分享要点 时间：9月25日（周四）18:30 地址：上海市淮海西路211号1006 预约席位 9月25日（周三）18:30–20:30，上海高级金融学院金融学教授朱宁将带来一场深度解析公开课，从多维 视角剖析关税博弈背后的逻辑、影响与中国的应对之道。 世界正经历巨大变革：技术革命、地缘政治重构、国内政策优化……全球经贸秩序面临前所未有的挑 战。特朗普重返白宫，再度引发市场对关税政策、贸易摩擦与全球化风险的广泛关注。 在这场充满不确定性的国际环境中，中国如何应对？企业如何前瞻布局？战略应如何调整？ 嘉宾介绍 朱宁 教授 上海交通大学上海高级金融学院金融学教授 第一财经会员金选·教授公开课 由第一财经携手上海交通大学上海高级金融学院匠心打造。邀请专业教授分享当下企业最关心的话题， 为企业寻找破局之道。 朱宁教授现任上海交通大学上海高级金融学院金融学教授。朱宁教授曾任清华大学讲席教授、美国加州 大学金融学终身教授、早稻田大学访问教授。2008-2010年度，朱宁教授还曾担任雷曼兄弟和野村证券 高管，其所带领的团队在多项机构投资者评选中名列前茅。 特朗普关税政策的"前世、今生与未来" 特朗普任期内的全球风险 全球风险 ...

世界正经历巨大变革：技术革命、地缘政治重构、国内政策优化……全球经贸秩序面临前所未有的挑战。 特朗普重返白宫，再度引发市场对关税政策、贸易摩擦与全球化风险的广泛关注。 嘉宾介绍 在这场充满不确定性的国际环境中，中国如何应对？企业如何前瞻布局？战略应如何调整？ 9月25日（周三）18:30–20:30，上海高级金融学院金融学教授朱宁将带来一场深度解析公开课，从多维视 角剖析关税博弈背后的逻辑、影响与中国的应对之道。 分享要点 时间：9月25日（周四）18:30 地址：上海市淮海西路211号1006 预 约 席 位 ↓↓↓ 特朗普关税政策的"前世、今生与未来" 特朗普任期内的全球风险 全球风险叠加下的中国经济转型 热点聚焦：房地产市场、贸易谈判、"大美丽法案"、稳定币等 由第一财经携手上海交通大学上海高级金融学院匠心打造。 邀请专业教授 分享当下企业最关心 的话题，为企业寻找破局之道 。 朱宁 教授 上海交通大学上海高级金融学院金融学教授 朱宁教授现任上海交通大学上海高级金融学院金融学教授。朱宁教授曾任清华大学讲席教授、美国加 州大学金融学终身教授、早稻田大学访问教授。2008-2010年度，朱宁教授还曾担任雷曼 ...

一、市场表象下的真相 今年以来，"黄金系ETF"平均上涨75.51%，跑赢了87.7%的个股。这个数据看起来很美好，但我想问的是：为什么大多数散户还是赚不到钱？答案很简单： 我们总是被表象迷惑，而忽略了背后的交易逻辑。 | 序号 | 证券代码 | 证券名称 | 年内涨跌幅 | 今日涨跌幅 | 基金规模 | 基金管理人 | 品品 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | (%) | (%) | (亿元) | | | | "Th | 517520.SH | 货金股ETF | 78.46 | 5.16 | 79.07 | 水園 | ટટા | | 2 | 159562.SZ | 黄金股ETF | 76.95 | 5.20 | 9.61 | रण्ड | ટટા | | រក្ | 159315.SZ | 第一院ETF重要 | 75.94 | 5.23 | 0.82 | 工银瑞信 | ટેટા | | র | 159322.SZ | 黄金股票ETF基金 | 74.83 | 6.10 | 0.72 | ਸਾਉ | ટરા | | 5 | 51 ...

