报告行业投资评级 - 电子行业评级为增持（维持）[5] 报告核心观点 - 随着各类AI模型的发展以及AI端侧设备的体验不断革新与生态逐渐构建，各类互联网大厂纷纷进军AI端侧相关业务，预计AI端侧设备正处于快速推广与普及阶段[6] - 建议关注相关产业链公司阿里巴巴-W、小米集团-W、恒玄科技、乐鑫科技、水晶光电[6] 行业近期表现 - 近十二个月行业绝对收益为46.32%，相对沪深300指数的相对收益为30.55%[3] - 近三个月行业绝对收益为13.97%，相对收益为10.46%[3] - 近一个月行业绝对收益为-1.04%，相对收益为0.82%[3] 近期关键事件与产品发布 - **阿里巴巴发布夸克AI眼镜**：于2025年11月27日正式发布，接入阿里千问大模型[5] - 采用高通AR1旗舰芯片加恒玄BES2800芯片的双芯设计，搭配安卓加RTOS双系统[5] - 支持双显双光机与合像距调节技术，配备双电池系统，采用5个麦克风加1个骨传导的阵列设计[5] - 首发S1、G1两个系列，S1系列最低到手价3799元，G1系列最低到手价1899元起[5] - 为首个搭载千问助手的智能硬件，融合支付宝、高德地图、淘宝等阿里生态场景，并与QQ音乐、网易云音乐等合作[5] - 支持语音提词器、智能识别场景、随身翻译、行程查看、导航等功能[5] - 阿里巴巴未来生态拓展将聚焦于身份认证、快捷支付、运动健康与在线学习等核心场景[5] - **字节跳动发布豆包手机助手技术预览版**：于2025年12月1日发布[5] - 为一套通过深度系统合作、让AI可以操作手机的系统级助手[5] - 已应用在豆包与中兴通讯合作的工程样机nubia M153上，该版本已面向开发者和科技爱好者少量发售，售价3499元[5] - 基于豆包大模型的能力和手机厂商的授权，可以像人类一样操作手机，完成各种复杂任务[5] - 具体功能包括：通过语音、侧边键或豆包Ola Friend耳机唤醒；就屏幕内容提问；在相册内通过语音对图片下达修图指令；在多款应用间自动跳转以完成查票订票、商品下单等任务[5] - 在涉及支付等高敏感环节时，会提示用户手动完成以降低风险[5] - 提供记忆功能，支持用户按需开启以提升个性化程度[5] - **华为发布AI玩具“憨憨”**：于2025年11月在Mate80系列发布会上发布，11月28日开售，售价399元[5] - 由珞博智能与华为共同设计开发，接入华为“小艺”大模型，能进行真人式语音对话，为华为的首款AI情绪陪伴产品[5] - 为鸿蒙5.0及以上系统进行了优化，可通过独立App连接2.4g网络与手机联动，融入华为全场景生态[5] - 产品交互包含摸头、摇晃、语音等[5] 行业发展趋势与产业链机会 - 各厂商纷纷布局端侧AI[4] - 2025年第二季度全球PC出货量同比增长8.4%，端侧AI发展推动需求向上[4] - 2025年TWS耳机销量预计同比正增长[4] - 多款智能眼镜推出市场[4] - 国产AI芯片近期不断推出，重要性日益凸显[4]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[28] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[28]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为指数收益率减去无风险利率。报告中具体展示了各宽基指数相对于十年期国债即期收益率的风险溢价，并计算了其近1年和近5年的历史分位值[32]。公式可表示为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率。 2. **因子名称：股债性价比因子**[47] * **因子构建思路**：以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数代表股票的潜在收益率，减去十年期国债即期收益率，得到股债利差，用于比较股票与债券的相对吸引力[47]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为指数市盈率（PE-TTM）的倒数与十年期国债即期收益率之差[47]。公式可表示为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中通过该因子的历史走势图，结合近5年数据的80分位值（机会值）和20分位值（危险值）进行观察[47]。 3. **因子名称：股息率因子**[49] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标，用于跟踪各指数的现金分红回报情况及其变化趋势[49]。 * **因子具体构建过程**：股息率通常计算为每股股息除以每股股价。报告中直接列出了各宽基指数的当前股息率数值，并计算了其近1年、近5年及全部历史的分位值[54]。 4. **因子名称：破净率因子**[55] * **因子构建思路**：破净率指市净率小于1的个股数量占比，用于反映市场整体的估值态度和悲观程度，破净率越高通常意味着市场低估越普遍[55][57]。 * **因子具体构建过程**：首先识别指数成分股中市净率（PB）小于1的个股，然后计算其数量占指数总成分股数量的比例[55]。公式可表示为： $$破净率 = \frac{市净率(PB) < 1的个股数量}{指数总成分股数量} \times 100\%$$ 报告中列出了各宽基指数在特定日期的破净率具体数值[58]。 5. **因子名称：指数换手率因子**[18] * **因子构建思路**：计算各宽基指数的整体换手率，用于衡量对应市场的交易活跃度和流动性情况[18]。 * **因子具体构建过程**：指数换手率采用流通市值加权平均的方式计算，具体公式为[18]： $$指数换手率 = \frac{\sum(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum(成分股流通股本)}$$ 6. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）**[24][26] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度和峰度，描述收益分布的不对称性和尖峰肥尾特征，以反映市场极端收益出现的可能性和分布集中程度[24][26]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度**：衡量分布不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加[24]。报告中计算了当前偏度与近5年偏度的差值[26]。 * **峰度**：衡量分布尾部厚度和尖峰程度。报告中在计算时减去了3（正态分布的峰度值），因此“峰度负偏离”表示当前分布比近5年基准更平坦[26]。