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　　中金点睛 文/中金大类资产研究：李昭，王添翼 ，杨晓卿

　　中金研究

　　我们深度分析过去100年16个国家20种资产的投资机会与风险来源
，打破市场流行认知误区，揭示全球资产运行的底层逻辑 。

　　Abstract

　　摘要

　　全球经济与金融市场正在深刻重构 ，跨资产轮动显著增强——2023年的美股
、2024年的债券、2025年的黄金
，接力成为市场主线，仅靠单一资产难以取得长期稳健回报
。这不断强化一个事实：全球大类资产配置正在从“选择”变为“必需
”。但受限于时间与认知边界 ，对大类资产的理解往往依赖有限样本与经验判断
，“经验外推”塑造了大量流行但未经验证的认知：地产被归类为老龄化时代的过时资产，商品被寄托为超级周期中的趋势机会 ，美股被视作长期例外
，债券被等同为“确定 ”与“安全
”，黄金则在被否定与被神化之间反复摆动 。问题在于 ，这些共识大多诞生于特定宏观环境之中，未必反映跨周期的稳定资产规律
。我们构造了一个覆盖16个国家 、20种资产
、跨越100年的长周期资产价格数据库
，对全球股票、债券 、地产、商品与黄金的风险收益特征进行系统性分析，探索各类资产的真实配置功能与定价边界 ，破除市场上的流行认知误区：

　　地产并非过时资产。随着人口老龄化加深与城镇化接近尾声
，我国地产周期进入“下半场”，流行观点认为地产将成为低回报资产 ，但跨国数据显示在过去100年尺度上
，地产在多数经济体中显著跑赢债券资产，在风险调整后回报接近股票资产 。更重要的是 ，人口老龄化与城镇化放缓
，并不必然对应房地产回报持续下行。基于阶段性表现或单一人口变量对地产前景进行线性外推，可能低估其长期配置价值
。在更加多元与均衡的资产配置框架中 ，地产仍应被视为一类具有稳定回报与分散化价值的重要资产。

　　美股并非永远“例外 ” 。基于美国在公司治理
、市场制度、科技创新的优势
，市场长期流行“美股例外论
”，认为美国股票明显优于其他国家权益资产 ，具有持续且不可替代的超额表现能力
。我们发现美股名义回报在发达市场中处于中游水平，但在调整风险与通胀之后
，过去100年美股平均回报在样本国家中处于第2位，仅次于澳大利亚。需要注意的是 ，美股高回报是跨周期长时间的平均结果
，美股并非永远“不可战胜”，德国 、日本及部分新兴市场均曾在十年以上维度显著跑赢美股 ，表明股票市场受宏观环境
、产业趋势与估值周期共同影响
，并非反映稳定的国家属性 。目前全球宏观环境与货币秩序加速重构，存在非美股市在十年维度跑赢美股的机会
。

　　图表1：过去100年全球大类资产历史风险收益总表

　　注：表中波动计算方法为对年收益序列计算标准差 ，即使用年频数据计算
，计算结果可能与日频标准差年化的结果有所差异；收益波动比指的是“年化收益率均值/年化收益率标准差 ”；现金流收益率对应“Carry
”，指股票股息、债券票息与地产租金收益率；中国地产为北上广深四城价格与租金收益合成的指数；由于SPGS商品指数起始点早于CRB商品指数 ，我们将其分为2段
，1970-1994年与1995-2025年，其中1995-2025年与SPGS商品指数同期；黄金在布雷顿森林解体前后的资产性质完全不同 ，因此我们以1971年为界将黄金长周期序列分为2段。

　　资料来源：JST数据库，Wind
，Bloomberg，iFinD ，Haver
，WGC，国信达数据 ，中原地产
，中金公司研究部

　　债券并非绝对安全 。在传统资产配置框架中，债券通常被视为低风险 、低波动的安全资产 ，并作为对冲权益波动的核心工具
，但百年跨国数据表明，债券的“安全性”与“高夏普 ”并非无条件成立
。一方面 ，债券的防御属性主要成立于通胀温和
、政策可预期的常态环境。在战争、高通胀及货币体系重构等极端环境中
，债券不仅难以提供有效保护，反而可能成为组合回撤的重要来源 ，尾部风险不宜忽视；另一方面，债券夏普率在不同时期与不同经济体之间存在显著差异与周期波动
，过去数十年部分国家债券所呈现出的高夏普率，很大程度上依赖于利率长期下行与温和通胀的宏观背景 ，未必可以线性外推 。债券的核心价值或不在于单一资产的“静态最优
”
，而在于其与股票等风险资产之间的动态对冲与周期轮动关系
。

　　商品不只“超级周期”。在AI浪潮 、绿色转型与地缘变局的推动下，“商品超级周期 ”成为主流叙事 ，强调其爆发性回报空间 。这一叙事并非错误
，但并不完整——它更多刻画了商品的上行阶段，而相对忽视了其长期回报特征。过去100年历史表明 ，商品整体回报中枢接近通胀水平
，实际回报接近于零
。若仅依据“超级周期”进行线性外推，忽视市场节奏与周期切换 ，可能导致投资决策失效。商品更合理的定位不在于长期回报
，而在于在供给冲击或类滞胀阶段，发挥风险对冲功能 。对于中国投资者而言 ，商品还具备一定的全球宏观敞口，有助于在跨境配置受限的条件下提升组合的跨周期稳定性
。

　　黄金既不宜矮化
，也不宜神化。市场对黄金的认知常在两端摆动，此前因其“无息资产
”属性而矮化其配置价值 ，近年又在美元信誉下降背景下形成单边上涨信仰 。这两种认知各有依据
，但均不完整
。过去100年历史显示，“无息资产”并非没有长期回报 ，黄金长期回报来源于法币体系下的货币扩张与价格重估
，其长期表现与股票
、地产接近。黄金回报并非线性积累，而是高度依赖宏观环境 ，往往在宏观环境震荡或秩序重构阶段集中释放 。因此黄金既不是稳定收益资产
，也不是无条件占优资产，其核心价值在于提供区别于股债的独立收益来源 ，并在极端宏观与风险冲击阶段发挥风险分散与对冲功能
。在当前环境下
，黄金的趋势与估值同样受到货币政策、风险偏好与全球经济状况的共同约束，配置上更需强调节奏与动态调整 ，而非简单的长期持有或单向押注。

　　从单一资产信仰到大类资产配置 。贯穿上述所有资产，一个更具冲击力 、也更贴近现实的结论逐渐清晰——不存在可以被长期信仰的资产类别
，只有在特定宏观环境下阶段性占优的资产
。当某一类资产被贴上“长期正确 ”的标签，往往也意味着其风险正在被系统性低估。获取长期回报的关键 ，并非押注“最优资产
”
，而在于构建能够适应不同宏观情境的大类资产组合：以权益承载增长，以债券平滑波动 ，以地产
、商品及黄金对冲宏观与地缘风险
，并根据市场形势动态调整配置权重 。当“长期信仰”不再可靠，资产配置成为获得长期回报的核心能力。在此背景下 ，中金大类资产配置团队推出《资产配置手册》系列研究
，旨在构建一套系统性资产配置分析框架，本文为系列首篇 ，后续研究敬请关注
。