一、美联储的"变脸"与A股的"障眼法" 阿尔贝托·穆萨莱姆的突然转向，让整个华尔街都坐不住了。这位曾经最坚定的ying派，如今却在为降息铺路。看着新闻里那些西装革履的官员们侃侃而 谈，我不禁想起咱们大A股市场里每天都在上演的"木偶戏"。 穆萨莱姆对就业市场的担忧不无道理，但真正让我感兴趣的是这种"态度转变"背后的逻辑。就像咱们A股市场，今天一个利好，明天一个利空，散户们被耍 得团团转。但你知道吗？这些消息面不过是"木偶"，真正操控市场的是那些看不见的"牵线人"。 我观察市场这么多年，发现一个铁律：决定股价走势的是交易行为而不是涨跌。政策消息、业绩分红、资金流向，这些都是摆在明面上的东西，目的是让散 户相信自己的眼睛。就像美联储官员的表态，你以为他们是在为经济担忧？不，他们是在为市场预期管理。 二、震荡市中的"机构密码" 当散户忙着问"前路漫漫何时能涨"时，机构已经在撸起袖子加油干了。重要的不是到哪里，而是看清楚机构在做什么。机构要想实现目标，必须通过反复震 仓来甩掉跟风盘，制造捡筹码的机会。在旁人看来只是反复震荡，但从交易行为去看就是另一回事了。 看这只股票，从高位调整后一直反复震荡。按常理，这种股票谁愿意折 ...

市场表现 - A股融资余额达到22454.72亿元创近十年新高 深市融资余额刷新历史纪录 [1] - 上证指数站稳3800点 成交量持续放大 80%股票出现上涨 [3] 市场特征分析 - 涨幅超过6%的个股不足五成 呈现结构性分化行情 [3] - 70%的个股反弹缺乏持续机构资金参与 多数投资者在牛市中反而亏损 [11] 机构资金行为 - 机构库存数据反映机构资金活跃程度 活跃的机构库存代表机构持续参与交易 [7][9] - 股价调整期间机构库存保持活跃的股票具备持续走强潜力 缺乏机构参与的反弹最终回落 [7][11] 投资行为误区 - 散户投资者过度关注价格波动和K线形态 忽视资金动向等底层逻辑 [11][12] - 投资者存在待涨假象 80%的所谓蓄势待发最终成为蓄势待跌 [4] - 热点轮动具有持续性特征 而非频繁切换 [5] 杠杆资金影响 - 杠杆资金既是市场推动力也是风险放大器 需穿透表象把握实质 [12]

黄金价格突破历史新高 - 黄金价格突破3500美元创历史新高[1] - 美联储独立性受挫和美元疲软被列为表面原因[1] - 机构利用市场情绪进行收割被认为是核心驱动因素[1] 机构资金流动特征 - 历史数据显示黄金大涨前总有机构资金提前布局的痕迹[3] - 伊朗和以色列冲突期间冰川网络 湘财股份和博硕科技出现相同资金流动特征[3] - 量化系统显示金价突破前一个月有大量机构资金布局黄金ETF[10] 机构操作手法分析 - K线下方红黄蓝绿柱体中蓝色代表空头回补行为[6] - 机构采用震仓手法进行低位吸筹[6][8] - 机构资金在媒体大肆报道时已开始悄悄减仓[10] 市场情绪利用机制 - 行为金融学表明市场情绪呈现极端化特征[8] - 机构利用群体心理制造表面恐慌实则为吸筹机会[8] - 散户容易被表面现象迷惑而追高[5] 机构与分析师行为差异 - 华尔街机构纷纷上调金价预期但很少提及机构持仓变化[10] - 分析师关注政策波动性削弱美元信用等宏观因素[3] - 机构执行"买在谣言起 卖在新闻出"的操作策略[10]

