市场指数表现 - 截至午间收盘，中证A500指数下跌0.03% [1] - 截至午间收盘，中证A100指数上涨0.01% [1] - 截至午间收盘，中证A50指数上涨0.4% [1] - A500ETF易方达（159361）半日成交额近50亿元 [1] 机构市场观点 - 中金公司表示，2026年国际秩序重构与中国产业创新两大因素共振将支持A股表现 [1] - 从节奏上看，市场或将呈现前升后稳的态势 [1] - 在资金活跃及估值抬升背景下，可关注波动率提升及与基本面匹配的节奏 [1]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[29] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[29]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为指数收益率减去无风险利率。报告中具体计算了各宽基指数相对于十年期国债即期收益率的风险溢价，并统计了其当前值、历史分位值、均值和波动率等[31][33]。 2. **因子名称：股债性价比因子**[48] * **因子构建思路**：以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数代表股票的潜在收益率，减去十年期国债即期收益率，其差值即为股债性价比，用于比较股票与债券的相对吸引力[48]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中观察了该因子的走势，并与近5年数据计算的80分位值（机会值）、20分位值（危险值）、均值及±1倍标准差进行比较[48]。 3. **因子名称：股息率因子**[50] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标。跟踪各指数的股息率，观察其走势和变化趋势[50]。 * **因子具体构建过程**：股息率通常计算为每股股息除以每股股价。报告中统计了各宽基指数的当前股息率、近1年及近5年历史分位值、均值和波动率等[52][56]。 4. **因子名称：破净率因子**[57] * **因子构建思路**：破净率表示市净率小于1的个股数量占比，用于反映市场整体的估值态度和低估情况的普遍性[57][58]。 * **因子具体构建过程**：首先识别指数成分股中市净率（PB）小于1的个股，然后计算其数量占指数总成分股数量的比例。报告中对各主要宽基指数的破净率进行了计算和跟踪[59]。 5. **因子名称：均线相对位置因子**[14][15] * **因子构建思路**：通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，来刻画指数的短期、中期和长期趋势强度[14]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的偏离幅度，公式为： $$vsMA_N = \frac{收盘价 - MA_N}{MA_N} \times 100\%$$ 其中，N代表不同的均线周期[15]。 6. **因子名称：价格突破因子**[14] * **因子构建思路**：观察指数价格是否突破近250个交易日内的最高价或最低价，用于判断指数是否处于极端或强势状态[14]。 * **因子具体构建过程**：记录指数近250个交易日的最高价和最低价，计算当前收盘价相对于该高点和低点的偏离幅度[15]。 7. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）**[25][27] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度和峰度，来描述收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，以评估极端收益出现的可能性[25]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度**：衡量分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加[25]。 * **峰度**：衡量分布的尖峭程度。报告中计算的峰度减去了3（正态分布峰度值），因此“峰度负偏离”表示当前分布比历史基准更平坦[27]。 报告对比了各指数当前与近5年的偏度和峰度值[27]。 8. **因子名称：交易活跃度因子（换手率）**[18][19] * **因子构建思路**：换手率是衡量市场交易活跃程度和流动性的重要指标。 * **因子具体构建过程**：对于宽基指数，其换手率采用流通市值加权的方式计算，具体公式为： $$指数换手率 = \frac{\Sigma(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\Sigma(成分股流通股本)}$$ 报告计算并比较了各宽基指数的当前换手率[18][19]。 9. **因子名称：估值分位因子（PE-TTM）**[41][44] * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）及其在历史数据中的分位值，来评估指数当前的估值水平高低[41]。 * **因子具体构建过程**：计算指数当前的PE-TTM，并统计该值在近1年、近5年以及全部历史数据中所处的百分位位置[44][45]。 因子的回测效果 （注：本报告为市场数据跟踪报告，未提供因子在选股或择时策略中的传统回测绩效指标（如年化收益、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告主要展示了各因子在特定时点（2026年1月7日）对于不同宽基指数的截面取值和统计特征。） 1. **风险溢价因子**：当前值，上证50为-0.44%，沪深300为-0.30%，中证500为0.77%，中证1000为0.52%，中证2000为0.51%，中证全指为0.17%，创业板指为0.31%[33]。近5年分位值，中证500（76.19%）和中证1000（65.0%）较高，上证50（31.27%）和沪深300（38.57%）较低[4][33]。 2. **股债性价比因子**：截至报告时，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[4][48]。 3. **股息率因子**：当前值，上证50为3.07%，沪深300为2.66%，中证500为1.32%，中证1000为1.05%，中证2000为0.74%，中证全指为1.94%，创业板指为0.92%[56]。近5年历史分位值，创业板指（57.77%）和沪深300（32.23%）较高，而中证500（9.67%）和中证2000（5.04%）较低[5][54][56]。 4. **破净率因子**：当前值，上证50为24.0%，沪深300为16.33%，中证500为10.2%，中证1000为7.6%，中证2000为3.25%，中证全指为5.96%[59]。 5. **均线相对位置因子**：2026年1月7日，所有跟踪指数收盘价均位于5日、10日、20日、60日、120日及250日均线之上[14]。例如，中证500 vsMA5为2.9%，vsMA250为24.0%[15]。 6. **价格突破因子**：2026年1月7日，中证500、中证1000、中证2000和中证全指的收盘价等于其近250日高位（偏离0.0%），创业板指亦如此[14][15]。 7. **收益分布形态因子**：当前峰度（减3后）与近5年对比，创业板指的负偏离最大（-2.77），中证1000的负偏离最小（-1.17）[25][27]。当前偏度与近5年对比，创业板指的负偏态最大（-0.67），中证1000的负偏态最小（-0.31）[25][27]。 8. **交易活跃度因子**：当前换手率，中证2000为4.7，创业板指为4.27，中证1000为3.21，中证500为2.63，中证全指为2.23，沪深300为0.79，上证50为0.31[18]。 9. **估值分位因子**：PE-TTM近5年分位值，中证500（99.92%）和中证1000（99.92%）极高，中证2000（90.0%）和创业板指（62.98%）相对较低[44][45]。

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[25] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[25]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为指数的预期收益率（通常用市盈率倒数或股息率等指标近似）减去无风险利率。报告中直接给出了各指数的“当前风险溢价”值，其计算逻辑为：风险溢价 = 指数收益率（或估值隐含收益率） - 十年期国债即期收益率[25][26][27]。 2. **因子名称：股债性价比因子**[44] * **因子构建思路**：以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数和十年期国债即期收益率之差构建股债性价比指标，用于比较股票与债券资产的相对吸引力[44]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[44]。报告通过图表展示了该因子的历史走势，并设置了基于近5年数据的80分位值（机会值）和20分位值（危险值）作为参考阈值[44]。 3. **因子名称：股息率因子**[46] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标。在市场低迷或利率下行期，高股息资产因其稳定的现金流和较低的估值而具备防御性[46]。 * **因子具体构建过程**：股息率 = 年度现金分红总额 / 总市值。报告直接列出了各宽基指数的当前股息率数值[51]。 4. **因子名称：破净率因子**[52] * **因子构建思路**：破净率表示市净率小于1的个股数量占比，用于反映市场整体的估值态度和悲观程度。破净率越高，表明市场低估情况越普遍；反之，则可能表明市场对未来发展持乐观态度[52][54]。 * **因子具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中市净率小于1的个股数量) / (指数成分股总数量)。报告直接给出了各宽基指数的当前破净率数值[55]。 