　　Text

　　正文

　　全球大类资产的百年图景

　　在资产配置与宏观研究中
，很多市场经验都建立在相对有限的历史区间之内，例如某一轮经济周期 ，某种特定的宏观环境。样本约束之下，一些在特定阶段成立的资产特征
，常被外推为普适性的长期规律 。2020年以来，全球宏观环境发生显著变化：从疫情冲击到地缘格局演变 ，从通胀中枢的大幅波动到货币体系的再调整
，再到AI浪潮引发的经济重塑，多重因素交织之下 ，过去数十年所积累的经验框架
，正在面临严苛的检验
。在这一背景下，将研究视角从“近期经验 ”扩展至更长时间维度 ，有助于在新的宏观环境中
，把握各类资产的真实运行规律。

　　为解决上述问题，我们构建了一个跨越百年的全球大类资产数据库：覆盖超过100年时间 ，横跨16个主要经济体
，纳入约20类核心资产（股票、债券 、地产、商品等） 。这一数据体系整合了Jordà–Schularick–Taylor（JST）宏观数据库
、David Jacks历史商品价格数据库等多个长周期历史数据库，并辅以Wind、Bloomberg 、Haver等主流数据库 ，同时参考BIS
、OECD等国际组织的多维统计数据
。通过对十余个数据源的系统性整合与交叉校验，我们在尽可能保证一致性与可比性的前提下
，建立一个跨周期、跨市场的全球资产回报数据库。相较于常见的基于单一市场或较短历史区间的研究，本文使用跨百年 、多国家
、多资产维度的数据样本 ，有助于剔除阶段性资产运行特征
，识别极端情形下的资产表现，提炼出更为稳健的长期资产运行规律 。在本文后续章节 ，我们通过挑战流行市场认知
，总结全球资产的风险收益特征：

　　1． 地产并非过时资产

　　2． 美股并非永远“例外
”

　　3． 债券并非绝对安全

　　4． 商品不只“超级周期”

　　5． 黄金既不宜矮化，也不宜神化

　　在计算每种资产回报时 ，本文使用几何平均数
，且每种资产都尽可能使用最长样本序列，数据处理方法与JST数据库相关论文存在一定差异 ，因此具体数值并不完全相同
，但定性结论基本一致
。在度量风险收益特征时，本文并未直接采用JST数据库所提供的无风险利率（safe rate）计算夏普率。这是因为在较早时期（尤其是1945年甚至1970年以前） ，市场对于“无风险资产 ”的界定尚不成熟，部分被纳入统计口径的无风险利率实际上对应特定信用工具
，隐含一定违约风险溢价，存在较为明显的异常波动 ，在技术上会导致夏普率测量误差
，不利于刻画资产长期特征 。基于上述考虑，在百年长周期的资产比较中 ，我们采用收益波动比（年化回报/年化波动）作为夏普率的替代指标
，反映不同资产在长期维度下的风险收益特征
。

　　地产并非过时资产

　　过去数十年，中国房地产在居民财富积累过程中扮演了关键角色。在经济高速增长与城镇化快速推进的背景下 ，房地产价格趋势上涨
，取得突出回报 。以一线城市房价为例，地产长期收益不仅跑赢了GDP增长 ，也在相当长时期内优于股票市场
，成为居民部门重要的财富载体之一。这一方面源于人口向城市持续流入、收入水平提升与住房需求释放等基本面因素，另一方面也与金融体系中杠杆扩张密切相关 ，使得房地产在较长时期内呈现出“高回报+低波动
”的优质特性
。

　　图表2：过去20年一线城市地产回报明显跑赢GDP增长与股市回报

　　注：资产收益均为剔除了通胀的实际收益；四大城市为北京 、上海
、广州与深圳；租金复利采取无风险再投资模型

　　资料来源：国信达数据库，中原地产
，中金公司研究部

　　然而，过去几年房地产市场进入下半场。随着融资约束强化、开发商信用风险暴露 ，以及需求走弱
，房价与成交持续承压，地产回报显著下行 。在这一过程中 ，市场逐步形成一种流行认知：地产的长期回报中枢其实并不高
，此前房地产价格持续上涨，在相当程度上具有泡沫属性 ，导致过去几十年回报远远高于长期回报中枢
，透支了未来回报空间
。在泡沫破灭之后，叠加人口老龄化加深与城镇化进程趋缓 ，地产未来回报中枢或将系统性下移
，甚至成为一种“低收益资产”，在居民资产配置中的地位明显下降。

　　上述流行认知的逻辑简洁清晰 ，也与当前地产阶段性表现一致，但事实是否如此呢？我们首先需要确认地产的长期回报中枢在哪里 。使用JST数据库对16个国家过去100年（1921年至2020年）的资产价格统计
，可以熨平经济周期与资产泡沫的影响，得到各类资产的长期平均回报
。我们发现房地产过去100年的平均年化回报约为10.4% ，高于股票的8.6%与债券的5.6%。

　　图表3：1921到2020的百年间
，地产长期回报普遍高于股票与债券

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　由于高回报可能伴随高波动 ，只看年化回报可能夸大高波动资产的投资价值
，我们同样使用收益波动比（年化回报/年化回报标准差）进行跨资产比较，发现即使是在波动率调整后 ，多数国家的地产回报同样不低于股票 。且在大部分国家中
，地产的收益波动比与债券相当，甚至优于债券
。这意味着在百年尺度上 ，房地产不仅并非“低收益资产 ”
，反而具备较为突出的风险收益特征。

　　图表4：1921到2020的百年间，地产的收益波动比普遍高于股票 ，且在大部分国家中高于债券

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　从收益结构来看
，房地产还具备稳定的现金流属性 。在16国样本中，租金回报率普遍高于股票股息率 ，且与债券票息水平接近
，显示其在提供价格回报的同时，也具备持续的生息能力
。这一“类权益+类固收
”的双重属性 ，使得房地产在长期资产配置中具有重要位置。

　　图表5：1921到2020的百年间
，地产租金回报率普遍高于股票股息率，且不显著弱于债券票息率

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　需要注意
，上述地产收益为扣除了物业 、修缮等持有成本后的净收益，但并未考虑地产的高交易成本与低流动性 ，因此仍可能在统计上“高估”了地产真实收益风险特征
，下面我们进行相应校正 。由于地产的交易周期相对较长，考虑到动辄十数年的持有周期 ，较高的交易成本在被均摊到持有期中，对年化收益的影响或相对有限。Eichholtz等（2021）测算地产的持有期中位数为9.6年
，而交易成本平均为6.8%，据此换算得到平均每年支付0.7%的交易税费
。即使在扣除交易成本后 ，地产仍有8-9%左右的名义年化收益率
，接近股票年化收益率8.6%，但高于债券的平均年化收益率（5.6%） ，并非“低收益 ”资产。

