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欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫为Agent命门：体验为1，成本为0，来自田瑀研究笔记。

每年M W C都是一场科技界的春晚，但今年的剧本有点不一样。

荣耀给手机装上脖子，中兴让豆包动手办事，千问把A I眼镜压到2000块。表面上看是硬件形态的狂欢，底层逻辑其实是同一件事：Agent终于开始好用了。

Agent好用，硬件形态的探索才有根基。

以前智能眼镜为什么火不起来？不是光学模组不够轻，是背后的Agent并不好用——问个天气还行，让它"找一下上周在餐厅拍的那张照片发给我妈"，它就懵了。

现在Agent能跨应用、跨终端操作，端侧N P U能跑十亿参数模型，交互的速度和深度都有显著的提升。

这意味着什么？手机、眼镜、机器人，甚至胸针、吊坠，都可能成为Agent的载体。场景是被Agent的能力解锁的，不是被硬件发明出来的。

但以内存为代表的硬件涨价确实是硬件普及路上的绊脚石。

千问眼镜一千九百九十七元，像这样的可选消费品，消费者对价格还是十分敏感的。如果运行内存和存储空间继续涨，消费电子的 B O M 表根本算不过来——要么牺牲利润换市场，要么提价收缩用户池。

但两条路都不舒服。

更麻烦的是，Agent越好用，对内存的胃口越大。端侧跑大模型、多模态交互、上下文记忆，都离不开存储的支撑？这和产品的成本约束直接冲突。手机就是典型的例子。

短期来看，由于对价格接受程度更高的云端需求高增，这场拉锯战存储等硬件占了上风。但对于A I相关的端侧产品来说，市场也有分歧。

乐观来看：Agent体验突破会使用户愿意为智能付费从而促使均价上移，消化成本。但这个事情同样也有悲观版本：存储成本刚性会呆滞会导致涨价后消费者接受度大幅下降进而场景探索慢于预期。短周期来看，这场拉锯战走向哪边都有可能，我认为判断可能没有什么置信度。

但有些时候拉长看，很多问题就会相对容易解决，因为这一轮半导体硬件的周期固然要比以往更持久，但周期中的负反馈力量并没有消失，当下的存储等产品的价格显然不能长期维持。

所以长期的关键问题是Agent本身是否是体验上有代际上的升级。

成本是周期因素，体验才是结构因素。如果Agent在两年内从能用变成离不开，存储成本的压力只是阶段性噪音；如果Agent进展不及预期，成本下降也救不了需求萎缩——用户不会因为便宜就买单，体验才是那个1，成本只是后面的0。

投资上，这种短期模糊、长期清晰的状况，我的习惯是结合护城河、价格拉长来看。

M W C让我们看到行业在往哪里试探。但方向不等于结果，热闹不等于生意。长期看我对Agent的发展较为乐观，但寻找具有护城河的标的仍然困难，还是那句话，免费的期权还凑合。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫为“HALO资产”折射— CXO行业，来自吕执着。 高盛近期一份报告，为理解全球生物医药产业链的估值重构，提供了一个绝佳的理论框架：“HALO 资产”。它指的是那些通过高额、持续且明智的资本开支，在物理世界的产能与技术，和数字世界的数据与人工智能上，构筑起宽阔护城河，从而能持续获取超额回报的稀缺资产。在我仔细审视后发现，药明系近期的动作，正是这一理论在中国乃至全球 C D M O 领域最极致的演绎。

HALO 资产的基石：以 “超前资本支出” 构筑物理护城河
高盛指出，HALO 资产的核心特征之一是 “高资本开支强度”。在我看来，药明系的资本开支，绝非简单的产能堆砌，而是一场精准、超前且系统性的战略卡位。

