理財師簡介 中國郵政儲蓄銀行武漢市分行武勝路支行理財經理明潔,中南財經政法大學碩士。深耕金融行業八載,具備紮實的理論功底與豐富的實戰經驗。持有基金從業資格、證券從業資格及保險從業資格證書。精通財富管理與金融市場運作,致力於依託郵儲銀行多元化的優質產品,為客戶提供專業、穩健的財富增值解決方案。 近日,債市再現調整,引發了不少投資者對銀行理財產品運作的關注。那麼,此次債市波動究竟會對理財產品的運作帶來怎樣的影響?是短期調整還是長期趨勢?我們又該如何應對?讓我們一起從以下幾個角度一起來看看吧。 債市波動成因 上周債市震蕩調整,主要原因是市場對央行政策的預期發生變化。穩匯率、防風險背景下,降息預期短期或落空,但通過降準降低銀行負債成本仍可期。《政府工作報告》中提到「擇機降準降息」,意味著降準可期,但降息更可能優先結構性降息,全面降息預期延後。 另一方面,央行仍強調對於一些不合理的、容易削減貨幣政策傳導的市場行為加強規範,表明資金空轉、長端利率超調仍然是央行關注點。同時,央行還要求強化預期引導,堅決防範匯率超調風險,表明穩匯率仍然是重要考量。 支撐債券市場的 核心邏輯並未動搖 展望後市,降息預期削弱與風險偏好強化下債市短期內或仍偏弱運行,利率中樞將有所上升。收益率曲線的持續平坦化或為短債帶來更高賠率,大幅下行還需等待降準落地或央行資金投放加大帶來資金面的明顯轉松。 另一方面,最新出爐的2月出口和通脹數據,都顯示需求仍待修復,外部衝擊不確定性仍大。如果需求遲遲未能恢復,資金利率可能也會迎來自髮式寬鬆,這將帶來一定的交易機會。 不同類型理財產品 在本次波動中所受影響 銀行理財產品的投資標的和結構不同,受債市波動的影響也有所差異: 現金管理類產品主要投資於短期限、高流動性的資產,受債市波動的影響較小,但收益率可能隨市場利率變化而調整。 固收類理財產品以債券為主要投資標的,債市波動會直接影響其淨值表現——尤其是久期較長的債券,對利率變化更為敏感,可能導致產品淨值短期內出現回撤。 混合類理財產品同時配置債券和權益資產,債市波動的影響相對較小,但如果債券配置比例較高,仍可能對整體收益產生一定衝擊。在當前市場波動調整的背景下,您可以根據自身風險偏好與持有的理財產品類型,做好相應的風險管理,均衡配置,找到「進可攻、退可守」的靈活姿態。 應對波動投資者 具體可以怎麼做? 對已持有相關理財產品投資者的建議:從歷史數據來看,債券市場具有一定的周期性,短期的波動並不影響其長期的投資價值。因此,流動性需求不高的資金,在評估產品後續表現後,可考慮繼續持有,以待修復。 但如果投資期限較短,且對資金流動性要求較高,在評估產品後續表現後,若認為市場短期難以快速反彈,可考慮在合適時機贖回,避免進一步損失。 對準備投資理財產品投資者的建議:①做好風險偏好匹配如果投資者風險偏好較低,追求穩健的收益,在債市大幅調整後,雖然債券價格下跌可能帶來一定的投資機會,但考慮到市場的不確定性,仍需謹慎選擇。可以選擇一些投資於高信用等級債券、期限較短的銀行理財產品,以降低風險。②資產配置多元化可以適當配置一些含有其他類型資產的產品,如權益等,以分散單一市場波動帶來的風險。 債市調整是市場周期的正常現象,投資者需避免「追漲殺跌」,基於自身風險承受能力與資金期限保持理性和長期視角是實現財富穩健增長的關鍵。 (記者李小娟)
科技日報訊 (記者劉霞)由美國德克薩斯大學奧斯汀分校科學家領銜的國際天文學家團隊,利用詹姆斯·韋布空間望遠鏡,捕捉到宇宙大爆炸後僅5億年就已存在的超大質量黑洞。它的質量相當於3億個太陽的質量,並以133億歲「高齡」刷新了迄今發現最古老黑洞紀錄,為揭開宇宙黎明時期的奧秘打開了新窗口。相關研究成果發表於最新一期《天體物理學雜誌快報》。 天文學家藉助光譜學,將光分成許多不同波長來研究物體特徵。當氣體繞黑洞旋轉並落入黑洞時,遠離地球的氣體發出的光會被黑洞拉伸成更紅的波長;而靠近地球的氣體發出的光則會被壓縮成更藍的波長。這種紅藍交錯的光譜成為分析遙遠物體物理性質的獨特武器。 研究團隊此次通過分析韋布空間望遠鏡CAPERS項目——旨在確認和研究最遙遠星系的光譜數據,發現目標星系CAPERS-LRD-z9呈現獨特的「小紅點」特徵。這類誕生於宇宙嬰兒期(前15億年)的星系通常體積緊湊、色澤紅豔且異常明亮。 進一步研究發現,超大質量黑洞是CAPERS-LRD-z9星系中意外亮度的來源,且該黑洞的質量估計為太陽的3億倍。該黑洞也是目前已確認的最遙遠的黑洞,其能通過壓縮並加熱所吞噬的物質,產生巨大的光和能量。 團隊表示,新發現星系有助於揭示「小紅點」星系呈現明亮紅色的原因。這可能是由於黑洞周圍存在一團厚厚的氣體雲,將穿過的光線扭曲成更紅的波長。在早期宇宙中發現如此巨大的黑洞,也為研究這些天體的演化歷程提供了寶貴的機會。天文學家推測,要麼它在誕生初期就擁有超乎想像的「原始體重」;要麼其成長速度比現有模型預測的快得多。
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