行业与公司 * 行业：亚洲及新兴市场股票策略，覆盖亚太地区（除日本）APxJ、新兴市场EM、日本、中国等市场[1][3] * 公司：摩根士丹利研究部，报告涉及多个市场及行业的上市公司，重点提及了其APxJ和GEM焦点股票列表中的公司，如Bajaj Finance、Delta Electronics、Samsung Electronics、Tencent Holdings等[56][57] 核心观点与论据 * **总体策略与市场偏好**：建议采取稳健策略，控制相对于基准的市场风险敞口，在2026年略微偏好日本而非新兴市场[1][8] * 论据：多极化世界风险再次上升，市场不确定性持续[1] * 论据：12月/1月初强劲反弹后，上行空间已大幅减少或转为负值，预计2026年波动性仍将保持高位[8] * 论据：尽管亚洲核心主题存在有吸引力的机会，但仍担忧高估值和地缘政治风险上升，建议通过GEM、APxJ、中国、日本和主题焦点列表进行选股以获取阿尔法收益[8] * **日本市场观点**：看好日本，认为其财政可持续性风险被夸大，日元被低估，盈利预测修正力度在覆盖范围内最强[8] * 论据：对TOPIX的2026年12月基本目标为3600点（较当前3656点下跌2%），预测2025-2027财年每股收益EPS分别为190、220、240日元，对应同比增长4%、16%、9%[9] * 论据：预测日本2026年12月远期市盈率P/E为15.0倍，当前为16.6倍[21][22] * 论据：盈利修正广度目前对日本为正值[19] * **中国市场观点**：对中国保持适度乐观，包括对AI领域的敞口，等权重EW建议反映宏观观点，即通货再膨胀在2027年前不会变得更明显，并密切关注净资产收益率ROE演变[8] * 论据：对MSCI中国指数的2026年12月基本目标为90点（较当前86点上涨5%），预测2025-2027年每股收益EPS分别为6.2、6.5、7.2美元，对应同比增长5%、6%、10%[9] * 论据：预测中国2026年12月远期市盈率P/E为12.7倍，当前为12.6倍[21][22] * **其他市场配置观点**： * 超配印度、巴西、阿联酋、新加坡[8] * 低配沙特阿拉伯、印度尼西亚、台湾[8] * 印度周期性复苏应随着2026年进展而确立[8] * **行业配置观点**： * 核心超配：金融、非必需消费品/电子商务、工业（国防）[8] * 低配：能源[8] * 等权重：信息技术（偏好存储芯片）、电信、房地产[8] * **盈利与估值预测**： * **MSCI新兴市场**：2026年12月基本目标1400点（较当前1485点下跌6%），预测2025-2027年每股收益EPS分别为87、98、108美元，对应同比增长10%、13%、10%，预测远期市盈率P/E为13.0倍，当前为13.7倍[9][21][22] * **MSCI亚太（除日本）**：2026年12月基本目标730点（较当前759点下跌4%），预测2025-2027年每股收益EPS分别为40、45、50美元，对应同比增长5%、13%、11%，预测远期市盈率P/E为14.5倍，当前为15.0倍[9] * 设定了广泛的多空情景目标区间，突显不确定性[10][11] * **风险与关注点**： * 美国保证金账户的借记余额处于高位，零售投资者可能过度扩张[23][25] * 黄金重回舞台中央，类似1970年代，央行自2022年以来以强劲步伐购买黄金[27][28] * 团队已缓和了对美元的看跌程度[40] 其他重要内容 * **市场表现排名**：提供了2015-2026年覆盖市场的年度表现排名，例如2025年韩国以96.6%的回报率排名第一，台湾以72.7%排名第二[35] * **盈利修正广度数据**：提供了截至2026年1月各市场和行业组的3个月移动平均盈利修正广度详细数据[36][37] * **主动基金持仓**：提供了截至2025年11月底，国际及美国基金在新兴市场各国家及行业组的主动权重及季度变化数据[46][47] * 在国家层面，基金对巴西、希腊、匈牙利等为显著超配，对中国、台湾、沙特阿拉伯等为低配[46] * 在行业组层面，基金对半导体、资本货物、食品饮料烟草等为超配，对材料、科技硬件设备、软件服务等为低配[47] * **估值与盈利分析**： * 许多市场的估值与盈利能力接近拟合线[32] * 在新兴市场行业组中，半导体和半导体设备显示出卓越的盈利能力和估值溢价[48][49] * 动态随机存取存储器DRAM合约价格同比飙升，但估值往往在基本面见顶前见顶[51][52] * **焦点股票列表表现**： * APxJ焦点列表自2009年5月23日成立以来的年化复合增长率CAGR为12.4%，过去12个月夏普比率为2.2[55] * GEM焦点列表自2006年12月11日成立以来的CAGR为9.1%，过去12个月夏普比率为2.78[55] * 列出了APxJ和GEM焦点列表的具体成分股、评级、市值、回报率及估值指标[56][57] * **汇率与利率预测**：提供了对主要货币汇率及各国政策利率的详细季度预测[38][39]