公式可表示为： $$超额峰度 = 样本峰度 - 3$$ 因子的回测效果 （注：本报告主要为市场数据跟踪与统计，未提供基于历史数据的严格因子回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、信息比率(IR)等。以下为报告中给出的各因子在特定时点（2025年12月10日）的截面数据或统计值。） 1. **风险溢价因子**，当前风险溢价：上证50(-0.32%)、沪深300(-0.15%)、中证500(0.48%)、中证1000(0.37%)、中证2000(0.17%)、中证全指(0.10%)、创业板指(-0.03%)[32]；近5年分位值：上证50(36.98%)、沪深300(44.76%)、中证500(68.41%)、中证1000(60.08%)、中证2000(50.56%)、中证全指(54.60%)、创业板指(51.90%)[32] 2. **股债性价比因子**，观察结论：没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500低于其近5年20%分位（危险值）[47] 3. **股息率因子**，当前值：上证50(3.33%)、沪深300(2.73%)、中证500(1.37%)、中证1000(1.12%)、中证2000(0.75%)、中证全指(2.02%)、创业板指(0.99%)[54]；近5年分位值：上证50(37.11%)、沪深300(37.11%)、中证500(15.37%)、中证1000(45.21%)、中证2000(9.17%)、中证全指(35.70%)、创业板指(66.28%)[54] 4. **破净率因子**，当前值：上证50(24.0%)、沪深300(16.33%)、中证500(12.0%)、中证1000(8.1%)、中证2000(3.1%)、创业板指(1.0%)、中证全指(6.24%)[58] 5. **指数换手率因子**，当前值：中证2000(4.21)、中证1000(2.21)、创业板指(2.05)、中证全指(1.61)、中证500(1.35)、沪深300(0.52)、上证50(0.24)[18] 6. **收益分布形态因子（偏度与峰度）**，当前vs近5年峰度差：上证50(-2.11)、沪深300(-1.80)、中证500(-2.14)、中证1000(-1.35)、中证2000(-1.64)、中证全指(-1.83)、创业板指(-2.29)[26]；当前vs近5年偏度差：上证50(-0.58)、沪深300(-0.45)、中证500(-0.55)、中证1000(-0.36)、中证2000(-0.38)、中证全指(-0.45)、创业板指(-0.57)[26]

投资评级与核心观点 - 投资评级：增持（首次）[1] - 当前价格：3.22元，目标价格：3.64元，目标期限：6个月，潜在上涨空间约13% [1][6] - 核心观点：誉衡药业已完成战略转型，构建了“营养类+心脑血管类”双核心产品格局，并通过集采产品筑牢基本盘、独家品种驱动放量、新品与并购拓展管线的发展模式，业绩逐渐修复，形成“低负债、高盈利韧性”的良性经营格局，未来业绩有望实现稳健增长 [3][6] 公司概况与业务布局 - 公司成立于2000年，2010年于深交所上市，历经“二次创业”从单一骨科领域拓展至心脑血管、营养补充等多治疗领域 [6][14] - 2025年上半年实现营收10.995亿元，其中营养类药物占比43.88%为第一大收入来源，心脑血管药物贡献27.99%营收，骨科、电解质类药物为重要补充 [6] - 公司持有300余个药品注册证书，覆盖多个治疗领域，213个产品纳入2024版国家医保目录，64个产品纳入基药目录 [64] - 核心产品包括：注射用多种维生素（12）（国内首仿、集采中选）、安脑丸/片（中药独家基药）、氯化钾缓释片（零售份额超60%）、鹿瓜多肽注射液（医院份额约56%）等，在细分市场处于领先地位 [32][34][64] 行业环境与发展趋势 - 医药行业处于“集采常态化+创新药政策支持”的双轨发展阶段，集采对仿制药的价格冲击已基本消化，创新药、独家品种持续获得政策保护 [6] - 据IQVIA预测，全球医药市场规模预计2027年将达1.9万亿美元，中国市场五年支出增长预计约为20% [6][43][46] - 全球人口增长与老龄化趋势凸显，到2080年代中期全球人口预计达约103亿，中国65岁及以上人口2024年为22,203万人，银发经济为医药行业带来新机遇 [49][50] - 创新药行业进入黄金发展期，2024年中国批准1类创新药达48个品种创历史新高，ADC、双抗、CGT等成为核心增长引擎 [56][57][61] 核心竞争力与运营优势 - 产品集群壁垒：已形成“营养类+心脑血管类”双核心产品格局，收入占比超60%的核心产品均已纳入集采，提供业绩保障 [6] - 运营效率优势：通过强化费用管控，销售费用率从2021年的57.78%显著降至2025年上半年的26.76%，同时保持低负债财务结构 [6] - 管线拓展韧性：积极通过“自研+合作”模式拓展管线，与日本第一三共等跨国药企保持近十年合作，累计推广10款日本药企产品（9款为原研），2025年新签约推广佩玛贝特片、甲钴胺注射液 [6][36] - 生产与销售网络：拥有6家生产子公司，50余条生产线，构建了覆盖研发、生产、销售的全链条生态与高效专业的销售网络 [14][65] 财务表现与盈利修复 - 业绩逐渐修复：2025年三季度归母净利润达2.44亿元，同比增长32.85% [6] - 盈利质量提升：毛利率受集采影响从2021年的73.62%回落至2025Q3的46.42%，但净利率从1.71%逆势升至14.89% [69] - 费用控制有效：销售、管理费用率持续下降，财务费用率因2024年提前还贷转负，研发费用率稳定在3%左右 [69] - 财务结构健康：资产负债率由2021年的57.85%下降至2025Q3的28.13% [69] 未来增长驱动与盈利预测 - 增长驱动逻辑：集采产品（如注射用多种维生素（12））托底提供稳定现金流；独家品种（如安脑丸/片）驱动放量；新签产品（佩玛贝特片、甲钴胺注射液）贡献增量；持续与MNC合作及并购拓展管线 [6][78] - 营收预测：预计2025-2027年营业收入分别为2,252.80/2,392.24/2,637.93百万元，同比增长-7.70%/6.19%/10.27% [6][79] - 净利润预测：预计2025-2027年归母净利润分别为254.40/288.74/348.65百万元，同比增长9.30%/13.50%/20.75% [6][79] - 估值水平：当前市值对应2025-2027年PE分别为28.25/24.89/20.61倍，低于可比公司2025年平均PE 34.27倍，具备估值提升空间 [6][81][82]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：Barra CNE6 纯因子风险模型 - **模型构建思路**：Barra风险模型是一种多因子模型，旨在对资产收益率进行降维，以方便计算资产间的协方差矩阵，为投资组合的风险管理和优化提供依据[3]。