市场表现概览 - 沪指当日上涨0.7%，深证成指上涨1.95%，创业板指上涨2.93% [1] - 电力设备、有色金属、非银金融行业涨幅居前，纺织服饰、轻工制造、美容护理行业表现相对落后 [1] - 工业金属、稀有金属、电源设备概念板块表现较好，银行、营销传播、影视概念板块表现相对较差 [1]

核心观点 - 报告认为中国房地产市场已进入底部区域，行业缩量充分，预计2025年商品房销售面积8-9亿平方米，住宅销售面积7-8亿平方米，市场处于降幅收窄、逐步触底的过程[57] 随着政策效果落实和供需趋向平衡，行业将进入企稳修复阶段[57] 长期看，十五五期间将围绕"高质量发展"推进，通过"存量提质增效"和"内涵式发展"实现行业优化[62][67] 2025年房地产市场变化 - 核心城市市场占比显著提升，2020-2024年22个重点城市销售面积占全国比重为18%-21%，1-3Q2025年为18%；销售金额占比为30%-44%，1-3Q2025年为40%[9] 同期22城土地出让面积占全国比重为16%-20%，1-3Q2025年为20%；土地出让金占比为42%-48%，1-3Q2025年上升至56%[13] - 新房与二手房市场分化加剧，1-3Q2025百城新房价格累计上涨1.63%，而百城二手房价格累计下跌5.79%，至2025年9月百城二手房价格环比已连跌41个月[18] 重点27城1-3Q2025新房、二手房合计成交约323万套，其中二手房成交量较2024年同期增长约9%，新房成交套数同比下滑9%，二手房成交套数在总成交量中占比54%，较2024年同期提高4.3个百分点[21] - 不同梯队城市表现分化，1-3Q2025一线城市新建住宅价格累计下跌0.8%，二线城市下跌1.4%，三四线城市二手住宅价格累计下跌2.6%[29] 一线城市二手住宅价格累计下跌4.3%，二线下跌4.1%，三四线下跌4.1%[25][29] 土地市场一二线城市表现更优，1-3Q2025全国样本城市土地成交楼面均价同比上涨17.9%，带动成交金额实现正增长[34] - 地方政策成为主流，因城施策持续推进，2025年8月起北上深等地从需求侧松绑限购、优化公积金与住房信贷[36] 截至3Q2025全国各地拟收储金额约6145亿元，累计收储规模前三为浙江（843亿元）、广东（740亿元）和重庆（505亿元），全国共发行土地收储专项债1950亿元，覆盖拟收储金额的32%[38] 对2026年和长周期总量判断 - 行业主要指标已回落至历史较低水平，假设4Q2025单季度下滑20%，预计2025年全国开发投资完成额为8.50万亿元，同比下降15.3%，回落至2013年水平；商品房销售额为8.53万亿元，同比下降11.8%，回落至2015年水平[48] 以2021年为下行周期起点，至2025年开发投资完成额累计下滑42.4%，商品房销售额累计下滑53.1%[48] 新开工面积预计为5.97亿平方米，同比下降19.2%，回落至2004年水平；商品房销售面积预计为8.75亿平方米，同比下降10.1%，回落至2009年水平[53] 以2021年为起点，新开工面积累计下滑70.0%，销售面积累计下滑51.2%[53] - 1-3Q2025市场供需数据好于预期，呈现销售面积>新开工面积>竣工面积>土地购置建面的结构，去库存背景下新开工总量低于销售总量[56] 行业进入底部区域，降幅收窄、逐步触底[57] - 长期住房需求结构将发生变化，整体住房建筑面积（新房+二手房）需求从2024年的14.47亿平方米微降至2044年的14.23亿平方米[72] 假设二手房交易规模占比从2024年的45%线性增长至2036年的50%，商品住宅新房销售面积将从2024年的8.14亿平方米下降至2044年的7.12亿平方米，年均复合增长率为-0.67%[72] - 十五五期间房地产工作将围绕"存量提质增效"和"内涵式发展"展开，消化存量方面盘活低效土地、推广已建未售去库存；优化增量方面严控新增开发用地，发展好房子，保障与市场双轨并行[67] 通过"好房好价"策略激活购买力，中心城区提质提价，郊远环线缩量控供，引导刚需流向存量市场，实现有序去库存[68][69] 自下而上看边际改善 - 与国际市场相比，中国房地产行业集中度有较大提升空间，1-3Q2025销售面积前五大开发商市占率合计为6.0%，前二十大开发商市占率合计为12.5%，而美国前五大开发商市占率合计为35.2%，日本分售公寓前五大开发商市占率合计为24.0%[79][83][87] 行业利润率方面，美国龙头平均净利率约14-16%，日本约10-12%，中国重点房企净利率在1H2025出现见底企稳迹象，但整体仍处于低位[79][83][87] - 行业负债水平得到控制，截至2025年1H底中国上市开发商扣除预收账款的资产负债率下降至62%，接近日本2024年水平（62%），高于美国房企2024年水平（31%）[91] 