文章核心观点 - A股市场存在显著的成长与价值风格轮动现象 平均每3-5年切换一次 形成结构性牛市而非普涨牛市 [5][33][36] - 2025年至今成长风格表现强势 创业板指数上涨38.82% 价值风格代表沪港深红利低波动指数仅上涨13.52% [3][29][31] - 分散配置成长与价值风格品种并定期再平衡 可获取更优风险调整后收益 [47][48][50] 风格轮动历史表现 - 2016-2018年价值风格强势 价值股在2017年底超越2015年牛市高点 [16][17] - 2019-2020年成长风格领涨 消费/医药/新能源板块主导行情 [22][23] - 2021-2024年价值风格再度占优 红利/低波动指数上涨 成长风格持续下跌 [27] - 2025年成长风格回归 中证1000/中证2000指数时隔10年再度领涨 [29][30] 风格代表品种 - 价值风格代表指数包括沪港深红利低波动(市盈率9.82)/上证红利(市盈率9.96)/300价值(盈利收益率9.69%) [7][13] - 成长风格代表指数涵盖创业板(市盈率39.77)/中证1000(市盈率44.78)/科创50(市盈率107.09) [9][13] - 纳斯达克100(市盈率29.49)和标普500(市盈率24.91)作为海外成长风格补充 [13] 估值数据与配置策略 - 截至2025年8月28日 创业板指数市盈率达39.77 市净率5.11 股息率0.95% [13] - 价值指数基金规模显著小于整体市场 中证红利规模290.15亿元 仅占全市场指数基金0.43% [46] - 采用50%价值风格(如中证红利)+50%成长风格(如中证A500)配置并每年再平衡 2004-2024年期间收益超越沪深300且波动更低 [49][50] 当前市场状态与工具 - 2025年8月29日市场处于4.3星级低估区域 [52] - 可通过公众号估值表或"今天几星"小程序查询实时估值数据 包含多类风格指数指标 [11][14] - 主动优选投顾组合实施自动调仓与再平衡机制 2025年以来超额收益显著 [52][55]

市场整体表现 - 大盘整体微涨 处于4 3星级 接近4 2星级[1] - 大中小盘股均上涨 大盘股涨幅略高[2] - 成长与价值风格同步上涨[3] - 科创50指数下跌 创业板指数大幅上涨[5] - 消费板块结束前期低迷状态 出现大幅上涨[6] A股与港股市场对比 - 港股整体上涨 港股中小盘及港股红利指数领涨[7] - A股与港股长期回报相近 但涨跌阶段存在差异[11][38] - 港股于今年春节后率先上涨 A股近期出现补涨行情[12][28][40] - 截至8月28日 港股恒生指数年内上涨24% A股沪深300指数上涨13%[29] - 自去年5 9星级低点以来 港股恒生指数累计上涨69% A股沪深300指数累计上涨43%[30] 牛市特征分析 - A股与港股牛市多为"闪电快牛"模式 大涨集中在7%的交易日[17][18] - 本轮上涨以成长风格为主导 港股科技、医药与A股科技、科创板块领涨[20][21][22] - 牛市进程呈"进三退一"或"进三退二"的震荡上涨特征[23][24] - 去年9月末及今年7-8月为A股两轮主要上涨阶段 间隔时间较长[25][26] 港股市场动态 - 港股以欧美投资者为主 美联储降息增强全球流动性 推动港股提前上涨[15][16][32] - 港股多数指数已脱离低估区间 仅部分价值风格品种仍处于低位[34] - 恒生指数市盈率13 53 市净率1 35 股息率3 10%[33][48] - 恒生科技指数市盈率22 45 市净率2 76 处于历史较低分位数（近十年市盈率分位数6 36%）[48] 板块估值数据 - 消费板块估值：中证消费指数市盈率29 07 市净率3 72[48] - 医疗板块估值：恒生医疗保健指数市盈率31 87 市净率3 07[48] - 红利策略指数：港股红利指数市盈率11 44 股息率4 13%[48] - 债券市场参考：10年期国债到期收益率1 78% 30年期国债到期收益率2 09%[48][53]

