报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 资金流向分化，信用债类 ETF 受资金青睐，市场偏好科创债 ETF、短融 ETF；可转债类 ETF 份额大幅流出，长端利率债 ETF 与可转债 ETF 份额净流出；多数债券 ETF 净值普涨，仅超长端利率债 ETF 净值下跌 [3][6]。 各目录总结 各类债券 ETF 资金净流入情况 - 资金流向分化，信用债类 ETF 受青睐，本期利率债类、信用债类、可转债类 ETF 净流入资金分别为 -5.69 亿元、96.19 亿元、-24.52 亿元，债券 ETF 市场合计净流入 65.98 亿元 [3][6]。 - 截至 2025 年 10 月 10 日，债券 ETF 基金规模 6916.73 亿元，较 2025 年 9 月 26 日 +1.06%，较年初 +284.75%，在全市场 ETF 规模中占比 12.70%，环比 9 月 26 日 +19bp [6]。 - 市场偏好科创债 ETF、短融 ETF，上周科创债 ETF（+50.13 亿元）、短融 ETF（+45.28 亿元）净流入资金大幅领先，可转债类、政金债类、国债类 ETF 净流入资金为负 [6]。 各类债券 ETF 份额走势 - 可转债类 ETF 份额大幅流出，截至 2025 年 10 月 10 日收盘，国债类、政金债类、地方债类、信用债类和可转债类份额较 2025 年 9 月 26 日收盘分别变化 -0.04 百万份、-4.28 百万份、无变化、91.41 百万份、-208.00 百万份，债券类 ETF 合计变化 -120.91 百万份 [17]。 主要债券 ETF 份额及净值走势 - 长端利率债 ETF 与可转债 ETF 份额净流出，截至 2025 年 10 月 10 日收盘，30 年国债 ETF、政金债券 ETF、5 年地债 ETF、城投债 ETF、可转债 ETF 份额较 2025 年 9 月 26 日收盘分别变化 -2.99 百万份、-4.56 百万份、无变化、无变化、-107.80 百万份 [24]。 - 节后股债双牛，净值普遍反弹，截至 2025 年 10 月 10 日收盘，30 年国债 ETF、政金债券 ETF、5 年地债 ETF、城投债 ETF 和可转债 ETF 净值较 2025 年 9 月 26 日收盘分别变化 -0.38%、0.11%、0.11%、0.06%、1.56% [28]。 基准做市信用债 ETF 份额及净值走势 - 份额无明显变化，截至 2025 年 10 月 10 日收盘，8 只基准做市信用债 ETF 中仅 2 只份额有变化，分别为 0.10 百万份、0.01 百万份 [31]。 - 净值整体明显反弹，截至 2025 年 10 月 10 日收盘，8 只信用债 ETF 净值较 2025 年 9 月 26 日收盘变化在 0.12% - 0.18% 之间 [32]。 科创债 ETF 份额及净值走势 - 份额普遍增长，个别表现分化，现存 24 只科创债 ETF 中，份额排名前三的为嘉实、鹏华、招商，本期份额流入排名前三的为广发、嘉实、大成 [37]。 - 净值整体上行，第二批产品净值普遍居前，截至 2025 年 10 月 10 日收盘，净值排名前三的为永赢、泰康、银华，涨幅排名前三的为南方、嘉实、广发 [38]。 单只债券 ETF 市场表现情况 - 仅超长期利率债 ETF 净值下跌，本期可转债 ETF、上证可转债 ETF 净值涨幅领先，分别为 1.6%、1.4%，仅 30 年国债 ETF、30 年国债 ETF 博时净值分别下跌 -0.4%、-0.6% [40]。 - 升贴水率方面，信用债 ETF 博时、公司债 ETF 易方达、信用债 ETF 基金贴水率居前 [40]。 - 规模变动上，短融 ETF（45.2 亿元）本期净流入大幅领先，科创债 ETF 天弘、大成、广发规模变动环比排名前三 [40]。

