AI对经济的宏观影响 - 2025年上半年AI相关投资拉动美国实际GDP增速1.57个百分点，超过私人消费的拉动率（1.06个百分点）[6] - 2025年第一季度AI相关投资对GDP的拉动达1.3个百分点，超过科网泡沫时期峰值（1999年第二季度为1.16个百分点）[6] - 数据处理服务占名义GDP附加值比重从2013-2019年均值1.04%提升至1.75%，制造业占比跌破10%至9.98%[12] - 数据处理服务人均真实附加值年化增速达12.66%，较2013-2019年均值高近6个百分点[15] - 当前对信息技术设备与软件的实际投资值为科网泡沫时期的90倍（1.48万亿美元对162亿美元）[17] - 数据中心建造支出占非住宅支出比重从2022年底约2%升至5%[24] - 商业用电量较2019年增长约30%，EIA预计2050年商业计算用电量占比将从8%升至20%[30][32] - 电脑及相关产品产能利用率较2023年1月上升约15个百分点[37] AI对就业与生产力的微观影响 - AI技术渗透率在20余个大类行业中仅6个突破10%，信息技术业最高约25%[43] - 5%的就业人口（计算机和传媒行业）使用了约50%的AI数据用量（Claude Token）[46] - 2025年前10个月AI技术仅排裁员因素第六位，远低于宏观环境等因素[50][54] - AI主要效用集中于信息搜寻（60%）和市场营销（40%），流程自动化等生产力提升应用占比低[56] AI与金融风险关联 - 2025年五家头部AI企业（微软、Meta等）累计资本开支超1000亿美元[69] - 头部企业资本开支占经营性现金流比重持续上升，外部融资需求增加[71] - 2025年头部科技企业发债1038亿美元，占狭义科技行业发行量的24.76%[74][78] - 全球私人信贷AUM从2010年1000亿美元增至2.2万亿美元，美国直接借贷规模约1.1万亿美元[80][82] - 美国银行对非银机构贷款增长75%，约3000亿美元敞口与私人信贷相关[94]

投资评级 - 维持"买入"评级 [3] 核心观点 - 公司3Q25业绩表现强劲，收入、出货量及利润均超市场预期，经营杠杆开始释放，并上调了全年盈利指引 [9] - 公司预计将在2025年实现扭亏为盈，归母净利润达4.0亿元，并进入高速增长通道，2025至2027年归母净利润复合增长率显著 [3][8] - 公司在ADAS（高级驾驶辅助系统）激光雷达市场地位稳固，成功获得大客户长期定点合作，并拓展了新的量产项目，为未来增长提供确定性 [9] 盈利预测与估值 - 调整后2025至2027年营业收入预测分别为31.7亿元、47.3亿元、67.1亿元，对应增长率分别为52.72%、49.22%、41.85% [3][8] - 调整后2025至2027年归母净利润预测分别为4.0亿元、7.5亿元、12.5亿元，对应每股收益（EPS）分别为3.05元、5.75元、9.56元 [3][8] - 基于盈利预测，2025至2027年的市盈率（P/E）分别为49.18倍、26.11倍、15.71倍 [8] 3Q25业绩表现 - 收入略超预期：3Q25实现营收7.95亿元，同比增长47.5%，高于Bloomberg一致预期的45.4% [9] - 出货量超预期：3Q25激光雷达总交付量44.1万颗，同比增长228.9%，高于市场预期的40.3万颗；其中ADAS激光雷达交付量38.1万台，同比增长193.1%，高于市场预期的33.7万颗 [9] - 盈利能力大超预期：3Q25毛利率为42.1%，维持高位；GAAP净利润为2.56亿元，利润率为32.2%，大幅超越市场0.57亿元的预期；Non-GAAP净利润为2.88亿元，利润率为36.2% [9] - 费用控制见效：3Q25运营费用（仅三费）为3.16亿元，同比改善7.9%，且首次被3.3亿元的毛利润完全覆盖；研发、管理、销售费用率分别同比下降15.8、5.0、3.1个百分点 [9] 业务进展与未来看点 - 客户拓展取得重大进展：3Q25公司获得前两大ADAS客户2026年全系车型的定点合作，并实现100%标配；同时，ETX产品斩获一家中国前三造车新势力的定点，采用量价双升方案，计划2026年底至2027年初量产 [9] - 公司上调2025年全年GAAP净利润指引至3.5-4.5亿元 [9]

