导读：近期，橡树资本的霍华德·马克斯专门录制了一个视频，讲述了他撰写备忘录的岁月。从1990年10月12日的第一 篇备忘录《走向卓越》（The Route to Performance）至今，他的投资备忘录已经陪伴大家走了35个年头。而他备忘 录中最被人熟知的观点，就是周期的轮回。 过去三年，主动权益基金连续跑输沪深300，许多投资者一度认为主动权益已经无法带来超额收益。而在今年的结构性 行情中，主动权益的周期重新向上。截止10月24日，万得偏股基金指数收益率32.39%，同期沪深300指数收益率 14.68%，主动权益基金体现了显著的超额收益。拉长时间看，主动权益基金在有成长结构性机会的2010、2015、 2019到2021都大幅跑赢沪深300指数。从目前看，今年市场也有比较好的成长结构性机会。 当周期的轮回再次偏向主动权益基金后，越来越多的投资者也希望找到适合自己的产品。特别是那些没有赛道或者风格 选择能力的投资者，配置什么产品才能省心呢？我们发现，南方基金有三只各有特点的均衡型基金产品：张延闽管理的 南方智信混合（A：019106；C：019107）、 金岚枫管理的 南方智弘混合（A：020645；C ...

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 价值风格长周期表现领先成长风格和市场整体，收益风险性价比高，但价值风格基金产品稀缺 [2][6][11] - 中欧基金蓝小康坚守价值风格，投资框架为在安全前提下寻求投资效率最大化，其代表产品中欧红利优享业绩和收益风险比领先 [17][19][24] - 中欧红利优享聚焦价值赛道、适时轮动，选股是超额收益主要来源，蓝小康在个股选择、隐形交易、行业轮动、顺逆境投资等方面能力突出 [58][59] 根据相关目录分别进行总结 价值风格基金产品投资价值概述 - 价值投资以企业内在价值为核心，强调安全边际与长期复利，偏好金融、能源等行业公司，采用该理念的基金为价值风格基金 [5] - 价值风格长周期表现领先成长和市场整体，回报稳定、胜率高，风险端表现也更强，收益风险性价比显著领先 [6][8][11] - 长期采用价值风格的基金产品稀缺，仅11位主动权益基金经理的产品符合定义，原因包括基金经理主观原因、基金规模压力和基金管理公司考核体系 [14][15][16] 中欧基金蓝小康——价值投资坚守者，确定性收益中寻求投资效率最大化 - 蓝小康有多年研究与管理经验，在管4只产品规模248.09亿元，基金经理指数历史表现战胜沪深300 [17] - 蓝小康构建系统化投资框架，灵活运用多种策略，在确保稳健收益同时寻找投资效率最高点 [19] - 蓝小康代表产品中欧红利优享自2018年4月由其管理，任职回报达169.82%，大幅超越业绩比较基准 [20] 中欧红利优享产品特征分析 - 产品目标是控制风险前提下，通过资产配置获超越基准收益，管理费率1.20%，托管费率0.20% [23] - 业绩表现上，累计收益领先基准，相对和绝对表现季度胜率高，在同类和长期价值产品中业绩领先，收益风险性价比突出 [24][25][30] - 行业分布上，长期布局价值赛道，适时轮动，轮动操作带来显著超额收益 [34][38] - 持仓特征上，个股适度集中，换手率淡化，聚焦中大市值股票，适时配置港股 [43][45] - 收益拆分上，选股是超额收益主要来源，交易也能贡献部分收益，绝对收益来源广泛，周期板块贡献多，2025年以来金融地产有明显相对收益 [48][53] - 产品特征总结为聚焦价值赛道、适时轮动，收益风险比突出，选股是超额收益主要来源 [58] 基金经理能力圈 - 行业适度分散，个股适度集中 [59] - 个股选择能力较强，大部分报告期选股收益中枢水平以上，处于同类前20% [59] - 隐形交易能力出色，少量交易操作带来超额收益，约在同类前10% [59] - 行业轮动能力稳定，轮动操作贡献正向超额收益，约处于同类前15% [60] - 顺逆境投资能力良好，能把握市场上行机会，下行防守能力也较好 [60]

"押注失败，年内最亏"？广发百亿基金经理6只产品业绩倒数，这句话本身就像一张不太好看的成绩单，既有数字的分量，也有公众情绪的放大效应。 王明旭，一位在业内算资历不短的基金经理，旗下管理规模仍在百亿上下徘徊，但这个"百亿"光环今年被业绩数据狠狠敲了个脸，年内收益率-12.69%，在 同类1522名基金经理中排名倒数第一，这个排名听着刺耳，却是市场最直白的判决书。 从披露的产品来看，他独立管理的7只权益类产品里有6只成为"倒数前十五"的常客，且无一为正，今年跌幅多在两位数，最惨的一只跌了17.4%，反观同期 沪深300还在涨，有意思的是，这不是个别失误，而是集体性的问题。 作为一个懂行的观察者，需要先把事实摆平——这些基金并非单只偶发走弱，而是投资组合和选股偏好高度重合，银行、家电、传统价值股频繁出现在其重 仓名单里，像江苏银行、四方精创、美的、TCL、海信这些名字反复出现，说明他在不同产品里几乎是"复制粘贴"同一套赌注，策略上高度集中，风险也随 之放大。 再看时间点，这些基金多数成立于2020-2021年的市场高位期，换句话说，它们的起点并不"干净"，一旦市场风格切换，尤其是2025年明显偏向成长和科技 板块的 ...

