量化模型与构建方式 1. **模型名称：人工智能全球大类资产配置模型**[38] * **模型构建思路**：将机器学习模型应用于大类资产配置问题，基于因子投资的思路，使用模型对各类资产进行打分排序，最终构建可投资的、月频调整的量化等权配置策略[38]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该机器学习模型的具体构建过程、因子构成及公式。 2. **模型名称：基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型**[45] * **模型构建思路**：构建一个包含经济增长和货币流动性两大维度的动态宏观事件因子体系，并基于此体系结合风险预算模型框架，输出针对不同风险偏好（保守型、稳健型、进取型）的股债配置权重[45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **宏观事件因子构建**：模型选取了经济增长和货币流动性两个维度的多个细分指标作为宏观事件因子[45][48]。例如，经济增长维度包括M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M)、发电量当月值_MA3环比等指标；货币流动性维度包括M1-M2剪刀差、中美国债利差(10Y)、中国国债美国TIPS利差(10年)等指标[48]。 2. **信号生成**：每个细分指标会生成一个二值信号（例如，1代表看多，0代表不看多）[48]。 3. **信号合成**：将同一维度下的多个细分因子信号进行合成，得到经济增长维度和货币流动性维度的综合信号强度（百分比形式）[45][47]。例如，报告显示截至2月28日，经济增长维度信号强度为0%，货币流动性维度信号强度为60%[47]。 4. **权重确定**：基于宏观择时模块（即合成信号）与风险预算模型框架，最终输出不同风险偏好组合的股票和债券配置权重[45][47]。 3. **模型名称：基于红利风格择时配置模型**[52] * **模型构建思路**：针对中证红利指数，构建一个基于经济增长与货币流动性两大维度共10项指标的动态宏观事件因子体系，用于进行择时配置，旨在捕捉红利风格资产的相对优势并控制回撤[52]。 * **模型具体构建过程**： 1. **宏观事件因子构建**：模型选取经济增长与货币流动性两大维度共10项指标构建动态宏观事件因子体系[52]。具体指标包括：经济增长维度的消费者信心指数、发电量当月值_MA3_MoM、国债利差(10Y-3M)、中采制造业PMI新出口订单、PPI同比、PPI-CPI剪刀差；货币流动性维度的Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M_MoM、逆回购R007差额[54]。 2. **信号生成**：每个指标会生成一个二值信号（例如，1代表看多，0代表不看多）[54]。 3. **信号合成**：将所有指标的信号合成为一个最终的二值择时信号（1或0）[52][54]。例如，报告显示2026年3月的最终合成信号为1（看多）[52][54]。 模型的回测效果 1. **人工智能全球大类资产配置模型** * 回测期间：2021年1月至2026年3月[40] * 年化收益率：16.48%[40] * 年化波动率：6.78%[43] * 最大回撤：-6.66%[40] * 夏普比率：1.15[40] * 2026年初至今收益率：5.72%[40] 2. **基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型** * 回测期间：2005年1月至2026年3月[46] * **进取型策略**： * 年化复合收益率：20.07%[46] * 年化波动率：14.00%[51] * 最大回撤：-13.72%[51] * 夏普比率：1.31[51] * 收益回撤比：1.46[51] * 2026年初至今收益率：5.42%[46] * **稳健型策略**： * 年化复合收益率：10.79%[46] * 年化波动率：8.09%[51] * 最大回撤：-6.77%[51] * 夏普比率：1.19[51] * 收益回撤比：1.59[51] * 2026年初至今收益率：1.81%[46] * **保守型策略**： * 年化复合收益率：5.85%[46] * 年化波动率：3.19%[51] * 最大回撤：-3.55%[51] * 夏普比率：1.49[51] * 收益回撤比：1.65[51] * 2026年初至今收益率：0.83%[46] 3. **基于红利风格择时配置模型** * **择时策略**（假设单边交易成本千分之二）[52]： * 年化收益率：15.85%[52] * 年化波动率：16.17%[52] * 最大回撤：-21.22%[52] * 夏普比率：0.93[52] * 最近1个月收益率：1.35%[52] * **基准（中证红利全收益指数）**： * 年化收益率：11.49%[52] * 年化波动率：22.45%[52] * 最大回撤：-36.80%[52] * 夏普比率：0.58[52] * 最近1个月收益率：1.35%[52] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动态宏观事件因子（用于股债轮动模型）**[45] * **因子构建思路**：从经济增长和货币流动性两个宏观维度，选取具有预测性的高频或月度指标，将其转化为二值信号，用以判断股票资产的配置时机[45][48]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了具体的细分指标，但未给出每个指标具体的信号生成阈值或公式。