宏观经济表现 - 前三季度GDP累计同比增长5.2%，为实现全年5%增长目标奠定基础[3] - 三季度GDP不变价同比增长4.8%，较前值5.2%下降0.4个百分点[5] - 四季度GDP同比增长需达到4.6%即可完成全年5%增速目标[5] 需求端指标下滑 - 三季度固定资产投资同比增速为-6.6%，较前值1.8%大幅下降8.4个百分点[5] - 三季度社会消费品零售总额同比增速为3.4%，较前值5.4%下降2.0个百分点[5] - 三季度以人民币计价的出口同比增速为7.0%，较前值7.4%下降0.4个百分点[5] 价格与温差现象 - 三季度GDP现价同比增长3.7%，创2023年以来新低，与不变价增速存在温差[8] - 三季度GDP平减指数同比为-1.0%，已连续10个季度负增长[8] - PPI同比增速连续36个月为负值[8] 生产端结构性走强 - 三季度工业增加值同比增长5.8%，服务业生产指数企稳于5.6%左右[12] - 三季度高技术制造业增加值平均同比增长9.6%，高于整体工业增加值增速[12] - 前三季度规模以上高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重达16.7%[12] - 前三季度信息传输、软件和信息技术服务业增加值同比增长11.2%，租赁和商务服务业增长9.2%[12] 统计口径差异 - 三季度服务零售累计同比增速为5.2%，与6月累计增速5.3%基本持平，显示服务消费韧性[18] - 三季度最终消费支出拉动GDP增长2.7个百分点，贡献度与二季度持平[18] - 三季度资本形成总额拉动GDP增长0.9个百分点，虽低于二季度的1.3个百分点，但仍为正值[19] 政策支持与展望 - 四季度政策可能动用5000亿元政策性金融工具和5000亿元政府债结存限额支持固定资产投资[21] - 上述资金有望拉动年内固定资产投资增速转正约2.2个百分点[21] - 若经济压力加大，货币政策可能降息降准，财政政策可增加工具规模或动用国债结存限额以确保增长目标[3]

投资评级 - 维持“买入”评级，预期公司未来业绩增长 [4] 核心观点 - 公司2025年第三季度业绩表现强劲，营收同比增长10.0%至60.8亿元，归母净利润同比大幅增长202.4%至1.4亿元 [2] - C端业务是营收增长的主要驱动力，同比增长38%，学习机等硬件销售增长显著 [3] - 公司现金流状况良好，经营活动现金流量净额同比增长25.2%至9.0亿元 [2] - 公司正在进行40亿元定增募集，其中8亿元将用于星火教育大模型及产品深度落地，有望进一步推动教育业务营收增长 [3] - 基于当前表现，预测公司2025年至2027年营收和净利润将保持稳健增长 [4] 业绩简评 - 2025年第三季度营收60.8亿元，同比增长10.0% [2] - 2025年第三季度毛利润24.5亿元，同比增长8.6% [2] - 2025年第三季度归母净利润1.4亿元，同比增长202.4% [2] - 2025年第三季度扣非后归母净利润0.3亿元，同比增长76.5% [2] - 2025年第三季度销售商品、提供劳务收到的现金70.8亿元，同比增长18.2% [2] - 2025年第三季度经营活动现金流量净额9.0亿元，同比增长25.2% [2] 经营分析 - 公司营收结构为C端占比32%、B端占比42%、G端占比26% [3] - C端业务同比增长38%，是第三季度营收增长的主要驱动因素 [3] - 2025年第三季度销售、管理、研发费用之和同比增长9.7%，其中销售费用同比增长23.1% [3] - 管理费用同比下滑1.4%，研发费用同比增长1.4% [3] - 第三季度其他收益（主要为政府补助）为3.4亿元，较上年同期增加1.3亿元 [3] - 第三季度公允价值变动收益较上年增加0.37亿元 [3] 盈利预测与估值 - 预计2025年营业收入270.8亿元，同比增长16.0% [4] - 预计2026年营业收入306.5亿元，同比增长13.2% [4] - 预计2027年营业收入343.0亿元，同比增长11.9% [4] - 预计2025年归母净利润9.5亿元，同比增长69.7% [4] - 预计2026年归母净利润11.6亿元，同比增长21.8% [4] - 预计2027年归母净利润13.0亿元，同比增长11.8% [4] - 对应2025年市盈率124.9倍，2026年102.5倍，2027年91.7倍 [4] 财务数据摘要 - 预计2025年摊薄每股收益0.411元，2026年0.501元，2027年0.560元 [9] - 预计2025年每股经营性现金流净额1.16元，2026年1.43元，2027年1.52元 [9] - 预计2025年净资产收益率（ROE）5.22%，2026年5.73%，2027年5.79% [9] - 