主要市场及行业指数表现 过去一个月，国内主要市场指数普涨，中证 1000、国证 2000、中证 500、沪深 300、上证 50 分别上涨 10.00%、9.65%、 9.61%、8.03%、5.64%，分别下跌。行业指数上涨偏多，在中信一级行业中有 25 个行业上涨，电子、通信、机械、基 础化工、建材等行业指数涨幅靠前，其中电子行业指数涨幅最大，月涨幅达 26.66%。交通运输、食品饮料、消费者服 务的行业指数涨跌幅靠后，月涨跌幅分别为-0.98%、-1.18%、-2.24%。 行业因子与行业轮动策略表现 四月因子表现整体较好，盈利、估值动量、分析师预期和调研活动因子 IC 值表现较好，分别达到 50.79%、59.46%、 49.80%和 18.50%；多空收益方面，盈利、估值动量和分析师预期因子分别达到 9.89%、8.99%和 10.34%；在多头超额 收益方面也是以上因子表现较好，分别达到 7.25%、6.27%和 7.18%。今年全年来看，盈利、估值动量、分析师预期和 调研活动因子 IC 均值分别达到 22.35%、23.41%、15.31%和 12.62%，带来正向贡献；多头超额收益同样是盈利、 ...

量化大势研判 202605 推荐预期成长风格，ROE 拥挤度已达较高水平 glmszqdatemark 2026 年 05 月 07 日 执业证书： S0590525110059 邮箱： yeerle@glms.com.cn 相关研究 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 [Table_Author] 分析师 叶尔乐 为了解决风格系统化轮动难题，我们开启了自下而上的量化大势研判探究。所谓 风格是资产本身的内在属性，内嵌于其产业生命周期的变化中，存在五种风格阶 段：外延成长、质量成长、质量红利、价值红利、破产价值。全局比较下来的优 势资产其特征属性，即为未来市场的主流风格。可通过 g>ROE>D 的基本优先级 进行考察，分析"有没有（好资产）"和"（好资产）贵不贵"进行优势资产的比 较判断，最后聚焦当下最具有优势的细分板块。 预期增速资产优势差继续回升，实际增速资产优势差回落。△gf 继续保持扩张， 其主要来自 Top 组的上升，高预期增速板块依然有表现机会；△g 有明显下降， Top 组和 Bottom 组都有回升，只是 Bottom 组回升更快。景气类策略在各板块 业 ...

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：业绩报告跳空缺口事件分析模型**[7][29] * **模型构建思路**：将上市公司在定期报告（年报、一季报）披露后，首个交易日股价出现向上跳空缺口（即开盘最低价高于前一交易日最高价）的现象定义为一个量化事件，并统计该事件发生后一段时间内个股的平均收益与超额收益表现[7][29]。 * **模型具体构建过程**： 1. **事件定义**：对于个股i，在业绩报告（年报或一季报）披露日T，记录其当日最高价 $$High_{i, T}$$。在披露后的第一个交易日T+1，记录其当日最低价 $$Low_{i, T+1}$$。若满足 $$Low_{i, T+1} > High_{i, T}$$，则判定为发生了一次“跳空缺口”事件[7][29]。 2. **样本筛选**：统计2016年至2025年十年间，所有A股上市公司发生上述事件的次数。其中，年报后发生跳空缺口共4363次，一季报后发生跳空缺口共5092次[7][29]。 3. **收益计算**：以事件发生日（T+1）为起点，计算持有N个交易日（报告中展示至120个交易日）的平均收益率。同时，计算相对于基准指数（中证800指数）的平均超额收益率[7][29]。 4. **表现分析**：绘制事件发生后不同持有期对应的平均收益与平均超额收益曲线，分析其走势特征[7][29]。 * **模型评价**：该模型基于简单的价格行为模式（跳空缺口）构建，历史回测显示事件发生后个股能持续创造正向收益和超额收益，且一季报跳空事件的表现整体优于年报跳空事件[7][29]。 