Gold powering higher in 2026 is a bad sign for Bitcoin, according to Bloomberg Intelligence strategist Mike McGlone. McGlone argues that the precious metal’s exceptional performance signals a shift toward defensive positioning that historically precedes weaker returns for riskier and volatile assets such as crypto. “Gold grabbing alpha in 2025 at the greatest pace since 1979 could signal market risk reversion in 2026. Never before has the store of value rallied at such magnitude,” he wrote on LinkedIn. ...

文章核心观点 - 超额收益源于对市场研究和结构性错配的深度套利，而非押注波动 [5] - 投研的价值在于共识形成前建立逻辑信仰，捕捉认知差，而非追逐股价变化 [3][14] - 通过重新定义公司基本面、在共识之外进行前瞻性逻辑推演，能够捕捉爆发性Alpha机会 [3][8] 过去一年核心战绩 - 将标的按回报与研究角度分为三类：爆发性Alpha（全年涨幅200%+）、行业趋势研判（全年涨幅50%-150%）、前瞻性覆盖与巨头博弈（全年涨幅-10%-50%） [6] - **爆发性Alpha**：代表案例包括核能公司OKLO（从30美元至193美元，最大涨幅543%）和黄金矿商指数GDXU（从50美元至300美元，最大涨幅500%）[6][7] - **行业趋势研判**：代表案例包括Robinhood（HOOD，最大涨幅150%）、AppLovin（APP，从310美元至710美元，最大涨幅129%）和Unity（U，从21美元至45美元，最大涨幅114%）[6][7] - **前瞻性覆盖与巨头博弈**：代表案例包括Palantir（PLTR，从130美元至190美元，最大涨幅46%）、Tesla（TSLA，从320美元至480美元，最大涨幅50%）和NVIDIA（NVDA，从120美元至190美元，最大涨幅58%）[6][7] 逻辑推演方法论 - 构建可自我闭环的推演链条，例如从算力需求推导至能源瓶颈，从而提前布局核能公司OKLO与NNE [8] - 拒绝市场标签化认知，通过基本面重塑发现机会，例如将AppLovin从“游戏广告公司”重新定义为“AI广告引擎”[3][10] - 深度认可商业模式变革，例如预判Palantir的AIP平台通过“训练营”模式将部署时间从数月缩短至数天，驱动其商业客户数爆发式增长 [11] - 重新定义资产属性，例如指出白银正从避险资产进化为能源金属，身份重塑支撑其超额回报 [12] 研究覆盖范围与能力 - 研究触角不限于主流指数成分股，具备在全球细分垂类赛道寻找“隐形冠军”的能力，案例如中亚金融科技公司KSPI、太空经济公司Rocket Lab（RKLB）[13] - 在市场情绪崩溃时保持逻辑坚挺，例如在英伟达深度回调至120美元附近时基于其竞争壁垒和巨头资本开支坚定看多 [13] - 投研覆盖领域包括美股、加密资产及大宗商品，捕捉从宏观大类资产到垂直细分赛道的机遇 [5]

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]

投资理念与方法论 - 投资决策应基于对管理层、财务状况、行业、全球宏观环境、投资组合构成、资金风险回报以及公司新闻的综合分析，而非仅仅关注股价 [1] - 股价主要反映实时市场情绪，通常不是衡量公司价值的良好指标 [1] - 成功的投资者需要学会从市场中获取收益，通过设定目标、限制，并使用止损来保护资本 [1] - 当基本面发生变化时，必须进行持续地审视和评估 [1] - 广泛而深入的阅读研究是获取超额收益的关键 [1]

