案例验证:2023 年 1 月至 2024 年 12 月,每月定投某恒生科技 ETF,总投入 24 万元,期末账户市值达 38.4 万元,年化收益率达 25%,远超 “一次性买入” 的 18% 年化收益率。
核心逻辑:港股科技板块内部存在 “AI 硬件 - AI 软件 - AI 应用” 的轮动规律(如 2024 年 Q1 AI 硬件领涨,Q2 AI 软件领涨,Q3 AI 应用领涨),通过跟踪板块轮动信号(如资金流向、行业景气度),在不同类型的 ETF 间切换,可提升短期收益;
实操建议:
轮动信号:当某一 AI 细分赛道的资金净流入连续 3 周超 50 亿元、行业景气度指标(如 AI 芯片出货量、AI 软件付费率)同比增长超 50% 时,可重点配置该赛道的 ETF;
仓位控制:单一赛道的 ETF 仓位不超过 ETF 总仓位的 50%,避免 “押注单一赛道” 的风险;例如 2024 年 Q1 配置 AI 硬件 ETF(仓位 50%),Q2 切换至 AI 软件 ETF(仓位 50%),Q3 切换至 AI 应用 ETF(仓位 50%);
案例验证:2024 年通过 “Q1 AI 硬件 ETF+Q2 AI 软件 ETF+Q3 AI 应用 ETF” 的轮动操作,某投资者的 ETF 组合年化收益率达 40%,远超 “单一持有宽基 ETF” 的 25% 年化收益率。
核心逻辑:根据自身风险偏好(保守、平衡、进取)与市场估值水平,确定港股科技类 ETF 的仓位占比,避免因 “仓位过高” 而承受过大波动,或 “仓位过低” 而错失收益;
保守型投资者:港股科技类 ETF 仓位占家庭总资产的 10%-15%,剩余资金配置债券、货币基金等低风险资产;
平衡型投资者:港股科技类 ETF 仓位占家庭总资产的 20%-30%,同时配置 20%-30% 的 A 股科技 ETF、40%-60% 的低风险资产;
进取型投资者:港股科技类 ETF 仓位占家庭总资产的 30%-40%,同时配置 20%-30% 的 A 股科技 ETF、10%-20% 的美股 AIETF、10%-20% 的低风险资产;
估值调整:当恒生科技指数市盈率超 25 倍(历史分位 80% 以上)时,减持 20%-30% 的 ETF 仓位;当市盈率低于 15 倍(历史分位 20% 以下)时,增持 20%-30% 的仓位。
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