存货去化持续进行，截至2025年1H底重点五家上市开发商、36家重点房企的存货水平较前期高点分别下降21%、32%，但出清节奏慢于美国次贷危机后56%的下降幅度[95] - 资产减值损失计提有望在2026年出清，2024年重点36家房企计提资产减值损失645亿元，存货减值准备549亿元，2025年1H分别计提135亿元和134亿元，随着房价止跌回稳，行业存货减值峰值已过[99] 土地投资向头部企业集中，2025年1-3Q销售TOP1-10房企新增货值占比达到68%，较2024年提升6个百分点，10家权益拿地金额过百亿的房企中9家为央国企[105] - 政策与资源向核心城市倾斜，2025年1-3Q全国土地购置费前五大城市（杭州、北京、上海、成都、南京）合计占比30.5%[109] 截至2025年9月，杭州、上海、成都新建住宅价格同比实现正增长，分别为3.6%、5.6%、1.3%[109] 居民购买力向核心城市收敛，2024年一线城市、二线代表城市、三四线代表城市可支配收入比值达1:1.4:1.9，高薪行业如信息技术服务业、金融业平均工资已超过20万元，主要集中在核心城市[116] 未来关注焦点 - 宏微观风险有序化解，全国"白名单"项目贷款审批金额已超过7万亿元，保障商品住房项目建设交付，750多万套已售难交付住房实现交付[127] 金融系统风险总体可控，地方债务压力通过转移支付和发行置换债券大幅缓解[127] - 股票市场财富效应对楼市有滞后支撑作用，实体市场通常滞后股市6-9个月，居民资产负债表改善带来消费扩张效应[132]

核心观点 - 报告认为A股市场有望维持强势表现，主要受国内“十五五”规划政策提振以及中美经贸磋商、美联储降息等外部因素推动[2][15] - 港股市场在美联储降息周期开启及AI产业趋势发展的背景下，未来或继续震荡上行，整体估值偏低使其具备长期配置价值[3][22] - 行业配置上，A股中期关注TMT和先进制造板块，市场震荡时则关注高股息及消费等滞涨方向；港股建议采用关注科技成长与高股息资产的“哑铃”型策略[2][3][19][22] 市场表现回顾 - 2025年10月A股主要指数涨跌互现，截至10月28日，上证综指累计上涨2.7%，表现最佳；科创50指数累计下跌1.6%，跌幅最大；沪深300、创业板指及中证1000涨跌幅分别为1.1%、-0.3%、-1.3%[1][8] - 10月A股行业分化明显，煤炭、通信、银行等行业涨幅居前；传媒、汽车、医药生物、计算机等偏成长性板块表现较差[1][8] - 同期港股市场有所回调，恒生香港35指数微涨0.2%，而恒生中国企业指数、恒生指数、恒生综合指数、恒生科技指数分别下跌1.9%、1.9%、2.3%、5.8%[1][11] A股市场展望与配置策略 - 国内政策方面，党的二十届四中全会审议通过“十五五”规划建议，强化了“产业科技+提振内需”的双政策主线，旨在推动高质量发展，有望提振市场信心[2][15] - 外部环境方面，中美经贸磋商举行及美联储10月有望继续降息，有助于降低不确定性并抬升市场风险偏好[2][16] - 中期来看，在政策支持下，四季度A股盈利有望小幅修复，为市场增添新动力[16] - 行业配置建议：在流动性驱动行情下，中期TMT板块更容易成为主线；若行情转向基本面驱动，先进制造板块值得重点关注；若市场出现震荡，可关注银行、公用事业、食品饮料、美容护理等高股息及消费板块[2][19][20][21] 港股市场展望与配置策略 - 港股市场受益于美联储降息周期开启及AI产业趋势持续，未来可能继续震荡上行，其互联网、新消费、创新药等资产具备稀缺性，且整体估值仍偏低[3][22] - 配置策略建议采用“哑铃”型组合：一方面关注中美博弈背景下受国内政策扶持的自主可控、芯片、高端制造相关领域；另一方面关注具有独立景气度的互联网科技公司；同时，继续将通信、公用事业、银行等高股息低波动策略作为稳定收益的底仓[3][22] 2025年11月金股组合 - A股金股组合包含10支股票：顺络电子、奥来德、中际旭创、杭叉集团、三一重工、争光股份、海尔智家、中国石油、紫金矿业、上海临港[3][24] - 港股金股组合包含5支股票：新华保险、中国人寿、腾讯控股、中芯国际、华虹半导体[3][28] - 报告提供了部分A股金股2025年及2026年的预测EPS和PE数据，例如顺络电子预测EPS分别为1.31元和1.63元，对应PE为31.6倍和25.4倍；中国石油预测EPS分别为0.91元和0.94元，对应PE为10.0倍和9.7倍[25] - 报告亦提供了部分港股金股2025年及2026年的预测EPS和PE数据，例如腾讯控股预测EPS分别为23.87元和27.11元，对应PE为24.7倍和21.7倍；中芯国际预测EPS分别为0.09美元和0.11美元，对应PE为114.6倍和93.8倍[29][31]

