报告投资评级 - 投资评级为“强烈推荐”，并维持该评级 [3] 核心财务与业绩总结 - 2025年公司实现营业收入1338.95亿元，同比上升10.38% [1] - 2025年实现归属于上市公司股东的净利润56.18亿元，同比下降33.32% [1] - 2025年实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润33.70亿元，同比下降45.45% [1] - 2025年公司整体毛利率为30.3%，较2024年的37.9%显著下降 [15] - 2025年净利率为4.2%，ROE为7.6% [15] - 截至报告发布，公司总市值为1789亿元，当前股价为37.4元 [3] 分业务板块表现 - 运营商网络业务：收入628.57亿元，同比下降10.62%，毛利率48.09%，同比下降2.81个百分点 [7] - 政企业务：收入372.22亿元，同比大幅上升100.49%，毛利率10.97%，同比下降4.36个百分点 [7] - 消费者业务：收入338.16亿元，同比上升4.35%，毛利率18.31%，同比下降4.35个百分点 [7] 网络领域业务 - 网络领域受国内5G投资放缓影响承压，但公司坚持全球化布局和“大国大T”战略 [7] - 核心产品保持全球领先竞争力：5G基站、5G核心网、固网产品均保持全球第二 [7] - 我国6G研发已完成第一阶段技术试验，形成超300项关键技术储备，并已启动第二阶段试验 [7] 算力领域业务 - 算力业务实现跨越式增长，全年营收同比增长约150%，占整体营收比重达24.6% [7] - 服务器及存储营收同比增长超200%，数据中心产品营收同比增长50% [7] - 公司提供端到端智算解决方案，已携手超千家合作伙伴，在工业、电力等领域打造多个智能化标杆项目 [7] 终端与消费者业务 - 云电脑终端销量突破200万台，移动互联产品销售规模快速增长 [7] - 手机产品收入实现双位数增长 [7] - 2025年底与字节跳动豆包团队联合发布了应用豆包手机助手技术预览版的努比亚M153工程机 [7] 财务预测与估值 - 预测2026年至2028年营业总收入分别为1515.62亿元、1732.62亿元、1967.38亿元，同比增速分别为13%、14%、14% [8] - 预测2026年至2028年归母净利润分别为63.22亿元、73.50亿元、86.96亿元，同比增速分别为13%、16%、18% [8] - 预测2026年至2028年每股收益（EPS）分别为1.32元、1.54元、1.82元 [8] - 基于预测EPS和当前股价，对应2026年至2028年市盈率（PE）分别为28.3倍、24.3倍、20.6倍 [8] - 预测2026年至2028年市净率（PB）分别为2.3倍、2.1倍、2.0倍 [15]

行业投资评级 - 报告对计算机行业维持“推荐”评级 [3] 报告核心观点 - OpenClaw已成为GitHub历史上增速最快的开源软件项目，其火爆导致智能体AI（Agentic AI）的Token消耗量激增约1000倍，制造了“算力真空” [1][6][12] - 国产大模型在OpenClaw调用中表现突出，近30天调用量排名前五和前十的大模型中，分别有3个和4个为国产模型 [6][13] - OpenAI发布首款原生具备电脑操作能力的通用大模型GPT-5.4，能力全面超越前代 [6][16][17] - 字节Seedance 2.0公布定价标准，视频生成服务根据是否包含视频输入定价不同，凸显算力消耗差异 [6][19] - 算力云服务是当前最确定的投资方向，云厂商提价背后的需求逻辑正在强化 [1][6][20] 一周科技热点更新总结 **1、OpenClaw持续火爆** - OpenClaw是GitHub历史上增速最快的开源软件项目，截至2026年3月8日星标数超过27.7k，超越React成为“非聚合类软件”星标榜首，这一过程用时不到4个月 [9] - 该项目在GitHub上吸引了超过900名开发者贡献代码，Discord社区实时在线人数达1.8万 [9] - 英伟达CEO黄仁勋高度评价OpenClaw，称其为“我们这个时代最重要的软件发布”，并指出智能体AI导致Token消耗量激增约1000倍，制造了“算力真空” [6][12] **2、OpenAI GPT-5.4发布** - OpenAI于3月6日发布GPT-5.4，包括GPT-5.4 Thinking和GPT-5.4 Pro两个版本，官方称其为迄今能力最强、效率最高的专业工作前沿模型 [6][16] - GPT-5.4是OpenAI首款原生具备电脑操作能力的通用大模型，可依据屏幕画面自主执行键鼠指令，跨设备、应用完成复杂工作流，支持最高100万token上下文 [6][17] - 在多项基准测试中，GPT-5.4全面超越前代模型，例如在GDPval（知识工作能力）测试中得分为83.00%，高于GPT-5.3-Codex的70.90% [17][18] - API定价方面，GPT-5.4每百万输入/输出token分别为2.5美元和15美元；GPT-5.4 Pro每百万输入/输出token分别为30美元和180美元 [16] **3、Seedance 2.0公布定价标准** - 字节Seedance 2.0定价标准公布：包含视频输入为28元/百万tokens，不含视频输入为46元/百万tokens [6][19] - 生成一条15秒视频需消耗30.888万tokens，若不含视频输入（即纯生视频），单条15秒视频成本为15元，折合每秒1元 [6][19] - 价格差异源于服务内容不同，不含视频输入的纯生视频会消耗更多算力 [6][19] 市场表现回顾 - 2026年3月第一周，计算机板块下跌5.29% [21] - 周涨幅前五个股为：科远智慧（+17.64%）、中科星图（+15.21%）、华是科技（+12.87%）、南网科技（+9.98%）、ST迪威迅（+9.84%） [22] - 周换手率前五个股为：华胜天成（176.63%）、海峡创新（135.90%）、首都在线（114.64%）、御银股份（110.99%）、依米康（109.20%） [22] 行业规模与指数表现 - 行业涵盖股票285只，占市场总数5.5%；总市值4320.4十亿元，流通市值3818.2十亿元，分别占市场3.8%和3.7% [3] - 行业指数近1个月绝对表现-1.1%，相对沪深300指数表现-1.5%；近6个月绝对表现+8.6%，相对表现+4.1%；近12个月绝对表现+10.0%，相对表现-7.8% [5] 投资建议 - 算力云服务是最确定方向，云厂提价背后的需求逻辑正在强化，重点关注协创数据、宏景科技、阿里巴巴 [6][20] - 建议持续关注国产算力，包括GPU公司海光信息、寒武纪，华为系公司云天励飞、智微智能，字节系公司润泽科技、东阳光 [6][20] - 此外，关注网宿科技、东方国信、深信服、品高股份、首都在线、光环新网、优刻得、并行科技、金山云等 [6][20]

