全A股业绩预告概览 - 截至2026年2月3日，A股约3000家公司披露了2025年年度业绩预告，披露率为54.0% [1] - 2025年全A年报预喜率为37.0%，较2024年的33.7%有所提升 [1] - 在已披露的预告中，业绩预增公司数量为623家，业绩预减公司数量为378家 [1] 主要指数与板块表现 - 主要指数2025年年报净利润最大变动幅度：沪深300为55.2%，上证50为82.8%，中证500为54.7%，中证1000为50.8% [2] - 主要指数2025年年报预喜率：沪深300为63.2%，上证50为83.3%，中证500为59.0%，中证1000为49.4% [2] - 主要板块2025年年报披露率：全部A股为54.0%，主板为50.3%，创业板为61.2%，科创板为62.4% [2] - 主要板块2025年年报预喜率：全部A股为37.0%，主板为36.7%，创业板为38.6%，科创板为35.9% [2] 行业层面景气线索 - 国防军工与电子行业披露比较充分且预喜率较高，业绩景气提升可能性较高 [3] - 披露率靠前的一级行业：煤炭为81%，房地产为78%，农林牧渔为74%，计算机为72% [3] - 预喜率靠前的一级行业：非银行金融为96.2%，有色金属为67.6%，汽车为52.7%，钢铁为50.0% [3] - 预告归母净利润最大变动幅度靠前的一级行业：非银行金融为85.0%，有色金属为82.7%，钢铁为63.1%，汽车为51.5% [3] 2026年市场与策略展望 - 市场展望：盈利底部拐点已现，充裕流动性和资本开支正兑现在上市公司业绩中 [4] - 市场展望：股债性价比处于历史均值附近，低利率时代提供估值上行动力，中国股市证券化率仍有较大提升空间 [4] - 行业配置展望：看好科技制造和部分周期行业，建议关注科技方向、国内大循环、战略安全和对外开放等重点方向 [5] - 行业配置展望：在大类资产配置视角下，仍看好美股和商品 [5]

核心观点 - 根据2025年年度业绩预告数据，全A股市场盈利景气度呈现修复态势，预喜率较上年提升，为“春季躁动”行情提供了景气线索 [2][5] - 市场风格上，大盘股（以沪深300、上证50为代表）的年报盈利景气度可能优于中小盘股，同时创业板展现出较高的预喜率 [2][6] - 行业层面，国防军工与电子行业不仅业绩预告披露较为充分，且预喜率较高，业绩景气提升的可能性较大 [2][7] - 策略展望认为，2026年市场盈利底部拐点已现，在流动性充裕及政策支持下，慢牛行情有望延续，行业配置上建议关注科技制造与部分周期方向 [8] 全A股市场业绩预告整体情况 - 截至2026年2月3日，A股约3000家公司披露了2025年年度业绩预告，全市场披露率为54.0% [5][15] - 2025年全A年报预喜率为37.0%，相比2024年的33.7%有所提升，显示盈利景气修复 [5][15] - 在已披露的预告类型中，业绩预增的公司数量为623家，业绩预减的公司数量为378家 [5][15] 主要市场指数与板块表现 - 从净利润最大变动幅度看，主要指数2025年年报预告数据为：沪深300（55.2%）、上证50（82.8%）、中证500（54.7%）、中证1000（50.8%） [6][18] - 从预喜率看，主要指数2025年年报预告数据为：沪深300（63.2%）、上证50（83.3%）、中证500（59.0%）、中证1000（49.4%），大盘指数预喜率显著更高 [6][18] - 主要板块2025年年报披露率分别为：全部A股（54.0%）、主板（50.3%）、创业板（61.2%）、科创板（62.4%） [6][18] - 主要板块2025年年报预喜率分别为：全部A股（37.0%）、主板（36.7%）、创业板（38.6%）、科创板（35.9%），创业板预喜率相对较高 [6][18] 行业层面景气线索分析 - **披露率靠前的行业**：截至2026年2月3日，煤炭（81%）、房地产（78%）、农林牧渔（74%）、计算机（72%）行业的年报披露率领先 [7][21] - **预喜率靠前的行业**：非银行金融（96.2%）、有色金属（67.6%）、汽车（52.7%）、钢铁（50.0%）行业的年报预喜率领先 [7][21] - **净利润最大变动幅度靠前的行业**：非银行金融（85.0%）、有色金属（82.7%）、钢铁（63.1%）、汽车（51.5%）行业的预告归母净利润最大变动幅度领先 [7][21] - 综合披露率与预喜率，国防军工与电子行业被指出披露较为充分且预喜率较高，业绩景气提升可能性较大 [2][7] 2026年市场与行业配置展望 - **市场展望**：报告认为盈利底部拐点已现，充裕的流动性和资本开支将逐渐兑现为上市公司业绩，低利率环境与中长期资金入市为估值提供上行动力，中国股市证券化率仍有提升空间，2026年市场有望“水到渠成”，慢牛延续 [8] - **行业配置展望**：在大类资产配置视角下仍看好美股和商品，根据政策指引，建议关注科技方向、国内大循环、战略安全和对外开放等重点方向，在科技制造和部分周期行情的推动下，市场有望出现更全面的牛市行情 [8]