　　事实上
，股票与债券也同样存在一定交易成本 。在Jordà 等（2019）的估算中，地产的交易成本年化约为0.77% ，而股票约为0.4%
，因此这部分的年化差距不超过0.5%；而由于在一些国家中，自住房存在资本利得豁免 ，因此在税金维度下
，同时考虑资本利得税，股票相对地产的税收优势并不明显
。因此文章也给出了与我们相同的结论 ，即综合考虑交易税费与持有成本后，地产的长期回报优于债券
，接近股票。

　　对于由低换手率
、流动性不足以及基于估值方法计价所带来的潜在价格扭曲，其对回报与波动率的影响在既有研究中呈现出一定差异 。从机制上看 ，地产交易不频繁、价格更多依赖评估值而非连续成交价格
，导致观测到的回报序列呈现出一定程度的“平滑化”特征，这一特征可能对均值与波动的刻画产生不同方向的影响
。在回报层面 ，Giliberto（1988）的早期研究提示
，评估价格可能导致回报存在向上高估；而Edelstein与Quan（2006）基于匹配样本的方法则发现，估值平滑反而可能压低平均回报。总体来看 ，关于地产回报均值的偏误方向及其幅度
，学术界尚未形成一致结论 。相比之下，在波动率层面 ，相关认识更为一致：低频且经平滑处理的评估数据
，会系统性低估地产的真实波动水平
。综合既有研究，Gohs（2017）指出 ，平滑后的评估回报波动率通常仅为实际市场波动的约45%–70%。

　　基于上述分析，我们对地产收益波动进行了调整 。基于相对审慎的假设
，我们将观测波动仅视为真实波动的40%（低于Gohs给出的45%），对波动进行显著上调
。对于回报 ，由于JST数据库使用的地产回报为剔除了持有成本的净回报
，同时考虑学术界关于地产回报存在高估还是低估尚且没有定论，我们仅考虑交易成本 ，将地产收益下调0.8%（高于Eichholtz的0.7%与Jordà等的0.77%）
，同时为了保证比较的一致性也将股票收益下调了0.4%。调整后，16国地产收益波动比为0.38 ，与股票收益波动比接近 。这一结果表明
，在对潜在波动低估与收益磨损进行校正之后，地产在风险收益维度上仍具备较强竞争力。

　　图表6：即使按照审慎假设把地产波动率明显上调（假设观测波动率是真实波动率的40%） ，并对应扣除交易成本后
，地产的收益波动比仍与股票接近

　　注：为16国1921-2020年间的地产与股票收益波动比

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　那么为何全球投资者普遍存在“长期看地产回报明显不如股票
”的印象呢？我们推测这一认知在很大程度上或源于观察区间的选择
。在过去约二十年 ，尤其是2010年之后，全球股票市场整体表现显著强于房地产
，这一阶段性特征在投资者经验中被强化，并被外推为长期规律。然而从更长周期来看 ，股票对地产的优势其实并没有那么明显 。

　　图表7：2011-2020年十年期间
，股票收益基本与历史吻合，地产收益低于历史水平与股票

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　回到中国市场
，投资者对地产前景的担忧，除了周期性下行与前期泡沫出清之外 ，另外一个重要逻辑在于人口预期——老龄化加深与城镇化进程接近尾声
，可能对住房需求形成长期约束
。但从实证结果来看，这一逻辑的解释能力其实明显小于大众固有印象。首先 ，就老龄化而言
，负的回归系数虽然在统计意义上显著（T value=-3.83），但回归模型解释度（R2=0.04）较低 ，说明人口结构对房地产收益的实际解释能力较为有限 。换言之，老龄化可能在边际上产生影响
，但并不足以成为主导变量
。其次，从城镇化角度看 ，其回归系数在统计上并不显著
，这意味着在跨国样本中，城镇化水平与房地产收益之间并不存在稳定的线性关系。基于上述结果 ，可以更审慎地理解人口因素的作用：老龄化与城镇化确实构成影响房地产市场的背景变量
，但并非决定性力量 。房地产收益率的演化取决于多重因素的共同作用
。

　　图表8：尽管老龄化与地产回报存在统计意义上的负相关，但模型解释力度相当有限

　　注：地产总回报率为16国2001-2020年JST地产收益数据资料来源：JST数据库 ，Wind
，中金公司研究部

　　图表9：城镇化对地产收益解释力更弱，统计上不显著

　　注：地产总回报率为16国2001-2020年JST地产收益数据资料来源：JST数据库 ，Wind
，中金公司研究部

　　对于人口结构与地产回报的关系，日本提供了一个典型反例。在1990年至2010年间 ，日本在老龄化加深与城镇化停滞的背景下，确实经历了房地产回报的大幅下行
，这一阶段常被视为“人口结构决定论”的典型案例 。但在2010年后，在更高老龄化水平与更高城镇化率的背景下 ，日本房地产收益并未继续恶化
，反而出现阶段性修复，近十年滚动年化回报回升至7%–10%区间
。这一前后阶段的明显反差表明 ，人口结构变化可以影响房地产周期
，但难以单向决定其长期回报路径。此外，我们还发现即使在“失去的三十年 ” ，日本地产年化收益（3.7%）仍略高于本土股票（3.4%）
，侧面验证了地产的长期配置价值 。

　　图表10：在超90%城镇率与四分之一以上人口为老年人的背景下，过去十年日本地产收益率逆势上升

　　资料来源：JST数据库 ，BIS
，OECD，Wind ，中金公司研究部

　　图表11：“失去的三十年
”中，日本资产收益普遍较低
，但楼市并非垫底

　　注：起止时间为1961-2025资料来源：JST数据库，BIS ，OECD
，中金公司研究部

　　在前文基于跨国实证与案例分析的基础上，既有学术文献同样提供了方向一致的证据支持。整体来看 ，文献并未否认人口结构与城镇化的重要性
，但普遍对其“决定性作用”的判断更为审慎
。关于“老龄化压低房地产回报 ”的经典论述，可追溯至 N． Gregory Mankiw 与 David N． Weil（1989）基于美国婴儿潮提出的住房需求框架。但在随后的实证检验中 ，这一逻辑不断被弱化 。Gary V． Engelhardt 与 James Poterba（1991）对加拿大的研究 、Fumio Ohtake 与 Toshihiro Shintani（1996）对日本的分析
，以及 Richard K． Green 与 Patric H． Hendershott（1996）对住房需求—价格关系的重新估计，均表明：一旦控制收入、教育及金融市场条件等关键变量 ，单纯由年龄结构驱动的住房需求变化
，对房价的边际影响相当有限
。进一步地，国内研究（如周建军等 ，2020）亦指出，在考虑产业结构升级这一中介机制后
，老龄化的影响方向并不单一，甚至可能通过推动经济结构优化 ，对房价形成支撑。