量化因子与构建方式 1. **因子类别：风格因子** * **因子名称：估值因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过单一细分因子合成，用于衡量股票的估值水平[18]。 * **因子具体构建过程：** 估值因子直接由BP（账面市值比）细分因子构成。BP的计算公式为：$$BP = \frac{归母股东权益}{总市值}$$[18] * **因子名称：成长因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过合成两个反映公司增长能力的细分因子，用于衡量公司的成长性[18]。 * **因子具体构建过程：** 成长因子由SGRO（营业收入增长率）和EGRO（归母净利润增长率）两个细分因子等权平均合成。$$成长因子 = \frac{SGRO + EGRO}{2}$$[18] * SGRO：使用过去五个财年年报的每股营业收入数据，对时间进行回归，将回归系数（斜率）除以每股营业收入的平均值得到。 * EGRO：使用过去五个财年年报的每股归母净利润数据，对时间进行回归，将回归系数（斜率）除以每股归母净利润的平均值得到[18]。 * **因子名称：盈利因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过合成两个反映公司盈利能力的细分因子，用于衡量公司的盈利质量[18]。 * **因子具体构建过程：** 盈利因子由ETOP（盈利价格比）和CETOP（现金盈利价格比）两个细分因子等权平均合成。$$盈利因子 = \frac{ETOP + CETOP}{2}$$[18] * ETOP：归母净利润TTM / 总市值。 * CETOP：经营活动产生的现金流量净额TTM / 总资产[18]。 * **因子名称：规模因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过单一细分因子合成，用于衡量公司规模[18]。 * **因子具体构建过程：** 规模因子直接由LNCAP（对数市值）细分因子构成。LNCAP的计算公式为：$$LNCAP = ln(总市值)$$[18] * **因子名称：Beta因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过单一细分因子合成，用于衡量股票的系统性风险[18]。 * **因子具体构建过程：** Beta因子直接由BETA细分因子构成。BETA的计算方法为：将个股过去252个交易日的日收益率与中证全指日收益率进行半衰指数加权回归（半衰期为63个交易日），取回归系数作为BETA值[18]。 * **因子名称：动量因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过单一细分因子合成，用于衡量股票的动量效应[18]。 * **因子具体构建过程：** 动量因子直接由RSTR（相对强度）细分因子构成。RSTR的计算方法为：计算个股过去504个交易日（不含最近21个交易日）的半衰指数加权累计收益率，半衰期为126个交易日[18]。 * **因子名称：流动性因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过合成三个不同时间维度的换手率细分因子，用于衡量股票的流动性[18]。 * **因子具体构建过程：** 流动性因子由STOM（1个月换手率）、STOQ（过去3个月STOM均值）和STOA（过去12个月STOM均值）三个细分因子等权平均合成。$$流动性因子 = \frac{STOM + STOQ + STOA}{3}$$[18] * STOM：个股过去1个月的换手率加总后取对数。 * **因子名称：波动性因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过合成三个反映不同维度波动风险的细分因子，用于衡量股票的波动性[18]。 * **因子具体构建过程：** 波动性因子由DASTD（日收益率标准差）、CMRA（累计收益范围）和HSIGMA（历史残差波动率）三个细分因子等权平均合成。$$波动性因子 = \frac{DASTD + CMRA + HSIGMA}{3}$$[18] * DASTD：计算过去250个交易日个股相对于所有股票等权指数的超额收益率的标准差，计算时使用半衰指数加权（半衰期40日）。 * CMRA：计算个股过去12个月内的累计对数收益率，将累计最高收益与累计最低收益做差得到。 * HSIGMA：计算BETA因子时回归残差的标准差[18]。 * **因子名称：非线性市值因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过单一细分因子合成，用于捕捉市值因子的非线性效应[18]。 * **因子具体构建过程：** 非线性市值因子直接由NLSIZE细分因子构成。NLSIZE的计算方法为：将股票总市值对数的三次方与对数市值进行加权最小二乘回归（权重为对数市值的平方根），取回归残差作为NLSIZE。总市值越大或越小的股票NLSIZE越大，中市值股票NLSIZE小[18]。 * **因子名称：杠杆因子**[18] * **因子构建思路：** 参考BARRA模型，通过合成三个反映不同维度杠杆水平的细分因子，用于衡量公司的财务杠杆[18]。 * **因子具体构建过程：** 杠杆因子由MLEV（市场杠杆）、DTOA（资产负债率）和BLEV（账面杠杆）三个细分因子等权平均合成。$$杠杆因子 = \frac{MLEV + DTOA + BLEV}{3}$$[18] * MLEV：非流动负债 / 总市值。 * DTOA：总负债 / 总资产。 * BLEV：非流动负债 / 归属母公司股东权益[18]。 