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奈特不确定性(Knightian Uncertainty)
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【广发宏观陈礼清】重设相关锚,布局下阶段:2025年中期大类资产展望
郭磊宏观茶座· 2025-07-12 10:05
广发证券 资深宏观分析师 陈礼清 博士 chenliqing@ gf.com.cn 广发宏观郭磊团队 报告摘要 第一, 2025 上半年大类资产表现为黄金>欧股>港股>铜 > 多 VIX >比特币>中证 1000 >美股>上证综指>日经>原油>美元,节奏演绎"反转—反转—再反 转"。一季度港股黄金领跑,美股日股比特币靠后;二季度美股日股比特币反弹领涨,恒生科技收跌,A股资产涨幅收敛。美元呈单边弱势。我们编制的大类资产轮 动指数显示上半年资产以及 A 股行业轮动加快,尤其是一季度与 5-6 月, 19 类大类资产排名总变动名次数自 2014 年 12 月下旬的 116.7 名次升至 2025 年 3 月的 134.7 名次, 4 月重新降至 115 名次,但 5-6 月再度回升至 133.8 名次。在每一轮反转交易的中后段,资产与行业均轮动速度加快。我们理解,"赔率"在反转交易 的"前端与尾端"均扮演着重要角色。一方面,经济预期抢跑与事件性风险驱动易引发"折返"、"冲回"式反转交易,而避险与趋险资产快速沿胜率方向"超买"、"超 卖",又重新打出新一轮"反转交易"空间。另一方面,"反转交易"中后段,占优资产若继续 ...
AI自动化背后:凡是可量化的,皆不能幸免
36氪· 2025-06-24 09:41
AI对劳动力市场的冲击 - AI正在迅速冲击几乎所有劳动领域,包括创意工作、数据分析、金融分析、法律、医学等专业领域 [1][3] - 43%的AI交互已属于直接执行任务的自动化形式,而非协助思考 [5] - 自动驾驶可能取代数百万网约车、公交和卡车司机 [5] AI技术发展现状与争议 - OpenAI和Anthropic认为通用人工智能(AGI)可能1-2年内实现,而Meta专家认为当前模型缺乏物理世界理解和战略前瞻性 [3] - 2012年卷积神经网络突破终结AI寒冬,确立数据+指标+算力的成功模式 [8] - 当前AI模型仅在其训练数据范围内发挥作用 [3] 自动化影响评估框架 - 自动化风险取决于任务可量化程度,被法律/税法/合规协议规范化的环境最易被取代 [5] - 判断力曾被认为是人类最后优势领域,但AI正快速侵蚀这一领域 [5][6] - 测量成本降低使更多领域变得可量化,加速自动化进程 [9][11] 难以自动化的领域 - 涉及奈特不确定性的任务如创业、政策制定、艺术创作等难以量化 [15] - 隐私/伦理受限领域、要求透明推理的领域、人类偏好参与的领域发展滞后 [14] - 极端物理研究、地幔探索、活脑细胞研究等测量困难的科学领域 [14] 企业应对策略 - 领导者需识别易受自动化影响的业务环节,规划向智能价值链上游迁移 [4] - 应重视无法量化的技能如信任、品味、经验等无形因素 [16] - 支持ROI模糊的创新项目,鼓励团队探索未知,保留战略模糊性 [1][16] AI技术演进模式 - 成功AI系统需要三大要素:任务环境数据、明确奖励机制、充足计算能力 [9] - 合成数据生成和传感器普及正加速AI应用落地 [9] - 测量成本降低形成正反馈循环,使自动化范围持续扩大 [11][12] 人类独特优势 - 人类前额叶皮层支持开放式反事实规划,在不确定性中保持优势 [13] - AI将可预测任务常规化,释放人类脑力处理更高级问题 [13] - 创造性突破依赖设想全新反事实世界的能力 [15]