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。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化选股或择时模型，因此无量化模型部分。 量化因子与构建方式 报告中对多个宽基指数进行了多维度指标跟踪，这些指标可视为用于评估市场状态和风格的量化因子。 **1. 因子名称：连阴连阳天数** * **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[14]。 * **因子具体构建过程**：从指定起始日开始，逐日判断指数收盘价涨跌。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；若当日收益率为0，则可能将连续天数重置为空[14]。最终输出一个带符号的整数，正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[14]。 **2. 因子名称：均线相对位置** * **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，判断指数所处的趋势阶段和强弱[17]。 * **因子具体构建过程**：首先计算指数收盘价的移动平均值，常用周期包括5日（MA5）、10日（MA10）、20日（MA20）、60日（MA60）、120日（MA120）、250日（MA250）[18]。然后计算当前收盘价相对于各条均线的偏离百分比，公式为： $$偏离百分比 = \frac{当前收盘价 - 移动平均线值}{移动平均线值} \times 100\%$$ 根据偏离百分比的正负和大小，判断指数是突破、贴近还是跌破某条均线[17][18]。 **3. 因子名称：交易金额占比** * **因子构建思路**：计算特定指数成分股总成交金额占全市场（以中证全指为代表）总成交金额的比例，用以观察资金在不同风格板块间的流向和集中度[3][20]。 * **因子具体构建过程**：在交易日T，对于特定宽基指数，其交易金额占比计算公式为： $$交易金额占比_T = \frac{该指数所有成分股在T日的成交金额之和}{中证全指所有成分股在T日的成交金额之和} \times 100\%$$ 报告中使用该指标比较了主要宽基指数的资金吸引力[3][20]。 **4. 因子名称：指数换手率** * **因子构建思路**：衡量指数整体交易的活跃程度，高换手率通常意味着市场关注度高或分歧大[20]。 * **因子具体构建过程**：采用流通市值加权的方式计算指数换手率，公式为： $$指数换手率_T = \frac{\sum (成分股流通股本_T \times 成分股换手率_T)}{\sum (成分股流通股本_T)}$$ 其中，成分股换手率通常由当日成交股数除以流通股本计算得到[20]。 **5. 因子名称：收益分布峰度与偏度** * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率分布的峰度和偏度，刻画收益分布的尖锐程度和对称性，以评估市场收益的稳定性和极端风险[25][26]。 * **因子具体构建过程**： * **峰度**：计算指数日收益率序列的四阶中心矩与标准差四次方的比值，再减去3（正态分布的峰度值）。报告中的“峰度负偏离”指当前峰度值低于近5年历史峰度均值[25][26]。 $$峰度 = \frac{E[(R-\mu)^4]}{\sigma^4} - 3$$ 其中，\(R\)为日收益率序列，\(\mu\)为序列均值，\(\sigma\)为标准差。 * **偏度**：计算指数日收益率序列的三阶中心矩与标准差三次方的比值。正偏态表示收益率分布有长的右尾，负偏态表示有长的左尾[25][26]。 $$偏度 = \frac{E[(R-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ **6. 因子名称：风险溢价** * **因子构建思路**：用指数的预期收益率（通常用市盈率倒数或股息率近似）减去无风险利率（以十年期国债即期收益率为参考），衡量投资者因承担市场风险而要求的额外回报，用于判断市场的相对估值和投资价值[28][32]。 * **因子具体构建过程**：报告中使用指数的市盈率倒数（E/P）作为预期收益率的代理变量。风险溢价计算公式为： $$风险溢价 = \frac{1}{PE_{TTM}} - 十年期国债即期收益率$$ 同时，计算该风险溢价在近1年、近5年历史数据中的分位值，以判断其当前位置[32]。 **7. 因子名称：PE-TTM（滚动市盈率）** * **因子构建思路**：使用最近四个季度的净利润总和计算市盈率，作为衡量指数估值水平的核心指标[40][43]。 * **因子具体构建过程**：对于指数而言，其PE-TTM通常为成分股市盈率的市值加权或调和平均数。报告重点关注其当前值以及相对于近1年、近5年历史数据的分位值[43][44]。 **8. 因子名称：股债性价比** * **因子构建思路**：是风险溢价因子的另一种表现形式，直接对比股票资产与债券资产的预期收益率之差，用于进行大类资产配置的决策参考[47]。 * **因子具体构建过程**：计算公式与风险溢价一致，即PE-TTM的倒数与十年期国债即期收益率之差[47]。报告通过比较该值与其历史分位（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来判断股票的相对吸引力[47]。 **9. 因子名称：股息率** * **因子构建思路**：衡量指数成分股现金分红的回报率，是高股息或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][56]。 * **因子具体构建过程**：指数股息率通常为成分股过去一年现金分红总额与指数总市值的比率。报告跟踪其当前值、历史均值及分位值[54]。 **10. 因子名称：破净率** * **因子构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的个股数量占指数总成分股数量的比例，反映市场整体的悲观程度或估值洼地情况[55][58]。 * **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。破净率计算公式为： $$破净率 = \frac{市净率<1的个股数量}{指数总成分股数量} \times 100\%$$ 报告展示了各主要宽基指数的当前破净率[58]。 因子的回测效果 本报告为市场状态跟踪报告，展示了各因子在特定时点（2026年1月23日）的截面数据或状态描述，并未提供因子在历史回溯测试中的表现指标（如IC、IR、多空收益等）。因此，无因子的量化回测效果部分。 报告中对部分因子的状态给出了定性评价，例如： * **风险溢价**：中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[29]；上证50的风险溢价分布更集中[35]。 * **PE-TTM**：中证500和中证1000估值连续达到近1年和近5年峰值[43]。 * **股息率**：高股息率在市场利率下行期的表现尤为突出[49]。 * **破净率**：破净占比越高，低估的情况越普遍；占比越低，可能表明市场对未来发展持乐观态度[57]。

投资评级与核心观点 - **投资评级**：持有（首次）[6] - **核心观点**：报告认为，天工股份作为钛及钛合金材料生产商，其业绩回暖尚需等待下游需求（特别是消费电子领域）的复苏，且当前估值较高，因此首次覆盖给予“持有”评级[6] - **盈利预测**：预计公司2025-2027年营业收入分别为6.78亿元、10.07亿元、11.56亿元，同比增长率分别为-15.35%、48.48%、14.81%；归母净利润分别为1.05亿元、1.85亿元、2.53亿元，同比增长率分别为-39.34%、76.68%、36.83%[6] - **估值水平**：基于盈利预测，2025-2027年对应的市盈率（P/E）分别为122.35倍、69.25倍、50.61倍，显著高于可比公司宝钛股份与金天钛业2025-2027年PE算术平均值（分别为40.86倍、31.87倍、25.25倍）[61][62] 公司概况与股权结构 - **公司简介**：江苏天工科技股份有限公司成立于2010年，于2025年5月在北交所上市，主营业务为钛及钛合金材料的研发、生产与销售，主要产品为线材、板材、管材[12] - **股权结构**：公司股权高度集中，截至2025年三季报，实控人朱小坤、于玉梅、朱泽峰合计控制公司股权比例为69.84%，其中控股股东江苏天工投资管理有限公司直接持股67.63%[6][13] - **子公司**：公司拥有两家控股子公司，分别持有江苏天工索罗曼合金材料有限公司55%股权和江苏天工钛晶新材料有限公司60%股权[6][13] - **管理层**：核心管理层以80、90后为主，教育背景良好，具备丰富的行业经验[6][16] 钛行业分析 - **产业链与应用**：钛工业分为钛材和钛白粉两条线，钛材产业链上游为海绵钛，中游加工成钛材，下游应用于化工、航空航天、消费电子等领域[19][20] - **消费电子应用**：得益于高强度、耐腐蚀及独特质感，钛及钛合金已成为手机、相机、笔记本电脑等便携式电子产品外壳的理想材料，渗透率有望随成本下降而提升[21] - **行业规模**：中国钛加工材产量从2005年的1.01万吨增长至2024年的17.20万吨，销量从1.01万吨增长至15.09万吨[24] - **应用分布**：2024年，中国钛材料下游应用中，化工占比48.5%，航空航天占比21.3%，3C（消费电子）占比6.8%[27] - **发展趋势**：行业呈现“资源为王”、“高端化”、“国际化”三大趋势，高端钛材在航空航天、消费电子、生物医疗等新兴领域需求有望快速释放[32][33] 主营业务分析 - **产品与产能**：公司主要产品为钛及钛合金线材、板材、管材，2022-2024年产能稳定在5000吨、7000吨、7000吨，产能利用率从71.84%提升至87.80%，产销率均超过98%[35][39] - **收入构成**：收入高度依赖钛及钛合金产品，2022-2025年上半年该业务收入占比均在93%以上，销售市场以国内为主，占比超过98%[37][38] - **客户集中度**：存在严重的大客户依赖风险，2022-2024年，第一大客户常州索罗曼及其关联公司的收入占比分别为27.88%、83.45%、71.72%[6][40][42] - **供应商集中度**：前五大供应商采购占比较高，2022-2024年合计占比分别为88.42%、87.74%、92.67%，其中向龙佰集团的采购占比在2024年达到54.92%，但报告认为供应商集中风险整体可控[44][46] - **募投项目**：IPO募资用于“年产3,000吨高端钛及钛合金棒、丝材生产线建设项目”，总投资4.00亿元，建设期2年，预计将提升公司产能规模[45] 财务分析 - **收入与利润波动**：2023年营业收入达10.35亿元，同比增长170.05%，主要因进入消费电子领域销量大增；2024年收入下滑至8.01亿元，同比-22.59%，主要受线材销售规模下降影响；2025年前三季度收入4.47亿元，同比-25.56%，因消费电子客户需求阶段性减少[47] - **毛利率变动**：毛利率呈先升后降趋势，2022-2025年前三季度分别为25.69%、25.52%、30.40%、18.96%，2024年提升因原材料降价及工艺优化，2025年下降因产品结构调整及原材料成本上升[49] - **资产负债状况**：公司资产负债率较低且无有息负债，2022-2025年前三季度资产负债率分别为17.98%、24.07%、13.94%、12.01%，财务状况健康[53] - **费用控制**：期间费用率较低，2022-2025年前三季度分别为7.10%、5.52%、6.35%、6.27%[56]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：连阴连阳天数因子**[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，来捕捉市场的短期动量或反转趋势。[12] * **因子具体构建过程**：对于每个交易日，从当日开始向前回溯，若指数日收益率连续为正，则连阳天数累加；若连续为负，则连阴天数累加（以负数表示）。当收益率符号改变时，计数重置。最终输出一个代表连续天数的数值，正数表示连阳，负数表示连阴。[12] 2. **因子名称：均线突破因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期的移动平均线（MA）的位置关系，来判断指数短期、中期和长期的趋势强度。[15][16] * **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、250日简单移动平均线（MA）。然后计算收盘价相对于各条均线的百分比偏离度。公式为： $$ vsMA_N = (Close / MA_N - 1) \times 100\% $$ 其中，$Close$为当日收盘价，$MA_N$为N日移动平均线。该值大于0表示收盘价位于均线之上，反之则在均线之下。[16] 3. **因子名称：近N日高位/低位突破因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过判断指数收盘价是否突破过去一段时期（如250个交易日）的最高价或最低价，来识别趋势的延续或极端状态。[15][16] * **因子具体构建过程**：计算指数在过去250个交易日内的最高收盘价（近250日高位）和最低收盘价（近250日低位）。然后计算收盘价相对于这两个极值的百分比偏离度。公式为： $$ vsHigh_{250} = (Close / High_{250} - 1) \times 100\% $$ $$ vsLow_{250} = (Close / Low_{250} - 1) \times 100\% $$ 其中，$High_{250}$和$Low_{250}$分别代表近250日最高收盘价和最低收盘价。收盘价创出新高时，$vsHigh_{250}$为0%。[16] 4. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）**[24][25] * **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），来量化收益分布的不对称性和尾部风险特征。[24][25] * **因子具体构建过程**：基于指数过去一段时期（如近一年）的日收益率序列，计算其偏度和峰度。报告中使用的峰度为超额峰度，即在计算峰度后减去正态分布的峰度值3。偏度为正表示分布右偏（极端正收益更多），为负表示左偏（极端负收益更多）。峰度值越大，表示收益率分布更集中，尾部更薄；负的峰度值表示分布比正态分布更平坦。[24][25] 5. **因子名称：风险溢价因子**[27][31] * **因子构建思路**：计算股票指数预期收益率与无风险收益率之差，作为投资者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。