2. **因子类别：选股因子（共53个）**[23] * **构建思路：** 构建了涵盖估值、成长、质量、规模、反转、动量、流动性、波动性、分红、公司治理以及技术等多个方面的常用选股因子[23]。 * **具体因子列表与构建过程：** 所有因子的名称、构造方式和参考方向详见表5[24]。 * **估值类（8个）：** BP、单季度EP、EP_TTM、单季度SP、SP_TTM、单季度CFEV、CFEV_TTM[24]。 * **成长类（8个）：** 单季度净利润同比增速、单季度营业收入同比增速、单季度营业利润同比增速、标准化预期外盈利、标准化预期外收入、单季度ROE同比、单季度ROA同比[24]。 * **质量类（8个）：** 单季度ROE、单季度ROA、单季度毛利率、单季度营业利润率、单季度净利润率、盈余质量、流动比率[24]。 * **规模类（1个）：** 对数市值[24]。 * **反转类（2个）：** 20日反转、60日反转[24]。 * **动量类（4个）：** 60日动量、240日动量、盈余公告前隔夜动量、盈余公告次日开盘跳空超额[24]。 * **流动性类（7个）：** 20日换手率、60日换手率、20日换手率波动、60日换手率波动、20日非流动性冲击、60日非流动性冲击[24]。 * **波动性类（7个）：** 20日收益率标准差、60日收益率标准差、20日特异度、60日特异度、20日三因子模型残差波动率、120日三因子模型残差波动率、240日三因子模型残差波动率[24]。 * **分红类（1个）：** 股息率[24]。 * **公司治理类（2个）：** 前五大股东持股比例、前十大股东持股比例[24]。 * **技术类（5个）：** 20日成交额、60日成交额、60日偏度、240日偏度、20日成交量变异系数、60日成交量变异系数、20日成交量比率、60日成交量比率、120日成交量比率[24]。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：中性约束条件下最大化因子暴露组合**[25] * **模型构建思路：** 在构建单因子投资组合时，采用优化方法，在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露[25]。 * **模型具体构建过程：** 报告指出具体构建方法参考附录，但附录内容未在提供的文本中。根据描述，该模型是一个带约束的优化问题，目标函数是最大化组合对目标因子的暴露，约束条件包括对基准指数在行业和风格因子上的暴露中性，可能还包括权重约束等[25]。 因子的回测效果 1. **风格因子多空收益表现（近一周/近一月）**[21] * 盈利因子：2.47% / 0.93% * 估值因子：2.01% / -1.29% * 杠杆因子：1.71% / 1.85% * 成长因子：1.25% / 1.37% * 非线性市值因子：0.53% / 1.28% * 市值因子：-0.31% / 1.55% * 动量因子：-1.12% / 5.20% * 流动性因子：-2.22% / 1.74% * 波动性因子：-2.97% / 1.29% * Beta因子：-4.39% / 4.68% 2. **选股因子在“中性约束条件下最大化因子暴露组合”中的超额收益表现（最近一周）** * **沪深300股票池表现最佳因子：**[27] * EP_TTM：1.11% * 单季度ROE：0.94% * 240日偏度：0.88% * **中证500股票池表现最佳因子：**[30] * 120日三因子模型残差波动率：1.84% * 240日三因子模型残差波动率：1.22% * 60日收益率标准差：1.20% * **中证800股票池表现最佳因子：**[33] * 单季度ROA：1.78% * EP_TTM：1.49% * 20日换手率：1.35% * **中证1000股票池表现最佳因子：**[36] * 60日非流动性冲击：1.68% * BP：1.55% * 20日非流动性冲击：1.35% * **沪深300ESG股票池表现最佳因子：**[40] * CFEV_TTM：1.09% * EP_TTM：1.04% * 20日换手率：0.97% 3. **选股因子在全市场股票池中的Rank IC表现（近一周）**[44] * BP：14.24% * 120日三因子模型残差波动率：9.37% * 60日非流动性冲击：9.14% * 20日非流动性冲击：8.09% * 60日收益率标准差：7.82% * 对数市值：7.55% * 前五大股东持股比例：7.01% * 240日三因子模型残差波动率：6.79% * 前十大股东持股比例：6.57% * 60日换手率：5.56%

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 1. **模型名称**：短期择时模型[4][14] 2. **模型构建思路**：通过综合评估宏观基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度的指标，生成每周的择时信号，以判断市场整体风险并调整权益仓位[4][14]。 3. **模型具体构建过程**： * **一级指标**：模型包含四个一级指标，分别是基本面、估值面、情绪面、流动性[14]。 * **二级指标与信号生成**：每个一级指标下包含若干二级指标，每个二级指标根据其当前值在过去5年的分位数，被赋予“乐观”、“中性”或“谨慎”的信号[14][16]。 * **基本面**：包含制造业PMI、信贷脉冲同比增速分位数、M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数三个二级指标[14]。 * **估值面**：包含A股整体PE分位数、A股整体PB分位数两个二级指标[14]。 * **情绪面**：包含A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数、A股整体波动率分位数三个二级指标[15]。 * **流动性**：包含货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数三个二级指标[16]。 * **综合信号**：每个一级指标的最终信号由其下属二级指标信号综合得出（例如，基本面为“中性”）。最终的总仓位信号由四个一级指标信号综合决定，例如“中性”对应0.5仓位[14][18][21]。 