中国石油战略转型 - 公司斥资400亿加元投资储气库建设以增强天然气储备能力新增工作气量1097亿立方米相当于为未来业绩安装稳压器 [1][2] - 半年报显示净利润下滑54%但天然气业务逆势增长108%原油价格下跌145%拖累整体业绩而天然气销量增长42% [1][2] - 该收购行为被视为能源巨头在传统业务疲软时的战略转型通过优化经营现金流布局未来能源需求 [9][14] 能源行业动态 - 天然气领域呈现逆势增长态势与传统原油业务表现形成鲜明对比 [1][2] - 能源企业通过基础设施投资应对市场波动储气库等设施可平抑价格波动对业绩的影响 [2][9] 资金行为分析 - 牛股启动前均出现明显抢筹现象体现为机构资金与游资动向的交汇 [6][8] - 资金博弈行为可通过量化系统监测橙色柱体代表机构资金活跃度蓝色柱体反映游资动向两者交汇预示投资机会 [8][14] - 价格由交易行为决定而非单纯的市场预测观察资金行为可提前数日甚至数周发现投资机会 [9][14] 投资策略洞察 - 真正投资机会常隐藏在主流叙事之外如原油价格受关注时聪明资金已布局天然气领域 [14] - 需跳出传统分析框架用量化思维观察市场本质找到行为决定走势的转折点 [14] - 上市公司战略分析与标的选择需关注资金博弈的化石标本即技术指标背后的行为逻辑 [14]

美联储降息历史表现 - 过去50年美联储暂停降息5-12个月后再次降息 标普500在随后一年有90%概率上涨 平均涨幅12.9% [2] - 降息后前3个月往往下跌1%左右 显示短期波动与长期趋势背离 [2] - 历史数据显示降息后6个月平均回报4.4% 12个月中位数回报14.5% [1] 市场行为特征 - 2019-2020年全球宽松周期中90%散户未跑赢指数 因错误时点进出 [3] - 市场存在惩罚过度交易行为的特征 技术分析工具存在失效案例 [3] - 新能源股票在"双顶必跌"技术信号出现后反向上涨300% [3] 资金流动模式 - 量化数据显示游资与机构资金同时活跃时形成紫色柱体 预示价格上行 [16] - 2025年二季度行情中个股出现游资抢筹模式 如某股从41.96上涨至89.62 [12] - 消费电子龙头在2025年6月启动前 机构库存活跃且游资动向暴增三倍 [17] 量化监测价值 - 量化数据可识别传统指标无法捕捉的资金动向 [17] - 简单资金监测指标有助于识别机构与游资协同动作 [19] - 资金全景数据可显示游资回补 机构震仓等关键节点 [12][14] 投资策略启示 - 需关注长期统计规律而非短期消息刺激 [2][19] - 应建立量化观察体系监测真实资金动向 [19] - 历史规律有效性基于不变的人性特征 [19]