[27][31] * **因子具体构建过程**：使用指数的市盈率倒数（1/PE-TTM）作为股票预期收益率的代理变量，减去十年期国债即期收益率作为无风险利率，得到风险溢价。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。同时，计算该风险溢价在近1年、近5年历史数据中的分位值，以判断当前风险溢价的相对水平。[31] 6. **因子名称：估值分位因子（PE-TTM）**[39][42][44] * **因子构建思路**：将指数当前的滚动市盈率（PE-TTM）置于其历史序列中，计算其所处的百分比位置，以判断当前估值的高低。[39][42][44] * **因子具体构建过程**：首先获取指数当前的PE-TTM值。然后，分别计算该值在近1年和近5年历史PE-TTM序列中的分位值（Percentile）。例如，近5年分位值为100%表示当前估值处于近5年最高水平。[42][44] 7. **因子名称：股债性价比因子**[46] * **因子构建思路**：比较股票市场与债券市场的相对吸引力，通常用股票收益率（市盈率倒数）与债券收益率之差来表示。[46] * **因子具体构建过程**：该因子构建过程与风险溢价因子相同，即： $$ 股债性价比 = \frac{1}{PE\_TTM} - R_f $$ 其中$R_f$为十年期国债即期收益率。报告通过观察该值相对于其历史分位数（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）的位置来判断股债资产的相对配置价值。[46] 8. **因子名称：股息率因子**[48][53] * **因子构建思路**：计算指数成分股的现金分红回报率，作为价值投资和红利策略的参考指标。[48][53] * **因子具体构建过程**：指数股息率为其成分股股息率的加权平均。报告展示了当前股息率及其在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值，用于评估当前股息率在历史上的相对水平。[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（PB）小于1的个股数量占比，反映市场整体的估值悲观程度或极端低估情况。[54][57] * **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。破净率即为市净率小于1的个股数量除以指数总成分股数量。公式为： $$ 破净率 = \frac{Count(PB < 1)}{Total Count} \times 100\% $$ 该值越高，表明市场整体估值越低。[57] 因子的回测效果 （注：本报告为市场数据跟踪报告，主要展示各宽基指数在不同因子上的截面取值和状态描述，并未提供基于这些因子的选股模型回测结果，如多空组合收益、IC、IR等。因此，此处列出报告截止日（2026年1月22日）各主要宽基指数在关键因子上的具体取值。） 1. **连阴连阳天数因子**：上证50日K连阴天数为5天[12]；中证500、中证1000、中证2000、中证全指、创业板指日K连阳天数均为2天[12]。 2. **均线突破因子**：创业板指收盘价高于其5日均线（vsMA5为0.3%）[16]；中证500收盘价高于其所有列示均线，且相对于MA60偏离度达13.2%[16]。 3. **近250日高位突破因子**：中证500与中证2000收盘价均触及其近250日高位（vs近250日高位为0.0%）[15][16]。 4. **收益分布形态因子**：当前峰度负偏离最大的是创业板指（当前vs.近5年为-2.82），最小的是中证500（-1.58）[24][25]。当前负偏态最大的是创业板指（当前vs.近5年为-0.68），最小的是中证500（-0.43）[24][25]。 5. **风险溢价因子**：当前风险溢价最高的是创业板指（1.00%），最低的是上证50（-0.47%）[31]。近5年分位值最高的是创业板指（76.75%）和中证2000（76.35%），最低的是上证50（30.32%）[31]。 6. **估值分位因子（PE-TTM）**：近5年历史分位值最高的是中证500和中证1000（均为100.0%），较低的是创业板指（63.47%）和上证50（81.74%）[42][44]。 7. **股债性价比因子**：所有指数当前股债性价比均未高于其近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）[46]。 8. **股息率因子**：当前股息率最高的是上证50（3.27%），最低的是中证2000（0.69%）[53]。近5年历史分位值较高的是创业板指（57.85%）和沪深300（37.02%），较低的是中证2000（0.41%）和中证500（3.39%）[53]。 9. **破净率因子**：当前破净率最高的是上证50（24.0%），最低的是中证2000（2.3%）[57]。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化预测或选股模型，因此无量化模型部分。