估值重估 而受到AI冲击的行业板块可能面临估值压力 [2] - 市场波动性可能加剧 源于技术路径的不确定性、盈利预期的频繁调整以及监管政策的变化 [2] AI对资产配置策略的启示 - 资产配置需要纳入对技术周期的考量 在AI渗透率快速提升的阶段 可适度超配权益资产 特别是与AI强相关的成长板块 [2] - 在权益资产内部 应聚焦于真正具备技术壁垒、数据资源和商业化落地能力的公司 警惕概念炒作 [2] - 需动态评估AI对传统行业的影响 识别那些能利用AI重塑竞争力的“传统转型”机会 同时规避被颠覆的风险领域 [2] - 资产配置需结合技术发展阶段、宏观经济周期和政策环境进行综合判断 [2]