投资评级与核心观点 - 首次覆盖给予公司“买入”评级，基于2025年12倍估值，目标股价32.88元 [6] - 报告核心投资逻辑包括公司显著的成本优势、行业领先的资本支出水平以及相较于国际同行的估值优势 [3][4][5] 公司概况与行业地位 - 公司是中国最大的海上原油及天然气生产商，也是全球最大的独立油气勘探及生产企业之一 [2] 成本优势与盈利能力 - 2024年公司桶油当量平均生产成本为29.56美元/桶，在“三桶油”中最低，低于中石油的33.08美元/桶和中石化的38.41美元/桶，并与美国主要页岩油公司成本相当 [3] - 成本优势主要来源于操作成本项的显著下降，从2012年的10.44美元/桶降至2024年的7.61美元/桶，2025年上半年进一步降至6.76美元/桶 [26] - 优秀的成本控制带来强劲的盈利能力，2024年公司桶油净利润达27.19美元/桶，远高于中石油勘探开发板块的8.69美元/桶和中石化的15.20美元/桶 [3] 资本支出与产量增长 - 公司资本支出水平行业领先，2024年CAPEX达到180.8亿美元，是年产量相近的康菲石油（97亿美元）的近两倍 [4] - 高水平的CAPEX支撑了储量与产量的稳定增长，公司油气当量产量从2012年的889千桶/日增长至2024年的1930千桶/日，实现翻倍 [36] - 公司液体石油产量占比接近80%，油气比在国内外油气公司中具备明显优势，有利于盈利水平 [47] 估值分析 - 采用EV/PV-10估值方法，公司比值为0.84，明显低于绝大多数国际油气公司，显示其储量价值未被充分体现 [5][81] - 从PE、EV/EBITDA、PB估值来看，公司较埃克森美孚等国际大型原油公司估值低约20%-50%，具备估值优势 [5][81] 盈利预测与市场展望 - 预测公司2025/2026/2027年营业收入分别为3978.22/3944.18/4355.17亿元，同比变化-5.4%/-0.9%/+10.4% [6] - 预测同期归母净利润分别为1303.04/1209.17/1449.83亿元，同比变化-5.5%/-7.2%/+19.90%，对应EPS为2.74/2.54/3.05元 [6] - 预计未来国际原油市场供需持续宽松，布伦特原油价格短期内或将震荡下行 [5][68] - 公司战略指引未来三年股利支付率不低于45%，在65美元/桶油价及60%支付率假设下，2025年股息率可达5.8% [98]

投资评级 - 维持“买入”评级 [3] 核心观点 - 公司拟发行股份收购凯美瑞德100%股权，发行定价为15.31元/股，交易旨在战略性切入国内银行市场，提升国内收入占比，深化“国内+国外”双轮驱动战略 [2] - 预计收购将产生显著协同效应，融合公司海外项目管理经验与凯美瑞德本土化服务能力 [2] - 预计公司2025-2027年归母净利润将持续增长，增速分别为33.7%、5.8%和8.9% [3][8] 财务预测 - 预计2025-2027年营业收入分别为11.1亿元、11.7亿元和12.6亿元，同比增长0.0%、5.0%和8.0% [3][8] - 预计2025-2027年归母净利润分别为1.7亿元、1.8亿元和1.9亿元 [3][8] - 预计2025-2027年每股收益分别为0.415元、0.439元和0.478元 [8] - 预计2025-2027年净资产收益率（ROE）分别为12.42%、12.24%和12.35% [8] 估值指标 - 对应2025-2027年市盈率（PE）分别为42.8倍、40.4倍和37.2倍 [3] - 对应2025-2027年市净率（P/B）分别为5.31倍、4.95倍和4.59倍 [8] 收购标的分析 - 凯美瑞德是具备“自主可控+海外兼容”能力的金融科技企业，核心产品VIVA为覆盖资金资管全流程的一体化平台 [2] - 凯美瑞德服务超过100家以银行、券商为主的境内外金融机构 [2]