核心观点 - 市场情绪好转但投资者焦虑情绪加剧 建议保持理性并渐进优化投资组合而非激进调整 [4] - 长期来看主动偏股基金相对沪深300年化超额收益仅1.49% 短期超高收益不可持续且伴随高风险 [5] - 通过阶梯式提升风险偏好（如债基升级、红利策略优化、宽基指数调整等）平衡收益与风险 [9][10][13][15][19][22] 债券持仓优化 - 纯债基金可转换为含转债仓位的一级债基（权益仓位接近零） [13] - 一级债基可转换为含权益仓位的二级债基 [13] - 低波动固收+产品可转换为中高波动固收+产品 [13] 红利持仓优化 - 传统红利指数或红利低波指数在牛市中表现滞后 建议升级为红利质量指数或自由现金流指数 [15] - 红利质量全收益指数（921468）年内收益11.83% 中证红利质量全收益指数（932315CNY010）收益6.49% [16] - 自由现金流指数年内上涨4.61%（优于中证红利的4.51%）且不含银行股 银行板块同期涨幅16.96% [16] - 可替代选择深度价值风格基金经理（如姜诚、徐彦等） 其对估值容忍度高于纯红利指数 [17] 宽基指数优化 - 上证指数或沪深300可转换为行业更均衡、成长行业占比更高的中证A500 [19] - 中证A500可进一步选择对标偏股基金指数的指数增强产品 [20] - 创业板指/科创50可升级为创业50ETF、创业板成长ETF或科创成长50ETF以增强弹性 [20] - 通过市值下沉提升进攻性（如沪深300→中证500→中证1000→中证2000→微盘股） [20] 主动基金优化 - 风格转换路径：深度价值→均衡偏价值→均衡偏成长→成长型 [22] - 成长风格基金内部可轮动 卖出短期涨幅较大品种并买入滞涨品种 [23] - 举例：在当前时点将姜诚（深度价值）置换为田瑀（更进取风格） [23] 长期投资视角 - 2007年至今纯债基金指数（无权益仓位）长期回报与沪深300接近且投资体验更优 [9] - 重点在于长期留在市场并坚持有效策略 而非追逐短期波动 [9]

市场行情表现 - 中证全指上涨1.5% 当前处于4.3星级 接近4.2星级 [1] - 大中小盘股普涨 但小微盘股涨幅较小 [2][3] - 北证50和中证2000前期领涨 北证50一度达到高估水平 [4] - 科创板资金流入显著 成长风格强势导致小微盘资金分流 [5] - 港股整体下跌 但红利等价值风格保持坚挺 [8][9] - 港股科技板块下跌 春节后港股科技较A股科技多涨20-30% [10][11] - A股出现补涨行情 港股相对低迷 [12] 风格轮动特征 - A股存在明显的风格轮动现象 平均3-5年完成一轮轮动 [33][34] - 2016-2018年为价值风格强势期 2019-2021年为成长风格强势期 [35][36] - 2022-2024年价值风格占优 2025年转向成长风格强势 [37][38] - 成长风格表现为大起大落：创业板2018-2021年上涨超150% 但2015和2021年后出现腰斩级下跌 [47][49][51] - 价值风格呈现慢牛特征：沪港深红利低波动与创业板长期收益接近（68% vs 62%） [30][31][54] - A股多为结构性牛市 仅2007年为普涨型牛市 [40][41] 固收与债券市场 - 长期纯债大幅下跌 10年期国债收益率处于1.7-1.8%区间 [16][17] - 长期纯债合理收益率区间为2-3% [18] - 固收+品种因含股票资产表现稳定 月薪宝和365组合实现上涨 [19][20] 指数估值数据 - 上证红利盈利收益率10.05% 市盈率8.85 股息率4.85% [59] - 中证红利盈利收益率9.80% 市盈率10.20 股息率4.63% [59] - 港股红利盈利收益率8.75% 市盈率11.43 股息率4.17% [59] - 恒生红利低波动盈利收益率11.89% 市盈率8.41 股息率4.96% [60] - 创业板市盈率39.77 市净率5.11 股息率0.95% [79] - 科创50市盈率107.09 市净率6.77 股息率0.32% [79] 投资策略建议 - 采用成长与价值搭配策略：成长风格作进攻型品种（剑） 价值风格作防守型品种（盾） [66] - 根据估值动态调整配置比例 越低估值品种配置比例越高 [67] - 可关注定期分红的红利类基金 如华泰柏瑞红利低波ETF联接A（规模93.31亿） [61]