2. 成长价值风格轮动模型 1. **模型名称**：成长价值风格轮动模型[4][22] 2. **模型构建思路**：通过动态宏观、估值回归、短期动量、风格广度、风格拥挤等多个维度的信号，判断成长与价值风格的相对强弱，进行轮动配置[22][23]。 3. **模型具体构建过程**： * **信号维度**：模型包含动态宏观信号、估值回归信号、短期动量信号、风格广度信号、风格拥挤信号等多个子信号[23]。 * **信号合成**：每日根据各子信号生成对成长风格的配置仓位百分比（例如，0%表示全配价值，100%表示全配成长）。报告展示了两种综合信号方式：“无中性仓位”和“5日平均仓位”[23]。 * **最终建议**：根据综合信号，给出超配成长或超配价值的建议。例如，当前模型建议超配价值风格[4][22]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 1. **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型[4][25] 2. **模型构建思路**：从流动性、价量、情绪等角度选取11个有效轮动指标，构建综合信号，在大小盘风格（以沪深300和中证1000为代表）之间进行轮动[25][27]。 3. **模型具体构建过程**： * **指标池**：模型包含11个指标，分别为：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、beta离散度、pb分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[27]。 * **信号生成**：每个指标独立生成每日信号，0%代表看多大盘（看空小盘），100%代表看多小盘（看空大盘）[27]。 * **信号综合**：将所有指标的信号综合，生成每日的综合小盘/大盘仓位信号。报告提及使用“3D平滑”和“综合信号”两种处理方式[27]。 * **最终建议**：根据综合信号给出配置建议，例如当前模型建议超配大盘风格[4][25]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 1. **回测区间**：2012年底至今（全区间）[17][19]；2024年以来[20]。 2. **基准**：月度中性持仓再平衡策略[17]。 3. **全区间表现**（2012年底至2026年3月）： * 年化收益率：16.37%[17][19] * 年化超额收益率：11.36%[17] * 年化波动率：14.79%[19] * 最大回撤：15.05%[17][19] * 夏普比率：0.9640[19] * 收益回撤比：1.0880[19] * 月度胜率：65.63%[19] * 季度胜率：61.11%[19] * 年度胜率：80.00%[19] 4. **近期表现**（2024年以来）： * 年化收益率：28.07%[20] * 年化超额收益率：17.89%（根据基准10.18%计算） * 年化波动率：16.47%[20] * 最大回撤：11.04%[20] * 夏普比率：1.4643[20] * 收益回撤比：2.5432[20] * 月度胜率：67.86%[20] 2. 成长价值风格轮动模型 1. **回测区间**：2011年至今[22]。 2. **基准**：国证成长与国证价值的月度等权配置[22][23]。 3. **综合信号2（5日平均仓位）表现**： * 累计收益：765.66%[23] * 年化收益率：14.62%[22][23] * 年化超额收益率：7.98%[22][23] * 年化波动率：21.41%[23] * 最大回撤：40.08%[23] * 夏普比率：0.65[23] * 收益回撤比：0.36[23] * 年化跟踪误差：5.88%[23] * 年化信息比率（IR）：1.36[23] * 月度超额胜率：66.32%[23] 4. **今年以来表现**（至2026年3月6日）：超额收益率为2.08%[22][23]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 1. **回测区间**：2014年以来[26][27]。 2. **基准**：沪深300与中证1000全收益指数的等权组合[26][27]。 3. **综合信号（3D平滑）表现**： * 年化收益率：20.35%[27] * 年化超额收益率：12.83%[27] * 最大回撤：40.70%[27] * 平均换手间隔：19个交易日[27] * 胜率（按交易）：50.21%[27] 4. **分年度表现**：自2014年至2026年（截至报告期），策略每年均产生正向超额收益[26][27]。例如，2026年以来超额收益率为3.32%[26][27]。 5. **各子指标表现**：报告列出了11个子指标各自的年化收益、年化超额收益率、最大回撤等数据[27]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：利率市场结构指标模型**[7] * **模型构建思路：** 将1至10年期国债的到期收益率（YTM）数据，通过数学变换分解为三个独立的维度：水平、期限和凸性结构，以从均值回归的视角评估当前利率市场的状态[7]。 * **模型具体构建过程：** 1. 收集1至10年期各关键期限的国债到期收益率数据。 2. 通过特定的数学变换（报告未给出具体公式，但提及是“转化”），将原始的期限结构曲线分解为三个指标： * **水平结构：** 反映整体利率水平的高低。 * **期限结构：** 反映长短期利差，通常指期限利差。 * **凸性结构：** 反映收益率曲线弯曲程度的变化。 3. 计算每个结构指标在历史滚动窗口（如3年、5年、10年）下的分位数，以判断当前值在历史中所处的位置[7][9]。 2. **模型名称：利率价量多周期择时模型**[10][22] * **模型构建思路：** 使用核回归算法识别利率（YTM）走势的形态，刻画支撑线和阻力线，并根据长、中、短三个不同投资周期下价格对支撑/阻力线的突破情况，进行投票综合，生成交易信号[10][22]。 * **模型具体构建过程：** 1. **形态识别：** 使用核回归算法对利率时间序列数据进行平滑处理，以捕捉其主要趋势形态，并据此计算出动态的支撑线和阻力线[10]。 