文章核心观点 - 2025年全球宏观格局发生深刻剧变，从低利率、全球化合作转向高通胀、高利率、地缘博弈对抗，叠加AI技术爆发推动“K型经济”分化，导致传统投资经验失效，资产相关性重构 [10][11] - 在此背景下，投资策略需从传统的股债对冲转向“均衡风险 + 结构优化”，遵循“先赚增长的钱，再赚扩表的钱”逻辑，聚焦企业盈利可靠、估值合理、政策支持三大要素 [11] - 全天候策略的本质并非预测押注，而是通过均衡风险与全球化配置，使投资组合在各种宏观环境下保持韧性 [11] - 展望2026年，高通胀、高债务与地缘博弈仍是主导趋势，建议适度配置硬通货对抗货币贬值，重点关注结构性增长机会，同时保持防御储备以增加容错能力 [12] 全球宏观格局剧变 - **核心驱动因素**：特朗普2025年1月再次上台，极大搅动全球政治经济格局，叠加AI技术爆发，共同导致宏观环境剧变 [5][14] - **格局特征转变**：从过去的低利率、全球分工合作、低通胀环境，转变为当前的高通胀、高利率、地缘博弈对抗环境 [10] - **市场影响**：大类资产价格出现高度动荡与随机性，大量历史投资经验失效，资产相关性重构，传统对冲逻辑（如股债对冲）正在失灵 [15][16][22] K型经济与资产表现分化 - **K型经济内涵**：AI技术爆发推动经济高度结构化分化，传统产业承压（信用收缩），新兴科技产业持续扩张（信用扩张） [11][17] - **对资产价格的影响**： - **债券**：传统经济相关领域（如中国地产侧）的债券与商品价格一同下滑，债券难以作为可靠的风险对冲工具 [16][26][27] - **股票**：呈现高度结构化，美股科技巨头估值昂贵，A股依赖政策呵护，亚太高增长市场存在机会 [11] - **商品**：传统金属（如螺纹钢、焦煤）增长受限，而铜、锡、碳酸锂等“新金属”受益于产业升级，机会自2025年下半年起变得明确 [11][110][116] 贵金属角色的历史性转变 - **地位跃升**：贵金属（主要是黄金）从商品变为货币，一跃超过欧元，成为继美元之后的全球第二大储备资产 [11][33] - **转变原因**：为应对特朗普政策带来的不确定性、高通胀环境及全球货币普遍贬值，各国央行、主权基金及养老金减持美债，持续增持黄金储备 [31][35][36] - **配置意义**：贵金属成为对冲货币贬值、地缘风险及政策不确定性的“硬通货”，在投资组合中的重要性显著提升，部分观点认为配置比例可提升至20%-30% [37][51] 债券资产的重新定位 - **对冲功能失效**：在当前的宏观环境下，债券（包括美债和中债）难以有效对冲风险资产（如股票）的风险，甚至可能加剧组合波动 [22][26] - **当前定位**：债券（尤其是长期债券）更多被视为一种“期权工具”，用于对冲经济衰退或“黑天鹅”事件风险，而非核心收益来源 [11][60][98] - **定价与前景**：美债当前定价被认为比较公允，难以获得突出超额收益，其未来走势取决于经济数据变化 [28][62] 长期利率因通胀粘性可能难以回到过去低点，全球债券曲线呈现陡峭化 [39][63] 股票市场的结构化机会与风险 - **全球估值分化**：美股科技巨头估值昂贵，回报潜力受限；A股享有政策支持但存在结构性泡沫；亚太地区（如印度、日韩）存在高增长机会 [11][71][80] - **投资逻辑转变**：投资需从聚焦单一市场转向全球化、结构化配置，选择有实际增长、政策支持的领域 [79][85] - **选股三要素**：公司需满足1) 企业盈利可靠；2) 估值合理；3) 政策支持 [92][93] 商品市场的新旧分野 - **新旧金属分化**：传统金属（螺纹钢、焦煤焦炭、玻璃纯碱）受传统经济拖累，增长天花板有限 [116][117] “新金属”（铜、锡、碳酸锂）受益于AI、新能源等产业升级，需求增长明确 [11][110] - **指数结构滞后**：当前商品指数编制仍以传统金属为主，未能充分反映新经济需求，未来指数成分预计将逐步调整 [109] 全天候/宏观对冲策略的应对与哲学 - **策略核心**：本质是均衡风险，通过全球化、多资产配置，使组合在不同经济环境下保持韧性，而非预测或押注单一方向 [11][118][120] - **当前调整**：降低对单一资产（如股票）的集中暴露，显著增加商品配置，并在全球范围内分散股票风险敞口 [81][85][119] - **收益来源**：主要赚取“经济增长的钱”；当经济不增长时，才依赖央行“扩表”带来的流动性 [94][102] 超额收益主要来源于顺应并布局宏观趋势，而非左侧押注反转 [87][134] 资产相关性重构与新的对冲关系 - **传统关系破裂**：股债之间的负相关性在中国已经结束，在美国也经常出现股债双杀，传统对冲失效 [122][126][128] - **新对冲关系形成**：商品（尤其是贵金属）与风险资产（股票）之间形成了新的对冲关系，在股债双杀时，贵金属往往上涨 [136][137][144] - **原因分析**：股债对冲仅在经济增长衰退风险大时有效，当前高通胀、高增长预期环境有利于风险资产，不利于债券 [126][129][133]

文章核心观点 - 在开放经济和现代金融体系下，“加息”与“缩表”对风险资产价格的影响机制存在本质区别，其紧缩效应依赖于不同的边界条件 [27] - 缩表通过直接减少金融系统中的现金资产规模来压低风险资产价格，其紧缩效应更具普适性；而加息在开放经济中可能因吸引跨境资本流入（扩表）而抵消甚至逆转其抑制效果 [5][8][27] - 当前美国金融体系因美联储资产负债表规模庞大（疫情后仍为疫情前的176%）以及现代“做空现金”策略的流行，对加息和缓慢量化紧缩（QT）表现出韧性，但非常害怕快速的缩表 [10][20][21] - 货币政策中，数量管理（资产负债表规模）是价格管理（利率）的先决条件，管不住资产负债表规模，利率工具的效果会大打折扣甚至适得其反 [16] - 未来存在“降息缩表”组合政策的可能性，通过缩表重塑现金价值、压低政府融资成本，为财政政策创造空间，这成为一个有吸引力的政策选项 [29][30] 封闭与开放经济体的差异 - 在封闭的传统经济体中，缩表（减少现金资产规模）与加息（提高流动性偏好）均能导致风险资产价格下跌，因此常被统称为“货币紧缩” [5] - 在开放经济体中，一国加息会同时导致跨境资本流入（扩张资产负债表）和提高现金资产回报（推高流动性偏好），二者对风险资产价格的影响相反 [8] - 若跨境资本流入导致的扩表力量占上风，加息可能不仅无法抑制资产价格，反而会推高风险资产价格，出现“火上浇油”的效果 [8] - 这解释了为何在美联储长时间维持高利率期间，美股仍能创新高，核心原因在于美联储资产负债表规模经过量化宽松（QE）后过于庞大，即便经过量化紧缩（QT），规模仍是疫情前的176% [10] 现代与传统金融体系的差异 - 传统金融体系下，风险资产价格由“现金规模”与“风险偏好”共同决定 [5] - 现代金融体系下，因“做空现金”策略（如投资黄金、比特币等替代性避险资产）流行，风险资产定价公式演变为“现金规模 × 避险资产系数 × 风险偏好” [20] - 在此背景下，加息的作用被大幅削弱，因为相对于避险资产的潜在回报，货币基金的回报吸引力不足 [20] - 缩表的作用在现代体系下被削弱但依然有效：缓慢缩表可能被避险资产的膨胀所抵消；而快速缩表能强烈提醒市场“现金为王”，从而有效压制风险资产 [21] - 因此，当前美国金融体系不惧怕加息，也不惧怕缓慢的QT，但十分害怕快速的QT [21] 对货币政策实践的启示 - 要使加息产生抑制效果，需要本国资产负债表保持基本稳定；同理，要使降息产生刺激效果，也需要资产负债表保持基本稳定 [14] - 在各国央行难以同步行动的当下，跨境资本流动的力量至关重要，美联储未能保障其资产负债表的稳定性，其QT节奏相对于QE过于迟缓 [11][13] - 上一轮周期中，市场通过提前构建更庞大的资产负债表、耗干超额储备，逼迫美联储停止QT并扩表，形成了“大而不倒”的局面，教训是管不住资产负债表规模，提高利率是无效的 [16] - 存在一种政策组合可能性：通过“缩表+零利率”来重塑现金价值、迫使资金回流美债，从而大幅降低联邦政府的利息支出，为政府债务腾出更多空间，这是一个极具诱惑力的选项 [29][30] 市场影响与资产价格逻辑 - “现金是垃圾”与“现金为王”是两种对立的市场逻辑，形成一个跷跷板：无人威胁缩表时，前者盛行，资金抛售美债追逐黄金、比特币等“避险资产”；一旦威胁缩表，后者占优，资金抛售“避险资产”追逐美债 [23] - 近期流动性偏好因外部冲击（如关税战）而攀升，导致两年期美债利率与有效联邦基金利率利差回落至-17个基点附近 [25][27] - 尽管当前金融系统看似缺乏流动性，但不缩表就无法重建现金的重要性，无人购买美债将导致美联储没有降息空间，政府融资成本持续高企 [27] - 相关利益群体的博弈将决定最终政策选择，但缩表并非绝无可能，而是一个很有吸引力的选项 [30]

市场行情展望 - 权益市场将呈现结构化行情，而非“鸡犬升天”的系统性牛市 [1] - 未来两年可能重现2016-2017年的极度分化行情 [1] 指数估值与资产表现 - 沪深300、恒生国企等核心指数当前被低估 [1] - 中证2000及小微盘股已严重高估，其市盈率超过150倍或处于亏损状态 [1] - 部分估值驱动的科技成长股也已严重高估 [1] - 2016-2017年分化行情中，沪深300指数上涨20%，而中证2000指数下跌20% [1] 未来风险与驱动因素 - 高估的小微盘股及部分科技成长股属于利率敏感性资产 [1] - 这些资产在未来物价回升、利率上升后，可能面临较大调整压力 [1] 核心资产与投资机会 - 核心顺周期蓝筹未来的涨幅将远超2016-2017年 [1] - 当前利率水平、资产荒程度、权益欠配规模均大于以往 [1] - 非标资产逐渐消失，将进一步抬升蓝筹估值 [1] - 价值投资将回归 [1] 市场资金流向 - 当前财富市场的热点集中在量化、全天候策略和海外资产 [1] - 很多人可能会错过这一波核心资产的重估机会 [1]

行业趋势与产品形式 - 国内市场上以ETF构建多资产组合的FOF产品正成为越来越多投资者的选择[1] - ETF工具风格明确、交易灵活，能提高资产配置效率，并让管理人更聚焦资产本身以提升贝塔管理能力[1] - 个人养老基金目前以FOF产品为主，旨在帮助投资者实现可持续赚钱的目标[2] 投资理念与目标 - 基金经理在FOF组合管理中将风险管理摆在首位，追求低波稳健并严格控制回撤，旨在为投资者提供长期稳健的持有体验[2] - 追求稳健回报的核心是减少人为不确定性，通过建立科学规范的投资体系提高业绩稳定性[4] - 资产配置不依赖单一资产，而是通过分散配置相关性较低的资产来平抑组合波动[4] - 贝塔管理被视为大类资产配置的胜负手，核心收益的根本来自对底层贝塔的有效把握，额外的阿尔法收益属于锦上添花[4] 核心投资策略：“全天候+”资产配置 - 