报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 今日转债跟随权益上涨，估值环比抬升，市场风格中小盘价值相对占优，成交情绪减弱，各指数、行业、转债价格及估值等呈现不同表现[1] 根据相关目录分别进行总结 市场概况 - 指数表现：中证转债指数环比涨0.40%，上证综指、深证成指、创业板指、上证50指数、中证1000指数环比分别涨0.48%、0.47%、0.22%、0.62%、0.25% [1] - 市场风格：小盘价值相对占优，大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值环比分别涨0.14%、0.75%、0.08%、0.70%、0.52%、1.06% [1] - 资金表现：转债市场成交情绪减弱，可转债市场成交额669.07亿元，环比减1.57%；万得全A总成交额15150.68亿元，环比减0.81%；沪深两市主力净流出211.58亿元，十年国债收益率环比升1.70bp至1.66% [1] 转债价格与估值 - 转债价格：转债中枢提升，高价券占比提升，整体收盘价加权平均值124.13元，环比升0.43%；偏股型转债收盘价164.25元，环比降0.91%；偏债型转债收盘价115.18元，环比升0.46%；平衡型转债收盘价124.13元，环比升0.29%；130元以上高价券个数占比33.19%，较昨日升1.57pct；100 - 110（含110）占比3.19%，较昨日降1.08pct；收盘价在100元以下的个券有2只；价格中位数125.74元，环比升0.51% [2] - 转债估值：估值抬升，百元平价拟合转股溢价率25.30%，环比升0.71pct；整体加权平价94.96元，环比升0.51%；偏股型转债溢价率6.03%，环比降0.45pct；偏债型转债溢价率93.56%，环比降0.78pct；平衡型转债溢价率18.42%，环比升0.43pct [2] 行业表现 - 正股行业：17个行业上涨，涨幅前三为房地产（+3.19%）、石油石化（+1.54%）、钢铁（+1.44%）；跌幅前三为汽车（-0.62%）、传媒（-0.54%）、国防军工（-0.41%） [3] - 转债行业：18个行业上涨，涨幅前三为环保（+2.50%）、煤炭（+1.39%）、非银金融（+0.95%）；跌幅前三为通信（-0.92%）、农林牧渔（-0.67%）、传媒（-0.24%） [3] - 各板块表现：收盘价方面，大周期环比+0.81%、制造环比+0.05%、科技环比-0.22%、大消费环比+0.12%、大金融环比+0.66%；转股溢价率方面，大周期环比-1.1pct、制造环比+0.32pct、科技环比+0.024pct、大消费环比-0.13pct、大金融环比-0.34pct；转换价值方面，大周期环比+1.12%、制造环比-0.41%、科技环比-0.25%、大消费环比+0.07%、大金融环比+0.96%；纯债溢价率方面，大周期环比+1.0pct、制造环比+0.046pct、科技环比-0.28pct、大消费环比+0.11pct、大金融环比+0.77pct [3][4] 行业轮动 - 房地产、石油石化、钢铁领涨，各行业正股和转债在日涨跌幅、周涨跌幅、月涨跌幅、年初至今涨跌幅等方面表现不同，同时给出了各行业正股估值分位数等数据 [53]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 今日转债缩量下跌，估值环比压缩；小盘价值相对占优；转债市场成交情绪减弱；转债中枢下降，高价券占比下降；正股行业指数上涨占比过半；部分行业在转债和 A 股市场表现有差异 [1] 各部分总结 市场概况 - 中证转债指数环比降 0.25%，上证综指环比降 0.13%，深证成指环比降 0.06%，创业板指环比涨 0.16%，上证 50 指数环比降 0.26%，中证 1000 指数环比降 0.27% [1] - 小盘价值相对占优，大盘成长环比降 0.23%，大盘价值环比降 0.13%，中盘成长环比降 0.60%，中盘价值环比降 0.17%，小盘成长环比降 0.32%，小盘价值环比降 0.01% [1] - 转债市场成交情绪减弱，可转债市场成交额 679.72 亿元，环比减 9.64%；万得全 A 总成交额 15274.20 亿元，环比增 3.58%；沪深两市主力净流出 285.94 亿元，十年国债收益率环比升 0.02bp 至 1.64% [1] 转债价格 - 转债整体收盘价加权平均值 123.61 元，环比降 0.24%；偏股型转债收盘价 165.61 元，环比降 1.49%；偏债型转债收盘价 114.66 元，环比降 0.30%；平衡型转债收盘价 