2. **多周期设定：** 设定三个不同频率的观察周期： * 长周期：信号平均切换频率为月度[10]。 * 中周期：信号平均切换频率为双周度[10]。 * 短周期：信号平均切换频率为周度[10]。 3. **信号生成（每个周期独立）：** 在每个周期内，判断当前利率价格是否向上突破阻力线或向下突破支撑线，从而产生“向上突破”、“向下突破”或“无信号”[10][13][15]。 4. **信号综合：** 综合三个周期的突破信号进行投票[10][13][15]： * 若同一方向（上行或下行）的突破总票数达到或超过2票（即≥2/3），则生成明确的看多或看空信号。 * 若同向突破票数未达2票，则综合信号为“中性震荡”。 5. **策略应用：** 将此择时信号应用于债券久期轮动策略[22][27]： * **看多信号（利率下行）：** 当至少2个周期出现向下突破，且利率趋势非向上时，满配长久期债券；若趋势向上，则配置1/2中久期+1/2长久期[22]。 * **看空信号（利率上行）：** 当至少2个周期出现向上突破，且利率趋势非向下时，满配短久期债券；若趋势向下，则配置1/2中久期+1/2短久期[27]。 * **中性信号：** 其余时间，短、中、长久期债券等权配置[27]。 * **止损规则：** 当单日组合超额收益小于-0.5%时，立即将持仓调整为等权配置[27]。 * **模型评价：** 该模型通过多周期共振提高了信号的稳健性，并设置了明确的止损规则以控制回撤[22][27]。 模型的回测效果 *注：以下回测结果均基于“利率价量多周期择时模型”驱动的久期轮动策略，业绩基准为短、中、长久期债券的等权组合（1/3+1/3+1/3）。长期回测区间为2007年12月31日至今，短期回测区间为2024年底以来[22][23][26][31]。* 1. **基于5年期国债YTM的择时策略** * 长期年化收益率：5.45%[23] * 长期最大回撤：2.88%[23] * 长期收益回撤比：1.9[23] * 长期超额收益率（vs基准）：1.05%[23] * 短期年化收益率（2024年底以来）：2.37%[4][23] * 短期最大回撤（2024年底以来）：0.59%[23]（报告另一处为0.68%[4]） * 短期收益回撤比（2024年底以来）：4.01[4][23] * 短期超额收益率（2024年底以来）：0.63%[4][23] * 逐年绝对收益胜率（2008年以来）：100%[23] * 逐年超额收益胜率（2008年以来）：100%[23] 2. **基于10年期国债YTM的择时策略** * 长期年化收益率：6.03%[26] * 长期最大回撤：2.74%[26] * 长期收益回撤比：2.2[26] * 长期超额收益率（vs基准）：1.62%[26] * 短期年化收益率（2024年底以来）：2.69%[4][26] * 短期最大回撤（2024年底以来）：0.58%[26]（报告另一处为0.92%[4]） * 短期收益回撤比（2024年底以来）：4.67[4][26] * 短期超额收益率（2024年底以来）：1.08%[4][26] * 逐年绝对收益胜率（2008年以来）：100%[26] * 逐年超额收益胜率（2008年以来）：100%[26] 3. **基于30年期国债YTM的择时策略** * 长期年化收益率：7.26%[31] * 长期最大回撤：4.27%[31] * 长期收益回撤比：1.7[31] * 长期超额收益率（vs基准）：2.37%[31] * 短期年化收益率（2024年底以来）：2.78%[4][31] * 短期最大回撤（2024年底以来）：0.92%[4][31] * 短期收益回撤比（2024年底以来）：3.03[4][31] * 短期超额收益率（2024年底以来）：1.92%[4][31] * 逐年绝对收益胜率（2008年以来）：94.44%[31] * 逐年超额收益胜率（2008年以来）：94.44%[31] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：利率水平结构因子**[7] * **因子构建思路：** 从国债收益率曲线中提取代表整体利率水平高低的成分[7]。 * **因子具体构建过程：** 通过对1-10年期国债YTM序列进行数学变换（具体变换公式未在提供内容中给出），得到单一数值指标，用以衡量利率的绝对水平[7]。 2. **因子名称：利率期限结构（期限利差）因子**[7] * **因子构建思路：** 从国债收益率曲线中提取代表长短期利差的成分[7]。 * **因子具体构建过程：** 通过对1-10年期国债YTM序列进行数学变换（具体变换公式未在提供内容中给出），得到单一数值指标，用以衡量收益率曲线的斜率[7]。 3. **因子名称：利率凸性结构因子**[7] * **因子构建思路：** 从国债收益率曲线中提取代表曲线弯曲度变化的成分[7]。 * **因子具体构建过程：** 通过对1-10年期国债YTM序列进行数学变换（具体变换公式未在提供内容中给出），得到单一数值指标，用以衡量收益率曲线的凸性[7]。 因子的回测效果 *注：报告未提供上述利率结构因子的独立回测绩效指标（如IC、IR等），仅展示了其当前及历史分位数状态[7][9]。* 1. **利率水平结构因子** * 当前读数：约1.55%[1][7] * 历史分位数（滚动3年）：12%[7] * 历史分位数（滚动5年）：7%[7] * 历史分位数（滚动10年）：4%[7] 2. **利率期限结构（期限利差）因子** * 当前读数：约0.5%[1][7] * 历史分位数（滚动3年）：45%[7] * 历史分位数（滚动5年）：28%[7] * 历史分位数（滚动10年）：30%[7] 3. **利率凸性结构因子** * 当前读数：约0%[1][7] * 历史分位数（滚动3年）：25%[7] * 历史分位数（滚动5年）：15%[7] * 历史分位数（滚动10年）：12%[7]

