量化模型与构建方式 1. **模型名称：多资产时序收益率联合重新排列（非参数蒙特卡洛模拟）**[13] * **模型构建思路**：通过随机抽取历史交易日，并将该日所有资产的收益率作为一个整体数据块进行重排，来生成模拟价格路径[13]。 * **模型具体构建过程**： 1. 获取多资产的历史日收益率序列[18]。 2. 随机抽取一个交易日，将该日所有资产的收益率作为一个“数据块”完整取出[18]。 3. 将抽取的“数据块”按顺序拼接，形成一条新的模拟路径[18]。 4. 重复此过程，直至生成所需时间长度的模拟序列[18]。 * **模型评价**：优点是完全依赖历史数据，无需对收益率分布做参数假设，且能自然保持抽取当日所有资产间的截面相关性[14]。局限是破坏了原始数据的时间序列结构（如波动率聚集性、自相关性），且对收益率均值的估计可能因样本的牛熊市主体而有偏[14]。适用于对均值不敏感的策略，如最小方差组合、风险平价组合优化[15]。 2. **模型名称：多资产时序收益率分块 Bootstrap（非参数蒙特卡洛模拟）**[19] * **模型构建思路**：将历史收益率序列划分为固定长度的时间块，并随机抽取整个时间块进行重排，以生成模拟路径[19]。 * **模型具体构建过程**： 1. 将多资产的历史收益率序列划分为固定长度（如20个交易日）的重叠或非重叠时间块[19]。 2. 随机抽取一个时间块，将该时间段内所有资产的收益率序列整体取出[19]。 3. 将抽取的时间块按顺序拼接，形成模拟路径[19]。 * **模型评价**：优点是在时间块内部，保留了资产间的截面相关性以及一定程度的短期时间序列特性（如波动率聚集和自相关性）[20]。局限是时间块边界处可能存在不连续性，且块长度的选择具有主观性，会影响对长周期依赖关系的捕捉[20]。适用于依赖于市场短期记忆效应的交易策略，如趋势跟踪、波动率目标、均值回归策略[21]。 3. **模型名称：残差 Bootstrap（因子模型法）**[23] * **模型构建思路**：基于多因子模型分离资产的系统性风险和特质性风险，通过对模型残差进行重抽样，并结合真实因子路径来重建资产价格路径[23]。 * **模型具体构建过程**： 1. **风险因子构建与收益计算**：选取并计算市场、市值、价值、动量等风格因子的历史日收益率序列[23]。 2. **多因子回归与残差提取**：将每个资产的收益率对所选因子进行截面回归，估计其因子暴露（β）。资产收益率中无法被多因子模型解释的部分即为残差收益率[23]。 3. **残差的重抽样**：对残差矩阵进行跨时间的全局随机重排。此举彻底破坏了残差中可能存在的任何时间序列依赖，但严格保留了资产残差之间的横截面相关性结构[23]。 4. **路径重建**：使用历史的风险因子真实路径与估计的β相乘，再加上打乱后的残差，生成模拟价格路径[23]。 * **模型评价**：优点是清晰分离收益来源，是分析策略特质性Alpha和风险敞口的工具[24]。局限是条件于历史系统性风险情景的模拟，无法评估策略在未经历过的宏观环境或因子范式切换下的表现[24]。适用于资产有强有力的收益解释模型（因子模型解释力R²较高）的场景[25]。 4. **模型名称：基于几何布朗运动（GBM）的恒定协方差模拟**[28] * **模型构建思路**：假设资产价格服从几何布朗运动，通过估计历史收益率均值和协方差矩阵，并利用Cholesky分解生成相关的随机路径[28]。 * **模型具体构建过程**： 假设有n个相关资产，每个资产价格$S_i(t)$遵循几何布朗运动： $$d S_{i}(t)=\mu_{i}S_{i}(t)d t+\sigma_{i}S_{i}(t)d W_{i}(t),i=1,\ldots,n$$ 其中，$\mu_i$是资产i的漂移率（预期收益率）；$\sigma_i$是资产i的波动率；$W_i(t)$是标准布朗运动[28]。 经价格对数化和协方差矩阵Cholesky分解后，得到资产的离散化价格路径： $$S_{i}^{(j)}(t_{k})=X_{i}(0)\,e x p[(\,k\Delta t+\sum_{l=1}^{k}\sum_{p=1}^{n}L_{i p}Z_{l,p}^{(j)}\,]$$ 其中，$X_i(0) = \ln (S_i(0))$，$\Delta t$为时间步长，$L$为协方差矩阵进行Cholesky分解后得到的下三角矩阵，$Z_{l,p}^{(j)}$是第j条路径第l步第p个独立标准正态随机变量[28]。 * **模型评价**：优点在于模型仅需均值和协方差矩阵两个参数，即可快速生成大量相关资产路径，特别适合需要进行大量模拟的蒙特卡洛回测；且收益率是随机生成的，而非采样于历史样本[28]。局限在于正态性假设与“尖峰厚尾”现实不符，无法刻画现实中资产收益率分布的“尖峰厚尾”特征，因此严重低估极尾部风险发生的概率；且GBM路径是连续的，无法模拟由突发事件引起的价格跳跃[28]。适用于非尾部市场状态下的风险价值（VaR）、条件风险价值（CVaR）及最大回撤分布研究，以及多资产组合的分散化效果研究[29]。 5. **模型名称：A股风格轮动策略（截面动量与波动率双因子打分模型）**[35] * **模型构建思路**：使用经典的截面动量和波动率双因子，对风格ETF进行标准化打分，并持有得分最高的风格，以构建轮动策略[35]。 * **模型具体构建过程**： 1. 选择A股四种风格（红利、成长、大盘、中小盘）及其代表ETF作为轮动候选池[34]。 2. 计算每个风格ETF的动量因子和波动率因子。因子的计算涉及回望窗口长度N（参数，文中测试N ∈ [15, 20, 40]个交易日）[35]。 3. 对单个因子在截面上（即四个风格间）进行ZScore标准化[35]。 4. 将标准化后的动量因子得分和波动率因子得分进行等权加总，得到每个风格的综合得分[35]。 $$S c o r e_{i}=0.5*Z S c o r e_{i,m o m}+0.5*Z S c o r e_{i,v o l}$$ 5. 每日调仓，持有得分最高的风格ETF[35]。 模型的回测效果 （注：以下回测效果主要基于风格轮动策略模型在不同价格路径和参数下的测试结果） 1. **A股风格轮动策略模型**，在**历史真实价格路径**上，不同回望窗口（N）对应的**夏普比率**分别为：N=15日: 0.84， N=25日: 0.96， N=40日: 0.66[45]。 2. **A股风格轮动策略模型**，在**收益率联合重排模拟路径**上，不同回望窗口（N）对应的**夏普比率**分别为：N=15日: 0.22， N=25日: 0.19， N=40日: 0.16[45]。 3. **A股风格轮动策略模型**，在**GBM模拟路径**上，不同回望窗口（N）对应的**夏普比率**分别为：N=15日: 0.19， N=25日: 0.17， N=40日: 0.19[45]。

