核心观点 - 报告的核心观点是，在牛市的趋势性行情中，对行业基本面比较的关注度应高于对交易面比较，发现景气主线然后买入并持有的策略优于频繁的轮动交易 [1][5][12] - 2025年年度行业打分表（发布于2024年11月）表现优异，其排名前五的行业（电新、军工、有色、机械、化工）构建的等权模拟组合，截至2025年12月23日累计收益率为44.8%，相对沪深300超额收益为22.2%，月胜率超90% [1][3][12] - 2025年以来的月度行业轮动策略（样本外）收益率为34.7%，相对沪深300超额14.8%，表现明显逊于年度策略 [1][4][12] - 展望2026年，值得持续给予较高基本面附加分的行业集中在顺周期和科技两方面，叙事上紧扣“科技自立、内需、反内卷”三大政策提法，具体涉及电子、通信、军工、消费者服务、农业、商贸、医药、电新、化工、汽车等行业 [1][5] 2025年市场行情回顾 - 2025年上证指数全年涨幅超过16%，为2020年以来涨幅最大的一年 [2][13] - 中信一级行业中，有色金属和通信行业领涨，分别上涨89.9%和89%，实现断档式领先 [2][13] - 表现相对落后的行业是食品饮料、煤炭和房地产，分别下跌4.0%、下跌0.3%和上涨2.2% [13] - 有色金属行业全年表现出色，月度超额收益稳定；通信板块月度弹性较大，下半年（特别是5-8月及12月）超额表现最好 [15][16] 2025年度行业打分表表现回顾 - 年度行业打分表发布于2024年11月的年度策略报告《坐看云起，胜在今朝》中，综合考虑宏观与风格（权重20%）、三年景气（30%）、估值空间（20%）及主观附加分（30%）等因素 [3][18][20] - 综合得分排名前5的行业为：电力设备及新能源（电新）、国防军工、有色金属、机械、基础化工；通信和电子紧随其后，名列第6和第7 [3][18] - 以前五名行业构建的等权模拟组合，截至2025年12月23日累计收益率为44.8%，相对沪深300超额22.2% [3][20] - 该组合在12个日历月中，有11个月获得正超额，月胜率超90% [3][20] - 若仅配置年度涨幅最高的有色和通信两个行业，2025年年初至12月23日的区间回测收益率将超过80% [22][24] 2025月度行业打分表表现回顾 - 月度行业打分表是《板块轮动月报》的核心工具，从景气、估值、拥挤、动量、产业资本、北向资金六个维度进行评分和动态加权排序 [25] - 直接以每月打分表前五名等权构建模拟组合，2025年以来样本外收益率为34.7%，相对沪深300超额14.8%，月胜率不足60%，显著低于年度策略 [4][32][35] - 月度打分表对30个行业每月排名取算术平均，靠名前10的行业依次为：通信、电新、有色金属、非银金融、电子、基础化工、机械、银行、计算机和钢铁，基本反映了当年的强势板块 [29][31] - 月度轮动组合中行业出现率最高的包括电新、有色、机械、通信、化工、军工、非银、电子等，分布比年度组合更为分散 [36][38] 三大主线行业复盘 - **通信行业**：月度打分表除12月外均未跌出前十名，显示了策略的敏锐性 [4][42][45]；领先性案例包括6月开始持续性配置，滞后性案例在于未在10月提前减配，也未在12月恢复配置 [4][39]；12月排名下降主要因拥挤度恶化（得分-0.6），而非基本面景气度下降（得分0.3） [43] - **有色金属行业**：领先性案例包括8月、10月的配置以及11月的减配 [4][46]；主要遗憾在于因频繁交易错过了6-7月的超额收益 [4][46]；6-7月排名短暂跌出前五，主要受拥挤度和边际景气度因子短暂扣分影响，若对稀土、黄金、铜的基本面叙事有更强信心，可通过调高基本面附加分来维持排名 [48][49] - **医药生物行业**：领先性案例包括3月开始配置以及6月再次配置 [4][52]；不足之处在于没有享受到4月和7月的超额收益 [4][52]；7月未出现在打分表靠前位置，原因是缺乏基本面附加分加持和拥挤度上升扣分，若对创新药工程师红利逻辑有更深理解，可能通过打满基本面共振附加分来维持持仓 [52][53] 策略总结与反思 - 通过比较年度和月度策略表现，发现在趋势性牛市中，买入并持有景气主线的策略优于轮动交易 [5][12] - 未来将强化对行业景气度差异的主动跟踪，给予基本面叙事更高关注度，并增加月度行业打分表中基本面附加分的权重 [5][12] - 2026年值得关注的基本面主线集中在顺周期和科技两大方向，紧扣“科技自立、内需、反内卷”的政策叙事 [1][5]

