#元宇宙论道# 【天下秀虹宇宙亮相2022元宇宙峰会：持续探索创作者经济新生态】4月11日，由新浪VR举办的元力觉醒·2022元宇宙峰会正式大幕拉起。受疫情影响，新浪VR推出了基于元宇宙概念、数字化为主的纯线上虚拟会议，天下秀虹宇宙亮相峰会，而本次元宇宙峰会也是继2021年元力觉醒·XR行业颁奖之后，第二次举办元宇宙形式的线上活动。#元宇宙[超话]#
天下秀虹宇宙区块链、AI负责人秦朝提到，元宇宙社交将会从底层技术开始有所改变。不论是数字藏品还是整个去中心化的生态，区块链都将会成为元宇宙中不可或缺的技术基建。基于区块链的各种特性，用户在元宇宙社区生态中会获得更加清晰明确的社交资本。在元宇宙背景下，对下一个阶段的社交方式做出了一些设想，结合现有的一些尖端技术，打造一个沉浸式的虚拟社区，改变用户的体验和创作者的生态。@Honnverse虹宇宙
今年3月，天下秀旗下虹宇宙新版本上线，正式接入首个自媒体数字藏品工具集——TopHolder（头号藏家）。作为虹宇宙开放应用平台的首个应用，TopHolder为虹宇宙引入全网内容创作者的优质数字作品，丰富平台内UGC内容生态建设；同时，虹宇宙也将为TopHolder中的数字作品提供3D虚拟展示空间。“TopHolder头号藏家”还与微博达成战略合作，是微博数字藏品官方服务商、微博内唯一的数字藏品发行平台。
在元宇宙的去中心化世界里，人人都可以成为创作者。这也意味着元宇宙的到来会催生更多的内容创作者，基于由此衍生的创作者经济，无疑是支撑元宇宙里持续内容产出的动力，也是未来红人经济创新迭代的重要方向。
天下秀虹宇宙区块链、AI负责人秦朝提到，元宇宙社交将会从底层技术开始有所改变。不论是数字藏品还是整个去中心化的生态，区块链都将会成为元宇宙中不可或缺的技术基建。基于区块链的各种特性，用户在元宇宙社区生态中会获得更加清晰明确的社交资本。在元宇宙背景下，对下一个阶段的社交方式做出了一些设想，结合现有的一些尖端技术，打造一个沉浸式的虚拟社区，改变用户的体验和创作者的生态。@Honnverse虹宇宙
今年3月，天下秀旗下虹宇宙新版本上线，正式接入首个自媒体数字藏品工具集——TopHolder（头号藏家）。作为虹宇宙开放应用平台的首个应用，TopHolder为虹宇宙引入全网内容创作者的优质数字作品，丰富平台内UGC内容生态建设；同时，虹宇宙也将为TopHolder中的数字作品提供3D虚拟展示空间。“TopHolder头号藏家”还与微博达成战略合作，是微博数字藏品官方服务商、微博内唯一的数字藏品发行平台。
在元宇宙的去中心化世界里，人人都可以成为创作者。这也意味着元宇宙的到来会催生更多的内容创作者，基于由此衍生的创作者经济，无疑是支撑元宇宙里持续内容产出的动力，也是未来红人经济创新迭代的重要方向。
总结：宏观经济分析的思路
投资研究如同做实验，在现实约束条件下研究趋势问题。避免宏大叙事和公知清谈化地去讨论应然性。研究主线是：框架、规律、数据、验证、结论。
基于经验规律性做框架假设，基于逻辑合理性做推演，基于宏观微观数据做验证。当三种方式推出的结论存在冲突，优先考虑经验规律，因为经验规律本质上就是大概率会发生的事情。
首先关注经验规律的常见假设：周期。
用人口数量周期去解释经济增长和经济结构变迁。
用人口质量周期（工程师红利）看中国制造业发展。
库兹涅茨周期是房地产和建筑业驱动的周期，一般是20年。
