量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：RSI相对强弱指标**[2] * **因子构建思路**：通过计算一定周期内平均涨幅与平均跌幅的比值，来衡量市场的超买或超卖状态，以判断短期价格走势的强弱[2]。 * **因子具体构建过程**： 1. 设定计算周期为12天[2]。 2. 计算周期内所有上涨日的平均涨幅（AvgGain）和所有下跌日的平均跌幅（AvgLoss）[2]。 3. 计算相对强度RS：RS = AvgGain / AvgLoss[2]。 4. 计算RSI值：$$RSI = 100 – \frac{100}{1 + RS}$$[2]。 * **因子评价**：RSI>70表示市场可能处于超买状态，RSI<30表示市场可能处于超卖状态，常用于识别短期反转机会[2]。 2. **因子名称：净申购金额**[2] * **因子构建思路**：通过比较ETF当前净值与根据前一日净值及收益率推算的理论净值之间的差额，来计算当日资金的净流入或流出情况[2]。 * **因子具体构建过程**： 1. 获取当日ETF净值NAV(T)和前一日ETF净值NAV(T-1)[2]。 2. 获取当日ETF的收益率R(T)[2]。 3. 计算净申购金额NETBUY(T)：$$NETBUY(T) = NAV(T) – NAV(T-1) \times (1 + R(T))$$[2]。该值代表以亿元为单位的资金净流入（正值）或净流出（负值）[2]。 因子与模型的效果展示 *注：报告以数据表格形式展示了各ETF的因子取值，未提供统一的回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等）。以下根据报告表格内容，整理关键因子的典型取值区间。* 1. **RSI相对强弱指标**：报告中宽基与主题ETF的RSI值主要分布在30至70之间，例如宽基ETF多在50-55区间（如沪深300ETF约50-54），部分主题ETF如恒生科技ETFRSI为36.20，处于相对低位；而中证2000ETF、日经225ETF的RSI接近或超过60，处于相对高位[4][7]。 2. **净申购（亿元）**：该因子取值在不同ETF间差异巨大，既有大幅净流入（如南方中证500ETF净申购21.89亿元），也有显著净流出（如易方达创业板ETF净申购-10.88亿元），多数ETF的日净申购额在-1亿至+1亿元区间内波动[4][7]。 3. **流通市值（亿元）**：ETF规模差异显著，头部宽基ETF如华泰柏瑞沪深300ETF流通市值达2243.36亿元，而部分主题或小盘ETF流通市值不足10亿元（如鹏华中证800ETF仅0.39亿元）[4][7]。 4. **涨跌幅（%）**：报告日各ETF涨跌幅均为正，宽基指数中中证1000、中证2000相关ETF涨幅居前（约2.5%），主题ETF中芯片半导体、人工智能相关ETF涨幅突出（约3.5%-4.0%）[4][7]。 5. **机构持仓占比（%）**：宽基ETF的机构持仓占比普遍较高，如华夏中证1000ETF达97.69%，而部分行业主题或跨境ETF的机构持仓占比较低，如天弘创业板ETF为8.54%[4][7]。

核心观点 报告对2026年1月19日至1月23日当周的市场流动性进行了全面跟踪分析，核心观点认为市场整体风格偏强，多数行业板块上涨，但资金面呈现结构性分化，整体为净流出状态，成长风格在成交活跃度上保持领先，但部分行业拥挤度已处于高位[1][3][18] 各类市场流动性概况 - **货币市场流动性**：短期利率小幅上行，R007由1.5137%升至1.5360%，增加2.23个基点；DR007由1.4430%升至1.4935%，增加5.05个基点，两者利差收窄2.82个基点，中美利差扩大1.12个基点[1][9] - **资本市场流动性**：A股市场本周呈现资金净流出，净流出金额为2503.63亿元，较上周减少1675.93亿元，资金供给为-1842.46亿元，资金需求为661.16亿元，资金供给减少2631.87亿元，主要源于融资净买入减少1127.90亿元、股票分红减少406.67亿元及股票型ETF净申赎减少1267.78亿元，而股票型与混合型基金成立增加170.48亿元，资金需求减少955.94亿元[1][13] - **主板市场流动性**：市场资金面结构性分化，除沪深300指数外，中证500、中证1000及中证2000指数的融资余额环比下跌，而融券余额方面，后三者环比上涨，各宽基指数的融资净买入规模普遍收缩，市场活跃度同步回落，日均成交额与换手率下降[16] 