战略端对经典的全天候策略进行了本土化改良，并构建了三大增强战术策略，以实现“全天候+”的收益效果[5] - 经典全天候策略根据对经济增长、通货膨胀的判断构建四大象限宏观场景，并在不同象限下搭建资产组合，最终通过风险平价方法确定组合配比[5] - 本土化改良构建了包括信用周期、货币周期、海外经济增长、海外通胀等指标在内的多维度宏观场景，在不同场景下优选ETF构建资产组合，并以风险平价手段优化组合权重[5] 三大增强战术策略 - **股债仓位管理**：在传统ERP模型基础上，通过对经济基本面、资金面、情绪面等维度综合打分，及时调整组合状态，以避免大的目标偏差[6] - **风格轮动与行业轮动**：将风格轮动排在行业轮动前面，调整依据主要通过量化手段打分 在固收资产方面，运用流动性更好且产品线更全的利率债ETF进行久期轮动 模型会贴合市场变化调整颗粒度，对资产组合进行精细化管理[6] - **另类资产投资**：通过引入黄金、QDII等与国内关联性较低的资产，帮助资产组合在极端情况下降低回撤，以有效降低组合波动[6] 标的筛选与组合管理 - 在标的选择上，宽基ETF被赋予“放哨”的职能，若监测到走弱信号则对其子行业保持警惕 行业主题ETF则致力于寻找能跑赢所在板块综合表现的细分产品，并通过量化手段筛选配置以适当提高组合弹性[7] - FOF底层资产需要经过多轮测试筛选，以维持组合整体平衡，尽量避免组合集中暴露于某类风险[7] - 组合管理的目标是让投资者在市场上涨时能跟随上涨，在市场回调时能控制住回撤[7] - 控制最大回撤比控制波动更困难，因为最大回撤记录的是偶然情况下的风险，其控制水平更能凸显管理人的风控能力[7] 新产品信息 - 拟由该基金经理管理的华富淳信稳健3个月持有期混合（ETF-FOF）于1月26日起正式发售[8] - 该新产品将以ETF为主要底层资产，通过上述“全天候+”大类资产配置策略，在严格控制回撤的基础上，力争为投资者提供长期稳健的持有体验[8]

行业趋势与产品定位 - 国内被动投资工具日益丰富，以ETF构建多资产组合的FOF产品正成为越来越多投资者的选择[1] - ETF工具风格明确、交易灵活，能提高资产配置效率，并让管理人更聚焦资产本身，提升贝塔管理能力[1] - FOF产品（包括个人养老基金）的本质目标是帮助投资者实现可持续赚钱，提供长期稳健的持有体验[2] 投资理念与框架 - 投资体系以本土化的全天候策略为基石，辅以股债仓位管理、风格与行业轮动、另类资产投资三大增强策略[1] - 追求“法治”而非“人治”，通过建立科学规范的投资体系减少人为不确定性，提高业绩稳定性[3] - 将风险管理置于首位，追求低波稳健，严格控制回撤，不追求过山车般的刺激[2] - 核心收益根本来自对底层贝塔的有效把握，目标是成为“贝塔管理大师”，阿尔法收益属于锦上添花[3] - 资产配置不依赖单一资产，通过分散配置相关性较低的资产来平抑组合波动[3] “全天候+”资产配置策略详解 - 对经典全天候策略进行本土化改良，构建包括信用周期、货币周期、海外经济增长、海外通胀等多维度宏观场景[4] - 在不同宏观场景下，优选ETF产品构建资产组合，并以风险平价手段优化组合权重[4] - 该策略作为资产组合的“基座”，旨在满足不同市场环境下稳健的风险收益需求[4] 三大增强战术策略 - **股债仓位管理**：在传统股权风险溢价模型基础上，增加对经济基本面、资金面、情绪面等维度的综合打分与监控，及时调整组合状态以避免大的目标偏差[5] - **风格与行业轮动**：将风格轮动置于行业轮动之前，通过量化手段打分作为调整依据[5]；在固收资产方面，运用利率债ETF进行久期轮动，模型会贴合市场变化调整颗粒度，进行精细化管理[6] - **另类资产投资**：为降低组合波动，引入黄金、QDII等与国内资产关联性较低的资产，以在极端情况下帮助降低回撤[6] 