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 Barra风格因子 1. **因子名称**：Beta[15] * **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[15] * **因子具体构建过程**：使用历史数据计算股票的历史Beta值[15] 2. **因子名称**：市值[15] * **因子构建思路**：反映公司规模大小[15] * **因子具体构建过程**：对公司的总市值取自然对数[15] $$因子值 = \ln(总市值)$$ 3. **因子名称**：动量[15] * **因子构建思路**：捕捉股票价格的趋势效应[15] * **因子具体构建过程**：计算股票历史超额收益率序列的均值[15] 4. **因子名称**：波动[15] * **因子构建思路**：衡量股票价格的历史波动程度[15] * **因子具体构建过程**：通过加权组合三种不同的波动率指标来构建[15] $$因子值 = 0.74 \times 历史超额收益率序列波动率 + 0.16 \times 累积超额收益率离差 + 0.1 \times 历史残差收益率序列波动率$$ 5. **因子名称**：非线性市值[15] * **因子构建思路**：捕捉市值因子的非线性效应[15] * **因子具体构建过程**：对市值风格因子进行三次方运算[15] $$因子值 = (市值因子)^3$$ 6. **因子名称**：估值[15] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平[15] * **因子具体构建过程**：使用市净率的倒数作为估值因子[15] $$因子值 = \frac{1}{市净率}$$ 7. **因子名称**：流动性[15] * **因子构建思路**：反映股票的换手活跃度，即交易流动性[15] * **因子具体构建过程**：通过加权不同时间窗口的换手率来构建[15] $$因子值 = 0.35 \times 月换手率 + 0.35 \times 季换手率 + 0.3 \times 年换手率$$ 8. **因子名称**：盈利[15] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利能力[15] * **因子具体构建过程**：综合多种盈利相关指标进行加权计算[15] $$因子值 = 0.68 \times 分析师预测盈利价格比 + 0.21 \times 市现率倒数 + 0.11 \times 市盈率TTM倒数$$ 9. **因子名称**：成长[15] * **因子构建思路**：评估公司的成长性[15] * **因子具体构建过程**：综合多种增长类指标进行加权计算[15] $$因子值 = 0.18 \times 分析师预测长期盈利增长率 + 0.11 \times 分析师预测短期利率增长率 + 0.24 \times 盈利增长率 + 0.47 \times 营业收入增长率$$ 10. **因子名称**：杠杆[15] * **因子构建思路**：衡量公司的财务杠杆水平[15] * **因子具体构建过程**：综合多种杠杆率指标进行加权计算[15] $$因子值 = 0.38 \times 市场杠杆率 + 0.35 \times 账面杠杆 + 0.27 \times 资产负债率$$ 技术类因子 1. **因子名称**：120日波动[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票基于120日历史数据的波动率，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去120个交易日的价格波动率[21][24][27][31] 2. **因子名称**：60日波动[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票基于60日历史数据的波动率，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去60个交易日的价格波动率[21][24][27][31] 3. **因子名称**：20日波动[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票基于20日历史数据的波动率，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日的价格波动率[21][24][27][31] 4. **因子名称**：20日动量[21][24][27][31] * **因子构建思路**：捕捉股票基于20日历史数据的价格趋势，在不同股池中方向不同（全市场、中证1000为反向；沪深300、中证500为正向）[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日的价格动量[21][24][27][31] 