123.78 元，环比降 0.38% [2] - 130 元以上高价券个数占比 31.62%，较昨日环比降 1.28pct；占比变化最大区间为 100 - 110（含 110），占比 4.27%，较昨日升 0.85pct；收盘价在 100 元以下个券有 2 只；价格中位数 125.10 元，环比降 0.32% [2] 转债估值 - 百元平价拟合转股溢价率 24.59%，环比降 0.87pct；整体加权平价 94.52 元，环比降 0.18% [2] - 偏股型转债溢价率 6.43%，环比升 0.04pct；偏债型转债溢价率 94.34%，环比升 2.34pct；平衡型转债溢价率 17.97%，环比升 0.30pct [2] 行业表现 - A 股市场涨幅前三行业为传媒（+1.35%）、农林牧渔（+0.65%）、商贸零售（+0.48%）；跌幅前三行业为有色金属（-2.26%）、基础化工（-0.85%）、电子（-0.82%） [3] - 转债市场 22 个行业下跌，跌幅前三行业为建筑材料（-1.83%）、国防军工（-1.39%）、通信（-0.87%）；涨幅前三行业为环保（+5.76%）、煤炭（+0.89%）、传媒（+0.28%） [3] - 收盘价方面，大周期环比 +0.72%、制造环比 -0.39%、科技环比 -0.65%、大消费环比 -0.07%、大金融环比 -0.14% [3] - 转股溢价率方面，大周期环比 -0.21pct、制造环比 -0.055pct、科技环比 -0.41pct、大消费环比 -0.19pct、大金融环比 -0.083pct [3] - 转换价值方面，大周期环比 +0.94%、制造环比 -0.40%、科技环比 -0.42%、大消费环比 +0.14%、大金融环比 +0.72% [3] - 纯债溢价率方面，大周期环比 +0.91pct、制造环比 -0.52pct、科技环比 -0.97pct、大消费环比 -0.097pct、大金融环比 -0.17pct [4] 行业轮动 - 传媒、农林牧渔、商贸零售领涨，各行业正股和转债有不同涨跌幅及估值分位数表现 [57]

市场情绪与指数表现 - 市场对3500点突破存在疑虑，主要因银行板块压指数行为影响，四大行虽权重不高但压制效果显著 [1] - 当前市场情绪悲观，但成交量明显放量，3500点并非关键阻力位，3700点才是市场情绪转折点 [3] - 盘后港股证券板块持续上涨，显示跨市场投资机会，港股行业表现优于A股大盘指数 [3] 行业轮动与指数驱动因素 - 白酒行业具备拉动上证指数300点的潜力，当前处于蓄势状态，月线级别20%上涨前大盘下行概率低 [3] - 证券板块是本轮行情启动行业，虽无法直接拉升上证指数，但对创业板指数带动作用显著 [5] - 保险、证券、地产等权重行业中任一板块启动即可推动指数重返3500点，白酒仍是核心驱动 [3][5] - 钢铁、水泥等传统顺周期行业对指数影响力已大幅减弱，不及10-20年前水平 [5] 行情趋势判断 - 指数震荡向上趋势明确，目标位超越3500点，短期未突破反而预示更高目标 [5] - 创业板表现强于主板符合预期，行业轮动特征明显 [5] - 市场尚未全力发力，权重行业位置显示指数仍有上行空间 [3][5] - 7月降息预期支撑市场，悲观情绪与基本面背离 [3] 交易策略建议 - 当前应坚持持股待涨策略，避免过度关注短期K线波动，需聚焦权重行业位置 [5] - 独立交易思维至关重要，需制定明确计划应对可能出现的快速拉升行情 [7]

上证指数走势 - 上证指数即将突破3500点关键压力位 突破后将开启新行情 [1] - 指数需快速拉升并大幅远离3500点才能确认站稳 站稳标准为突破4000点 [3] - 市场呈现震荡上行结构 遵循"进三退二"的慢牛节奏 行业轮动推动指数上涨 [3] 行业表现 - 白酒板块仍有上涨空间 与证券 地产形成共振反弹可能带动指数变盘 [1][5] - 医药 光伏 白酒 地产 证券等行业已结束下跌 进入横盘阶段 证券业绩率先回暖 [5] - 困境反转行业处于周期低谷 市场交易预期而非基本面 筹码集中度影响股价弹性 [5] 市场特征 - 当前存在显著多空分歧 仓位差异导致投资者对涨跌预期分化 [1] - 有效突破3500点后指数有望快速拉升数百点 变盘机会每年仅1-2次 [5] - 银行板块见顶不影响指数整体上行趋势 主升浪仍处于进行阶段 [6] 投资策略 - 长期持有策略需具备1000天持仓预期 95%投资者会在底部区域止损 [5] - 低吸潜伏是关键策略 需识别行业周期并耐心等待价值兑现 [5] - 独立交易体系至关重要 不能简单跟随指数判断个股走势 [3][6]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 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，捕捉行业趋势变化，选择向上趋势的行业进行配置[26] - **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. 