美债比特币机会！;加息谁表现最强？;华尔街失去大脑！

Name: 美债比特币机会！;加息谁表现最强？;华尔街失去大脑！
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美债比特币机会！加息谁表现最强？华尔街失去大脑！
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文字稿
【今日市场】
美股周一多数走低。动量因子拖累明显，存储半导体纷纷下跌，软件也录得小幅跌势。大型科技股表现分化，特斯拉英伟达领跌，Meta亚马逊相对较好。而上周被抛售的必需品消费，包括沃尔玛、Costco今日涨幅明显，市场在英伟达财报和沃什讲话前，选择了先去超市买零嘴的交易，可以理解。
其他市场方面，美债短端收益率走平，中长端收益率下探3到4个基点，曲线从陡峭化转为平坦化。美元金银变化不大，但比特币期货继续上涨2.4%，现货盘中一度摸到8万大关。WTI则在贝森特呵斥下收跌2.4%。整体交投比较清淡，市场静待周三算力央行和周五美元央行两位主席的发言。
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美国：开启伊朗孤立行动
今早，川普公布了代号为‘经济孤立行动’的全球制裁方案，目标是切断支撑伊朗政权的每一条经济生命线。财政部部长贝森特也表示，美国将对伊朗全球金融联系发起全面经济攻势，目前正在逐一致电各国领导人，要求停止与伊朗的相关往来。那么问题来了，这对中国，以及中美关系造成什么影响呢？
首先要说明一下，今天没有公布具体的制裁方案，因为美国得先向各国逐一说明要停止哪些活动，给出整改期限，然后才能落地具体制裁。贝森特说，任何替伊朗洗钱的机构，都可能被移出美元体系，倒计时已经开始。这里包括二级制裁。
二级制裁是什么意思？其实就是长臂管辖全的另一个称呼。即便一家银行、炼油厂或运输公司不是美国主体，只要直接或者间接帮助伊朗变现，就会可能失去美元体系和美国金融市场的资格。很多跨国机构面对这种选择时，往往会主动切断伊朗业务，因为伊朗市场带来的收入，很难抵消失去美元清算能力的代价。
所以，这也是中国成为本次制裁焦点的原因。CNBC认为，中国是伊朗最重要的贸易伙伴，而中美过去几个月里，一直维持着脆弱的贸易休战。中美领导人今年5月刚在北京会面，后来计划在9月底访问华盛顿。市场原本认为，川普为了保住中美谈判空间，会在制裁中国银行时留有余地。然而贝森特今天的口径却是，没有任何国家可以超出美国制裁的触及范围。只要参与伊朗经济活动就会成为目标。这也是最严厉经济制裁一词的由来。
那么，为什么突然转向经济战？CNBC认为，美伊战争已经接近六个月，军事和外交层面仍然没有出现明确方向。6月达成的脆弱停火安排，在60天期限结束前就已经大体失效；而霍尔木兹海峡的通行量依然远低于战前水平。美国近期对伊朗的打击减少，也出现部分武器库存消耗过快的猜测。在这样的背景下，扩大二级制裁，等于用美元体系的影响力补充军事压力，用美元体系来换取时间。
可为什么美国没有直接实行制裁，而是先给了一个整改期限呢？CNBC说这恰恰证明，美国也要控制外溢风险，不希望风险传导到全球经济和主要贸易伙伴身上。贝森特也解释称，先设置整改期，是为了让相关国家有机会退出，并避免执行冲击到全球金融体系。但从另一个角度说，告诉对手时间，也是进一步给对手施压，希望伊朗能在截止日前回到谈判桌上。这可能也是今天石油小幅下跌的原因之一。
Jason认为美国不太可能制裁中国银行，因为两国之间的贸易往来和金融交易实在太大。不然财政部为什么没有把整改截止日也披露出来呢？很多事情得留有余地，得在桌面下谈。我更倾向于认为，美国大概率会找到某个方式，某个说法，最后还是把中国豁免掉，然后通过最近对华实施的301和232关税来增加筹码，而不是制裁中国银行。
至于美伊战争，我觉得经济战启动基本意味着军事不会再度升级，起码给后续谈判留了个口子。其他的就走一步看一步吧，最终结果可能还真不如算命先生算的准。行吧，接着聊一下更关心的美债。
CNBC今天援引两名美国财政部高级官员说，贝森特正在考虑压低目前约9500亿美元的财政部一般账户余额TGA，把钱拿出来，为回购长期美债提供资金。
这啥意思呢？我跟大家翻译一下，TGA可以理解为财政部的银行存款，居民所得税相当于工资收入，每个月都会增加存款金额。关税相当于财政部的part time收入，它也增加存款金额，但不如工资那么可持续，所以归类到临时工收入。发行国债相当于融资，也会增加存款金额，当然，支付利息或者回购国债，也会减少存款金额。好，这是背景关系。
上周，贝森特增加了长期美债回购规模，市场普遍理解为，财政部是通过发行短期美债融资，把融来的钱，再去买回长期美债，相当于信用卡提现换房贷，整体债务没有变化，存款TGA也没有变化。