5. **因子名称：均线偏离因子**[13] * **因子构建思路**：通过计算指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的偏离程度，来评估指数的短期趋势强度、超买超卖状态以及距离支撑位的远近[13]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于各条移动平均线（如MA5, MA10, MA20, MA60, MA120, MA250）的百分比偏离。计算公式为：$$ vsMA_N = (Close / MA_N - 1) \times 100\% $$，其中 $$ Close $$ 为当日收盘价，$$ MA_N $$ 为N日移动平均线[13]。报告在表格中直接列出了各指数相对于不同周期均线的偏离百分比[13]。 6. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）**[21][23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度和超额峰度，来刻画收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，从而评估市场极端收益出现的可能性和分布集中度[21][23]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度**：衡量分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加，负偏态反之[21]。 * **峰度**：报告中计算的是超额峰度（峰度值减去了正态分布的峰度3），用于衡量分布相比正态分布的尖峰或平峰程度。峰度越大（正值），说明收益率分布更集中，尾部更厚；负值则说明分布更平缓[23]。 报告通过对比“当前值”与“近5年”历史值，来分析分布形态的近期变化[23]。 模型的回测效果 *本报告为市场数据跟踪报告，主要展示各类因子的当前状态和历史分位值，并未涉及基于这些因子构建投资组合模型并进行历史回测，因此无模型回测效果数据。* 因子的回测效果 *本报告未提供基于单因子或多因子组合进行选股或择时的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告主要呈现的是各因子在特定时点（2026年1月6日）的截面数据、历史分位值以及近期统计特征（如均值、波动率）。* **各因子在报告基准日（2026年1月6日）的取值与统计特征如下：** 1. **风险溢价因子**[29] * **当前值**：上证50 (1.90%)， 沪深300 (1.54%)， 中证500 (2.12%)， 中证1000 (1.42%)， 中证2000 (1.21%)， 中证全指 (1.58%)， 创业板指 (0.74%) * **近5年分位值**：上证50 (96.19%)， 沪深300 (93.97%)， 中证500 (97.30%)， 中证1000 (87.54%)， 中证2000 (81.27%)， 中证全指 (93.33%)， 创业板指 (70.63%) * **近1年波动率**：上证50 (0.84%)， 沪深300 (0.96%)， 中证500 (1.28%)， 中证1000 (1.41%)， 中证2000 (1.61%)， 中证全指 (1.14%)， 创业板指 (1.84%) 2. **PE-TTM估值因子**[40][42] * **当前值**：上证50 (12.13)， 沪深300 (14.53)， 中证500 (35.49)， 中证1000 (48.34)， 中证2000 (162.84)， 中证全指 (22.16)， 创业板指 (43.01) * **近5年历史分位值**：上证50 (90.58%)， 沪深300 (92.23%)， 中证500 (99.92%)， 中证1000 (99.67%)， 中证2000 (89.50%)， 中证全指 (99.92%)， 创业板指 (62.73%) * **近1年波动率**：上证50 (0.49)， 沪深300 (0.76)， 中证500 (2.52)， 中证1000 (4.30)， 中证2000 (28.71)， 中证全指 (1.50)， 创业板指 (4.99) 3. **股息率因子**[51] * **当前值**：上证50 (3.05%)， 沪深300 (2.64%)， 中证500 (1.33%)， 中证1000 (1.05%)， 中证2000 (0.74%)， 中证全指 (1.94%)， 创业板指 (0.93%) * **近5年历史分位值**：上证50 (30.00%)， 沪深300 (31.65%)， 中证500 (10.58%)， 中证1000 (27.19%)， 中证2000 (5.21%)， 中证全指 (27.60%)， 创业板指 (57.93%) * **近1年波动率**：上证50 (0.44%)， 沪深300 (0.42%)， 中证500 (0.21%)， 中证1000 (0.15%)， 中证2000 (0.12%)， 中证全指 (0.32%)， 创业板指 (0.16%) 4. **破净率因子**[55] * **当前值**：上证50 (24.0%)， 沪深300 (16.33%)， 中证500 (10.2%)， 中证1000 (7.7%)， 中证2000 (3.1%)， 中证全指 (5.92%) 