量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别市场过热或过冷的行业[3]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、所使用的指标或计算公式。 2. **模型名称：ETF产品筛选信号模型（基于溢价率Z-score）**[4] * **模型构建思路**：根据ETF的溢价率Z-score模型搭建筛选信号，通过滚动测算来识别存在潜在套利机会的ETF标的，同时提示回调风险[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、Z-score的计算窗口期或具体的信号触发阈值。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度，数值高低可能反映市场情绪过热或过冷[3]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体计算方法和构成指标。 2. **因子名称：溢价率Z-score**[4] * **因子构建思路**：基于ETF的IOPV溢价率计算其Z-score（标准化分数），用于判断当前溢价率相对于历史水平的偏离程度，从而发现套利机会[4]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式。通常，该因子构建过程可能涉及以下步骤： 1. 计算ETF的溢价率：$$溢价率 = (ETF市价 - IOPV) / IOPV$$ 2. 选取一定时间窗口（如过去20日或60日）的历史溢价率数据。 3. 计算该窗口期内溢价率的均值($$\mu$$)和标准差($$\sigma$$)。 4. 计算当前溢价率的Z-score：$$Z = (当前溢价率 - \mu) / \sigma$$ 模型的回测效果 （报告未提供任何量化模型的回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等。） 因子的回测效果 （报告未提供任何量化因子的回测效果指标，如IC值、IR、多空收益等。） 模型/因子的具体测试结果取值 1. **行业拥挤度监测模型** * **测试结果取值**：报告以热力图形式展示了截至前一交易日（数据截止日2025/12/3）近30个交易日内，各申万一级行业的拥挤度百分比数值[9]。例如，通信、农林牧渔、国防军工的拥挤度水平靠前，而汽车、美容护理、非银金融的拥挤度水平较低[3]。石油石化、有色金属行业的拥挤度变动较大[3]。 2. **ETF产品筛选信号模型** * **测试结果取值**：报告列出了根据模型生成的“建议关注”的ETF产品列表，包括汽车ETF(159512.SZ)、稀有金属ETF基金(561800.SH)、红利质量ETF(159758.SZ)、半导体ETF(512480.SH)、半导体材料ETF(562590.SH)[13]。报告未展示这些标的具体的溢价率Z-score数值。 3. **主力资金净流入（辅助监测指标）** * **测试结果取值**： * **行业层面**：报告提供了申万一级行业指数在T日（前一交易日）、T-1日、T-2日及近3个交易日合计的主力资金净流入额（单位：亿元）[11]。例如，T日主力资金流入煤炭；流出电子、计算机[3]。近三个交易日主力资金减配电力设备、计算机；增配煤炭[3]。 * **ETF层面**：报告分类列出了宽基、行业主题、风格策略、跨境ETF在当日的资金净流入/流出TOP3产品及其具体净流入金额（单位：亿元）[5][6]。

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[1][2][3][4][5][6][7] 报告核心观点 - 禾元生物是国内植物源重组蛋白药物领军者，其独创的水稻胚乳细胞生物反应器技术打破了血浆依赖 [4] - 核心产品HY1001（重组人白蛋白）已于2025年7月在国内优先获批，并在美国推进III期临床，其生产成本远低于血浆来源产品 [4][5] - 公司拥有120吨规划产能及全球化布局，技术壁垒与商业化确定性突出，预计2030年营收超30亿元，具备高投资价值 [4][5][6] 公司与核心技术总结 - 公司拥有两大核心技术平台：重组蛋白高效表达平台（OryzHiExp）和蛋白纯化平台（OryzPur） [4] - 重组蛋白表达量经过三代迭代，从2.75g/kg提升至20-30g/kg [22][24] - 蛋白纯化纯度达99.9999%以上，内毒素符合中美药典标准，纯化成本较微生物体系降低30%以上 [4][26] - 技术平台具有安全性高、规模化生产易实现、生产成本可控等明显优势 [21][22] 产品管线介绍总结 - 核心产品HY1001（商品名“奥福民”）适应症为肝硬化低白蛋白血症，国内已获批，美国III期临床方案已与FDA达成共识，成功后将覆盖人血清白蛋白全适应症 [5][33][37][38] - HY1002（乳铁蛋白溶菌酶口服液）针对轮状病毒儿童腹泻，II期临床完成，预计2025年底启动III期，可缩短病程36小时，预计2027年上市 [5][82][85] - HY1003（α-1抗胰蛋白酶）获FDA孤儿药资格，I期临床完成，针对肺气肿 [5][89][90] - HY1004、HY1005等管线针对急性心梗溶栓、胃镜粘液清除等适应症，公司已成功表达19款重组蛋白，形成梯队布局 [5][30][31][32] 市场与竞争分析总结 - 人血清白蛋白市场规模巨大，国内市场从2024年的395亿元预计增长至2030年的570亿元（CAGR 6%），全球（除中国外）市场从2024年的46.43亿美元预计增长至2030年的74.05亿美元（CAGR 6.28%） [6][56] - 竞争格局方面，国内人血清白蛋白进口占比高达62.9%，国内仅4家在研重组人血清白蛋白，禾元生物为国内先发者，进口替代确定性强 [6][58][63] - 全球化潜力显著，欧美2030年人血清白蛋白年需求达800吨（市场74亿美元），新兴市场（如菲律宾、印度）进口依赖度超80% [6][80] 投资价值分析总结 - 报告认为禾元生物作为技术平台型企业，更适合采用市销率（PS）估值法 [101] - 基于行业对标与技术壁垒，给予公司3-5倍PS估值 [102] - 预计核心产品HY1001、HY1002、HY1003在2030年的销售峰值合计约98.92亿元，对应合理估值范围为296.76亿元至494.6亿元 [103]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] **模型构建思路：** 对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别行业交易热度水平[3] **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] **模型构建思路：** 通过计算ETF溢价率的Z-score来搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的[4] **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建过程和公式，但提及核心是计算溢价率的Z-score值，公式一般形式为： $$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$ 其中，$Z$ 代表Z-score值，$X$ 代表当前溢价率，$\mu$ 代表一定历史窗口期内的溢价率均值，$\sigma$ 代表相应窗口期内的溢价率标准差[4] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] **因子构建思路：** 用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度[3] **因子具体构建过程：** 报告未提供该因子的具体构建过程和公式 2. **因子名称：主力资金净流入额**[3][13] **因子构建思路：** 用于监测单日及多日主力资金在行业间的流动情况[3][13] **因子具体构建过程：** 报告展示了具体数据，但未详细说明其计算方法和公式，通常为主力资金买入额与卖出额的差值[13] 3. **因子名称：ETF资金净流入**[5][6] **因子构建思路：** 用于监测不同类型ETF（宽基、行业主题、风格策略、跨境）的单日资金流动情况[5] **因子具体构建过程：** 报告展示了具体数据，但未详细说明其计算方法和公式，通常为ETF当日申购金额与赎回金额的差值[5][6] 4. **因子名称：IOPV溢价率**[6] **因子构建思路：** 用于衡量ETF交易价格相对于其基金份额参考净值（IOPV）的偏离程度[6] **因子具体构建过程：** 报告展示了具体数据，但未详细说明其计算方法和公式，通常为： $$IOPV溢价率 = \frac{ETF市价 - IOPV}{IOPV} \times 100\%$$ 其中，IOPV（Indicative Optimized Portfolio Value）是交易所计算的基金份额参考净值[6] 模型的回测效果 （报告未提供相关模型的量化回测效果指标） 因子的回测效果 （报告未提供相关因子的量化回测效果指标，但提供了特定时点的因子数值观察结果，例如通信、房地产行业拥挤度靠前，家电、汽车、非银金融行业拥挤度水平较低[3]；建筑装饰、交通运输、家用电器行业拥挤度变动较大[3]；以及各ETF的单日资金净流入/流出额[5][6]和IOPV溢价率[6]）

