基金经理刘志辉的投资框架 - 投资体系以宏观周期为锚、赔率思维为轴、市场信号为尺，强调尊重市场和顺势而为 [2] - 投资哲学包含三个层面："投资之道"关注市场走势与自我认知的关系，以"弱者体系"为根基等待市场方向，同时以"强者思路"进行分析预判 [3] - "投资之法"通过宏观分析、中观行业分析和市场观，实现"看对世界"与"看对市场"的统一 [4] - "投资之术"对应具体交易方法，按重要性依次考量基本面逻辑、估值、市场情绪与股价表现，旨在趋势前端参与并在尾声退出 [4] 多资产配置策略 - 投资框架覆盖固收、股票与转债三大板块，核心目标是通过灵活配置与赔率思维实现绝对收益 [5] - 债券投资根据周期位置和收益率赔率灵活调节久期与杠杆，过程分为宏观分析、货币信用环境分析、债市估值和细分资产比较四步 [6] - 股票投资从中观视角捕捉行业趋势和周期拐点，通过行业轮动与集中配置提升收益潜力，个股选择兼顾企业内在价值和市场定价信号 [6] - 转债投资定位为发挥"下有底，上有弹性"的特性，根据宏观基本面研判估值水平决定采取"进攻"或"防守"策略 [6] 基金业绩与近期操作 - 管理的广发集源债券在近7个自然年度均取得正收益，自2020年7月至今年9月30日净值增长28.18% [2] - 基金夏普比率和卡玛比率分别为0.84倍和0.85倍，各项指标均跑赢同类万得二级债基指数 [2] - 今年4月市场调整时，基于宏观框架分析加仓创新药与AI等板块，随后将配置重点转向机械、化工、房地产及煤炭等估值低、处于周期底部的行业 [7] - 对债券市场持中性态度，因10年期国债收益率在2%以下，计划在纯债部分维持低利率风险暴露，持仓以短久期利率债或高评级信用债为主 [7]

行情驱动因素 - 2025年下半年行情由行业景气度驱动 行业在政策支持、需求扩张、技术突破等多重因素共振下形成业绩持续改善和成长逻辑扎实的状态 [1] - 表现优异的板块紧扣国力提升主线 包括突破卡脖子技术的高端制造、支撑数字经济的AI产业链、推动能源自主的新能源以及夯实民生根基的医疗健康 [1] - 行情分化是时代景气对行业的筛选 只有契合国力提升方向且有真实业绩支撑的领域才能在市场中持续领跑 [1] 基金经理投资理念 - 投资理念强调顺应时代 认为伟大公司都是解决时代重大问题的 并遵循选时代、选好行业、选好公司的清晰框架 [3] - 认为当前存在不断提升的国力与被低估的核心资产之间的严重背离 对市场的信心来自于大的时代背景 [3] - 投资操作与心态体现在顺风时多想风险避免组合过度激进 逆风时不卑不亢通过反思修正方向 对新事物保持乐观开放不贴风格标签 [3] 具体行业观点 - 基于对军事、科技实力提升的直观感受 坚定看好半导体、AI等领域的长期潜力 [4] - 对大国三要素中的军事和科技实力飞速提升持有乐观态度 认为金融市场的表现将随之体现 [4] 基金产品表现与定位 - 国泰景气行业基金（003593）净值在三季度的市场行情中不断创下历史新高 [1] - 基金经理杜沛自2020年年初开始管理该基金 经历了完整的牛市、熊市、震荡市 投资理念经过6年市场打磨 [3] - 基金定位为一只具有时代感的尽力基 目标是在上涨市控制波动 遇到回撤尽力打回来 体现对持有人的责任 [5]

投资评级 - 维持“买入”评级 [6] 核心观点 - 2025年9月原煤产量实现同比增长6.06%，但商品煤销量同比下滑4.92% [6] - 2025年第三季度原煤产量和商品煤销量同比分别下降5.95%和8.28% [6] - 2025年上半年营收同比下降20.31%，归母净利润同比下降39.44% [6] - 预计公司四季度有望受益于煤价上涨，实现量价齐增 [1] - 公司相较焦煤行业可比公司25年平均市盈率22倍，存在约22%的折价 [6] 运营数据分析 - 2025年前三季度累计原煤产量4255万吨，同比增长0.19%；商品煤销量3765万吨，同比下降1.10% [6] - 2025年上半年煤炭产量2863万吨，同比增长3.47%；煤炭销量2525万吨，同比增长2.85% [6] - 2025年上半年煤炭平均售价为516.2元/吨，同比下跌24.43%；单位成本317.9元/吨，同比下降14.41% [6] - 2025年第二季度吨毛利为250.49元/吨，同比下降19.65%；毛利率为50.84%，同比上升4.81个百分点 [6] 财务数据与预测 - 预测2025年营业总收入为311.94亿元，同比下降13.0%；预测归母净利润为26.50亿元，同比增长8.2% [2] - 