预计2025年市净率（P/B）6.52倍，2026年5.88倍，2027年5.31倍 [9]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 上周（10/13 - 10/17）债券型ETF资金净流出133.6亿元 ，可转债ETF回撤较大 ，信用债与利率债ETF净值边际修复；无新发行债券ETF；各类型ETF流通市值大多减少；近两周利率债和信用债ETF累计单位净值分别收于1.18、1.02；信用债ETF配置情绪偏低；三类ETF周度换手率均明显攀升 [2][13][17] 根据相关目录分别进行总结 发行进度跟踪 - 上周无新发行债券ETF [3][17] 存量产品跟踪 - 截止2025年10月17日 ，利率债、信用债、可转债ETF流通市值分别为1341亿元、3682亿元、660亿元 ，信用债ETF规模占比64.8% [19] - 海富通中证短融ETF、博时可转债ETF流通市值位居前二 ，分别为607亿元、577亿元 [19] - 相较于上周 ，利率债、信用债、可转债ETF流通市值分别减少37.6亿元、34.1亿元、21.6亿元 [21] - 上周规模缩减超15亿元的产品有海富通中证短融ETF、博时可转债ETF、国债ETF东财、博时上证30年期国债ETF [21] - 基准做市信用债ETF、科创债ETF流通市值分别为1220亿元、2465亿元 ，较上周分别减少4.5亿元、51.8亿元 [24] ETF业绩跟踪 - 近期市场区间震荡 ，近两周利率债、信用债ETF累计单位净值分别收于1.18、1.02 [27] - 以2月7日为基日 ，基准做市信用债ETF累计收益率均值上行至0.42% [32] - 以7月17日为基日 ，科创债ETF累计收益率边际修复至 - 0.30% ，仍在负区间徘徊 [32] 升贴水率跟踪 - ETF升贴水率衡量基金二级市场交易价格与单位净值偏离程度 ，溢价率高表示市场看好 ，折价率高表示市场悲观 [37] - 上周信用债、利率债、可转债ETF升贴水率均值分别为 - 0.15%、+0.001%、+0.04% ，信用债ETF配置情绪偏低 [37] - 基准做市信用债ETF和科创债ETF周度升贴水率均值分别为 - 0.21%、 - 0.15% [37] 换手率跟踪 - 上周换手率利率债ETF＞信用债ETF＞可转债ETF ，三类产品周度换手率分别升至187%、143%、109% [42] - 海富通上证5年期地方政府债ETF、华夏上证基准做市国债ETF等利率债类ETF换手率较高 [42]

投资评级与核心观点 - 首次覆盖，给予“买入”评级，基于2026年90倍市盈率，对应目标价27.9元 [4] - 报告核心观点：公司是中国少数具备从晶体成长、衬底成型到外延生长全流程生产能力的半导体硅外延片一体化制造商，受益于半导体周期复苏及下游需求回暖，未来随着12英寸外延片产能释放和产品结构改善，有望实现收入与业绩的同步稳健增长 [2][3][4] 公司业务与财务表现 - 公司是垂直一体化半导体硅外延片供应商，核心产品用于制作MOSFET、IGBT等功率器件和PMIC、CIS等模拟芯片 [14] - 2025年上半年实现营收6.25亿元，同比增长15.26%；实现归母净利润5971万元，同比增长24%，收入和利润恢复增长 [2][20][24] - 2025年上半年海外收入达5.4亿元，占总营收比重为86%，客户包括力积电、威世半导体、安森美等国际大厂 [2][25] - 公司预测2025-2027年收入分别为13.13亿元、16.22亿元、19.73亿元，归母净利润分别为1.60亿元、2.04亿元、2.60亿元 [4][8] 行业背景与市场需求 - 全球半导体市场复苏迹象显著，2025年上半年市场规模达3460亿美元，同比增长18.9%；WSTS上调2025年全年预测至7280亿美元，预计同比增长15.4% [2][39][43] - 受益于汽车电子和工业等终端需求回暖，芯谋研究预计2028年全球分立器件市场规模达461亿美元，2024-2028年复合年增长率为8.5% [2] - WICA预计2025年全球半导体材料市场规模将达760亿美元，同比增长8.4%，硅外延片市场规模也将保持增长 [3][30] 公司战略与竞争优势 - 公司坚持“8寸引领、12寸做大”的战略，通过IPO募集资金净额14亿元，主要投向低阻单晶成长及优质外延研发等项目，项目建成后预计将新增年产能约18万片的12英寸外延片 [3][74] - 公司具备垂直一体化生产能力，部分技术指标如外延层电阻率片内均匀性、表面颗粒等达到国际先进水平，综合毛利率行业领先 [14][68][70] - 