核心观点 - 报告提出2025年12月的配置建议，重点关注金融、有色金属、电子和机械行业 [1] - 风格轮动策略显示12月成长风格和小盘风格得分较高 [3][6][8] - 行业轮动综合得分排名前五的行业为银行、电子、机械、有色金属、非银行金融 [3][23] 风格轮动观点 - 构建了价值成长风格轮动和大小盘风格轮动策略，通过经济繁荣敏感度、流动性受益度和市场情绪三维度多因子打分 [3][6] - 2025年12月价值成长轮动综合分数为5，成长风格得分较高；11月综合分数为6，成长风格得分较高，其中国证成长指数收益率为-2.85%，国证价值指数收益率为0.35% [3][6] - 2025年12月大小盘轮动综合分数为4，小盘风格得分较高；11月综合分数为4，小盘风格得分较高，其中沪深300收益率为-2.46%，中证1000收益率为-2.30% [3][8] 行业轮动观点 - 行业轮动框架基于宏观指标、基本面指标、技术面指标和拥挤度指标四维引擎共10个指标构建 [3][11] - 宏观指标将一级行业划分为上游周期、中游制造、下游消费、TMT、大金融五个板块，12月宏观经济增长处于"扩张强化/衰退缓解"阶段，流动性处于"宽松加码/紧缩放缓"阶段，建议配置大金融和中游制造板块 [13] - 基本面因子排名前五的行业为非银行金融、有色金属、电子、通信、电力设备及新能源，排名后五的行业为房地产、煤炭、建筑、农林牧渔、纺织服装 [3][17] - 技术面因子排名前五的行业为电子、银行、通信、有色金属、机械，排名后五的行业为煤炭、建筑、食品饮料、石油石化、房地产 [3][18] - 拥挤度较高的五个行业为基础化工、电力设备及新能源、农林牧渔、房地产、纺织服装，拥挤度较低的五个行业为机械、非银行金融、汽车、计算机、食品饮料 [3][22] - 行业轮动综合得分结合宏观、基本面和技术面三维度的正向得分，并负向配置拥挤度因子，排名前五的行业为银行、电子、机械、有色金属、非银行金融，排名后五的行业为煤炭、房地产、建筑、石油石化、纺织服装 [3][23]

当前A股市场环境 - A股市场行情震荡波动，多空双方反复纠结，行业轮动明显加快 [1] - 市场波动加剧，成长风格与价值风格博弈激烈，若缺乏显著增量资金，市场或维持宽幅震荡格局 [10] 中证A500指数核心特征 - 指数行业分布全面且均衡，实现100%行业覆盖，并经过行业中性处理，更能代表A股市场 [2] - 指数汇聚行业龙头，基本包含中证三级行业龙头企业，覆盖度为94% [2] - 成分股构成约为50%传统价值行业与50%新兴成长行业，相较于沪深300，减少了传统行业分布，纳入了更多电力设备、医药生物、电子、计算机等新兴领域龙头 [5] - 指数设计兼具把握科技股上涨弹性和利用传统价值行业抵御风险的能力 [5] 中证A500指数历史业绩 - 截至2025年10月31日，中证A500指数基日以来涨幅高达458.37%，同期沪深300和中证800指数收益率分别为362.22%和409.30%，超额收益分别为96.15%和49.07% [8] - 2025年至今，中证A500指数上涨21.15%，同期沪深300和中证800指数涨幅分别为17.94%和20.50%，超额收益分别为3.21%和0.65% [8] - 指数历史走势占优，创新高能力强 [8] 投资策略与产品 - 在宽幅震荡市场背景下，中证A500指数凭借均衡的风格布局和突出的行业配置能力，有望保持相对优势 [10] - 中证A500ETF（159338）为投资者提供可同时兼顾大盘指数相对稳定性和中小盘股高成长红利的投资工具 [1]

核心观点 - 中银多策略行业轮动复合策略当前（2025年11月27日）整体仓位主要配置于非银行金融（11.5%）、交通运输（9.9%）、通信（8.8%）等行业 [1] - 本周（2025年11月20日至27日）复合策略收益率为-1.8%，略低于中信一级行业等权基准（-1.4%），产生-0.5%的超额收益；年初至今，复合策略累计收益为26.4%，超越基准4.4个百分点 [3] - 策略近期进行了调仓，加仓了TMT和上游周期板块，同时减仓了金融板块 [3] 市场表现回顾 - 近一周（2025年11月20日至27日）中信一级行业平均收益率为-1.4%，近一月平均收益率为-1.8% [10] - 