预测2026年营业总收入为322.46亿元，同比增长3.4%；预测归母净利润为28.71亿元，同比增长8.3% [2] - 预测2027年营业总收入为331.91亿元；预测归母净利润为30.28亿元，同比增长5.5% [2] - 预测2025年至2027年毛利率分别为37.6%、38.1%和38.5% [2] - 预测2025年至2027年每股收益分别为0.89元、0.96元和1.01元 [2] 估值与市场数据 - 当前收盘价为15.93元，一年内股价区间为10.31元至16.23元 [3] - 基于盈利预测，公司2025年至2027年市盈率分别为18倍、17倍和16倍 [2][6] - 当前市净率为1.0倍，股息率为2.57% [3] - 公司流通A股市值为476.53亿元，总股本为29.91亿股 [3] 公司其他亮点 - 公司近年来维持高分红，2022年至2024年分红率分别为60.17%、60%和50.07% [6] - 2025年上半年基本每股收益为0.45元 [6]

行业景气度信号追踪 - 煤炭行业25年9月煤价低于上年同期 预测25年10月行业利润同比下降 维持中性观点 [4] - 畜牧养殖行业25年8月底能繁母猪存栏为4038万头 环比微降 预测肉价至26年第一季度仍有持稳修复可能 维持中性信号 等待产能明显去化阶段 [4] - 普钢行业预测25年9月行业利润同比正增长 PMI滚动均值环比持平 维持中性信号 [5] - 结构材料与建筑工程行业中 浮法玻璃25年9月毛利同比转正 行业调至景气信号 水泥行业预测25年9月利润同比持平 维持中性观点 建筑装饰行业9月制造业PMI滚动均值环比持平 商品房销售数据同比微降 预计基建托底预期难以发酵 维持中性信号 [5] - 燃料型炼化与油服行业预测燃料型炼化25年9月利润同比正增长 油价尚未形成同比上行趋势 维持炼化及油服行业中性观点 [5]

根据提供的行业景气度月报，以下是其中涉及的量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：煤炭行业利润预测模型**[9][10] - **模型构建思路**：基于动力煤价格的长协定价机制，结合价格因子和产能因子的同比变化，逐月估计煤炭行业的营收增速和利润增速[10] - **模型具体构建过程**：模型利用已确定的25年10月动力煤销售价格（根据9月底价格指数确定），并对比上年同期的价格和产能因子，通过回归或拟合方法预测行业利润增速[10][14] 2. **模型名称：生猪供需预测模型**[15] - **模型构建思路**：利用生猪从出生到出栏约6个月的周期规律，通过能繁母猪存栏量预测未来6个月的生猪潜在供给，并与历史需求对比以判断供需缺口[15] - **模型具体构建过程**： 1. 计算历史出栏系数：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{6个月前的能繁母猪存栏}$$[15] 2. 预测未来单季潜在产能：$$6个月后单季潜在产能 = 当前(t月)能繁母猪存栏 \times 上年同期(t+6月)的出栏系数$$[15][16] 3. 预测未来单季潜在需求：使用上年同期(t+6月)的单季度生猪出栏量作为需求预测值[16] 4. 通过比较潜在产能和潜在需求来判断供需关系 3. **模型名称：普钢行业利润预测模型**[18] - **模型构建思路**：通过跟踪普通钢材的综合售价，并综合考虑铁矿石、焦炭、喷吹煤、废钢等主要成本指标，构建模型以预测普钢行业的月度利润增速和单吨盈利[18] - **模型具体构建过程**：模型将钢材售价与各项主要原材料成本进行差值计算或回归分析，从而估算出行业利润水平[18][23] 4. **模型名称：结构材料行业盈利跟踪模型**[25] - **模型构建思路**：针对玻璃和水泥制造行业，根据其产品的价格指标和主要成本指标来跟踪行业的盈利变化[25] - **模型具体构建过程**：模型通过对比浮法玻璃等产品的市场价格与生产成本（如原材料、能源等），计算毛利水平，并观察其同比变化[25][28][30] 5. **模型名称：燃料型炼化行业利润预测模型**[31] - **模型构建思路**：利用成品油（燃料）价格与原油价格之间的变化关系（裂解价差）来测算行业利润增速，并结合油价和库存成本进行分析[31] - **模型具体构建过程**：模型关注成品油与原油的价差（裂解价差），并考虑原材料库存成本（例如，利用3个月前的油价低位带来的成本优势）来预测短期利润变化[31][34] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价格因子（煤炭）**[10] - **因子构建思路**：反映煤炭销售价格同比变化的指标，是预测煤炭行业利润的核心驱动因素之一[10] - **因子具体构建过程**：直接使用或计算动力煤等煤炭品种的月度销售价格，并与上年同期进行比较 