核心观点 - 大语言模型正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，从根本上拓展了传统投研的信息边界[1] - 从大语言模型的信号提取、深度强化学习的动态决策到图神经网络的风险建模，AI赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础[1] - AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑[1] - 头部机构的竞争已升维至“AI原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的AI核心技术栈[2] - 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径[3] AI技术对资产配置范式的重塑 大语言模型的应用与挑战 - 大语言模型凭借自注意力机制能够精准捕捉词汇在句子中的复杂关系与上下文含义，实现更精准的金融情绪判断，将投资分析从数字领域拓展至语义领域[11][12] - 金融专用大语言模型的开发遵循预训练加微调的两步范式，业界已开发出BloombergGPT（500亿参数）、FinGPT、FinBERT与FinLlama等专用模型[13] - 大语言模型可直接为算法交易系统提供情绪信号，并实现7×24小时不间断监控全球信息流以识别潜在风险早期信号[14] - 大语言模型应用面临数据偏见与模型幻觉、高昂计算成本、可解释性难题等挑战，金融专用大语言模型的竞争正演变为围绕专有数据与微调专业知识的军备竞赛[15][16] 深度强化学习的革新价值 - 深度强化学习采用“智能代理”与“环境”交互的学习范式，目标是在长期内实现最优回报的决策策略，而非一次性精准预测[17][18] - 主流深度强化学习算法包括演员-评论家方法、近端策略优化和深度确定性策略梯度，其中深度确定性策略梯度专为连续行动空间设计，非常适合投资组合管理任务[19][20] - 深度强化学习面临数据依赖与过拟合风险、市场周期适应性难题、高昂计算成本以及现实世界约束整合等发展瓶颈[21][22] 图神经网络的风险建模能力 - 图神经网络将整个金融系统抽象为网络，其中“节点”代表金融机构，“边”代表它们之间的相互关联，能够捕捉风险通过网络进行“传染”的动态过程[23] - 图神经网络通过“消息传递”机制让每个节点聚合其邻居节点信息，从而感知其在网络中的局部和全局环境，为监管部门提供强大的压力测试模拟工具[24][25] - 图神经网络可帮助投资者识别高度关联的“公司集群”，构建更有效的投资组合对冲策略，实现对整个“社区”风险的对冲[26] 头部资管机构的AI实践 贝莱德的AlphaAgents系统 - AlphaAgents系统通过模拟人类投资委员会的“协作与辩论”机制，设立基本面分析、情绪分析和估值分析三个具有明确角色分工的AI智能体[30][31] - 系统选择GPT-4o作为核心模型，在事实分析基础上进入对抗性辩论与共识辩论环节，通过多轮讨论直至所有智能体达成一致共识[31][33] - 回测实验显示，在风险中性策略下，多代理投资组合的累计回报和夏普比率显著优于所有单代理组合及市场基准，而在风险规避策略下成功实现了规避下行风险的策略目标[34][35] - AlphaAgents代表了人机协作模式的根本性升级，其多智能体辩论机制提高了分析严谨性并减少AI幻觉问题，为AI决策的可解释性提供重要支撑[39] 摩根大通的AI原生战略 - 摩根大通每年在AI上投入20亿美元，2025年技术预算高达180亿美元，其中AI是核心部分，通过设立专门AI研究部门系统性地推进金融AI基础研究[42][43] - 2024至2025年间，摩根大通AI部门共发表140篇出版物，包括15篇期刊论文和63篇会议论文，其中8篇发表于AAAI顶级会议[44] - 摩根大通的AI战略围绕三大支柱：构建专有可信的AI核心技术、通过模拟与自动化决策掌控复杂系统、从物理与另类数据中创造信息优势[45][53][58] - 在可信AI领域，摩根大通研究在不直接接触敏感数据前提下实现模型公平性的方法，以及开发具备数学上可证明隐私保护能力的合成数据[46][47] 对国内资管机构的启示 - 国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，成立跨部门AI战略委员会，制定符合公司特色的转型路线图，采取“聚焦突破”策略[63] - 技术实施层面应采取“三步走”策略：夯实数据基础、基于开源框架进行模型选择、确立“人机协同”原则将AI定位为投研团队的“智能副手”[64] - 必须打破传统部门壁垒，构建融合投资洞察、数据科学和工程实现的跨职能团队，采取“外部引进与内部培养”双轨制进行人才建设[65][66] - 需要建立覆盖模型全生命周期的治理框架，特别关注大语言模型的“幻觉”问题，前瞻性布局“可信AI”能力建设[67]

