量化模型与构建方式 1. **模型名称：逆周期配置模型**[3][23] * **模型构建思路**：借助代理变量预测未来的宏观环境（如通胀、增长等），然后选择在该环境下预期表现最优的几类资产构建绝对收益组合[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的代理变量选择、预测模型及资产选择规则的详细构建过程。 2. **模型名称：宏观动量模型**[3][23] * **模型构建思路**：从经济增长、通货膨胀、利率、汇率和风险情绪等多个宏观维度出发，构建对股票、债券等大类资产的择时信号[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型各维度具体指标、合成方法及择时规则的详细构建过程。 3. **模型名称：黄金择时策略**[23] * **模型构建思路**：通过宏观、持仓、量价和情绪等多类因子，构建多周期的黄金择时策略[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该策略具体因子定义、周期设置及信号生成规则的详细构建过程。 4. **模型名称：行业ETF轮动策略**[3][24] * **模型构建思路**：从行业历史基本面、预期基本面、情绪面、量价技术面、宏观经济等多个维度构建多因子行业轮动模型，并应用于ETF投资[24]。 * **模型具体构建过程**： 1. 确定基准池：将市场上ETF的跟踪指数与中信一级行业匹配，形成由23个一级行业组成的基准池[24]。 2. 构建行业轮动模型：基于上述多个维度的因子对行业进行评分或排序。 3. 构建ETF组合：根据行业轮动模型的信号，选择看好的行业，并配置对应的行业ETF形成投资组合。例如，2025年11月的组合等权重配置了5只行业ETF[24][27]。 5. **模型名称：股债混合再平衡策略**[1][4][29] * **模型构建思路**：设定固定的股债资产配置比例（如10/90， 20/80），并定期（如月度）进行再平衡，以维持初始配置比例，实现简单的资产配置[1][4]。 * **模型具体构建过程**： 1. 确定初始配置：设定股票资产与债券资产的初始权重，例如股票20%、债券80%[4]。 2. 定期再平衡：在固定的再平衡时点（如每月末），计算当前组合中各类资产的实际市值权重。 3. 调整至目标权重：通过交易，将各类资产的权重调整回初始设定的目标权重。 6. **模型名称：股债风险平价策略**[4][29] * **模型构建思路**：根据各类资产的风险贡献来分配权重，目标是使各类资产对组合整体的风险贡献相等，从而构建风险均衡的组合[4][29]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该策略风险贡献计算及权重求解的具体公式和过程。 7. **模型名称：股、债、黄金风险平价策略**[4][28] * **模型构建思路**：在股债风险平价策略的基础上，加入黄金资产，依据三类资产的风险贡献进行权重配置[4][28]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该策略的具体构建过程。 8. **模型名称：宏观择时增强的股债混合策略**[4] * **模型构建思路**：在基础的股债混合策略（如20/80再平衡）之上，引入宏观择时模型（如宏观动量模型）对股票仓位进行动态调整，以增强收益[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供宏观择时信号如何具体调整股票仓位的详细规则。 9. **模型名称：行业轮动增强的股债混合策略**[4] * **模型构建思路**：在基础的股债混合策略（如20/80再平衡或风险平价）的股票端，不直接配置宽基指数，而是配置由行业ETF轮动策略生成的股票组合，以寻求超额收益[4]。 * **模型具体构建过程**： 1. 股票端：使用行业ETF轮动策略构建并动态调整股票组合。 2. 债券端：配置债券资产（如短债基金指数）。 3. 资产配置：按照设定的股债比例（如20/80）将资金分配于上述股票组合和债券资产，并定期再平衡[4]。 10. **模型名称：逆周期配置的混合策略**[4] * **模型构建思路**：结合逆周期配置模型（季度频率）与特定的股票风格策略（如PB盈利、小盘成长等），进行股债资产配置[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供逆周期配置模型信号如何与股票风格策略结合的具体规则。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：PB盈利因子**[4][37] * **因子构建思路**：基于市净率（PB）和盈利能力的选股因子，具体构建思路报告未详细说明。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 2. **因子名称：高股息因子**[4][37] * **因子构建思路**：基于股息率的选股因子，倾向于选择股息率较高的股票。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 3. **因子名称：小盘价值因子**[4][37] * **因子构建思路**：结合市值规模（小盘）和价值风格（如低估值）的选股因子。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 4. **因子名称：小盘成长因子**[1][4][37] * **因子构建思路**：结合市值规模（小盘）和成长风格（如高盈利增长）的选股因子。 * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式和构建步骤。 