2. **因子名称：产能因子（煤炭）**[10] - **因子构建思路**：反映煤炭行业产能利用情况或供给能力同比变化的指标，与价格因子共同影响利润预测[10] - **因子具体构建过程**：基于行业产量、产能利用率等数据构建同比指标 3. **因子名称：能繁母猪存栏量**[15][17] - **因子构建思路**：作为生猪供给的领先指标（领先约6个月），用于预测未来生猪出栏量和市场供需[15][17] - **因子具体构建过程**：直接采用农业农村部等官方机构公布的月度能繁母猪存栏数据 4. **因子名称：出栏系数**[15][16] - **因子构建思路**：衡量单位能繁母猪在特定周期内所能提供的生猪出栏量的效率指标，用于连接存栏量与未来供给[15][16] - **因子具体构建过程**：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{6个月前的能繁母猪存栏}$$，通常使用历史平均值或移动平均值进行计算和预测[15] 5. **因子名称：PMI滚动均值**[23][30] - **因子构建思路**：使用制造业采购经理指数（PMI）的滚动平均值（如12个月均值）作为宏观经济景气的平滑指标，用于判断工业材料需求前景[23][30] - **因子具体构建过程**：计算PMI指标的12个月移动平均值，并观察其环比变化是否超过设定的阈值 6. **因子名称：裂解价差（炼化）**[31] - **因子构建思路**：反映炼化企业将原油加工成成品油的盈利空间，是炼化行业利润的核心驱动因子[31] - **因子具体构建过程**：计算成品油价格与原油价格的差值或比值 7. **因子名称：新钻井数（油服）**[38] - **因子构建思路**：反映油气勘探开发活动热度，是油服行业需求的领先指标[38] - **因子具体构建过程**：跟踪美国或全球活跃石油钻井平台数量等数据的同比变化 模型的回测效果 *（注：报告未提供具体模型的量化回测指标数值，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等，此部分内容缺失）* 因子的回测效果 *（注：报告未提供具体因子的量化回测指标数值，如IC值、IR值、因子收益率等，此部分内容缺失）* **要特别注意**：本报告主要侧重于行业景气度的定性判断和配置观点的阐述，并未详细展示底层量化模型和因子的具体构建公式（除出栏系数等少数例子外）以及严格的量化回测绩效指标。

公司股价与近期行动 - 建滔积层板股价上涨6.41%至12.79港元，成交额达2.37亿港元 [1] - 公司于8月发布涨价函，对CEM-1/22F/V0/HB和FR-4产品价格每张上调10元人民币，对应约8%的涨幅 [1] 行业提价逻辑与盈利前景 - 原材料价格如铜、玻璃布及化工品大幅上涨，覆铜板厂商正加强推动涨价 [1] - 行业提价底层逻辑正从成本推动转为行业景气上行带来的盈利潜力释放，预计25年第二季度头部厂商净利率水平将提升至约10% [1] - 25年下半年行业进行新一轮提价尝试，传统覆铜板的景气和价格趋势较为乐观 [2] 行业供需格局 - 覆铜板行业需求伴随AI需求改善有较好增长预期 [2] - 主要企业扩产计划聚焦高端板，部分中端产能将进行高端化转产，导致传统中端覆铜板供需格局良好 [2] - 自2023年盈利底部以来，中端产能扩产相对有限，而全球需求端可做温和上行假设 [2] 历史周期与格局 - 历史上铜价和玻璃纤维布向上的周期中，传统覆铜板的价格周期也较为乐观 [2] - 在传统覆铜板价格上行期，传统供给扩张有限有利于行业格局 [2]

公司股价表现 - 建滔积层板股价上涨6.41%，报12.79港元，成交额达2.37亿港元 [1] 产品提价行动 - 公司于8月发布涨价函，对CEM-1/22F/V0/HB和FR-4产品价格每张上调10元，对应涨幅约8% [1] - 提价原因为铜、玻璃布及化工原材料价格大幅上涨带来的成本压力 [1] 行业盈利前景 - 预计到2025年第二季度，头部覆铜板厂商净利率水平将提升至约10% [1] - 行业提价的底层逻辑正从成本推动转为行业景气上行带来的盈利潜力释放 [1] 行业供需格局 - 覆铜板行业需求伴随AI需求改善有较好增长预期 [2] - 主要企业扩产计划聚焦高端板，部分中端产能将进行高端化转产 [2] - 自2023年盈利底部以来，中端产能扩产有限，而全球需求端可做温和上行假设 [2] 价格周期与景气度 - 在铜价和玻璃纤维布向上的周期中，传统覆铜板的价格周期较为乐观 [2] - 行业于2025年下半年进行新一轮提价尝试 [2] - 传统覆铜板的景气和价格趋势较为乐观 [2]

