核心观点 - 报告核心观点认为，从历史经验看，岁末年初时段市场风格会呈现出明显的防御性特征，大盘价值风格占优，而中证1000代表的小微盘风格则相对承压 [1][3][8] - 这一特征主要受机构投资者年度业绩考核与结算、以及1月上市公司年报业绩预告密集披露等因素影响，资金倾向于流向基本面稳健的大盘蓝筹股 [3][8] - 年初险资等长期资金在“开门红”阶段的配置需求也为低估值的大盘价值板块提供了增量资金支持 [3][8] 流动性专题：岁末年初市场风格特征 - 历史数据显示，12月中旬至12月末，沪深300和300红利指数上涨概率较大，超额收益相对明显，而中证1000指数涨跌互现，跑输整体指数的概率较大 [11] - 具体来看，2010年以来，在12月15日至12月31日期间，沪深300指数录得正收益的概率为53%，300红利指数为53%，而中证1000指数仅为40% [12] - 进入1月业绩预告披露高峰期后，300红利指数上涨概率进一步提升至67%，而中证1000指数下跌概率较大，录得正收益的概率仅为33% [14][15] - 在业绩预告披露期，前期涨幅大、估值贵、偏主题催化的小盘风格标的面临调整压力，投资者倾向于选择绩优或低估值的蓝筹股进行防御 [11] 近期市场流动性状况 - **货币政策与利率**：上周（12月15日至12月19日）央行公开市场净投放2190亿元，未来一周将有4575亿元逆回购、3000亿元MLF、1200亿元国库现金定存到期 [3][17] - 货币市场利率下行，截至12月19日，R007上行0.7个基点至1.51%，DR007下行2.8个基点至1.44% [3][17] - 国债收益率下行，1年期国债收益率下行3.3个基点至1.35%，10年期国债收益率下行0.9个基点至1.83% [3][17] - 同业存单发行规模扩大，上周发行总规模为9957.9亿元，较上期增加540.1亿元 [3][18] 股市资金供需 - **资金供给**：二级市场可跟踪资金净流入规模扩大 [2][3] - 新成立偏股类公募基金68.5亿份，较前期增多1.6亿份 [2][30] - 股票型ETF净流入560.8亿元 [2][30] - 融资资金净买入34.2亿元，净买入额较前期收窄161.9亿元，截至12月19日A股融资余额为24871.3亿元 [2][30] - **资金需求**： - IPO融资规模回升至61.0亿元，共有4家公司进行IPO发行 [34] - 重要股东净减持规模扩大至121.9亿元 [2][34] - 公告的计划减持规模为67.3亿元，较前期上升 [2][34] - 限售解禁市值为349.2亿元，较前期下降，但未来一周解禁规模将上升至1879.5亿元 [34] 市场情绪与交易结构 - 上周融资资金交易活跃度减弱，融资买入额占A股成交额比例为11.3%，较前期下降，股权风险溢价下降 [39] - 海外市场风险偏好改善，VIX指数较前期（12月12日）下降0.8点至14.9 [41] - 交易结构上，上周关注度相对提升的风格指数及大类行业仅必选消费和可选消费 [45] - 当周换手率历史分位数排名前5的行业为：必选消费（97.7%）、北证50（93.0%）、可选消费（91.6%）、周期（83.4%）、科创50（78.4%） [45] 投资者偏好 - **行业偏好**：上周电子、通信、电力设备获各类资金净流入规模较高 [49] - ETF资金净流入规模较高的行业为电子（121.5亿元）、电力设备（67.2亿元）、通信（47.6亿元） [49] - 融资资金净买入规模较高的行业为电子（42.7亿元）、国防军工（28.1亿元）、非银金融（16.1亿元） [49] - 融资资金净卖出规模较高的行业为基础化工（-18.7亿元）、食品饮料（-11.7亿元）、银行（-10.2亿元） [49] - **个股偏好**： - 融资净买入规模较高的个股为中国平安（+25.7亿元）、航天电子（+9.9亿元）、C沐曦-U（+9.6亿元） [51][53] - 融资净卖出规模较高的个股为东山精密（-9.5亿元）、贵州茅台（-7.7亿元）、恒逸石化（-5.6亿元） [51][53] - **ETF偏好**： - 上周ETF净申购343.3亿份，宽指ETF以净申购为主，其中A500ETF申购较多 [55] - 行业ETF申赎参半，信息技术ETF申购较多（净申购31.0亿份），军工ETF赎回较多（净赎回45.0亿份） [55] - 净申购规模最高的股票型ETF为华泰柏瑞中证A500ETF（+70.8亿份），净赎回规模最高的为富国中证军工龙头ETF（-26.8亿份） [56] 外部流动性变化 - **国外主要央行动向**： - 日本央行将政策利率上调25个基点至0.75% [60][61] - 英国央行将基准利率下调25个基点至3.75% [60][61] - 欧洲央行决定将关键存款利率维持在2%不变，并上调了经济增长预期 [60][61] - **海外重要经济数据**： - 美国11月整体CPI同比上涨2.74%，低于一致预期的3.06%；核心CPI同比上涨2.63%，低于一致预期的3.03% [3][64] - 美国11月失业率升至4.6%，为2021年10月以来的最高水平 [3][64] 监管动向 - 12月15日，《求是》杂志发表重要文章《扩大内需是战略之举》，指出要坚决贯彻落实扩大内需战略规划纲要，尽快形成完整内需体系 [16] - 12月16日，中央财办有关负责同志详解2025年中央经济工作会议精神，指出扩大内需是明年排在首位的重点任务，并强调要从供需两端发力稳定房地产市场 [16] - 中国人民银行发布通知，实施一次性信用修复政策，对2026年3月31日前足额偿还的个人小额逾期信息，金融信用信息基础数据库将不予展示 [16]