1、产能的 “规模与网络” 护城河。

药明康德覆盖中国、美国、新加披、欧洲的全球产能网络已从 “成本优势” 升级为 “供应链安全与就近服务” 的核心能力。特别是在多肽或寡核苷酸领域，超过十万升的固相合成产能全球领先，在未来直接绑定了 GLP-1 等黄金赛道。这种产能是重资本、长周期投入的结果，后来者难以追赶。而药明生物包括合联在内的 “全球双厂生产” 策略和 覆盖美、欧、中、新等的“全球六极供应链” 布局，是其承接跨国药企大规模商业化订单的前提。收购拜耳德国工厂、建设新加坡基地，近期并购东耀，在我看来都是资本开支驱动的 “基础设施” 先行。

2、技术的 “深度与平台” 护城河。

C R D M O 一体化将研发作为流量入口的商业模式，本身就需要在早期投入大量资本开支建设全球顶尖的研发平台，比如 D N A 编码化合物库、抗体发现平台等。这一系列是建立在长期研发投入和大量生产数据反馈之上的，技术工艺的核心经验与诀窍的护城河，这种投入在短期拉低利润率，却锁定了长期的客户与管线。

HALO 资产的飞轮：当物理护城河遇见 A I 与数据
高盛理论强调，HALO 资产的另一面是数据积累和数字化能力。在我看来，药明系正在将庞大的物理资产，转化为驱动增长的智能飞轮。

1、数据资产的 “滚雪球” 效应。

药明康德累计合成超过四十三万个新化合物，药明生物赋能超过六百二十个临床阶段项目。每一个分子、每一次实验、每一批生产，都转化为结构化的数据。

这构成了全球最庞大的药物研发与生产私有数据库之一。这些数据是训练 A I模型最宝贵的燃料，让企业在分子设计、性质预测、工艺优化上越来越精准，形成数据越多、A I 越强、成功率越高、吸引更多项目、产生更多数据的正向循环。

2、A I 赋能的 “效率革命”。

通过投资和自研，A I 已经深度嵌入研发流程。比如，将临床前候选物的交付时间缩短到十三个月零二十一天，而行业平均水平大约是二十四个月。在 C D M O 环节，A I 用于生产排程、质量控制、收率预测，直接提升产能利用率和毛利率。A I 不仅降低成本，更在创造新价值。它有望帮助发现全新机理的分子，到那时，药明系提供的将不仅是研发生产服务，更是知识产权与解决方案，商业模式和价值链地位将再次跃升。

所有这些，都建立在同一个基础上：多年高额资本开支投入所积累的、经过大量项目验证的、且难以复制的工程化与数据化能力。他们卖的不仅是技术，更是时间和确定性，帮客户省下数年研发时间和数亿美金的试错成本。这就是其平台授权的深层护城河。近期药明生物、药明合联的平台技术授权，合计超过二十亿美金，就是最好的例子。

在这里我想强调：跟创新药的管线授权不一样，技术平台的授权是可以重复利用的，药明可以同时授权给多家不同的企业，同时收取多份收益，这就是平台的威力。

HALO 资产的回报：从成本中心到价值中枢
市场曾将 C X O 视为周期性的成本中心，但在我看来，药明系证明，持续的资本开支投入可以将其转化为具备定价权的价值中枢。

从财务回报来看，随着前期资本开支进入收获期，规模效应和平台效应开始兑现。药明康德调整后净利率稳居百分之三十以上，药明生物在高速扩张中保持强劲现金流。这证明了其资本开支的高回报率和优秀的管理能力。

从生态系统的溢价来看，药明系已超越单一公司，成为一个生物医药创新的生态系统。从早期研发，到特定技术平台，再到临床与生产，创业者可以在这里获得一站式的创业解决方案。这种生态价值，是竞争对手用钱在短期内无法复制的，构成了最深的护城河，也理应享受估值溢价。

我给出一个很大胆的结论：投资药明系，就是投资中国生物医药的基础设施。

高盛的 HALO 资产理论，最终指向：在产业变革期，投资于那些通过持续聪明投资、同时拥有实体和数字护城河的基石型企业，是获得长期超额收益的关键。

药明系正是这样的资产。它用十年如一日的巨额资本开支，为中国乃至全球的生物医药行业修建了不可或缺的高速公路和云计算平台。无论路上跑的是哪家药企的车，无论计算的是哪个靶点的数据，它都是最终的受益者。