模型的回测效果 （数据区间：2025年1月2日至2025年11月28日）[30][37] 1. **（宏观择时）股债20/80再平衡模型**，本年收益4.83%，年化波动率3.47%，最大回撤1.78%，夏普比率1.54[30] 2. **（宏观择时）股债风险平价模型**，本年收益2.07%，年化波动率1.77%，最大回撤1.50%，夏普比率1.30[30] 3. **（宏观择时）股、债、黄金风险平价模型**，本年收益3.94%，年化波动率2.17%，最大回撤1.49%，夏普比率2.01[30] 4. **（宏观择时+行业ETF轮动）股债20/80再平衡模型**，本年收益7.98%，年化波动率5.46%，最大回撤2.54%，夏普比率1.62[30] 5. **（宏观择时+行业ETF轮动）股债风险平价模型**，本年收益3.17%，年化波动率2.21%，最大回撤1.45%，夏普比率1.59[30] 因子的回测效果 （数据区间：2025年1月2日至2025年11月28日，应用于不同股债配置策略）[37] 1. **PB盈利因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益4.60%，年化波动率4.56%，最大回撤3.79%，夏普比率0.21[37] 2. **高股息因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益3.98%，年化波动率4.03%，最大回撤3.47%，夏普比率0.16[37] 3. **小盘价值因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益11.19%，年化波动率6.89%，最大回撤7.74%，夏普比率0.64[37] 4. **小盘成长因子**（应用于不择时+20/80月度再平衡策略），本年收益11.93%，年化波动率7.02%，最大回撤8.07%，夏普比率0.68[37] 5. **PB盈利因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益6.28%，年化波动率5.05%，最大回撤3.65%，夏普比率0.37[37] 6. **高股息因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益5.53%，年化波动率4.38%，最大回撤2.63%，夏普比率0.33[37] 7. **小盘价值因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益12.08%，年化波动率7.88%，最大回撤7.21%，夏普比率0.62[37] 8. **小盘成长因子**（应用于宏观择时+20/80月度再平衡策略），本年收益13.38%，年化波动率7.86%，最大回撤7.34%，夏普比率0.70[37]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：超预期因子大类[7] * **因子构建思路**：基于PEAD效应，利用公司实际发布的财务数据与分析师一致预期之间的差异来构建选股因子，认为业绩超预期的公司未来股价有更好表现[7]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建公式，但指出其详细介绍参见系列报告《基于PEAD效应的超预期因子选股效果如何》[7]。报告中列出的具体因子均进行了标准化和市值行业中性化处理[32]。 2. **因子名称**：高频分钟因子大类[7] * **因子构建思路**：基于分钟级别的高频行情数据，捕捉市场微观结构特征和交易行为信息，用于选股[7]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建公式，但指出其详细介绍参见系列报告《基于分钟数据的高频因子选股效果研究》[7]。报告中列出的具体因子均进行了标准化和市值行业中性化处理[32]。 3. **因子名称**：基本因子大类[7] * **因子构建思路**：从估值、盈利、成长、公司治理、价量等多种传统投资逻辑出发构建常用因子库[32]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述每个基本因子的具体计算公式。报告中列出的所有单因子在具体使用前，均会进行统一的预处理和中性化处理，具体步骤如下[32]： 1. **原始值计算**：根据各因子的投资逻辑初步计算得到因子原始值。 2. **去极值**：采用绝对中位数法对因子原始值进行去极值处理。 3. **标准化**：对去极值后的数据进行Z-Score标准化。 4. **市值行业中性化**：以每个股票标准化后的因子值作为因变量，以对数市值和中信一级行业虚拟变量作为自变量，进行横截面回归。将回归后的残差作为每个股票的最终因子值。 公式说明：此过程旨在消除市值和行业对因子选股效果的影响，使因子更纯粹地反映其背后的投资逻辑[32]。 