核心观点 - 大语言模型、深度强化学习和图神经网络三大技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面深度重构资产配置的理论与实践 [1] - AI技术栈已具备现实基础，AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进 [1] - 头部机构的竞争已升维至构建专有、可信且能驾驭复杂系统的"AI原生"战略，其核心是全链条的专有技术布局 [2] - 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径，构建务实高效的"人机协同"体系 [2][3] AI技术范式重塑 大语言模型（LLMs） - LLMs通过深度理解财报、政策等非结构化文本，将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，根本上拓展了传统投研的信息边界 [1][11] - 金融专用LLMs的开发遵循预训练加微调的两步范式，以克服通用模型在金融专业术语理解上的不足，业界已出现如BloombergGPT（500亿参数）、FinGPT等专用模型 [12][13] - LLMs的应用场景包括为算法交易系统提供实时情绪信号，以及7×24小时不间断监控全球信息流进行风险管理 [14] - LLMs应用面临数据偏见与模型幻觉、高昂计算成本及可解释性难题等核心挑战 [15][16] 深度强化学习（DRL） - DRL推动资产配置决策框架从静态优化转向动态自适应，其目标是学习在长期内实现最优回报的决策策略，而非一次性精准预测 [1][17] - DRL构建"智能代理"通过与模拟或真实的金融市场交互来学习，其核心是经历"观察-行动-奖励"循环以学会最优策略 [18] - 主流DRL算法包括演员-评论家方法、近端策略优化和深度确定性策略梯度，这些算法非常适合投资组合管理中的连续权重调整任务 [19][20] - DRL的发展瓶颈包括数据依赖与过拟合风险、市场周期适应性难题、高昂计算成本及现实世界约束整合的技术挑战 [21][22] 图神经网络（GNNs） - GNNs通过将金融系统抽象为网络（节点代表金融机构，边代表相互关联），揭示金融网络中的风险传导路径，深化对系统性风险的认知 [1][23] - GNNs通过"消息传递"机制学习节点的自身特征和图的拓扑结构，能够进行风险传播建模和压力测试，识别"大到不能倒"的核心机构 [24][25] - GNNs对监管者的启示在于能够进行动态系统性风险评估和压力测试，对投资者的价值在于帮助构建更有效的投资组合对冲策略 [26] 头部机构实践案例 贝莱德（BlackRock）AlphaAgents - AlphaAgents项目采用多智能体系统模拟人类投资委员会的"协作与辩论"机制，设立基本面分析、情绪分析和估值分析三个专业分工的AI智能体 [30][31] - 系统核心技术由GPT-4o驱动，通过对抗性辩论与共识辩论环节，强制智能体就"买入"或"卖出"展开多轮讨论直至达成一致，以提升结论稳健性 [31][33] - 回测实验显示，在风险中性策略下，多代理投资组合的累计回报和夏普比率显著优于所有单代理组合及市场基准，而在风险规避策略下成功实现了规避下行风险的策略目标 [34][35] - 该系统的战略定位是代表贝莱德人机协作模式的根本性升级，其未来价值在于解决AI信任问题、具备全流程AI赋能潜力及寻找判断性Alpha [39][40] 摩根大通（JPMorgan）"AI原生"战略 - 摩根大通每年在AI上投入20亿美元，其AI研究部门在2024至2025年间共发表140篇出版物，其中8篇发表于AAAI顶级会议，研究布局具有鲜明的学术导向 [42][43][44] - 战略支柱一聚焦构建专有、可信的AI核心技术，通过研究如模型公平性、差分隐私和输出控制等技术，将合规成本中心转化为竞争护城河 [45][46][47][49] - 战略支柱二通过多智能体模拟和强化学习创建金融"风洞实验室"，旨在模拟复杂经济系统并训练AI代理做出最优决策，以掌控复杂系统 [53][54][55][56] - 战略支柱三从物理与另类数据中创造信息优势，应用计算机视觉和地理空间分析技术将现实世界数据转化为结构化金融信息，扩展"可知"和"可定价"的边界 [58][59][60][61] 对国内资管机构的启示 - 国内机构需进行战略重构，成立跨部门AI战略委员会，制定符合公司特色的转型路线图，并采取"聚焦突破"策略而非盲目追求"大而全" [63] - 技术落地应采取"三步走"策略，夯实数据基础，基于开源框架务实选择模型，并确立"人机协同"原则，将AI定位为投研团队的"智能副手" [64] - 组织变革需打破部门壁垒，构建融合投资、数据科学和工程的跨职能团队，并采取"外部引进与内部培养"双轨制进行人才建设 [65][66] - 风险管控需建立覆盖模型全生命周期的治理框架，前瞻性布局"可信AI"能力，将合规能力转化为竞争优势 [67]

