业绩方面，中泰证券2024年整体业绩承压，营收同比下滑14.66%至108.91亿元，归母净利润同比下 降47.92%至9.37亿元。具体来看，其经纪、投行、资管、自营、信用业务净收入分别为33.42亿元、9.41 亿元、20.7亿元、13.35亿元、16.81亿元。其中，投行、自营业务净收入分别同比下滑30.23%、52.6%， 成为拖累公司整体业绩的主要因素。此外，其研究所基金分仓佣金也在逐年下滑，2022年、2023年、 2024年总佣金分别为5.44亿元、4.86亿元、2.71亿元，排名也滑落至第16名。 长城证券是能源央企背景的券商，控股股东为华能资本，实际控制人为华能集团。2021年4月，长 城证券金融研究所转型升级为长城证券产业金融研究院，并获得中国华能产业金融研究院授名。2022年 —2024年，其基金分仓佣金分别为1.1亿元、1.05亿元、0.57亿元，行业排名滑落至第39名。谢鸿鹤加盟 长城证券研究所担任所长，这一人事变动备受市场关注。 对于中小券商研究所的发展，该匿名人士进一步指出，在人才困境方面，中小券商研究所可以从以 下几方面入手：聚焦特色领域，做深研究打造差异化优势，从而吸引人才； ...

人事变动 - 中泰证券研究所原副所长、有色金属行业首席分析师谢鸿鹤将出任长城证券研究所所长 [2] - 谢鸿鹤拥有西安交通大学经济学学士、香港城市大学金融学硕士学历，曾在国信证券、高盛高华证券、招商证券、中信建投证券担任有色金属行业分析师，具备超十年行业研究经验 [2] - 谢鸿鹤在周期研究领域提出"用放大镜看五年趋势，用显微镜寻找一年投资刻度"的方法论 [3] 中泰证券业绩表现 - 2024年中泰证券分仓佣金收入缩水至2.71亿元，同比降幅达44.30%，行业排名从第13位下滑至第18位 [5] - 公司解释佣金下滑主因公募降费改革新规实施，但强调长期将推动研究业务转型 [5] - 2025年一季度手续费及佣金净收入达17.1亿元，同比增长19.53% [5][6] - 2025年半年度预计归母净利润7.23亿元，同比增长80.09% [5] - 研究所规模约200余人，计划强化产业研究、智库研究和内部赋能 [5] 行业动态 - 国投证券研究业务人事调整：韩晖接替邵琳琳任证券研究所总经理兼产业研究院执行院长，邵琳琳转任产业研究所总经理 [8] - 原海通证券研究所所长荀玉根将出任国信证券研究所所长，现任所长杨均明兼任公司战略发展部负责人 [8] - 申万宏源证券、东方证券、湘财证券、华金证券等多家券商研究所所长年内已进行调整 [9]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：浮动频率傅立叶变换模型** - **模型构建思路**：突破传统傅立叶变换固定频率的局限，通过动态调整频率和幅值来更精准拟合金融市场波动[6][64] - **模型具体构建过程**： 1. **市场滤波**：使用Butterworth带通滤波器剔除高频噪音，保留趋势项数据（截止频率0.1，采样频率1.0）[65][67] 2. **幅值与频率选择**： - 对滤波后数据离散快速傅立叶变换，提取复数序列中最大幅值对应的周期（如94.1周、80.5周、62.6周）[78] - 构建拟合曲线：$$F(t) = a_0 + \sum_{i=1}^n (a_i \sin \omega_i t + b_i \cos \omega_i t)$$，其中$\omega_i$为浮动频率[88] 3. **双重优化**： - 内层优化：非线性最小二乘法求解最优幅值$a_i, b_i$[88] - 外层优化：粒子群算法（群体规模100，惯性权重动态调整）求解最优浮动频率$x,y,z$（如39.02周、19.17周、8.13周）[91][99] - **模型评价**：相比传统傅立叶模型，在趋势拟合和样本外预测精度上显著提升，尤其对主升浪和调整浪的拐点捕捉更准确[99][102] 2. **模型名称：波浪理论量化模型** - **模型构建思路**：将波浪理论的"八浪结构"转化为正弦波叠加，揭示价格振幅的数学本质[19][42] - **模型具体构建过程**： - 构建谐波叠加函数：$$y(n) = 4\sin(0.00125n) + 2\sin(0.01n) + \sin(0.04n) + 0.5\sin(0.16n)$$[39] - 频率结构：基频0.001与谐波呈$2^k$关系，振幅按$2^{-m}$规律衰减[39] - 识别关键浪型特征（如3浪最长、4浪不重叠1浪顶点等）[30][33] - **模型评价**：提供离散化浪型分析框架，但存在主观划分和定量验证不足的缺陷[37][48] 3. **模型名称：江恩周期量化模型** - **模型构建思路**：将时间周期法则转化为频率域分析，捕捉多周期共振效应[46][47] - **模型具体构建过程**： - 关键周期嵌套：30年（360°圆周）为核心，衍生45个月、10年等子周期[47] - 几何分割规则：价格回调采用八分法（12.5%递增），角度线以45°为基准[46] - **模型评价**：擅长捕捉趋势转折时间窗口，但周期定量标准缺乏严谨数学基础[48] --- 模型的回测效果 1. **浮动频率傅立叶变换模型** - 样本内拟合误差：较传统模型降低38%（2014-2024年上证指数Log数据）[99] - 样本外预测准确率：对2024-2027年关键时间窗口（如2026年8月）的波段节奏预测吻合历史规律[102][103] 2. **波浪理论量化模型** - 浪型识别准确率：对3浪主升段识别成功率达72%，但5浪失败形态误判率较高（约40%）[33][36] 3. **江恩周期量化模型** - 周期共振信号有效性：在30年、10年等长周期转折点预测中，提前3-6个月预警概率达65%[47] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：频率共振因子** - **因子构建思路**：捕捉多周期正弦波同向叠加产生的价格放大效应[56] - **因子具体构建过程**： 1. 提取短期（5日）、中期（20日）、长期（60日）均线斜率 2. 计算三者方向一致性指标：$$CR = \frac{\sum_{i=1}^3 \text{sgn}(\nabla MA_i)}{3}$$ 3. 结合成交量放大信号（>90日平均1.5倍）[56] 2. **因子名称：分形自相似因子** - **因子构建思路**：利用小级别浪型与大级别走势的形态相似性[59] - **因子具体构建过程**： 1. 对价格序列进行Hurst指数计算（窗口滚动计算） 2. 构建分形维度指标：$$FD = \frac{\log(N)}{\log(N) + \log(d/R)}$$ 其中$d$为价格极差，$R$为重标极差[59] --- 因子的回测效果 1. **频率共振因子** - IR：1.52（2019-2024年A股主板测试）[56] - 胜率：68.3%（共振信号发出后20日收益率>0的概率）[56] 2. **分形自相似因子** - IC：0.21（与未来10日收益率RankIC）[59] - 多空收益差：年化9.8%（按因子十分组）[59]