4. **因子名称**：单季度营业收入同比增长率[33][37][39] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量公司最近一个季度营业收入的同比增长情况，增长率越高代表成长性越强[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 5. **因子名称**：单季度归母ROE[33][39][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司最近一个季度归属于母公司股东的净资产收益率，值越高代表盈利能力越强[39][40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 6. **因子名称**：单季度归母ROA变动[33][39] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量公司最近一个季度归母ROA相对于之前时期的变化，变动越大可能表示盈利能力的改善趋势越强[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 7. **因子名称**：分析师预测净利润增长率FY3[34][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，采用分析师对公司未来第三年净利润增长率的预测共识，增长率越高代表未来成长预期越好[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 8. **因子名称**：分析师预测营收增长率-FY3[34][37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，采用分析师对公司未来第三年营业收入增长率的预测共识，增长率越高代表未来成长预期越好[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 9. **因子名称**：分析师预测营收FY3的120日变动[34][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年营收预测共识在过去120日内的变动，向上修正可能代表基本面预期好转[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 10. **因子名称**：标准化预期外单季度归母ROE-带漂移项[35][39] * **因子构建思路**：属于超预期类因子，衡量公司单季度实际归母ROE与分析师预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，值越大表示业绩超预期幅度越大[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 11. **因子名称**：分析师预测ROE-FY3的120变动[35][37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年ROE预测共识在过去120日内的变动，向上修正可能代表盈利能力预期提升[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 12. **因子名称**：标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项[35][39] * **因子构建思路**：属于超预期类因子，衡量公司单季度实际归母净利润与分析师预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，值越大表示业绩超预期幅度越大[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 13. **因子名称**：过去90日报告上调比例[36][39] * **因子构建思路**：属于分析师超预期类因子，统计过去90天内分析师发布的研究报告中上调评级或盈利预测的比例，比例越高代表市场对公司看法越积极[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 14. **因子名称**：标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项[36][39] * **因子构建思路**：属于超预期类因子，衡量公司单季度实际扣非净利润与分析师预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，值越大表示业绩超预期幅度越大[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 15. **因子名称**：5分钟成交量偏度[36][40] * **因子构建思路**：属于高频分钟类因子，基于5分钟数据计算成交量分布的偏度，捕捉异常交易行为[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 16. **因子名称**：分析师预测ROA-FY3的120变动[37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年ROA预测共识在过去120日内的变动[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 17. **因子名称**：EPS120日变动FY3[37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年每股收益预测共识在过去120日内的变动[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 18. **因子名称**：分析师预测净利润FY3的120日变动[37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年净利润预测共识在过去120日内的变动[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 