例如，经济增长维度包括M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M)、产量:发电量:当月值_MA3:环比等；货币流动性维度包括M1-M2剪刀差、中美国债利差10Y、中国国债美国TIPS利差:10年等[48]。每个指标在特定时点会输出1（看多）或0（不看多）的信号[48]。 2. **因子名称：动态宏观事件因子（用于红利择时模型）**[52] * **因子构建思路**：从经济增长和货币流动性两个维度选取10项指标，构建一个用于对中证红利指数进行择时的信号体系[52]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了具体的细分指标，但未给出每个指标具体的信号生成阈值或公式。指标包括：经济增长维度的消费者信心指数、产量:发电量:当月值_MA3_MoM、国债利差10Y-3M、中采制造业PMI_新出口订单、PPI_YoY、PPI-CPI剪刀差；货币流动性维度的Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M_MoM、逆回购R007差额[54]。每个指标在特定时点会输出1（看多）或0（不看多）的信号[54]。

报告行业投资评级 * 报告未对行业或股票给出明确的“增持”、“中性”或“减持”评级，其核心是更新并解读一个量化择时模型的信号 [1][3][5] 报告的核心观点 * 报告的核心观点是，基于其构建的红利风格择时模型，截至2026年03月06日当周，模型未发出对红利风格的看多信号 [1][3][5] * 模型综合因子值在上周（20260302至20260306）为-0.38，保持为负值，且较前一周（20260224至20260227）的-0.10进一步下滑，表明看多条件未触发 [1][3][5] * 导致综合因子为负值的主要原因是美债利率下行和市场情绪回暖，这两者对红利风格均产生压制作用 [3][8] 根据相关目录分别进行总结 1. 模型最新结果 * 截至2026年03月06日，红利风格择时模型的综合因子值为-0.38，模型未发出看多信号 [5] * 从边际变化看，最大的负向贡献来自美债利率下行，其对红利的压制作用增强；同时市场情绪回暖也对红利超额收益产生负贡献 [3][8] * 从存量因素看，美债利率的下行和行业景气度的回暖共同对红利风格产生负贡献 [3][8] * 根据模型各因素观点表，在2026年03月06日，仅“红利相对净值自身”因子给出看多观点（观点值为1），而“美国:国债收益率:10年”因子值为-0.70，显示强烈的负向影响 [11]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：红利风格择时模型[1][3][5] **模型构建思路**：通过构建一个综合多个影响红利风格表现因素的择时模型，来判断未来一段时间红利风格是否具有超额收益机会[5]。 **模型具体构建过程**：模型是一个多因子综合打分模型。首先，选取了影响红利风格表现的多个因子，包括宏观经济、市场情绪、估值差、资金流向等[8][11]。然后，对每个因子进行标准化处理，并赋予方向性（即因子值对红利风格的影响是正向还是负向）。最后，将各因子的标准化值加权（报告中未明确说明权重，可能为等权或根据历史表现确定）求和，得到综合因子值[5]。当综合因子值为正时，发出看多信号；为负时，则不发出看多信号[1][5]。 2. **因子名称**：中国:非制造业PMI:服务业[11] **因子构建思路**：反映国内服务业经济活动状况，是宏观经济景气的先行指标[11]。 **因子具体构建过程**：直接采用国家统计局发布的“中国非制造业PMI:服务业”指标的原始数据或经处理（如去趋势、标准化）后的数据作为因子值[11]。 **因子评价**：对红利风格的影响为中性（最新观点为0）[11]。 3. **因子名称**：中国:M2:同比[11] **因子构建思路**：反映国内货币供应量情况，影响市场流动性和风险偏好[11]。 **因子具体构建过程**：直接采用中国人民银行发布的“中国M2同比”指标的原始数据或经处理（如去趋势、标准化）后的数据作为因子值[11]。 **因子评价**：对红利风格的影响为中性（最新观点为0）[11]。 4. **因子名称**：美国:国债收益率:10年[11] **因子构建思路**：反映全球无风险利率水平和资金成本，其变化影响高股息资产的相对吸引力[8][11]。 **因子具体构建过程**：直接采用美国10年期国债收益率的原始数据或经处理（如去趋势、标准化）后的数据作为因子值[11]。 **因子评价**：对红利风格产生压制作用（因子值为负），近期下行增强了压制作用[8][11]。 5. **因子名称**：红利相对净值自身[11] **因子构建思路**：可能指红利指数或其相对基准的净值动量，反映趋势延续性[11]。 **因子具体构建过程**：报告未详细说明具体计算，可能基于中证红利指数净值或相对收益的动量指标（如过去一段时间的收益率）计算并标准化[11]。 **因子评价**：对红利风格产生正向贡献（最新观点为1）[11]。 6. **因子名称**：中证红利股息率-10年期中债收益率[11] **因子构建思路**：计算红利指数股息率与长期国债收益率的差值（股债利差），衡量高股息资产的相对估值吸引力[11]。 **因子具体构建过程**：计算公式为：中证红利指数的股息率减去10年期中国国债收益率，然后对差值进行标准化处理得到因子值[11]。 **因子评价**：对红利风格的影响为中性（最新观点为0）[11]。 7. **因子名称**：融资净买入[11] **因子构建思路**：反映A股市场杠杆资金的情绪和流向[11]。 **因子具体构建过程**：直接采用A股市场融资净买入金额的原始数据或经处理（如规模调整、标准化）后的数据作为因子值[11]。 **因子评价**：对红利风格的影响为中性（最新观点为0）[11]。 8. **因子名称**：行业平均景气度[11] **因子构建思路**：反映A股整体行业的景气状况，当景气度回暖时，资金可能从防御性的红利风格流向成长风格[8][11]。 **因子具体构建过程**：报告未详细说明具体计算，可能基于各行业景气指数或财务指标合成一个整体景气度指标，并标准化[11]。 **因子评价**：对红利风格产生负贡献[8][11]。 模型的回测效果 1. **红利风格择时模型**，综合因子值（2026.03.02-2026.03.06）为-0.38[1][3][5]。 2. **红利风格择时模型**，综合因子值（2026.02.24-2026.02.27）为-0.10[1][5]。 因子的回测效果 （注：报告未提供各因子独立的历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等），仅提供了特定时点的因子值和观点。因此，本部分展示报告给出的最新因子数据。） 1. **中国:非制造业PMI:服务业因子**，因子值（2026.03.06）为0.14[11]，因子值（2026.02.27）为-0.13[11]，因子值（2026.01.30）为-0.19[11]。 2. **中国:M2:同比因子**，因子值（2026.03.06）为0.31[11]，因子值（2026.02.27）为0.21[11]，因子值（2026.01.30）为0.27[11]。 3. **美国:国债收益率:10年因子**，因子值（2026.03.06）为-0.70[11]，因子值（2026.02.27）为-0.49[11]，因子值（2026.01.30）为-0.39[11]。 4. **红利相对净值自身因子**，因子值（2026.03.06）为0.76[11]，因子值（2026.02.27）为0.54[11]，因子值（2026.01.30）为-0.11[11]。 5. **中证红利股息率-10年期中债收益率因子**，因子值（2026.03.06）为-0.11[11]，因子值（2026.02.27）为0.03[11]，因子值（2026.01.30）为0.43[11]。 6. **融资净买入因子**，因子值（2026.03.06）为0.26[11]，因子值（2026.02.27）为-1.31[11]，因子值（2026.01.30）为-1.76[11]。 7. **行业平均景气度因子**，因子值（2026.03.06）为0.97[11]，因子值（2026.02.27）为1.12[11]，因子值（2026.01.30）为0.77[11]。

报告行业投资评级 * 本报告为金融工程周报，未对特定行业给出投资评级 [4] 报告的核心观点 * 上周（20260224 至 20260227）红利风格择时模型综合因子值为 **-0.10**，在连续两周为正值后转为轻微负向信号，前一周（20260209 至 20260213）因子值为 **0.09** [1][4][6] * 因子值在0轴上下轻微波动是正常现象，这可能意味着当前位于风格切换的关键节点，需要持续跟踪观察是否切换成功 [4][6] * 导致模型打分小幅下降至负值的主要边际变化是：**美债利率近期下行，其对红利的压制作用增强**；同时市场情绪有所回暖，红利超额表现减弱 [4][7] * 从存量因素看，较低的市场情绪和总体较强的红利动量对红利风格产生正贡献；而美债利率的下行和行业景气度的回暖对红利产生负贡献 [4][7] 根据相关目录分别进行总结 模型最新结果 * 上周（20260224至20260227）红利风格择时模型综合因子值为 **-0.10**，前一周（20260209至20260213）因子值为 **0.09**，信号由正转负 [6] * 根据模型各因素观点表（20260227），对红利风格持正面观点（观点为“1”）的因子包括：中国非制造业PMI服务业、红利相对净值自身、中证红利股息率-10年期中债收益率、融资净买入 [11] * 对红利风格持负面或中性观点（观点为“0”）的因子包括：中国M2同比、美国国债收益率10年、行业平均景气度 [11] * 具体因子数值变化显示，**美国10年期国债收益率因子**对红利的负向影响显著增强，其因子值从2026年2月13日的 **-0.23** 变为2月27日的 **-0.49** [11] * 红利相对净值自身因子值从2月13日的 **0.89** 下降至2月27日的 **0.54**，显示红利动量有所减弱但仍为正贡献 [11] * 行业平均景气度因子值从1月30日的 **0.77** 持续上升至2月27日的 **1.12**，其回暖对红利风格构成负贡献 [11]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：红利风格择时模型[1][4][6] **模型构建思路**：通过构建一个综合因子，对红利风格进行择时判断[1][4][6] **模型具体构建过程**：模型综合了多个维度的分项因子，通过某种加权或合成方式得到最终的“综合因子值”[4][6][7][11]。