核心观点 - 美国总统特朗普宣布自2025年11月1日起对中国进口商品额外征收100%关税，并对“所有关键软件”实施出口管制，中美贸易摩擦再度升级[2] - 此次关税风波是中美在关键供应链主导权和战略科技领域的战术性博弈，其威胁带有战术性，后续存在“取消”或“减免”的可能性[6] - 若关税落地，中国出口压力将增大，但对非美地区的出口增长可形成缓冲；事件对国内资本市场的实质性影响可能相对有限[2][6] - 中美贸易摩擦常态化将加速供应链重构，中国将多元化布局贸易市场并加大科技自主攻关力度[2][3] 宏观观点 - 2025年1-8月以美元计价，中国出口同比增长4.6%，进口同比增长2.5%；其中对美直接出口同比下降15.5%，而对东盟、欧盟、日本出口分别增长14.6%、7.5%和4.7%[2] - 中方通过加强稀土出口管制进行反制，新增5种中重稀土纳入管制，范围拓展至全产业链设备及境外组织个人，首次实施“长臂管辖”[2] - 美方面临通胀压力、疲弱就业市场、2026年中期选举及最高法院可能判定关税违宪等多方压力，在谈判中让步空间或更大[2] 策略观点 - 在4月对等关税宣布期间，A股日常消费和公用事业板块表现稳定，相对大盘有超额收益，可作为短期对冲标的[4] - 在关税冲击下，乘用车、化学制品、白色家电等细分制造业因产能出海，利润表现相对更稳健[4] - 行业配置主要观察两条主线：防御性板块以及关税下利润冲击较小的细分行业[5] 固收观点 - 2025年10月12日，10年和30年国债估值收益率较11日分别下行2.54BP和5.01BP，市场定价幅度明显低于4月“对等关税”冲击时期[6] - 建议观察A股期权市场看涨看跌期权隐含波动率之差，若该指标接近4月份-4.9%的低位，可能预示市场恐慌情绪出清，是介入机会[5] - 建议保持谨慎乐观，将组合久期定位于中等偏长区间，优选优质票息资产，挖掘2年期AA-/AA级信用债和10年期地方债的配置机会[8] 医药行业观点 - 2024年中国对美国医药产品出口额190亿美元（同比增长12%），进口额151亿美元（同比下降4.6%），对美依赖度不高且呈下滑趋势[8] - 关税博弈主要影响有美国市场布局的创新药、医疗器械企业；内需为主的血制品、药店、流通、中药等板块基本不受影响[8] - 低值耗材>设备>IVD>高值耗材受中美关税影响；部分企业已通过东南亚、墨西哥设厂减免不利影响[8] - License-out或成创新药出海更主流路径，FIC、BIC药物因不可替代性具备较强议价能力[8] 有色金属行业观点 - 建议关注全球货币信用下降带来的黄金大周期上行机会，短期回调视为上车机会[9] - 全球铜矿供应紧缺和算力等需求潜在增加将带来铜价中枢系统性抬升，国内铜矿龙头企业长期配置机会凸显[9] - 战略金属在中美博弈中角色愈发重要，六大战略金属的配置机会需重点关注[10] 计算机行业观点 - 基础软件（操作系统、数据库、中间件）国产产品在党政、金融领域已规模落地，正向企业端扩展[12] - 工业软件（CAD、ERP等）研发设计和制造管理国产替代提速，AI+工业设计成为新方向[12] - 办公与协同软件（信创办公）文档、协作领域全面替代较为成熟，AI协作成为新推动方向[12] - 若美国限制Synopsys、Cadence等EDA软件出口，中国EDA替代将进入加速期[12] 电子行业观点 - 半导体设备在去胶、清洗、刻蚀、薄膜沉积等环节国产厂商取得显著突破，部分产品进入主流晶圆厂生产线，国产化率有望从10%-15%快速提升[13] - EDA是国内半导体产业薄弱环节，国产EDA在部分“点工具”上已具竞争力，开始向全流程工具链发展[13] - 成熟制程晶圆厂加速扩产满足本土需求；先进制程通过多重曝光等工艺取得进展，可初步满足部分手机SOC和AI芯片需求[14][16] - 中美科技博弈重塑中国半导体产业发展逻辑，内循环和自主创新成为新路径[16]

