交易所
交易所排行榜
24小时成交排行榜
人气排行榜
交易所比特币余额
交易所资产透明度证明
资金费率
资金费率热力图
爆仓数据
清算最大痛点
多空比
大户多空比
币安/欧易/火币大户多空比
Bitfinex杠杆多空比
ETF追踪
比特币持币公司
加密资产反转
以太坊储备
HyperLiquid钱包分析
Hyperliquid鲸鱼监控
索拉纳ETF
大额转账
链上异动
比特币回报率
稳定币市值
期权分析
新闻
文章
财经日历
专题
钱包
合约计算器
账号安全
资讯收藏
自选币种
我的关注
短期内，我对风险资产持悲观乐观态度，因为人工智能资本支出、富裕人群驱动的消费以及仍然高企的名义增长，从结构上讲对利润有利。
此外，简单来说，当借钱成本降低时，“风险资产”通常会表现良好。
与此同时，我对我们目前所讲述的关于此事对未来十年意味着什么的故事深表怀疑：
● 主权债务问题若不通过通货膨胀、镇压或意外事件等多种手段解决，是无法避免的。
● 生育率和人口结构将悄然限制实际增长，并悄然加剧政治风险。
● 中国和亚洲将日益决定机遇范围和尾部风险。
所以，没错，旅程仍在继续。继续持有那些盈利引擎。但构建投资组合时，要考虑到货币贬值和人口结构调整的道路将会是曲折的，并非线性的。
如果你只看房屋评价，你会认为我们生活在所有可能的宏观世界中最好的世界里。
经济增长“具有韧性”，通胀正朝着目标稳步迈进，人工智能是一股长期的顺风，亚洲是新的多元化引擎。
汇丰银行最新的2026年第一季度展望清晰地表达了这一共识：留在股票牛市中，增持科技和通信服务股，加大对人工智能赢家和亚洲的投资，锁定投资级收益，并利用另类投资和多元资产来平稳波动。
我其实同意其中的一些观点。但如果仅止于此，你就错过了事情的真相。
表面之下，我们还拥有：
● 人工智能资本支出所构建的利润周期，其极端程度远超人们的想象。
● 货币传导机制部分失效，因为大量公共债务积压在私人资产负债表上。
● 结构性定时炸弹——主权债务、生育率下降和地缘政治重组——对第一季度来说无关紧要，但对十年后“风险资产”的含义却至关重要。
本文旨在调和这两个世界：清晰、可营销的韧性故事，以及混乱、路径依赖的宏观现实。
1、共识
让我们先从制度基本情况说起。
他们的框架很简单：
1)股市牛市仍在继续，但波动性加剧。
2)行业/风格多元化：增持科技和通信板块，加上公用事业(电力需求)、工业和金融板块，以实现价值和多元化。
3)利用另类投资和多元资产策略来应对市场下跌——黄金、对冲基金、私募信贷/股权、基础设施和波动性策略。
4)释放收入：由于价差收窄，建议从高收益股票转向投资级股票。增加新兴市场硬通货公司债券和新兴市场本币债券，以获得收益分成和非相关收益。利用基础设施和波动率策略作为对冲通胀的收益工具。
5)亚洲作为多元化引擎：中国、香港、日本、新加坡、韩国的肥胖人群比例较高。
主题：亚洲数据中心蓬勃发展，中国创新领军企业，通过股票回购/分红/并购提高亚洲净资产收益率，以及高质量的亚洲信贷。
在固定收益方面，他们明确表示喜欢：
● 全球投资级企业债券，旨在提供更高的收益率，并有机会在政策利率下降时锁定收益。
● 增持新兴市场本币债券，以实现套利收益、外汇上涨收益和分散股票投资风险。
● 由于估值过高和特有的信用风险，建议对全球高收益债券轻度减持。
这是典型的“周期末期但尚未结束”的策略：顺应趋势，分散投资，让亚洲+人工智能+收益支撑你的投资组合。
我认为他们对未来6到12个月的预测总体上是正确的。但这恰恰是大多数宏观分析的终点——也是真正风险的开始。
2、引擎盖下隐藏着裂痕
如果你像Prometheus的Ahan那样重建经济——通过Kalecki-Levy恒等式(利润是投资、消费、工资和折旧的函数)，你就会对相同的数据产生截然不同的情感反应。
(推文来源) adamonfinance)
大局：
● 美国名义支出约为4%至5%，这部分支出基本转化为企业收入。
● 问题在于：谁在花钱，钱从哪里来。
用储蓄率来搪塞(“消费者已经无力偿还”)是忽略了问题的本质。如果富裕家庭能够提取现金、利用信贷并变现资本收益，即使工资增长放缓、就业形势恶化，他们仍然可以继续消费。从宏观恒等式的角度来看，超过收入的消费是通过资产负债表之外的支出而非损益表来筹集资金的。
简单来说，这意味着很大一部分边际需求来自资产负债表庞大的富裕家庭，而不是来自广泛的实际收入增长。
这就是为什么数据看起来如此矛盾的原因：
● 总消费保持稳定。
● 劳动力市场逐渐疲软，尤其是低端市场。
● 收入和资产所有权方面的不平等现象加剧，强化了这种趋势。
这就是我与“韧性”论调的分歧所在。总体数据看起来不错，是因为它们越来越被收入、财富和资本获取渠道的顶层人群所主导。
对股票市场而言，这仍然是利好消息(利润并不在意收入来自一个富裕买家还是十个贫困买家)。但对社会稳定、政治和长期增长而言，这是一个需要慢慢消化的问题。
3、AI资本支出
目前最被低估的动态是人工智能资本支出及其对利润的影响(通过Kalecki-Levy视角)。
简短版本：
● 投资支出是别人今天的收入。
● 相关成本(折旧)会在数年内缓慢显现，而不是立即产生。
因此，当人工智能超大规模数据中心和相关领域的参与者将总投资增加20%时：
● 收入和利润因此获得大幅前期增长。
● 随着时间的推移，折旧率会逐渐上升，大致与通货膨胀率同步。
● 数据显示，在任何时间点，利润的最佳解释因素都是总投资减去资本消耗。
这导致了一个非常简单但又非常非共识的结论：虽然人工智能资本支出浪潮仍在持续，但它刺激了商业周期，并且profit-maximizing.
