文章核心观点 - 2026年开年基金发行市场火热，其中FOF（基金中基金）产品成为市场焦点，销售火爆并引发渠道与产品竞赛，这背后是巨量到期定期存款寻求新出路、基金公司产品供给转型以及银行渠道强力推动的三重共振 [1][4][5] FOF销售市场表现 - 2026年首只一日售罄的新发基金为FOF产品：万家启泰稳健三个月持有（FOF）于1月5日发售一天即结束募集 [2] - 广发悦盈稳健三个月持有（FOF）于1月6日公告提前结束募集，募集时间仅两个交易日 [2] - 近期新发FOF产品在实际销售中，银行会设定销售目标（如20亿元或30亿元），达到目标即提前结束募集 [2] - 2025年招商银行推出“TREE长盈计划”吸引了几百亿资金，随后各大银行相继推出FOF营销计划（如建设银行的“龙盈计划”）以承接银行理财流出资金 [2] 银行渠道策略与产品创新 - 招商银行“TREE长盈计划”提供基于多资产配置的一站式财富管理方案和全流程投资陪伴服务 [2] - “TREE长盈计划”设有四档，基于“风险类资产仓位”划分，每档设有明确的**目标年化收益**和**目标最大回撤**，并据此进行管理和回检 [3] - 多家银行已在理财产品页面开设FOF专区，并对代销的FOF基金经理有严格筛选，要求具备多资产管理经验、波动控制能力好、有类绝对收益管理经验等 [5] - 基金公司将FOF作为2026年开门红及后续发力的重点产品，计划在不同银行推出多资产FOF产品 [3] 市场需求驱动因素 - 2026年将有大量居民定期存款到期：**20.7万亿元**2年期、**9.6万亿元**3年期、**1.3万亿元**5年期存款到期，相较2025年多增**4万亿元** [4] - 定期存款低利率无法满足投资者保值增值需求，急需新资产承接 [4] - 相较于收益较低的债券资产和波动较大的“固收+”产品，多资产、多策略构建的类绝对收益组合（如FOF）更符合理财客户需求 [4] - FOF底层资产范围广（包括美股、港股、大宗商品等基金），从大类资产配置角度能有效分散风险并捕捉更多alpha机会 [4] 行业供给端转变 - FOF基金经理的工作重心从“选基金”转变为“做配置”，更侧重于研究不同资产和研发精细化策略 [5] - FOF配置的底层基金由以主动权益基金为主，转变为兼顾主动和被动基金 [5] - 行业出现绩优FOF基金经理被头部机构高价挖角的现象 [1][3] 新基金发行整体概况 - FOF销售火热是2026年开年新基金发行市场的缩影 [6] - 1月5日至1月7日，有38只新基金集体发售 [6] - 2026年1月计划启动发行的公募基金数量达**77只**，其中首个交易周（1月5日至1月9日）为发行高峰期，计划发行**48只**，占全月发行总量的**62.33%** [6] - 与往年相比，今年1月基金发行呈现明显的前置特征 [7] 新发基金产品结构 - 权益类产品在新发基金中占据主导地位：1月新发基金中有**26只**指数型基金和**26只**主动权益基金 [7] - 产品线呈现多元精细布局：1月计划发行的产品还包括**12只**债券型基金、**11只**FOF以及**2只**QDII基金，形成涵盖不同风险收益特征的产品矩阵 [7]

文章核心观点 - 基于宏观与技术分析框架对四大类资产（权益、债券、黄金、工业品）给出月度配置观点 权益资产获“看多”评级 债券资产获“看空”评级 黄金与工业品资产获“看平”评级 [1][2][23] - 宏观层面 权益与工业品资产整体利多 债券与黄金资产整体利空 [1][7] - 技术层面 权益与黄金资产价格趋势向上 债券与工业品资产价格趋势向下 权益资产估值适中且呈现资金流入状态 [1][12][16][19] 宏观分析视角 - 通过统计宏观指标处于不同趋势（上行/下行）时 大类资产未来1个月的平均收益是否存在显著差异（使用T检验）来筛选有效指标 [4][5] - 