报告行业投资评级 - 行业评级为“推荐”，且维持该评级 [2] 报告核心观点 - 宏观环境短期利空有色金属，但中长期持续看涨观点不变，建议观察调整加仓机会 [1] - 地缘冲突（伊朗局势）对铝等金属供应造成干扰，持续推荐电解铝利润扩大 [1] - 持续推荐涨价品种，并关注科技成长相关新材料标的 [1] 行业规模与市场表现 - 行业覆盖股票家数235只，占A股总数4.5% [2] - 行业总市值8441.9十亿元，流通市值7364.7十亿元，分别占市场总体的7.4%和7.2% [2] - 行业指数过去1个月、6个月、12个月的绝对表现分别为8.5%、52.3%、91.2% [3] - 有色金属（申万一级）行业指数本周跌幅5.47%，在申万一级行业中排名第30 [3] - 本周二级子行业中，能源金属跌幅最大（-9.22%），其次为小金属（-6.88%）、金属新材料（-6.25%）、工业金属（-4.83%），贵金属跌幅最小（-1.12%） [3] 个股与细分金属表现 - 本周涨幅最大个股为飞南资源，涨幅14.36% [3] - 本周跌幅最大个股为盛和资源，跌幅-17.04% [3] - 本周有色金属中涨幅最大的是钨，涨幅12.71%，主要受战略重估预期与供需紧张驱动 [3] - 本周跌幅最大的是金属锡，跌幅-6.94%，主要受宏观情绪与供需转弱影响 [3] 基本金属板块观点 - **铜**：节后库存累积，但节前下游备库少，对春节后去库节奏乐观，认为铜价向下空间有限，铜矿供应问题无法解决，中长期持续看涨铜价和铜资源股，调整是吸筹机会 [3] - **铝**：3月5日国内主流消费地电解铝锭库存125.6万吨，环比提高9.9万吨 [3]。中东冲突（卡塔尔铝业停产、巴林铝业停止发运）刺激铝价上行，但下半周因能源价格上涨引发降息预期下降而回落 [3]。电解铝停产后复产周期长，中东冲突可能影响全年平衡表，引发价格持续上行，中长期持续看好铝基本面 [3] - **锡**：缅甸深部矿洞抽水问题取得进展，本周去库，锡价支撑较强，看涨未来锡价 [3] - **镍**：当前镍价仅为历史最高价的32%，供应扰动消息较多，镍矿中长期预期紧张，等待产量兑现和库存拐点 [3] 小金属板块观点 - **锂**：津巴布韦扰动强化3-4月供应紧张，2026年预计锂元素缺口可能放大，锂价上涨空间打开 [3] - **钴**：刚果金发货不及预期，库存持续下降到危险边界，新增供应扰动使中远期供应脆弱，中长线钴价持续看涨 [3] - **钨**：继续看涨，伊朗局势利多钨价，海外钨库存危险，涨价加速 [3] - **钽**：军需占比较高，供应脆弱，供需长期错配，坚定看涨 [3] - **涨价加速品种**：钨、钽、铟、稀土、铱、镓、锗等 [3] - **底部品种**：稀土多元素、镁、镓、碳酸锂、镍等 [3] 贵金属板块观点 - **黄金**：伊朗局势恶化推高油价，压制美联储降息预期，黄金短期受压制 [3]。SPDR黄金ETF持仓由3月2日的1101.3吨下降至3月6日的1073.3吨 [3]。COMEX黄金管理基金净多持仓在3月3日当周上升1943手至9.79万手 [3]。中期看，美国财政赤字扩张逻辑坚实，维持伦敦金年内6000美元/盎司目标价，价格回调即是买点 [3] - **白银**：三月挤仓逻辑弱化，COMEX银3月合约持仓量回落至1647手，折现货256吨，预计短期维持震荡 [3] 稀土与战略资源观点 - **稀土**：本周氧化镨钕、氧化镝、氧化铽价格分别下跌-3.7%、-6.8%、-3.1% [3]。在新能源车、机器人等领域拉动下，2026年镨钕有望维持紧平衡，看涨镨钕价格 [3] - **天然铀**：2月铀长协价正式站上90美金/磅，连续6个月逐月上调 [3]。全球能源独立诉求加速核电进程，加强天然铀战略地位 [3] 行业热点事件 - **钴**：本周电解钴报价在43万元/吨附近震荡，原料结构性偏紧格局未改，价格具备上行空间 [138] - **铝**：伦敦期铝创近四年新高，单周涨幅达9.7%，为2023年以来最大 [138]。美银将2026年铝供应短缺预测从100万吨上调至150万吨 [138] - **钛白粉**：企业陆续上调报价，钛白粉概念涨超3% [138] - **能源价格**：卡塔尔能源部长警告冲突可能导致油价冲上150美元/桶 [138]

投资评级与核心观点 - 报告对京东集团-SW（09618.HK）维持“强烈推荐”评级，目标价为128.9港元，当前股价为106.6港元，隐含约20.9%的上涨空间 [1][3][5] - 报告核心观点：京东零售利润好于预期，外卖业务投入高峰已过，亏损环比收窄，长期看好其自营业务的坚实壁垒 [1][5] 2025年第四季度业绩表现 - **整体收入**：2025年第四季度实现营业收入3523亿元，同比增长1.5%，略高于彭博一致预期的1% [1][5] - **零售收入**：京东零售收入为3019亿元，同比下降1.7%，但好于市场预期的-3.3% [1][5] - **1P自营业务**：带电类（如家电）收入同比下降12%，主要受“国补”退坡及高基数影响；日百类收入同比增长12.1%，保持双位数较快增长 [5] - **3P平台及服务业务**：服务收入达702.97亿元，同比增长20%；其中平台及广告服务收入同比增长15%，外卖业务协同效应为广告收入带来2-3个百分点的增量贡献 [5] - **用户数据**：季度活跃用户和购物频次同比增速均保持在30%以上，年度活跃消费者（AAC）超过7亿 [5] 盈利能力分析 - **零售利润**：京东零售经营利润为97.9亿元，同比下降2.5%，但显著高于市场预期的-22.3%；零售经营利润率为3.2% [1][5] - **集团整体利润**：Non-GAAP归母净利润为10.84亿元，同比下降90.4%，但高于市场预期的-95.2% [1][5] - **毛利率**：集团毛利率为15.6%，同比提升0.3个百分点，高于市场预期的15.1% [5] - **分部利润**：京东物流经营利润为18.8亿元（预期21亿元）；新业务（含外卖、京喜、国际业务）经营亏损为148亿元，低于市场预期的-137亿元，其中外卖业务亏损环比继续下降 [5] 财务预测与估值 - **收入预测**：预计集团总收入2026E/2027E/2028E分别为14088.91亿元、14862.84亿元、15512.70亿元，对应同比增长8%、5%、4% [2][5] - **净利润预测**：预计Non-GAAP归母净利润2026E/2027E/2028E分别为289.10亿元、479.30亿元、553.47亿元，对应同比增长7%、66%、15% [2][5] - **估值基础**：基于2026年Non-GAAP归母净利润给予12倍市盈率（PE），得出目标价128.9港元 [5] - **每股收益**：预计2026E/2027E/2028E的每股收益（EPS）分别为7.43元、13.42元、15.94元 [2][6] 