5. **均线偏离因子**[13] * **vsMA5偏离百分比**：上证50 (2.8%)， 沪深300 (2.2%)， 中证500 (3.3%)， 中证1000 (2.4%)， 中证2000 (2.0%)， 中证全指 (2.4%)， 创业板指 (1.9%) * **vsMA250偏离百分比**：上证50 (12.9%)， 沪深300 (15.3%)， 中证500 (23.2%)， 中证1000 (17.9%)， 中证2000 (18.9%)， 中证全指 (17.7%)， 创业板指 (33.8%) 6. **收益分布形态因子**[23] * **当前峰度（超额）**：上证50 (0.01)， 沪深300 (0.55)， 中证500 (0.81)， 中证1000 (1.48)， 中证2000 (1.32)， 中证全指 (0.93)， 创业板指 (1.01) * **当前偏度**：上证50 (1.32)， 沪深300 (1.52)， 中证500 (1.55)， 中证1000 (1.68)， 中证2000 (1.69)， 中证全指 (1.61)， 创业板指 (1.56) * **当前vs近5年峰度变化**：上证50 (-2.06)， 沪深300 (-1.85)， 中证500 (-2.18)， 中证1000 (-1.26)， 中证2000 (-1.51)， 中证全指 (-1.90)， 创业板指 (-2.74)

市场指数表现 - 截至午间收盘，中证A500指数上涨1.2%，中证A100指数上涨1.3%，中证A50指数上涨0.9% [1][3] - 上证指数连续阳线后，春季行情仍有纵深，岁末年初不缺增量资金，A股开门红可期，赚钱效应可能普遍扩散 [1] 易方达相关ETF产品动态 - A500ETF易方达（159361）早盘成交额近60亿元，净申购达1.65亿份 [1] - A500ETF易方达（159361）2025年年化跟踪误差仅0.34个百分点，相对指数超额收益为2.86个百分点，在规模百亿以上的同类产品中位居第一 [1] 主要指数构成与特征 - 中证A500指数由各行业市值较大、流动性较好的500只证券组成，覆盖93个三级行业中的89个，截至午间收盘滚动市盈率为17.2倍 [3] - 中证A100指数由具有行业代表性的市值较大、流动性较好的100只证券组成，覆盖46个中证三级行业，反映大盘核心龙头上市公司证券的整体表现，截至午间收盘滚动市盈率为17.6倍 [3] - 中证A50指数由各行业龙头上市公司中市值最大的50只股票组成，覆盖50个中证三级行业，行业分布均衡，超大盘风格突出，截至午间收盘滚动市盈率为18.7倍 [3]

量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化交易模型或选股因子的构建与测试。报告主要对宽基指数的各类市场指标进行统计、计算和展示，这些指标可被视为用于描述市场状态或进行指数间比较的“特征”或“指标因子”。以下总结报告中所涉及的全部指标因子及其构建方式。 1. **因子名称**：连阴连阳计数[13] **因子的构建思路**：统计指数K线连续为阴线或阳线的天数，用于观察市场的连续上涨或下跌趋势[13]。 **因子具体构建过程**：从当前交易日开始向前追溯，计算连续收盘价上涨（阳线）或下跌（阴线）的天数。计数从1开始，正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[13]。 2. **因子名称**：指数与均线比较[16][17] **因子的构建思路**：计算指数收盘价相对于不同周期移动平均线（MA）的偏离百分比，用于判断指数短期与长期的相对位置及支撑压力情况[16]。 **因子具体构建过程**：分别计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的百分比偏离。公式为： $$偏离百分比 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$$ 例如，“vsMA5”即代表收盘价相对于5日均线的偏离百分比[17]。 3. **因子名称**：指数与近期高低位比较[16][17] **因子的构建思路**：计算指数收盘价相对于过去一定窗口期内最高价和最低价的偏离百分比，用于衡量指数处于近期波动区间中的相对位置[16]。 **因子具体构建过程**：选取近250个交易日，找出期间的最高价（近250日高位）和最低价（近250日低位）。分别计算收盘价相对于这两个价格的百分比偏离[17]。公式为： $$vs近250日高位 = \frac{收盘价 - 近250日高位}{近250日高位} \times 100\%$$ $$vs近250日低位 = \frac{收盘价 - 近250日低位}{近250日低位} \times 100\%$$ 4. **因子名称**：交易金额占比[19] **因子的构建思路**：计算单一宽基指数成交额占全市场（以中证全指代表）成交额的比例，用于观察资金在不同板块或风格间的流向[19]。 **因子具体构建过程**：对于特定指数，计算其所有成分股在当日的总成交金额，然后除以中证全指所有成分股在当日的总成交金额[19]。公式为： $$交易金额占比 = \frac{指数成分股当日总成交金额}{中证全指成分股当日总成交金额} \times 100\%$$ 5. **因子名称**：指数换手率[19] **因子的构建思路**：计算指数整体的换手率，反映该指数所代表板块的交易活跃度[19]。 **因子具体构建过程**：采用流通股本加权平均的方式计算。公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 其中，成分股换手率通常为当日成交股数与其流通股本之比[19]。 6. **因子名称**：收益率分布峰度与偏度[25][27] **因子的构建思路**：计算指数日收益率分布的峰度和偏度，用于描述收益率分布的尖峭程度和对称性，反映收益的集中情况和极端收益出现的偏向[25]。 **因子具体构建过程**：基于指数在过去一段时间（如近一年或近五年）的日收益率序列，计算其高阶矩统计量。报告中使用的峰度为超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算出的峰度值基础上减去正态分布的峰度值3[27]。偏度计算则衡量分布的不对称性。 7. **因子名称**：风险溢价[29][33] **因子的构建思路**：计算股票指数预期收益率超过无风险利率的部分，作为投资者承担市场风险所要求的额外回报，用于衡量市场的相对投资价值[29]。 **因子具体构建过程**：以指数的市盈率倒数（1/PE-TTM）作为其预期收益率的近似，减去十年期国债即期收益率作为无风险利率，得到风险溢价[33][48]。报告中也计算了该风险溢价在近1年、近5年历史数据中的分位值，以及相对于其历史均值加减标准差带的偏离情况[33]。 8. **因子名称**：PE-TTM分位值[44][45] **因子的构建思路**：计算指数当前市盈率（TTM）在其自身历史序列中所处的位置，用于判断当前估值水平的高低[44]。 **因子具体构建过程**：首先获取指数在过去一段时间（如近5年）每个交易日的PE-TTM序列。然后将当前PE-TTM值与该历史序列进行比较，计算其百分位排名，即分位值[45]。例如，97.6%的分位值表示当前估值比近5年中97.6%的时间都要高。 9. **因子名称**：股债性价比[48] **因子的构建思路**：通过比较股票收益率（市盈率倒数）与债券收益率（十年期国债利率）的差值，为资产配置提供参考[48]。 **因子具体构建过程**：计算公式与风险溢价相同，即： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告通过观察该值是否突破其历史分位值（如80%分位的“机会值”和20%分位的“危险值”）来进行判断[48]。 10. **因子名称**：股息率[50][55] **因子的构建思路**：计算指数的现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标，尤其在市场低迷或利率下行期受到关注[50]。 **因子具体构建过程**：指数股息率通常为其成分股过去12个月现金分红总额与指数总市值的比率。报告同样展示了当前股息率及其在近1年、近5年历史中的分位值[55]。 11. **因子名称**：破净率[56][59] **因子的构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的个股数量占比，反映市场整体或特定板块的估值低迷程度[56]。 **因子具体构建过程**：对于特定指数，统计其所有成分股中，满足“股价 < 每股净资产”（即PB<1）条件的个股数量，再将该数量除以指数成分股总数，得到破净率[59]。破净率越高，表明市场整体估值越低。 因子的回测效果 本报告未对上述因子进行预测能力或选股有效性的量化回测。报告主要呈现了这些因子在特定截止日期（2025年12月31日）对于不同宽基指数的截面取值或历史统计值，属于描述性统计分析，而非因子回测结果。

市场环境特征 - 近期A股市场行业轮动明显，热点切换频繁，缺乏持续性领涨主线[1] - 以周度行业收益排名统计，2011年以来每年市场处于主线不清晰的时间平均占比约43.8%，意味着近一半时间市场缺乏明确投资主线[3] - 在主线不明的“混沌期”，资金在不同板块间流转，任何单一行业的持续性行情都难以维系[5] 行业轮动数据表现 - 2025年10月10日至12月19日期间，每周收益排名前五的行业频繁切换，无行业能持续领涨[2] - 例如，2025/10/10当周前五为有色金属、煤炭、钢铁、电力及公用事业、石油石化，而2025/10/17当周则变为银行、煤炭、食品饮料、交通运输、商贸零售[2] - 2025/12/19当周，收益排名前五的行业为汽车、商贸零售、银行、电力设备及新能源、家电[2] 追逐热点策略的失效 - 假设投资者每周追随上周表现最好的行业买入并持有一周，在2025年11月7日至今的震荡期中，该策略平均周度收益为-1.08%[6] - 该策略收益跑输同期主要宽基指数，如中证A500（-0.30%）、沪深300（-0.38%）、中证800（-0.37%）和创业板指（-0.38%）[6] - 具体案例显示，2025/11/7当周表现最好的“电力设备及新能源”行业，下一周收益为-1.97%，逊于同期宽基指数表现[5][6] 宽基指数的配置价值 - 在市场方向不明时，行业均衡的宽基指数基金能通过一篮子股票组合分享市场整体增长，降低押注错误的风险[7] - 宽基指数的均衡性可淡化短期风格扰动，当某一板块回调时，其他板块的表现能形成对冲，帮助投资者在震荡市中保持定力[7] - 