牙龈萎缩问题 - 牙龈萎缩指牙根部位牙龈退缩暴露牙根的现象 [2] - 主要症状包括牙龈红肿出血、牙根暴露、牙齿敏感疼痛、牙齿松动等 [5] - 我国约50%人群存在牙龈萎缩问题 [7] - 牙菌斑是导致牙龈萎缩的主要原因 [9] - 牙龈萎缩通过干预可避免恶化但已萎缩部分难以恢复 [11] 诺必达牙膏产品特性 - 由北大博士团队研发并获得国家发明专利 [25][26] - 经过两家口腔医院临床验证和第三方检测机构认证 [28] - 临床数据显示使用2周后牙齿敏感度下降39.44% [31] - 使用4周后抗敏感压力值升高238.75% [33] - 使用12周后菌斑指数平均下降90.5% [36] - 具有修护牙釉质、提升硬度、去渍增白等功效 [37] 产品技术原理 - 采用HAP-Rebuild修护因子作为核心成分 [59] - HAP即羟基磷灰石占人体牙釉质95% [61] - 能渗入牙釉质损伤部位进行修复 [74] - 封闭暴露牙小管形成保护层减轻敏感 [75] - 通过物理吸附原理清洁牙齿不伤牙釉质 [81] 产品规格与价格 - 50g装3支128元5支196元 [19][93] - 100g装1支86元3支226元5支308元 [20][94] - 购满5支赠送50g试用装1支和万毛牙刷2支 [21][94]

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 血管类器官 （Vascular Organoid，VO） 已成为心血管研究领域的重要模型，通过人多能干细胞 （hPSC） 定向分化为内皮细胞、血管壁细胞等，可以构建出具有可灌注功能的三维血管网络。此类模型不仅能够模拟内皮细胞与血管壁细胞之间的动态相互作用，还可复 现器官特异的血管微环境。 血管类器官在模拟血管发育、血管疾病、药物筛选和再生医学等多个方向均展现出巨大的潜力。然而，当前的分化方案还存在诸多问题，包括分化异 质性大、所需时间长、基质胶和生长因子依赖、成本高昂、血管细胞不成熟，以及体内成血管能力低等，这些问题限制了血管类器官在血管研究以及临床转化的 潜力。 2025 年 6 月 1 3 日，北京大学基础医学院 /血管稳态与重构全国重点实验室/细胞稳态与衰老性重大疾病北京研究中心 王凯 课题组与美国哈佛医学院/波士顿儿 童医院 Juan Melero-Martin 团队合作 （ 博士后 公丽岩 为第一作者） 在 Cell Stem Cell 期刊发表了题为： Rapid generation of functional vascular organoids via ...

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.74%，本年累计超额收益5.84% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.20%，本年累计超额收益7.93% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.75%，本年累计超额收益12.43% [1][5] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.65%，本年累计超额收益8.45% [1][5] 选股因子表现 沪深300成分股 - 近期有效因子：高管薪酬（周收益0.91%）、预期EPTTM（0.85%）、预期PEG（0.69%）[6] - 长期有效因子：单季营收同比增速（年化4.65%）、三个月机构覆盖（4.42%）、DELTAROE（4.26%）[6] 中证500成分股 - 近期有效因子：单季ROE（周收益1.05%）、单季ROA（0.88%）、单季营收同比增速（0.82%）[8] - 长期有效因子：单季营收同比增速（年化6.82%）、预期PEG（6.06%）、DELTAROA（4.64%）[8] 中证1000成分股 - 近期有效因子：高管薪酬（周收益1.24%）、预期EPTTM（1.24%）、单季ROE（1.09%）[10] - 长期有效因子：非流动性冲击（年化8.84%）、标准化预期外收入（5.62%）、一个月换手（5.47%）[10] 公募基金重仓股 - 近期有效因子：单季营收同比增速（周收益0.77%）、一年动量（0.72%）、预期PEG（0.72%）[14] - 长期有效因子：DELTAROA（年化5.78%）、预期净利润环比（4.78%）、标准化预期外盈利（4.38%）[14] 