总体库存趋势 - 2025年9月工业企业产成品存货同比上升0.5个百分点至2.8%[8] - 全工业行业库存周期自春季旺季后再次进入“主动补库存”阶段[13] 上游行业（采矿业） - 上游行业（占全部库存2%）在2025年9月呈现“主动补库存”状态[2] - 2025年9月上游行业库存阶段分布为主动补库存20%、被动补库存20%、主动去库存0%、被动去库存60%[15] 中游行业（中上游制造业） - 中游行业（占全部库存54%）在2025年9月延续“主动去库存”状态[2] - 2025年9月中游行业库存阶段分布为主动补库存25%、被动补库存31%、主动去库存31%、被动去库存13%[18] 下游行业（下游制造业与水电气） - 下游行业（占全部库存43%）在2025年9月处于“主动去库存”状态，且已连续6个月[2][19] - 2025年9月下游行业库存阶段分布为主动补库存7%、被动补库存21%、主动去库存50%、被动去库存21%[20] 细分行业库存状态（2025年9月） - 电子、化工、汽车、有色行业处于“主动补库存”状态[6][21][31] - 电气机械、造纸行业处于“主动去库存”状态[6][21] - 仪器仪表行业处于“被动补库存”状态，通用设备行业处于“被动去库存”状态[6][35] 风险提示 - 报告提示存在统计口径误差风险，数据多为抽样统计，可能与实际情况有出入[2][36]

美国贸易政策与谈判进程 - 特朗普于2025年4月2日宣布对全球征收“对等关税”，基准税率为10%，并根据贸易逆差为国别设置附加税率（如中国总税率达104%）[13][14] - 对等关税宣布7天后（4月9日）暂缓90天实施，仅保留10%基准关税，主因美国面临“股债汇三杀”及多国反制压力[17] - 截至2025年8月底，美国与英国、越南、欧盟等10国达成协议，但协议均无法律约束力且内容常“缩水”（如美英协议未落实钢铝关税细节）[18][19][32] - 美国最终生效的关税税率分四档：顺差国10%、协议盟友15%、逆差较大协议国20%、未协议逆差大国25%以上（如印度达50%）[27][28] 协议内容与“美国优先”特征 - 协议核心要求包括他国对美零关税、大规模采购美国产品（如越南采购80亿美元波音飞机和29亿美元农产品）及开放市场[22][33] - 美国要求发达经济体对美投资额度巨大（欧盟6000亿美元、日本5500亿美元、韩国3500亿美元），但投资主体和方向存在不确定性[37] - 在数字领域，美国要求欧盟、东南亚等国取消数字服务税、保障数据自由流通，以帮助其科技公司占领市场[41][42][44] - 协议结果体现不对等性：美国维持10-50%国别税率，而他国多对美零关税；美国可随时新增232、301等条款关税，他国被动应对[35][36] 全球经贸体系重构 - 特朗普政策动摇WTO多边主义秩序，转向以“美国优先”为核心的歧视性双边体系，强调经济民族主义和单边最佳关税论[50][51] - 新体系下，欧盟2025年6月对美出口降至约400亿欧元（同比降10%），而北美、东亚等区域内合作加强（如中国-东盟自贸区升级）[52][55][57] - 全球产业链加速重构，企业为规避关税和供应链风险将产能迁至低关税国，推动产业分工区域化[56] 对中国经济的影响与韧性 - 2025年前三季度中国货物贸易进出口总值33.61万亿元（同比增长4%），对美出口下降的同时对东南亚、欧洲出口增长填补缺口[60][61] - 中国产业链基础雄厚（制造业规模连续15年全球第一），供应能力满足全球需求，是其经济抗风险的核心原因[61] - 美国对转口贸易加征40%关税并严查原产地，可能促使部分中国产业从东南亚回流或延长供应链以合规[65][66] - 美国试图构建“去中国化”稀土供应链（中国占全球精炼稀土产能90%以上），但面临技术瓶颈和各国利益分歧[75][76] 风险提示 - 特朗普依据IEEPA的关税可能被司法否决（上诉法院已判定违法），若失效将冲击现有协议，美国或转而动用301、232等工具[32][77] - 中美10月底达成的框架协议未解决根本分歧，未来存在贸易摩擦、科技脱钩及金融制裁风险[77] - 第三方国家（如东南亚、欧盟）可能在美国压力下对中国加征关税或配合科技制裁，增加中国外部不确定性[77]