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * **模型名称**：短期择时模型[7][16] * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干具体指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出看多、中性或看空的信号，最终综合形成总仓位建议[7][16][17]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：模型包含四个一级指标（基本面、估值面、情绪面、流动性），每个一级指标下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为滚动5年）的历史分位数[16][17]。 2. **信号映射规则**：根据各二级指标的分位数区间，将其映射为“乐观”（看多）、“中性”或“谨慎”（看空）的定性信号。例如，当“A股整体PE分位数”处于高位（如93.55%）时，给出“谨慎”信号，意味着估值偏高，有均值回归下行压力[16][19]。 3. **综合判断**：汇总每个一级指标下所有二级指标的信号，综合判断该维度的总体信号（乐观、中性或谨慎）[16][17]。 4. **仓位决策**：最终，综合四个维度的总体信号，形成总的仓位配置建议（例如，总仓位信号为0.00代表空仓，1.00代表满仓）[19][25]。 2. 成长价值风格轮动模型 * **模型名称**：成长价值风格轮动模型[7][26][27] * **模型构建思路**：从基本面、估值面和情绪面三个维度构建轮动信号，判断当前市场环境下成长风格与价值风格的相对强弱，从而给出超配成长、超配价值或均衡配置的建议[27][28]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格[27][29]。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格[27][29]。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格[27][29]。 根据各指标当前状态判断其对成长或价值的利好方向，并综合给出基本面维度的仓位信号（如“成长100%，价值0%”代表超配成长）[29]。 2. **估值面维度**：计算成长与价值风格的估值差（PE差和PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低时，认为估值差有均值回归上行的动力，利好成长风格；反之则利好价值风格[27][29]。 3. **情绪面维度**：计算成长与价值风格的换手差和波动差在过去5年的分位数。换手差和波动差分位数处于中性区间时，建议均衡配置；偏离中性区间时，则对某一风格有利[27][28][29]。 4. **综合决策**：结合基本面、估值面和情绪面三个维度的信号，最终给出成长与价值风格的配置比例建议[27][29]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型[7][26][31] * **模型构建思路**：从流动性、交易行为、市场结构等多个视角，选取11个有效轮动指标，构建综合的大小盘轮动信号，以判断小盘风格与大盘风格的相对强弱[31]。 * **模型具体构建过程**： 1. **多指标框架**：模型共采用11个指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 2. **日内信号生成**：每个交易日，根据各指标的预设规则独立生成看多小盘（仓位100%）或看空小盘（仓位0%）的信号[33]。 3. **信号综合**：将11个指标的信号进行综合（例如，加权平均或投票机制），得到每日的综合小盘仓位信号，其补集即为大盘仓位信号[31][33]。 4. **策略执行**：根据综合信号，在代表大盘的沪深300全收益指数和代表小盘的中证1000全收益指数之间进行轮动配置[32][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至2025年12月21日[18][21] * **年化收益率**：16.37%[18][21] * **年化波动率**：14.79%[21] * **最大回撤**：14.07%[18][21] * **夏普比率**：0.9641[21] * **收益回撤比**：1.1635[21] * **月度胜率**：66.24%[21] * **季度胜率**：60.38%[21] * **年度胜率**：78.57%[21] * **基准年化收益率**：4.76%[18][21] * **年化超额收益率**：11.61%[18][21] * **2024年以来年化收益率**：28.52%[24] * **2024年以来最大回撤**：11.04%[18][24] * **2024年以来夏普比率**：1.4662[24] * **2024年以来收益回撤比**：2.5841[24] * **2024年以来月度胜率**：72.00%[24] * **2024年以来基准年化收益率**：8.95%[24] * **2024年以来年化超额收益率**：19.57%（计算得出：28.52%-8.95%）[24] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至2025年12月21日[28][30] * **年化收益率**：12.71%[28][30] * **年化波动率**：20.79%[30] * **最大回撤**：43.07%[30] * **夏普比率**：0.5842[30] * **收益回撤比**：0.2952[30] * **月度胜率**：58.33%[30] * **季度胜率**：59.62%[30] * **基准年化收益率**：7.96%[28][30] * **年化超额收益率**：4.75%[28][30] * **2025年以来收益率**：25.36%[28][30] * **2025年以来基准收益率**：26.19%[28][30] * **2025年以来超额收益率**：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **回测区间**：2014年至2025年[32][33] * **年化收益率**：19.67%（综合信号3D平滑）[33] * **年化超额收益率**：12.66%（综合信号3D平滑）[33] * **最大回撤**：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * **2025年以来收益率**：33.64%[33] * **2025年以来基准收益率**：22.11%[33] * **2025年以来超额收益率**：11.53%[32][33] * **各独立指标年化超额收益率范围**：3.64% 至 9.61%[33] 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * **因子名称**：标准化交易量能指标[3][14] * **因子构建思路**：用于衡量市场整体交易活跃度的强弱，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断市场量能是否处于强势区间[3][14]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式，但提及其构建逻辑。该指标 likely 通过计算当前全A日均成交额（或其他成交量指标）在过去一定周期（如5年）内的分位数，或与其移动平均值（如60日均值）进行比较并标准化，从而生成一个度量交易活跃度相对位置的指标[3][9][14]。 2. 大小盘轮动交易信号框架指标 * **因子构建思路**：为构建小盘大盘轮动模型，从多个维度选取了11个有效指标，这些指标共同构成了大小盘轮动的信号框架[15][31]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了11个指标的名称，但未详细阐述每个因子的具体计算公式。这些指标涵盖了流动性、资金面、市场情绪、技术分析等多个方面[31][33]。 * **流动性/资金面指标**：R007、等级利差、融资买入余额变化[31][33]。 * **交易行为/情绪指标**：A股龙虎榜买入强度、主题投资交易情绪、大宗交易折溢价率、期权波动率风险溢价[31][33]。 * **市场结构/技术指标**：Beta离散度、PB分化度、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 3. 量化择时模型细分指标 * **因子构建思路**：短期择时模型所依赖的四个维度（基本面、估值面、情绪面、流动性）均由若干二级指标构成，这些二级指标是生成择时信号的基础因子[16][17][19]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各二级指标的名称及其信号判断逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式。构建过程通常涉及计算指标的当前值，并求其在指定历史窗口（多为过去5年）的分位数[16][17][19]。 * **基本面指标**：制造业PMI、人民币中长期贷款脉冲同比增速、M1同比增速（HP滤波去趋势）[16][19]。 * **估值面指标**：A股整体PE中位数分位数、A股整体PB中位数分位数[16][19]。 * **情绪面指标**：A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数、A股整体波动率分位数[17][19]。 * **流动性指标**：货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数[17][19]。 4. 成长价值风格轮动模型细分指标 * **因子构建思路**：成长价值风格轮动模型所依赖的三个维度（基本面、估值面、情绪面）均由若干细分指标构成，这些指标用于判断成长与价值风格的相对强弱[27][29]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各细分指标的名称及其对风格的影响逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式[27][29]。 * **基本面周期指标**：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化[27][29]。 * **估值面指标**：成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数[27][29]。 * **情绪面指标**：成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数[27][28][29]。 因子的回测效果 （注：报告未提供单个因子的独立测试结果，仅提供了由它们构成的综合模型的回测表现。各独立因子的年化超额收益率仅在小盘大盘轮动模型部分有简要列出[33]。）