文章核心观点 - 历史复盘显示，历次大宗商品牛市并不存在“金先动→银跟上→铜确认→油引暴→农收尾”的严格板块轮动顺序 [2][18] - 相对普遍的规律是农产品往往在牛市后期表现强势，其他板块的启动顺序和表现强度取决于当时的宏观环境与商品自身基本面 [2][18] - 对于当前（2026年初）市场，大宗商品市场情绪指标已接近过热预警线，短期回调风险加大 [2][20] - 2026年能否迎来商品轮动式牛市，核心需观察宏观政策、产业基本面改善及资金在板块间的接力流向，中长期配置应回归各板块的宏观驱动与产业逻辑，而非押注固定轮动顺序 [2][19][24] 历史牛市复盘分析 - **2001年11月至2004年3月牛市**：主要商品行情启动时点几乎同步，仅大豆启动落后（2002年2月），白银涨势在牛市前期落后、后期爆发，未体现严格轮动顺序 [10] - **2005年12月至2008年2月牛市**：率先启动的品种为原油，其次为铜，两者领先于商品指数；黄金、白银与指数走势基本同步；大豆于2006年9月后开始上涨，落后于其他商品；未体现严格轮动顺序 [13] - **2009年3月至2011年4月牛市**：铜、原油、黄金基本同时启动上涨；白银在牛市前期上涨爆发性落后；大豆在初期上涨后快速回落，直至牛市后期才启动主要上涨趋势；未体现严格轮动顺序 [15] - **2020年5月至2022年4月牛市**：出现了“金先动，银跟上”的现象，但黄金和白银的涨势在牛市前期结束，中后期震荡走弱；铜、原油及大豆滞后于金银上涨，但三者基本同步启动，后续板块顺序传导不明显 [16] 普林格周期下的板块表现规律 - 根据普林格周期研究，商品板块在经济周期各阶段存在一定的轮动顺序，大致为“贵金属→股指→有色→化工→能源和黑色→农产品”，但并非每次都严格按此顺序轮动 [3][4] - **从复苏走向过热阶段**：能源、化工、有色以及黑色板块表现最佳，正收益概率均为100%，平均收益率在13.47%至62.94%之间 [5] - **经济过热阶段**：能源、化工、有色以及黑色板块继续保持100%的正收益概率，平均收益率在4.65%至34.99%之间 [5] - **滞胀阶段**：需求走弱而通胀上升，能源和贵金属板块胜率和收益表现较好 [3] - **萧条和经济失速阶段**：农产品板块抗跌属性最强，可作为其他板块的对冲，在经济失速阶段取得5.56%的平均正收益，正收益概率为75% [4][5] 当前市场状况与资金流向 - **市场情绪**：大宗商品市场情绪指标已接近过热预警线 [2][20] - **资金流入**：自2025年6月起，资金持续流入商品市场，类似情况上次出现在2020-2022年商品牛市期间 [2][21] - **板块资金流向**：此轮资金增长基本流入有色新能源及贵金属板块，但近期各板块资金均出现流入迹象 [23] - **Smart Money配置**：整体维持贵金属与有色多头、黑色空头配置；于2025年12月初将农产品由空翻多，并于2026年开始持有少量化工品多头头寸 [2][23] - **市场格局**：呈现“有色、贵金属偏强，黑色、化工相对偏弱”的特征 [24] 未来行情展望关键 - **轮动关键**：后续行情能否如传统顺序发展的关键在于能化板块能否成功接棒上涨，需观察其基本面是否显著改善以及市场资金是否持续流入 [24] - **短期风险**：需警惕市场整体情绪过热后的技术性回调 [2][24] - **中长期配置**：应回归各板块的宏观驱动与产业逻辑，而非押注于固定轮动顺序 [2][24]

核心观点 - 整体配置思路：在高估值约束下坚持重 Alpha、轻 Beta 的结构性配置框架，因市场整体估值已处于近一年高分位区间（P≥90%），依赖估值扩张获取收益的性价比下降，中长期 Beta 回报预期偏低，组合更适合在资金托底环境下通过结构性机会与主动策略获取超额收益 [3][24] - 周期视角：普林格周期当前处于复苏末期，科技板块仍具备交易价值与弹性优势，随着周期向过热阶段演进，周期板块的配置价值将随通胀预期与盈利改善而逐步显现，整体市场由全面修复转向结构分化 [4][49][53] - 资金面环境：资金面整体偏利好，固收+规模有望继续扩张，可配置转债的资金充裕，而优质转债供给相对有限，“水多面少”的结构性特征预计延续，增量资金以机构为主，偏向低位吸纳，为市场提供托底型支撑，但很难抬升转债估值中枢 [5][36][42] - 策略推荐：判断2026年市场更可能呈现震荡市与阶段性上行交错的运行特征，策略上采取结构性配置，一方面在震荡市中重点配置高 YTM 转债组合以波动作为主要收益来源，另一方面配置具备上行弹性的科技类转债（尤其关注存在强赎预期的标的），以实现“震荡可赚、上涨不缺席” [6][72] 转债配置：在高估值下重 Alpha、轻 Beta - 估值水平：转债市场估值处于历史高位，通过风向标定价模型刻画，转股价值为100的转债理论价格可作为估值标准 [10][15] - 