公司积极进行产品结构拓展，除现有功率、模拟产品外，还聚焦车规级SJ、CIS和先进制程逻辑芯片产品的研发，CIS外延产品已完成开发并进入小批量生产 [2][72] 运营效率与财务预测 - 公司运营效率领先同业，2025年上半年存货周转天数为124天，应收账款周转天数为67天，均优于行业均值 [53] - 预测公司2025-2027年毛利率分别为30.73%、31.79%、32.86%，随着产能利用提升和产品结构改善，盈利能力有望持续优化 [76][78] - 公司预计维持较高研发投入，2025-2027年研发费用率预测均为9.0% [80]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于动态宏观事件因子的中证港股通大消费指数择时策略**[2][3] * **模型构建思路**：探索中国宏观经济对香港大消费主题上市公司的影响，从经济、通胀、货币和信用四个维度选取宏观数据，构建事件因子，并基于因子看多信号的比例来确定择时仓位[3][20][21] * **模型具体构建过程**： * **宏观数据选用与预处理**：从经济、通胀、货币和信用四大类中初选20余个宏观指标[21][23]。预处理步骤包括： * **频率对齐**：将日频数据统一为月频（取月末值或月均值）[27] * **缺失值填充**：对于缺失数据，使用过去12个月一阶差分值的中位数加上一期数值进行填充。公式为：$$X_{t}=X_{t-1}+Median_{diff12}$$[27] * **滤波处理**：对比原始数据和使用单向HP滤波处理后的数据，避免未来函数。单向HP滤波公式为：$${\hat{t}}_{t|t,\lambda}=\sum_{s=1}^{t}\omega_{t|t,s,\lambda}\cdot y_{s}=W_{t|t,\lambda}(L)\cdot y_{t}$$[28] * **数据结构变化**：对数据衍生出同比、环比、移动平均等格式[29] * **宏观事件因子构建**： * **确定事件方向**：计算宏观数据与下一期指数收益率的相关性，正相关则构建正向突破事件，负相关则构建反向突破事件[30] * **确定领先滞后性**：测试数据滞后0-4期，动态识别与资产的最佳领先滞后关系[30] * **生成事件因子**：构建三类事件因子（数据突破均线、突破中位数、同向变动），并设置不同参数，共生成28个因子事件[30][32] * **因子筛选指标**：主要使用收益率胜率（综合成功率与盈亏比）和开仓波动调整收益率（综合成功率、收益率和波动率）作为衡量指标[31][32]。收益率胜率公式为：$$\frac{N_{\sum r_i > 0}}{N}， N 为总开仓次数$$，开仓波动调整收益率公式为：$$\frac{\sum r_i / N}{\sqrt{\frac{1}{N-1} \sum (r_i - \bar{r})^2}}$$[32] * **因子事件初筛选**：筛选标准包括：通过t检验（95%置信区间）、收益率胜率>55%、事件发生次数>滚动窗口期数/6[32][33] * **因子叠加优化**：选择胜率最高的事件因子作为基础，再选择与基础因子相关性低于0.85的次高胜率因子进行叠加，若叠加后胜率提升则采用叠加因子[33] * **动态剔除**：若某期无因子通过筛选，则该宏观指标当期标记为空仓，不参与大类因子打分[33] * **确定最优滚动窗口**：在48, 60, 72, 84, 96个月等不同窗口下测试，根据开仓波动调整收益率选择每个宏观数据的最优参数[33][34] * **最终因子筛选**：在测试区间内，根据开仓波动调整收益率，最终筛选出5个表现最优的宏观事件因子[12][34][35] * **择时策略构建**：将最终选定的5个宏观事件因子的看多信号进行综合。当看多因子比例大于2/3时，大类因子信号标记为1（满仓）；当看多因子比例小于1/3时，信号标记为0（空仓）；比例介于两者之间时，信号标记为具体比例值（如66.7%）。该信号直接作为当期的择时仓位[3][35][37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：PMI:原材料价格**[35] * **因子构建思路**：作为通胀维度的指标，用于预测中证港股通大消费主题指数的走势[21][35] * **因子具体构建过程**：使用原始数据，最优滚动窗口为96个月[35] 2. **因子名称：中美国债利差10Y**[35] * **因子构建思路**：作为货币维度的指标，反映中美货币政策和流动性差异对港股市场的影响[21][23][35] * **因子具体构建过程**：使用原始数据，最优滚动窗口为72个月[35] 