指数表现与市场动态 - 国证成长100指数近3个月上涨超过50%并创下历史新高 成长风格表现亮眼[1] - 跟踪该指数的成长ETF（159259）于8月28日上市交易 为投资者提供便捷投资工具[1] 指数编制方法 - 编制方案通过多维度筛选：剔除近半年日均成交额后20% 日均总市值低于50亿元 净利润为负的股票[1] - 进一步剔除净资产收益率环比变化及单季度毛利率变化后20%的股票[1] - 综合当期净利润增速 一致预期净利润增速 一致预期次年ROE同比增速等成长指标排名 选取前100名作为样本[1] - 指数实行季度调整机制以保持成分股质量[1] 行业分布特征 - 按申万一级行业分类 电子行业权重占比超过50% 通信和计算机行业合计权重超20%[1][3] - 前三大权重行业依次为电子 通信和计算机 聚焦新兴成长赛道[1] 成分股结构 - 前十大成分股权重合计达48.1% 集中度较高[4] - 前二十大成分股涵盖AI产业链和高端制造等新质生产力领域的龙头企业[3] - 具体前十大成分股包括：海光信息（8.1%）新易盛（7.5%）胜宏科技（7.3%）澜起科技（6.7%）豪威集团（3.5%）指南针（3.2%）士兰微（3.2%）兆易创新（3.1%）软通动力（2.8%）恒玄科技（2.7%）[4] 历史业绩表现 - 自2012年12月31日基日至2025年8月27日 国证成长100指数年化收益率约为20%[4]

基金基本信息 - 基金全称为鹏华普天收益证券投资基金，简称为鹏华普天收益混合，场内简称为鹏华收益，主代码为160603 [2] - 基金运作方式为契约型开放式，基金合同生效日期为2003年7月12日，存续期为不定期 [2] - 基金管理人为鹏华基金管理有限公司，基金托管人为交通银行股份有限公司 [2] - 报告期末基金份额总额为168,262,456.89份，期末基金资产净值为374,187,789.57元，期末基金份额净值为2.224元 [2][3] 投资策略与目标 - 投资目标为分享中国经济成长和资本长期稳健增值，主要投资于连续现金分红股票及债券，通过组合投资实现基金资产的长期稳定增值 [2] - 正常市场状况下股票投资比例一般为70%，国债投资比例不低于20% [2] - 债券投资采取积极主动策略，不限制持续期，通过持续期、期限结构、类属配置和个券选择动态调整获取超额收益 [2] - 股票投资重点关注连续两年分红、行业领先、财务状况良好、治理结构规范的上市公司，建立收益型公司选择体系，通过四步骤筛选构建投资组合 [2] 业绩表现 - 本期份额净值增长率为5.00%，同期业绩比较基准增长率为0.49%，超额收益为4.51% [3] - 过去一年份额净值增长率为14.70%，业绩比较基准收益率为11.59% [3] - 自基金合同生效至今份额累计净值增长率为1,233.66% [3] - 本期利润为18,097,139.09元，加权平均基金份额本期利润为0.1061元 [3] 基金经理与投研团队 - 基金经理蒋鑫女士拥有15年证券从业经验，2017年7月29日起担任本基金经理，现任权益投资二部副总经理 [7][8] - 基金管理人鹏华基金成立于1998年12月22日，为中外合资企业，注册资本15,000万元，管理资产总规模达12,513亿元 [7] 投资组合与资产配置 - 期末交易性金融资产为353,785,178.23元，其中股票投资277,452,046.69元，债券投资76,333,131.54元 [18] - 股票投资公允价值变动收益为19,690,537.29元，债券投资公允价值变动收益为685,164.00元 [27] - 期末货币资金为23,321,617.87元，占资产比例约6.18% [18] 市场观点与投资展望 - 上半年A股整体估值从低估回归合理区间，风险溢价回落至1倍标准差以内，但再投资风险溢价处于极高水平 [12] - 组合以医药和电子为主，创新药获得超额收益，电子呈现分化走势 [12] - 预期下半年市场维持震荡格局，重点关注景气加速和困境反转机会，坚持逆向投资策略 [14] - 重点关注半导体上行周期、面板盈利能力提升及供给限制政策受益行业 [14] 分红与收益分配 - 期末可供分配利润为205,925,332.68元，期末可供分配基金份额利润为1.2238元 [3][16] - 投资策略要求对连续分红企业的投资不少于股票资产的80% [2] 费用结构 - 本期支付基金管理费2,184,416.34元，支付基金托管费364,069.43元 [31] - 客户维护费从基金管理费中列支，本期金额为659,341.35元 [31]

