资金流动性 - 主动权益型公募基金新发规模创2023年1月以来新高，上周新成立份额达199.0亿份，其中主动型新发134.9亿份[12][10] - 杠杆资金净流入大幅收缩至59.9亿元，较前值290.9亿元显著下降，处于近三年57%分位[16] - 南向资金近六个月累计净流入近6400亿元，上周净流入354.7亿元，处于近三年93%分位[10][42] - 上市公司回购金额大幅上升至75.8亿元，较前值9.4亿元显著增加，处于近三年96%分位[27] - 产业资本净减持规模为74.1亿元，较前值95.2亿元有所下降，处于近三年74%分位[33] 交易拥挤度 - 传媒行业交易热度分位上行17个百分点至26%[2] - 光伏行业交易热度分位上行12个百分点至87%[2] - 轻工行业交易热度分位上行9个百分点至29%[2] - 有色行业交易热度分位下降15个百分点至55%[2] - 电子行业交易热度分位下降11个百分点至43%[2] 投资者情绪与行为 - 最近一周以小单衡量的沪深两市A股散户资金净流入1109.6亿元，较前值下降338.1亿元，处于过去五年59.2%分位[2][90] - 自媒体A股搜索热度整体下行，上周市场整体震荡上行，上证指数围绕4000点震荡[2][75]

根据您提供的研报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型与因子的详细总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于财报盈利增速的行业配置模型**[3][7] * **模型构建思路**：该模型以财报盈利增速作为筛选行业的主要正向标准，认为财报公布后，投资者会买入盈利能力强的行业[7][27]；同时，结合估值和交易拥挤度作为反向风险指标，以控制风险[7][27] * **模型具体构建过程**： 1. **选择指标**：模型选取四个指标[29]： * **盈利增速指标（正向）**： * 净利润单季度同比 * 净利润单季度同比_边际变化（计算公式：边际变化 = 2025年Q3单季度同比 - 2024年Q3单季度同比）[15] * **风险指标（反向）**： * 估值分位数（PE_TTM历史分位数，计算窗口为2020年至今）[21] * 换手率标准差（计算窗口为过去3个月）[24] 2. **数据标准化**：对每个指标在截面（所有申万一级行业）上进行排序（Rank），得到每个行业在每个指标下的排序值[30] 3. **权重设定**：由于盈利增速是筛选的第一准则，给予两个盈利指标较高的权重（各0.3），两个风险指标较低的权重（各0.2）[30] 4. **计算综合得分**：每个行业的综合得分由各指标排序值乘以其对应权重后加总得出[31]，具体公式如下： $$行业综合打分 = 0.3 * Rank_{净利润单季度同比} + 0.3 * Rank_{净利润单季度同比\_边际变化} + 0.2 * Rank_{估值分位数} + 0.2 * Rank_{换手率标准差}$$[32] * 公式说明：`Rank_指标名` 代表该指标在行业截面上的排序值。对于反向风险指标（估值分位数、换手率标准差），其排序为逆序（即数值越大，排序值越小）[30] 5. **生成配置建议**：选择综合得分排名前五的行业作为模型的优选行业进行配置[7][32] 模型的回测效果 1. **基于财报盈利增速的行业配置模型**[32] * **回测窗口**：2025年11月03日至2025年11月07日 * **组合构建方式**：等权构建优选行业指数组合[32] * **组合收益**：2.38%[32] * **基准收益（Wind全A）**：0.63%[32] * **超额收益**：1.75%[32] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：净利润单季度同比**[29] * **因子构建思路**：衡量行业在最近一个季度（Q3）的净利润相对于去年同期的增长能力，是评估行业当期盈利状况的核心指标[10][29] * **因子具体构建过程**：使用申万一级行业成分股的财务数据，计算行业整体Q3单季度的归母净利润，并与去年同期的归母净利润进行比较[10]。