历史规律与市场特征 - 春节前一周A股日均成交额较前周平均缩量4.0%，节后一周则平均放量22.3%[11][13] - 春节前一周上证指数上涨概率为81%，涨幅均值为1.8%；节后一周上涨概率为76%，涨幅均值为1.3%[11][15] - 春节前大盘风格占优（如沪深300），节后小盘风格（如国证2000）明显占优，节后一周国证2000上涨概率达87.5%，涨幅均值4.1%[1][12][15] - 春节前一周杠杆资金日均净流出66.9亿元，节后一周转为日均净流入14.2亿元[16][18] - 春节前一周ETF资金均为净申购，均值达214.3亿元，节后一周净申赎均值降至171.9亿元，且净申购概率下降[16][18] 当前策略与配置建议 - 基于宏观政策积极、海外风险可控及历史高上涨概率，报告建议采取持股过节策略[2][19] - 行业配置建议均衡，科技成长主线中应重视AI应用端的扩散机会[3][20] - 阶段性建议关注传统价值板块，如上游低估值白酒地产等“老登资产”[3][20][21] - 周期板块因AI、新能源新需求及供需格局改善，上游资源值得关注[20]

核心观点 - 报告核心结论认为，春节前后A股上涨概率均超七成，节前市场缩量且大盘风格占优，节后市场放量且小盘风格占优，当前宏观政策积极且海外风险可控，持股过节或为上策，结构上建议均衡配置，科技主线中重视AI应用，并关注周期和白酒地产等板块 [1][2][3] 春节前后市场历史规律总结 - **市场表现与概率**：2005-2025年间，春节前一周上证指数上涨概率为81%，涨幅均值为1.8%，节后一周上涨概率为76%，涨幅均值为1.3% [11][15] - **成交额变化**：春节前一周A股成交金额较前周平均缩量4.0%，而春节后一周成交额较春节前一周平均放量22.3% [11][13] - **风格分化**：春节前后成长与价值风格表现均衡，但大小盘风格分化明显，春节前大盘风格（以沪深300指数为代表）上涨概率高于小盘风格（以国证2000指数为代表），节后则小盘风格明显占优，节后一周国证2000指数上涨概率为87.5%，涨幅均值为4.1%，高于沪深300指数的71.4%和0.8% [12][15] 资金流向与市场现象关联分析 - **杠杆资金流向**：2011-2025年期间，春节前一周杠杆资金（融资）日均净买入均值为-66.9亿元，节后一周转为日均净买入14.2亿元 [16][18] - **ETF资金流向**：同期，春节前一周A股ETF均为净申购，均值为214.3亿元，节后一周ETF净申赎均值降至171.9亿元，净申购概率下降至68.8% [16][18] - **外资流向**：陆股通开通以来，春节前后一周北上资金净流入概率为6-7成，周度净流入水平差距不大 [16] - **资金属性影响**：杠杆资金风险偏好高、交易活跃，而ETF资金中机构投资者占比更高，春节前融资流出、ETF流入导致市场缩量和大盘占优，节后融资流入、ETF流出/放缓导致市场放量和小盘占优 [2][17] 当前市场环境与操作建议 - **市场环境判断**：1月中旬以来A股横盘震荡，近期波动加大，但海外风险相对可控，美元流动性宽松预期有望回归，国内宏观政策基调延续积极 [2][19] - **行情空间判断**：报告认为当前仍处牛市氛围，历史上牛市春季行情期间指数往往具备20%左右的涨幅空间，而2025年12月17日以来上证指数最大涨幅为9.8%，本轮春季行情或仍有进一步演绎空间 [19] - **操作策略**：基于历史上涨概率高及当前环境，短期持股过节策略或相对更优，中长期看，随着宏微观基本面修复扩散及居民资金入市，2026年A股牛市有望走向后半场 [2][19] 行业配置建议 - **科技成长主线**：在AI浪潮驱动下，科技成长依然值得重视，行情有望从硬件向应用端扩散 [3][20][24] - **均衡配置**：春季行情期间成长与价值风格往往均有机会，由于本轮春季行情中科技成长已有较充分演绎，阶段性可关注部分传统价值板块配置机会 [3][20] - **关注周期板块**：AI、新能源产业带来新兴需求爆发，叠加反内卷正推动周期品供需格局改善，上游资源仍值得关注 [20] - **关注白酒地产**：近期上海推进二手房收储，一线城市二手房成交数据明显回暖，加之商务部等部门印发春节促消费方案，低估值的白酒地产或有表现机会 [3][20][21]

行业投资评级 - 非银金融行业投资评级：优于大市（维持）[1] 报告核心观点 - 监管政策标志着RWA领域“监管真空”状态结束，确立了以“备案制”为核心的管理框架，旨在“开正门、堵邪路”，为合规机构参与全球RWA创新提供了明确路径，长期利好行业健康发展[2] - 《指引》是境内资产境外发行资产支持证券代币（RWA）领域的首次系统性监管回应，其核心是实施“备案制”并设定负面清单，将业务纳入合规监管轨道[3] - 新规是RWA业务从“野蛮生长”转向“合规竞跑”的分水岭，短期将促使市场出清不合规项目，长期则为行业可持续发展奠定基石，并引导市场竞争聚焦于资产质量与合规能力[3][5] - 新规为具备跨境证券化经验的投行带来明确业务增量，同时对参与机构的合规风控能力提出更高要求，合规成本上升，拥有复合型人才的机构将占据先发优势[3][6] 政策核心内容概括 - 明确界定与适用范围：清晰定义了“境内资产境外发行资产支持证券代币”的概念，即以境内资产现金流为支持，利用加密和分布式账本技术在境外发行代币化权益凭证的活动，将RWA代币化纳入证券监管范畴[4] - 确立“备案制”管理核心：要求实际控制基础资产的境内主体（“境内备案主体”）在开展业务前，必须向中国证监会进行备案并提交全套材料，证监会对材料进行审核，完备且合规的予以备案并公示[4] - 设立负面清单与持续监管要求：《指引》第三条详细列出了六类不得开展相关业务的情形，包括国家安全风险、主体严重违法违纪、基础资产权属纠纷等，同时要求备案主体履行事后报告义务，并强调跨境监管合作，形成全链条监管思路[4] 对RWA业务的影响 - 短期市场出清与不确定性消除：短期内，一些试图打“擦边球”、资质不佳或存在合规隐患的项目将被迫退出市场，市场活跃度可能暂时受到抑制，但明确的规则避免了“政策一刀切”的极端风险[5] - 长期奠定合规发展基石并吸引主流资金：长期看，备案成功并获得公示相当于获得了监管的“隐性背书”，将极大增强境外投资者信心，有助于吸引原本持观望态度的传统金融机构、资产管理公司等主流资金入场，为行业带来增量资金[5] - 业务模式导向“资产为王”与“合规为本”：政策引导下，业务的核心竞争力将回归资产质量本身和合规能力，市场竞争将从单纯的技术和概念炒作，转向资产筛选、结构设计和合规运营的综合实力比拼[5] 对相关金融机构的影响 - 