量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：连阴连阳因子**[12] * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来捕捉市场的短期趋势延续性[12]。 * **因子具体构建过程**：对于每个指数，从当前交易日开始向前回溯，若当日收益率为正，则连阳天数加1，连阴天数重置为0；若当日收益率为负，则连阴天数加1（以负数表示），连阳天数重置为0。计数值从1开始，连续状态中断时，该因子值为空[12]。 2. **因子名称：均线比较因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，来判断指数当前的短期、中期和长期趋势强度及支撑压力位[15]。 * **因子具体构建过程**：首先计算指数收盘价的5日、10日、20日、60日、120日和250日简单移动平均线。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离值，公式为： $$ vsMA = (Close - MA_n) / MA_n \times 100\% $$ 其中，`Close`代表当日收盘价，`MA_n`代表第n日的移动平均线值（如MA5, MA10等）[16]。该因子值直接反映了价格相对于均线的位置。 3. **因子名称：近250日高位/低位比较因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过计算指数收盘价相对于过去250个交易日最高点和最低点的位置，来衡量指数处于长期波动区间中的相对位置，识别潜在的超买或超卖状态[15]。 * **因子具体构建过程**：首先计算过去250个交易日的最高价（`High_250`）和最低价（`Low_250`）。然后计算收盘价相对于这两个极值的百分比偏离，公式为： $$ vs近250日高位 = (Close - High\_250) / High\_250 \times 100\% $$ $$ vs近250日低位 = (Close - Low\_250) / Low\_250 \times 100\% $$ 其中，`Close`代表当日收盘价[16]。 4. **因子名称：收益分布形态因子（峰度与偏度）**[24][25] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，来刻画收益分布的尖峭程度和对称性，反映市场收益的尾部风险和极端收益情况[24]。 * **因子具体构建过程**： * **峰度**：计算近一定时期（如近一年）日收益率序列的峰度。报告中采用超额峰度，即在计算出的峰度值基础上减去正态分布的峰度值3，公式为： $$ 超额峰度 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{r_i - \bar{r}}{\sigma} \right)^4 - 3 $$ 其中，`n`为样本数，`r_i`为日收益率，`\bar{r}`为样本均值，`σ`为样本标准差[25]。正值表示分布比正态分布更尖峭（肥尾），负值表示更平缓。 * **偏度**：计算日收益率序列的偏度，公式为： $$ 偏度 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{r_i - \bar{r}}{\sigma} \right)^3 $$ 正值表示分布右偏（正收益极端值更多），负值表示左偏（负收益极端值更多）[25]。 5. **因子名称：风险溢价因子**[27][31] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理变量，计算股票指数收益率与其之差，作为投资者因承担市场风险所要求的额外回报，用于衡量市场的相对投资价值和风险补偿[27]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价定义为指数市盈率倒数（即盈利收益率）与十年期国债即期收益率之差。公式为： $$ 风险溢价 = \frac{1}{PE\_TTM} - R_f $$ 其中，`PE_TTM`为指数滚动市盈率，`R_f`为十年期国债即期收益率[31]。该因子值越高，代表股票相对债券的吸引力越大。 6. **因子名称：股债性价比因子**[46] * **因子构建思路**：与风险溢价因子思路一致，是风险溢价的另一种表述，通过观察其历史分位来判断当前股票资产相对于债券资产的估值吸引力[46]。 * **因子具体构建过程**：构建过程与风险溢价因子完全相同，即`1/PE_TTM`与十年期国债即期收益率之差[46]。报告中通过计算该差值在近5年历史数据中的分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来进行判断。 7. **因子名称：滚动市盈率分位因子（PE-TTM分位值）**[39][42][44] * **因子构建思路**：将指数当前的滚动市盈率（PE-TTM）置于其历史时间序列中，计算其所处的百分位位置，以消除绝对值的影响，更纯粹地衡量估值在历史中的相对高低[39][42]。 * **因子具体构建过程**：首先获取指数在特定历史窗口（如近1年、近5年或全部历史）的每日PE-TTM时间序列。然后，将当前PE-TTM值与历史序列进行比较，计算其历史分位值。例如，近5年分位值90%表示当前PE-TTM值比过去5年中90%的时间都要高[44]。 8. **因子名称：股息率因子**[48][53] * **因子构建思路**：计算指数成分股现金分红回报率，用于跟踪红利投资风格，并在市场低迷或利率下行期作为衡量资产防御性和吸引力的指标[48]。 * **因子具体构建过程**：指数股息率通常通过汇总成分股过去12个月的总现金股息，再除以指数的总市值或价格来得到。报告中呈现了当前股息率及其在不同历史窗口（近1年、近5年等）的分位值[53]。 9. **因子名称：破净率因子**[54][57] * **因子构建思路**：计算指数中市净率小于1的个股数量占比，用以反映市场整体或特定板块的估值低迷程度和悲观情绪[54]。 * **因子具体构建过程**：对于指数中的每一个成分股，判断其市净率是否小于1。破净率因子即为市净率小于1的个股数量除以指数成分股总数量。公式为： $$ 破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数} \times 100\% $$ 该因子值越高，表明市场整体估值越低[57]。 