今日，大模型科技公司财跃星辰推出自主研发的金融深度研究智能体产品——"AI小财神 Pro"。 财跃星辰由上海报业集团旗下国内领先的财经媒体和金融信息服务商界面财联社与国内头部通 用大模型公司阶跃星辰联合成立。此次推出的AI小财神Pro具备创新性智能体框架、独家数据 与专业工具集、专属长期记忆等核心优势。 在金融研报长文写作评测基准FinResearchBench中，AI小财神Pro在多项关键指标超越国内同 类产品，综合评分位列国内第一、全球前三；同时在GitHub上公布的外部评测榜单FinGAIA 中，AI小财神Pro也获得了国内第一的好成绩。 创新智能体框架 重构金融研究流程 AI小财神Pro基于阶跃星辰Deep Research能力构建了一套专为复杂研究任务设计的大模型智能 体框架，实现研究任务效率与深度的指数级提升。 当用户提出需求时，先由规划智能体（Plan Agent）模拟研究人员的思考与行为逻辑做出规 划，将研究任务拆解为多个独立的子任务，分发给对应的"子智能体"。随后，多个子智能体会 同步开展企业基本面分析等，互不依赖和干扰，极大缩短了信息搜集与分析的时间。最后，专 家报告智能体会对所有子任务结 ...

翟相栋成长经历在当前的业内非常少见。 7月22日，招商基金公告，翟相栋管理的招商优势企业增聘陆文凯担任基金经理。 这意味着，这只基金由两位主力基金经理共同管理。而这，往往也被业界认为是一个重要信号。 新任基金经理陆文凯，现任招商基金投资管理四部资深专业副总监。2011年5月，他加入申万研究所任家电行业研究员；2013年加入汇丰晋信基金 公司任研究员，覆盖家电、轻工、传媒、计算机行业；2015年6月加入上海道仁资管并任投资经理；2018年初加入北信瑞丰基金公司，随后6月开 始任职公募基金经理；2022年3月加入招商基金，现任投资管理四部资深专业副总监。 整体看，翟相栋与陆文凯同为成长风格，历史持仓行业偏好有一定重合，陆文凯行业个股配置更均衡分散。 2015年6月，他加入中信建投证券，任TMT研究员；2019年1月，加入释觉投资管理有限公司（现成都鸿蓉私募基金管理有限公司），任TMT研究 员；2020年6月加入招商基金，任固定收益投资部研究员，后出任招商优势企业混合基金经理。 风险提示及免责条款 招商优势企业基金也是他管理的唯一一只基金。自他2022年管理以来，每个年度的表现都在同类前1/4。尤其是两个完整年份， ...

工资增长 - 日本企业今年平均加薪5.25%，创34年来最大增幅，连续第三年实现强劲增长 [1] - 夏季主要公司平均奖金支付额同比增加4.37%，达到创纪录的990848日元 [1] - 瑞穗研究与技术公司预计明年工资增长4.7% [2] - 大和证券首席经济学家预计明年平均工资增长在4.5%到4.9%之间 [2] 劳动力市场 - 日本迅速老龄化和劳动力严重短缺背景下，企业采取积极措施保护工人 [1] - 路透社调查显示三分之二日本公司认为劳动力短缺严重影响业务 [2] - 非制造商和小企业劳动力短缺达历史水平，部分企业因此破产 [1] - 日本工人议价能力大大增强 [2] 通胀与经济 - 日本核心消费价格指数(剔除生鲜食品)目前约为3.7% [2] - 生鲜食品价格大幅上涨令消费者不安 [2] - 稳定工资增长对维持消费带动的经济复苏至关重要 [2] - 工资增长是日本央行恢复加息的前提条件之一 [2] 央行政策预期 - 多数经济学家预计日本央行下一次25个基点加息将在2026年初 [2] - 瑞穗研究首席经济学家预计日本央行将在明年第一季度开始加息 [2] 贸易影响 - 美国与日本贸易谈判陷入僵局 [2] - 特朗普威胁对日本进口商品征收高达35%关税，高于先前宣布的24% [2] - 制造商将受到美国关税影响 [2] - 非制造商需在加薪方面发挥主导作用 [2]

