公司业务与市场表现 - 填料主要应用于生物大分子领域 下游客户需求恢复良好 国产替代推动增长动力充足 [1] - 2025年整体业绩预计稳健增长 抗体和多肽领域同比增幅较大 [1] - Q2营收增加但利润率下降 主要因胰岛素和GLP-1领域毛利率较低且市场竞争加剧 [1] 行业趋势与竞争格局 - 国内创新药BD趋势带来市场需求增长 国产替代加速 技术创新升级 定制化服务发展和行业竞争加剧 [1] - 海外业务分为分析色谱和工业填料 主要竞争对手为Cytiva和Thermo Fisher等 [1] - 公司优势在于技术平台和定制化服务 国产替代趋势不可逆转 出海需通过本地化公司服务海外市场 [1] 产能与产品发展 - 扬州一期产能利用率高 二期建成后可承接大客户需求 [1] - 重组胶原蛋白市场爆发 公司开发多种MMC复合模式填料 适用于多种亚型重组人源化胶原蛋白纯化 [1] - GLP-1药物市场前景广阔 公司相关填料产品销售额大幅增长 [1]

公司背景与领导团队 - 公司成立于2010年12月，全球员工100余人，投研团队占比超80%且硕博学历占比高，毕业于海外常春藤名校及国内顶尖名校[1] - 创始人袁宇博士2008年毕业于宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学博士，曾任美联储研究员、沃顿商学院及上海高级金融学院教授[3] - 袁宇博士与美国金融学会前主席Robert Stambaugh教授共同创立公司，并将学术研究成果应用于投资领域[3] 量化模型与学术研究 - 公司基于Fama-French三因子模型修正提出符合中国国情的中国特色三因子模型（CH-3），使用盈利市值比因子替代账面市值比因子，并剔除全市场市值最小30%的股票以规避壳价值影响[7][13] - 模型持续优化以适应市场政策、环境及结构变化，确保策略迭代有效稳定[13] 投研体系与技术布局 - 独创"五环多核"量化流水线投研体系，涵盖因子、AI、优化、风控、交易五个环节，通过多团队协作提升策略研发持续性与稳定性[9][14] - 2021年成立AI实验室G-Lab，AI全流程参与因子挖掘、模型优化、风控及交易环节，提升投研效率与策略适应性[14] - 2022年启动算力基础设施建设，包括两期超级计算机及持续扩容的"星座计划"超算系列[14] 因子挖掘与策略应用 - 实盘因子库包含30000个因子，以人工挖掘为主（100000个），机器挖掘为辅（8000万个），人工因子具备强学术理论支撑且与库内因子保持低相关性[14][15] - 人工挖掘因子在高波动率环境下表现更优，机器挖掘因子在低波动率环境下微观结构捕捉能力更强[15] 产品业绩与市场表现 - 量化选股产品"鸣石春天28号"近三年超额收益位居头部私募量化选股10强第3名，归因于高效投研体系、策略适应性及市场环境共振[16][17] - 量化选股策略不对标任何指数，选股灵活性和广度更高，精准把握结构性机会[17] - 中证1000指增产品"鸣石宽墨七号"上榜行业前列，因小市值股票价格弹性突出、定价效率低及流动性改善带来Alpha和Beta双重收益机会[18][19][20] 风控体系本土化建设 - 自研鸣石Barra多因子风控模型，针对中高频交易策略提升波动率预测能力，引入短周期因子并优化传统风险因子计算方式[21] - 精确控制产品波动率、风格敞口等风险指标，增强风控措施前瞻性和完备性[21]

市场表现 - 沪指突破3731点创十年新高 A股总市值首次达到100万亿元 [1] AI在投资领域的应用现状 - AI通过量化交易机制实现智能化操作 包括机器学习盯盘 K线规律扫描 自然语言处理24小时爬取财报和新闻关键词 [2] - AI基于数据逻辑操作 克服人类情绪影响 在技术面 基本面 新闻事件和市场情绪分析方面具有优势 [2] - 大型投资机构已将AI纳入决策流程 国内头部量化资管公司如幻方量化布局AI大模型DeepSeek 百亿级量化私募同步推进AI技术迭代 [2] - 多数券商平台接入DeepSeek部署AI功能 AI入口已普及至股民常用软件 [3] AI应用的局限性 - AI存在数据偏差或不完整问题 无法理解复杂市场情绪和非量化因素 且难以预测黑天鹅事件 [3] - 部分机构以低门槛AI选股工具为名进行违规操作 包括虚假宣传 非法荐股和个人信息泄露 [3] - 社交平台加强监管 微信视频号处置违规直播间2.3万个并封禁账号1.1万个 快手实行分级管控 抖音打击AI荐股行为 [3] 合规与责任问题 - AI是否构成违规荐股及投顾服务尚无法律定论 责任归属尚未明确 [4][5] 未来发展趋势 - AI将整合非结构化数据如社交媒体情绪 并运用多模态技术分析文本 图像和声音 [5] - AI在投资行业的作用趋势全球范围内势不可挡 [5]