宽基指数可作为投资组合的“核心舱”或“压舱石”，在趋势明朗期也可作为“哑铃策略”中稳健的“守端”，与高弹性品种搭配构建攻守兼备的组合[10] 中证A500指数的优势 - 行业覆盖广且分布均衡，编制方法借鉴“行业均衡”理念，样本股行业市值分布与全市场更为接近[8] - 相较于沪深300等传统宽基，显著提升了工业（22.6%）、信息技术（17.4%）等新经济领域权重，降低了金融等传统板块权重，更贴合中国经济结构转型和“新质生产力”发展方向[8] - 成分股聚焦各行业内优质龙头，整体净资产收益率达约9.7%，与沪深300同属第一梯队，各行业内成分股盈利情况普遍高于市场平均水平[12] 相关投资工具 - A500ETF易方达（产品代码159361.SZ等）为跟踪中证A500指数提供了便捷高效的一键布局工具[11] - 截至2025年12月19日，A500ETF易方达规模达到263.31亿元，具备充足流动性[11]

量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化选股模型或策略模型，也未构建用于选股的量化因子。报告主要对宽基指数的各类市场指标进行统计、计算和对比分析[1][2][3][4][5][7][9][11][12][13][15][17][18][19][20][21][22][23][24][25][27][28][29][30][31][34][35][37][38][39][40][41][42][44][45][46][47][49][51][52][53][54][55][56][57]。 报告计算并展示了多个用于衡量市场状态和指数特征的指标，这些指标可被视为用于描述市场或指数特征的“因子”或“信号”。以下是对这些指标构建方式的总结： 1. **指标名称：连阴连阳天数**；指标构建思路：统计指数K线连续为阴线或阳线的天数，以观察市场趋势的持续性[12]；指标具体构建过程：从当前交易日开始向前回溯，若当日收益率为正则计数加1（连阳），若为负则计数减1（连阴），计数从1开始，直到趋势发生反转。报告中以正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[12]。 2. **指标名称：指数与均线比较**；指标构建思路：计算指数收盘价相对于不同周期移动平均线（MA）的偏离度，以判断指数所处的趋势强度和位置[15]；指标具体构建过程：首先计算指数的5日、10日、20日、60日、120日、250日简单移动平均线（MA）。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离。公式为： $$偏离度 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$$ 例如，“vsMA5”即代表收盘价相对于5日均线的百分比偏离[15]。 3. **指标名称：指数换手率**；指标构建思路：衡量指数整体交易的活跃程度[17]；指标具体构建过程：采用流通市值加权平均的方式计算指数成分股的换手率。公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 其中，成分股换手率通常由当日成交额除以流通市值计算得到[17]。 4. **指标名称：收益分布峰度与偏度**；指标构建思路：通过统计描述方法分析指数日收益率分布的尖峭程度和对称性，以观察市场收益特征的变化[23][25]；指标具体构建过程：计算指数在特定时间窗口（如近一年）内日收益率序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）。报告中采用的峰度为超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算值基础上减去正态分布的峰度3。公式分别为： $$样本偏度 = \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (r_i - \bar{r})^3}{[\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (r_i - \bar{r})^2]^{3/2}}$$ $$样本峰度 = \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (r_i - \bar{r})^4}{[\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (r_i - \bar{r})^2]^{2}} - 3$$ 其中，$r_i$ 为日收益率，$\bar{r}$ 为收益率均值，$n$ 为样本数[25]。 5. **指标名称：风险溢价**；指标构建思路：计算股票指数预期收益率超过无风险利率的部分，用于衡量市场风险补偿和投资价值[27][28][29]；指标具体构建过程：使用指数市盈率倒数（E/P）作为预期收益率的代理变量，减去十年期国债即期收益率作为无风险利率。公式为： $$风险溢价 = \frac{1}{PE\_TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中对风险溢价计算了当前值、历史分位值、均值和波动率等统计量[31]。 