市场资讯及洞察

数据截至日期：2025年11月26日

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货币政策决定

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新西兰储备银行货币政策委员会于2025年11月26日星期三召开会议，以5票赞成1票反对的表决结果，决定将官方现金利率下调25个基点至2.25%。这是新西兰储备银行（RBNZ）自2024年8月以来第六次调整官方现金利率。自2024年8月至本次会议，官方现金利率从5.50%累计下调至2.25%，累计调整幅度为325个基点。 货币政策委员会在声明中表示，未来官方现金利率的调整将取决于中期通胀和经济前景的实际演变情况。委员会指出，降低官方现金利率将有助于巩固消费者和企业信心，并防范经济复苏速度低于实现通胀目标所需水平的风险。 

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委员会会议纪要披露的决策考量

图1：官方现金利率 / 基准利率（来源：RBNZ estimates.）

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根据会议纪要记录，支持进一步降息的委员强调，经济中存在显著的超额产能，这为中期通胀回归并保持在2%目标中点附近提供了信心。委员会认为经济复苏处于早期阶段，通胀前景允许将更多重视放在避免产出和就业出现不必要的波动性上。保持当前宽松程度的货币条件将支撑经济活动的持久复苏。 投票反对的委员则强调，官方现金利率已经历了相当大幅度的下调，这些调整仍在传导至经济中。委员会表示，经济指标正在复苏，经济活动预期在2026年将增强。投票反对的委员特别强调了通胀和产出的上行风险，认为在本次会议维持官方现金利率不变将为未来降息提供选择空间。 委员会讨论了价格设定行为的风险。鉴于近期经历了高通胀环境且通胀预期仍略高于目标中点，企业定价行为可能对通胀上行意外变得更加敏感。经济中的闲置产能已经压缩了企业利润率，随着需求改善，利润率的某种程度恢复是预期的。如果这种利润率恢复发生得比预期更快，将构成通胀上行风险。 会议纪要还记录了委员会对复苏速度的不同看法。部分委员强调，家庭和企业持续谨慎可能进一步放缓国内需求复苏，这可能导致通胀低于目标中点。其他委员则强调，如果房价和家庭支出对较低抵押贷款利率的反应比假设的更强，可能导致中期通胀压力更具持续性。

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通胀状况

图2：消费者价格指数通胀（来源：Stats NZ, RBNZ estimates.）

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图3：总体通胀与核心通胀指标（来源：Stats NZ, RBNZ estimates.）

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根据新西兰统计局数据，2025年9月季度消费者物价指数年率为3.0%，位于货币政策委员会1%至3%目标区间的上限。这一数据与8月货币政策声明的预期一致。 分项数据显示，可贸易品通胀年率从6月季度的1.2%上升至9月季度的2.2%。非贸易品通胀年率从6月季度的3.7%下降至9月季度的3.5%，与8月声明预期一致。 核心通胀指标方面，RBNZ编制的五项核心通胀指标在9月季度的平均值为2.4%，较此前峰值水平已显著下降。这五项指标在9月季度的变动方向不一，平均值略有下降。季度核心通胀指标平均保持不变，处于与年率2%通胀一致的水平。 RBNZ指出，年度核心通胀指标自2023年以来已显著下降，但仍处于目标区间的上半部分。 RBNZ预测，年度消费者物价指数通胀将在2025年12月季度降至2.7%，然后在2026年中期降至接近2%目标中点的水平，这一预测基于食品、家庭能源和地方政府费率的通胀率预期下降，以及闲置产能继续降低潜在通胀压力。 

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产出缺口评估

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图4：实际产出与潜在产出（来源：Stats NZ, RBNZ estimates.）

图5：产出缺口及其指标体系（来源：Stats NZ, NZIER，MBIE，RBNZ estimates.）

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RBNZ估计，新西兰经济自2024年中期以来出现了显著的闲置产能。由于季度GDP的波动性导致产出缺口估算也出现波动，但RBNZ估计2025年全年产出缺口平均约为潜在GDP的负1.5%。 9月季度和2025年下半年的产出缺口估算略低于8月声明的假设，与经济活动较低以及产能压力指标套件持续疲弱一致。 RBNZ编制的多项产能压力指标显示，2024年和2025年迄今劳动力市场产能压力大幅缓解。大多数劳动力市场紧张度指标低于2000年以来的平均水平，部分指标接近2000年以来最疲弱水平。 RBNZ假设，随着2025年末GDP增长开始超过潜在增长率，产出缺口将在中期内逐步收窄，GDP增长预期将增强，因为较低利率继续传导至更强劲的需求，高全球经济不确定性的抑制效应减弱。

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劳动力市场

图6：失业率（来源：Stats NZ, RBNZ estimates.）

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Stats NZ公布的家庭劳动力调查数据显示，失业率在2025年9月季度为5.3%。RBNZ假设失业率在近期将大致保持不变，并预测随着经济增长恢复，失业率将在中期内下降。就业人数在9月季度环比保持不变，此前连续四个季度下降。在截至9月季度的一年中，就业人数下降0.6%，工作年龄人口增长0.9%。