根据最新宏观指标趋势 权益资产方面 PMI（3月周期）、社融存量同比（1月周期）、美元指数（1月周期）均显示利多 而CPI同比（1月周期）和10年期国债收益率（12月周期）显示利空 宏观指标得分为1 [8] - 债券资产方面 PMI（3月周期）、CPI同比（3月周期）、社融存量同比（3月周期）、美国10年期国债收益率（1月周期）均显示利空 宏观指标得分为-4 [8] - 黄金资产方面 PMI（3月周期）和中美10年期国债利差（1月周期）显示利空 美国M2同比（12月周期）显示利多 宏观指标得分为1 [8] - 工业品资产方面 PMI（3月周期）和社融存量同比（1月周期）显示利多 WTI原油（1月周期）显示利空 宏观指标得分为1 [8] 技术分析视角 - 基于资产价格或LLT指标构建趋势判断指标 截至2025年12月31日 权益资产趋势向上（指标值为0.38%） 债券资产趋势向下（指标值为-0.15%） 黄金资产趋势向上（指标值为4.20%） 工业品资产趋势向下（指标值为-0.09%） [12][13] - 权益资产估值采用股权风险溢价（ERP）的5年历史分位数衡量 截至2025年12月31日 该分位数为51.77% 估值适中 [16][17] - 权益资产资金流采用中证800指数月度主动净流入额与6个月均值的差值衡量 截至2025年12月31日 该指标值为1863亿元 处于资金流入状态 [19][20] - 综合趋势、估值、资金流 权益资产技术指标得分为2 债券资产得分为-1 黄金资产得分为1 工业品资产得分为-1 [22] 综合观点与指标相关性 - 宏观信号与技术信号的历史平均相关系数较低 约为0.17 [21] - 综合宏观与技术得分 权益资产总得分为3（宏观1+技术2） 债券资产总得分为-5（宏观-4+技术-1） 黄金资产总得分为0（宏观1+技术-1） 工业品资产总得分为0（宏观1+技术-1） [22] 资产配置组合表现 - “固定比例+宏观指标+技术指标”组合在2025年收益率为12.10% 自2006年4月至今的年化收益率为10.22% 最大回撤为9.34% 年化波动率为6.24% [3][25][28] - 该组合表现优于单一信号组合及基准组合 其年化收益率（10.22%）高于“固定比例+宏观指标”组合（9.46%）、“固定比例+技术指标”组合（8.29%）及“固定比例基准组合”（6.43%） [28] - “波动率控制（6%）+宏观指标+技术指标”组合在2025年收益率为14.94% 自2006年4月至今的年化收益率为9.10% 最大回撤为5.06% 年化波动率为4.94% [3][29][31] - “风险平价+宏观指标+技术指标”组合在2025年收益率为7.90% 自2006年4月至今的年化收益率为8.28% 最大回撤为4.47% 年化波动率为3.40% [3][29][31] - 组合构建时对资产权重和换手率进行了约束 权益资产总计不超过30% 商品资产不超过20% 单一资产月度换手率不超过20% 总月度换手率不超过30% [29]

宏观经济展望 - 预计2026年中国宏观经济呈现结构分化下的温和修复态势，全年经济增速或达4.9% [1] - 预计出口保持韧性，投资逐步回暖，商品消费短期承压 [1] - 2026年大类资产环境或呈现流动性边际宽松与经济温和修复的特征，推荐商品>股票>债券 [1] 权益市场展望 - 预计2026年万得全A全年涨幅5%-10% [1] - 港股预计迎来业绩触底反弹与第二轮估值修复的戴维斯双击行情 [1] - 美股在中期选举年“财政+货币”双宽松背景下，料将延续基本面增长动能 [1] 债券市场展望 - 预计10年期中债收益率全年运行区间为1.5%-1.8%，节奏先下后上 [1] - 预计10年期美债收益率或维持3.9%-4.3%的区间波动 [1] 商品市场展望 - 原油供需格局由过剩转向平衡，布伦特原油全年或在58-70美元/桶区间震荡 [1] - 黄金在流动性宽松与地缘风险支撑下延续强势但涨幅趋缓，有望冲击5000美元/盎司 [1] - 铜在供给约束与电力需求驱动下具备强支撑，预计均价有望上涨至12000美元/吨 [1] 汇率市场展望 - 人民币或进入温和升值周期，美元兑人民币汇率中枢有望逐步向6.8靠拢 [1]

