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印度“爬头”毫不意外！4张图看清“印度股市“与“香港股市”排位大战

近市值一度超过香港股市，成为全球第四大股票市场，仅次于美国、中国内地和日本。过去12个月，由孟买证券交易所30只蓝筹股构成的BSE Sensex指数上升了15%，而由印度国家证券交易所50只最大的股票构成的Nifty 50指数上升了17%，目前两只指数均接近历史高点。尤其在#中国经济#增长放缓和地缘政治风险上升之际，印度成为希望在新兴市场寻找机会的全球投资者的另一个选择。 2023年，印度人口据估计达到14.3亿，印度取代中国成为全球人口最多的国家。

芷莹2024-01-29

央行官网发布2023年金融市场运行情况

增加，银行间衍生品市场成交量保持增长；股票市场主要股指回落。

金融界2024-01-29

科技巨头集中披露财报+年内首次议息，纳指再成市场焦点！纳斯达克100ETF(159659)年内份额大增218%

023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-29

中国经济时报：当下应迅速建立和恢复投资者信心可暂缓IPO、大股东减持及上市公司再融资建立平准基金

构投资者还是散户投资者在中长时期内，在股票市场上总体的投资回报都不理想。在考虑基础性制度持续完善的同时，近期最需要采取的措施则是迅速建立和恢复投资者信心。汪昌云提出，首先，在投资者信心基本恢复之前，可暂缓IPO、大股东减持及上市公司再融资，缓解二级市场资金面供需失衡问题。其次，鼓励社保、中央汇金、证金公司等“国家队”入市增持A股，适当放松保险公司权益性资产持有限制。再次，建立股票市场平准基金。在前两项措施对于稳定市场和恢复投资者信心尚不足时，建立平准基金。同时他还表示，当前，重要的是解决对股票市场的认知偏差或认知不足的问题，即长期错误地将股票市场功能定位为帮助上市公司提供融资的场所，而没有正确认识到上市公司为投资者提供合理水平回报是一种信托责任，因此，股票市场除了融资功能之外，还有一个同等重要的功能，就是为投资者提供与其所投资公司的风险相匹配的风险溢价（投资收益），也就是股票市场的投资功能。只有对股票市场功能有正确认识，市场基础性制度建立才可能有明确的方向和目标。这些基础性制度包括上市公司公司治理制度、IPO发行制度（注册制）、再融资制度与政策、公司并购重组制度、信息披露制度、违规处罚制度、一级市场定价机制、二级市场交易制度、融资融券制度、投资者权益保护制度、机构投资者行为规范、股票市场平准基金设立与管理、证券市场监管制度等。