行业板块流动性跟踪 - **行业涨跌幅**：中信一级行业多数上涨，市场风格偏强，建材板块表现最为突出，周涨幅达9.18%，石油石化、钢铁等行业亦有小幅上涨，下跌板块中，银行、通信领跌，跌幅分别为2.69%和1.68%[1][18] - **行业资金流向**： - **杠杆资金**：呈现广泛减持、局部加仓的结构性特征，有色金属行业获得杠杆资金净加仓最多，达52.34亿元，电子行业杠杆资金净流出最多，达49.85亿元[21] - **陆股通重仓股主力资金**：整体流向均衡，行业分化明显，非银行金融行业资金净流入最多，为34.21亿元，通信行业净流出最多，为65.74亿元[22] - **行业热度纵向对比**：近十六周数据显示，本周有色金属、机械行业的杠杆资金占比处于16周高位，而医药、商贸零售、房地产、汽车、电力设备及新能源、轻工制造行业的杠杆资金占比处于16周低位，建材行业杠杆资金净买入增加最多，电子行业减少最多[24] - **行业拥挤度**：综合波动率、动量、换手率和量价相关性指标，截至本周最后一个交易日，国防军工行业的综合拥挤度最高，其拥挤度得分为83.33%[2][29][30] 风格板块流动性跟踪 - **风格表现与成交**：本周风格指数绝大多数上涨，周期与成长风格表现领先，分别上涨4.64%和1.81%，仅金融风格下跌1.50%，从日均成交额占比看，成长风格是市场最活跃板块，占比达58.15%，但其占比本周回落2.71%，周期风格占比上升3.89%，在日均换手率方面，成长风格保持最高，为3.77%，金融和稳定风格处于相对低位[3][32][36][38] - **风格资金流向**：陆股通重仓股主力资金在各风格板块总体以减持为主，对金融风格增持力度最大，为57.15亿元，对成长风格减持力度最大，为166.07亿元[33]

报告行业投资评级 - 行业评级：优于大市 [1] - 评级变动：维持 [1] 报告核心观点 - 飞机制造商产能虽缓慢恢复但仍受限，飞机订单需求持续火热，积压订单量维持历史高位，飞机供需紧张格局延续 [2] - 飞机租赁商订单飞机抢手，市场对飞机需求旺盛，行业将持续受益于供需紧张带来的机遇 [2] - 亚太地区航空市场增长潜力较大，为中资飞机租赁公司提供更广阔发展空间 [2] - 对比全球飞机租赁龙头AerCap，中资飞机租赁公司估值相对较低且拥有较高订单弹性，值得重点关注 [2] 一、飞机供给持续紧张 - **飞机制造商交付情况**：2025年全年，波音飞机交付量为600架，月均交付量约50架；空客飞机交付量为793架，月均交付量约为66架 [2][5] - **订单积压情况**：2025年全年，波音和空客累计新订单数量分别为1175架和1000架；截至2025年12月底，两家公司订单积压量合计为15474架，处于历史高位 [7] - **飞机利用率**：2025年12月民航客运运输机队利用率约7.6小时/天，与2024年同期持平；其中宽体机利用率9.2小时/天，同比提高约0.6小时/天；窄体机利用率7.6小时/天，同比下降约0.1小时/天；支线机利用率5.1小时/天，与去年同期持平 [8] 二、民航客运需求近况更新 - **全球客运量增速**：2025年11月，全球航空收入客公里（RPK）同比增长5.7%，增速低于10月的6.6%；全球客座率（PLF）为83.7%，创下11月历史同期最高水平 [11][13][14] - **分地区客运表现**： - **国际航线**：2025年11月，全球国际客运RPK同比增长7.7%，客座率为84.0% [17] - 欧洲地区国际客运量同比增长6.8%，运力同比增长6.1% [2][18] - 亚洲地区国际客运量同比增长9.3%，运力同比增长8.7% [2][18] - 非洲地区国际客运量同比增长11.2% [2][18] - 北美地区国际客运量同比增长4.0% [2][18] - **国内客运市场**： - 2025年11月，全球国内航空客运RPK同比增长2.7%，客座率为83.2% [20][21] - 中国国内市场客运量同比增长6.3%，运力同比增长5.2%，客座率82.9% [20][21] - 巴西国内市场客运量同比上涨8.3%，是主要国内市场中增长最快的 [20][21] - 美国国内市场客运需求同比下降1.8% [20][21] - **中国市场表现**： - 2025年12月，国内主要机场（浦东、深圳、白云、厦门）飞机起降架次和旅客吞吐量合计同比分别增长5.2%、9.2% [22] - 2025年12月，我国民航正班客座率整体维持相对高位，超过2019年同期水平；2025年全年月平均客座率85.05%，显著高于2024年的83.22% [28] - 三大航（国航、东航、南航）正班客座率整体较去年同期改善，且均高于2019年同期水平 [28] - 三大航全航线运力与需求：2025年12月，三大航可用座公里（ASK）和收入客公里（RPK）分别较去年同期上行7.0%、9.7%，均已超过疫情前水平 [31] - 三大航国内航线：2025年12月，国内航线ASK、RPK分别较去年同期上行4.8%、7.9% [34] - 三大航国际航线：2025年12月，国际航线ASK同比增长12.5%，RPK同比增长14.2%，RPK已恢复并超过2019年同期水平 [37] 三、飞机租赁商动态跟踪 - **中资与外资租赁商对比**（数据截至2025年第二季度及2026年1月20日） [39] - **机队规模**：渤海租赁自有飞机最多（628架），中银航空租赁441架，中国飞机租赁151架；全球龙头AerCap自有飞机1443架 - **订单弹性**：渤海租赁订单飞机442架，中银航空租赁351架，中国飞机租赁114架；订单/自有飞机比例中资公司显著高于外资（渤海租赁70%，中银航空租赁80%，中国飞机租赁75%；AerCap为19%） - **机队质量**：中银航空租赁机队平均机龄5.0年，平均剩余租期7.9年，领先于同业（渤海租赁平均机龄6.6年，平均剩余租期6.8年；中国飞机租赁平均机龄6.7年，平均剩余租期6.3年） - **估值与盈利**：中资公司估值（PB）相对较低（中银航空租赁1.13，渤海租赁0.90，中国飞机租赁0.84），低于AerCap的1.47；2025年上半年ROE，AerCap为10.60%，中银航空租赁为5.25% - **行业结构性变化**： - **发动机价值攀升**：新一代单通道飞机（如空客A320neo和波音737 Max）中，发动机价值与飞机总价值之间的差距日益扩大；在拆解情景下，备用发动机价值可能高于飞机本身 [40] - **供需错配加剧**：二手维修材料供应趋紧，而航空需求快速回升，导致对特定型号发动机（如波音737NG和空客A320ceo的发动机）需求旺盛；维护、维修和大修（MRO）需求积压持续扩大，OEM产能延迟导致可用运力与市场需求出现结构性缺口 [40]

核心观点 报告对2026年1月12日至1月16日当周的市场流动性进行了全面跟踪分析，核心观点认为市场整体风格偏弱，板块分化格局延续，但结构性机会与活跃度并存，具体表现为：货币市场利率微降，但资本市场整体呈现资金净流出；行业层面，计算机、电子等科技成长板块表现强势，而国防军工、农林牧渔等板块领跌，且电子行业在资金流入和交易拥挤度上均居首位；市场风格上，成长风格在涨幅、成交活跃度和换手率方面均显著领先于其他风格 [1][2][3][19][30][33] 各类市场流动性概况 - **货币市场流动性**：短期利率小幅下行，R007由1.5157%降至1.5137%，下降0.20个基点；DR007由1.4727%降至1.4430%，下降2.97个基点，R007与DR007利差较前期增加2.77个基点，同时中美利差在本周增加了9.62个基点 [1][9] - **资本市场流动性**：A股市场本周呈现资金净流出，净流出金额为824.99亿元，较上周净流入减少117.12亿元，其中资金供给为789.41亿元，资金需求为1614.40亿元，从结构看，资金供给减少187.63亿元，主要因股票型ETF净申赎大幅减少918.26亿元，但融资净买入增加187.19亿元，股票分红增加421.53亿元，股票型与混合型基金成立增加121.91亿元，资金需求则减少70.51亿元 [1][13] - **主板市场流动性**：主要宽基指数融资余额均达到近八周新高，但融券余额除中证500和中证2000外均有回落，融资净买入规模除沪深300和中证500外普遍收缩，市场活跃度方面，各宽基指数的日均成交额和日均换手率较前一周出现环比上涨 [17] 行业板块流动性跟踪 - **行业涨跌幅**：本周中信一级行业多数板块下跌，市场整体偏弱，计算机板块表现最为突出，周涨幅达4.31%，电子等行业亦有小幅上涨，下跌方面，国防军工和农林牧渔板块领跌，跌幅分别为5.66%和3.49% [2][19] - **行业资金流向**：行业杠杆资金呈现广泛加仓、局部减持的结构性特征，电子行业获得的杠杆资金净加仓最多，净流入达201.63亿元，而建材行业杠杆资金净流出2.05亿元，为减仓最显著行业 [20][22] - **行业热度纵向对比**：近十六周数据显示，本周传媒行业的杠杆资金占比位于16周高位，而交通运输、医药、商贸零售、建材、房地产、汽车、消费者服务、煤炭、石油石化、纺织服装、综合、轻工制造、钢铁、非银行金融等行业的杠杆资金占比位于16周低位，从资金净买入变化看，电子行业增加最多，国防军工行业减少最多 [23][25][26] - **行业拥挤度**：基于波动率、动量、换手率和量价相关性等指标的综合拥挤度得分显示，截至本周最后一个交易日，电子行业的综合拥挤度最高，为84.17%，计算机行业紧随其后，为82.50% [2][27][28][29] 风格板块流动性跟踪 - **风格表现与成交占比**：本周各风格指数表现分化，成长风格涨幅最大，为1.78%，金融风格跌幅最大，为2.73%，从日均成交额占比看，成长风格是市场最活跃的板块，占比达到60.86%，且其占比本周上升了0.81%，而周期风格成交占比回落幅度最大，下降了1.18% [3][30][33] - **风格换手率**：在日均换手率方面，成长风格保持最高，为5.00%，金融和稳定风格的换手率则处于相对低位 [3][33]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：固收+基金风险特征分类模型[21] **模型构建思路**：由于传统基于基金类型的分类方法难以充分刻画固收+产品的实际风险暴露水平，因此根据基金长期权益风险暴露水平对产品进行重新划分[21] **模型具体构建过程**： 1. 首先，确定“固收+”基金的研究口径：过去八个季度转债平均仓位不高于80%的混合债券型一级、二级基金，以及过去八个季度权益平均仓位（股票仓位 + 0.5×转债仓位）不高于40%、且权益仓位最大值不超过60%的偏债混合型和灵活配置型基金，并剔除权益仓位不足1%的基金及非初始基金[18] 2. 计算每只固收+基金过去八个季度的平均权益仓位，计算公式为： $$权益仓位 = 股票仓位 + 0.5 \times 转债仓位$$ 其中，股票仓位和转债仓位为基金定期报告披露的持仓比例[18][21] 3. 根据计算出的历史平均权益仓位，以15%和25%为临界值，将固收+基金划分为三类： * **稳健型**：平均权益仓位 ≤ 15% * **均衡型**：15% < 平均权益仓位 ≤ 25% * **激进型**：平均权益仓位 > 25%[21] 2. **模型名称**：固收+基金持仓风格分析模型[44] **模型构建思路**：为了刻画固收+基金在成长、估值和市值三个维度上的风格暴露特征，采用前十大重仓股持仓市值加权的方法进行计算[44] **模型具体构建过程**： 1. 对于每只固收+基金，获取其定期报告披露的前十大重仓股名单及持仓市值[44] 2. 为每只重仓股匹配其在全市场股票池中对应的风格因子值（成长因子、估值因子、市值因子）[44] 3. 以每只重仓股在该基金前十大重仓股中的持仓市值占前十大重仓股总市值的比例为权重，对个股的风格因子值进行加权平均，得到该基金在对应风格上的暴露值[44] 4. 将所有固收+基金的风格暴露值进行汇总，可以分析不同类型（稳健型、均衡型、激进型）或全市场固收+基金的整体风格暴露特征及变化趋势[44][47][48][51] 3. **模型名称**：固收+基金综合评分模型[37] **模型构建思路**：从产品的收益和风险维度出发，对固收+产品进行综合打分，以评估其风险收益性价比[37] **模型具体构建过程**： 1. 选取评价指标：近三年年化收益、近三年最大回撤[37] 2. 计算每只固收+基金在上述两个指标上的分位数排名[37] 3. 由于基金的回撤对债券占比过于敏感，因此对年化收益赋予更高的权重，综合得分计算公式为： $$综合得分 = 年化收益分位数 \times 1.5 + 最大回撤分位数$$ 其中，分位数越高代表在该指标上表现越好（收益更高或回撤更小）[37] 4. 