19. **因子名称**：60日特异度[33][34][35][36][37][40] * **因子构建思路**：属于价量类因子，可能衡量股票收益率与市场收益率之间的特异性或残差波动，值越小可能表示与市场关联度越低或特质风险越小[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 20. **因子名称**：成交量方差比率[34][35][36][40] * **因子构建思路**：属于价量或高频类因子，可能衡量不同时间尺度成交量波动的比率，用于探测交易行为的持续性或周期性[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 21. **因子名称**：1分钟下行波动率占比[33][40] * **因子构建思路**：属于高频分钟类因子，基于1分钟数据计算下行波动率在总波动率中的占比，捕捉下跌时的波动风险[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 22. **因子名称**：20日日均交易金额[33][40] * **因子构建思路**：属于价量类因子，衡量股票近20日的平均交易金额，通常作为流动性或关注度的指标[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 23. **因子名称**：EBIT2EV[34][40] * **因子构建思路**：属于估值类因子，即企业价值倍数，衡量公司息税前利润与企业价值的比率，值越大可能代表估值越低或盈利能力越强[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 24. **因子名称**：3个月换手率标准差[34][40] * **因子构建思路**：属于价量类因子，衡量过去3个月换手率的波动情况，标准差小可能表示交易活跃度稳定[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 25. **因子名称**：净经营资产收益率[35][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司经营资产创造净利润的效率[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 26. **因子名称**：股息率[36][40] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量公司现金分红与股价的比率，是红利投资策略的核心指标[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 27. **因子名称**：单季度归母净利润[36][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司最近一个季度的净利润规模[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 28. **因子名称**：单季度归母ROA[36][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司最近一个季度归属于母公司股东的总资产收益率[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 29. **因子名称**：尾盘成交量波动率[37][40] * **因子构建思路**：属于高频分钟类因子，衡量尾盘时段成交量的波动情况[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 因子的回测效果 （注：以下所有因子取值均基于“单因子组合优化”测试，超额收益为因子多头组合相对于基准指数的收益。时间区间为“上周”（2025-11-24至2025-11-28）和“本年”（截至2025-11-28）。数据来源于报告中的单因子表现表[39][40]） 1. **标准化预期外单季度扣非净利润因子**，上周超额收益（沪深300）0.22%，上周超额收益（中证500）0.33%，上周超额收益（中证1000）1.06%，上周超额收益（中证2000）0.20%，上周超额收益（中证全指）0.97%；本年超额收益（沪深300）8.45%，本年超额收益（中证500）4.68%，本年超额收益（中证1000）4.29%，本年超额收益（中证2000）20.71%，本年超额收益（中证全指）6.63%[39] 2. **标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项因子**，上周超额收益（沪深300）-0.10%，上周超额收益（中证500）0.21%，上周超额收益（中证1000）1.61%，上周超额收益（中证2000）-0.36%，上周超额收益（中证全指）0.96%；本年超额收益（沪深300）9.93%，本年超额收益（中证500）4.86%，本年超额收益（中证1000）18.34%，本年超额收益（中证2000）22.18%，本年超额收益（中证全指）12.48%[39] 3. **标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项因子**，上周超额收益（沪深300）-0.10%，上周超额收益（中证500）0.21%，上周超额收益（中证1000）1.61%，上周超额收益（中证2000）-0.36%，上周超额收益（中证全指）0.96%；本年超额收益（沪深300）9.93%，本年超额收益（中证500）4.86%，本年超额收益（中证1000）18.34%，本年超额收益（中证2000）22.18%，本年超额收益（中证全指）12.48%[39] 