基金经理变更 - 招商基金增聘陆文凯为招商优势企业混合基金经理 与原基金经理翟相栋共同管理该基金 [2] - 基金经理变更类型为增聘 新任基金经理为陆文凯 共同管理基金经理为翟相栋 [3] 基金业绩表现 - 原基金经理翟相栋自2022年4月29日管理以来取得115.81%的任职回报 年化回报高达26% 在同类2901只基金中排名第5 [3] - 2025年基金收益19.05% 跑赢基准7.35%和沪深300指数4.68% [4] - 2024年基金收益30.16% 大幅跑赢基准16.62%和沪深300指数14.68% [4] - 2023年基金收益27.25% 跑赢基准-5.36%和沪深300指数11.38% [4] 基金规模变化 - 基金规模从2022年二季度末的1.93亿元暴涨至2025年一季度末的101亿元 [5] 投资风格与持仓 - 翟相栋为成长风格投资选手 曾担任TMT研究员 擅长行业轮动和灵活操作 [5] - 持仓主要集中在TMT行业 同时涉及消费行业 [6] - 前十大重仓股包括全蝶国际 腾讯控股 第四范式 阿里巴巴-W 美团-W等 合计持仓市值392.62亿元 [6] - 在小米集团上实现低买高卖 2024年底为第一大重仓股 2025年一季度持仓下降30% 二季度退出前十大重仓 [6] 基金经理变动传闻 - 增聘基金经理引发业界猜测翟相栋或将离任 因增聘往往是原基金经理离任前兆 [7] - 翟相栋在招商基金仅管理招商优势企业混合一只基金 [7]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于价格动量原理，通过计算行业扩散指数来捕捉行业趋势，选择趋势向上的行业进行配置[25] - **模型具体构建过程**： 1. 计算各中信一级行业的扩散指数，反映行业价格趋势强度 2. 扩散指数公式： $$ DI_t = \frac{N_{up}}{N_{up} + N_{down}} $$ 其中，\( N_{up} \)为行业成分股中价格上涨的股票数量，\( N_{down} \)为价格下跌的股票数量[26] 3. 选择扩散指数排名前六的行业作为配置标的[26] - **模型评价**：在趋势性行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[25] 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于GRU（门控循环单元）深度学习网络，利用分钟频量价数据生成行业因子，捕捉短期交易信号[33] - **模型具体构建过程**： 1. 输入分钟级行业量价数据（如成交量、收益率等） 2. 通过GRU网络提取时序特征，输出行业因子得分 3. 根据因子得分排名选择前六的行业配置（如银行、交通运输等）[34] - **模型评价**：短周期自适应能力强，但长周期表现不稳定，极端行情可能失效[38] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业扩散指数因子** - **因子构建思路**：通过统计行业内个股价格变动方向的比例，量化行业趋势强度[26] - **因子具体构建过程**： 1. 对每个中信一级行业，计算当日上涨股票数量占比 2. 标准化为0-1区间，1表示全部成分股上涨，0表示全部下跌[26] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：利用GRU网络从高频量价数据中提取行业动量特征[34] - **因子具体构建过程**： 1. 对行业分钟频数据（如收益率、波动率）进行归一化 2. 