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指标进行了跟踪和计算，这些指标可视为观察市场状态或构建因子的基础元素。以下是报告中涉及的主要因子及其构建方式： 1. **因子名称：均线突破因子** * **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，判断短期市场趋势和动量强度[15]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于各周期移动平均线的百分比偏离度。具体公式为： $$ vsMA_N = \frac{Close - MA_N}{MA_N} \times 100\% $$ 其中，$Close$ 代表指数当日收盘价，$MA_N$ 代表N日移动平均线（报告中N取5, 10, 20, 60, 120, 250）[16]。同时，报告也计算了收盘价相对于近250交易日最高价和最低价的偏离度，构建思路类似[16]。 2. **因子名称：价格高位突破因子** * **因子构建思路**：识别指数是否突破近期价格区间的高点，作为市场强势和动量延续的信号[15]。 * **因子具体构建过程**：记录指数在过去250个交易日内的最高价（近250日高位）。计算当日收盘价与该最高价的差值或比率，判断是否创出新高。报告中，中证500收盘价等于其近250日高位，即实现突破[16]。 3. **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序列的偏度和峰度，刻画收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，以评估市场风险结构[23]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度 (Skewness)**：衡量收益率分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加，负偏态反之[23]。报告对比了当前偏度与近5年历史偏度。 * **峰度 (Kurtosis)**：衡量收益率分布的尖峭程度。报告中的计算减去了3（正态分布峰度），因此“峰度负偏离”表示当前分布比近5年历史分布或正态分布更平坦[24]。峰度越大，说明收益率分布更集中[23]。 4. **因子名称：风险溢价 (Risk Premium)** * **因子构建思路**：计算股票指数预期收益率超过无风险利率的部分，用以衡量市场风险补偿和投资价值[26]。 * **因子具体构建过程**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的参考。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。报告给出了各宽基指数的当前风险溢价具体数值，并计算了其在近1年、近5年历史序列中的分位值[30]。 5. **因子名称：股债性价比 (Equity Bond Yield Gap)** * **因子构建思路**：比较股票市场与债券市场的相对吸引力，常用指标是股票市场收益率（如E/P）与长期国债收益率之差[45]。 * **因子具体构建过程**：报告中使用各指数市盈率（TTM）的倒数与十年期国债即期收益率之差作为股债性价比指标[45]。并设置了基于近5年数据的80%分位值（机会值）和20%分位值（危险值）作为参考阈值[45]。 6. **因子名称：估值分位因子 (PE-TTM Percentile)** * **因子构建思路**：将指数当前市盈率（TTM）置于其历史时间序列中，观察其所处的百分比位置，以判断估值相对高低[38]。 * **因子具体构建过程**：计算指数当前PE-TTM在指定历史窗口（如近1年、近5年、全历史）内的分位值。公式本质上是计算历史数据中小于等于当前值的样本比例[41][42]。 7. **因子名称：股息率 (Dividend Yield)** * **因子构建思路**：衡量上市公司现金分红回报率的指标，是高股息投资风格的核心因子[47]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各宽基指数的当前股息率数值，并计算了其在近1年、近5年及全历史中的分位值，以评估其相对水平[52]。 8. **因子名称：破净率 (Price-to-Book Ratio < 1 Percentage)** * **因子构建思路**：计算市净率（PB）小于1的个股数量占指数成分股总数的比例，反映市场整体的低估程度或悲观情绪[53][55]。 * **因子具体构建过程**：统计指数成分股中，股价低于每股净资产的个股数量，再除以成分股总数，得到破净率[56]。破净率越高，表明市场低估越普遍[55]。 因子的回测效果 本报告主要为截面数据展示和历史对比，未提供基于这些因子的分层回测、多空组合收益等量化回测结果。