2026年大类资产配置观点 - 核心观点为推荐商品>股票>债券 [1] - 大类资产环境预计呈现流动性边际宽松与经济温和修复的特征 [1] 权益资产展望 - 预计2026年万得全A全年涨幅5%-10% [1] - 港股预计迎来业绩触底反弹与第二轮估值修复的戴维斯双击行情 [1] - 美股在中期选举年“财政+货币”双宽松背景下，料将延续基本面增长动能 [1] 债券资产展望 - 预计10年期中债收益率全年运行区间为1.5%-1.8%，节奏先下后上 [1] - 预计10年期美债收益率或维持3.9%-4.3%的区间波动 [1] 商品资产展望 - 原油供需格局由过剩转向平衡，布伦特原油全年或在58-70美元/桶区间震荡 [1] - 黄金在流动性宽松与地缘风险支撑下延续强势但涨幅趋缓，有望冲击5000美元/盎司 [1] - 铜在供给约束与电力需求驱动下具备强支撑，预计均价有望上涨至12000美元/吨 [1] 汇率展望 - 人民币或进入温和升值周期，美元兑人民币汇率中枢有望逐步向6.8靠拢 [1]

报告核心观点 - 根据2025年12月底数据，对2026年1月及第一季度的大类资产配置给出信号：股票和黄金市场为正向信号，债券市场为负向信号 [1][3] - 2026年第一季度的宏观环境预测结果为“Slowdown”（放缓）[2] - 行业复合趋势因子维持正向信号，其历史组合表现优异，自2015年1月至2025年12月累积收益达124.81%，超额收益为48.89% [3] 大类资产配置信号 - **2026年1月信号**：股票市场为正向信号，债券市场为负向信号，黄金市场为正向信号 [1][3] - **2026年第一季度宏观背景**：信用利差收窄，期限利差扩张，宏观环境预测为“Slowdown”（放缓）[2] 行业复合趋势因子表现 - **长期表现**：从2015年1月至2025年12月，行业复合趋势因子组合的累积收益率达到124.81%，超额收益为48.89% [3] - **近期信号与市场**：2025年12月，该因子信号为正向，同期Wind全A指数当月收益率为3.30% [3] - **最新状态**：截至2025年12月底，行业复合趋势因子数值为0.46，信号维持正向 [3]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观评分模型**[7][24] * **模型构建思路**：通过评估一系列宏观因子对各类资产的影响，形成对大类资产的择时观点[24]。 * **模型具体构建过程**： 1. 选取一组宏观因子，包括国内景气、国内货币、国内信用、国内通胀、全球景气、全球货币、全球通胀、美元、金融压力等[24][26]。 2. 对每个宏观因子，评估其对每类资产（如中证800、10年国债、标普500、黄金、原油、铜）的影响方向（看多、看空或中性）和强度，并给出评分（例如，1表示正面影响，-1表示负面影响，0表示中性）[24][26]。 3. 将各宏观因子对同一资产的评分进行综合，得到该资产的宏观评分[24][26]。 4. 根据综合评分的高低，形成对各类资产的择时观点（如看多、谨慎、中性）[24][26]。 2. **模型名称：美股择时模型**[7][25] * **模型构建思路**：从景气度、资金流、金融压力三个维度构建分项指标，综合判断美股中期走势[25][29]。 * **模型具体构建过程**： 1. 构建三个分项指标：景气度、资金流、金融压力[29]。 2. 将每个分项指标的历史数值转换为滚动5年分位数，以标准化处理[29]。 