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 隔夜外围资产表现影响中性 国内A股除上证50和大盘外其他指数走势冲高回落且无量 今日A股走势或产生分歧 大盘短期维持震荡反复走势 临近12月下旬依旧看好跨年行情 等待市场明朗化后增加仓位 [3] 各部分总结 重要资讯 - 美国11月未季调CPI年率2.7%低于预期3.1% 未季调核心CPI年率2.6%为2021年3月以来新低 美联储1月降息可能性从26.6%升至28.8% [5] - 美国白宫国家经济委员会主任称美联储仍有很大降息空间 古尔斯比表示对前置降息不安 终端利率将远低于当前水平 [6] - 欧洲央行维持存款机制利率2%不变 官员称降息周期很可能结束 英国央行将基准利率从4.00%下调至3.75% 行长称降息步伐将放缓 [6] - 国务院办公厅印发打击涉烟违法活动意见 外交部部长王毅与柬、泰外长通电话呼吁停火 国台办、外交部回应美对台军售 [7] - 证监会主席出席会议并召开座谈会 商务部批准部分稀土出口通用许可申请 市场监管总局整治“内卷式”竞争 工信部加强光伏行业产能调控 [8][9] 期货市场跟踪 - 展示上证50、沪深300、中证500、中证1000指数及对应期货合约收盘价、结算价、涨跌、涨跌幅、基差、升贴水率、年化升贴水率、合约交割日等数据 [11] - 呈现上证50、沪深300、中证500、中证1000期货成交量、成交额、持仓量、前二十大会员持仓等数据及变化情况 [12] - 给出沪深300、上证50、中证500各合约基差及跨期价差相关图表 [13][21][29] 现货市场跟踪 - 展示万得全A、上证指数、深证成指等指数及各行业板块当前点位、当日涨跌幅、当周涨跌幅等数据 以及市盈率相关情况 [37] - 分析市场风格对上证50、沪深300、中证500、中证1000指数涨跌的影响 [38][39] - 给出重要指数估值、申万估值、市场周日均成交量、市场周日均换手率、两市上涨下跌股票数、指数成交额变化、股债相对回报、港股通、两融余额、两融交易净买额及占A股成交额比例等图表 [40][42][45][49][50] 流动性跟踪 - 给出央行公开市场操作（货币投放、回笼、净投放）及Shibor利率水平相关图表 [53]

核心观点 - 报告从实操视角复盘A股春季行情规律，重点分析阶段特征、市场风格表现及应对策略，旨在为投资决策提供参考[4] - 春季行情多启动于12月下旬至1月中旬，相对视角下启动时点中位数为春节前11个交易日[4] - 春季行情走势可分为对称V型、大级别趋势上涨和小级别趋势上涨三类情景[4] - 小盘成长风格在春季行情中占优，而大盘价值在行情启动前性价比高[4] - 春节前十个交易日配置策略胜率和赔率均较高，且错过行情概率较小[4] 春季行情的阶段特征分析 - 绝对视角下春季行情多启动于12月下旬至1月中旬，相对视角下启动区间为节前46个交易日至4个交易日，中位数为节前11个交易日[4][12] - 历年春季行情走势归为三类：对称V型（出现概率9/15）、大级别趋势上涨（出现概率3/15，涨幅超30%）、小级别趋势上涨（出现概率3/15，涨幅约10%）[14][17][20][23][24] - 若启动时点较早（节前33-46天）则多为趋势行情，若启动较晚（节前4-11天）则多为对称V型[30] - 大级别行情多发生于深度调整后，国庆至启动前跌幅约10%；小级别行情多发生于震荡行情后[22][26] - 春季行情涨跌幅与启动前涨跌幅呈负相关关系[27] 春季行情中市场风格的表现对比 - 大小盘风格对比显示小盘风格占优居多，约一半年份出现风格切换[33][34] - 成长价值风格对比显示成长风格占优居多，出现风格切换年份较少[36][37] - 细分风格表现显示小盘成长在春季行情中占优，例如2025年小盘成长上涨16%，大盘价值仅上涨4%[39] - 春季行情前一个月大盘价值性价比高，如2024年大盘价值上涨5%，而小盘成长下跌21%[39] 春季行情中市场应对思路推演 - 前一年12月中旬配置策略胜率较低（收益比例中位数56%），赔率较高，但容易错过行情，如2016年收益比例为0%[42] - 当年1月中旬配置策略胜率较高（收益比例中位数52%），赔率相对较低，但存在买入前行情已结束的风险（如2020年）[43] - 春节前五个交易日配置策略胜率赔率均高（收益比例中位数69%），但易错过行情，如2018年买入前行情已结束[44] - 春节前十个交易日配置策略胜率赔率均高（收益比例中位数69%），且错过行情概率小，如2025年收益比例达101%[45]

核心观点 - 当前市场风格从前期的科技成长出现回摆，预计市场风格延续再平衡状态，哑铃结构相对占优[1] - 基于中美政策周期叠加，预计2026年将形成20年一遇的中美共振之年，国内投资相关大宗商品价格有望在供需共振下迎来阶段性反弹，PPI有望继续回升[4][9] - 历史数据显示，在PPI回升阶段，小盘价值风格整体占优，小盘成长也可能有不错表现，同时周期风格相对占优[4][10][12] 流动性专题：PPI回升阶段的市场风格 - 逢6逢1的年份是每个五年规划的第一年，重大项目落地可能带来基建投资新开工高峰和投资端边际改善[4][9] - 中国五年规划周期与美国四年总统选举周期叠加，2026年预计为中美共振之年[4][9] - PPI负值收窄回升初期流动性通常宽松，利于小盘股表现，小盘成长相对占优；PPI转正后盈利预期改善，小盘价值风格迎来估值修复[4][10] - PPI回升阶段周期风格相对占优，因周期板块业绩与PPI紧密相关，其需求端主要取决于地产加基建投资[12] - PPI转正后1个月，中证2000指数平均收益达7.0%，上涨概率为100%；后3个月小盘价值风格平均收益达7.8%，上涨概率为100%[15] 货币政策与利率 - 上周央行公开市场净回笼15722亿元，未来一周将有4958亿元逆回购到期[4][17] - 货币市场利率下行，R007下行2.5bp至1.47%，DR007下行4.2bp至1.41%[4][17] - 