当行业从野蛮生长进入精耕细作时代，当 A I 开始重塑研发范式，药明系已凭借其物理的广度、数据的深度和技术的锐度，占据了最有利的位置。它不再是一个简单的外包服务商，而是驱动行业创新的核心引擎和价值分配的关键节点。这，就是 HALO 资产的终极形态。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫跌落的速度：5%金丝雀与被误解的抄底，来自张翼轸。
每当市场跌去一点，总有两个声音在投资者的脑海里打架：一个是 “赶紧跑，后面还有深坑”，另一个是 “好机会，千金难买牛回头”。
买入还是止损？这大概是交易里最古老，也最折磨人的核心问题。
传统的解题思路，总是盯着下跌的 “幅度” 或者是所谓的 “估值”。但在拿下 2023 年查尔斯・道奖的一篇论文《The 5% Canary》中，作者给出了一个极其锐利的新切口：时间。更准确地说，是下跌的初始加速度。
危险的“早发速度”
标普 500 指数自 1950 年以来，有 90% 的时间都处在某种程度的回撤之中。绝大多数的日常回撤，都在 2% 到 6% 之间徘徊。对于长期投资者来说，这个区间的波动是不必理会的白噪音。
但问题在于，那些最终演变成 20%、甚至 30% 的灾难性大熊市，最初也是从跌破 5% 开始的。我们如何区分一次 “良性调整” 和一次 “崩盘前兆”？
Thrasher 从 17 世纪最速降线的物理学原理中找到了灵感。物理学告诉我们，物体在一个曲线轨道上下滑，要想在最短时间内到达终点，并不是走直线，而是走一条前期极其陡峭的弧线 ——依靠初始阶段极快的速度累积动能。
股票市场也是如此。这篇论文的核心发现是：真正具有破坏性的大跌，往往在最初的 5% 下跌时，表现出了极快的速度。
如果一个主要指数（如标普 500 或道琼斯）从 52 周高点回撤 5%，仅仅用了不到 15 个交易日，这就触发了所谓的 “5% 金丝雀” 信号。
在早年的煤矿里，矿工会带着对一氧化碳极度敏感的金丝雀下井。一旦金丝雀出事，矿工就知道毒气来了，必须立刻撤离。15 天内极速暴跌 5%，就是资本市场的金丝雀。
因为这种极速下跌打破了市场的常态，它意味着抛压极其坚决，没有任何承接盘。更致命的是，基于行为金融学中的 “注意力驱动” 效应，这种急速的下跌会迅速吸引全市场的目光，唤醒投资者的损失厌恶本能，从而引发更猛烈的非理性抛售。
确认与过滤
当然，市场偶尔也会有无厘头的恐慌发泄，随后迅速收复失地。为了过滤掉这些噪音，论文引入了技术分析中最朴素的工具：200 日均线。
当 “5% 金丝雀” 发出尖叫之后，如果指数在随后的 42 天内，出现连续两天收盘跌破 200 日均线，这就构成了 “确认版的 5% 金丝雀”。
叠加了这个确认条件后，预警效果惊人。1980 年至今的标普 500 中，总共只出现了 15 次确认信号。而这 15 次信号之后，标普 500 未来 3 个月和 6 个月的中位数回撤，是普通 5% 下跌后回撤的两倍以上。
换句话说，当动能的恶化与长期趋势的破位产生共振时，千万不要心存侥幸。
慢跌中的“抄底”逻辑
既然极速下跌是毒药，那么如果是慢悠悠的下跌呢？
这正是这篇论文进入第二部分时的精妙之处 —— 它顺手把 “抄底” 这件事给量化了。
很多人死在抄底上，是因为他们什么底都敢抄。牛顿在 1720 年南海泡沫破裂时试图抄底，结果倾家荡产，留下了那句著名的 “我能计算天体的运行，却无法计算人性的疯狂”。