　　在城镇化与房地产回报的关系上
，Albert Saiz（2010）的研究提供了更具结构性的解释：人口流动对房价的传导高度依赖供给弹性 。在供给弹性较高的地区，需求变化主要通过数量调整出清 ，价格受到的冲击相对有限；而在供给约束较强的区域
，人口因素才更容易转化为价格上涨动力
。这意味着，城镇化进程放缓或趋于饱和 ，其对房地产回报的影响在区域间呈现显著异质性
，而非统一的趋势性约束。

　　事实上，人口因素往往通过与宏观金融条件的交互作用影响资产价格 。Deng等（2022）识别出的利率—人口结构交互效应 ，以及 Bank of Japan（2018）关于未来人口变化对利率影响趋弱的判断
，均表明老龄化对房地产回报的压制具有明显的条件性与阶段性，其影响并非线性外推
。

　　综合来看 ，无论是前述实证结果
、案例分析，还是既有文献证据
，均指向一致结论：基于近期市场表现与人口决定论推导出的“地产低回报论
”，在一定程度上简化了房地产回报形成的复杂机制。从更长周期与更广样本来看 ，房地产仍展现出与股票可比、优于债券的回报特征
，同时具备稳定的现金流能力 。

　　因此，在进行资产配置决策时 ，单纯基于阶段性表现或单一人口变量对房地产进行线性外推
，可能导致低估其长期价值
。在更加多元与均衡的资产配置框架中，房地产仍应被视为一类具有稳定回报与分散化价值的重要资产。回到中国 ，当前房地产市场仍处于调整过程中
，价格波动与结构分化确实仍可能延续一段时间，但从中长期视角出发 ，地产长期回报中枢未必如市场预期般显著下移 。在居民资产配置组合中
，房地产仍具备不可忽视的价值。

　　美股并非永远“例外”

　　长期以来，市场中始终存在一种“美股例外论 ”的认知 ，即美国股市似乎拥有不可动摇的地位，是全球权益配置中最优质 、最值得长期持有的核心资产
。这种认知并非毫无根据。美国在公司治理
、法治环境、资本市场制度 、科技创新能力以及宏观政策框架等方面
，长期具有较强优势；这些因素共同塑造了美股较高的资产质量
、较强的盈利创造能力与较完善的股东回报机制，也使投资者倾向于将美股视为全球权益配置中的“默认选项
” 。

　　从名义回报率看 ，在16个国家的长期比较中
，美国其实并非位居前列
。过去150年股票价格数据显示，芬兰股票的名义年化收益率最高 ，为12.0%
，法国最低，为6.3%；美国股市的名义年化回报为9.0% ，在样本中位列第七
，处于中游水平。

　　图表12：过去150年美股名义年化回报9%，处于发达市场中游水平

　　注：由于魏玛共和国时期的大通胀 ，德国股市的收益在此区间内产生了严重扭曲（1922年超10亿倍名义回报）
，因此我们对1921-1923年德国股票的名义收益使用了全历史（剔除三年的极值后）的均值进行调整 。

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　但当我们对资产波动进行调整后 ，美股的相对优势开始凸显
。以年化收益率除以年化波动率衡量的“收益波动比”为例，美股在名义口径下排名第三
，仅次于澳大利亚和丹麦。换言之，美股真正吸引长期资本的原因 ，并非是由于名义回报在全球显著领先
，而在于以相对更低的波动实现了相对较高的长期回报 。

　　图表13：对风险调整后的资产回报，美股的排名显著上升至第三名

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　若进一步考虑通胀因素
，美股的优势还会进一步提升
。经通胀调整后，美国股市的实际回报在样本中升至第二位 ，仅次于澳大利亚。这表明
，在剔除通胀与调整波动率后，美股确实展现出相对突出的配置价值 。也正因如此 ，市场形成“美股例外论 ”并不难理解
。

　　图表14：实际口径下
，美股的年化收益与收益波动比均提升至第二名

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　不过需要注意的是 ，美股的相对优势是跨越长样本、多周期后的平均结果，并不能简单外推为“任何十年维度中美股都一定最优
”。对大多数投资者而言
，真正相关的并不仅是资产在一百年的平均表现，自己所处的十年 、二十年投资区间甚至更为重要 。在十年到二十年维度下 ，非美市场完全可以在特定宏观主题
、增长阶段或制度红利驱动下显著跑赢美国。

　　日本和德国的案例便说明了这一点
。受战后经济重建的推动
，日本股市曾连续四个十年跑赢美国；但自1990年以后，日本股票在随后三个十年中的年化回报又持续落后于美股。1951至1960年 ，德国股市的名义收益率同时高于美国和日本；此后其年化回报有所回落 。即使考虑到通胀影响
，也不会明显改变上述结论
。日本股票仍然在50年代、70年代与80年代跑赢美股，德国股票在50年代跑赢美股。

　　图表15：日本股票在1950-1990年代 ，德国股票在1950-1960年代
，都曾长期跑赢美股

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　图表16：剔除通胀影响后 ，日本股票仍然在50年代 、70年代与80年代跑赢美股
，德国股票在50年代跑赢美股

　　资料来源：JST数据库，中金公司研究部

　　对于中国市场 ，上述结论同样成立 。流行认知常常将“美股例外论”表述为“美股长期回报显著强于A股 ”，其实并不客观
。以2004年12月31日为基准
、采用全收益指数口径衡量
，沪深300全收益指数在2023年7月之前的累计净值表现并不弱于同期标普500全收益指数，2023年之后才被标普反超。而在“9·24行情”之后 ，截至2025年底
，沪深300全收益指数继续上行，标普500的相对优势未再明显扩大 。与日本、德国的历史经验类似 ，A股在20年维度跑赢美股
，本质是经济高速增长与产业升级红利在权益资产中的映射
。

　　图表17：自沪深300指数建立之后的20年中，中国股票的累计投资回报高于美股

　　资料来源：Wind ，Bloomberg
，中金公司研究部

　　投资者对A股“赚钱效应不佳
”的感受，更多可能来自较高波动导致的持有体验差异。历史数据显示 ，在多数时期
，沪深300全收益指数的年化波动率高于标普500 。但近年来，中美股市的波动率差距已有所收敛
。随着市场制度与公司治理逐步完善 ，A股的长期投资价值有望持续改善。

