根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：利率价量多周期择时模型**[10][21][24] * **模型构建思路**：基于核回归算法捕捉利率趋势形态，刻画利率数据的支撑线和阻力线，根据不同投资周期下利率走势的形态突破情况，给出多周期复合择时观点[10][24] * **模型具体构建过程**： * 使用核回归算法对利率（YTM）时间序列进行平滑处理，以识别趋势并生成支撑线和阻力线[10] * 在长周期（平均切换频率为月度）、中周期（平均切换频率为双周度）和短周期（平均切换频率为周度）三个不同时间尺度上，分别判断当前利率是否向上突破阻力线或向下突破支撑线[10][21] * 综合三个周期的突破信号生成最终择时观点：当三个周期中有至少两个周期发出同向突破信号（例如，两个或以上周期为向下突破），且利率趋势非反向时，则产生明确的看多或看空信号；否则信号为中性[10][21][24] * 对于美国市场，模型逻辑类似，但最终信号会结合近期信号历史进行微调，例如“中性偏多”的判断[21] 2. **模型名称：利率多周期交易策略**[24][29] * **模型构建思路**：将上述利率价量多周期择时信号转化为具体的久期配置策略，通过在不同信号下超配或低配不同久期的债券组合来获取超额收益[24] * **模型具体构建过程**： * **投资标的**：根据模型久期偏好选择不同久期的债券指数[24] * 短久期：综合债1-3 (CBA00121) * 中久期：综合债3-5 (CBA00131) * 长久期：根据基础YTM期限对应选择（5年期YTM模型对应综合债5-7 (CBA00141)，10年期对应综合债7-10 (CBA00151)，30年期对应综合债10以上 (CBA00161)）[24] * **组合构建规则**[24][29]： * 看多信号（长久期）：当短、中、长周期中，有至少2个周期下的利率形态向下突破支撑线，且利率趋势非向上时，满配长久期；当条件满足但利率趋势向上时，配置1/2中久期+1/2长久期 * 看空信号（短久期）：当短、中、长周期中，有至少2个周期下的利率形态向上突破阻力线，且利率趋势非向下时，满配短久期；当条件满足但利率趋势向下时，配置1/2中久期+1/2短久期 * 中性信号：其余时间三种久期等权配置 * **业绩基准**：久期等权策略，即1/3短久期 + 1/3中久期 + 1/3长久期[29] * **止损方式**：当单日组合超额收益小于-0.5%时，调整持仓为等权配置[29] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：利率水平结构因子**[7] * **因子构建思路**：从收益率曲线中提取出代表整体利率水平的信息[7] * **因子具体构建过程**：将1至10年的国债到期收益率（YTM）数据通过特定方法（报告中未明确给出具体公式，但提及是转化）计算出一个综合读数，用以衡量利率市场的整体水平[7] 2. **因子名称：利率期限结构因子**[7] * **因子构建思路**：从收益率曲线中提取出代表期限利差的信息[7] * **因子具体构建过程**：基于1至10年国债YTM数据，通过特定方法计算出一个代表长短期利差水平的读数[7] 3. **因子名称：利率凸性结构因子**[7] * **因子构建思路**：从收益率曲线中提取出代表曲线凸性程度的信息[7] * **因子具体构建过程**：基于1至10年国债YTM数据，通过特定方法计算出一个代表收益率曲线弯曲程度（凸性）的读数[7] 模型的回测效果 1. **基于5年期国债YTM价量的多周期交易策略**[25][37] * 长期年化收益率：5.5% (2007.12.31至今) * 长期最大回撤：2.88% * 长期收益回撤比：1.91 * 长期超额收益率（相对久期等权基准）：1.07% * 长期超额收益回撤比：0.62 * 短期年化收益率（2024年底以来）：1.86% * 短期最大回撤：0.59% * 短期收益回撤比：3.16 * 短期超额收益率：0.85% * 短期超额收益回撤比：2.17 * 逐年绝对收益胜率（2008年以来）：100% * 逐年超额收益胜率（2008年以来）：100% 