核心观点 - 25Q3公募基金持仓呈现“极致杠铃”策略，大幅加仓科技（TMT）和资源板块，同时显著减仓消费和金融服务板块 [1] - TMT板块整体仓位提升11.20个百分点至39.85%，创历史新高，抱团行情持续13个季度已达历史平均水平，报告建议行业配置应注重再均衡 [1][2] - 通过赔率（基金配置比例历史分位数）与胜率（中观景气指数历史分位数）分析，识别出TMT板块和“有新高”组合中部分性价比较高的细分行业 [3] 风格与板块配置 - 资金风格偏向大盘成长，创业板仓位显著提升4.66个百分点至23.7%，处于历史95.2%分位水平；沪深300配置增长2.43个百分点至58.7% [9] - 大类行业方面，加仓TMT（+11.20pct至39.85%）、中游制造（+1.21pct至19.90%）和资源类（+1.21pct至6.57%）；减仓可选消费（-3.74pct至8.77%）和必需消费（-4.12pct至16.42%），后者处于历史1.59%的低位 [1][9] - 一级行业中，加仓最多的为电子（+6.85pct）、通信（+3.95pct）、电力设备（+2.39pct）和有色金属（+1.31pct）；减仓最多的为银行（-3.03pct）、食品饮料（-1.85pct）、家用电器（-1.63pct）和汽车（-1.47pct） [1][13] 行业性价比分析 - TMT板块内，光学光电子、电视广播、通信服务、电子化学品、数字媒体等行业基金赔率相对胜率合意，其中光学光电子和通信服务估值水平也处于历史低位 [3][18] - “有新高”组合中，电网设备、化妆品、电机、医疗器械、旅游及景区、工程机械、光伏设备、医疗美容、化学纤维等行业赔率相对胜率合意，其中电网设备、工程机械、医疗美容等估值也处于历史低位 [3][18] - TMT细分行业中，半导体、消费电子、元件、通信设备的配置比例和超配比例均达历史最高水平，超配比例分别提升5.9%、3.4%、3.5%和6.0% [22][23] - “有新高”组合中，工业金属、贵金属、电池等行业超配比例虽处历史高位但未达极值，而医疗美容、电机、电网设备等仍处于低配状态，超配比例处于历史10%分位数以下 [26] 基金配置概览数据 - 宽基指数配置：科创板配置比例提升2.1个百分点至17.5%，处于历史100%分位；中证500配置比例下降1.9个百分点至20.9%，处于历史85.7%分位 [29] - 估值水平：TMT板块PE（TTM）为63.40，PB（LF）为4.01；创业板PE为77.94，PB为4.35；沪深300 PE为14.58，PB为1.50 [29]

核心观点 - "十五五"规划《建议》提出了三组重要的定量指标，为未来五年经济发展划定清晰路线：全要素生产率稳步提升、居民消费率明显提高、将经济增长保持在合理区间[3] 从二十届四中全会《公报》到"十五五"规划《建议》 - 《建议》稿共包括15个部分、三大板块：总论、分论和结语[4] - 第一大板块总论回顾"十四五"时期，分析"十五五"时期发展环境，提出经济社会发展的指导思想、主要目标等[4] - 《建议》稿对下一个五年规划提出7个主要目标，前三位分别为高质量发展、科技自立自强与全面深化改革[4] - 相比于《公报》，《建议》稿进一步明确7个主要目标的具体内涵，如明确高质量发展的重要内容[4] - 第二大板块分论包括十二项重点任务部署，涵盖产业、科技、国内市场、体制、开放、乡村、区域、文化、民生、绿色、安全、国防各方面工作[5] - 十二项任务的顺序发生调整，产业发展放置于第一位，而高水平开放从第九位升至第五位，显示决策层对加强创新落地、更大力度对外开放的决心[5] 高质量发展和科技自立自强目标对比 - 高质量发展取得显著成效的具体内涵包括：经济增长保持在合理区间，全要素生产率稳步提升，居民消费率明显提高[7] - 科技自立自强水平大幅提高的具体内涵包括：基础研究和原始创新能力显著增强，重点领域关键核心技术快速突破，科技创新和产业创新深度融合[7] "十四五"与"十五五"规划章节内容对比 - "十五五"规划将"建设现代化产业体系，巩固壮大实体经济根基"置于第三部分，包含优化提升传统产业、培育壮大新兴产业和未来产业、促进服务业优质高效发展、构建现代化基础设施体系等具体任务[8] - "加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力"作为第四部分，任务包括加强原始创新和关键核心技术攻关、推动科技创新和产业创新深度融合、一体推进教育科技人才发展、深入推进数字中国建设[8] - "建设强大国内市场，加快构建新发展格局"作为第五部分，具体任务包括大力提振消费、扩大有效投资、坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点[8] 全要素生产率提升路径 - 全要素生产率或作为新增指标进入十五五规划，成为衡量经济综合效率和新质生产力发展的标志[10] - 具体实现方式包括四条主线：优化提升传统产业、培育壮大新兴支柱产业和未来产业、采取超常规措施推动关键核心技术攻关、以人工智能+全方位赋能经济发展[10] - 传统产业是当前中国产业体系的"基本盘"，增加值在制造业中占比80%左右，推动传统优势行业提质升级有助于巩固全球供应链优势，稳定经济增长和就业[11] - 中国在多个传统产业领域占据全球领先地位：矿物冶炼（如稼全球供给占比98.4%、石墨82.0%）、轻工纺织（出口额占全球30%以上）、船舶业（2025年1-6月造船完工量占世界总量51.7%）、建筑业（81家企业入选2024年度全球最大250家国际承包商）[12] - 新兴支柱产业方面，加快四大类战略性新兴产业集群发展：新能源、新材料、航空航天、低空经济[13] - 前瞻布局六大类未来产业：量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信[13] - 采取超常规措施，全链条推动六大类核心技术攻关：集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造[13] - 全面实施"人工智能+"行动，以人工智能引领科研范式变革，加强AI与产业、文化、民生、治理的"全方位赋能"[13] - 根据国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年智能经济成为经济发展的重要增长极[14] 居民消费率提升策略 - "十四五"期间，中国居民消费占GDP比重仅提升2个百分点，相较海外国家处在偏低水平[15] - 假设"十五五"时期居民消费率提升3-5个百分点至43%-45%，GDP复合增速为4.8%，则对应居民消费应实现年化复合增速6.4%-7.3%左右[15] - 2020年至2025年前三季度，外需（净出口）对于GDP的贡献率平均为18.5%，远高于2015年至2019年平均1.06%的表现[15] - 实现手段包括三方面：以惠民生的方式促消费、提高民生类政府投资比重、坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点[16] - 消费方面加强教育、社保、人口领域的民生建设力度，如"稳步扩大免费教育范围，探索延长义务教育年限"、"逐步提高城乡居民基础养老金"等[18] - 收入分配方面完善初次分配机制，包括"完善劳动者工资决定、合理增长、支付保障机制"、"健全最低工资标准调整机制"等[18] - 供给侧强调"扩大优质消费品和服务供给"，包括放宽服务消费准入、清理汽车住房等消费不合理限制性措施、落实带薪错峰休假，首次将住房列入消费领域[18] - 投资方面首次提出"适应人口结构变化和流动趋势，完善基础设施和公共服务设施布局，加强人力资源开发和人的全面发展投资"[23] - 在投资管理上，加强政府投资全过程管理，探索编制全口径政府投资计划，进一步明确中央和地方投资方向和重点，实施一批重大标志性工程项目[23] - 坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点，统一市场基础制度规则，消除要素获取、资质认定、招标投标、政府采购等方面壁垒[24] - 综合整治"内卷式"竞争，统一市场监管执法，加强质量监管，强化反垄断和反不正当竞争执法司法，形成优质优价、良性竞争的市场秩序[25] - 完善财税制度改革，优化企业总部和分支机构、生产地和消费地利益分享[25] 宏观政策导向 - 《建议》稿强调"实施更加积极的宏观政策"，将经济增长保持在合理区间，预计"十五五"时期GDP增速稳定在4.5%-5%左右[3][26] - 宏观政策体现在三个方面：强化逆周期和跨周期调节、财政政策同时强调积极和可持续性、加快建设金融强国[26][27][31] - 2025年目标赤字率设定为4%，信号意义较强；2025年9月份以来政策性金融工具5000亿元、地方债务接存续限额5000亿元等政策密集落地[26] - 财政改革从四方面切入：深化零基预算改革加强预算绩效管理、完善地方税直接税体系、适当加强中央事权提高中央财政支出比重、加快构建政府债务管理长效机制[27] - 近年来预算赤字率整体上升，2025年目标赤字率设定为4%[29] - "金融"在《建议》稿中被提及17次，指出要"加快建设金融强国"，货币政策将创设养老、消费再贷款工具，为产业发展、促进内需提供动能[31] - 积极发展股权、债券等直接融资，稳步发展期货、衍生品和资产证券化，强调金融在服务产业发展中对多元化金融工具的运用趋势[31]

