短线：震荡企稳，下周先抑后扬。
中期：中期强势
长期：震荡上行！
2022的股市特点：
轮动。大小市值的轮动，复苏成长的轮动！
降低预期。
我们先讲许多老师们，连基本的股票知识都没有，均线，集合竞价、量能等基本术语都不知道，更不要说交易体系了。
但是还在做梦来股市发财，
我真的不知道是如何想的，
并且买一只股票的根据就是证券公司推的，
这家公司是干吗的，......都不知道，也敢买。
买之前会做计划吗？
仓位如何分配？
什么价格买？
买了不及预期咋办？
有止损吗？止损的依据是什么？
补仓？
为什么补？
补多少？
补了又跌咋办？
...............
这些是最基本的，如果都没有，想盈利，那是不可能的，如果股市真的这么好赚钱的话，谁还去干实体，许多实体企业，甚至上市公司，一年有个10%的利润率就不错了，他们有资金，有平台，有人脉，但照样干得非常起劲。
所以小散的我们如何在股市盈利，是不是非常困难，许多人想我要在股市一个月，一年赚几倍，真的是把股市当成提款机了。
降低预期，一年有个稳定的20%收益就不错了。
22年很难像出现19年到2020年疫情爆发助推大消费的一轮上涨的行情。也不太可能出现2020年开始出现以宁德时代为代表的新能源的大行情，许多个股出现了10倍的涨幅。
我们看一下比如大消费的食品饮料板块从19年开始到2020年指数翻倍！
新能源里面的锂电池板块从2020年开始到最高涨幅达到2倍的涨幅。
也就是说，如果你在2020年开始随便买一只新能源里面的细分领域的龙头个股，那你的资产将至少增长2倍以上，如果你买宁德时代就是10倍的增长。宁德时代大楷是从19年的9月，10月开始。从70元左右涨到700元附近。
从行业上看，部分行业明年上涨的空间
第一 来自现在向下跌的空间，跌得越深，未来上涨的空间越大。
第二今年总体表现欠佳。
第三强者恒强效应。
第一类就是今年表现不错的碳中和大类，为何说是大类？就是别去细分，就纯粹这个赛道，比如光伏、锂电、新能源车等，这些都是大类。这些明年上涨的空间来自当下波动的幅度。
第二主要是复苏链，以新老基建（非住宅）、汽车零配件、家电家具、消费（白酒、养殖）等为主。
但最关键的就是找到介入的时机，新号。
第三就要精益求精了，高端制造、碳中和等大类中的细分行业，随着技术迭代、需求旺盛造成的量价齐飞，相信会有一批细分行业走出“牛市行情”，就像当下的绿电等。
3.寻找预期差。
一些逆境困境反转的行业、公司的机会.
寻找市场热点做一些主题投资。比如我们从11月开始的元宇宙、氢能源、国企改革的主题投资机会。许多个股短期都是涨幅巨大。
转自朱雀基金黄振的报告
“产业结构的每一次变化都会在资本市场得到非常充分的印证。所以我们如果想要把握后续的投资机会，我们要做的事情就是去研究产业结构的变化。”“3060双碳和科技创新里面的智能化以及商业航天，是我们接下来需要重点关注的三个产业。”“全球绝大部分的国家和地区，希望通过这一次的能源变革，把能源的资源属性变化为制造业属性。一旦能源从石油和天然气变革为太阳能组件和风机之后，之前困扰很多国家和地区的能源安全、能源独立自主这个问题将不复存在。”“随着光伏和风电在电网的接入比例越来越高，光伏风电这种比如间歇性和不稳定的特点，将对于电网产生比较大的扰动。电网将会需要进行升级改造，而它的升级改造将会沿着智能调度，特高压的输送以及柔性展开。”“整个产业通过自己的努力，其实已经把汽车能否实现智能化这个问题，变成了汽车什么时候实现智能化。这也就意味着整个汽车智能化进入到了一个工程化的攻关的阶段。”“一旦智能化产业迈过汽车这一复杂场景的门槛之后，未来想象空间将会非常巨大，所以汽车智能化只是开启万物智能化的一个起点。”以上，是朱雀基金副总经理兼专户投资部总经理、投资总监黄振在12月18日“赢在终局”2022年度策略会上分享的精彩观点。作为知名“私转公”的基金公司，早在私募阶段，朱雀基金就以深度的产业链研究方法而知名。随着宏观经济政策对资本市场的影响逐步减弱，产业政策的影响愈发重要，可以说把握了产业变化就把握了高质量发展的脉络。