模型的回测效果 1. **业绩报告跳空缺口事件分析模型（年报）**[7][29][31][32] * 事件发生次数：4363次[7][29] * 事件发生后持有约120个交易日的平均收益：约8% (根据图2估算)[31][32] * 事件发生后持有约120个交易日的平均超额收益（vs 中证800）：约6% (根据图2估算)[31][32] * 表现特征：事件发生后4个月左右出现短暂回调，之后收益持续向上[7][29] 2. **业绩报告跳空缺口事件分析模型（一季报）**[7][29][34] * 事件发生次数：5092次[7][29] * 事件发生后持有约120个交易日的平均收益：约13% (根据图3估算)[34] * 事件发生后持有约120个交易日的平均超额收益（vs 中证800）：约12% (根据图3估算)[34] * 表现特征：整体表现优于年报跳空事件[7][29] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：跳空幅度因子**[14] * **因子构建思路**：衡量业绩报告披露后，下一个交易日股价出现向上跳空缺口的强度，作为事件驱动策略的筛选或排序指标[14]。 * **因子具体构建过程**： 1. 对于个股i，在业绩报告披露日T，获取其当日最高价 $$High_{i, T}$$[14]。 2. 在披露后的第一个交易日T+1，获取其当日开盘价 $$Open_{i, T+1}$$ (报告中未明确使用开盘价，但“跳空幅度”通常基于开盘价与昨日最高价计算。表格中“跳空幅度”列有具体数值，如20.00%，暗示了计算过程)[14][35]。 3. 计算跳空幅度因子值 $$Gap_{i}$$，公式可表示为： $$Gap_{i} = \frac{Open_{i, T+1} - High_{i, T}}{High_{i, T}}} \times 100\%$$ 该因子值为正时表示向上跳空，值越大表示跳空强度越大[14][35]。 因子的回测效果 *(注：报告未提供跳空幅度因子在不同分位数组合上的分层测试结果、IC值、IR等传统因子评价指标。仅给出了2026年一季报后出现跳空缺口的部分个股列表及对应的跳空幅度具体数值。)* 1. **跳空幅度因子**[35] * 2026年一季度报告后出现跳空缺口的个股示例如下： * 日联科技 (688531.SH): 20.00%[35] * 恒工精密 (301261.SZ): 17.74%[35] * 移为通信 (300590.SZ): 16.84%[35] * 富瀚微 (300613.SZ): 15.34%[35] * 飞南资源 (301500.SZ): 14.25%[35]

定量研究 | 定量研究专题报告 证券研究报告 报告日期 2026 年 05 月 07 日 分析师：郑兆磊 S0190520080006 zhengzhaolei@xyzq.com.cn 分析师：宫民 S0190521040001 gongmin@xyzq.com.cn 相关研究 【兴证金工】多因子选基五——从因子 到模型，全新的定量选基策略构建- 2026.05.06 西学东渐——海外文献推荐系列之一百八十八 投资要点： ⚫ 风险提示：文献中的结果均由相应作者通过历史数据统计、建模和测算完成， 在政策、 市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 请阅读最后评级说明和重要声明 1/43 【兴证金工】ESG 观察——本月聚焦： 双碳考核办法正式发布，我国低碳管理 迈入硬约束新阶段-2026.05.03 【兴证金工】供给刚性约束叠加新兴需 求结构性增长，工业有色迎来发展良机 布局"硬资源"，把握工业有色板块的 投资机遇-2026.04.26 ⚫ 西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。至今天，西 学东渐仍有其重要意义。本文作者通过大量的海外文献阅读，去粗取精，将本文作者认 为最有价值的量化投 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：择时信号模型** [2][3][6][7] * **模型构建思路**：该模型是一个多资产择时模型，旨在预测各类资产（包括利率债、信用债、股票指数、商品等）未来短期内的价格走势概率，并据此生成看多、调整（看空）或震荡的交易观点[2][3][6][7]。 * **模型具体构建过程**： 1. 模型核心是计算一个“原始信号”，该信号是一个百分比数值，代表模型对未来短期内资产价格（对于国债/中短票是到期收益率上行概率，对于股指/商品是价格上行概率）的估计[8]。 2. 对原始信号进行平滑处理，计算其5日移动平均值（MA5）[3][6][7]。 3. 根据资产类型和信号阈值，将平滑后的信号转化为具体的多空观点[8]。 * 对于利率债（如国债、中短票）：当择时信号MA5大于60%时，观点为“看空”（报告中表述为“调整”）；小于40%时，观点为“看多”；在40%至60%之间时，观点为“震荡”[8]。 * 对于股指和商品：当择时信号MA5大于60%时，观点为“看多”；小于40%时，观点为“看空”（报告中表述为“调整”）；在40%至60%之间时，观点为“震荡”[8]。 模型的回测效果 （注：报告未提供历史回测的统计指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等），仅提供了截至报告日的模型信号输出和观点。因此本部分展示模型在报告日的具体信号取值和生成的观点。） 1. **择时信号模型** [3][6][7][8] * **30年国债**：原始信号22.93%，MA5为12.96%，模型观点为【看多】。 * **3年AAA中短票**：原始信号89.08%，MA5为28.86%，模型观点为【看多】。 * **5年国债**：原始信号7.77%，MA5为6.42%，模型观点为【看多】。 * **2年国债**：原始信号31.76%，MA5为65.97%，模型观点为【调整】。 * **万得全A指数**：原始信号3.25%，MA5为6.42%，模型观点为【看多】。 * **中证红利全收益指数**：原始信号8.70%，MA5为23.43%，模型观点为【看多】。 * **恒生科技指数**：原始信号12.43%，MA5为16.84%，模型观点为【看多】。 * **科创50指数**：原始信号24.05%，MA5为8.10%，模型观点为【看多】。 * **万得微盘指数**：原始信号1.17%，MA5为3.63%，模型观点为【看多】。 * **国证2000指数**：原始信号7.79%，MA5为8.63%，模型观点为【看多】。 * **COMEX黄金**：原始信号17.63%，MA5为58.47%，模型观点为【震荡】。 * **IPE布油**：原始信号68.06%，MA5为41.20%，模型观点为【震荡】。 * **COMEX铜**：原始信号10.69%，MA5为47.51%，模型观点为【震荡】。 * **焦煤**：原始信号22.01%，MA5为23.61%，模型观点为【看多】。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：外盘假期涨跌与A股节后开盘联动模型[6][14] **模型构建思路**：通过计算长假期间海外主要市场指数的涨跌幅与A股市场（以沪深300指数为代表）节后首日开盘涨跌幅之间的相关系数，来量化外盘表现对A股开盘的映射效应和指示作用[6][14]。 **模型具体构建过程**： 1. **数据选取**：A股选取沪深300指数，外盘选取美股（道琼斯、纳斯达克、标普500）、欧股（富时100、法国CAC40、德国DAX）和亚太市场（日经225、韩国综指、富时新加坡、恒生指数）共10个指数[13]。 2. **涨跌幅计算**： * 外盘假期涨跌幅：以A股节前最后一个交易日的收盘价为基准，以假期最后一日（即A股节前）收盘价为终点计算[13]。 $$外盘假期涨跌幅 = \frac{假期最后一日收盘价}{节前A股收盘日收盘价} - 1$$ * A股节后开盘涨跌幅：以A股节前收盘价为基准，计算节后首日开盘价的变动[13]。 $$A股节后开盘涨跌幅 = \frac{节后首日开盘价}{节前收盘价} - 1$$ 3. **模型计算**：对全样本（2005年至2026年共64个长假假期）数据，分别计算每个外盘指数假期涨跌幅序列与沪深300指数节后开盘涨跌幅序列的皮尔逊相关系数[14][15]。 **模型评价**：该模型揭示了恒生指数在长假期间对A股开盘具有最强的指示作用，且A股与港股的联动性在近年来独立于全球趋势而强化[6][18]。 2. **模型名称**：假期信息时效性衰减模型[20][21] **模型构建思路**：通过计算恒生指数假期涨跌幅与沪深300指数节后多个交易日累计涨跌幅之间的相关系数，观察其随时间（交易日）的衰减轨迹，以评估假期外盘信息对A股定价影响的持续时长[20][21]。 **模型具体构建过程**： 1. **数据基础**：沿用“外盘假期涨跌与A股节后开盘联动模型”中的恒生指数假期涨跌幅序列[20]。 2. **A股累计涨跌幅计算**：以节前收盘价为基准，分别计算沪深300指数节后T+0（开盘价）、T+1至T+5（每日收盘价）的累计涨跌幅[20]。 $$累计涨跌幅(T+n) = \frac{第n日价格（T+0为开盘价，T+1至T+5为收盘价）}{节前收盘价} - 1$$ 3. **模型计算**：对全样本及分时段样本，分别计算恒生假期涨跌幅序列与沪深300节后T+0至T+5各累计涨跌幅序列的皮尔逊相关系数，形成相关性衰减序列[20][21][22]。 