该模型通过构建“纯因子组合”来评估因子收益率的实际大小，该组合对目标因子的暴露为1，对其他所有因子的暴露为0[3][19]。 - **模型具体构建过程**： 1. **基础模型设定**：在截面t，资产的收益率满足多元线性回归模型： $$R_{t}=\alpha+\beta\lambda_{t}+\varepsilon_{t}$$[9] 其中，$R_t$为N个资产的收益率向量，$\beta$为因子暴露矩阵，$\lambda_t$为因子收益率向量，$\varepsilon_t$为残差向量[9]。 2. **因子暴露标准化**：Barra对风格因子暴露进行市值加权标准化，以确保市场组合对所有风格因子中性（暴露为0）。标准化公式为： $$\widehat{\boldsymbol{\beta}_{t-1}^{j}}=\frac{{\boldsymbol{\beta}_{t-1}^{j}}-\frac{\sum_{i}^{N}s_{i,t-1}\beta_{i,t-1}^{j}}{\sum_{i}^{N}s_{i,t-1}}}{s t d({\boldsymbol{\beta}_{t-1}^{j}})}\,,j=1,\ldots,k$$[18] 其中，$s_{i,t-1}$为个股i在t-1时刻的流通市值[18]。 3. **处理共线性约束**：为解决国家因子与行业因子间的共线性，对行业因子收益率施加约束： $\sum_{i=1}^{P}s_{I_{i}}\lambda_{i}^{I_{i}}=0$[18] 其中，$s_{I_i}$是所有属于行业$I_i$的股票流通市值之和[18]。由此可推导出约束矩阵$C_t$，使得因子收益率$\lambda_t = C_t \gamma_t$[22]。 4. **处理异方差问题**：采用加权最小二乘法，假设个股特异性收益率方差与其市值平方根成反比，权重矩阵$W$为对角阵，其元素$w_{ii} = 1/\sqrt{s_i}$[20][22]。 5. **模型求解**：结合约束条件和加权矩阵，最终因子收益率的估计量为： $$\lambda_{t}=C_{t}(C_{t}\beta_{t-1}W^{-1}\beta_{t-1}C_{t})^{-1}C_{t}\beta_{t-1}W^{-1}R_{t}$$[25] 该式表明因子收益率可视为一篮子股票投资组合（即纯因子组合）的收益率[25]。 - **模型评价**：该模型通过带约束的加权最小二乘法解决了因子间的共线性与异方差问题，得到的纯因子组合能更纯净地评估因子收益[3][107]。但纯因子组合未考虑卖空等现实投资约束，可投资性较低[19]。 2. 因子名称：大类风格因子（共8类） - **因子的构建思路**：报告在Barra CNE6（CNTR）模型的基础上，受限于数据可得性，剔除了与分析师预期相关的因子，将剩余的二级、三级风格因子等权合成为8个大类一级因子，用于构建纯因子模型并进行检验[26][108]。 - **因子具体构建过程**： 1. **因子选取**：从Barra CNE6的9个大类因子中剔除Sentiment（情绪）因子，最终使用8个大类因子：Size（规模）、Volatility（波动率）、Liquidity（流动性）、Momentum（动量）、Quality（质量）、Value（价值）、Growth（成长）、Dividend Yield（股息率）[26][108]。 2. **数据清洗与标准化**： - **去极值**：采用3倍绝对中位差法处理极端值[31]。 - **标准化**：先进行截面Z-Score标准化：$\tilde{\beta}_i = (\beta_i - median(\boldsymbol{\beta})) / mad(\boldsymbol{\beta})$[31]。 - **市值中性化**：对标准化后的风格因子进行市值加权标准化，使其满足 $\sum_{i=1}^{N}\beta_{i}^{q}\,s_{i}=0$，以确保市场组合风格中性[32]。 3. **合成方法**：由于Barra未提供子因子合成权重，报告对所有子级因子采用等权合成的方式得到大类因子[26]。 模型的回测效果 1. **Barra CNE6 纯因子模型**，全样本回归 $R^2$ 均值约为 **11.45%**[71][108]。 2. **残差因子**，作为选股因子，中间层第5组年化收益达 **17.98%**，夏普比率为 **0.68**；第5组相较于第10组的超额年化收益为 **13.58%**，超额夏普比率为 **1.50**[82][108]。 量化因子与构建方式 （注：报告详细构建并测试了8个大类风格因子，其构建思路和过程已在上述“大类风格因子”部分统一描述。此处列出各因子名称及部分三级因子定义作为补充。） 1. 因子名称：Size（规模） - **三级因子**：LNCAP（流通市值的自然对数）、MIDCAP（中市值，由Size因子暴露立方正交化后处理得到）[114]。 2. 因子名称：Volatility（波动率） - **三级因子**： - Beta：股票收益率对沪深300收益率进行252交易日（半衰期63日）时间序列回归的系数[114]。 - Hist sigma：上述回归残差收益率的波动率[114]。 - Daily std：日收益率在过去252个交易日（半衰期42日）的波动率[114]。 - Cumulative range：过去12个月累积对数收益率的范围（最大值减最小值）[114]。 3. 因子名称：Liquidity（流动性） - **三级因子**： - Monthly share turnover：最近21个交易日股票换手率之和的对数[114]。 - Quarterly share turnover：过去3个月月换手率指数平均值的对数[114]。 - Annual share turnover：过去12个月月换手率指数平均值的对数[114]。 - Annualized traded value ratio：日换手率在252个交易日（半衰期63日）内的加权求和[114]。 4. 因子名称：Momentum（动量） - **三级因子**： - Short Term reversal：最近一个月（21个交易日，半衰期5日）的加权累积对数日收益率[114]。 - Seasonality：过去五年对应月份收益率的平均值[114]。 - Industry Momentum：个股相对于其所属中信一级行业的强度[114]。 - Relative strength & Historical alpha：动量相关指标[114]。 