收入和利润（同比环比） - 预计2025年半年度归属于母公司股东的净利润为92,120万元到104,400万元，同比增长50%到70%[2][4] - 预计2025年半年度归属于母公司股东的扣除非经常性损益的净利润为91,560万元到103,840万元，同比增长51%到71%[2][5] - 2024年同期归属于母公司股东的净利润为61,411万元，扣除非经常性损益的净利润为60,564万元[6] - 2024年同期每股收益为0.19元[7] - 公司2024年同期利润总额为62,376万元[6] 业务线表现 - 业绩增长主要源于经纪业务、自营业务等营业收入大幅增长及成本费用管控优化[8] 其他重要内容 - 业绩预告数据未经审计，最终以正式披露的半年报为准[10]

核心财务表现 - 预计2025年上半年归属于母公司股东的净利润为92,120万元至104,400万元 [1] - 净利润同比增长50%至70% [1] 业务运营亮点 - 优化资产配置结构并积极开展业务协同 [1] - 经纪业务和自营业务营业收入均实现较大幅度增长 [1] - 加强成本费用管控并提升管理质效 [1] 战略发展导向 - 结合监管变化与市场趋势调整经营策略 [1] - 提升公司服务实体经济质效 [1]

高管减持计划 - 财务总监余美玲计划减持不超过41,250股，占公司总股本的0.0238% [1] - 减持方式为集中竞价，减持期间为2025年8月4日至2025年11月3日 [1] - 减持原因为自身资金需求，股份来源为非交易过户的无限售流通股 [2] - 截至公告日，余美玲直接持有165,000股，占公司总股本的0.0952% [2] 公司股权结构 - 余美玲持有股份来源包括2022年非交易过户股份和2024年限制性股票激励计划 [2] - 公司于2020年4月7日在上交所主板上市，发行3,338万股新股，发行价27.79元/股 [2] - 目前股价处于破发状态 [2] 募集资金情况 - 公司募集资金总额92,763.02万元，净额84,077.44万元 [3] - 募集资金用于长沙铜官油库建设、智慧油联平台和零售网点扩张项目 [3] - 发行费用合计8,685.58万元，其中承销保荐费用5,399.51万元 [3] 历史分红情况 - 2020年年度权益分派方案为每股现金红利0.5元，每股转增股份0.3股 [3]

基金表现与规模变动 - 信达价值精选B（970021）期末净资产0.14亿元，比上期减少7.97% [1] - 近3个月收益率2.09%，近一年收益率6.37%，成立以来收益率为-6.01% [2] - 股票持仓前十占比合计10.69%，包括长江电力、泸州老窖、宁波银行等 [2] - 近期份额规模变动显示，2025-03-31期末净资产0.02亿元，变动率-2.54% [2] - 2024-06-30期末净资产0.06亿元，变动率-49.10% [2] 基金经理背景 - 基金经理程媛媛，CFA，北京大学经济学、管理学双学士，清华大学管理学硕士 [1] - 2017年5月加入信达证券，历任研究员、投资经理，深度覆盖消费和周期行业 [1] - 擅长抓"落难王子"的业绩拐点，坚持价值投资理念，注重公司基本面研究 [1] - 现任信达价值精选一年持有期灵活配置混合型集合资产管理计划投资经理 [1] - 现任信达睿益鑫享混合型集合资产管理计划投资经理 [1] 公司信息 - 信达证券股份有限公司成立于2007年9月，位于北京市，注册资本324300万人民币 [2] - 法定代表人祝瑞敏，公司以从事资本市场服务为主 [2]