本周表现最好的三个行业是通信（3.5%）、传媒（3.4%）和家电（1.4%）；表现最差的三个行业是钢铁（-4.4%）、石油石化（-3.5%）和有色金属（-3.5%）[10] - 通信和有色金属行业年初至今表现突出，收益率分别达到71.7%和73.1% [11] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年稳健PB分位数作为估值预警指标，分位数超过95%则触发高估值预警 [12] - 本周商贸零售、计算机、传媒、石油石化四个行业的PB估值高于过去6年（剔除极端值）95%分位点，触发了高估值预警信号 [13] - 部分行业如食品饮料的PB分位数仅为2.1%，处于历史较低估值水平 [14] 单策略表现与当前配置 - **S1 高景气行业轮动策略（周度）**：当前推荐行业为非银行金融、有色金属、通信；年初至今超额收益为-4.2% [3][15][16] - **S2 隐含情绪动量策略（周度）**：当前推荐行业为通信、机械、电子；年初至今超额收益为13.3%，在单策略中表现最佳 [3][20] - **S3 宏观风格轮动策略（月度）**：当前推荐行业为银行、石油石化、交通运输、电力及公用事业、建筑、家电；年初至今超额收益为6.7% [3][24] - **S4 中长期困境反转策略（月度）**：本月推荐行业为农林牧渔、基础化工、医药、国防军工、电力设备及新能源；年初至今超额收益为5.3% [3][27] - **S5 资金流策略（月度）**：本月推荐行业为钢铁、综合、煤炭、纺织服装、交通运输；年初至今超额收益为-4.7% [3][33] - **S6 财报因子失效反转策略（月度）**：本月推荐行业为非银行金融、食品饮料、家电、通信、有色金属；年初至今超额收益为-0.8% [3][39] - **S7 传统多因子打分策略（季度）**：本季度推荐行业为食品饮料、基础化工、非银行金融、银行、交通运输；年初至今超额收益为18.7% [3][42] 策略复合与权重分配 - 复合策略采用“波动率控制模型”进行资金分配，根据各策略的负向波动率倒数来确定配置权重 [46][51] - 当前（2025年11月27日）单策略权重最高的是S7传统多因子打分策略，权重为24.2%；权重最低的是S2隐含情绪动量策略，权重为5.4% [59][60] - 策略调仓频率结合了周度、月度和季度策略，分别在周四（周频）、月度首日（周频和月频）及季度首日（所有策略）进行资金再分配 [48][52] 复合策略行业配置 - 当前复合策略行业配置权重前五的行业分别为：非银行金融（11.5%）、交通运输（9.9%）、通信（8.8%）、基础化工（8.1%）、食品饮料（7.9%）[61] - 从板块配置来看，近一周TMT板块配置权重为10.6%，消费板块为19.7%，金融板块为18.0%，上游周期板块为14.8% [62][63] - 近10周板块配置权重显示，TMT板块配置比例有所提升，而金融板块配置比例有所下降 [62]

文章核心观点 - 2021年高位买入热门主动权益基金的投资者经历四年周期后 其持有的明星基金经理产品表现出现显著分化 部分产品受益于医药 科技反弹而修复 部分仍深陷旧核心资产回撤区间 也有基金经理已离开公募体系 [1][9] - 公募行业依赖个人明星光环推动规模增长的时代正在远去 更强调团队 流程与风控的体系化管理正在成为主流 [8][9] 基金经理与产品表现分化 - **刘彦春**：其管理的景顺长城新兴成长（260108）被投资者戏称为“太平间基金经理” 截至11月25日 该基金年内收益仅0.4% 自2021年初高点算起 投资者可能仍承担逾五成的账面亏损 [2] - **刘彦春持仓**：维持“成长+消费”框架 白酒龙头与医药服务类资产在其前十大重仓股中合计占比接近七成（69.79%） 但配置比例较2020-2021年抱团阶段有所下调 [4] - **朱少醒**：投资者评价相对不同 其产品被形容为“缓缓上涨 现在只亏10%” 与刘彦春 张坤同样经历旧核心资产出清 但表现差异源于对行业轮动节奏的理解与组合集中度的选择不同 [5] - **蔡嵩松**：其经历最具戏剧性 从“蔡皇”跌落至“蔡狗” 最终因涉案成为“蔡某”并离开公募 