行业与公司 * **行业**：研究聚焦于中国资本市场及宏观经济 涉及银行业 证券业 资管行业以及有色金属 化工 养殖 新能源 汽车 快递 石油石化等反内卷政策受益行业[1][4] * **公司**：未提及具体上市公司 核心观点与论据 * **市场调整性质**：当前股市调整是牛市中的健康调整 上证指数突破3700点后需确认新箱体 该点位构成强支撑 国内外环境未见显著风险 中美新一轮谈判及元首访华预期构成市场支撑[1][2] * **流动性环境与策略**：宏观和市场流动性宽松有所回摆 美联储预防式降息交易需修正 两融融资买入占比亦需回摆 投资策略应从成长风格向价值风格切换[1][3] * **存款搬家本质**：存款搬家是货币持有人结构的调整 当M2同比增速高于居民存款同比增速时发生 常见于低利率环境 资金流向股市和资管产品[1][5] * **历史案例驱动因素**：中国历史上几次存款搬家均由特定事件驱动 2007年因股改落地及人民币升值预期 2009年因财政刺激及低利率环境 2014-2015年因货币宽松及存款利率下行 2021年因资管新规落地结束刚兑及压降结构性存款 2023-2024年因一年期利率跌破1%[5][6][7] * **国际经验借鉴**：美国经验表明 股市上涨 利率下行及401K计划普及促使资金从储蓄转向资本市场 对当前中国低利率环境下的资金流向具有借鉴意义[1][7] * **资金流向路径与影响**：居民存款占金融资产比例下降时 资金流入股市速度加快 美国的三轮存款搬家均对股市流动性产生积极影响 对应时期标普500指数均上涨[3][8] * **日本案例特点**：日本因风险偏好低 居民现金及存款占金融资产比例长期保持在50%左右 存款搬家行为温和 仅与股市明显上涨行情密切相关[9] * **中国超额储蓄潜力**：中国自2018年起积累了约33.57万亿元超额储蓄 若其中5%流入金融产品 潜力接近2万亿元 资金可能先进入理财产品 再逐步流入低风险资管产品 最终进入权益类产品[10] * **本轮牛市前景**：因存在大量超额储蓄 有较大资金搬家潜力 将为资本市场提供潜在支持 预示本轮牛市有更高更远的发展空间[11][12] 其他重要内容 * **行业关注点**：建议关注金九银十经济旺季预期及反内卷政策推动下的涨价相关行业[1][3] * **资金搬家进程**：当前理财产品增速提升表明存款搬家过程处于初期阶段[10]

市场表现与风格轮动 - 2024年初至2025年8月21日，中证全指最大涨幅56.98% [3] - 成长风格表现强势，创业板指数同期涨幅82.16%；价值风格相对低迷，300价值指数涨幅45.13% [4] - 证券行业在政策刺激下表现突出，2024年6月至年底证券全收益指数最大涨幅80.43% [24] 历史牛市周期特征（2013-2017） - 2012-2014年熊市期间中证全指最大回撤39.24%，主要因基本面低迷及盈利下滑 [6] - 2014年下半年金融股率先上涨，证券行业全收益指数半年涨幅达206.91% [8][9] - 2015年上半年成长风格主导杠杆牛，中证全指从2000点升至8000点；下半年市场腰斩回落至4星级 [10][13] - 2016-2017年价值风格领涨，消费、红利等板块超越2015年高点；成长风格持续下跌，创业板指数2015-2018年最大回撤69.23% [14][15][18] 当前市场阶段与政策环境 - 2024年实施多项刺激政策：降准、降房贷利率、新"国九条"及央行支持增持股票指数基金等 [23] - 与2014-2015年相似但存在差异：杠杆管控严格限制疯狂上涨，地产周期处于熊市无复苏迹象 [28][29] - 当前处于基本面复苏初期，2025年一二季度科技、医药等行业盈利同比大幅增长 [31] - 若盈利持续复苏（观察后续财报），市场有望上行至3星级，类似2009年、2016-2017年经济复苏行情 [32] 资产配置策略 - 4-4.9星级阶段建议配置股票资产，比例不超过"100-年龄"（例如40岁投资者配置60%股票基金+40%债券基金） [36] - 核心策略为跌买涨卖，熊市积累的优质份额需耐心等待止盈机会 [34]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Barra风格因子组**[15] * **因子构建思路**：采用Barra风险模型框架，通过多维度指标捕捉市场主要风险收益特征，构建一系列风格因子[15] * **因子具体构建过程**： * **Beta因子**：计算股票的历史beta值[15] * **市值因子**：对股票的总市值取自然对数[15] * **动量因子**：计算股票历史超额收益率序列的均值[15] * **波动因子**：由历史超额收益率序列波动率、累积超额收益率离差和历史残差收益率序列波动率加权计算，公式为 $$0.74 \times \text{历史超额收益率序列波动率} + 0.16 \times \text{累积超额收益率离差} + 0.1 \times \text{历史残差收益率序列波动率}$$[15] * **非线性市值因子**：计算市值风格的三次方[15] * **估值因子**：使用市净率的倒数[15] * **流动性因子**：由月换手率、季换手率和年换手率加权计算，公式为 $$0.35 \times \text{月换手率} + 0.35 \times \text{季换手率} + 0.3 \times \text{年换手率}$$[15] * **盈利因子**：由分析师预测盈利价格比、市现率倒数和市盈率TTM倒数加权计算，公式为 $$0.68 \times \text{分析师预测盈利价格比} + 0.21 \times \text{市现率倒数} + 0.11 \times \text{市盈率TTM倒数}$$[15] * **成长因子**：由分析师预测长期盈利增长率、分析师预测短期利率增长率、盈利增长率和营业收入增长率加权计算，公式为 $$0.18 \times \text{分析师预测长期盈利增长率} + 0.11 \times \text{分析师预测短期利率增长率} + 0.24 \times \text{盈利增长率} + 0.47 \times \text{营业收入增长率}$$[15] * **杠杆因子**：由市场杠杆率、账面杠杆和资产负债率加权计算，公式为 $$0.38 \times \text{市场杠杆率} + 0.35 \times \text{账面杠杆} + 0.27 \times \text{资产负债率}$$[15] 2. **因子名称：基本面因子组**[18][20][23][25] * **因子构建思路**：基于公司财务报表数据，从盈利能力、增长能力、估值水平等维度构建因子，捕捉基本面驱动的超额收益[18][20][23][25] * **因子具体构建过程**：报告中提及的具体因子包括营业利润率、市销率、ROC（资本回报率）、营业周转率、ROA（资产收益率）、营业利润率超预期增长、ROA增长、ROE超预期增长、净利润超预期增长、ROA超预期增长、营业利润增长、ROC增长、市盈率等，均为基于TTM方式计算的财务指标，并在测试前进行了行业中性化处理[17][21][26] 3. **因子名称：技术类因子组**[18][20][23][25] * **因子构建思路**：基于量价数据，从动量、波动率等维度构建因子，捕捉市场情绪和交易行为带来的收益[18][20][23][25] * **因子具体构建过程**：报告中提及的具体因子包括20日动量、60日动量、120日动量、20日波动、60日波动、120日波动、中位数离差等，并在测试前进行了行业中性化处理[17][22][24][29] 4. **因子名称：GRU因子**[18][20][23][25][31] * **因子构建思路**：基于门控循环单元（GRU）神经网络模型构建的预测因子[18][20][23][25][31] * **因子具体构建过程**：报告提及了open1d、close1d、barra1d、barra5d等具体GRU模型，但未详细描述其构建过程[31] 因子回测效果 1. **Barra风格因子**[16] * 最近一周多空收益：Beta、流动性因子多头表现较好；估值、盈利、杠杆、非线性市值因子空头表现强势[3][16] 2. **全市场股池因子**[18] * **基本面因子**：增长类财务因子多空收益显著为正，超预期增长类因子次之，静态财务因子多空收益多数为负[18] * **技术类因子**：动量类因子多空收益为负向，波动类因子多空收益为正向[18] * **GRU因子**：除open1d模型外，其余模型多空收益均为正向[18] 