5. 因子名称：Quality（质量） - **三级因子**：涵盖杠杆（Market Leverage, Book Leverage, Debt to asset ratio）、盈利波动性（Variation in Sales, Earnings, Cash-Flows）、盈利质量（Accruals）、盈利能力（Asset turnover, Gross profitability, Return on assets等）、投资质量（Total Assets Growth Rate等）多个维度[29]。 6. 因子名称：Value（价值） - **三级因子**：主要包括账面市值比、盈余价格比、现金流价格比、企业价值倍数等估值指标，以及长期反转因子[29]。 7. 因子名称：Growth（成长） - **三级因子**：历史每股收益增长率和历史每股销售收入增长率[29]。 8. 因子名称：Dividend Yield（股息率） - **三级因子**：股息价格比[29]。 因子的回测效果 （以下为**大类风格因子单因子分层回测**表现，数据来源于表2[64]） 1. **Growth因子**，Rank IC **-0.63%**，RankICIR **-0.119**，RankIC>0比例 **44.02%**，t值 **7.36**，单调性 **37.54%**[64]。 2. **Momentum因子**，Rank IC **-1.25%**，RankICIR **-0.090**，RankIC>0比例 **45.74%**，t值 **5.59**，单调性 **72.14%**[64]。 3. **Volatility因子**，Rank IC **-0.83%**，RankICIR **-0.047**，RankIC>0比例 **47.15%**，t值 **2.88**，单调性 **86.26%**[64]。 4. **DividendYield因子**，Rank IC **-0.30%**，RankICIR **-0.035**，RankIC>0比例 **46.71%**，t值 **2.15**，单调性 **90.82%**[64]。 5. **Size因子**，Rank IC **0.16%**，RankICIR **0.026**，RankIC>0比例 **50.21%**，t值 **1.59**，单调性 **43.50%**[64]。 6. **Value因子**，Rank IC **0.35%**，RankICIR **0.024**，RankIC>0比例 **50.39%**，t值 **1.47**，单调性 **74.12%**[64]。 7. **Quality因子**，Rank IC **0.24%**，RankICIR **0.022**，RankIC>0比例 **50.44%**，t值 **1.38**，单调性 **36.12%**[64]。 8. **Liquidity因子**，Rank IC **0.28%**，RankICIR **0.016**，RankIC>0比例 **50.60%**，t值 **1.01**，单调性 **92.27%**[64]。 （以下为**大类风格因子纯因子组合**回测表现，数据来源于表3[76]） 1. **Size因子**，年化收益 **-2.75%**，年化波动 **0.026**，最大回撤 **35.53%**，夏普比率 **-1.08**，VIF **1.21**，t均值 **2.31***，t值>2比例 **45.16%**[76]。 2. **Volatility因子**，年化收益 **1.93%**，年化波动 **0.049**，最大回撤 **12.43%**，夏普比率 **0.39**，VIF **1.10**，t均值 **3.50***，t值>2比例 **62.53%**[76]。 3. **Liquidity因子**，年化收益 **-5.90%**，年化波动 **0.033**，最大回撤 **60.88%**，夏普比率 **-1.81**，VIF **1.26**，t均值 **2.39***，t值>2比例 **46.68%**[76]。 4. **Momentum因子**，年化收益 **-5.57%**，年化波动 **0.042**，最大回撤 **58.64%**，夏普比率 **-1.32**，VIF **1.11**，t均值 **3.46***，t值>2比例 **62.14%**[76]。 5. **Growth因子**，年化收益 **-0.21%**，年化波动 **0.015**，最大回撤 **9.24%**，夏普比率 **-0.15**，VIF **1.50**，t均值 **1.62**，t值>2比例 **30.01%**[76]。 6. **DividendYield因子**，年化收益 **-0.85%**，年化波动 **0.016**，最大回撤 **17.09%**，夏普比率 **-0.52**，VIF **1.19**，t均值 **1.53**，t值>2比例 **28.73%**[76]。 7. **Quality因子**，年化收益 **0.35%**，年化波动 **0.016**，最大回撤 **8.45%**，夏普比率 **0.23**，VIF **1.09**，t均值 **1.45**，t值>2比例 **26.66%**[76]。 8. **Value因子**，年化收益 **1.38%**，年化波动 **0.028**，最大回撤 **13.83%**，夏普比率 **0.49**，VIF **1.14**，t均值 **2.03***，t值>2比例 **38.96%**[76]。

金融工程定期报告 证券研究报告·金融工程报告 2025 年 12 月 10 日 江海证券研究发展部 分析师：梁俊炜 执业证书编号：S1410524090001 A 股市场快照：宽基指数每日投资动 部下跌，其中中证 500（-0.71%）和上证 50（-0.71%）跌幅最大。当年涨跌情况， 创业板指（49.87%）涨幅最大，其次是中证 2000（33.25%）和中证 500（24.37%）， 中证 1000（23.88%）和中证全指（22.15%）涨幅缩小，而上证 50（11.67%）涨幅 最小。另外，创业板指连续四日连阳。 ◆均线比较：所有跟踪指数仍在 5、10 及 20 日均线之上。中证 1000 重新跌回 60 ◆资金占比与换手：2025 年 12 月 9 日, 中证 2000（25.43%）交易金额占比最高， 相关研究报告 日均线。市场持续震荡。 态 2025.12.09 A 股市场快照：宽基指数每日投资动 态 2025.12.08 A 股市场快照：宽基指数每日投资动 态 2025.12.05 其次是沪深 300（24.33%）和中证 1000（21.11%）。各宽基指数当前换手率分别为 中证 2000 ...