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职位空缺仍远低于COVID-19疫情前水平，但近几个月略有增加。总工时和支付工时在9月季度均有增长。RBNZ指出，疲弱的经济活动导致自2024年中期以来经济中出现显著闲置产能。职位分离率接近历史平均水平，但职位寻获率处于30年来最低水平。

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劳动力成本指数显示的私营部门同岗位名义工资年增长率在2025年9月季度为2.1%，从2023年初4.5%的峰值下降。RBNZ假设工资增长将在中期内保持在这一水平附近。

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家庭与企业

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家庭消费在2025年上半年有所增长。截至6月季度的一年中，消费增长1.5%。RBNZ假设在预测期内家庭消费增长将增加，受较低利率支撑。住宅投资在2025年上半年保持大致稳定，此前经历了两年的大幅下降。RBNZ预期住宅投资将从2025年末开始增长。

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委员会讨论显示，尽管抵押贷款利率下降且住房市场活动略有回升，但迄今为止房价总体上保持稳定。委员会评估认为，即将实施的抵押贷款价值比要求降低不太可能对房价产生实质性影响。委员会预期房价增长在预测期内将温和，大致与名义收入增长一致。

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企业投资在2025年6月季度收缩。RBNZ预期企业投资在9月季度将保持疲弱，然后随着GDP增长增强在中期内增加。根据RBNZ最近的企业访谈，总体而言企业报告需求和活动仍然低迷，尽管农业部门报告需求强劲。企业报告总体成本压力有所缓解，但新西兰元走弱增加了进口材料的成本。

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政府支出与人口

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政府支出作为经济份额自2021年末以来有所下降，但在2025年上半年有所增加。RBNZ假设政府支出在中期内以历史上低迷的速度增长。新西兰的净移民自2024年末以来保持在历史低位。RBNZ的预测假设目前年度潜在GDP增长率约为1.5%，将在2028年增加至约2.5%。

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出口与贸易条件

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新西兰出口价格在2024年末至2025年中期大幅上涨。乳制品、肉类和园艺产品价格的上涨占了大部分涨幅。RBNZ指出，较高出口价格向经济的传导似乎与以往出口价格上涨时期有所不同。出口数量在6月季度下降。及时指标显示总体出口价格将在2025年下半年下降。RBNZ假设出口价格在中期内将以实际价格计算稳定在接近历史平均水平。

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金融条件

图7：新西兰抵押贷款利率（来源：interest.to.nz, RBNZ.）

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委员会讨论了新西兰国内金融条件的宽松。批发利率下降，新西兰元贸易加权指数自8月以来贬值。官方现金利率的下调降低了借贷成本和抵押贷款利率。 抵押贷款平均收益率已降至5.4%。委员会表示，由于近40%的固定利率抵押贷款将在12月和3月季度重新定价，基于当前市场定价，平均抵押贷款收益率预期将在2026年9月前进一步降至4.7%。 委员会讨论认为，尽管抵押贷款利率下降且住房市场活动略有回升，但迄今为止房价总体上保持稳定。 国内金融压力指标随着较低利率降低债务偿还压力而有所缓解。早期拖欠（提供受损贷款的早期指标）有所下降。住房不良贷款也有所下降，银行预期住房和商业地产减值将在2026年进一步减少。商业部门不良贷款仍然较高，尽管低于以往下行时期的水平。 新西兰元汇率低于8月声明时的水平。国际油价略有下降。

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全球经济环境

图8：贸易伙伴增长预测的变化情况（来源：Bloomberg, RBNZ estimates.）

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委员会表示，全球经济增长受益于强劲的人工智能相关投资，但预期将在2026年放缓，因为贸易壁垒将对活动产生影响。关税对全球经济的影响低于最初预期。全球股票市场保持强劲，由美国科技板块持续上涨带动。油价已降至约四年来最低水平。

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委员会对新西兰主要贸易伙伴的全球增长预测在2025年为2.9%，这一预测自5月声明以来已上调；年度贸易伙伴增长预期将在2026年放缓至2.6%，与8月声明保持一致。中国经济在2025年第三季度同比增长4.8%，出口增长6.7%，但国内需求疲软。

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委员会讨论了全球前景的风险。人工智能应用的回报仍存在不确定性，存在股市更显著调整和投资减少的风险。几个发达经济体的通胀仍然较高，全球政策不确定性也仍然很高。委员会指出中国增长面临下行风险，以及美国经济政策的不确定性和美国通胀走高的相关风险。

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新西兰主要贸易伙伴的总体通胀在2025年上半年降至1.6%，预期2025年平均为1.8%。贸易伙伴年度通胀在9月季度升至1.8%，预期将进一步上升至2026年平均2.0%。

