报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 沪深 300 指数股息回报稳健、估值处于低估区域且未来盈利预期乐观，具备中长期配置价值 [3] - 宏利沪深 300 指数增强 A 连续 7 年跑赢沪深 300 指数，超额收益显著、跟踪误差控制优越，资产配置靠近基准，是优秀的增强型指数基金 [3][23] 根据相关目录分别进行总结 1. 沪深 300 指数介绍 - 沪深 300 指数由沪深市场 300 只规模大、流动性好的证券组成，成份股多为细分领域龙头，银行和非银金融等前五大行业合计占比超 50%，市值更偏向蓝筹股，有助于指数稳定性和代表性 [7] - 股息率方面，沪深 300 处于中等偏上水平，过去五年股息率大多维持在 2.0 - 3.5%之间，兼具成长与价值成分，股息回报稳健，适合偏好稳定现金流的投资者 [12] - 估值水平上，从 2022 年起呈现显著下降趋势，PE_TTM 回落至 11 - 13 倍区间，PB_LF 维持在 1.3 倍左右，当前处于低估区域，有安全边际和中长期吸引力 [14] - 盈利水平上，净利润整体稳步上升，2025 年起盈利修复明确，2026E 与 2027E 预计恢复至 8%以上增长水平，ROE 未来三年持续增长，盈利质量和估值匹配度良好，具备中长期配置价值 [16] 2. 宏利沪深 300 指数增强 A 基金分析 - 该基金成立于 2010 年 4 月 23 日，现任基金经理为李婷婷，定位在沪深 300 增强，投资目标是在跟踪沪深 300 指数基础上结合主动投资获取超额收益 [22][23] - 自 2018 年转型至 2025 年 5 月 14 日，累计净值增长至 1.4 倍左右，高于沪深 300 指数的约 0.98 倍，所有年份实现优于指数回报，年化波动和最大回撤小于指数，夏普比率为 0.24，单位风险下超额回报可观 [23] - 2018 - 2025 年基金年年取得正向超额收益，年度最少 +0.92%，最多达 +14.02%，2018 年以来日跟踪偏离度绝对值平均值为 0.12%，最大值为 2.71%，多数控制在 0.5%以内，年化跟踪误差均在 1.67% - 3.33%之间，在保持较小年化跟踪误差的同时跑赢基准 [30] - 2021 年以来股票总仓位长期维持在 90% - 95%区间，与业绩比较基准高度一致，主动投资比例从 2021Q1 的 14%降至 2025Q1 的 8%左右，但仍保留 8% - 14%的增强头寸，在行业权重偏离层面控制严格，过去 6 个持仓完整披露期相对沪深 300 指数在申万一级行业上的绝对权重偏离不超过 2.5%，多数时期保持在 1%范围内 [35][37][40] - 现任基金经理李婷婷为北京大学金融硕士，有 8 年基金从业经验，现任管理基金数 7 只，在管基金总规模 31.85 亿元 [42]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌1.10%，创业板指涨1.38%，大盘价值涨1.45%，大盘成长涨1.60%，上证50涨1.22%，国证2000代表的小盘涨0.16% [1] - 美容护理、非银金融表现靠前，计算机、国防军工表现靠后 [1] - 两市日均成交12317亿元 [3] 风险溢价与估值 - 中证全指风险溢价指标2024/01/19达4.11%，为2016年以来第五次超过4%，截至2025/05/16回落至3.86%，两倍标准差边界为4.76% [1] - 中证全指PETTM分位数52%，上证50与沪深300分别为62%、50%，创业板指接近11%，中证500与中证1000分别为31%、33% [2] - 创业板指估值处于历史较低水平 [2] 技术面与周期 - 深100指数技术面呈现3年一轮熊牛周期，2012/2015/2018/2021年下行幅度40%-45%，当前调整始于2021年一季度，时间与空间较充分 [2] - 卷积神经网络模型最新配置主题为银行等板块 [2][6] 资金动向 - 最近5个交易日ETF资金流出341亿元，融资盘缩减约6亿元 [3] 指数与ETF数据 - 华宝中证银行ETF（512800 SH）、富国中证800银行ETF（159887 SZ）等银行类ETF被列为观察标的 [7] 模型与策略 - GFTD模型和LLT模型历史择时成功率约80%，但存在市场结构变化导致失效的风险 [15]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数涨0.24%，创业板指涨4.13%，大盘价值涨1.55%，大盘成长涨2.05%，上证50涨1.46%，国证2000代表的小盘涨3.77% [1] - 国防军工、通信市场表现靠前，钢铁、商贸零售表现靠后 [1] 风险溢价 - 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，历史极端底部该数据均处在均值上两倍标准差区域，如2012/2018/2020年 [1] - 2022/04/26风险溢价达到4.17%，2022/10/28上升到4.08%后市场迅速反弹，2024/01/19指标4.11%，自2016年以来第五次超过4% [1] - 