近期关于未来BTC能涨到多少有不小的争议，有很乐观的也有谨慎的，相比起来，我们相对乐观。这里仅仅做一个简单的情景分析，当然未必正确。本文来自于BEDROCK成员Eva全球财富（净资产）根据ubs的数据，2022年大约在454.4万亿，假设6%的增速（历史上增速要高于gdp增速），预计在2036年达到1,034万亿。其中，57%配置在了股票、固定收益、黄金、另类资产和加密货币上。根据测算，2023年底加密货币总市值1.65万亿，占全球全球财富（净资产）仅0.3%，比特币占比0.15%。按照最新数据，机构持有比特币的比例也仅12.7%；黄金etf 222b，BTC spot ETF AUM已经接近 57b，已经是黄金的25%，而比特币市值仅是all the above ground of gold value的11%左右，比特币将crossing the chasm。随着其去中心化“信仰”的传播和蔓延，etf等金融工具降低进入门槛，机构入场带来大量资金流入，比特币作为最成熟的加密货币资产，收益率和波动性也会逐渐趋缓，风险回报更加合理，但仍然相对其他传统金融资产吸引力更大等原因，比特币等加密货币具有从其他传统金融资产长期抢份额的逻辑，2036年金融资产（见下图）配置比例将在2036年占全球财富的47.7%，比如黄金假设下降到1.7%，固定收益和股票占比也下降，但另类资产预计可能会和加密货币一起高速增长。我们预计比特币在36年会达到全球财富的3%（也有可能尚未到头），参考2023年黄金（all the above-ground of gold）价值占比大约在2.5%（且一半都是珠宝等fabrication，流通性差）这里隐含的假设是比特币交易是商品交易，而比特币以外的部分涉及应用的加密货币交易可能被美国sec定义为investment contract的风险，发展速度可能低于比特币

2023年我们在投资经理朋友圈内做一些投资标的调研，并做了一些有趣的总结和研究，具体可以参考我们在去年年中的《L/S投资游戏的一些有趣的半年度总结》。现在2023年又已经过完了，我们在2024年年初又做了一次统计，收集了超过70位投资经理和研究员的成果，初步的统计结果如下：2023年下半年实际效果：分化巨大！半年下来，最优秀的组合获得了71%的收益，而最差的组合-66%。。。而平均收益在9.1%，中位数在8.3%。结合2023年上半年来看，2023年全年我们的投资经理朋友圈的平均收益在15.9%和12.5%，显著跑赢去年股票型基金行业中位数的-9.5%。。。看来我们朋友圈的水平还是很不错的！不过去年分化确实非常大，最好和最差的差距超过100%，不过总体而言集中在-15%-36%的占到绝大多数。巨大的差异主要来自于比较大的预期落差年中组合表现最好的5只组合有4只都是因为选择了PDD提供了巨大的收益，而另一只选中了EDU。表现最好的前五组合：而表现最差的组合往往是在空单上看错损失巨大，或过于押注宏观call所导致的。。。表现最差的前五组合：策略本身很难保证投资的效果单纯的策略（多或空），甚至市场的选择并没有显著的alpha，更多的还是选股优劣所产生的收益差距。投资经理们的多单的收益平均在6.4%，中位数在11.8%，而空单的平均收益在2.7%，中位数在0%。也就是大多数的投资经理所产生的收益还是来自于多单，而空单提供了一点补充，除了少数投资者空单影响较大以外，大部分投资者要么非常谨慎使用空单（平均仓位36%vs多单平均仓位84%），要么提供的收益不显著，但平均而言不是负贡献。‍‍‍另外，可能有不少人觉得市场选择可能对收益的影响非常显著，从广义上来讲确实如此，但就我们投资经理朋友圈的年中选择数据来看，平均收益在8.8%，中位数收益在2.4%，似乎显著的跑输了标普指数。。。而选择H