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官方现金利率路径(OCR)与风险评估

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RBNZ表示，在中期经济前景的条件下，预测OCR将低于8月声明时的水平。这主要反映了对2025年经济中存在更大程度闲置产能的评估，以及出口价格前景较低。在中期内，OCR预期将回归至长期中性估算区间的中部。

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RBNZ在声明中指出，通胀前景的风险大致平衡。家庭和企业如果更加谨慎，可能放缓新西兰经济复苏的步伐。或者，如果国内需求对较低利率的反应比预期更强，复苏可能更快更强。 委员会讨论了经济中显著的闲置产能。除了短期因素外，经济的中期供给能力因生产率和工作年龄人口增长疲弱而有所降低。估算显示目前潜在产出的年增长率约为1.5%。 委员会讨论了不可持续的财政动态和全球央行政治化加剧可能为更高且更持久的通胀创造条件的风险。

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委员会成员为：Christian Hawkesby（主席）、Carl Hansen、Hayley Gourley、Karen Silk、Paul Conway、Prasanna Gai。财政部观察员为James Beard，委员会秘书为Chris Bloor。

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相关官方文件和详细数据请参考：

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新西兰储备银行官方网站：https://www.rbnz.govt.nz

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新西兰储备银行货币政策决定：https://www.rbnz.govt.nz/monetary-policy/monetary-policy-decisions

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新西兰储备银行货币政策声明：https://www.rbnz.govt.nz/monetary-policy/monetary-policy-statement

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新西兰储备银行官方现金利率（OCR）：https://www.rbnz.govt.nz/monetary-policy/official-cash-rate-decisions

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新西兰统计局官方网站：https://www.stats.govt.nz

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新西兰储备银行经济数据与预测：https://www.rbnz.govt.nz/statistics

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新西兰储备银行通胀数据：https://www.rbnz.govt.nz/statistics/inflation

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新西兰储备银行金融稳定报告：https://www.rbnz.govt.nz/financial-stability/financial-stability-report

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新西兰储备银行2025年11月货币政策声明（完整版PDF）：

https://www.rbnz.govt.nz/-/media/project/sites/rbnz/files/publications/monetary-policy-statements/2025/nov-261125/monetary-policy-statement-november-2025.pdf

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新西兰储备银行官方现金利率决定新闻稿（2025年11月26日）：

https://www.rbnz.govt.nz/hub/news/2025/11/ocr-lowered-to-2-25-percent

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新西兰储备银行2025年11月货币政策声明简报（PDF）：

https://www.rbnz.govt.nz/-/media/project/sites/rbnz/files/publications/monetary-policy-statements/2025/nov-261125/november-2025-monetary-policy-statement-briefing.pdf

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在使用 TradingView 的 Pine Script 进行策略或指标开发时，operators（运算符）是最基础却也最关键的组成部分。无论是数据计算、条件判断，还是逻辑组合，都离不开这些运算符的参与。理解并熟练掌握 operators 的运作方式，不仅能提高脚本编写的效率，也能让策略逻辑更加清晰严谨。本文将对 TradingView 中常见的运算符类型做一个简明介绍，以帮助读者快速建立完整的概念框架。

‍1. Arithmetic operators（算术运算符）：主要用于数值计算，是构建指标公式的核心。例如 +、-、*、/ 用来执行加减乘除；% 则用于取余数。在编写移动平均、价差、振幅等计算时，这类运算符是最常见的基础工具。

‍2. Comparison operators（比较运算符）：用于比较两个值的大小或相等性，如 >、<、>=、<=、== 和 !=。这些运算符通常出现在条件语句中，例如判断价格是否突破均线、成交量是否高于过去均值等。比较运算的结果为布尔值（true/false），为策略信号的触发提供依据。

‍3. Logical operators（逻辑运算符）：则负责将多个条件组合在一起，例如 and、or、not。通过逻辑运算符，可以形成更复杂的交易规则，例如“价格突破阻力位 且 成交量放大”或“满足任意一个指标信号即触发”等。

‍4. Ternary operators: 在 Pine Script 中，?: 三元运算符（Ternary Operator）是一种紧凑而强大的条件表达方式。通常在编写脚本时，我们需要根据某个条件返回不同的结果，而最常见的方式是使用 if…else 条件结构。然而，当你希望在一行中表达逻辑、或在表达式内根据条件动态赋值时，传统的条件语句显得冗长，这时三元运算符就成为更优雅的选择。三元运算符的语法结构如下：condition ? valueWhenConditionIsTrue : valueWhenConditionIsFalse它的工作方式非常直观：如果 condition 为 true，则返回 valueWhenConditionIsTrue；若为 false，则返回 valueWhenConditionIsFalse。正因如此，它常用于快速返回基于条件判断的结果，而无需展开完整的条件语句。举例如下：timeframe.isintraday ? color.red :timeFrame.isdaily ? color.green :timeframe.ismonthly ? color.blue : na这个表达式会从左到右依序判断条件：首先检查 timeframe.isintraday，若成立则返回 color.red；否则继续判断 timeframe.isdaily。如为 true，则返回 color.green；否则进入下一层判断 timeframe.ismonthly。如果此条件成立，则返回 color.blue，若不成立，最终返回 na。