投资银行与证券化服务商新增核心业务线：具备跨境证券化经验的投行将直接受益，可以为企业提供从基础资产构建、发行结构设计到向证监会备案的一站式服务，这项业务有望成为其资产证券化业务新的增长点，券商国际子公司在连接境内资产与境外发行渠道方面的优势将更加凸显[6] - 金融科技与合规科技公司迎来新市场：针对RWA业务的信息披露、存证、合规监控等技术解决方案的需求将出现，能够提供基于区块链的合规、透明、高效的数据管理系统的科技公司将找到重要的应用场景[6] - 合规成本与专业人才壁垒为主要挑战：建立一套满足境内备案和境外发行双重要求的合规与风控体系需要投入大量资源，同时，既懂传统证券化又精通区块链技术和跨境法规的复合型人才将成为市场争抢的稀缺资源[6] 投资建议 - RWA监管规则落地，或进一步催化非银金融行业投资机遇，结合当前市场环境，非银金融板块的配置价值正在凸显，原因包括市场情绪回暖下非银金融机构业绩持续稳健增长，以及资金净流出压力已逐步释放[7] - 重点推荐受益于市场环境改善以及政策落地的中信证券、国泰海通[7]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国信金工指数增强组合模型[11][12] * **模型构建思路**：以多因子选股为主体，构建对标不同宽基指数的增强组合，力求稳定战胜各自基准[11] * **模型具体构建过程**：构建流程主要包括收益预测、风险控制和组合优化三部分[12]。具体步骤未在报告中详细展开。 2. **模型名称**：单因子MFE组合模型[15][42] * **模型构建思路**：为了在更贴近实际投资约束的条件下检验单因子的有效性，采用组合优化的方式，在控制行业暴露、风格暴露等约束下，构建最大化单因子暴露的组合[42] * **模型具体构建过程**：采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合[42]。具体步骤如下： 1. 设定约束条件，包括风格暴露、行业暴露、个股权重偏离、成分股内权重占比、个股权重上下限等[46]。例如，对于沪深300和中证500指数，控制MFE组合相对于基准在中信一级行业和市值风格因子上的相对暴露为0，个股相对于成分股最大偏离权重1%，成分股内权重占比100%[46] 2. 在每个月末，根据约束条件构建每个单因子的MFE组合[46] 3. 在回测期内根据各期MFE组合换仓，计算历史收益并按双边0.3%扣除交易费用，计算相对于基准的收益风险统计指标[46] * **模型评价**：该方法能更真实地反映因子在实际投资约束下的有效性，检验后认为“有效”的因子更可能在最终组合中发挥真实的收益预测作用[42] 量化因子与构建方式 报告从估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师等维度出发，构造了30余个因子[16]。具体因子名称及计算方式如下[17]： 1. **因子名称**：BP * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[17] 2. **因子名称**：单季EP * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[17] 3. **因子名称**：单季SP * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[17] 4. **因子名称**：EPTTM * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[17] 5. **因子名称**：SPTTM * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[17] 6. **因子名称**：EPTTM分位点 * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[17] 7. **因子名称**：股息率 * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17] 8. **因子名称**：一个月反转 * **因子构建思路**：反转类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[17] 9. **因子名称**：三个月反转 * **因子构建思路**：反转类因子 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[17] 10. **因子名称**：一年动量 * **因子构建思路**：反转/动量类因子 * **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[17] 11. **因子名称**：单季净利同比增速 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[17] 12. **因子名称**：单季营收同比增速 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[17] 13. **因子名称**：单季营利同比增速 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[17] 14. **因子名称**：SUE (标准化预期外盈利) * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：(单季度实际净利润 - 预期净利润) / 预期净利润标准差[17] 15. **因子名称**：SUR (标准化预期外收入) * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：(单季度实际营业收入 - 预期营业收入) / 预期营业收入标准差[17] 16. **因子名称**：单季超预期幅度 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17] 17. **因子名称**：单季ROE * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17] 18. **因子名称**：单季ROA * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[17] 19. **因子名称**：DELTAROE * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17] 20. **因子名称**：DELTAROA * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17] 21. **因子名称**：非流动性冲击 * **因子构建思路**：流动性类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17] 22. **因子名称**：一个月换手 * **因子构建思路**：流动性类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[17] 23. **因子名称**：三个月换手 * **因子构建思路**：流动性类因子 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[17] 24. **因子名称**：特异度 * **因子构建思路**：波动类因子 * **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] 25. **因子名称**：一个月波动 * **因子构建思路**：波动类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[17] 26. **因子名称**：三个月波动 * **因子构建思路**：波动类因子 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[17] 27. **因子名称**：高管薪酬 * **因子构建思路**：公司治理类因子 * **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[17] 28. **因子名称**：预期EPTTM * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[17] 29. **因子名称**：预期BP * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[17] 30. **因子名称**：预期PEG * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期PEG[17] 31. **因子名称**：预期净利润环比 * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17] 32. **因子名称**：3个月盈利上下调 * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师(上调家数 - 下调家数) / 总家数[17] 33. **因子名称**：三个月机构覆盖 * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[17] 模型的回测效果 1. **国信金工沪深300指数增强组合**，本周超额收益0.24%，本年超额收益3.21%[5][14] 2. **国信金工中证500指数增强组合**，本周超额收益0.53%，本年超额收益-0.27%[5][14] 3. **国信金工中证1000指数增强组合**，本周超额收益1.63%，本年超额收益3.92%[5][14] 4. **国信金工中证A500指数增强组合**，本周超额收益0.40%，本年超额收益3.28%[5][14] 因子的回测效果 (基于单因子MFE组合) 报告分别以沪深300、中证500、中证1000、中证A500及公募重仓指数为选股空间，展示了各因子MFE组合在最近一周、最近一月、今年以来及历史年化等不同时间窗口的超额收益表现[18][21][23][25][27]。以下为各样本空间中部分因子的近期表现示例： **沪深300样本空间**[18]： 1. **单季SP因子**，最近一周超额收益1.33%，最近一月超额收益0.89%，今年以来超额收益0.63%，历史年化超额收益2.80% 2. **SPTTM因子**，最近一周超额收益1.11%，最近一月超额收益0.81%，今年以来超额收益0.60%，历史年化超额收益2.03% 3. **单季EP因子**，最近一周超额收益0.99%，最近一月超额收益1.48%，今年以来超额收益1.55%，历史年化超额收益5.37% **中证500样本空间**[21]： 1. **一个月波动因子**，最近一周超额收益1.57%，最近一月超额收益1.49%，今年以来超额收益-0.37%，历史年化超额收益0.80% 2. **三个月反转因子**，最近一周超额收益1.42%，最近一月超额收益-3.14%，今年以来超额收益-3.40%，历史年化超额收益-2.38% 3. **一个月反转因子**，最近一周超额收益1.19%，最近一月超额收益-0.32%，今年以来超额收益-1.67%，历史年化超额收益-1.60% **中证1000样本空间**[23]： 1. **一个月反转因子**，最近一周超额收益1.77%，最近一月超额收益-0.37%，今年以来超额收益-0.40%，历史年化超额收益-4.29% 2. **三个月反转因子**，最近一周超额收益1.56%，最近一月超额收益0.76%，今年以来超额收益1.70%，历史年化超额收益-1.95% 3. **非流动性冲击因子**，最近一周超额收益1.52%，最近一月超额收益2.73%，今年以来超额收益3.06%，历史年化超额收益2.48% **中证A500样本空间**[25]： 1. **一个月波动因子**，最近一周超额收益1.46%，最近一月超额收益1.50%，今年以来超额收益0.51%，历史年化超额收益0.95% 2. **单季EP因子**，最近一周超额收益1.29%，最近一月超额收益1.59%，今年以来超额收益0.63%，历史年化超额收益5.16% 3. **三个月换手因子**，最近一周超额收益1.21%，最近一月超额收益0.61%，今年以来超额收益0.49%，历史年化超额收益2.81% **公募重仓指数样本空间**[27]： 1. **一个月波动因子**，最近一周超额收益1.61%，最近一月超额收益1.18%，今年以来超额收益-0.43%，历史年化超额收益0.03% 2. **单季SP因子**，最近一周超额收益1.45%，最近一月超额收益1.56%，今年以来超额收益0.50%，历史年化超额收益1.98% 3. **SPTTM因子**，最近一周超额收益1.44%，最近一月超额收益1.09%，今年以来超额收益0.08%，历史年化超额收益0.76%

