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]

投资咨询业务资格：证监许可【2011】1778 号 晨会纪要 宝城期货甲醇早报-2025-06-13 品种晨会纪要 参考观点：偏弱运行 时间周期说明：短期为一周以内、中期为两周至一月 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 甲醇 2509 | 震荡 | 震荡 | 震荡 偏弱 | 偏弱运行 | 多空分歧出现，甲醇震荡偏弱 | 备注： 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格，无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格，当日日盘收盘 价为终点价格，计算涨跌幅度。 2.跌幅大于 1%为下跌，跌幅 0~1%为震荡偏弱，涨幅 0~1%为震荡偏强，涨幅大于 1%为上涨。 3.震荡偏强/偏弱只针对日内观点，短期和中期不做区分。 主要品种价格行情驱动逻辑—商品期货能源化工板块 甲醇（MA） 日内观点：震荡偏弱 中期观点：震荡 核心逻辑：随着前期宏观利多因素逐渐消化，偏弱的产业供需因子开始发力并主导国内甲醇期货盘 面走势。目前国内甲醇供应压力再度回升，下游需求改善有限，甲醇制烯烃期货盘面利润出现回落， 不利于港口库存继续去 ...

纪要涉及的行业和公司 - 行业：煤炭、地产、焦煤、银行 - 公司：华富基金、新华中诚信公司 纪要提到的核心观点和论据 华富新华中证红利价值指数 - **核心观点**：是防御性红利指数，能提供高于传统红利指数收益，及时反映基本面，避免估值陷阱，提升投资组合质量 [1][2] - **论据**： - 采用多因子模型（低波动、低估值等）筛选综合得分最高的 50 个标的 [2] - 自 2013 年以来年化超额收益约 5% [1][5] - 样本空间筛选要求现金分红总额大于再融资总额，股息支付率大于 20% [1][7] - 行情较好阶段（2022 - 2024 年、2017 年、2016 年）表现优于一般红利指数；牛市阶段（2019 年、2020 年）可能表现稍差 [11] - 加入市场面指标和低波因子，季度调仓，能及时剔除波动大的股票并高抛低吸 [12] - 行业分布更分散，煤炭配置比例约 1%，单一行业上限不超过 30% [13] 华富中证全指自由现金流 ETF - **核心观点**：跟踪自由现金流指标，专注企业财务健康，市场调整时保持稳定，有持续增长潜力 [1] - **论据**： - 自由现金流是分红前置条件，能更全面及时反映公司基本面 [15][16] - 样本调整频率一年四次，采用自由现金流净额加权，更偏向大市值公司，行业分布分散 [18][19] - 成长性更强，有更高 ROE 水平和净利润增速，过去两年股息率与中证红利指数相当，某些年份中证现金牛指数表现更优，年化超额收益 6.7% [20] 市场对红利类资产需求强劲 - **核心观点**：低利率环境下，投资者寻求替代债权类资产获高收益，风险偏好提升时配置需求仍强 [1][4] - **论据**：2024 年 9 月 3 日市场上红利 ETF 规模约 700 亿人民币，2025 年 3 月底增长至 1200 亿人民币以上 [4] 自由现金流指标优势 - **核心观点**：比传统股息率指标更具优势 [15] - **论据**： - 是分红前置条件，能全面反映基本面，充沛的公司竞争地位好 [15] - 对基本面反应更及时，如中证红利指数用过去三年平均股息率，反应滞后 [15][16] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 新华中诚信公司编制新型策略指数，在传统高股息率基础上引入多因子模型，提高业绩表现，增强对基本面的及时反映能力 [5] - 多因子虽计算方式和指标不同，但指向防御性强、低估值股票，结合能达 1 + 1 大于 2 的效果 [6] - 