报告未详细说明各因子的具体合成公式，但展示了各分项因子的最新值及综合结果[11]。综合因子值为正代表看多红利风格，为负代表看空[1][4][6]。 **模型评价**：因子值在0轴上下轻微波动是正常现象，可能位于风格切换的关键节点[4][6]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：中国:非制造业 PMI:服务业[11] **因子构建思路**：使用中国服务业采购经理指数（PMI）作为反映经济景气度的宏观指标[11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标转化为模型所用因子值的具体计算过程，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。 2. **因子名称**：中国:M2:同比[11] **因子构建思路**：使用中国广义货币供应量（M2）的同比增速作为反映货币环境的宏观指标[11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标转化为模型所用因子值的具体计算过程，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。 3. **因子名称**：美国:国债收益率:10年[11] **因子构建思路**：使用美国10年期国债收益率作为反映全球无风险利率和资金成本的指标[4][7][11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标转化为模型所用因子值的具体计算过程，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。美债利率下行被认为对红利风格有压制作用[4][7]。 4. **因子名称**：红利相对净值自身[11] **因子构建思路**：可能指红利指数相对于其自身历史净值或基准的表现，用于衡量红利风格的动量效应[4][7][11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算过程，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。报告指出“总体较强的红利动量对红利风格产生正贡献”[7]。 5. **因子名称**：中证红利股息率-10年期中债收益率[11] **因子构建思路**：计算中证红利指数的股息率与10年期中国国债收益率的差值，作为衡量红利资产相对吸引力的指标[11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算过程，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。 6. **因子名称**：融资净买入[11] **因子构建思路**：使用融资净买入数据作为反映市场情绪和杠杆资金偏好的指标[11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标转化为模型所用因子值的具体计算过程，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。报告指出“市场情绪有所回暖，红利超额表现减弱”[7]。 7. **因子名称**：行业平均景气度[11] **因子构建思路**：使用行业平均景气度指标，可能反映整体经济的活跃程度[4][7][11]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算过程和构成，仅给出了标准化或处理后的因子数值[11]。行业景气度的回暖被认为对红利风格产生负贡献[4][7]。 模型的回测效果 1. **红利风格择时模型**，综合因子值（截至2026.02.27）为 -0.10[1][4][6][11]，综合因子值（截至2026.02.13）为 0.09[1][4][6][11]，综合因子值（截至2026.01.30）未给出具体数值但可从分项因子值推断[11]。 