未来展望与业务策略 - **零售业务**：预计2026年日百品类在大商超及时尚等品类驱动下，有望延续2025年的增长势头；带电品类预计2026年下半年表现将好于上半年 [5] - **新业务**：预计2026年外卖业务亏损将同比继续缩窄；同时，京喜及国际业务因扩张投入，亏损预计同比扩大 [1][5] - **集团增长**：预计2026年集团收入增速在（增速更快的）新业务驱动下将快于零售业务增速 [5] 股东回报 - **回购与分红**：2025年全年共回购约30亿美元股份，约占流通股的6.3%；2025年度现金股利为每股普通股0.5美元，总额约14亿美元 [5] - **股东回报率**：2025年全年总股东回报率（包括回购和分红）达到约10% [5] 关键财务比率与数据 - **盈利能力指标（预测）**：预计毛利率将从2025年的16.0%提升至2028E的18.6%；净利率将从2025年的1.5%提升至2028E的2.8% [8] - **股东回报指标（预测）**：预计净资产收益率将从2025年的8.7%回升至2028E的14.5% [8] - **偿债能力指标**：2025年资产负债率为57.7%，预计将逐步改善至2028E的52.6% [3][8] - **市场表现**：股价过去1个月、6个月、12个月的绝对回报分别为9.1%、17.6%、20.0% [4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告聚焦量化基金市场表现，总结2026年3月2日 - 3月6日主要指数和量化基金业绩表现、不同类型公募量化基金整体表现和业绩分布，以及本周收益表现较优的量化基金供投资者参考 [1] 根据相关目录分别进行总结 近一周主要指数和量化基金业绩表现 - A股整体收跌，沪深300、中证500、中证1000近一周收益率分别为 -1.07%、-3.44%和 -3.64%，指增超额小幅回升 [2][3][6] - 量化选股基金平均收益 -2.13%，市场中性平均收益0.20%；沪深300指增、中证500指增、中证1000指增、其他指增分别录得 -0.06%、0.22%、0.26%和0.18%的超额收益，除300指增外其他指增超额收益相比上周小幅回升 [4][9] 不同类型公募量化基金业绩表现 |基金类型|近一周收益率（%）|近一月收益率（%）|近三月收益率（%）|近六月收益率（%）|近一年收益率（%）|今年以来收益率（%）| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |沪深300指数增强基金|-1.12|0.53|3.90|7.12|22.36|2.18| |中证500指数增强基金|-3.23|2.24|14.64|18.80|39.82|10.10| |中证1000指数增强基金|-3.38|2.42|13.50|16.85|37.71|9.75| |其他指数增强基金|-2.56|0.82|7.43|11.46|33.87|4.82| |量化选股基金|-2.13|1.26|8.69|11.85|30.75|6.56| |市场中性基金|0.20|0.74|1.00|1.17|2.38|1.09| 同时各类型基金还列出了超额收益率、最大回撤、超额最大回撤、超额收益率离散度或收益率离散度等数据 [13][14][15] 不同类型公募量化基金业绩分布 展示各类型公募量化近半年业绩走势，以及近一周和近一年的业绩分布情况，指数增强型基金展示超额收益率表现 [16] 不同类型公募量化绩优基金 列出各类型公募量化基金样本内均值及本周业绩表现较优的五只基金相关数据，如基金经理、规模、不同时间段的超额收益率或收益率等，量化基金名单季度更新 [26] |基金类型|样本内数量（只）|近一周超额收益率（%）（指增类）或收益率（%）（选股和中性类）|近一月超额收益率（%）（指增类）或收益率（%）（选股和中性类）|近一年超额收益率（%）（指增类）或收益率（%）（选股和中性类）|今年以来超额收益率（%）（指增类）或收益率（%）（选股和中性类）| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |沪深300指数增强基金|76|-0.06|0.18|4.61|1.52| |中证500指数增强基金|75|0.22|-0.39|1.58|-1.88| |中证1000指数增强基金|47|0.26|-0.03|11.48|1.14| |其他指数增强基金|250|0.18|0.20|4.22|0.33| |量化选股基金|388|-2.13|1.26|30.75|6.56| |市场中性基金|21|0.20|0.74|2.38|1.09| [27][28][29][30][31][32]

报告行业投资评级 - **推荐（维持）** [2] 报告的核心观点 - **二级市场短期震荡，关注基本面稳健与指数权重标的**：被动资金入市预期已被部分定价，业绩稳健板块估值已处高位，部分高派息率标的或陷“估值陷阱”，叠加4月底前业绩真空期，短期市场或以震荡为主。下一轮行情触发因素或来自4月下旬一季报披露后的业绩再定价及场外指数基金获批落地[5]。 - **一级市场供给创新高，商业不动产REITs供应超预期**：截至2026年2月28日，挂网REITs总拟募资额达650亿元，超过2024年全年646亿元的发行高峰。其中，商业不动产REITs供应超预期，共14单挂网，总拟募资超400亿元[5][13]。 - **板块基本面持续分化，市政与消费改善显著**：2025年第四季度，各板块收入增速分化延续，市政（+13.0%）和消费（+9.8%）板块收入改善最为显著，而产业园（-14.8%）收入压力仍然最大[5][25]。 - **配置注重稳健与规避估值陷阱**：在二级市场，建议关注基本面稳健、抗波动能力强并具备一季度高业绩预期的标的（如华润商业、首创奥莱、唯品会奥莱等）以及指数权重标的（如华润商业、国电投、普洛斯等）。在一级市场，战配可关注发行估值较二级存在折价且资产质量较好或有差补的标的（如砂之船、唯品会、首农、首开、锦江等）[5]。 根据相关目录分别进行总结 一、二级市场回顾 - **指数表现**：2026年1-2月，中证REITs全收益指数累计上涨2.6%（同期万得全A上涨8.3%）。其中，1月上涨4.2%，2月回调1.6%[5][6]。 - **板块表现**：2026年1-2月，全市场涨跌幅中位数为+3.8%。