中国股市展望 - 贸易战影响在宏观政策应对下风险可控 中国股市可更好抵御关税冲击 [1] - 以11倍市盈率计算 2025年恒生指数目标为24500点 [1] - 以10倍市盈率计算 2025年MSCI中国指数目标为69 [1] 科技及AI行业 - 中资科技股及AI概念股行情爆发 预计云计算及数据中心需求及开支上升 [1] - 相关企业盈利有望持续向上 [1] - 韩国及中国台湾经济增长受惠于AI需求带动的半导体行业 [1] 美国关税影响 - 美国税率有机会降低 但难以恢复至贸易战前2-3%水平 [1] - 预计年底前美国有效关税将维持在10%至20%区间 [1] 美元及美联储政策 - 美元贬值将降低购买力 导致消费减弱 [1] - 通胀增速加快 经济增速减慢 下半年美联储减息空间有限 次数或少于市场预期 [1] 美股展望 - 轻度滞胀预期尚未完全反映预测盈利 预计盈利有进一步下调空间 [1] - 美国科技行业仍具韧性且有较强盈利增速 [1] 美国通胀及债券市场 - 美国通胀率或重返约4%偏高水平 关税导致的物价上涨在第三或第四季反映 [2] - 长债息仍有上升压力 投资者可考虑超短年期美国国债或信贷素质良好的短至中年期企业债券 [2] - 更偏好投资级别债券或关税战下防守性较强的企业 [2]

论坛概述 - 九方智投控股（9636 HK）旗下九方金融研究所将于2025年5月23日举办"轻舟已过万重山"高端投资论坛，聚焦"金融强国战略"、"科技自主可控"和"中期策略展望"三大核心议题 [1] - 论坛汇聚杰出学者与业界领袖，包括中国政法大学教授刘纪鹏、九方智投首席经济学家肖立晟、九方金融研究所联席所长胡祥辉和侯文涛博士等专家 [1][3][4][5] - 论坛将通过九方智投APP、第一财经等多平台全媒体矩阵覆盖，形成"专业平台+大众媒体"全域传播 [7] 核心议题与观点 金融强国战略 - 刘纪鹏教授将发表《拉动股市是金融强国的战略举动》主旨演讲，强调股市是中国经济转型的重要战场，承载国家经济复苏期望 [1][3] - 从国家战略高度解析资本市场改革路径，揭示大变局中的投资生存法则与价值增长密码 [3] 科技自主可控 - 胡祥辉联席所长将发表《从追赶到超越——中国科技自主可控之路》演讲，指出中国硬科技呈现"多点突破、系统突围"之势 [4] - 案例包括杭州科技"六小龙"打破AI算力依赖、宇树机器人亮相春晚、量子计算原型机"九章三号"刷新纪录、国产大飞机C929试飞等 [4] 中期策略展望 - 肖立晟博士将分析《中期宏观经济策略分析与展望》，探讨"贸易摩擦2.0"背景下我国宏观经济策略方向 [4] - 侯文涛博士将分享《中期策略展望》，结合A股"韧性突围"实践经验，揭示政策面、资金面、情绪面共振下的结构性机遇 [5] 主办方实力 - 九方金融研究所拥有超100人证券研究服务团队，覆盖宏观经济、行业公司、投资策略等领域 [7] - 研究所设计的五门课程入选"中国证券业协会远程培训课程"，通过《投研有方》栏目输出高质量投研内容 [7] 行业背景与意义 - 2025年一季度A股震荡上行，全球贸易摩擦升级加剧市场不确定性，论坛旨在为投资者拨开迷雾 [3] - 中国资本市场处于"价值重估"关键节点，需把握硬科技突围、国资价值重估、新质生产力崛起等多重浪潮 [7] - 论坛思想碰撞将重新定义2025下半年投资逻辑，标注投资航向 [8]