但如果你改变一下条件：大背景是上升趋势：50 日均线高于 200 日均线。下跌极其缓慢：从 52 周高点回撤 5%，花了超过 15 个交易日。
当这两个条件同时满足时，论文将其定义为 “Buy The Dip” 信号。
这背后的逻辑依然是人性和微观结构。在长期多头排列的趋势下，如果一波 5% 的回撤走得磨磨唧唧，说明市场里并没有恐慌情绪。这往往只是获利盘的自然换手，或者是前期过热情绪的温和释放。
美股的数据证明了这一点。在出现这种 “慢跌抄底” 信号后的 42 天里，标普 500 上涨的概率高达 87.5%，中位数收益达到 5.55%，无论胜率还是赔率，都显著优于全样本的盲目做多。
这不在于盲目相信均值回归，而在于你通过时间的标尺，过滤掉了那种带有破坏性的情绪宣泄。
A股的现实骨感
海外的实证做得很漂亮。但作为 A 股的长期受摧残者，看到任何神奇指标，第一反应永远是：在我们这儿管用吗？
我请 GPT 5.3 用万得全 A 指数（2006 年初至 2026 年初，近 5000 个交易日）作为标的，严格按照论文的参数跑了一遍复现。
结果很有意思，一半海水，一半火焰。
首先，“急跌没好货” 这个底层逻辑，在中美市场是完全相通的。
在万得全 A 的样本里，发生 “5% 金丝雀”（15 天内跌破 5%）之后的未来 1 个月到 12 个月，其平均回撤深度显著大于普通的 5% 下跌。动能的自我强化一旦开启，向下砸出的坑同样深不见底。在这个层面上，金丝雀的警报依然有效。
其次，“确认版金丝雀” 在 A 股水土不服。论文中那个极具威力的过滤条件 —— 随后跌破 200 日均线确认 —— 在 A 股碰了壁。
为什么？因为过去十几年里，严格符合这一条件的仅仅只有 6 次。A 股的波动率本就偏高，牛短熊长，很多时候指数距离 200 日均线极远，或者在均线附近反复无序震荡。样本量太少，导致这个确认信号在 A 股失去了普适的统计意义。
最后，关于 “慢跌抄底”。
在万得全 A 中，上升趋势里的慢跌，其随后的上涨概率和中位数收益，确实比 “所有上升趋势下的 5% 回撤” 要有一定的边际改善。
但这仅仅只是 “有一点改善” 而已。它的整体表现，并没有比你在这个近 20 年的全样本里随便挑一天闭眼买入好。A 股没有美股那种长达十年的平稳慢牛，哪怕是温和的下跌，有时也只是漫长阴跌的开始，而非重新向上的蓄力。
为什么同样的量化逻辑，在不同的市场会呈现出强度上的差异？
说到底，任何指标都是微观结构的倒影。成熟市场的平滑、长牛，让均线和时间过滤能够精确捕捉情绪的异动；而 A 股的高波动与资金博弈特性，使得很多趋势性指标显得要么过于迟钝，要么过于敏感。
但这并不妨碍我们从中吸收最核心的思维操作系统。
它提醒我们，面对市场的下跌，不要仅仅盯着那个 “跌了多少” 的绝对数字，更要感受它 “跌得有多快”。
急跌释放的是恐慌的动能，而恐慌是极易传染的。
当市场以惊人的加速度飞流直下时，宁可承受踏空的代价，也不要去做那个试图徒手接飞刀的英雄。对市场保持绝对的敬畏，当金丝雀停止鸣叫，先退出来看看，总好过把本金留在深渊里去验证底部的坚硬程度。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫漫谈AI时代：教育、土地、前额叶、神秘主义，来自STH_。
AI发展速度与社会影响力远超曾经被认为“激进”的预期，我觉得是时候写篇随笔谈谈自己的一些想法，包括人类作为碳基生物如何适应新的时代、一些预测、以及开放性的灵感碎片。