具体到产业，黄振认为，科技创新是全球经济增长的核心动力，每一次科技创新都会来带产业结构的变迁，最终反应到资本市场市值的变化。观察美国近170年以来首富的变迁史，每一次首富的变化的背后无不是主导产业发生变化的财富映射 。而时至2022年，“3060”双碳目标以及科技创新中的智能化与商业航天，将是朱雀基金未来重点关注的三个产业。科技创新是全球经济增长的新动力，每一次科技创新都会带来产业结构的变迁，最终反映到资本市场市值的变化。我们可以看到，机械革命、电气革命、信息革命以及新一轮技术革命对整个经济结构都产生了巨大的影响。这种技术变化对于经济结构的影响是怎么反映到资本市场变化的？我们统计了从1850年到2021年，美国这170年以来首富的变迁史，可以看到在1850年的时候，美国的首富是范德·比尔特，他的主导产业是航运和铁路；随后是美国的石油大王洛克菲勒以及钢铁大王卡耐基；到了1940年的时候，美国的首富就变成了亨利·福特，因为那个时候的福特汽车畅销于美国；在80年代之后，美国的首富就变成了萨姆·沃尔顿，因为他创建了沃尔玛；在90年代信息互联网的革命当中，诞生两位首富，分别是比尔·盖茨和贝索斯。到了2021年，美国和全球的首富就变成了埃隆·马斯克，他的产业主导了包括光伏、电动车和商业航天三个领域.我们可以看到产业结构的每一次变化都会在资本市场得到非常充分的印证。所以我们如果想要把握后续的投资机会，我们要做的事情就是去研究产业结构的变化。通过我们的研究，我们认为3060和科技创新里面的智能化以及商业航天，是我们接下来需要重点关注的三个产业。
“3060”双碳目标产业：将能源的资源属性变为制造业属性首先我们来看一下3060产业的投资机会，在2020年之后，全球经济都有一个共同的发展方向，就是绿色经济。在2020年9月22号的时候，总书记发表了重要讲话，首次明确中国将会在2030年实现碳达峰，2060年实现碳中和，并且明确在2030年中国的风电和光伏的累计装机将会超过1500GW。欧盟也在2020年推出了green deal，目标是在2030年欧盟的碳排放量要降低55%，怎么去实现？欧盟是计划在2023年在部分行业实行这种碳边境关税，这也就意味着以后我们出口到欧洲的每一件商品都会根据碳排放量进行计税。我们以环保的电动车为例，环保的电动车对我们而言，我们认为它没有碳排放。但是如果考虑到全产业链，比如说金属铝、橡胶轮胎，其实一辆电动车它的碳排放量大概是在20吨到30吨左右。这就意味着如果我们以目前的欧洲碳价超过70欧元来进行测算的话，一辆电动车需要增加的成本大概是在2000欧元以上，这是一个非常高的成本数据。而对于美国市场，拜登政府在重返巴黎协定之后，他的目标是2035年电力要实现清洁化，并且光伏发电的占比要达到45%。所以我们可以看到全球绝大部分的国家和地区，希望通过这一次的能源变革，把能源的资源属性变为制造业的属性。一旦能源从石油和天然气变革为太阳能组件和风机之后，之前困扰很多国家和地区的能源安全、能源独立自主这个问题将不复存在。所以我们认为这一轮能源变革，将在政策支持和技术创新的双轮驱动之下，来实现3060这个目标。说到3060，想要实现这个目标，要做的第一件事情就是开源，就是发展低碳环保的清洁能源。而低碳环保的清洁能源，不可忽视的第一个因素是来自于太阳能，可以看到光伏已经在全球绝大部分国家地区成为发电成本最低的一种能源结构。而展望未来的话，我们认为光伏的发电效率依然具备提升的空间，所以我们认为光伏的成本依然会继续下降。再来看一下市场空间，我们预计到2050年全球的用电量将会在60万亿度左右，其中45%将会由光伏来提供，这也就意味着以后每年的光伏装机将会达到1140GW，这是一个什么概念？目前全球的光伏装机只有170GW，这就意味着即使我们到了今天，我们认为光伏已经发展的很快了，但是光伏的市场空间还具备6~7倍的增长空间，所以这个空间还很大。随着光伏和风电在电网的接入比例越来越高，光伏风电间歇性和不稳定的缺点，将对于电网产生比较大的扰动，所以我们认为电网将会需要进行升级改造，而它的升级改造将会沿着智能调度，特高压的输送以及柔性展开。