人口对投资的影响人口问题对于投资而言是非常重要的，尽管对于短期的宏观和投资走势更多还是和短期经济周期因素、信心、情绪等相对较短的因素更加相关，但对于长期投资而言，人口问题却是非常重要，属于持续性极强且很难以人们的意志为转移的相对刚性力量。‍‍‍‍‍‍‍‍简单而言，人口问题可能的影响包括但不限于：1，消费和投资倾向：年轻人相比老年人有更强的消费倾向，这似乎显而易见，尽管“躺”文化全球皆有，但总体而言年轻人还是更加会对未来充满期待的，相对而言你总不能指望一位80-90岁老人对未来依然充满欲望和投资热情；2，Productivity：人口数量*劳动时间*劳动效率基本是生产供给的基础，但更为重要的其实还要包括更多的地方，而不仅仅是数量问题；‍‍‍‍‍‍3，创新和创造力：即便延迟退休年龄，年轻人by nature也会比老年人有更强的creativity；马一龙非常看重新生对于长期智力创造当中所起到的的refresh或reboot的作用也是这个原因，新生让智力有机会重新从底层、从第一性的角度生长；‍‍‍‍‍4，奋斗意志：年轻人有更强力的从无到有创造自我的奋斗意志，这也是延迟退休增加就业时间本身所达不到的；‍‍‍5，城镇化，教育，住房等影响：生育率、人口的迁移倾向也明显显著的会影响城市的发展，教育，住房等重大需求的变化；‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍。。。当然，实际影响还远远不止，由此可见，这些问题对于投资区域和品种的选择都有着无比重要的影响。。。一些人口数据的研究近期出了对2023年人口数据的初步报道，尽管不见得很准确，但也可见一斑，不得不说这一数据竟然比我们的模型还要低。。。中国的情况根据目前的情况最为震惊的是适龄（目前平均28.7岁）人口的初婚率下降得过于离谱（对的，还没提生育率，但如果结婚率掉这么快，生育率很难指望），这一数据在2015年之前一直比较稳定的徘徊在100%附近到

周末参加朋友的一个活动的分享，想到既然已经写了就放到这里做一个备份，供大家参考~

美国调研回来已经2个多月，分期总结分享下收获，先讲讲通胀的问题：一、通胀现状：核心CPI较疫情前涨20%美国核心CPI指数相比疫情前涨约20%，相当于年复合增长4.6%，显著超过疫情前2%左右的水平。除了房价上涨、工资上涨、汽车价格上涨之外，此行我能够体验到的是食品和服务价格的上涨。比如，星巴克：疫情前中杯拿铁价格3.3美金，现在5.5美金，涨幅达到66%。Fine dining餐厅小费大幅增加：从之前10%起步，到18%起步，加上菜单价格的上涨后，吃一顿饭比之前贵了1-2倍。在美期间点了两次外卖，1次星巴克咖啡，咖啡5.75美金，加上各种费用一共13.51美金，其中服务费3.27美金。还有一次购买日用品。价值17.6美金的东西，其他费用5.3美金，其中服务费3.3，相当于所购物品价值近20%。二、房价/租金、人工是驱动涨价的重要因素推动核心物价上涨的主要因素中，房价/租金、人工是两个重要的直接/间接因素，而且不同于能源、食品和汽车价格，这两个因素相对而言易涨难跌，尤其是人工的上涨。房价、租金新租户租金指数疫情前总体在年增2-4%的水平，但疫情以前出现大幅上涨，目前相比疫情前累计涨幅达到24%，相当于年复合增速6%美国房屋售价中位数从疫情前33万美金上涨至43万美金，上涨30%。东北部房屋售价中位数从疫情前47万上涨至92万，涨95%。Source：Census; HUD人工休闲和酒店业平均周薪从疫情前430美金左右上涨至目前545美金，涨幅达到27%，平均年化增幅达到6%，显著超过了疫情前2-3%的年增长水平。三、通胀开始回落，但影响远未结束目前看下来至少有以下3个通胀后效应：人工贵又是成本大头时，利用效率高的企业获得明显优势，租金同理以餐饮为例，除了食材成本之外，成本费用的两项大头首先是人工成本，其次是租金。先讲人工成本，两家餐厅，一家人工效率更高（餐厅A）而一家更低（

Operation review: Increase in holdings of consumer goods and U.S. Treasuries, decrease in individual AI hardware holdings, with a re-allocation towards AI applications. This month, the risk-free rate of return in the United States has noticeably increased, leading to a downward shift in the valuation center. Therefore, some companies that have insufficient investment returns due to large price gains or fundamental adjustments have been reduced in holdings. This includes the continued reduction of AI hardware stocks that have experienced price overshooting in phases, and internet stocks whose price gains have decreased their IRR attractiveness. However, at the same time, we increased our holdings in consumer goods with higher IRRs and in internet stocks whose investment returns have increas