　　图表18：高波动造成了相对较差的持有体验，但这种情况正在逐渐改善

　　注：波动率使用日频波动年化
，结果与使用年频收益率计算标准差的结果存在区别

　　资料来源：Wind，Bloomberg ，中金公司研究部

　　综合16国百年历史经验
，我们应当承认美股的优势与核心配置价值 。无论是制度环境 、创新能力，还是实际回报与风险调整后收益表现 ，美国股票都处于全球前列。这使其仍然适合作为全球权益配置中的核心底仓
。但另一方面
，也不必将这种长期优势简单绝对化为“美股永远第一”。历史已经反复表明，在十年甚至二十年的维度上 ，日本、德国
、中国等市场都曾在特定宏观背景下阶段性跑赢美国 。

　　对于全球资产配置而言
，真正重要的并不是机械地“单押 ”某一个国家，而是在承认美股长期质量优势的同时 ，持续跟踪非美市场在增长、制度 、产业和估值层面的边际变化
。美股可以是核心资产
，但不应被理解为唯一答案。当前全球宏观环境正处于更具变化性的阶段：货币秩序调整
、地缘政治重构、全球产业链再配置以及美元信用体系动摇 。这使得传统资产定价框架正在经历再平衡的过程，非美资产的相对重要性可能阶段性上升 ，存在部分非美股市在未来十年维度跑赢美股的可能性
。

　　债券并非绝对安全

　　在传统资产配置范式中，债券通常被视为低风险 、低波动的防御性资产
，甚至被看作安全资产。从经验上看，这一认知并非没有依据：在通胀温和
、增长稳定、政策框架可预期的“常态时期
” ，债券的波动率通常显著低于股票
，回撤幅度更为可控，因而能够在组合中发挥“稳定器”与“安全垫 ”的作用 。

　　但需要指出的是 ，债券资产的“安全性
”是有条件的
。一旦将观察窗口从短周期拉长至百年维度
，几乎所有经济体都不可避免地会经历战争 、货币体系重构或高通胀冲击等极端情形。例如，两次世界大战期间的财政扩张与金融压制 ，以及20世纪70年代布雷顿森林体系解体后的“大通胀”阶段
，都对债券资产形成了系统性冲击 。在这些环境中，债券不仅难以提供有效对冲 ，反而可能成为组合回撤的重要来源
。

　　基于JST数据库对16个发达经济体的长周期复盘可以看到
，即便在不考虑主权违约等极端信用事件的前提下，债券最大回撤仍相当显著。例如 ，1939年瑞典债券市场出现约-32.5%的年度回报，跌幅已接近甚至超过同期股票市场回撤 。更具普遍性的证据是
，除日本与瑞士外，其余样本国家均曾出现年度回报低于-10%的情形。从极值与分布特征来看 ，债券的尾部风险优于股票
，但并不宜被低估
。平均来看，地产在极端环境下的保值能力相对更好。

　　图表19：在过去100年中 ，几乎所有样本国家的债券都出现过10%以上的负回报

　　注：由于魏玛共和国时期的恶性通胀
，在1921-1923年间，德国债券的实际价值几乎归零 ，但属于罕见情景
，不具备普遍意义；瑞典的极端负收益为在斯德哥尔摩交易的债券的平均结果，并非瑞典政府债崩盘 。

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　具体来看
，债券的极端回撤高度集中于特定宏观阶段：一是战争时期，二是高通胀与货币体系调整阶段
。在这些“真正需要保护购买力 ”的时期 ，债券的表现往往不及常规预期，高权重配置反而可能放大资产净值的回撤。这意味着
，不宜将债券简单理解为“无条件安全资产
”，更准确的表述应当是：债券在宏观环境稳定时期具备防御属性 ，但在极端宏观环境下
，其风险暴露同样显著，部分国家甚至出现过债券价值接近归零的情况 。

　　图表20：极端宏观环境下 ，全球债券平均实际回报在-10%到-20%之间

　　资料来源：JST数据库
，中金公司研究部

　　图表21：极端宏观环境下，部分市场债券价值接近清零

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　在“安全性”以外
，市场上另一个对债券的广泛认知是：债券具备稳定且较高的夏普比率，是资产配置中的“高性价比 ”底仓
。这一认知在实践中影响深远 ，例如桥水等机构在风险平价策略中的成功
，很大程度上依赖于通过杠杆配置债券以放大其风险调整后收益。然而，从长周期与跨市场的角度看 ，“高夏普
”同样并非债券的固有属性，而更可能是特定宏观环境的产物 。

　　首先
，从时间维度看，债券的风险回报特征具有明显的阶段性
。以美国为例 ，1980年至2010年确实是债券的“黄金时代”：高利率起点叠加持续的通胀回落
，使得债券同时享有较高票息与显著资本利得，风险调整后收益维持在较高水平。但这一格局在近年已发生变化 。基于长周期数据的测算 ，美国债券的收益波动比在历史上并不稳定：例如50年代曾低至约0.14
，90年代升至1.33，而2010年后则回落至0.33附近
。

　　图表22：1980-2010年是债券的黄金年代 ，收益波动比相对较高
，但全样本背景下债券收益波动比无法持续维持高位

　　注：1920年代与1940年代收益波动比走高主要反映战争期间的高通胀影响，并不代表债券配置价值提升。

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　与收益波动比相比
，夏普率是对风险调整后回报更准确的衡量指标 。我们也使用较新的数据库（彭博金融终端）得到对无风险利率更为准确的估计，再计算夏普比率提供交叉验证：自2000年以来 ，美国国债滚动5年夏普呈现出较为清晰的下行趋势，近年来已接近甚至进入负值区间。

　　图表23：伴随着上世纪末以来低利率
、低通胀时代的结束
，美国债券的风险收益特性开始变得不那么“优质 ”

　　注：此处使用了彭博美国7-10年国债全收益指数，与JST对美国债券使用“政府债券”进行估计的方法论一致
。无风险利率使用了3个月的T-bill全收益指数的年化收益。

　　资料来源：Bloomberg ，中金公司研究部

　　这一结果说明
，过去数十年美国债券所体现出的“高夏普
”特征，很大程度上源于布雷顿森林体系瓦解后形成的信用货币环境 ，以及滞胀时期遗留的高利率起点 。在利率中枢持续下行与通胀受控的背景下
，债券获得了长期的“顺风周期”
。而随着这一宏观范式在疫情后发生逆转，债券的风险收益优势也随之弱化。

　　其次 ，从跨国比较来看
，债券风险收益特征存在显著差异 。长期数据表明，在滚动10年维度上 ，日本与德国国债有着优于美国国债的收益波动比；而进入了21世纪
，由于美国利率下行，美债风险收益特征出现一定程度的改善 ，其滚动5年夏普与德日国债滚动5年夏普接近，但仍存在差异性
。这意味着
，债券夏普率的高低与变动存在国家异质性，高夏普率并非普遍特征。