3. **因子名称：金融机构:中长期贷款余额:当月新增:滚动12M求和:同比**[35] * **因子构建思路**：作为信用维度的指标，反映中长期信贷投放情况，体现经济活力[23][35] * **因子具体构建过程**：使用原始数据，最优滚动窗口为48个月[35] 4. **因子名称：M1:同比**[35] * **因子构建思路**：作为货币维度的指标，反映企业活期存款和现金状况，是经济活跃度的晴雨表[23][35] * **因子具体构建过程**：使用原始数据，最优滚动窗口为48个月[35] 5. **因子名称：新增社融:滚动12个月求和:同比**[35] * **因子构建思路**：作为信用维度的指标，全面反映金融体系对实体经济的资金支持[23][35] * **因子具体构建过程**：使用原始数据，最优滚动窗口为96个月[35] 模型的回测效果 * **基于动态宏观事件因子的中证港股通大消费指数择时策略**[2][11][22] * **回测期**：2018年11月至2025年10月[2][11] * **年化收益率**：10.44%[2][11][22] * **年化波动率**：18.47%[22] * **最大回撤**：-29.72%[2][11][22] * **夏普比率**：0.59[2][11][22] * **收益回撤比**：0.35[2][11][22] * **平均仓位**：约46%[10] * **2025年9月收益率**：8.40%[11][12] 因子的回测效果 （报告中未单独列出上述5个因子的回测指标值，此部分略）

量化因子与构建方式 1. 价格区间因子 **因子构建思路**：衡量股票在日内不同价格区间成交的活跃程度，以体现投资者对未来走势的预期[3] **因子具体构建过程**：利用三秒快照数据，分析不同价格区间的成交行为[12] - 高价格80%区间成交量因子（VH80TAW）：计算日内高价格80%区间的成交量，与未来收益呈负相关[12] - 高价格80%区间成交笔数因子（MIH80TAW）：计算日内高价格80%区间的成交笔数，与未来收益呈负相关[12] - 低价格10%区间每笔成交量因子（VPML10TAW）：计算日内低价格10%区间的平均每笔成交量，与未来收益呈正相关[12] - 合成方法：以25%、25%和50%的权重对三个细分因子进行合成，然后进行行业市值中性化处理[14] **因子评价**：展现出了较强的预测效果，今年以来表现比较稳定[3] 2. 量价背离因子 **因子构建思路**：衡量股票价格与成交量的相关性，相关性越低，未来上涨可能性越高[3] **因子具体构建过程**：利用高频快照数据计算价格与成交量的相关关系[22] - 价格与成交笔数相关性因子（CorrPM）：计算价格与成交笔数的相关性[22] - 价格与成交量相关性因子（CorrPV）：计算价格与成交量的相关性[22] - 合成方法：对两个细分因子进行等权合成，然后进行行业市值中性化处理[23] **因子评价**：近几年表现一直不太稳定，多空净值曲线趋近走平[3] 3. 遗憾规避因子 **因子构建思路**：通过考察股票当天被投资者卖出后反弹的比例和程度，体现投资者的遗憾规避情绪对股价预期收益的影响[3] **因子具体构建过程**：利用逐笔成交数据区分主动买卖方向，加入小单和尾盘限制[26] - 卖出反弹占比因子（LCVOLESW）：衡量卖出后股价反弹的占比[26] - 卖出反弹偏离因子（LCPESW）：衡量卖出后股价反弹的程度[26] - 合成方法：对两个细分因子进行等权合成，然后进行行业市值中性化处理[32] **因子评价**：样本外超额收益稳定，表明A股投资者的遗憾规避情绪会显著影响股价预期收益[3] 4. 斜率凸性因子 **因子构建思路**：从投资者耐心与供求关系弹性角度出发，刻画订单簿的斜率和凸性对预期收益的影响[3] **因子具体构建过程**：利用限价订单簿的委托量和委托价信息计算斜率[36] - 低档斜率因子（Slope_abl）：计算低档位的订单簿斜率[36] - 高档位卖方凸性因子（Slope_alh）：计算高档位的卖方凸性[36] - 合成方法：对两个细分因子进行等权合成，然后进行行业市值中性化处理[41] **因子评价**：因子自2016年以来收益保持平稳趋势[43] 量化模型与构建方式 1. 高频"金"组合中证1000指数增强策略 **模型构建思路**：将三类高频因子等权合成构建指数增强策略[3] **模型具体构建过程**： - 因子合成：将价格区间因子、量价背离因子、遗憾规避因子进行等权合成[3] - 调仓频率：周度调仓[44] - 手续费：单边千分之二[44] - 风险控制：加入换手率缓冲机制降低调仓成本[44] - 基准：中证1000指数[44] **模型评价**：在样本外表现出色，有较强的超额收益水平[47] 2. 