过去几个月以来，各类软件公司都推出了或者宣布要推出自己的 AI copilot 产品，如微软的 Github copilot、Office copilot、Windows copilot、Dynamics copilot，Salesforce 的 Einstein Copilot等等，他们的功能、定价更是千差万别。为了衡量他们的定价是否合理以及未来潜在的提价空间，我们提出了以下打分体系以便于比较。本文来自于BEDROCK成员Jimmy，及其和团队讨论记录。基本分析框架：首先，我们考虑该产品给用户带来了多少价值。这个可以进一步分解成三个方面：首先是AI  copilot能帮用户提升多少效率，这决定了能节省多少时间（每提升 20%打 1 分）；二是用户的工资水平，这体现了帮他们节省的时间成本（平均工资 6 万美元打  3分）；三是 AI的其他能力/优势，可以拓展人类的能力边界，做到人类做不到的事，例如批量处理任务（网络安全领域的成千上万个事件）等等。据此，对一些软件公司打分如下：其中，Github 作为程序员的工具，效率提升、用户工资、AI 额外能力（debug、阅读别人的代码等等）都处于较高水平；Office 的效率提升就差一些，用户工资和 AI  额外能力（根据 wword 制作 PPT 等）也一般； Adobe 的效率提升一般，因为还是需要很多人工操作，但是用户工资和 AI 额外能力（批量生图、提供灵感等）都较高；CRM、NOW 和 office 差不多，只是 NOW 的用户工资高一些（IT 专业人员）；CRWD 和 PANW 作为IT安全公司，效率提升、用户工资、AI 额外能力（处理大量安全事件、根据日志数据提供 insights 等）都较高；最后 SNPS 作为 EDA 工具，对用户的效率提升较低，但是用户工资非常高，而且会提出一些人类想

I. Operation Review: High Position, Little Change in Holdings, Still Heavily Allocated to Technology, Especially AIThis month maintained a high position, slightly reduced U.S. Treasury holdings, increased holdings in cloud computing that benefits from AI but is not fully priced. The industry is focused on cloud computing, advanced semiconductor manufacturing, the internet, branded consumer goods, defense, U.S. Treasuries, etc. The investment proportion in AI-related areas has increased, and U.S. assets (excluding U.S. Treasuries) remain around 80%.II. Market Review: Frequent Domestic Supportive Policies, U.S. 10-Year Treasury Yields Surprisingly Surge to Over 4% Amid Inflation Easing and Slower Rate HikesThis month, the most notable things are a series of domestic government statements and

年初的时候，希望看看我的小伙伴们有什么有趣的idea，我找来熟悉的70-80名基金经理和少数研究员，大部分都非常资深，很多都是认识很多年的朋友，并且我对他们水平和能力都是相对认可的。我们的游戏规则很简单，写3个以内看多或看空的标的，但要求至少拿到年底（后来实际上我们允许在年中给了一次调仓的选择权），这样避免了选择一些短期投机标的而无法调仓的问题，我们期待所有参与者都会比较慎重的选择一些长期的标的（当然，因为这仅仅是游戏，而非真金白银组合，因此依然会出现一些比较极致的持仓选择）。这样一方面更为严肃认真和长期的选择也许可能会有更好的效果，另一方面，一些有趣的更长期的标的也可以给我们团队更多的时间来进行学习和研究。实际效果：分化巨大！半年下来，最优秀的组合获得了75%的收益，而最差的组合-60%。。。而平均收益在6.8%，中位数在4.2%。巨大的差异主要来自于比较大的预期落差能够在年初就选中AI和科技，特别是NVDA，TSLA，META的取得非常惊人的收益，而这在年初的时候还远远没有形成共识，甚至面临非常大的分歧。表现最好的前五组合：而表现最差的组合往往是重仓中国资产，特别是如果同时还做空了美国的标的则表现会更差。。。表现最差的前五组合：年初小伙伴最爱的股票分别是PDD，TSLA，Tencent，TSM，BABA，最爱做空的是XPEV，东方甄选，海底捞，AAPL，油气基金。策略本身很难保证投资的效果我们常常诟病说基金很多决策是因为过于短期，而如果做一些相对长期的决策则正确率会明显提高？也有说法说如果我们集中度提高，只选择highest conviction stocks，则正确率会高很多（也有很多大佬是如此执行的，如Buffett, Druckenmiller, 等等)实际的选股效果如何？好像也不尽然，首先我们的不调仓组合整体的收益率平均收益在6.8%，中位数在4.2%，是要高于

Market Review:  Domestic recovery weaker than expected, the anticipated recession in the United States did not occur, rate hikes have not ended but the valuation killing has ended. Looking back on the first half of the year, the domestic situation was more pessimistic than we expected at the beginning of the year. At the beginning of the year, we believed that residents had accumulated nearly 4 trillion yuan in excess savings since the outbreak of the pandemic. As housing prices fell, down payment ratios decreased, and mortgage rates fell to historical lows, residents' ability to buy houses was actually improving. If confidence could be rebuilt, real estate consumption and investment were more likely to be better, and other aspects of the economy, including consumer spending and