美联储主席候选人言论影响 - 布拉德呼吁年内降息100个基点 引发全球市场显著反应 [1] - 降息预期强化推动A股市场近期表现强劲 [1] 美联储主席候选人提名概率 - Christopher Waller获提名概率为33% 较前期下降1% [2] - Kevin Warsh获提名概率为18% 较前期下降4% [2] - Kevin Hassett获提名概率为15% 较前期上升1% [2] - James Bullard获提名概率为9% 与前期持平 [2] - David Zervos获提名概率为8% 较前期上升5% [2] 市场信息传导特性 - A股市场存在明显的"抢跑效应" 信息传导存在时间差陷阱 [3] - 市场参与者倾向于提前布局 利好公布时往往伴随股价见顶 [3] - 机构资金通常在新闻发布前已完成布局 通过量化系统可追踪资金足迹 [5] 机构资金运作模式 - 机构采用持续小单交易策略进行吸筹 避免引起市场关注 [7] - 多个行业个股出现机构资金提前活跃的共同特征 [7][15] - 量化数据显示机构资金在消息爆发前已悄然建立仓位 [5][7] 投资分析方法论 - 行为金融学揭示市场非理性行为会形成特定模式 [7] - 通过量化数据可洞察资金异动和机构参与度变化 [15] - 数据驱动分析比新闻争论更能反映市场真实状况 [15]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 从行为金融学视角入手，在基金经理投资经验和决策行为方向挖掘超额收益；构造“失误修正”和“迭代效率”因子，结合二者寻找能从负反馈经验中迭代提升的基金；构建基金经验迭代组合策略，各年均跑赢偏股基金指数，超额收益稳定且主要依靠选股能力，行业配置均衡 [1][2][3] 根据相关目录分别总结 1. 投资经验对投资决策的影响分析 - 历史研究结论：不同论文对经验丰富的基金经理是否更易出现“过度自信”和“损失厌恶”现象存在分歧，但都认为基于经验的投资行为映射会影响基金业绩；缺乏经验的基金经理更倾向承担高风险获高回报，经验增加会使羊群效应减弱；经验丰富的基金经理面对负面绩效反馈时改变决策频率低，反应慢且基金未来表现差 [8][9][12] - 行为金融学视角分析：基金经理持仓亏损时的“损失厌恶”和“过度自信”现象可能负面影响基金业绩；“损失厌恶”指亏损后避免再次买入或持有，“过度自信”指亏损时拒绝或延迟卖出；后续将分析国内公募基金应对方式，寻找能从过往经验中迭代提升的产品组合 [14][17] 2. 哪些基金能够从过往经验中获益？ - 基金经理的重仓亏损经验分析：主动权益型基金重仓股相比所在行业收益胜率低、赔率高，平均超额收益 -2%，持仓胜率约 41.75%、赔率约 1.02；亏损幅度低时基金经理倾向持股待涨，亏损幅度高时受业绩压力减持；减持后可能不再重仓或再次重仓，再次重仓可能重复亏损，多为龙头白马股；国内公募基金经理受负面心理影响低，应对方式概率均衡，“过度自信”负面影响低；能从过往失误中总结经验实现盈利的基金可完成学习迭代 [18][20][23][27][31] - “失误修正”因子的构造：刻画基金经理出现重仓股负反馈后对同一细分行业选股能否创造更高 alpha；初步分组单调性好，与未筛选的全部重仓股特质收益 IR 因子分组结果比较，有效性更多来自过往经验学习提升 [32][33] - “迭代效率”因子的构造：在“失误修正”因子基础上加入学习效率指标，从基金业绩出发，用基金实际超额收益稳定性提升情况衡量策略迭代效率；分组回测多头与空头组效果明显，但整体有效性弱；将“迭代效率”因子对“失误修正”因子双排序，可选择通过主动修正实现策略效率提升的基金 [34][36][38] 3. 基金经验迭代组合策略构建 - 构建思路：对“失误修正”和“迭代效率”因子双排序结果，在多头组合中要求规模大于 1 亿元、近一年单一板块平均重仓暴露 <50%，选出“失误修正”因子值最高的前 10 或 20 只基金构建组合 [43] - 组合表现：年化收益 16.25%，年化超额收益 11.46%，年化波动率 18.8%，年化夏普达 0.86；各年均跑赢偏股基金指数，top10 组合弹性强，top20 组合市场下跌时稳定性高；换手率低，平均持仓天数约 135 天 [44] - 超额收益来源：主要依靠选股能力，行业配置也有贡献，风格和动态调整不占优；持仓股市值风格大小盘均衡，动量、流动性和盈利性高 [47] - 行业配置：行业配置稳定且均衡，剔除有行业偏好基金，2023 年短期增持 TMT，近期稍有增持其他消费，整体变化幅度低 [50] 4. 总结 - 从行为金融学视角挖掘超额收益，公募基金经理受负面心理影响程度低，亏损应对方式概率均衡 [54] - 构造“失误修正”因子寻找负反馈后同一行业选股特质收益高的基金，构造“迭代效率”因子刻画基金从历史经验中提升的效率 [55] - 结合两因子双排序寻找能迭代提升的基金，构建基金经验迭代组合策略，各年均跑赢偏股基金指数，超额收益稳定且靠选股能力，行业配置均衡 [56]