长期赔率：从历史数据看，在高估值分位点（如Q4， Q5）下进行长期配置的赔率较低，例如，当估值处于最高分位组（Q5）时，接下来一年的平均收益为2.21%，收益>0概率为57.0%，显著低于低估值分位组（Q1）的12.57%平均收益和90.4%的正收益概率 [21][22] - 配置结论：在当前市场整体估值已处于近一年高分位区间（P≥90%）的情况下，继续依赖估值扩张（Beta）获取收益的性价比明显下降，组合更适合在资金托底环境下，通过波段机会与主动策略（Alpha）获取超额收益 [3][24] 资金面: 资金托底仍在，“水多面少”支撑结构行情 - 公募基金规模：非货币公募基金规模稳步增长，2025年经济预期企稳，市场由存量向增量转换，负债端进入增量减量交叉阶段，2026年资产端有望进一步接续，为市场提供资金支持 [26][27][36] - 转债供需结构：可配置转债的资金（如一级债基规模）继续提升，但2025年以来转债整体规模下降明显，形成资金相对于资产过剩的“水多面少”格局，这强化了市场的结构性机会 [33][36] - 资金行为与风险：公募基金在转债持仓占比继续显著提升，但机构资金更偏向低位吸纳、高位不接，为市场提供托底型支撑而非抬升估值中枢，需警惕单一主体占比过高可能带来的流动性风险，流动性较好的转债会更安全 [39][42] 策略选择：震荡靠高 YTM，向上靠科技弹性 - 市场环境判断：2026年市场方向存在较大不确定性，更可能呈现震荡市与上升市交错出现的结构，而非清晰的单边行情，节奏管理的重要性高于方向判断 [6][72] - 震荡市策略：在震荡市环境下，高 YTM 组合表现最好，平均季度收益为2.21%，正收益季度胜率为69.23%，跑赢中证转债胜率为61.54%，跑赢A+及以上等权胜率为84.62%，其收益本质是通过筛选低价转债，在价格波动与估值修复中赚取波动的钱 [57][69][72] - 上升市策略：在上升市环境下，科技类转债表现出最强的进攻性和弹性，例如大科技板块组合在上升市中平均季度收益达10.45%，且科技板块转债的强赎概率最高，达67.1%，适合作为进取型配置以获取超额收益 [59][66][70] - 下跌市策略：在下跌市环境下，高 YTM、风向标组合等偏防守型策略表现出更强的相对抗跌能力，虽然绝对收益可能为负，但能显著跑赢基准，体现“少跌即胜”的特征 [62][69] - 风格与板块：2025年高平价、高beta、低评级转债表现突出，对应权益市场强势和小盘下沉弹性，继续看好科技和周期板块，科技是当前主线，周期则对应通胀复苏的下一个阶段 [50][53][55]

报告核心观点 - 2026年A股市场展望为“水到渠成，慢牛延续”，核心驱动力来自盈利底部拐点已现和低利率环境下的估值提升空间 [4][9] - 行业配置展望为“科技已至，周期渐起”，建议关注下一个五年规划指引的科技方向、国内大循环、战略安全和对外开放等重点方向 [4][10] - 在大类资产配置视角下，仍看好美股和商品的表现 [4][9] 2025年市场回顾 - 2025年市场整体呈现震荡上行的慢牛行情，截至12月11日，主要宽基指数大部分涨幅超过15%，其中创业板指、北证50、科创50涨幅居前，分别为47.73%、39.06%和34.07% [23][28] - 市场结构上呈现“科技”+“资源”双主线，有色金属与通信板块领涨，涨幅分别为43.8%和79.5% [24][34] - 市场风格上，微盘股显著跑赢，万得微盘指数涨幅领先 [24] - 盈利拐点已现，2025年第三季度全A营收单季同比增速为4.19%，盈利同比增速为11.45%，其中创业板盈利同比增速达32.90%，科创板达53.35% [36] 2026年海外展望 - 政治周期：美国中期选举前，政治周期或推动货币与财政双宽松，特朗普战略意图在于通过贸易与安全途径，引导贸易伙伴做出本币升值、扩大对美投资和稳定持有美债等让步，以改善美国国际收支 [47][48] - 货币政策：美联储已进入降息通道，截至12月11日已完成第六次降息，联邦基金利率目标区间降至3.50%~3.75%，市场定价反映2026年4月和9月再次降息的概率分别达到59.4%和63.9% [50][53] - 经济与资产：基于普林格周期框架，美国经济处于复苏阶段，历史数据显示此阶段美股与大宗商品表现占优，2026年该趋势有望延续 [55][57] - AI影响：美国AI相关投资对经济增长的贡献已接近个人消费支出，宽松流动性有望进一步降低AI投资成本，AI投资对经济和股市的贡献逐步成为主导 [9][71] - 泡沫评估：当前纳斯达克指数市盈率TTM约40倍，处于2000年以来均值+0.5倍标准差附近，资本开支/自由现金流为82.83%，低于2000年科网泡沫水平，认为AI泡沫仍在初期 [73][76] - 外溢效应：美联储降息通常带动MSCI新兴市场指数上行，历史预防式降息后，上证指数、印度SENSEX30和韩国综合指数表现突出 [90][93] 2026年国内展望 - 出口：有望受益于全球流动性宽松环境，2024年中国对美出口金额占出口总额15.5%，美国自中国大陆进口金额占其总进口额13.43%，显示需求仍有韧性 [99][103] - 