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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

Operational Review: Adjusting the structure of technology holdings, increasing investment in consumer and financial technology sectorsIn the first quarter, we maintained a heavy allocation in technology, but adjusted the structure. We reduced holdings in AI hardware that had seen significant increases, where market expectations were fully reflected, and the subsequent profit space was limited. We believe that if we look at AI hardware and applications based on the same assumptions and framework, those with similarly strong competitive advantages, high certainty, such as some leading chip foundries and design tools, as well as AI's B2B applications, have greater profit space. It's just that the realization of fundamentals is relatively late, requiring patience. Additionally, we increased ou

Investment Strategy Review: Adjusting AI Investment Structure, Maintaining High PositionsIn January, we made minor adjustments to our AI-related holdings by reducing positions in AI hardware companies that had significant gains, where market expectations were fully priced in, and which had limited room for future returns. However, we increased our investments in semiconductor foundries and design tools companies that also benefit from AI, have a good competitive landscape, high certainty, insufficient market reaction, and decent returns potentials. We continue to prioritize holding companies involved in AI's B2B applications, as well as internet companies that reflect future lifestyle changes and brand consumer products. In January, we began experimenting with establishing some short posit

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（

1. Operational Review: Maintaining a High Position, Little Structural ChangeIn November, a high position was maintained with little structural change. Industries remained focused on cloud computing, advanced semiconductor processes, the internet, and branded consumer goods. Overseas assets (excluding U.S. Treasuries) maintained around 80% of the portfolio, with AI investments constituting over 40%.2. Market Review: Rapid Decline in U.S. Treasury Yields, Rising Expectations for Interest Rate CutsDomestically, the overall trend continued. On the one hand, continuous policy measures were introduced to resolve local debt and real estate issues, controlling the risks of economic deceleration and instability. However, on the other hand, there was no significant improvement in real estate sales a