因子的回测效果 1. **中国:非制造业 PMI:服务业 因子**，因子值（2026.02.27）为 -0.13[11]，因子值（2026.02.13）为 -0.13[11]，因子值（2026.01.30）为 -0.19[11] 2. **中国:M2:同比 因子**，因子值（2026.02.27）为 0.21[11]，因子值（2026.02.13）为 0.21[11]，因子值（2026.01.30）为 0.27[11] 3. **美国:国债收益率:10年 因子**，因子值（2026.02.27）为 -0.49[11]，因子值（2026.02.13）为 -0.23[11]，因子值（2026.01.30）为 -0.39[11] 4. **红利相对净值自身 因子**，因子值（2026.02.27）为 0.54[11]，因子值（2026.02.13）为 0.89[11]，因子值（2026.01.30）为 -0.11[11] 5. **中证红利股息率-10年期中债收益率 因子**，因子值（2026.02.27）为 0.03[11]，因子值（2026.02.13）为 0.17[11]，因子值（2026.01.30）为 0.43[11] 6. **融资净买入 因子**，因子值（2026.02.27）为 -1.59[11]，因子值（2026.02.13）为 -1.89[11]，因子值（2026.01.30）为 -1.76[11] 7. **行业平均景气度 因子**，因子值（2026.02.27）为 1.12[11]，因子值（2026.02.13）为 1.02[11]，因子值（2026.01.30）为 0.77[11]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出对“红利风格”或相关行业的整体投资评级 [1][4][6][18] 报告的核心观点 - 上周（20260209至20260213）红利风格择时模型综合因子值为0.09，连续两周为正值，发出正向信号，且与前一周（20260202至20260206）的因子值0.09持平 [1][4][6] - 多因素共同作用下，模型打分维持正值，支持对红利风格的积极看法 [4][7] 模型最新结果 - 红利近期表现较好，动量因子维持正贡献 [4][7] - 美债利率（美国:国债收益率:10年）的下行趋势继续减弱，对红利风格的压制持续减小 [4][7] - 存量资金方面，市场情绪降温，为红利风格产生正贡献 [4][7] - 根据模型各因素观点表，截至20260213，对红利风格发出正向观点（观点为“1”）的因子包括：中国非制造业PMI服务业、红利相对净值自身、中证红利股息率-10年期中债收益率、融资净买入 [12] 相关数据与因子 - 模型综合因子值序列显示，截至20260213，最新值为0.09 [4][6][11] - 关键因子最新数值（20260213）如下：中国非制造业PMI服务业因子值-0.13，中国M2同比因子值0.21，美国10年期国债收益率因子值-0.23，红利相对净值自身因子值0.89，中证红利股息率-10年期中债收益率因子值0.17，融资净买入因子值-1.86，行业平均景气度因子值1.02 [12]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：红利风格择时模型[1][4][6] **模型构建思路**：通过构建一个综合因子来对红利风格进行择时，综合因子值为正时发出正向信号，为负时发出负向信号[1][4][6]。 **模型具体构建过程**：模型由多个分项因子构成，每个分项因子反映影响红利风格的不同维度。首先，计算每个分项因子的数值；然后，将所有分项因子的数值进行综合，得到最终的“综合因子值”[6][7][12]。报告未提供具体的加权或合成公式。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：中国:非制造业PMI:服务业[12] **因子构建思路**：使用中国非制造业PMI中的服务业指数作为宏观经济景气度的代理指标，以判断对红利风格的影响[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 2. **因子名称**：中国:M2:同比[12] **因子构建思路**：使用中国M2货币供应量的同比增速作为流动性环境的代理指标，以判断对红利风格的影响[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 3. **因子名称**：美国:国债收益率:10年[12] **因子构建思路**：使用美国10年期国债收益率作为全球无风险利率和资金成本的代理指标，其变化会影响红利资产的相对吸引力[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 4. **因子名称**：红利相对净值自身[12] **因子构建思路**：反映红利风格自身的动量效应，即近期表现较好的趋势可能延续[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算过程，直接给出因子值[12]。 5. **因子名称**：中证红利股息率-10年期中债收益率[12] **因子构建思路**：计算中证红利指数的股息率与10年期中国国债收益率的差值，作为衡量红利资产相对债券吸引力的价差指标[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算公式，但因子名称直接体现了其构建方法：$$因子值 = 中证红利股息率 - 10年期中债收益率$$[12]。 