外资流入规模与趋势 - 5月至7月末长线稳定型外资机构资金累计流入约677亿港元短线灵活型外资机构资金流入约162亿港元 [2] - 8月14日至8月20日配置型外资净流入规模创2025年以来新高达69.8亿元主动配置型外资自2024年10月中旬以来首次转向净流入1.4亿元 [2] - 2025年9月第一周外资净流入中国内地市场约55亿美元其中股票基金净流入50.2亿美元多数为被动型基金 [2] 外资配置的行业偏好 - 外资偏好配置中国最具时代特征和全球比较优势的产业如创新药港股互联网龙头英伟达产业链新能源等 [4] - 外资在配置中国内地股票时偏好具备明确盈利增长预期和政策支持的行业7月以来对科技医疗材料等行业配置力度较大尤其关注AI产业链 [4] - 外资配置呈现结构性特征主要聚焦于高成长科技高股息资产及高端制造三大方向 [4] - 外资重仓日本和韩国股票集中在两国出口排名靠前的优质产业如机械汽车电子半导体以此类推外资加仓中国大概率增配具备出口竞争优势的中国高端制造如新能源化工医药等 [2] - A股外资对汽车银行电子等行业增配明显港股外资对软件与服务技术硬件等互联网增配较多 [5] 外资选股标准与特征 - 外资偏好具有基本面优势的标的2018年以来A股外资持仓ROE中枢值为17.2%2020年以来港股外资持仓ROE中枢值为11.0%均高于市场整体水平 [5] - 外资在两地上市股中持有更多AH溢价较低的个股AH溢价上升往往会推动外资更多流入港股 [5] - 外资不仅追逐当期高景气行业也注重行业景气度的边际变化 [4]

公司股价表现 - 中国重汽H股涨3.81%至23.46港元 成交额4526.46万港元 [1] 行业销售数据 - 8月重卡市场销售8.4万辆 环比微降1% 同比大幅增长35% [1] - 实现自4月以来连续五个月正增长 [1] - 行业全年批发销量有望突破100万辆 [1] 公司财务表现 - 上半年收入508.78亿元 同比增长4.21% [1] - 股东应占溢利34.27亿元 同比增长4.03% [1] - 中期股息每股0.74港元 [1] 机构观点 - 行业将受益于"金九银十"旺季效应 Q4景气度持续向好 [1] - 公司通过成本管控与派息政策实现稳健业绩 [1] - 作为行业龙头将受惠于下半年重卡销量恢复 [1]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：煤炭行业利润预测模型**[10][15] * **模型构建思路**：基于动力煤长协价格机制，利用价格因子和产能因子的同比变化来逐月估计煤炭行业的营收增速和利润增速[10] * **模型具体构建过程**：模型的核心是跟踪价格因子（如动力煤销售价格）和产能因子的同比变化。具体地，根据每个月最后一期的价格指数确定下个月的销售价格，然后将此价格与上年同期进行比较。同时，结合产能因子的同比变化，综合估算出行业的月度营收增速和利润增速[10][15] 2. **模型名称：生猪供需预测模型**[16][17][18] * **模型构建思路**：利用生猪从出生到出栏约6个月的周期特性，通过当前能繁母猪存栏量来预测未来6个月后的生猪供需缺口，进而判断价格趋势[16][17] * **模型具体构建过程**： 1. 计算历史出栏系数：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{6个月前能繁母猪存栏量}$$[16] 2. 预测未来潜在产能：$$6个月后单季潜在产能 = 当前(t月)能繁母猪存栏量 \times (t+6月上年同期出栏系数)$$[17] 3. 预测未来潜在需求：以预测目标季度（如26Q1）的上年同期单季度生猪出栏量作为需求预测值[17] 4. 