市场面指标（低波动率、低贝塔、低换手）能剔除估值陷阱，避免静态基本面恶化致股价剧烈波动，选择低换手率公司可获超额收益 [8][9][10] - 自由现金流与高股息都是估值指标，差异在于一个体现实际收益，一个体现发展潜力，自由现金流更优越 [17] - 中证先锋 ETF 煤炭行业占比从 5 月底的 22%降至调整后的 5%，调仓后行业分布更分散 [21] - 投资者选红利相关因子应全面客观了解优缺点，红利价值因子适合防御型投资，自由现金流因子适合成长型投资，对自由现金流因子应降低超额收益预期但保持下限信心 [25] - 红利相关产品合理配置可帮助投资者实现长期稳健丰厚回报，红利价值指数提供稳健回报，自由现金流指数兼具成长潜力 [27]

大类资产配置策略表现 - 国内资产BL策略1的5月收益为-0.22%，2025年累计收益为0.96%，最大回撤1.31%，年化波动1.53% [1][3] - 国内资产BL策略2的5月收益为-0.1%，2025年累计收益为1.05%，最大回撤1.06%，年化波动1.37% [1][3] - 国内资产风险平价策略5月收益0.29%，2025年累计收益1.73%，最大回撤0.76%，年化波动1.08% [1][3] - 基于宏观因子的资产配置策略5月收益0.27%，2025年累计收益1.45%，最大回撤0.65%，年化波动0.97% [1][3] 大类资产走势回顾 - 2025年5月恒生指数涨幅3.96%，沪深300涨幅1.85%，中证转债涨幅1.75%，中证1000涨幅1.28%，中债-企业债总财富指数涨幅0.41% [2] - 南华商品指数跌幅2.4%，SHFE黄金跌幅1.39%，中债-国债总财富指数跌幅0.31% [2] - 沪深300与中债-国债总财富指数近一年相关性为-36.97%，中债-国债总财富指数与南华商品指数相关性46.55%，沪深300与南华商品指数相关性-24.07% [2] 宏观经济环境 - 5月制造业PMI为49.5%，环比上升0.5个百分点，显示制造业景气度改善 [4] - 4月PPI同比降幅2.7%，市场预期5月PPI同比-3.17%，生产资料延续通缩 [4] - 央行5月开展5500亿元MLF操作，净投放4000亿元，1年期同业存单利率稳定在1.78% [4] - 4月末社会融资规模存量424.0万亿元，出口依赖型行业受美国关税冲击 [4] - 美联储鹰派信号推迟降息预期，叠加"对等关税"推高转口贸易成本，影响人民币汇率 [4]

核心观点 - 报告研究主动型股票基金绩效表现，探讨其能否跑赢市场，构建多个基金组合并采用因子模型分析，发现多数主动型基金组合能跑赢市场但超额收益不显著，考虑规模和价值效应、成长因素后结果有变化 [1][93] 引言 - 上一篇报告研究普通股票型基金超越基准收益及配置风格，本篇报告统一比较基准为市场因子，将偏股混合型基金纳入研究，构建不同规模基金组合，构建成长因子，进行因子模型稳健性检验 [11][12] 数据来源、样本选择及描述性统计 基金样本的选择 - 研究对象为普通股票型基金和偏股混合型基金，采用万得基金指数成份记录筛选，主动型股票基金数量持续上涨，2015 年普通股票型和偏股混合型基金数量结构变化，主要因仓位下限规定调整 [15][18] 时间区间的选择 - 数据样本周期为 2009 - 2024 年，因 2007 年前主动型股票基金规模小，2006 - 2008 年 A 股市场波动大，且 2009 年后市场有不同增长和缩水区间 [21][22] 数据来源及处理 - 数据源于万得，频率为月，处理基金月收益率和规模数据，按基金全称合并不同份额类别基金，2014 年后出现多份额类别基金，合并后样本区间后期截面样本数量下降 [25][35] 基金组合绩效的实证分析 基金组合的构建 - 构建大型、中大型、中小型和小型基金组合，规模占比分别为 40%、30%、20%、10%，基金数量平均占比分别为 9.43%、15.9%、22.8%、51.8%，各组合规模和基金数量时序有变化 [36][37] 基金组合的绩效表现 - 各基金组合走势相近，年化收益为 7.65% - 