公司动态 - 泰永长征将于2025年8月6日13:30-15:00接受中泰证券调研 公司副总经理、董事会秘书、财务负责人韩海凤及证券事务代表周小菡将参与接待并回答投资者问题 [2] 财务数据 - 2024年1至12月泰永长征营业收入全部来自工业领域 占比达100% [2]

公司动态 - 公司将于2025年8月6日11:00-12:00接受中泰证券调研 [2] - 公司董事会秘书康志伟等人将参与接待并回答投资者问题 [2]

我国能量饮料行业高增长的持续性 - 未来5年国内能量饮料需求将保持高景气 行业规模仍有较大成长空间 [1] - 能量饮料销售额增长降速受均价下降影响 主要因东鹏凭借性价比优势快速提升市占率 [1] - 2020-2024年行业销量CAGR达10.9% 2024年销量近40亿升 [1] - 2024年人均饮用量2.8升/年 显著低于美国(11.2升)、日本(4.1升)、泰国(4.5升) [1] 宏观角度的量增来源 - 居民工资性收入占比持续超50% 2020-2024年CAGR达6.8% 高于其他收入类型 [1] - 政策强调促进工资收入合理增长 实施就业支持计划 [1] 微观角度的量增来源 - 龙头企业通过品牌营销拓展消费场景 [2] - 消费群体从传统蓝领扩展到信息技术、科研等生产性服务业人群 [2] - 东鹏扫码数据显示消费人群呈现年轻化、白领化趋势 [2] - 韩国市场显示高工时背景下本土品牌市占率快速提升至首位 [2] 国外发展路径启示 - 行业成熟后往往出现低糖化、口味和效用细分的新机遇 [1][2]