浙商证券研报指出，涛涛车业25年业绩中枢同比预增91%超预期，北美休闲车龙头强者恒强。通过孙公 司以1500万美元收购ChampionMotorsportsGroupHoldings,LLC.100%股权自有品牌矩阵、渠道优势有望整 合：标的公司拥有Walmart等数十家稳定客户、2000多家商超门店及线上渠道，有望与公司现有资源形 成协同。另外，公司拟首次公开发行H股股票并在香港联交所主板上市，以推动公司全球化战略布局、 提升国际品牌影响力、增强境外融资能力、打造国际化资本运作平台、提高综合竞争力。供给端，预计 北美电动低速车行业库存持续下降，公司进一步提升市场份额，北美生产效率比肩公司国内水平，目前 积极筹备第二条生产线。已建立14万平米北美本土仓储制造基地；本地化人才团队近400人，覆盖研发 到售后全链条。维持"买入"评级。 ...

公司业务进展 - 公司EMB（电子机械制动）已获得多家客户定点，例如获得国内某大型车企旗下纯电中大型豪华轿车全系完整EMB解决方案的定点 [1] - 公司EMB产线已调试完成，预计2025年年底小批量交付，2026年上半年正式量产 [1] - 公司预计2026年将启动机器人丝杠和电机的开发工作，2026年中旬可实现量产 [1] 核心观点 - 公司L3级别智能驾驶业务持续获得催化，EMB量产在即，人形机器人业务齐头并进 [1]

公司股价与交易表现 - 2025年1月7日，大族数控股价上涨5.87%，报收131.15元/股，成交额2.51亿元，换手率0.47%，总市值558.06亿元 [1] 公司基本信息 - 公司全称为深圳市大族数控科技股份有限公司，成立于2002年4月22日，于2022年2月28日上市 [1] - 公司主营业务为PCB专用设备的研发、生产和销售 [1] - 主营业务收入构成：钻孔类设备占71.02%，检测类设备占8.78%，成型类设备占5.93%，曝光类设备占5.22%，贴附类设备占2.36%，其他业务占6.70% [1] 基金持仓情况 - 浙商证券资管旗下基金“浙商汇金转型成长（000935）”在第三季度重仓大族数控，持有1.82万股，占基金净值比例为3.43%，为其第七大重仓股 [2] - 基于1月7日股价涨幅测算，该基金持仓单日浮盈约13.23万元 [2] - “浙商汇金转型成长”基金成立于2014年12月30日，最新规模为5178.85万元，今年以来收益率为3.37%，近一年收益率为60.21%，成立以来收益率为44.62% [2] 基金经理信息 - “浙商汇金转型成长”基金的基金经理为马斌博，累计任职时间8年14天，现任基金资产总规模为5179.61万元 [3] - 该基金经理任职期间最佳基金回报为79.75%，最差基金回报为-43.63% [3]

核心观点 - 银油价格走势出现历史性反转，白银价格已超过原油价格，银油比升至1.3左右，标志着“一盎司白银贵过一桶原油”的时代到来 [1] - 价格背离是供需格局重构、产业趋势分化与宏观环境变化共同作用的结果，预计将主导2026年商品市场 [4] 价格走势与市场表现 - **白银价格强势上涨**：过去六个月，COMEX白银期货价格从40美元/盎司附近最高冲至80美元/盎司，区间涨幅翻倍 [2] 近期从历史高点回落后反弹动能不减，且回落过程中成交量持续放大 [3] - **原油价格持续疲软**：过去六个月，WTI原油期货价格从74美元/桶的高位一路下探，最低触及50美元/桶，半年跌幅超32% [2] 2025年全年下跌超18%，录得2020年以来最大年度跌幅 [3] - **银油比达到高位**：最新银油比约为1.3，意味着一盎司白银可购买1.3桶原油 [1] 近期在1.2～1.3区间震荡，上一次出现银比油贵（除去负油价极端行情）约在45年前 [2] - **资金面动向**：金融机构在COMEX白银期货上的净多头头寸快速攀升，同时追高资金与生产商对冲的套保卖盘开始涌现 [3] 供需基本面分析 - **白银需求结构变化**：白银作为重要工业原材料，其需求与全球经济景气度相关，光伏产业已成为关键需求引擎 [4] 但2025年光伏装机增速放缓至15%（2024年为28%），从基本面看并不能支撑银价大涨 [4] - **原油供应过剩预期强化**：美国能源信息署将2025年美国石油产量预测上调2万桶/日，至平均1361万桶/日，将创纪录新高 [5] 高盛预计WTI原油2026年均价为52美元/桶 [5] - **地缘事件影响减弱**：委内瑞拉局势突变对油价支撑作用有限，该国虽坐拥3030亿桶原油储量，但当前日产量仅约100万桶，且全球市场处于供应过剩状态 [3] 产业与宏观背景 - **能源转型影响**：价格逆转反映了市场对能源转型进程中不同商品价值的重新评估，原油作为“工业血液”的地位受到挑战，而白银的金融属性受通胀预期和货币政策影响较大 [4] - **转型过程存在不确定性**：清洁能源基础设施投资不足、储能技术发展方向不明朗、传统能源补贴等因素可能延缓能源转型步伐 [5] - **市场监管历史参考**：1979年至1980年亨特兄弟操纵白银市场事件后，商品期货市场监管加强，包括更严格的限仓制度、更高和更动态的保证金要求等 [2] 机构观点与未来展望 - **价格关系展望**：机构认为银油比有望维持在1.0上方，但重新大幅攀升的空间有限 [5] 极端比价关系可能刺激白银供应增加，同时抑制部分工业需求，推动价格关系重新平衡 [5] - **影响因素**：未来需关注OPEC+减产执行情况、全球新能源政策变化以及主要经济体货币政策走向，这些都将对银油比价产生重要影响 [5] - **油价风险**：国际原油产量超预期，以及委内瑞拉长期产量或提高等因素，加大了2027年及以后的油价下行风险 [5]