因子的回测效果 *报告主要为市场数据跟踪和因子值展示，未提供基于这些因子的选股模型回测结果（如IC、IR、多空收益等）。以下为报告中给出的特定日期（2026年1月29日）各宽基指数在不同因子上的截面取值。* 1. **连阴连阳因子**：中证2000日K连阴2天，中证全指日K连阴2天，创业板指日K连阴2天，其他指数当日连阴连阳状态为空[12]。 2. **均线比较因子**：上证50收盘价高于MA5 1.6%，高于MA10 1.5%，高于MA20 0.6%；沪深300收盘价高于MA5 0.8%，高于MA10 0.7%，高于MA20 0.4%；中证500收盘价低于MA5 -0.4%，高于MA10 1.1%；中证1000收盘价低于MA5 -0.7%，高于MA10 0.2%；中证2000收盘价低于MA5 -1.6%，低于MA10 -0.9%；中证全指收盘价低于MA5 -0.2%，高于MA10 0.4%；创业板指收盘价低于MA5 -0.7%，低于MA10 -0.6%，低于MA20 -0.5%[16]。 3. **近250日高位比较因子**：上证50收盘价低于近250日高位-1.5%，沪深300为-0.8%，中证500为-1.0%，中证1000为-1.6%，中证2000为-3.2%，中证全指为-0.6%，创业板指为-2.5%[16]。 4. **收益分布形态因子**：当前峰度（vs. 近5年）：上证50 -1.81，沪深300 -1.78，中证500 -1.45，中证1000 -1.65，中证2000 -2.10，中证全指 -1.81，创业板指 -2.53；当前偏度（vs. 近5年）：上证50 -0.50，沪深300 -0.43，中证500 -0.38，中证1000 -0.46，中证2000 -0.51，中证全指 -0.47，创业板指 -0.60[25]。 5. **风险溢价因子**：当前值：上证50 1.64%，沪深300 0.75%，中证500 -0.98%，中证1000 -0.81%，中证2000 -1.22%，中证全指 -0.19%，创业板指 -0.58%；近5年分位值：上证50 94.21%，沪深300 79.52%，中证500 16.35%，中证1000 23.89%，中证2000 17.70%，中证全指 40.71%，创业板指 35.40%[31]。 6. **股债性价比因子**：所有指数当前值均未高于其近5年80%分位（机会值）；中证500和中证全指当前值低于其近5年20%分位（危险值）[46]。 7. **滚动市盈率分位因子**：近5年历史分位值：中证全指 99.92%，中证500 99.75%，沪深300 90.17%，上证50 85.87%，中证2000 91.24%，创业板指 62.89%，中证1000 99.67%[42][44]。 8. **股息率因子**：当前值：上证50 3.19%，沪深300 2.69%，中证500 1.21%，中证1000 0.99%，中证2000 0.71%，中证全指 1.90%，创业板指 0.87%；近5年历史分位值：创业板指 56.20%，沪深300 33.14%，上证50 30.91%，中证全指 25.12%，中证1000 23.55%，中证2000 2.81%，中证500 1.24%[53][55]。 9. **破净率因子**：当前值：上证50 24.0%，沪深300 16.67%，中证500 10.2%，中证1000 6.6%，中证2000 2.35%，中证全指 5.32%[57]。

行业投资评级 - 行业评级：增持（维持）[6] 报告核心观点 - 2025年全国规模以上工业企业利润总额实现增长，扭转了连续三年下降态势，其中装备制造业和高技术制造业等新动能支撑作用明显[6] - 伴随国内经济稳步向好及“十五五”规划与新兴产业发展的共振，机床行业需求有望加速释放[8] - 机床行业持续回暖，国产替代稳步推进，行业景气度有望进一步提升[4] - 机床进出口数据显示产品结构持续优化，高附加值产品占比提升[8] 通用设备行业分析 刀具进出口情况 - 2025年刀具出口额为260.34亿元，同比增长1.48%；进口额为88.34亿元，同比增长3.63%，出口额约为进口额的2.95倍[8] - 刀具出口主要品类金额：钻头91.93亿元、圆锯片44.1亿元、刀片29.67亿元、铣刀26亿元、互换工具25.01亿元、攻丝工具10.47亿元、超硬孔加工刀具7.59亿元、超硬互换工具6.63亿元、双金属带锯条5亿元[8] - 18类刀具品种中，12类实现同比增长，6类同比下滑[8] - 刀具进口主要品类及规模：刀片39.55亿元、钻头12.12亿元、攻丝工具9.59亿元、铣刀9.04亿元、互换工具5.05亿元、镗铰刀2.33亿元、超硬互换工具2.1亿元[8] - 进口刀具价格远高于出口价格：涂层刀片进口平均价格约为出口价格的3.12倍，未涂层刀片为3.93倍，丝锥则达到了7.43倍[8] 机床产销量与需求 - 2025年我国金属切削机床产量为86.83万台，同比增长9.70%；成形机床产量为17.90万台，同比增长7.20%[8] - 切削机床11、12月的增速有所下滑，主要系去年高基数影响[8] 机床进出口情况 - 2025年机床出口数量为1492万台，同比减少18.29%；出口金额为129.10亿美元，同比增长14.58%[8] - 2025年机床进口数量为72254台，同比增长3.46%；进口金额为58.74亿美元，同比增长0.26%[8] - 机床出口均价为0.87千美元/台，进口均价为81.30千美元/台，出口价格显著低于进口均价[8] - 2025年我国机床出口均价较去年大幅增长40.24%，证明出口机床产品结构持续优化，高附加值产品占比有所提升[8] 投资建议 - 建议持续关注机床整机领域，包括科德数控、纽威数控、乔锋智能、创世纪、伊之密、大族激光、豪迈科技[8] - 建议持续关注核心零部件领域，包括华中数控、固高科技、欧科亿、华锐精密、恒锋工具、绿的谐波、昊志机电、汇川技术[8]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告未涉及具体的量化交易模型或策略模型，主要对市场指数进行多维度数据跟踪与统计分析[1][5]。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指数进行了多维度指标的计算和跟踪，这些指标可作为量化分析中的市场状态因子或宏观因子。 1. **因子名称：连阴连阳天数因子** * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来刻画市场的短期趋势强度和情绪持续性[13]。 * **因子具体构建过程**：对每个指数，从其日K线序列中识别连续上涨或下跌的交易日。从1开始计数，正数表示连续上涨的天数，负数表示连续下跌的天数。报告中分别展示了日K、周K、月K、季K、年K不同时间尺度下的连阴连阳天数[13]。 2. **因子名称：均线相对位置因子** * **因子构建思路**：通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数所处的短期、中期、长期趋势状态[16]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数的5日(MA5)、10日(MA10)、20日(MA20)、60日(MA60)、120日(MA120)、250日(MA250)移动平均线。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离：$$ vsMA_n = \frac{Close - MA_n}{MA_n} \times 100\% $$ 其中，$Close$为当日收盘价，$MA_n$为第n日移动平均线。结果为正表示收盘价位于均线之上，为负则表示位于均线之下[17]。 3. **因子名称：近250日高低位相对位置因子** * **因子构建思路**：通过比较指数当前价格与过去250个交易日内最高价和最低价的相对位置，衡量指数处于近期波动区间中的位置，识别是否突破或接近关键点位[16]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数过去250个交易日的最高价（$High_{250}$）和最低价（$Low_{250}$）。然后计算收盘价相对于近期高点和低点的百分比偏离：$$ vsHigh_{250} = \frac{Close - High_{250}}{High_{250}} \times 100\% $$ $$ vsLow_{250} = \frac{Close - Low_{250}}{Low_{250}} \times 100\% $$[17] 4. **因子名称：指数换手率因子** * **因子构建思路**：衡量指数整体成分股的交易活跃度，高换手率通常意味着市场关注度高或分歧大[19]。 * **因子具体构建过程**：报告中的指数换手率计算方式为成分股市值加权的平均换手率：$$ Turnover_{index} = \frac{\sum (CirculatingShares_i \times TurnoverRate_i)}{\sum CirculatingShares_i} $$ 其中，$CirculatingShares_i$为成分股i的流通股本，$TurnoverRate_i$为成分股i的换手率[19]。 5. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）** * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度（Skewness）和超额峰度（Excess Kurtosis），描述收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，用于评估尾部风险和市场情绪[25][26]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数日收益率序列的偏度和峰度。报告中特别指出，其峰度计算中减去了3（正态分布的峰度值），因此给出的是超额峰度。通过比较“当前”与“近5年”的偏度、峰度值，观察分布形态的变化[26]。 6. **因子名称：风险溢价因子** * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理变量，计算股票指数的预期收益率（通常用市盈率倒数E/P表示）与之差，得到风险溢价，用于衡量股票市场相对于债券市场的投资价值与风险补偿[28]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价计算公式为：$$ RiskPremium = \frac{1}{PE_{TTM}} - Y_{10} $$ 其中，$PE_{TTM}$为指数的滚动市盈率，$Y_{10}$为十年期国债即期收益率。报告计算了当前风险溢价，并统计了其在近1年、近5年历史序列中的分位值，以及相对于近期均值±1倍、±2倍标准差的偏离程度[32]。 7. **因子名称：PE-TTM估值因子** * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）及其历史分位值来评估指数的估值水平，判断其处于历史估值区间中的位置[40]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数的当前PE-TTM值。然后计算该值在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值（百分比排名）。同时，计算近1年PE-TTM的均值和标准差，并分析当前值相对于均值±1倍、±2倍标准差的偏离百分比[44]。 8. **因子名称：股债性价比因子** * **因子构建思路**：该因子是风险溢价因子的另一种表现形式，即PE-TTM的倒数与十年期国债收益率的差值。通过观察其与历史分位值（如80%分位“机会值”、20%分位“危险值”）的比较，进行大类资产配置的择时判断[47]。 * **因子具体构建过程**：计算公式与风险溢价因子相同：$$ EquityBondYieldGap = \frac{1}{PE_{TTM}} - Y_{10} $$ 报告通过图表展示了该因子的时间序列，并标注了基于近5年数据计算的80%分位线（机会值）、20%分位线（危险值）、均值线以及均值±1倍标准差区间[47]。 9. **因子名称：股息率因子** * **因子构建思路**：跟踪指数的股息率（股息/价格），反映指数的现金分红回报水平。高股息率是红利投资风格的核心指标，尤其在市场低迷或利率下行期受到关注[49]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数的当前股息率。同样计算其在近1年、近5年及全部历史数据中的分位值。并分析当前值相对于近1年均值±1倍、±2倍标准差的偏离百分比[54]。 10. **因子名称：破净率因子** * **因子构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的成份股数量占比，反映市场整体估值低迷的程度和范围。破净率高可能意味着市场情绪悲观，估值普遍偏低[55][57]。 * **因子具体构建过程**：对于每个指数，筛选出其成份股中市净率小于1的股票。破净率计算公式为：$$ PriceBelowBookRatio = \frac{Count(PB_i < 1)}{TotalCount} \times 100\% $$ 其中，$Count(PB_i < 1)$为破净成份股数量，$TotalCount$为指数总成份股数量[58]。 因子的回测效果 本报告未提供基于上述因子的量化策略回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。报告主要呈现了截至2026年1月28日各因子的最新截面数据或时间序列状态值，具体如下： 1. **连阴连阳天数因子**：上证50日K连阴2天，中证500日K连阳2天，中证1000日K连阳2天，中证2000季K连阴5天，中证全指季K连阴5天等[13]。 2. **均线相对位置因子**：沪深300收盘价高于MA5约0.1%，中证2000收盘价低于MA5约0.7%，创业板指收盘价低于MA5约0.3%且低于MA10约0.2%，中证500收盘价高于MA20约5.7%[17]。 3. **近250日高低位相对位置因子**：中证500收盘价触及近250日高位（偏离0.0%），创业板指收盘价较近250日高位低1.9%，上证50收盘价较近250日低位高21.6%[17]。 4. **指数换手率因子**：中证2000换手率4.45，创业板指换手率4.21，中证1000换手率3.52，中证500换手率2.79，沪深300换手率1.16，上证50换手率0.58[19]。 5. **收益分布形态因子**：当前峰度（超额）：创业板指1.16，中证500 0.84，中证1000 0.85，中证2000 0.77，沪深300 0.60，中证全指0.65，上证50 -0.11。当前偏度：创业板指1.61，中证500 1.55，沪深300 1.54，中证2000 1.52，中证全指1.51，中证1000 1.48，上证50 1.30[26]。 6. **风险溢价因子**：当前值：中证500为0.60%，上证50为0.26%，沪深300为0.25%，中证全指为0.11%，中证1000为0.20%，创业板指为-0.58%，中证2000为-0.74%。近5年分位值：中证500为71.03%，上证50为63.89%，沪深300为63.89%，中证全指为54.92%，中证1000为53.73%，创业板指为35.48%，中证2000为25.71%[32]。 7. **PE-TTM估值因子**：当前值：中证2000为170.76，中证1000为51.61，创业板指为43.19，中证500为39.07，中证全指为22.64，沪深300为14.21，上证50为11.67。近5年分位值：中证500为100.00%，中证1000为99.92%，中证全指为99.92%，沪深300为88.35%，上证50为82.64%，中证2000为92.56%，创业板指为63.31%[44]。 8. **股债性价比因子**：截至报告期，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[47]。 9. **股息率因子**：当前值：上证50为3.23%，沪深300为2.71%，中证全指为1.90%，中证500为1.20%，中证1000为0.98%，创业板指为0.87%，中证2000为0.70%。近5年分位值：创业板指为56.12%，沪深300为34.38%，上证50为32.07%，中证全指为25.12%，中证1000为23.31%，中证2000为0.83%，中证500为0.50%[54]。 10. **破净率因子**：当前值：上证50为24.0%，沪深300为16.67%，中证500为10.4%，中证全指为5.4%，中证1000为6.7%，中证2000为2.5%[58]。

报告行业投资评级 - 社会服务行业评级为“增持”，且评级为“维持” [6] 报告核心观点 - “服务消费”的战略定位在政策端被重点提及，其定位进一步提升，有望成为拉动内需的核心引擎 [6] - 2025年第四季度餐饮消费复苏明显，服务消费起势，发展动力充足 [6] - 2026年春运出行数据强劲，全国民航旅客运输量有望创历史新高，印证了服务消费的良好发展态势 [6] - 政策预期向好叠加落地节奏提速，社会服务板块具备持续受益的逻辑支撑 [6] 政策与战略方向 - 1月16日国务院常务会议提出要深入实施提振消费专项行动，加快培育服务消费新增长点，完善促消费长效机制，为2026年及“十五五”消费发展划定清晰方向 [6] - 2025年商务部等九部门联合印发《关于扩大服务消费的若干政策措施》，明确提出探索设立中小学春秋假 [6] - 苏州市于1月22日提出推行中小学春秋假，响应了国家政策，有利于提振服务消费增长 [6] 行业与市场数据 - **近期行业表现**：近1个月行业相对收益为5.35%，绝对收益为6.42%；近3个月相对收益为7.38%，绝对收益为8.38%；近12个月绝对收益为19.81% [4] - **春运出行数据**：截至1月21日，2026年节前春运阶段（2月2日-2月14日）国内航线机票预订量超754万张，同比增长12%；出入境航线机票预订量超256万张，同比略有增长 [6] - **春节假期出行数据**：2026年春节假期国内航线机票预订量超521万张，日均预订量比去年春节同期增长约22%；出入境机票预订量超161万张，日均预订量比去年春节同期增长约9% [6] - **民航局预测**：2026年春运全国民航旅客运输量有望达9500万人次，日均238万人次，同比增长约5.3% [6] - **餐饮消费复苏**：2025年10月至12月，餐饮收入同比增速分别为3.8%、3.2%、2.2%，而同期商品零售额同比增速分别为2.8%、1.0%、0.7%，显示餐饮消费自2025年四季度起明显强于商品零售 [6] 投资建议与关注方向 - 建议关注餐饮、酒店、景区等行业上市公司 [6] - 报告具体建议关注的上市公司包括：中国中免、首旅酒店、锦江酒店、三峡旅游、长白山、峨眉山、海底捞 [6] - 北方冰雪游、南方避寒游等热门旅游航线关注度延续攀升态势，出境游及入境游航线亦有望迎来新一轮出行高峰 [6]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告未涉及具体的量化预测或选股模型，主要是对市场宽基指数的多维度指标进行跟踪和统计分析[1][6]。报告中使用了一系列量化指标（因子）来刻画市场状态。