市场结构与策略定位 - 当前市场处于哑铃行情向均衡修复阶段 资金从低估值大盘蓝筹与小微盘股两端向中段回流[1] - 中证A500指数70%成份股与沪深300重合提供基本面稳定性 30%接近中证500覆盖TMT等新兴产业具备成长弹性[1] - 指数增强策略通过精细化量化模型与动态风控捕捉超额收益 强调胜率与赔率平衡[1][2] 因子配置框架 - 采用60%基本面因子+40%量价因子的组合配置 基本面因子聚焦基本面动量与困境反转[2] - 量价因子结合人工挖掘与机器学习 非流动性冲击因子在2024年小微盘风格中表现突出[2] - 区别于私募高频交易 公募量化超额收益主要来源于因子挖掘与风控约束[2] 动态风控体系 - 风控策略由静态升级为动态 根据个股流动性、冲击成本、事件舆情与基本面强度差异化调整偏离度[2] - 对基本面优异且因子评分高的标的采取差异化管控措施 优化风险收益比[2] - 通过严格风控约束管理组合风险 避免极端风格暴露[2][4] 策略执行理念 - 坚持多因子框架下的均衡配置 不进行极端风格押注[4] - 注重不同市场环境下的胜率稳定性与回撤管理 强调长期可复用体系[4] - 量化团队14年来持续融合人工智能与行为金融学研究成果 提升策略鲁棒性与可解释性[4]

市场结构与投资策略 - 当前A股市场处于哑铃行情向均衡修复阶段 资金从低估值大盘蓝筹和小微盘股两端向中段回流[1][2] - 中证A500指数70%成份股与沪深300重合提供基本面稳定性 30%接近中证500覆盖TMT等新兴产业具备成长弹性[2] - 指数增强产品通过精细化量化模型与动态风控争取超额收益 强调胜率与赔率平衡[1][2] 量化策略框架 - 采用60%基本面因子+40%量价因子的组合配置 基本面因子关注基本面动量和困境反转[3] - 量价因子结合人工挖掘与机器学习 非流动性冲击因子在小微盘风格阶段表现突出[3] - 风控体系由静态升级为动态 根据个股流动性/冲击成本/事件舆情/基本面强度动态调整偏离度[4] 产品定位与优势 - 中证A500指增策略坚持多因子框架下的均衡配置 不进行极端风格暴露[6] - 公募量化超额收益来源于精细化因子挖掘和严格风控 区别于私募量化的高频交易[4] - 策略注重不同市场环境下的胜率稳定性与回撤管理 强调长期可复用体系[6] 团队方法论 - 量化投资坚持纪律与系统化框架 通过持续优化细节提升策略有效性[6] - 因子研究-组合构建-风控执行全链路保持模型严谨性 融合人工智能与行为金融学前沿成果[6]

市场结构与投资策略 - 当前市场处于哑铃行情向均衡修复阶段 资金从低估值大盘蓝筹和小微盘股两端向中段回流 中证A500指数在市值风格与阿尔法空间上具备双重优势 [1][2] - 中证A500指数成份股约70%与沪深300指数重合提供基本面稳定性 约30%更接近中证500指数特色 涵盖较多TMT等新兴产业具备更高成长弹性 [2] - 基本面扎实、估值合理且尚未被充分挖掘的上市公司或迎来配置窗口 该指数在安全边际与向上空间之间形成良好均衡 [2] 量化模型构建 - 策略采用60%基本面因子+40%量价因子的组合配置 基本面因子重点关注基本面动量和困境反转 量价因子结合人工挖掘和机器学习 [3] - 非流动性冲击因子（衡量成交额对股价影响）在2023年小微盘风格阶段表现突出 因子选择根据不同指数特性差异化配置 [3] - 公募量化超额收益主要来自精细化因子挖掘和严格风控约束 与私募量化偏高频交易形成差异化 [3][4] 动态风控体系 - 风控策略由静态升级为动态 不再一刀切设定个股偏离上限 而是结合微观流动性、预估冲击成本、事件舆情与基本面强度进行动态调整 [4] - 对基本面优异且因子评分更高的标的采取差异化偏离度管控措施 优化风险收益比 实现更精细化的组合风险管理 [4] - 风控管理注重不同市场环境下的胜率稳定性与回撤控制 通过全链路模型严谨性提升策略鲁棒性 [4][6] 市场环境应对 - 近期科技板块出现极致机构抱团现象 抱团速度较2019-2021年更快 对量化策略获取超额收益提出更高要求 [5] - 策略坚持多因子框架下的均衡配置 不在风格暴露上做极端押注 通过因子选择、风控管理与交易执行的细节打磨应对市场变化 [6] - 量化投资优势在于纪律与系统 坚守经过验证的框架 通过持续吸收人工智能与行为金融学前沿研究成果提升策略可解释性 [6]