计算公式为： $$净利润单季度同比 = \frac{行业2025年Q3单季度归母净利润 - 行业2024年Q3单季度归母净利润}{行业2024年Q3单季度归母净利润} \times 100\%$$[10] 2. **因子名称：净利润单季度同比_边际变化**[15][29] * **因子构建思路**：衡量行业当前季度的盈利增速相较于去年同期盈利增速的变化，用于判断盈利增长的持续性和趋势强度，避免季节性影响[14][15] * **因子具体构建过程**：计算当前报告期（2025年Q3）的净利润单季度同比与上一报告期同期（2024年Q3）的净利润单季度同比的差值[15]。计算公式为： $$净利润单季度同比\_边际变化 = 净利润单季度同比_{2025Q3} - 净利润单季度同比_{2024Q3}$$[15] * 公式说明：该因子是增速的差值，反映了盈利加速或减速的状况[15] 3. **因子名称：估值分位数（PE_TTM）**[21] * **因子构建思路**：通过计算行业当前估值在其历史序列中的位置，来横向比较不同行业的估值相对高低，消除行业间绝对估值不可比的问题[21] * **因子具体构建过程**： 1. 获取申万一级行业指数的每日PE_TTM数据，计算窗口为2020年至今[21] 2. 对于每个行业，计算其在最新交易日（2025年10月31日）的PE_TTM值在指定历史窗口内所有交易日数据中的分位数[21] * **因子评价**：该因子是一个反向指标，分位数越高，代表估值处于历史较高水平，潜在风险可能越大[7][21] 4. **因子名称：换手率标准差**[24] * **因子构建思路**：使用换手率的波动性（标准差）来衡量行业交易的拥挤度，高标准差意味着交易活动不稳定，可能出现资金集中进出，暗示交易拥挤[24] * **因子具体构建过程**：对于每个申万一级行业，计算其过去3个月内每日换手率的标准差[24] * **因子评价**：该因子是一个反向指标，高标准差代表交易拥挤度高，是潜在的风险信号[7][24] 因子的回测效果 *（注：研报中未提供各个因子单独的回测表现，如IC值、IR值等，仅展示了它们作为整体模型输入的应用结果。因此，此部分无相关内容。）*

资金流动性 - 偏股型公募新发份额本周达223.5亿份，创今年3月以来新高，近三年分位数为97%[2][7][10][11][12] - 杠杆资金（两融）本周净流入290.9亿元，近三年分位数达85%，融资余额突破2.47万亿元[2][3][11][16] - 股票型ETF本周净申购192.4亿元，近三年分位数为72.1%[2][11][24] - 南向资金近五月累计净流入超6000亿元，本周净流入251.8亿元，近三年分位数为82%[2][10][11][44] - 股权融资规模本周为184.7亿元，产业资本净减持72.2亿元，均处于近三年72%分位数[10][11][30][33] 交易拥挤度 - 煤炭行业交易热度上升28个百分点至49%历史分位，央企上升27个百分点至59%，银行上升25个百分点至66%[2][8][48][54][59] - 电子行业交易热度下降16个百分点至55%，传媒下降12个百分点至10%，计算机下降8个百分点至25%[2][8][48][68] 投资者情绪 - 散户资金（小单）本周净流入1447.8亿元，较前值上升765.2亿元，处过去五年81.1%分位[2][9][73][91] - 自媒体A股搜索热度因10月28日上证指数突破4000点而整体上行[2][9][74][75] - 公募基金抱团趋势增强，风格偏向价值，行业侧重电子、金融、消费[2][9][73][85]

