宏观政策逻辑切换 - 宏观政策底层逻辑发生深刻重构，目标从熨平短期波动转向通过多重工具精准协同修复微观主体资产负债表，驱动新旧动能平稳接续[1] - 宏观政策步入财政主导与货币托底的深度融合期，旨在系统性修复微观主体的增长预期[1] - 2026年将是政策效能释放与价格信号修复的共振之年[4] 财政政策 - 财政政策呈现“跨周期与逆周期调节深度融合”的新特征，利用高强度财政资源直接提振有效需求，驱动新旧动能转换[6] - 官方赤字率预计锚定在4.0%-4.2%区间，对应赤字规模约5.9万亿元[6] - 超长期特别国债发行规模预计维持在1.5万亿元左右的历史高位，为“稳增长”与“调结构”提供财力保障[6] - 短期聚焦存量修复与增量扩能，约2.8万亿元的化债置换与“清欠”资金增量将深度修复政府及企业资产负债表[7] - 长期维度加速向“惠民生”倾斜，财政持续向教育、医疗、养老及生育补贴倾斜，以国家财政确定性置换居民不确定性，降低预防性储蓄率[9] 货币政策 - 货币政策基调从“稳健”转向“适度宽松”，进入“支持性”范式[10] - 央行已将“促进物价合理回升”纳入核心考量[10] - 节奏上预计“降准先行”于一季度落地（预计25-50bp），为政府债发行提供流动性[10] - “降息跟进”预计在二季度择机推出（10-20bp），激活微观主体信贷需求[10] - 结构性货币政策工具将聚焦“提升传导效能”，预计科技创新与技术改造再贷款将进一步扩容，引导资金精准滴灌至新质生产力与民生领域[12] 固定资产投资 - 推动固定资产投资“企稳回升”是打破总需求不足僵局、启动经济正向循环的关键[13] - 预计全社会固定资产投资增速将从低位回升至3.0%-3.5%区间，呈现“政策前置”与“前高后稳”特征[13] - 基建投资将是回升的“主引擎”，预计增速回升至5.5%左右，核心逻辑在于财政“存量化债”腾挪出的空间高效转化为对“两重”建设的实物支撑[15] - 制造业投资是韧性的“压舱石”，预计增速保持在5.0%左右，资本开支从“铺摊子”转向“上台阶”，出口结构向中间品与资本品转型支撑投入意愿[15] - 房地产投资拖累效应将显著减弱，预计降幅收窄至10.0%以内[15] 消费 - 消费步入由集中刺激向常态化增长切换的“换挡期”，预计全年社零增速在4.0%-4.5%区间温和运行[17] - 耐用品消费高位整固，汽车、家电等大宗消费底部有支撑，但边际拉动作用趋缓[17] - 服务消费将成为“最大边际增量”，政策重心预计向养老育幼与文旅体育倾斜，叠加假日制度优化，“假日经济”将释放体验式需求[17] 供给侧与价格环境 - “反内卷”治理将从产能调控深化为“能耗、质量、技术”的硬约束，引导行业竞争回归理性，倒逼低效产能出清[19] - 预判2026年PPI同比降幅将显著收窄至1%以内，呈现趋势性修复特征[19] - 价格信号企稳将带动工业企业盈利触底回升，改善企业招工与薪酬支付能力，阻断“缩量杀价”的负向循环[19] 出口与外部均衡 - 2025年全年出口累计同比增速达到5.5%，预计2026年这一增长中枢仍将维持[21] - 出口正从被动的“顺周期适应”转向主动的“结构性突围”，中间品与资本品出口占比提升显著增强了外贸韧性[3][21] - 中国在全球价值链中的角色正经历从“世界工厂”向“全球产业基座”的质变，外贸底层逻辑由“价格敏感型”向“技术粘性型”切换[21] - 通过深化与东盟、非洲、拉美及“一带一路”沿线国家的产能合作，外贸范式正从货物贸易向“技术+产能”的复合输出转型，构建“产能共生”模式[24] 大类资产配置观点 - 