2. **基于10年期国债YTM价量的多周期交易策略**[28][37] * 长期年化收益率：6.09% (2007.12.31至今) * 长期最大回撤：2.74% * 长期收益回撤比：2.22 * 长期超额收益率（相对久期等权基准）：1.66% * 长期超额收益回撤比：1.16 * 短期年化收益率（2024年底以来）：2.42% * 短期最大回撤：0.58% * 短期收益回撤比：4.19 * 短期超额收益率：1.55% * 短期超额收益回撤比：3.53 * 逐年绝对收益胜率（2008年以来）：100% * 逐年超额收益胜率（2008年以来）：100% 3. **基于30年期国债YTM价量的多周期交易策略**[33][37] * 长期年化收益率：7.38% (2007.12.31至今) * 长期最大回撤：4.27% * 长期收益回撤比：1.73 * 长期超额收益率（相对久期等权基准）：2.42% * 长期超额收益回撤比：0.87 * 短期年化收益率（2024年底以来）：3.11% * 短期最大回撤：0.92% * 短期收益回撤比：3.39 * 短期超额收益率：2.87% * 短期超额收益回撤比：3.28 * 逐年绝对收益胜率（2008年以来）：94.44% * 逐年超额收益胜率（2008年以来）：94.44% 因子的回测效果 （报告中未提供利率水平、期限、凸性结构因子的独立回测绩效指标）

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 三季度以来30 - 10利差重新快速走阔与前期压缩利差因素的边际变化有关，一方面三季度以来宏观叙事发生变化，另一方面8月税收政策调整对30年国债收益率影响更明显；前瞻来看，30 - 10利差有望再度压缩，因利差调整幅度较大、30年国债仍具流动性优势且伴随债市反弹其需求将好转 [2] 根据相关目录分别进行总结 三季度以来30 - 10利差快速走阔 - 三季度至今，30 - 10利差明显走阔，7月下旬 - 9月中旬从20BP升至30BP，9月中旬至10月14日进一步扩大13BP至43BP，回升到2022年9月位置 [3] 30 - 10利差长期呈均值回归特征，2024年以来曾极限压缩 - 2006 - 2023年，30 - 10利差长期在小区间震荡，均值为56BP，上轨在70 - 80BP间、最高超90BP，下轨在20 - 30BP、最低不足20BP；多数情况30 - 10利差与10年期国债利率走势相反 [6][7][8] - 2023年底到2024年一季度，30 - 10利差突破20BP下轨并一度压缩至10BP附近，2024 - 2025年上半年在【10BP - 30BP】震荡 [10] 近两年30 - 10利差极限压缩是供给和需求共同推动的流动性溢价 - 伴随30 - 10利差压缩，30年国债成交量及占比持续上升，2025年超长国债周均成交量7000亿元、占比40%，远高于2023年的2600亿元和15%，30年品种活跃度提高带来的流动性溢价是利差压缩主因 [12] - 30年国债活跃度大幅提升的原因有：投资者对中国经济长期担忧加重、保险机构拉动需求、30年国债一级供给量增加、30年国债ETF发行且做市交易活跃 [13] 三季度支撑利差缩窄的因素发生边际变化 - 三季度宏观叙事变化，包括中美贸易摩擦影响弱于预期、反内卷运动使通缩预期消散、权益市场压制债市，致30年品种需求减弱；8月税收政策调整对30年国债收益率影响更明显；8月起超长国债成交量占比回落，10月降至35%左右 [20] 利差展望——30 - 10利差将阶段性压缩 - 10月债市反弹概率较大，因7、8月经济压力大货币政策有望放松、10 - 1期限利差处于历史中位数上方、股市对债市情绪压制减弱 [21] - 短期30 - 10利差有望再度压缩，因利差调整幅度大、30年国债仍具流动性优势且需求将好转；中长期回到20BP以内概率较小，因市场对经济预期转好且20BP已处利差波动下限 [21]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 三季度以来30 - 10利差快速走阔与前期压缩利差因素的边际变化有关，一方面三季度以来宏观叙事发生变化，另一方面8月税收政策调整对30年国债收益率影响更明显 [2][20] - 前瞻来看30 - 10利差有望再度压缩，经过前期调整利差已回升至2022年三季度水平、30年国债仍具流动性优势、债市反弹将使30年国债需求好转 [2][21] 根据相关目录分别进行总结 三季度以来30 - 10利差快速走阔 - 7月下旬 - 9月中旬30 - 10利差从20BP升至30BP，9月中旬至10月14日进一步扩大13BP至43BP，回升到2022年9月位置 [3] 30 - 10利差长期呈均值回归特征，2024年以来曾极限压缩 - 2006 - 2023年30 - 10利差均值为56BP，上轨70 - 80BP，最高超90BP，下轨20 - 30BP，最低不足20BP [6][7] - 多数情况30 - 10利差与10年期国债利率走势相反，后两种组合出现概率远高于前两种 [8] - 2023年底到2024年一季度30 - 10利差突破20BP下轨并一度压缩至10BP附近，2024 - 2025年上半年在【10BP - 30BP】震荡 [10] 近两年30 - 10利差极限压缩是供给和需求共同推动的流动性溢价 - 2025年超长国债周均成交量7000亿元高于2023年的2600亿元，占比升至40%高于2023年的15%，30年品种活跃度提高带来的流动性溢价支撑利差压缩 [12] - 30年国债活跃度大幅提升的原因包括投资者增加组合久期、保险机构拉动需求、一级供给量增加、30年国债ETF发行 [13] 三季度支撑利差缩窄的因素发生边际变化 - 三季度宏观叙事变化，包括中美贸易摩擦影响弱于预期、反内卷运动使通缩预期消散、权益市场压制债市，30年品种需求减弱 [20] - 8月税收政策调整对30年国债收益率影响更明显，长期限品种收益率有上行压力 [20] - 8月开始超长国债成交量占比回落，10月由超45%下滑至35%左右 [20] 利差展望——30 - 10利差将阶段性压缩 - 10月债市反弹概率较大，7、8月经济压力大货币政策有望放松、10 - 1期限利差处于历史中位数上方、股市对债市情绪压制减弱 [21] - 短期30 - 10利差有望再度压缩，前期调整幅度大、30年国债仍具流动性优势、债市反弹使30年国债需求好转 [21] - 中长期30 - 10利差回到20BP以内概率较小，市场对经济预期转好、20BP已处利差波动下限 [21]

白银市场表现 - 白银价格已达到约45年来的最高水平，创下历史峰值 [1] - 实物白银需求正出现前所未有的激增，国际存管机构出现大规模采购和交割 [1] - 黄金价格亦呈现同向上涨趋势 [2] - 白银市值已升至全球资产前列，并超过了比特币的市值 [2] 加密货币市场表现 - 比特币和以太坊在近期“加密黑色星期五”事件后价格大幅下跌 [2] - 比特币与白银的价格走势呈现相反方向，两者出现分化 [3] - 一位知名经济学家指出，黄金和白银持续上涨，而比特币和以太坊持续下跌 [3] 资产轮动与市场观点 - 白银与加密货币之间的走势逆转反映了资金在实物资产和数字资产之间的周期性轮动 [7] - 有分析师观察到，加密货币相对于白银的比率在四年前见顶，自2021年高点以来持续下降，目前再次大幅下挫 [4] - 有观点认为，相对于白银，整个加密货币市场似乎正进入熊市 [5] - 由于对经济衰退的担忧加剧和持续高利率环境，投资者正回归传统的避险资产 [7] 投资者案例与策略评论 - 有投资者案例显示，一位交易员在近期“加密黑色星期五”中数小时内损失了其投资组合价值的80% [6] - 该交易员此前曾是“白银战士”，但在白银39美元时卖出，转而追逐高风险加密资产 [6] - 有商品策略师预测，下一次经济低迷（可能出现在2025年第四季度）可能引发加密货币市场的“均值回归”，因其增长相对于内在价值过快 [7]