12.2%，多数达至少 10%显著性水平，波动率差别不大；单因子模型下多数有正超额收益但不显著，市场因子暴露β值显著小于 1；三因子模型下各组合有正超额收益且大都显著，考虑规模和价值效应后主动型股票基金能显著跑赢市场；四因子模型结果与三因子模型一致，情绪因子纳入未提升解释能力 [42][44][49] 普通股票型基金组合的绩效表现 - 与全样本结论基本一致，多数基金组合达至少 10%显著性水平，年化收益为 7.69% - 12.9%；单因子模型下多数超额收益为正但大都不显著，拟合优度高；三因子模型下各组合有正超额收益且大都显著，规模和价值因子负向暴露；四因子模型结果与三因子模型一致，主动股票型基金不能显著跑赢市场，考虑规模和价值效应后超额收益显著 [58][59][61] 基金组合绩效的进一步分析 成长因子的构建与检验 - 在三因子模型基础上构建成长因子，各分组收益率随成长指标递增，成长因子年化收益高且显著；单因子、三因子、四因子模型下各分组超额收益与成长指标正相关，成长因子有溢价现象，与部分因子有相关性 [66][67][75] 基金组合绩效的进一步解释 - 成长因子能解释部分三因子模型下超额收益，纳入后超额收益下降且显著性降低；各基金组合在部分因子暴露上变化不大，大部分在成长因子正向暴露显著；纳入情绪因子提高解释能力，五因子模型进一步解释超额收益 [77][78][79] 稳健性分析 - 不剔除总市值最小 30%股票构造因子收益率，规模因子收益率变化最大；单因子模型结论与原模型一致，三因子模型下超额收益大小和显著性下降，拟合优度降低；五因子模型能进一步解释超额收益，各因子暴露有变化，拟合优度下降；不同因子收益率下基金组合收益率拆分结果整体一致，主要区别在情绪因子贡献方向 [83][85][88] 主要结论与讨论 - 多数主动型基金组合能跑赢市场但超额收益不显著，与普通股票型基金超越基准收益看似矛盾，因比较基准不同；主动型基金偏好大盘股和高估值股票，规模和价值因子负向暴露影响绩效；成长因子年化收益高，主动型基金偏好高成长股，成长因子正向暴露对业绩有正面影响；除市场因子外，价值因子有较大负面贡献，成长因子有较大正面贡献 [93][2][3]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：最优因子择时投资组合模型 **模型构建思路**：通过整合大量因子与预测变量构建择时策略，利用收缩技术防止过拟合[3] **模型具体构建过程**： - 使用Ledoit-Wolf协方差矩阵收缩估计量，计算最优收缩强度[25] - 采用Kozak-Nagel-Santosh收缩方法变体估计权重，公式为： $$\hat{W}_{t}=\left(\hat{\Sigma}_{t}+\hat{\overline{t}}_{t}\left[\begin{array}{cc}0&0\\ 0&\hat{D}_{t}\end{array}\right]\right)^{-1}\hat{\mu}_{t}$$ 其中前K个元素为原始因子平均收益，剩余为因子-预测变量组合收益[27] - 权重重新缩放使原始因子绝对权重之和为1[30] **模型评价**：收缩机制有效避免高维环境下的虚假择时信号[2] 2. **因子名称**：因子择时投资组合因子 **因子构建思路**：将因子收益与滞后预测变量交互形成择时信号[19] **因子具体构建过程**： - 定义标准化预测变量$X_{t-1}$和因子收益$F_t$ - 构建叉积因子：$$G_{t}=X_{t-1}F_{t}$$ 当$X_{t-1}$为正时做多因子，为负时做空[19] - 期望收益取决于预测变量与因子收益的协方差：$$E\left[G_{t}\right]=\mathrm{Cov}\left(X_{t-1},F_{t}\right)$$[21] **因子评价**：将时间序列预测转化为横截面组合优化问题[23] 模型的回测效果 1. **Fama-French因子择时模型**： - 年化收益4.71%，波动率5.81%，夏普比率0.81[40] - 