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：连阴连阳天数[12] * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来反映市场的短期趋势强度和持续性[12]。 * **因子具体构建过程**：从当前交易日开始向前追溯，若当日收益率为正则计数加1（连阳），若为负则计数减1（连阴），连续同向则累计，方向改变则重新从±1开始计数[12]。正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[12]。 2. **因子名称**：指数与均线比较[15] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数所处的短期、中期趋势状态[15]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于各周期均线（如MA5， MA10， MA20， MA60， MA120， MA250）的百分比偏离度，公式为： $$ vsMA = (Close / MA_n - 1) \times 100\% $$ 其中，$Close$为当日收盘价，$MA_n$为n日移动平均线[17]。根据偏离度的正负和大小判断指数是突破、站上还是位于均线之下[15]。 3. **因子名称**：交易金额占比[19] * **因子构建思路**：计算特定宽基指数成交额占全市场（以中证全指为代表）成交额的比例，用以观察资金在不同板块或风格间的流向和集中度[19]。 * **因子具体构建过程**：对于指数$i$，在交易日$t$，其交易金额占比计算公式为： $$ 交易金额占比_{i， t} = \frac{成交额_{i， t}}{成交额_{中证全指， t}} \times 100\% $$ [19] 4. **因子名称**：指数换手率[19] * **因子构建思路**：衡量指数成分股整体的交易活跃度，高换手率通常意味着高关注度和高流动性[19]。 * **因子具体构建过程**：采用流通市值加权平均的方式计算指数换手率，公式为： $$ 指数换手率_t = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)_t}{\sum (成分股流通股本)_t} $$ [19] 5. **因子名称**：收益率分布形态（偏度与峰度）[25] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率序列的偏度和超额峰度，分析收益率分布的不对称性和尖峰肥尾特征，以评估市场极端风险[25][26]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度 (Skewness)**：衡量分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形更多[25]。 * **峰度 (Kurtosis)**：报告中计算的是超额峰度，即原始峰度减去正态分布峰度3，用以衡量分布相比正态分布的尖峭或扁平程度[26]。峰度越大，说明收益率分布更集中[25]。 6. **因子名称**：风险溢价[28] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理，计算股票指数收益率与其之差，衡量股票市场相对于无风险资产的超额回报和投资价值[28]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价通常计算为指数市盈率倒数（E/P）与无风险利率之差。报告中的具体计算未明确给出公式，但根据上下文，其数值可能来源于此概念[28][32]。同时，报告计算了风险溢价的近1年及近5年历史分位值，以判断当前风险溢价在历史中所处的位置[30][32]。 7. **因子名称**：PE-TTM（滚动市盈率）及其分位值[40] * **因子构建思路**：使用最近十二个月（TTM）的净利润计算市盈率，作为衡量指数估值水平的核心指标，并通过历史分位值判断当前估值的相对高低[40][43]。 * **因子具体构建过程**： * **PE-TTM**：$$ PE\text{-}TTM = \frac{指数总市值}{\sum (成分股最近12个月净利润)} $$ * **历史分位值**：将当前PE-TTM值放入过去一段时间（如近1年、近5年）的估值序列中，计算其百分位排名[43][44]。 8. **因子名称**：股债性价比[47] * **因子构建思路**：计算股票市场潜在收益率（以PE-TTM的倒数表示）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差值，用于在资产配置中比较股票和债券的相对吸引力[47]。 * **因子具体构建过程**：公式为： $$ 股债性价比 = \frac{1}{PE\text{-}TTM} - 十年期国债即期收益率 $$ [47] 9. **因子名称**：股息率[48] * **因子构建思路**：衡量指数成分股现金分红的回报率，是高股息、红利投资风格的核心指标，尤其在市场波动或利率下行期受到关注[48]。 * **因子具体构建过程**：$$ 股息率 = \frac{\sum (成分股近12个月现金分红总额)}{指数总市值} \times 100\% $$ 报告同样计算了其近1年及近5年历史分位值[49][54]。 10. **因子名称**：破净率[55] * **因子构建思路**：统计指数中市净率（PB）小于1的个股数量占比，反映市场整体或特定板块的估值低迷程度，破净率越高通常意味着市场情绪越悲观[55][57]。 * **因子具体构建过程**：对于指数$i$，在交易日$t$，其破净率计算公式为： $$ 破净率_{i， t} = \frac{市净率(PB) < 1的成分股数量_{i， t}}{指数总成分股数量_{i， t}} \times 100\% $$ [55][58] 因子的回测效果 本报告为市场数据跟踪报告，未提供因子在选股或预测模型中的分层测试、多空组合收益、信息比率（IR）等传统因子回测绩效指标。报告主要展示了各因子在**当前时点（2026年1月27日）** 对于不同宽基指数的截面取值和与历史均值的比较[11][17][32][44][54][58]。 1. **连阴连阳天数因子**：当日，上证50连阳2天，沪深300连阴3天，中证2000和中证全指连阳5天，其余指数连阳2天[12]。 2. **指数与均线比较因子**：当日，上证50收盘价高于MA5约0.1%，创业板指高于MA10约0.3%，沪深300低于MA5约0.1%[15][17]。 