投资评级 - 维持“优于大市”评级 [1][4][7] 核心观点 - 报告认为，公司2025年第四季度业绩保持强劲增长，云业务收入增长尤为突出，同时公司计划在2026年大幅增加资本开支以支持AI和云业务发展 [1][2][3][4] - 基于云需求强劲和资本开支投入加速，报告上调了公司2026-2027年的收入和净利润预测，并新增了2028年的预测 [4] 业绩总览与财务表现 - **2025年第四季度业绩**：营收1138亿美元，同比增长18%；GAAP毛利率为60%；营业利润313亿美元，同比增长16%，营业利润率31.6%，同比小幅下降，主要因Waymo融资导致股权激励确认21亿美元计入研发费用；净利润345亿美元，同比增长30%，主要受股权投资收益影响 [2][13] - **谷歌服务业务**：收入959亿美元，同比增长14%，营业利润率42% [13] - 搜索广告收入631亿美元，同比增长17%，零售行业表现突出 [2][10][13] - YouTube广告收入114亿美元，同比增长9%，增长受2024年第四季度美国大选带来的高基数影响 [2][10][13] - 其他非广告业务（订阅、平台和设备）收入136亿美元，同比增长17% [13] - **谷歌云业务**：收入177亿美元，同比增长48%，环比继续强劲增长；营业利润率（OPM）提升至30.1%；未履行合同金额（Backlog）达到2400亿美元，同比增长158% [3][11][14] - **创新业务（Other Bets）**：收入3.7亿美元，同比下降8%，营业亏损35亿美元 [14] - **资本开支**：2025年第四季度资本开支为279亿美元，同比增长113%，其中约60%投入服务器，40%用于数据中心和网络设备；2025年全年资本开支914亿美元，符合指引；公司预计2026年资本开支将达到1750-1850亿美元，同比增长91%至102% [4][12] 业务亮点与进展 - **AI赋能广告业务**：体现在三个方面：1) 提升查询匹配度、排名准确性和广告质量，使搜索广告更具效果，AI Mode在美国推出后日均查询量翻倍；2) 在广告主工具中融入更多智能交互功能；3) 探索AI Mode盈利模式，如在AI回复下方测试投放广告 [2][10] - **云业务增长动力**：1) 年末新客户增长速度较第一季度翻倍；2) 2025年金额超过10亿美元的交易数量超过了此前三年的总和；3) 现有客户的支出规模较初始承诺超出30%；近75%的谷歌云客户使用了垂直优化的AI解决方案 [3][11] - **AI产品与生态进展**： - **Gemini模型**：2025年服务单位成本降低了78%；Gemini 3 Pro的日均token消耗是Gemini 2.5 Pro的3倍；API调用每分钟处理量从2025年第三季度的70亿增长至100亿 [4][28] - **AI编程平台**：Google Antigravity上线两个多月，周活跃用户（WAU）超过150万 [4][28] - **企业AI平台**：Gemini Enterprise已向2800多家公司售出超过800万个付费席位，2025年第四季度处理了超过50亿次客户互动，同比增长65% [4][28] - **Waymo**：2025年12月全自动驾驶里程突破2000万次，目前每周提供出行服务超40万次，服务区域持续拓展 [28] - **YouTube Shorts**：日均观看量超过2000亿次，在包括美国在内的多个国家，其每观看小时的营收已超过传统流式视频 [28] 财务预测 - **收入预测**：报告预测2026-2028年营业收入分别为4718亿美元、5433亿美元和6186亿美元，同比增长率分别为17.1%、15.1%和13.9% [4][6] - **净利润预测**：报告预测2026-2028年归母净利润分别为1454亿美元、1654亿美元和1877亿美元，同比增长率分别为10.0%、13.7%和13.5% [4][6] - **关键财务指标预测（2026E）**：每股收益（EPS）12.02美元，营业利润率（EBIT Margin）33.0%，净资产收益率（ROE）25.9%，市盈率（PE）28倍 [6][29]

投资评级 - 报告对谷歌(Alphabet)-A（GOOGL.O）维持“优于大市”评级 [1][4][7] 核心观点 - 报告核心观点认为，谷歌2025年第四季度业绩保持强劲增长，云收入表现突出，且公司计划在2026年大幅增加资本开支以支持AI和云业务发展 [1][4] - 基于云需求强劲和资本开支投入加速，报告上调了公司2026-2027年的收入和净利润预测，并新增了2028年预测 [4] 业绩总览 - 2025年第四季度，公司营收为1138亿美元，同比增长18% [2][13] - 当季GAAP毛利率为60%，营业利润为313亿美元，同比增长16%，营业利润率为31.6%，同比小幅下降，主要因Waymo融资导致21亿美元股权激励计入研发费用 [2][13] - 当季净利润为345亿美元，同比增长30%，主要受股权投资收益影响 [2][13] 广告业务 - 2025年第四季度，谷歌服务收入为959亿美元，同比增长14% [2][10][13] - 其中，搜索广告收入为631亿美元，同比增长17%，零售行业表现尤其突出 [2][10][13] - YouTube广告收入为114亿美元，同比增长9%，增长受2024年第四季度美国大选带来的高基数影响 [2][10][13] - AI从三个方面赋能广告业务：1) 提升查询匹配度、排名准确性和广告质量，使AI Mode在美国市场的日均查询量翻倍；2) 在广告主工具中融入更多智能交互功能；3) 探索AI Mode盈利模式，如在AI回复下方测试投放广告 [2][10][28] 云业务 - 2025年第四季度，谷歌云收入为177亿美元，同比增长48%，环比继续强劲增长 [3][11][14] - 当季云业务营业利润率（OPM）提升至30.1% [3][11][14] - 云业务未完成订单（Backlog）达到2400亿美元，同比增长158% [3][11] - 云业务增长动力包括：1) 年末新客户增长速度较第一季度翻倍；2) 2025年金额超10亿美元的交易数量超过了此前三年总和；3) 现有客户支出规模较初始承诺超出30% [3][11] - 近75%的谷歌云客户使用了垂直优化AI解决方案 [3][11] 资本开支与AI进展 - 2025年第四季度资本开支（CAPEX）为279亿美元，同比增长113%，其中约60%投入服务器，40%用于数据中心和网络设备 [4][12] - 2025年全年资本开支为914亿美元，符合指引；公司预计2026年资本开支将达到1750-1850亿美元，同比增长91%-102% [4][12] - AI产品进展显著：Gemini 3 Pro的日均token消耗是Gemini 2.5 Pro的3倍；AI编程平台Google Antigravity上线两个多月，周活跃用户（WAU）超过150万；企业AI平台Gemini Enterprise已向2800多家公司售出超800万个付费席位 [4][28] - 其他AI应用：AI Mode推出后在美国市场日均查询量翻倍，查询长度是传统搜索的3倍；Circle to Search功能已覆盖超5.8亿台安卓设备 [28] 财务预测 - 报告上调2026-2027年收入预测至4718亿和5433亿美元，上调幅度分别为5%和7%，并新增2028年收入预测6186亿美元 [4] - 报告上调2026-2027年净利润预测至1454亿和1654亿美元，上调幅度分别为10%和7%，并新增2028年净利润预测1877亿美元 [4] - 根据盈利预测表，2026-2028年预计营业收入增速分别为17.1%、15.1%、13.9%，归母净利润增速分别为10.0%、13.7%、13.5% [6] - 关键财务指标预测：2026-2028年每股收益（EPS）分别为12.02、13.67、15.52美元；毛利率预计为61%-62%；营业利润率（EBIT Margin）预计为33.0%-33.8% [6][29]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：港股精选组合模型**[14][15] * **模型构建思路**：该模型旨在对分析师推荐股票池进行基本面和技术面的双层优选，挑选出同时具备基本面支撑和技术面共振的超预期股票，构建港股精选股票组合[14][15]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建分析师推荐股票池**：以分析师上调盈利预测、分析师首次关注、分析师研报标题超预期事件作为分析师推荐事件，构建初始股票池[15]。 2. **基本面与技术面双层筛选**：对分析师推荐股票池中的股票，同时进行基本面和技术面两个维度的精选，具体筛选标准未在本文中详述，可参考其专题报告《基于分析师推荐视角的港股投资策略》[14][15]。 2. **因子名称：250日新高距离**[22] * **因子构建思路**：用于量化股票价格接近其历史最高价的程度，是识别创新高股票的基础指标[20][22]。 * **因子具体构建过程**：计算最新收盘价与过去250个交易日最高收盘价的相对距离。 * **公式**：$$250 日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$$ * **公式说明**：其中，$Close_t$为股票的最新收盘价，$ts\_max(Close, 250)$为过去250个交易日收盘价的最大值。若最新收盘价创出新高，则该因子值为0；若最新收盘价较新高回落，则该因子为正值，表示回落幅度[22]。 3. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型**[22][23] * **模型构建思路**：在近期创过新高的股票池中，根据分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等多个角度，筛选出趋势更为健康、平稳的创新高股票[3][22]。 * **模型具体构建过程**：采用多步骤分层筛选法。 1. **样本池**：全部港股，但剔除成立时间不超过15个月的股票[23]。 2. **分析师关注度筛选**：要求过去6个月内，获得买入或增持评级的分析师研报不少于5份[23]。 3. **股价相对强弱筛选**：要求过去250日涨跌幅位于全样本池的前20%[23]。 4. **股价平稳性综合打分**：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并取排名在前50%的股票（最少取50只）[23]。 * **价格路径平滑性**：使用“股价位移路程比”指标，具体计算公式为：$$股价位移路程比 = \frac{|过去120日涨跌幅|}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$$[22][23] * **创新高持续性**：计算过去120日内的“250日新高距离”在时间序列上的均值[23]。 5. **趋势延续性筛选**：计算过去5日的“250日新高距离”在时间序列上的均值，并取排序靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[23]。 模型的回测效果 1. **港股精选组合模型**，全样本回测区间（20100101-20251231）年化收益**19.08%**，相对恒生指数年化超额收益**18.06%**，信息比(IR)**1.19**，相对最大回撤**23.73%**，跟踪误差**14.60%**，收益回撤比**0.76**[15][19]。 * 分年度绩效详见报告表1，例如：2019年绝对收益**42.85%**，超额收益**33.78%**，信息比(IR)**2.23**；2020年绝对收益**66.59%**，超额收益**70.00%**，信息比(IR)**2.60**[19]。 量化因子与构建方式 *(本报告中未对单个因子的IC、IR等独立表现进行详细测试与评价，仅将其作为模型构建的组成部分)* 因子的回测效果 *(本报告中未提供独立因子的回测效果指标)*

量化模型与构建方式 1. 模型名称：国信金工指数增强组合模型 * **模型构建思路**：以多因子选股为主体，通过收益预测、风险控制和组合优化三个主要步骤，构建对标不同宽基指数的增强组合，力求稳定战胜基准[11][12]。 * **模型具体构建过程**： 1. **收益预测**：基于多因子模型对股票的未来收益进行预测。报告中未详细说明具体使用的因子合成方法，但跟踪了30余个单因子的表现[11][16]。 2. **风险控制**：在组合优化过程中，控制组合相对于基准指数的风格暴露、行业暴露、个股权重偏离等风险敞口[12]。 3. **组合优化**：采用组合优化模型求解最优的股票权重。目标函数为最大化预期收益（或最小化风险），并施加一系列实际投资约束[12]。 2. 模型名称：单因子MFE组合模型 * **模型构建思路**：为了在更接近实际投资的约束条件下检验单因子的有效性，构建最大化单因子暴露组合。该方法控制了行业、风格等暴露，使得检验后认为“有效”的因子更可能在最终组合中发挥真实的收益预测作用[42]。 * **模型具体构建过程**：采用组合优化模型构建特定基准指数下的因子MFE组合，具体步骤如下[42][43][46]： 1. **设定优化问题**：优化模型的目标是最大化组合在单个因子上的暴露，同时满足一系列约束条件。优化模型数学表达式如下： $$\begin{array}{ll}\max & f^{T}w \\\ s.t. & s_{l} \leq X(w-w_{b}) \leq s_{h} \\\ & h_{l} \leq H(w-w_{b}) \leq h_{h} \\\ & w_{l} \leq w-w_{b} \leq w_{h} \\\ & b_{l} \leq B_{b}w \leq b_{h} \\\ & \mathbf{0} \leq w \leq l \\\ & \mathbf{1}^{T}w = 1\end{array}$$ 其中： * $f$ 为股票的因子值向量。 * $w$ 为待求解的股票权重向量。 * $w_b$ 为基准指数成分股的权重向量。 * $X$ 为股票对风格因子的暴露矩阵。 * $s_l$, $s_h$ 为风格因子相对暴露的下限及上限。 * $H$ 为股票的行业暴露矩阵（One-hot编码）。 * $h_l$, $h_h$ 为组合行业偏离的下限及上限。 * $w_l$, $w_h$ 为个股权重相对于基准权重偏离的下限及上限。 * $B_b$ 为个股是否属于基准指数成分股的0-1向量。 * $b_l$, $b_h$ 为成分股内权重的下限及上限。 * $l$ 为个股权重上限。 * $\mathbf{1}^{T}w = 1$ 表示权重和为1，即满仓运作。 2. **设置约束参数**：对于不同基准指数设置具体约束参数。例如，对于沪深300和中证500指数，控制MFE组合相对于基准在中信一级行业和市值风格因子上的相对暴露为0，个股相对于成分股最大偏离权重1%，成分股内权重占比100%[46]。 3. **月度换仓**：在每个月末，根据上述优化模型和约束条件，为每个单因子构建其MFE组合[46]。 4. **回测计算**：在回测期内根据各期MFE组合进行换仓，计算历史收益，并按双边0.3%扣除交易费用，最终计算MFE组合相对于基准的收益风险指标[46]。 3. 模型名称：公募重仓指数 * **模型构建思路**：为了测试因子在公募基金持仓池（“机构风格”）中的有效性，利用公募基金的定期报告持仓信息，构建一个模拟公募整体重仓股走势的指数，作为新的因子测试样本空间[44]。 * **模型具体构建过程**： 1. **确定样本基金**：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除基金整体规模小于五千万且上市时间不足半年的基金。若基金存在转型，则使用转型后半年以上的基金[45]。 2. **获取持仓数据**：通过基金的定期报告获取持股信息。若最新报告为半年报或年报，则使用全部持仓；若为季报，则需结合前期的半年报或年报信息来构建持仓数据[45]。 3. **计算平均持仓**：将所有符合条件的基金持仓股票权重进行平均，得到公募基金的平均持仓信息[45]。 4. **选取成分股**：将平均后的股票权重由高到低排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股，以此构建公募基金重仓指数[45]。 量化因子与构建方式 报告从估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师等维度，构建并跟踪了30余个常见选股因子[16]。以下是因子列表及其计算方式： 1. **因子名称**：BP * **因子构建思路**：估值因子，衡量公司净资产与市值的比率。 * **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[17]。 2. **因子名称**：单季EP * **因子构建思路**：估值因子，衡量单季度盈利与市值的比率。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[17]。 3. **因子名称**：单季SP * **因子构建思路**：估值因子，衡量单季度营收与市值的比率。 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[17]。 4. **因子名称**：EPTTM * **因子构建思路**：估值因子，衡量滚动盈利与市值的比率。 * **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[17]。 5. **因子名称**：SPTTM * **因子构建思路**：估值因子，衡量滚动营收与市值的比率。 * **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[17]。 6. **因子名称**：EPTTM分位点 * **因子构建思路**：估值因子，衡量当前滚动估值在历史区间中的位置。 * **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[17]。 7. **因子名称**：股息率 * **因子构建思路**：估值因子，衡量公司分红回报率。 * **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17]。 8. **因子名称**：一个月反转 * **因子构建思路**：反转因子，捕捉短期价格反转效应。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[17]。 9. **因子名称**：三个月反转 * **因子构建思路**：反转因子，捕捉中期价格反转效应。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[17]。 10. **因子名称**：一年动量 * **因子构建思路**：动量因子，捕捉中长期价格动量效应。 * **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[17]。 11. **因子名称**：单季净利同比增速 * **因子构建思路**：成长因子，衡量单季度净利润增长。 * **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[17]。 12. **因子名称**：单季营收同比增速 * **因子构建思路**：成长因子，衡量单季度营业收入增长。 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[17]。 13. **因子名称**：单季营利同比增速 * **因子构建思路**：成长因子，衡量单季度营业利润增长。 * **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[17]。 14. **因子名称**：SUE * **因子构建思路**：成长因子，衡量盈利超预期程度。 * **因子具体构建过程**：(单季度实际净利润 - 预期净利润) / 预期净利润标准差[17]。 15. **因子名称**：SUR * **因子构建思路**：成长因子，衡量营收超预期程度。 * **因子具体构建过程**：(单季度实际营业收入 - 预期营业收入) / 预期营业收入标准差[17]。 16. **因子名称**：单季超预期幅度 * **因子构建思路**：成长因子，衡量盈利实际值与预期值的比率。 * **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17]。 17. **因子名称**：单季ROE * **因子构建思路**：盈利因子，衡量单季度净资产收益率。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润*2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17]。 18. **因子名称**：单季ROA * **因子构建思路**：盈利因子，衡量单季度总资产收益率。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润*2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[17]。 19. **因子名称**：DELTAROE * **因子构建思路**：盈利因子，衡量净资产收益率的同比变化。 * **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17]。 20. **因子名称**：DELTAROA * **因子构建思路**：盈利因子，衡量总资产收益率的同比变化。 * **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17]。 21. **因子名称**：非流动性冲击 * **因子构建思路**：流动性因子，衡量单位成交额引起的价格冲击。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17]。 22. **因子名称**：一个月换手 * **因子构建思路**：流动性因子，衡量短期交易活跃度。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[17]。 23. **因子名称**：三个月换手 * **因子构建思路**：流动性因子，衡量中期交易活跃度。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[17]。 24. **因子名称**：特异度 * **因子构建思路**：波动因子，衡量公司特质风险。 * **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17]。 25. **因子名称**：一个月波动 * **因子构建思路**：波动因子，衡量短期价格波动。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[17]。 26. **因子名称**：三个月波动 * **因子构建思路**：波动因子，衡量中期价格波动。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[17]。 27. **因子名称**：高管薪酬 * **因子构建思路**：公司治理因子，衡量高管激励水平。 * **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[17]。 28. **因子名称**：预期EPTTM * **因子构建思路**：分析师因子，衡量一致预期滚动估值。 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[17]。 29. **因子名称**：预期BP * **因子构建思路**：分析师因子，衡量一致预期滚动市净率。 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[17]。 30. **因子名称**：预期PEG * **因子构建思路**：分析师因子，衡量成长性估值。 * **因子具体构建过程**：一致预期PEG[17]。 31. **因子名称**：预期净利润环比 * **因子构建思路**：分析师因子，衡量盈利预期环比变化。 * **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17]。 32. **因子名称**：三个月盈利上下调 * **因子构建思路**：分析师因子，衡量盈利预期的调整方向。 * **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师(上调家数 - 下调家数) / 总家数[17]。 33. **因子名称**：三个月机构覆盖 * **因子构建思路**：分析师因子，衡量机构关注度。 * **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[17]。 模型的回测效果 1. 国信金工指数增强组合模型 * 沪深300指数增强组合：本周超额收益0.24%，本年超额收益3.21%[5][14]。 * 中证500指数增强组合：本周超额收益0.53%，本年超额收益-0.27%[5][14]。 * 中证1000指数增强组合：本周超额收益1.63%，本年超额收益3.92%[5][14]。 * 中证A500指数增强组合：本周超额收益0.40%，本年超额收益3.28%[5][14]。 因子的回测效果 报告分别以**沪深300、中证500、中证1000、中证A500、公募重仓指数**为样本空间，构建单因子MFE组合，并给出了各因子在“最近一周”、“最近一月”、“今年以来”和“历史年化”四个时间窗口下的超额收益表现[15][18][20][22][24][26]。以下是各样本空间中，在“最近一周”窗口下表现最好和最差的部分因子及其超额收益值： 1. 沪深300样本空间[18] * **表现较好因子**：单季SP (1.33%)、SPTTM (1.11%)、单季EP (0.99%) * **表现较差因子**：单季营利同比增速 (-0.34%)、3个月盈利上下调 (-0.30%)、一年动量 (-0.23%) 2. 中证500样本空间[21] * **表现较好因子**：一个月波动 (1.57%)、三个月反转 (1.42%)、一个月反转 (1.19%) * **表现较差因子**：单季营收同比增速 (-1.09%)、一年动量 (-0.69%)、单季ROE (-0.57%) 3. 中证1000样本空间[23] * **表现较好因子**：一个月反转 (1.77%)、三个月反转 (1.56%)、非流动性冲击 (1.52%) * **表现较差因子**：单季营收同比增速 (-1.91%)、标准化预期外收入 (-1.52%)、单季ROA (-1.26%) 4. 中证A500样本空间[25] * **表现较好因子**：一个月波动 (1.46%)、单季EP (1.29%)、三个月换手 (1.21%) * **表现较差因子**：一年动量 (-0.91%)、单季营收同比增速 (-0.70%)、3个月盈利上下调 (-0.39%) 5. 公募重仓指数样本空间[27] * **表现较好因子**：一个月波动 (1.61%)、单季SP (1.45%)、SPTTM (1.44%) * **表现较差因子**：单季营收同比增速 (-1.25%)、一年动量 (-0.96%)、单季营利同比增速 (-0.85%)