　　图表24：债券风险收益比存在明显的国别分化 ，日本德国债券更为突出

　　注：在1960-1970年间
，日本债券的收益几乎不发生波动，故而收益波动比远高于图中其他值

　　资料来源：JST数据库 ，中金公司研究部

　　图表25：21世纪后
，美债夏普与日德债券夏普不分伯仲，但仍有一定差异性

　　注：美日德债券均为10年期或相近年份的国债全收益指数 ，美国使用3个月T-bill作为无风险利率
，日本使用3个月日元LIBOR与TONAR作为无风险利率，德国使用3个月欧元LIBOR与ESTR作为无风险利率

　　资料来源：Bloomberg ，中金公司研究部

　　最后
，从周期角度看，债券夏普率存在明显的短周期波动 。以中国市场为例 ，2005-2025年间，债券在长期维度上确实展现出优于权益市场的夏普水平
，但在1年滚动窗口下，其夏普比率表现出较强脉冲式波动 ，大致在-3至+3之间震荡
。这一波动幅度在部分阶段甚至超过股票市场
，说明短期内债券的“风险补偿效率 ”并不稳定。

　　图表26：中国债券夏普率中枢高于股票，但夏普率周期轮动较为明显

　　资料来源：Wind ，Bloomberg
，中金公司研究部

　　类似的现象在美国市场同样存在 。对比中美数据可以发现，疫情前美国债券短期夏普的波动幅度略低于中国 ，而疫情后其表现明显弱化
，持续在零值附近震荡，且上行弹性有限
。这进一步印证了一个事实：短期夏普的脉冲性与周期性 ，是债券市场的普遍特征
，而非个别市场现象。

　　图表27：美国债券夏普率也存在周期轮动，与中国情况类似

　　注：美国债券使用了彭博美国债券综合收益指数（Bloomberg US Aggregate Bond Index）

　　资料来源：Bloomberg ，Wind，中金公司研究部

　　综合百年历史与跨市场证据可以看到
，债券既不是无条件安全的资产，也不存在稳定不变的高夏普属性 。这两类认知在过去几十年的宏观环境中具有一定经验基础 ，但一旦进入长周期或极端情形
，其适用性便会明显下降。本文并非否定债券的配置价值，我们认为债券仍是资产配置中不可或缺的一类基础资产 ，可以作为组合的长期底仓
。

　　本文想强调的是
，需要对债券风险与收益特征形成更具边界感的认知：一方面，应当正视其尾部风险。在通胀失控或制度性冲击阶段 ，债券未必能够提供有效对冲
，过高集中配置反而可能会放大组合波动 。另一方面，我们也需要审慎看待高杠杆配置债券的策略
。过去数十年中所体现出的高夏普环境 ，具有明显的时代特征
，未来未必具备可复制性。

　　从更务实的角度看，债券的核心价值或并不在于单一资产的“静态最优
” ，而在于其与股票等风险资产之间的动态对冲与周期轮动关系 。无论是中国还是美国的经验都表明，股债之间存在此消彼长的周期性特征
，通过多资产配置与动态调整权重，有助于在不同宏观阶段中实现更平滑的组合回报
。在当前货币秩序潜在重构、地缘不确定性上升的背景下 ，单一资产 、单一假设的配置框架面临更大挑战。相较之下
，立足于资产类别多样性
、强调跨周期配置的多资产方法，或更具稳健性与解释力 。

　　商品不只“超级周期”

　　近年来围绕商品的乐观叙事持续升温
。疫情之后的供应链扰动、绿色转型带来的资源约束 、地缘问题对全球能源体系的冲击 ，以及AI浪潮对电力、铜
、稀有金属等需求的想象
，共同推动“商品超级周期 ”成为全球资产配置讨论中的高频概念。在这样的叙事下，商品似乎被赋予了长期持有、持续创造收益的含义 。

　　需要注意的是 ，“超级周期
”描述的是特定阶段供需失衡与宏观重估被放大的过程
，并不意味着商品这一大类资产具备了类似股票和债券那样的长期复利能力
。商品当然可以在某些阶段表现得非常强势，但“阶段性强势”与“长期稳定创造回报 ”并不是一回事。要理解商品的配置价值 ，关键就在于把这两者区分开来 。

　　为评估商品资产的长期表现
，我们选取了全球最具代表性的两类指标：CRB指数与标普高盛商品指数。前者更接近广义商品期货价格走势，后者则采用商品期货总回报口径 ，考虑商品期货的展期损益与持有损益，后者更贴近真实交易收益
。通过综合二者的特征
，我们可以较为完整地刻画两个问题：一是商品价格本身如何变化，二是“配置商品
”这件事在长期到底能否形成可持续的收益积累。

　　从结果看 ，商品并不具备内生增长属性
，其长期表现为围绕通胀中枢波动，而不是持续创造超额收益 。1994年以来 ，CRB与标普高盛商品指数的长期年化中枢分别仅为2.65%与1.92%
，低于3%的通胀参考线，同样显著低于标普500约10.89%的回报 ，但波动与后者接近
。

　　图表28：商品长期回报偏低
，波动偏高

　　注：起止时间为1994-2025资料来源：Wind，Bloomberg ，中金公司研究部

　　若进一步观察更长历史
，结论并不会发生根本改变。我们使用过去100年42种商品现货实际价格（剔除通胀影响）构造了一个商品现货指数，发现商品实际价格在百年尺度上同样未能呈现稳定向上的复利轨迹 ，滚动十年年化收益长期围绕零值波动，负收益区间占比并不低 。这再次验证商品可以在某些阶段显著上涨
，但从长周期看，其整体回报并不具有持续 、平滑的累积特征
。

　　本文使用现货价格构造商品长周期指数 ，发现商品长期回报较低
，也有一些文献使用期货合约价格构造商品期货长周期指数，发现商品期货过去100年回报较高 ，两者结论差异主要反映期货曲线的贡献：历史上商品普遍存在“现货溢价”（Backwardation）
，购买期货可获得额外回报，但随着商品金融化与库存充裕 ，商品“期货溢价 ”（Contango）成为常态
，无论使用期货还是现货计算价格，商品回报都降至较低水平。

　　图表29：商品在“超级周期
”中大幅上涨 ，“超级周期”后往往大幅下跌

　　注：收益指数为剔除通胀后的实际收益

　　资料来源：https：//davidjacks.org/from-boom-to-bust/[25]
，中金公司研究部

　　商品长期回报偏低，对供需信号高度敏感：需求扩张
、库存偏低、供给受限或地缘冲击 ，都可以在短时间内迅速推高价格；但高价格本身又会反过来刺激供给扩张 、促使需求替代并推动库存修复，最终使价格重新向中枢回归 。历史数据显示商品的回报更接近“脉冲式释放 ”
，而非“线性复利”
。例如2000年代中国工业化推动过一轮典型的超级周期，2020年代疫情与地缘冲突又触发了新一轮快速重估 ，但供需均衡一旦修复
，价格也往往会明显回落。因此商品作为强周期资产，并不具有可以被简单线性外推的长期收益机制 。