3. 将三个分项指标的分位数进行平均，得到美股中期择时指标[25]。 4. 根据该指标的绝对水平或变化趋势，形成对美股的看多或看空观点[25]。 3. **模型名称：黄金择时模型**[7][27] * **模型构建思路**：综合避险货币、央行态度、财政压力、金融压力等多个分项指标，构建黄金择时指标[27][32]。 * **模型具体构建过程**： 1. 选取并构建多个影响黄金价格的分项指标，包括避险货币、央行态度、财政压力、金融压力等[32]。 2. 通过一定的方法（报告中未明确具体公式）将各分项指标合成为一个综合的黄金择时指标[27][30]。 3. 根据该综合指标的数值和走势，判断黄金的投资机会[27]。 4. **模型名称：原油择时模型**[7][33] * **模型构建思路**：构建原油景气指数来反映原油市场的基本面状况，并据此进行择时[33]。 * **模型具体构建过程**： 1. 构建原油景气指数，该指数旨在综合反映原油市场的供需等基本面情况[33][34]。 2. 根据该指数的读数（例如，以0轴为界）来判断原油市场的景气程度，指数为负表示基本面趋于恶化[33]。 3. 基于景气指数的判断，形成对原油的谨慎或乐观观点[33]。 5. **模型名称：大类资产配置策略**[3][35] * **模型构建思路**：根据量化配置信号分配各类资产的风险预算，并结合宏观因子体系调整组合的宏观风险暴露，以得到最终的资产配置方案[3][35]。 * **模型具体构建过程**： 1. 生成各大类资产（如中证800、标普500、黄金、铜、原油、10年国债、短融）的量化配置信号[3]。 2. 根据这些信号为每类资产分配风险预算[3]。 3. 基于宏观因子体系（可能来自宏观评分模型），对组合的整体宏观风险暴露进行调整和优化[3][35]。 4. 通过优化过程，计算出各类资产的最优配置权重[35][37]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：国内景气因子**[2][23] * **因子构建思路**：构建一个用于衡量国内经济增长景气程度的指标[2]。 * **因子具体构建过程**：报告中未详细说明该因子的具体构建公式和过程，仅提及该因子用于指示国内经济增长压力[2][20][23]。 2. **因子名称：国内信用因子**[2][23] * **因子构建思路**：构建一个用于衡量国内信用周期和宽松程度的指标[2]。 * **因子具体构建过程**：报告中未详细说明该因子的具体构建公式和过程，仅提及该因子用于指示国内信用环境[2][20][23]。 模型的回测效果 1. **大类资产配置策略**，12月收益0.8%[3][35]，最近1年收益11.3%[3][35]，最大回撤2.9%[3][35] 2. **宏观评分模型**，2026年1月对中证800观点：中性[26]，对10年国债观点：看多[26]，对标普500观点：看多[26]，对黄金观点：谨慎[26]，对原油观点：看多[26]，对铜观点：看多[26] 3. **美股择时模型**，美股中期择时指标最新读数72.9[25]，模型观点：看多[25] 4. **黄金择时模型**，黄金择时指标最新值-0.51[27]，模型观点：看好[27] 5. **原油择时模型**，原油景气指数最新读数-0.05[33]，模型观点：谨慎[33] 因子的回测效果 （报告中未提供量化因子的独立测试结果指标值）