3. **交易金额占比因子**：当日，沪深300交易金额占比最高，为24.92%，其次为中证1000（21.96%）和中证500（21.29%）[19]。 4. **指数换手率因子**：当日，中证2000换手率最高，为4.7，创业板指为4.13，上证50最低，为0.45[19]。 5. **收益率分布形态因子**：当前数据 vs. 近5年均值，创业板指峰度负偏离最大（-2.69），中证500最小（-1.52）；创业板指负偏态最大（-0.65），中证500最小（-0.41）[25][26]。 6. **风险溢价因子**：当前值，创业板指最高（0.70%），沪深300为负（-0.03%）；近5年分位值，创业板指（69.68%）和中证500（67.94%）较高，沪深300（49.60%）较低[30][32]。 7. **PE-TTM及其分位值因子**：当前值，中证2000最高（172.09），上证50最低（11.63）；近5年分位值，中证500和中证1000极高（99.92%），创业板指较低（64.21%）[43][44]。 8. **股债性价比因子**：当日，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[47]。 9. **股息率因子**：当前值，上证50最高（3.24%），中证2000最低（0.69%）；近5年分位值，创业板指（55.95%）和沪深300（35.12%）较高，中证500（0.91%）和中证2000（0.50%）极低[52][54]。 10. **破净率因子**：当日，上证50破净率最高（24.0%），中证2000最低（2.35%）[58]。

行业投资评级 - 行业评级：增持（维持）[7] 报告核心观点 - 报告聚焦啤酒行业 重点关注金星啤酒上市进程与燕京啤酒的业绩表现[5][7] - 在行业整体产量微降的背景下 部分企业通过产品结构升级与聚焦大单品策略实现了显著增长[7] - 建议关注包括青岛啤酒、重庆啤酒、燕京啤酒、珠江啤酒在内的上市公司[7] 行业与市场表现 - 近十二个月食品饮料行业相对沪深300指数收益为-27.32% 绝对收益为-4.63%[3] - 2025年1-12月中国累计啤酒产量为3536.0万千升 同比下降1.1%[7] - 2025年12月中国啤酒产量为222.7万千升 同比下降8.7%[7] 金星啤酒分析 - 金星啤酒已向港交所递交招股说明书 若成功上市将成为港股“中式精酿第一股”[5][7] - 公司业绩高速增长 2023年至2025年三季度营业收入分别为3.56亿元、7.30亿元、11.10亿元 2024年及2025年三季度增速分别为104.87%和191.16%[7] - 同期归母净利润分别为0.12亿元、1.25亿元、3.05亿元 2024年及2025年三季度增速分别高达928.00%和1095.84%[7] - 公司增长核心引擎为中式精酿啤酒 2025年前三季度该品类贡献了78.1%的营收[7] - 以2025年前9个月零售额计 金星啤酒位列中国精酿啤酒行业第三 是规模最大的风味精酿啤酒企业 市场份额达14.6%[7] - 以2024年零售额计 公司中式精酿啤酒销量位居全国首位[7] - 2024年8月推出的“金星毛尖”茶啤系列带动了公司收入和利润的高速增长[7] 燕京啤酒分析 - 燕京啤酒发布2025年业绩预告 预计实现归母净利润15.84-17.42亿元 同比增长50.00-65.00%[7] - 预计实现扣非归母净利润14.57-15.61亿元 同比增长40.00-50.00%[7] - 非经常性损益中 确认子公司土地收储款增加归母净利润约1.32亿元[7] - 公司已连续四年取得归母净利润增速超50%的业绩[7] - 增长主要源于持续聚焦大单品战略 核心大单品燕京U8自2021年上市后销量由26万吨提升至2024年的近70万吨[7] - 2025年上半年 以U8、V10精酿白啤为核心的中高档产品实现营业收入55.36亿元 同比增长9.32% 营收占比提升至70.11%[7] - 公司产品结构持续升级 形成了以燕京U8为核心 燕京V10、狮王精酿、漓泉1998为代表的中高端产品矩阵[7] 行业趋势与投资建议 - 中国啤酒行业竞争格局固化且竞争激烈 近年产量稳定在3500万千升左右 2024年与2025年均小幅下降[7] - 在行业产量萎缩背景下 企业通过产品高端化与结构升级实现增长成为关键路径[7] - 建议持续关注金星啤酒的上市进度[7] - 预计燕京啤酒仍将持续聚焦核心大单品并升级产品结构[7]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告主要对宽基指数进行多维度数据跟踪与统计，未涉及具体的预测或选股量化模型。报告内容侧重于市场指标的描述性统计与历史对比分析。 量化因子与构建方式 报告在跟踪分析中涉及了多个用于衡量市场状态和指数特征的量化指标（因子）。 1. **因子名称：风险溢价**[25] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的参考，计算各宽基指数收益率相对于无风险利率的溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[25]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收益率与十年期国债即期收益率之差。报告中的“当前风险溢价”应为此差值。具体公式虽未明确给出，但标准计算方式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[25][26]。 2. **因子名称：股债性价比**[44] * **因子构建思路**：以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数代表股票的潜在收益率，与十年期国债即期收益率（债券收益率）进行比较，其差值用于衡量股票相对于债券的投资吸引力[44]。 * **因子具体构建过程**：计算指数PE-TTM的倒数与十年期国债即期收益率之差。公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告通过该因子的历史分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来判断市场位置[44]。 3. **因子名称：指数换手率**[16] * **因子构建思路**：衡量指数成分股的整体交易活跃程度。 * **因子具体构建过程**：报告给出了具体的计算方法： $$指数换手率 = \frac{\sum(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum(成分股流通股本)}$$ 即按流通股本加权的成分股换手率均值[16]。 4. **因子名称：交易金额占比**[16] * **因子构建思路**：衡量单个宽基指数成交额在全市场中的比重，反映资金流向与关注度。 * **因子具体构建过程**：计算该指数当天的交易金额除以中证全指当天的交易金额[16]。 5. **因子名称：破净率**[52][54] * **因子构建思路**：通过统计市净率小于1的个股占比，反映市场总体的估值低迷程度或悲观情绪。 * **因子具体构建过程**：对于每个宽基指数，计算其成分股中“破净”（市净率PB < 1）的个股数量，再除以该指数的总成分股数量[52][54]。 $$破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数}$$ 6. **因子名称：收益分布峰度（超额峰度）**[22][23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度，衡量收益率分布的尖峭或扁平程度，反映收益分布的集中度和尾部风险。 * **因子具体构建过程**：报告采用超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算峰度后减去正态分布的峰度值3。公式未明确给出，但标准峰度计算公式为： $$峰度 = \frac{E[(X-\mu)^4]}{(E[(X-\mu)^2])^2}$$ 报告中的“当前vs.近5年”列，展示了当前峰度与近5年峰度均值的差值[22][23]。 7. **因子名称：收益分布偏度**[22][23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度，衡量分布的不对称性，正偏态意味着极端正收益情形更多。 * **因子具体构建过程**：标准偏度计算公式为： $$偏度 = \frac{E[(X-\mu)^3]}{(E[(X-\mu)^2])^{3/2}}$$ 报告中的“当前vs.近5年”列，展示了当前偏度与近5年偏度均值的差值[22][23]。 8. **因子名称：均线相对位置**[12][13] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置，判断短期、中期和长期趋势。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于MA5、MA10、MA20、MA60、MA120、MA250的百分比偏离。例如： $$vsMA5 = \frac{收盘价 - MA5}{MA5} \times 100\%$$ 报告用此判断指数是否跌破或站上某条均线[12][13]。 9. **因子名称：近250日高位/低位相对位置**[12][13] * **因子构建思路**：衡量指数当前价格处于近期（250个交易日）价格区间中的位置，用于判断是否接近阶段高点或低点。 * **因子具体构建过程**：计算收盘价相对于近250交易日最高价和最低价的百分比偏离。例如： $$vs近250日高位 = \frac{收盘价 - 近250日高位}{近250日高位} \times 100\%$$ 因子的回测效果 报告未提供基于这些因子的策略回测结果（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了各因子在特定时点（2026年1月26日）的截面取值或历史分位值，属于描述性统计，而非预测性因子的绩效测试。 **各宽基指数在报告基准日（2026-01-26）的因子取值如下：** 1. **风险溢价**：上证50为0.57%，沪深300为0.09%，中证500为-0.98%，中证1000为-1.25%，中证2000为-1.59%，中证全指为-0.67%，创业板指为-0.91%[29]。其近5年历史分位值分别为：76.11%， 55.16%， 16.27%， 15.16%， 12.22%， 22.38%， 27.54%[26][29]。 2. **PE-TTM分位值（近5年）**：中证500为99.92%，中证1000为99.92%，中证2000为93.14%，中证全指为99.83%，沪深300为86.78%，上证50为81.9%，创业板指为63.39%[40][41]。 3. **股债性价比状态**：没有指数高于其80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其20%分位（危险值）[44]。 4. **交易金额占比**：沪深300为24.7%，中证1000为21.8%，中证500为21.46%[16]。 5. **指数换手率**：中证2000为5.34，创业板指为4.87，中证1000为4.06，中证500为3.13，中证全指为2.67，沪深300为1.1，上证50为0.53[16]。 6. **股息率分位值（近5年）**：创业板指为56.12%，沪深300为35.45%，上证50为32.81%，中证全指为25.45%，中证1000为23.47%，中证500为1.07%，中证2000为0.58%[49][51]。 7. **破净率**：上证50为24.0%，沪深300为16.67%，中证500为9.8%，中证1000为6.9%，中证全指为5.26%，中证2000为2.25%[55]。 8. **收益分布峰度（当前vs近5年）**：创业板指负偏离最大（-2.67），中证500负偏离最小（-1.51）[22][23]。 9. **收益分布偏度（当前vs近5年）**：创业板指负偏态最大（-0.64），中证500负偏态最小（-0.40）[22][23]。 10. **均线位置**：创业板指跌破10日均线（vsMA10为-0.4%）[12][13]。中证500、中证1000、中证2000、中证全指均创近250日新高后回调[12]。

