👨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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