朱格拉周期是设备更新和资本支出为主要驱动的周期，一般是7-10年。朱格拉周期的本质是企业ROE的周期所带动的企业固定资产投资的变动过程。针对ROE可以进行杜邦分析。
库存周期是能有效反映短周期经济增长的指标，通常2-3年。库存周期与美林时钟一致。股价一般领先库存周期7个月。原材料库存周期和库存周期易混淆，产能库存周期通常包含2-3轮原材料库存周期。
康波周期通常45-60年，一般以技术革命和全球秩序变革为推动因素，主流划分方法有7-8种，不建议作为主分析框架。
把周期叠加起来，以一个更全面的视角去分析每个经济阶段不同的驱动力。
IMF把经济数据分类为四部门指标体系。分别是实体经济部门、金融经济部门、财政部门、对外部门。以实体经济部门为例，主要关注PMI指标体系、工业企业经营绩效指标、经济运行指标等。
除常规经济指标外，还要关注高频数据。高频数据分为六个系列。其中有三个每天都值得看一下的数据：30城房地产成交量、六大发电集团发电耗煤量、螺纹钢价格。
重要经济指标跟踪：出口、房地产、基建、通胀。
从经济增长的驱动力来看，出口（30%）、房地产（30%）、基建（10%）是三个最大的驱动力。消费（30%）也是很重要的一环，不过消费属于这三个原发性驱动的衍生指标。
除了增长，还要关注通胀。跟踪通胀，主要关注三个因素，产出缺口、通胀预期、输入性因素（油价、汇率）。
一个完整的宏观团队由实体、货币、海外、大宗商品、产业链、宏观量化和政策分析构成，一共7部份。政策因素对资产定价的影响非常复杂，所以宏观分析一定要把握政策分析的影响。
关注中国四个结构性问题的起因、政策处理结构性问题的顺序和处理结果。并且梳理前期政策举措导致的副作用，如供给侧改革对上下游价格的影响、金融市场二元化、去杠杆与地方政府基建投资。理解通胀去杠杆、通缩去杠杆、漂亮去杠杆。理解从去杠杆到稳杠杆再到漂亮去杠杆的思路转变。
最后把宏观分析服务于股票、债券、汇率的资产定价。
理解资产定价的分子和分母。首先知道增长是怎么来的，其次知道增长是有成本的。增长绩效来源于：长周期、短周期、趋势性红利。增长成本来源于：时间成本、结构性问题、系统性风险。资产定价本质上是把增长这个分子因素和成本这个分母因素做结合。
资产定价有三个标尺：资产的名义增长率、贴现率、风险溢价。金融资产定价就是在既定概率下把预期的收益按照无风险利率做现金流折现的过程。
股票：企业盈利、无风险利率、风险溢价。
债券：名义GDP、中美利差、风险溢价。
汇率：购买力平价、利率平价、风险溢价。
总之，归结为三个因素：预期收益率、无风险利率、风险溢价。
投资研究如同做实验，在现实约束条件下研究趋势问题。避免宏大叙事和公知清谈化地去讨论应然性。研究主线是：框架、规律、数据、验证、结论。
基于经验规律性做框架假设，基于逻辑合理性做推演，基于宏观微观数据做验证。当三种方式推出的结论存在冲突，优先考虑经验规律，因为经验规律本质上就是大概率会发生的事情。
首先关注经验规律的常见假设：周期。
用人口数量周期去解释经济增长和经济结构变迁。
用人口质量周期（工程师红利）看中国制造业发展。
库兹涅茨周期是房地产和建筑业驱动的周期，一般是20年。
朱格拉周期是设备更新和资本支出为主要驱动的周期，一般是7-10年。朱格拉周期的本质是企业ROE的周期所带动的企业固定资产投资的变动过程。针对ROE可以进行杜邦分析。