所以我们关注3060的第二个投资机会是来自于可再生能源渗透率提升对于电网的一个升级改造的需求。大家都知道在今年的2月份，美国德州产生了极端的严寒天气，对于当地的供电和供暖都产生了负面的冲击。官方统计了不同的供电机组当时停摆的比例，当时燃气机组的停摆比例超过了50%，而风电机组的停摆比例是27%，即使我们认为最为稳定的火电机组停摆的比例也达到了6%，而对于光伏而言，它的停摆比例只有2%。所以我们认为在全球绝大部分的国家地区，光伏将会成为一个非常重要的能源解决方式，特别是如果光伏能够结合储能。因为光伏一旦结合储能之后，它就能够缓解光伏的间歇性和不稳定这种缺陷。根据彭博的预测，到2030年全球储能的累计装机将会达到1028GWh，是目前规模的20倍，所以我们认为储能是我们关注3060的第三个投资方向。我们在研究3060的过程中发现，如果仅仅是依靠风电和光伏，我们很难去实现我们既定的目标。原因也比较简单，因为在很多产业，比如说航空产业，比如说远洋运输产业，以及钢铁冶炼产业，其实很难完全去碳。我们怎么去解决这个问题，我们要关注的是氢能的机会，因为从氢本身的特点而言，它具有分子结构不含碳，最终产物只有水，以及它的热值是汽油的三倍的特点。氢能它具有低碳、高效和节能的重要优势。特别考虑到目前氢的主要生产方式是电解水制氢，所以随着风电和光伏在整个电网中占比越来越高，我们可以期待未来制氢的生产方式将会完全的去碳化。根据行业的预测，预计到2050年，氢能在中国能源中占比有望达到10%，整个行业的产值将会超过10万亿元。所以氢能是我们关注3060的第四个投资方向。在目前我们现有的能源结构中，大概有60-70%是来自于传统的化石能源，如果我们想要达到碳中和的目标，我们要解决的很重要的难题，就是把目前现有的传统化石能源的碳排放进行捕捉、封存以及再利用。根据国际能源机构的预测，到2070年如果全球实现碳中和，碳捕捉技术就需要占到全球二氧化碳碳减排的15%以上，所以我们认为碳捕捉封存利用这个环节将是3060第五个受益方向。
智能化的起点：汽车智能化，攻克汽车智能化难题只是时间问题
科技创新我们关注的第一个环节是智能化，说到智能化，我们不可回避的一个话题就是汽车智能化。无论是今年特斯拉的市值超过1万亿美金，还是说汽车智能化的相关标的在一级市场融资如火如荼，其实都告诉我们一个事实，汽车智能化已经成为整个市场关注的热点。汽车能否实现智能化，其实市场对于这个问题依然存在着分歧，从我们的角度来讲，汽车想要实现智能化，它要做的事情就是模仿人类的整个驾驶过程。比如说，它需要通过摄像头、毫米波雷达和激光雷达来模仿人类的耳朵和眼睛去进行环境的感知，然后通过强大算力的AI芯片来模仿人类的大脑去进行决策和规划，最后是通过线控的转向以及刹车来模仿人类的手和脚来进行控制和执行。第一个难点是复杂多变的环境感知。整个汽车驾驶环境是一个开放环境，会非常复杂。我们人类在驾驶汽车过程中，在路上我们会遇到非常复杂的环境，识别的物体，包括人、车、建筑物、指示牌，甚至包括动物。所以在如此复杂的一个环境当中，我们如何通过汽车的传感器来感知整个外部环境，这是我们要解决的第一个难点。第二个难点是来自于数据处理和决策流程的及时性。我们人类在高速行驶过程中，其实我们每一个加速、减速、转向的决策流程全部都是在毫秒级别的时间之内完成，车载电脑能否在这么短的时间内完成信息的收集、决策到最后的控制，这是我们需要解决的第二个难点。第三个难点就是驾驶场景的长尾问题。在不同的国家和不同地区，驾驶习惯、法规以及基础设施的建设具有差异，所以我们如何解决不同区域的场景问题，这是我们面临的第三个难点。整个产业通过自己的努力，其实已经把汽车能否实现智能化这个问题，变成了汽车什么时候实现智能化。这也就意味着整个汽车智能化已经进入到了一个工程化的攻关阶段。它的核心解决方式就是通过算法、算力、数据三个因素的融合。