行业投资评级 - 行业评级为增持 并维持该评级 [1] 报告核心观点 - 游戏板块经过调整后估值已有一定吸引力 行业现金流好且政策支持力度持续加大 AI游戏研发持续深化 持续看好游戏板块投资机会 [6] - 游戏行业强者恒强特征明显 龙头厂商长期投资价值凸显 [3] - 11月国产及进口游戏版号下发数量较大 体现监管政策对于游戏产业发展的呵护态度 [4] 行业表现与市场数据 - 近十二个月行业绝对收益为12.26% 但近一个月和三个月绝对收益分别为-1.7%和-4.11% [2] - 近十二个月行业相对沪深300的收益为-3.47% 近一个月和三个月相对收益分别为0.02%和-7.03% [2] 游戏行业市场表现 - 2025年11月共33个中国厂商入围全球手游发行商收入榜TOP100 合计吸金19.5亿美元 占全球TOP100手游发行商收入的35.8% [3] - 腾讯稳居2025年11月全球手游发行商收入冠军 [3] - 世纪华通旗下点点互动位列2025年11月全球手游发行商收入榜亚军 其旗舰SLG《Whiteout Survival》全球累计吸金超38亿美元 11月贡献了发行商54%的收入 [3] - 点点互动新作《Kingshot》累计收入超6.4亿美元 11月以36%的收入占比形成双轮驱动 [3] - 点点互动休闲合成手游《Tasty Travels: Merge Game》11月收入实现10%增长 跃居全球合成手游赛道收入榜第四名 [3] - 冰川网络王牌新游《X-Clash》以创新融合玩法引爆市场 11月收入环比飙升200% [3] 行业政策与版号发放 - 2025年11月26日 国家新闻出版署发布11月份国产及进口网络游戏版号 合计发放184个版号 包括178款国产和6款进口网络游戏 [4] - 2025年1-11月 国家新闻出版署共发布国产网络游戏版号1,532个 同比增长29.39% [4] - 2025年1-11月 国家新闻出版署共发布11个批次合计92个进口网络游戏版号 对比2024年同期为6个批次97个 [4] 投资建议与关注标的 - 报告提示重点关注世纪华通 恺英网络 吉比特 腾讯控股 心动公司等 [6]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化投资模型或选股模型的构建与测试。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指标（可视为观测因子）进行了计算和跟踪，具体如下： 1. **因子名称**：风险溢价因子[27] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[27]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率。报告中具体计算了各宽基指数相对于十年期国债即期收益率的风险溢价及其历史分位值[27][29]。 2. **因子名称**：市盈率（PE-TTM）因子[39] * **因子构建思路**：观察各指数的滚动市盈率作为估值参考，衡量各指数在当前时点的投资价值[39]。 * **因子具体构建过程**：计算指数成分股的总市值除以归属于母公司股东的净利润（TTM）之和，得到指数的PE-TTM[39]。报告跟踪了该因子的当前值及其在不同历史窗口（近1年、近5年、全历史）的分位值[43][44]。 3. **因子名称**：股债性价比因子[46] * **因子构建思路**：以股票市场收益率（用PE-TTM的倒数近似）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）之差来衡量股票相对于债券的吸引力[46]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[46]。报告通过对比该因子当前值与历史分位值（如80%分位的机会值和20%分位的危险值）来判断市场状态[46]。 4. **因子名称**：股息率因子[48] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标，跟踪其走势以观察市场风格和估值变化[48]。 * **因子具体构建过程**：计算指数成分股的现金分红总额除以指数总市值，得到指数的股息率[48]。报告跟踪了该因子的当前值及其历史分位值[53]。 5. **因子名称**：破净率因子[54] * **因子构建思路**：破净率表示市净率小于1的个股占比，反映市场整体的估值态度和悲观/乐观程度[54][56]。 * **因子具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中市净率小于1的个股数量) / (指数成分股总数量)[54]。报告计算并展示了各宽基指数的当前破净率[57]。 6. **因子名称**：价格与均线相对位置因子[14] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置，判断市场短期趋势和强度[14]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的偏离百分比，公式为：$$偏离百分比 = (收盘价 / MA_n - 1) \times 100\%$$[15]。报告通过表格展示了各指数相对于各条均线的具体偏离值[15]。 7. **因子名称**：收益分布形态因子（偏度与峰度）[23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度和峰度，描述收益分布的不对称性和尖峰肥尾特征，以评估市场风险结构[23]。 * **因子具体构建过程**：计算指数日收益率序列的偏度（衡量分布不对称性）和超额峰度（计算中减去了3，即相对于正态分布的偏离）[23][25]。报告对比了当前值与近5年历史值的差异[25]。 