公司战略与短板分析 - 公司未来5-10年将"数智化、流水化"作为内生成长动力，当前短板集中在产品研发端与销售端 [1] - 研发端已通过自建团队和投资惠泰补齐信息化与高耗领域能力，外延需求不紧迫，未来细分领域能力不足可能通过并购解决 [1] - 销售端在方案营销能力（如IT、AI人才）和海外高值耗材本地化交付（渠道、销售）存在短板，计划通过自建与并购（如收购德国DiaSys）补足 [2] 业务表现与增长驱动 - IVD业务2024年收入137.65亿元，成为第一大业务板块，国际市场突破115家第三方连锁实验室，完成2套MT 8000智能化流水线装机，国际收入同比增长超30% [2] - IVD业务增长动力来自本地化生产落地、海肽生物原料替换（性能提升与成本降低）、DiaSys海外产销体系整合 [3] AI技术赋能进展 - 三大业务线均实现AI赋能：生命信息与支持产线推出重症大模型"启元"，医学影像发布Neuwa A20妇产智能解决方案，体外诊断应用于数智实验室与MT 8000流水线 [3] - AI技术有望改变设备行业竞争维度，提升公司设备市占率与高端化突破速度 [3]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：带约束的加权最小二乘法模型 - 模型构建思路：用于估计纯因子收益率，通过加权最小二乘法解决因子暴露矩阵不满秩问题，并引入行业因子约束条件[44][45] - 模型具体构建过程： 1. 构建股票收益率与因子暴露的线性模型：$$r=X f+u$$，其中X为因子暴露矩阵，f为纯因子收益率向量[44] 2. 定义流通市值平方根加权的权重矩阵W：$$W=\begin{bmatrix}\dfrac{\sqrt{s_{1}}}{\sum_{i=1}^{N}\sqrt{s_{i}}}&0&\cdots&0\\ \\ 0&\dfrac{\sqrt{s_{2}}}{\sum_{i=1}^{N}\sqrt{s_{i}}}&\cdots&0\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ \\ 0&0&\cdots&\dfrac{\sqrt{s_{N}}}{\sum_{i=1}^{N}\sqrt{s_{i}}}\end{bmatrix}$$[45] 3. 添加行业因子约束条件：$$s_{I_{1}}f_{I_{1}}+s_{I_{2}}f_{I_{2}}+\cdots+s_{I_{Q}}f_{I_{Q}}=0$$[49] 4. 通过Cholesky分解求解带约束的线性方程组，最终得到纯因子收益率估计值：$${\hat{f}}=C(C^{\prime}X^{\prime}W X C)^{-1}C^{\prime}X^{\prime}W r$$[59] - 模型评价：该模型通过引入国家因子和行业约束，使收益结构更清晰，能更敏感响应行业间相关系数变化[44] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值(size) - 因子构建思路：反映公司规模对股票收益的影响，是Fama-French三因子模型中的核心因子[22] - 因子具体构建过程：使用对数总市值作为二级因子，直接作为一级因子[24] - 因子评价：同时具备高统计显著性与低换手率特征，是10个一级因子中的特例[83] 2. 因子名称：非线性市值(sizenl) - 因子构建思路：捕捉市值非线性效应，解决小市值股票风险溢价异常问题[22] - 因子具体构建过程： 1. 将标准化后的SIZE因子值取三次幂 2. 与SIZE因子值正交取残差 3. 进行缩尾和标准化处理[24] - 因子评价：受经济含义制约不宜强求其分布的正态性[27] 3. 因子名称：贝塔值(beta) - 因子构建思路：衡量股票系统性风险，源自CAPM模型[22] - 因子具体构建过程： 1. 计算个股无风险超额收益率对市场指数超额收益率的时间序列回归系数 2. 回归窗口252日，半衰期63日 3. 公式：$$r_t - r_{ft} = \alpha + \beta R_t + e_t$$[24] - 因子评价：与国家纯因子收益率高度相关(67.68%)，能反映国家因子无法解释的市场风险[84] 4. 因子名称：残差波动率(resvol) - 因子构建思路：衡量股票特异性风险，由三个二级因子合成[24] - 因子具体构建过程： 1. 日度标准差(DASTD，权重0.74)：过去252个交易日每日超额收益波动率，半衰期42日 2. 累积范围(CMRA，权重0.16)：计算12个月累计对数收益率极差 3. 历史Sigma(HSIGMA，权重0.10)：BETA计算式中残差的波动率[24] - 因子评价：与技术类因子liquidity存在较强共线性(相关系数0.53)[84] 5. 