一、AI所擅长的工作与对人类劳动力的替代
目前的AI极其擅长对于信息进行检索以及机械化加工，显著优势在于“重复性高”、“可预测性高”的传统脑力工作。比如缺乏实际意义的空话与中等质量文案、基础的编程、信息检索汇总等，这些传统白领脑力工作的特征在于极高的重复度与可预测性。AI可以大量学习历史数据并复制模仿流程，产生70分甚至80分的成果。产出成果低于AI水平、或没有能力进一步优化的大量传统白领工作价值会受到严重挑战。
在艺术类作品中，AI对于作画、音乐、配音、视频等曾经需要大量人力完成的工作已经产生明确生产力提升与替代威胁。在深度学习某个画家的作品后，AI可以高效率捕捉其绘画特点并进行高效产出；许多配音演员被要求出售对其声音的AI学习与再制作权益，而AI配音已经很大程度以假乱真，能有85分以上的真实度与感染力。
但生产力爆发、成本降低的背后是知识产权的混乱。比如AI音乐制作领域已经有很多听感极佳的作品，但总会有一种熟悉感，可能来源于多段相似风格作品的节奏与旋律拼接。这种潜在的“致敬”或“抄袭”质疑在音乐界经久不衰，但AI的使用与算法盲盒使得AI音乐制作生产力爆发的同时，对抄袭定义、原创者权益保护的灰色地带迅速扩张。
以目前的AI发展，我认为有几个人类依旧占据生产力优势的方向：
1. 非公开信息：信息是原料，掌握非公开的重要信息可以赢在起点。
2. 对信息的加权处理能力：
AI面对的是爆炸的信息源，人类的优势在于对复杂矛盾的信息进行优先级与权重分配，这种能力在更多元的、精细的、历史数据较难用于未来预测的任务上有长期超越AI的可能性。
3. 对不同领域信息与资源的整合能力：
目前的AI对于跨学科/领域的整合能力较差，可能是这类人才与情景本来就较少、考验的能力更复合，导致AI更难学习模仿。以创作类为例，AI工具较容易做出70-80分的音乐、美术等单一领域产品，却无法纯粹由AI完成70分的游戏制作。这一点其实大量解放了有才华、却曾经被个人技术与生产力限制的创作者。我们观察到在使用了AI之后，小型游戏工作室与个人制作者的生产力大幅提升，降低了对于基本实现能力（比如基础代码、音乐、美术）的外部依赖。包括短视频制作，过去拥有一个好的想法需要重人力的实现途径，比如演员、摄像、视频剪辑等等，但现在可以更低成本、低依赖度实现想法。
我认为AI在降低了“实现”环节的权重后，拥有know-how的少数人生产力会得到前所未有的解放，也会在整个社会资源与价值分配中拿到更大份额。在AI具有更强的综合信息资源整合能力与非线性/非归纳型预测能力之前，这种优势会维持很久。
二、教育、白领、中产阶级
目前的教育体系依旧过度强调机械性的脑力工作，将会与AI时代所需要的技能背道相驰。传统的白领工作模式在于“较高的前置学习壁垒”与“较低的应用变量”，比如医学、法律等行业需要人类学习专业数据库并知道在什么时候调用具体的知识/法条，但大多数情景其实都是没有太多争议的机械性知识调用工作。输入“眼睑局部红肿”、“硬结”、“按压剧痛”，很容易得到麦粒肿的诊断与相对应的治疗处理方式，其实很多工作是AI能胜任、具有替代性的。当然，越是复杂的情况与诉求会对AI使用者对于语言文字的描述精确性有更高的要求，有更强表达与理解能力的使用者会对AI给出更精确有效的指令，从而提升最终的AI生产结果。
大量传统机械化脑力白领工作会被AI提升效率并替代，我们已经在全球各地看到这种劳动力与市场需求的错配：以美国为例，目前短缺的是蓝领工人与灰领服务人员，白领的入门级工作机会大幅下降、资深白领的需求则在增长。