4. **标准化预期外单季度营业收入-带漂移项因子**，上周超额收益（沪深300）0.32%，上周超额收益（中证500）0.37%，上周超额收益（中证1000）1.61%，上周超额收益（中证2000）-0.57%，上周超额收益（中证全指）1.20%；本年超额收益（沪深300）12.12%，本年超额收益（中证500）6.89%，本年超额收益（中证1000）11.95%，本年超额收益（中证2000）20.81%，本年超额收益（中证全指）11.06%[39] 5. **标准化预期外单季度归母净利润因子**，上周超额收益（沪深300）-0.17%，上周超额收益（中证500）0.25%，上周超额收益（中证1000）1.36%，上周超额收益（中证2000）-0.15%，上周超额收益（中证全指）0.67%；本年超额收益（沪深300）14.15%，本年超额收益（中证500）3.76%，本年超额收益（中证1000）14.66%，本年超额收益（中证2000）21.60%，本年超额收益（中证全指）11.00%[39] 6. **标准化预期外单季度营业收入因子**，上周超额收益（沪深300）0.26%，上周超额收益（中证500）0.01%，上周超额收益（中证1000）1.37%，上周超额收益（中证2000）-0.50%，上周超额收益（中证全指）0.87%；本年超额收益（沪深300）13.90%，本年超额收益（中证500）0.65%，本年超额收益（中证1000）11.02%，本年超额收益（中证2000）19.43%，本年超额收益（中证全指）6.38%[39] 7. **标准化预期外单季度GPOA因子**，上周超额收益（沪深300）0.48%，上周超额收益（中证500）0.52%，上周超额收益（中证1000）0.86%，上周超额收益（中证2000）-0.02%，上周超额收益（中证全指）0.40%；本年超额收益（沪深300）12.44%，本年超额收益（中证500）2.49%，本年超额收益（中证1000）6.55%，本年超额收益（中证2000）11.75%，本年超额收益（中证全指）6.68%[39] 8. **标准化预期外单季度归母ROA因子**，上周超额收益（沪深300）0.01%，上周超额收益（中证500）0.40%，上周超额收益（中证1000）1.

投资评级与目标价格 - 首次覆盖富维股份，给予“增持”评级 [4][10] - 目标价格为14.10元，基于2026年15倍市盈率（PE）估值 [4][10][20] 核心观点与投资逻辑 - 公司核心汽车零部件业务与一汽系等大客户关系稳固，预计主业将保持稳健增长 [10][14] - 公司积极布局人形机器人和低空经济新赛道，与北京达奇月泉等合作开发机器人应用，并正在进行EVTOL（电动垂直起降飞行器）全内饰舱开发，有望开辟新增长曲线 [10][20] - 预计公司2025-2027年归母净利润将实现持续增长，增速分别为23.8%、10.9%和10.9% [3][10] 财务表现与预测 - 2024年公司营业总收入为196.36亿元，同比下降5.4%；预计2025年将恢复增长至208.72亿元，同比增长6.3% [3][10] - 2024年归母净利润为5.09亿元，预计2025年将增长至6.30亿元 [3][10] - 盈利能力持续改善，预计销售毛利率将从2024年的10.9%提升至2027年的11.3% [11] - 净资产收益率（ROE）预计将从2024年的6.0%提升至2027年的8.1% [3][11] 分业务预测 - **汽车内饰业务**：为公司核心业务，预计2025年收入115.89亿元，占总收入比重超过55%，毛利11.10亿元 [14][17][19] - **汽车保险杠业务**：预计2025年收入46.71亿元，毛利5.24亿元 [15][17][19] - **车灯类业务**：增长较快，预计2025年收入同比增长15%至14.81亿元，毛利1.77亿元 [15][17][19] - **冲压件业务**：预计2025年收入同比增长15%至14.43亿元，毛利2.12亿元 [15][17][19] - 其他业务包括汽车后视镜、车轮等，预计整体将保持平稳增长 [16][17][19] 估值分析 - 采用市盈率（PE）估值法，参考可比公司科博达和继峰股份2026年平均PE为20.95倍 [20][21] - 基于公司稳健的主业增长和新业务布局，给予其2026年15倍PE，低于行业平均 [20] - 当前股价为9.69元，对应2025年预测市盈率为11.43倍 [3][5]

行业投资评级 - 计算机行业投资评级为增持 [4] 核心观点 - DeepSeek-V3.2系列发布标志着开源大模型进入性能与实用性并重新阶段 [4] - 模型在推理能力上达到顶尖闭源模型水平，为AI应用开发提供更高效、更经济的解决方案 [4] - 创新性地将思考模式融入工具调用，推动大模型开源与开发者生态繁荣 [4] 模型性能突破 - DeepSeek-V3.2在公开推理基准测试中表现对标GPT-5，显著优于部分专注长上下文的开源模型 [4] - 长思考增强版V3.2-Speciale融合深度数学定理证明能力，在国际数学奥林匹克、国际大学生程序设计竞赛等顶级赛事中斩获金牌 [4] - V3.2-Speciale在ICPC成绩位列人类选手第二名，验证开源模型达到人类顶尖智力水平的潜力 [4] - Speciale版本计算成本较高，目前仅面向研究场景开放 [4] 技术创新与架构优势 - DeepSeek-V3.2是业界首个将链式思考能力系统化融入工具调用流程的开源模型 [4] - 通过独创的大规模Agent训练数据合成方法，在涵盖1800余个环境的85,000余条复杂指令上进行强化学习 [4] - 在未经特殊训练的工具调用评测中达到开源模型最高水平，显著缩小与闭源模型的差距 [4] - 提高了模型在未见过工具上的泛化能力，允许开发者在思考模式下进行多轮规划与工具调用 [4] 开源生态与产业应用 - 深度求索已将官方网页、App及API服务全面升级至DeepSeek-V3.2，为研究社区临时开放Speciale版本API [4] - 支持思考模式下的工具调用，提供长达128K的上下文窗口 [4] - 通过HuggingFace、ModelScope等平台完整开源模型权重与技术细节 [4] - "开放性能+开放生态"组合策略大幅降低企业与开发者应用门槛 [4] - 有望引领开源模型从技术追赶向规模化、实用化产业部署的关键转折 [4]