选择扩散指数排名靠前的行业作为配置标的 3. 每月进行轮动调整，配置前六名行业[26][27] - **模型评价**：在趋势行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[26][38] 2. **模型名称：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，捕捉短期交易信号[33][39] - **模型具体构建过程**： 1. 使用GRU网络处理行业量价数据 2. 输出行业因子得分，反映行业短期动量 3. 每周调整配置，选择因子得分最高的行业[33][36] - **模型评价**：短周期表现较好，长周期稳定性一般，极端行情可能失效[33][39] 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年以来超额收益：2.05%[26] - 本周超额收益：-0.81%[30] - 7月以来超额收益：-1.00%[30] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年以来超额收益：-4.52%[33] - 本周超额收益：0.29%[37] - 7月以来超额收益：0.77%[37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：扩散指数** - **因子构建思路**：衡量行业价格趋势强度，反映行业动量[26][27] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业价格序列的扩散指标 2. 标准化处理得到0-1之间的扩散指数 3. 指数越高代表趋势越强[27][28] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：通过GRU网络提取行业量价特征，生成因子得分[33][36] - **因子具体构建过程**： 1. 输入行业分钟频量价数据 2. 通过GRU网络进行特征提取 3. 输出行业因子得分，得分越高代表短期动量越强[36] 因子的回测效果 1. **扩散指数** - 最新排名前六行业：综合金融(1.0)、综合(0.998)、通信(0.995)、非银行金融(0.987)、传媒(0.975)、计算机(0.973)[27] - 环比提升前六行业：煤炭(0.318)、石油石化(0.297)、钢铁(0.278)、家电(0.099)、电力及公用事业(0.091)、电力设备及新能源(0.073)[29] 2. **GRU行业因子** - 最新排名前六行业：煤炭(1.77)、钢铁(1.08)、建筑(0.72)、银行(0.19)、交通运输(0.18)、电力及公用事业(0.14)[36] - 环比提升较大行业：煤炭、钢铁、建筑[33]

核心观点 报告围绕量化全天候策略展开，涵盖市场观点、ETF投顾策略、指数基金市场、资金流向及市场表现复盘等内容，指出A股市场风险偏好改善，港股市场暂时承压，各策略表现有差异，指数基金市场有新申报、成立、首发和上市情况，资金流向不同资产类别有别，全球各类资产表现各异[2][5]。 市场观点和ETF交易机会 国内市场 - A股本周成交1.44万亿，国家队买入使流动性风险缩小，风险偏好改善，中证红利领涨，看好三季度军工、半导体、内需消费配置机会[5] 港股市场 - 情绪面回落看空，流动性等较弱，金管局两周内四次承接港币卖盘，累计买入590.72亿港元，7月关税月风险定价悲观，看好地产等板块，国内经济基本面回暖利好港股分子端[5] ETF投顾策略跟踪 鑫选ETF绝对收益策略 - 样本外表现出色，过去三年年化收益14.23%，最大回撤8.6%，夏普比率1.44，2024年初至今总回报35.29%，最新持仓含黄金ETF等[11] 全天候多资产多策略ETF风险平价策略 - 结合多种策略，分散资产，2024年初至今收益率20.85%，最大回撤3.62%，持仓含黄金ETF等[14][16] 中美核心资产组合 - 结合RSRS和反转策略，2015年初至今年化回报34.05%，最新持仓含纳斯达克指数等[20] 高景气/红利轮动策略 - 构建轮动模型，2021年初至今年化收益20.11%，最新持仓含红利低波ETF等[23] 