模型的回测效果 1. **外盘假期涨跌与A股节后开盘联动模型**，全样本（2005-2026年）下，恒生指数与沪深300节后开盘相关系数为0.76，方向一致性为71.9%[15]；标普500相关系数为0.31[15]；纳斯达克相关系数为0.27[15]；道琼斯相关系数为0.32[15]。 2. **外盘假期涨跌与A股节后开盘联动模型**，分时段对比下，恒生指数与沪深300节后开盘相关系数在2005-2009年为0.80，2010-2019年为0.76，2020-2026年为0.89[18][20]；纳斯达克相关系数在相应时段分别为0.64，0.37，0.17[18][20]。 3. **假期信息时效性衰减模型**，全样本（2005-2026年）下，恒生假期涨跌与沪深300累计涨跌的相关系数在T+0（开盘）为0.76，T+1为0.60，T+2为0.38，T+3为0.40，T+4为0.34，T+5为0.36[21][22]。 4. **假期信息时效性衰减模型**，分时段对比下，在2020-2026年时段，恒生假期涨跌与沪深300累计涨跌的相关系数在T+0（开盘）为0.89，T+1为0.73，T+2为0.42，T+3为0.37，T+4为0.12，T+5为0.15[21]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：外盘假期涨跌幅因子[13][14] **因子构建思路**：直接使用海外主要市场指数在A股长假期间的涨跌幅作为因子值，用以观察其对A股节后表现的预测或解释能力[6][14]。 **因子具体构建过程**：对于每一个A股长假（春节、劳动节、国庆节），计算选定的10个外盘指数从A股节前最后一个交易日收盘，到假期最后一日收盘期间的收益率[13]。公式同“外盘假期涨跌与A股节后开盘联动模型”中的外盘假期涨跌幅计算公式。 2. **因子名称**：方向一致性因子[15][16] **因子构建思路**：衡量外盘指数在假期期间的涨跌方向与A股节后开盘涨跌方向相同的概率，作为相关系数因子的补充，关注方向预测而非幅度关联[15][16]。 **因子具体构建过程**：对于每一个外盘指数，统计在全样本（64个假期）中，其假期涨跌幅的正负符号与沪深300指数节后开盘涨跌幅正负符号相同的次数，并计算该次数占总样本数的比例[15][16]。 $$方向一致性 = \frac{同向的假期样本数}{总假期样本数} \times 100\%$$ 3. **因子名称**：开盘涨跌占比因子[9] **因子构建思路**：在恒生指数假期出现大幅波动（涨跌幅≥3%）的场景下，计算A股开盘涨跌幅相对于恒生假期涨跌幅的比例，用以量化A股开盘对港股极端波动的反应程度[9]。 **因子具体构建过程**：筛选出恒生指数假期涨跌幅绝对值达到或超过3%的样本，计算这些样本中，沪深300指数节后开盘涨跌幅与恒生指数假期涨跌幅的比值[9]。 $$开盘涨跌占比 = \frac{CSI300开盘涨跌幅}{恒生假期涨跌幅}$$ 因子的回测效果 1. **外盘假期涨跌幅因子**，以恒生指数为例，其方向一致性因子值为81.3%（全样本）[16]。 2. **方向一致性因子**，全样本下，韩国综指因子值为75.0%[16]。 3. **开盘涨跌占比因子**，在2010年后的恒生假期涨跌幅≥3%的样本中，因子值稳定在0.50附近[9]。

丨证券研究报告丨 金融工程丨专题报告 [Table_Title] 2026 年 6 月指数样本调整预测 报告要点 1 请阅读最后评级说明和重要声明 更多研报请访问 长江研究小程序 丨证券研究报告丨 cjzqdt11111 [Table_Title2] 2026 年 6 月指数样本调整预测 金融工程丨专题报告 [Table_Summary2] 沪深 300 与中证 500 指数预计在 6 月 15 日调整样本 根据指数样本定期审核规则，沪深 300 与中证 500 指数预计在 6 月 15 日调整样本。沪深 300 指数预计调整 19 只样本，中国铀业、宏桥控股、世纪华通等证券或将调入沪深 300 指数；中 证 500 指数预计调整 50 只样本，宁沪高速、长飞光纤、山东高速等证券或将调入中证 500 指 数。 风险提示 1、样本股调整预测基于指数编制规则估算，与实际情况可能存在偏差； 2、指数公司可能根据需求调整指数编制规则； 3、本文出现的个股仅作梳理，不作推荐。 相关研究 [Table_Report] •《双创领涨，红利质量占优，攻守兼备红利组合 跑出超额》2025-12-28 •《杠铃策略占优，电子板块 ...