核心配置逻辑 - 下一任美联储主席（前理事凯文·沃什呼声高）可能降低市场对2026年降息预期，美联储独立性或增强[1][11] - 国内政策预期改善，宏观政策接续发力，建筑业PMI大幅改善3.2个百分点至52.8%，指向投资止跌回稳[2][17] - 经济基本面边际变化不大，12月制造业PMI为50.1%，但消费内需承压，社零增速预计约1.6%[16][17] 国内资产观点 - 国内股指震荡上行，春季行情有望展开，上证指数和创业板指预计分别上涨2.06%和4.93%[2] - 风格配置建议超配成长和周期，低配消费，因子分析显示周期风格具备相对优势[2][25] - AI产业链是最强主线，应用于AI服务器的PCB年复合增长率预计达32.5%，CPO需求弹性可观[26][31] - 关注景气细分方向：存储芯片部分产品价格年内最大涨幅超50%；2025年中国储能锂电池出口预计达200GWh，同比增长50%[39][37] 利率与债券 - 国内1月存在降准可能，降息有待观察，短端利率可能因边际宽松回落[2][47] - 10年期国债收益率预计震荡，1年期国债收益率预计下行6个基点至1.337%[2] - 美债利率偏震荡，10年期美债收益率预计上行16个基点至4.18%，因美联储降息预期下降[2][61] 大宗商品与汇率 - 国际大宗商品中，相对超配铜（COMEX铜价上涨8.84%至5.649美元/磅），低配原油（布伦特原油下跌1.93%至57.42美元/桶）[2][74] - 国内大宗商品高配螺纹钢和玻璃，因投资止跌回稳预期托底价格[2][94] - 美元指数预计震荡下行1.18%至98.27，人民币兑美元预计升值1.28%至6.99，但大幅升值概率偏低[2][120][124]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观指标趋势分析模型**[10] * **模型构建思路**：通过统计检验方法，判断单个宏观指标的趋势（上行或下行）是否对特定大类资产的未来收益率有显著影响，并据此形成资产配置观点[10]。 * **模型具体构建过程**： 1. 对每个宏观指标，使用历史均线法判断其在每个时点的趋势方向（上行或下行）[11]。 2. 分别统计宏观指标处于上行趋势和下行趋势时，对应大类资产未来1个月的月度收益率序列[10]。 3. 使用T检验判断两个收益率序列的均值是否存在显著差异。T值计算公式如下： $$t={\frac{\overline{{R_{1}}}-\overline{{R_{2}}}}{\sqrt{\frac{(n_{1}-1){S_{1}}^{2}+(n_{2}-1){S_{2}}^{2}}{n_{1}+n_{2}-2}}({\frac{1}{n_{1}}}+{\frac{1}{n_{2}}})}}\sim t_{n_{1}+n_{2}-2}$$ 其中，$\overline{R_1}$、$\overline{R_2}$ 分别代表宏观指标在上行和下行情况下，某大类资产的平均月度收益率；$S_1$、$S_2$ 代表对应情况下的月度收益率标准差；$n_1$、$n_2$ 分别代表宏观指标处于上行或下行的月份数量[10]。 4. 若t值显著，则认为该宏观指标趋势对该资产收益率有显著影响。根据指标最新趋势方向，给出“利多”（得分+1）或“利空”（得分-1）的观点[15]。 2. **模型名称：技术分析趋势判断模型**[16] * **模型构建思路**：根据不同大类资产的价格特性，构建差异化的趋势指标，以判断资产价格的短期趋势方向[16]。 * **模型具体构建过程**：针对不同资产类别采用不同的计算方法： * **权益资产**：趋势指标 = (历史2个月LLT平均月度涨跌幅) - (历史(T-12至T-2)个月LLT平均月度涨跌幅)。若结果为正，则趋势向上，得分+1；反之则趋势向下，得分-1[16][21]。 * **债券资产**：趋势指标 = (历史2个月收盘价平均月度涨跌幅) - (历史(T-12至T-2)个月收盘价平均月度涨跌幅)。若结果为正，则趋势向上，得分+1；反之则趋势向下，得分-1[16][21]。 * **黄金资产**：趋势指标 = 历史6个月收盘价平均月度涨跌幅。若结果为正，则趋势向上，得分+1；反之则趋势向下，得分-1[16][21]。 * **工业品资产**：趋势指标 = 历史2个月收盘价平均月度涨跌幅。若结果为正，则趋势向上，得分+1；反之则趋势向下，得分-1[16][21]。 3. **模型名称：权益资产估值指标模型**[21] * **模型构建思路**：使用股权风险溢价（ERP）的历史分位数来衡量权益资产的估值水平，分位数越高代表估值越低，越具投资价值[21]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算中证800指数的股权风险溢价（ERP）：ERP = 1 / PE(TTM) - 10年期国债到期收益率[21]。 2. 计算当前ERP在历史5年（滚动窗口）中的分位数： 分位数 = (当前ERP值 - 历史5年ERP最低值) / (历史5年ERP最高值 - 历史5年ERP最低值)[21]。 3. 根据分位数区间给出估值得分：分位数 > 90%得+2分；70%-90%得+1分；30%-70%得0分；10%-30%得-1分；<10%得-2分[22]。 4. **模型名称：权益资产资金流指标模型**[27] * **模型构建思路**：通过计算指数月度主动净流入额的短期变化，来判断资金流向是处于流入还是流出状态[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. 获取中证800指数的月度主动净流入额数据[27]。 2. 计算资金流指标：资金流指标 = (历史1个月主动净流入额) - (历史6个月平均月度主动净流入额)[27]。 3. 若该指标值为正，则认为处于资金流入状态，得分+1；若为负，则为资金流出状态，得分-1[27]。 5. **模型名称：固定比例+宏观指标+技术指标配置模型**[35] * **模型构建思路**：在固定比例（基准）资产配置的基础上，根据宏观指标和技术指标产生的月度信号，动态调整各类资产的配置权重[35]。 * **模型具体构建过程**： 1. 选定7类基础资产（权益、债券、黄金、工业品、货币等）并设定固定的基准配置权重[35][37]。 2. 每月末，汇总各资产的宏观指标得分和技术指标得分，得到总得分[34]。 3. 根据总得分方向（正或负），对非货币资产在基准权重上进行一定比例（如5%）的权重增减调整，并相应反向调整货币资产的配置比例，以保持总权重为100%[35]。 6. **模型名称：经典资产配置模型+宏观指标+技术指标**[43] * **模型构建思路**：以控制波动率模型或风险平价模型生成的权重作为基准组合，再叠加宏观与技术信号进行权重调整，并在换手率和权重上限方面施加约束以提高可行性[43]。 * **模型具体构建过程**： 1. 选择与固定比例模型相同的7类基础资产[43]。 2. 构建两个经典配置基准组合： * **控制波动率组合**：以控制年化波动率不超过6%为目标优化权重[43]。 * **风险平价组合**：以风险贡献度均衡为目标优化权重[43]。 3. 每月末，根据宏观与技术指标的总得分，对非货币资产的基准权重进行动态调整，并相应调整货币资产权重[43]。 4. 施加约束条件：权益资产总权重不超过30%，商品资产总权重不超过20%；单一资产月度换手率不超过20%，总月度换手率不超过30%[43]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：宏观指标趋势因子**[10] * **因子构建思路**：将宏观指标的历史均线方向（上行/下行）转化为对特定资产的看多（+1）或看空（-1）信号[10][15]。 * **因子具体构建过程**：对于每个宏观指标-资产对，根据T检验结果，若指标趋势对资产收益影响显著，则当最新均线方向为上行时，因子取值为+1（利多），下行时取值为-1（利空）；若不显著，则可能不产生信号或取值为0[10][15]。 