公募基金指数增强产品 产品规模 - 沪深300增强产品69只，总规模790亿元 [16] - 中证500增强产品70只，总规模454亿元 [16] - 中证1000增强产品46只，总规模150亿元 [16] - 中证A500增强产品40只，总规模250亿元 [16] 业绩表现 - 沪深300增强产品本周超额收益中位数0.22%，最高0.71%，最低-0.43% [17][19] - 中证500增强产品本周超额收益中位数0.29%，最高1.46%，最低-0.57% [21] - 中证1000增强产品本周超额收益中位数0.25%，最高1.26%，最低-0.68% [20][24] - 中证A500增强产品本周超额收益中位数0.13%，最高0.73%，最低-0.21% [22][25] 方法论 - MFE组合构建通过优化模型最大化单因子暴露，控制行业/风格偏离等约束 [26][27] - 公募重仓指数选取累计权重90%的基金重仓股构建，反映机构选股风格 [28]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 风格类风险因子 1. **Value因子** - 构建思路：衡量价值投资策略的有效性 - 具体构建：基于账面市值比（BP）和盈利收益率（EP）等指标 - 公式： $$ BP = \frac{净资产}{总市值} $$ $$ EP = \frac{归母净利润TTM}{总市值} $$ - 评价：市场对价值投资策略的认可度较高[10][12] 2. **Growth因子** - 构建思路：捕捉成长性股票的表现 - 具体构建：包括销售收入TTM的3年复合增速（Sales_growth）和净资产TTM的3年复合增速（Na_growth）[13] 3. **Volatility因子** - 构建思路：衡量股票波动性 - 具体构建：包括过去243天的标准波动率（Stdvol）和FF3特质波动率（Ivff）[13] 4. **Liquidity因子** - 构建思路：衡量股票流动性 - 具体构建：包括过去243天的平均对数换手率（TO）和流动性贝塔（Liquidity beta）[13] 5. **Trend因子** - 构建思路：捕捉趋势投资策略的表现 - 具体构建：基于EWMA（指数加权移动平均）计算趋势指标[13] 其他量化因子 1. **预期EPTTM因子** - 构建思路：基于分析师一致预期的滚动市盈率倒数 - 具体构建： $$ TTM\_FEP = \frac{一致预期滚动净利润}{总市值} $$ - 评价：在中证全指成分股中表现最佳[2][7] 2. **单季ROE因子** - 构建思路：衡量单季度净资产收益率 - 具体构建： $$ Quart\_ROE = \frac{单季净利润 \times 2}{期初净资产 + 期末净资产} $$ - 评价：在多个样本空间中表现突出[20][24][28] 3. **DELTAROE因子** - 构建思路：衡量净资产收益率的同比变化 - 具体构建： $$ Delta\_ROE = 单季ROE - 去年同期ROE $$ - 评价：在国证2000样本空间中表现显著[36][37] 4. **三个月UMR因子** - 构建思路：风险调整后的动量因子 - 评价：在创业板指样本空间中表现最佳[39][40] 因子回测效果 沪深300样本空间 - **高管薪酬因子**：最近一周收益0.91%，近一月收益1.78%[20] - **预期EPTTM因子**：最近一周收益0.85%，近一月收益0.80%[20] - **一个月反转因子**：最近一周收益-0.72%，近一月收益-1.83%[20] 中证500样本空间 - **单季ROE因子**：最近一周收益1.04%，近一月收益2.79%[24] - **单季营收同比增速因子**：最近一周收益1.02%，近一月收益3.23%[24] - **一个月反转因子**：最近一周收益-0.90%，近一月收益-0.34%[24] 中证1000样本空间 - **预期EPTTM因子**：最近一周收益1.23%，近一月收益1.86%[32] - **高管薪酬因子**：最近一周收益1.23%，近一月收益3.92%[32] - **三个月机构覆盖因子**：最近一周收益-0.61%，近一月收益-0.77%[32] 国证2000样本空间 - **一年动量因子**：最近一周收益3.13%，近一月收益6.05%[36] - **DELTAROE因子**：最近一周收益2.34%，近一月收益10.17%[36] - **预期PEG因子**：最近一周收益-2.95%，近一月收益-8.42%[36] 创业板指样本空间 - **三个月UMR因子**：最近一周收益7.07%，近一月收益6.61%[39] - **DELTAROA因子**：最近一周收益4.38%，近一月收益9.41%[39] - **标准化预期外盈利因子**：最近一周收益-3.85%，近一月收益-10.76%[39] 中证全指样本空间 - **预期EPTTM因子**：最近一周收益1.43%，近一月收益1.45%[44] - **3个月盈利上下调因子**：最近一周收益1.29%，近一月收益3.14%[44] - **一个月反转因子**：最近一周收益-1.23%，近一月收益-1.86%[44] 模型构建方式 1. **MFE组合构建模型** - 构建思路：最大化单因子暴露，同时控制行业和风格暴露 - 具体构建：通过线性规划求解，目标函数为最大化因子暴露，约束条件包括风格偏离、行业偏离、换手率等[59] - 公式： $$ \begin{array}{ll}max & f^{T}w \\ s.t. & s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h} \\ & h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h} \\ & w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h} \\ & b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h} \\ & 0\leq w\leq l \\ & 1^{T}w=1 \\ & \Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}\end{array} $$ - 评价：适用于实际组合优化场景[59][60] 以上内容全面覆盖了研报中涉及的量化模型和因子，包括构建思路、具体过程、评价及测试结果。

宏观因子风险平价框架概述 - 传统资产风险平价模型在市场极端冲击下分散风险功能会被削弱，因资产相关性大幅上升 [1] - "全天候"策略本质是宏观因子风险平价，通过均衡化宏观因子实现穿越周期 [1] - 宏观因子相比大类资产相关性更低，能更有效实现降维、归因和权重调整 [1] - 公司尝试将全天候策略本土化，构建适合中国市场的宏观因子风险平价框架 [1] 宏观因子配置框架构建步骤 - 筛选因子：适配度决定后续优化是否真正识别和分散风险 [2][16] - 计算风险暴露：通过线性回归测算资产对因子的风险暴露程度 [2][17] - 确定目标风险暴露：按法则或偏好设定对各因子的合适风险暴露 [2][17] - 匹配目标风险暴露：通过最优化框架反推资产权重 [2][17] 宏观因子构造方法 - 直接使用低频经济数据：经济意义直观但解释力有时变性 [3][18] - 主成分分析降维：简便客观但经济意义弱且不稳定 [3][18] - 回归拟合高频因子：可交易但复杂度高需预设宏观维度 [3][18] - 公司改进方法结合三者优点，采用"定维度、筛资产、高频化"三步骤 [3][18] 高频宏观因子构建 - 通过PCA发现前六大主成分解释资产价格波动的82% [4][23] - 国内核心宏观风险为增长、通胀、利率、汇率和信用五大因子 [4][23] - 使用M1、BCI、PPI分别作为流动性、增长、通胀因子的代理变量 [4][23] - 通过因子模拟法将低频因子转化为高频可交易因子 [5][29] - 构建资产多空模拟组合获得8个高频宏观因子 [5][29] 因子与资产桥梁搭建 - 通过时序线性回归得到资产对因子的风险暴露矩阵 [6][32] - 因子间相关性低，方差膨胀系数均处于1.0-1.5之间 [6][34] - 沪深300对经济增长更敏感，中证500对流动性更敏感 [6][35] - 股债资产R方较大显示宏观驱动特征明显 [6][32] 策略回测表现 - 轻量化方案年化收益7.7%，夏普比率1.14，优于简单资产风险平价 [7][40] - 三维度方案年化收益9.0%，夏普比率0.96，收益更具优势 [8][46] - 广谱性方案年化收益7.5%，夏普比率1.49，波动率最低 [9][52] - 