库存周期是能有效反映短周期经济增长的指标，通常2-3年。库存周期与美林时钟一致。股价一般领先库存周期7个月。原材料库存周期和库存周期易混淆，产能库存周期通常包含2-3轮原材料库存周期。
康波周期通常45-60年，一般以技术革命和全球秩序变革为推动因素，主流划分方法有7-8种，不建议作为主分析框架。
把周期叠加起来，以一个更全面的视角去分析每个经济阶段不同的驱动力。
IMF把经济数据分类为四部门指标体系。分别是实体经济部门、金融经济部门、财政部门、对外部门。以实体经济部门为例，主要关注PMI指标体系、工业企业经营绩效指标、经济运行指标等。
除常规经济指标外，还要关注高频数据。高频数据分为六个系列。其中有三个每天都值得看一下的数据：30城房地产成交量、六大发电集团发电耗煤量、螺纹钢价格。
重要经济指标跟踪：出口、房地产、基建、通胀。
从经济增长的驱动力来看，出口（30%）、房地产（30%）、基建（10%）是三个最大的驱动力。消费（30%）也是很重要的一环，不过消费属于这三个原发性驱动的衍生指标。
除了增长，还要关注通胀。跟踪通胀，主要关注三个因素，产出缺口、通胀预期、输入性因素（油价、汇率）。
一个完整的宏观团队由实体、货币、海外、大宗商品、产业链、宏观量化和政策分析构成，一共7部份。政策因素对资产定价的影响非常复杂，所以宏观分析一定要把握政策分析的影响。
关注中国四个结构性问题的起因、政策处理结构性问题的顺序和处理结果。并且梳理前期政策举措导致的副作用，如供给侧改革对上下游价格的影响、金融市场二元化、去杠杆与地方政府基建投资。理解通胀去杠杆、通缩去杠杆、漂亮去杠杆。理解从去杠杆到稳杠杆再到漂亮去杠杆的思路转变。
最后把宏观分析服务于股票、债券、汇率的资产定价。
理解资产定价的分子和分母。首先知道增长是怎么来的，其次知道增长是有成本的。增长绩效来源于：长周期、短周期、趋势性红利。增长成本来源于：时间成本、结构性问题、系统性风险。资产定价本质上是把增长这个分子因素和成本这个分母因素做结合。
资产定价有三个标尺：资产的名义增长率、贴现率、风险溢价。金融资产定价就是在既定概率下把预期的收益按照无风险利率做现金流折现的过程。
股票：企业盈利、无风险利率、风险溢价。
债券：名义GDP、中美利差、风险溢价。
汇率：购买力平价、利率平价、风险溢价。
总之，归结为三个因素：预期收益率、无风险利率、风险溢价。
好感慨啊
最早14年开始写文
15-16年是产出最多的时候
当时还有姐妹要写我的衍生
我掐指一算 现在看过我的文的人基本上都已经上大学或者读研了
lof也去看了看 去年还仍有读者坚持催更（然而我没时间写 主要是断了四五年了 没灵感了）
很感动很感动 看读者私信的时候总是很感动（基本上都是夸我以及催更的 哈哈）
以我拙笔 陪伴大家这一程 真的很开心
过去总会过去 就像现在已经没人会逛贴吧
过去逐渐尘封在互联网
能留下的少之又少
相逢即是有缘
最早14年开始写文
15-16年是产出最多的时候
当时还有姐妹要写我的衍生
我掐指一算 现在看过我的文的人基本上都已经上大学或者读研了
lof也去看了看 去年还仍有读者坚持催更（然而我没时间写 主要是断了四五年了 没灵感了）
很感动很感动 看读者私信的时候总是很感动（基本上都是夸我以及催更的 哈哈）
以我拙笔 陪伴大家这一程 真的很开心
过去总会过去 就像现在已经没人会逛贴吧
过去逐渐尘封在互联网
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