2026年汽车国补政策变化 - 核心变化在于补贴方式由定额补贴改为按新车价格比例补贴，并设置封顶金额，全国执行统一标准 [1][2] - 新能源汽车报废更新补贴新车价格的12%，最高不超过2万元，置换更新补贴新车价格的8%，最高不超过1.5万元 [2] - 燃油车（2.0L及以下）报废更新补贴新车价格的10%，最高不超过1.5万元，置换更新补贴新车价格的6%，最高不超过1.3万元 [3] 政策影响与市场观点 - 2026年国补政策超预期，补贴上限未变，但低价电动车补贴金额下降，有望推动中高端车型销量增长与单价提升 [3] - 单车价格上升有望减弱新能源车购置税优惠退坡造成的负面影响 [3] L3自动驾驶商业化与产业链机会 - 2025年12月15日，工信部发布首批L3级有条件自动驾驶车辆产品准入许可，北汽极狐与长安深蓝获准，开启商业化试点 [4] - L3商业化落地将推动核心增量零部件渗透率提升，例如EMB作为线控制动的终端解决方案，更契合高阶自动驾驶要求，市场空间有望快速提升 [1][4] - 研报推荐关注整车领域的小鹏汽车、吉利汽车，线控底盘领域的伯特利，以及汽车整椅领域的上海沿浦、继峰股份、天成自控 [4]

核心观点 - 维持阿里巴巴“买入”评级，目标价189.09港币，认为其作为国内领先的卡位AI全栈的云平台公司，云业务高景气与中期利润率提升的高确定性将带来估值提升 [1] 业务与竞争格局 - 阿里千问公测23天MAU破3000万，成为全球增长最快AI应用之一，与豆包竞争AI入口 [1] - 阿里千问采用“免费+增值+B端开源”模式，与阿里生态融合，聚焦专业级场景与长上下文处理 [1] - 豆包以超1亿DAU居国内AI原生应用榜首，采用闭源多模态Agent路线与“免费+增值+B端MaaS”模式，覆盖全场景与轻量高频需求 [1] - 两者在模型架构、生态布局、核心能力与适用场景上形成差异化竞争 [1] AI应用与生态整合 - 千问有望以AIAgent“自主决策+动态协同”能力重塑阿里生态 [2] - 在电商领域，千问重构“人货场”全链路，商家端降本增效，消费者端优化体验 [2] - 飞猪“问一问”功能7×24小时拆解复杂出行需求，联动实时数据生成可一键预订的完整行程 [2] - 2025年12月千问与高德实现系统级对接，接入超2亿POI与实时时空引擎，标志其向生活助手转型，实现从“意图理解”到“服务执行”的跨越 [2] 财务状况与资本开支 - 阿里巴巴25Q3资本开支达到314.28亿人民币，同比增幅达85.12%，处于高速增长期 [2] - 公司25Q2、25Q3连续两个季度自由现金流下降，25Q3自由现金流为-218.4亿人民币，主要受“外卖大战”和大幅增加资本开支影响 [2] - 截至25Q3，阿里巴巴集团账面仍有2923亿人民币净现金和其他流动性投资，为新业务投入提供保障 [2] 云业务前景与利润率 - 阿里云的EBITA Margin相较于亚马逊AWS、微软智能云的经营利润率还有较大差距 [3] - Google Cloud过去的经验印证，随着规模提升和规模效应释放，公有云业务的利润提升弹性大 [3] - 随着阿里云规模增长，在跨越早期高投入阶段后，长期利润率提升的确定性较高，且提升空间大 [3] - 阿里云出海也会带来规模提升、盈利能力提升的影响 [3]