6. **因子名称**：融资净买入[12] **因子构建思路**：使用融资净买入数据作为衡量市场情绪和风险偏好的指标，情绪降温可能有利于防御性的红利风格[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 7. **因子名称**：行业平均景气度[12] **因子构建思路**：反映市场整体的行业景气状况，可能影响资金在成长与价值（红利）风格间的配置[7][12]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算过程，直接给出因子值[12]。 模型的回测效果 1. **红利风格择时模型**，综合因子值（截至2026.02.13）为0.09[1][4][6]，综合因子值（截至2026.02.06）为0.09[1][6]，综合因子值（截至2026.01.31）未明确给出，但根据分项因子值推断其值与前两周不同[12]。 因子的回测效果 1. **中国:非制造业PMI:服务业因子**，因子值（2026.02.13）为-0.13[12]，因子值（2026.02.06）为-0.13[12]，因子值（2026.01.31）为-0.13[12]。 2. **中国:M2:同比因子**，因子值（2026.02.13）为0.21[12]，因子值（2026.02.06）为0.21[12]，因子值（2026.01.31）为0.21[12]。 3. **美国:国债收益率:10年因子**，因子值（2026.02.13）为-0.23[12]，因子值（2026.02.06）为-0.24[12]，因子值（2026.01.31）为-0.39[12]。 4. **红利相对净值自身因子**，因子值（2026.02.13）为0.89[12]，因子值（2026.02.06）为0.92[12]，因子值（2026.01.31）为-0.11[12]。 5. **中证红利股息率-10年期中债收益率因子**，因子值（2026.02.13）为0.17[12]，因子值（2026.02.06）为0.22[12]，因子值（2026.01.31）为0.43[12]。 6. **融资净买入因子**，因子值（2026.02.13）为-1.86[12]，因子值（2026.02.06）为-1.79[12]，因子值（2026.01.31）为-1.76[12]。 7. **行业平均景气度因子**，因子值（2026.02.13）为1.02[12]，因子值（2026.02.06）为0.88[12]，因子值（2026.01.31）为0.77[12]。

报告行业投资评级 - 报告未明确给出对“红利风格”或相关行业的整体投资评级 [1][4][6][17] 报告的核心观点 - 上周（20260202 至 20260206）红利风格择时模型综合因子值为 0.09，转为正值、发出正向信号，市场风格可能向红利切换 [1][4][6] - 因子值相对前一周（20260126 至 20260130）的 -0.08 继续回升 [1][4][6] - 分项来看，红利上周表现亮眼，动量因子贡献由负转正 [4][7] - 美债利率的下行趋势大幅减弱，对红利的压制进一步减小 [4][7] - 存量方面，市场情绪降温，为红利风格产生正贡献 [4][7] - 多因素共同作用下，打分由负转正 [4][7] 模型最新结果 - 上周（20260202 至 20260206）红利风格择时模型综合因子值为 0.09，转为正值、发出正向信号 [6] - 因子值相对前一周（20260126 至 20260130）的 -0.08 继续回升 [6] - 各因子最新观点（20260206）显示：中国非制造业 PMI服务业因子值为 -0.13，观点为“1”；中国M2同比因子值为 0.21，观点为“0”；美国国债收益率10年因子值为 -0.24，观点为“0”；红利相对净值自身因子值为 0.92，观点为“1”；中证红利股息率-10年期中债收益率因子值为 0.22，观点为“1”；融资净买入因子值为 -1.62，观点为“1”；行业平均景气度因子值为 0.77，观点为“0” [11]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：红利风格择时模型**[1][6] * **模型构建思路：** 构建一个多因子综合打分模型，用于判断市场风格是否有利于红利风格，从而进行择时[1][4][6]。 * **模型具体构建过程：** 模型通过综合多个因子的信号来生成一个综合因子值，以判断市场风格[1][6]。具体构建过程在报告提及的早期报告《红利风格的择时方案》中有详细说明，本报告未详细阐述具体加权或合成公式[6]。但从本报告内容可知，模型至少包含以下7个分项因子，每个因子会生成一个因子值，并据此形成“最新观点”（信号为1或0）[11]。综合因子值由这些分项因子值合成得到，当综合因子值为正时，发出看多红利风格的正向信号[1][4][6]。 