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张用是同龄人中比较早注意到人工智能新浪潮来袭的大学生。他本科学的是自动化专业，“大二时我本想保研到经管学院，但在牛津暑校待了几周后，觉得这个时代还是需要一些技术实力和技术背景。”张用回忆说🍊，2023年在牛津大学暑期分享会上，安永公司介绍该公司内部已经训练了自己的金融大模型💝，这让张用意识到自己需要“转型”🍏🥥🥔，“也是通过那次讲座，我发现这波以大模型为代表的人工智能交叉程度比以往更加广泛💕🍉🍌👛。”

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1、在风(feng)险收益(yi)特征方面，两类ETF有所差异：绿(lv)色债券ETF因其债券用途限(xian)定，多集中于公用事业、清洁能源等行业及(ji)高信用等级主体，组合总体(ti)信用质量较高但行业集中度可能较高，这可能导致收益略低于同(tong)期限一般(ban)债券——市场上观察到某些高(gao)等级绿色债券存在“绿色(se)溢价(jia)”（Greenium），即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率(lv)。例(li)如，2024年，在可找到可比(bi)债券[43]的287只绿色债券（不包含绿(lv)色资产支持(chi)证券）中(zhong)，有约69%的绿色债券的发(fa)行利(li)率低于可比债券的平均发行利率，且平(ping)均低33个(ge)bp。总的来说(shuo)，高(gao)信用等级的绿色债券可(ke)能牺牲少许收益换取绿色效(xiao)益，而整体风险(xian)（违约率）因筹资用途透明、**支持而偏低，其价(jia)格对政策变化较敏感。相(xiang)比之下，ESG评分型债券ETF涵(han)盖面更广，行业分布更接近市(shi)场平均，收益特征接近传统债券(quan)指数。由(you)于筛除了部分高风险发行人，组合平均信用质量可能(neng)略有提升，但同时剔除高息行业（如烟(yan)草(cao)、采掘等）也会略微降低组合(he)收益(yi)。因此(ci)，其预期回报与(yu)基准指数(shu)非常接近，主要差别体现在波动性和回撤上的改善。例如，前述SUSC基金的目标就是在(zai)获得稳定收益的同时，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行(xing)中，该ETF与母指数业绩差距(ju)很小：如(ru)2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]。这说明ESG评分策略(lve)并未(wei)明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量(liang)和风险控制来换取与市场相当(dang)的回报。

2、而通过2025年一季报数(shu)据显示，江峰(feng)在(zai)股票部分1季度对消费、医药、化工、纺织服饰等行业中个股(gu)进行了(le)增持，股票部分总体(ti)仓位控制在10%以内。在行(xing)业和个(ge)股配置上，主要优选估值合理(li)，景气度预期向上的股票，涉及(ji)有消费、医药、化工、纺织(zhi)服(fu)饰等行业。