市场闪崩原因分析 - 核心观点：公司将10月10日的市场闪崩归因于宏观冲击与高杠杆、低流动性环境叠加，而非其交易系统故障或社交媒体投机言论所致 [1] - 全球市场在贸易战新闻后已承压，加密货币市场随后崩溃，比特币和以太坊在10月初前已连续数月上涨，交易员持仓过重且风险暴露高 [1] - 比特币期货和期权未平仓合约总额当时超过1000亿美元，为价格下跌时被迫去杠杆创造了成熟条件 [2] 流动性恶化与价格下跌机制 - 抛售引发连锁反应，价格下跌导致做市商启动自动风控并减少风险敞口，从订单簿中抽走流动性 [3] - 数据显示，在行情高峰时，多家主要交易所的买方市场深度几乎消失，由于挂单减少，即使小规模清算也会导致价格急剧下跌 [3] - 区块链拥堵加剧了压力，以太坊Gas费有时飙升至100 gwei以上，减缓了转账速度并限制了场所间的套利，导致价差扩大且流动性进一步分散 [5] 跨市场影响与规模 - 市场混乱不限于加密货币领域，美国股市当日估计损失了1.5万亿美元，标普500指数和纳斯达克指数录得六个月来最大单日跌幅 [4] - 全球市场发生了约1500亿美元的系统性清算 [4] 公司平台特定事件 - 公司承认在闪崩期间发生了两起平台特定事件，但表示均未引发更广泛的市场波动 [6] - 第一起事件涉及UTC时间21:18至21:51期间内部资产转账系统变慢，影响了现货、赚币和期货账户间的转账，核心交易系统保持运行，但部分用户因后端超时暂时看到零余额显示 [6] - 该问题源于激增流量下的数据库性能回退，已修复，受影响用户已获补偿 [7] - 第二起事件涉及UTC时间21:36至22:15期间USDe、WBETH和BNSOL的指数暂时出现偏差，发生在大部分清算之后，原因是流动性稀薄和跨场所再平衡延迟导致局部价格变动对指数计算影响过大 [7] - 公司已实施方法论变更，受影响用户已获补偿，当日约75%的清算发生在指数偏差之前，表明最初的宏观冲击是主要驱动因素 [8] 用户补偿与支持措施 - 公司总计向用户补偿了超过3.28亿美元，并启动了额外的支持计划以稳定受闪崩影响的参与者 [8]

私募股权行业近期动态 - 私募股权类股票近几个月受到市场关注 [1] - 2025年末Tricolor与First Brands的破产事件提醒投资者，在看似繁荣的股市表面之下往往潜藏着金融风险 [1] 内容创作者背景 - 内容创作者为金融领域自由撰稿人，专注于投资、市场、个人财务与退休规划领域 [2] - 擅长将金融数据转化为叙事，并与包括资深编辑、投资策略师、数据分析师在内的团队合作，制作相关、易懂且可衡量的内容 [2] - 在主题投资、市场事件、客户教育和具有说服力的投资展望方面具备专业知识 [2] - 专注于分析股票市场板块、ETF、经济数据和广泛市场状况，并为不同受众制作易于理解的内容 [2] - 对股票、债券、大宗商品、货币和加密货币等资产类别的宏观驱动因素有浓厚兴趣 [2] - 创作风格注重教育性与创造性，并倾向于使用实证数据来构建基于证据的叙述，常利用图表等工具以简单而引人入胜的方式讲述故事 [2] - 在适当情况下会关注搜索引擎优化和特定风格指南 [2]

核心观点 - Pictet Group 管理合伙人 Raymond Sagayam 在 Bloomberg 的独家访谈中 分享了对宏观风险 市场机遇以及公司2026年展望的看法 [1] 宏观风险 - 访谈讨论了宏观风险 [1] 市场机遇 - 访谈讨论了市场中的机遇 [1] 公司展望 - 访谈包含了 Pictet Group 对2026年的展望 [1]