核心观点 - 浙商证券维持阿里巴巴“买入”评级，目标价189.09港币，认为公司作为国内领先的AI全栈云平台，云业务高景气及中期利润率提升的高确定性将带来估值提升 [1] AI应用竞争与生态布局 - 阿里千问公测23天MAU突破3000万，成为全球增长最快的AI应用之一，与豆包形成AI入口竞争 [1] - 阿里千问采用“免费+增值+B端开源”模式，与阿里生态融合，聚焦专业级场景与长上下文处理 [1] - 豆包DAU超1亿，居国内AI原生应用榜首，采用闭源多模态Agent路线与“免费+增值+B端MaaS”模式，覆盖全场景与轻量高频需求 [1] - 在电商领域，千问通过重构“人货场”全链路，在商家端降本增效，在消费者端优化搜索、比价及推荐体验 [2] - 飞猪“问一问”功能可7×24小时拆解复杂出行需求，联动实时数据生成可一键预订的完整行程 [2] - 2025年12月千问与高德实现系统级对接，接入超2亿POI与实时时空引擎，标志其向生活助手转型，实现从“意图理解”到“服务执行”的跨越 [2] 财务与资本开支状况 - 阿里巴巴25Q3资本开支达到314.28亿人民币，同比增幅达85.12%，处于高速增长期 [3] - 公司25Q2、25Q3连续两个季度自由现金流下降，25Q3自由现金流为-218.4亿人民币，主要受“外卖大战”和资本开支大幅增加影响 [3] - 截至25Q3，阿里巴巴集团账面仍有2923亿人民币净现金和其他流动性投资，为新业务投入提供保障 [3] 云业务前景与利润率 - 阿里云的EBITA Margin相较于亚马逊AWS、微软智能云的经营利润率还有较大差距 [3] - 参考Google Cloud的经验，随着规模提升和规模效应释放，公有云业务的利润提升弹性大 [3] - 随着阿里云规模增长并跨越早期高投入阶段，其长期利润率提升的确定性较高，且提升空间大 [3] - 阿里云出海也会带来规模提升和盈利能力提升的影响 [3]

基金销售渠道拓展 - 银华基金决定自2026年1月5日起增加三家券商为其旗下部分ETF基金提供场内申购赎回服务 [1] - 增加浙商证券为“科创债ETF银华”（159112）和“创业板综ETF银华”（159288）的场内申购赎回代办券商 [1] - 增加中航证券为“科创债ETF银华”（159112）的场内申购赎回代办券商 [1] - 增加平安证券为“MSCI中国ETF”（512380）的场内申购赎回代办券商 [1] 涉及的具体基金产品 - 涉及产品包括跟踪不同指数的交易型开放式指数证券投资基金（ETF） [1] - “银华中证AAA科技创新公司债ETF”专注于AAA级科技创新公司债券 [1] - “银华创业板综合ETF”跟踪创业板综合指数 [1] - “银华MSCI中国A股ETF”跟踪MSCI中国A股指数 [1] 公告信息 - 公告发布日期为2026年1月5日 [2] - 公告发布方为银华基金管理股份有限公司 [2] - 投资者可通过银华基金及三家新增券商咨询详情 [1]

公司治理与合规 - 双乐股份为规范募集资金管理 与子公司双乐颜料泰兴有限公司在中信银行兴化支行设立了募集资金专项账户 [2] - 公司及子公司与保荐机构浙商证券及中信银行泰州分行签署了《募集资金三方监管协议》以保护投资者权益 [2] - 该事项已经公司第三届董事会第十四次会议审议通过 [2]