金融界2024-01-29

Grayscale：加密货币在投资组合中的作用

常在风险较低的情况下提供较低的回报，而股票市场在风险较高的情况下提供较高的回报。为了帮助改善风险/回报权衡，近年来许多机构投资者已配置到私募市场（例如私募股权、房地产、风险投资），或采用结合借贷/杠杆的策略来提高回报（例如风险平价））。这些方法通常很有效，但并不总是适合个人投资者。图表 5：传统资产在风险和回报之间熟悉的权衡从风险/回报的角度来看，加密资产类别扩大了个人投资者的机会集（图表 6）。例如，比特币的年化回报率约为50%，年化波动性约为75%；以太坊的风险/回报范围甚至更远。 [8] 从历史上看，在传统资产中，风险投资提供最高的风险/最高的潜在回报。这些投资平均产生了约 20% 的年化回报，年化波动性约为 30%。 [9] 加密资产扩大了公开市场投资者可获得的风险和回报范围。换句话说，对于愿意承担更多风险的投资者来说，加密资产类别有可能以交易所广泛提供的流动工具的形式带来更高的总回报。图表 6：加密货币扩大了公开市场的风险/回报范围此外，比特币和其他加密资产的回报率与公共股票的相关性相对较低（图表 7）。例如，如果比特币具有高回报但与股票高度相关，将其纳入投资组合可能会提高总回报，但不会提高风险调整回报。事实上，它产生了高回报和低相关性，这意味着比特币可以通过更高的回报和更好的多元化来使投资组合受益。图 7：比特币还带来了多元化的好处一点点加密资产即可发挥巨大作用在构建投资组合时，投资者通常会考虑总回报（未来是否能够实现某些财务目标）以及风险调整回报（其回报是否能为风险提供足够的补偿）。由于加密货币是一种相对高风险/高回报潜力的资产类别，因此将其添加到投资组合通常会提高预期总回报（以及投资组合风险）。因此，我们考虑在某些假设下产生最高预期风险调整回报的金额（尽管添加任何加密货币配置可能会导致更大的投资组合波动）。特别是，Grayscale Research 考虑了一个假设的投资者，该投资者持有经典的 60/40 股票和债券投资组合，并使用蒙特卡罗方法模拟了他们的预期回报（详细信息请参阅技术附录）。然后，我们考虑了将比特币添加到该投资组合中（按比例从 60/40 的股票和债券组合中减去）如何改变其夏普比率（风险调整回报的衡量标准）。 [10] 从风险/回报的角度来看，夏普比率最高的投资组合可以被认为是最佳的。由于其历史较长，我们在本次练习中使用比特币作为代表数字资产，而不是其他代币。图表 8 显示了我们的基线模拟的结果。随着比特币以小幅增量添加到经典的 60/40 投资组合中，预期夏普比率最初会上升。原因在于，虽然比特币是一种波动性较大的资产，但其回报率较高，且与传统资产的相关性较低。夏普比率持续上升，直到比特币达到总投资组合的约 5% 份额，然后开始趋于平稳。在此之后，增加比特币配置预计不再会提高风险调整后的回报。图表 8：随着比特币添加到 60/40 投资组合，假设的风险调整回报率上升当然，这只是一组特定假设下的一次模拟，并不能保证未来的回报将反映过去的回报。为了对我们的结果进行压力测试，灰度研究改变了三种资产的预期回报、波动性和相关性（详细信息请参阅技术附录）。这些情况中的每一种都会导致比特币数量略有差异，从而导致夏普比率最高的投资组合，投资者在分配到资产类别之前应考虑这种不确定性。一般来说，如果最佳投资组合提供更高的回报、更低的波动性、与传统资产的相关性更低或这些属性的组合，那么它会持有更多的比特币。在我们的基线模拟和压力测试中，我们的假设模拟表明，对于原本持有经典股票组合的投资者来说，将投资组合的大约 5% 分配给比特币会带来平均风险调整后的最高回报，尽管投资组合波动性更高和债券。加密货币是一种不稳定的资产类别，因此一点点就可以发挥很大作用。购买和“持有” 需要强调的是，投资数字资产可能并不适合所有人。在本分析中，我们考虑了持有经典 60/40 投资组合的代表性投资者。然而，实际上有许多类型的投资组合可以满足不同的财务需求。例如，一些投资者持有低波动性资产的投资组合，因为他们的资本专门用于即将到来的支出（例如购房或大学学费）。加密货币是一种高波动性资产类别，随着时间的推移可能会产生强劲的回报，但也可能在短期内损失重大价值。此外，一些投资者青睐固定收益证券或派息股票等创收资产。尽管某些加密资产会产生收入，但在大多数情况下，与资产的波动性相比，收益会较低——加密货币是主要为了资本增值而持有的资产类别。尽管存在一些例外，但灰度研究的分析表明，传统的平衡投资组合可以通过适度配置加密货币（大约占金融资产总额的 5％）来实现更高的风险调整回报。由于加密货币是一种高风险/高回报潜力的资产类别，与股票的相关性较低，因此加密资产可以帮助投资者克服目前面临的一些投资组合构建挑战。分配加密货币并不会改变有关投资组合构建的其他传统思维，包括在临近退休时减少投资组合波动性、尽可能使用税收优惠账户，以及避免试图把握市场时机（即购买和“持有”）。技术附录为了确定比特币在投资组合中的适当份额，我们使用蒙特卡罗方法模拟了预期回报。