Market Review: Domestic recovery is weakening, the room for U.S. interest rate rises is not large, and AI is the biggest structural opportunity for both China and the U.S.The domestic recovery is weakening. New home sales have begun to decline month-on-month and expectations are turning weak after a few months of recovery at the beginning of the year. Private real estate faces the risk of a second bottoming out, and related investment, manufacturing and consumption in the real estate chain may also be affected. In addition, recent job losses and layoffs have also caused resistance to the recovery of consumption willingness and capacity of residents (especially the middle class). The risk of local debt has also been more exposed recently, and the process of deleveraging is not over. Th

整理团队年终总结时发现很多小伙伴都写得挺棒的，可以看到很多进步和反思，这里分享一些，这次分享投研部门的Jimmy & Eva的笔记。Jimmy篇：工作：2022年毫无疑问是充满挑战和转折的一年，开年就发生了俄乌战争、上海封城，然后是美国通胀率快速上升、美联储加息，中间穿插着佩洛西访台、英国首相下台等等一系列事件，到年底防疫政策180度转向，从动态清零直接变为全面放开，可以说没有一件事是能够提前预测到的。对于我所覆盖的半导体、SaaS、支付、crypto等行业来说，加息的影响毫无疑问是最大的，尤其是SaaS这种高成长、高估值的公司，以及crypto这种依赖低成本资金的资产；而对于半导体来说，最大的影响则是疫情时期的高需求开始回落、供应链流畅度缓解带来的行业去库存压力，而这种压力对于产业链上下游的不同公司是非常不一致的，比如更靠近消费者的NVDA、AMD都经历了大幅的收入下降，而更上游的晶圆厂TSM则保持了全年的高增速。我从今年下半年才正式开始全职工作，回顾这半年的研究经历，感觉有一个很重要的转折点，就是从研究新公司为主转变为深度研究和公司跟踪为主。之前的工作主要是不断研究新公司，虽然开拓了研究广度，但是很多公司的深度不够，在讨论中提出的很多问题没有解决。回顾今年的工作，最满意的还是台积电的收入拆解，从每一代制程的角度分析手机、HPC等下游应用对先进制程芯片的需求量，从而可以根据各个下游厂商的销量调整计算对TSM的收入影响。这种从下游开始思考的角度也给TSM未来的收入增速提供了更高的可预见性。最不满意的则是对SaaS公司的理解深度不够，主要还是因为SaaS产品主要是2B的，离实际生活更远，而且是新业务，没有那么多的统计数据，行业的成长空间、未来竞争格局都还有很大的不确定性，研究起来没有抓手。另一方面，由于是刚起步，对公司跟踪的意识和熟练度还不够，经常会错过各类数据更新、

接着上文《对通胀问题的一些思考》，我们尝试对另一个让人头痛的问题：利率的定价问题也做了一些研究和思考，供参考。 到底什么决定了利率水平？ 如果我们看最近50年的美国长久期利率走势图，恐怖故事的版本似乎会过于惊悚（一旦从1980年开始的利率持续下降的趋势开始反转向上，那么我们目前似乎依然处于利率水平的低位。。。这也是Dalio一直在警告的），这也是最近美国资本市场风声鹤唳的原因。 首先请原谅我浅薄的经济学理论基础：我看了很多经济学家对合理利率的分析，方法论很多，很多我未必完全理解，所以这里仅仅写一下我自己的理解。 首先最重要的是：利率是资金的时间成本（不论有没有中央银行），有效的利率应该是使得资源在社会当中合理配置，比如在经济萧条，投资不足的时候，利率应该处于低位，有助于促进经济回复到合理水平（所谓合理就是在就业和通胀之间比较理想的状态）。因此，从这个角度来讲，合理的利率水平确实应该和经济的相对长期的经济潜在增速之间存在某种稳定的关系。从全社会参与者的角度来说， 这种关系应该更多的是和名义值更为相关，而非实际值（扣除通胀后），因为企业收入、盈利和投资决策都是以名义值为基础的。 利率的长期走势基本上和通胀的走势相吻合，但却不是唯一影响因素，美国通胀水平在1980年之后就基本处于稳定的2-4%波动区间，但1980年的利率依然高达8%，甚至更高，而1990年代也高达6%，一直到2010年之后才下滑到4%以内。 如果再结合美国名义GDP的增速也许就更好理解一些，大体上利率需要和名义值相吻合才能对经济活动的资金价格进行更为恰当的定价。其实内在原因比较好理解，名义增长值可以认为是全社会平均的收益增长，那么利率如果高于等于这个值那么社会平均而言就没有投资动力，因为增加值是低于利息的，而如果利率远小于这个值，那么社会平均投资冲动就会大幅增加，从而可能产生通胀等其他社会压力。 那么从长期