资金流动性 - 资金供给端合计净流入28亿元，较上期177亿元大幅缩减，其中杠杆资金净流入267亿元（近三年分位83%），股票型ETF净流出299亿元（近三年分位5%）[11] - 资金需求端股权融资扩张至252亿元（近三年分位82%），创今年7月以来新高[11] - 南向资金近五月累计净流入超5700亿元[10] - 两融余额达2.44万亿元，占流通市值比例2.53%（近三年分位96%）[17] - 散户资金净流入682.6亿元，较前值下降1225.1亿元，处过去五年23.1%分位[90] 交易拥挤度 - 保险交易热度分位上行32个百分点至48%，央企上行26个百分点至49%，银行上行25个百分点至56%[3] - 电子交易热度分位下降23个百分点至53%，家电下降17个百分点至59%，传媒下降14个百分点至13%[3] - 有色交易热度分位达74%，煤炭分位上行22个百分点至37%[62] 投资者情绪与行为 - 自媒体A股搜索热度整体小幅下行，但10/23四中全会公报发布带动快手搜索热度明显上行[74] - 公募基金抱团趋势减弱，行业配置偏向消费、周期、电力设备[86] - 抖音平台观看A股内容的用户中，低能级城市和18-24岁青年群体占比上升[77]

贵金属市场大幅回调 - 现货黄金价格大幅下跌，一度跌破4100美元/盎司关口，日内最大跌幅达6.3%，从4342美元跌至4112.37美元，下跌超过240美元 [1] - COMEX期货黄金报4145美元/盎司，日内大跌4.92% [1] - 白银市场同步下跌，伦敦银现报48.18美元/盎司，跌幅8.02%，COMEX白银期货日内跌幅达7.69%，报47.44美元/盎司 [3][4] 价格回调原因分析 - 此次回调主要由于投资者在价格创下新高后进行获利了结操作 [6] - 市场分析认为，前期价格上涨过快导致盘面存在过热现象，地缘政治出现缓和消息及贸易态度软化触发了调整情绪 [8] - 金价涨势过快，每当创下新高时都会出现阶段性回调，交易员对市场修正与盘整的担忧升温 [8] - 根据沪金主力平值IV指标，黄金交易的波动率已处于较高水平，超过20，提示短期交易过热风险 [8] 机构对后市走势的观点 - 有观点认为，只要美联储维持降息路径，黄金价格的任何回调都将被视为买入机会，若CPI数据未出现意外上涨，当前涨势仍有上行空间 [8] - 另一种观点认为，黄金市场未来走势不清晰，走低的可能性大于进一步上涨，关键取决于西方个人高净值投资者增持黄金的可持续性 [9] - 汇丰银行看好黄金上涨动能持续至2026年，目标价为5000美元，动力包括各国央行强劲购金、美国财政担忧及货币宽松预期 [10] - 央行购金需求将保持高位，尤其是新兴市场央行的持续买入构成关键支撑，但若美联储降息次数少于预期，黄金上涨轨迹可能面临阻力 [10]

基金经理刘志辉的投资框架 - 投资体系以宏观周期为锚、赔率思维为轴、市场信号为尺，强调尊重市场和顺势而为 [2] - 投资哲学包含三个层面："投资之道"关注市场走势与自我认知的关系，以"弱者体系"为根基等待市场方向，同时以"强者思路"进行分析预判 [3] - "投资之法"通过宏观分析、中观行业分析和市场观，实现"看对世界"与"看对市场"的统一 [4] - "投资之术"对应具体交易方法，按重要性依次考量基本面逻辑、估值、市场情绪与股价表现，旨在趋势前端参与并在尾声退出 [4] 多资产配置策略 - 投资框架覆盖固收、股票与转债三大板块，核心目标是通过灵活配置与赔率思维实现绝对收益 [5] - 债券投资根据周期位置和收益率赔率灵活调节久期与杠杆，过程分为宏观分析、货币信用环境分析、债市估值和细分资产比较四步 [6] - 股票投资从中观视角捕捉行业趋势和周期拐点，通过行业轮动与集中配置提升收益潜力，个股选择兼顾企业内在价值和市场定价信号 [6] - 转债投资定位为发挥"下有底，上有弹性"的特性，根据宏观基本面研判估值水平决定采取"进攻"或"防守"策略 [6] 基金业绩与近期操作 - 管理的广发集源债券在近7个自然年度均取得正收益，自2020年7月至今年9月30日净值增长28.18% [2] - 基金夏普比率和卡玛比率分别为0.84倍和0.85倍，各项指标均跑赢同类万得二级债基指数 [2] - 今年4月市场调整时，基于宏观框架分析加仓创新药与AI等板块，随后将配置重点转向机械、化工、房地产及煤炭等估值低、处于周期底部的行业 [7] - 对债券市场持中性态度，因10年期国债收益率在2%以下，计划在纯债部分维持低利率风险暴露，持仓以短久期利率债或高评级信用债为主 [7]