核心观点 - "十五五"规划建议构建了以科技创新为引领、现代金融为支撑、强大内需为基础的系统性发展框架，旨在通过供给端、支撑端和需求端的协同发力，推动经济体系整体效能提升，为金融强国建设和社会主义现代化提供确定性路径 [26] 新质生产力与产业升级 - 现代化产业体系建设以“智能化、绿色化、融合化”为方向，目标包括加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国，并保持制造业合理比重 [10] - 产业生态呈现“传统提质-新兴支柱-未来培育”的梯次结构，通过巩固提升矿业、冶金、化工、轻工、纺织、机械、船舶、建筑等传统产业在全球分工中的地位，同时壮大新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群 [10][12] - 科技现代化是新质生产力的核心驱动力，将统筹教育强国、科技强国、人才强国建设以提升国家创新体系整体效能，并完善新型举国体制，采取超常规措施全链条推动集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等重点领域关键核心技术攻关 [10][11][12] 金融强国制度构建 - 金融强国建设的核心是通过完善中央银行制度，构建科学稳健的货币政策体系和覆盖全面的宏观审慎管理双支柱，以筑牢宏观调控与风险隔离墙，确保政策顺畅传导至实体经济 [15] - 大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融等“五大金融”，推动金融资源战略性转向服务国家长期战略与新兴产业 [15] - 资本市场改革重点在于提高制度包容性、适应性，健全投资和融资相协调的功能，积极发展股权、债券等直接融资，以构建激发市场活力、促进资本形成与投资者回报良性循环的健康生态 [15][16] - 全面加强金融监管，强化央地监管协同，构建风险防范化解体系，并建设安全高效的金融基础设施，包括稳步发展数字人民币和加快建设上海国际金融中心 [15][16] 内需市场扩容提质 - 强大国内市场被定位为中国式现代化的战略依托，内需市场扩容提质围绕“提振消费筑根基、扩大投资补短板、破除壁垒畅循环”的系统性框架展开 [22] - 在消费维度，通过提高公共服务支出比重增强居民消费能力，并清理汽车住房等消费限制，推动“惠民生”与“促消费”双向融合 [22][23] - 在投资维度，优化政府投资结构，提高民生类投资比重，高质量推进国家重大战略实施和重点领域安全能力项目建设，并完善民营企业参与重大项目机制 [22][23] - 在市场环境维度，通过统一市场监管执法、加强质量监管、强化反垄断和反不正当竞争执法司法，以及降低物流成本，旨在破除统一大市场卡点堵点，消除“内卷式”竞争，形成优质优价、良性竞争的市场秩序 [22][23] 后续投资关注方向 - 建议关注政策精准滴灌与全球科技共振下的科技成长赛道，包括国产算力（GPU/服务器/光模块）、工业母机、国防军工等 [27][29] - 建议关注战略性新兴产业方向 [29] - 建议关注内需消费与反内卷受益板块 [29]

核心观点 - "十五五"规划将量子科技列为未来产业核心赛道 工信部首提量子信息纳入核心议题 [1][2][7] - 2025年中国量子科技行业规模有望突破200亿元 年复合增长率预计达35%-40% [1][2][33] - 北交所科技成长产业表现强劲 截至2025年10月24日当周股价涨跌幅中值为+4.35% 90%公司上涨 [2][38] 量子科技产业前景与政策支持 - 国家发展改革委在中共中央新闻发布会上解读"十五五"规划建议 提出前瞻布局未来产业 推动量子科技等成为新经济增长点 [2][7] - 中国量子技术研发取得关键进展 包括2025年3月问世的"祖冲之三号"量子计算原型机 2025年7月保真度达99.4%的新型量子纠缠光源 以及300公里级量子直接通信网络 [2][8] - 量子信息产业主要包括三大领域：量子计算（算力飞跃）、量子通信（信息安全）、量子测量（精度提升） [8][10][13] 全球量子科技市场规模预测 - 量子计算：2022年全球市场规模为11亿美元 预计2027年增长至76亿美元 2030年商用元年市场需求或超1000亿美元 2022-2030年复合增长率达79.72% [2][14] - 量子通信：2022年全球QKD市场规模为8亿美元 预计2025年达到35.04亿美元 2030年全球产业规模预计达78.5亿美元 [2][21] - 