根据综合得分对基金进行排序，得分高的基金被认为具有较好的风险收益性价比[37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：权益仓位因子[18][21] **因子构建思路**：用于衡量固收+基金整体的风险暴露水平，是基金风险特征分类的核心依据[21] **因子具体构建过程**：根据基金定期报告（季报、半年报、年报）披露的资产组合数据，计算股票资产市值占基金资产净值的比例作为股票仓位，计算可转债资产市值占基金资产净值的比例作为转债仓位，然后按以下公式合成权益仓位因子： $$权益仓位 = 股票仓位 + 0.5 \times 转债仓位$$ 该公式体现了可转债资产兼具股性和债性的特征，将其一半的仓位计入权益风险暴露[18] 2. **因子名称**：成长风格因子[44] **因子构建思路**：用于衡量基金持仓组合在成长性维度上的暴露程度，反映基金对高成长性股票的偏好[44] **因子具体构建过程**：首先，在全市场股票层面构建成长风格因子（例如，使用营收增长率、净利润增长率等指标合成）。然后，对于单只基金，使用其前十大重仓股的持仓市值作为权重，对个股的成长因子值进行加权平均，得到该基金的成长风格因子暴露值[44] 3. **因子名称**：估值（价值）风格因子[45] **因子构建思路**：用于衡量基金持仓组合在估值水平维度上的暴露程度，反映基金对低估值（高价值）或高估值股票的偏好[45] **因子具体构建过程**：首先，在全市场股票层面构建估值风格因子（例如，使用市盈率PE、市净率PB等指标合成，通常低估值对应高价值因子值）。然后，对于单只基金，使用其前十大重仓股的持仓市值作为权重，对个股的估值因子值进行加权平均，得到该基金的估值风格因子暴露值[45] 4. **因子名称**：市值风格因子[46] **因子构建思路**：用于衡量基金持仓组合在市值规模维度上的暴露程度，反映基金对大市值或小市值股票的偏好[46] **因子具体构建过程**：首先，在全市场股票层面构建市值风格因子（通常使用股票总市值的对数）。然后，对于单只基金，使用其前十大重仓股的持仓市值作为权重，对个股的市值因子值进行加权平均，得到该基金的市值风格因子暴露值[46] 模型的回测效果 1. **固收+基金风险特征分类模型**，通过分类展示了不同类型基金在2025年的规模增长情况：稳健型年内规模提升3695.98亿元，均衡型提升2101.94亿元，激进型提升1902.49亿元[21] 2. **固收+基金综合评分模型**，应用该模型筛选出了各类别中表现前十的基金，例如稳健型中的平安瑞兴1年持有混合A（近三年年化收益8.61%，最大回撤2.03%），均衡型中的华夏磐泰混合A（近三年年化收益9.94%，最大回撤7.64%），激进型中的工银聚丰混合A（近三年年化收益10.76%，最大回撤5.39%）[38] 因子的回测效果 1. **权益仓位因子**，基于该因子分类的三类固收+基金在2020-2025年期间展现出不同的风险收益特征：激进型基金在权益上行周期中收益弹性最强，但回撤也大于其他两类；稳健型基金净值波动最小，表现出较强的韧性[31][35] 2. **成长风格因子**，分析显示各类固收+产品在成长风格上均有较高的正向暴露，其中激进型基金的成长特征最强。2020-2021年，激进型产品成长因子显著高于稳健型与均衡型；2022年后，三类产品的成长风格暴露逐步收敛[44][47] 3. **估值（价值）风格因子**，分析显示大部分固收+产品在价值因子上整体表现为负向暴露（即偏好估值较高的股票）。相对而言，稳健型固收+产品在多数时期对估值的容忍度较低，其价值因子暴露水平高于其他两类产品[45][48] 4. **市值风格因子**，分析显示均衡型固收+产品在大市值风格上的暴露相对更高。自2021年以后，各类型固收+产品在市值风格上的暴露整体趋于稳定[46][51]