日元汇率解释框架更新 - 市场认为日元汇率与日美国债利差高度相关，利差扩大推动日元贬值，缩小则缓解贬值[15] - 标准化处理后发现2023年起利差回落但汇率维持高位，2024年后利差对汇率解释力度大幅下降，1995年前后二者走势背离[18][22] - 构建以美日利差和日本真实经常收支为核心的二维解释框架，经常收支净流入上升且利差缩窄时日元升值，反之贬值[2][33] 框架跃迁背后原因 - 二维框架采用真实经常收支而非账面收支，账面收支部分资金无法回流日本，证券投资资金极少回流，公募基金境外股票规模增长显著[42][53] - 2012年后对外直接投资中再投资收益占比从10%左右升至30%左右，海外子公司利润用于再投资，资金未回流[59] - 2000 - 2022年日本对外投资存量达2000年的8倍以上，国内民间企业设备投资仅增长约18%，对内投资规模低[61] - 2011年大地震后日本核能发电下降，能源进口支出增加，贸易收支由正转负[75][80] - 2011年起日本传统优势产业竞争力下降，贸易收支逆差，出口产品量价齐升数量减少[81] 日元后续走势展望 - 能源价格回落和日美利差收窄使日元有升值可能，但服务贸易收支中“其他服务”逆差扩大，中长期数字赤字将持续施压日元汇率[4][92] - 美元信用波动会影响投机资金流向，进而影响日元汇率[4][121]

金融行业现状与转型 - 金融行业近年面临降薪潮和强监管，一级和二级市场均受冲击，行业整体环境恶化 [1] - 风险投资在创业者心中的形象发生变化，被部分人视为"高利贷"同义词，但仍有从业者保持初心 [2] - 从业者离开大平台后经历"戒断"，在精神自由和时间支配方面进入新阶段 [3] 一级与二级市场对比 - 一级市场注重创新创业精神，与优秀创始人合作实现共同成长 [2] - 二级市场卖方研究员面临体系缺失和行情依赖的成长陷阱 [4] - 买方与卖方的核心差异在于对结果负责还是对市场负责 [4] 消费行业分析 - 消费升级幻灭，中产缩水导致平替逻辑崛起 [4] - 彩妆、医美和轻奢品牌在中国面临品牌故事失效的挑战 [4] - 拼多多的低价策略成功重塑消费心智 [4] - 线下生意呈现滴灌通、加盟模式与现金流博弈的终局特征 [4] 行业研究现状 - 消费股研究强调夯实基础，科技股研究则更关注波动性 [4] - 研报信息含量下降，主要受合规要求限制 [4] - 卖方分析师日常包括路演、调研，承受较大生存压力 [4] 职业发展路径 - 从二级市场转向一级市场存在"围城"现象，多数人难以适应 [5] - 金融人创业面临管理半径魔咒的制约 [5] - 自媒体和内容创业成为金融人转型的新选择 [5] - 研究员需平衡薪酬、头衔与自我价值的关系 [5] 长期发展策略 - 建议像投资股票一样经营职业生涯，采取长期主义策略 [5] - 在行业寒冬中，需要建立自身的"贝塔"（抗风险能力） [5]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：均线择时模型** - 模型构建思路：通过比较Wind全A指数的短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离，判断市场整体环境（上行、震荡或下行）[2][4][11] - 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A指数的20日均线（短期）和120日均线（长期） 2. 计算两线距离百分比： $$\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线值} - \text{120日均线值}}{\text{120日均线值}} \times 100\%$$ 3. 根据距离阈值划分市场状态： - 距离>3%：上行趋势 - 距离≤3%：震荡或下行趋势[2][11] - 模型评价：简单直观，但对均线周期选择和阈值敏感 2. **模型名称：仓位管理模型** - 模型构建思路：结合估值分位数（PE/PB）和市场趋势信号动态调整绝对收益产品的股票仓位[3][12] - 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A的PE/PB历史分位数（PE 60分位、PB 20分位） 2. 若均线模型显示震荡趋势且估值中等偏低（PB≤20分位），建议仓位50%[12] 3. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - 模型构建思路：通过双贝塔因子筛选科技板块中的高弹性行业[4][12] - 模型具体构建过程：未披露具体公式，但输出推荐通信设备/军工行业[12] 4. **模型名称：困境反转行业模型** - 模型构建思路：识别基本面触底但估值较低的行业（如新能源）[4][12] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：均线距离因子** - 因子构建思路：量化短期与长期均线的偏离程度[2][11] - 因子具体构建过程：同均线择时模型中的距离计算公式 2. **因子名称：成交缩量因子** - 因子构建思路：监测市场成交额萎缩至阈值（1.1万亿）作为反弹信号[4][11] 3. **因子名称：PE/PB分位数因子** - 因子构建思路：计算当前估值在历史序列中的相对位置[3][12] --- 模型的回测效果 1. **均线择时模型** - 当前均线距离：3.28%（上行趋势破坏）[11] - 趋势线均线位置：5250点，5日均线位置：5195点（低于趋势线）[11] 2. **仓位管理模型** - 建议仓位：50%（Wind全A PB分位数20%）[12] --- 因子的回测效果 1. **成交缩量因子** - 触发阈值：成交额<1.1万亿[11] 2. **PE/PB分位数因子** - 当前PE分位数：60%（中等水平） - 当前PB分位数：20%（较低水平）[12] --- 注：行业模型（TWO BETA、困境反转）未披露具体测试指标[4][12]