量子测量：2022年全球量子精密测量市场规模为13.27亿美元 预计2030年增长至25.27亿美元 [2][25] 中国量子科技发展现状 - 资本层面 2024年全球量子计算领域融资额达48亿美元 中国占比35% 阿里、腾讯等科技巨头通过"硬科技+场景化"布局 [2][33] - 专利方面 2000-2024年间中国在量子技术专利申请量全球最多 占比28% 尤其在量子计算领域申请最多 [31] - 区域发展 长三角、粤港澳大湾区等地已形成量子产业集群 [33] 北交所量子科技产业链企业 - 报告梳理出北交所中业务涉及量子科技产业链的企业共5家 [2][34] - 富士达在量子通讯领域的量子连接器和量子电缆技术处于国内行业领先水平 [2][34] - 艾融软件已完成某国有大行和某城商行的量子通讯实施和验收 [2][34] - 巨能股份子公司巨能未来涉及量子计算技术服务业务 [2][34] - 坤博精工开发量子重力仪稳定平台 辰光医疗掌握超导磁体技术为量子计算提供关键设备 [2][34] 北交所市场整体表现 - 截至2025年10月24日 报告锁定153家核心标的池 当周北证50、沪深300、科创50、创业板指涨跌幅分别为+2.74%、+3.24%、+7.27%、+8.05% [2][38] - 当周涨幅前五公司为路桥信息(+28.86%)、旺成科技(+16.39%)、海能技术(+14.84%)、天罡股份(+12.70%)、铁拓机械(+11.63%) [2][38][42] 北交所各行业估值与市值变化 - 信息技术产业：市盈率TTM中值由59.3X升至62.4X (+5.26%) 市值中值由22.5亿元升至23.4亿元 路桥信息(+28.86%)等涨幅居前 [2][54][56] - 电子设备产业：市盈率TTM中值由55.9X升至56.8X 市值中值由22.8亿元升至24.3亿元 海能技术(+14.84%)等涨幅居前 [2][43][45] - 机械设备产业：市盈率TTM中值由52.5X升至54.4X 市值中值由22.6亿元升至24.5亿元 铁拓机械(+11.63%)等涨幅居前 [2][50][52] - 汽车产业：市盈率TTM中值由33.6X升至34.1X 市值中值由20.0亿元升至21.1亿元 旺成科技(+16.39%)等涨幅居前 [2][59][62] - 新能源产业：市盈率TTM中值由35.2X升至35.4X 市值中值由25.0亿元升至25.3亿元 纳科诺尔(+9.55%)等涨幅居前 [2][64][67] 重点公司公告 - 建邦科技与海邦光科拟共同在山东省青岛市设立公司 暂定名青岛建邦智光汽车电子科技有限公司 注册资本100万元 建邦科技持股51% [3][70] - 鼎智科技以57万元对价购买控股子公司江苏斯特斯19%股权 交易后持股比例由51%增至70% [3][70]

核心观点 - 黄金价格达到4400美元/盎司是一个里程碑，意味着黄金总市值与美债总规模基本持平，这是对美元霸权“终结的开始”[1] - 黄金是当前全球仅存的价值储藏型货币，其市值超越美债是高确定性事件，4400美元/盎司只是开始而非终结[1][3] - 若要破解黄金的长牛逻辑，重塑美国联邦财政纪律是唯一途径，但当前政治环境下难以实现[4] 货币体系理论框架 - 提出“实质性供应量”体系，该增速决定资产价值：增速越低，资产越稀缺有价值[2] - 货币分为两类：实质性供应量增速大于实际经济增速为“流通型货币”，反之为“价值储藏型货币”[2] - 金本位破除后，美元作为流通型货币，美债作为价值储藏型货币，共同构建双轨制全球储备信用系统[2] 美债地位演变 - 2008年和2020年美国联邦政府两轮激进债务扩张，导致美债两度“稀释”，已失去价值储藏型货币地位[2] - 美债的实质性供应量增速定义为非利息赤字除以期初债务规模[2][4] 黄金的货币地位与价格测算 - 黄金的实质性供应量（已开采量）增速不足2%，满足价值储藏型货币定义[3] - 2020年前黄金与美债共同执行全球价值储藏职能，但黄金居于次要地位；美债“稀释”后，黄金开始对美债进行替代[3] - 美债总规模约为31.83万亿美元，2025年黄金已开采量预计达22万吨，约合70.75亿盎司[3][19] - 经测算，黄金理论价格约为4499美元/盎司，代表其总市值追平美债总规模[19] 财政纪律与黄金逻辑 - 失去纪律的美国联邦财政政策是导致黄金与美债走势分化的关键[4] - 若要使美债恢复价值储藏型货币地位，其实质性供应量增速需长期维持在2%以内[4][22] - 据此计算，联邦政府非息赤字上限需为6367亿美元，整体赤字上限需小于1.79万亿美元[22] - 市场对2026年美国联邦赤字的预期为2.1万亿美元，意味着需要削减约3133亿美元的非息赤字才能打破黄金逻辑，这在当前美国政治环境下难以实现[4][22]