制造业PMI总体与分项 - 2025年12月制造业PMI录得50.1%，较上月上升0.9个百分点，为2025年4月以来首次进入扩张区间[2] - 生产指数升至51.7%，新订单指数达50.8%，为2025年7月以来首次突破荣枯线[2] - 新出口订单指数延续回升1.4个百分点至49.0%[12] - 主要原材料购进价格指数录得53.1%，连续6个月处于扩张区间[12] - 出厂价格指数回升0.7个百分点至48.9%，仍低于临界点但降势收窄[12] 制造业企业规模与行业结构 - 大型企业PMI升至50.8%，较上月回升1.5个百分点，重返扩张区间[18] - 中型企业PMI提升0.9个百分点至49.8%，接近临界点[18] - 小型企业PMI下降0.5个百分点至48.6%[18] - 高技术制造业PMI达52.5%，较上月回升2.4个百分点，持续领跑[21] - 装备制造业与消费品行业PMI均升至50.4%，同步进入扩张区间[21] - 高耗能行业PMI虽回升0.5个百分点至48.9%，仍处于收缩区间[21] 非制造业PMI总体与建筑业 - 2025年12月非制造业商务活动指数回升至50.2%，重返扩张区间[3] - 非制造业新订单指数上升1.6个百分点至47.3%[22] - 建筑业PMI录得52.8%，较上月回升3.2个百分点，景气水平明显改善[25] - 建筑业业务活动预期指数维持在57.4%的较高水平[25] 服务业与整体展望 - 服务业商务活动指数升至49.7%，较上月回升0.2个百分点，仍处于收缩区间[25] - 服务业业务活动预期指数升至56.4%[25] - 国家发展改革委与财政部已提前下达2026年第一批625亿元超长期特别国债支持消费品以旧换新[27]

核心观点 报告对2025年12月15日至19日期间的ETF市场进行了全面分析，核心观点可概括为：二级市场表现分化，商品、中小盘及部分消费行业表现领先，而科技成长板块承压；资金流向显示投资者偏好宽基、港股及科技板块，同时积极布局红利等主题；市场活跃度在宽基与金融地产板块显著提升，融资盘对创业板等指数ETF展现出买入兴趣 [1][2][19][25][31][37][46] 二级市场概况 - **主要指数表现**：样本期内，SGE黄金9999、中证2000和标普500指数收益排名靠前，周度收益率分别为1.24%、0.30%和0.10% [1][10] - **行业收益表现**：申万一级行业中，商贸零售、非银金融和美容护理收益领先，周度收益率分别为6.66%、2.90%和2.87%；电子、电力设备和机械设备收益垫底，分别为-3.28%、-3.12%和-1.56% [1][15] - **行业估值分位数**：轻工制造、商贸零售和交通运输的市盈率（PE）估值分位数最高，均为100.00%；非银金融、钢铁和美容护理的估值分位数较低，分别为14.20%、35.80%和48.15% [15] - **宽基指数估值分位数**：标普500的PE估值分位数最高，为79.20%；中证1000的估值分位数最低，为69.14% [10] ETF产品概况：市场表现 - **按类别表现**：商品ETF的加权平均收益最优，为0.92%；QDII ETF表现最差，加权平均收益为-2.01% [19] - **按板块与宽基表现**：跟踪中证2000和中证500的ETF市场表现较好，加权平均收益分别为0.63%和0.06%；科创板相关和科创创业50ETF表现较差，加权平均收益分别为-2.55%和-2.48% [19] - **按行业板块表现**：消费板块ETF平均表现最优，加权平均收益为1.66%；科技板块表现最差，加权平均收益为-2.43% [23] - **按主题表现**：军工和非银ETF表现较好，加权平均收益分别为2.94%和1.44%；芯片半导体和消费电子ETF表现落后，加权平均收益分别为-3.14%和-3.08% [23] ETF产品概况：资金流入流出 - **按类别资金流**：宽基ETF资金净流入最多，达406.15亿元；货币ETF资金净流出19.43亿元 [2][25] - **按上市板块资金流**：港股ETF资金净流入最多，为119.08亿元；中证2000ETF资金净流出1.41亿元 [2][25] - **按行业板块资金流**：科技板块ETF资金净流入最多，为100.54亿元；传统制造板块ETF资金净流出29.55亿元 [2][27] - **按主题资金流**：红利和芯片半导体ETF资金净流入最多，分别为43.10亿元和25.80亿元；军工和银行ETF资金净流出最多，分别为-40.06亿元和-7.02亿元 [2][27] ETF产品概况：成交额情况 - **按类别成交活跃度**：宽基ETF近5日日均成交额较近20日增长最多，变化率为20.12%；QDII