报告中所列“测试结果”实为各因子在特定时点（2026年1月21日）对于不同宽基指数的截面取值和与历史区间的比较，具体如下： 1. **均线突破因子**：各宽基指数 vsMA5、vsMA10 等具体百分比数值[16] 2. **价格高位突破因子**：中证500 vs近250日高位为0.0%，表示触及高点；其他指数均为负值，表示未突破[16] 3. **收益分布形态因子**： * **峰度偏离**：创业板指当前峰度较近5年峰度负偏离最大（-2.71），中证500负偏离最小（-1.63）[24] * **偏度偏离**：创业板指当前偏度较近5年偏度负偏离最大（-0.66），中证500负偏离最小（-0.43）[24] 4. **风险溢价因子**： * **当前值**：中证500最高（1.11%），上证50最低（-0.12%）[30] * **近5年分位值**：中证500最高（84.37%），上证50最低（45.40%）[30] 5. **股债性价比因子**：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）[45] 6. **估值分位因子 (PE-TTM)**： * **近5年分位值**：中证500最高（100.0%），创业板指最低（62.4%）[41][42] * **当前值 vs 近1年均值±1倍标准差**：中证500当前值超出近1年均值+1倍标准差12.34%，创业板指超出2.92%[42] 7. **股息率因子**： * **当前值**：上证50最高（3.26%），中证2000最低（0.70%）[52] * **近5年分位值**：创业板指最高（58.18%），中证2000最低（1.32%）[4][52] 8. **破净率因子**：上证50最高（24.0%），中证2000最低（2.5%）[4][56]

行业投资评级 - 行业评级为增持（维持）[5] 报告核心观点 - 锂价上涨是基本面改善与市场情绪共振的结果，并非短期炒作[5] - 需求端形成“储能+动力电池”双轮驱动新格局，供给端弹性严重不足，产业链利润向上游集中，行业或将迎来新一轮景气周期[6][7][9] 行业表现与事件 - 近十二个月行业绝对收益为108.33%，相对沪深300收益为85.11%[2] - 2026年1月20日，电池级碳酸锂现货均价单日上涨4,000元，报15.25万元/吨，较年初低点反弹超28%[5] - 期货主力合约盘中涨幅达7.47%，最高触及16.02万元/吨，成交量创近期新高[5] - 市场情绪转为主动备货，江西、青海等地主要生产商订单排期已延至数月之后[5] 需求端分析 - 储能成为拉动锂消费的第一增长点，需求呈现爆发式增长[6] - 新能源汽车市场需求保持稳健，动力电池装机量稳步增长[6] - “储能+动力电池”双轮驱动共同构筑锂资源需求的高确定性、高成长性底座[6] - 随着新型电力系统建设全面铺开、储能经济性改善及全球政策支持加大，储能用锂需求有望进入长期放量通道[6] 供给端分析 - 碳酸锂产能释放面临多重制约，整体弹性显著不足[7][8] - 国内方面，青藏盐湖提锂进入冬季生产淡季，产量季节性回落；江西等地锂云母提锂项目因环保监管趋严，开工率波动较大[8] - 海外方面，主要锂资源出口国受政策调整、基础设施瓶颈影响，出口量下滑，新增产能投产进度滞后于预期[8] - 碳酸锂供给刚性特征突出，有望推动锂价持续上行[8] 产业链格局与投资建议 - 产业链利润向上游集中，拥有自有优质锂矿或盐湖资源的企业成本优势被放大，盈利能力大幅提升，话语权增强[9] - 中游材料环节面临原材料成本快速攀升压力，行业分化趋势明显[9] - 下游应用端（新能源汽车制造商与储能系统集成商）短期内需被动消化成本上涨压力，利润空间可能受挤压[9] - 拥有高品位自有矿产资源、低成本提锂能力及稳定产能释放节奏的龙头企业将充分受益[9] - 投资建议重点关注天齐锂业、赣锋锂业、中矿资源、永兴材料、大中矿业等[9]

量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化预测或选股模型，但详细构建并计算了多个用于评估市场状态和宽基指数投资价值的量化因子。 1. **因子名称：连阴连阳天数**[11] * **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，来跟踪市场的短期趋势强度和持续性[11]。 * **因子具体构建过程**：从指定起始日开始，逐日判断指数收盘价涨跌。若当日收益率为正，则连阳计数加1，连阴计数清零；若为负，则连阴计数加1（以负数表示），连阳计数清零；若为平盘，则计数清零。最终输出一个带符号的整数，正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[11]。 2. **因子名称：指数与均线比较**[14][15] * **因子构建思路**：通过计算指数收盘价相对于不同周期移动平均线（MA）的偏离百分比，来判断指数短期、中期和长期的趋势位置及支撑压力情况[14]。 * **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，计算当日收盘价相对于各均线的偏离百分比。公式为： $$偏离百分比 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$$ 例如，`vsMA5` 即为收盘价相对于5日均线的偏离百分比[15]。 