银行及红利资产市场表现 - 银行板块经历小幅调整后单边拉升 煤炭和水利等红利资产集体走强 [1] - 中证红利指数上涨0.8% 中证红利低波动指数上涨1.0% [1] - 红利ETF易方达（515180）和红利低波动ETF（563020）昨日分别获得1.5亿元和2000万元资金净流入 [1] 银行板块配置逻辑 - 不确定性加剧全球资产价格波动 催生防御性配置需求 带来银行配置机遇 [1] - 银行板块分红稳定 经过回调后股息率性价比回升 其红利价值有望吸引避险资金流入 [1] - 小盘成长相对大盘价值的12个月滚动收益率差值在节前已达50%以上 处于历史98%分位 风格可能向价值切换 [1] 易方达基金产品信息 - 易方达基金是唯一一家红利类ETF全部实行低费率的基金公司 [1] - 旗下红利ETF易方达（515180）等四只产品的管理费率均采用0.15%/年 为ETF中最低一档 [1] - 低费率有助于满足投资者多样化的配置需求 [1]

贵金属市场价格表现 - 伦敦现货黄金价格于10月13日创下历史新高，达到4085.25美元/盎司，较年初涨幅超过55% [1][3] - 伦敦现货白银价格于10月13日创下历史新高，达到51.714美元/盎司，年内涨幅突破76% [1][4] - 国内金饰价格随之上涨，部分品牌价格突破1120元/克，较年初约800元/克的价格涨幅超过40% [1][4] 价格上涨驱动因素 - 市场对美联储后续降息及衰退预期升温，加剧对美元信用稳定性的担忧，凸显黄金的避险资产配置价值 [4] - 地缘政治冲突持续及全球主要央行持续增持黄金，为金价上行提供支撑 [3][4] - 白银因其强商品属性及相对较低的投资门槛，在黄金牛市带动下形成跟涨效应，同时基于市场均值回归逻辑存在补涨需求 [5] 市场参与热度 - 社交媒体平台涌现“囤金囤银”热潮，投资者分享投资经历与攻略，跟风追高情绪升温 [1][6] - 有投资者通过定投黄金ETF获得超过40%的收益率，引发其他投资者关注和跟投意向 [6] 银行机构应对措施 - 建设银行和工商银行于10月10日发布公告，提示贵金属价格波动加剧，建议投资者提高风险防范意识并理性投资 [7] - 工商银行自10月13日起将如意金积存业务最低投资额由850元上调至1000元 [7] - 宁波银行自2025年10月11日起将积存金起购金额由900元调整为1000元 [8] - 分析认为银行提高投资门槛和发布风险提示旨在保护普通投资者并降低银行自身的声誉与合规风险 [1][8]

市场当日表现分析 - 所有指数低开，但跌幅均未超过4.7% [5] - 全A指数低开3.6%后，15分钟内修复一半低开幅度 [5] - 代表国产替代的科创指数率先翻红，防御属性的红利低波指数随后翻红 [5] - 全市场成交量较昨日萎缩1600亿，卖盘涌出主要集中在开盘 [5] - 沪深300波动率指数开盘上涨20%，随后开始降波，收盘时近月平值隐波低于远月平值隐波 [5] - 市场资金进入TACO交易模式，多空势力相对均衡，后续围绕当前点位宽幅震荡概率加大 [6] 四季度风格轮动历史规律 - 过去20年中，三季度领涨风格在四季度继续领涨的概率仅为25% [7] - 三季度与四季度领涨风格不一致的概率达到75% [7] - 历史案例显示：2005年Q3-Q4风格从周期转向消费，2009年从医药医疗转向科技，2014年从先进制造转向金融地产，2022年从消费转向医药医疗，2023年从金融地产转向科技，2024年从金融地产转向消费 [9] 触发风格回归的潜在因素 - 可能性一：PPI同比或环比进一步收窄，反内卷政策奏效使市场感知通胀修复，顺周期板块可能被资金带动，催化科技股资金进行高低切换 [8] - 可能性二：关税问题重扰，中美博弈加剧，全市场风险偏好受阶段性压制，科技股资金获利回吐，被动进入低位红利或顺周期板块 [8] - 当风格间“剪刀差”创出极值时，强势风格短期脆弱性提升，对资金行动一致性要求更高，任何宏观数据或消息面边际变化都可能触发风格回归 [8]

投资理念调查结果 - 在18个受访答案中，选择B选项“我知道你会来，所以我会等”的占比67%（12个），选择A选项“梦想还是要有的，万一实现了呢”的占比11%（2个），其余为无法判断或无效答案[10] 投资与投机心态对比 - 投机心态（A选项）核心依赖“万一”的运气，期待小概率事件的偶然发生，缺乏严谨分析，本质是高风险博弈[17] - 投资心态（B选项）核心依赖“我知道”的确定性，基于对策略的深刻认知和统计规律，强调耐心等待大概率事件的发生[19][20] - 投资心态注重时间价值和长期规律，如股息累积、均值回归，而投机心态追求即时爆发和运气成分[20][21] - 通过表格对比显示，投机心态依赖浪漫期许，投资心态依赖严谨分析[22] 