输入GRU网络训练，输出因子得分（如银行因子得分为2.68）[34] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年累计超额收益：1.48%[25] - 周度超额收益（2025/7/18）：-1.61%[29] - 7月以来超额收益：-1.62%[29] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年累计超额收益：-5.75%[33] - 周度超额收益（2025/7/18）：-1.27%[36] - 7月以来超额收益：-0.30%[36] --- 因子的回测效果 1. **行业扩散指数因子** - 当前排名前六行业得分：综合金融(1.0)、综合(0.998)、非银行金融(0.996)[26] - 周度环比提升最大行业：消费者服务(+0.224)、食品饮料(+0.208)[28] 2. **GRU行业因子** - 当前排名前六行业得分：银行(2.68)、交通运输(2.42)、有色金属(-0.87)[34] - 周度环比提升最大行业：建材、银行、综合金融[34]

市场环境分析 - 沪指近期回到3500点附近 行业轮动节奏明显加快 上周领涨的银行 券商 多元金融等板块显疲态 本周AI智能体 机器人等科技股走强 [1] - 投资者面临"刚追涨就调整 想布局却踏空"困境 单一投资策略难以适配多变市场 价值投资可能错过短期轮动机会 追逐热点易陷入追涨杀跌陷阱 [1] - 个人投资者难以实时追踪主力资金流动 信息滞后导致错失交易时机 [1] 国金AI投顾解决方案 - 提供"投前诊断-策略生成-信号跟踪-投后陪伴"完整解决方案 一站式解决"卖什么 买什么 买多少 什么时候买卖"等问题 [1] - 投前诊断环节针对不同偏好投资者提供定制化服务 大盘股投资者侧重估值安全边际与抗波动能力分析 以沪深300成分股为主 中小盘股投资者侧重成长潜力与风险控制平衡 从中证1000等指数筛选标的 [2] - 底层策略储备数百个策略 近千个底层因子 能过滤无效信息 捕捉板块轮动关键变量 策略均经过历史回测验证 仅胜率达标的投入实战 [2] - 投后陪伴服务包括实时持仓追踪 异动提醒 操作信号推送 条件单跟随 每日行情陪伴 专家解读 月度复盘等 [2] 金融科技赋能 - 大数据 人工智能 区块链等前沿科技与金融深度融合 为投资者提供先进工具和更好体验 [3] - 国金AI投顾将机构投资者的智能投研工具赋能普通个人投资者 无需高额资金门槛 通过输入风险承受能力 投资目标等信息即可获得定制化资产配置方案 [3] - "千人千面"服务打破"资金量决定服务质量"传统逻辑 [3] 服务模式优势 - 采用"策略+服务"融合模式 专业策略算法与持续陪伴服务结合 [4] - 金融科技提升策略迭代速度 机会捕捉精准度 应对市况灵敏度 [4] - 帮助投资者穿透轮动迷雾 在复杂行情中守住投资本质 实现财富稳健增值 [4]

市场表现 - 7月18日沪指涨0.5%创年内收盘新高，深成指涨0.37%，创业板指涨0.34% [2] - 沪深两市成交额1.57万亿元，较上个交易日放量317亿 [2] - 稀土永磁、锂矿、有色金属、煤炭等板块涨幅居前，游戏、光伏、CPO、消费电子等板块跌幅居前 [2] - 个股涨跌家数基本持平，盘中多数时间跌多涨少 [2] 板块轮动 - 银行板块企稳回升，银行指数上涨0.77%，大单净流入11.92亿，成交额279.35亿 [6] - 昨日领涨板块如元件(-0.88%)、CPO(-0.74%)、AI手机(-0.42%)等出现回调 [7] - 上证50、沪深300等"核心资产"表现较好 [10] 资金动向 - 机构资金持续买入，主力、大户、散户资金明显流出后尾盘小幅回流 [8] - 稀土永磁板块主力净流入35.56亿，成交额677.06亿，涨幅3.15% [17] 行业分析 - 湘财证券认为2025年行情将维持慢牛，银行、保险等红利领域是主要支撑 [13] - 太平洋证券指出三大主线：反内卷政策相关板块(光伏、生猪)、产业转折板块(固态电池、创新药)、高股息板块(煤炭、银行保险) [14][15] - 下游行业未来可期，与推动国内消费政策方向吻合 [14] 稀土永磁行业 - 三大利好：国家安全部加强稀土出境管控、发现新稀土矿物"钕黄河矿"、人形机器人需求爆发 [17][18][19] - 华宏科技预计上半年净利同比增长3047%-3722%，北方稀土预计增长1883%-2015% [19] - 中信证券看好稀土价格走势，建议关注资源和技术优势龙头企业 [19]