具体来说，对于每次将比特币增量添加到 60/40 投资组合（范围从 0% 到 25%），我们在 60 个月内模拟了 1,000 个随机投资组合（即 26,000 个五年期模拟）。然后，我们计算投资组合中每个比特币份额的回报、波动性和夏普比率的平均值（例如，当比特币在投资组合中的份额为 0%、1%、2% 等时的平均夏普比率）。该分析的一个关键要素是考虑加密货币与其他资产类别相关性的影响，因为这决定了其在投资组合背景下的多元化收益。模拟相关随机变量涉及更先进的统计技术。为了调整国债、标准普尔 500 指数和比特币之间的相关性，我们采用了 Iman-Conover 方法。该方法非常有用，因为它能够改变一组变量的相关结构，同时保留它们各自的边际分布。该方法涉及的关键步骤是：排名变换：将每个变量的值替换为其排名，将数据转换为均匀分布。归一化和转换为 Z 分数：这些排名经过归一化，然后转换为 z 分数，将它们与标准正态分布对齐。相关调整：然后，我们使用目标相关矩阵的 Cholesky 分解来调整这些 z 分数，将数据与我们所需的相关结构对齐。转换回原始尺度：最后，将调整后的 z 分数转换回数据的原始尺度，确保保持每个变量的原始分布特征。这个 Iman-Conover 对我们的分析很有帮助，因为它可以真实模拟不同资产（尤其是比特币）在各种相关场景下如何在投资组合中相互作用。对于我们的基准统计数据，我们选择了 2014 年之后的比特币回报数据。这一选择是基于对 2014 年左右比特币收益分布变得更加稳定并接近正态分布的观察（图表 9）。对于股票和债券，基线分布是自 1980 年以来测量的。图表 9：2014 年以来比特币的回报分布更加稳定在模拟我们分析的回报分布时，我们假设包括比特币在内的所有资产的回报均呈正态分布。这种假设是金融建模中的标准方法，提供了简单性和现实性之间的平衡。然而，我们承认现实世界的回报，特别是像比特币这样的资产，可能并不严格遵循正态分布。对于比特币来说，历史回报（特别是使用 2014 年之前的数据）显示出正偏度的证据（图表 10）。对于亲风险资产类别来说，这是一个罕见且有吸引力的属性（即大多数亲风险资产类别具有负偏度）。如果我们将比特币的正偏度纳入分析中，那么在其他条件相同的情况下，最佳投资组合的配置将大于 5%。图表 10：比特币的历史回报显示出正偏度正如正文中所讨论的，我们用各种替代情景对我们的结果进行了压力测试，反映了股票、债券和比特币未来收益分布的不确定性，以及这些资产之间的相关性（图表 11）。总的来说，我们的压力测试支持这样的结果：投资组合中平均大约 5% 的加密货币配置可能是合适的。图表 11：我们的压力测试表明，平均 5% 的加密货币分配是最佳的 [1] 回报不包括费用，并基于指数回报；您不能直接投资指数；资产回报基于标准普尔 500 价格回报指数和彭博-巴克莱美国国债总回报指数； 1980年至2019年的年度数据；现金回报基于 1990 年以来的标准普尔美国国库券总回报指数；往年根据美联储 300 万国库券收益率数据估算。 [2] 在此期间，超过现金的国债票息收益率每年使国债回报增加 1.9%，而收益率的长期下降每年又增加 1%。 [3] 由 Grayscale Research 根据彭博-巴克莱美国国债总回报指数计算得出。 [4] 由灰度研究使用彭博数据计算，数据截至 2023 年 12 月 31 日。灰度研究从指数总回报中减去了七大股票回报的贡献。 [5] 如需更多背景信息，请参阅“全球股票市场联系降低多元化潜力”，Karen Lewis，达拉斯联邦储备银行经济通讯，2012 年 2 月。 [6] 有关更多背景信息，请参阅“美国上市差距”，Craig Doidge、G Andrew Karolyi 和 Rene Stulz，NBER 工作论文系列，2015 年 5 月。 [7] 图表5和图表6基于指数的回报；您不能直接投资指数；指数包括：标准普尔 500 指数、纳斯达克 100 指数、罗素 2000 指数、MSCI ACWI、MSCI World、MSCI EM、彭博-巴克莱全球综合指数、彭博-巴克莱美国综合指数、彭博-巴克莱美国企业指数、彭博-巴克莱美国高收益指数、彭博-巴克莱欧元指数综合、彭博-巴克莱日本综合、彭博-巴克莱新兴市场美国综合、摩根大通GBI-新兴市场全球多元化、德意志银行交叉资产CTA趋势、德意志银行新兴市场外汇等权重、标准普尔/高盛指数、GSAM外汇利差、富时风险投资、高级研究风险平价、Preqin Capital 私募股权、Preqin Capital 房地产和对冲基金研究 400。 [8] 资料来源：Grayscale Investments 基于 Coin Metrics 数据；比特币从2014年1月到2023年12月回归；以太坊的回报从 2019 年 1 月到 2023 年 12 月。对于最好的资产，其早期历史的回报和波动性可能会夸大投资者的预期。对于更多比特币，请参阅附录，了解有关该资产历史回报分布的更多详细信息。 [9] 基于 1996 年 1 月至 2023 年 12 月的富时风险投资指数。回报不包括费用。指数不受管理，不可能直接投资于指数。 [10] 我们在模拟中假设现金回报为零。来源：金色财经