但其管理的诺安和鑫混合A（002560）与诺安成长混合A（320007）在2021年初至其2023年9月29日卸任期间的回撤（约-12.06%）小于刘彦春的绩优成长混合（-42.75%） [6] - **蔡嵩松产品长期表现**：2021年1月至2025年11月25日 诺安和鑫 诺安成长单位净值增长率分别约42.41%和2.26% 是文中样本唯一区间收益为正的主动权益产品 今年以来两者分别上涨33.76%和28.12% [7] - **其他明星基金经理**：交银施罗德王崇管理的交银新成长混合（519736）今年以来收益-0.19% 自2021年初以来区间净值增长率约-23.70% 当前规模约48.9亿元 持仓在新能源 TMT 医药和可选消费间分散 未极端押注单一赛道 [8] - **邬传雁**：已离开公募转战私募 其任内管理的泓德丰润三年持有期混合（008545）在2021年初以来的区间净值增长率约为-42.51% 在王克玉 李映祯接任后 近两年回报已修复至18.28% 今年以来约17.49% [8] 行业趋势与投资者体验 - 市场对基金经理个人品牌的依赖正在下降 更关注产品的持续性与体系化管理能力 行业呈现“去明星化”趋势 [8][9] - 2021年“山顶”买入的投资者体验复杂 部分产品因基金经理涉案已更换管理人 但产品净值却在新的科技周期中率先修复甚至翻红 [7]

2024年权益市场结构性行情 - 权益市场信心逐步提升，但呈现明显结构性行情 [1] - 年初由AI主导阶段性行情，4月后出现创新药行情 [1] - 新能源、化工和有色金属行业受益于反内卷政策 [1] - 8月和9月由半导体、人工智能主导科技成长行情 [1] - 10月之后低波红利类资产阶段性走强 [1] 无风险收益率与资产偏好 - 无风险收益率下行背景下，资金成本明显下行 [1] - 权益资产性价比相应提升，投资者风险偏好相应提升 [1] 小盘股投资机会 - 小盘股因市场关注度不足，存在更多价值挖掘空间 [1] - 当前市场流动性有利于小微盘股，提供较多交易性机会 [1] - 小微盘股估值水平（以PB为主）较大市值标的有更好安全边际 [1]

量化模型与构建方式 1. 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[36] - **模型具体构建过程**：该模型通过跟踪各行业的扩散指数来进行行业轮动，扩散指数反映了行业价格的动量趋势[36] 具体构建过程包括计算各行业的扩散指数值，然后根据指数值排名选择排名靠前的行业作为配置标的[23] 截至2025年11月21日，扩散指数排名前六的行业被选为配置组合[23] - **模型评价**：该模型在趋势性行情中表现较好，但在市场风格从趋势转为反转时可能面临失效风险[36] 2. GRU因子行业轮动模型 - **模型构建思路**：基于分钟频量价数据，通过GRU深度学习网络生成行业因子，利用因子排名进行行业轮动[37] - **模型具体构建过程**：使用GRU深度学习网络对分钟频量价数据进行训练，生成各行业的GRU因子值[37] 根据GRU因子值的排名，选择排名靠前的行业作为配置组合[31] 模型会定期进行调仓，如本周调入传媒行业，调出钢铁行业[35] - **模型评价**：该模型在短周期表现较好，对交易信息把握能力强，但在长周期表现一般，遭遇极端行情时可能失效[37] 模型的回测效果 1. 扩散指数行业轮动模型 - 本周平均收益：-5.50%[26] - 本周超额收益（相对中信一级行业等权）：-0.42%[26] - 11月以来超额收益：-1.13%[26] - 2025年以来超额收益：1.22%[26] - 历史表现：2021年超额收益率一度超过25%，2022年超额收益6.12%，2023年超额收益-4.58%，2024年超额收益-5.82%[22] 2. GRU因子行业轮动模型 - 本周平均收益：-4.71%[35] - 本周超额收益（相对中信一级行业等权）：0.35%[35] - 11月以来超额收益：2.92%[35] - 2025年以来超额收益：-2.74%[35] - 历史表现：自2021年起凭借对交易信息的把握获得了较大的超额收益[30] 量化因子与构建方式 1. 