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香港新办食品流通许可证_全球制造业温和复苏 明年周期股或成热门板块

——访贝莱德中国投资策略师陆文杰   ,

⊙马嘉悦 记者 王彭 ○编辑 王诚诚,

全球最大资管公司贝莱德集团的内部智库近日发布了2020年全球投资展望报告  ,在该报告中贝莱德智库表示。尽管市场环境仍然充满不确定性  !但各国央行采取的宽松货币政策将刺激2020年全球经济持续增长  ,

在这种市场环境中,全球哪类资产最具吸引力?中国股债两市将面临怎样的投资机会?在消费、医药、科技等板块已轮番上涨的情况下 。明年哪些板块将赢得投资者关注?针对这些问题   !记者独家采访了贝莱德中国投资策略师陆文杰,

相较于市场普遍预期明年全球经济会出现衰退,贝莱德智库认为。明年经济衰退的可能性不到25% !全球经济甚至有可能出现小幅反弹,对此陆文杰解释称  。今年各国央行频繁降息、采取宽松的货币政策将对刺激经济起到一定效果 !表现为降低企业融资成本和提高资金的可获得性,

“从目前全球主要经济体(美国、欧洲、中国)披露的数据来看,消费表现较好、制造业欠佳。在这种情况下!美国等以消费为主的国家经济形势会更好一些,而制造业为主的德国略差一些。中国处于中间地带!”陆文杰称

陆文杰进一步表示,货币宽松环境下。市场通常较为关注消费数据的好转  !但实际上制造业等重资本行业也会明显获益  ,贝莱德智库认为 。明年全球市场会迎来制造业复苏带来的周期性行业反弹  !涉及行业包括汽车、工业品、半导体等  ,

值得注意的是 ,陆文杰认为全球市场面临的风险仍然存在。短期主要体现在通胀上!他表示长期以来全球化使得美国可以利用发展中国家便宜的劳动力 ,从而维持较低的通胀水平。这也是美联储能够长期采用量化宽松货币政策的主要原因!但这种全球化红利目前受到了冲击,

“1980年代以来,美国的通胀水平几乎从未超出市场预期 。然而一旦全球贸易体系受到削弱 !隐含的通胀风险将会上升 ,从而给全球经济带来较大冲击 。”陆文杰称

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今年以来上证指数围绕3000点反复震荡,板块之间分化明显。食品饮料、电子、医药等板块轮番上涨的同时 !也有部分行业始终处于无人问津的状态,

在陆文杰看来,一旦部分行业未来增速出现放缓。股票估值也会出现剧烈调整!这是A股波动性较高的主要原因  ,因此对于部分涨幅较高的行业应持谨慎态度。

虽然认为部分股票的估值已经偏贵 ,但陆文杰相信。科技及大消费领域仍有挖掘空间  !“科技方面目前市场较为关注的是手机消费品 ,但测试、服务器等配套设备的增长速度也很快。另外消费服务也在持续增长!”

除此之外陆文杰认为目前估值较低的周期性行业或成为明年的热门板块,“如果明年全球制造业出现温和复苏。通常中国也不会缺席 !目前市场对于制造业周期普遍较为悲观,且制造业库存也已触底。投资疲弱主要源于市场缺乏信心!目前我们已经观测到制造业的前瞻情绪出现好转  ,结合政府的减税政策。周期行业将有较大的反弹空间  !”

对于科创板的投资机会,陆文杰表示目前科创板上市公司规模普遍较小。其现有估值大部分基于企业多年后的成长潜力!目前来看这些公司明年平均的盈利增长率约为20%至25%,虽然不能仅将目光局限于明年的增长情况 。但贝莱德智库对于当前确定性较小的投资机会仍持谨慎态度 !

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今年以来外资的持续加仓成为A股市场的最大亮点,据统计今年以来北向资金合计净买入额超过3000亿元人民币 。不仅超越2018年全年水平 !更创下沪港通、深港通开通以来历史之最  ,

在陆文杰看来,外资的大量买入。一方面基于A股在MSCI等三大国际指数中占比不断提升!另一方面则是外资对全球市场投资机会的相对判断,“今年新兴市场的表现都不错  。投资机会很多!主动管理型基金在有选择的情况下,也会将A股与其他市场进行对比   。从而决定其对A股的配置比例  !”

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他表示随着中国股票和债券在全球组合中占比的不断提升 ,其波动性对整个组合的影响已经无法忽略。投资中国的策略也不能再简单局限在超配、低配上!国际投资者会产生更多主题、行业、ESG、因子投资、多资产配置等各类需求  ,

近年来随着人工智能的兴起,不少资管机构开始将人工智能应用到量化选股模型中 。以捕捉市场中越来越难获取的超额收益!

“量化选股策略在中国市场特别有效,”陆文杰称据他介绍贝莱德旗下一只专门投资A股的量化基金自2012年以来  。无论在牛市、熊市还是震荡市中 !每年均能稳定获取超越沪深300指数的阿尔法收益 ,

“A股的确能产生稳定的超额收益,我们的持仓非常分散 。并不会特别重仓于某个行业或个股!承担的风险非常小,但仍能获取不错的回报  。这说明A股市场获取超额收益的来源非常广泛!”陆文杰称

他表示贝莱德的量化模型中有30多个选股因子  ,具体分为宏观政策、公司基本面和市场情绪三大类。在具体执行过程中 !人工智能会根据市场环境变化承担部分因子权重的调整工作,

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