文章核心观点 - 在2020年后低迷的医药行业环境中，超额收益源于对“微小而关键的节点”的把握，这对基金经理的深度研究能力提出了更高要求 [2][3] - 通过对任职于2017年之前、长期高仓位专注医药生物行业的主动权益基金进行盘点，发现仅有少数产品在近三年和近五年取得了正收益，其中易方达基金杨桢霄管理的产品在收益和回撤控制上表现突出 [4][5] - 基金经理杨桢霄凭借其深厚的专业背景、对行业的全面覆盖以及灵活的投资策略，在行业低迷期持续创造超额收益，并在2025年迎来创新药行业的曙光 [6][7][37][38] 基金经理及产品筛选盘点 - 筛选标准为：基金经理任职日期在2017年之前，每年第一大重仓行业均为医药生物（申万），行业配置占基金净值比超过80%，总规模超过1亿元的医药主动权益基金 [4] - 在盘点列表中，仅有两只产品近三年、近五年收益为正 [5] - 易方达医疗保健行业混合A（基金经理：杨桢霄）近三年最大回撤为-24.99%，近五年最大回撤为-45.83%，回撤控制优于同类水平 [5] - 该基金自杨桢霄2016年8月20日接管以来，任职回报达198.63%，任职年化回报12.43%，2025年以来收益为28.92% [5][8] 基金经理杨桢霄的背景与业绩 - 杨桢霄拥有北京大学生物学学士、北京协和医学院生物化学与分子生物学硕士及博士学位，2011年毕业后即加入易方达基金从事医药研究 [6] - 其管理的易方达医疗保健行业混合A是唯一一只自2017年至2025年连续九年较医药生物（申万）指数取得超额收益的医药主题基金，仅2024年跑输沪深300指数 [6] - 该基金历年超额收益显著，例如2025年相对医药生物指数超额收益12.20%，2023年超额收益17.77%，2020年超额收益23.11% [7] - 杨桢霄在管三只产品，截至2025年三季度末，在管总规模为98.16亿元 [8] - 三只产品投资范围不同：易方达医疗保健行业混合A聚焦A股；易方达医药生物股票A可投资港股，更聚焦创新药；易方达全球医药行业混合(QDII)A可投资港股、美股等全球市场，2025年以来收益达75.76%，是业绩最好的基金 [9] 投资策略与超额收益来源演变 - 投资策略核心是通过对医药行业内部十几个细分行业的跟踪研究，进行中观行业比较，从商业模式、景气度、催化剂、估值等多角度分析，确定细分行业配置比例，并自下而上选股 [10] - 以2023年为分水岭，其超额收益来源从纯自下而上的“个股阿尔法挖掘”，转向“阿尔法与贝塔并重” [11] - 2023年之前，策略更偏向自下而上“翻石头”，捕捉到不少高弹性个股，例如2019年三季度重仓的南微医学单季度上涨153.88%，2020年二季度重仓的特宝生物单季度股价翻倍 [12][13][14] - 其研究核心在于对产品的清晰判断，认为医药公司的本质是产品问题 [14] 个股操作案例：百利天恒 - 在2023年二季度，百利天恒上市不久即被买入易方达医疗保健行业混合A的前十大重仓股，当时股价约为90元/股 [16] - 随后进行了多次波段操作：2023年底大幅减持近50%进行止盈；2024年三季度加仓回前十大，后在股价创新高后再次减仓超50%；截至2025年三季度，该股已退出前十大重仓股 [17][18][19] - 自2023年二季度末至2025年二季度末，百利天恒股价上涨304.81%，杨桢霄几乎完整捕获了这波涨幅 [20][21] 组合管理特征 - 易方达医疗保健行业混合A的前十大重仓股占基金净值比在40-60%之间持续调整 [22] - 2021、2022年持股集中度从超60%下降至45%左右，2023年开始又提高至60%附近 [23] - 基金过往换手率约为1~2倍，处于同业较低水平，旨在避免过度交易而错失贝塔机会 [24] 