因子名称：动量(momentum) - 因子构建思路：捕捉股票价格趋势效应[22] - 因子具体构建过程： 1. 计算504个交易日的加权无风险超额对数收益率之和 2. 滞后期21日，半衰期126日 3. 公式：$$RSTR = \sum w_t [\ln(1+r_t)-\ln(1+r_{ft})]$$[24] - 因子评价：换手率较高但t值绝对值也较高(3.45)[83] 6. 因子名称：流动性(liquidity) - 因子构建思路：反映股票交易成本与市场冲击风险[22] - 因子具体构建过程： 1. 月度换手率(STOM，权重0.35)：前21日换手率和的对数值 2. 季度换手率(STOQ，权重0.35)：基于STOM计算3个月均值 3. 年度换手率(STOA，权重0.30)：基于STOM计算12个月均值[24] - 因子评价：属于"类alpha因子"，长期年化收益-9.46%，IR-3.05，反映低流动性资产补偿[85] 7. 因子名称：账面市值比(btop) - 因子构建思路：衡量价值投资效应[22] - 因子具体构建过程：使用普通股账面价值除以当前市值作为二级因子，直接作为一级因子[24] - 因子评价：与value因子存在逻辑冗余和共线性(相关系数0.39)[23][84] 8. 因子名称：价值(value) - 因子构建思路：综合衡量股票估值水平[22] - 因子具体构建过程： 1. 预测盈市比(EPFWD，权重0.68)：分析师预测净利润(FY1)除以市值 2. 现市比TTM(CETOP，权重0.21)：滚动12个月现金盈利/市值 3. 盈市比TTM(ETOP，权重0.11)：滚动12个月净利润/市值[24] - 因子评价：年化收益4.32%，IR1.80，表现较好但存在冗余[86] 9. 因子名称：成长(growth) - 因子构建思路：反映公司盈利增长能力[22] - 因子具体构建过程： 1. 长期预测净利润增速(EGRLF，权重0.18)：2年期利润增速 2. 短期预测净利润增速(EGRSF，权重0.11)：1年期利润增速 3. 净利润增长率(EGRO，权重0.24)：过去5年EPS回归系数/平均EPS 4. 销售收入增长率(SGRO，权重0.47)：过去5年每股销售收入回归系数/均值[24][28] - 因子评价：解释力度相对较弱(average_|t|仅1.18)[83] 10. 因子名称：杠杆(leverage) - 因子构建思路：衡量公司财务风险[22] - 因子具体构建过程： 1. 市场杠杆(MLEV，权重0.38)：(ME+PE+LD)/ME 2. 资产负债率(DTOA，权重0.35)：总负债/总资产 3. 账面杠杆(BLEV，权重0.27)：(BE+PE+LD)/BE[24] - 因子评价：年化收益-0.44%，IR-0.24，表现较弱[86] 模型的回测效果 1. 国家因子模型，年化收益率4.75%，年化波动率21.00%，IR0.23[86] 2. beta因子模型，年化收益率8.20%，年化波动率4.87%，IR1.69[86] 3. size因子模型，年化收益率-6.82%，年化波动率4.57%，IR-1.49[86] 4. liquidity因子模型，年化收益率-9.46%，年化波动率3.10%，IR-3.05[86] 5. value因子模型，年化收益率4.32%，年化波动率2.40%，IR1.80[86] 因子的回测效果 1. size因子，average_|t|4.22，percent_|t|>2 66.80%，r2_gain0.53%[86] 2. beta因子，average_|t|4.27，percent_|t|>2 67.42%，r2_gain0.45%[86] 3. momentum因子，average_|t|3.45，percent_|t|>2 58.92%，r2_gain0.35%[86] 4. resvol因子，average_|t|2.94，percent_|t|>2 54.10%，r2_gain0.27%[86] 5. growth因子，average_|t|1.18，percent_|t|>2 17.26%，r2_gain0.04%[86]