标的筛选与组合管理 - 宽基ETF充当“放哨”角色，若监测到走弱信号，则对其子行业保持警惕[7] - 致力于寻找能跑赢所在板块综合表现的细分行业主题ETF，通过量化手段筛选配置以适当提高组合弹性[7] - 对FOF底层资产进行多轮测试筛选，以维持组合整体平衡，避免集中暴露于某类风险[7] - 重视最大回撤控制，认为其比控制波动率更困难，更能凸显管理人的风控能力[7] 新产品信息 - 拟由该基金经理管理的华富淳信稳健3个月持有期混合（ETF-FOF）于1月26日起正式发售[7] - 新产品将以ETF为主要底层资产，运用上述“全天候+”大类资产配置策略，在严格控制回撤的基础上，力争提供长期稳健的持有体验[7]

行业趋势与产品形式 - 国内市场上以ETF构建多资产组合的FOF产品正成为越来越多投资者的选择[1] - ETF工具风格明确、交易灵活，提高了资产配置效率，并让管理人更聚焦资产本身以提升贝塔管理能力[1] - 华富基金FOF投资部负责人严律致力于打造ETF-FOF一站式投资解决方案[1] 投资理念与目标 - FOF产品的本质是帮助投资者实现可持续赚钱的目标，个人养老基金目前以FOF产品为主也是基于此考虑[2] - 在FOF组合管理中把风险管理摆在首位，追求低波稳健，严格控制回撤，旨在提供持续良好的持有体验[2] - 实现长期稳健回报依靠“法治”而非“人治”，即建立科学规范的投资体系以提高业绩稳定性[2] - 大类资产配置与贝塔管理是关键，资产配置需通过分散配置相关性较低的资产来平抑组合波动[2] - 核心收益的根本来自对底层贝塔的有效把握，额外的阿尔法收益属于锦上添花[2] 核心投资策略：“全天候+”资产配置 - 战略端对经典的全天候策略进行了本土化改良，并构建三大增强战术策略，力争实现“全天候+”收益效果[3] - 经典全天候策略根据对经济增长、通货膨胀的判断构建四大象限宏观场景，并通过风险平价方法确定组合配比[3] - 本土化改良构建了包括信用周期、货币周期、海外经济增长、海外通胀等指标在内的多维度宏观场景[3] - 在不同场景下优选ETF产品构建资产组合，最终以风险平价手段优化组合权重[3] - 全天候策略是构建资产组合的“基座”，能满足不同市场环境下稳健的风险收益需求[3] 三大增强战术策略 - **股债仓位管理**：在传统ERP模型基础上，通过对经济基本面、资金面、情绪面等维度综合打分，及时调整组合状态，避免大的目标偏差[4] - **风格轮动与行业轮动**：将风格轮动排在行业轮动前面，调整依据主要通过量化手段打分，并在固收资产方面运用利率债ETF进行久期轮动[4] - **另类资产投资**：通过引入黄金、QDII等与国内关联性较低的资产，帮助资产组合在极端情况下降低回撤，有效降低组合波动[4] 标的筛选与组合管理 - 在具体标的选择上，宽基ETF被赋予“放哨”的职能，若监测到走弱信号则对子行业保持警惕[5] - 致力于寻找能够跑赢所在板块综合表现的细分行业主题ETF，并通过量化手段筛选配置以适当提高组合弹性[5] - 对FOF底层资产需经过多轮测试筛选，以维持组合整体平衡，尽量避免组合集中暴露于某类风险[6] - 组合目标是在市场上涨时能跟随上涨，市场回调时能控制住回撤[6] - 认为控制最大回撤比控制波动更加困难，回撤控制水平更能凸显管理人的风控能力[6] 新产品信息 - 拟由严律管理的华富淳信稳健3个月持有期混合（ETF-FOF）于1月26日起正式发售[6] - 该新产品将以ETF为主要底层资产，通过“全天候+”大类资产配置策略，在严格控制回撤的基础上，力争为投资者提供长期稳健的持有体验[6]