文章核心观点 - BCA Research重申对美股悲观看法，认为美国今年很可能陷入衰退，但列举五个可能扭转看淡预期并推动美股创新高的上行情境，其宏观量化模型仍对股市持悲观态度，建议减持股票，偏好现金及防守性板块 [3][10][11] 各情境要点 情境一：「美股制约特朗普的关税政策」 - 投资者一直希望股市能抑制特朗普对关税的偏好，但目前情况未出现，特朗普表示不关注股市并承认经济处于「过渡期」 [4][5] - 支持率大幅下跌或能迫使贸易政策转向，在特朗普支持率暴跌前，投资者应预期贸易战会持续 [6][7] 情境二：「债市没有制约特朗普的减税政策」 - 美国失业率处于低位，但预算赤字仍超GDP的6%，利息支出未来十年料近乎翻倍 [7] - 若特朗普推动额外减税，经济提振或可抵消关税负面影响，但债市可能负面反应，推高收益率并收紧金融环境 [7] - 投资者应关注国债期限溢价判断债券风险溢价是否升至危险水平，目前未出现这种情况 [8] 情境三：「欧洲经济反弹」 - 欧股今年表现优于大市，部分原因是政策发展，包括增加基建开支及减少对美依赖的努力 [8] - 法国、意大利、西班牙和英国债息上升可能收紧金融环境并威胁债务可持续性 [8] 情境四：「增产降低能源价格」 - 油价年初飙升后回落至交易区间低位，OPEC+计划4月增产，是2022年以来首次 [9] - 增产可能推低油价，但页岩油生产商盈亏平衡价格是关键因素，进一步下跌可能限制美国产量 [9] 情境五：「人工智能带来的生产力提升超出预期」 - 人工智能是市场潜在利好因素，其对经济增长的影响可与过往工业革命相比较，但何时对整体生产力产生可衡量影响仍不明确 [10] - 质疑人工智能收益主要惠及企业还是劳工，目前人工智能投资具有资本密集及快速贬值特点 [10] - 人工智能对生产力的影响可能媲美过往工业革命，但收益转化为经济增长的速度不确定，渗透经济产生重大宏观影响可能仍需时间，收益或不集中于企业利润 [10]