[角色] 你是一名熟练的金融工程分析师，擅长量化模型、量化因子的构建，以及模型、因子效果的分析解读 [任务] 给你一篇量化主题的研报，总结一下这篇报告中涉及的量化模型、量化因子的内容，需要包括的内容有： 1）模型或者因子的名称 2）模型或者因子的构建思路（简单叙述即可） 3）模型或者因子的具体构建过程（需要详细的过程），如果中间涉及到公式，也列出公式 4）对模型或者因子的评价（简单叙述即可） 5）模型或者因子的具体测试结果取值 [注意] 1)如果有一部分没有相关内容，请跳过这一部分，进行其他的部分，不要在最后总结中输出“XX内容无”这样的无用表述 2)总结时要全面、详细、尽可能覆盖全部的内容、不遗漏重点 3)要分组展示内容，模型或者因子的指标取值单独在一个组 4)一定不要遗漏报告中出现的模型或者因子，包括复合模型或者因子，也包括基于某一基准模型、因子衍生出来的模型或者因子 5)有公式的一定要写出公式和公式说明，公式按照原文的格式展示出来 **要特别注意**：公式格式为 $$公式$$ 不要使用其他分割符构造公式 6)对模型或因子的评价应当是定性的评价，而不是指标取值，如果没有就不写 7)总结模型或因子在每个指标下取值时，每个模型或因子所对应的指标应该是完全一致的，不要在某个模型或因子下面多一个或者少一个指标 8)同一模型或因子的指标值应该在同一口径下，不要把不同窗口期的指标值混在一起放 9)不要把其他模型或因子的内容放错到该模型或因子下面 10)指标“信息比率“的英文是IR 11)注意区分开模型和因子，有的研报只有其中的一种 **要特别注意**：公式格式为 $$公式$$ 不要使用其他分割符构造公式 公式后边不要再有 [序号] 一定不要包括： 1) 风险提示 2) 免责声明 3) 评级规则 4) 其他和报告核心内容不相关的内容 [例子开始] 量化模型与构建方式 1.模型名称：XX；模型构建思路：XX（简单叙述）；模型具体构建过程：XXXX，公式是XX，公式中XX参数代表了XX（详细地把每一个步骤列出，有公式要写出公式）；模型评价：XX（简单叙述） （上述这些内容如果有哪一个没有，就不用列出） 2.模型名称：XX；模型构建思路：XX；模型具体构建过程：XXXX 模型的回测效果 1.XX模型，XX指标值XX，... 2.XX模型，XX指标值XX，... 量化因子与构建方式 1.因子名称：XX；因子的构建思路：XX；因子具体构建过程：XXXX，公式是XX，公式中XX参数代表了XX；因子评价：XX 2.因子名称：XX；因子的构建思路：XX；因子具体构建过程：XXXX 因子的回测效果 1.XX因子，XX指标值XX，... 2.XX因子，XX指标值XX，... [例子结束] Content: --------- <doc id='1'>通信、非银仓位提升， 港股 ETF 持续吸引资金流入 —— 量化市场追踪周报（2025W34）</doc> <doc id='2'>请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 1</doc> <doc id='3'>证券研究报告 金工研究 金工点评报告 于明明 金融工程与金融产品 首席分析师 执业编号：S1500521070001 联系电话：+极速6合 18616021459 邮 箱：yumingming@cindasc.com 吴彦锦 金融极速6合工程与金融产品 分析师 执业编号：S1500523090002 联系电话：+极速6合 18616819227 邮 箱：wuyanjin@cindasc.com 周君睿 金融工程与金融产品 分析师 执业编号：S150052311000极速6合5 联系电话：+极速6合 19821223545 邮 箱：zhoujunrui@cindasc.com 量化市场追踪周报(2025W34)：通信、非银仓位提 升，港股 ETF 持续吸引资金流入 2025 年 8 月 24 日 截至 2025/8/22，主动权益型基金的平均仓位约为 88.83%。其中，普通股 票型基金的平均仓位约为 90.79%（较上周下降 0.62pct），偏股混合型基金 的平均仓位约为 88.86%（极速6合较上周下降 0.07pct），配置型基金的平均仓位约 为 87.77%（较上周下降 0.46pct）；"固收+"基金平均仓位约为 22.86%， 较上周下降 极速6合0.10pct。</doc> <doc id='4'>截至 2025/8/22，主动偏股型基金大盘成长仓位 30.22%（较上周上升 2.7pct），大盘价值仓位 8.92%（较上周下降 0.48pct），中盘成长仓位 7.88% （较上周下降 1.63pct），中盘价值仓位 6.95%（较上周上升 0.99pct），小 盘成长仓位 40.1%（较上周下降 2.9pct），小盘价值仓位 5.94%（较上周上 升 1.32pct）。 