报告核心观点 - 国信金工推出的四大主动量化策略组合，其业绩基准并非传统的宽基指数，而是以公募主动股基（以偏股混合型基金指数为代表）为对标目标，旨在稳定战胜主动股基中位数[12] - 在报告统计周期内（截至2026年2月6日），四大组合本年（2026.1.5-2026.2.6）均跑赢了偏股混合型基金指数（收益率为4.75%），实现了显著的超额收益[13][16] - 从在主动股基中的排名来看，四大组合本年表现均位于市场前列，其中成长稳健组合和超预期精选组合表现尤为突出，排名分位点分别为8.73%和9.41%[1][2][13] 组合近期表现一览 - **本周表现（2026.2.2-2026.2.6）**：市场整体下跌，股票收益中位数为-0.47%，主动股基收益中位数为-2.06%[2][42]。四大组合绝对收益均为负，但均战胜了偏股混合型基金指数（-2.39%），其中超预期精选组合超额收益最高，为1.10%[1][13][16] - **本年表现（2026.1.5-2026.2.6）**：股票收益中位数为4.50%，主动股基收益中位数为4.18%[2][42]。四大组合绝对收益在6.17%至10.88%之间，均大幅超越基准指数[1][2][13] - **具体组合表现**： - 优秀基金业绩增强组合：本周绝对收益-2.39%，超额收益0.00%；本年绝对收益6.17%，超额收益1.42%，在主动股基中排名32.03%分位点（1192/3721）[1][13] - 超预期精选组合：本周绝对收益-1.29%，超额收益1.10%；本年绝对收益10.59%，超额收益5.84%，在主动股基中排名9.41%分位点（350/3721）[1][13] - 券商金股业绩增强组合：本周绝对收益-2.27%，超额收益0.12%；本年绝对收益8.94%，超额收益4.19%，在主动股基中排名15.59%分位点（580/3721）[1][13] - 成长稳健组合：本周绝对收益-1.79%，超额收益0.60%；本年绝对收益10.88%，超额收益6.12%，在主动股基中排名8.73%分位点（325/3721）[2][13][38] 各策略简介与历史绩效 - **优秀基金业绩增强组合**：策略核心是从对标宽基指数转向对标主动股基，在借鉴优秀基金持仓的基础上，采用量化方法进行增强以达到优中选优的目的[3][43]。历史回测（2012.1.4-2025.12.31）显示，组合年化收益达21.40%，相较偏股混合型基金指数年化超额9.85%，大部分年度业绩排名在股基前30%[45][48] - **超预期精选组合**：策略以研报标题超预期与分析师全线上调净利润为条件筛选股票池，再进行基本面和技术面双层精选，构建组合[4][49]。历史回测（2010.1.4-2025.12.31）显示，组合年化收益达31.11%，相较偏股混合型基金指数年化超额23.98%，每年业绩排名均位于主动股基前30%[50][53] - **券商金股业绩增强组合**：策略以券商金股股票池为基础，通过组合优化控制与基准在个股和风格上的偏离，旨在获取稳定超额收益[5][54]。历史回测（2018.1.2-2025.12.31）显示，组合年化收益为21.71%，相对偏股混合型基金指数年化超额14.18%，每年业绩排名基本位于主动股基前30%[55][58] - **成长稳健组合**：策略采用“先时序、后截面”的二维评价体系，聚焦成长股在财报披露前超额收益释放的“黄金期”，并引入多种机制控制风险[6][59]。历史回测（2012.1.4-2025.12.31）显示，组合年化收益达36.34%，相较偏股混合型基金指数年化超额26.33%，各年度业绩排名基本位于股基前30%[60][63] 市场环境监控 - **股票与基金收益分布**：本周（2026.2.2-2026.2.6）市场下跌面广，44%的股票上涨，56%的股票下跌；仅19%的主动股基上涨，81%下跌[2][42]。本年（2026.1.5-2026.2.6）市场整体表现积极，71%的股票上涨，87%的主动股基上涨[2][42] - **收益分布数据**：本周股票收益中位数为-0.47%，主动股基收益中位数为-2.06%；本年股票收益中位数为4.50%，主动股基收益中位数为4.18%[42]

核心观点 - 报告核心结论：近期北向资金可能小幅净流出，港股市场资金面显示“稳定型外资”流入与“灵活型外资”流出并存，而亚太及美欧市场资金流向呈现分化，日本持续吸引外资流入，印度则出现外资流出 [1] A股市场资金流向 - 最近一周（2026年2月2日至2月6日）北向资金估算净流出82亿元人民币，较前一周（净流出9亿元）净流出规模扩大 [1][10] - 同期，灵活型外资估算净流入8亿元人民币，但净流入规模较前一周的25亿元有所收窄 [1][10] - 陆股通成交活跃的个股包括：中际旭创（双向成交总金额247亿元，占其当周交易金额的10%）、宁德时代（215亿元，占16%）、天孚通信（197亿元，占15%） [1][10] 港股市场资金流向 - 最近一周（2026年1月28日至2月3日）港股市场合计录得资金净流入161亿港元 [2][13] - 资金构成呈现分化：稳定型外资净流入120亿港元，而灵活型外资净流出66亿港元 [1][2][13] - 南向资金（港股通）净流入60亿港元，中国香港或大陆本地资金净流入52亿港元 [2][13] - 行业层面：外资主要流入有色金属、ETF、医药生物等行业；港股通资金则主要流入银行、软件服务、硬件设备等行业 [2][13] 亚太市场资金流向 - **日本股市**：截至2026年1月26日当周，海外投资者净流入1870亿日元，前一周流入2128亿日元，自2023年以来累计净流入达11.9万亿日元 [2][15] - **印度股市**：2026年1月，海外机构投资者净流出39.8亿美元，流出规模较前一月的25.2亿美元有所扩大，自2020年以来累计净流入为83亿美元 [2][15] 美欧市场资金流向 - **美国股市**：2025年12月，全球共同基金净流入美国权益市场322亿美元，较前一月92亿美元的流入规模大幅增加，自2020年以来累计净流入达7237亿美元 [3][18] - **欧洲股市**：2025年12月，全球共同基金净流入英国、德国、法国权益市场的资金分别为17.4亿美元、9.7亿美元和21.6亿美元，前一月分别为5.5亿美元、11.7亿美元和14亿美元 [3][18]