　　故而 ，商品真正的配置价值
，并不在于长期被动持有以分享经济增长红利，而在于其与传统生息资产完全不同的回报驱动
。商品受通胀预期
、库存周期、地缘政治与供需错配的影响更大 ，与股票 、债券的相关性通常较低
，在极端环境下甚至会阶段性转为负相关。这使得商品能够在股债同时承压时，为组合提供稀缺的分散化和对冲功能 。无论是1970年代的大通胀时期
、2008年前后的资源冲击 ，还是2020年代疫情与地缘事件主导的供给扰动
，商品都曾在股债收益承压的环境中表现出相对独立的上行特征。也就是说，商品的核心意义 ，不在于把它视作长期静态持有的“收益资产
”，而在于在通胀升温、供需趋紧或地缘冲突加剧的窗口期
，对其进行更有针对性的增配
。

　　图表30：对冲能力才是商品的核心配置价值

　　资料来源：https：//davidjacks.org/from-boom-to-bust/[25]，Wind ，Bloomberg
，中金公司研究部

　　对中国投资者而言，商品还有一层较为特殊的配置意义。与国内股票和债券深受本土增长 、政策与信用周期影响不同 ，许多商品尤其是能源
、有色和部分工业品的定价
，更直接地受到全球需求、美元周期和海外供给格局的驱动 。尽管国内政策 、交割制度与局部供需会对部分品种造成阶段性扰动，但从更长维度看 ，国内商品与海外大宗商品在方向上通常保持较强联动
。

　　图表31：国内商品与海外商品周期高度同步

　　资料来源：Bloomberg
，Wind，中金公司研究部

　　这意味着 ，在跨境配置渠道相对有限的条件下
，商品能够为中国投资者提供一种相对稀缺的“全球宏观暴露”：它并不等同于直接持有海外资产，但能够在一定程度上帮助组合映射海外需求变化、全球通胀脉冲以及国际供给冲击 ，从而实现不同于国内股债周期的分散化效果。

　　图表32：商品与股债保持较低甚至负相关性

　　资料来源：Wind，Bloomberg
，中金公司研究部

　　综上，围绕商品“超级周期 ”的讨论并非没有现实基础 ，但更适合被理解为对特定阶段供需失衡和宏观重估的概括
，而不是对商品长期回报属性的重新定义 。长周期证据表明，综合商品指数缺乏类似股票和债券那样的内生复利机制 ，长期静态持有的实际回报并不高
，且容易受到展期损耗和周期回落的侵蚀
。商品当然可以在某些阶段成为组合中表现最强的资产之一，但这种表现更多来自事件驱动和周期驱动 ，而非长期稳定的财富积累机制。也正因如此
，对商品更合理的定位，不是“长期买入并持有
” ，而是“在正确的宏观窗口中动态配置” 。它的价值
，首先在于对冲和分散，其次才在于在少数合适阶段捕捉周期性收益
。

　　黄金：既不宜矮化 ，也不宜神化

　　长期以来，黄金在资产配置中的地位始终存在争议。传统资产估值框架高度依赖未来现金流的贴现：股票付股息
，债券付票息，而黄金本身并不提供票息
、股息或其他内生现金流 ，因此常被视为“无息资产 ”
，其长期持有价值也由此屡受质疑 。市场上相当长一段时间内的主流看法是，缺乏现金流支撑的资产 ，难以像生息资产那样实现长期复利积累
，更多只能依赖情绪和交易驱动
。巴菲特那句广为流传的话——“如果有生命在火星上观察着我们的这种行为（开采、冶炼并交易黄金），他们一定会大惑不解
”——就是这种质疑的集中体现。

　　但过去几年 ，市场对黄金的认知又出现了明显摆动 。随着金价持续大幅上涨
，尤其是在全球地缘冲突升温 、国际货币秩序加快重构的背景下，黄金的形象迅速由过去的“无息资产”转向近乎“信仰资产 ” ，从被矮化转向被神化。乐观者甚至主张
，在法币信用约束弱化
、全球秩序进入深度调整的时代，黄金将持续受益于避险需求、央行购金和货币信用重估 ，从而具备长期单边上涨的基础
。

　　问题在于，这两种理解各自抓住了一部分事实
，却也都容易滑向极端。前一种观点低估了黄金在法币时代的长期回报能力，后一种观点则高估了黄金收益的稳定性与持续性 。要真正理解黄金 ，关键不在于简单地把它归类为“无息资产
”或“信仰资产”
，而在于厘清：黄金究竟依靠什么获得长期回报，这种回报又以什么方式释放
。

　　首先 ，不付息并不等于不回报。自1970年代布雷顿森林体系解体 、全球全面进入法币时代以来
，黄金并未因为缺乏现金流而失去长期收益能力 。相反，自1975年以来 ，伦敦金的年化名义回报率接近9%
，与股票回报相当，明显高于债券等许多主流生息资产
。这说明 ，至少从历史经验看
，对黄金“无息即低回报 ”甚至“无息即无长期配置价值
”的理解并不成立。

　　图表33：黄金年化回报与股票接近，明显高于债券

　　注：起止时间为1975-2025资料来源：Wind ，Bloomberg，JST数据库
，BIS，OECD ，中金公司研究部

　　这背后的关键在于
，黄金的回报来源并不依赖票息
、股息等现金流，而主要来自价格重估 。股票的回报 ，本质上来自企业盈利扩张与分红；债券的回报
，来自票息和利率变化；而黄金的回报，则更多来自法币体系内在的信用扩张倾向
。进入法币时代之后 ，货币供给不再锚定黄金
，信用扩张、财政赤字累积以及通胀预期波动，都会不断侵蚀法币的长期购买力 ，并推动市场对名义货币锚进行重估。黄金作为一种供给相对刚性 、不能被任意增发的货币性资产
，恰恰会在这一过程中承接这种重估压力 。

　　也就是说，黄金虽然不生息 ，但它并非没有回报；它并不通过“付息”创造收益，而是通过货币扩张和信用重估获得长期回报
。近几年国际局势动荡
、全球货币秩序调整加速
，进一步强化了这一逻辑。但也恰恰因为黄金的收益并非来自稳定现金流，而是来自特定宏观环境下的价值重估 ，它的回报天然就不是线性、平滑 、持续释放的 。这里恰好也是理解黄金的第二个关键：不能因为黄金在某一阶段表现强劲
，就把它神话为一种可以永远上涨
、长期线性兑现收益的完美资产。