行业扩散指数因子 - **因子构建思路**：基于价格动量原理构建，反映行业价格趋势强度[36] - **因子具体构建过程**：通过计算各行业的扩散指数值来量化行业动量趋势[23] 具体计算过程未在报告中详细说明，但给出了各行业的最新扩散指数值，如有色金属(0.985)、银行(0.934)、综合(0.876)等[23] 2. GRU行业因子 - **因子构建思路**：基于分钟频量价数据，通过GRU深度学习网络生成[37] - **因子具体构建过程**：使用GRU神经网络对行业分钟频量价数据进行训练，输出各行业的因子值[31] 具体网络结构和训练过程未在报告中详细说明，但给出了各行业的最新GRU因子值，如石油石化(2.42)、传媒(1.53)、家电(1.25)等[31] 因子的回测效果 1. 行业扩散指数因子 - 最新因子值前六行业：有色金属(0.985)、银行(0.934)、综合(0.876)、钢铁(0.864)、电力设备及新能源(0.855)、农林牧渔(0.805)[23] - 周度环比变化前六行业：煤炭(+0.118)、传媒(+0.077)、食品饮料(+0.059)[25] 2. GRU行业因子 - 最新因子值前六行业：石油石化(2.42)、传媒(1.53)、家电(1.25)、交通运输(0.59)、农林牧渔(0.11)、银行(-0.38)[31] - 周度环比变化较大行业：传媒、农林牧渔、家电（提升较大）；综合、国防军工、综合金融（下降较大）[31] - Rank IC表现：通过图表展示了GRU因子的周度Rank IC及其累计值[32]

根据研报内容，以下是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：A股大盘择时模型[2][10]** - 模型构建思路：从估值、情绪、资金、技术四个维度对万得全A指数进行整体方向性判断[10] - 模型具体构建过程：各维度日频发出信号，每日信号取值为0、±1，分别代表看平、看多、看空三种观点[10] 估值和情绪采用反转逻辑，刻画A股市场均值回归特征；资金和技术采用趋势逻辑，刻画市场趋势延续特征[10] 以各维度得分之和的正负性作为大盘多空观点的依据[10] - 模型评价：左侧指标规避风险，右侧指标捕捉机会[10] **2 模型名称：红利风格择时模型[3][18]** - 模型构建思路：结合中证红利相对中证全指的动量、10Y-1Y期限利差和银行间质押式回购成交量三者的趋势进行择时[3][18] - 模型具体构建过程：三个指标从趋势维度日频发出信号，每日信号取值为0、+1、-1，分别代表看平、看多、看空三种观点[18] 以各维度得分之和的正负性作为红利风格多空观点的依据[18] 当模型看好红利风格时全仓持有中证红利，不看好时全仓持有中证全指[18] **3 模型名称：大小盘风格择时模型[3][23]** - 模型构建思路：采用基于拥挤度分域的趋势模型进行择时，其中拥挤度采用小盘和大盘的动量之差和成交额之比刻画[3][23] - 模型具体构建过程：首先从动量视角和成交视角计算大小盘风格拥挤度得分[23] 若最近20个交易日中曾触发过高拥挤，视为运行在高拥挤区间，否则为低拥挤区间[25] 在高拥挤区间采用参数值较小的双均线模型应对风格反转，在低拥挤区间采用参数值较大的双均线模型跟踪中长期趋势[25] **4 模型名称：遗传规划行业轮动模型[4][30]** - 模型构建思路：采用遗传规划技术直接对行业指数的量价、估值等特征进行因子挖掘，每季度末更新因子库[4][33] - 模型具体构建过程：底层资产为32个中信行业指数，因子更新频率为季频，调仓频率为周频[30] 使用|IC|和NDCG@5两个指标同时评价因子的分组单调性和多头组表现[33] 在NSGA-II算法加持下挖掘兼具分组表现单调、多头表现优秀的行业轮动因子[33] **5 模型名称：中国境内全天候增强组合[5][39]** - 模型构建思路：采用宏观因子风险预算框架，选取增长超预期/不及预期、通胀超预期/不及预期四种宏观风险源作为平价对象[5][39] - 模型具体构建过程：在四象限风险平价基础上，基于宏观预期动量的观点主动偏配看好象限[5] 构建分为三步：宏观象限划分与资产选择、象限组合构建与风险度量、风险预算模型确定象限权重[42] 