8. **因子名称**：换手率因子[17] * **因子构建思路**：换手率衡量市场交易活跃度，是反映市场情绪和流动性的重要指标[17]。 * **因子具体构建过程**：指数换手率计算方式为：$$\text{指数换手率} = \frac{\sum(\text{成分股流通股本} \times \text{成分股换手率})}{\sum(\text{成分股流通股本})}$$[17]。报告计算并列出了各宽基指数的当前换手率[17]。 9. **因子名称**：交易金额占比因子[17] * **因子构建思路**：计算各宽基指数交易金额占全市场（以中证全指为代表）的比例，用于观察资金在不同板块间的流向和集中度[17]。 * **因子具体构建过程**：交易金额占比 = 该指数当天交易金额 / 中证全指当天交易金额[17]。报告计算并展示了各指数的交易金额占比[17]。 因子的回测效果 本报告为市场状态跟踪报告，未提供基于历史数据的因子分层测试、多空组合收益、信息比率（IR）等量化回测绩效指标。报告主要展示了各因子在特定截止日（2025年12月8日）的截面取值或时间序列上的当前状态，具体数值如下： 1. **风险溢价因子**：当前风险溢价：上证50 (0.57%)， 沪深300 (0.80%)， 中证500 (1.04%)， 中证1000 (1.09%)， 中证2000 (1.46%)， 中证全指 (1.01%)， 创业板指 (2.60%)[31]。近5年分位值：创业板指 (93.41%)， 中证2000 (85.79%)， 中证500 (83.41%)， 中证全指 (83.73%)， 中证1000 (81.19%)， 沪深300 (80.56%)， 上证50 (76.11%)[30][31]。 2. **市盈率（PE-TTM）因子**：当前值：上证50 (11.88)， 沪深300 (14.09)， 中证500 (32.74)， 中证1000 (47.48)， 中证2000 (157.16)， 中证全指 (21.20)， 创业板指 (41.38)[44]。近5年历史分位值：中证1000 (97.52%)， 中证500 (95.54%)， 中证全指 (92.98%)， 上证50 (85.62%)， 沪深300 (84.30%)， 中证2000 (84.30%)， 创业板指 (57.69%)[41][43][44]。 3. **股债性价比因子**：报告指出，在2025年12月8日，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500低于其近5年20%分位（危险值）[46]。 4. **股息率因子**：当前值：上证50 (3.30%)， 沪深300 (2.71%)， 中证500 (1.37%)， 中证1000 (1.12%)， 中证2000 (0.75%)， 中证全指 (2.01%)， 创业板指 (1.00%)[53]。近5年历史分位值：创业板指 (66.69%)， 中证1000 (44.55%)， 沪深300 (36.28%)， 上证50 (35.12%)， 中证全指 (34.96%)， 中证500 (15.54%)， 中证2000 (8.84%)[51][53][55]。 5. **破净率因子**：当前值：上证50 (22.0%)， 沪深300 (16.33%)， 中证500 (11.6%)， 中证1000 (7.9%)， 中证全指 (6.08%)， 中证2000 (2.95%)， 创业板指 (1.0%)[57]。 6. **价格与均线相对位置因子**：以 vsMA5（收盘价相对于5日均线偏离百分比）为例，取值如下：创业板指 (3.1%)， 中证2000 (1.8%)， 中证500 (1.5%)， 中证1000 (1.5%)， 中证全指 (1.4%)， 沪深300 (1.2%)， 上证50 (1.1%)[15]。 7. **收益分布形态因子**：当前峰度（超额）：中证1000 (1.43)， 创业板指 (1.27)， 中证2000 (1.17)， 中证全指 (1.00)， 中证500 (0.87)， 沪深300 (0.65)， 上证50 (0.03)[25]。当前偏度：上证50 (1.33)， 沪深300 (1.54)， 中证500 (1.56)， 中证全指 (1.62)， 创业板指 (1.62)， 中证2000 (1.64)， 中证1000 (1.65)[25]。 8. **换手率因子**：当前值：中证2000 (4.34)， 创业板指 (2.78)， 中证1000 (2.47)， 中证全指 (1.77)， 中证500 (1.69)， 沪深300 (0.61)， 上证50 (0.26)[17]。 9. **交易金额占比因子**：当前值：沪深300 (24.95%)， 中证2000 (24.75%)， 中证1000 (21.02%)[17]。

行业投资评级 - 行业评级：增持（维持）[1] 报告核心观点 - 核心观点：太空算力兴起，长期空间巨大，北京加速布局太空数据中心建设，海外科技巨头亦加速布局，行业正从概念迈向落地竞争[4][5][6] 行业表现总结 - 近十二个月行业表现优异：相对沪深300指数的相对收益为67.07%，绝对收益为83.4%[2] - 近期表现持续强劲：近1个月相对收益为10.88%，绝对收益为9.66%；近3个月相对收益为9.42%，绝对收益为13.04%[2] 事件与背景分析 - 事件：北京举行“太空数据中心建设工作推进会”，加速布局太空数据中心建设[4][5] - 背景：2024年全球数据中心耗电已占全球用电总量的1.5%，人工智能爆发导致算力需求指数级增长，地面数据中心受能耗和散热制约瓶颈凸显[5] - 太空数据中心核心优势：宇宙空间是天然的超级散热器，太空近乎无限的太阳能提供清洁能源；是商业航天与人工智能的战略交叉方向，有望牵引形成“可重复使用火箭+算力星座+数据应用场景”的新型产业链和商业闭环[5] 北京布局太空数据中心的具体规划 - 明确“三步走”战略[5] - 第一步“天数天算”（2025-2027年）：突破能源与散热等关键技术，迭代研制试验星，建设一期算力星座，计划总功率达200KW、算力规模达1000 POPS（每秒千万亿次操作）[5] - 第二步“地数天算”（2028-2030年）：突破在轨组装建造等关键技术，降低建设与运营成本，建设二期算力星座[5] - 第三步“天基主算”（2031-2035年）：卫星大规模批量生产并组网发射，在轨对接建成大规模太空数据中心[5] - 第一块“积木”：名为“辰光一号”的试验星已完成产品研制，正在开展总装试验，拟于2025年底或2026年初择机发射[5] - 北京具备独特优势：是人工智能产业高地，汇聚了从火箭、卫星研制到数据应用的完整商业航天产业链[5] 海外科技巨头动态 - 亚马逊创始人杰夫·贝佐斯表示“太空数据中心将成为太空事业的下一步”[6] - 马斯克旗下SpaceX于今年11月将英伟达H100 GPU送入太空[6] - 初创企业Starcloud构想部署一个由4平方公里太阳能阵列供电的5GW数据中心卫星[6] - 报告认为海外科技巨头有望持续加码布局太空数据中心建设[6] 投资建议 - 提示重点关注迈为股份、上海港湾、上海瀚讯、星图测控等[6]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出对黑龙江省资本市场的整体投资评级 [4][5][8] 报告的核心观点 * 黑龙江省工业经济，特别是装备制造业，展现出强劲的增长势头和转型升级潜力，省内上市公司市场表现有望随宏观环境改善而持续向好 [5][41] * 省内关键产业项目取得重大技术突破，如大庆石化的特种长丝项目和哈电集团的超超临界循环流化床机组，填补了国内乃至全球空白，彰显了产业升级实力 [11][12] * 区域经济亮点突出，哈尔滨平房区、哈经开区通过科技创新和营商环境优化实现了领先的GDP增长，对外开放通道（如满洲里口岸）运量创历史新高，为区域发展注入活力 [13][14][15] 根据相关目录分别进行总结 1 黑龙江本期要闻跟踪 * **重大产业项目投产**：中国石油大庆石化**1000吨/年**超细旦腈纶特种长丝项目于12月1日投产，总投资**1.1亿元**，填补国内产业化空白，产品达国际领先水平 [5][11] * **核心技术突破**：哈电集团供货的世界首台**660兆瓦**超超临界循环流化床机组通过鉴定，技术达国际领先，实现**100%国产化**，锅炉效率高达**93.68%**，具备优秀调峰能力 [12] * **区域经济领跑**：2025年前三季度，哈尔滨市平房区、哈经开区GDP同比增长**6.3%**，领跑九区，得益于低空经济、手术机器人等科技成果转化，以及**133个**在库工业项目投资**31.4亿元**（同比增长**104.1%**） [13] * **对外开放通道高效运行**：截至11月27日，满洲里铁路口岸2025年过货量突破**2000万吨**，同比增长**0.3%**，创历史新高，1-11月通行中欧班列**4945列**，发送货物**512,396标箱**，其中化肥进口量同比增长**125.7%**，通关效率较年初提升**10%** [5][14][15] 2 金融市场数据跟踪 * **大类资产表现**：12月以来，大宗商品表现突出，白银涨幅**18.53%**，黄金涨**6.50%**，权益市场中仅胡志明指数涨**3.13%**，韩国综指、创业板指等跌幅超**4%** [16] * **行业板块表现**：截至12月5日，12月以来有色金属、通信、国防军工、机械设备涨幅居前，分别为**5.35%**、**3.69%**、**2.82%**、**2.77%** [18] * **黑龙江板块及上市公司表现**： * 12月以来黑龙江板块指数上涨**1.20%**，呈现企稳反弹 [5][21] * 11月份黑龙江板块指数下跌**1.33%** [24] * 近期（2025.11.24-12.5）省内上市公司涨多跌少，广联航空涨幅最大达**26.77%**，航天科技涨**20.63%**，仅8家公司收益为负，其中大鹏工业跌幅**57.63%** [5][25][26] * 报告认为随着外围不确定因素减少及国内经济修复，省内上市公司，特别是具有新兴产业业务的公司，市场表现有望保持较好 [5][26] 3 国内宏观数据运行情况 * **制造业PMI**：11月制造业PMI为**49.2%**，较上月上升**0.2**个百分点，景气水平有所改善但仍处荣枯线以下 [28] * **分企业规模**：大型企业PMI为**49.3%**，较上月下降**0.6**个百分点；中型企业PMI为**48.9%**，上升**0.2**个百分点；小型企业PMI为**49.1%**，显著上升**2.0**个百分点 [31] * **分类指数**：生产指数回升至临界点**50.0%**；新订单指数为**49.2%**，提升**0.4**个百分点；从业人员指数为**48.4%**，上升**0.1**个百分点 [34][35] * **综合PMI**：11月综合PMI产出指数为**49.7%**，较上月下降**0.3**个百分点，回落至临界点以下 [37] 4 黑龙江省经济运行数据 * **装备工业高速增长**：1-10月，全省规模以上装备工业增加值同比增长**16.8%**，增速较1-9月（**15.80%**）提升，并高于全国**7**个百分点 [5][40] * **投资结构优化**：1-10月，全省制造业投资增速**5.9%**，高于全国**3.2**个百分点；高技术制造业投资同比增长**33.3%**；工业技术改造投资同比增长**25.5%**，高于全国**25**个百分点 [5][40][41] * **报告观点**：省内工业经济保持稳步向好，制造业转型升级决心坚定，随着投资成果显现，工业经济有望持续增长，为区域高质量发展注入动力 [5][41]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：双低策略转债指数[23][24] **模型构建思路**：基于可转债的“价格”和“转股溢价率”两个核心估值指标，构建一个综合评分（即“双低值”）较低的转债组合，以寻求兼具防守性和进攻性的投资机会[23]。 **模型具体构建过程**：该模型通过构建“万得可转债双低指数”来体现。其核心是计算每只可转债的双低值，该值通常为转债价格与转股溢价率之和（或经过标准化处理后的值）。指数成分券为双低值排名靠前的可转债，并定期调仓。公式中，转债价格即市场交易价格，转股溢价率计算公式为： $$转股溢价率 = \frac{可转债收盘价 - 转股价值}{转股价值}$$ 其中， $$转股价值 = \frac{100}{转股价格} \times 正股收盘价$$ 通过计算双低值并筛选，构建出低估值转债组合[15][23]。 2. **模型名称**：高价低溢价率策略转债指数[23][24] **模型构建思路**：专注于价格较高但转股溢价率较低的可转债，这类转债股性较强，与正股联动更紧密，旨在捕捉正股上涨带来的弹性收益[23]。 **模型具体构建过程**：该模型通过构建“万得可转债高价低溢价率指数”来体现。其构建逻辑是，在价格较高的可转债池中（例如价格大于130元），进一步筛选出转股溢价率最低的一批个券构成组合。该策略认为高价转债的债性保护较弱，其价值主要来源于转换期权，因此低溢价率意味着转债上涨能更充分地跟随正股上涨[23]。 3. **模型名称**：基于信用评级的转债分类指数[19][20] **模型构建思路**：根据可转债的信用评级（如AAA、AA+、AA、AA-及以下）对市场进行划分，构建不同信用等级的转债指数，以观察和分析不同信用资质转债的市场表现差异[19]。 **模型具体构建过程**：直接采用市场现有的分类指数，如“万得可转债AAA指数”、“万得可转债AA指数”等。这些指数由对应信用评级的可转债作为成分券编制而成，反映了特定信用等级群体的整体走势[19]。 4. **模型名称**：基于价格的转债分类指数[20][21] **模型构建思路**：根据可转债的绝对价格水平将其划分为不同区间（如高价、中价、低价），并构建相应指数，以分析不同价格区间转债的风险收益特征[20][21]。 **模型具体构建过程**：直接采用市场现有的分类指数，如“万得可转债高价指数”、“万得可转债中价指数”、“万得可转债低价指数”。这些指数依据转债价格进行分组，分别代表不同股性和债性特征的转债群体[20][21]。 5. **模型名称**：基于规模的转债分类指数[23][24] **模型构建思路**：根据可转债的发行或剩余规模大小，将其划分为大盘、中盘、小盘等类别，并构建相应指数，以观察不同规模转债的市场表现[23]。 **模型具体构建过程**：直接采用市场现有的分类指数，如“万得可转债大盘指数”、“万得可转债中盘指数”、“万得可转债小盘指数”。这些指数依据转债规模进行分组，反映了不同流动性及市场关注度转债的走势[23]。 模型的回测效果 1. 双低策略转债指数，近一年累计涨跌幅约25%-30%[23] 2. 高价低溢价率策略转债指数，近一年累计涨跌幅约30%-35%[23] 3. 万得可转债AAA指数，近一年累计涨跌幅约5%[19] 4. 万得可转债AA+指数，近一年累计涨跌幅约10%[19] 5. 万得可转债AA指数，近一年累计涨跌幅约20%-25%[19] 6. 万得可转债AA-及以下指数，近一年累计涨跌幅约25%-30%[19] 7. 万得可转债高价指数，近一年累计涨跌幅约25%-30%[21] 8. 万得可转债中价指数，近一年累计涨跌幅约15%-20%[21] 9. 万得可转债低价指数，近一年累计涨跌幅约-5%-0%[21] 10. 万得可转债大盘指数，近一年累计涨跌幅约15%-20%[23] 11. 万得可转债中盘指数，近一年累计涨跌幅约20%-25%[23] 12. 万得可转债小盘指数，近一年累计涨跌幅约25%-30%[23] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：转股溢价率[11][15] **因子构建思路**：衡量可转债价格相对于其转换价值的溢价程度，是判断转债估值高低和股性强弱的核心指标[11][15]。 **因子具体构建过程**：对于单只可转债，在特定时点（如收盘）计算其转股溢价率。计算公式为： $$转股溢价率 = \frac{可转债收盘价 - 转股价值}{转股价值}$$ 其中，转股价值计算公式为： $$转股价值 = \frac{100}{转股价格} \times 正股收盘价$$ 该因子值越高，表明转债价格相对于其转换价值越贵，股性越弱、债性越强；反之则股性越强[15]。 2. **因子名称**：转债价格[31][33] **因子构建思路**：可转债的市场交易价格，是反映其绝对价位和风险水平的直接指标[31]。 **因子具体构建过程**：直接取用可转债在二级市场的收盘价。报告中将其作为分类标准，将个券划分为小于100元、100-110元、110-120元、120-130元、130-140元、大于140元等不同区间进行分析[31][33]。 3. **因子名称**：双低值（复合因子）[23] **因子构建思路**：综合转债价格和转股溢价率两个单一因子，构建一个复合因子，用以同时衡量转债的绝对价格风险和相对估值风险，数值越低通常认为投资价值越高[23]。 **因子具体构建过程**：双低值是“转债价格”与“转股溢价率”的简单加总。对于每只可转债，计算： $$双低值 = 转债价格 + 转股溢价率$$ 通过该值对全市场可转债进行排序，值越小排名越靠前，构成双低策略的选股基础[23]。 因子的回测效果 *注：本报告未提供单个因子的独立回测指标（如IC、IR等），而是展示了基于因子构建的分类指数或策略指数的表现。因子效果间接体现在对应策略指数的收益走势中。*