经过仔细审阅提供的金融工程周报内容，发现该报告是一份典型的大类资产与基金市场周度综述报告。报告的核心内容是描述过去一周（2025年11月24日至11月28日）全球主要大类资产（包括权益、债券、商品、外汇）的市场表现以及国内公募基金市场的概况（如新成立基金、规模、业绩等）[5][10][11][30][31][37][43][46][49][53]。 **重要结论：** 本报告中**并未涉及**任何需要构建的**量化模型**或**量化因子**。报告内容完全是对历史市场行情和基金数据的描述性统计与展示，不具备量化模型或因子构建所需的任何方法论、公式、回测过程或效果评价。 因此，根据任务要求，对于报告中“没有相关内容”的部分应予以跳过，故本次总结将不输出“量化模型与构建方式”及“量化因子与构建方式”等章节。 若您有其他包含量化模型或因子构建细节的研报，欢迎提供，我将为您进行详细总结。

根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别交易过热或过冷的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF的溢价率Z-score，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式，但提及核心指标为“溢价率 Z-score”[4] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量特定行业交易的热度或拥挤程度[3] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 2. **因子名称：溢价率 Z-score**[4] * **因子构建思路**：基于ETF的IOPV溢价率计算其Z-score，用于判断当前溢价率在历史序列中的相对位置，识别异常值[4] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式，但提及其为标准化后的溢价率指标[4] 模型的回测效果 （报告未提供相关模型的量化回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等） 因子的回测效果 （报告未提供相关因子的量化测试效果指标，如IC值、IR、因子收益率等）

核心观点 - 报告提出并测试了多种基于行业指数相对沪深300收盘价的量化止损策略，旨在通过动态调整止损位来优化投资组合的风险收益比 [1][2] - 基础分档止损策略对大部分行业收益率提升有限，但在压缩最大回撤方面对部分行业有效，而浮动迫损策略及其变体在控制回撤和提升特定行业性价比方面展现出不同特点 [22][40][84] 分档止损偏离修复模型回顾 - 基础分档止损策略通过计算行业指数相对沪深300的回撤曲线，设定阈值生成交易信号，并将买入点与前高之间的空间分为5-10等分以设定动态止损位 [3][4][5][6][7] - 测试结果显示，大部分行业使用不同参数（X=5至10）的止损策略收益率与原始策略相比无明显优势，但参数值较大时对最大回撤压缩效果较好 [10][14][22] - 部分行业如基础化工、医药生物、社会服务、计算机等在添加止损后，总收益率回撤比显著提升，投资性价比改善 [21][23] 浮动迫损策略 - 浮动迫损策略在基础策略上改进了止损位调整规则，当收盘价与止损位差大于分档空间s0时，将止损位上移至当日收盘价减s0，使止损位更紧密跟随价格波动 [24] - 该策略下，绝大部分行业收益率相较于原始策略不升反降，但在最大回撤压缩上效果更优，医药和电子行业的压缩效果甚至优于基础分档止损策略 [40][41] - 从风险调整后收益看，医药和计算机等行业的总收益率回撤比显著提升，投资性价比改善 [39][42] 浮动迫损策略（突破型） - 突破型变体在触发止损后，当价格再次向上突破原止损位时重新入场，并设定新的止损位，这使得大部分行业的收益率劣势得到缓解 [43][44][61] - 该策略下，大部分行业最大回撤的压缩优势消失，但社会服务、通信等行业的部分参数出现最长回撤时间缩短的现象 [52][56][62] - 基础化工、医药生物、社会服务、计算机等行业的回报性价比得到提升，计算机行业的性价比稳定性提高 [60][63] 浮动迫损策略（回调型） - 回调型变体在触发止损后，以原止损位与买入点中间值作为二次入场点，当价格向下突破该位置时再次入场，该策略对提高大部分行业收益帮助不明显 [64][81] - 在压缩回撤幅度方面，受益行业（如农业、电子、医药、社会服务）与原始浮动迫损策略相同，但在压缩回撤时间方面，银行等行业表现突出 [72][75][82] - 该策略对银行股的使用效果提升明显，医药、银行等行业在添加止损后回报性价比显著提升 [80][83] 策略参数与稳定性 - 总体而言，浮动迫损模式对于收益率的改良有限，但对于压缩部分行业的回撤时间有所帮助 [84] - 参数测试表明，浮动模式下分档参数选择5或6的普适性更强，大部分行业在同一模式的不同参数下表现较为稳定 [85][86] 后续展望 - 报告指出后续研究将聚焦于局部止损模式对策略的影响效果，并对二次进场模式进行改进，不局限于单一模式 [87]