量化模型与构建方式 **1.模型名称：“磐石·禹衡”碳核算大模型[32]** - **模型构建思路**：旨在解决传统碳核算中数据处理复杂、周期长、空间分辨率不足等瓶颈，构建一个覆盖生产端、消费端及自然源的全景式碳排放核算系统[32]。 - **模型具体构建过程**：依托“磐石”科学基础大模型，构建了数据、算法、算力三层支撑体系[32]。具体过程包括： 1. **数据层构建**：汇聚了208TB的多格式碳数据[32]。 2. **算法层构建**：开发了包括工业流程模拟、贸易碳转移核算、生命周期评价等在内的智能体[32]。其中，生命周期评价智能体可支持产品碳足迹的自动化核算[32]。 - **模型评价**：该模型有助于提升碳数据管理效率，并可能成为碳市场建设、产品碳足迹管理和国际绿色贸易应对的重要底层能力[33]。 量化因子与构建方式 **1.因子名称：双碳综合评价考核指标体系[15]** - **因子的构建思路**：为对各省、自治区、直辖市党委和政府落实碳达峰碳中和目标任务及全面绿色转型进展情况进行年度评价考核，设置了一套综合性的量化考核指标体系[11][15]。 - **因子具体构建过程**：该体系由控制指标和支撑指标两个层级构成[15]。 1. **控制指标**：包含5项直接约束性指标，具体为： - 碳排放总量 - 碳排放强度降低 - 煤炭消费总量 - 石油消费总量 - 非化石能源消费占比[12][15] 2. **支撑指标**：包含9项过程性支撑指标，覆盖节能、工业、城乡建设、交通运输、公共机构、碳排放权交易等多个领域[12][15]。 - **因子评价**：该指标体系标志着我国“双碳”治理框架由目标设定阶段进一步转入执行考核阶段，地方减排责任进一步压实[13]。 模型的回测效果 （本报告中未涉及具体量化模型的回测效果数据） 因子的回测效果 （本报告中未涉及具体量化因子的回测效果数据）

金融工程专题研究 2026 年 6 月沪深核心指数成分股调整预测 证券研究报告 | 2026年05月07日 指数化投资正当时 近几年，随着投资者对指数化投资接受程度的不断提高，指数基金规模 不断提升。股票型被动指数基金共计 1673 只，合计规模高达 3.52 万亿 元。跟踪沪深 300、中证 A500、科创 50 的指数基金的规模合计分别为 5637 亿元、2217 亿元、1302 亿元。 中证指数公司和深圳证券信息有限公司在每年的 6 月和 12 月会对指数 成分股进行定期调整，由于指数成分股调整是根据编制规则进行的被动 操作，因此若成分股的调整规模较大，则可能带来交易性的投资机会。 本文选择了沪深 300、上证 180、上证 50、科创 50、创业板指和中证 500 这 6 只跟踪规模较大的指数进行成分股调整预测，为投资者提供投 资参考。 沪深 300 指数 根据指数编制方案，我们预测华工科技、杰瑞股份、江波龙等 19 只股 票将会被调入沪深 300 指数，而长春高新、北新建材、山西焦煤等 19 只股票将会被调出沪深 300 指数。 上证 180 指数 根据指数编制方案，我们预测南方航空、中国卫星、南山 ...

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称：冲击系数 (Impact Coefficient)** [6] * **构建思路：** 用于衡量因被动指数基金调仓（如指数成分股调整）对个股产生的价格冲击和持续时间的量化指标[6]。其核心思想是，被动买入或卖出金额相对于股票日常流动性的比例越大，对股价的冲击效应可能越强[6]。 * **具体构建过程：** 1. **计算被动买入/卖出金额：** 根据指数编制规则预测成分股调整名单，并估算相关被动指数基金的总规模。对于调入股票，其被动买入金额估算为相关被动基金总规模乘以该股票在目标指数中的估算权重；对于调出股票，其被动卖出金额估算为相关被动基金总规模乘以该股票在原指数中的权重[5]。 2. 计算冲击系数，公式为： $$冲击系数 = \frac{被动买入金额 - 被动卖出金额}{日均成交额}$$ [6][10] * **公式说明：** 分子（被动买入金额 - 被动卖出金额）代表因指数调整导致的净被动资金流，正值表示净买入，负值表示净卖出。分母为股票在特定时间窗口（如报告中的2026/2/2-2026/4/30）内的日均成交额，代表股票的日常流动性[10]。该比值越大，说明净被动资金流相对于日常成交额的比例越高，潜在的交易冲击可能越大。 