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互联网泡沫、量化崛起、沃什首秀,投资30年的美国往事

· 2 h 12 min

Episode 互联网泡沫、量化崛起、沃什首秀,投资30年的美国往事

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👨本期嘉宾:许仲翔|锐联集团创始人暨全球CIO

沃什首秀之后,我们和锐联集团创始人暨全球CIO许仲翔聊了聊美联储、黄金、AI泡沫,以及早期量化与指数发展史。

沃什刚完成首次议息会议,市场争论他是鹰派还是鸽派、独立还是听话。锐联资产管理创始人许博的回答是:研究沃什这个人,本身就是错误的起点。理解美联储,先要理解它的委托人结构——谁任命了他,谁的中期选举需要一张降息的支票,谁在用这场戏建立自己的credibility。这不是阴谋论,是第一原则。

顺着这条逻辑往深走,许博展开了一套与主流叙事颇为不同的宏观框架:

美国政府印钱,根本不是“乱花钱”。 它的本质是一种财富转移机制——民企创造繁荣,但繁荣高度集中,政府通过发债、印钱,把这部分财富稀释后再分配给没有参与到的人。AI越强大,财富集中度越高,政府就越要印更多的钱。所以美国国债从40万亿走向100万亿,不是危机的征兆,而是繁荣的镜像。

关于黄金,他说出了一个反常识的结论:每次打仗,黄金不涨反跌,平均跌幅15%至20%。原因很简单——资源丰富的国家在战时卖资源换美元,美元花完了,就卖黄金换美元去买军备。黄金的长期逻辑在别处:从拜登用美元制裁俄罗斯的那一刻起,全球央行发现美元这个储备货币可以被“定向违约”,信任一旦打破就难以修复,各国央行从此多配黄金,不是因为偏爱,而是因为没有别的选择。

AI泡沫的问题,他的答案也出乎意料。互联网泡沫时,谁都看不清应用场景,估值乱七八糟;今天,一家快倒闭的卖鞋公司改名加了“AI”两个字,股价涨了四倍。泡沫当然存在。但如果把时间轴拉到三十年,互联网究竟创造了多少价值?“你早期那五年觉得它变现能力简单粗糙,可是后面五十年它变现了多少?”许博认为,AI是一模一样的结构,只是一个已经发生,一个正在发生。当年的思科,就是今天的英伟达;当年大家以为雅虎是搜索引擎的终点,结果后来才有了谷歌。

从物理系到华尔街,许博的路径本身也是一个有意思的样本。加州理工的经济实验室用真钱让学生玩市场游戏,他去太多次被赶出来,干脆加入实验室做研究。科网泡沫亲历了S&P500的荒谬——五百只股票里真正在动的只有四五只,“这哪里是有效率的市场?”由此开始写基本面指数的论文,后来与PIMCO合作把这套逻辑做成产品,再往后进入中国市场。他用了一句话概括量化宏观的核心哲学:“赚快钱是全世界最拥挤的地方。我们看的是那些比较不拥挤的、长线的东西。”以及:“大部分投资失败的人,不是因为做的事情太少,是因为做得太多了。”

本期内容信息密度极高,适合认真收听。

本期剧透

1、00:02:13 开门见山——研究沃什这个人是浪费时间,真正的第一原则只有一个:他老板特朗普要什么?

2、00:03:19 降息是一张承诺选民的支票,中期选举前必须兑现,政治逻辑比通胀数据更硬

3、00:07:18 6月17日12:0全票按兵不动,点阵图里半数人暗示加息——这叫“嘴巴上鹰派,成本最低的操作”

4、00:11:23 加息是粗暴的止痛药,降息才能打开供给面——供给冲击引发的通胀,根本不需要用升息来解决

5、00:13:04 美国印钱不是为了制造繁荣,而是为了把繁荣分给没参与到的人;AI越强大,政府要印的钱只会越多

6、00:18:56 关税是搬砖砸脚的民粹表演,打在中国身上是瞎讲,价格上去的是美国消费者自己——这东西不可持续

7、00:23:50 黄金的反常识:每次打仗黄金都跌20%,因为资源国要卖金换美元打仗;长期看涨黄金,本质是看跌美元

8、00:34:00 一个量化宏观基金经理的诞生起点:10岁移民加州,物理系没龙可屠,经济实验室给钱玩游戏

9、00:41:58 亲历了从雅虎到Cisco的那场科网疯狂:估值乱七八糟,公司今天赚不赚钱根本没人在乎

10、00:47:06 AI泡沫和互联网泡沫一模一样——今天的英伟达像极了当年的思科,今天的Anthropic像极了当年的雅虎

11、00:51:18 硬件周期处于中早期,需求仍在扩张——但股价已经完全定价了市场能看到的一切,散户现在抢入未必便宜

12、01:01:56 科网泡沫让他看到S&P500的荒谬:500只股票里只有4、5只在同涨同跌,市场根本没有效率

13、01:27:02 2008年足够分散、足够敬畏泡沫;痛苦的是2005到2007年,因为做对的事,市场暂时不给奖励

14、01:33:04 中美量化最大的土壤差异:美国散户太少,只能抱机构长钱做基本面;但在中国,短线价量模型反而是黄金矿

15、01:37:54 量化+宏观+多资产:我们如何做国内资产的配置?

16、01:49:58 人类超过AI的一个点在于——reasoning

17、01:55:09 可解释因子的周期性,会不会短期穷尽?失效?过度拥挤?

18、01:58:40 量化宏观与主观宏观选手在面临股债商三杀情景下的区别

19、02:01:48 落地到当下仓位——2024年把黄金加到组合的30%,不是因为预判到了4000美元,而是模型告诉他:那时黄金与所有资产的相关性极低,是最便宜的风险分散工具

20、02:05:17 机器模型、基金经理都在干什么?

21、02:08:45 观点不是通过模型来的,是在每个基金经理的脑子里的

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