6. **指标名称：股债性价比**；指标构建思路：比较股票市场与债券市场的相对吸引力，是风险溢价的另一种常见表达形式[44]；指标具体构建过程：与风险溢价计算方式相同，即指数市盈率倒数与十年期国债收益率之差[44]。 7. **指标名称：股息率**；指标构建思路：跟踪指数成分股的现金分红回报率，用于观察红利风格的投资价值[46][47]；指标具体构建过程：指数股息率通常为成分股过去12个月现金分红总额与指数总市值的比率。报告展示了当前值及历史分位值等[51][53]。 8. **指标名称：破净率**；指标构建思路：统计指数中市净率（PB）小于1的个股占比，反映市场整体的估值悲观程度或低估普遍性[52][54][55]；指标具体构建过程：遍历指数所有成分股，判断其市净率是否小于1，计算破净个股数量占总成分股数量的百分比。公式为： $$破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数} \times 100\%$$ 报告列出了各宽基指数的当前破净率[55]。 指标的回测效果 报告未提供基于这些指标的策略回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。报告主要呈现了这些指标在特定时点（2025年12月26日）的截面取值以及与历史统计区间的对比情况[12][15][17][25][31][42][51][55]。 **各宽基指数指标取值（截至2025年12月26日）** 1. **连阴连阳天数**：上证50连阳2日[12]，沪深300连阳6日[12]，中证500连阳3日[12]，中证1000连阳3日[12]，中证2000无连阳连阴记录[12]，中证全指连阳3日[12]，创业板指连阳5日[12]。 2. **指数与MA5偏离度**：上证50为0.5%[15]，沪深300为0.5%[15]，中证500为1.5%[15]，中证1000为1.4%[15]，中证2000为1.2%[15]，中证全指为1.0%[15]，创业板指为0.7%[15]。 3. **指数换手率**：中证2000为4.25[17]，中证1000为2.68[17]，创业板指为2.67[17]，中证全指为1.81[17]，中证500为1.78[17]，沪深300为0.53[17]，上证50为0.2[17]。 4. **当前收益分布峰度（vs. 近5年）**：上证50偏离-2.05[25]，沪深300偏离-1.81[25]，中证500偏离-2.26[25]，中证1000偏离-1.26[25]，中证2000偏离-1.53[25]，中证全指偏离-1.88[25]，创业板指偏离-2.68[25]。 5. **当前风险溢价近5年分位值**：中证500为72.30%[31]，上证50为69.92%[31]，沪深300为65.63%[31]，中证全指为62.70%[31]，中证1000为59.21%[31]，创业板指为55.79%[31]，中证2000为44.05%[31]。 6. **PE-TTM近5年历史分位值**：中证500为97.69%[42]，中证全指为96.20%[42]，中证1000为95.70%[42]，沪深300为86.69%[42]，中证2000为86.53%[42]，上证50为84.13%[42]，创业板指为59.67%[42]。 7. **当前股息率近5年历史分位值**：创业板指为59.75%[51][53]，沪深300为36.03%[51][53]，中证1000为35.21%[51]，中证全指为33.72%[51]，上证50为30.91%[51]，中证500为15.62%[51][49]，中证2000为12.23%[51][49]。 8. **当前破净率**：上证50为22.0%[55]，沪深300为16.0%[55]，中证500为10.6%[55]，中证1000为8.0%[55]，中证全指为6.08%[55]，中证2000为3.2%[55]。

市场整体资金流向 - 2025年12月26日，A股市场股票ETF整体实现资金净流入103.71亿元，当日A股三大股指集体收涨且成交额显著放量 [2] - 截至12月26日，全市场1284只股票ETF（含跨境ETF）总管理规模为4.79万亿元 [3] 宽基指数ETF资金流入 - 12月26日，宽基ETF整体净流入资金达123.06亿元，成为资金主要流入方向 [3] - 中证1000指数相关ETF单日净流入居前，达30.5亿元，其中南方基金旗下中证1000ETF净流入16.92亿元，华夏基金旗下中证1000ETF净流入8.42亿元 [3] - 跟踪上证50指数的ETF净流入18亿元，其中华夏上证50ETF净流入13.49亿元，易方达上证50ETF净流入超4亿元 [3] - 跟踪中证500、沪深300、中证A500指数的ETF净流入金额分别为30亿元、19.7亿元和13.2亿元 [3] - 从近5日数据看，资金净流入中证A500指数ETF超493亿元，净流入中证500指数ETF超41亿元 [4] - 具体产品方面，南方中证500ETF（510500.SH）单日净流入23.56亿元，华安创业板50ETF（159949.SZ）净流入15.76亿元，南方A500ETF（159352.SZ）净流入12.86亿元 [5] 基金管理公司动态 - 