3. **因子名称：指数换手率**[17][18] * **因子构建思路**：衡量指数成分股整体的交易活跃度，反映市场资金关注度和流动性状况[17]。 * **因子具体构建过程**：采用流通股本加权平均的方式计算指数整体换手率。公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 其中，成分股换手率为该股票当日成交量与其流通股本之比[18]。 4. **因子名称：日收益率分布形态（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，分析收益率分布的集中程度和对称性，以评估市场收益的极端风险和分布特征变化[24]。 * **因子具体构建过程**：首先，选取特定时间窗口（如近一年）的指数日收益率序列。然后，计算该序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）。报告中采用的峰度为超额峰度，即在计算值基础上减去正态分布的峰度3。偏度大于0表示正偏（右偏），极端正收益更多；小于0表示负偏（左偏），极端负收益更多[25]。 5. **因子名称：风险溢价**[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参考，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[27]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价通常定义为股票指数的预期收益率减去无风险利率。在报告的跟踪计算中，采用了指数的市盈率倒数（E/P）作为预期收益率的简化替代。具体公式为： $$风险溢价 = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_f$$ 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。报告同时计算了该风险溢价在近1年、近5年时间窗口内的历史分位值、均值及波动率[31]。 6. **因子名称：PE-TTM分位值**[39][42][43] * **因子构建思路**：将指数当前的滚动市盈率（PE-TTM）置于其历史数据中，计算其所处的百分位位置，以判断当前估值在历史上的相对高低水平[39]。 * **因子具体构建过程**：首先，获取指数在指定历史窗口（如近5年）内每个交易日的PE-TTM数据序列。然后，将当前PE-TTM值与该历史序列进行比较，计算其百分位排名。公式可表示为： $$分位值 = \frac{历史序列中小于等于当前值的样本数}{历史序列总样本数} \times 100\%$$ 报告分别计算了近1年和近5年两个时间窗口的历史分位值[42][43]。 7. **因子名称：股债性价比**[46] * **因子构建思路**：通过比较股票市场收益率（以PE倒数代表）与债券市场收益率（十年期国债利率）的差值，来判断股票和债券两类资产的相对吸引力[46]。 * **因子具体构建过程**：该因子是“风险溢价”因子的另一种表述和应用。构建过程与风险溢价相同，即计算 $\frac{1}{PE_{TTM}} - R_f$。报告通过绘制该值的走势图，并叠加其历史分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）和均值±1倍标准差区间，进行历史对比分析[46]。 8. **因子名称：股息率历史分位值**[48][53] * **因子构建思路**：将指数当前的股息率置于其历史数据中，计算其所处的百分位位置，以评估当前分红回报率在历史上的相对水平，辅助判断红利风格的投资价值[48]。 * **因子具体构建过程**：与PE-TTM分位值计算方法类似。获取指数在指定历史窗口（近1年、近5年）内每个交易日的股息率数据序列，计算当前股息率在该序列中的百分位排名[53]。 9. **因子名称：破净率**[54][57] * **因子构建思路**：计算指数成分股中市净率（PB）小于1的股票数量占比，反映市场整体估值水平是否处于极端低估状态，以及市场的悲观或乐观情绪[54]。 * **因子具体构建过程**：首先，判断指数中每只成分股是否“破净”，即其市净率是否小于1。然后，统计破净的个股数量，并计算其占指数总成分股数量的比例。公式为： $$破净率 = \frac{破净个股数}{指数总成分股数} \times 100\%$$ 报告跟踪了各宽基指数的破净率及其变化趋势[57]。 因子的回测效果 本报告未对上述因子进行预测能力（如选股阿尔法）的回测，但给出了各因子在特定时点（2026年1月20日）对于不同宽基指数的具体计算结果，可作为因子取值的横截面展示。 1. **连阴连阳天数因子**：上证50为-3日，创业板指为-3日，中证500为3日，中证2000为3日，其余指数该日未形成连阴或连阳[11]。 2. **指数与均线比较因子**：以`vsMA5`为例，上证50为-0.6%，沪深300为-0.4%，中证500为0.1%，中证1000为-0.6%，中证2000为-0.3%，中证全指为-0.3%，创业板指为-1.8%[15]。 