市场情绪与资金流向 - 相比年初对量化策略的狂热追捧，当前资金方态度更趋理性，部分资金开始寻求确定性更强的方向，如红利资产 [3] - 临近年末，资金较为谨慎，新增资金有限，部分机构资金进入年底结算期，资金从高位板块切换至低位估值洼地，其中很大一部分流向红利板块 [4] - 上证指数4000点成为短期压力位 [4] 红利资产的属性与配置价值 - 红利股被视为天然避险选择，因其提供更高的分红收益和稳定现金流，为持仓提供安全垫 [5] - 能提供稳定高分红的公司通常估值较低、现金流稳定，基本面有支撑，在市场下跌时更抗跌 [5] - 在市场震荡或下跌行情中，资金会流向红利板块避险，例如去年9月24日前市场低迷时期 [5] - 红利股基本面良好，偏大盘价值风格，可对冲偏进攻型风格，尤其是对主流量化选股策略在小市值风格上的暴露进行有效平衡 [6] - 红利资产可作为对冲工具，帮助平衡持仓风格特征，规避未来市场风格轮动导致的大幅回撤 [6] 行业轮动与市场环境 - 当前行业轮动强度指标自今年6月科技成长主导行情后持续走低，已处于历史低位 [6] - 对比历史，后续行情有望走向分化、轮动加强，这将凸显红利的配置价值 [8] - 板块轮动加速是避险情绪抬升的体现，在不确定市场中，资金倾向于寻找确定性更高的资产 [8] - 许多持有偏小微盘风格量化选股持仓的投资人，正寻求配置红利策略以实现"杠铃型"配置结构 [8] 红利策略的具体案例与特征 - 红利指增策略在全市场筛选大几百只高分红的股票组成选股池，再通过量化模型筛选约300只分红稳定股票持有 [8] - 策略换手率为年化双边50-60倍，长期赚取稳定分红收益及企业稳定盈利带来的持续超额 [9] 红利资产的催化因素 - 从AH股溢价结构看，传统红利行业（如银行、能源、交运）的A股溢价率普遍低于成长板块，H股折价幅度收窄至历史低位，市场预期AH溢价指数未来回升将带来估值修复和价格上涨 [10] - 今年"反内卷"政策持续推进，产能调控和行业优化供给结构，直接利好高股息的传统行业龙头 [10] 长期配置视角 - 尽管红利策略在成长风格占优时可能跑输市场，但在震荡、下跌行情或成长板块估值过高时，其防御属性和配置价值无可替代 [11] - 长期来看，私募投资人在追求收益的诉求中，越来越关注降低波动（"降波"） [11]

交易概述 - Keystone Financial Planning在截至2025年第三季度的报告期内出售了其持有的多伦多道明银行大部分股份，出售股份价值约840万美元 [1] - 此次出售使其持股数量从118,799股（价值约870万美元）大幅减少至4,104股（价值约32.8万美元），减持比例超过95% [2] - 交易完成后，该基金对多伦多道明银行的持股占其13F报告管理资产的比例降至0.1% [3] 公司财务与市场表现 - 截至2025年10月7日，多伦多道明银行股价为80.91美元，较去年同期上涨26.82% [3] - 公司过去12个月营收为634.4亿加元，净收入为208.9亿加元 [4] - 公司股息收益率为3.75%，其1年期阿尔法值相较于标普500指数为16.61% [3][4] 公司业务概况 - 多伦多道明银行是北美最大的多元化金融机构之一，在加拿大和美国拥有重要业务 [5] - 公司提供全面的金融产品和服务，包括个人和商业银行业务、财富管理、保险以及资本市场解决方案 [5] - 公司客户群多元化，涵盖个人、中小型企业、公司及机构客户，并拥有广泛的分行和ATM网络以及不断增长的数字银行业务 [6] 近期运营背景与展望 - 公司在2023年和2024年面临行业和公司特有的挑战，包括因未能防止洗钱等问题被美国当局罚款超过30亿美元，且其美国业务受到资产上限限制 [7] - 2025年相对强劲的表现表明公司可能正在克服困难，在新任首席执行官Raymond Chun的领导下，通过积极的重组计划，股价几乎收复失地并重回2022年高点 [8] 基金投资组合分析 - Keystone Financial Planning的投资组合显示出风险厌恶特征，其约48.8%的管理资产投资于Schwab美国股息ETF [9][11] - 该基金前五大持仓还包括微软（占管理资产4.1%）、雪佛龙（占管理资产3.5%）、美国合众银行（占管理资产3.2%）和威瑞森通信（占管理资产3.1%） [9] - 此次减持多伦多道明银行可能并非针对金融板块的整体操作，因该基金略微增持了其他金融公司如丰业银行和T Rowe Price，且美国合众银行仍是其前五大持仓之一 [10]