每月底根据"象限观点"调整象限风险预算进行主动偏配[42] 模型的回测效果 **1 A股大盘择时模型[15]** - 年化收益：24.94% - 最大回撤：-28.46% - 夏普比率：1.16 - Calmar比率：0.88 - YTD：43.84% - 上周收益：5.28% **2 红利风格择时模型[21]** - 年化收益：15.67% - 最大回撤：-25.52% - 夏普比率：-0.26 - Calmar比率：0.85 - YTD：20.86% - 上周收益：-3.63% **3 大小盘风格择时模型[28]** - 年化收益：27.04% - 最大回撤：-32.05% - 夏普比率：1.13 - Calmar比率：0.84 - YTD：71.14% - 上周收益：-7.80% **4 遗传规划行业轮动模型[33]** - 年化收益：30.83% - 年化波动：17.74% - 夏普比率：1.74 - 最大回撤：-19.63% - 卡玛比率：1.57 - 上周表现：-4.39% - YTD：35.44% **5 中国境内全天候增强组合[43]** - 年化收益：11.51% - 年化波动：6.18% - 夏普比率：1.86 - 最大回撤：-6.30% - 卡玛比率：1.83 - 上周表现：-1.53% - YTD：10.75% 量化因子与构建方式 **1 因子名称：大小盘风格拥挤度因子[23][27]** - 因子构建思路：从动量视角和成交视角计算大小盘风格拥挤度得分[23] - 因子具体构建过程： 1) 动量之差：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日动量之差，计算各窗长动量之差的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值作为小盘风格的动量得分；对分位数最低的3个结果取均值作为大盘风格的动量得分[27] 2) 成交额之比：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日成交额之比，计算各窗长成交额之比的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值作为小盘风格的成交量得分；对分位数最低的3个结果取均值作为大盘风格的成交量得分[27] 3) 将小盘风格的动量得分和成交量得分取均值得到小盘风格的拥挤度得分，大于90%视为触发高拥挤；将大盘风格的动量得分和成交量得分取均值得到大盘风格的拥挤度得分，小于10%视为触发高拥挤[27] **2 因子名称：遗传规划行业轮动因子[37]** - 因子构建思路：基于单行业阻力支撑位构建[37] - 因子具体构建过程： 1) 在过去25个交易日中，计算周度标准化最低价和月度标准化开盘价的协方差，记作变量A[38] 2) 在过去15个交易日中，对周度标准化最高价开展zscore标准化，取标准化后大于2.0的日期，对A进行反转即乘以-1后，计算这15个交易日A之和[38] 因子表达式：$$ts\_grouping\_deczscorecut\_torch(ts\_covariance\_torch(wlow\_st, mopen\_st, 25), whigh\_st, 15, 2.0, 2)$$[37]

文章核心观点 - 文章分析了一批在特定市场环境下展现出独特投资能力或鲜明特色的主动基金经理，重点关注其投资风格、历史业绩和持仓特点 [4] 杨世进：兴全多维价值 - 杨世进自2021年7月16日起独立管理兴全多维价值，上任后即展现出强劲投资能力，在2021年7月16日至年底沪深300指数下跌的背景下，该基金上涨18.02% [5] - 作为偏成长风格基金经理，其持仓市盈率基本保持在35倍以上，但在2022年和2023年的熊市中表现出较强抗跌性，单年跌幅约10%，并在2025年市场转向成长风格时展现出进攻性 [6] - 基金行业配置相对分散，电子行业为第一大重仓行业，持仓权重长期维持在20%-35%之间，医药为第二大偏爱行业，个股投资上对看好的股票如海光信息、立讯精密等长期重仓持有 [10] - 目前管理3只基金产品，合计管理规模达252.23亿元，与乔迁规模相近，成为公司管理规模仅次于谢治宇的基金经理之一 [11] 吴远怡：广发成长领航 - 吴远怡是一位行业配置非常均衡的成长风格基金经理，其代表作广发科技创新历史上最大持仓行业权重不超过30%，多数时候不超过20% [12] - 在高度行业分散下，基金在弱市中回撤控制较好，在牛市中能跟上市场，广发科技创新在2021年和2025年业绩均超过50%，其管理的广发成长领航基金年内收益上涨143.14%（截至11月17日），位列所有公募基金第三 [12] - 该基金业绩并非依赖单行业重仓押注，其最大行业配置比例约20%，通过早期布局热门股如泡泡玛特、老铺黄金并在股价达到一定位置后及时切换来实现收益，持仓股多为市场熟悉度较低的品种 [14] - 尽管业绩突出，但基金规模增长缓慢，最新规模仅为9亿元 [15] 沈成：华富新能源 - 在新能源行业持续下跌的逆境中，沈成自2021年12月29日管理华富新能源基金以来，持续获得相对于业绩基准的稳定超额收益，展现出“指数增强”特性 [16][18] - 基金分年度收益表现稳健，2022年至今各年度收益分别为-8.51%、-18.18%、-4.49%和76.76%，每年均跑赢业绩基准，基金规模持续增长至15.13亿元（截至9月30日），机构投资者配置比例较高 [20] - 投资组合分为两类：一类是长期持有行业龙头股如宁德时代，另一类是积极换手以捕捉阶段性投资机会的个股，通过在不同细分方向和个股间切换赚取超额收益 [21] - 此外还管理华富科技动能基金，聚焦人形机器人赛道，为工具型产品提供了有扎实历史业绩支撑的投资选项 [22]

研究背景与核心问题 - 近年来A股行业轮动速度加快，给传统行业轮动模型的有效性带来压力，2022年以来许多固有模型出现有效性下降 [3][4] - 行业轮动因子的挖掘较选股因子难度更高，原因包括行业样本量少导致统计检验劣势、行业异质性导致因子普适性困境、宏观政策因素难以量化等 [3] - 由于部分一级行业暂无对应ETF作为投资工具，部分时期可能存在无法直接持有特定行业标的的情况，因此需探讨通过持股来复制或增厚行业轮动策略收益的方式 [1][9] 龙头扩散效应理论 - 板块行情的启动和发展过程在微观层面上源自板块内个股上涨的蔓延与扩散，从行情龙头到概念相关的更多个股，这一过程称为"龙头扩散效应" [1][12] - 典型的扩散过程包含四个阶段：政策触发下的龙头启动、活跃资金涌入驱动板块共振、认知传播下的全面扩散、预期透支引发退潮分化 [12] - 资金迁移方式包括纵向扩散（产业链上下游延伸）、横向扩散（同行业不同细分领域扩展）、市值下沉（大市值向中小市值切换）、估值套利（高估值向低估值切换） [13][15] 行业轮动因子与组合表现 - 基于龙头扩散效应，从景气度和资金流角度改进了行业轮动因子，包括改进SUE因子和改进主动超大单因子 [16][17] - 改进SUE因子IC均值4.9%，多头组年化超额收益8.3%，IR1.25，相对最大回撤10.1% [17][18] - 改进主动超大单因子IC均值7.0%，多头组年化超额收益10.1%，IR1.13，相对最大回撤16.0% [17][18] - 基于改进因子构建的优选行业组合全历史年化收益28.2%，相对全行业等权组合年化超额19.9%，IR1.92，相对最大回撤13.8% [23][24] 行业收益复制方案 - 行业全复制组合年化收益24.9%，相对中证500年化超额收益19.6%，IR1.66，相对最大回撤12.1%，但持股数量多、交易管理难度大 [30][31][34] - 行业对半权重组合年化收益24.5%，相对中证500年化超额收益19.2%，IR1.24，相对最大回撤20.2%，期均股票数量由360只降至39只，交易难度大幅下降 [30][31][40] - 行业前10等权组合年化收益23.5%，相对中证500年化超额收益18.2%，IR1.29，相对最大回撤19.4%，以较小收益损耗换取交易复杂度的进一步下降 [30][31][46] 业绩增厚选股方案 - 域内因子前50组合年化收益31.2%，相对中证500年化超额收益25.9%，IR1.79，相对最大回撤30.7%，较全复制组合额外获得6.3%的年化收益 [51][52][55] - 行业内各选前20组合（双驱优选组合）年化收益33.6%，相对中证500年化超额收益28.3%，IR2.07，相对最大回撤27.8%，月度超额胜率68%、月度超额盈亏比1.91 [51][52][59] - 双驱优选组合在2015年表现尤为突出，绝对收益145.3%，超额收益102.2%，年化IR高达7.57 [66]