评估比率0.79，最差12月收益-5.62%[41] - 60个月滚动夏普比率持续优于静态组合[46] 2. **Jensen因子择时模型（小预测集）**： - 年化收益2.97%，波动率2.01%，夏普比率1.48[64] - 扣除交易成本后夏普比率1.35[78] 3. **Jensen因子择时模型（大预测集）**： - 年化收益2.73%，波动率1.91%，夏普比率1.43[71] - 无收缩时夏普比率降至0.81[71] 量化因子与构建方式 1. **宏观预测因子**： - 包含实际1年期收益率、收益率曲线斜率(5y-1y)、Baa级债券与国债利差等6个变量[38] - 标准化为z值后与因子收益交互[36] 2. **因子特定预测因子**： - 基础变量：3个月收益、12个月收益、3个月日波动率[38] - 特征价差：B/M价差、资产增长价差、盈利能力价差[38] - 对Jensen因子集扩展至128个特征价差[38] 因子的回测效果 1. **收益率曲线斜率交互因子**： - 在Fama-French组合中权重排名第一[52] - 与盈利能力因子组合贡献显著超额收益[52] 2. **3个月市场收益交互因子**： - 与规模因子组合权重排名第二[52] - 捕捉市场动量对规模因子的预测效果[52] 3. **盈利能力价差因子**： - 在Jensen因子集中出现频率最高[68] - 与宏观变量组合形成稳定择时信号[68] 注：所有结果均基于1965-2022年月度数据，采用滚动窗口验证方法[31][32]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 原油2507短期震荡、中期震荡、日内震荡偏强，整体偏强运行 [1] - 预计本周四国内原油期货或维持震荡偏强走势 [5] 根据相关目录分别进行总结 价格行情驱动逻辑 - 中美领导人通电话释放积极信号，关税战存在降温预期，双方在伦敦达成关税共识，宏观因子转强 [5] - 俄乌冲突再度升级，美国从中东撤离人员，市场担忧美伊核谈判破裂及伊朗封锁海峡，地缘风险扩大增强原油溢价空间 [5] - 4 - 5月OPEC+产油国仅维持小幅增产，低于增产目标，利空因素不及预期，油价回升 [5] - 本周三夜盘国际原油期货价格大幅上涨5%以上，国内原油期货2507合约大幅收涨3.37%至497.4元/桶 [5] 涨跌幅度计算说明 - 有夜盘品种以夜盘收盘价为起始价，无夜盘品种以昨日收盘价为起始价，当日日盘收盘价为终点价计算涨跌幅度 [2] - 跌幅大于1%为下跌，跌幅0 - 1%为震荡偏弱，涨幅0 - 1%为震荡偏强，涨幅大于1%为上涨 [3] - 震荡偏强/偏弱只针对日内观点，短期和中期不做区分 [4]

投资咨询业务资格：证监许可【2011】1778 号 晨会纪要 宝城期货甲醇早报-2025-06-12 品种晨会纪要 时间周期说明：短期为一周以内、中期为两周至一月 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 甲醇 2509 | 震荡 | 震荡 | 震荡 偏强 | 偏强运行 | 偏多氛围支撑，甲醇震荡偏强 | 备注： 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格，无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格，当日日盘收盘 价为终点价格，计算涨跌幅度。 2.跌幅大于 1%为下跌，跌幅 0~1%为震荡偏弱，涨幅 0~1%为震荡偏强，涨幅大于 1%为上涨。 3.震荡偏强/偏弱只针对日内观点，短期和中期不做区分。 主要品种价格行情驱动逻辑—商品期货能源化工板块 甲醇（MA） < END > 仅供参考，不构成任何投资建议 专业研究·创造价值 1 / 2 请务必阅读文末免责条款 ---------------------------------------------------------------------------- ...