资金流动性 - 资金供给端大幅扩张：杠杆资金净流入468亿元（近三年95%分位），股票型ETF净申购379亿元（近三年90%分位），上市公司回购规模54亿元（近三年88%分位）[2][11] - 资金需求端明显收缩：股权融资规模2亿元（近三年3%分位），产业资本净减持19亿元（近三年37%分位），南向资金净流入24亿元（近三年17%分位）[2][11] - 两融余额突破2.43万亿元，占流通市值比例2.54%（近三年97%分位），周净流入468.4亿元[16] - 北向资金成交占沪深A股比例升至7.6%（近三年77%分位）[43] - 南向资金近五个月累计净流入近5200亿元[2][40] 交易拥挤度 - 交易热度上行行业：机械（+17个百分点至35%分位）、家电（+16个百分点至78%分位）、电子（+15个百分点至79%分位）[2][48][53][67] - 交易热度下行行业：医疗服务（-22个百分点至60%分位）、通信（-20个百分点至48%分位）、轻工（-18个百分点至23%分位）[2][48][67] 投资者情绪与行为 - 节后首个交易日（10/9）上证指数上涨1.3%重回3900点，带动自媒体A股搜索热度快速回升[2][74] - 最近一周散户资金（小单）净流入822.1亿元，较前值增加435.2亿元，处过去五年34.9%分位[2][94] - 公募基金抱团趋势减弱，风格偏向价值，行业配置偏向电子、消费[2][88] - 抖音平台“A股”内容观看用户中，三线、四线低能级城市及30岁以下年轻群体占比上升[78][79]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 **1 因子名称：行业分歧度[7]** - **因子构建思路**：通过计算各行业滚动一季度收益率的标准差，来衡量市场行业表现的分化程度[7] - **因子具体构建过程**： 1. 选取市场中的所有行业作为计算样本 2. 计算每个行业在过去一个季度（滚动窗口）的收益率 3. 计算这些行业收益率的标准差，作为行业分歧度指标 具体公式为： $$行业分歧度 = Std( R_{i, t} )$$ 其中，`R_i,t` 代表行业 `i` 在滚动一季度窗口内的收益率，`Std` 代表标准差函数 **2 因子名称：交易拥挤度[7]** - **因子构建思路**：通过计算特定板块（如TMT、先进制造）的成交金额占市场总成交金额的比例，来衡量资金在这些板块的集中程度[7] - **因子具体构建过程**： 1. 确定目标板块（如TMT板块、先进制造板块） 2. 计算目标板块内所有成分的日成交金额总和 3. 计算全市场（或选定基准）的总成交金额 4. 计算板块成交金额总和与市场总成交金额的比值 具体公式为： $$板块拥挤度 = \frac{成交金额_{板块}}{成交金额_{全市场}}$$ 报告中特别提及了TMT板块拥挤度，以及TMT与先进制造板块合并计算的拥挤度[7] **3 因子名称：股债收益差[8]** - **因子构建思路**：通过比较股票市场收益率与债券市场收益率的差异，并结合布林带分析，来判断市场的相对价值和风险[8] - **因子具体构建过程**： 1. 计算股票的隐含收益率（通常使用市盈率的倒数等方法） 2. 选取代表性债券（如10年期国债）计算其到期收益率 3. 计算股债收益差：`股债收益差 = 股票收益率 - 债券收益率` 4. 基于近三年的股债收益差数据计算其布林带，包括中轨（均值）和上下轨（均值±2倍标准差）[8] 报告中指出该指标用于判断市场位置，当前运行在布林带下轨（-2倍标准差）下方[8] 模型的回测效果 *（注：报告中未提供具体量化模型的回测数值结果）* 因子的回测效果 *（注：报告中未提供具体量化因子的回测数值结果，但对因子的历史表现和当前状态有定性描述）* **行业分歧度因子**：近期持续扩大，若格局延续预计将突破2024年9月以来的峰值，历史极值通常伴随市场风险偏好提升出现[7] **交易拥挤度因子**：TMT板块成交占比处于历史第三高位，TMT与先进制造板块合并占比正逼近历史最高水平[7] **股债收益差因子**：当前已持续运行在近三年布林带下轨的-2倍标准差下方[8]