双债LOF增强策略 - 调整权重保证债券持仓占比，2019年初至今年化收益6.79%[26] 结构化风险平价（QDII） - 以国内中长期债券ETF为主，2024年初至今收益率25.58%，最大回撤2.38%[29] 策略表现总览（2024年初至今） - 各策略总收益率、年化收益率、最大回撤、波动率、夏普比率有差异[32] 指数基金新发市场追踪 新申报指数基金 - 本周新申报17只，含3只ETF、5只联接基金[34] 新成立指数基金 - 本周新成立公募基金20只，募集53.28亿元，其中指数基金11只，首发规模32.26亿元[35] 首发基金 - 下周26只指数基金首发，含华富中证A500指数A等[37] 上市基金 - 下周6只基金上市，如易方达国证价值ETF等[38] ETF资金流向 不同资产类别ETF资金流向 - 截至2025年7月4日，A股、债券、商品、跨境ETF本周净申赎金额分别为-136.4亿元、122.9亿元、23.7亿元、91.4亿元[43] A股ETF细分类别资金流 - 宽基ETF净卖出-333.84亿元，科创50获增持，银行等行业增持规模靠前，宽基红利遭抛售[44] 跨境ETF细分市场资金流 - 跨境ETF本周净买入92.91亿元，香港ETF获增持88亿元[48] 商品类ETF资金流 - 黄金ETF获增持23.18亿元[52] 市场表现复盘 全球大类资产表现回顾 - 各类资产本周、近一个月、年初至今涨跌情况不同，如中证红利本周涨1.93%等[56] 一级行业表现回顾 - 各行业本周、近1月、近1年、年初至今涨跌幅及PE、PB十年分位点有差异，如钢铁本周涨5.27%[57] 鑫选ETF池周涨幅TOP35 - 游戏ETF本周涨幅6.77%居首，各ETF年初至今涨跌幅不同，涉及传媒等行业[59]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股行业轮动模型** - **模型构建思路**：通过资金、估值、情绪、动量、超买超卖和盈利6个因子构建打分体系，综合评估行业表现[17] - **模型具体构建过程**： 1. **资金因子**：以行业主力资金净流入率计算 2. **估值因子**：行业当前估值在过去1年的分位数 3. **情绪因子**：行业成分股上涨比例 4. **动量因子**：MACD指标 5. **超买超卖因子**：RSI指标 6. **盈利因子**：行业一致预测EPS在过去1年的分位数 各因子标准化后加权求和得到综合评分[17] - **模型评价**：多维度捕捉行业轮动特征，但需注意因子权重设置的合理性[17] 2. **模型名称：共识度选股模型** - **模型构建思路**：结合行业动量、估值、高频资金流与价格走势相似度筛选个股[20] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选过去30天涨幅前三的申万二级行业 2. 计算个股的月度动量因子、估值因子和上涨频率 3. 通过高频分钟数据计算资金流变化 4. 计算资金流与价格走势的相似度（具体算法未披露） 5. 按相似度排名选出各二级行业前5名股票[20] - **模型评价**：兼顾基本面与市场行为，但高频数据处理复杂度较高[20] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：主力资金净流入率（资金因子）** - **因子构建思路**：统计大额交易单反映主力资金动向[12] - **因子具体构建过程**： 1. 定义主力资金单笔成交：≥10万股或≥20万元 2. 按申万一级行业汇总每日净流入额 3. 计算标准化净流入率： $$ \text{净流入率} = \frac{\text{行业净流入额}}{\text{行业总成交额}} $$ [12] 2. **因子名称：估值分位数（估值因子）** - **因子构建思路**：衡量行业当前估值的历史位置[17] - **因子具体构建过程**： 1. 选取行业PE/PB等指标 2. 计算过去1年滚动分位数 $$ \text{分位数} = \frac{\text{当前值 - 最小值}}{\text{最大值 - 最小值}} $$ [17] 3. **因子名称：MACD（动量因子）** - **因子构建过程**： 1. 计算行业指数12日/26日EMA $$ EMA_{12} = \text{前日EMA}_{12} \times \frac{11}{13} + \text{当日收盘价} \times \frac{2}{13} $$ $$ EMA_{26} = \text{前日EMA}_{26} \times \frac{25}{27} + \text{当日收盘价} \times \frac{2}{27} $$ 2. 