在算法这个环节，它要做的事情就是通过模型的迭代来提升整个环境感知的算法能力，在算力这个环节，通过强大算力的芯片来提升信息的处理能力。在数据这个环节，通过持续地收集高质量的场景数据，来提供常规的解决方案。首先，算法要做的事情就是提供环境感知的解决的路径。算法首先建立一个数学模型，然后通过传感器输入数据，这个数据包括了摄像头所提供的像素级别的数据，也包括激光雷达所提供的3D点云数据。通过这种数据的输入，我们可以得到一些结果，这些结果包括我们去识别路上的物体，比如说它是人还是车；定义物体之后，我们再对这些物体的速度和距离进行测量；有了这些数据的结果之后，我们就能对整个外部的环境进行一个3D模型的重建，所以这个就是算法模型对于整个环境感知的解决方式。随着算法的模型的迭代升级，结合传感器硬件性能提升，我们相信车载传感器对于外部环境的感知能力，它将会逐步接近人类，甚至在某一个时间它会超过人类。在这里我们举一个例子，人类一般信息交互的方式是两种，通过文字或者图片。过去我们也觉得如果仅仅依靠计算机，很难解决不同国家文字的翻译问题，但是到了今天，我们常用的谷歌翻译，其实它对于文字的翻译的准确率已经超过了95%。所以我们相信，随着时间的推移，车载传感器的硬件和软件算法最终会解决环境感知的准确性难题。我们面对的第二个难点是信息决策的及时性问题。信息决策及时性对于车载计算机而言，它的解决路径主要是依靠芯片性能的提升，这个主要是取决于摩尔定律。我们必须要承认的是摩尔定律正在减速，但是我们同样也看到，随着人工智能的发展，人工智能专用的ASIC芯片的性能也在快速的提升。对比Google专用于云端计算的TPU芯片和同时代的GPU性能，可以看到TPU性能大概是GPU性能的6倍以上。在图像识别的fps（frame per second）这个环节的话，FSD芯片性能是 GPU的21倍以上。所以我们认为随着人工智能的发展，专用的ASIC芯片的性能可以解决信息决策及时性的难题。对于算法算力和数据这三个环节而言，数据是算法迭代的基础，而硬件算力是算法应用的载体，所以，数据是解决所有问题的根源，特别是高质量的场景数据。我们举一个例子，前两年横扫围棋界的AlphaGo，它取胜的原因有很多，但其中有一个原因就是它分析了大量人类的棋谱，并且AlphaGo把这些人类棋谱分解成了3000多万个样本。正是这样大数据的收集和训练，是AlphaGo最终能够获胜的一个很重要的原因。对于驾驶场景的长尾问题，我们认为它的解决方式也比较清晰，那就是通过大量的车队来进行数据的收集，来收集不同区域的基础设施、驾驶习惯、法规，通过这种大数据的训练来让车载电脑能更加有效地应对长尾问题。特斯拉今年在AI DAY上面展示出来了一个场景，这个场景是有10辆警车连续左转追击1辆红颜色的轿车，可以看到这10辆警车和红色轿车都是以同样匀速通过这个场景。我想告诉大家的是这不是一个真实的场景，尽管我们很难通过肉眼来分辨这个场景的真假，但之所以很难分辨，是因为这里面所有的数据，所有场景全部都是特斯拉的车载摄像头的收集，只是最后把它们拼接到了一起。所以通过这个案例，我们想说明一点，不管车载摄像头实测的数据，还是最后模拟出来的数据，其实它都是解决驾驶场景长尾问题一个很重要的解决方式。所以结合我们对于算法算力以及数据的分析，我们认为三者叠加之后，汽车智能化已经看到了非常清晰的解决方式。而且更重要一点，我们认为汽车只是智能化产业的一个起点，后续智能化真正的终端将是万物智能。比如在今年特斯拉AI DAY上，最大的惊喜是特斯拉推出了服务机器人的雏形Tesla Bot，如果我们去仔细看一下Bot的核心硬件，它包括了摄像头、芯片、电池和电机，这个硬件在目前的model 3和model Y上同样具备。所以这就意味着特斯拉可以把自己的整个智能化的产业链延伸到其他的硬件载体，比如说物流机器人、仓储机器人、服务机器人等等。我也经常会跟朋友们说，在今天了解每一个人家庭具体布局和部分物体存放位置的，不是我们自己，而是来自于我们家里装备了摄像头和激光雷达的扫地机器人。New Yorker杂志展示了一幅未来生活场景的想象。这幅图片展现出的场景是，一旦机器人在未来获得智能化的能力之后，它将会主导这个世界，我觉得这个背后的含义是一样的。一旦智能化产业迈过汽车这一复杂的门槛之后，未来想象空间将会非常巨大，所以汽车智能化只是拉开了万物智能的序幕。