报告核心观点 - 当下上证指数在3500点附近震荡，行情依然属于“慢牛”范畴，2025年A股大概率以“慢牛”方式运行，行业轮动受长期资金入市等因素影响，不同板块表现各异 [1][2][5] 各部分总结 当下行情为“慢牛”的理由 - 当下处于2005年以来第六个周期，与第一、三周期类似，上证指数与宏观短周期不同步，宏观调控被资本市场先行反应 [2][10] - 2024年9.24行情“夭折”，表明管理层避免“疯牛”后漫长熊市，基本杜绝“疯牛”可能 [2][10] - 2025年4月初受美国对等关税影响，上证指数逼近3000点时中央汇金公司入市，明确了下行底部区域 [2][10] 历史行情回顾 2006 - 2007年行情 - 宏观背景是股权分置改革，市场流动性因股权分置改革配套权证发行吸引大量资金，2007年GDP增速达14.23% [14] - 行业轮动从一季度工业金属，到二、三季度航空装备、工程机械、白酒、下游消费，四季度银行、白酒，证券行业全年涨幅超360% [14] 2014 - 2015年行情 - 宏观背景是2014年5月发布第二个“国九条”推动市场开放和并购重组，市场流动性因宽松货币政策，资金成本降低催生杠杆资金入市，但基本面支撑不足 [17] - 2014年下半年证券、保险等非银板块及房地产相关领域涨幅居前，2015年上半年下游动物保健、专业服务等行业涨幅居前 [17] 2025年行情展望 - 宏观面执行积极财政政策和适度宽松货币政策，市场面长期资金入市，基本面国家在科创领域发力打通一级市场运行堵点 [3][19] - 行情将以慢牛方式运行，时间长于2014 - 2015年行情，用高度换长度 [4][20] - 行业轮动方面，红利相关领域（银行、保险）是主要支撑，上游行业除稀土及相关金属外投资逻辑难服众，下游行业未来可期，但消费领域受节约政策影响，发展有分化或被抛弃两种可能 [4][20] 投资建议 - 长维度看，A股处于新“国九条”行情+类“四万亿”投资重叠趋势，2025年大概率“慢牛”运行 [5] - 中维度看，2025年政府工作报告中科技、绿色、消费、基建等领域是市场关注方向 [5] - 短维度看，7月处于中美关税90天缓冲期，出口有望保持韧性，市场或小幅震荡上行，确定方向是红利领域，弹性大的是科技板块，消费领域或分化，关注有基本面支撑的板块 [5][6][21]

低利率环境下的红利资产配置 - 低利率环境下红利资产配置价值突出 交运行业高股息板块股息率均高于当前国债收益率 [1] - 截至2025年7月9日 高速公路股息率约1.5% 港口约1% 航运约5% [1] 红利产品资金面情况 - 24年以来红利产品规模加速增长 截至2025Q1规模超2000亿元 [1] - 红利ETF贡献主要增量 其中红利低波产品最受欢迎 [1] 细分领域分红能力 - 公路铁路 港口行业盈利稳定且分红能力较强 [1] - 航运板块分红能力突出 [1] 红利国企ETF指数构成 - 红利国企ETF跟踪上国红利指数 该指数由上海证券交易所编制 [1] - 指数精选在上交所上市 具有稳定分红记录的优质企业作为成分股 [1] - 成分企业展现出良好的财务健康度和盈利能力 覆盖多个行业但偏向成熟稳定领域 [1] - 指数旨在反映能够持续给予投资者稳定回报的优质上市公司证券整体表现 [1]