文章核心观点 - 公开市场中主动投资获取超额回报（Alpha）的机会正在迅速消失，跑赢标普500指数变得异常困难 [1][2][12] IPO市场结构性变化 - 公司上市时的中位年龄从1999年的5年攀升至2022年的8年，目前达到14年，近乎是互联网泡沫时期顶峰的三倍 [3] - 初创公司因充裕的风险投资和规避监管审查的意愿而保持私有状态更长时间，导致上市活动减少 [4] - 美联储自2022年开始的激进加息进一步抑制了IPO活动 [4] - 结果是投资者获得的新鲜投资机会更少，市场充斥着已度过高速增长期的公司 [5] 市场集中度加剧 - 当前在标普500指数中权重达到或超过3%的股票，其总市值占指数总市值的比例高达35%，这是自互联网泡沫时代以来未见的集中度水平 [6] - 人工智能热潮是主要驱动因素，所谓的“七巨头”（英伟达、微软、苹果、Alphabet、亚马逊、Meta、特斯拉）贡献了指数内绝大部分的盈利增长和资本支出 [7] - 人工智能热潮已推动标普500指数前十大公司的前瞻市盈率超过了1990年代末科技泡沫时期的水平，估值处于高位 [8] 主动基金管理表现 - 根据标普全球的最新SPIVA报告，高达88.29%的大盘股基金在过去15年间的表现落后于标普500指数 [9] - 这种落后表现在10年和5年期间也稳定在约86%的水平 [9] - 即使在最近一年期，也有近四分之三的大盘股基金未能跑赢基准指数 [10] - 被动投资工具（如Vanguard S&P 500 ETF）成本更低、更易获取，且往往更有效 [11] 主动投资前景 - 对于个人投资者而言，游戏规则已发生根本改变，由于上市公司数量减少、指数权重股高度集中以及被动策略的主导地位，可供利用的市场无效性机会所剩无几 [12] - 除非出现一波年轻公司选择上市，或人工智能炒作周期降温，否则现状很可能持续 [12]

文章核心观点 - 苹果公司股票近期遭遇大幅抛售，投资者应进行主动管理并降低机会成本以寻求高正回报 [1] 苹果公司股票表现 - 苹果公司股票近期相比其他“Magnificent 7”股票遭遇最严重抛售，三个交易日内下跌19% [1] 投资建议 - 长期持有无法产生显著阿尔法收益或维持高夏普比率，投资者应进行主动管理并降低机会成本，且追求高正回报不一定意味着产生高阿尔法收益 [1]

投资理念形成 - 投资框架的形成更多源于失败案例的反思而非成功经验 通过教训认识到所谓"好研究"往往不充分 且"好资产"的先验优势常被高估[1] - 商业世界的复杂性使得长期预测具有几何级数难度 因此采用安全边际作为应对不可预测性的核心方法[2] - 安全边际的构建逻辑是逆向思维：当无法确定企业未来最佳情景时 通过评估最差情景下的价格保护来抵消不确定性[3] 风险偏好与决策机制 - 低风险偏好特质促使决策时优先考虑负面情景 形成以安全边际为核心的个性化投资框架[4] - 价值投资不依赖"比市场更聪明"的前提 而是基于足够可靠的决策信息 这规避了热门股投资所需的超额认知要求[6][7] 长期收益实现路径 - 十倍股通常是后验结果而非预设目标 持仓调整主要依据价格变化导致的内部收益率波动而非预设涨幅[9][10] - 长期牛股往往通过持续跟踪中逐步修正估值判断而产生 而非初始阶段的前瞻性预判[11] 资金与认知管理 - 长期投资的客观条件取决于资金属性的期限匹配度 而非市场环境 杠杆资金因期限约束难以践行长期策略[12][13] - 情绪管理应通过行为干预(如减少行情查看)而非强行克服 承认人性弱点并建立回避机制更有效[15][16] 行业选择逻辑 - 行业Beta的周期性波动使其预测价值有限 超额收益主要来自跨行业的Alpha挖掘而非板块轮动[17] - 需警惕将时代性Beta错误归因为企业Alpha的历史教训 这要求淡化短期行业表现追求[18]