短长端国债收益率上行，1年期国债收益率上行2.2bp至1.40%，10年期国债收益率上行1.9bp至1.81%[4][17] - 同业存单发行规模减少2070.6亿元至5278.6亿元，3M/6M同业存单利率上行，1M利率下行[4][17] 股市资金供需 - 二级市场可跟踪资金净流入规模收窄，资金供给端公募基金发行218.4亿份，较前期减少17.6亿份；ETF净流出90.2亿元；融资资金净买入67.2亿元，较前期收窄223.0亿元[3][4][27] - 资金需求端IPO融资37.2亿元，重要股东净减持73.0亿元，公告的计划减持规模扩大至159.6亿元；限售解禁市值249.3亿元，较前期下降[3][4][32] 市场情绪与偏好 - 上周融资资金交易活跃度减弱，股权风险溢价下降，关注度相对提升的风格指数及大类行业仅周期、必选消费[1][4][37][43] - 行业偏好上，电力设备、医药生物、非银金融获各类资金净流入规模较高，分别为80.93亿元、36.25亿元、13.80亿元[47][48] - 融资资金净买入电力设备109.0亿元、基础化工18.6亿元、医药生物16.5亿元；净卖出非银金融21.0亿元、有色金属18.4亿元、通信12.0亿元[47][48] - 个股层面，融资净买入规模较高的为天孚通信16.6亿元、特变电工16.5亿元、阳光电源11.1亿元[49] ETF偏好 - 上周ETF净申购69.4亿份，宽指ETF以净赎回为主，沪深300ETF赎回最多达20.0亿份；行业ETF以净申购为主，医药ETF申购较多达59.4亿份[53] - 净申购规模最高的为国泰中证全指证券公司ETF23.6亿份，华宝中证银行ETF17.8亿份；净赎回规模最高的为华泰柏瑞沪深300ETF13.1亿份，华夏上证科创板50ETF12.6亿份[54] 海外变化 - 美国10月ISM制造业PMI为48.7，连续八个月萎缩；10月ADP就业人数增加4.2万人，超市场预期[4][60] - 美联储古尔斯比表示政府停摆期间应对降息保持谨慎，市场对12月美联储降息预期概率为62%[4][59] - 澳洲联储维持关键利率在3.6%不变；英国央行货币政策委员会成员对利率决策存在分歧[57][58]

市场整体观点 - 券商策略观点积极 牛市主升浪阶段已开启[1][8] - 国庆节后市场风险偏好改善 过去十年上证指数 沪深300 中证1000指数节后一周上涨概率均超60%[4][8] - 居民入市情绪处于爬坡初期 8月新开户数接近今年春季水平但不足去年"924"时期二分之一 仅为15年牛市高点三分之一[8] - 增量资金持续流入 7月净流入约2231亿元 8月净流入规模约4058亿元 较20年7月5577亿元和15年4月5699亿元仍有差距[8][9] 市场风格与轮动特征 - 当前行情由增量资金和景气优势驱动 轮动是机会扩散而非简单的高低切换[1][8] - 板块轮动遵循景气逻辑与产业趋势 不在新旧而在于景气度 旧动能也能焕新[8] - 换手率5日均值接近去年10月8日高点 部分板块交易拥挤 但调整空间已基本完成[8] - 四季度市场往往进行结构性切换 前几个季度上涨主线延续跑赢概率较低[8] 核心投资主线 - 中国制造业龙头全球化是中期核心线索 将份额优势转化为定价权和利润率提升 带来超越本国经济基本面的市值增长[1][7] - 行业选择围绕资源+新质生产力+出海三大方向[7] - 资源股在供给受限及全球地缘动荡预期下从周期属性转向红利属性[7] - AI产业趋势从云侧逻辑向端侧逻辑扩散 关注存储 AIDC配套设施 AI应用等滞胀分支[7][8] 重点关注板块 - 右侧趋势品种聚焦资源 消费电子 创新药和游戏[7] - 左侧配置关注化工和军工[7] - 顺周期方向关注PPI交易下的新能源 化工 有色 建材及PPI向CPI传导的白酒 餐饮 旅游等[8] - 科技方向关注固态电池 AI算力 人形机器人 商业航天等领域[8] - 港股互联网 军工 创新药 新能源 新消费 "反内卷"及景气周期(有色 化工)值得重视[8] 资金面与情绪指标 - 互联网搜索量 新开户数 炒股APP下载量等多维度数据显示居民情绪爬坡仍在初期[1][8] - 居民存款增速下降尚不明显 表明"存款还未大幅搬家"[8] - 融资盘呈现"节前收敛 节后进发"变化规律[8] - 光模块 PCB 创新药 科创芯片均值偏离度分别为12.0% 10.0% -2.2% 7.7% 主线趋势多数保持健康[1][8] 宏观与政策环境 - 9月美联储预防式降息后 A/H股未来上涨概率较高[4][8] - 反内卷工作推进验证盈利改善预期 扩内需持续发力 消费政策向服务消费倾斜[8] - 中国企业开始在人工智能 生物医药 高端制造等领域展现顶尖产品力[8] - 资本市场政策对"稳股市"提供有力支持[8]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 股票市场因子 1. **因子名称**：大小盘风格因子[13][15] **因子构建思路**：衡量市场大小盘风格偏向[13][15] **因子具体构建过程**：通过比较大盘股与小盘股的表现差异来判断风格偏向，具体计算方式未详细说明 2. **因子名称**：价值成长风格因子[13][15] **因子构建思路**：衡量市场价值与成长风格偏向[13][15] **因子具体构建过程**：通过比较价值股与成长股的表现差异来判断风格偏向，具体计算方式未详细说明 3. **因子名称**：大小盘风格波动因子[13][15] **因子构建思路**：衡量大小盘风格波动程度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算大小盘风格收益率的波动率来衡量波动程度，具体计算方式未详细说明 