涉及的行业或公司 * 该纪要为高盛全球投资研究部发布的宏观市场分析框架报告 不涉及特定上市公司[1][3][4] * 报告内容聚焦于全球宏观市场 包括美国 欧元区和中国的经济增长与货币政策对资产价格的影响[13][14][25] 核心观点和论据 * **核心原则：冲击来源至关重要** 不同的宏观驱动因素（如增长冲击与政策冲击）会以不同方式影响资产组合 识别驱动因素是理解跨资产表现的关键[2][4][48] * **核心原则：相对于市场已有预期的"冲击"才影响未来资产结果** 市场价格已包含对未来预期 未来价格的变动源于市场观点的变化[9] * **构建框架的两个关键部分** 一是评估市场已定价的宏观风险 二是预测未来不同宏观情景下资产市场的可能反应[4][5][34] * **衡量宏观风险的两种主要方法** 一种是基于向量自回归模型的"冲击"法 使用标普500指数和美国10年期国债收益率的每日变动 通过符号限制识别增长冲击（股债同涨）和政策冲击（股跌债涨）[12][13][37] 另一种是基于主成分分析的"因子"法 从一组预选资产中提取共同成分以衡量特定风险（如美国 欧元区 中国增长因子）[13][14][17] * **将市场观点变化转化为有意义的单位** 通过将增长因子或冲击的变化与共识GDP预测修订进行回归 将市场观点的无量纲变化转化为"市场对远期GDP增长观点的变化"估计 回归系数表明市场更看重未来1年（1y-ahead）的预测变化而非1年后的下一年（1y1y-ahead）[21][22][23][26] * **估计市场隐含增长水平** 通过假设某个起点时市场定价与共识预测大致一致 然后根据计算出的变化来推导当前市场增长观点 并与自身预测进行比较以评估差距 起点选择至关重要 通常选择多个起点和模型以减轻偏差[28][29][31][33] * **估计资产对宏观风险的敏感性** 通过将资产回报率对宏观风险衡量指标的变化进行回归 来估计资产敏感性 例如 一个导致美国增长观点升级约100个基点的增长冲击 会伴随标普500指数上涨6.7% 美国10年期收益率上升25个基点 而一个导致10年期收益率类似上升的政策冲击 则伴随标普500指数下跌3.0%[34][35][37] * **事件研究作为替代方法** 用于分析标准宏观衡量指标难以捕捉的特殊冲击（如关税公告 选举结果）对资产市场的影响 需通过概率市场评估等因素对观察到的反应进行校准[38][39][40] * **构建宏观情景与识别表达方式** 框架允许结合历史上的宏观驱动因素变化和资产敏感性 思考未来可能出现的宏观情景下的资产结果 即使该情景组合过去未曾精确发生 还可通过将估计的资产变动与期权隐含波动率进行比较 找到表达特定宏观观点最有效（经波动率调整后回报最大）的资产[42][43][44][45][46][48] * **情景分析凸显冲击来源的重要性** 在鹰派政策冲击 美国增长升级和全球增长升级三种情景下 收益率均会上升 但跨资产表现截然不同 例如在鹰派政策冲击中 美元全面走强 股市下跌 波动率上升 而在全球增长升级情景中 美元贸易加权指数走弱 全球股市 石油和周期性货币表现强劲[48][49][51] 其他重要内容 * **框架的局限性与判断作用** 两种主要衡量方法各有优缺点 "冲击"法难以可靠识别多个驱动因素和供给端冲击 "因子"法可能高估供给原因导致的收益率上升所对应的增长观点改善 框架构建过程中在估计方法 模型设定等方面需要大量判断 并非一站式解决方案[15][16][17][36][54][56] * **框架的其他应用** 包括通过资产回报横截面与标准化宏观风险敏感性的关系推断市场在特定时点的"宏观焦点" 将高盛金融状况指数的变化分解为增长和政策冲击的贡献 以及比较资产实际表现与宏观风险模型预测的残差以评估走势是否与宏观驱动因素一致[52][53] * **主要结论** 拥有一致的方法来审视市场如何定价宏观风险是有用的 驱动资产市场的宏观变动类型至关重要 资产对不同宏观冲击的反应不同[55][56]

销售表现 - 2Q25E销售增长可能保持疲软，与1Q25E相似[1] - 2Q25E销售增长预计较慢，美国增长10%，中国和欧洲负增长[2] - 公司维持FY25E销售增长30%+的指引，但预测下调至14%（原23%），1H25E个位数增长，2H25E增长20%[4] 销售疲软原因 - 高基数效应（1Q24销售增长70%+，2Q24增长40%+）[2] - 家庭烹饪兴趣下降，通胀暂时缓解[2] - 外卖服务兴趣持续增长[2] - 缺乏新产品发布，同行竞争加剧[2] - 中国和欧洲增长低于预期[2] 区域市场表现 - 美国市场：预计FY25E销售增长10%，线下渠道扩张（POS数量从FY24的1,300增至FY25E的3,000）[4] - 中国市场：需求偏向家电、低价商品和体验消费，小家电和厨具需求疲软，1H25E和FY25E销售可能同比下降[4] - 欧洲市场：非管理层重点，1H25E和FY25E销售增长可能低于预期[4] 关税影响 - 美国对钢铁和铝制品关税从25%提高至50%，6月23日生效[5] - 公司产品总关税可能高达73.3%（基础税率3.3% + 芬太尼税率20% + 232条款税率50%）[5] - 假设钢铁和铝含量30%，实际税率约50%，公司可能转嫁15%关税，消化35%[6] - 关税每增加1%，美国市场GP利润率下降0.55%，FY25E美国市场GP利润率预计降至33%（FY24为45%）[6] - 集团整体GP利润率预计降至32%（原35%）[6] 财务预测与评级 - FY25E/26E/27E净利润预测下调28%/34%/34%，反映需求疲软、关税上升及ASP上涨可能导致的销量下降[7] - 目标价下调至4.64港元，基于10倍FY25E市盈率，当前交易价为11.6倍FY25E市盈率[7] - 评级从买入下调至持有[7]