金色财经2024-01-29

“中字头”再度爆发，中国交建强势涨停！价值ETF(510030)直线拉升涨1.48%，冲击五连阳！

股的看好。桥水联席首席投资官表示：中国股票市场的风险溢价相对有吸引力，股票价格有吸引力。摩根士丹利表示，一方面，支持性政策出台；另一方面，市场预期后续将推出更多托市政策。这提升了A股市场情绪。富达基金股票基金经理表示，鉴于外资对A股显著低配，A股估值处于历史低位，市场下行风险有限。从估值层面来看，尽管经历了短期的大幅上涨，上证180价值指数估值仍处于相对低位，Wind数据显示，截至1月26日收盘，上证180价值指数市盈率为7.25倍，位于近10年37.18%分位点的低位，具有较高的配置性价比。中金公司认为，过去十年的国企改革成效重点反映在国企基本面改善，后续积极进展有望引导估值中枢抬升。目前，央国企市值整体较大，但中国上市银行及国有企业（尤其是石油石化、建筑、电信和煤炭央企）的估值存在长期、普遍偏低的问题。图片来源：Wind 展望后市，渤海证券认为，在保持乐观的同时，操作上依旧不激进，逢低吸纳为主。方向上建议围绕有政策刺激的国企改革、中特估、大金融等进行展开。价值投资，选择“价值”！价值ETF（510030）紧密跟踪上证180价值指数，该指数以上证180指数为样本空间，从中选取价值因子评分最高的60只股票作为样本股，覆盖26只“中字头”个股！上证180价值指数成份股均为“低估值+高股息”大盘蓝筹股，包括中国平安、招商银行、工商银行等金融板块龙头股，以及基建、资源等板块龙头股，成份股股息率高，在波动行情中具有较好的防御属性。数据来源：中证指数公司本文图片、数据来源于雪球、沪深交易所、华宝基金等，截至2024.1.26。风险提示：价值ETF被动跟踪上证180价值指数，该指数基日为2002.6.28，发布日期为2009.1.9。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金过往业绩并不预示其未来表现！根据基金管理人的评估，价值ETF的风险等级为R3-中风险。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对以上基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-29

口服司美格鲁肽获批上市，纳指生物科技ETF(513290)跌0.61%！海外ETF最高溢价30%，又一只美国50ETF(159577)明日开募！

上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。以上产品投资于境外证券市场，基金净值会因为所投资证券市场波动等因素产生波动。境外投资产品风险包括市场风险、汇率风险等。本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-29