未来，如果贝森特动用TGA买回长期美债，相当于把存款拿出来提前还房贷，这就和之前不一样了。因为财政部的总信贷规模暂时少了一些。
好了，现在我们思考两个问题。第一，如果要动用存款，财政部有多少空间？第二，为什么我刚才说暂时少了一些？
我先尝试回答第一个问题。如果要动用存款，财政部有多少空间？
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过去10年，财政部存款规模经历了三个阶段，疫情前基本在4000亿以下，疫情期间在1.7万亿上下，疫情后在8000亿上下。自去年9月以来，现在基本在9000亿上下。由于关税退税基本完毕，下一轮政府预算谈判在明年，所以客观上说，财政部的存款确实有空间可以腾挪，粗略估计差不多有1000亿的规模。也就是长端美债可能会有1000亿的回购力度。这个力度不能算小了，按上周市场走势粗略估计，30年期美债收益率或许有10到15个基点左右的下探空间。财政部真要把压箱底的钱拿出来，对股债两市都有刺激作用。
那么回购会永久性处理债务吗？为什么我说，即便动用TGA，财政部的总信贷规模也是暂时少了一些？
因为，财政部虽然有8000亿、9000亿的存款，这里面大部分都得支付利息和到期美债本金，而随着美债总规模持续增长，需要维持的最低存款（TGA）水平也会越来越高。所以我估计，等渡过这段时间后，财政部还是会额外发行美债融资，来把存款恢复到9000到9500亿美元的高位，以保证国家财政安全水平。
因此，如果财政部确定动用TGA回购长端美债，这个操作大概率会有效抑制长端收益率，由此释放出去的流动性也可能会刺激美股、比特币等流动性敏感资产走高。但如果无法额外征税，或者额外降低开支来缓解财政赤字，那么今天放出去的水，终究还是会通过发债融回来的。
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加息背景下，唯一的赢家是…？
如果加息不可避免，那么投资什么资产最可能跑赢呢？
据巴克莱策略师Venu Krishna团队的报告，在美国94、99、04、15和2022年加息启动的一个季度里，标普500中值下跌3.9%，罗素2000中值下跌7.2%。金融股表现最差，中值跌幅达到8.4%；能源股表现最强，中值上涨0.3%，并且也是唯一一个取得正回报的板块。
巴克莱认为，加息往往出现在经济仍有韧性的扩张后段，在这个阶段里，经济仍然有韧性，需求也没有明显转弱，但股市可能会提前交易增长放缓，甚至衰退的情景。因此，金融、医疗、公用事业和必需消费品跌幅靠前，工业、材料和可选消费也会回调，而科技与通信服务则相对抗跌。
这里就有点奇怪了，金融因为加息导致的收益率曲线趋平、信用风险增加而下跌，这个没毛病。但医疗保健、公共卫生、必需品消费为什么也跌幅靠前？这些难道不是防御板块吗？防御板块不就是为了在经济衰退时防御的吗？
巴克莱认为，这是因为防御性板块往往是高稳定、高现金流和高股息资产。这些资产在经济强劲时，投资者没有愿意为稳定现金流支付高溢价。而当利率上升时，高利率又会压低高股息和长久期资产的估值。因为传统防御的价值属性就好比长期债券一样，稳定、长期，但没有增长弹性。所以相当于两头不讨好。
最后是能源板块，能源之所以能相对占优，因为初段加息往往是经济扩张的后期，那个阶段经济增长还是有韧性的，实体需求也没有明显转弱。所以大宗商品价格比较有支撑。这也是能源在五轮样本里持续跑赢大盘的主要解释。即使把观察区间拉长到整轮加息周期，能源的中值年化表现依然排在各板块前列。
在风格因子方面，第一次加息大盘领先小盘，价值跑赢成长。小盘会在两个多月以后追赶。在主题因子方面，动量在加息前几周较强，加息之后转为震荡。最后统计显示，从第一次加息一直算到最后一次加息，标普每轮都取得了正的年化回报，中值大约是5.6%。
Jason认为，巴克莱说第一次加息到最后一次，标普每轮都取得了正的年化回报，这是因为巴克莱没有计算加息前的一个季度，而往往加息前才更动荡，因为市场对拐点的预期更敏感，对不加息变成加息更敏感。等真正落地了反而没那么大压力。
所以，通胀和加息这两个靴子，哪支先落地，悬在市场头上的不确定性才会削弱，这也是我认为，沃什在周五放鹰可能会刺激股债同步走高的原因。
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高盛：华尔街正在失去 “大脑”
当理财顾问不再接电话，而是让一个定制化的AI Skill回答问题时，你会感觉沟通效率更高了？还是投资风险更大了呢？
高盛Marquee平台负责人Chris Churchman，在最新一期播客中说道，AI时代存在一个很大的危险，那就是我们的员工会把推理任务交给模型，而自己却会出现‘认知萎缩’的现象，并逐渐失去从第一性原理分析问题的能力。