内需与政策：聚焦“十五五”规划，核心转变在于高质量发展全面升级、科技与安全战略优先级提升、以及明确发展内需驱动机制 [106] - 产业方向：重点关注三大方向：1)科技产业革命（如新能源、新材料、航空航天、量子科技等）；2)全国统一大市场（破除内卷，关注矿业、冶金、化工等传统产业升级）；3)国家安全保障（集成电路、工业母机、高端仪器等核心技术攻关及国防发展） [107] - 经济结构：高技术制造业持续扩张，2025年10月其PMI为50.5%，高于制造业总体水平（49.0%）；“三新经济”占GDP比重从2016年15.3%波动提升至2024年18.01% [108][110] - 研发投入：2018-2023年，规模以上工业企业高技术产业R&D经费支出从3559.12亿元增至6960.22亿元，累计增长95.6%，年均增速14.4% [111] 2026年A股市场展望 - 盈利端：中国经济处于温和复苏阶段，M1-M2拐点已现并通常领先盈利底约2个季度，A股（非金融油）盈利拐点同步出现，2026年盈利有望维持正增长 [115] - 估值端：2025年行情主要由估值提升驱动，当前沪深300指数ERP（股权风险溢价）处于10年均值附近，股债性价比显示估值仍有上行空间；低利率时代及中长期资金入市背景下，中国股市证券化率相比美股仍有较大提升空间 [117][118] - 增量资金：测算显示，若居民存款按照历史速度“搬家”，到2030年潜在入市空间约在3.54~6.17万亿元；若可支配收入中更多资金投入股市，到2030年可能带动额外1.9~5.7万亿元进入资本市场 [16][17] A股行业配置展望 - 战略安全（0>1突破）：关注提升全产业链自主可控方向（芯片制造与设备材料、计算机国产操作系统、卫星通信、工业母机、航空发动机）及全球产业链共振方向（机器人、AI应用、商业航天） [10] - 成长方向（1>10加速）：重点关注估值相对较低的AI上游设施和资源，战略性看好传媒互联网等；后续关注AI大模型和应用能否出现新范式 [10] - 资源方向（10>N景气上行）：2026年美联储降息影响显现后，制造业PMI企稳回升将提振原材料需求，可能带动供给稀缺的资源品价格抬升 [10] - 底部方向（供给出清）：关注盈利有望逐步改善、供给出清的行业，如电新（部分已反转）、化工、造纸、医疗服务器械、通用机械等 [10] - 新消费（第二增长曲线）：“十五五”规划提振消费成为战略主线，新消费有望受益 [10] - 外需（第二成长曲线）：对美出口景气可能回升，利好机械、汽车零部件、家电和轻工等行业 [10] - 慢牛受益方向：市场活跃度与资产回报率提升，关注景气回升的保险和券商 [10]

文章核心观点 - 基金经理郭昀松的投资框架核心是把握宏观和产业的大周期（大贝塔），这比在个股层面进行微观操作更重要 [4][10] - 投资应顺应时代大趋势，识别并搭上“时代的列车”，避免对抗宏观下行周期 [6][10][33] - 采用基于历史规律研究的周期方法论，通过判断行业所处的“春夏秋冬”阶段来指导投资，追求可持续、可复制的超额收益 [4][11][12][31] 基金经理的投资框架与周期方法论 - 投资框架摒弃传统的DCF模型和纯粹自下而上选股，专注于宏观利率周期下的定价模式 [5][10] - 周期被定义为时间和空间中的往复，所有事物都有一定的重复性和相似性，需通过研究历史来理解，但也要关注新周期的特殊性，避免刻舟求剑 [8][11] - 框架高度重视对客观历史规律的研究，历史数据和经验能为判断当下所处周期位置提供指引 [8][12] - 将市场风险偏好和行业阶段类比为“春夏秋冬”，据此对不同行业进行排序和配置 [4][17][18] - 投资范围聚焦于传统周期行业，如有色、钢铁、交运、化工、生猪养殖等，擅长使用供需框架判断行业周期位置 [16] 对黄金和大宗商品的投资逻辑 - **黄金表现与逻辑**：2025年初至12月12日，COMEX黄金价格涨幅超60%，为1979年以来最高年度涨幅 [3][27] - 核心上涨逻辑是替代全球投资者对美债的配置需求，因美国政府杠杆率达二战后最高水平，信用周期脆弱 [5][21] - 各国央行降低美债配置、增加黄金配置，以及数字资产锚定黄金，都助推了需求 [21] - 长期看，1980年至今美联储资产负债表扩张约40倍，而黄金价格涨幅仅10倍多，仍有配置空间 [27] - **大宗商品整体观点**：2023年后，供给侧因素对商品定价的权重显著上升，供给约束使得商品价格在需求不振时仍能保持强势 [8][22] - 提出“面积”概念（面积=时间X价格），更关注价格能在高位持续更长时间的商品，这要求供给侧受限且存在结构性需求增长 [5][29] - 大宗商品进入结构分化时代，与电力、高端制造、储能相关的品种（如铜、铝）走势更强，而与房地产相关的品种（如钢铁）可能低迷 [24] - **具体品种看法**： - **铜**：需求主要与电力相关，是导电性性价比最高的原材料，AI数据中心发展大幅拉动用电需求 [28] - **铝**：需求部分与电力相关，同时受益于轻量化、新能源等领域发展 [28] - **六氟磷酸锂等**：因供给释放灵活（产能几个月即可投放），盈利稳定性差，“面积”较小，不属于高质量标的 [29] 宏观与市场展望 - **宏观环境**：当前处于对大宗商品有利的宏观环境（普林格周期），美国高债务杠杆率和高通胀构成典型滞胀环境 [8][21] - **关键变量**：2026年宏观最大焦点是美联储的持续宽松政策 [25] - 宽松初期对实体经济影响有限，中期资金“脱虚入实”后才会改善企业利润 [25] - 流动性释放将带来结构性行情，判断微观结构性变化比宏观总量更重要 [25] - **资产配置**：大宗商品作为资产类别开始进入大众视野，性价比较为显现 [21] 选股与交易策略 - **选股标准**：注重企业质量（壁垒、现金流）和增长，更倾向于质量，因护城河能提供更高下限 [18] - **卖出决策**：大的卖点通常在宏观或行业层面有明确信号 [8] - 宏观层面关注约三年一轮的库存周期见顶信号（如2017年9月、2021年9月） [19] - 行业层面当上游利润占产业链比例达到极致时，通常预示周期品价格见顶 [19] - **组合适应**：根据市场风险偏好（“春夏秋冬”）调整组合，在风险偏好高时增加成长性标的权重 [18] 业绩表现 - 基金经理郭昀松管理的中银稳进策略混合A，自其2023年11月14日接手管理至2025年9月末，组合始终重仓黄金 [4] - 截至2025年9月30日，中银稳进策略A过去一年净值增长率28.39%，同期业绩比较基准收益率9.72% [4] - 截至2025年9月30日，中银周期优选A过去一年净值增长率41.38%，同期业绩比较基准收益率14.09% [4]

涉及的行业与公司 * 行业：宏观策略、黄金、美股（特别是AI相关科技股）[1] * 公司：未提及具体上市公司 核心观点与论据 * **2025年表现回顾**：自2025年9月起，美联储降息提升了黄金与美股的风险偏好，对两者均产生积极影响[2] * **2026年前景展望**：预计2026年上半年，美联储持续降息将继续利好美股、AI相关股票和黄金[1][3]；下半年需关注AI革命能否提高全要素生产率并促进美国劳动生产率与经济应用端商业模式回流，若未能实现，AI相关资产波动性可能上升，而黄金表现可能更为稳定[1][3] * **历史规律总结**：黄金与美股在货币宽松时期通常同涨，在经济衰退时则分化，黄金表现相对坚挺[1][4]；例如1970年代滞胀期（1975-1978年背离，1978-1980年同涨，1980年底分化）及2005-2011年周期（货币宽松期同涨，次贷危机时分异）均体现了这种关系[1][4] * **当前市场分析框架**：在当前美国经济弱复苏背景下，商品、股票和黄金通常表现较好[1][6]；彭博一致预期显示美国财政货币政策将维持宽松，有利于上述资产类别[1][6] * **关键驱动因素**：黄金主要受实际利率、美元信用及地缘摩擦驱动；美股核心驱动因素包括企业盈利、风险偏好情绪及利率变化[2]；AI技术在商业模式上的突破可能增强对美国财政和美元信用的信心，从而对黄金产生负面影响[1][2] * **投资者关注要点**：需关注美联储降息周期带来的流动性宽松[1][7]；需密切跟踪AI技术的发展及其商业化进程，这将决定科技股与黄金等避险资产之间的竞争态势[1][7]；在全球宏观环境不确定性增加时，应警惕流动性危机引发的市场大幅波动，并把握加仓机会以优化资产配置[1][7] 其他重要内容 * 分析工具建议：可利用普林格周期或美林时钟框架分析不同宏观环境下的资产配置策略[1][6] * 风险提示：需关注AI技术发展对全要素生产率提升的潜力，这将是未来市场的重要变量[6]

核心观点 - 报告聚焦于1975-1980年和2005-2011年两轮黄金大牛市，系统梳理了黄金与美股在不同阶段的协同与分化特征，并提炼出驱动二者关系的三大核心变量：美元信用、货币政策周期与风险事件演进 [3][6][8] - 在不同宏观情境组合下，黄金的避险、金融与货币属性，与美股的盈利、估值与流动性敏感度相互交织，共同塑造了二者复杂而动态的互动格局 [3][6][8] - 展望未来，美联储降息或使美股和黄金共同受益，呈现“星辉互映”关系，但AI投资能否实质性改善经济基本面是潜在分歧点，若成功则可能削弱黄金的长期逻辑，使二者关系转向“冰与火之歌” [9] 分析框架与资产轮动规律 普林格周期视角下的大类资产配置 - 通过普林格周期将经济划分为六个阶段：萧条期债券占优、复苏期股票占优、繁荣期与滞胀期黄金表现突出、过热期股票仍有价值、衰退期债券更具优势 [6][24][26][29] - 在萧条期，经济与通胀下行，货币政策宽松环境下债券最为占优；复苏期，经济企稳与通胀下行推动股票成为核心配置 [6][24][29] - 繁荣期与滞胀期，黄金因其抗通胀与避险属性表现突出；过热期经济动能仍存，股票资产仍具备配置价值；衰退期则因流动性紧张和经济回落，债券更具相对优势 [6][24][29] 全球货币宽松下的资产轮动策略 - 经济危机后，资产价格复苏顺序遵循其与终端需求的距离远近，呈现从金融属性向工业属性逐级传导的清晰路径 [7][18][22] - 2008年金融危机后，在全球央行强力宽松背景下，黄金凭借避险属性在流动性危机缓解后率先企稳；随后兼具金融与工业属性的商品受益于市场经济复苏依次反弹；与实体需求紧密相关的资产需等待PMI、CPI等数据确认实质性改善后才见底 [7][18][22] - 2008年11月，行业股相较于其对应的大宗商品实物提前筑底，反映了股票市场对经济复苏预期的超前定价 [25][74][75] 1975-1980年黄金牛市复盘 第一阶段：经济修复与滞胀格局下的分化（1975年1月-1978年5月） - 此阶段美股与黄金价格呈现显著负相关性，美股上涨主要受益于通胀回落（CPI从1975年1月的11.80%下降至1976年12月的5%）、美联储降息提供的流动性支持以及减税刺激消费、美元贬值促进出口带来的基本面改善 [32][37][38][41] - 在滞胀环境下，黄金凭借其货币与避险双重属性显著跑赢大盘，高通胀和美元持续贬值使其抗通胀特质凸显，同时石油危机冲击美股推升市场避险情绪 [32][37][39] 第二阶段：滞胀环境与破局预期下的协同（1978年5月-1980年9月） - 黄金和美股走势相似，根源在于“滞胀”环境与“破局”预期，地缘风险（伊朗伊斯兰革命、苏联入侵阿富汗）与高通胀推升黄金的避险与抗通胀需求 [32][48][49][53][55][56] - 美股在估值受压背景下凭借基本面预期修复，并对沃尔克坚决治理通胀的政策预期进行定价，1978年1月伊斯兰革命爆发时美股PE十年分位数不到20%，为市场反弹提供支撑 [32][48][50][52] 第三阶段：从抗通胀到谋复苏（1980年9月-12月） - 黄金与美股分化，市场从“通胀交易”范式向“衰退-复苏交易”范式转换，通货膨胀率见顶回落削弱黄金吸引力，不断下降的通胀预期与高企名义利率推高实际利率，增加持有黄金机会成本 [32][62][64][65] - 投资者预期加息周期接近尾声，美联储未来或转向宽松，市场开始押注“后通胀时代”，加之股市估值处于历史低位，共同推动资金从避险资产流向风险资产 [32][62][69][70] 2005-2011年黄金牛市复盘 第一阶段：宽松流动性驱动的金股共振（2005年1月-2007年10月） - 黄金价格与美国股市在宽松货币环境下呈现显著同向上行趋势，黄金累计涨幅达74%，同期标普500指数涨幅为29% [71][83][87][88] - 本轮周期由宽松货币与金融监管缺位共同驱动，催生股市和房地产泡沫；美元贬值及市场对经济前景的担忧构成推动黄金上行的核心动力 [71][83][84][89][90][91] 第二阶段：次贷危机下的分化（2007年10月-2009年3月） - 次贷危机影响下黄金与美股行情显著背离，标普500指数暴跌56%，黄金价格逆势上涨23% [71][99][102][103] - 金融危机期间企业盈利回落、经济陷入衰退（美国制造业PMI于2008年12月跌至35%以下的极端萎缩区间）导致美股下行，而黄金因货币宽松与避险属性共同驱动其价格震荡上行 [71][99][100][105][106] 第三阶段：量化宽松政策下的协同（2009年3月-2011年7月） - 美国量化宽松政策释放的巨额流动性共同驱动黄金、标普黄金行业指数与标普500指数总体上涨，但标普500相对更强，市场逻辑从“避险”转向“经济复苏”预期 [71][113][114][115][121] - 全球经济在大规模刺激政策下步入复苏轨道，石油和铜等强工业属性商品直接受益，资源股集体上涨，白银行业领涨美股，涨幅超过700% [71][113][116][119] 第四阶段：经济与政治不确定性激增下的分化（2011年7月-12月） - 美国债务上限危机及主权信用评级遭下调、欧洲主权债务危机持续恶化引发市场避险情绪，形成“金涨股跌”格局 [71][122][123][124] - 欧美经济衰退担忧压制工业需求令石油与铜价承压，而黄金因避险属性展现韧性，美股黄金股相对稳健，铝、白银等行业显著承压 [71][122][125][126][127]

量化模型与构建方式 1. 普林格周期模型 **模型名称**：普林格周期模型[13][14][16] **模型构建思路**：通过观察股票、债券和大宗商品的轮动表现，将经济与市场划分为六个阶段，帮助投资者应对不同的经济环境[14][16] **模型具体构建过程**： - 将经济周期划分为六个阶段，每个阶段对应不同的资产表现： 1. 第一阶段（经济复苏初期）：股票小幅上涨，债券表现最佳，大宗商品持平 2. 第二阶段（经济复苏加速）：股票领涨，债券转弱，大宗商品持平 3. 第三阶段（经济扩张高峰）：股票上涨放缓，债券进一步减弱，大宗商品开始上涨 4. 第四阶段（经济过热）：股票下跌，债券持平或小幅下跌，大宗商品表现最佳 5. 第五阶段（经济增长放缓）：股票继续下跌，债券逐步改善，大宗商品下跌 6. 