大师对投资与投机的定义 - 本杰明·格雷厄姆认为投资需深入分析、保证本金安全和获得适当回报，不符合则为投机[23] - 段永平指出投资与投机的区别在于股价下跌时的心态：想卖是投机，想买是投资，强调投资是“买公司”而非“炒股价”[24] - 乔治·索罗斯将投机定义为利用市场假象和群体认知转变获利，不关心真实价值，重在时机把握[25][26] 长期投资的核心原则 - 投资应追逐确定性，如价格回归价值、股息收回本金、市场周期往复等规律[29] - 强调知行合一，明确盈利来源（如估值修复、股息或增长），并长期坚持策略[29] - 长期持仓需耐心等待股息积累或市值增长，空仓时需等待市场犯错带来的机会[29]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：利率价量多周期择时模型**[10][24] * **模型构建思路**：基于核回归算法捕捉利率趋势形态，刻画利率数据的支撑线和阻力线，根据不同投资周期下利率走势的形态突破情况，给出多周期复合择时观点[10] * **模型具体构建过程**： * **趋势识别**：使用核回归算法对国债到期收益率（YTM）数据进行平滑处理，分别拟合出长周期、中周期和短周期下的趋势线（支撑线和阻力线）[10] * **信号生成**：判断当前YTM相对于各周期趋势线的位置，生成突破信号。信号类型包括“向上突破”、“向下突破”和“无信号”[10][13][17] * **信号合成**：对长、中、短三个周期的突破信号进行投票合成。具体规则为：若三个周期中有至少两个周期出现同向突破信号（例如，两个或以上周期为“向下突破”），则生成最终的看多或看空信号；否则可能生成中性信号或进行特殊配置[10][24][29] * **组合构建**：根据合成的最终信号配置不同久期的债券组合[24][29] * 看多信号（至少两个周期向下突破且趋势非向上）：满配长久期债券[24] * 看多信号但趋势向上：配置1/2中久期 + 1/2长久期[24] * 看空信号（至少两个周期向上突破且趋势非向下）：满配短久期债券[29] * 看空信号但趋势向下：配置1/2中久期 + 1/2短久期[29] * 其他情况：短、中、长久期等权配置[29] * **止损机制**：当单日组合超额收益小于-0.5%时，调整持仓为等权配置[29] * **模型评价**：该模型通过多周期共振机制过滤噪音，旨在提高信号的稳定性[10] 2. **因子名称：利率水平结构因子**[7] * **因子构建思路**：将1至10年的国债YTM数据转化为一个代表整体利率水平高低的指标，从均值回归视角进行评估[7] * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体计算公式，但指出其反映了利率的绝对水平，并通过历史分位数（如3年、5年、10年分位数）来衡量当前水平在历史中的位置[7] 3. **因子名称：利率期限结构因子**[7] * **因子构建思路**：捕捉不同期限国债收益率之间的利差，反映利率曲线的陡峭程度[7] * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体计算公式，但指出其读数代表了期限利差，并通过历史分位数进行评估[7] 4. **因子名称：利率凸性结构因子**[7] * **因子构建思路**：衡量利率曲线的弯曲程度，即凸性特性[7] * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体计算公式，但指出其读数代表了凸性结构，并通过历史分位数进行评估[7] 模型的回测效果 1. **基于5年期国债YTM的利率价量多周期择时模型** * 长期表现（2007年12月31日至今）：年化收益率5.5%，最大回撤2.88%，收益回撤比1.91，相对业绩基准的年化超额收益率1.07%，超额收益回撤比0.62，逐年绝对收益胜率100%，逐年超额收益胜率100%[25][37] * 短期表现（2024年底以来）：年化收益率1.86%，最大回撤0.59%，收益回撤比3.15，相对业绩基准的超额收益率0.86%[4][25] 2. **基于10年期国债YTM的利率价量多周期择时模型** * 