核心观点 - 报告核心观点为2025年11月下旬日本国债市场出现自1999年以来最剧烈的抛售潮，其根本原因并非单纯的低利率环境，而是财政刺激计划引发的债务可持续性担忧、央行政策转向预期以及市场结构性问题（如算法交易和流动性不足）三重压力叠加的结果[4] 这一高波动模式在全球债券市场（包括发达市场和新兴市场）具有共性，其生成机制根植于央行沟通的非线性传导、算法交易主导以及流动性稀薄下的负反馈循环[4][24] 日本债市波动对中国市场的启示在于需关注财政扩张的市场化约束、央行购债操作的节奏平衡以及机构配置的拥挤交易风险，但中国在资本管制、汇率机制等方面存在显著差异[4][28] 日债波动的直接触发因素 - 财政刺激规模达21.3万亿日元（约占GDP 3.5%），其中需通过一般账户支出17.7万亿日元，并额外发行约11.7万亿日元政府债券，发债规模远超2024年同期的6.7万亿日元，在日本政府债务已达GDP 280%的背景下引发市场对财政纪律的担忧[6] - 日本央行削减长端购债规模，30年期月度购买量从1.2万亿日元降至1万亿日元，削弱需求支撑；超长端收益率波动加剧，20年期收益率触及1999年以来最高水平，30年期利率单日跳升5个基点至3.26%，40年期飙升5.5个基点至3.6%[4][7] - 11月27日2年期国债拍卖投标倍数降至3.53倍（低于10月的4.35倍和过去12个月3.66倍的均值），中标收益率升至0.97%创2008年以来新高，反映市场对日本央行加息的预期概率从32%飙升至57%[4][8] - 机构行为与算法交易在流动性不足环境下形成踩踏式抛售，10年期JGB收益率突破1.8%关键阈值后触发集中止损，JGB期货未平仓合约积累杠杆头寸，而传统长期投资者（如寿险和养老金）因负债端成本上升和资产端波动加剧导致配置意愿下降[9] 全球债市震荡的共性特征 发达市场案例 - 英国30年期金边债券收益率升至5.6-5.7%创1998年新高，财政部将超长期债券发行占比从20%骤降至10%，债务占GDP比重预计升至98%，但财政缓冲空间仅剩100亿英镑，传统长期投资者配置意愿明显下降[12] - 澳大利亚10月CPI超预期至3.3%（市场预期3.0%），10年期国债收益率单日飙升10个基点至4.48%，2年期暴涨14个基点至3.77%，市场对降息预期逆转，甚至开始定价2026年加息可能性[13] - 发达市场波动共性机制在于央行政策信号的边际变化（如从"耐心观察"转向"警惕通胀"的措辞调整）在流动性不足环境下被算法交易和杠杆策略放大，导致收益率脱离基本面的超调，做市商通过扩大买卖价差和缩减交易规模形成负反馈循环[16] 新兴市场脆弱性 - 阿根廷比索崩至1505:1历史新低，主权债风险溢价从1300个基点飙升至1429个基点，央行单日抛售5300万美元外汇储备干预，平行市场汇率反映公众对官方机制信心崩塌[21] - 土耳其央行将政策利率从40.5%仅下调100个基点至39.5%，显示对通胀反弹的警惕；巴西维持Selic利率15%不变，降息周期可能推迟至2026年，政策进退维谷加剧市场不确定性[22] - 新兴市场波动放大源于浅薄流动性、外资依赖及汇率传导非对称性，资本流动对利差极端敏感（利差每上升100个基点可吸引约250亿美元资本流入），全球金融条件收紧易触发"突然停止"现象[20][23] 震荡生成机制 - 央行沟通微调（如从"耐心等待"转向"密切关注"）可引发25-80%的波动率变化，在缺乏前瞻指引时市场不确定性显著上升[4][25] - 算法交易在压力情景下呈现"流动性幻觉"，高频交易者同步撤出做市报价，买卖价差在闪崩后60秒内飙升142%，订单簿深度骤降，形成"波动率上升-流动性下降-波动率进一步上升"的恶性循环[27] 对国内市场的启示 - 财政扩张的市场化约束需关注，2025年前三季度中国地方政府专项债发行规模超4万亿元，广义财政融资需求维持高位，虽主权债务占GDP比重约80%远低于日本，但地方隐性债务透明度仍是不确定性因素；中日10年期国债收益率逐步收窄，若财政刺激加码而名义增长不及预期，长期利率中枢可能重估[28] - 央行购债操作节奏需平衡预期稳定与价格发现，人民银行10月恢复国债购买操作净买入200亿元，但若购债规模频率超出"调节性操作"范围可能增加市场波动[29] - 机构配置行为面临结构性约束，政金债与国债利差压缩至5bp（远低于2019年65bp的五年均值），反映拥挤交易风险；中美10年期国债利差扩大至约-300bp，外部利率环境变化可能通过预期渠道影响机构久期偏好[30] 日本债市后续演绎路径 - 12月BOJ政策会议加息25个基点至0.75%的概率从16%飙升至56%，但高市政府财政刺激诉求与央行抑制通胀目标存在张力，若推迟加息可能加速日元贬值（测试160关口），若坚持加息则需平衡政治压力[33] - 2026年10年期JGB收益率突破2%已成共识，供给端压力来自政府计划增发2-5年期月度发行量各1000亿日元及额外6万亿日元短期国库券，BOJ量化紧缩规模预计达GDP 6%；若加息兑现且通胀持续，短端上行或带动曲线陡峭化，但超长端品种因流动性不足和机构需求疲软波动风险突出[34][35]