从持股市值加权平均值来看，本周主动权益型基金配置比例上调较多的行 业有非银行金融（约 3.51%，较上周提升 0.78pct）、计算机（约 4.48%， 较上周提升 0.50pct）、综合（约 0.85%，较上周提升 0.33pct）、通信（约 6.52%，较上周提升 0.32pct）、电子（约 16.28%，较上周提升 0.29pct）， 配比下调较多的行业有汽车（约 4.81%，较上周下降 0.62pct）、医药（约 11.77%，较上周下降 0.40极速6合pct）、传媒（约 1.91%，较上周下降 0.26pct）、 请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 2</doc> <doc id='5'>本周市场复盘：本周，A 股市场做多情绪高涨，连续五个交易日成交额突 破 2 万亿元，市场宽基指数普遍上涨，上证指数突破 3800 点，创年内新 高。结构上，TMT 行业表现强劲，科创 50 单周涨幅超过 13%，红利和价 值风格则相对疲弱。从主动权益基金的配置行为来看，近两周权益仓位整 体回升至年内相对高位，通信和非银行业的仓位极速6合较一个月前有明显增加。 杠杆资金参与情绪持续高涨，两融余额持续上升，创下阶段性新高，突破 2.1 万亿元。ETF 方面， 科创 50 出现较大幅度的获利了结，部分低位板块如化工和光伏则获得资金布局。相对而言，港股类 ETF 在近期 持续吸引资金流入，近一个月跨境 ETF 净流入超过 800 亿元，港股科技、大金融 和创新药板块成为资金的主要 增配方向。此外，近期南向资金的流入也有 所边际加速。随着 8 月 22 日美联储主席鲍威尔在全球央行年会上释放鸽 派信号，9 月降息预期升至高位，短期来看对于港股流动性及多头情绪构 成利好，或进一步支持港股市场的表现。 公募基金：主动权益基金仓位出现回升，通信、非银行业仓位提升。本周 主动偏股型基金的净值涨跌幅平均值 3.29%，上涨基金数目占比达到 92.41%。其中：净值表现最好的前五只基金分别是招商移动互联网产业股 票 A、东方阿尔法优势产业混合 A、前海开源高端装备制造灵活配置混合 A、嘉实绿色主题股票 A、银河创新成长混合 A，一周净值涨跌幅分别是 16.66%、16.45%、14.98%、14.77%、14.27%。</doc> <doc id='6'>银行（约 3.37%，较上周下降 0.20pct）、交通运输（约 1.42%，较上周下 降 0.16pct）。</doc> <doc id='7'>信达证券股份有限公司 CINDA SECURITIES CO.,LTD 北京市西城区宣武门西大街甲127 号 金隅大厦B 座 邮编：100031 主力/主动资金流向：主力主动流入通信、电子。主力资金流：本周主力 净流入通信、电子，流出医药、机械。（1）个股：主力净流入&中小单净 流出：中兴通讯、中科曙光、兆易创新、中油资本、海光信息等。主力净 流出&中小单净流入：东方财富、卧龙电驱、药明康德、工业富联、胜宏 科技等。（2）行业：主力净流入&中小单净流出极速6合：通信、电子、食品饮料、 银行、综合等。主力净流出&中小单净流入：医药、机械、电力设备及新 能源、有色金属、基础化工等。主动资金流：本周主买净额约-1446.53 极速6合亿 元，主动资金净流入电子、通信。（1）极速6合个股：主动资金更看好中兴通讯、 北方稀土、中芯国际、寒武纪、贵州茅台等标的，中油资本、中电鑫龙、 上海电气、金田股份、中国船舶极速6合等标的遭主动资金净卖出。（2）行业：主 买净额居前的行业有：电子、通信、计算机、食品饮料、银行等；流出较 多的行业有：机械、医药、基础化工、电力设备及新能源、有色金属等。 风险因素：结论基于历史数据统计、建模和测算，受市场不确定性影响可 能存在失效风险。</doc> <doc id='8'>| 量化市场追踪周报（2025W34）：通信、非银仓位提升，港股 ETF 持续吸引资金流入 5 | | --- | | 1. 本周市场复盘：做多情绪高涨，TMT 强势领涨 5 | | 极速6合2. 公募基金： 6 | | 公募基金仓位测算：近两周主动权益基金仓位出现回升 7 | | 主动权益产品风格动向：大盘成长风格暴露相对提升 9 | | 主动权益产品行业动向：周内非银仓位提升，汽车仓位下降 9 | | ETF 市场跟踪：跨境 ETF 近一月净流入超 800 亿 12 | | 新成立基金：本周主动权益基金新发总份额约为 29.66 亿份 13 | | 3. 