by Barry 尽管近期Cloud市场波动显著，2022 年 5 月，EMCLOUD Index 公司的总市值降到 1.4 万亿美元，比 2021 年峰值跌掉了一半。 但我们认为，即使市场的波动可能还会持续一段时间，但不应该影响人们关于 SaaS 这一商业模式的共识：基于云的商业模式是自互联网发明以来最重要的范式转变，SaaS/Cloud 产业前景和潜力仍然存在，并将持续增长。  本文来自于BEDROCK成员Barry，及其和团队讨论记录。 如何快速理解一家SaaS公司 公司重要基本信息的收集 Q1：在客户公司里，使用这个SaaS软件的人是谁？是谁决策购买此款SaaS？ Q2：公司各个SaaS的是干什么用的？在使用这个SaaS之前，客户公司用的是什么解决方案？ Q3：客户为什么要使用这个SaaS？背后的时代趋势、驱动力是什么？ Q4：客户相关信息收集 公司竞争力壁垒来源Deep Dive 为何要研究与区分SaaS公司竞争壁垒的不同？ 研究是为了投资决策，决策需要定价。目前SaaS公司大多尚未盈利，影响SaaS公司定价的重要因素之一是当公司营收以通胀速度增长的时候，所能达成的营业利润率。营业利润率的影响因素很多，但我们认为最大的因素是一家公司竞争壁垒高低所导致。每家能做到净利润率的不同在市场上是没有被充分讨论的，所以很有必要区分下不同公司最后可能实现的净利润率，那么依据也就是不同公司的竞争壁垒。 一些成熟的软件公司营业利润率有很大的分化： 作为一些background，一些历史较长的软件公司过去十年的表现： ORCL为了维持1%的营收复合增长，付出的是每年~20%的S&M费用率，~17%的R&D费用率，做到了~35%左右营业利润率。 SAP为了维持6%的营收复合增长，付出的是~25的S&M费用率，15%的R&am

by Jolin  尽管一直有“万事不决，量子力学”的段子，但本文并非是利用量子力学来做投资的方法论探讨，而主要是通过阅读和学习量子力学史来思考人类对于未知领域的探索，对过往知识体系的反思，以及在此过程当中痛苦的挣扎以及各种有趣的故事。这对于我们投资（本质也是对未来未知世界的一种探索）也带来很多的帮助和反思。 本文来自于BEDROCK成员Jolin。 关于连续性 量子革命首先打破的是空间的连续性。在称为“普朗克尺度”的范围内，空间和时间的连续性似乎丧失了，“连续无限次分割”的假设并不是总成立。 时间的连续性：进一步地，普朗克尺度的存在，打破了时间的连续性，时间被认为是一个“集合”，包含了所有“时刻”，对应每个时刻有一个“状态”。MWI理论：宇宙只有一个波函数，它按照薛定谔方程唯一确定地演化。因为薛定谔方程本身是决定性的（等式），也就是说，给定了某个时刻t的状态，我们就可以从正反两个方向推演，得出系统在任意时刻的状态，这样一来，宇宙的演化自然也是决定性的，从过去到未来，一切早已注定。哈特尔和霍金提出了著名的“无边界假设”：宇宙的起点并没有一个明确的边界，时间并不是一条从一点开始的射线，相反，它是复数的！时间就像我们地球的表面，并没有一个地方可以称为“起点”。 投资思考：人的思维会倾向于连续性和故事性，“连续”和“故事”给予内心稳定感、可控感和叙事感；但物理学的思维往哲学推演，实际上告诉我们的是：世界是不连续的，没有所谓的“过去到未来的”线性叙述；落实在社会层面上，人通常需要“连续”的惯性来保持自身存在的确定感。而这种“期待”和“现实规律”之间的gap，通常是市场先生送上门的巨大机会。 关于“真实”：可测 VS 理论 海森堡很有趣的一点，是他的思维突破来自于想要“摒弃不可验证的推演”的欲望。在此之前，关于光的波理论和微粒理论已经存在且争论了很久，双方都