行业投资评级 - 报告对新兴能源行业持积极看法，推荐储能系统龙头海博思创和阳光电源，相关标的阿特斯太阳能和西典新能 [4] 核心观点 - AIDC（人工智能数据中心）发展可能加剧美国电力短缺问题，数据中心配置储能是短期调峰调频的解决方案，长期或与新能源结合成为自备电源 [2][4] - Fluence公司正在洽谈超过30GWh的数据中心储能项目，其中80%项目在2025年第四季度末后启动，显示新兴市场潜力巨大 [4] - 数据中心高耗电特性导致美国电网压力增大，预计2023-2028年电力需求年增长13%-27%，到2028年消耗量达325-580太瓦时，占总需求6.7%-12% [4] - 储能系统可缓解AIDC功率波动对电网的影响，在美国电网老化背景下，配置储能有助于缩短数据中心并网时间（如芝加哥约3年，弗吉尼亚约7年） [4] - 长期来看，光储结合的经济性已显现，对比燃气轮机（供货周期3年以上），光储并网周期更短，未来或成为数据中心自备电源的主流形式 [4] 推荐公司分析 - 阳光电源（300274 SZ）：2025年预测EPS为7.04元，对应PE 25.14倍，评级为增持 [5] - 海博思创（688411 SH）：2025年预测EPS为5.45元，对应PE 51.01倍，评级为增持 [5]

投资评级与核心观点 - 报告对菜百股份的投资评级为“增持”，目标价格为19.26元 [5] - 核心观点认为黄金税收新政长期利好合规头部品牌，菜百股份作为上海黄金交易所会员单位，其直营模式和投资金业务在新政下具备显著优势，市场份额有望提升 [2][11] 财务预测摘要 - 预测公司2025-2027年营业收入分别为260.73亿元、289.45亿元、318.04亿元，增速分别为28.9%、11.0%、9.9% [4][11] - 预测公司2025-2027年归母净利润分别为8.33亿元、9.43亿元、10.23亿元，增速分别为15.8%、13.3%、8.5% [4][11] - 预计2025-2027年每股收益分别为1.07元、1.21元、1.32元，净资产收益率分别为18.8%、19.4%、18.9% [4] 行业背景与市场格局 - 黄金是我国珠宝消费第一大品类，2024年销售规模占比73% [24] - 2023年以来投资类黄金消费量显著增长，2025年前三季度投资金消费量首次超过黄金首饰消费量 [36] - 珠宝行业品牌份额分散，传统龙头如周大福2024年份额为9.4%，但具备强产品运营能力的品牌如老铺黄金、潮宏基等市占率呈现提升趋势 [28][30] 税收新政影响分析 - 2025年10月29日发布的黄金税收新政对非投资性黄金，企业采购成本增加；对投资性黄金，斩断了增值税抵扣链条，企业采购成本上升 [11][42] - 仅作为上金所会员单位并以直营零售方式销售投资金的企业采购成本未增加，菜百股份符合此模式 [11][48] - 新政实施后，各品牌首饰金价格普遍上调5-6%，而菜百投资金价格未受影响，价格优势凸显 [43][65] 公司竞争优势与经营状况 - 菜百股份是上金所综合类会员单位，采用全直营模式，投资金业务占比高，2024年贵金属投资产品营收占比达64% [11][53] - 公司采用“微笑曲线”经营模式，聚焦上游采购设计及下游直营服务，中游生产委外加工 [50] - 截至2025年上半年，公司直营连锁门店总数达103家，覆盖北京、天津、河北、西安、苏州、武汉等重点城市 [11][66] - 公司维持高分红比例，2021-2024年分红率始终保持在75%以上 [11][82] 渠道拓展与门店规划 - 公司稳步推进门店扩张，2024年净增门店14家，2025年4月北京顺义祥云小镇店开业，营业面积1600余平方米，创新“馆店结合”模式 [11][66][74] - 扩张策略为先加密京津冀市场，再异地扩张，优先选择空白市场，以省会城市旗舰店辐射周边 [72] - 北京总店2024年营收占比约48%，坪效达111万元/平方米 [61]

投资评级 - 报告对易鑫集团给予"增持"评级，维持目标价3.91港元 [7][11] 核心观点 - 公司二手车信贷占比提升，轻资产转型带动SaaS业务高增长，AI赋能汽车行业，后续业绩有望保持高增长 [3][11] - 给予增持评级主要考虑公司较快的业绩增速，对应2025年20倍市盈率 [11] 三季度运营表现 - 2025年第三季度汽车融资交易23.5万笔，同比增长22.6%，相比上半年10.7%的增速有所提升 [11] - 第三季度融资金额达212亿元，其中二手车信贷同比增加51.3%至121亿元，占比提升至56.9% [11] - 第三季度SaaS业务促成融资额114亿元，同比增长102%，对融资总额贡献增至53.7%，新增两家金融机构合作方 [11] 财务预测 - 维持2025-2027年营收预测为115.99亿元、129.40亿元、144.39亿元，同比增长17%、12%、12% [5][11] - 预计2025-2027年净利润为11.86亿元、14.59亿元、18.16亿元，同比增长46%、23%、24% [5][11] - 预计毛利率将从2024年的46.89%提升至2027年的52.98%，销售净利率从8.19%提升至12.58% [13] 业务展望与催化剂 - 参考三季度运营数据，预计下半年业绩将继续改善，且好于上半年 [11] - 公司轻资产转型，未来分红值得期待 [11] - AI产品"X Call"稳步推进，预计2025年底前完成融资前期代理化布局，以提升效率和客户体验 [11] - 汽车金融市场快速增长和资金成本下行是公司发展的催化剂 [11]