宏观流动性 - 上周美元指数回落，中美利差“倒挂”程度有所收敛 [1][12] - 10年期美债名义利率不变，实际利率回升，通胀预期回落 [1][12] - 离岸美元流动性有所宽松，3个月日元/欧元与美元互换基差均回升 [1][18] - 国内银行间资金面均衡偏松，DR001下降而R001上升，R001与DR001之差收窄，1年期和10年期国债到期收益率均上升，期限利差(10Y-1Y)收窄 [1][18] 市场交易热度与波动 - 市场整体交易热度回落，但电新、消费者服务、纺服、化工、钢铁、房地产等板块交易热度仍处于80%历史分位数以上 [2][23] - 主要指数（如上证50、沪深300、中证500、创业板指等）的波动率均回落 [2][30] - 通信和电子板块的波动率仍处于80%历史分位数以上 [2][30] - 市场流动性指标回落，各板块流动性指标均在60%历史分位数以下 [34] 机构调研热度 - 电子、医药、有色、电新、食品饮料等板块调研热度居前 [3][41] - 钢铁、电新、传媒、纺服、建筑等板块的调研热度环比仍在上升 [3][41] - 主动偏股基金前100大重仓股、沪深300、中证500的调研热度均回升，创业板指调研热度回落 [41] 分析师盈利预测调整 - 全A的2025年净利润预测被下调，2026年净利润预测被上调 [4][49] - 行业层面，交运、建筑、非银、军工、计算机、银行等板块的2025年和2026年净利润预测均被上调 [4][57] - 指数层面，上证50的2025年和2026年净利润预测均被上调；中证500、创业板指的2025年和2026年预测均被下调；沪深300的2025年预测被下调，2026年预测被上调 [4][64] - 风格层面，中盘成长、大盘价值的2025年和2026年净利润预测均被上调；中盘价值的两年预测均被下调；大盘成长的2025年预测上调、2026年预测下调；小盘成长的2025年预测下调、2026年预测上调；小盘价值的2025年预测下调、2026年预测上调 [4][70] 北上资金动向 - 北上资金交易活跃度回落，整体小幅净卖出A股 [4][78] - 基于前10大活跃股口径，北上资金在电新、家电、计算机等板块的买卖总额之比上升，在汽车、非银、电子等板块回落 [4][87] - 基于持股数量小于3000万股的标的口径，北上资金主要净买入电子、机械、化工等板块，净卖出医药、食品饮料、非银等板块 [4][89] 融资融券（两融）动向 - 两融活跃度明显回落至2025年8月中旬以来低点，上周小幅净买入67.36亿元 [4][95] - 两融主要净买入电新、化工、医药等板块，净卖出电子、非银、有色等板块 [4][95] - 钢铁、农林牧渔、石油石化等板块的融资买入占比环比上升 [4][101] - 风格上，两融继续净买入大盘、中盘、小盘成长，净卖出大盘、中盘、小盘价值 [4][104] 龙虎榜交易 - 龙虎榜买卖总额继续回落，但其占全A成交额之比有所回升 [4][109] - 行业层面，农林牧渔、建材、石油石化等板块的龙虎榜买卖总额占成交额之比相对较高且仍在上升 [4][109] 基金仓位与ETF流向 - 主动偏股基金仓位有所回落，剔除涨跌幅因素后，主要加仓有色、汽车、家电等板块，主要减仓传媒、计算机、电新等板块 [5][115] - 风格上，主动偏股基金与大盘成长、中盘/小盘价值的相关性上升，与中盘/小盘成长、大盘价值的相关性回落 [5] - 上周ETF被整体净赎回，且以机构ETF为主；个人ETF继续被净申购 [5] - 从跟踪指数看，与券商、红利、中证A500等相关的ETF被主要净申购，与沪深300、上证50、科创50等相关的ETF被主要净赎回 [5] - 从行业拆分看，ETF主要净买入非银、医药、传媒等板块，主要净卖出电子、有色、化工等板块 [5] - 市场参与者行为显示，个人投资者（通过个人ETF、两融等）再度成为阶段主要增量，而其他参与者大多不同程度卖出 [5]