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 **模型构建思路**：将高频因子与有效的基本面因子结合提升多因子投资组合表现[48] **模型具体构建过程**： - 因子构成：高频因子（价格区间、量价背离、遗憾规避） + 基本面因子（一致预期、成长、技术因子）[48] - 合成方法：等权合成[48] - 调仓频率：周度调仓[48] - 基准：中证1000指数[48] **模型评价**：各项业绩指标均有提升，样本外表现稳定，有较强的超额收益水平[50] 因子的回测效果 1. 价格区间因子 - 上周多头超额收益率：0.28%[2][13] - 本月以来多头超额收益率：-0.41%[2][13] - 今年以来多头超额收益率：4.70%[2][13] - 上周多空收益率：-0.42%[13] - 本月以来多空收益率：-0.60%[13] - 今年以来多空收益率：13.53%[13] 2. 量价背离因子 - 上周多头超额收益率：0.18%[2][13] - 本月以来多头超额收益率：-1.47%[2][13] - 今年以来多头超额收益率：5.73%[2][13] - 上周多空收益率：1.82%[13] - 本月以来多空收益率：0.50%[13] - 今年以来多空收益率：15.99%[13] 3. 遗憾规避因子 - 上周多头超额收益率：-0.86%[2][13] - 本月以来多头超额收益率：-1.21%[2][13] - 今年以来多头超额收益率：1.04%[2][13] - 上周多空收益率：0.73%[13] - 本月以来多空收益率：1.04%[13] - 今年以来多空收益率：15.54%[13] 4. 斜率凸性因子 - 上周多头超额收益率：0.96%[2] - 本月以来多头超额收益率：0.63%[2] - 今年以来多头超额收益率：-7.40%[2] 模型的回测效果 1. 高频"金"组合中证1000指数增强策略 - 年化收益率：9.31%[44] - 年化波动率：23.97%[44] - Sharpe比率：0.39[44] - 最大回撤率：47.77%[44] - 双边换手率（周度）：14.66%[44] - 年化超额收益率：10.20%[3][44] - 跟踪误差：4.28%[44] - 信息比率：2.38[44] - 超额最大回撤：6.04%[3][44] - 上周超额收益：0.80%[3] - 本月以来超额收益：0.83%[3] - 今年以来超额收益：6.58%[3] 2. 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 - 年化收益率：13.67%[50] - 年化波动率：23.59%[50] - Sharpe比率：0.58[50] - 最大回撤率：39.60%[50] - 双边换手率（周度）：22.54%[50] - 年化超额收益率：14.49%[4][50] - 跟踪误差：4.19%[50] - 信息比率：3.46[50] - 超额最大回撤：4.52%[4][50] - 上周超额收益：1.14%[4] - 本月以来超额收益：1.22%[4] - 今年以来超额收益：7.66%[4]

核心观点 - 市场整体交易热度回落，但部分行业如电子、有色等交易热度仍处高位 [3] - 分析师普遍上调全A市场2025/2026年净利润预测，显示盈利预期改善 [4] - 资金面呈现分化：北上资金净卖出，两融活跃度降至阶段低点，而主动偏股基金仓位回升，ETF持续获净申购 [5][6] 宏观流动性 - 美元指数回落，中美利差“倒挂”程度收敛，10年期美债名义利率和通胀预期均回落 [2][13] - 离岸美元流动性有所收紧，国内银行间资金面均衡偏松，期限利差(10Y-1Y)收窄 [2][19] 市场交易热度与波动 - 市场整体交易热度回落，但有色金属、电力设备及新能源、钢铁、电子、汽车、房地产等行业交易热度处于80%历史分位数以上 [3][25] - 主要宽基指数波动率多数回升，通信、电子行业波动率处于80%历史分位数以上 [3][31] - 市场流动性指标回升，各板块流动性指标均在80%历史分位数以下 [36] 机构调研热度 - 电子、医药、食品饮料、通信、有色金属等行业调研热度居前 [3][43] - 电力及公用事业、金融、电子、医药、机械等行业调研热度环比仍在上升 [3][43] 分析师盈利预测 - 全A市场2025年和2026年净利润预测均被上调 [4][51] - 行业层面，商贸零售、金融、轻工制造、电力及公用事业、计算机等行业2025/2026年净利润预测均被上调 [4][58] - 宽基指数中，沪深300、中证500、上证50的2025/2026年净利润预测均被上调，创业板指2025年预测被下调、2026年预测被上调 [4][67] - 风格层面，大盘成长、中盘成长、大盘价值、中盘价值的2025/2026年净利润预测均被上调 [4][71] 北上资金动向 - 北上资金交易活跃度回落，整体呈现净卖出态势 [5][80] - 基于前10大活跃股，北上资金在有色金属、电子、银行等行业买卖总额之比上升 [5][87] - 基于持股数量小于3000万股的标的，北上资金主要净买入电子、汽车、电力设备及新能源等行业，净卖出计算机、医药、通信等行业 [5][91] 融资融券交易 - 两融活跃度回落至2025年9月中旬以来的低点，上周净卖出128.12亿元 [5][97] - 两融主要净买入有色金属、国防军工、医药等行业，净卖出TMT、金融、汽车等行业 [5][97] - 仅石油石化、钢铁、电力及公用事业等行业融资买入占比环比上升 [101] - 风格上，两融净买入大盘成长、中盘成长和中盘价值 [105] 龙虎榜交易 - 龙虎榜买卖总额及其占全A成交额比例均继续回落 [110] - 行业层面，家电、轻工制造、房地产等行业龙虎榜买卖总额占比相对较高且仍在上升 [110] 基金仓位与ETF申购 - 主动偏股基金仓位继续回升，剔除涨跌幅因素后，主要加仓电子、汽车、传媒等行业，主要减仓通信、金融地产、食品饮料等行业 [6][115] - 风格上，主动偏股基金与小盘成长、大盘价值、中盘价值的相关性上升 [6][125] - 新成立权益基金规模回升，主动型和被动型新成立规模均回升 [6] - ETF继续被整体净申购，以个人投资者持有的ETF为主 [6] - 从跟踪指数看，与券商、红利等相关的ETF被主要净申购，与中证A500、创业板指、中证500等相关的ETF被主要净赎回 [6] - 行业层面，ETF主要净买入金融、有色金属、电子等行业，主要净卖出通信、化工、交通运输等行业 [6]

宏观流动性 - 上周美元指数再度回落，中美利差“倒挂”程度有所收敛，10年期美债名义利率回落而实际利率不变，通胀预期回落 [2][13] - 离岸美元流动性整体有所收紧，3个月日元与美元互换基差和3个月欧元与美元互换基差均回落 [2][19] - 国内银行间资金面均衡偏松，DR001和R001均上升，R001与DR001之差走阔，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 [2][19] 市场交易热度与波动 - 市场整体交易热度回落，但有色、电力设备及新能源、钢铁、电子、汽车、房地产等板块的交易热度仍处于80%历史分位数以上 [3][25] - 主要宽基指数中，上证50、沪深300、中证500、中证1000、深证100的波动率回升，而创业板指、科创50的波动率回落 [3][31] - 行业层面，通信、电子板块的波动率处于80%历史分位数以上，电子、汽车、化工等板块波动率上升较快 [3][31][35] 机构调研热度 - 电子、医药、食品饮料、通信、有色金属等板块的调研热度居前 [3][43] - 电力及公用事业、金融、电子、医药、机械等板块的调研热度环比仍在上升 [3][43] - 创业板指、上证50、中证500的调研热度回升，而主动偏股基金前100大重仓股、沪深300的调研热度回落 [43][48] 分析师盈利预测 - 全A的2025年和2026年净利润预测继续同时被上调，2025/2026年净利润预测上调的个股比例均上升 [4][49] - 行业上，商贸零售、金融、轻工制造、电力及公用事业、计算机、传媒等板块的2025/2026年净利润预测均被上调 [4][57] - 指数上，沪深300、中证500、上证50的2025/2026年净利润预测均被上调，创业板指的2025/2026年预测分别被下调/上调 [4][66] - 风格上，大盘/中盘成长/价值的2025/2026年净利润预测均被上调，小盘成长/价值的2025/2026年预测分别被上调/下调 [4][69] 北上资金动向 - 北上资金交易活跃度回落，近5日日均买卖总额回落，但买卖总额占全A成交额之比从上期的13.15%回升至13.57%，上周整体净卖出A股 [5][75] - 基于前10大活跃股口径，北上资金在有色金属、电子、银行等板块的买卖总额之比上升，在医药、机械、通信等板块的买卖总额之比回落 [5][82] - 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、汽车、电力设备及新能源等板块，净卖出计算机、医药、通信等板块 [5][86] 融资融券（两融）动向 - 两融活跃度回落至2025年9月中旬以来的低点，上周两融投资者净卖出128.12亿元，两融平均担保比例小幅回落 [5][92] - 行业上，两融主要净买入有色金属、国防军工、医药等板块，净卖出TMT、金融、汽车等板块 [5][92] - 仅石油石化、钢铁、电力及公用事业等板块的融资买入占比环比上升 [5][96] - 风格上，两融净买入大盘/中盘成长、中盘价值等板块，净卖出小盘成长、大盘/小盘价值 [5][100] 龙虎榜交易 - 龙虎榜交易热度继续回落，龙虎榜买卖总额及其占全A成交额之比均下降 [5][104] - 行业层面，家电、轻工制造、房地产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 [5][104] 基金仓位与ETF申购 - 主动偏股基金仓位继续回升，剔除涨跌幅因素后，主要加仓电子、汽车、传媒等板块，主要减仓通信、金融地产、食品饮料等板块 [6][109] - 主动偏股基金与小盘成长、大盘/中盘价值的相关性上升 [6] - 新成立权益基金规模回升，其中主动型和被动型新成立规模均回升 [6] - ETF继续被整体净申购，且依然以个人投资者持有的ETF为主，与券商、红利等相关的ETF被主要净申购，与中证A500、创业板指、中证500等相关的ETF被主要净赎回 [6] - 从行业拆分看，ETF主要净买入金融、有色金属、电子等板块，主要净卖出通信、化工、交通运输等板块 [6]

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/茅指数轮动模型**[18][25] * **模型构建思路**：基于微盘股与茅指数的相对强弱关系进行风格轮动配置，并结合动量指标和风险指标进行择时[18][25] * **模型具体构建过程**： * **轮动信号**：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），并计算其243日移动平均线（年均线）[18][25][28] 当相对净值高于其年均线时，倾向于投资微盘股；反之，则投资茅指数[25] 同时，计算微盘股和茅指数的20日收盘价斜率（动量）[18][25] 当两个指数的20日斜率方向相反且一方为正时，选择投资斜率为正的指数[25] * **择时风控信号**：监控两个指标[18][25]： 1. 十年期国债到期收益率同比变化，阈值为30%（触及则发出平仓信号）[25] 2. 微盘股波动率拥挤度同比变化，阈值为55%（触及则发出平仓信号）[25] * **模型评价**：该模型旨在捕捉大小盘风格切换，并通过风险指标控制回撤[18][25] 2. **模型名称：宏观择时策略**[47][48] * **模型构建思路**：综合经济增长和货币流动性两个维度的宏观指标，生成权益资产的月度配置仓位建议[47][48] * **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（百分比表示）[47][48] 最终的股票仓位建议由这两个维度的信号综合决定[47] 具体构建细节可参考其历史研究报告《Beta 猎手系列：基于动态宏观事件因子的股债轮动策略》[47] * **模型评价**：该模型从宏观基本面出发，为中期资产配置提供量化信号[47] 模型的回测效果 1. **宏观择时策略**[47] * 2025年年初至今收益率：13.57%[47] * 同期基准（Wind全A）收益率：25.65%[47] * 最新信号（截至9月30日）：10月份权益推荐仓位为50%（经济增长信号强度40%，货币流动性信号强度60%）[47][48] 量化因子与构建方式 1. **因子类别：选股因子**[51][52][60][62] * **因子构建思路**：报告跟踪了八大类选股因子，涵盖了价值、成长、质量、技术、波动率、反转、一致预期和市值等多个维度[51][52][60][62] * **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][62]，例如： * **价值因子 (↑)**：例如，市净率（BP_LR）定义为 $$BP\_LR = \frac{最新年报账面净资产}{最新市值}$$ [60] 预期市盈率（EP_FTTM）定义为 $$EP\_FTTM = \frac{未来12个月一致预期净利润}{最新市值}$$ [60] * **成长因子 (↑)**：例如，单季度净利润同比增速（NetIncome_SQ_Chg1Y）[60] * **质量因子 (↑)**：例如，预期净资产收益率（ROE_FTTM）定义为 $$ROE\_FTTM = \frac{未来12个月一致预期净利润}{股东权益均值}$$ [60] * **技术因子 (↓)**：例如，20日成交量与240日成交量均值之比（Volume_Mean_20D_240D）[62] * **反转因子 (↓)**：例如，20日收益率（Price_Chg20D）[62] * **波动率因子 (↓)**：例如，60日收益率标准差（Volatility_60D）[62] * **一致预期因子 (↑)**：例如，目标价180日收益率（TargetReturn_180D）[62] * **市值因子 (↓)**：例如，流通市值的对数（LN_MktCap）[60] * **因子评价**：不同因子在不同市场环境下表现各异，报告建议根据市场状况关注特定因子的配置机会[51] 2. **因子类别：可转债择券因子**[57] * **因子构建思路**：从正股相关因子和转债估值因子两个角度构建可转债择券因子[57] * **因子具体构建过程**： * **正股因子**：将预测正股表现的选股因子（如一致预期、价值、成长、财务质量）应用于可转债投资[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. **选股因子（上周表现 - 全部A股）**[52] * IC均值： * 反转因子：22.65%[52] * 价值因子：25.89%[52] * 技术因子：14.88%[52] * 波动率因子：24.30%[52] * 一致预期因子：3.00%[52] * 成长因子：-1.37%[52] * 质量因子：-0.08%[52] * 市值因子：-0.62%[52] * 多空收益： * 反转因子：1.34%[52] * 价值因子：1.97%[52] * 技术因子：2.24%[52] * 波动率因子：2.23%[52] * 一致预期因子：0.88%[52] * 成长因子：-0.18%[52] * 质量因子：-0.80%[52] * 市值因子：0.84%[52] 2. **可转债择券因子（上周表现）**[57] * 正股一致预期、正股价值和转债估值因子取得了正的IC均值[57]

行业投资评级与行情回顾 - 农林牧渔（申万）指数本周收于2928.93点，周环比下跌2.20%，跑赢上证综指（周环比-1.47%）[13] - 行业在申万一级行业中排名第13位 [14] - 本周行业内涨幅居前的个股包括申联生物（+10.33%）、晨光生物（+6.50%）和京粮控股（+6.49%）[14] 核心观点 - 生猪养殖板块景气度底部企稳，短期价格仍有下探空间，但中长期看好行业利润中枢及头部企业超额利润 [3][22][23] - 禽类养殖板块景气度底部企稳，黄羽鸡价格因需求好转和供给收缩表现坚挺，白鸡价格承压 [4][36][38] - 牧业板块中，牛肉价格受益于消费旺季有望稳步上涨，原奶价格预计在明年企稳回升，新一轮肉牛周期有望开启 [5][42][43] - 种植链板块景气度底部企稳，全球天气扰动可能造成农作物减产，进而推动产业链景气度改善 [6][48][49] - 饲料价格企稳，水产品价格景气向上，部分水产品如对虾价格周环比上涨20元/千克 [62] 细分领域数据与总结 生猪养殖 - 截至10月17日，全国商品猪价格为11.17元/公斤，周环比上涨2.38%，但全行业仍处于亏损状态 [22] - 外购仔猪养殖利润为-375.29元/头，自繁自养养殖利润为-244.70元/头 [22] - 生猪出栏均重为128.25公斤/头，处于历史中高区间，表明行业库存去化不显著 [3][22] - 建议关注低成本优质企业，如牧原股份、温氏股份等 [3][23] 禽类养殖 - 截至10月17日，主产区白羽鸡均价为6.87元/千克，周环比微降0.15% [36] - 父母代种鸡养殖利润为0.54元/羽，周环比增加0.07元/羽；毛鸡养殖利润为-2.03元/羽，周环比改善0.20元/羽 [36] - 黄羽鸡因需求与供给因素表现较好，建议关注立华股份、圣农发展等 [38] 牧业 - 山东省活牛价格为27.17元/公斤，同比上涨13.78%，预计消费旺季将推动价格稳步上涨 [5][43] - 主产区原奶合同内收购价为3.04元/公斤，同比下跌2.08%，行业产能持续去化有望使明年价格企稳回升 [5][43] - 建议关注优然牧业、现代牧业等 [43] 种植产业链 - 国内玉米现货价为2183.43元/吨，周环比下跌1.55%；CBOT玉米期货价格为423美分/蒲式耳，周环比上涨2.30% [48] - 国内大豆现货价为3993.16元/吨，周环比微涨0.15% [48] - 全球天气扰动可能影响产量，建议关注隆平高科、登海种业等种业公司 [49] 饲料与水产品 - 育肥猪配合料价格为3.34元/千克，肉禽料价格为3.45元/千克，均与上周持平 [62] - 水产品中，对虾价格周环比上涨20元/千克至340元/千克，鲈鱼价格周环比上涨8元/千克至52元/千克 [62] 重点公司动态与行业要闻 - 海大集团发布三季报，营业收入960.9亿元，同比增长13.2%；归母净利润41.4亿元，同比增长14.3% [70] - 农业农村部等六部门联合印发《关于加强现代农事综合服务中心建设的指导意见》，推动农业社会化服务升级 [71]