‍5. History – referencing operators:在 Pine Script 中，可以使用 [] 历史引用运算符（history-referencing operator）来引用时间序列的过去数值。过去的数值指的是脚本在当前柱（current bar）执行时，变量在之前的柱（past bars）中所具有的值。[] 运算符被放置在变量、表达式或函数调用之后。方括号中的数值代表我们希望引用的过去的偏移量。例如，如果想引用当前柱之前第 2 根柱的 volume（成交量）值，可以写作：volume[2]由于时间序列会随着脚本在每一根新柱上运行而动态增长，因此固定的历史偏移量在不同柱上会对应不同的实际数据。下面我们来看看为什么同一个偏移量会得到动态变化的结果，也了解时间序列为何与数组（arrays）截然不同。在 Pine Script 中，变量 close（或等价写法 close[0]）表示当前柱的收盘价。如果脚本正在数据集（dataset，即图表上的所有柱）中的第 3 根柱上运行：

• close 保存的是第 3 根柱的收盘价
• close[1] 保存的是第 2 根柱的收盘价
• close[2] 保存的是第 1 根柱的收盘价
• close[3] 将返回 na，因为该位置不存在柱，因此没有可用数值

当相同的代码运行到下一根柱（数据集中的第 4 根柱）时：

• close 变为第 4 根柱的收盘价
• close[1] 现在指向第 3 根柱的收盘价
• 第 1 根柱的收盘价现在变为 close[3] 所对应
• close[4] 此时返回 na

在 Pine Script 的运行环境中，脚本会从图表最左侧开始，对数据集中每一根历史柱执行一次。当计算进入下一根柱时，Pine Script 会在序列（series）的索引 0 处加入一个新元素，并将已有元素的索引依序向后移动。相比之下，数组（arrays）可以具有固定或可变大小，但其数据内容与索引结构不会被运行环境自动改变。因此，Pine Script 的时间序列（series）与数组本质上非常不同，它们唯一相似之处仅在于都使用索引语法。当图表所对应的市场处于开盘状态，并且脚本在图表的最后一根柱（实时柱，realtime bar）上运行时，close 返回的是当前价格。只有在该实时柱最终收盘、脚本最后一次在此柱执行时，close 才会包含该柱实际的收盘价。Pine Script 提供了一个变量 bar_index 来指示脚本当前正在执行的柱号：

• 在第一根柱上，bar_index = 0
• 每当脚本在下一根柱执行时，其值会加 1
• 在最后一根柱上，bar_index 等于数据集中的柱数减一

在 Pine Script 中使用 [] 运算符时有另一项重要注意事项：历史引用可能会返回 na。na 表示一个非数字值，任何表达式只要使用到 na，最终结果也会变成 na（类似 NaN 的概念）。这种情况常见于脚本在数据集前几根柱执行时，但在某些条件下也可能出现在后面的柱中。如果你的代码未使用 na() 或 nz() 等函数明确处理这些特殊情况，na 值可能会导致错误的计算结果，并影响一直到实时柱为止的所有计算。6. Assignment and reassignment operators:= 运算符用于为已声明的变量赋予初始值或引用。它表示这是一个新的变量，并且以这个值开始。:= 则用于为已经存在的变量重新赋值。它的含义是：使用脚本中先前声明过的这个变量，并为它赋予一个新值。那些先声明、然后再使用 := 进行重新赋值的变量，被称为可变变量（mutable variables）。以下所有示例都是有效的变量重新赋值方式。举例如下：var float pHi = napHi := nz(ta.pivothigh(5, 5), pHi)var 关键字告诉 Pine Script：我们只希望这个变量在数据集的第一根柱上被初始化为na。float 关键字则告诉编译器我们正在声明一个浮点类型（float） 的变量。虽然变量声明由于使用了 var 只会在第一根柱上执行，但下面这行代码：pHi := nz(ta.pivothigh(5, 5), pHi)会在图表上的每一根柱上执行。在每根柱上，该语句首先检查 ta.pivothigh() 是否返回 na —— 因为当函数没有找到新的枢轴点（pivot）时，它确实会返回 na。nz() 函数负责执行“检查 na”这个动作：

• 当 nz() 的第一个参数（ta.pivothigh(5, 5)）为 na 时，它会返回第二个参数 pHi；
• 当 ta.pivothigh() 找到新的枢轴点并返回其价格时，这个值就会被赋给 pHi。