长期表现（2007年12月31日至今）：年化收益率6.09%，最大回撤2.74%，收益回撤比2.23，相对业绩基准的年化超额收益率1.66%，超额收益回撤比1.16，逐年绝对收益胜率100%，逐年超额收益胜率100%[28][37] * 短期表现（2024年底以来）：年化收益率2.35%，最大回撤0.58%，收益回撤比4.07，相对业绩基准的超额收益率1.56%[4][28] 3. **基于30年期国债YTM的利率价量多周期择时模型** * 长期表现（2007年12月31日至今）：年化收益率7.38%，最大回撤4.27%，收益回撤比1.73，相对业绩基准的年化超额收益率2.42%，超额收益回撤比0.87，逐年绝对收益胜率94.44%，逐年超额收益胜率94.44%[33][37] * 短期表现（2024年底以来）：年化收益率2.98%，最大回撤0.92%，收益回撤比3.26，相对业绩基准的超额收益率2.87%[4][33] 因子的回测效果 （报告中未提供利率水平、期限、凸性结构因子的独立测试结果）

短视频误导性内容分析 - 郎咸平教授团队对189个内容独立的短视频进行量化分析，发现其宣称北京、上海、广州、深圳楼盘跌幅达40%至73%的说法为博流量而编造的谎言[1] - 误导性短视频被归纳为五大骗局，包括公寓降价骗局（52个案例）、老破小降价骗局（45个案例）、法拍房降价骗局（24个案例）、房产中介骗局（43个案例）和鼓吹楼市大跌崩盘骗局（25个案例）[1][4][6] - 具体案例包括：上海某短视频声称当地楼盘暴跌73%，但降价的实为公寓而非70年产权的正常住宅[1]；广州某法拍房看似比市场价低80万元，但购房者需承担前房主拖欠的2万余元燃气费及滞纳金[4] 公寓与法拍房市场真实情况 - 公寓常以低价为噱头制造降价假象，但实际价格波动不大，交易成本极高，原价100万元的公寓涨至200万元，卖出时各类费用合计接近40%，业主几乎无利润[2] - 2025年数据显示，37%的法拍房存在未披露高额欠费，平均每套隐藏成本达房价的22%，部分物业公司会通过合法断水断电施压购房者[4] - 法拍房案例：王先生以360万元拍下一套法拍房，后续需缴纳240余万元税费（其中土地增值税210万元），总成本超600万元，远超市场价[4] 核心城市真实房价数据 - 过去一年北京正常住宅跌幅为5%至9%，上海为3%至15%，广州为8%至12%，深圳为2.4%至6.7%[8] - 国家统计局今年1月至8月数据显示：北京一手房下跌1.1%，二手房下跌4%；上海一手房上涨3%，二手房下跌2.3%；广州新房上涨0.02%，二手房下跌3.8%；深圳新房上涨0.9%，二手房下跌2.1%[8] - 一手房价格波动不超1%，二手房最大跌幅未超4%，与短视频宣称的“楼市崩盘”不符[8] 房地产市场核心矛盾与趋势 - 当前核心矛盾是“有效需求”缺失，以上海为例，房价与收入比普遍在15倍至40倍，年轻人需工作30至40年才能购房，而美国纽约等城市这一比例多在15倍左右[11] - 当前价格调整是市场回归理性的“均值回归”，房龄每年至少有1%的折旧率，二三十年房龄的老房子价格回调属正常现象[11] - 未来楼市分化加剧，一二线城市核心区域稀缺房源价格抗跌性强，大城市郊区及三四线城市房源因需求不足面临较大下行压力[21] 万达集团债务与经营状况 - 大连万达集团股份有限公司及其法定代表人王健林被限制高消费，源于下属项目公司的经济纠纷，公司被执行总金额超52亿元[13] - 万达系各公司被执行总金额超70亿元，其中万达地产集团有限公司有423条被执行人信息，被执行总金额18.4亿元[13] - 为推动万达商管上市，王健林与投资方签订对赌协议，承诺2023年前上市，否则需拿出380亿元现金回购股份，上市受挫导致债务规模扩大[15] 房地产行业周期与展望 - 参考美国经验，房地产泡沫破裂后通常经历5年下跌期和5年震荡期，总计约10年才能进入新上升周期，当前市场或处于下跌周期尾部[19] - 若房价长期横盘，考虑到每年约2%的通胀率，10年后房产实际购买力将下降20%左右，叠加部分房源30%的跌幅，真实价值可能缩水一半[21] - 行业正经历深刻变革，市场将逐步回归理性，购房者需摒弃“炒房致富”观念，优先考虑房产居住属性[21]