行业投资评级与核心观点 - 行业轮动模型推荐方向为非银金融、通信、房地产、建筑材料、传媒及银行[1] - 边际增持了传媒和房地产行业[1] - 行业轮动策略过去两周上涨0.25%，相较行业等权的超额收益为0.64%[4] - 今年以来策略上涨34.89%，过去一年夏普率为1.77，Calmar比率为2.88[4] 行业驱动因素分析 - 非银金融、通信、房地产行业主要由基本面驱动[1] - 建筑材料及传媒行业主要受情绪驱动[1] - 银行行业受到量化和基本面双重驱动[1] - 房地产行业情绪边际提升明显，得分增加0.98[1] - 传媒行业量价类因子得分显著提升，边际增加3.24[1] 行业轮动模型构建 - 模型从基本面、量价、情绪面三大维度出发构建行业轮动策略[1] - 对原有因子进行双周频率的回测，并从动量与趋势、资金流与情绪、市场结构与波动率等维度对量价因子进行拓展[1] - 最终筛选出6个相对有效的因子构建策略[1] 推荐ETF组合标的 - 本期行业ETF组合标的包括6只ETF：易方达沪深300非银ETF、国泰中证全指通信设备ETF、南方中证全指房地产ETF、国泰中证全指建筑材料ETF、广发中证传媒ETF、华宝中证银行ETF[3] - 每只ETF权重均为16.67%[4] ETF产品表现特征 - 国泰中证全指通信设备ETF今年以来收益率达103.90%，近三年收益率达224.77%[4] - 广发中证传媒ETF今年以来收益率25.95%，近一年收益率32.08%，近三年收益率91.00%[4] - 华宝中证银行ETF近一年收益率17.21%，近三年收益率70.42%[4] - 南方中证全指房地产ETF近三年收益率为-14.06%[4] 因子回测结果 - 成交均价因子IC均值为6.19%，IC>0的频率为59.75%[10] - REVS5Indu1因子IC均值为3.77%，IC>0的频率为58.30%[10] - Consensus因子IC均值为3.18%，IC>0的频率为54.24%[10] - 建仓期ETF资金因子IC均值为4.46%，IC>0的频率为57.63%[10] - 复合因子优化后IC均值为7.05%，IC>0的频率为58.06%[10]

公司产品布局与规模 - 天弘基金在指数增强量化基金领域起步较早，首只产品天弘中证500指数增强于2019年8月转型成立，随后以每年2-3只新品的节奏稳步扩张，并在2025年迎来产品布局的“爆发期”，一年内新成立6只指增量化基金[2][10] - 截至2025年三季度末，公司指增量化基金数量已达19只，总管理规模突破120.84亿元，成为业内为数不多的迈入“百亿阵营”的量化团队[2][12] - 2025年三季度末管理规模较2024年末环比提升64.47%，增速显著领先于公募指增量化基金35.10%的整体规模增速水平[12] - 单产品管理规模在同业中占据领先地位，例如天弘上证科创板综合指数增强管理规模达15.73亿元，在同业31只产品中规模排名第2；天弘创业板指数量化增强管理规模为8.88亿元，在同业14只产品中规模排名第3[13] 宽基指数增强产品表现 - 旗下宽基指增产品超额收益持续稳健，截至2025年10月31日，天弘沪深300、中证500、中证1000、创业板指数增强等代表产品，在今年以来和最近三年的统计区间内，超额收益均全面跑赢同期同业指增平均水平[3][16] - 具体来看，天弘中证500指数增强今年以来实现超额回报9.61%，在67只中证500指增基金中排名第6；天弘中证1000指数增强、创业板指数增强等多只产品今年以来超额收益均位于同业前30%区间[16] - 回撤控制表现优异，天弘沪深300、中证500、中证1000指数增强最近三年超额最大回撤均位列同业前15%[3][18] - 风险收益配比俱佳，主要宽基指增产品年化信息比率始终保持在同业前40%的水平，且绝大多数产品年化信息比率的同业排名不低于其自身超额收益的同业排名[22] 