因此，当找到新枢轴点时，我们更新 pHi；而当没有新枢轴出现、函数返回 na 时，我们再次将原来的 pHi 赋值给自己，从而保持先前的数值不变。7. Compound assignment operators:复合赋值运算符（compound assignment operator）将算术运算符与重新赋值运算符组合在一起。它提供了一种简写方式，用于对变量执行算术运算并将结果重新赋值给同一个变量。例如，counter += 1 会在 counter 当前值的基础上加 1，并将加过之后的新值重新赋给 counter。这与写成 counter := counter + 1 的效果完全相同。需要注意的是，变量必须在使用复合赋值运算符之前已被声明。通过以上内容，我们系统地梳理了 Pine Script 中最常用的几类运算符，包括三元运算符、历史引用运算符 []、变量的声明与重新赋值方式，以及更便捷的复合赋值运算符。这些看似基础的语法结构，实际上构成了 Pine Script 在处理时间序列数据、编写策略逻辑与构建指标时的核心基础。

作为AI算力领域的绝对龙头，英伟达2026财年第三季度财报亮点密集，用实打实的数据印证了行业热度，也直接回应了市场核心疑问，成为科技产业的“强心剂”。

财报核心数据表现尤为强劲：收入环比增长22%、同比飙升62%，单季收入净增100亿美元，第四季度收入指引高达650亿美元，按此节奏全年收入有望冲击2000亿美元规模，增长势头迅猛。盈利端同样亮眼，本季度毛利率达到73.4%，虽同比略有波动但环比持续提升，公司更明确给出未来毛利率迈向75%的目标；运营收入与净利润均实现65%的同比增幅，每股收益年化增长67%，盈利质量与增长速度双双在线。

现金流与股东回报形成良性循环，第三季度自由现金流高达220亿美元，充沛资金既支撑了公司在AI芯片研发、产能扩张上的持续投入，上季度还拿出120亿美元用于分红和股票回购，实现了“研发扩产-利润增长-股东回馈”的正向循环。

针对市场最关心的两大问题，答案清晰明了：AI绝非短期泡沫，而是万亿级平台型产业变革——全球AI基础设施年投入已达3-4万亿美元，英伟达2026年在Blackwell和Ruby两大核心业务板块已锁定5000亿确定性收入，英国、德国、韩国等多国还在加速建设国家级AI基础设施，产业投入的真实性与持续性毋庸置疑；而电力、内存等潜在发展瓶颈，公司也已提前完成规划部署，无需过度担忧。

投资者反应积极，财报发布后盘后股价涨幅超5%。从长期来看，AI技术渗透各行各业的过程中，算力需求将持续释放，英伟达在GPU领域的技术壁垒和市场份额优势短期内难以撼动，有观点认为，若保持当前发展态势，明年年底其股价突破300美元是大概率事件。

英伟达的亮眼业绩，本质是全球AI产业爆发式增长的缩影。随着AI技术深度融入实体经济，算力作为核心支撑的需求将持续扩大，英伟达也将继续成为观察科技产业变革的重要风向标。

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随着 2025 年行情接近尾声，市场开始将注意力投向 2026 年。利率周期处于尾段，AI 投资进入应用扩张期，而全球主要经济体都在重新权衡增长与通胀，投资者关心的问题回到最核心的一点：美股在明年上半年会怎么走？

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从大摩最新的宏观预测来看，2026 年上半年更可能呈现温和放缓的走势。不是大幅冲高，也不像见顶式下跌，更像是进入了一个“换挡阶段”。市场在消化上一轮快速上涨后的累积增量，同时为下半年可能出现的重新提速做准备。

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美国经济：略有降温，但基本面依旧稳固

各机构的预测普遍认为，2026 年上半年美国经济会略有放缓。关税、移民政策调整带来的滞后影响开始显现，消费增速可能有所回落，一些行业也会进入自然的景气消化期。但更大的背景是，美国经济的底层韧性仍在，尤其是 AI 投资带来的支撑。

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过去几年，AI 投资主要集中在大型科技公司、云服务商和芯片企业。而到 2026 年，这类投入将逐步扩展至制造业、能源、医疗、零售、物流等更广泛的传统行业，意味着固定资产投资不会快速下滑，企业生产率有望继续提升。这将成为拖住经济下限的关键力量。

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经济不强但也不弱的状态，对股市有两个直接影响：不会有明显的下行压力，但也不会出现强刺激驱动的大幅上涨。

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美联储：利率进入平稳区间，不急也不紧

政策环境将成为 2026 年影响市场节奏的重要因素。预期显示，美联储会在明年初把联邦基金利率降到 3.5% 至 3.75% 区间，之后进入为期3个月的静观期。

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这意味着几个变化：

• 货币政策不会继续明显收紧
• 降息节奏也不会特别激进
• 市场对流动性的预期更趋稳定

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这样的利率环境对科技行业尤为有利。一旦长期利率不再上行，大型科技公司的估值压力明显缓解，加上 AI 投资还在继续推进，科技板块仍是支撑大盘的核心力量。从伯克希尔 2025 年 Q3 的持仓变化来看，巴菲特体系首次新增 GOOGL（Alphabet A 类股），虽然仓位占比仅 1.62%，但因为这是“第一次买入”，这意味着巴菲特体系对“AI 必需基础设施”的认可。虽然巴菲特本人多次说“我不懂科技”，但过去几年伯克希尔对科技公司的态度明显软化，尤其是苹果（AAPL）成为伯克希尔最大重仓后，科技类资产的占比逐年上升。本次买进谷歌意味着，谷歌已从“科技成长股”变成伯克希尔眼中的“稳定型现金流企业”，AI 基础设施（尤其是 Google Cloud）被认为有长期稳定价值。