行业投资评级 - 房地产开发子行业评级为无评级 [2] - 房地产服务子行业评级为无评级 [2] 核心观点 - 报告重点关注杭州和南京的土地市场交易情况 显示不同区域市场热度分化 [5][6][8] - 杭州土地市场表现活跃 两宗宅地均溢价10%以上成交 由滨江集团包揽 [5] - 南京土地市场相对平稳 两宗宅地均以底价成交 [6][8] 市场行情总结 - 2025年11月27日权益市场多数下跌 上证综指上涨0.29% 深证综指下跌0.11% 沪深300下跌0.05% 中证500下跌0.20% [3] - 申万房地产指数下跌0.63% 表现弱于大盘 [3] 个股表现总结 - 涨幅前五名个股为万通发展上涨10.02% 信达发展上涨9.89% 天保基建上涨5.94% 市北高新上涨4.01% 市北B股上涨2.87% [4] - 跌幅较大个股为万科A下跌7.13% 新华联下跌4.00% 世联行下跌3.51% 苏州高新下跌3.45% 阳光股份下跌3.42% [4] 行业新闻总结 - 杭州两宗萧山区宅地总用地面积6.28万㎡ 总规划建筑面积11.29万㎡ 总起始价21.57亿元 最终总成交价24.62亿元 [5] - 湘湖单元地块经过28轮竞价 滨江集团以8.49亿元竞得 溢价率18.92% 成交楼面价20811元/㎡ [5] - 市北单元地块经过18轮竞价 滨江集团以16.13亿元竞得 溢价率11.78% 成交楼面价22355元/㎡ [5] - 南京两宗江北新区宅地总土地出让面积6.71万㎡ 总规划建筑面积11.73万㎡ 总起始价8.62亿元 均底价成交 [6][8] - 江北新区G17地块由南京昕科资产管理有限公司以2.23亿元底价竞得 成交楼面价7796元/㎡ [6] - 江北新区G18地块由南京扬子江开发置业有限公司以6.38亿元底价竞得 成交楼面价7203元/㎡ [8] 公司公告总结 - 华润置地控股有限公司公告"23润置06"债券将于2025年11月28日支付利息 债券余额20.00亿元 票面利率3.25% [9] - 信达地产股份有限公司发布2025年度第五期中期票据发行公告 发行总金额18.2亿元 分为两个品种 [9]

核心观点 - 报告为太平洋证券的12月金股策略，覆盖通信、医药生物、必需性消费、家用电器、基础化工、银行、交通运输、商贸零售、农林牧渔、电子等十个行业，精选出十家公司作为核心推荐标的 [2][3] - 选股逻辑侧重于公司的基本面稳固、第二增长曲线、行业景气度回升以及受益于特定宏观政策或技术浪潮（如AI、设备更新、生物燃料等）[4][5][7][8] 通信行业 - 蜂助手 - 公司为老牌数字虚拟商品运营商，业务基本盘稳固 [4] - 物联网业务和云终端业务作为第二增长曲线正快速增长 [4] - 通过定增布局AI端侧，有望受益于AI浪潮 [4] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为0.71元、0.96元、1.20元，对应PE分别为53.24倍、39.38倍、31.50倍 [3] 医药生物行业 - 联影医疗 - 公司是国内大型医学影像设备龙头，产品线覆盖CT、MR、MI、XR、RT、超声等领域，并在超导磁体、探测器等核心技术上取得突破 [4] - 2024年部分延后订单有望在2025年下半年集中确认收入，叠加1880亿元超长期特别国债推动的设备更新资金，下半年业绩在低基数下有望高速增长 [4] - 中国高端制造出海，海外需求强劲，预计未来维持高速增长 [4] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为2.32元、2.90元、3.52元，对应PE分别为56.94倍、45.55倍、37.53倍 [3] 必需性消费行业 - 古茗 - 公司是茶饮赛道中具备“确定性和空间性”的标的，同店销售强劲、扩张稳健、冷链壁垒深、加盟商回本快 [4] - 远期开店存在近2倍空间，2026年行业洗牌下有望成为“稳增+扩张”最有把握的公司 [4] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为1.07元、1.11元、1.32元，对应PE分别为21.30倍、20.53倍、17.26倍 [3] 家用电器行业 - 美的集团 - ToC业务2025年前三季度收入同比增长13%，高端品牌COLMO与东芝高速增长，OBM占ToC海外收入超过45%，产品结构持续优化 [5] - 2025年成立泰国亚太新总部、沙特中心等，深耕海外市场，抗风险能力提升 [5] - ToB业务2025年前三季度收入同比增长18%，新能源及工业技术、智能建筑科技分别同比增长21%、25%，业务进入收获期，构造第二增长曲线 [5] - 公司重点强调机器人战略，覆盖AI+工业机器人、家电机器人化、人形机器人价值化，有望提升产品力并为中长期增长提供助力 [5][7] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为5.84元、6.45元、7.01元，对应PE分别为13.66倍、12.37倍、11.38倍 [3] 基础化工行业 - 卓越新能 - 生物燃料行业发展前景广阔，国内外政策推动需求增长 [7] - 公司已构建“废弃油脂资源-生物能源-生物基材料”为核心的“生物质能化一体化”产能布局，生物柴油产能50万吨/年，生物基材料产能14万吨/年 [7] - 公司以简易程序定增募资3亿元，加快年产10万吨烃基生物柴油项目建设，完成后将增加10万吨HVO/SAF产能，预计项目税后内部收益率28.94% [7] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为1.99元、3.17元、3.81元，对应PE分别为26.39倍、16.56倍、13.78倍 [3] 银行行业 - 工商银行 - 公司风格极致稳健，高分红，股价与分红极为稳定 [7] - 2025年前三季度滚动股息率为3.76%，2025年前三季度净利润同比增长0.33%，非利息收入增速达11.3% [7] - 营收和净利润规模最大，业务均衡 [7] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为1.02元、1.03元、1.08元，对应PE分别为8.00倍、7.92倍、7.56倍 [3] 交通运输行业 - 锦江航运 - 公司第三季度净利润同比增速达64%，领跑其他同行 [7] - 预计1月将发布业绩预告 [7] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为0.87元、0.83元、0.86元，对应PE分别为12.79倍、13.41倍、12.94倍 [3] 商贸零售行业 - 中国中免 - 离岛免税销售额同比回正，国内秋冬季降温迅速带动海南提前进入旺季 [7] - 口岸免税受益于出入境客流恢复高增长，海南封关在即存在政策落地预期 [7] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为1.95元、2.41元、2.75元，对应PE分别为40.26倍、32.57倍、28.55倍 [3] 农林牧渔行业 - 天康生物 - 养猪业进入产能去化阶段，2026年猪价中枢有望上移，有利于行业和公司盈利水平抬升 [8] - 公司积极推动业内并购，未来产能和市占率有望逆势上升 [8] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为0.48元、0.65元、0.79元，对应PE分别为14.94倍、11.03倍、9.08倍 [3] 电子行业 - 沪电股份 - AI需求爆发拉动公司服务器交换机业务高增长，ASIC维持高景气，业绩持续释放 [8] - 公司产能扩张持续，看好高阶产品量产，泰国生产基地推进，盈利能力改善 [8] - 预测2025年、2026年、2027年EPS分别为2.08元、3.09元、3.88元，对应PE分别为33.72倍、22.70倍、18.07倍 [3]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建行业拥挤度监测模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：根据溢价率 Z-score 模型搭建相关 ETF 产品筛选信号模型，通过滚动测算提供存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度[3] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 2. **因子名称：溢价率 Z-score**[4] * **因子构建思路**：用于识别ETF产品是否存在潜在套利机会[4] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 模型的回测效果 报告未提供量化模型的回测效果指标取值。 因子的回测效果 报告未提供量化因子的回测效果指标取值。

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业，并提供关注建议[3] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、采用的指标或计算公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF的溢价率Z-score，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的，并提示回调风险[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、窗口期或计算公式 模型的回测效果 报告未提供上述模型的回测效果指标取值。 量化因子与构建方式 报告未明确提及具体的量化因子及其构建方式。 因子的回测效果 报告未提供任何量化因子的回测效果指标取值。