ETF成交额减少最多，变化率为-7.34% [31][33] - **按上市板块成交活跃度**：沪深300ETF的日均成交额变化率增加最多，为13.13%；日股ETF的日均成交额变化率减少最多，为-12.86% [34][35] - **按行业板块成交活跃度**：金融地产板块ETF的日均成交额变化率增加最多，为15.85%；生物医药板块ETF的日均成交额变化率减少最多，为-7.10% [37][43] - **按主题成交活跃度**：非银和军工ETF的日均成交额变化率增长最多，分别为20.01%和16.45%；人工智能和消费电子ETF的日均成交额变化率减少最多，分别为-24.96%和-15.86% [39][41] ETF产品概况：融资融券情况 - **整体情况**：样本期内，所有股票型ETF融资净买入20.23亿元，融券净卖出7.24亿元 [2][46] - **融资买入前列**：易方达创业板ETF融资净买入最多，达2.997亿元（按原文千万元单位换算） [46][47] - **融券卖出前列**：广发中证1000ETF融券净卖出最多，为0.269亿元（按原文千万元单位换算） [46][47] ETF产品概况：新发及上市情况 - **新成立基金**：样本期内共有7只新ETF基金成立，跟踪指数包括中证A50、沪深300、卫星产业、科创创业人工智能及科创50等 [48][49] - **新上市基金**：样本期内共有5只ETF基金上市，跟踪指数包括科创创业人工智能、智选沪深港科技50、恒指港股通及食品等 [48][50]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：RSI相对强弱指标**[2] * **因子构建思路**：通过计算一定周期内平均涨幅与平均跌幅的比值，来衡量市场或资产的超买或超卖状态，属于动量反转类技术指标[2]。 * **因子具体构建过程**： 1. 设定计算周期N（报告中为12天）[2]。 2. 计算周期内每日的涨跌幅。 3. 分别计算周期内所有上涨日涨幅的平均值（AvgGain）和所有下跌日跌幅绝对值的平均值（AvgLoss）[2]。 4. 计算相对强度RS：$$RS = \frac{AvgGain}{AvgLoss}$$[2] 5. 计算RSI值：$$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$[2] * **因子评价**：该因子是经典的技术分析工具，用于判断市场短期内的极端情绪。当RSI高于70时，通常认为市场处于超买状态，可能面临回调风险；当RSI低于30时，则认为市场处于超卖状态，可能存在反弹机会[2]。 2. **因子名称：净申购（亿元）**[2] * **因子构建思路**：通过计算ETF基金单位净值的变化与基金份额自然增长（价格回报）的差异，来估算当日资金的净流入或净流出金额，反映投资者对特定ETF的主动买卖意愿[2]。 * **因子具体构建过程**： 1. 获取当日（T日）的基金单位净值NAV(T)和前一日（T-1日）的基金单位净值NAV(T-1)[2]。 2. 获取ETF跟踪指数在T日的收益率R(T)[2]。 3. 计算净申购金额NETBUY(T)：$$NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1 + R(T))$$[2] 公式说明：NAV(T-1)*(1+R(T))代表了假设没有资金申赎、仅因指数涨跌导致的T日理论净值。实际净值NAV(T)与该理论值的差额，即由资金净申购（正值）或净赎回（负值）所导致[2]。 因子与模型的效果取值 **注**：本报告为ETF日频跟踪数据表，主要展示各ETF在特定日期的各项指标截面数据，而非基于历史数据的因子回测绩效。因此，以下为报告中展示的**2025年12月18日**各类ETF在相关因子上的具体取值[1]。 1. **RSI相对强弱指标** 因子取值（周期：12天）[2][4][7] * 华泰柏瑞沪深300ETF (510300.SH): 48.56 * 易方达沪深300ETF (510310.SH): 47.80 * 华夏上证50ETF (510050.SH): 34.90 * 南方中证500ETF (510500.SH): 50.43 * 华夏恒生科技ETF (513180.SH): 34.54 * 国泰中证全指证券公司ETF (512880.SH): 51.50 * 华宝中证银行ETF (512800.SH): 51.21 * 华泰柏瑞上证红利ETF (510880.SH): 41.54 * 国泰中证军工ETF (512660.SH): 62.54 * 易方达中证海外互联ETF (513050.SH): 33.83 2. **净申购（亿元）** 因子取值[2][4][7] * 华泰柏瑞沪深300ETF (510300.SH): 8.08 * 易方达创业板ETF (159915.SZ): 20.33 * 华夏上证50ETF (510050.SH): -1.09 * 南方中证1000ETF (512100.SH): -2.19 * 国泰中证全指证券公司ETF (512880.SH): -17.59 * 华泰柏瑞中证A500ETF (563360.SH): 18.97 * 华宝中证银行ETF (512800.SH): 1.56 * 华泰柏瑞红利低波ETF (512890.SH): 4.22 * 华夏国证半导体芯片ETF (159995.SZ): -9.25 * 易方达中证人工智能ETF (159819.SZ): -10.62

工业生产 - 2025年11月规模以上工业增加值同比增长4.8%，较上月微降0.1个百分点[1] - 采矿业增加值同比增长6.3%，高于制造业的4.6%和水电燃气的4.3%[1][12] - 新能源汽车产量以17.0%的高增速延续强势，但钢材和水泥产量分别同比下降2.6%和8.2%[12] - 11月工业产品销售率降至96.5%，制造业PMI为49.2%，处于收缩区间[13] 消费市场 - 2025年11月社会消费品零售总额同比增长1.3%，增速较10月回落1.6个百分点，创2022年12月以来新低[2][16] - 商品零售额同比增长1.0%，低于餐饮收入3.2%的增速；1-11月服务零售额同比增长5.4%[16][17] - 1-11月实物商品网上零售额增长5.7%，占社零总额比重达25.9%[2][17] - 汽车类、建筑及装潢材料类、石油及制品类零售额同比分别下降8.3%、17.0%和8.0%[17] 固定资产投资 - 2025年1-11月全国固定资产投资（不含农户）同比下降2.6%，降幅较1-10月扩大0.9个百分点[5][24] - 制造业投资1-11月累计同比增长1.9%，但11月当月同比下降4.5%，已连续5个月负增长[5][24] - 民间投资1-11月累计同比下降5.3%[5][24] - 狭义基建投资11月当月同比下降9.7%，累计增速连续2个月为负[5][24] 房地产市场 - 1-11月房地产开发投资同比下降15.9%[24] - 1-11月商品房销售面积和销售额累计同比分别下降7.8%和11.1%，且已连续43个月负增长[5][25] - 1-11月房屋新开工、竣工及施工面积累计同比分别下降20.5%、18.0%和9.6%[5][25] 核心结论与展望 - 有效需求不足是当前经济的主要矛盾，政策加力空间打开[6][27] - 预计后续扩内需政策将围绕提升居民消费能力与信心，以及聚焦新基建、高技术产业等有效投资两条主线展开[6][28]

货币政策行动 - 美联储12月降息25个基点至3.5%-3.75%，2025年累计降息75个基点[1] - 美联储宣布将根据需要开始持续购买短期国债以维持准备金充裕[1] - 点阵图显示2026年预计仍有1次25个基点的降息空间，2027年预计再降息一次[4] 经济预测与政策依据 - 美联储上调GDP增速预测：2025年1.7%(+0.1pct)，2026年2.3%(+0.5pct)，2027年2.0%(+0.1pct)[4] - 美联储下调通胀预测：2025年PCE 2.9%(-0.1pct)，2026年PCE 2.4%(-0.2pct)，2027年PCE维持2.1%[4] - 劳动力市场走弱是降息主因，声明措辞改为“就业增长放缓，失业率略有上升”[2] - 美联储内部对降息存在分歧，投票结果为9:3[5] 财政与债务背景 - 截至2025年11月，美国国债总额突破38万亿美元[6] - 2025财年美国未偿还国债平均利率从3.32%回升至3.36%[6] - 2026财年美国国防预算确定为1.01万亿美元，较2025年的8950亿美元增长约13%[6] 市场影响与前景 - 降息后市场反应积极，美股上涨，黄金白银上涨，伦敦现货银价盘中突破60美元/盎司[7] - 报告认为低利率与弱美元环境有望继续支撑美股及黄金表现[7] - 2026年美联储主席换届可能影响政策独立性，推动利率进一步走低[5][7]