固定收益：预计债市维持震荡走势，经济弱复苏、通胀边际好转对长端利率影响偏中性，资金面保持平稳对短端债券相对受益，债券市场“资产荒”局面尚未根本缓解[24] - 可转债：流动性充裕环境对可转债较为友好，配置需求有望保持高位，但估值处于较高历史分位数，正股将成为投资收益的核心驱动因素[24] - 主观多头（权益）：预计市场呈现结构性行情，企业盈利是关键因素[24] - 内需相关的泛消费板块进入左侧布局区间，文旅等细分板块已出现向好信号[24] - 周期反转或从有色向化工等行业扩散，关注“反内卷”政策支持领域[24] - 科技成长和外需出海进入分化阶段，寻找业绩兑现度高或景气可持续的细分方向，如AI应用、人形机器人、智能驾驶[24] - 低利率和资产荒背景下，高股息防御性资产仍是长线资金重要配置盘[24] - 量化策略：市场有望延续“慢牛”走势，量化多头阿尔法收益预计仍较为可观，小市值风格收益或将收敛[24] - 股票对冲：预计中性策略收益更加稳健，A股“慢牛”格局下波动率温和回升，热点分散风格均衡，或为Alpha捕捉提供良好环境[24] - CTA：市场波动性和流动性大概率将继续上升，带来结构性行情机会，建议小幅增配中短期趋势CTA[24] 战术资产配置观点（图表摘要） - 大宗商品：对黄金、原油持“中性”观点[25] - 固定收益：对境内信用债持“增配”观点，对境内利率债持“中性”观点，对可转债持“增配”观点，对美债持“增配”观点[25] - 权益：对A股、港股持“增配”观点，对美股持“中性”观点[25]

文章核心观点 - 期货资管业务正经历一场深刻的“提质减量”变革，行业从依赖通道业务的粗放发展，转向以主动管理为核心、以期货及衍生品特色为支撑的高质量发展阶段 [1] 行业监管与格局变化 - 期货资管业务牌照清理常态化，截至2025年末存续机构为91家，相较去年年初减少19家，未来数量或继续缩减 [2] - 监管通过提高准入门槛、压降通道业务规模，推动行业从同质化、低水平竞争向专业化、差异化发展转型 [2] - 行业资产管理规模预计将出现结构性调整，短期可能下行，但主动管理产品规模将逆势增长，资金向业绩优异的管理人集中 [6] - 未来行业规模可能呈现“先降后升，逐步企稳”的态势，资源将向头部及专业机构集聚，梯队分层与差异化竞争格局更加清晰 [6] 业务转型与战略方向 - 行业共同选择是告别通道依赖，转向主动管理，发挥期货及衍生品专业优势，主动管理能力成为发展核心 [3] - 业务转型多集中在FOF、CTA、宏观对冲、多策略套利、固收+等领域，机构结合自身禀赋形成特色化发展路径 [3] - 金信期货重点布局主动管理，形成四大特色产品系列：全天候套利、绝对收益FOF、宏观博弈、结构性中证1000指数增强 [3] - 浙商期货围绕“主动管理+期货衍生品特色”，重点布局主观、宏观CTA策略和套利对冲类策略，并计划夯实大宗商品及衍生品策略体系 [3] - 海通期货资管业务以固收及FOF业务为契机组建团队，并以产品业绩为核心拓展多元销售渠道，覆盖银行、券商、第三方财富管理机构等 [4] 未来竞争焦点与发展关键 - 未来机构需聚焦大宗商品、衍生品等相关策略，摆脱同质化竞争，形成差异化优势 [6] - 需推动投研一体化建设，提升衍生工具定价、对冲及风险管控的精细化水平 [6] - 需深耕产业与衍生品策略，构建“研究+风控+科技”一体化的核心竞争力 [7] - 行业正从规模导向向能力导向转型，快速适应监管、构建扎实投研体系、持续创新特色产品的机构有望抢占发展先机 [7]