第六阶段（经济衰退）：股票触底或小幅反弹，债券表现最佳，大宗商品表现最差[16] - 通过市场价格与风格轮动特征反向刻画宏观周期状态[3] **模型评价**：普林格周期本身具有一定的前瞻性，能够从价格、利率、商品等市场变量中提取出"隐含的经济预期"，提前反映经济处于复苏、过热或衰退的大方向[47] 2. 宏观趋势信号（TS）模型 **模型名称**：宏观趋势信号（Trend Score, TS）[4][31] **模型构建思路**：从多项宏观经济指标中筛选出最具解释力的变量，综合构建为一个新的宏观趋势信号，用于识别宏观环境的"积极"与"谨慎"状态[4] **模型具体构建过程**： 1. **因子选取与权重**：从月度宏观数据中提取核心因子，包括PMI新订单（权重2）、PPI YoY（权重1）、PPI MoM（权重1）、M1 YoY（权重2）、M2 YoY（权重1）[29] 2. **标准化处理**：对每个因子做12个月滚动Z-score，得到可比的月度z分数矩阵[33] $$ Z_{i,t} = \frac{X_{i,t} - \mu_{i,t-11:t}}{\sigma_{i,t-11:t}} $$ 其中$Z_{i,t}$为因子i在t月的Z-score，$X_{i,t}$为因子原始值，$\mu_{i,t-11:t}$和$\sigma_{i,t-11:t}$为过去12个月的均值和标准差 3. **加权合成**：将各因子的z分数按归一化权重加总，得到月度原始Trend Score[33] $$ TS_t = \sum_{i=1}^{5} w_i \cdot Z_{i,t} $$ 4. **EWMA平滑**：对原始TS做EWMA（α=0.5），得到更稳定、段落更清晰的趋势曲线[33] $$ TS_{smooth,t} = α \cdot TS_t + (1-α) \cdot TS_{smooth,t-1} $$ 5. **防跳跃规则**：使用60期滚动分位+双阈值迟滞（35/65外层+45/55内层），将Trend Score划分为"谨慎/中性/积极"三类宏观状态[33][34] - 初始/上期为中性时：x ≤ 下外层（35%）→进入谨慎；x ≥ 上外层（65%）→进入积极；否则→保持中性 - 上期为谨慎时：x仍低于下内层（45%）→继续谨慎；x介于下内层和上外层之间（45%~65%）→回到中性；x ≥ 上外层（65%）→反向进入积极 - 上期为积极时：x仍高于上内层（55%）→继续积极；x介于下外层和上内层之间（35%~55%）→回到中性；x ≤ 下外层（35%）→反向进入谨慎[34] 6. **频率扩展与滞后**：将月度TS与状态扩展至日频，并整体滞后15天用于实盘使用[33] **模型评价**：宏观趋势信号（TS）基于月度宏观数据构建，反映真实经济活动、企业利润与流动性的中期趋势，具有更强的稳定性和跨行业一致性[47] 3. 复合宏观配置模型 **模型名称**：双源驱动宏观配置模型[47][51] **模型构建思路**：结合普林格周期和宏观趋势信号TS，构建"市场预期+宏观数据"的双源驱动框架，在不同宏观状态下选择不同宽基指数和行业配置[47][51] **模型具体构建过程**： - **状态划分**：将普林格周期的复苏、过热、衰退状态与TS的谨慎、中性、积极状态进行组合，形成9种宏观情景[53] - **宽基配置逻辑**： - 偏乐观情景（谨慎-复苏、中性-复苏、积极-复苏、积极-衰退、积极-过热）：配置中证2000、创业板指等成长性指数[53] - 偏谨慎情景（谨慎-衰退、谨慎-过热、中性-衰退、中性-过热）：配置沪深300、低波红利等防御性指数[53] - **行业轮动逻辑**： - 防守思路：在悲观/谨慎情境下增配银行、公用事业、食品饮料等抗跌行业[53] - 进攻思路：在复苏/积极情境下重点增配非银行金融（券商）、电子等进攻性行业[53] - 牛市中后段（过热阶段）：逐步加入化工、有色金属、煤炭等顺周期行业[55] **模型评价**：两者结合能够互补，普林格提供趋势的早期提示，TS提供趋势的确认与过滤，当两者方向一致时，其正向收益的确定性在回测中最强、跨行业一致性最高[47] 模型的回测效果 1. 宏观状态组合表现 **普林格复苏+TS积极组合**： - 沪深300平均收益率：2.74%[41] - 中证2000平均收益率：3.14%[42] - 创业板指平均收益率：4.31%[43] - 低波红利平均收益率：1.51%[44] **普林格复苏+TS中性组合**： - 沪深300平均收益率：0.23%[41] - 中证2000平均收益率：2.85%[42] - 创业板指平均收益率：-0.97%[43] - 低波红利平均收益率：-0.69%[44] **普林格复苏+TS谨慎组合**： - 沪深300平均收益率：-0.24%[41] - 中证2000平均收益率：4.42%[42] - 创业板指平均收益率：3.69%[43] - 低波红利平均收益率：2.13%[44] 2. 行业板块在特定状态下的表现 **积极-复苏状态下表现最佳的行业**： - 电力设备及新能源：5.63%[62] - 有色金属：5.51%[62] - 消费者服务：4.87%[62] - 基础化工：4.49%[62] - 创业板指：4.31%[62] **积极-过热状态下表现最佳的行业**： - 电子：2.26%[62] - 基础化工：2.09%[62] - 电力设备及新能源：2.02%[62] - 家用电器：1.98%[62] - 食品饮料：1.96%[62] 3. 