3. **沪深300股池因子**[20] * **基本面因子**：多空收益基本为正，市盈率因子最强，超预期增长类和增长类因子多头收益显著[20] * **技术类因子**：多空收益多数为正向，波动因子较为显著[20] * **GRU因子**：除barra5d模型外，其余模型多空收益表现强势[20] 4. **中证500股池因子**[23] * **基本面因子**：超预期增长和增长类因子多空收益显著为正，多数静态财务因子多空收益显著为负，估值类因子表现正向[23] * **技术类因子**：多空表现基本为正向，波动类因子更为显著[23] * **GRU因子**：除barra5d模型外，其余模型均取得正向超额收益[23] 5. **中证1000股池因子**[25] * **基本面因子**：增长类和超预期增长类因子多空表现为正向，静态财务因子多空收益表现为负向，估值类因子偏向正向[25] * **技术类因子**：中长期动量因子表现为负向，短期动量和波动类因子表现为正向[25] * **GRU因子**：除barra5d模型略有回撤外，其余模型多空表现较好[25] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：GRU模型**[18][20][23][25][31] * **模型构建思路**：使用门控循环单元（GRU）神经网络进行时序预测，构建股票选择模型[18][20][23][25][31] * **模型具体构建过程**：报告提及了open1d、close1d、barra1d、barra5d等具体GRU模型变体，但未详细描述其网络结构、输入特征、训练过程等构建细节[31] 2. **模型名称：多因子组合模型**[31] * **模型构建思路**：综合多个因子构建组合模型进行投资[31] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体构建过程，如因子合成方法、权重确定方式等[31] 模型的回测效果 1. **GRU模型 (open1d)**[31][32] * 近一周超额收益：-0.01% * 近一月超额收益：-2.37% * 近三月超额收益：-0.74% * 近六月超额收益：4.65% * 今年以来超额收益：5.23% 2. **GRU模型 (close1d)**[31][32] * 近一周超额收益：-0.38% * 近一月超额收益：-3.85% * 近三月超额收益：-0.62% * 近六月超额收益：2.77% * 今年以来超额收益：3.64% 3. **GRU模型 (barra1d)**[31][32] * 近一周超额收益：0.65% * 近一月超额收益：0.36% * 近三月超额收益：0.92% * 近六月超额收益：1.34% * 今年以来超额收益：3.80% 4. **GRU模型 (barra5d)**[31][32] * 近一周超额收益：0.02% * 近一月超额收益：-2.40% * 近三月超额收益：0.54% * 近六月超额收益：5.14% * 今年以来超额收益：6.44% 5. **多因子组合模型**[31][32] * 近一周超额收益：-0.05% * 近一月超额收益：-2.99% * 近三月超额收益：-1.19% * 近六月超额收益：2.99% * 今年以来超额收益：0.94%

市场整体趋势 - 市场整体情绪较为亢奋 可能出现波动加剧 但中期趋势良好 大趋势保持健康上涨 [1] - 当前市场环境与2019-2020年高景气度投资盛行的牛市类似 结构性行情将持续涌现 [1] 风格表现 - 成长风格表现突出 大盘成长指数涨幅达4.77% [1] - 大盘价值指数涨幅仅为1.56% 显示市场偏好成长型资产 [1] 行业表现 - 通信行业领涨 涨幅达10.84% [1] - 电子行业涨幅达8.95% [1] - 房地产和煤炭等传统行业表现较弱 [1] 投资产品 - 300增强ETF（561300）紧跟沪深300指数并叠加量化策略 在优质beta基础上追求超额收益 [1] - 无股票账户投资者可关注国泰沪深300增强策略ETF发起联接A（021847）和联接C（021848） [1]