基于产业敏感度的行业轮动 - 凭借医药专业背景，杨桢霄对政策导向下的产业趋势变化有较高敏锐度，并将解读记录在定期报告中 [25][26] - 2016年仿制药一致性评价启动后，增加对化学制药子行业（如恒瑞医药）的配置，恒瑞医药2017年股价上涨82.35% [27] - 2018年市场走低时，对部分化学制药企业高位止盈，增配医疗服务、中药等非药领域，并将股票仓位从88%降至73%，当年基金收益-14.4%，显著跑赢医药生物指数（-27.67%）和沪深300（-25.31%） [28] - 2019年后，增加对医疗器械、CXO等细分行业的配置，持仓风格转向大盘龙头股 [28] - 2021年上半年超配高景气的CXO和医疗服务，下半年注意到政策变化后大幅降仓，并加仓政策支持的中药行业 [29] - 2023年开始增强中观行业判断，重点配置创新药、器械耗材、IVD等“严肃医药”方向，当年基金取得17.77%的超额收益 [30][32][34] - 2024年，在行业寒冬中继续专注“创新+出海”方向，加仓创新药、高值耗材、IVD [35] - 2023年年报中提到，中国创新药的“license out”交易已近百起，总交易金额超过400亿美元 [33] 行业展望与观点 - 2025年迎来了创新药行业的曙光 [37] - 中国创新药企业正加速从“跟随”走向“并跑”甚至“领跑” [40] - 中国创新药产业仍处于快速成长与全球化突破的关键阶段，国内在研新药数量、临床研发水平及国际化能力显著提升 [39][40] - 随着更多产品获得国际市场认可及与跨国药企合作深化，中国创新药的全球竞争力将进一步增强 [41] - 未来需以全球视角进行评估 [38]

核心观点 - 报告基于行业轮动策略构建并更新了一个ETF投资组合 该策略在样本外测试期间自2024年10月14日至2025年12月19日累计收益约26.72% 相对于沪深300ETF累计超额收益约5.86% [2] - 在最近一周（2025年12月15日至19日） 策略组合实现累计净收益约0.53% 相对于沪深300ETF的超额收益约0.66% [2] - 模型推荐未来一周（2025年12月22日至26日）配置房地产开发、电池、光伏设备等板块 并相应调整ETF持仓 [11] 策略组合持仓与调整 - **新调入ETF**：报告将地产ETF（市值3.51亿元）、VR ETF（市值1.86亿元）、消费电子ETF易方达（市值11.41亿元）、科创创新药ETF国泰（市值7.07亿元）、机器人ETF（市值248.85亿元）、5G通信ETF（市值79.24亿元）调入组合 [2] - **继续持有ETF**：策略继续持有电池ETF（市值145.30亿元）、科创新能源ETF（市值12.02亿元）、电网设备ETF（市值31.17亿元）、稀土ETF嘉实（市值80.39亿元） [2] - **调出ETF**：近期从组合中调出的ETF包括工业母机ETF（市值8.40亿元）、化工ETF（市值158.83亿元）、旅游ETF（市值49.95亿元）、粮食ETF（市值1.34亿元）、通信ETF（市值133.57亿元）、有色50ETF（市值36.89亿元） [11] 持仓ETF详情与择时信号 - **地产ETF**：重仓申万一级行业为房地产开发 权重100% 其周度与日度择时信号均为看空（-1） [2] - **电池ETF**：重仓电池行业 权重62.7% 其周度择时信号为中性（0） 日度信号为看空（-1） [2] - **科创新能源ETF**：重仓光伏设备行业 权重46.04% 其周度择时信号为中性（0） 日度信号为看空（-1） [2] - **电网设备ETF**：重仓电网设备行业 权重80.77% 其周度择时信号为看多（1） 日度信号为看空（-1） [2] - **5G通信ETF**：重仓通信设备行业 权重41.2% 其周度与日度择时信号均为看多（1） [2] - **稀土ETF嘉实**：重仓小金属行业 权重32.44% 其周度与日度择时信号均为看多（1） [2] - **择时信号规则**：报告采用的量价择时指标中 1代表看多信号 0代表中性信号 -1代表看空信号 [2] 近期组合表现 - 在最近一周 组合内表现最好的持仓为旅游ETF 上涨6.71% 表现最差的为电网设备ETF 下跌1.95% [11] - 该周ETF组合平均收益为0.53% 而同期沪深300ETF收益为-0.13% [11] - 图表显示 自2024年10月14日建仓至2025年12月19日 行业轮动ETF策略的累计收益率曲线持续位于沪深300ETF累计收益率曲线上方 [3][4]