2. **因子名称：资产价格趋势因子**[16] * **因子构建思路**：通过计算特定资产价格（或LLT指标）的短期与长期平均涨跌幅之差，或直接使用短期平均涨跌幅，来判断价格趋势方向[16]。 * **因子具体构建过程**：如模型部分所述，针对四类资产（权益、债券、黄金、工业品）分别计算其特定的趋势指标值。根据该值的正负，因子取值为+1（趋势向上）或-1（趋势向下）[16][21]。 3. **因子名称：股权风险溢价（ERP）分位数因子**[21] * **因子构建思路**：将权益资产的估值水平（ERP历史分位数）转化为多档得分因子，用于评估其估值吸引力[21][22]。 * **因子具体构建过程**：计算当前ERP的5年历史分位数，并根据预设阈值映射为离散得分：分位数>90%得+2，70%-90%得+1，30%-70%得0，10%-30%得-1，<10%得-2[21][22]。 4. **因子名称：资金流变化因子**[27] * **因子构建思路**：通过比较近期与中期资金净流入的差异，捕捉资金流向的边际变化，作为市场情绪的代理指标[27]。 * **因子具体构建过程**：计算“历史1个月主动净流入额”与“历史6个月平均月度主动净流入额”的差值。若差值为正，因子取值为+1（资金流入）；若为负，取值为-1（资金流出）[27]。 模型的回测效果 （数据区间：2006年4月 至 2025年12月31日） 1. **固定比例+宏观指标组合**，年化收益率9.46%，最大回撤11.30%，年化波动率6.03%[40] 2. **固定比例+技术指标组合**，年化收益率8.29%，最大回撤12.65%，年化波动率6.17%[40] 3. **固定比例+宏观指标+技术指标组合**，年化收益率10.22%，最大回撤9.34%，年化波动率6.24%[40] 4. **固定比例基准组合**，年化收益率6.43%，最大回撤18.63%，年化波动率5.84%[40] 5. **控制年化波动率6%+宏观指标+技术指标组合**，年化收益率9.10%，最大回撤5.06%，年化波动率4.94%[47] 6. **风险平价+宏观指标+技术指标组合**，年化收益率8.28%，最大回撤4.47%，年化波动率3.40%[47] 因子的回测效果 （注：报告中未提供单个因子的独立回测绩效指标，如IC、IR等。因子效果体现在其集成到配置模型后，模型整体表现的提升上。）

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 预计假期后股指震荡偏强运行，IH2603品种短期、中期震荡，日内偏强，整体震荡偏强 [1][5] - 政策利好预期、资金净流入、宏观经济指标韧性、全球货币宽松周期下大类资产配置中国科技资产趋势，共同支撑股指，虽短期接近前期高点涨势放缓，但假期后市场流动性回流、政策利好发酵将使股市风险偏好持续回升 [5] 根据相关目录分别进行总结 品种观点参考—金融期货股指板块 - IH2603短期、中期震荡，日内偏强，观点参考为震荡偏强，核心逻辑是政策利好预期与资金净流入趋势不变 [1] 主要品种价格行情驱动逻辑—金融期货股指板块 - 涉及IF、IH、IC、IM品种，日内观点偏强，中期观点震荡，参考观点震荡偏强 [5] - 核心逻辑：上周三各股指窄幅震荡，12月制造业PMI升至50.1%，宏观经济指标有韧性，叠加政策利好预期、资金净流入、全球货币宽松周期下配置中国科技资产趋势，支撑股指；短期接近前期高点涨势放缓，假期后市场流动性回流、政策利好发酵，股市风险偏好将持续回升 [5]