2025年全球资本市场表现回顾 - 全球主要大类资产在2025年表现亮眼，呈现多点开花格局 [1] - 全球股市呈现普涨格局，美元债整体走强 [1] - 黄金价格在2025年跑出了近46年来的最佳表现 [1] 2026年宏观环境与市场展望 - 2026年宏观环境将更加复杂，全球货币政策处于“错位期” [3][4] - 美联储降息周期进入后半程，市场焦点转向“降多少”和“何时停” [4] - 日本央行开启了加息进程，全球货币政策呈现非同步性 [4] - 市场普遍预计美联储在2026年还有约50个基点的降息空间 [5] - 美国通胀反弹是主要变数，可能导致美联储暂停降息并影响美债表现 [6] - 新任美联储主席可能引发市场对其独立性的担忧，增加债市波动风险 [6] 2026年美股市场预期 - 2026年标普500、纳指100和MAG 8的净利润增速预计分别提升至15.6%、20.0%和24.5%，为美股提供上行动能 [8] - 市场担忧人工智能（AI）泡沫在2026年破裂的可能性 [9] - 花旗认为人工智能领域的投资顺风将持续，但赋能者与应用者内部表现分化将是长期动态 [9] - 预计2026年美股波动将较2025年更为剧烈 [9] - 目前美股主要指数估值处于历史较高分位数，2026年估值继续大幅扩张的概率较小 [9] - 2026年单一资产波动风险或将加大，未来收益可能更多来自结构性机会，而非全面普涨 [9] 全天候策略介绍 - 全天候策略最早由桥水基金创始人达利欧于1996年提出 [10] - 策略核心逻辑是不预测市场方向，而是通过配置不同类型资产，使组合在各种经济环境下都能有较好表现 [10] - 策略基于经济增长和通货膨胀两个核心变量，将宏观经济划分为四种基本情景 [10] - 策略目的在于通过资产配置，使投资组合在不同经济环境下（增长或衰退、通胀上升或下降）都能有资产表现相对较好，从而对冲风险、平滑整体波动 [13] - 策略关键原则是“风险平价”，即通过调整资产权重，使每类资产（如股票、债券、商品、黄金等）对组合总风险的贡献相等 [13] - 对于普通投资者，准确执行“风险平价”需要专业计算与持续动态调整，个人执行难度较大 [13] QDII-FOF基金作为配置工具 - QDII-FOF基金为普通投资者提供了一站式进行全球多元化资产配置的便捷高效选择 [14] - 此类基金具备跨市场、跨资产、分散配置的属性和工具优势 [14] - 通过QDII额度，基金可以投资美股、港股、美债、黄金等全球优质资产，并根据市场环境灵活调整资产比例 [14] - FOF形式意味着基金通过投资于一篮子经过筛选的全球优质基金，实现了资产的二次分散，有助于进一步平滑波动 [14] - 在当前复杂市场环境下，这种跨资产、跨地区的配置方式有助于应对市场波动 [14]

文章核心观点 - 对于私募投资者而言，构建科学、均衡的资产配置框架比追逐单一“冠军产品”更为重要，这有助于降低组合波动、控制回撤，从而获得长期可持续的收益 [20][44][45] 投资理念对比：利弗莫尔与达利欧 - 传奇交易员杰西·利弗莫尔天赋卓绝，一生四次暴富又四次破产，但晚年仍输掉了大部分资产，其模式是单一押注、全力出击 [4][5][7][48] - 桥水基金创始人瑞·达利欧（76岁）则通过“全天候策略”在市场中穿越周期、稳步前行，其秘诀在于构建跨资产、跨国家、跨行业的多元配置 [9][47][48] - 达利欧的多元配置策略使得各类资产极少一起下跌，因此组合表现更为稳健持久 [50] 普通投资者的常见误区 - 大部分投资者与利弗莫尔有共性，即花费大量精力寻找“下一个暴富产品” [12] - 