2025年暑期档票房表现 - 截至2025年8月4日14时暑期档总票房达70.54亿元观影人次1.86亿总场次2750.36万次平均票价37.9元 [1][2] - 8月3日单日票房破3.8亿元创2025年暑期档单日票房新高 [2] - 2024年暑期档票房为116.41亿元2025年有望实现明显同比改善 [1][3] 头部影片及票房预测 - 《南京照相馆》以15.49亿元暂列档期票房榜首《长安的荔枝》《侏罗纪世界：重生》分别以6.26亿元和5.56亿元位列第二、第三 [2] - 猫眼预测暑期档总票房超5亿的影片共4部《南京照相馆》《长安的荔枝》《浪浪山小妖怪》《侏罗纪世界：重生》预测票房分别为41.20亿元、7.53亿元、6.66亿元、5.62亿元 [2] - 《浪浪山小妖怪》累计票房1.43亿元上映首日豆瓣开分8.6分 [3] 动画电影及衍生业务 - 《罗小黑战记2》票房达3.52亿元豆瓣评分8.7分与必胜客、泡泡玛特等超6家企业合作推出衍生品 [3] - 《浪浪山小妖怪》与阿维塔、瑞幸等超30家企业达成合作覆盖汽车、餐饮、潮玩等细分领域 [3] 行业投资机会 - 暑期档优质影片供给丰富带动院线渠道、线上票务平台、版权运营等多维度机会 [1][3] - 建议关注上海电影、万达电影、横店影视、中国电影、猫眼娱乐、大麦娱乐、捷成股份、中文在线等标的 [1][3]

券商研究所管理层及明星分析师流动 - 中泰证券研究所副所长、有色金属行业首席分析师谢鸿鹤离任 其具备超过十年有色金属行业研究经验 曾任职国信证券、高盛高华证券等机构 多次获"有色金属行业最佳分析师"称号 [1] - 年内至少10家券商研究所负责人变更 明星分析师转会频率大幅走高 行业人才流动加速 [1] - 2025年上半年共有超220名分析师更换任职研究所 涉及52家券商 其中33家券商分析师净流出184人 [8] 中泰证券研究所经营表现 - 2024年分仓佣金收入2.71亿元 同比下滑44.30% 行业排名下降5位至第18名 主因公募降费改革新规实施 [3] - 2025年上半年预计归母净利润7.23亿元 同比增长80.09% 财富管理、投资业务和资产管理业务收入实现增长 [5] - 研究业务覆盖20余个行业 2024年发布研究报告3758篇 优势行业包括银行业第3名、电子行业第3名等 [5] 行业人才结构变化 - 截至2025年6月底证券行业分析师5829人 较2024年底增加53人 但增速较前两年（年增700-900人）明显放缓 [7] - 中小券商研究所通过差异化竞争吸引人才 研究佣金收入体量稳定 行业排名变动较小 [9] - 人才流动原因包括高薪吸引、监管变化、行业竞争加剧、券商合并及个人职业诉求等 [8] 中泰证券研究所人员动态 - 研究所现有200余人 研究员超100名 2025年第三季度分析师人数增至115人（年初为106人） [5] - 公司提出研究业务将强化产业研究、智库研究等 打造多元发展新模式 [5]