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整体来看，2026 年是政策逐步转为中性的一年，既没有紧货币的紧迫感，也缺乏进一步大规模降息带来的强刺激。因此，市场更可能进入一种稳中偏暖的节奏。

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企业盈利：保持增长，但节奏从快速转向正常

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美股过去两年的强势表现很大程度上来自企业盈利的持续提升。据FactSet统计，2025年第三季度，标普 500 指数的净利润率创下了自 2009 年（FactSet可取得该指标历史数据的起始时间）以来的最高水平，达到 13.0%，超过此前 2021 年第二季度创下的历史高点。本季度也实现了净利润率的连续增长。到 2026 年，这一逻辑仍在延续，只是增速会比 2025 年略有下降。

分析师预测，标普 500 全年盈利增速预计在 15% 左右，而增幅主要来自 2026 年下半年。上半年更像是盈利维持高位、科技板块持续贡献、其他行业稳中略慢的格局。

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从行业表现看，科技、半导体、云计算、网络安全等与 AI 相关的板块仍将是增长主力。医疗健康行业的稳定性也会在明年进一步显现，在高波动的外部环境下，更容易赢得资金的青睐。相较之下，房地产、原材料等行业仍较弱，难以对指数形成直接推动。

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这意味着美股大盘的结构不会出现明显破裂，但上涨动力会比今年柔和一些。

2026 年上半年，美股的走势大概率以震荡上行为主。

第一季度可能表现平平，市场等待降息落地，同时观察经济放缓的幅度。

进入第二季度，盈利预期更加明确之后，指数可能重新启动，向全年目标区间靠拢。

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按照目前机构预测，标普 500 在 2026 年底有望上涨至 7800 点。但上半年不会走得太快，整体呈现平稳攀升的节奏。科技板块依旧是带动大盘的决定性力量。AI 的渗透速度在提升，从服务器和芯片扩展到能源、制造和医疗等实际应用场景，这将使科技行业在经济放缓期依然保持高景气。

对投资者而言，上半年科技板块依旧是最值得关注的方向。即使市场短期出现波动，也更多属于估值消化阶段。要真正引发系统性大跌，通常需要利率重新上行、企业盈利出现断崖式下滑，或发生超预期的重大负面事件，而当前并没有看到这些信号。即使市场出现调整，更可能是结构性回调，例如部分涨幅过大的科技公司短期消化估值，而不是整个市场的趋势反转。

2026 上半年需要的不是激情，而是耐心

如果把 2025 年视为一轮强劲上涨，那么 2026 年上半年更像一段调整节奏的过渡期。经济略有降温、政策逐渐中性、企业盈利保持增长，在这样的组合下，市场不太可能走出暴涨行情，但持续向上的趋势仍然清晰。

对投资者而言，明年上半年更重要的不是追求短期行情，而是稳住仓位、优化配置、在震荡中提前布局下半年的机会。

市场在慢下来，但方向依旧向上。

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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI 炒股逐渐成为一个备受关注的热门话题。AI不再仅仅是科研工具，而是开始在金融市场中扮演重要角色。

在人工智能与金融结合的大潮下，Alpha Arena 和 RockFlow 分别以不同方式探索 AI 在投资交易中的应用。Alpha Arena 是一个开源加密货币交易竞赛，由 Nof1.ai 发起。平台将多个顶级大语言模型（如 GPT-5、Claude、Gemini、Grok 等）赋予真实资金，在去中心化永续合约市场中自主交易。每个模型完全独立决策，从行情分析、下单到风险管理都由 AI 执行，所有交易记录在链上公开透明，可供研究者和公众观察。而RockFlow最近也推出了美股 AI 交易竞赛，允许用户在真实或模拟账户中使用平台内置 AI 助手“Bobby”进行策略交易。

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Alpha Arena 的首季17天交易结果显示Qwen 3 Max 获得冠军，初始 1 万美元本金实现约 +22% 回报。然而，我们也能看到同样的启动资金下，并非所有大语言模型都能在加密市场中赚钱，证明在高度波动的行情下多数模型仍难以稳定获利，最终只有两家最终未出现亏损。 

RockFlow (RockAlpha) 的美股竞赛目前还在进行中，参赛模型同样包括 DeepSeek、Qwen、ChatGPT、Claude、Grok、Gemini。从图表中显示，不同模型表现差异很大。目前领先的是 Grok 4，其抓住波动机会、反弹迅速，目前账户价值最高，短期表现领先其他模型。但回调也明显，属于可控进攻型。Claude 与 GPT-5 最稳健，整体保持在 10 万美元上方，波动小、回撤轻。DeepSeek 波动极大，短线冲高后快速下跌，策略偏激进。Qwen 与Gemini表现最弱，持续走低，呈现系统性回撤趋势。整体来看，稳健模型胜在风险控制，弱势模型受策略方向与波动影响较大。