5. **因子名称**：60日动量[21][24][27][31] * **因子构建思路**：捕捉股票基于60日历史数据的价格趋势，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去60个交易日的价格动量[21][24][27][31] 6. **因子名称**：120日动量[21][24][27][31] * **因子构建思路**：捕捉股票基于120日历史数据的价格趋势，在不同股池中方向不同（全市场为反向；沪深300、中证500为正向）[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算过去120个交易日的价格动量[21][24][27][31] 7. **因子名称**：中位数离差[21][24][27][31] * **因子构建思路**：衡量股票价格相对于市场中位数的偏离程度，通常作为反向因子[21][24][27][31] * **因子具体构建过程**：计算股票价格与市场整体价格中位数的偏离度[21][24][27][31] 基本面因子（列举自不同股池） 1. **因子名称**：ROC增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司的资本回报率增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算资本回报率（ROC）的增长指标[23] 2. **因子名称**：市销率[23] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：使用市销率指标[23] 3. **因子名称**：ROA超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司总资产回报率（ROA）的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算ROA的超预期增长指标[23] 4. **因子名称**：营业利润超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司营业利润的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业利润的超预期增长指标[23] 5. **因子名称**：ROC[23] * **因子构建思路**：衡量公司的资本回报率水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算资本回报率（ROC）指标[23] 6. **因子名称**：营业周转率[23] * **因子构建思路**：衡量公司的营运效率，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业周转率指标[23] 7. **因子名称**：ROC超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司资本回报率（ROC）的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算ROC的超预期增长指标[23] 8. **因子名称**：市盈率[23] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：使用市盈率指标[23] 9. **因子名称**：ROA增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司总资产回报率（ROA）的增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算ROA的增长指标[23] 10. **因子名称**：营业利润增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司营业利润的增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业利润的增长指标[23] 11. **因子名称**：净利润超预期增长[23] * **因子构建思路**：衡量公司净利润的超预期增长情况，作为正向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算净利润的超预期增长指标[23] 12. **因子名称**：ROA[23] * **因子构建思路**：衡量公司的总资产回报率水平，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算总资产回报率（ROA）指标[23] 13. **因子名称**：营业利润率[23] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利能力，作为反向因子[23] * **因子具体构建过程**：计算营业利润率指标[23] GRU模型因子 