报告核心观点 - 北交所经过四年发展，市场已初具规模，流动性显著改善，与A股融合加速[2][7] - 北交所市场驱动因素已从政策驱动转向"风格轮动+行业轮动"，估值折价消失[2][19][21] - 2026年北交所改革预计提速，重点关注北证50ETF推出和新股发行制度改革[2][57][59] - 投资策略建议上半年关注科技和"反内卷"周期品，下半年关注顺周期的消费与制造，全年关注新股与次新股[2][69] 北交所市场发展现状 - 截至2025年11月14日，北交所共有282家上市公司，总市值9008亿元，相比首日分别增长248%和212%[2][5][7] - 北交所专精特新"小巨人"数量占比56.7%，市值占比57%，均为全市场最高水平[2][9][12] - 2025年日均换手率5.4%，为全A最高，开户数950万户，相比开市初期增长约1.4倍[2][7] - 2023年底开始北证成交系数超过双创，2025年双创合并日均成交系数1.76，北证为3.07[7] 历史行情复盘与市场特征演变 - 过去四年北交所经历三轮较大级别行情：23Q4北证50指数上涨55.8%，24Q4上涨132%，25H1上涨47.4%[2][17][19] - 前两轮行情为政策驱动（"深改19条"和"一揽子金融改革政策"），25H1行情为产业驱动[2][19] - 25H1非北证主题权益产品对北证A股增持幅度达23H2以来最大，主动权益产品、指数增强基金、量化基金增持明显[2] - 25H1是北交所4年来首次出现波动率下行的上涨，流动性提升且波动率下降[2][24] 行业分布与结构特征 - 北交所数量占比靠前行业为机械设备（22.0%）、电力设备（11.7%）、基础化工（10.6%）、汽车（8.9%）、计算机（8.5%）[11][12][55] - 北证50指数权重分布：制造业占比最高，其次为TMT、消费、医药/周期[28][53] - 机械设备与汽车行业受"人形机器人"产业重估，计算机与电子行业受"AI"产业链重估[2][55] - 电力设备依赖于"反内卷"的涨价（锂电材料）和技术创新（固态电池等）[2][55] 2026年改革展望 - 预计北证50ETF最早于26Q1推出，规模将超百亿元，能提升流动性并平抑波动性[2][59][67] - 新股发行制度改革预期较高，市值配售等改革有望推出，战配资格收紧[2][59] - 当前每月3-4家常态化新股发行节奏有望维持，中性预计26年40只新股发行[69][86] - 新三板市场改革深化将深刻影响北交所发展[59][69] 2026年投资策略 - 上半年关注十五五规划，关注0-1阶段"未来科技"，AI产业链关注液冷、AI应用等[2][56][69] - "反内卷"周期品关注锂电、新型储能等，政策加码可能带动工程机械、消费与服务业[2][69] - 下半年或切向顺周期，关注政策加码后消费+制造修复动能[2][69] - 全年关注新股和次新股，中性预计1000万资金申购收益率3.75%[69][88] 新股发行与打新市场 - 2025年北交所新股首日涨幅中枢接近300%，远高于24年中枢200%[72][76] - 25H2以来打新资金量不断攀升，中签率压低至万3水平[74][76] - 2025年8月后新股申购冻结资金水平突破7000亿元，向万亿级别靠近[78][81] - 截至2025年10月28日，2025年发行上市新股19只，1000万申购资金累计增厚收益率2.43%[83][85] 细分板块投资机会 - 科技板块：北证AI板块集中于IT应用、液冷、算力集成等领域，但盈利普遍较弱[49][56] - 液冷散热：随着芯片功耗提升，超过300w功耗芯片必须使用液冷，高功耗驱动液冷发展[100][108] - 周期板块：基础化工、汽车、医药生物为25Q3盈利正贡献靠前行业[35][40] - 制造业：北证境外收入占比30%以上比例达23.8%，高出口占比企业受出口下行影响较大[42][48]