　　历史中关于“无息资产 ”的批判错在把黄金看得过低，而近几年将黄金作为信仰的逻辑 ，则是把黄金看得过满
。两种误判方向相反
，但都忽视了黄金真正的收益结构——它不是靠稳定现金流缓慢累积回报，而是高度依赖宏观环境 ，在少数阶段集中释放收益。从历史数据看
，黄金的收益分布具有很强的集中性 。过去近50年的大部分涨幅，主要集中在20世纪70年代以及21世纪初以来的几个全球秩序动荡与重估阶段；而在1980—2000年、2011—2020年等国际秩序相对稳定 、实际利率中枢较高或货币信用约束相对更强的时期 ，黄金的回报则相当有限
，甚至长期停滞
。这意味着，黄金并不是一类在任何时期都能稳定占优的资产。它的长期回报固然不低 ，但这种回报不是平均分布在所有年份里，而是以较强波动、较大振幅
、较不均匀的方式释放出来 。对投资者而言
，这种“长期有回报”与“过程不平滑
”是同时成立的，不能只看到前者而忽视后者
。

　　图表34：黄金回报分布不均匀 ，集中在20世纪70年代以及21世纪初以来的几个全球秩序动荡与重估阶段

　　资料来源：Wind
，Bloomberg，JST数据库 ，BIS
，OECD，中金公司研究部

　　黄金较长的牛熊周期 ，正是这种“回报非线性释放”的集中体现。具体来讲
，与其他资产相比，黄金无论牛市还是熊市 ，持续时间通常都偏长
，尤其熊市平均持续时间高达4.7年，超过大部分主流资产 。这再次说明黄金的收益兑现并不是持续而均匀的 ，而更像是一种围绕宏观环境变化展开的阶段性重估：顺风时，涨幅可以集中而显著；逆风时
，调整也可能相对漫长
。也正因如此，黄金并不适合被理解为一种只要长期持有就一定持续兑现收益的“省心资产 ”。如果在宏观环境并不支持黄金升值、或者在上一轮重估已经较为充分的阶段进入 ，投资者完全可能在未来相当长的一段时间内仅实现低收益甚至负收益 。

　　图表35：黄金的牛熊周期都偏长
，熊市比大部分主流资产更长

　　注：由于我们认为本次黄金牛市尚未结束，故并未计入资料来源：Wind ，Bloomberg
，中金公司研究部

　　因此，对黄金的两种极端看法 ，其实都需要修正
。前者的问题在于
，以生息资产的标准去衡量黄金，忽视了法币时代黄金通过价格重估获得长期回报的能力；后者的问题则在于 ，只看到了黄金在特定时期的爆发力
，却忽视了这种回报具有阶段性 、集中性和高波动性。换言之，黄金既不是“因为不生息所以没有长期价值
” ，也不是“因为货币秩序动荡就可以一直上涨” 。它是一类回报机制独特
、但绝非无条件占优的资产。

　　前文已经看到，黄金牛市与熊市的持续时间通常都偏长
，尤其熊市往往更为漫长：这意味着对趋势拐点的错误判断，会对投资组合产生重大负面影响
。因此 ，对黄金牛熊切换规律的分析就显得尤为重要。对历史上五轮黄金牛市结束阶段的复盘表明
，最值得关注的往往是两类变量：其一，美联储是否退出宽松周期 ，甚至进一步转向收紧；其二
，美国经济（以及全球经济）是否全面好转，进入“增长上行、通胀下行 ”的组合 。前者意味着流动性环境开始逆转 ，后者则意味着支撑黄金重估的宏观背景正在弱化
。也就是说
，黄金运行至当前位置，并不意味着其趋势已进入“不可分析 、不可预测
”的阶段；相反 ，其牛熊切换依然可以在既有历史框架下进行判断和跟踪。

　　图表36：美联储政策与美国经济情况是判断黄金牛熊切换的关键变量

　　资料来源：WGC
，Wind，Bloomberg ，中金公司研究部

　　在此基础上，还需要进一步讨论黄金的估值问题 。市场往往倾向于将黄金价格上涨理解为宏大叙事或避险情绪的直接映射
，但从历史经验看，黄金并非完全无法定量分析 ，其价格也并非只能事后解释
。围绕黄金定价
，我们先后构建了黄金模型1.0与黄金模型2.0（《黄金到底贵不贵》，《黄金还能买吗》） ，发现可以使用通胀
、消费者预期、央行购金 、美国赤字率等变量对黄金中长期走势进行有效解释。

　　按照当前模型测算
，在经历此前快速上行之后，黄金估值已经明显偏贵 ，这意味着当前位置的黄金可能已经反映了较多乐观预期 。虽然黄金牛市或仍能持续一段时间
，但与几年前相比，黄金的波动风险可能明显增大
。对当前阶段而言 ，需要重视的已不只是对黄金涨跌方向的判断
，也包括高估值状态下交易节奏与市场预期波动所带来的扰动。

　　图表37：根据黄金模型2.0，目前金价存在明显高估

　　注：更新截止到2026年4月资料来源：Wind ，Bloomberg，中金公司研究部

　　归根结底
，黄金的价值不在于它“无息”，也不在于它“永远上涨 ” ，而在于它代表了一类不同于生息资产的特殊收益来源：在法币扩张
、秩序重估和风险再定价过程中
，它能够提供长期实际回报，并为组合带来重要的分散化价值 。

　　图表38：黄金与其他资产的相关性较低

　　注：起止时间为2005-2025年资料来源：Wind ，Bloomberg
，中金公司研究部

　　但这种价值从来都不是无条件的
。黄金的收益并非线性平滑释放，而是高度依赖宏观环境、往往集中兑现；它的牛市可以很强 ，熊市也可以很长。正因如此
，对黄金合理的定位，不是简单否定 ，也不是过度神化
，而是结合宏观环境 、估值状态与政策周期，对其进行动态配置与审慎研判 。

　　从单一资产信仰到大类资产配置

　　百年大类资产复盘所揭示的最朴素也最具颠覆性的真相在于：大类资产中不存在永恒的“圣杯
” ，不存在值得无条件押注的单一资产类别。无论是被视为“增长引擎”的权益
、“安全资产 ”的债券、“实物锚
”的地产，还是“危机保险”的商品与黄金
，均在特定历史阶段展现过耀眼的风险调整后收益，也均在极端环境或周期逆转时暴露过脆弱性
。试图通过识别“最优资产 ”并集中持仓以获取超额收益的策略 ，在长周期视角下往往面临均值回归与尾部风险的双重惩罚。

　　因此
，获取长期稳健回报的关键，并非押注“最优资产” ，而在于构建能够适应不同宏观情境的大类资产组合：以权益承载增长
，以债券平滑波动，以地产 、商品及黄金对冲宏观与地缘风险 ，坚持跨资产、跨地域
、跨周期的分散化配置
，并根据市场形势动态调整配置权重 。中金大类资产配置团队推出《资产配置手册》系列研究，旨在构建一套系统性资产配置框架 ，本文为系列首篇
，后续研究敬请关注
。

　　风险提示

　　数据质量风险，宏观环境变动风险

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，不构成投资建议 。投资者据此操作，风险自担
。