2025年市场回顾 - 全球宏观经济不确定性是驱动大类资产价格波动的核心逻辑，导致贵金属、有色金属等原材料价格飙升 [1] - A股在美元资产不确定性与“资产荒”背景下，凭借宏观政策与估值的双重确定性，走出“慢牛”行情 [3] - 市场呈现“股强债弱”特征，权益市场全面走强，硬科技赛道引领，AI、有色金属等板块领涨，赚钱效应明显 [4] - 债券市场震荡走弱，利率债整体承压，信用债强弱分化，仅可转债因偏股特性表现较好，资金从债市向股市迁徙 [4] - 商品市场结构性领涨，贵金属与铜、铝成主线 [4] - 黄金受益于全球降息周期、央行持续购金及避险需求，全年表现亮眼 [4] - 白银因需求激增叠加供给有限，走出历史性行情 [4] - 铜依托矿端供给刚性和AI算力基建需求拉动，供需紧平衡支撑价格上行 [4] - 铝作为铜的替代品，价格走出稳健上涨行情 [4] - 私募证券产品业绩亮眼，量化策略表现尤为突出，管理规模稳步增长，市场认可度不断提升 [5] - 量化策略头部效应明显，头部机构在产品备案数量、新增募资规模等方面领先 [5] - AI与机器学习的深度应用成为驱动量化策略发展的重要力量，产品策略多元化趋势显著 [5] 2026年市场展望 - 资产配置逻辑从“避险主导”转向“增长与通胀双轮驱动” [1] - 美联储货币政策、AI技术落地进程将成为重塑市场格局的关键力量 [1] - 全球市场重大风险较2024-2025年有所降低，经济有望平稳运行 [7] - 各国将“实体制造能力”视为国家安全核心，财政政策比货币政策更能有效推动实体复苏 [7] - 结构性转变将推升实体经济需求、抬升通胀中枢与利率中枢，利空债券、利多大宗商品及抗通胀资产 [7] - 在不发生尾部风险前提下，2026年全球经济增长中枢有望保持在2.6%左右 [7] - 大类资产配置的关键变量在于美联储利率走向与AI板块落地进程两个方面 [8] - 美联储降息节奏与幅度牵动全局，若降息顺利推进，全球流动性宽松将支撑股债估值，美元走弱有望推动资金流向非美市场 [8] - 若降息不及预期，美债收益率上行、美元走强，可能导致新兴市场资金外流、风险资产承压 [8] - AI产业发展将催生海量电力需求，直接拉动铜、银、铝等金属的需求，但供给端增长滞后可能引发供需错配和价格波动 [8] - 若美联储处于降息周期，资金成本降低将助力AI产业扩产，进一步放大相关金属需求 [9] - 若降息不及预期，可能压制科技股估值与大宗商品价格，催生市场分化格局 [9] - 预计“股优债劣”态势将持续，权益资产优势会更突出 [9] - 美元指数走势与大宗商品价格高度负相关，美元走弱将为大宗商品价格提供支撑 [9] - 全球产业链将出现重构，供给约束加剧叠加投资端大规模需求，形成双重支撑 [9] - 工业品受产业链重构与制造业回流驱动，更具周期弹性 [9] - 黄金得益于去美元化趋势及各国央行增持，是长期配置的稳定基石 [9] - 工业品在财政扩张初期涨幅更为迅猛，黄金在地缘风险升级时更具配置价值 [9] - 2026年通胀和经济增速有望回升，温和复苏环境延续，市场风险偏好提升利多权益和可转债等风险资产 [9] - 在货币政策适度宽松基调下，债市出现显著调整概率较低，可能维持区间震荡格局 [9] 大宗商品展望 - 2026年商品市场将在“宏观宽松+微观改善”驱动下延续强势，但不同品种交易逻辑分化 [11] - 在美联储宽货币预期转向前，金属行情难言结束，但后半程市场震荡幅度会放大 [11] - 自2025年7月中央层面提出“反内卷”以来，光伏、锂电行业走强，多晶硅价格明显回升 [11] - 化工板块商品价格处于低位，若2026年有从供给侧入手的“反内卷”落地，可能走出一轮由供需再平衡驱动的多头行情 [11] - 当前铜行业景气度高但前期涨幅已兑现供需紧张预期，而铝行业机会更多 [11] - 目前铜铝比价处于高位，倒逼铝代铜进程提速，后续铜价大概率高位运行，铝的替代需求会持续释放，铝的配置性价比会较高 [11] - AI、新能源领域将给有色板块带来新增需求，铜价高位推动铝代铜持续，叠加供给刚性，铝行业景气度将持续 [12] - 2026年市场主线明确，持有优质权益资产可把握趋势性收益 [12] - 2026年下半年市场会出现波折，前期涨幅较大的板块需消化估值，资金获利了结易引发波动 [12]