主力/主动资金流：主力主动流入通信、电子 15 | | 附录 1：本周各类型 ETF 净流入 TOP5 产品信息一览 18 | | 附录 2：本周公募基金新成立与新发行一览 21 |</doc> <doc id='10'>| 表 1：本周净值涨跌幅 TOP10 主动权益型基金信息 6 | | --- | | 表 2：主动权益型基金近期行业仓位分布(%) 10 | | 表 3：近 8 周基于绩优基金的行业轮动信号 12 | | 表 4：本周个股资金净流入额(TOP5&BTM5，亿元) 16 | 极速6合| 表 5：本周中信一级行业资金净流入极速6合额(TOP5&BTM5，亿元) 16 | | 表 6：本周个股资金主动净流入额(TOP5&BTM5，亿元) 16 | | 表 7：本周中信一级行业资金主动净流入额(TOP5&BTM5，亿元) 17 | | 表 8：本周各类型 ETF 净流入 TOP5 产品信息一览 18 | | 表 9：本周新成立公募基金一览(按基金成立日计) 21 | | 表 10：本周新发行公募基金一览(按基金认购日计) 22 |</doc> <doc id='12'>| 图 1：重点宽基指数周涨跌幅一览(%) 5 | | --- | | 图 2：一级行业指数周涨跌幅一览(%) 6 | | 图 3：主动权益型基金历史仓位分布 7 | | 图 4："固收+"基金历史仓位分布 8 | | 图 5：主动权益型基金历史风格仓位分布 9 | | 图 6：信达金工行业轮动策略多头超额 11 | | 图 7：今年以来 ETF 分类累计净流入额(亿元极速6合) 极速6合13 | | 极速6合图 8：近 1 年主动权益型基金周度成立规模(亿元) 14 | | 图 9：主动权益型基金历年年初以来累计新成立数量 极速6合14 | | 图 10：主动权益型基金历年年初以来累计新成立份额(亿份) 14 | | 图 11：被动权益型基金历年年初以来累计新成立数量 14 | | 图 12：被动权益型基金历年年初以来累计新成立份额(亿份) 14 | | 图 13：近 1 年沪深京三市资金净流入结构分布(亿元) 15 |</doc> <doc id='13'>量化市场追踪周报（2025W34）：通信、非银仓位提升，港股 ETF 持续吸引资金 流入 1. 本周市场复盘：做多情绪高涨，TMT 强势领极速6合涨 本周，A 股市场做多情绪高涨，连续五个交易日成交额突破 2 万亿元，市场宽基指数普遍上涨，上证指数突破 3800 点，创年内新 高。结构上，TMT 行业表现强劲，科创 50 单周涨幅超过 13%，红利和价值风格则相对疲弱。 从主动权益基金的配置行为来看，近两周权益仓位整 体回升至年内相对高位，通信和非银行业的仓位较一个月前 有明显增加。杠杆资金参与情绪持续高涨，两融余额持续上升，创下阶段性新高，突破 2.1 万亿元。ETF 方面， 科创 50 出现较大幅度的获利了结，部分低位板块如化工和光伏则获得资金布局。相对而言，港股类 ETF 在近期 持续吸引资金流入，近一个月跨境 ETF 净流入超过 800 亿元，港股科技、大金融和创新药板块成为资金的主要 增配方向。此外，近期南向资金的流入也有所加速。随着 8 月 22 日美联储主席鲍威尔在全球央行年会上释放鸽 派信号，9 月降息预期升至高位，短期来看对于港股流动性及多头情绪构 成利好，或进一步支持港股市场的表现。</doc> <doc id='14'>宽基指数表现回顾：本周（2025/8/18-2025/8/22）成长风格整体领先，科创 50 表现尤为亮眼；相比之下，红利、 价值风格的表现较为疲弱。截至 2025/极速6合8/22，上证指数报收 3825.76 点，周涨跌幅约 3.49%；深证成极速6合指报收 12166.06 点，周涨跌幅约 4.57%；创业板指报收 2682.55 点，周涨跌幅约 5.85%；沪深 300 报收 4378 点，周涨跌幅约 4.18%。</doc> <doc id='15'>3.49 4.57 5.85 4.18 3.87 3.45 3.23 13.31 8.40 1.67 4.59 0.83 2.83 0.27 0.27 -0.22 -0.44 -2 0 2 4 6 8 10 12 极速6合14 16 上证指数 深证成指 创业板指 沪深 300 中证 500 中证 1000 中证 2000 科创 50 北证 50 国证价值 国证成长 中证红利 中证转债 恒生指数 标普 500 黄金 9999 南华商品 本周 上周</doc> <doc id='16'>图 1：重点宽基指数周涨跌幅一览(%) 资料来源：同花顺 iFinD 、信达证券研发中心 统计日期： 2025/8/11-2025/8/22 行业指数表现回顾：本周（2025/8/18-2025/8/22）TMT 板块强势领涨。