比较潜在产能与潜在需求，判断供需缺口及价格走势[18] 3. **模型名称：普钢行业利润预测模型**[19][23] * **模型构建思路**：通过跟踪普通钢材的综合售价以及主要原材料（铁矿石、焦炭、喷吹煤、废钢）的成本价格，来测算普钢行业的月度利润增速和单吨盈利[19][23] * **模型具体构建过程**：模型通过监测普钢价格指数和一系列成本价格指数，计算价格与成本的差值或比值，从而估算出行业单吨利润及其同比变化[19][23] 4. **模型名称：结构材料（玻璃、水泥）盈利跟踪模型**[25][26] * **模型构建思路**：根据浮法玻璃、水泥的产品价格指标和相应的成本指标，跟踪计算其毛利变化，并基于盈利变化设计行业配置信号[25][26] * **模型具体构建过程**：模型持续跟踪玻璃和水泥的现货价格，并同步跟踪其生产成本（如原材料、能源等），通过（价格 - 成本）计算单吨毛利，并观察其同比变化[25][26] 5. **模型名称：燃料型炼化利润预测模型**[27][33] * **模型构建思路**：利用成品油燃料价格与原油价格的变化来测算行业利润增速和裂解价差（Crack Spread）[27][33] * **模型具体构建过程**：模型通过监测成品油（如汽油、柴油）价格和原油价格的变动，计算其价差（裂解价差）。价差的扩大通常意味着炼化利润的改善。同时，也会考虑库存成本（如近期油价低位带来的成本下降）对利润的影响[27][33] 模型的回测效果 *（注：研报中展示了部分模型的历史回测图表（如图2、图5、图9、图10），但未提供具体的、可总结的量化指标数值（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等），因此此部分跳过）* 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价格因子（煤炭）**[10] * **因子构建思路**：反映动力煤销售价格的变动情况，是预测煤炭行业利润的核心驱动因素之一[10] * **因子具体构建过程**：直接采用或根据动力煤长协价格指数确定月度销售价格，并计算其同比变化率[10] 2. **因子名称：产能因子（煤炭）**[10] * **因子构建思路**：反映煤炭行业生产能力的变动情况，是预测营收和利润的另一核心因素[10] * **因子具体构建过程**：具体构建方式未在提供片段中详细说明，但提及会跟踪其同比变化[10] 3. **因子名称：能繁母猪存栏量**[16][18] * **因子构建思路**：作为生猪供给的领先指标，能繁母猪的数量直接决定了约6个月后的生猪出栏潜力[16][18] * **因子具体构建过程**：直接采用农业农村部或相关统计部门公布的月度能繁母猪存栏数据[16][18] 4. **因子名称：出栏系数**[16][17] * **因子构建思路**：衡量能繁母猪到生猪出栏的转换效率，受养殖技术、疫情等因素影响[16][17] * **因子具体构建过程**：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏总量}{6个月前能繁母猪存栏量}$$[16] 5. **因子名称：PMI（采购经理指数）**[23][26] * **因子构建思路**：作为宏观经济景气度的衡量指标，尤其用于判断普钢、建筑等与宏观经济周期密切相关的行业的景气状况和投资预期[23][26] * **因子具体构建过程**：采用官方发布的制造业PMI数据。在模型中，会使用其滚动均值（如12个月滚动均值）并与设定的阈值进行比较，以产生配置信号[23][26] 6. **因子名称：裂解价差（Crack Spread）**[27] * **因子构建思路**：反映炼油厂将原油炼制成成品油的加工利润，是燃料型炼化行业盈利能力的核心观测指标[27] * **因子具体构建过程**：通常计算为一组成品油（如汽油和柴油）的价格与原油价格的加权差值[27] 7. **因子名称：油价同比变化**[34][35] * **因子构建思路**：油价的同比变化直接影响油服行业的收入预期和炼化行业的成本，是相关行业配置信号的重要依据[34][35] * **因子具体构建过程**：计算当前油价与上年同期油价的变化率[34][35] 8. **因子名称：新钻井数**[35] * **因子构建思路**：反映油服行业的活动水平和未来收入潜力，新钻井数的增加通常意味着行业景气的提升[35] * **因子具体构建过程**：采用诸如美国贝克休斯石油钻井数等市场常用指标，并观察其同比变化[35] 9. **因子名称：商品房销售面积**[26] * **因子构建思路**：作为房地产行业景气的同步或滞后指标，影响对水泥、玻璃、建筑装饰等下游行业的需求预期[26] * **因子具体构建过程**：采用国家统计局或行业机构发布的月度商品房销售面积数据，并计算其同比增速[26] 因子的回测效果 *（注：研报中未提供各个因子独立测试的量化绩效指标（如IC、IR、多空收益等），仅展示了基于这些因子构建的行业配置观点的历史回测图表。因此此部分跳过）*