行业指数增强产品表现 - 行业指增产品覆盖科技、消费、制造、医药、新能源等A股市场主要行业板块，截至2025年10月31日，今年以来多数产品业绩表现领先于行业配置特征相似的主动权益基金[4][23] - 中长期收益弹性显著，天弘中证高端装备制造增强、天弘国证消费100指数增强、天弘中证科技100指数增强最近三年收益率战胜同期同类主动权益基金平均水平25%以上[4][23] - 风险控制能力突出，最近三年公司旗下行业指增产品最大回撤水平普遍低于同类主动权益基金的平均值[25] - 风险调整后回报出色，行业指增产品今年以来年化夏普比率均保持在1以上，其中天弘国证消费100指数增强、天弘中证科技100指数增强以及天弘中证高端装备制造增强今年以来年化夏普比率在同期同类主动权益基金中均位列前20%，最近三年的年化夏普比率排名均进入前10%[27] 量化投研体系与技术优势 - 构建了从信号挖掘到绩效评估的完整闭环投研体系，核心环节包括阿尔法模型、风险模型、组合优化及业绩归因的有机协同[5][31] - 积极将前沿人工智能技术融入投资流程，实现了多预测周期（短期1-5日、中期5-10日及长期20日）、多AI模型（梯度提升树、循环神经网络、图神经网络等）的实盘应用[31][32] - 通过AI技术将基本面信息与量价信息深度融合，构建出逻辑严谨、区分度高且与传统因子相关性低的差异化因子，扩充了策略的阿尔法来源[5][31] - 风险模型在采用Barra体系的基础上进行了深入的自研与定制化改造，引入了更具市场针对性的风格因子和板块因子，并利用大语言模型技术解析文本信息以识别隐性关联风险，构建了精细化的风控体系[35] 风险控制与投资纪律 - 旗下产品贯彻严格的风险暴露控制，公布了半年报/年报的产品成立以来平均行业偏离度和成分股偏离度均不超过0.7%，将超额收益来源聚焦于阿尔法模型的选股能力[36][37] - 根据2025年中报数据，绝大多数产品在Beta、价值、质量、动量、流动性等主要风格因子上的暴露程度均不超过0.2倍标准差，展现了高度一致的风控纪律[42] - 在市值因子的暴露控制上表现出了高度一致性，即便在小盘风格占优的市场环境中也未通过市值下沉博取超额，整体产品在规模因子上的暴露均处于相对中性区间，确保了策略的稳健性与可持续性[42] 团队构成与稳定性 - 量化团队是一支精简高效、背景多元且高度稳定的团队，目前成员共计8人，包含4名基金经理和4名研究员，全部成员均拥有金融、统计、计算机等高度相关的专业背景[6][48] - 团队经验储备丰厚，平均从业年限超过8年，其中基金经理平均从业年限超过11年，成员加入天弘基金的平均年限已超过6年，为投研理念的传承与策略的长期迭代提供了可持续的保障[48] - 团队采用共同开发、协同作战的模式，自主研发了统一的投研平台，确保了策略研究与投资管理的高效衔接与核心技术能力的自主可控[6][48] - 团队负责人杨超先生拥有15年证券从业经历，其中超过10年专注于指数增强量化基金的投资管理，对因子构建、模型框架、风险预算与组合优化全流程均有深刻理解[47] 行业发展背景 - 截至2025年三季度末，全市场公募指增基金数量已达436只，合计管理规模2695.39亿元，产品种类不断丰富，投资策略持续细化[8] - 指数增强基金作为兼具投资纪律性与阿尔法能力的工具型产品，日益受到各类投资者的青睐，其产品特性契合了当前市场环境下投资者对超额回报与风险控制的双重需求[8]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：微盘股轮动与择时模型**[18][23] * **模型构建思路**：该模型旨在通过相对净值、动量指标以及风险指标，实现微盘股指数与茅指数之间的风格轮动，并在风险聚集时发出平仓信号[18][23] * **模型具体构建过程**： * **轮动信号生成**： 1. 计算微盘股指数与茅指数的相对净值（微盘股净值 / 茅指数净值）[18] 2. 计算该相对净值的243日移动平均线（MA243）[18] 3. 