1. **因子名称**：GRU因子（barra1d模型）[4][20][22][25][26][28][29] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合Barra风格因子及短期（1天）市场数据构建的合成因子[4][20][22][25][26][28][29] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于Barra因子和日频数据（1d）[4][20][22][25][26][28][29] 2. **因子名称**：GRU因子（barra5d模型）[4][8][20][22][25][26][28][29][33] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合Barra风格因子及稍长周期（5天）市场数据构建的合成因子[4][8][20][22][25][26][28][29][33] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于Barra因子和5天数据（5d）[4][8][20][22][25][26][28][29][33] 3. **因子名称**：GRU因子（open1d模型）[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合开盘价等短期（1天）市场数据构建的合成因子[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于开盘价（open）和日频数据（1d）[4][20][22][25][26][28][29][34] 4. **因子名称**：GRU因子（close1d模型）[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子构建思路**：使用GRU神经网络模型，结合收盘价等短期（1天）市场数据构建的合成因子[4][20][22][25][26][28][29][34] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述GRU模型的具体网络结构、输入特征和训练过程，但指出其基于收盘价（close）和日频数据（1d）[4][20][22][25][26][28][29][34] 多因子组合 1. **模型/因子名称**：多因子组合[8][33][34] * **模型/因子构建思路**：将多个因子进行组合，构建综合选股模型[8][33][34] * **模型/因子具体构建过程**：报告未详细说明具体包含哪些因子以及组合权重确定方法[8][33][34] 因子的回测效果 Barra风格因子多空收益表现（全市场股池）[17] | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 最近半年 | 今年以来 | 三年年化 | 五年年化 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 市值 | -3.55% | -5.76% | -15.19% | -39.59% | -41.82% | -34.39% | | 非线性市值 | 3.47% | -6.71% | -15.01% | -34.67% | -39.36% | -30.87% | | 估值 | 2.62% | 5.07% | 3.99% | 6.18% | 14.66% | 15.43% | | 盈利 | 1.99% | 2.35% | -10.59% | 14.48% | 4.57% | 1.20% | | 杠杆 | -1.04% | 3.55% | -7.04% | 17.65% | 8.42% | 2.62% | | 波动 | 1.03% | 4.94% | -11.49% | 5.13% | 8.33% | -11.03% | | 成长 | 0.08% | 0.53% | 2.20% | 0.89% | 19.14% | 4.10% | | 动量 | 1.01% | -5.58% | -17.92% | 11.71% | 17.92% | 15.59% | | 流动性 | 2.40% | -7.26% | -4.57% | 8.50% | -19.41% | -25.17% | | beta | 4.58% | -6.52% | 13.16% | 30.92% | 12.22% | 10.49% | 技术类因子多空收益表现（全市场股池）[21] | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 最近半年 | 今年以来 | 三年年化 | 五年年化 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 120日波动 | 0.47% | -5.55% | -2.67% | 14.03% | -4.62% | 9.26% | | 60日波动 | 1.02% | -5.14% | 0.02% | 9.74% | -8.22% | -11.84% | | 20日动量 | 1.22% | -4.96% | -1.05% | -11.47% | -12.50% | -12.68% | | 