行情空间与持续时间 - 自2024年低点算起，创业板指和中证科技100指数的最大涨幅分别为113.67%和110.35%，远低于此前两轮牛市589.73%和457.03%的最大涨幅 [2] - 本轮行情目前只有6个申万行业指数实现翻倍，而“互联网牛”和“赛道牛”期间分别有31个和19个行业指数涨幅超100% [2] - 涨幅前10名的二级行业平均涨幅为110%，仅为上一轮峰值446%的四分之一 [2] - 本轮牛市从2024年低点算起仅持续约1年半，而此前两轮牛市均维持约3年 [3] 交易拥挤度 - 2025年以来TMT板块累计成交额接近95万亿元，创历史新高，较2024年全年增长近20% [4] - TMT板块成交额占A股比例一度超过46%，超过此前两轮牛市的峰值，逼近2000年以来最高值 [4] - TMT板块加权换手率年内峰值一度接近5.8%，超过此前两轮牛市峰值 [4] - 截至8月末科技成交额占比为40.7%，已超过2024年10月期间的38.5% [4] 估值水平与市值变化 - 截至2025年9月19日，计算机、电子、传媒、通信行业指数滚动市盈率分别超过93倍、70倍、49倍和47倍 [6] - 计算机、电子、通信行业市盈率处于历史百分位50%左右，传媒指数低于20%，均未达“互联网牛”期间百倍左右的峰值 [7] - A股TMT板块总市值突破23万亿元，占A股总市值比例升至超22%，创历史新高 [7] - 电子行业A股市值接近13万亿元，取代银行业成为A股市值第一大行业 [7] 机构配置比例 - 今年半年报数据显示，公募基金持有TMT板块个股市值超1.6万亿元，连创新高 [9] - TMT行业公募基金平均持股比例为5.73%，约为上一轮科技牛市峰值8.28%的70% [9] 基本面与全球背景 - AI算力产业链企业如新易盛、中际旭创因800G/1.6T光模块需求激增，2025年上半年营收和净利润实现爆发式增长 [8] - 寒武纪-U等芯片企业因国产替代加速推进，业绩预期持续上修 [8] - 中国离岸与A股市场分别比其历史高点低36%和22% [7] - 市盈率扩张贡献了MSCI所有国家指数自新冠疫情以来约70%的涨幅 [8]

资金流动性 - 资金供给端小幅收缩，偏股型公募新发份额127.0亿份，处近三年88%分位[11][13] - 两融资金净流入467.0亿元，处近三年95%分位，余额占流通市值比例2.54%处99%分位[11][18] - 股票型ETF净流入80.8亿元，情绪回暖处近三年56.9%分位[11][25] - 南向资金连续四月周均净流入超百亿，上周净流入337.3亿元处近三年93%分位，累计净流入超4600亿[10][41] - 产业资本净减持118.2亿元，处近三年91%分位，电子行业净减持63.8亿元[11][32][36] 交易拥挤度 - 新能源车交易热度分位上行16个百分点至57%[4][49] - 地产交易热度分位上行7个百分点至77%[4][63] - 电子交易热度分位上行6个百分点至66%[4][67] - 券商交易热度分位下降20个百分点至42%[4][58] - 军工交易热度分位下降17个百分点至33%[4][53] - 机械交易热度分位下降17个百分点至9%[4][62] 投资者情绪与行为 - 抖音A股搜索热度创今年4月以来新高，30岁以下年轻用户占比上升[71][74] - 散户资金净流入1868.2亿元，较前值增加693.7亿元，处过去五年92.5%分位[4][91] - 公募抱团趋势增强，风格偏向价值，行业偏向消费与周期[4][85]