易方达基金旗下ETF产品总规模为8490.1亿元，12月26日规模增加13.7亿元，2025年以来规模增加2483.6亿元（其中净流入747.5亿元，净值增长1736.1亿元） [5] - 易方达旗下机器人ETF、沪深300ETF易方达、中证500ETF易方达及科创板50ETF当日均有显著资金净流入 [5] - 华夏基金旗下科创50ETF和A500ETF基金12月26日分别净流入7.1亿元和4.65亿元，沪深300ETF华夏净流入2.23亿元 [6] 行业主题ETF资金流出 - 12月26日，行业主题ETF整体净流出20.98亿元，成为资金“失血”主要板块 [7] - 净流出前五大板块分别为国防军工（11.5亿元）、黄金（6.6亿元）、人工智能（5.9亿元）、证券（4.2亿元）和稀土（3亿元） [7] - 具体产品方面，富国军工龙头ETF（512710.SH）净流出4.93亿元，国泰军工ETF（512660.SH）净流出3.56亿元，国泰证券ETF（512880.SH）净流出3.50亿元 [8] 机构观点摘要 - 有机构观点认为，临近年底机构资金活跃度仍低，量化等资金定价权增强，科技方向依然是资金集聚的中心，中期看科技成长仍是优势方向 [8] - 在偏宽松的货币政策支持和低利率环境下，市场流动性充足，依旧支持主题性机会产生 [8] - 行业配置上，建议对偏防御的红利类行业保持一定配置比例，进攻性行业方面继续重点关注科技 [8]

中证A500 ETF规模激增与市场竞争 - 年末中证A500 ETF成为资金焦点，短短4个交易日（12月22日至25日）净申购额合计达482.45亿元 [1][2] - 12月以来，中证A500 ETF净申购总额达949.28亿元，资金高度集中于头部产品 [2] - 截至12月24日，中证A500 ETF总规模已达2998.85亿元，其中8只产品规模超百亿元 [3] 头部产品资金流入与规模排名 - 南方中证A500 ETF在12月22日至25日期间净申购额达235.49亿元，华泰柏瑞中证A500 ETF为211.9亿元 [2] - 华夏中证A500 ETF、国泰中证A500 ETF净申购额均超150亿元，易方达中证A500 ETF净申购额超百亿元 [2] - 截至12月24日，华泰柏瑞中证A500 ETF规模达484.2亿元，南方中证A500 ETF为457.86亿元，华夏、国泰、易方达中证A500 ETF规模均超340亿元 [3] - 12月26日成交额前五的股票型ETF均为中证A500相关产品，华夏中证A500 ETF成交额151亿元，华泰柏瑞中证A500 ETF为142亿元 [2] 资金涌入的核心驱动因素 - 市场预期中证A500 ETF有望被纳入ETF期权合约标的，激发了基金公司的布局和推广力度 [4] - 业内预计中证A500 ETF期权大概率将于2026年落地，规模居前、流动性高的产品或将成为期权标的 [4] - 12月监管层下调了保险公司投资中证A500等宽基指数的风险因子，促使部分保险资金流入 [5] - 从历史持有人结构看，截至6月底，前十大持有人主要为券商、保险等机构投资者 [5] - 季末“冲量”的“日历效应”是资金大幅净流入的原因之一，季度末通常是中证A500 ETF资金流入的核心窗口 [6] - 中证A500指数行业配置均衡，超配电力设备、医药、军工、化工、有色等行业，成为各类投资者年末布局的理想工具 [6] 激烈的市场竞争格局 - 中证A500 ETF是“国九条”发布后编制的第一只重要宽基指数，在新宽基ETF战场竞争尤为激烈 [7] - 市场竞争格局快速变化：初期国泰中证A500 ETF领先，随后华泰柏瑞中证A500 ETF后来居上成为“领头羊” [7] - 近期竞争白热化，12月19日华泰柏瑞中证A500 ETF规模412.01亿元，领先南方中证A500 ETF超50亿元；但至12月25日，二者差距已缩小至20多亿元 [7] - 国泰中证A500 ETF与华夏中证A500 ETF奋起直追，近四日净申购额分别为109.52亿元和96.93亿元，规模已非常接近 [7] 行业分化与马太效应 - 行业分化显著，头部产品持续“吸金”的同时，部分产品遭遇净赎回，规模持续萎缩 [8] - 截至12月25日，全市场32只中证A500 ETF中，8只规模超百亿元，同时有8只规模不足5亿元，3只低于2亿元 [8] - ETF具有强先发优势，规模越大流动性越高，易形成资金正向循环，尾部产品恐难再实现“超车” [8]

市场整体表现 - 今日早盘市场震荡分化，全市场近3300只个股上涨，小盘股延续涨势 [1] 主要指数表现 - 中证2000指数午盘上涨0.9%，滚动市盈率为153.6倍 [1][4] - 创业板中盘200指数午盘上涨0.7%，滚动市盈率为103.8倍，其成分股由创业板中市值中等、流动性较好的200只股票组成，信息技术行业占比超40% [1][6] - 中证1000指数午盘上涨0.6%，滚动市盈率为45.8倍 [1][3] - 科创100指数午盘上涨0.4% [1] - 中证500指数午盘上涨0.3% [1] 中证2000指数特征 - 中证2000指数是A股市场小微盘成长股的核心标杆，精准聚焦全市场市值尾部的优质中小企业 [1] - 该指数是宽基指数体系中挖掘“小而美”标的、布局细分赛道隐形冠军的投资工具 [1] - 从成分股质地来看，中证2000指数的“专精特新”属性尤为突出，是推动制造业升级、培育新质生产力的中坚力量 [1]