周涨跌幅排名居前的行业有通信、电子、 计算机、传媒、综合等，收益率依次为 10.47%、9.00%、7.80%、5.82%、5.17%；周涨跌幅排名靠后的行业包括 房地产、医药、煤炭、银行、家电等，收益率依次为 0.98%、1.17%、1.23%、1.23%、1.54%。</极速6合doc> <doc id='17'>图 2：一级行业指数周涨跌幅一览(%)</doc> <doc id='18'>2.6 1.2 1.7 1.6 1.9 3.1 1.6 3.0 2.7 2.6 2.2 3.极速6合1 4.9 3.9 4.9 1.5 2.9 1.2 3.4 3.6 1.2 2.8 1.0 1.7 9.0 10.5 7.8 5.8 5.2 3.0 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 石油石化 煤炭 有色金属 电力及公用事业 钢铁 基础化工 建筑 建材 轻工制造 机械 电力设备及新能源 国防军工 汽车 商贸零售 消费者服务 家电 纺织服装 医药 食品饮料 农林牧渔

核心观点 - 国信金工主动量化策略以公募主动股基为业绩基准，包含四个组合：优秀基金业绩增强组合、超预期精选组合、券商金股业绩增强组合和成长稳健组合，目标为战胜主动股基中位数[12] - 成长稳健组合本年表现最佳，绝对收益45.63%，超额收益20.91%，在主动股基中排名8.91%分位点（309/3469）[2][41] - 超预期精选组合本年绝对收益39.73%，超额收益15.01%，排名14.36%分位点（498/3469）[1][29] - 券商金股业绩增强组合本年绝对收益27.90%，超额收益3.18%，排名33.90%分位点（1176/3469）[1][36] - 优秀基金业绩增强组合本年绝对收益22.11%，超额收益-2.61%，排名49.21%分位点（1707/3469）[1][21] 策略表现汇总 - 本周（2025.8.18-2025.8.22）优秀基金业绩增强组合绝对收益4.17%，超额收益0.65%[1][21] - 本周超预期精选组合绝对收益3.71%，超额收益0.19%[1][29] - 本周券商金股业绩增强组合绝对收益3.94%，超额收益0.42%[1][36] - 本周成长稳健组合绝对收益3.38%，超额收益-0.14%[2][41] - 偏股混合型基金指数本周收益3.52%，中证500指数本周收益3.87%[13] - 股票收益中位数本周2.43%，79%股票上涨，主动股基收益中位数本周3.28%，97%基金上涨[2][45] 优秀基金业绩增强组合 - 策略通过对标主动股基，在优选基金持仓基础上采用量化方法增强，控制个股、行业及风格偏离[46][47] - 全样本年化收益20.31%，相对偏股混合型基金指数年化超额11.83%，2012年以来多数年度排名前30%[48][51] - 组合仓位90%，以偏股混合型基金指数为基准[17] 超预期精选组合 - 策略筛选研报标题超预期与分析师全线上调净利润的股票，进行基本面和技术面双层优选[4][52] - 全样本年化收益30.55%，相对偏股混合型基金指数年化超额24.68%，2010年以来每年排名前30%[53][55] - 组合仓位90%，以偏股混合型基金指数为基准[22] 券商金股业绩增强组合 - 策略以券商金股股票池为基准，通过组合优化控制个股和风格偏离，反映公募基金前瞻性判断[5][57] - 全样本年化收益19.34%，相对偏股混合型基金指数年化超额14.38%，2018年以来每年排名前30%[58][61] - 组合仓位90%，以偏股混合型基金指数为基准[30] 成长稳健组合 - 策略采用"先时序、后截面"方式，优先选择距离财报披露日较近的股票，结合多因子打分[6][62] - 全样本年化收益35.51%，相对偏股混合型基金指数年化超额26.88%，2012年以来基本排名前30%[63][66] - 组合仓位90%，以偏股混合型基金指数为基准[37] 市场环境监控 - 本年（2025.1.2-2025.8.22）股票收益中位数23.19%，87%股票上涨，主动股基收益中位数22.06%，99%基金上涨[2][45] - 中证500指数本年收益19.16%，偏股混合型基金指数本年收益24.72%[13] - 股票收益90分位点本年83.89%，主动股基收益90分位点本年44.37%[45]