核心观点 - 报告构建并跟踪了两个行业轮动模型，分别为“相似预期差行业轮动模型”和“分析师预期边际变化行业轮动模型”，并基于模型观点构建了行业ETF组合 [11] - 相似预期差模型最新（2025年10月）推荐配置行业为：煤炭、通信、基础化工、汽车、房地产、机械 [1][21][33] - 分析师预期边际变化模型最新（2025年10月）推荐配置行业为：非银行金融、有色金属、农林牧渔、通信、钢铁、计算机 [2][33] - 最终构建的ETF组合综合了两个模型的推荐，配置行业为：非银行金融、有色金属、通信、基础化工、汽车 [3] 相似预期差行业轮动模型 - 模型核心逻辑是寻找与近期表现优异的股票相似但自身尚未大涨的个股，通过计算股票在市盈率行业相对值、净资产收益率、资产增长率上的欧氏距离来定义相似性 [12] - 在样本期内（2016年12月至2025年9月），该因子的信息系数（IC）均值为0.09，IC胜率为62.86%，信息比率（ICIR）为0.31，显示出显著的行业筛选能力 [14][15] - 基于该因子构建的Top 6多头组合年化收益率为13.66%，累计净值为2.70，显著高于万得全A指数（年化收益率6.23%）和行业等权指数（年化收益率4.90%） [17][18] - 该策略在2025年9月的月度收益率为+4.56%，相较于行业等权指数获得+3.66%的超额收益，其中汽车、电力设备及新能源、基础化工、传媒行业贡献了超额收益 [1] 分析师预期边际变化行业轮动模型 - 模型通过分析师对每股收益的一致预测变化率来构建因子，选取了近一月及近三月的多个预测变化率指标，并采用打分法进行因子复合以淡化个股绝对水平 [22] - 在样本期内（2016年12月至2025年9月），该因子的IC均值为0.06，IC胜率为60.00%，ICIR为0.23，具备行业筛选能力 [23][24] - 基于该因子构建的Top 6多头组合年化收益率为10.62%，累计净值为2.06，同样优于市场基准指数 [28][29] - 该策略在2025年9月的月度收益率为+1.03%，获得+0.13%的超额收益，其中有色金属、通信行业贡献了超额收益 [2] 策略情景分析 - 报告对两个策略在不同市场情景下的表现进行了分析，以超额收益率（相较于行业等权）衡量 [34] - 在“快速下跌”市场（如2018年5-12月），相似预期差策略表现突出，获得9%的超额收益，而分析师预期策略为-1% [34] - 在“震荡上行”市场（如2020年9月至2021年12月），相似预期差策略获得34%的超额收益，分析师预期策略获得22%的超额收益 [34] - 在“快速反弹”市场（如2024年8月至今），两个策略表现相对较弱，相似预期差策略超额收益为1%，分析师预期策略为-9% [34] ETF组合构建 - 综合两个模型的配置观点，构建了2025年10月的行业ETF组合，覆盖非银行金融、有色金属、通信、基础化工、汽车等行业 [3][35] - 报告为每个推荐行业列出了具体的ETF基金标的及其基金份额，例如非银行金融行业推荐了基金份额为593.65亿份的华宝中证全指证券公司ETF（512000）等 [35] - 基础化工行业推荐的鹏华中证细分化工产业主题ETF（159870）基金份额较大，为255.70亿份 [35] - 所列示的ETF基金筛选标准为基金份额大于1亿份 [35]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：GAN_GRU模型**[4][13] * **模型构建思路**：该模型是一个深度学习选股模型，其核心思路是利用生成式对抗网络（GAN）对量价时序特征进行增强处理，然后再利用门控循环单元（GRU）网络对处理后的时序特征进行编码，以预测股票的未来收益[4][13]。 * **模型具体构建过程**： * **基础特征**：模型输入为18个量价特征，包括日频特征（如开盘价、收盘价、成交量等）和月频特征（如月涨跌幅、月换手率等）[17][19]。 * **特征预处理**：每次采样的40天内，每个特征在时序上去极值并标准化；每个特征在个股层面上进行截面标准化[18]。 * **GAN特征生成**： * **生成器（G）**：采用LSTM模型，输入原始量价时序特征（形状为40*18），输出经处理后的量价时序特征（形状仍为40*18）[33][37]。其损失函数为： $$L_{G}\,=\,-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(D(G(z)))]$$ 其中，\(z\) 是随机噪声，\(G(z)\) 是生成的数据，\(D(G(z))\) 是判别器判断生成数据为真的概率[24]。 * **判别器（D）**：采用CNN模型，用于区分真实量价特征和生成器生成的特征。其损失函数为： $$L_{D}=-\mathbb{E}_{x\sim P_{d a t a}(x)}[\log\!D(x)]-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(1-D(G(z)))]$$ 其中，\(x\) 是真实数据，\(D(x)\) 是判别器对真实数据的输出概率[27]。 * **训练过程**：生成器和判别器交替训练，直至模型收敛[29][30]。 * **GRU收益预测**：将GAN中生成器输出的增强后特征，输入到一个两层GRU网络（GRU(128, 128)）中，后面再接一个多层感知机MLP（MLP(256, 64, 64)）。模型最终输出的预测收益（pRet）即作为选股因子[22]。 * **训练与预测设置**： * 使用过去400天内的数据，每5个交易日采样一次，采样形状为40*18，用以预测未来20个交易日的累计收益[18]。 * 训练集与验证集比例为80%:20%[18]。 * 采用半年滚动训练，每年6月30日和12月31日进行模型训练，用于未来半年的预测[18]。 * 回测中，因子经过行业和市值中性化以及标准化处理[22]。 模型的回测效果 1. **GAN_GRU模型**，IC均值0.1136[41][42]，ICIR（未年化）0.89[42]，换手率0.83[42]，年化收益率37.41%[42]，年化波动率23.59%[42]，信息比率(IR)1.59[42]，最大回撤率27.29%[42]，年化超额收益率22.58%[41][42] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：GAN_GRU因子**[4][13] * **因子构建思路**：该因子是GAN_GRU模型输出的股票未来收益预测值，直接作为选股依据[4][13][22]。 * **因子具体构建过程**：因子构建过程与上述GAN_GRU模型的构建过程完全一致，因子值即为模型的最终输出（pRet）[22]。 因子的回测效果 1. **GAN_GRU因子**，IC均值0.1136[41][42]，近期IC值（2025年9月）0.1053[41][42]，近一年IC均值0.0982[41][42]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 债券市场在经历三季度“逆风期”后，四季度或迎来下行空间打开，利率将呈“温和”下行态势 [8][46][119] 根据相关目录分别进行总结 四季度债市能否突破震荡走势 9月债市宽幅震荡，多空鏖战波折上行 - 10年期国债估值收益率完成向“新券”锚定，与老券利差稳定在5 - 8BP，增值税带来到期收益率补偿约2.8% - 4.5% [1][11] - 资金利率受跨季影响波动增大、中枢抬升，7 - 9月呈“7月高位，8月缓和，9月走高”走势，9月DR001和DR007较8月分别上行约4BP和1BP，GC001和GC007分别上行4BP和8BP [1][14] - 银行OCI账户债券兑现需求使债市承压，9月1 - 26日股份行、城商行和农商行现券市场净卖出1.38万亿元债券 [18] - 监管政策调整与重启国债买卖预期影响债市，9月5日“新规”征求意见引发市场忧虑致债市回调，9月中旬重启国债买卖预期升温推动债市反弹 [2][21] 四季度债市或迎来下行空间的打开 - 9月权益市场震荡，股债“跷跷板”效应减弱，四季度若权益市场呈慢牛格局，债市受权益市场压制或缓和 [3][23] - 物价水平修复，PPI筑底回升、CPI未回升，需政策发力提升有效需求，若经济修复不及预期或中美经贸恶化，年内有降息可能 [5][28][30] - 四季度财政供给或入淡季，但需警惕置换隐债专项债额度提前发行冲击市场，若供给放量，货币政策将精准对冲 [6][33][35] - 即使“新规”落地，对债市冲击或为阶段性、摩擦性，理财和保险配置需求旺盛，债市核心配置力量需求依然强劲 [7][38][40] 重要事项 - 9月MLF净投放3000亿元 [48] 货币市场 公开市场操作及资金利率走势 - 9月22 - 26日，央行逆回购投放24674亿元、到期18268亿元，净投放6406亿元，9月29 - 30日预计基础货币到期回笼5166亿元 [50] 存单利率走势及回购成交情况 - 同业存单一级市场商业银行净融出，上周净融资规模 - 1887.9亿元，发行利率较前一周提高 [59][63][64] - 二级市场各期限同业存单收益率上行，AAA级1月期上行6.00BP至1.64%，3月期上行1.06BP至1.59%等 [67] 债券市场 - 上周利率债供给少，发行15只、总额608.34亿元、到期92.00亿元、净融资516.34亿元 [68][72] - 二级市场债市情绪弱，震荡上行，曲线陡峭化，10年国债和10年国开债活跃券日均换手率降低，10年国债活跃券与次活跃券流动性溢价提升至7.51BP [68][77][79] - 特殊再融资债截至上周发行2.00万亿元，10年及以上占比约87.83%，江苏、四川等地区发行规模靠前 [73] 机构行为跟踪 - 8月机构杠杆率季节性上升但处低位，上周杠杆交易规模下降，均值约7.27万亿元 [94][99] - 现券市场上，国有行增持5年以内和5 - 10年国债，农商行卖出力度减弱，保险增持10年以上国债和地方债，券商减持10年以内国债，基金减持5 - 10年政金债 [94][104] 高频数据跟踪 - 上周螺纹钢、线材期货结算价下跌，阴极铜、水泥、南华玻璃指数上涨，CCFI指数下跌、BDI指数上涨，猪肉批发价下跌、蔬菜批发价上涨，布伦特和WTI原油期货结算价上涨，美元兑人民币中间价7.12 [117] 后市展望 - 债券市场四季度或迎下行空间打开，配置需求成利率下行“压舱石”，交易盘对超长债交易趋谨慎，利率呈“温和”下行 [8][46][119]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 9月24日第二批14只科创债ETF上市，各产品净申购规模分化，整体表现优于第一批；第二批科创债ETF上市使信用债类ETF份额陡增，存量ETF表现承压，债市收益上行致净值回调；部分债券ETF净流入情况显示，国债ETF东财本周累计净流入最高，城投债ETF本月净流入最高 [2][4][5] 报告各部分内容总结 各类债券ETF份额走势 第二批科创债ETF上市使信用债类ETF份额陡增，其他类债券ETF产品份额欠佳或因美联储降息吸引资金流向跨境及股票类ETF；截至2025年9月26日收盘，国债类、政金债类、地方债类、信用债类和可转债类份额分别为684.71百万份、443.12百万份、80.18百万份、6869.38百万份、5310.15百万份，债券类ETF合计13387.53百万份，较9月19日收盘分别变化12.28百万份、 -17.61百万份、无变化、1193.45百万份、 -78.70百万份，债券类ETF合计变化1109.42百万份 [9] 主要债券ETF份额及净值走势 存量ETF表现承压或因新发ETF分流资金；截至2025年9月26日收盘，30年国债ETF、政金债券ETF、5年地债ETF、城投债ETF、可转债ETF份额分别为260.44百万份、382.88百万份、31.73百万份、2440.88百万份、4521.29百万份，较9月19日收盘分别变化 -0.14百万份、 -17.72百万份、无变化、0.10百万份、 -11.80百万份；债市收益上行压力下净值回调，截至9月26日收盘，上述ETF净值较9月19日收盘分别变化 -0.48%、 -0.17%、 -0.03%、 -0.13%、0.88% [12][15] 做市信用债ETF份额及净值走势 份额延续流出，截至2025年9月26日收盘，8只信用债ETF份额较9月19日收盘分别变化 -2.00百万份、 -5.20百万份、 -0.30百万份、无变化、 -3.00百万份、3.10百万份、无变化、 -2.30百万份；净值跌幅边际收窄，截至9月26日收盘，较9月19日收盘分别变化 -0.24%、 -0.24%、 -0.26%、 -0.20%、 -0.34%、 -0.32%、 -0.34%、 -0.32%；上周重复纳入个券为24中煤K2，各扩容债券超额收益变动与对应久期乘积最高的个券为24京投K6，录得1.93%，最低的个券为24中煤K2，录得 -0.25% [19][20][22] 科创债ETF份额及净值走势 9月24日第二批14只科创债ETF上市，跟踪中证AAA科创债、上证AAA科创债和深证AAA科创债指数的ETF只数分别为10只、3只、1只，合计发行规模407.86亿元；净申购规模表现分化，上周净申购流入最多的三只产品为科创债ETF兴业、科创债ETF工银、科创债ETF汇添富，净申购金额分别为102.0亿元、84.8亿元、81.1亿元；中证AAA科创债指数对应产品表现相对更佳，第二批科创债ETF产品整体表现优于第一批产品，三日平均升贴水率较第一批高0.15bp；科创债ETF份额增量源自新发基金，截至9月26日，新发产品累计份额1296.6百万份；第二批产品净值普遍居前，截至9月26日收盘，24只科创债ETF净值排名前三的产品分别为科创债ETF永赢、科创债ETF银华、科创债ETF泰康，分别为0.9988、0.9984、0.9983 [25][26][28] 部分债券ETF净流入情况 国债ETF东财本周累计净流入最高，城投债ETF本月净流入最高；周度来看，本周累计净流入前三的债券ETF分别为国债ETF东财、基准国债ETF和国开ETF，净流入金额分别为8.98百万元、8.42百万元和0.17百万元；月度来看，本月累计净流入前三的债券ETF分别为城投债ETF、30年国债ETF和基准国债ETF，净流入金额分别为84.65百万元、15.31百万元和14.37百万元 [5][30]

国内政策与行业动态 - 钢铁行业确立未来两年增加值年均增长目标4%左右[1][6] - 2024年钢铁行业利润662.9亿元同比减少42.6%[7] - 金融业银行业总资产近470万亿元位居世界第一[9] - A股市场总市值首破100万亿元直接融资比重达31.6%[9] - 制造业增加值达33.6万亿元连续15年全球第一[12] - 服务贸易新政聚焦五大方向1-7月服务出口同比增速15.3%[14] 海外经济与市场 - 美国H-1B签证费用从1500美元增至10万美元[15][16] - 9月欧元区综合PMI初值51.2创16个月新高但制造业PMI初值49.5[17][18] - 美国9月综合PMI初值53.6制造业PMI初值52[19][20] - Freeport铜矿停产预计2026年铜产量骤降35%短期铜价上涨近4%[21][22] 高频数据变化 - 房地产销售周环比上升19.73%乘用车零售同比增长9%[38] - 布伦特原油现货均价周环比上升1.57%铁矿石价格上升0.48%[23][24] - 蔬菜价格周环比上升0.98%猪肉价格下降0.82%[43][44]

核心观点 - 报告核心观点聚焦于中欧基金基金经理刘勇的投资策略及其管理的代表产品中欧颐利债券基金，强调其“价值投资+绝对收益”导向，通过严格的回撤控制和均衡配置，追求长期稳健的低波动财富增长 [1][14] - 基金经理刘勇的核心投资框架包括“核心+卫星”资产配置、“4222”行业中枢以及系统化择时体系，旨在实现板块间有效对冲，控制组合波动 [1][14][15] - 代表产品中欧颐利债券基金展现出稳定的绝对收益和卓越的回撤控制能力，任职以来总回报10.71%，最大回撤-1.29%，显著优于同类平均，且持有体验良好，适合长期投资 [2][23][24][29] 基金经理刘勇概况 - 基金经理刘勇拥有9年证券从业经验，2年基金投资管理经验，哥伦比亚大学硕士，2023年6月加入中欧基金，当前在管基金6只，总规模61.66亿元 [1][11] - 其投资理念以“价值投资+绝对收益”为核心，重视估值与现金流，聚焦基本面确定性、低估值、流动性三大要素，采用“核心+卫星”配置框架，不跟风、不抱团 [1][14] - 资产配置采用“4222”中枢，即稳健类红利资产占40%，顺周期资产、科技和高端制造、消费医药各占20%，实现板块间有效对冲，坚持行业均衡配置 [1][14] 代表基金中欧颐利基本信息 - 中欧颐利基金成立于2022年11月25日，为混合债券型二级基金，基金经理刘勇自2023年8月14日开始管理，当前规模36.09亿元 [2][19] - 截至2025年9月15日，刘勇任职以来总回报为10.71%，同类排名前28.96%（269/929），机构投资者持有比例高达99.73% [2][19][20] 业绩与风险收益特征 - 基金长期绝对收益稳定，2023年区间回报0.33%，2024年区间回报6.50%，2025年以来累计收益率3.61%，每年同类排名稳定在前30%以内 [23][24] - 回撤控制能力突出，任职以来最大回撤率为-1.29%，今年以来最大回撤率为-1.14%，均严格控制在2%以内，显著优于同类平均水平 [23][24] - 在不同市场环境下表现分化，在股票下跌及震荡行情中表现优于同类平均，而在债券上涨行情中弹性稍显不足 [27][28][33] 持有体验与盈利概率 - 历史回测显示，持有该基金3个月盈利概率为92.41%，平均收益率1.39%；持有6个月盈利概率100%，平均收益率2.92%；持有1年盈利概率100%，平均收益率5.73% [29][32] - 基金胜率较高，且平均收益率随持有时间拉长而上升，适合投资者进行长期持有 [29][32] 资产配置策略 - 基金资产配置以信用债为核心，占比在50%-87%之间，2025年第一季度达峰值86.99%；利率债配置呈波动，2025年第二季度加仓至21.33%；股票仓位稳定在20%以内，历史平均为13.14% [3][35] - 杠杆率控制在105%-120%之间，任职以来8个报告期平均杠杆率为110.36%，2025年第二季度杠杆比例为119.71% [36][38] 权益投资策略与风格 - 选股策略围绕绝对收益导向，强调大盘股、低估值、高质量风格，2023年第四季度至2025年第二季度期间，大盘股平均持仓比例达50.87%，低估值配置占比48.35% [40] - 行业配置集中，前五大行业平均占比58.56%，重点配置电力及公用事业（配置比例17.84%-28.06%）和传媒行业，形成“高股息+周期对冲”结构 [40][47][48] - 板块配置以中游制造为核心，2025年第二季度占比33.35%，TMT板块为第二大配置，占比21.8% [43][47] 债券投资策略 - 债券策略采用“信用债打底+利率债择机”模式，以高等级信用债为底仓，AAA以下债券占比持续下降，2025年第二季度降至2.22% [3][60] - 可转债仓位较低，历史平均仓位为1.03%，2025年第二季度全部配置于银行转债；基金久期不断提升，2025年第二季度久期达4.04年 [3][52][60] - 债券端贡献显著，2025年债券部分贡献收益约90个基点，产品定位明确，目标年化收益4%，最大回撤控制在2%以内 [16]

投资评级 - 首次覆盖给予买入评级 目标价15.40元（6个月） 当前价12.11元 [1] 核心观点 - 新能源转型成效显著 2025年上半年新能源汽车销量达45.2万辆 同比增长49.1% 增速优于行业平均水平 [6] - 三大新能源品牌矩阵协同发力：长安启源覆盖8-20万元主流市场 深蓝定位15-25万元年轻科技市场 阿维塔主打30万元以上高端智能市场 [19][53] - 全球化布局加速推进 2025年上半年海外销量29.9万辆 同比增长5.1% 海外业务毛利率高达22.3% [6] - 智能化技术双线布局：自研SDA架构支持硬件可插拔与软件定义汽车 合作华为搭载ADS高阶智驾系统 [44][45][50] - 盈利预测显示增长动能强劲 预计2025-2027年归母净利润复合增长率达18.1% [2][6] 财务表现 - 2025年上半年营业收入726.9亿元 同比下滑5.3% 归母净利润22.9亿元 同比下降19.1% [6] - 毛利率逆势提升0.8个百分点至14.6% 研发费用32.8亿元同比增长12.8% 研发费用率达4.5% [6] - 预测2025年营业收入1861.59亿元（+16.54%） 2026年2075.36亿元（+11.48%） [2] - ROE持续改善 