日元加息对全球市场的潜在影响 - 日元加息预期提升可能影响全球市场 其长期低利率环境催生了国际套利投资模式 即借入低成本日元投资其他资产以赚取汇率和利率双重收益 [5][6][8] 日本资产历史表现与央行政策 - 上世纪80年代末日本资产出现巨大泡沫 日股接近百倍市盈率 东京房地产市值可买下整个美国 [5] - 泡沫破裂后日股经历了长期下跌 从1989年高点至2008年下跌超过80% [5] - 为刺激经济 日本央行持续降息 日元10年期国债收益率从80年代最高的8.5%左右一路下降至2015年接近0利率 并在2015-2020年维持了很长时间的0利率 [5] 日元套利交易策略案例 - 巴菲特在2020年日股大跌后实施了类似套利策略 发行了融资成本不到1%的低利率日元债券 并买入当时平均股息率4%-5%的日本五大商社 [9] - 日本五大商社业务遍布能源、商品、金融、地产、物流等多个行业 具有高分红特点 类似日股红利指数 [9] - 该策略本质是借入低成本日元资金 投资于高股息率的日本股票资产 [9] 日本股市与企业结构特点 - 日本股市一个区别于全球其他市场的特点是企业间普遍存在交叉持股 这是日本企业防御恶意收购和强化协作的主要手段 [9] - 日本的上市公司与上下游公司互相持股的情况很常见 [9]

全球市场近期表现 - 本周全球股票市场略微上涨，波动不大，亚太和欧洲地区股票市场普遍上涨 [2] - A股市场本周也整体上涨 [3] 日元历史与套利策略 - 日本资产在80年代末出现巨大泡沫，日股当时接近百倍市盈率，东京一个城市的房地产价值可买下整个美国 [4][5] - 随后日股经历了长达19年的下跌，从1989年最高点跌至2008年，跌幅超过80% [6] - 为刺激经济，日本央行持续降息，日元10年期国债收益率从80年代最高的8.5%左右一路下降至2015年的0利率附近，并在2015-2020年维持了很长时间的0利率 [7][8][9] - 长期的低利率催生了国际套利投资方式，即借入低成本的日元，投资于其他资产，以赚取汇率和利率的双重收益 [11][12][13] - 巴菲特在2020年日股大跌后，发行了融资成本不到1%的日元债券，并买入当时平均股息率在4-5%上下的日本五大商社，进行类套利投资 [14][15][16][21][24] - 日本五大商社业务遍布能源、商品、金融、地产、物流等多个行业，且分红股息率较高，类似日股红利指数 [19][20][22] - 巴菲特持有的日股在其总资产中占比不高，大约在3-4%上下 [25] - 如果日元进入加息周期，将导致日元可能短期升值且借钱成本提高，从而使借日元融资的套利策略逐渐失效 [26][27] 全球市场估值与投资工具 - 螺丝钉制作了全球股票市场的星级走势图，其中2018年、2020年、2022年是前几次全球股票市场4-5星的低估阶段 [30] - 2025年4月初全球股票市场大跌后，估值回到4.1-4.2星；之后2-3季度连续反弹，最高达到2点几星；进入4季度后市场回调，目前在3.0星上下 [31][32] - 对全球市场而言，4-5星代表估值相对较低，3点几星为正常，1-2星则偏高 [33] - 海外市场有规模上万亿美元的全球股票指数基金，但内地目前暂时没有 [35] - 螺丝钉推出了“全球指数投顾组合”，通过底层分散配置美股、英股、港股、A股等多个市场的指数基金来跟踪全球股票市场 [36] - 目前内地投资海外市场的基金普遍限购，该投顾组合目前每天最多只能买入200元 [38] 美股及全球主要指数估值数据 - 提供了详细的美股及全球主要股票指数估值表，包含市盈率、市净率、股息率、ROE及历史分位数等数据 [50][52] - 表格中绿色品种为低估适合定投，黄色为正常可暂停定投继续持有，红色为高估 [52] - 投资星级中，1星为泡沫阶段，5星为投资价值最高阶段 [53] 美元债券基金信息 - 提供了多只美元债券基金及ETF的详细信息，包括代码、久期、到期收益率、年化收益、最大回撤、规模及管理费等 [55][56] - 例如，美国债券全市场指数ETF（BND）规模达1443.38亿美元，管理费0.02%；美国国债20+年ETF（TLT）近5年最大回撤为-44.42% [56] 新书发布信息 - 螺丝钉翻译的新书《股市长线法宝》全新第6版已上市，上市第一天即荣登京东图书金融与投资类销量榜及新书热卖榜第一名 [41][45][46] - 该书是全球畅销30年的投资经典，被巴菲特称为“价值连城的股票市场投资指南”，新版更新了所有数据并增加了6大全新章节 [41] - 该书通过比较多个资产大类的长期收益，得出核心结论：从长期看，股票资产是财富积累的最佳途径 [42] - 书中统计了过去两个世纪股票、债券、黄金、现金等资产的收益率，并在第6版中首次增加了房地产的收益率数据 [41]