大部分国家的中产阶级是白领，在可见的未来会进一步空心化，直到某一天AI革命创造更多新的高附加值中产岗位。同样以美国为例，顶端富人更富、中产和底层承压的K型经济非常显著。以消费行业的高频数据为例，餐饮与零售行业的压力从低价产品逐渐渗透到传统中产的领域。
贫富差距加剧、中产空心化的对社会治理带来的挑战会是全球性的难题。
三、资本、土地、人力的价值分配
传统的生产要素理论认为企业/企业家整合了资本（有形与无形的生产工具）、土地（自然资源）、人力三种资源。
人力整体在可见的中短期会不可避免承压，AI的低成本与生产成果可以平替大量传统人力产出；也同时会加剧分配的顶端极化，比如AI人才在各大科技公司的话语权与薪资大幅上升。
技术突破带来的生产工具效率提升至少会阶段性使可被提升效率的行业生产工具价值下降。
企业在全球化逆转、各国更注重本土主义的情况下受限。过去享受到全球化浪潮带来低成本生产力、全球市场、避税港的跨国公司会无法追求极致效率，支付更高的综合成本。在全球货币更滥发、经济增速更缓慢的环境下，全社会平均资本回报率会更低，当然资本内部分化依旧显著。
综上，在社会总价值比例分配的变化趋势上，我认为具有稀缺性的自然资源会整体获得更大的份额，也会承担更多的社会治理成本负担。硅基生产力依赖电子，而电子的传播资源铜铝、电子的储存资源锂都会有长期产业级的需求增长。飙升的资源价格与加剧的资源民族主义都在展示AI趋势下新的社会价值分配模式。
在AI迅速发展与突破的时期，政府可能不会对重要的生产资料进行过多干扰，以免生产力落后于其他国家；等到AI对社会影响更稳定后，可能会对电力、资源等硅基生产力的成本进行提高，以保证碳基生产力不被过度替代。民用与商用基础资源的价格双轨制是一种选项。
四、全球性的前额叶退化
在对全球著名烈酒公司Diageo进行投资复盘时，我发现了新世代烈酒消费的大幅下滑。24年时我将其归因为疫情带来的一次性冲击，事实上这种代际变化发生时间更早。
在于Gen Alpha群体及其密切相关的教育界、心理咨询界等人士交流后，我发现全球性的前额叶退化正在发生。疫情的一次性冲击、经济不景气的压力、短视频的流行都在促成一个前额叶发育更糟糕的世代，包括成年人的前额叶状态也在恶化。而这一大脑核心功能区的恶化会导致专注力下降、社交欲望下降、语言沟通与表达能力下降。
更多的青少年面临焦虑、adhd、社交障碍等困扰，这几年线下社交场景的收缩与全球性前额叶恶化也具有一定的相关性，青少年的饮酒频率下滑显著高于同期成年人。包括游戏行业的常青老游戏老IP复兴，也一定程度受益于大量现代人注意力更碎片化、对多巴胺奖励更缺乏耐心、没有精力从零开始学习一个入门成本较高的新游戏。
这种情况在未来极大可能会因为教育体系的错配与改革进一步恶化。传统教育体系对于大量阅读、专注学习的诉求会在16-25岁大幅增强前额叶的发展，而这一点可能在未来越来越困难。未来较强的专注能力、社交能力、表达沟通能力会是稀缺品。
五、重新赋魅
Max Weber所说的祛魅disenchantment的底层是大量现代人接纳并投入经济生产活动的效率体系，而这种经济生产关系与体系的动摇必然带来更多对于现代性的思考与反叛。对于人类价值与意义的思考、神秘主义的复苏、更低的社会教育水平，会塑造一个重新赋魅的社会氛围。
我并非科技加速主义的信徒，但AI与社会的新时代已经到来，无论抗拒或拥抱。