中泰证券研究所人事变动 - 中泰证券研究所副所长、有色金属行业首席分析师谢鸿鹤已离任，证券业协会官网已无其备案信息 [1] - 谢鸿鹤拥有超过十年有色金属行业研究经验，曾在国信证券、高盛高华证券、招商证券、中信建投等机构任职，多次获"有色金属行业最佳分析师"称号 [1] - 年内已有超过10家券商研究所负责人变更，明星分析师转会频率大幅走高 [1] 中泰证券研究所经营状况 - 2024年中泰证券分仓佣金收入2.71亿元，同比下降44.30%，行业排名第18，较2023年下降5名 [2] - 2024年发布证券研究报告3758篇，覆盖20余个行业，在新财富评选中获银行业第3名、电子行业第3名等 [2] - 2025年第三季度分析师人数增至115人，较年初的106人有所增加 [3] - 2025年上半年归属于母公司所有者的净利润7.23亿元，同比增长80.09% [3] 证券行业人才流动情况 - 截至2025年6月底，证券行业登记从业人员36.29万人，其中证券分析师5829人，较2024年底增加53人 [4][5] - 2025年上半年超220名分析师更换任职研究所，涉及52家券商，其中33家券商净流出184人 [6] - 券商利用高薪酬吸引明星分析师，监管环境变化、行业竞争加剧、券商合并等因素推动人才流动 [6] 中小券商研究所发展策略 - 中小券商研究所需提升差异化竞争优势以吸引和留住人才 [6] - 研究佣金收入体量稳定，行业排名变动不大，对人才仍有一定吸引力 [6]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 风险溢价触及“均值 -1 倍标准差”不意味着行情走向尾声，本轮行情资金驱动逻辑只到中场，A股上行趋势未完 [2] - 决定行情起点和终点的核心因素是资金驱动的持续性，本轮资金驱动逻辑仅演进到机构驱动、配置驱动，银行理财和公募下半年接力险资，行情持续时间和力度预计强于以往 [4] - 基于股债比价、资金驱动视角，判断本轮A股行情还有空间，行情终点取决于资金驱动和市场情绪变化，需动态测量 [7] 根据相关目录分别进行总结 历史上，股市风险溢价水平可以有较长时间落在“均值 -1 倍标准差”以下 - 历史上股市风险溢价落在“平均值 -1 倍标准差”以下时间段常见，如2014.12 - 2015.8、2017.11 - 2018.2、2020.9 - 2021.4，持续时间分别为9个月、2个月和8个月 [3] - 这几次宏观环境类似，支持A股估值大幅扩张因素不在基本面，而是资金驱动，除2017 - 2018年外，其余时段股市风险溢价能向下突破至“均值 -2 倍标准差”附近乃至更低 [3] - 2014 - 2015年，经济基本面和企业盈利不能解释牛市，“打新”吸引散户入场，杠杆资金是增量资金来源，货币政策宽松加速行情，股市风险溢价最低降至“均值 -3.8 倍标准差” [18][19] - 2017 - 2018年，牛市前期经济和盈利好，跨年期间基本面拐点隐现但指数逆势上涨，杠杆和北向资金入市驱动行情，因增量资金迅速退潮，股市风险溢价下行幅度有限 [22][23] - 2020 - 2022年，资管新规后增量资金涌入公募，形成“正反馈”推动结构性牛市，风险溢价最大回落至接近“均值 -2 倍标准差”水平 [25] 本轮行情中，指数出现不同程度的扩张，尚未有结束的迹象 - 年初以来股市定价无风险利率下行，不同板块修复进程分化，大盘股修复程度大，ERP基本达到“均值 -1 倍标准差”，中小盘股ERP还在历史均值以上 [4] - 本轮估值扩张始于资金面变化，2024年9月至今经济和企业盈利弱，货币政策宽松，上半年险资是重要配置力量 [4][33] - 上证指数风险溢价自7月18日起连续处于“均值 -1 倍标准差”之下不到1个月，“均值 -1 倍标准差”不能作为行情结束标志，部分板块风险溢价还在均值之上 [4] - 本轮资金驱动逻辑仅演进到机构驱动、配置驱动，银行理财和公募下半年接力险资，赚钱效应带来的资金共振趋势刚开始，行情持续时间和力度预计强于以往 [4] 两种情景假设下的估值扩张空间测算 - 历史上指数估值扩张极端情况在“均值 -N 倍标准差”，N介于0.6 - 4.0之间，中位数大致是2.0，假设两种情景讨论：情景一为股市风险溢价降到“平均值 -2 倍标准差”水平；情景二为降到“平均值 -N 倍标准差”水平，N对应指数ERP此前最低水平 [6][7] - 基于假设情景一，创业板指PE扩张空间最大（217%），其次是中证1000（61%）、万得300除银行（39%）等；基于假设情景二，创业板指PE扩张空间最大（129%），其次是万得300除银行（89%）等 [36][37] - 测算目标不是预测行情终点，而是判断本轮A股行情还有空间，行情终点取决于资金驱动和市场情绪变化，需动态测量 [7]