行业投资评级 - 行业评级：增持（维持）[5] 报告核心观点 - 受益于传统电池扩产和固态电池技术迭代，锂电设备公司业绩有望复苏[4] - 国内电池出货量增长及产能扩张将直接带动锂电设备市场规模增长，同时固态电池技术迭代带来设备更新需求[7] 行业表现与业绩事件 - 近十二个月行业绝对收益为54.32%，相对沪深300指数的收益为31.63%[3] - 先导智能发布2025年度业绩预告，预计归属于上市公司股东的净利润为15亿元至18亿元，同比大幅增长424.29%至529.15%，扣非净利润为14.8亿元至17.8亿元，同比增长310%至394%[5] - 海目星发布2025年度业绩预告，预计全年归属于母公司所有者的净利润为亏损8.5亿元到9.1亿元，但第四季度实现净利润0.03-0.63亿元，同比扭亏[5] 电池行业市场前景 - 根据GGII预测，2026年中国锂电池总出货量将同比增长超25%至2.3TWh以上[7] - 其中，储能锂电池出货量将突破850GWh，增速有望超35%；动力电池出货量将超1.3TWh，增速超20%[7] - 储能市场的绝对增量有望首次超越动力电池[7] - 2025年以来，锂电产业链迎来“第三轮”扩产周期，预计2026年中国锂电池新增有效产能有望超700GWh，主要集中于动力及储能TOP10企业以及部分固态和钠离子电池企业[7] - 2026年头部企业海外产能将加大释放[7] - 产能扩张将直接带动锂电设备市场规模增长超650亿元，涂布、叠片、化成分容等设备需求旺盛[7] 固态电池技术迭代与设备更新 - 固态电池与液态电池在设备环节的核心变化包括：前段设备中干法工艺逐步替代湿法工艺，新增干混机、纤维化设备、造粒机、干法成膜设备等；中段设备中软包叠片将成为主流，衍生一体化叠片机以及等静压设备；后段设备中注液取消，新增高压化成分容设备[7] - 金龙羽于1月12日公告，其控股子公司拟投资建设年产2GWh固态电池量产线项目，项目估算总投资约12亿元[7] - 中国全固态电池产学研协同创新平台将于2026年2月7日-8日举办年会暨高峰论坛，建议关注年会技术新进展[7] 投资建议 - 固态电池整线设备环节：建议关注先导智能、利元亨、海目星[7] - 固态电池前段设备环节：建议关注纳科诺尔、先惠技术、宏工科技[7] - 固态电池中段设备环节：建议关注誉辰智能[7] - 固态电池后段设备环节：建议关注杭可科技、华自科技[7]

行业投资评级 - 行业评级：增持（维持）[5] 报告核心观点 - 德力佳扩产10MW以上风电齿轮箱项目，总投资50亿元，将提升其生产交付能力并巩固市场地位[5] - 全球风电装机容量呈现阶梯式跃升，风机大型化趋势明显提速，为风电齿轮箱等核心部件带来快速增长的市场机会[7] - 投资建议关注受益于风电大型化及深远海风电发展的齿轮箱、塔筒/管桩/主轴、整机等产业链环节[7] 行业现状与趋势 - **全球风电装机创新高**：2024年全球风电新增装机容量达117GW，创历史新高，同比增长约10%[7] - **市场高度集中**：2024年新增装机中，中国、美国和欧洲三个市场合计占据86%的份额[7] - **海上风电加速发展**：2024年全球海上风电拍卖总量达56.3GW，创历史新高，欧洲市场贡献23.2GW（占比41.2%）[7] - **未来增长预期强劲**：GWEC预计未来两年内全球还将新增100GW拍卖容量；预计2025-2034年欧洲海风新增装机达126GW，年均12.6GW，是过去5年年均装机的4倍以上[7] 风机大型化进展 - **单机容量持续提升**：中国历年新增陆上和海上风电吊装机组平均单机容量分别从2014年的1.8MW和3.9MW提升至2024年的5.9MW和10MW[7] - **大型化产品占比快速提升**：以德力佳为例，10MW及以上产品占比从2023年的0.93%大幅提升至2025年上半年的30.05%[7] - **驱动因素**：平价降本压力与激烈的市场竞争加速了风机大型化趋势[7] 风电齿轮箱市场 - **关键部件**：风电主齿轮箱是连接风轮和发电机的关键部件，用于传递动力并匹配转速[7] - **市场规模与预测**：2024年全球风电用主齿轮箱市场规模约为58.27亿美元，预计到2030年将增长至83.70亿美元[7] - **增长动力**：市场容量扩张受益于下游风电行业的飞速发展及风机大型化趋势[7] 投资建议关注标的 - **齿轮箱环节**：德力佳、威力传动、中国高速传动[7] - **塔筒/管桩/主轴环节**：天顺风能、海力风电、大金重工、泰胜风能、金雷股份[7] - **整机环节**：三一重能、运达股份[7]

量化模型与构建方式 根据提供的研报内容，报告主要对可转债市场进行跟踪和描述性分析，并未涉及需要主动构建的量化模型（如多因子选股模型、预测模型等）或需要从底层数据计算合成的量化因子（如价值、动量等因子）。报告中使用的是市场已有的、由第三方（如Wind）编制和发布的策略指数，用于展示不同维度可转债的历史表现。 因此，本报告涉及的“策略”可被视为基于特定规则构建的**可转债策略指数**，其本身可看作一种规则化、透明化的投资组合构建思路。以下对这些策略指数进行总结： 1. **策略指数名称**：万得可转债双低指数[27]；**构建思路**：选取同时具备“低价格”和“低转股溢价率”特征的可转债构成组合，是一种常见的可转债防御型或平衡型策略。 2. **策略指数名称**：万得可转债高价低溢价率指数[27]；**构建思路**：选取“高价格”但“低转股溢价率”的可转债构成组合，这类转债股性较强，偏向于进攻型策略。 3. **策略指数名称**：万得可转债高价指数、中价指数、低价指数[24][25]；**构建思路**：根据可转债的市场价格进行分组，构建不同价格区间的可转债组合，以反映不同债性/股性转债的市场表现。 4. **策略指数名称**：万得可转债大盘指数、中盘指数、小盘指数[27][31]；**构建思路**：根据可转债对应正股的市值规模进行分组，构建不同规模板块的可转债组合。 5. **策略指数名称**：万得可转债AAA指数、AA+指数、AA指数、AA-及以下指数[23][24]；**构建思路**：根据可转债的信用评级进行分组，构建不同信用等级的可转债组合。 策略指数的回测效果 报告通过图表展示了上述策略指数在近一年（约2025年2月至2026年1月）的历史累计涨跌幅走势[23][25][27][31]，但未提供具体的量化指标（如年化收益率、最大回撤、夏普比率、信息比率IR等）。因此，无法列出具体的指标取值。 量化因子与构建方式 报告未涉及需要从原始数据（如价格、财务报表）中计算并用于预测的量化因子（Alpha因子）的构建。报告核心使用的指标为市场通用指标： 1. **指标名称**：转股溢价率；**指标说明**：衡量可转债价格相对于其转换价值的溢价程度，是衡量可转债估值高低的关键指标。报告给出了其计算公式[19]： $$转股溢价率=（可转债收盘价-转股价值）/转股价值$$ 其中，转股价值计算公式为： $$转股价值=（100/转股价格）*正股收盘价$$ 报告使用此指标进行了市场整体估值分析（计算中位数、平均数）[3][11]以及在不同价格区间的分组分析[34]。 因子的回测效果 报告未对“转股溢价率”等指标进行因子有效性测试（如IC分析、分组收益测试等），因此没有相关的测试结果取值。