3. **指数换手率因子**：中证2000为4.83%，创业板指为3.57%，中证1000为3.39%，中证500为2.59%，中证全指为2.25%，沪深300为0.86%，上证50为0.36%[17]。 4. **日收益率分布形态因子**：以“当前vs.近5年”峰度变化为例，创业板指为-2.68，中证2000为-2.28，中证全指为-2.01，中证1000为-1.93，沪深300为-1.88，上证50为-1.76，中证500为-1.58[25]。以“当前vs.近5年”偏度变化为例，创业板指为-0.65，中证2000为-0.56，中证1000为-0.53，中证全指为-0.52，上证50为-0.49，沪深300为-0.46，中证500为-0.42[25]。 5. **风险溢价因子**：当前值，上证50为-0.18%，沪深300为-0.34%，中证500为-0.49%，中证1000为-1.01%，中证2000为-1.00%，中证全指为-0.60%，创业板指为-1.79%[31]。近5年分位值，上证50为43.17%，沪深300为36.98%，中证500为29.76%，中证1000为19.84%，中证2000为20.56%，中证全指为24.60%，创业板指为11.43%[31]。 6. **PE-TTM分位值因子**：近5年历史分位值，中证500为99.83%，中证1000为99.59%，中证全指为99.50%，沪深300为88.43%，上证50为83.14%，创业板指为61.74%，中证2000为91.57%[43]。 7. **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和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[46]。 8. **股息率历史分位值因子**：近5年历史分位值，创业板指为58.51%，沪深300为37.27%，上证50为32.89%，中证全指为27.60%，中证1000为24.38%，中证500为5.95%，中证2000为2.40%[53]。 9. **破净率因子**：上证50为24.0%，沪深300为16.33%，中证500为10.2%，中证1000为6.9%，中证全指为5.42%，中证2000为2.55%[57]。

行业投资评级 - 行业评级为增持，且为上调评级 [1] 核心观点 - 报告核心观点为电解铝行业正经历价值重估，长期看好，主要驱动力在于供给刚性约束与新兴需求爆发 [3] 供给端分析 - 全球电解铝供给呈现高度刚性，产能扩张受限 [4] - 中国电解铝建成产能达4500万吨/年，占全球总产能55%，行业开工率长期维持在98%以上，2025年产量同比增速仅为0.4% [4] - 海外扩产面临瓶颈：欧美因数据中心用电推高电价，复产经济性恶化；印尼规划新增940万吨产能，但截至2025年仅投产153万吨，新建项目平均投产周期长达五年 [4] - 预计2025至2030年全球电解铝供应年均复合增长率仅为1.4%，低于同期2.3%的需求增速，供需缺口将从2025年的-19万吨扩大至2030年的-95万吨 [4] 需求端分析 - 电解铝需求呈现传统领域企稳回升与新兴领域高增爆发的双轮驱动格局 [6] - 传统领域：建筑用铝占总消费比例在2025年已降至21%，拖累效应减弱；国家电网投资加码，2026年特高压等项目预计新增电解铝需求约46万吨 [6] - 新兴领域：1) 新能源汽车单车用铝量提升至约200公斤，较此前增长50%，预计2026年全球带来增量需求33万吨；2) 储能与数据中心用铝需求快速攀升，新兴应用占总消费比例升至15%，2020-2025年复合增长率达11.7%；3) 以铝代铜趋势加速，铜铝价格比突破4.4，2025年替代规模预计超过70万吨；4) 全球产业转移带来机遇，东南亚、中东等地人均铝消费量仅为中国的五分之一，2025-2030年当地铝需求复合增长率有望达7.3% [6] 成本端分析 - 绿色电力应用显著优化生产经济性，中国电解铝行业绿电使用比例已超过30% [7] - 吨铝直流电耗降至1.25万度，较传统煤电路径降低生产成本约15% [7] - 氧化铝价格触底回升，吨生产成本回落至2800元以下；煤炭价格低位运行带动预焙阳极等辅料成本同比下降约10% [7] - 当前国内电解铝吨完全成本较海外平均水平低约2000元，竞争优势显著 [7] - 随着绿电渗透率提升和能源结构优化，生产成本有望继续下行 [8] 投资建议 - 持续看好铝板块投资机会，提示重点关注南山铝业、中国铝业、云铝股份、中孚实业等 [8] 近期市场表现 - 近1个月行业相对收益为17.16%，绝对收益为20.46% [2] - 近3个月行业相对收益为24.91%，绝对收益为29.44% [2] - 近12个月行业相对收益为83.5%，绝对收益为107.28% [2] 价格走势 - 2026年以来电解铝价格显著上涨，国内铝价一度突破2.5万元/吨，LME铝价突破3200美元/吨 [3] - 沪铝主力合约站稳2.4万元/吨，较2025年4月低点19000元/吨涨幅近32% [3]