综合配置策略年度表现 **策略年度收益率与超额收益**： - 2011年：策略-15.7%，基准-25.0%，超额12.4%[58] - 2012年：策略5.7%，基准7.6%，超额-1.7%[58] - 2013年：策略24.4%，基准-7.6%，超额34.7%[58] - 2014年：策略64.8%，基准51.7%，超额8.7%[58] - 2015年：策略27.3%，基准5.6%，超额20.5%[58] - 2016年：策略-10.9%，基准-11.3%，超额0.5%[58] - 2017年：策略13.5%，基准21.8%，超额-6.8%[58] - 2018年：策略-20.5%，基准-25.3%，超额6.5%[58] - 2019年：策略40.1%，基准36.1%，超额3.0%[58] - 2020年：策略31.5%，基准27.2%，超额3.4%[58] - 2021年：策略17.8%，基准-5.2%，超额24.2%[58] - 2022年：策略-18.0%，基准-21.6%，超额4.6%[58] - 2023年：策略-0.6%，基准-11.4%，超额12.2%[58] - 2024年：策略27.5%，基准14.7%，超额11.2%[58] - 2025年（至11月14日）：策略43.9%，基准17.6%，超额22.3%[58] 4. 风险调整后收益表现 **收益波动比表现最佳的行业（积极-复苏状态）**： - 基础化工：87.72%[66] - 汽车：77.97%[66] - 电力设备及新能源：77.86%[66] - 机械：75.08%[66] - 有色金属：74.93%[66] **收益波动比表现最佳的行业（积极-过热状态）**： - 食品饮料：23.89%[66] - 银行：23.36%[66] - 低波红利：22.63%[66] - 煤炭：22.55%[66] - 中证2000：19.51%[66]

美国普林格周期划分与当前状态 - 基于普林格周期标准对美国2004年6月至2025年7月经济周期划分 包括六个阶段：阶段一（经济失速政府逆周期调节）、阶段二（复苏）、阶段三（复苏走向过热）、阶段四（经济过热政府退出调节）、阶段五（滞胀）、阶段六（萧条）[7][15] - 2025年7月最新状态显示先行指标筑底回升 同步指标小幅走弱 滞后指标保持韧性[4][16] - 经济周期可能路径：若同步指标上行则进入阶段二/三复苏周期 若同步指标下行则可能进入阶段五滞胀周期[4][16] 美国普林格周期下的大类资产轮动规律 - 阶段一（政府逆周期调节）：债券、贵金属及纳斯达克指数表现较好 商品资产表现一般 美元指数偏弱[17] - 阶段二（复苏阶段）：股票类资产收益最优 贵金属和美债收益走弱[17] - 阶段三（复苏走向过热）：商品类资产表现最优 股票仍有不错表现 债券表现不佳[17] - 阶段四（经济过热）：商品仍是最优资产 股票收益走平 债券表现不佳[17] - 阶段五（滞胀阶段）：商品和贵金属表现最好[17] - 阶段六（共振下行）：风险类资产全面下行 避险资产贵金属与美元较优 美债因加息表现一般[17][18] - 具体资产轮动顺序：股票配置机会领先商品 纳指收益领先道指 铜配置领先原油 过热至滞胀阶段商品抗通胀优势显现且原油领先 经济失速阶段纳指跌幅相对较小[4][41] 中美普林格周期对比分析 - 当前共同点：中美均处于先行指标上行 同步和滞后指标横盘震荡阶段[5][21] - 美国差异：同步指标震荡走弱 滞后指标处于美联储通胀目标上方具韧性[5][21] - 中国差异：同步指标低位筑底 滞后指标较低水平震荡面临通胀偏弱压力[5][21] - 潜在路径：若同步指标趋势上行则中美共振进入阶段二/三复苏周期 若同步指标下行则美国可能进入阶段五滞胀 中国可能进入阶段一/六经济偏弱[5][22] 中美周期对资产表现的差异化影响 - 沪深300和中债对国内同步指标敏感 商品资产对美国同步指标敏感更高[6][30] - 美国同步指标走高期间南华商品指数和原油表现较好 美国同步指标走弱期间即使中国同步指标上升 商品指数和原油表现仍弱[6][30] - 中美任一方货币政策放松推动先行指标上行均利好国内商品资产（南华商品指数） 而国内股票资产受美联储紧缩政策压制较大 美国先行指标下行阶段即使国内先行指标上行沪深300表现仍弱[6][36] 量化CTA策略表现与周期关联 - 中美先行指标共振上行阶段量化CTA表现最好 收益达34.27% 月胜率82.31% 持有体验较好[40] - 共振下行阶段收益7.57% 月胜率63.89%[40] - 背离阶段收益较低（5.07%-6.39%） 月胜率45.45%-55.56% 因商品市场宽幅震荡导致持有体验偏差[40] - 当前中美先行指标共振上行趋势 量化CTA持有收益及体验或将大幅提升 配置必要性增加[6][40]