根据提供的量化研报内容，以下是总结的量化模型、因子及其构建思路、过程、评价和测试结果。 量化因子与构建方式 1. 大类风格因子 **因子名称**：Beta因子[18] **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式，但通常基于股票收益率与市场收益率的协方差计算 **因子评价**：本周在全市场股票池中表现较好 **因子名称**：市值因子[18] **因子构建思路**：反映公司规模大小的风格因子[18] **因子具体构建过程**：通常使用总市值或流通市值的对数作为因子值 **因子评价**：本周市场表现为大市值风格 **因子名称**：盈利因子[18] **因子构建思路**：衡量公司盈利能力[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式 **因子评价**：本周表现较差 **因子名称**：非线性市值因子[18] **因子构建思路**：捕捉市值因子的非线性效应[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式 2. 单因子体系 研报中提到了丰富的单因子体系，包括但不限于以下因子类型： **价值类因子**：市净率因子、市盈率因子、市盈率TTM倒数、市销率TTM倒数、EP因子、BP因子[12][14][16][22] **成长类因子**：单季度营业收入同比增长率、单季度营业利润同比增长率、单季度净利润同比增长率、总资产增长率[12][14][16] **盈利类因子**：单季度ROE、单季度ROE同比、单季度ROA、单季度ROA同比、毛利率TTM、营业利润率TTM、净利润率TTM[12][14][16] **情绪类因子**：标准化预期外收入、标准化预期外盈利[12][14][16] **技术类因子**：5日反转、动量弹簧因子、早盘收益因子、早盘后收益因子[12][14][16] **流动性类因子**：5日平均换手率、换手率相对波动率、6日成交金额的标准差[12][14][16] **质量类因子**：ROIC增强因子、ROE稳定性、ROA稳定性[12][14][16] **资金流因子**：大单净流入、小单净流入、动量调整大单、动量调整小单[12][14][16] 3. 行业内因子 **因子名称**：净资产增长率因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司净资产增长情况[22] **因子名称**：净利润增长率因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司净利润增长情况[22] **因子名称**：每股净资产因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司每股净资产水平[22] **因子名称**：每股经营利润TTM因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司每股经营利润水平[22] **因子名称**：BP因子[22] **因子构建思路**：账面市值比因子在行业内的表现[22] **因子名称**：EP因子[22] **因子构建思路**：盈利价格比因子在行业内的表现[22] **因子名称**：残差波动率因子[22] **因子构建思路**：衡量股票残差收益率的波动性[22] **因子名称**：流动性因子[22] **因子构建思路**：衡量股票流动性的因子[22] **因子名称**：对数市值因子[22] **因子构建思路**：市值因子的对数形式[22] 量化模型与构建方式 1. PB-ROE-50组合模型 **模型名称**：PB-ROE-50组合[2][24] **模型构建思路**：基于市净率(PB)和净资产收益率(ROE)两个核心指标构建的投资组合[2][24] **模型具体构建过程**：选择PB较低且ROE较高的50只股票构建投资组合，具体筛选标准和权重分配方法未详细说明[2][24] 2. 机构调研组合模型 **模型名称**：公募调研选股策略[3][26] **模型构建思路**：基于公募基金调研活动构建的选股策略[3][26] **模型具体构建过程**：未详细说明构建过程，但基于机构调研数据选股 **模型名称**：私募调研跟踪策略[3][26] **模型构建思路**：基于私募基金调研活动构建的选股策略[3][26] **模型具体构建过程**：未详细说明构建过程，但基于机构调研数据选股 3. 大宗交易组合模型 **模型名称**：大宗交易组合[3][30] **模型构建思路**：基于大宗交易数据，采用"高成交、低波动"原则构建的投资组合[30] **模型具体构建过程**：通过"大宗交易成交金额比率"和"6日成交金额波动率"两个指标筛选股票，月频调仓[30] **模型评价**：大宗交易由于其保护隐私的特性，买卖双方进行大宗交易的细节不得而知，但可以通过统计分析探究其背后蕴含的信息[30] 4. 