投资者容易追逐过往表现最强的策略或产品，例如年初买入去年最强的宏观对冲，年中又因羡慕量化策略表现而调仓，结果往往买在价格高点 [14][15][16] - 选择产品时，投资者容易纠结于产品本身是否足够好，而忽略了该产品是否真正符合自身需求 [18] 资产配置的重要性与优势 - 在私募投资中，找到适合自身的资产配置比选择单一产品更重要，配置思路确定后，即使随机选品结果也不会太差 [20] - 任何单一策略都有其适应的市场环境，没有策略能永远上涨，单一产品没有永远的神 [22][23][30] - 基于配置框架选品，即使选择的是同类策略中“平均水平”的产品，组合起来的表现也可能远超预期 [32][45] - 以真实数据为例：若在2022年底等比例配置量化多头、CTA、宏观对冲的“平均水平”产品（用策略指数代表），三年后组合收益依然接近60%，且期间最大回撤仅6%，1个月即修复 [32][35][39] - 若追逐“冠军产品”，则需承受巨大波动：示例中量化冠军产品三年累计收益翻倍，但需忍受近40%的回撤，并历经230天才艰难回血；CTA冠军产品更经历55%的深度回撤，修复周期长达455天 [37][38][39] - 资产配置通过规则和机制来战胜人性弱点、抵御市场波动，只有投资者能拿得住的收益才是真实收益 [41][42][44] 如何构建个人资产配置 - 构建适合自身的资产配置需从三个维度考量：收益预期、风险偏好和资金使用情况 [51] - 示例一：临近退休的投资者若希望增加组合进攻性，可关注股票类策略（如主观多头或量化股多），而无需再研究套利、固收等策略 [53][54] - 示例二：计划短期内有大额资金需求（如结婚买房）的投资者，应关注流动性好、波动低的资产，如货币基金、短债或灵活申赎的稳健型产品，并避开锁定期长的产品 [56] - 合理的资产配置如同科学的饮食结构，确定适合自身的资产类别比例远比选择具体产品更为重要 [58]

宏观策略Beta收益的核心来源 - 宏观策略的Beta收益来源于系统红利，即经济增长和货币扩张带来的系统性收益[19][20][22] - 系统红利是长期可靠的收益来源，不依赖与交易对手的博弈，也不需要战胜市场[17][22][23] - 通过持有多资产组合，可以同时捕获经济增长和货币扩张这两类系统性收益[22] 资产收益的四大来源与两类划分 - 所有金融资产的收益可归纳为四大来源：赚经济增长的钱、赚货币的钱、赚交易对手的钱、赚承担风险的钱[12][13][14][15] - 承担风险的钱可进一步划分为长周期风险溢价（本质是赚增长的钱）和短周期风险溢价（本质是赚交易对手的钱）[15][16] - 上述收益来源可划分为两类：系统性收益（经济增长、货币扩张）和博弈性收益（交易对手）[17] - 系统性收益具有可持续、可规模化的特点，博弈性收益则是零和游戏且容量有限[17] Beta 1.0：最简单的多资产分散配置 - 构建一个极其简单的组合：33% A股指数 + 33% 债券指数 + 33% 商品和黄金指数，每年底再平衡，无杠杆[7] - 该组合自2005年以来年化收益10%，最大回撤31%，收益波动比为0.9[7] - 同期万得全A年化收益11%，但最大回撤达到71%[7] - 该组合证明了即使是最简单的多资产分散配置，也能获得相对稳健的收益并显著降低回撤[7][11] Beta 2.0：全天候策略与风险平价 - 全天候策略旨在优化配置，以在捕获长期系统红利的同时，平滑短期周期性波动[26] - 其核心是根据系统红利的两大来源（经济增长与通胀水平），将未来宏观环境划分为四个象限（场景）[26][28] - 策略同时对不同场景下受益的资产进行配置，确保在任何宏观环境下都有资产能够对冲或受益[28] - 