三大指数小幅收跌，中小创跌幅居前。创业板跌-0.81%。

  盘面上，外围地缘冲突升级，有色金属等避险板块全天涨幅居前，地产、消费跌幅居前。

  题材概念方向，人形机器人量产加速，量价齐升预期下，材料端需求明显提振，短期机器人产业链上下游板块个股涨幅明显。

  分析上，中国11月CPI同比上涨0.2% PPI同比下降2.5%。11月食品价格较 快下跌带动CPI同比低位下行，一揽子增量政策推动PPI同比降幅收窄。

  研判上，中共中央政治局召开会议，分析研究2025年经济工作。

  会议指出，明年要坚持稳中求进、以进促稳，守正创新、先立后破，系统集成、协同配合，实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策。

要大力提振消费、稳住楼市股市，提高投资效益，全方位扩大国内需求。

关注利好下，短期市场方向性选择机会。 

  为了帮助投资者朋友更好的做好资产配置，源达研究院梳理了不同策略的利与弊，供各位家人参考：

1.股票轮动策略

  风格本质是不同类型股票的涨跌分化现象，资产价格的涨跌受资金的流入与流出影响，同时风格的分化不能一直持续，当风格从理性的投资决策变成投资信仰，风格分化的因脱离基本面的支撑而难以持续，过度的分化使得风格反向收敛，形成周期性的轮动效应。

  资金流的变化可分为市场存量资金的内部流动和增量资金的边际变化：

  (1)存量资金：投资者基于个股质地、行业趋势、宏观经济多维度做的投资决策。当市场形成共识时，存量资金流入特定的行业或风格、加速资产价格分化。

  (2)增量资金：反映了居民配置风险资产需求。当市场上涨刺激配置需求，风险偏好的推升带动风险资产价格上涨，形成资金流入的正向循环，新流入的资金进一步强化风格形成。

1.1大小盘风格

  利率下行期大小盘风格比较均衡，利率上行期容易出现极端的大盘或小盘风格。大盘在2016年Q4-2017年、2020年4月-2021年3月风格明显占优，此阶段经济复苏力度很强，大盘蓝筹股拥有较强的定价权，业绩增长稳定向好，预期净利润增速较高，通常会有比较极致的占优行情；小盘在2009-2010年（智能手机周期）、2013年（移动互联网周期）利率上行期风格明显占优，处于初创阶段的小盘股出现了明确的新兴产业趋势，小盘股的产业相对景气度要比受益于经济复苏的大盘股还要更高，因此估值继续抬升。

  狭义货币（M1）是流通中的现金加企业活期存款，度量经济中的实际购买力；广义货币（M2）为M1加企业定期存款、居民储蓄存款和其他存款，度量经济中的实际购买力与潜在购买力。

  当M1-M2剪刀差上行，M1增速与M2增速差走阔，经济预期向好，居民消费意愿相对提升，企业扩产意愿相对增强，居民及企业为消费，投资、经营预留了充分流动资金，经济主体活力趋于增强。当M1-M2剪刀差位于240日均线上方且M2同比增速均位于240日均线上方，或M1-M2剪刀差位于240日均线下方且M2同比增速位于240日均线下方时给出大盘风格占优信号，信号月度胜率为56.68%。

1.2成长价值风格

  市场风格收益同时决定资金流动，占优的风格形成财富效应，吸引场外投资者开户入市，新资金的流入进一步强化占优的风格。因此新增股票开户数量反映了投资者信心，可作为新增资金的代理变量。散户投资者会相对更偏好市值偏小成长性较好的风格，因此当散户入市速度加快时，市场风格会相对偏向成长；当散户入市速度加快导致成长情绪过热，风格或切换至价值。

  PMI指标是对经济景气情况的直接反映，指标处于上行时，景气为扩张期或复苏期，指标下行时经济为收缩期或衰退期。观察近10年的PMI同比增速与成长价值比价的走势，不难发现，在PMI上行时，成长风格相对价值风格更有优势，而当PMI同比下行时，经济景气度下滑时，价值风格更多占优。

2.分散化投资的好处

  资产轮动较快，强者并非恒强。资产间轮动速度较快,押宝单一资产胜率不高。比较2011年以来各类资产的年度收益率，没有一类资产可以连续多年领跑。换言之，资产之间轮动较快，强者并非“恒强”，前一年的最优资产可能在下一年表现较差；反之，前一年表现不佳的资产也同样可能在今年表现优异。

  投资要坚持分散化的原则。著名的经济学家、现代组合投资理论的奠基人马科维兹曾今说过“分散化投资是天下唯一免费的午餐（Diversification is the only free lunch in investing）”。然而，并非所有的分散化操作都能降低风险。比如，将资金“分散地”投资至10只成长型的基金并不会明显改善整体的收益风险特征。什么样的分散化投资才是最理想的？换言之，什么样的投资组合才能将收益最大化，同时将风险最小化？对此，桥水基金的创始人RayDalio给出了他的理解，即“投资的圣杯就是找到尽可能多的长期表现良好且几乎互不相关的资产(15 uncorrelated return streams-THE HOLY GRAIL OF INVESTING)。”真正的分散化在于投资不同类别、不同市场的资产，而不是在单一资产中做分散化处理。根据Richmond Quantitative Advisors（RQA）的一篇研究文章显示，组合的整体风险与资产间相关性成呈正相关关系，而与配置资产的数量均呈负相关关系。

  尽可能多地挑选跨市场、跨类别的资产指数。基于投资者适当性管理，我们不在本文中使用具体的ETF标的，而是使用比较有代表性的资产指数阐述逻辑并进行回测。我们总共挑选了15只资产指数，其中权益类资产涵盖A股指数、港股指数及有代表性的美、欧、日股票指数，债券类资产涵盖国内短、中、长久期的利率债，商品类资产则涵盖黄金、有色金属、农产品、原油。

  同市场间不同类别的资产或不同市场间的同类资产之间的相关性比较低。每类资产与其他资产间的平均相关性系数均处在30%以下。对于同市场不同类别的资产以中证800和上证10年国债指数为例，两者2010年以来的日度收益相关性为-9.4%，表明在长期维度下，两类资产走势呈现出弱负相关。对于不同市场间的同类资产以纳斯达克100与中证800为例，两者自2010年以来的日度收益相关性为15.1%，显著低于中证1000与中证800间86.4%的相关性。以上提及的跨市场、跨品种资产之间的低相关性主要来源于驱动资产价格波动的底层因素不同。比如，在不同市场间，参与股市的投资者群体不同、宏观经济走势不同、利率水平不同等等。

  基于以上股、债、商品的价格指数，我们尝试构建组合并测试极度分散化的资产配置方案的表现。构建买入并持有的指数组合。首先，在2016年初构建一个买入并持有的组合，即在期初以固定比例买入且在持有期内不作任何调仓或再平衡的操作。资产间的配置比例遵循下表，大体思路遵循风险类资产与避险类资产之间以50%/50%的均衡比例配置，具体的大类配比为境内权益类30%、境外权益类10%、利率债50%、商品类10%。

  结果显示，组合整体表现较为稳健。在2016-2024的回测期间内，组合胜率77.8%，期间平均年化收益6.31%，波动率6.20%，期间最大回撤8.93%。