欢迎收听雪球出品的财经有深度,雪球,国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台,聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫红利立功，成长承压：中概医疗消费同入低估，来自六亿居士。
受外部事件影响，市场出现连续多日的回撤，多数成长板块回撤较大，红利等防守板块展现防守作用。
其中作为A股平均规模较大的上证50指数，同样承担防守作用，在中国石油等权重的带领下，实现波动对冲作用。
而创业板、科创板、泛科技、成长板块则出现较大回撤，芯片、半导体、人工智能等热门细分行业承压。
在主要行业指数中，消费行业进入历史较低区间，中证白酒刷新历史最大回撤纪录。
医药行业同样下行，300医药、中证医疗、全指医药、医药100等关键指数进入低估或接近低估。
当然，跌幅较大还有中概互联、恒生科技、恒生互联网等互联网系指数，其中成立时间较长的中概互联可以作为估值温度的基准参考，正式再次进入低估。
今天，我们聊一聊不同风格的指数，在不同周期的一些特性。
1、投资的长期收益率 = 初始股息率 + 盈利增长 +估值变化
怎么理解？投资一家企业，本质上是成为这家公司的股东，从而获得这家企业的利润分红，这便是初始股息率。
以红利指数为例，目前A股和港股的红利类指数，大致还有4%-6%的股息率，对比1.8%左右的无风险利率（10年期国债收益率），仍有较大的吸引力。
随着企业成长，盈利扩张，我们所获得的分红会逐步抬升，企业的现金流会更充沛，可以生成再投入，从而获得更好的增长，这便是盈利增长带来的价值。
比如，大家现在都盯着硬科技、人工智能、机器人和低空经济，本质上是传统行业出现了增速放缓，风险资金追逐新的增长点所导致。
而估值变化，则是因为市场认为当前企业的潜在价值较高（成长预期），或者没有更好的投资路径（低利率水平），于是愿意出较高的价格来买企业。
比如国泰民安、增速平稳、流动性泛滥，市场的估值就会抬升。当前，低利率使得出现较大的资产慌，海量资金没处去，大家开始瞄准早前较低估的权益市场，这就逐步抬高了市场的整体估值水平，而且还容易产生正向螺旋效应。
2、那么，如果换一个角度呢？
当外部纷争激烈、经济增速减缓、通胀压力显现，市场的估值就容易回落。尤其目前全球权益市场的估值都不算太低，这样就容易出现较大的波动。
当这类问题出现时，市场的风险偏好会逐步降低，高估值行业会承压，产生的波动会更大。尤其是利润还没有得到验证的新兴行业，会出现较大的回撤。
而红利类指数，较高股息率背后是企业的。一般该类企业虽然不具备“高梦想空间”，但因为其有相对稳定的利润，使得有较高的安全垫。
比如当下的情况，市场的整体估值并不低，外部压力显现，市场就容易产生较大波动。在这个过程中，大家会降低对“梦想”的追逐（成长），提升对安全边际的重视（估值），追求相对确认的收益（红利）。
所以，这几天成长类板块回撤，防守类板块上涨。
3、当前的波动，给我们的一些思考
其实，我们很难预测某一天会出现怎么样的黑天鹅，说句实在话，一个普通人的警觉度总不可能高于一个国家的安全力量。
可以想象，如果这几天全仓进攻，尤其是新兴题材或行业，会受比较大的冲击。所以，我一直建议攻守平衡，以此为根基开展策略的规划。
无论牛市还是熊市，攻守平衡的作用不是为了获得更高收益率，而是当出现极端情况时，我们能从容应对。
如果觉得太死板，顶天进行动态再平衡，当全市场温度、无风险利率、全球稳定程度等要素，进行攻守比例的优化。
以全市场温度为例，在自己的风险偏好和收益预期合理的前提下：温度越高，防守板块越重视，温度越低，进攻板块越重视。
本质上，仍然是反其道而行之。
当然，我相信会有朋友有其他思路，比如针对高成长高波动行业，常说：要么不信，要么早信。这句话也是典型的后视镜，“早”这个词，怎么定义，谁来定义？事后看都是早，事前都其实都是赌。
那么，对于大部分普通投资者来说，攻守平衡是相对较优的思路，赚的不一定多，但胜在心里踏实。
市场永远在贪婪与恐惧之间摇摆，风格永远在成长与价值之间轮动。当成长股连日回撤，当消费跌入冰点，当中概互联再次叩响低估的大门，我们需要的不是恐慌中的割肉，也不是冲动中的抄底，而是一份清晰的策略、一颗安定的心。
攻守平衡的意义，不是追求押中每一次风格切换，而是在任何风暴来临时，都能从容地站在自己的甲板上。
赚得多固然好，睡得着更重要。