预计从2024年7.72%提升至2027年10.82% [2] - 财务费用为-19.6亿元 主要受益于汇兑收益及利息收入增加 [6] 新能源业务 - 新蓝鲸动力系统实现插混/增程双模式切换 量产热效率44.28% 实验室热效率达47.03% [37] - EPA纯电平台具备四高属性：电驱效率95% 微核脉冲加热技术使-30℃环境电池温升4℃/分钟 [40] - 深蓝S09预售8天订单破万 阿维塔06带动销量环比大幅增长 [6] - 未来三年规划推出35款全新智能新能源汽车 [6] 智能化进展 - SDA架构支持L4级智能驾驶 启源E07搭载2个激光雷达及30个感知部件 [45] - 阿维塔全系搭载华为ADS3.0 支持无图城区NCA 可用路段覆盖率达99.5% [50] - 获全国首批L3级智能网联汽车试点单位资格 [6] - 诸葛智能系统集成12个智能引擎 实现多意图语音控制功能 [47] 海外拓展 - "海纳百川"计划落地 泰国罗勇工厂投产 德国举办欧洲品牌发布会 [6] - 新成立中国长安汽车集团提升国际化决策效率 [6] - 预计2025-2027年海外销量增速分别为40%/20%/15% [66] 传统业务 - 燃油车基本盘稳固 CS75系列、逸动系列在细分市场保持领先 [6] - 2025年上半年总销量135.5万辆 同比增长1.6% 创近八年同期新高 [6] - 开始向长安马自达进行技术和平台反向输出 [6] 供应链体系 - 自研金钟罩电池2.0实现60万公里零衰减 八合一电驱重量下降17% 体积减少10% [60][61] - 渠道网络覆盖98%地级市 新能源独立渠道快速扩张 [64]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 海内外央行制度在存款准备金体系、会计制度框架和金融监管机制等方面存在系统性差异，这些差异是各国基于自身情况的理性选择，未来各国央行可能相互借鉴，推动货币政策框架与金融监管体系优化 [3][75] 各部分总结 海内外存款准备金制度的异同 - 历史意义：是数量型调控的基础工具，可控制通胀和财政纪律，防范银行系统性风险 [8] - 现阶段意义：是结构性调控与流动性管理工具，可调节基础货币、支持重点领域、进行逆周期调节和引导预期 [8] - 海外现状：美、英等国法定存款准备金率为0%，货币政策从数量型转变为价格型，通过巴塞尔协议III防范银行风险；日本和韩国保留法定存款准备金，作为制度性“底座”和操作性配套 [13][19] - 国内现状：存在5%的“隐性下限”，具有融资结构与宏观缓冲、政策空间与逆周期调节、操作框架与传导效果等意义 [23] - 潜在方向：大概率保留制度，短期可先统一标准再讨论突破下限，可借鉴将库存现金纳入准备金范畴 [26] 海内外央行会计制度的异同 - 资产负债表科目差异：我国央行资产端以外汇资产和对金融机构债权为主，负债端以“储备货币”科目突出，基础货币投放以存款准备金率调节为主；美、欧、日央行资产更集中于债券持有，负债端常见“逆回购协议”等科目 [28][41] - 会计要素计量属性差异：我国央行主要使用历史成本法，有助于维持金融市场稳定和减少工作量；海外央行使用多种方法，原因包括政策目标、财政关系与利润分配机制、法律制度与报告披露要求不同 [52][57] 海内外金融监管体系中宏观审慎与微观审慎的差异 - 美国：金融监管体系呈“多监管机构分工并行+功能监管导向”特征，宏观审慎以FSOC为核心协调机构，微观审慎由各监管机构执行 [65] - 中国：金融监管体系是“中央统筹+分业监管”体系，人民银行主导宏观审慎，金监总局和证监会分责微观监管 [68] - 异同：相同点是在宏观审慎框架构建、系统重要性机构监管和监管协调机制方面有相似之处，微观审慎监管目标和指标有共性；不同点是宏观审慎层面中国有行政协调及窗口指导，美国以市场手段为主，微观审慎层面中国强调集中统一管理，美国维持分业多头监管格局 [73] 结语 海内外央行制度差异反映了各国在经济结构、市场发展阶段等方面的不同权衡，未来各国央行有望相互借鉴，提升全球金融体系的韧性和包容性 [75]