4. **因子名称**：价值成长风格波动因子[13][15] **因子构建思路**：衡量价值成长风格波动程度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算价值成长风格收益率的波动率来衡量波动程度，具体计算方式未详细说明 5. **因子名称**：行业指数超额收益离散度因子[13][15] **因子构建思路**：衡量行业指数超额收益的分散程度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算各行业指数超额收益的标准差或变异系数来衡量离散度 6. **因子名称**：行业轮动度量因子[13][15] **因子构建思路**：衡量行业轮动速度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算行业收益率排名的变化率或相关性衰减速度来衡量轮动速度 7. **因子名称**：成分股上涨比例因子[13][15] **因子构建思路**：衡量市场成分股中上涨股票的比例[13][15] **因子具体构建过程**：计算指数成分股中上涨股票数量占总成分股数量的比例 8. **因子名称**：前100个股成交额占比因子[13][15] **因子构建思路**：衡量前100个股成交额的市场集中度[13][15] **因子具体构建过程**：计算前100个个股成交额之和与市场总成交额的比例 9. **因子名称**：前5行业成交额占比因子[13][15] **因子构建思路**：衡量前5行业成交额的市场集中度[13][15] **因子具体构建过程**：计算前5个行业成交额之和与市场总成交额的比例 10. **因子名称**：指数波动率因子[14][15] **因子构建思路**：衡量市场指数的波动程度[14][15] **因子具体构建过程**：通常使用指数收益率的标准差来计算市场波动率 11. **因子名称**：指数换手率因子[14][15] **因子构建思路**：衡量市场交易活跃程度[14][15] **因子具体构建过程**：计算市场总成交额与流通市值的比例 商品市场因子 12. **因子名称**：商品趋势强度因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货各板块的价格趋势强度[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块价格序列的动量指标或趋势指标来衡量趋势强度 13. **因子名称**：商品基差动量因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货期限结构的变化动量[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块基差（现货价格与期货价格之差）的变化率来衡量基差动量 14. **因子名称**：商品波动率因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货各板块的波动程度[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块收益率的标准差来衡量波动率 15. **因子名称**：商品流动性因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货市场的流动性状况[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块的成交额、成交量或买卖价差等指标来衡量流动性 期权市场因子 16. **因子名称**：隐含波动率因子[30] **因子构建思路**：衡量期权市场的隐含波动率水平[30] **因子具体构建过程**：通过期权市场价格反推出的波动率，反映市场对未来波动率的预期 17. **因子名称**：期权偏度因子[30] **因子构建思路**：衡量期权市场波动率微笑曲线的偏斜程度[30] **因子具体构建过程**：通过计算不同行权价期权隐含波动率的差异来衡量市场对尾部风险的预期 可转债市场因子 18. **因子名称**：百元转股溢价率因子[33][39] **因子构建思路**：衡量可转债转股溢价水平[33][39] **因子具体构建过程**：计算可转债市场价格相对于转换价值的溢价程度，通常表示为百分比 19. **因子名称**：低转股溢价率转债占比因子[33][39] **因子构建思路**：衡量市场中低转股溢价率可转债的占比情况[33][39] **因子具体构建过程**：计算转股溢价率低于特定阈值（如20%）的可转债数量占市场总可转债数量的比例 20. **因子名称**：可转债市场成交额因子[33][39] **因子构建思路**：衡量可转债市场的交易活跃度[33][39] **因子具体构建过程**：统计可转债市场的总成交金额 因子回测效果 注：报告中未提供具体的因子回测数值结果，仅提供了各因子的近期表现简评[15][26]

核心观点 - 报告期内（2025年09月08日至09月12日）各大金融市场呈现不同特征：权益市场波动加剧且活跃度上升，风格偏向小盘和成长；债券市场因政策预期有所回暖但整体震荡；商品市场部分板块趋势增强；期权市场情绪缓和；可转债市场表现相对平淡 [2][5] 权益市场回顾与因子跟踪 - 股市波动加剧，市场风格略偏向小盘，成长风格占优 [2][7] - 市场风格波动方面，大小盘风格波动上升，价值成长风格波动下降 [7] - 市场结构方面，行业指数超额收益离散度上升，行业轮动速度上升，成分股上涨比例略有上升 [7] - 交易集中度方面，前100个股成交额占比上升，前5行业成交额占比较上期持平 [7] - 市场活跃度方面，市场波动率与市场换手率均继续上升 [2][7] 债券市场回顾 - 债市有所好转，十年期国债收益率一度回落至1.75%下方，但因做多动能不强，短期仍偏震荡，收益率尚未有效突破1.75%-1.80%区间 [2][5] - 