计算DIF与DEA： $$ DIF = EMA_{12} - EMA_{26} $$ $$ DEA = \text{DIF的9日EMA} $$ 3. MACD柱 = (DIF - DEA) × 2[17] 4. **因子名称：RSI（超买超卖因子）** - **因子构建过程**： 1. 计算行业指数14日平均涨幅/跌幅 $$ RS = \frac{\text{平均涨幅}}{\text{平均跌幅}} $$ 2. 标准化： $$ RSI = 100 - \frac{100}{1+RS} $$ [17] --- 模型的回测效果 1. **A股行业轮动模型** - 综合评分最高行业：综合（10分）、有色金属（10分）[19] - 综合评分最低行业：银行（-15分）、石油石化（-9分）[19] - 因子贡献分布： - 综合行业：资金（++）、估值（+++）、动量（+++）[19] - 银行行业：资金（---）、情绪（--）、盈利（---）[19] 2. **共识度选股模型** - 本期选股行业：通信设备、地面兵装Ⅱ、元件[21] - 选股结果示例： - 通信设备：新易盛、移远通信[21] - 地面兵装Ⅱ：长城军工、光电股份[21] --- 因子的回测效果 1. **主力资金净流入因子** - 5日净流入前五行业：非银金融（94.57亿元）、建筑装饰（4.85亿元）[13] - 30日净流入前五行业：煤炭（-8.82亿元）、综合（-16.5亿元）[14] 2. **估值分位数因子** - 高分位行业：综合（+++）、有色金属（++）[19] - 低分位行业：银行（---）、石油石化（---）[19] 3. **动量因子（MACD）** - 强势行业：电子（+++）、综合（+++）[19] - 弱势行业：交通运输（---）、银行（--）[19] 4. **超买超卖因子（RSI）** - 超买行业：电子（+++）、通信（+++）[19] - 超卖行业：医药生物（---）、传媒（---）[19]

市场行情分析 - 上证指数日内涨幅达1%但个股普跌现象持续 3000-4000家下跌成为注册制后的常态 [1] - 港美股指数上涨主要由少数科技巨头轮动驱动 若持仓错配可能导致满仓踏空 [1] 关税影响评估 - 上证50成分股以内需为主 四大银行/保险公司/三桶油/通信企业海外业务占比低 关税政策对其业绩影响有限 [3] - 市场对7月9日关税暂停期限的担忧导致资金离场 但核心权重股基本面未受冲击 [3] 板块轮动展望 - 银行板块具备加速潜力 需白酒/保险/证券/地产中至少一个板块配合形成合力 [5] - 指数突破3500点关键阻力需依赖普涨行情 保险/白酒/证券/地产成为轮动关键变量 [5] 市场趋势预判 - 利空事件后易现报复性反弹 4月7日低点后指数已确立上升趋势 [7] - 市场存在"越不看好越上涨"的反向特征 当前点位较4月7日显著抬升 [7]

01 策略 Strategy - 2024年四季度以来港股呈现脉冲式冲高回落特征，底部虽抬升但反弹持续性不足，且行情集中在少数行业及个股，轮动较快导致超额收益获取难度大 [3] - 结构性行情强度凸显，需把握"左侧布局、右侧获利"节奏，宏观环境表现为老经济（银行为主）和新消费驱动风险溢价回落，互联网贡献有限 [3][5] - 行业轮动线索需结合宏观环境与结构特征分析，重点追踪资金流向与资产配置变化 [3] 02 资管行业研究 - 中国证监会2025年5月方案强调提升基金投资者持有体验，买方投顾业务被视为资管行业发展重心，可借鉴美国成熟市场经验 [7] - 美国投顾行业案例显示，Vanguard Advisers与Betterment等头部机构通过差异化客源结构、业务模式及收费模式服务个人客户，场内权益（含股票及ETF）占投资品类主导 [7][8][9] 03 宏观经济与通胀 - 2023年以来中国低通胀格局延续，主因金融地产周期下行与居民收入预期转弱形成负向循环，直接抑制投资、就业及消费 [11] - 破局需财政货币协同发力，稳定房地产市场并提振收入预期，改善企业资产负债表与居民现金流量表以重建经济内循环 [11][12] 04 汽车行业 - 中高端电动智能品牌成功范式遵循"三步走"战略：打造差异化明星产品→完善同品类矩阵→泛化产品与区域市场实现降本，近两年方法论已验证有效 [16] - 20-30万元纯电动SUV市场为竞争核心，智驾能力成为下阶段差异化关键，需结合新车型复盘格局演变方向 [16][17]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 华商量化优质精选基金采用“量化行业轮动 + 