核心观点 - 近期市场和政策关注反内卷和去产能，或为产能过剩周期后期标志，市场化产能收缩已在进行，若需求无拐点，去产能对盈利短期影响不大，当下重点是需求能否稳住，若需求二次下降，股市可能重演2014 - 2015年流动性牛市，若需求企稳，全A盈利可能1年内拐头向上，股市有望走牛 [2][3] 策略观点：去产能对当期盈利影响较小 去产能三步 - 去产能遵循收入利润下降 -> 资本开支下降 -> 产能增速下降的步骤，投资者和政策制定者受人性影响，产能建设和去化滞后实际需求变化，营业收入先走弱，资本开支走弱更晚或更慢，营业收入稳定时产能过剩仍会持续 [3][11] 去产能效果显现条件 - 去产能对盈利短期影响不大，“需求决定方向，供给决定高度”，去产能政策影响供给，决定后续商品价格反转高度，行业价格下行期，去产能的高成本部分产能此前可能已停产，需求改善价格涨过成本密集期，才能体现去产能影响 [15] 与2011 - 2015年产能过剩周期对比 - 2011 - 2015年产能过剩周期需求经历两次下降，当下产能过剩诱因是2021年以来房地产下降，去年9月以来房地产销售下降速度放慢，全A营业收入增速逐渐企稳但力度弱，需验证是否会出现类似2014 - 2015年需求二次下降 [3][18] 当下市场判断 - 战略上当下类似2013和2019年，后续大概率发展为全面牛市，但战术层面指数快速突破震荡区间还需时间，7月市场可能震荡回撤但幅度可控，Q3后期或Q4盈利和政策有一个往乐观方向转变，市场有望回归牛市状态 [23] 近期配置观点 - 季度内偏价值，等Q3后期增加弹性行业配置，7月季报期风格易高低切，AI经历休整进入左侧观察区，金融周期中银行可超配，其他金融周期Q4或有类似2014年Q4行情 [26] 配置行业展望 - 新消费业绩和产业逻辑自洽，中报前后或月度休整；传媒AI季度休整尾声，估值性价比高；军工有独立需求周期和主题事件催化；银行、非银进可攻退可守；有色金属产能格局强；房地产左侧布局新一轮政策 [27] 本周市场变化 A股主要指数表现 - 本周A股主要指数大多上涨，创业板50（1.93%）、中小100（1.83%）、沪深300（1.54%）涨幅靠前，中证500（0.81%）、上证50（1.21%）、深证成指（1.31%）涨幅靠后 [30] 申万一级行业表现 - 申万一级行业中，钢铁（5.06%）、建筑材料（3.96%）、银行（3.77%）领涨，计算机（ - 1.28%）、非银金融（ - 0.72%）、交通运输（ - 0.20%）跌幅居前 [30] 概念类指数表现 - 概念股中，氢能源（16.98%）、基因编辑（13.47%）、邮轮（8.89%）领涨，赛马概念（ - 2.13%）、MLOps概念（ - 1.80%）、F5G概念（ - 1.64%）领跌 [30] 全球市场重要指数表现 - 本周全球股市重要指数涨跌分化，巴西圣保罗指数（3.21%）、标普500（1.72%）、上证综指（1.40%）表现靠前，恒生指数（ - 1.52%）、德国DAX（ - 1.02%）、日经225（ - 0.85%）表现靠后 [31] 重要商品指数表现 - 本周商品市场重要指数中，螺纹钢（2.81%）、铁矿石（2.50%）、国际黄金（1.80%）涨幅较大，LME锌（ - 1.17%）、PTA（ - 0.72%）、LME铜（ - 0.48%）表现靠后 [31] 2025年全球大类资产年收益率表现 - 2025年全球大类资产年收益率指标中，黄金（29.71%）、富时新兴市场指数（11.53%）、富时环球（10.23%）排名较高，美元指数（ - 10.59%）、布伦特原油（ - 8.21%）、南华工业品指数（ - 5.82%）排名靠后 [31] A股市场资金流向 - 本周南下资金净流入（港股通）共计126.89亿元（前值净流入259.48亿元），央行公开市场操作逆回购发行6522亿元，累计净回笼13753亿元 [32] 利率和基金仓位变化 - 截至2025年7月5日，银行间拆借利率本周均值相比前期下降，十年期国债收益率本周均值相比前期有所下降，普通股票型基金本周仓位均值相比前期下降，偏股混合型基金本周仓位均值相比前期上升 [32]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指期货分红点位预测模型** - **模型构建思路**：基于历史数据和成分股分红信息预测股指期货合约存续期内的分红点位[9] - **模型具体构建过程**： 1. 