美股创新高，下一步怎么做？

汉邦金融2024-01-28

搭上SOL东风？PYTH能一举击穿Chainlink的护城河吗？

将为Pyth Network 提供实时股票市场数据。加密衍生品交易所 FTX宣布为 Pyth Network 提供加密货币价格数据。 9月，数字资产商业银行Galaxy Digital 宣布与Pyth 签署合作协议，将为其提供链上交易数据。 11月，量化交易技术公司Tower Research Capital （TRC）宣布与Pyth Network 合作，TRC 将向Pyth提供实时的比特币价格数据。 12月，全球数字资产金融服务公司JST Capital 宣布与Pyth 合作，为 Pyth 提供实时机构级加密市场数据。结语尽管PYTH目前市值不到Chainlink的8%，但是近期质押押 Pyth 代币的钱包数量突破 11 万大关，在过去几周内表现出指数级增长。而最近 Pyth 质押的激增也可能归因于有关 Pyth 质押者可能空投的预期。在此前WSJ的报道中曾有这样的表述，“像 Virtu （做市商）这样的公司目前正在免费向 Pyth 提供数据。但该服务最终可能会转变为一种模式，即公司因其数据而获得奖励——可能是Pyth Token。” 因此，为了让数据提供者不至于一直“用爱发电”，Pyth需要发行Token进行激励，并形成一个良性的经济模型运转系统，这也意味着诸如 GTS、Virtu 等顶级华尔街做市商将持有Pyth Token。从这个角度看，Pyth实际上成为了连接Cryopto与传统金融的桥梁，也帮助众多传统机构打开了WEB3.0世界的第一扇门。尽管，此前Pyth在Solana出现问题中断的几天后，其喂价的比特币价格下跌了90%，与真实市场严重背离遭到诟病。但从发展的眼光来看，Pyth依然代表了一种更新、更强大的力量，加密世界需要增量，需要向外开拓。来源：金色财经

金色财经2024-01-28

中信证券：政策发力改善预期，市场步入反弹交易窗口

期货的贴水幅度亦较1月22日显著收窄，股票市场中性产品对中小盘股票现货的流动性冲击明显缓和。 2）机构持仓均衡化过程加快。今年以来存量市场格局更为明显，机构超配行业跌幅明显大于低配行业。然而在市场结构性分化加剧的情况下，机构原先低配的行业当前的低配幅度可能进一步加大。例如，机构在2023Q4对银行板块的低配幅度为-10.4%，在假定持股不变的情况下，由于银行板块的上涨，当前的低配幅度会达到-11.2%。换言之，如果不加快调仓，在其他资金边际上涌入红利低波板块的情况下，机构偏离基准并且跑输的幅度可能会更大，产生更大的心理压力，这可能会迫使部分机构产品主动加快持仓均衡化。从目前来看，持仓均衡化的产品在增多，去年收益率为负但今年以来收益率为正的产品目前达到153只（占主动股基样本数的4.3%），规模合计881亿元（占比2.8%），产品平均规模仅有5.8亿；去年收益率为负但本周收益率为正的产品达到936只（占比26.4%），合计规模为7739亿元（占比24.6%），平均规模为8.3亿。此外，我们观察到不少规模较小、去年业绩不佳的主动股基产品本周获得了可观的正收益，应该是大举向“中特估”和地产板块进行了调仓。业绩预告风险陆续落地，市场已经步入月度级别的反弹交易窗口 1）随着年报业绩预告的陆续落地，四季度业绩风险充分释放。截至1月26日，约19%的上市公司披露了年报业绩预告，而往年的年报预告披露率在1月末通常会超过50%，下周是年报预告披露的密集期。当前市场相对低迷的风险偏好环境下，即便是预喜个股也通常会出现兑现收益导致下跌的情况，1月已披露的年报预喜个股，在披露日前10个交易日相对上证指数日平均超额收益率为-0.1%，披露日之后的5个交易日为-0.4%。随着下周业绩预告陆续落地，最后一轮博弈预期差的交易行为即将结束，预计投资者会重新将视野转向今年一季度乃至全年的经营展望。 2）反弹窗口期央企红利低波是当下最具共识的主线，同时关注低估值绩优蓝筹。我们认为年初以来市场出现的流动性循环连锁负反馈已经被有效阻断，随着业绩预告风险陆续落地，市场已经步入月度级别的反弹交易窗口期，并且以交易型资金为主导。配置上，有类“平准”托底，机构保守化调仓以及国资委考核改革催化的央企红利低波和高股息板块是当下最具共识的主线。同时建议继续关注因为流动性冲击而出现估值进一步大幅下修的科技、医药、新能源板块中的绩优蓝筹品种，此外，港股中的消费、互联网等白马品种也可以提前布局逐步参与。风险因素中美科技、贸易、金融领域摩擦加剧；国内政策及经济复苏进度不及预期；海内外宏观流动性超预期收紧，外资流出超预期；地缘政治风险升级。

金融界2024-01-28

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