政策面带来乐观预期，财政部与央行联合工作组会议提及“央行国债买卖操作”和“财政政策与货币政策的协同发力” [2][5] - 可转债市场因前期调整较多，本周有所回暖 [2][5] 商品市场因子跟踪 - 趋势强度方面，有色板块及能化板块趋势强度有所增加，其余板块趋势强度持平上期 [3][23] - 基差动量方面，上周各板块基差动量均下降 [3][23] - 波动率方面，黑色板块波动率下降，其余板块波动率持平上期 [3][23] - 流动性方面，各板块流动性波动较大，但基本持平上期 [3][23] 期权市场因子跟踪 - 隐含波动率水平显示，上证50处于平稳状态而中证1000隐波开始回落 [3][28] - 市场在九月初经历短暂回调后情绪有所缓和，中证1000期权的偏度与隐含波动率快速修复 [3][28] 可转债市场因子跟踪 - 转债市场上周走势较为平淡，在权益市场持续修复的背景下略显弱势，指数横盘震荡为主 [3][30] - 估值端显示，百元转股溢价率维稳，低转股溢价率转债的占比变化较小 [30] - 市场成交额虽小幅下降，但仍然有一定的支撑 [30]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1 **因子名称**：大小盘风格因子[13] **因子构建思路**：通过市值维度衡量市场风格偏向大盘或小盘[13] **因子具体构建过程**：使用市值加权或特定指数对比来区分大小盘风格表现，具体计算基于不同市值组合的相对收益或风格指数差值[13] 2 **因子名称**：价值成长风格因子[13] **因子构建思路**：通过估值与成长指标区分价值与成长风格[13] **因子具体构建过程**：基于市盈率、市净率等价值指标与营收增长率、盈利增长率等成长指标，构建价值与成长组合的相对收益或风格指数[13] 3 **因子名称**：行业指数超额收益离散度因子[13] **因子构建思路**：衡量不同行业超额收益的分散程度[13] **因子具体构建过程**：计算各行业指数相对于基准指数的超额收益，然后计算这些超额收益的标准差或变异系数[13] $$ \text{离散度} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(ER_i - \overline{ER})^2} $$ 其中，$ER_i$ 代表行业i的超额收益，$\overline{ER}$ 代表所有行业超额收益的平均值，N为行业数量[13] 4 **因子名称**：行业轮动速度因子[13] **因子构建思路**：度量行业间领涨领跌角色切换的频繁程度[13] **因子具体构建过程**：基于行业收益率的排名变化率或收益率序列的自相关性计算，常用Spearman秩相关系数或行业收益率排名的变动标准差[13] 5 **因子名称**：成分股上涨比例因子[13] **因子构建思路**：反映指数内上涨个股的广度[13] **因子具体构建过程**：计算特定指数中当日上涨股票数量占指数总成分股数量的比例[13] $$ \text{上涨比例} = \frac{\text{上涨股票数量}}{\text{总成分股数量}} $$[13] 6 **因子名称**：前100个股成交额占比因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易集中度于头部个股的程度[13] **因子具体构建过程**：计算成交额前100的股票的总成交额占市场总成交额的比例[13] $$ \text{成交集中度} = \frac{\sum_{j=1}^{100} V_j}{\sum_{k=1}^{M} V_k} $$ 其中，$V_j$ 为第j只股票的成交额，M为市场总股票数[13] 7 **因子名称**：前5行业成交额占比因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易集中度于头部行业的程度[13] **因子具体构建过程**：计算成交额前5的行业的总成交额占市场总成交额的比例[13] 8 **因子名称**：指数波动率因子[13] **因子构建思路**：度量市场价格的波动程度[13] **因子具体构建过程**：通常基于指数日收益率的年化标准差计算[13] $$ \sigma = \sqrt{252} \times \sqrt{\frac{1}{T-1}\sum_{t=1}^{T}(r_t - \bar{r})^2} $$ 其中，$r_t$ 为指数日收益率，$\bar{r}$ 为平均日收益率，T为计算周期[13] 9 **因子名称**：指数换手率因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易活跃程度[13] **因子具体构建过程**：计算市场或指数的日均成交额与流通市值的比率[13] 10 **因子名称**：商品趋势强度因子[26] **因子构建思路**：度量商品期货价格的趋势性强弱[26] **因子具体构建过程**：基于价格移动平均线斜率或特定周期动量指标计算，例如使用均线排列或ADX（平均趋向指数）[26] 11 **因子名称**：商品基差动量因子[26] **因子构建思路**：衡量商品期货期限结构的变化动量[26] **因子具体构建过程**：计算近月合约与远月合约价格差（基差）的变动率或动量[26] 12 **因子名称**：商品波动率因子[26] **因子构建思路**：度量商品期货价格的波动程度[26] **因子具体构建过程**：类似股票波动率因子，基于商品期货收益率的年化标准差计算[26] 13 **因子名称**：商品流动性因子[26] **因子构建思路**：衡量商品期货市场的流动性状况[26] **因子具体构建过程**：通常使用日均成交额、持仓量或买卖价差等指标构建[26] 14 **因子名称**：期权隐含波动率因子[30] **因子构建思路**：从期权价格中提取市场对未来波动率的预期[30] **因子具体构建过程**：使用B-S等期权定价模型，通过期权市场价格反推得出的波动率数值[30] 15 **因子名称**：期权偏度因子[30] **因子构建思路**：度量期权市场隐含概率分布的不对称性[30] **因子具体构建过程**：通过不同行权价的期权隐含波动率曲线计算，常用看跌看涨期权波动率差或风险中性偏度[30] 16 **因子名称**：百元转股溢价率因子[31] **因子构建思路**：衡量可转债价格相对于转换价值的溢价程度[31] **因子具体构建过程**：计算可转债价格除以转换价值减一，转换价值为转股比例乘以正股价格[31] $$ \text{转股溢价率} = \frac{\text{可转债价格}}{\text{转换价值}} - 1 $$[31] 17 **因子名称**：低转股溢价率因子[31] **因子构建思路**：筛选转股溢价率较低的可转债群体[31] **因子具体构建过程**：设定转股溢价率阈值，计算低于该阈值的可转债数量占比或等权组合表现[31] 18 **因子名称**：可转债市场成交额因子[31] **因子构建思路**：衡量可转债市场的交易活跃度[31] **因子具体构建过程**：计算可转债市场日均成交金额或成交额变化率[31] 因子回测效果 1 **大小盘风格因子**，上周表现：风格偏向大盘[13] 2 **价值成长风格因子**，上周表现：风格偏向价值[13] 3 **大小盘风格波动因子**，上周表现：波动上升[13] 4 **价值成长风格波动因子**，上周表现：波动下降[13] 5 **行业指数超额收益离散度因子**，上周表现：行业收益离散度上升[13] 6 **行业轮动速度因子**，上周表现：行业轮动速度上升[13] 7 **成分股上涨比例因子**，上周表现：成分股上涨比例下降[13] 8 **前100个股成交额占比因子**，上周表现：个股成交集中度上升[13] 9 **前5行业成交额占比因子**，上周表现：行业成交集中度持平上期[13] 10 **指数波动率因子**，上周表现：市场波动率上升[13] 11 **指数换手率因子**，上周表现：市场换手率上升[13] 12 **商品趋势强度因子**，上周表现：能化板块趋势强度增加，其余板块趋势强度持平上期[26] 13 **商品基差动量因子**，上周表现：黑色及能化板块基差动量有所上升[26] 14 **商品波动率因子**，上周表现：黑色及贵金属板块波动率上升[26] 15 **商品流动性因子**，上周表现：各板块流动性表现分化[26] 16 **百元转股溢价率因子**，上周表现：企稳，当前处于中间位置[31] 17 **低转股溢价率因子**，上周表现：占比明显回调，低溢价率转债表现相对较佳[31] 18 **可转债市场成交额因子**，上周表现：有一定缩量，不过还保持在健康区间[31]

市场表现与基金业绩 - 今年以来A股市场回暖带动主动权益基金业绩回升 但结构性行情下部分基金未踏准板块节奏导致业绩暂时落后[1] - 部分医药基金年内业绩表现欠佳 大幅跑输A股港股相关医药行业指数 未实现绝对收益[4] - 某医疗健康股票基金上半年相对表现不佳 基金经理就操作过于保守致歉[4] 医药行业投资 - 创新药企巨额BD交易大单频传 带动创新药板块强势爆发 多只主投创新药基金成为翻倍基[4] - 医药行业内部非新药低位板块出现产业趋势演进和公司经营改善 包括AI医疗、生命科学上游、脑机接口、医药零售和医疗设备等领域[5] - 基金经理已积极布局AI医疗等方向 预计下半年会有不错表现[5] 红利基金表现 - 红利基金阶段性跑输业绩基准 某红利主题基金上半年表现差于基准指数且为负收益[6][7] - 上半年上涨标的除银行股外主要集中在中小盘股和港股 沪深300指数基本持平[7] - 基金经理过早减持强势银行板块 增持交运等市场关注度低板块 导致主观失误[8] 投资策略反思 - 基金经理回避高认同度板块 重点配置低认同度板块 是过去五年超额收益核心来源但上半年配置思路延续导致失误[8] - 过于看重股价安全性 买入股价过于低迷股票造成不必要摩擦交易成本 拖累基金整体业绩[8] - 将继续重视低认同度板块长期投资机会 但操作时机上争取更好把握 买入和卖出不过早[8] 中游制造业配置 - 某基金主要配置传统中游制造业龙头 上半年明显跑输指数因维持很高配置比例[10] - 银行股代表低估值红利板块持续修复估值 微盘股代表小盘股持续活跃但传统中游制造业龙头股价表现不佳[10] - 基金经理坚信相关行业估值修复将逐步实现 看好行业前景 运作层面变化不大仅进行部分个股替换[10] 操作时机失误 - 某管理规模逾70亿元基金经理反思上半年过早止盈 未把握之后大幅反弹市场机会[10] - 基金适度增加股票仓位 增持即将迎来基本面拐点估值较低军工股和受益国产替代科技创新优质个股[11] - 减持短期涨幅较大基本面低于预期个股 但低估市场对业绩萌芽期行业估值波动机会[11] 业绩数据表现 - 某红利混合基金上半年复权单位净值增长率-3.31% 下半年以来增长11.40% 净值超越基准收益率9.55%[14] - 某优势增长混合基金上半年增长4.92% 下半年以来增长23.61% 超越基准11.60%[14] - 某国企创新基金上半年增长-1.27% 下半年以来增长30.36% 超越基准24.47%[14] - 某医疗健康基金上半年增长-3.45% 下半年以来增长6.27% 但跑输基准-6.55%[14] 中长期业绩评估 - 部分上半年处于逆风基金经理下半年开始跑赢业绩基准 3-5年中长期业绩表现可圈可点[13] - 某红利基金经理所管基金下半年以来单位净值上涨11.40% 跑赢业绩比较基准近10个百分点[13] - 反思错过业绩萌芽期行业估值机会基金经理所管多只基金下半年以来单位净值增长20%-30% 大幅跑赢业绩比较基准[14]