你不能站在那列火车前面。
这与汇丰银行在科技领域的超配以及其“不断发展的AI生态系统”主题完全吻合，即使他们没有这样表述，他们实际上也在提前实现同样的盈利目标。
我比较怀疑的是二阶导数叙事：
● 我不认为单靠人工智能资本支出就能让我们达到实际GDP增长6%的新高度。
● 一旦自由现金流融资窗口收窄，资产负债表饱和，资本支出就会放缓。
● 随着折旧逐渐显现，“利润增长”的势头逐渐减弱;我们回归到人口增长和生产力增长的基本趋势——在发达国家，这种趋势并不十分显著。
所以我的立场是：
● 策略：只要总投资数据持续走高，就对人工智能资本支出受益者(芯片、数据中心基础设施、电网、利基软件)保持建设性态度。
● 战略层面：将其视为周期性的利润繁荣，而不是趋势增长的永久性重置。
4、债券、流动性和半失效的传导机制
接下来事情就变得奇怪了。
从历史上看，加息500个基点会大幅削减私营部门的净利息收入。而如今，数万亿美元的公共债务作为安全资产存在于私人资产负债表上，这种关系已经扭曲：
● 利率上升意味着国库券持有者和储备金持有者将获得更高的利息收入。
● 许多企业和家庭负债都是固定利率的(尤其是抵押贷款)。
● 最终结果：私营部门的净利息负担并没有按照标准宏观经济学教科书的预测方式发展。
所以：
● 美联储现在面临着两难境地：一方面是通胀率仍然高于目标水平，另一方面是劳动力市场数据疲软。
● 利率市场今年最好的交易是债券的均值回归，即在暴跌后买入，在暴跌后卖出，因为宏观经济形势永远不会形成清晰的“大幅降息”或“再次加息”趋势。
关于“流动性”，我的看法很直白：
● 目前，美联储的资产负债表基本上只是一个叙事道具;相对于系统的其他部分而言，其净变化太慢、太小，不足以成为可交易的信号。
● 真正的博弈发生在私营部门的资产负债表和回购市场，谁在借款，谁在放贷，以及利差是多少。
仅凭一张“净流动性”图表是无法得出这个结论的。你需要从以下方面推断：
● 收益率曲线的形状(在高流动性环境下不应该存在的弯曲)。
● SOFR、CP、信用利差和基差。
● 跨资产风险偏好(高贝塔系数与低贝塔系数，优质资产与垃圾资产)。
5、债务、人口结构和中国面临的挑战
5.1、主权债务：人人都知道结局，却不知其路径。
国际主权债务问题是我们这个时代最重要的宏观问题，而每个人都知道“解决方案”：
将货币贬值至可控的债务占GDP比重水平。
悬而未决的问题是路径：
● 有序的金融压制：保持名义增长率高于名义收益率，让通货膨胀稍微高一点，逐步减少实际债务。
● 混乱的片段：市场对财政政策走向反应强烈。期限溢价突然重新定价。较弱主权国家的货币意外事件。
今年早些时候，由于财政担忧，美国长期债券收益率飙升，我们已经尝到了这种滋味;汇丰银行自己也指出，“负面财政轨迹”的说法在《OBBB法案》前后达到顶峰，然后随着美联储转向关注经济增长而逐渐消退。
我觉得我们还没完成那部电影的制作。
5.2、生育率：缓慢发生的宏观危机
全球生育率低于更替水平，这种情况不仅发生在欧洲和东亚，现在也发生在伊朗、土耳其等地，并且逐渐蔓延到非洲部分地区，这实际上是物种层面的宏观冲击，却被包装成人口结构方面的一个脚注。
低生育率意味着：
● 较高的抚养比。
● 结构性实际增长放缓。
● 长期存在的政治压力要求进行财富再分配(因为资本回报超过工资增长)。
当你们结合使用时：
● 人工智能资本支出将带来资本深化冲击，以及
● 生育率下降作为劳动力供给冲击，
你会进入一个这样的世界：
● 从名义价值来看，资本所有者的收益非常可观。
● 政治体制变得更加不稳定。
● 货币政策陷入两难境地：既要支持经济增长，又要避免劳动力最终获得定价权时出现通货膨胀性的工资-价格螺旋式上升。
虽然这不在您标准的12个月房屋展望幻灯片中，但对于5-15年的资产配置期限来说，这绝对至关重要。
5.3、中国：被遗漏的变量
汇丰银行对亚洲市场持乐观态度，认为政策驱动的创新、人工智能云潜力、治理改革、更高的股本回报率、低估值以及亚洲整体利率走低带来的利好因素都将推动亚洲经济发展。
我的观点：
● 从5-10年的时间跨度来看，完全不投资中国和北亚的风险比投资一些风险更大。
● 从1-3年的时间跨度来看，主要风险不是宏观经济风险，而是政策和地缘政治风险(制裁、出口管制、资本流动限制)。
所以，是的：我喜欢亚洲杠铃型股票，人工智能/半导体/数据中心基础设施+高股息和高质量信贷——但你必须用明确的政策风险预算来衡量它，而不仅仅是夏普比率。