基本面验证”框架，通过三维策略获取超额收益，2024 年接管以来年化收益 6.64%，跑赢 50% 同类基金 [1][72] - 基金对电子、汽车、有色金属超配及对非银金融、家用电器低配贡献超额收益，电子、计算机、通信行业持仓收益最高 [2][72] - 基金在估值选择上注重风险控制，持仓盈利与估值分配均衡合理，经理擅长挖掘中小市值高质量标的 [2][72] - 基金一级行业持仓占比稳定，二级行业及重仓股持仓轮动，换手率偏高，持仓中小盘成长风格突出，兼顾高股息防御，适应不同风格时段，建议作为科技进攻仓位投资 [2][73] 根据相关目录分别进行总结 量化与基本面融合的投资体系 - 能力圈覆盖科技、消费、周期行业轮动，集中于行业比较和轮动 [8] - 核心理念是可持续盈利与动态迭代，围绕组合盈利目标持续学习和更新投资方法 [9] - 量化框架为三维超额收益模型，通过量化配置模型监控风险和收益，寻找最优配置比例 [10] - 分散配置，周期板块以中大盘龙头股为主，配置有分红和涨价逻辑的周期行业；科技板块看好新质生产力行业，逐步布局以控制波动 [11][14] 华商量化优质精选产品概况 - 为偏股混合型主动量化基金，管理时间较长，业绩比较基准中权益指数为沪深 300 指数，占比 80% [15] - 成立于 2020 - 10 - 28，海洋自 2024 - 01 - 03 接管，截止 2025 - 03 - 31 规模约 1.19 亿，股票投资比例 60% - 95% [16][17] 历史业绩与风险收益特征 - 2024 - 01 - 03 至 2025 - 6 - 13，年化绝对收益 6.64%，同类排名 1961/3909，相对最大回撤 12.71%，排名位于同类后 13.5%，对相对回撤控制出色 [18] - 分年度看，2024 年接管期间夏普比率 0.46，位于同类前 30.7%，年化收益率 11.01%，位于同类前 29.3% [19] - 接管以来历经 4 个完整季度，“924”行情 2024 年 3 季度收益 5.9%，2024 年 4 季度排名达前 23.7%，季度收益 1.84%，4 个季度中有 3 个季度收益为正 [23] 业绩归因：市场适应性及超额收益来源 市场环境适应能力分析 - 自有效起始日期以来，整体表现优于同类平均，在市场上涨阶段排名更出众，适应力良好 [26] - 无论大小盘风格极致情况还是无明显偏向时，基金对比同类表现较好，能适应成长和价值风格极致市场情形 [29][33] 行业配置贡献 - 基金超额收益来源包括配置、选股和交互作用，超配通信、电子等行业，低配银行、非银金融等行业，对通信、电子超配及对家用电器和非银金融低配带来较高行业配置超额收益 [36][37] 个股收益 - 对基金收益贡献较高个股包括寒武纪、艾力斯、新易盛、宁德时代、比亚迪、中际旭创等 [39] 持仓特征与风险控制 风格暴露 - 采用风格回归分析模型，华商量化优质精选偏向成长风格，2024 年 3 季度起从 中盘成长风格向小盘成长风格转移 [41][45] 行业选择偏好 - 整体高配电子、通信、医药生物、汽车、有色金属等行业，电子行业持仓占比平均约 15.59% [46] - 2024 年 12 月末，配置最高的前三大行业为电子、汽车、通信；对比 2024 年中报和年报，呈现增配顺周期、资源品，减仓科技硬件的投资思路 [48] - 申万一级行业持仓变化相对稳定，二级行业持仓呈现行业轮换特征 [50] 基金持仓特点 - 持仓分散，风格偏向科技成长，兼顾高股息防御，前十大重仓股替换率高，持仓有轮动特征 [53] - 2024Q4 和 2025Q1 加仓紫金矿业获超额收益，持有中国海油、九丰能源对冲科技股波动 [53] - 经理对产业趋势响应快，2024Q3 清仓寒武纪，2024Q4 转投海光信息 [53] 与同期主动量化基金持仓特征对比 - 持仓 PE 约位于同期主动量化基金中位数水平，市值偏低，前十大重仓股市值与整体持仓接近，持仓分散，风险分散程度高，提供差异化超额收益来源 [59][60] - 持仓 ROE 高于其他同期同类主动量化基金，股息率在中位数水平上下浮动，兼顾分红与成长 [60][62] 资产配置 - 权益仓位稳定在 90% - 93%，仓位变化小，无明显仓位择时特征，主要配置股票和现金 [64] 持股集中度 - 约 22%的股票持仓集中在前十大重仓股，低于同类中位数水平，排名平均位于同类 95%分位点，2024 年 3 季度持股集中度略高助于捕捉超额收益 [67] 交易特征 - 2024 年上半年和下半年双边换手率分别为 6.97 倍和 7.3 倍，高于同类平均，持仓行业轮动是换手率偏高因素之一，2024 年业绩指标排名位于同类前 30%左右 [70]