60日动量 | 1.30% | -5.34% | -6.33% | -6.59% | -13.41% | -15.85% | | 20日波动 | 1.32% | -6.19% | 2.22% | 10.11% | -6.85% | -11.77% | | 中位数离差 | 1.64% | -5.89% | -5.51% | 5.44% | -13.85% | -14.17% | | 120日动量 | 1.81% | -2.83% | -11.64% | 3.84% | -15.76% | -13.79% | 多头组合近期超额收益（相对中证1000指数）[34] | 策略/因子名称 | 近一周 | 近一月 | 近三月 | 近六月 | 今年以来 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | open1d (GRU) | -0.02% | 1.65% | -1.43% | 1.74% | 6.16% | | close1d (GRU) | -0.07% | 2.18% | -3.97% | 0.79% | 2.92% | | barra1d (GRU) | -0.08% | -0.18% | 1.90% | 2.76% | 5.37% | | barra5d (GRU) | 0.27% | 3.14% | -2.73% | 1.68% | 5.91% | | 多因子组合 | 0.04% | 3.19% | -1.74% | -0.47% | 1.71% |

指数表现与市场关注 - 国证成长100指数今日上涨2.6%，成长风格延续涨势 [1] - 跟踪该指数的成长ETF（159259）上周合计吸引资金约6000万元 [1] - 该指数自2012年底基日以来年化收益率超20%，2024年初以来收益率约105%，今年以来收益率近50% [1] 指数编制与成份股特征 - 指数选取标准包括单季度净利润同比变化、一致预期净利润增速及预期ROE增速等 [1] - 指数由100只成长风格突出的A股证券构成 [1] - 指数最新一期成份股2025年一致预期归母净利润增速超100%，远超同类其他指数 [1] 产品定位与投资价值 - 成长ETF（159259）是市场上唯一跟踪国证成长100指数的ETF产品 [1] - 该产品为偏好成长风格的投资者提供一键布局优质成长股的工具 [1]

核心观点 - 报告基于创新的投资期望模型（投资期望=胜率*赔率-（1-胜率））进行风格轮动分析，最新一期模型强烈推荐成长风格，其投资期望为0.32，远高于价值风格的-0.22 [4] - 历史回测显示，自2013年以来，该风格轮动模型策略年化收益率高达27.99%，夏普比率为1.04，表现显著优于单一风格及市场基准 [4][22] 赔率分析 - 赔率定义为平均正收益与平均负收益绝对值的比值，市场风格的相对估值水平是影响其预期赔率的关键因素，两者呈负相关关系 [2][9][14] - 根据最新估值差分位数计算，当前成长风格的赔率估计为1.08，价值风格的赔率估计为1.12 [2][14] - 相对估值水平通过计算风格组合的账面市值比之差，并经过全市场估值水平修正后的历史分位数来刻画 [11][12][13] 胜率分析 - 胜率由七个宏微观指标综合判断，当前五个指标指向成长风格，两个指标指向价值风格，成长风格胜率为63.24%，价值风格胜率为36.76% [3][19][20] - 宏观指标包括十年期国债收益率、美国六个月国债收益率、PMI、中长期贷款同比、CPI-PPI剪刀差；微观指标包括动量和强势股占比 [19][20] 近期市场表现与风格构建 - 上周全市场成长风格组合收益为4.58%，价值风格组合收益为2.24%，成长风格表现领先 [1][8] - 成长与价值风格组合通过因子合成构建，价值风格采用账面市值比和净利润市值比，成长风格采用净利润、营业利润和营业收入的同比增速，并经过市值中性化和标准化处理 [8]

核心观点 - 报告认为港股市场对近期外部冲击反应过度，随着贸易战缓和及增量政策释放边际利好，市场有望反弹，并重申四季度“先抑后扬”的大势研判观点 [2][3][4] - 市场风格切换更可能是一个“渐进式”或“波浪式”的过程，成长风格预计仍将是未来一段时间的主线 [2][3][5] - 行业推荐重点关注互联网与保险板块 [2][3][6] 市场观点与后市展望 - 上周港股市场受中美贸易战预期波动影响出现回调，恒生指数下跌3.97%，恒生科技指数下跌7.98% [3][8] - 从地缘政治角度看，贸易战实际落地可能性很低，近期美方态度已出现软化，贸易摩擦构成典型TACO交易特征 [4] - 成长风格占优的宏观背景包括中国PPI增速向下（9月PPI同比下降2.3%）或美债利率下行，美联储已重启降息周期并将结束QT缩表 [5] 行业和赛道推荐 - **互联网（930604.CSI）**：推荐原因为云收入保持高增速，Q2 POE云服务收入增长4年来首次超过国有电信公司；“外卖大战”扰动已充分定价；头部大厂自研芯片带来新催化 [6] - **保险（港股通非银，931024.CSI）**：推荐原因为板块受益于权益仓位增加及中国股市上涨带来的利差扩大；新华、国寿三季报大幅超预期；H股存在“认知差”折价且股息率较高 [6] 港股周度表现复盘 - 上周港股大类行业涨少跌多，公用事业、电讯业与能源业等红利方向小幅上涨，资讯科技与医疗保健行业领跌 [3][11] - AH溢价大幅扩大至120 [3][8] 港股市场微观流动性 - **成交额与情绪**：上周港股日均成交额3590亿港元，环比减少13亿，处于近三年96.9%分位数；恒生指数RSI为43.7，恒生科技指数RSI为44.5，均位于中性区间 [15][17] - **资金流向**：南向资金合计净流入451亿港元，主要流向金融、非必需消费方向；外资通过ETF净卖出3.8亿美元；香港本地ETF净流出17亿港元，年初至今合计净流入451亿港元 [3][21][24][26] - **估值水平**：恒生指数市盈率现值为12.2倍，三年中值为9倍，8年均值为10.3倍；MSCI中国指数市盈率现值为13.6倍，三年中值为10.3倍，8年均值为12.1倍 [29] - **资金需求**：截至10月19日，港股上市公司10月融资需求为270亿港元，其中IPO与配售需求分别为85亿、172亿；上周重要股东净增持83亿港元，限售解禁269亿港元 [31][33][36] 香港市场宏观流动性 - 香港市场利率快速上行后趋于稳定，隔夜Hibor为3.04%，3个月Hibor利率为3.61% [3][38] - 美元兑港币汇率为7.77，逐渐逼近强方兑换保证 [3][38] 海外宏观流动性 - 上周美国2年期国债利率为3.46%（下行4bps），10年期国债利率为4.01%（下行2bps） [43] - 美财政部一般账户（TGA）余额为8096亿美元（周度增加21.65亿美元），隔夜逆回购（ONRRP）使用规模维持至41亿美元（周度持平） [43]

核心观点 - 近期港股市场因外部冲击调整幅度较大 市场反应较为过度 随着贸易战缓和及增量政策释放边际利好 足以支撑港股反弹 [1] - 重申四季度港股市场将呈现“先抑后扬”的大势研判观点 [1] - 市场风格切换更可能是一个“渐进式”或“波浪式”的过程 成长风格仍将是未来一段时间的主线 [1] - 行业推荐重点关注互联网与保险 [1] 港股市场表现 - 上周（10月10日至10月17日）港股市场普跌 恒生指数下跌3.97% 恒生科技指数下跌7.98% AH溢价大幅扩大至120 [2] - 行业表现涨少跌多 公用事业、电讯业与能源业等红利方向小幅上涨 资讯科技与医疗保健行业领跌 [2] 市场流动性 - 微观资金面显示港资、南向和外资同时净流入 南向资金合计净流入451亿港元 主要流向金融、非必需消费方向 [2] - 外资通过ETF净卖出3.8亿美元 香港本地ETF净流出17亿港元 但年初至今南向资金合计净流入451亿港元 [2] - 香港市场利率快速上行后趋于稳定 隔夜Hibor为3.04% 3个月Hibor利率为3.61% 美元兑港币汇率为7.77 逐渐逼近强方兑换保证 [2] 行业与指数推荐 - 推荐关注互联网行业（指数代码：930604.CSI） [2] - 推荐关注港股通非银行业（指数代码：931024.CSI） [2]

| | 涨跌幅 | 涨跌 | 年化收益率 | 最大回撤 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 159967(创业板成长 | 12.73% | 0.067 | 10.58% 31868.91% | -4.18% | | 399006(创业板指) | 8.05% | 236.20 | 6.86% 4692.61% | -3.18% | （文章来源：每日经济新闻） 近期，跟踪创成长指数的创业板成长ETF（159967）持续走强，近5个交易日上涨12.23%，同期创业板指数上涨 8.05%，5个交易日超额涨幅达4.1个百分点。关注创业板的投资人可以重点关注创业板成长ETF。 今日市场高开高走，成长风格占优。截至收盘，上证综指上涨0.71%，站上3950点，创业板指上涨3.57%，科创50指 数上涨4.21%。创成长指数上涨5.35%，前10大重仓股全部上涨，其中中际旭创大涨12.05%，新易盛、天孚通信、指 南针、金力永磁涨幅超5%。 | 序号 | 代码 | 名称 | 估算权重 | 涨跌幅 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | 300502 ...

指数表现 - 国证成长100指数今日收盘上涨3.8% [1] - 指数今年以来收益率超48% [1] - 指数2024年初以来收益率约105% [1] 资金流向 - 成长ETF（159259）连续3日获资金净流入，合计超1亿元 [1] 指数构成与特点 - 国证成长100指数聚焦A股成长风格突出的股票 [1] - 指数汇聚新质生产力行业中的龙头企业，覆盖AI产业链、高端制造等前沿领域 [1] - 指数成份股2025年一致预期归母净利润增速超100% [1] 相关产品 - 成长ETF（159259）是市场上唯一跟踪国证成长100指数的ETF产品 [1]