多因子方案近年与简单资产风险平价差异趋于减小 [9][52] 资产配置权重变化 - 轻量化方案债券平均权重54.6%，权益10.2% [7][40] - 三维度方案债券权重降至47.8%，港股权重增至8.8% [8][46] - 广谱性方案债券权重回升至61.9%，权益降至5%附近 [9][54] - 近年A股、港股权重上升，债券权重回落 [7][40] 框架总结与改进方向 - 因子并非越多越好，需与宏观环境和投资者需求适配 [11][58] - 线性假设未来值得商榷 [12][60] - 高频化过程存在缺陷需改进 [12][60] - 风险暴露矩阵需平衡动态性与稳健性 [12][60]

量化市场跟踪 - 本周全市场股票池中盈利因子获取正收益0.54% 残差波动率因子和beta因子分别获取正收益0.28%和0.23% 非线性市值因子和市值因子分别获取负收益-0.32%和-0.22% 市场表现为小市值风格 [2] 单因子表现 - 沪深300股票池中表现较好的因子包括市盈率因子(2.85%) 市盈率TTM倒数(2.32%) 经营现金流比率(1.33%) 表现较差的因子包括5分钟收益率偏度(-1.53%) 毛利率TTM(-1.03%) 5日反转(-0.78%) [3] - 中证500股票池中表现较好的因子包括ROIC增强因子(1.46%) 营业利润率TTM(1.10%) 单季度营业收入同比增长率(1.04%) 表现较差的因子包括5日反转(-1.25%) 换手率相对波动率(-1.14%) 5日平均换手率(-1.09%) [3] - 流动性1500股票池中表现较好的因子包括市盈率TTM倒数(1.30%) 单季度ROA(1.22%) 单季度ROE(1.05%) 表现较差的因子包括早盘收益因子(-1.03%) 早盘后收益因子(-0.76%) 5分钟收益率偏度(-0.75%) [3] 因子行业内表现 - 基本面因子在各行业表现分化 净资产增长率因子 净利润增长率因子 每股净资产因子和每股经营利润TTM因子在通信 美容护理 商业贸易行业表现较为一致 [5] - 估值类因子中EP因子表现较好 在通信 石油石化 钢铁行业正收益明显 [5] - 残差波动率因子和流动性因子在有色金属 美容护理 传媒 轻工制造行业正收益较为一致 [5] - 市值风格上 本周美容护理 传媒 计算机行业小市值风格显著 [5] 组合跟踪 - PB-ROE-50组合本周在各股票池中获取正超额收益 中证500股票池超额收益1.34% 中证800股票池超额收益1.37% 全市场股票池超额收益1.24% [6] - 机构调研组合本周获取负超额收益 公募调研选股策略相对中证800超额收益-1.58% 私募调研跟踪策略相对中证800超额收益-1.45% [7] - 大宗交易组合本周相对中证全指获取负超额收益-0.62% [8] - 定向增发组合本周相对中证全指获取正超额收益1.17% [9]

报告核心观点 - 构建可转债评级因子体系，基于机器学习算法建立预测模型，深入挖掘评级变动的潜在驱动因素，为评级调整提供前瞻性预测，研究转债投资价值 [10] 转债信用评级动态演化分析 - 近5年转债市场信用风险边际扩大，呈“易下难上”格局，2020 - 2024年下调数量从7只增至49只，上调案例不到3例/年 [1][11] - 评级调整呈季节性集聚，每年Q1与Q4下调数量占比普遍抬升，2022Q1尤为明显，下调数量占比达73% [11] - 行业维度上，评级下调呈高度结构性分化，社会服务等行业下调比例高，煤炭等行业为0% [17] - 产业链维度上，TMT与制造产业链评级下调风险边际抬升，TMT产业链2022年下调占比升至22%，制造产业链2024年下调占比升至9% [18] - 评级下调迁移路径集中，下调前评级以AA、AA - 为主导，AA→AA - 、AA - →A + 等为主要下调路径 [23] 转债评级因子体系 转股压力因子 - 多数指标为快变量，便于实时跟踪转股压力动态，债券余额/正股市值等与评级下调正相关，正股收盘价等负相关 [2] 偿债压力因子 - 构建长短期分层指标体系，资产负债率等与评级下调正相关，EBITDA/带息债务等负相关 [2] 盈利质量与经营效率因子 - 通过“盈利 - 周转 - 现金流”三维框架构建动态评分体系，连续亏损等与评级下调正相关，每股收益等负相关 [2] 公司治理与特质因子 - 反映内部治理质量和公司特质信息，审计意见类别等与评级下调正相关，企业性质等负相关 [2] 市场表现因子 - 