市场表现 - A股三大指数早盘涨跌不一 沪指报3525 4点涨0 43% 深成指报10671 48点跌0 23% 创业板指报2190 82点跌0 74% [1] - 上证指数上涨15 22点涨幅0 43% 深证成指下跌24 62点跌幅0 23% 北证50上涨6 49点涨幅0 46% 科创50下跌0 71点跌幅0 07% 创业板指下跌16 28点跌幅0 74% 万得全A上涨5 45点涨幅0 10% [2] - 全市超2600只个股上涨 个股上涨和下跌家数基本相当 [2] 板块表现 - PEEK材料板块领涨 贵金属 小家电 人形机器人 电力板块涨幅居前 银行股表现活跃 [4] - 多元金融板块低迷 文化传媒 房地产板块走弱 [4] 主力资金流向 - 主力资金早间净流入机械设备 电力设备 汽车等板块 [6] - 主力资金净流出计算机 非银金融 传媒等板块 [6] - 思源电气 绿地控股 襄阳轴承获净流入8 63亿元 7 38亿元 7 26亿元 [7] - 大智慧 东方财富 比亚迪遭抛售11 1亿元 9 1亿元 7 77亿元 [8] 机构观点 - 上证指数放量突破3500点有望进一步打开上行空间 银行为主导的红利板块获得长线资金持续买入 回调即是买入机会 [10] - 两市量能进一步创阶段新高 将加强场内赚钱效应 建议把握行业轮动机会 如创新药 算力链 PCB 固态电池等 [10] - 银行板块高位回落 券商 保险等非银金融接力护盘 技术面关注沪指3490点关键支撑位 下探则可把握低吸机会 [10] - 创业板站上120月均线 中证1000收复60月均线 为题材活跃奠定基础 [10] - 资金切换迹象显现 银行调整期间 军工 电力 科技等板块已有资金回流 跷跷板效应初现 [10]

核心观点 - 从战略视角看近三周放量新高，4月关税冲击类似假摔，全球重要股指收复失地，特朗普关税多为嘴炮，资本市场脱敏，5月以来主要经济体增长预期上修，历史贸易战对经济量价无显著持续冲击 [6] - 放量新高放大赚钱效应，股市释放稳定预期、支撑消费、恢复融资功能三大财富效应，去年10/8上证3674点无需过分关注，全A等权等指数新高标志牛市成立 [6] - 复盘上证15次有效新高前后60个交易日，新高多轮动，高频领涨行业为大金融、周期、军工，制造、消费、TMT靠产业趋势，新高后指数延续强势，大小/价值成长风格无明显规律 [6] - 本轮新高行情潜在轮动方向为非银地产+周期资源品，券商保险有空间，地产政策受期待，央国企周期资源品有三大政策利好 [7] 新高确认牛市的全面启动 4月关税冲击类似假摔 - 近三周A股放量新高，上证指数突破多个高点，成交持续放量，从战略视角看，4月关税冲击类似假摔，市场用两个月修复失地，全球主要股票指数也显著修复 [1][8] - 彭博一致预期显示，4月主要国家实际GDP增速预测值下修，5月开始修复，如中国从4.2%恢复至4.5%，美国从1.3%恢复至1.5%，欧盟、英国均修复0.2pct [8] 关税假摔原因 - 特朗普关税多为嘴炮行为，初始关税制定方式粗暴且未执行，税率降幅显著且可谈判，实施期限持续延期，市场对其行为逐步脱敏 [17][19] - 1930年贸易战样本未观测到明显经济量价冲击，美国大萧条期间净出口对经济拖累小于国内消费和投资萎缩，贸易战未显著影响逆差国通胀和顺差国通缩 [20] 牛市释放三大财富效应 - 股市成为超额储蓄搬家承载器，过去三周指数新高放大赚钱效应，居民端有自媒体热度代表的小盘净流入、两融杠杆扩容、公募发行回暖三股资金流入 [25] - 牛市财富效应表现为稳定预期，以926政治局会议为标志，政策稳定金融市场价格，修复私人部门信心，房价企稳修复居民资产负债表 [25] - 牛市财富效应支撑消费，相关政策强调提升居民财产性收入，通过闭环政策设计，资本市场在促进消费中作用凸显 [25][30] - 