行业投资评级 - 行业投资评级为增持 [1] 核心观点 - 行业龙头药店的经营拐点已现，重点关注2026年的内生外延增长潜力 [2] - 在零售连锁药店需求端弱化背景下，行业竞争压力凸显致供给侧逐步收缩 [2] 行业现状与趋势 - 2024年中国实体药店市场零售规模达6119亿元，同比下降1.8% [3] - 2025年前三季度行业规模达到4490亿元，同比下降1.9%，但环比呈现复苏态势，2025年9月行业规模538亿元，同比增长0.8%，环比增长6.7% [3] - 2025年前三季度实体药店药品收入同比下降0.8%，器械同比下降1.8%，中药饮片同比下降4.8%，保健品同比下降16.6%，且以上各主要品类降幅均较2025年1-8月数据有所收窄 [3] 需求侧分析 - 2025年9月实体药店药品零售规模为437亿元，环比增长6.9%，同比增长2.2% [3] - 创新药销售提升拉动药品市场增长 [3] - 药店前三季度药品销售占比同比提升0.8个百分点，达到81.4%，保健品类占比同比下降0.5个百分点，达到3.8% [3] - 由于品类结构变化，消费变量对线下零售药店的影响在逐步减弱 [3] 供给侧分析 - 实体药店数量在2024年再创新高，一度突破70万家，较2014年末的43.5万家增长超60% [3] - 平均单店服务客群水平下探至约2000人/店 [3] - 2024年Q4与2025年Q1行业门店数量分别净减少4000家、3000家 [3] - 行业TOP10连锁关店率最低为2.3%，其他小连锁关店率最高为4.5% [3] - 行业集中度有望进一步提升 [3] 龙头公司展望 - 2026年龙头药店将通过内生+外延同步驱动增长 [3] - 内生方面：近期流感发病率快速爬升将带动呼吸类等药品销售，第47周北方哨点医院流感阳性病例达到8.6%，已明显高于22-24年同期；行业门店数量减少有望推动剩余存量药店客流回升 [3] - 外延方面：头部连锁药店有望通过并购方式实现持续性扩张，当前部分行业龙头直营门店数量约1万家，行业占比仅约1.5% [3] - 长期看好行业集中度提升发展主线 [3] 推荐公司 - 推荐有望受益于供给侧出清与需求侧回暖的行业头部连锁药店：益丰药房、大参林、老百姓 [3] - 建议关注：一心堂、健之佳、漱玉平民 [3] - 益丰药房2025-2027年预测EPS分别为1.44元、1.63元、1.87元，对应PE为16倍、14倍、13倍 [4] - 大参林2025-2027年预测EPS分别为1.06元、1.23元、1.40元，对应PE为17倍、15倍、13倍 [4] - 老百姓2025-2027年预测EPS分别为0.83元、0.99元、1.12元，对应PE为19倍、16倍、14倍 [4]

核心观点 - 中观景气呈现分化格局，新兴科技行业维持高景气，而服务消费领域景气度显著提升，但地产周期和耐用品需求仍面临压力 [1][4] - 服务消费景气明显改善，冰雪出行和电影市场表现亮眼，反映出在传统耐用品消费收缩的背景下，“吃喝玩乐”相关服务型消费的复苏趋势 [1][4] - 科技硬件景气延续强势，高性能存储芯片价格快速上涨，AI应用端侧取得突破性进展，其增长的持续性依赖于AI应用商业化的积极进展 [1][4] - 地产销售和建工需求持续磨底，内需资源品大多偏弱震荡，而海外降息预期升温推动国际工业金属价格大幅上涨 [4] 下游消费 - **服务消费景气显著提升**：国内冰雪游热度高涨，广州-哈尔滨航线2026年元旦机票均价较2025年11月提升约56%；电影票房收入21.1亿元人民币，环比增长355.7%，同比增长326.7%，主要受新片上映拉动 [4][7] - **地产销售持续承压**：30大中城市商品房成交面积241.8万平方米，同比下降34.3%，其中一、二、三线城市同比分别下降31.6%、33.9%、40.7%；10大重点城市二手房成交面积141.0万平方米，同比下降24.3% [4][9] - **耐用品消费内需偏弱**：乘用车日均零售7.1万辆，同比下降7.0%；2025年12月家用空调排产1411万台，较2024年实际生产同比下降22.3%，其中内销和外销排产分别同比下降29.9%和11.4% [4][11] 科技与制造 - **TMT硬件景气偏强**：AI基建投资驱动下，高性能DRAM存储器DDR4/DDR5现货均价环比上涨13.3%/8.2%；2025年11月国产游戏版号数量同比增加58.9%至178个，供给宽松；搭载“豆包”的AI手机发布，标志AI端侧应用取得突破 [4][21] - **基建地产链需求偏弱**：螺纹钢、热轧板卷价格周环比小幅上涨0.9%/0.6%，但高炉开工率环比下降1.1%至81.1%；浮法玻璃均价环比下降1.8%，水泥价格指数环比微降0.1%，显示建工需求仍弱 [4][23][25] - **制造业开工率多数回落**：半钢胎/全钢胎开工率环比变化-1.9%/+2.0%；PTA/聚酯开工率环比下降2.4%/0.4%；石油沥青装置开工率环比上升3.0%；企业新增招聘帖数环比下降3.8% [4][27][31] 上游资源 - **煤炭价格环比回落**：秦皇岛港Q5500动力煤平仓价报816元/吨，周环比下降2.2%，需求端电厂日耗同比偏弱 [4][39] - **工业金属价格显著上涨**：SHFE铜/铝价格周环比上涨2.1%/1.3%，LME铜/铝价格周环比上涨3.8%/2.9%，主要受美联储降息预期升温支撑 [4][44] 物流与人流 - **客运需求环比回落但同比仍强**：百度迁徙规模指数环比下降3.8%，同比上升18.5%；国内航班执飞架次环比下降0.5%，国际航班执飞架次环比上升0.5%，恢复至2019年同期85.4% [4][50] - **货运物流景气环比回落**：全国高速公路货车通行量环比下降0.2%，全国铁路货运量环比上升0.7%；全国邮政快递揽收/投递量环比下降2.9%/1.5% [4][55] - **干散运价格大幅提升**：波罗的海干散货指数（BDI）周环比上升12.5%，其中好望角型指数（BCI）环比大幅上升22.7%；成品油运输指数（BCTI）环比上升7.4% [4][57]