模型的回测效果 1. **冲击系数模型，沪深300指数预测调入股票冲击系数测算结果：** [7][8][9] * 海航控股 (600221.SH): 1.87 * 世纪华通 (002602.SZ): 1.23 * 拓荆科技 (688072.SH): 0.94 * 上海电气 (601727.SH): 0.92 * 松发股份 (603268.SH): 0.80 * 宏桥控股 (002379.SZ): 0.76 * 芯原股份 (688521.SH): 0.56 * 杰瑞股份 (002353.SZ): 0.38 * 江波龙 (301308.SZ): 0.36 * 东阳光 (600673.SH): 0.28 * 先导智能 (300450.SZ): 0.26 * 巨人网络 (002558.SZ): 0.25 * 中国铀业 (001280.SZ): 0.24 * 华工科技 (000988.SZ): 0.23 * 中钨高新 (000657.SZ): 0.21 * 英维克 (002837.SZ): 0.14 2. **冲击系数模型，中证500指数预测调入股票冲击系数测算结果：** [12][13][14][16] * 山东高速 (600350.SH): 1.40 * 天山股份 (000877.SZ): 0.81 * 千里科技 (601777.SH): 0.79 * 一汽解放 (000800.SZ): 0.74 * 供销大集 (000564.SZ): 0.50 * 常山药业 (300255.SZ): 0.48 * 北汽蓝谷 (600733.SH): 0.48 * 迎驾贡酒 (603198.SH): 0.47 * 四川长虹 (600839.SH): 0.39 * 电投水电 (600292.SH): 0.37 * 源杰科技 (688498.SH): 0.34 * 常山北明 (000158.SZ): 0.32 * 上纬新材 (688585.SH): 0.32 * 永辉超市 (601933.SH): 0.31 * 欧菲光 (002456.SZ): 0.28 * 大中矿业 (001203.SZ): 0.27 * 盛屯矿业 (600711.SH): 0.23 * 海博思创 (688411.SH): 0.22 * 中国长城 (000066.SZ): 0.22 * 恩捷股份 (002812.SZ): 0.21 * 山子高科 (000981.SZ): 0.16 * 三七互娱 (002555.SZ): 0.15 * 香农芯创 (300475.SZ): 0.15 * 东芯股份 (688110.SH): 0.14 * 超颖电子 (603175.SH): 0.12 * 鼎泰高科 (301377.SZ): 0.11 * 振石股份 (601112.SH): 0.10 * 德明利 (001309.SZ): 0.10 * 宏和科技 (603256.SH): 0.10 * 长飞光纤 (601869.SH): 0.09 * 长芯博创 (300548.SZ): 0.09 * 仕佳光子 (688313.SH): 0.07 * 中海油服 (601808.SH): -0.15 * 卓胜微 (300782.SZ): -0.22 * 时代电气 (688187.SH): -0.25 * 晶澳科技 (002459.SZ): -0.26 * 山西焦煤 (000983.SZ): -0.36 * 宁沪高速 (600377.SH): -0.41 * 康龙化成 (300759.SZ): -0.42 * 泰格医药 (300347.SZ): -0.47 * 石头科技 (688169.SH): -0.50 * 北新建材 (000786.SZ): -0.62 * 长春高新 (000661.SZ): -0.66 * 新希望 (000876.SZ): -0.83 * 天坛生物 (600161.SH): -1.11 * 红塔证券 (601236.SH): -1.15 3. **冲击系数模型，上证50指数预测调入股票冲击系数测算结果：** [20][21] * 华泰证券 (601688.SH): 0.55 * 工业富联 (601138.SH): 0.32 * 中国铝业 (601600.SH): 0.20 * 兆易创新 (603986.SH): 0.18 * 特变电工 (600089.SH): 0.14 4. **冲击系数模型，科创50指数预测调入股票冲击系数测算结果：** [22][23] * 源杰科技 (688498.SH): 0.34 * 东芯股份 (688110.SH): 0.14 * 摩尔线程-U (688795.SH): 0.01 * 沐曦股份-U (688802.SH): 0.01 5. **冲击系数模型，科创100指数预测调入股票冲击系数测算结果：** [24][25][26][28] * 上纬新材 (688585.SH): 0.32 * 腾景科技 (688195.SH): 0.06 * 禾元生物-U (688765.SH): 0.03 * 特宝生物 (688278.SH): 0.02 * 华大智造 (688114.SH): 0.02 * 南亚新材 (688519.SH): 0.02 * 三一重能 (688349.SH): 0.02 * 长光华芯 (688048.SH): 0.01 * 德科立 (688205.SH): 0.01 * 天岳先进 (688234.SH): 0.01