截至2025/05/09风险溢价指标3.94%，两倍标准差边界为4.75% [1] 估值水平 - 截至2025/05/09中证全指PETTM分位数50%，上证50与沪深300分别为61%、47%，创业板指接近11%，中证500与中证1000分别为31%、33% [2] - 创业板指风格估值相对历史总体处于相对较低水平 [2] 技术分析 - 深100指数技术面每隔3年一轮熊市，之后是牛市，如2012/2015/2018/2021年，每次下行幅度在40%至45%之间 [2] - 本轮始于2021年一季度的调整无论时间与空间看都比较充足，关注底部向上周期的可能 [2] 量化模型 - 使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来价格进行建模，并将学习的特征映射到行业主题板块中 [2][7] - 最新配置主题为银行等 [2] 资金交易 - 最近5个交易日ETF资金流出179亿元，融资盘增加约44亿元，两市日均成交12918亿元 [2] 主流ETF - 华宝中证银行ETF、富国中证800银行ETF、国泰上证180金融ETF、华夏中证动漫游戏ETF、广发中证智选高股息策略ETF等为主要跟踪标的 [8]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌0.40%，创业板指涨1.74%，大盘价值跌0.30%，大盘成长涨0.89%，上证50跌0.33%，国证2000代表的小盘涨2.38% [1] - 汽车、美容护理市场表现靠前，食品饮料、房地产表现靠后 [1] 风险溢价与估值水平 - 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，2022/04/26达到4.17%，2022/10/28风险溢价再次上升到4.08%，2024/01/19指标4.11%，截至2025/04/25指标3.99%，两倍标准差边界为4.75% [1] - 截至2025/04/25，中证全指PETTM分位数48%，上证50与沪深300分别为60%、46%，创业板指接近10%，中证500与中证1000分别为29%、31% [1] 技术面分析 - 深100技术面每隔3年一轮熊市，之后是牛市，每次下行幅度在40%至45%之间，本轮始于2021年一季度的调整无论时间与空间看都比较充足 [1] - 使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来价格进行建模，截至2025/04/25，配置主题为证券等 [1][8] 资金交易层面 - 最近5个交易日ETF资金流入22亿元，融资盘5个交易日减少约21亿元，两市日均成交11167亿元 [2] 主流ETF规模变化 - 中证全指证券公司指数、国证证券龙头指数、中证证券公司30指数、中证800证券保险指数、沪深300非银行金融指数等证券相关指数被重点关注 [9] 市场情绪与超卖 - 市场情绪通过200日长期均线之上比例进行跟踪 [10] - 指数超卖情况被纳入观察范围 [18] 权益与债券资产风险偏好 - 权益资产与债券资产风险偏好持续跟踪 [12] 个股收益分布 - 个股年初至今基于收益区间的占比分布统计显示市场分化特征 [16]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌0.31%，创业板指跌0.64%，大盘价值涨2.62%，大盘成长跌0.24%，上证50涨1.45%，国证2000代表的小盘涨0.05% [1] - 银行、房地产市场表现靠前，国防军工、农林牧渔表现靠后 [1] 风险溢价 - 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，2024/01/19指标达4.11%，为2016年以来第五次超过4%，截至2025/04/18指标为4.05%，两倍标准差边界为4.74% [1] - 历史极端底部该数据均处在均值上两倍标准差区域，如2012/2018/2020年，2022/04/26达4.17%，2022/10/28升至4.08%后市场迅速反弹 [1] 估值水平 - 截至2025/04/18，中证全指PETTM分位数47%，上证50与沪深300分别为60%、45%，创业板指接近9%，中证500与中证1000分别为27%、29% [2] - 创业板指风格估值相对历史处于较低水平 [2] 技术面分析 - 深100指数技术面呈现3年一轮熊市后牛市的周期规律，如2012/2015/2018/2021年，每次下行幅度40%至45%，本轮2021年一季度开始的调整时间与空间较充分 [2] 资金交易 - 最近5个交易日ETF资金流入243亿元，融资盘减少约34亿元，两市日均成交10761亿元 [3] 卷积神经网络趋势 - 使用卷积神经网络对价量数据建模并映射行业主题，截至2025/04/18配置主题为银行、证券等 [2][8] - 模型基于个股窗口期价量数据标准化图表，学习特征与未来价格关联 [8] 指数与行业数据 - 