Churchman打了个比喻，说导航软件让我们忘记了具体路线，智能手机让我们忘掉了电话号码，而模型如果包办资料整理、分析结构和结论，那么年轻的银行从业者们，就可能缺少从问题到答案的完整推理和训练。
华尔街培养人才，长期依赖的是学徒制，是一位资深员工把隐形知识传递给初级员工的文化。而这些隐形实战知识，却从来没有写进手册，只能在实务中不断学习。
Churchman说到，流程可以自动化。但几年以后，谁来处理模型没见过的市场环境？没人知道。也许AI可以提高利润率和人均产出，但如果组织架构不改变的话，AI也会削弱银行最有价值的主观判断力。
因此，银行需要在AI和保留学徒文化之间找到平衡。AI系统设计也要保证，在高风险、高不确定性的决策中，员工依然拥有最后决定权，不能退化成只负责发起任务和接受答案的被动操作者。
除此之外，Churchman还说高盛现阶段遇到的最难问题，是如何确保AI的每一条答案都百分百基于事实？而且可以审计？我们知道，消费级聊天工具可以提醒用户答案可能不准，但工具本身不用担责。而一旦涉及到定价、风险和交易，银行对错误的容忍度就会非常低。Churchman举例子说，说AI很强，可能说的是AI表现最好的一次，但机构级产品所承担的，却是产品表现最差的一次。两者在风险与责任上天生不对等。
他还分享了一个很有意思的测试结果。说团队反复追问模型后，模型最终承认自己更擅长说‘听起来很全面’，但实际不怎么全面的答案。这句话点出了生成式AI在金融业的核心限制，当AI的语言越流畅，读起来越像专业报告，员工就越容易放松核查，而错误造成的损失，不会它读起来专业就变少变小。
所以，高盛提出的解决方向包含两层。在技术上，每一项输出都要有经过验证的资料支撑，并且可以追溯。在组织上，银行还要保留足够的练习、监督和决策责任，让员工继续形成独立判断。高盛同时强调，真正有效的创新，需要重新设计工作流程，单纯把AI嵌入到旧流程里，得到一个看起来加速的工作效率，或许解决不了人才培养和风险控制问题。
从实务出发，Jason也分享几个我认为的，AI可以部分胜任，以及几乎不用指望的使用场景。
最好的场景是数据分析，比如你给它五六家公司的十几个季度财务数据，然后告诉它具体的分析目标，比如所有公司的收入和收入同比增速画出来，分析拐点和背后的原因可能是什么，并且勾稽到现金流、支出情况、费用、新产品等等。它通常做的还不错，当然你还是得review，也得对这些公司有基础的了解，并且需要和它校对几次才更有信心一些。
但对于开放式问题，比如你让它归因股票下跌的原因是什么？潜在机会是什么？这些问题它更可能从网络找答案，然后梳理成读起来很专业的结论，你要稍不注意就被糊弄过去了，而且答案往往很线性，往往被局限在一个事件、一个维度里，它很难跳出来看全貌，很难同时思考其他领域的衍生影响。
所以，在我的使用环境里，AI可以在结构化数据、唯一答案，自然科学这方面有很大作用，也确实会提高效率。但在开放性问题，在答案一致性方面仍然有很长的路要走，毕竟说到底，它只是一个概率工具。
在投资方面，AI已经证明了能在Coding领域提效，也正在证明Science领域的价值，而这两个领域恰恰都是强结构化数据领域。
至于金融领域，我认为AI对财报分析、数据分析都会提效，也可能会牺牲掉一部分员工，但整体可能不如科技行业那么明显，因为金融也是强人际关系领域，或者强主观观点领域，人类在这个领域里还有独特优势，暂时很难被AI替代。所以AI for Finance最后可能不如Coding或者Science那么明显，但仍然可以保持期待。
哦对了，最后跟大家分享一个skill，叫做Grill Me。这是一位大神分享在Github上的爆款skill，大概意思是反复质问你的方案，直到问题清晰明白才停止。如果你不想来几十轮问答，你可以再开一个Agent，一个提方案一个挑问题，让两个AI相互对喷，你等到完事了再确定结论就好。感兴趣不妨试试，注意！记得千万不要用Fable哦！ 
好了，接下来是彭博五大科技新闻：
第五：英伟达在芯片市场仍占主导，但受云厂商自研芯片，老对手及初创公司夹击，其九成加速器份额受到冲击，AI实验室也在自研芯片，但英伟达凭生态和台积电产能仍难被超越
第四：智能戒指制造商Oura计划美国IPO，最多募资30亿美元，估值或超160亿美元，现有投资者将出售大量股份。产品因轻便易用受追捧，销售额预计增至15亿美元。
第三：阿里巴巴在香港完成创纪录的一百亿美元增发，股价当日重挫8.5%。募资用于数据中心和大模型研发，两位高管随即增持股份，投资人伯里表示无法认可
第二：私募股权行业退出受阻，现金分配率降至新低，机构转向结构性股权等混合融资。阿波罗、贝恩等以优先股注资，既提升业绩又免公司增债，该模式正在美欧普及并延伸至亚洲。
第一：马斯克称SpaceX首批AI卫星拟明年四季度发射，2028年实现规模化，轨道数据中心比传统机架成本更低，公司已申请部署最多百万颗卫星用于太空计算