行业监管与格局演变 - 自2024年1月17日《期货公司资产管理业务备案管理规则》实施以来，期货资管行业正经历一场深刻的“提质减量”变革，从依赖通道业务的粗放发展转向以主动管理和期货特色为核心的高质量发展阶段 [1] - 监管推动牌照出清常态化，截至2025年末，期货资管存续机构为91家，相较去年年初减少了19家，未来数量或继续缩减，旨在“去弱扶强”以实现行业有序竞争和健康发展 [2] - 提高准入门槛、压降通道业务规模等监管举措，推动行业从同质化、低水平竞争向专业化、差异化发展转型，短期虽带来阵痛，但被视为行业迈向高质量发展的必经之路 [2] 业务转型与战略聚焦 - 行业正告别通道依赖，全面转向主动管理，并发挥期货及衍生品专业优势，主动管理能力被视为未来资管业务发展的核心 [3] - 当前业务转型多集中在FOF、CTA、宏观对冲、多策略套利、固收+等领域，各机构结合自身禀赋形成特色化发展路径 [3] - 例如，金信期货形成了全天候套利、绝对收益FOF、宏观博弈、结构性中证1000指数增强四大特色产品系列 [3] - 浙商期货重点布局主观、宏观CTA策略和套利对冲类策略，并计划夯实以大宗商品及衍生品策略为核心的资管体系，推进商品指数等创新产品发行 [3] - 海通期货以固收及FOF业务为契机组建专业团队，并以产品业绩为核心拓展多元销售渠道，覆盖银行、券商、第三方财富管理机构等 [4] 未来规模与竞争格局展望 - 随着通道业务持续剥离及展业门槛提高，行业资产管理规模与竞争格局将出现结构性调整 [5] - 预计行业资产管理规模短期可能会下行，但主动管理产品规模将逆势增长、产品类型将更趋多元化，资金也将进一步向业绩优异的管理人集中 [5] - 另一种观点认为，未来行业资产管理规模将呈现出“先降后升，逐步企稳”的态势，同时资源将向头部及专业机构集聚，梯队分层与差异化竞争的格局将更加清晰 [6] - 行业将朝着“高质量、专业化”的方向发展，具备特色投研能力的机构市场份额有望得到提升 [5] 核心竞争力构建方向 - 未来机构需聚焦大宗商品、衍生品等相关策略，摆脱同质化竞争，形成差异化优势 [6] - 需推动投研一体化建设，提升衍生工具定价、对冲及风险管控的精细化水平 [6] - 需深耕产业与衍生品策略，构建“研究+风控+科技”一体化的核心竞争力 [7] - 总体而言，行业正从规模导向转向能力导向，只有快速适应监管、构建扎实投研体系并持续创新特色产品的机构，才有望抢占发展先机 [7]

行业转型背景与核心观点 - 期货行业延续多年的低水平通道竞争模式难以为继 期货公司的盈利逻辑面临重构 聚焦交易型客户的分支机构及客户经理面临经营转型压力 [1] - 政策正倒逼期货公司跳出“价格战”的同质化竞争 回归服务实体经济的本源 行业竞争主线已从“价格”转向“价值” [1] - 打通并深耕服务产业的“最后一公里” 成为期货公司核心竞争力的关键 是其赋能实体经济降本增效的核心抓手 [1] 期货公司服务模式演进 - 服务1.0版侧重知识输出与通道服务 解决实体企业“不会用期货”的认知问题 属于单向科普与通道供给 [2] - 2013年起服务升级为2.0版 期货公司可开展资管 财富销售及风险管理业务 逐步形成“经纪业务+资产管理业务+风险管理业务+跨境业务”的发展格局 新增多元盈利点 [2] - 未来服务将朝“风险管理伙伴”的3.0版发展 以研究为驱动 以智能量化为抓手 整合货物流 价格流 信息流和资金流 为产业链客户提供全方位综合服务 实现从“卖方通道”到“买方赋能”的角色转变 [2] 行业竞争格局与核心竞争力转变 - 行业从“价格战”转向以投研实力 风控体系 产品创新能力为核心的差异化竞争 [3] - 行业逐渐分化出综合型巨头与聚焦细分赛道的专业化公司 人才储备与投研一体化能力成为核心竞争力 [3] - 当服务能力成为竞争核心时 行业将出现基于专业领域的分化 形成专业化 