定向增发组合模型 **模型名称**：定向增发组合[3][36] **模型构建思路**：基于定向增发事件驱动构建的投资组合[36] **模型具体构建过程**：以股东大会公告日为时间节点，综合考虑市值因素、调仓周期以及对仓位的控制[36] **模型评价**：在再融资政策收紧背景下，分析定向增发事件效应是否仍然有效[36] 模型的回测效果 1. PB-ROE-50组合 **中证500股票池**：本周超额收益0.47%，今年以来超额收益3.22%，本周绝对收益4.36%，今年以来绝对收益23.00%[25] **中证800股票池**：本周超额收益0.25%，今年以来超额收益11.76%，本周绝对收益4.36%，今年以来绝对收益26.59%[25] **全市场股票池**：本周超额收益1.02%，今年以来超额收益14.28%，本周绝对收益4.91%，今年以来绝对收益35.20%[25] 2. 机构调研组合 **公募调研选股策略**：本周超额收益1.32%，今年以来超额收益8.79%，本周绝对收益5.47%，今年以来绝对收益23.23%[27] **私募调研跟踪策略**：本周超额收益-1.26%，今年以来超额收益14.76%，本周绝对收益2.78%，今年以来绝对收益29.99%[27] 3. 大宗交易组合 **大宗交易组合**：本周超额收益-2.68%，今年以来超额收益32.17%，本周绝对收益1.06%，今年以来绝对收益56.37%[31] 4. 定向增发组合 **定向增发组合**：本周超额收益-1.10%，今年以来超额收益5.40%，本周绝对收益2.71%，今年以来绝对收益24.70%[37] 因子的回测效果 1. 沪深300股票池因子表现（本周）[12][13] **表现较好的因子**： 标准化预期外收入：4.12% 单季度营业收入同比增长率：3.20% 总资产增长率：2.39% 毛利率TTM：2.38% 单季度总资产毛利率：2.14% **表现较差的因子**： 市盈率因子：-1.64% 市盈率TTM倒数：-1.51% 市净率因子：-1.16% 2. 中证500股票池因子表现（本周）[14][15] **表现较好的因子**： 单季度ROE同比：2.28% 单季度营业利润同比增长率：1.66% 单季度净利润同比增长率：1.63% 单季度ROA同比：1.45% 标准化预期外盈利：1.36% **表现较差的因子**： 市盈率TTM倒数：-2.36% 市盈率因子：-2.06% 下行波动率占比：-1.96% 3. 流动性1500股票池因子表现（本周）[16][17] **表现较好的因子**： 总资产增长率：2.12% 单季度营业利润同比增长率：1.91% 5日反转：1.91% 单季度营业收入同比增长率：1.87% 动量弹簧因子：1.80% **表现较差的因子**： 市盈率TTM倒数：-0.79% 市净率因子：-0.71% 市盈率因子：-0.56% 4. 大类因子表现（本周全市场股票池）[18] Beta因子：0.47% 市值因子：0.36% 盈利因子：-0.73% 非线性市值因子：-0.39%

美联储主席候选人言论影响 - 布拉德呼吁年内降息100个基点 引发全球市场显著反应 [1] - 降息预期强化推动A股市场近期表现强劲 [1] 美联储主席候选人提名概率 - Christopher Waller获提名概率为33% 较前期下降1% [2] - Kevin Warsh获提名概率为18% 较前期下降4% [2] - Kevin Hassett获提名概率为15% 较前期上升1% [2] - James Bullard获提名概率为9% 与前期持平 [2] - David Zervos获提名概率为8% 较前期上升5% [2] 市场信息传导特性 - A股市场存在明显的"抢跑效应" 信息传导存在时间差陷阱 [3] - 市场参与者倾向于提前布局 利好公布时往往伴随股价见顶 [3] - 机构资金通常在新闻发布前已完成布局 通过量化系统可追踪资金足迹 [5] 机构资金运作模式 - 机构采用持续小单交易策略进行吸筹 避免引起市场关注 [7] - 多个行业个股出现机构资金提前活跃的共同特征 [7][15] - 量化数据显示机构资金在消息爆发前已悄然建立仓位 [5][7] 投资分析方法论 - 行为金融学揭示市场非理性行为会形成特定模式 [7] - 通过量化数据可洞察资金异动和机构参与度变化 [15] - 数据驱动分析比新闻争论更能反映市场真实状况 [15]