真实案例：AI 理财 盈利、风险与骗局

据Yahoo Finance报道，一名美国高中生用 ChatGPT自动炒股，仅用100美元投资微型股，一个月实现约25%回报，完全不人工干预。这说明 AI使 炒股门槛下降，小资金无经验也能尝试。

然而，从上面图1的实盘操作，我们也能看到用chatgpt炒饼仅17天就亏损至 3,734 美元，亏损率高达 62.66%。而另一位中国网友20 万 元人民币的投入， 使用DeepSeek辅助操盘， 最终亏损3万元。

此外，据The Times of India报道，印度一商人因盲目信任 AI 投资 APP 被骗，多次投入后无法提现，最终报案，损失 2.3 亿印度卢比（约数千万人民币）。

AI 本身中性，但市场和人性复杂，AI 投资可能被滥用作诈骗噱头，亦非“必胜法宝”，切勿盲从所谓的“稳赚收益”。即便在AI时代，人类的实践经验和判断力依然是市场正常运作的重要保障。

银行与央行忧虑：AI 投资热潮与泡沫风险

随着 AI 在金融市场的应用越来越广，其潜在风险也日益显现。中国证券监管机构指出，AI 生成虚假“投资内幕”和股市传闻的能力，使造谣更容易传播，可能误导散户。

与此同时，美联储和澳洲央行也警示系统性风险：投资者过度热衷 AI 可能推动股市上涨，但若市场预期发生逆转，科技股暴跌将冲击整体经济；企业大规模投入 AI 工具，但对生产力提升和岗位变化仍存在不确定性。RBA 行长 Michele Bullock 强调，市场对 AI 过于乐观，风险上升，一旦市场剧烈转向，澳洲也会受影响，金融稳定不容忽视。AI 不再只是辅助工具，它可能主动参与决策，其影响范围可及整个市场。在监管尚不完善的背景下，投资者需保持警惕，理性对待 AI 投资。

同时，国际机构也对 AI 热潮可能带来的泡沫风险提出警示。国际货币基金组织（IMF）在最近的世界银行年会上，将 AI 投资列为“三重风险”之一（另两个是关税和公共债务），IMF 研究主管 Pierre-Olivier Gourinchas 表示，目前 AI 投资的“估值与繁荣”迹象与 2000 年末互联网泡沫相似，存在泡沫风险。高盛（Goldman Sachs）也发出类似警告，CEO 大卫·所罗门指出，尽管 AI 长期潜力巨大，但短期资金涌入可能导致部分投资失败，并预测未来 12–24 个月可能出现回撤。

资本市场对 AI 的热情推动了大量资金流入概念股，但过度乐观可能被误导。

结论：AI 炒股是趋势，但不能盲从

综上所述，人工智能（AI）已深度融入真实投资领域。大型机构如主权基金利用 AI 优化交易，节省巨额成本；普通投资者也开始尝试 AI 自动交易。然而，市场操纵、系统性风险、泡沫和诈骗等风险也日益凸显。

对投资人来说：

• 可以关注 AI 辅助投资工具，但不要把 AI 当作万能赚钱机器。
• 投资决策仍然要有基本面、估值、风险管理这些老套路。
• 对于声称 “用 AI 一夜暴富” 的平台，要特别小心，多做验证。
• 从长期看，真正能靠 AI 获得优势的，是那些把 AI 融入交易系统、风控体系、策略研究的机构或个人。

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参考资料

https://nof1.ai/

https://rockalpha.rockflow.ai/ai-stock

https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-09-04/doc-infpimri1757456.shtml

https://finance.sina.com.cn/roll/2025-08-29/doc-infnrhci4262205.shtml

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过去几个月我听到很多同事在讨论一个客户经常问到的问题。一个特别常见、但其实非常容易误解的问题：为什么在二级市场里，现货黄金（Spot Gold）和期货黄金（Forward/Futures Gold）经常会出现价格不一样，甚至差很多？是不是平台搞鬼？是不是市场出问题了？是不是有人操控？其实都不是。背离不仅正常，而且几乎每天都在发生。今天我就带你用专业扯淡员的视角，真正看懂背后的逻辑。看完这篇文章，你对黄金市场的理解会比很多所谓“专家”还深。现货 vs 期货：一种黄金，两个世界为什么同一条黄金，价格还能不同？因为它们反映的东西压根就不一样。现货（Spot）反映的是“现在的需求” 而期货（Forward/Futures）反映的是投资者对于“未来的成本与预期”你就理解成，现货是“你今天去市场买一份烧鸭饭”。期货是“你预订两个月后开始，每天吃烧鸭饭的长期套餐”逻辑看似相近，但是并不一样。因此，只要投资者对于“现在”和“未来”的判断不一致，价格就一定会有差距。现货黄金：即时买卖需求推动的“情绪价格”。现货价格主要来自全球的OTC 场外市场、银行做市商、或二级衍生品券商的交易渠道。它的特点是：1. 立即成交。2. 谁买得急，价格就往上冲。3. 谁砸盘快，价格就往下掉。4. 受突发事件影响价格变化极快。比如：