为实现真正的分散，采用风险平价理念，平均分配四个象限的风险权重，而非资金权重[29] - 风险平价隐含的前提是，当风险调整至相当时，不同资产的长期预期收益接近[31] - 示例构建：按60%债券+20%股票+20%商品构建Beta2.0组合，并调整波动率使其与Beta1.0可比，历史业绩显示其实现了更小的回撤和更高的收益[33] Beta 3.0：从资产分散到因子分散 - 因子分散是从资产收益的底层驱动因素（因子）出发进行配置，比资产类别分散更深入[37] - 资产类别分散可能因不同资产受同一因子驱动而导致虚假分散，因子视角有助于发现隐藏的风险集中[37] - 在增长与通胀两个核心宏观因子的基础上，可进一步纳入如利率、信用等其他重要因子进行优化[41] - 示例构建：在Beta2.0基础上考虑信用因子，按50%债券+20%股票+30%商品构建Beta3.0，收益有轻微提升[41] - 从Beta1.0到3.0的进化，体现了配置出发点从资产类别到宏观场景，再到收益来源因子的变迁[43] 宏观策略Beta构建的复杂性与价值 - 宏观策略的Beta构建本身极具价值且复杂，远非单一股票指数可比[45] - 构建涉及大量选择：从资产类别、宏观场景还是收益来源出发；不同场景下资产的选择；底层资产特征的深刻理解[45] - 动态风险管理复杂，包括风险定义（历史或隐含波动率）、时间窗口、相关性应对、杠杆管理等，这些均属于风险管理范畴而非预测择时[45] - 即使理念相同，具体构建和管理的差异也可能导致业绩天差地别，这体现了产品管理人所提供的价值[46]

核心投资策略探讨 - 提出一种“省心躺平”策略，核心为1:1配置自由现金流指数（159399）与红利低波指数（563020），并定期平衡，两者被认为互补性强且几乎不重叠，本身具有分散属性 [1] - 策略旨在通过组合提供持续现金流，并以大涨时少涨换取大跌时更抗跌的特性，符合偏好模糊正确的投资者 [4] - 有观点认为自由现金流与红利低波指数相关性很高（相关系数约0.9），可能起不到哑铃互补作用 [10] 资产配置组合的演变与比较 - 基础组合为自由现金流与红利低波1:1配置，旨在提供约5%的分红现金流以覆盖日常支出 [7] - 扩展组合提议纳入纳指与黄金ETF，例如各资产（自由现金流、红利低波、纳指、黄金ETF、现金）均配20%，但会削弱整体分红现金流至约1%，并增加组合复杂性 [7] - 另有投资者分享其养老金配置为60%中证A500指数与40%中证红利指数，每半年主动平衡一次 [11] - 对于未来配置，有观点提出若可转债品种消失，计划按红利低波30%、纳指30%、黄金40%配置证券账户资金 [3] 再平衡策略的争议 - 支持再平衡的观点认为，定期转出分红并顺手完成再平衡是基础打理，应快速完成且不占用时间 [5] - 反对再平衡的观点认为，该策略在遭遇极端风险（如货币崩溃、国家解体）时可能严重拖累表现，导致投资者不断卖出上涨资产去增持即将归零的资产 [6] - 有观点指出，再平衡策略的前提是一篮子资产长期上涨但涨跌不相关，若纳入长期归零的资产则破坏了先决条件 [9] - 另一种折中看法认为，对于旨在躺平的组合，仅保持1:1比例长期刷波动即可，纳入过多资产会增加复杂性 [7] 其他投资策略与工具 - 提出可采用底仓结合网格交易的策略，以不断降低成本并满足交易欲望 [2] - 有投资者主要采用可转债大饼结合轮动策略，其次配置黄金和逆回购 [3] - 讨论涉及的投资工具包括自由现金流ETF（159399，每月分红）、红利低波ETF（563020，每季度分红）、纳指基金、黄金ETF、中证A500指数、中证红利指数等 [1][3][7][11]