2. **因子名称：中国:非制造业 PMI:服务业**[11] * **因子构建思路：** 使用中国服务业PMI作为宏观经济景气度的衡量指标之一，影响市场风格偏好[11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 3. **因子名称：中国:M2:同比**[11] * **因子构建思路：** 使用中国M2货币供应量同比增速作为流动性环境的衡量指标，影响市场风格[11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 4. **因子名称：美国:国债收益率:10年**[7][11] * **因子构建思路：** 使用美国10年期国债收益率作为全球无风险利率和资金成本的锚，其变化会影响红利资产的相对吸引力[7][11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 5. **因子名称：红利相对净值自身**[11] * **因子构建思路：** 可能指红利指数或其相对表现的动量因子，用于捕捉趋势延续的信号[4][7][11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 6. **因子名称：中证红利股息率-10年期中债收益率**[11] * **因子构建思路：** 计算中证红利指数的股息率与10年期中国国债收益率的差值（即股权风险溢价或股息利差），该值越大表明红利资产的相对价值越高[11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 7. **因子名称：融资净买入**[11] * **因子构建思路：** 使用市场的融资净买入数据作为衡量市场情绪和风险偏好的指标，情绪过热可能不利于防御性的红利风格[4][11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 8. **因子名称：行业平均景气度**[11] * **因子构建思路：** 使用行业平均景气度指标，可能反映整体经济的增长动能，影响成长与价值风格的相对表现[11]。 * **因子具体构建过程：** 报告未详细说明该因子的具体计算和标准化过程，仅给出了最新一期的因子值[11]。 模型的回测效果 1. **红利风格择时模型**，综合因子值（2026.02.02至2026.02.06）为 **0.09**[1][4][6] 2. **红利风格择时模型**，综合因子值（2026.01.26至2026.01.30）为 **-0.08**[1][4][6] 3. **红利风格择时模型**，综合因子值（2025.12.31）未明确周度区间，表中列示值为 **未提供具体数值，仅显示各分项因子值**[11] 因子的回测效果 *注：本报告未提供各因子独立的历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等），仅提供了特定时点的因子数值及观点信号。以下为各因子在报告指定日期的取值及信号。* 1. **中国:非制造业 PMI:服务业**，因子值（2026.02.06）为 **-0.13**，最新观点为 **1**[11] 2. **中国:M2:同比**，因子值（2026.02.06）为 **0.21**，最新观点为 **0**[11] 3. **美国:国债收益率:10年**，因子值（2026.02.06）为 **-0.24**，最新观点为 **0**[11] 4. **红利相对净值自身**，因子值（2026.02.06）为 **0.92**，最新观点为 **1**[11] 5. **中证红利股息率-10年期中债收益率**，因子值（2026.02.06）为 **0.22**，最新观点为 **1**[11] 6. **融资净买入**，因子值（2026.02.06）为 **-1.62**，最新观点为 **1**[11] 7. **行业平均景气度**，因子值（2026.02.06）为 **0.77**，最新观点为 **0**[11]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出对“红利风格”或相关行业的整体投资评级 [1][4][6] 报告的核心观点 - 上周（20260126至20260130）红利风格择时模型综合因子值为-0.08，相对前一周（20260112至20260123）的-0.57大幅回升，已接近临界点，需注意市场风格由其他风格向红利风格切换的可能性 [1][4][6] - 综合因子值迅速接近0轴，是正负贡献因子相互对冲的结果：市场情绪及股债性价比因子提供了较强的正贡献，部分抵消了美债利率下行趋势和行业景气度改善带来的负贡献 [4][7] 模型最新结果与因子分析 - **综合因子动态**：截至20260130，红利风格择时模型综合因子值为-0.08，较前一周的-0.57显著回升 [6] - **正贡献因子**： - 融资净买入大幅减小，对红利风格转为正贡献 [4][7] - 市场情绪及股债性价比因子提供了较强的正贡献 [4][7] - 上周红利表现较好，动量因子明显改善 [4][7] - **负贡献因子**： - 美债利率（美国:国债收益率:10年）的下行趋势持续减弱，对红利风格的压制减小，但其下行趋势本身仍是负贡献的主要来源之一 [4][7] - 行业平均景气度的改善是另一个负贡献的主要来源 [4][7] - **最新因子观点（20260130）**： - 看多因子（观点为1）：中国:非制造业PMI:服务业、中证红利股息率-10年期中债收益率、融资净买入 [11] - 看平因子（观点为0）：中国:M2:同比、美国:国债收益率:10年、红利相对净值自身、行业平均景气度 [11] - 关键因子具体数值：美国10年期国债收益率因子值为-0.39（前值-0.56），融资净买入因子值为-1.26（前值1.37），中证红利股息率-10年期中债收益率因子值为0.43（前值0.76） [11]