中证800银行指数、国证证券龙头指数、中证能源指数、中证证券公司30指数、中证食品饮料指数等被列为观察标的 [9] 融资余额 - 融资余额数据反映市场杠杆水平变化，但具体数值未在文档中披露 [13] 个股收益分布 - 统计个股年初至今收益区间占比分布，用于衡量市场赚钱效应 [15] 指数超卖 - GFTD模型和LLT模型历史择时成功率约80%，但存在市场波动导致失效的可能 [17]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌0.31% 创业板指跌0.64% 大盘价值涨2.62% 大盘成长跌0.24% 上证50涨1.45% 国证2000代表的小盘涨0.05% [1] - 银行和房地产市场表现靠前 国防军工和农林牧渔表现靠后 [1] 风险溢价与估值 - 中证全指风险溢价指标2024/01/19达4.11% 为2016年以来第五次超过4% 截至2025/04/18指标为4.05% 两倍标准差边界为4.74% [1] - 中证全指PETTM分位数47% 上证50与沪深300分别为60%和45% 创业板指接近9% 中证500与中证1000分别为27%和29% [1] - 创业板指风格估值处于历史相对较低水平 [1] 技术面分析 - 深100指数技术面显示每隔3年一轮熊市后进入牛市 本轮始于2021年一季度的调整时间和空间已较充分 [1] 资金交易 - 最近5个交易日ETF资金流入243亿元 融资盘减少约34亿元 两市日均成交10761亿元 [2] 卷积神经网络趋势 - 使用卷积神经网络对价量数据建模 映射到行业主题板块 当前配置主题为银行和证券等 [8][9] 主流ETF规模变化 - 中证800银行指数 国证证券龙头指数 中证能源指数 中证证券公司30指数 中证食品饮料指数等为主要跟踪标的 [9] 市场情绪 - 权益资产与债券资产风险溢价跟踪显示市场风险偏好变化 [12] 融资余额 - 融资余额变化反映市场杠杆资金动向 [14] 个股收益分布 - 年初至今个股收益区间占比统计反映市场整体表现 [16] 指数超卖 - 指数超卖情况显示市场短期调整压力 [18]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌0.63%，创业板指跌6.73%，大盘价值跌2.61%，大盘成长跌3.37%，上证50跌1.60%，国证2000代表的小盘跌6.29% [1] - 农林牧渔、商贸零售市场表现靠前，电力设备、通信表现靠后 [1] 风险溢价与估值水平 - 中证全指风险溢价指标2024/01/19达4.11%，为2016年以来第五次超过4%，截至2025/04/11指标为4.09%，两倍标准差边界为4.73% [1] - 中证全指PETTM分位数45%，上证50与沪深300分别为56%、43%，创业板指接近9%，中证500与中证1000分别为28%、30% [1] - 创业板指风格估值处于历史相对较低水平 [1] 技术面分析 - 深100指数技术面显示每隔3年一轮熊市后进入牛市，本轮2021年一季度开始的调整时间和空间较充足，可能进入底部向上周期 [1] 资金交易动态 - 最近5个交易日ETF资金流入2069亿元，融资盘减少约983亿元，两市日均成交15742亿元 [2] 行业主题配置 - 卷积神经网络模型当前配置主题为证券等，涉及国证证券龙头指数、中证证券公司30指数、中证全指证券公司指数等 [9][10] 主流ETF规模变化 - 该部分内容未提供具体数据，仅标题提及 [7] 权益与债券资产风险偏好跟踪 - 该部分内容未提供具体数据，仅标题提及 [12] 融资余额 - 该部分内容未提供具体数据，仅标题提及 [14] 个股收益分布统计 - 该部分内容未提供具体数据，仅标题提及 [16] 指数超卖 - 该部分内容未提供具体数据，仅标题提及 [18]

市场表现 - 最近5个交易日科创50指数跌0.63%，创业板指跌6.73%，大盘价值跌2.61%，大盘成长跌3.37%，上证50跌1.60%，国证2000代表的小盘跌6.29% [1] - 农林牧渔、商贸零售市场表现靠前，电力设备、通信表现靠后 [1] 风险溢价 - 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，历史极端底部该数据均处在均值上两倍标准差区域，如2012/2018/2020年 [1] - 2022/04/26风险溢价达到4.17%，2022/10/28上升到4.08%，市场迅速反弹，2024/01/19指标4.11%，自2016年以来第五次超过4% [1] - 截至2025/04/11指标4.09%，两倍标准差边界为4.73% [1] 估值水平 - 截至2025/04/11，中证全指PETTM分位数45%，上证50与沪深300分别为56%、43%，创业板指接近9%，中证500与中证1000分别为28%、30% [2] - 创业板指风格估值相对历史总体处于相对较低水平 [2] 技术面分析 - 深100技术面每隔3年一轮熊市，之后是牛市，如2012/2015/2018/2021年，每次下行幅度在40%至45%之间 [2] - 本轮始于2021年一季度的调整无论时间与空间看都比较充足，关注底部向上周期的可能 [2] 资金交易 - 最近5个交易日ETF资金流入2069亿元，融资盘5个交易日减少约983亿元，两市日均成交15742亿元 [3] 卷积神经网络趋势观察 - 使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来价格进行建模，并将学习的特征映射到行业主题板块中 [7] - 截至2025/04/11，配置主题为证券等 [2] 指数观察 - 关注的指数包括国证证券龙头指数、中证证券公司30指数、中证全指证券公司指数、中证基建工程指数、中证高股息策略指数 [8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：均线择时模型** - 模型构建思路：通过比较Wind全A指数的短期均线（20日）与长期均线（120日）的距离，判断市场整体环境（上行、震荡或下行）[2][4][11] - 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A指数的20日均线（短期）和120日均线（长期） 2. 计算两线距离百分比： $$\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线值} - \text{120日均线值}}{\text{120日均线值}} \times 100\%$$ 3. 根据距离阈值划分市场状态： - 距离>3%：上行趋势 - 距离≤3%：震荡或下行趋势[2][11] - 模型评价：简单直观，但对均线周期选择和阈值敏感 2. **模型名称：仓位管理模型** - 模型构建思路：结合估值分位数（PE/PB）和市场趋势信号动态调整绝对收益产品的股票仓位[3][12] - 模型具体构建过程： 1. 计算Wind全A的PE/PB历史分位数（PE 60分位、PB 20分位） 2. 若均线模型显示震荡趋势且估值中等偏低（PB≤20分位），建议仓位50%[12] 3. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - 模型构建思路：通过双贝塔因子筛选科技板块中的高弹性行业[4][12] - 模型具体构建过程：未披露具体公式，但输出推荐通信设备/军工行业[12] 4. **模型名称：困境反转行业模型** - 模型构建思路：识别基本面触底但估值较低的行业（如新能源）[4][12] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：均线距离因子** - 因子构建思路：量化短期与长期均线的偏离程度[2][11] - 因子具体构建过程：同均线择时模型中的距离计算公式 2. **因子名称：成交缩量因子** - 因子构建思路：监测市场成交额萎缩至阈值（1.1万亿）作为反弹信号[4][11] 3. **因子名称：PE/PB分位数因子** - 因子构建思路：计算当前估值在历史序列中的相对位置[3][12] --- 模型的回测效果 1. **均线择时模型** - 当前均线距离：3.28%（上行趋势破坏）[11] - 趋势线均线位置：5250点，5日均线位置：5195点（低于趋势线）[11] 2. **仓位管理模型** - 建议仓位：50%（Wind全A PB分位数20%）[12] --- 因子的回测效果 1. **成交缩量因子** - 触发阈值：成交额<1.1万亿[11] 2. **PE/PB分位数因子** - 当前PE分位数：60%（中等水平） - 当前PB分位数：20%（较低水平）[12] --- 注：行业模型（TWO BETA、困境反转）未披露具体测试指标[4][12]

市场表现与指数动态 - 最近5个交易日科创50指数跌1.29%，创业板指跌1.12%，大盘价值涨0.28%，大盘成长涨0.04%，上证50涨0.16%，国证2000代表的小盘跌2.98% [1] - 医药生物、农林牧渔市场表现靠前，计算机、国防军工表现靠后 [1] - 中证全指风险溢价指标在2024/01/19达到4.11%，为2016年以来第五次超过4%，截至2025/03/28回落至3.69%，两倍标准差边界为4.72% [1] 估值水平与技术分析 - 截至2025/03/28，中证全指PETTM分位数53%，上证50与沪深300分别为58%、48%，创业板指接近14%，中证500与中证1000分别为33%、38% [2] - 深100指数技术面呈现3年周期规律，2012/2015/2018/2021年熊市下行幅度40%-45%，2021年一季度开始的调整时间与空间已较充分 [2] - 卷积神经网络模型当前配置主题为建筑材料、红利低波等板块 [2][9] 资金交易数据 - 最近5个交易日ETF资金流入162亿元，融资盘减少约248亿元，两市日均成交12346亿元 [3] 量化模型应用 - 卷积神经网络通过标准化价量图表建模，将学习特征映射至行业主题板块，如中证全指建筑材料指数、中证红利低波动指数等 [8][9] 指数与板块跟踪 - 重点跟踪指数包括中证全指建筑材料指数(931009.CSI)、中证红利低波动指数(h30269.CSI)、中证钢铁指数(930606.CSI)等 [9]