特色化的发展格局 [3] 服务实体经济的挑战与关键环节 - 实体企业是期货市场服务实体经济的核心载体 但许多扎根三四线城市的企业受体制机制僵化 专业人才匮乏掣肘 [4] - 部分企业未能正确运用期货工具 将操作异化为投机套利手段 因内部制度与风控体系缺失 反而放大了经营风险 [4] - 服务产业“最后一公里”是期货公司服务从理论走向实践的关键环节 也是实体企业最需要精准支持的场景 [5] - 期货公司需从“拼佣金”转向“做服务” 深入产业一线解决中小企业获取稳定原材料 规避价格风险 降低物流成本等生存难题 为产业链企业提供量身定制的风险管理方案 [5][6] 期现联动的创新服务模式与生态构建 - 深耕服务产业需要构建期现联动的服务生态 让金融工具嵌入实体经营场景 [7] - 创新推出“基差+含权”贸易组合模式 通过远期锁价规避价格大涨风险 并以含权贸易让企业获得基差优惠与收益 [7] - 构建“期货+仓储物流”体系 通过采购 销售 仓储 物流一体化及区域串换 虚拟库存管理等方式 保障产业客户原料供应 [7] - 通过产业链长约锁定稳定利润 例如与短纤工厂签订年度长约 稳定供应原料并以固定加工费购回成品 通过双重套保帮助企业锁定盈利 稳定开工率 解决锁价难 资金紧 仓储贵等痛点 [7] - 聚焦三四线城市产业集群 针对其人才短缺 制度不完善痛点 提供“一对一”的全程落地服务 [7] - 为不同发展阶段的企业定制全生命周期闭环式风险管理方案 从风险诊断到套保体系搭建 再到跨境业务拓展 全程赋能 [8] 行业发展趋势与未来展望 - 期货行业高质量发展是必然趋势 当价格竞争红利消失时 能够沉下心深耕产业“最后一公里”的期货公司将在新一轮竞争中脱颖而出 [8] - 期货公司未来的核心竞争力将体现在对产业的理解深度 服务的精准度和方案的落地能力上 [8] - 通过持续创新服务模式 强化专业能力建设 深化期现融合 期货公司能实现自身转型发展 并为实体经济提供更坚实的风险管理支撑 在降本增效 保供稳价中彰显金融服务的真正价值 [8]

2026年市场展望与投资主线 - 2026年市场可能成为波动加大版的2025年，增长主要动力仍来自AI驱动的产业周期 [1] - 中美科技巨头持续投入大量资本，将转化为芯片采购、算力扩容、模型训练等需求，并渗透至制造、医疗、运输、能源等行业 [1] - 资本市场在向通用人工智能（AGI）冲刺过程中难免有泡沫，但目前尚难断言泡沫会从内部破裂 [1] - 美联储致力于为科技革命提供稳定的金融条件，呵护市场，外部刺破泡沫的风险不大 [1] - 2025年中美科技资产的较好表现可能在2026年延续，但随着资产价格上涨，市场波动也会增大 [1] - 市场波动源于两种担忧：一是担心科技巨头财报引发泡沫内部破裂，二是对美联储降息路径敏感导致外部风险 [1] - 近几周中美股市的波动可视为2026年预演，降息变数与泡沫担忧导致短期快速回撤，随后行情重回科技主线上行轨道 [2] 2026年资产配置核心思路 - 配置思路一：以长期视角和坚定心态布局中美科技资产 [2] - 配置思路二：寻找其他优质的、低相关性的回报流以对冲科技资产波动 [2] - 基于以上两点，2026年资产配置核心可能是“科技+CTA”组合 [2][9] CTA策略的配置价值分析 - CTA策略与股市相关性低，且能提供可观收益，在国内绝对收益策略多元性不足的背景下，是分散风险同时追求收益的重要选项 [2] - CTA兼具收益创造与风险对冲功能 [2][4] - 2025年各CTA管理人业绩出现分化：目标波动率较高且在贵金属等有大级别行情品种上权重高的管理人，年内收益可达40%以上 [3] - 