对标的指数（中证500、沪深300、上证50、中证1000）未来一年内成分股分红进行预估 2. 按合约存续期分段计算分红点位（如IC2507存续期内分红预估为9.0点）[9] 3. 计算公式： $$ \text{分红调整基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现预期分红} $$ $$ \text{年化基差} = \frac{\text{实际基差} + \text{预期分红点位}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$[20] - **模型评价**：有效分离分红对基差的影响，提升对冲策略精度 2. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲/最低贴水）** - **模型构建思路**：通过动态调整期货合约对冲现货风险，利用基差收敛特性优化收益[44][46] - **模型具体构建过程**： - **连续对冲策略**： 1. 持有季月/当月合约至到期前2日平仓 2. 滚动卖空下一合约，占用30%资金[45] - **最低贴水策略**： 1. 每日计算所有可交易合约的年化基差 2. 选择贴水幅度最小的合约开仓，持有8个交易日或到期前2日调仓[46] 模型的回测效果 | 模型类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | 2025年收益 | |------------------------|----------|--------|----------|--------|------------|------------| | **IC当月连续对冲** | -2.73% | 3.88% | -8.15% | 0.9221 | 12 | -3.24% | | **IC季月连续对冲** | -1.93% | 4.77% | -8.34% | 0.9446 | 4 | -0.94% | | **IC最低贴水策略** | -0.95% | 4.68% | -7.97% | 0.9725 | 17.40 | -0.63% | | **IF最低贴水策略** | 1.37% | 3.15% | -4.06% | 1.0406 | 15.36 | 0.70% | | **IH季月连续对冲** | 2.04% | 3.56% | -3.75% | 1.0609 | 4 | 1.15% | | **IM最低贴水策略** | -3.76% | 5.60% | -11.11% | 0.9009 | 15.96 | -3.47% |[48][53][57][59] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Cinda-VIX波动率指数** - **因子构建思路**：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[62] - **因子具体构建过程**： 1. 基于不同期限期权合约隐含波动率计算 2. 编制30日/60日/90日/120日期限结构[62] - **因子评价**：专业投资者情绪的高效指标，预警市场风险 2. **因子名称：Cinda-SKEW偏斜指数** - **因子构建思路**：捕捉期权隐含波动率的偏斜特征，衡量尾部风险预期[70] - **因子具体构建过程**： 1. 分析虚值看涨/看跌期权波动率差异 2. 当SKEW>100时提示极端下跌风险[71] 因子的回测效果 | 因子类型 | 2025年7月4日取值 | 历史分位阈值 | |-------------------|------------------|--------------------| | **上证50VIX_30** | 17.29 | 30%分位低位区间 | | **沪深300SKEW** | 101.40 | 突破70%分位警戒线 | | **中证1000SKEW** | 102.73 | 反映尾部风险增强 |[62][71][76]