股市融资功能修复，证监会恢复科创板第五套上市标准，IPO规模3月开始明显恢复，3 - 6月发行规模高于同期 [30] 3674点位无需过分关注 - 指数新高放大赚钱效应，10/8的3674只是情绪高点，筹码累积不大，万得全A等权、中证2000/微盘、万得偏股混合型基金指数呈现更强牛市特征 [1][39] - 指数普遍新高释放持续赚钱效应，后续应关注资金面冲击，增量资金表现将强于基本面，成交额代表市场情绪变动 [39] 牛市思维：关注新高前后的行业轮动 新高前后行业多轮动 - 新高前后行业多轮动，前期领涨行业难持续强势，新高意味着获利兑现，新入市资金倾向寻找潜在机会，牛市呈现轮涨特征 [43] - 以24/10/8、21/1/8、20/7/3、17/8/2前后为例，新高前后领涨行业切换明显，受不同因素驱动 [43] 高频领涨行业 - 金融地产是牛市基本面品种，银行12年前受益地产基建融资，12年后受益货币宽松，券商、保险是风险偏好提升受益者 [44] - 周期资源品是市场权重板块，能承接资金，在政策支持或低估值修复逻辑下填补估值洼地，如钢铁、建筑等 [44] - 军工是市场情绪表征，基本面跟踪难，板块有高成长弹性，常成为风险偏好提升代表 [44] - 制造、消费、TMT板块领涨需清晰产业趋势和扎实基本面支撑，如食品饮料、电新等 [44] 本轮新高行情潜在轮动方向 - 非银+地产：过去一季度上行由大金融及TMT板块驱动，后市轮动可能延伸至其他中游板块，非银可能进一步放量，关注地产板块量价企稳 [51] - 央国企为代表的周期资源品：当前央国企相关资源板块处于估值洼地，如交通运输PB为1.3倍（近10年分位数14%）等，将迎来反内卷、化债账款、基建发力三大政策利好 [52]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 今日转债多数行业上涨，估值环比抬升；转债市场成交情绪减弱；小盘成长相对占优 [1] 各部分总结 市场主要指数表现 - 中证转债指数环比上涨0.03%，上证综指环比上涨0.01%，深证成指环比上涨0.61%，创业板指环比上涨0.80%，上证50指数环比下降0.01%，中证1000指数环比上涨0.85% [1] - 大盘成长环比上涨0.55%，大盘价值环比下降0.80%，中盘成长环比上涨0.28%，中盘价值环比下降0.13%，小盘成长环比上涨0.68%，小盘价值环比上涨0.18% [1] 市场资金表现 - 可转债市场成交额为660.69亿元，环比减少1.25%；万得全A总成交额为17366.10亿元，环比增长14.62% [1] - 沪深两市主力净流出140.38亿元，十年国债收益率环比上升0.37bp至1.67% [1] 转债估值 - 转债中枢提升，高价券占比下降，转债整体收盘价加权平均值为124.17元，环比上升0.05% [2] - 百元平价拟合转股溢价率为25.38%，环比上升0.08pct；整体加权平价为94.40元，环比下降0.52% [2] 行业表现 - A股市场中，涨幅前三位行业为非银金融（+2.02%）、计算机（+1.93%）、钢铁（+1.93%）；跌幅前三位行业为银行（-2.41%）、建筑材料（-0.67%）、煤炭（-0.60%） [3] - 转债市场共计22个行业上涨，涨幅前三位行业为非银金融（+1.97%）、计算机（+1.09%）、有色金属（+1.05%）；跌幅前三位行业为银行（-0.72%）、纺织服饰（-0.44%）、传媒（-0.27%） [3] 行业轮动 - 非银金融、计算机、钢铁领涨，非银金融正股日涨跌幅2.02%，转债日涨跌幅1.97%；计算机正股日涨跌幅1.93%，转债日涨跌幅1.09%；钢铁正股日涨跌幅1.93%，转债日涨跌幅0.13% [56]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：行业投资雷达模型 **模型构建思路**：通过价格与成交金额的变化方向划分行业走势状态，并在极坐标系中精确定位行业位置，以预测未来涨幅[7][8] **模型具体构建过程**： - **步骤1**：在直角坐标系中根据价格和成交金额变化方向划分4种状态（放量上涨、放量下跌、缩量下跌、缩量上涨）[10][11] - **步骤2**：转换至极坐标系，计算极径（马氏距离）和极角（反正切函数）以精确定位状态[13][14] - 极径公式： $$\rho={\sqrt{(x-y)^{T}\cdot\Sigma^{-1}\cdot(x-y)}}$$ 其中，\(x\)为当前价量数据，\(y\)为历史价量数据，\(\Sigma\)为协方差矩阵[13] - 极角公式： \(\theta = \arctan2(\text{成交变化幅度}, \text{价格变化幅度})\)[14] - **步骤3**：划分极坐标区域（极径5段、极角16区），统计各区域未来20日平均涨幅，筛选可投资区域[29][42] **模型评价**：直观、可解释性强，通过价量关系捕捉行业轮动规律[8][17] 2. **位置参数表构建** **构建思路**：建立历史多周期价量状态与未来涨幅的映射关系，支持不同调仓周期需求[37][47] **具体构建过程**： - 固定未来涨幅周期（如20日），遍历历史周期（5日至240日）计算极坐标位置[37] - 滚动窗口更新区域与未来涨幅的映射关系，避免未来信息泄露[52] - 扩展维度： - **维度1**：单日期多历史周期映射[47] - **维度2**：多日期多周期映射，增强规律稳定性[46] 模型的回测效果 1. **行业投资雷达模型** - **周度调仓组合**（2014-2025H1）： - 累计收益369.06%，年化收益13.16%，超额收益288.09%（基准等权组合80.97%）[56][64] - **月度调仓组合**： - 累计收益388.85%，年化收益13.54%，超额收益307.88%[59][64] - **半年度调仓组合**： - 累计收益279.77%，年化收益11.27%，超额收益198.80%[60][64] 2. **当前推荐行业**（2025年6月） - **周度组合**：钢铁、食品饮料[66][67] - **月度组合**：美容护理[69][70] - **半年度组合**：食品饮料、传媒、公用事业、电子、汽车[72][73] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：价量状态因子 **因子构建思路**：结合价格与成交金额变化方向及幅度，划分4种状态并量化极坐标位置[7][14] **因子具体构建过程**： - 计算价格和成交金额的涨跌幅，确定象限（直角坐标系）[10] - 转换为极坐标参数（极径、极角），公式见模型部分[13][14] - 根据历史数据统计各区域未来涨幅均值，生成因子值[29][42] 2. **因子名称**：多周期价量因子 **因子构建思路**：扩展时间窗口，增强因子稳定性[37][47] **因子具体构建过程**： - 聚合不同历史周期（如20日、60日）的价量状态与未来涨幅关系[47] - 滚动窗口更新因子映射表，避免过拟合[52] 因子的回测效果 1. **价量状态因子** - 有效区域未来20日平均涨幅最高达5.55%（极径比例区间1/5-2/5，极角弧度区间4π/8-5π/8）[42] - 放量上涨/下跌区域的超额收益显著（如3.51%涨幅对应极径2/5-3/5、极角5π/8-6π/8）[42][29] 2. **多周期价量因子** - 多周期合成后，可投资区域覆盖更广（如右图展示历史平均规律）[46][32] --- 注：以上总结未包含免责声明、风险提示等非核心内容[75][80][81][82]