计算微盘股指数和茅指数的20日收盘价斜率（动量指标）[18][23] 4. 轮动规则：当微盘股/茅指数相对净值高于其243日均线，且微盘股20日斜率为正、茅指数20日斜率为负时，配置微盘股；反之则配置茅指数[23] * **择时风控信号生成**： 1. 监控十年期国债到期收益率的同比变化率（十年国债利率同比），设定风险阈值为30%[18][23] 2. 监控微盘股波动率拥挤度的同比变化率（波动率拥挤度同比），设定风险阈值为55%[18][23] 3. 风控规则：当十年国债利率同比触及30%或波动率拥挤度同比触及55%时，模型发出平仓信号[23] 2. **模型名称：宏观择时策略**[42][43] * **模型构建思路**：基于经济增长和货币流动性两个维度的宏观指标，动态调整权益资产的配置仓位[42][43] * **模型具体构建过程**：模型对经济增长和货币流动性分别进行评估，生成信号强度（以百分比表示），并综合这两个维度的信号得出最终的权益资产推荐仓位[42][43] 具体构建细节可参考其历史研究报告[42] 模型的回测效果 1. **宏观择时策略**[42][43] * 2025年年初至今收益率：13.55%[42] * 同期Wind全A收益率：25.61%[42] * 截至2025年10月31日信号：经济增长信号强度0%，货币流动性信号强度50%，权益推荐仓位25%[42][43] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：大类选股因子**[48][60][61] * **因子构建思路**：报告跟踪了八大类选股因子，包括一致预期、市值、成长、反转、质量、技术、价值和波动率，每类因子由多个细分因子合成[48][60][61] * **因子具体构建过程**：报告附录提供了详细的因子分类和定义[60][61]，例如： * **价值因子**：包含市净率（BP_LR，最新年报账面净资产/最新市值）、预期市盈率（EP_FTTM，未来12个月一致预期净利润/最新市值）等细分因子，因子值越大表示越被低估，预期收益越高（排序方向↑）[60][61] * **成长因子**：包含单季度净利润同比增速（NetIncome_SQ_Chg1Y）、单季度营业收入同比增速（Revenues_SQ_Chg1Y）等细分因子，因子值越大表示成长性越好，预期收益越高（排序方向↑）[60][61] * **技术因子**：包含20日成交量均值与240日成交量均值之比（Volume_Mean_20D_240D）、240日收益率偏度（Skewness_240D）等细分因子，因子值通常与预期收益负相关（排序方向↓）[60][61] * **波动率因子**：包含60日收益率标准差（Volatility_60D）、CAPM模型残差波动率（IV_CAPM）等细分因子，因子值通常与预期收益负相关（排序方向↓）[60][61] * **反转因子**：包含20日收益率（Price_Chg20D）、60日收益率（Price_Chg60D）等细分因子，因子值通常与预期收益负相关（排序方向↓）[60][61] 2. **因子名称：可转债择券因子**[57] * **因子构建思路**：从正股相关性和转债估值两个角度构建因子，用于可转债的量化择券[57] * **因子具体构建过程**： * **正股因子**：基于正股与可转债的相关关系，通过预测正股的因子（如正股财务质量、正股价值等）来构建可转债因子[57] * **转债估值因子**：使用平价底价溢价率作为估值因子[57] 因子的回测效果 1. **大类选股因子（上周IC均值，全部A股）**[48] * 波动率因子：17.72% * 价值因子：12.38% * 技术因子：9.98% * 市值因子：7.92% * 反转因子：-0.84% * 一致预期因子：-4.68% * 成长因子：-6.34% * 质量因子：-14.23% 2. **可转债择券因子（上周IC均值）**[57] * 正股财务质量因子：取得正IC * 正股价值因子：取得正IC * 转债估值因子：取得正IC