券商金股表现 - 上半年34家券商研究所金股组合中27家收益为正，占比近八成，华鑫证券和东兴证券金股组合收益领先，涨幅均超30% [2][3][4] - 6月券商金股涨幅前三为巨人网络(63.09%)、胜宏科技和内蒙一机(均超50%)，推荐券商分别为申万宏源证券/国元证券、东北证券和天风证券 [4] - 6月券商金股主要集中在信息技术行业，其次是工业、金融业、可选消费等领域 [5] - 7月券商最青睐恺英网络(5家推荐)和牧原股份，看好科技成长风格，重点配置软件与服务、技术硬件与设备、半导体等细分板块 [6] 券商下半年展望 - 多家券商预计下半年A股震荡上行，建议布局新兴科技(如AI、具身智能、国防军工)和红利资产 [2][7] - 申万宏源证券建议关注AI相关的数据中心、自动驾驶、机器人等主题机会 [7] - 中信证券看好中国自主科技能力提升、欧洲能源基建资源储备和中国激发内需潜力三大趋势 [7] - 中信建投证券建议继续以红利资产为核心底仓，因其具备稳定股东回报能力且在利率下行背景下受配置需求支撑 [8] 公募基金表现 - 主动权益类基金上半年平均收益6.78%，超八成正收益，347只收益超20%，50只超40%，11只超60% [9][10] - 中信建投北交所精选基金以82.45%收益夺冠，华夏和万家北交所基金收益分别为72.16%和超60% [10] - 重仓创新药的基金表现亮眼，长城医药产业精选(75.18%)、中银港股通医药(70.08%)等6只进入前十 [9][10] - 新消费领域基金如广发成长领航(68.29%)、申万菱信乐融(超56%)等净值增长显著 [10] 公募基金下半年展望 - 摩根资管重点关注AI、医药、消费、动力电池四大方向，认为AI相关硬件和应用值得持续关注 [11] - 汇丰晋信看好顺周期板块在经济需求恢复和供给受限下的价格和盈利弹性 [11] - 华安医药生物认为创新药长期逻辑未变，投资需兼顾龙头确定性与黑马弹性 [12] - 东方红医疗升级看好具备全球化潜力的生物科技公司和估值合理的传统药企创新转型 [12] 外资观点 - 外资机构认为"韧性"是中国宏观经济最大特征，消费和出口表现超预期支撑经济 [13][14] - 巴克莱指出中国零售销售数据超预期，汽车销量复苏趋势有望延续，出口商在欧洲和东盟寻找稳定买家 [14] - 高盛认为出口超预期强劲是中国经济展现韧性的重要支撑 [14] - 景顺建议关注中国人工智能、电动汽车及机器人等领域科技发展，认为中国股市估值合理 [15] 中国资产吸引力 - 瑞银观察到投资者对中国股票兴趣提高，认为其具有吸引力且估值存在12%-13%折价 [16] - 南向资金上半年净流入7311.93亿港元，达去年全年的90%，摩根士丹利看好港股流动性支持增强 [17] - 摩根士丹利指出A股与港股行业结构差异，MSCI中国指数可能比A股更早改善 [17] - 瑞银预计下半年南向资金持续净流入但流速或放缓，因港股拥有人工智能和新经济独特敞口 [17]

高管任命 - 信达证券董事会一致同意聘任程远为公司副总经理 任期自董事会审议通过之日起至第六届董事会任期届满日为止 [1] - 程远出生于1985年7月 属于"85后"高管 标志着券业高管的代际变化 [1] 职业履历 - 程远毕业于北京大学光华管理学院 工商管理学硕士 拥有17年证券行业深耕经验 [1] - 职业轨迹覆盖"卖方+买方"业务 曾于多家券商任职 [2] - 2008年加入东兴证券投资银行总部 后转至华泰证券研究所从事卖方研究 覆盖纺织服装行业以及轻工造纸和社会服务行业 并担任首席分析师 [2] - 2015年回到东兴证券从事买方业务 担任基金业务部研究总监 投资决策委员会委员 后晋升为投资总监 管理多只公募基金 [3] - 2019年加盟信达证券 曾任研究开发中心副总经理 2021年6月以来任研究开发中心总经理 [3]