叠加了中性策略的CTA管理人，受益于中性策略较好的超额表现，年内收益超过20% [3] - 其他策略类型的CTA管理人业绩在3%至20%之间不等 [4] - 各策略多元配置的CTA FOF产品具有一定代表性，2025年初至11月21日的费后收益约为9% [4] - 在11月17日至11月21日股市出现较大回撤的一周，各CTA管理人表现平稳，部分管理人及CTA FOF仍实现正收益 [4] - 若2026年投资环境延续2025年且波动模式重现，CTA将是非常值得重视的配置工具 [4] CTA策略的当前配置窗口 - 当前投资环境下，CTA或许迎来了较好的配置窗口期 [5] - 从收益创造看，在国内低利率环境中，CTA的绝对收益属性愈发宝贵，收益水平越来越有吸引力 [5] - 全球方面，美联储降息周期继续，叠加贸易局势变化和关税政策影响，可能触发大宗商品行情，使CTA再次迎来收益爆发期 [5] - 2025年以黄金、白银、铜为代表的部分商品以及股指期货已迎来大级别行情，为不少CTA产品创造了收益机会 [5] - 国内方面，逆周期政策效果待显，未来“反内卷”政策或进一步催化商品行情，可能为CTA产品创造盈利条件 [5] - 从风险对冲看，在AI科技革命主导全球经济周期与资本市场行情时，CTA正成为对冲科技行情波动的配置工具 [6] - AI开启了全球经济增长曲线的新一轮跃升，其长期核心逻辑明显，技术渗透率提升有望带动产业循环发展并促进生产力升级 [6] - AI的长期机会映射到资本市场，可能是一条充满波动、震荡向前的曲线 [8] - 具有颠覆性的科技主题越可能出现泡沫与波动，投资者需在更长时间周期把握增长趋势 [8] - 这为资产配置提出两点要求：重视AI科技资产的长期配置意义，以及重视对冲短期波动的配置手段 [8] - 在此背景下，CTA的风险对冲作用与配置意义格外明显 [8] “科技+CTA”组合的总结 - 资产配置不存在唯一答案，但当前周期下，对于积极攫取收益的投资者，“科技+CTA”是一个值得考虑的资配思路 [9] - 以此为核心再适当丰富组合，或能以攻守兼备的姿态把握2026年的机会 [9]

公司概况与战略定位 - 公司成立于2014年，名称寓意“因为承诺，我们全力以赴”，英文名“INNO”源自“Innovation”，体现持续创新基因 [2] - 公司管理资产规模超过200亿元，团队规模超过130人，核心投研人员多毕业于清华大学、北京大学、麻省理工学院等顶尖高校 [2] - 自成立以来累计荣获金牛奖、金阳光奖等业内权威奖项超过150项 [2] - 最重要的战略转折点是从“单一策略/线性模型”升级为“AI驱动的多策略多PM组合” [10] - 2018年Alpha策略全面迭代为人工智能体系，2020年CTA策略模型全面迭代为人工智能多策略体系 [10] 产品线布局与特点 - 多策略中性产品线为低波动产品线，约80%配置于低波动策略，辅以小比例高风险收益策略以提升收益风险比 [3] - 指数增强产品线为高波动高收益产品线，包括300指增、500指增、1000指增等，2024年底新推出期权对冲指增产品线 [3] - CTA策略为组合策略，包含30个以上低相关性子策略，涵盖商品期货、股指期货、国债期货等品种 [3] - 多策略灵活配置产品线以最大化收益风险比为目标，综合配置指数增强、择时选股、CTA、中性、期权套利等策略 [3] - “天问”系列多策略产品由指增、择时选股及CTA三大类策略组成，一般配置25%指增、25%择时选股及20%保证金的CTA [14][15] 人工智能技术应用 - 公司早在2016年便开始AI领域探索，2018年将AI全面纳入核心策略体系 [2][10] - Alpha组合模型充分利用AI优势，AI模型擅长把握高频量价信息，多因子模型则融入基本面等多样化信息 [12] - CTA策略中AI应用与股票策略存在本质不同，需重点解决数据体量较小导致的过拟合问题 [13] - 算法交易、可转债等策略均已融入AI模型，策略体系全面拥抱AI [10] 人才战略与组织机制 - 坚持“自主培养为主”的人才战略，自2015年起持续校招，核心投研团队超过70%由内部培养成长 [11] - 形成“导师带教—实盘共研—PM晋升—合伙人共享”的成长闭环，给予新人两年保护期 [11] - 激励体系采用“收益分成+长期股权”深度绑定，员工持股平台期权池占比约40% [11] - 推行“数据—模型—工程—交易”一体化协作，鼓励公开讨论、容错试错与复盘反思 [11] 国际化发展布局 - 公司于2023年9月获得香港4&9牌照，迈出国际化第一步 [19] - 出海布局重点在于底层能力的迁移与重构，而非简单更换注册地或发行美元产品 [19] - 正推进“策略、数据、人才、系统”四位一体布局，目标在多市场打造与A股低相关、可规模化的策略群 [19] - 将直面世界顶级量化对冲基金的竞争，需在合规、运营、风控等领域完成本地化 [19]

公司背景与定位 - 九坤投资成立于2012年，由清华大学数学物理学士、计算机博士王琛与姚齐聪联合创立，CEO王琛拥有16年量化交易经验，曾任职于美国千禧年管理公司量化交易策略团队[1] - 公司产品线涵盖市场中性、指数增强、股票多空、CTA和债券等多策略，是中国量化私募行业第一梯队的代表机构[1] - 公司名称寓意"极竞天数为九，厚德载物为坤"，体现其将科学精神与传统文化融合的核心理念[1] 量化行业发展趋势 - 中国量化投资过去十年从绝对收益工具发展为多样化资产配置选择，策略类型从早期的中性策略扩展至对标大中小盘的指数增强、CTA等多元策略[14] - 量化管理规模逐步扩大，成为资本市场重要参与者，其分散化、纪律性和业绩稳健特征获得市场认可[13] - 监管细则出台规范程序化交易，有助于挤出"伪量化"泡沫，为优质量化机构创造更健康发展环境[22] 量化投资方法论 - 量化核心价值在于科学定价能力，通过数学模型替代主观判断减少情绪干扰，加速价格反映真实价值[4][15] - 量化投资助推市场价格回归价值，提升资本市场定价效率，促进优质上市公司发展[16] - 需平衡数学严谨性与市场直觉，注重"洞察力""科学素养"和"问题构建能力"等人才特质[20] 公司核心竞争力 - 硬实力体现在数据拓展、AI技术全栈应用及多元资产研究能力，软实力聚焦人才梯队建设与自由研究文化[25][26] - AI布局领先行业，过去5年招聘研究员90%具备AI背景，构建从算力到模型优化的全栈技术体系[29][30] - 通过高校合作、量化比赛等渠道选拔人才，提供开放研究环境与平台化工具降低技术门槛[27][28] 技术与业务发展路径 - 金融投资场景具有数据海量、信噪比低、市场反身性等特征，为AI技术提供重要试验场[35] - 采用投资与科技双轮驱动模式：通过量化业务巩固护城河，同时将技术拓展至多资产类别及垂直领域[37] - 持续投入原创技术研究，探索AI在信息获取、收益提升和风险控制等投资端的深度应用[10][36] 社会责任与行业影响 - 成立北京九坤公益基金会，重点投入科学教育项目，通过课程开发、教具捐赠等活动培养青少年科学素养[39][40] - 组织员工参与公益实践，将学术背景转化为"第一堂AI课"等特色内容，形成全员参与的公益文化[41] - 量化团队普遍具有科研基因，九坤通过投资反哺科研，延续西蒙斯等量化先驱支持基础研究的传统[34][38]