商业航天：从美苏政治争霸到市场化驱动，登月计划将为产业提供巨大机会
刚刚是我们对于科技创新、智能化的一个分析，我们再来看一下科技创新的第二个环节，商业航天。我们认为商业航天已经从上世纪五六十年代美苏的政治争霸延伸到了今天市场化驱动的时代。对于商业航天产业，最近有两个值得我们关注的事情，第一个事情是11月15日俄罗斯发射了反卫星武器ASAT，摧毁了1408号卫星。1408号卫星被摧毁之后，产生了1500多块大的碎片。更为严重的后果是，国际空间站的运行轨迹图和1408号卫星的运动轨迹图之间有明显的轨迹重叠，由于国际空间站有可能会被1408号卫星的碎片击中，所以国际空间战的宇航员就进入了龙飞船和联盟号飞船进行紧急避险，准备随时撤离国际空间站，这是第一个事情。行业里面第二个事情是在11月24号NASA发射了DART航天器，这是全球第一个主动行星防御计划测试。我们都知道恐龙灭绝是因为小行星撞地球，科学家估计太阳系中大概有25000颗大型的小行星，人类该如何避免类似的悲剧再次重演呢？NASA设想是通过发射这种主动的航天器去撞击小行星，来改变小行星的运动轨迹。DART预计将在2022年9月26日以每秒6.6公里速度撞击小行星，这次测试全球瞩目。其实不仅仅是反卫星武器和行星防御测试，包括各国正在大规模布局的星座计划、可重复回收火箭研发都在见证商业航天正在进入加速发展期。说到商业航天，我们不可回避的一个话题就是月球，NASA已经制定了2025年重返月球的计划Artemis，Artemis的总投资金额会超过500亿美金，而且这一次NASA的计划不仅是重返月球，他希望能够在月球建立永久性的居住基地。在Artemis的核心硬件中，包括SLS火箭、猎户座飞船、登月舰、月球车以及月球门户（Lunar Gateway），因为NASA的计划是要在月球上面建立一个永久性的居住基地，所以它需要持续的向这上面输送人或者物资。由于目前的技术条件限制，它需要一个类似中转站的硬件设施，这个中转站就是Lunar Gateway。而且更重要的一点的是，一旦NASA在月球上面完成人类跨星球的居住测试之后，NASA的下一步目标将会锁定在火星，而Lunar Gateway将会成为航天飞机出发前往火星的起点。所以我们认为Artemis只是人类重返月球，星际征途的第一步，未来的空间会更大。Artemis对于美国经济和科技的影响将会类似于上世纪的阿波罗计划，阿波罗计划在上世纪的10年时间里面一共投资了1500亿美金，整个的投入产品高达1:8，成功带动了美国液体燃料火箭、雷达，遥控、无线电、新材料以及集成电路产业的发展。以集成电路产业为例，当时集成电路产业在美国只是刚刚开始发展，整个行业不具有性价比，但是NASA直接承接了美国集成电路产业2/3的产能，有效地支撑整个行业的后续发展，并且诞生了一批高科技的企业，比如波音、洛克希德·马丁、IBM、摩托罗拉等等。阿波罗计划的实施以及后续的成功登月，也激发了美国全民的科技创新的热潮。在美国高校的选择方向当中，物理、工程师、数学成为最热门的学科，而且这个比例一直居高不下，这也为后续美国的持续科技创新奠定了人才基础看完美国我们再来看一下中国，1960年到2020年全球主要国家地区对月球探测的一个数量统计显示，在上世纪60年代到70年代，占据主导的是美国和前苏联，从2015年之后占据头把交椅的就变成中国。中国探月工程实际上是从2004年开始，截止到去年的12月17号，随着嫦娥五号工程的采样返回，中国其实已经成功完成了对月球的“绕“”落““回”三部曲，后续的四期工程将会陆续展开，而且目标就是在月球建立一个永久性的探索基地。根据官方的披露，中国有可能会在2030年之后进行登月。我们认为类似于阿波罗计划，中国的登月计划也将为整个产业提供一个巨大的投资机会，值得我们去研究和挖掘。