• 中东又打仗了？
• 美国公布CPI物价指数。
• 美联储突然改变对于降息的口吻。
• 股市突然崩了一下等等。

在这种情况下，短期内就会有大量资金瞬间冲进交易黄金，因此就会第一时间改变现货价格。所以现货代表的是“现在的真实需求、真实恐慌、真实避险”。一句话：现货很感性，很“人性化”。它就是市场当前情绪温度计。‍期货黄金：利率、资金成本、时间价值堆出来的“理性价格”期货价格是用“数学＋金融工程”算出来的。它反映的是未来的各种成本，包括：持仓成本（Carry Cost）美元利率黄金租借利率（Gold Lease Rate）存储、保险成本市场对于未来经济的预期然后再把这些数字放进一个公式里：F=S+(利率−黄金租借利率)×时间因此自然就会和现货价格不同。总结来看，期货更“理性”、更“数学”，很多时候不太理会因为短期的恐慌或情绪变化而出现价格的突然变化。你可以理解为：期货是学金融的人算出来的，现货是文科生写情绪化文章造句造出来的。那为什么两者会背离？其实背后是市场结构决定的。背离发生的原因很多，但核心都指向一个大框架：现实需求vs 未来预期的冲突。下面我把最关键的几类情况给你讲一讲，用最接地气的话让你听懂。

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‍1. 利率变化：期货对利率敏感，现货对利率不敏感美联储加息的时候，期货价格会自然变贵，因为持仓成本上升。但现货就不一定，因为现货是即时需求驱动。于是通常美联储加息，就出现：

• 利率升，推动黄金期货价格往上
• 现货不一定跟
• 两者出现差距

这不是人为故意的，而是宏观经济框架下必然的现象。2. 避险情绪：现货先暴冲，期货慢半拍比如哪个国家被炸了、股市崩盘、CPI爆表。正常散户和避险资金买的都是现货XAUUSD，不是期货。所以在这种突然发生的意外情况下：现货价格就会被瞬间拉飞期货黄金价格则会因为受利率、仓位、展期成本影响，反应更慢，因为一段时间后市场判断可能又恢复平静了。所以你看到的价格背离，往往就是此时此刻市场买卖双方的真实恐慌vs 未来2-3个月的预期之间的差别。3.黄金的隔夜拆借利率（overnight swap rate）震荡这是很多散户完全不知道的逻辑，但在交易圈非常关键。其实就和货币一样，黄金也有隔夜拆解率。虽然和美元比较绑定，但是也有自己的价格走势。当全球黄金拆借利率突然上升，意味着银行借黄金成本变高，期货的“未来价格”会被压低。因为储存一段时间会耗费更多的成本。于是就会出现：

• 现货黄金贵
• 期货黄金便宜

这其实是流动性紧张的一个信号。4. 期货结构：不同交割月本身就不一样黄金期货不是一个价格，是一条“价格曲线”。比如：

• 近月价格最低，因为时间成本比较少。
• 远一点交割月的随着利率、时间成本而逐步变高。

这种结构叫做Contango（正向市场），但有时候也会出现反向结构Backwardation如果你只盯着一个报价，很容易以为“怎么价格不对”。但其实是不同月份的价格本来就该不一样。比如大家如果觉得1个月内这个地缘政治意外情况搞不定，但是3个月后应该可以大概率搞定了，就会出现远期的反而比近期交割的期货黄金价格还要高。5. 流动性不足时，现货与期货同步性变差比如在澳洲白天的亚洲时段，通常交易的数量和参与资金都会远远少于欧美时间段。因此在亚洲时间段内：

• 现货流动性较强
• 期货流动性偏弱

这时任何一边的需求变化都会造成“价格暂时不同步”。这在衍生品券商里特别常见。上面说了那么多，我们散户投资者应该怎么理解这些背离呢？其实背离并不是奇怪的事，通过判断期货和现货的价格差别，反而能告诉我们：

• 市场现在害怕什么
• 市场未来预期什么
• 黄金是不是被突然抢购
• 流动性是否紧张
• LP 是否在避险
• 全球有没有正在发生的突发事件

所以懂得读价格背离，你就比大部分人更快看到市场信号。当然，说了太多大家可能记不住，反正我们散户正需要记住的就两句话

• 现货价格是市场的当前情绪
• 期货价格是市场的未来预期

‍只要“情绪”和“预期”不一样，价格就不会一样。这就是背离产生的根本原因。