IDC（+9.5%）、消费（+5.2%）、产业园（+4.4%）、仓储（+4.1%）跑赢市场平均，保租房（-0.8%）是唯一负收益板块[8]。 - **市场流动性**：2026年1-2月，REITs全市场日均成交额5.9亿元，日均换手率0.49%，处于历史26%分位数水平[6]。 二、一级市场回顾 - **发行与打新**：2026年1-2月无新发或扩募项目发售。2月有1单（华夏中核清洁能源REIT）上市，测算其绝对打新收益率为0.08%[5][11]。 - **审核与供给规模**：截至2026年2月28日，商业不动产和基础设施REITs合计拟募资650亿元。商业不动产REITs共14单挂网，总拟募资超400亿元，2026年预期派息率在3.8%-6.9%不等；基础设施REITs共13单挂网，总拟募资超250亿元[5][13]。 - **审核边际变化**：2026年1-2月期间，交易所首次终止5单基础设施REITs项目审核，并首次出现被二次反馈的项目（山证晋中公投瑞阳供热REIT）[5][22]。 三、REITs基本面 - **收入增速排序**：2025年第四季度各板块收入同比增速中位数由高到低为：市政（+13.0%）、消费（+9.8%）、保租房（+2.3%）、交通（-4.1%）、仓储（-4.4%）、能源（-4.9%）、产业园（-14.8%）[5][25]。 - **板块分化态势**：市政和消费板块收入显著改善；保租房保持稳定；能源、仓储、高速公路收入同比下滑，降幅在个位数；产业园收入压力最大且降幅仍在扩大[5][25]。 四、估值分析 - **整体估值**：2026年2月末，REITs全市场平均P/NAV为1.17倍，处于历史55%分位[5]。 - **产权类REITs**：产权REITs派息率与10年期国债收益率利差为228个基点，位于历史68%分位。其中，IDC估值达历史新高，消费估值较历史中枢偏贵，保租房位于历史中枢附近，仓储、产业园估值低于历史中枢但基本面承压[5]。 - **经营权类REITs**：经营权内部收益率（IRR）与10年期国债利差为244个基点，位于历史37%分位，利差偏窄[5]。 五、商业不动产REITs详情 - **零售资产**：砂之船、唯品会、首农、涪城凯德广场历史业绩（销售额、收入）表现相对较好。大部分零售资产2026年预期资本化率（Cap Rate）位于大宗交易市场区间下限甚至更低[18][20]。 - **办公资产**：挂网办公资产均位于一线城市。上海地产资产因租户多为上海国资实控且剩余租期长（平均超5年），现金流稳定性或更优。大部分办公资产2026年预期资本化率位于大宗市场区间下限[18][21]。 - **酒店/服务式公寓资产**：华住、凯德资产基本面优于锦江。锦江是唯一提供差额补足机制的项目，其运管机构针对未来五年毛经营利润（GOP）提供差额补足[18][22]。

报告行业投资评级 - 报告未明确给出对非银行金融行业的整体投资评级，但基于对资本市场改革和行业发展的分析，提出了具体的投资建议[11] 报告的核心观点 - 2026年两会延续了深化资本市场改革、维护市场稳健运行、发展科技金融及强化监管的基调，改革方向和核心逻辑未变[1] - 资本市场投融资综合改革将持续深化，投资端注重提升上市公司质量和投资者回报，融资端明确提高直接融资比重并优化再融资机制[2] - 监管层对维护市场稳定有高度决心，中国特色稳市机制建设已取得重要突破[3][7] - 科技金融是支持新质生产力的关键，创业板改革即将落地，再融资政策向科技创新企业倾斜[8][9] - 防风险、强监管基调不变，涵盖机构治理、新型业务和投资者保护等多方面[10] - 证券行业发展将围绕“服务新质生产力”和“服务居民资产配置”展开，短期关注投行业务弹性，中长期关注财富管理转型[11] 根据相关目录分别进行总结 资本市场投融资综合改革 - 投资端改革：推动出台上市公司监管条例，加强分红回购以提升投资价值，活跃并购重组市场以优化资源配置[2] - 融资端改革：政府工作报告明确“提高直接融资、股权融资比重”，较“十五五”规划表述更为明确[2] - 再融资机制优化：新规将优化战略投资者认定标准、推出储架发行、完善锁价定增机制、优化简易程序，并强化全过程监管[2] 市场稳健运行维护 - 2026年政府工作报告认可“资本市场回稳回暖、交易活跃”的良好势头，未重复强调稳市机制建设，表明相关机制已取得重要突破[3] - 央行与证监会将继续实施支持资本市场的结构性货币政策工具，支持中央汇金发挥类“平准基金”作用，健全“长钱长投”机制，完善中国特色稳市机制[3] 科技金融发展 - 政府工作报告提出拓展私募股权和创投基金退出渠道，对科技型企业实施上市融资、并购重组“绿色通道”机制，高效利用国家创业投资引导基金[8] - 创业板深化改革总体方案已基本成型，将增设更精准包容的上市标准，支持新型消费、现代服务业等企业上市，并复制推广科创板有益经验[8] - 再融资优化政策坚持“扶优、扶科”导向，将科创板、创业板“轻资产、高研发投入”认定标准拓展至主板，放宽再融资补流限额用于研发投入[9] 行业监管与风险防控 - 机构治理：推动修订证券公司监管条例，支持优质头部机构做强做大与中小券商差异化发展；纵深推进公募基金改革；完善私募基金制度体系[10] - 新型业务监管：深化细化高频量化交易监管；出台衍生品交易管理办法；强化RWA代币化监管，建立健全加密资产监管制度[10] - 投资者保护：完善投资者保护制度，严查蹭热点、炒概念、搞操纵等行为，发布新规进一步规范大股东、董监高等的短线交易行为[10] 投资建议与关注标的 - 短期关注投行业务：在再融资优化、科创板创业板改革及科技主线背景下，投行（含跟投）业绩兑现更快、弹性更高[11] - 短期建议关注标的：国泰海通、中信证券、华泰证券、财通证券[12] - 中长期关注财富管理：伴随买方投顾转型，在投资收益验证和体验感回升推动下，行业财管业绩有望稳步提升[11] - 中长期建议关注标的：广发证券、东方证券、兴业证券、中金公司[12] - 其他领域：在大宗商品交易烈度上行、期货衍生品市场稳步发展背景下，建议关注南华期货股份、瑞达期货[12] 行业数据概览 - 行业规模：股票家数90只，总市值6251.9十亿元，流通市值6088.8十亿元[3] - 行业指数表现：近1个月绝对表现-5.6%，相对表现-6.0%；近6个月绝对表现-4.9%，相对表现-9.4%；近12个月绝对表现6.7%，相对表现-11.1%[5]