反映投资者对发行人信用资质的实时定价，面值退市风险等与评级下调正相关，市盈率等负相关 [3] 机器学习模型 基模型表现 - 采用集成学习框架进行二分类预测，随机森林、XGBoost等算法在预测信用评级下调风险方面表现优异，2022、2023年测试集上AUC值均大于0.95 [71] 模型优化 衍生因子 - 通过主成分因子、中性化因子、跨品种迁移因子强化特征表征能力 [82] 模型融合 - 采用双层Stacking集成框架，引入PR - AUC作为核心评估指标及动态阈值调整，2022 - 2024年测试集上AUC值分别为96.4%、98.5%和91.5% [4][85] 模型最新预测结果 - 已更新2025年度跟踪评级的123只转债中，8只下调均在预测下调概率最高的前25只中 [91] - 评级暂未更新的334只转债中，56只预测下调概率在10%以上 [91] - 建议根据投资目标差异化设置预警阈值，如高覆盖率模式、高精确模式、动态平衡模式 [94]

能源电力转型国际论坛 - 国家电网公司主办"2025能源电力转型国际论坛"及"绿色贸易碳核算规则与电碳协同关键技术探讨闭门会议"于5月20~21日在北京举行 [1] - 国网江苏省电力有限公司通过系统在线演练发布分时、分区、分压电碳因子测算系列研究成果 获得专家认可 [1] 江苏电力电碳因子研究成果 - 江苏电力率先构建省级以下电力碳排放因子精细化计划模型 完成分时、分区、分压电力碳排放因子计算 [1] - 时间维度覆盖年、月、日、小时四级 空间维度涵盖13个地市并可细分至县级 电压维度覆盖全电网等级 [1] - 建成小时级动态电碳因子数据库平台 包含可实时调用的碳排放因子突破44万个 实现高精度、可追溯、可认证核算 [1] - 研究成果已应用于全省行政区域分时电力碳排放因子计算 为政府决策、企业碳管理及国际绿色贸易提供数据支持 [1] 行业评价与共识 - 国内外专家认为精细化电碳因子对推动国际互认、反映中国碳排放实际情况具有重大意义 [2] - 成果将助力企业碳认证升级和电网低碳转型 [2] - 会议达成共识将加快推动精细化电碳因子国际统一标准及数据溯源规则互认 [2]

量价观察 - 3个月美元兑人民币期权隐含波动率曲线Call端与Put端持平，且波动率持续下行[4] - 新交所美元兑人民币期货升贴水、银行远期升贴水及美中利差呈现不同期限的变化[8] 政策观察 - 政策逆周期因子在0%左右徘徊，三个月CNH HIBOR - SHIBOR逆差呈波动趋势[10] 宏观经济 - 美联储到2025年降息计价43.5bp，TGA账户6月4日为3761亿美元，逆回购余额1688亿美元[18] - 美国5月非农温和下降、失业率持平、通胀回落，经济边际下行[21] - 5月美国就业市场温和放缓，时薪环比上升0.4%，同比上升3.9%，年内重启降息节点后移[22] 事件动态 - 美国“大而美法案”将使2025 - 2034年间赤字增加2.4万亿美元，债务上限提高4万亿美元[23] 中国经济 - 中国经济结构分化，4月数据面临外部压力，但存在“抢出口”可能[29] - 5月金融数据超预期，美国出口-34.5%，东盟、印度、南非分别为14.82%、15.1%、14.4%[31] 总体观点 - 美元兑人民币预计维持区间震荡，人民币短期震荡偏稳，建议中性偏灵活配置[33][35] 风险评估 - 近5年期货主力升贴水范围在 - 1100到1200[36]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 沪胶和合成胶短期和中期均震荡，日内震荡偏弱，整体偏弱运行 [1] - 随着前期宏观利多因素消化，偏弱产业供需因子主导沪胶和合成胶期货盘面走势 [5][7] 根据相关目录分别进行总结 沪胶 - 日内观点震荡偏弱，中期观点震荡，参考观点偏弱运行 [5] - 核心逻辑为前期宏观利多因素消化，产业供需因子主导走势，天胶产区全面割胶，原料产出和新胶供应回升，周四夜盘 2509 合约震荡偏弱，期价收低 0.54%至 13695 元/吨，预计周五维持震荡偏弱走势 [5] 合成胶 - 日内观点震荡偏弱，中期观点震荡，参考观点偏弱运行 [7] - 核心逻辑为前期宏观利多因素消化，产业供需因子主导走势，国内合成胶供应预期增大，下游轮胎行业需求偏弱，开工率周环比和同比大幅走低，需求淡季效应凸显，周四夜盘 2508 合约小幅下跌 1.72%至 10835 元/吨，预计周五维持震荡偏弱走势 [7]