黄金价格近期表现 - 国际金价在七个月内从3000美元/盎司飙升至4000美元/盎司，并于10月20日创下4398美元/盎司的历史峰值 [1] - 金价在创下峰值后出现大幅回调，次日重挫5.07%，创上市以来单日最大跌幅，并在随后8个交易日内跌破4000美元/盎司关口，回撤近10% [1] - 市场看空情绪增强，CME Delta敞口数据显示4000-3900美元区间累积了约5.2万手看跌期权卖盘 [3] 黄金与能源秩序及美元体系的关系 - 美元全球结算货币地位依赖于其对能源定价权的控制，石油美元是信用货币体系的核心 [5] - 当能源秩序动荡或能源成本重估时，美元信用受到挑战，黄金作为零信用风险资产会吸引资金回流 [7] - 历史上金价大幅上涨时期均伴随能源失衡问题，例如1971年至1980年金价上涨约24倍，期间发生了布雷顿森林体系崩溃和两次石油危机 [8][9] - 2001年至2011年金价涨幅达650%，背景是美元贬值、产油国去美元化尝试以及油价从25美元/桶飙升至147美元/桶 [12] - 2020年至2022年，新冠疫情和俄乌冲突导致能源危机，金价从1500美元/盎司上行至2070美元/盎司 [13] 当前市场环境与黄金支撑因素 - 全球财政赤字高企，美国财政赤字占GDP的6%以上，全年净发债规模预计突破2.2万亿美元 [15] - 主要经济体面临财政压力，日本债务占GDP比例高达250%，欧元区整体财政赤字率达3.4% [15] - 中美科技竞争加剧，两国均加大财政支出发展AI，政府债务预计将继续增加 [17][18] - 地缘政治摩擦和供应链重组推高成本，各国增加国防支出，军费挤占财政空间，导致实际利率下行，降低黄金作为无息资产的机会成本 [19] 黄金配置逻辑的转变 - 黄金的配置逻辑已从投资工具转变为对冲工具，特别是用于对冲股市风险 [20][21] - 全球央行购金行为发生质变，购金量从年均400-500吨跃升至2022年突破1000吨，2024年净购金量达1136吨，央行成为影响金价的关键力量 [21] - 地缘冲突频发强化了黄金作为“无国籍资产”的避险属性 [21] - 美联储在2024年7月结束加息周期并于9月开始降息，降低持有黄金的机会成本，并通常伴随美元走弱利好金价 [22] 黄金未来走势与配置建议 - 黄金长期看涨逻辑坚实，但推动金价陡峭上行的驱动力正在弱化，未来上涨将更温和、更理性 [22][23] - 高盛将2026年金价预测上调至4900美元/盎司，但上涨斜率不会像之前那么陡峭 [23] - 在流动性宽松、市场风险偏好高的环境下，风险资产（股票、商品、加密货币等）机会更大，但一旦宏观风险事件发生，资金将流向黄金避险 [23][24] - 建议配置策略以低吸为主，避免追高，黄金在投资组合中的角色应从“高收益资产”转换为“对冲工具” [25][27] - 黄金税收新政下，黄金ETF免征增值税，相比非交易所渠道的实物黄金交易具有成本优势 [27]

就业促进与劳动力市场 - 国际贸易壁垒、地缘政治和人工智能可能对高质量充分就业带来挑战 [2] - 推动产业与就业数据平台共享，统筹国内国外两个市场，促进科技产业与就业创新协同以增强抗风险能力 [2] - 普及3个月以内的短期技能培训，助力劳动力灵活转岗，解决学历职业教育专业设置滞后于市场需求的问题 [2] - 平台经济成为劳动力就业主要渠道，平台对劳动时间和报酬的决定权成为深化收入分配改革的关键环节 [3] - 在重点行业探索推行工资集体协商制度，鼓励平台公司在薪酬分配中体现共同富裕价值取向 [3] 收入分配与财富积累制度 - 提高劳动报酬在初次分配中的比重和公平性是维护社会公平的基础 [3] - 数据资产、生态资产和算力设施成为新型资产，需在资产积累、运营和收益分配方面加快制度创新 [3] - 推动新资产成为城乡居民财产性收入的新渠道，优化居民收入结构 [3] - 完善产业发展、就业支持和要素配置等制度设计，持续创造有利于低收入群体增收的环境 [3] 教育体系与人力资本投资 - 人工智能快速发展要求人力资本全面升级，需要创新型人才和具备与智能机器协同的新产业工人 [4] - 新产业工人将大量创造新的消费场景，要求提升人的社会情感技能和跨学科融合技能 [4] - 学前教育、义务教育、高等教育和职业教育均需作出系统调整和升级 [4] - "十五五"时期将成为教育范式和科研范式变革的关键阶段，人工智能对课堂教学和知识传授带来挑战和机遇 [4] 医疗健康与公共服务 - "十五五"期间中国人均预期寿命有望达到80岁 [5] - 个人医疗数据的确权与跨医院、跨地区数据共享将成为健康中国战略的核心改革内容之一 [6] - 健全医疗、医保、医药协同发展和治理机制，推进分级诊疗、慢病管理和公共卫生体系建设 [6] - 以县域为基本单元推进基本公共服务均等化，加强区域和县域间公共服务供给水平的动态监测 [6] - 推广基本公共服务"一张图""一网通办"等数字化实践，推动公共服务流程再造 [6] 公共投资与经济发展模式 - 医疗、教育、社会保障和绿色基础设施等领域的公共投资能增强经济韧性和适应能力，扩大家庭消费的"有效需求"基础 [9] - 保障人民日常生活的领域（如医疗、住房、能源、交通和数字连接等）构成社会凝聚力和长期生产力的基石 [9] - 公共产品和公共服务供给发挥"负熵"作用，促进平衡、降低不确定性并维持经济社会发展活力 [9][10] - 强大的公共教育体系、完善的住房供给制度、现代化的医疗保障体系和社会保障体系的扩展是畅通社会流动渠道的关键机制 [11] 产业与科技前沿 - 健康经济（包括预防医学、"积极老龄化"、医疗技术和健康服务等）将成为重要的经济增长前沿领域 [12] - 更加健康、更加安全的人口形势能提升创新性和适应性，夯实经济社会发展基础 [12] - 将数字智能更大程度融入国家治理和产业发展，确保这些工具服务于民生改善，提升公共产品和公共服务的可及性与包容性 [13] - 公共数字基础设施在未来十年将像高速公路和输电网络一样重要 [13]

核心观点 - 报告核心观点为A股正处于系统性慢牛过程中，建议对市场保持高度信心，同时短期适当规避高位板块波动加剧，在保持积极乐观仓位的同时提升均值回归因子决策权重并进行风格均衡化配置 [1] 全面理解正反馈：熵、牛熊、趋势与反转 - 正反馈效应本质是“负熵”的阶段性积累，是非线性变化内在机理，导致价格暂时脱离基本面出现超涨超跌 [2] - 金融市场作为开放系统可通过引入新资金、积极政策等“负熵流”降低内部混乱度，牛市表现为价格趋势明确、投资者预期一致，熊市表现为价格随机波动、方向不明 [14] - 正反馈与负熵关系密切，正反馈作为放大变化机制可为局部系统引入“负熵流”，促进有序结构形成，需满足开放系统、远离平衡态和存在非线性相互作用三个条件 [15][16] - 牛市正反馈状态中趋势交易者收益较多，动量因子表达较好，熊市弱势震荡中均值回归投资者收益较多，反转因子表达较好 [17] - 正反馈存在时会放大股价随机波动，当基本面趋势明显时正反馈将显著放大趋势斜率并更早透支利好或利空 [18] - 可通过观察趋势加速现象确认正反馈，例如2014年下半年至2015年上半年上证指数上涨速度明显超过牛市初期 [21][22][24] - 正反馈机制导致牛市涨过头、熊市跌过头，例如2005年6月6日上证综指最低998.23点，2007年10月16日最高6124.04点 [26] 股市常见正反馈机制来源 - 羊群效应由对错过机会恐惧和孤独出错恐惧驱动，牛市趋势始于基本面改善预期，赚钱效应和乐观情绪扩散形成正反馈循环 [28] - FOL聚焦投资下行风险导致恐慌性抛售，FOMO关注可能错过意外暴利导致非理性追高，均会带来羊群效应 [29][30] - 杠杆交易是趋势放大器，股价上涨时融资买入推高股价，抵押物价值增加可追加融资形成正反馈，例如初始100万元市值股票融资50万元，股价翻倍后杠杆率降至33.3%，可增加融资100万元继续买入 [37][38] - 杠杆交易在熊市形成恶性循环，股价下跌抵押物价值下降导致被迫去杠杆，例如初始100万元市值股票融资50万元，股价下跌25%后杠杆率超限一倍达200%，需被迫卖出股票偿还债务 [40] - 截至2025年10月22日A股融资融券余额为24523.94亿元，占A股总市值比例2.58%，2025年以来累计增长5878.40亿元，2015年两融余额高点为22657亿元，占比高点为3.82% [42] - 买方激励制度贡献正反馈机制，基金排名压力下可能被迫追高买入形成机构“抱团”，规模扩张带来增量资金进一步推升股价 [48] - 买方风控制度可能成为熊市正反馈原因，例如私募专户产品净值跌破阈值后强制卖出加剧股票下跌 [51] - 上市公司顺周期行为包括牛市估值偏高时并购重组性价比高，再融资需求下释放业绩动力强 [52] - 被动基金如ETF增强风格投资正反馈效应，程序化交易策略趋同性放大价格波动，指数基金被动买入指标股形成自我加强 [53] - 股价与业绩良性循环是典型正反馈，例如券商股上涨拉动指数活跃交易，带来佣金收入增长进一步刺激股价，股市财富效应刺激消费需求带动消费板块业绩改善 [54][55] 投资策略思维与建议 - 与正反馈相关策略思维分为四步：发现正反馈效应存在、挖掘背后内在机制、判断机制持续性、决定是否参与过程 [5] - 当前A股处于系统性慢牛，中期储蓄搬家方兴未艾，增量资金可期，财富效应值得期待，市场整体正反馈效应具有可观持续性 [57] - 短期两融余额增长速度出现边际放缓迹象，高弹性标的波动率增加，热门股票局部正反馈效应持续性存疑 [57] - 建议保持积极乐观仓位水平，提升均值回归因子决策权重，注意进行风格均衡化配置 [1][57]