核心观点 - 近一周全球权益市场跌多涨少，估值小幅变动，亚太地区全线下跌，韩国领跌，日经225和韩国综合指数分别下跌2.61%、3.52%，但PE分别扩张0.92x、2.57x，反映盈利下修 [3][8] - 近一周A股核心宽基窄幅波动，估值微幅扩张，风格切换明显，价值优于成长，大盘价值上涨1.52%领涨，大盘成长下跌1.39%领跌，小盘成长和国证2000的PE收缩最显著，分别为-3.47x和-4.59x [3][23] - 本周一级行业涨多跌少，上游资源全线反弹，下游消费整体上涨，商贸零售上涨6.66%领涨，TMT全线回调，电子下跌3.28%领跌，电力设备和电子PE收缩超过1x，商贸零售、社会服务、美容护理PE扩张超过1x [3][44] - 下游消费行业估值性价比占优，通信的估值分位数水平最高，滚动1年/3年/5年的估值分位数均值分别为96.80%/98.93%/99.36%，社会服务、美容护理、食品饮料、农林牧渔的估值性价比较高 [3][45] - 本周新兴产业整体回调，新能源板块全线下跌，光伏下跌3.91%领跌，部分产业估值与价格背离，人工智能、新能源、基因检测PE显著扩张，反映盈利预期下修，保险和军工概念表现突出 [3][53] 全球估值跟踪对比 - 近一周海外市场亚太地区全线下跌，欧元区上涨，英国富时100上涨2.57%领涨，美股波动较小，估值小幅变动 [3][8] - 从估值分位数看，法国CAC40指数位于历史较高水平，印度SENSEX30和恒生科技指数处于较低区间 [3][8] - PE方面，本周除英国富时100和沪深300指数的PE扩张，其余主要市场指数均收缩或不变，分位数方面，印度SENSEX30低于2010年以来的中位数，日经225位于中位数到75%分位数之间，其它指数均高于75%分位数 [12] - PB方面，本周除英国富时100、印度SENSEX30和沪深300指数的PB扩张，其余主要市场指数均收缩或不变，分位数方面，恒生指数PB为1.20x，位于中位数和75%分位数之间，沪深300PB为1.47x，位于25%分位数和中位数之间，其余指数均高于75%分位数水平 [15] - PS方面，本周除英国富时100、印度SENSEX30和沪深300指数的PS扩张，其余主要市场指数均收缩或不变，分位数方面，标普500当前PS为3.61x，显著高于2010年以来75%分位数水平，日经225和沪深300略高于75%分位数，当前PS分别为1.32x和1.55x [18] A股宽基估值跟踪 - 近一周A股规模指数涨跌绝对值均不超过1%，中证100下跌0.82%相对领跌，风格指数中价值相关涨幅均超过1% [3][23] - 截至12月20日，A股主要宽基指数PE、PB、PS基本位于近一年73%-91%分位数，PCF位于47%-50%分位数 [3][26] - 大盘成长估值性价比占优，其4项估值指标的1年、3年、5年的滚动分位数水平均值分别为72.62%、72.63%、44.80%，小盘成长的滚动1年估值分位数均值仅为57.02%，短期性价比占优，小盘价值的三个窗口期估值分位数均值均大于90%，性价比较低 [3][26] - PE方面，本周中证500、国证成长、小盘和大盘指数微幅收缩，其余市场指数扩张，分位数来看，三大核心宽基均高于2010年以来的75%分位数水平，绝对值来看，成长风格PE高于价值风格，小盘PE高于大盘 [28] - PB方面，本周国证成长、小盘和大盘指数微幅收缩，其余市场指数扩张或不变，截至12月19日，国证成长和国证价值PB分别为3.09x和1.02x，小盘与大盘指数PB分别为2.25x和1.71x，分位数来看，三大核心宽基、小盘和大盘指数PB均位于中位数附近 [35] - PS方面，本周国证成长、小盘和大盘指数微幅收缩，其余市场指数扩张或不变，分位数来看，三大核心宽基和大盘指数的PS超过2010年以来的75%分位数水平，绝对值来看，成长风格PS显著高于价值 [39] - PCF方面，本周中证500、国证成长、小盘和大盘指数微幅收缩，其余市场指数扩张，分位数来看，国证成长为11.17x，略高于中位数，其余指数均位于25%分位数到中位数之间，绝对值来看，成长风格高于价值风格，小盘高于大盘 [40] A股行业及赛道估值跟踪 - 本周一级行业上游资源全线反弹，下游消费整体上涨，商贸零售、社会服务、美容护理、纺织服饰涨幅均超过2%，TMT全线回调，非银金融、交通运输涨幅超过2% [3][44] - 行业估值大多随股价温和变动，电力设备PE收缩1.24x，电子PE收缩2.13x，商贸零售PE扩张3.25x，社会服务PE扩张1.25x，美容护理PE扩张1.06x [3][44] - 综合看PE、PB、PS、PCF分位数，通信的估值分位数水平最高，电子的中长期估值水平也较高，3年/5年的估值分位数均值分别为93.02%/95.22% [3][45] - 以社会服务、美容护理、食品饮料、农林牧渔为代表的下游消费板块估值性价比较高，这4个行业的各窗口期各项估值分位数均值分别为58.46%、23.35%、23.09%、53.80% [3][45] - PE长期分位数排名前5的行业分别为商贸零售、房地产、计算机、电子、汽车，商贸零售、汽车的排名上升，PB长期分位数排名前5的行业分别为通信、电子、汽车、机械设备、有色金属 [48] - PS长期分位数排名前5的行业分别为通信、基础化工、国防军工、银行、商贸零售，基础化工、商贸零售的排名上升，PCF长期分位数排名前5的行业分别为基础化工、通信、煤炭、国防军工、电子，基础化工的排名上升 [52] - 本周新兴产业整体回调，新能源板块全线下跌，光伏领跌，部分产业估值与价格背离，人工智能PE扩张2.12x，新能源PE扩张6.51x，基因检测PE扩张5x，半导体与集成电路PE收缩最明显，均超过3x，节能环保板块PE扩张幅度最大，为8.55x [53] - 热门概念方面，保险和军工表现突出，领涨概念包括保险、光纤、家居用品、十大军工集团、航天军工 [3][53] A股估值性价比跟踪 - 报告通过PB-ROE视角和PEG跟踪来评估A股估值性价比，提供了全A、沪深300近10年PB-ROE轨迹图以及一、二级行业PEG情况汇总 [55][58][61]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 一、基本面因子 1. 一致预期变化率因子 * **因子名称**：预测净利润(Y1)_chg_3m、预测净利润(Y2)_chg_3m[6] * **构建思路**：分析师给出的业绩预测往往过于乐观，因此采用一致预期（如净利润）的变化率来反映分析师观点的动态调整，比绝对预测值更具预测能力[7]。 * **具体构建过程**：计算未来第1年(FY1)或第2年(FY2)的预测净利润在过去3个月（或6个月）内的变化率。公式为： $$因子值 = \frac{当前一致预期值 - N个月前一致预期值}{|N个月前一致预期值|}$$ 其中，N为时间窗口，例如3个月或6个月[6]。 * **因子评价**：净利润的一致预期变化率是预测能力较强的因子，其中FY2（未来第二年）的一致预期3个月变化率表现相对更好，多头组合的超额收益更明显[7][11]。 2. 成长基本面因子 * **因子名称**：单季度:净利润环比增速、单季度:毛利率同比增速[17] * **构建思路**：从企业成长性角度，选取能反映短期业绩边际改善的指标。 * **具体构建过程**： * **单季度:净利润环比增速**：计算最新单季度净利润相对于上一季度的增长率。 * **单季度:毛利率同比增速**：计算最新单季度毛利率相对于上年同期的增长率[17]。 * **因子评价**：成长基本面因子在多头组合的表现上领先更多，尤其在特定市场阶段表现突出[28]。 3. 质量基本面因子 * **因子名称**：现金流净利润比[20] * **构建思路**：从经营质量角度，衡量企业盈利的现金含量，现金流净利润比越高，说明利润质量越好。 * **具体构建过程**：计算经营现金流净额与净利润的比值。 $$现金流净利润比 = \frac{经营现金流净额}{净利润}$$ 通常使用TTM（滚动12个月）数据[20]。 * **因子评价**：该因子在质量维度中表现相对更好，对空头行业的筛选效果较强[22][28]。 4. 综合基本面因子 * **因子名称**：基本面因子（未明确命名）[22] * **构建思路**：综合反映行业在成长和质量维度的基本面表现。 * **具体构建过程**：将成长维度的**单季度净利润同比增速**、**单季度毛利率同比增速**与质量维度的**现金流净利润比**三个因子进行等权合成[22]。 二、资金面因子 1. 机构资金净流入 * **因子名称**：机构资金流入[37] * **构建思路**：机构投资者具有信息和分析优势，其交易行为更为理性，资金流入的行业未来表现可能更好[31][34]。 * **具体构建过程**：使用高频成交数据，将挂单金额大于100万元的主动成交行为定义为机构资金。计算过去20个交易日各行业的机构资金主动买入与主动卖出的净差额，作为该行业的机构资金净流入额[35][38]。 2. 散户资金净流入 * **因子名称**：散户资金流入[37] * **构建思路**：个人投资者易受“羊群效应”影响，其资金往往在市场泡沫期流入、底部流出，交易方向可作为负向参考指标[31][34]。 * **具体构建过程**：将挂单金额小于4万元的主动成交行为定义为散户资金。计算过去20个交易日各行业的散户资金主动买入与主动卖出的净差额，作为该行业的散户资金净流入额[35][38]。 * **因子评价**：散户资金净流入表现为明显的负向关系，其空头筛选能力相对更强[38][42]。 三、技术面（量价）因子 1. 传统动量因子 * **因子名称**：动量_504d、动量_252d[47] * **构建思路**：利用行业价格的历史趋势（动量）来预测未来走势，是行业轮动中的经典指标[46]。 * **具体构建过程**：计算行业指数在过去N个交易日（如504天或252天）的累计收益率。 $$动量_N = \frac{当前价格}{N日前价格} - 1$$ [47] 2. 动量加速度因子 * **因子名称**：动量加速度[56] * **构建思路**：在传统一阶动量的基础上，通过计算趋势的边际变化率（近似二阶导）来刻画价格趋势的强弱变化，反映投资者短期交易情绪[52]。 * **具体构建过程**：对行业的超额收益曲线进行二次函数拟合，根据所得二次项系数（切线系数）来判断价格上涨或下跌的加速度[52][53]。 * **因子评价**：动量加速度通过二阶导方式进一步挖掘趋势信息，长期具有较好的行业选择效果[53]。 3. 行业内趋同度因子 * **因子名称**：行业内涨跌幅趋同度[74] * **构建思路**：衡量同行业内个股涨跌幅的一致性。趋同度上升意味着行业上涨逻辑得到个股层面的广泛确认，可能强化趋势；反之则意味着内部分化，趋势持续性存疑[73]。 * **具体构建过程**：为避免行业结构差异带来的偏误，采用趋同度的变化率而非绝对值进行分析。例如，计算当前行业内个股收益率的离散度指标（如标准差）与过去一段时间均值的比较[74]。 4. 交易拥挤度因子 * **因子名称**：交易拥挤度[66] * **构建思路**：衡量行业交易的活跃和过热程度。在不同市场阶段，高拥挤度的含义不同，需结合其他因子（如动量）进行分域判断[64][67]。 四、复合与分域模型 1. 多因子合成模型 * **模型名称**：合成因子（传统多因子框架）[61] * **模型构建思路**：将基本面、资金面、技术面等多个维度的有效因子进行线性合成，得到对行业的综合打分[63]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明各因子的具体权重分配方法，但展示了合成后的因子表现[61]。 2. 因子分域轮动模型 * **模型名称**：基于因子分域的行业轮动模型[80] * **模型构建思路**：因子的有效性并非一成不变，依赖于市场状态、行业属性等“域”条件。该模型以动量状态作为分域依据，在不同域内动态调整其他量价因子的使用逻辑，以适应结构性行情[68][75]。 * **模型具体构建过程**： 1. **动量分域**：每期将全部行业按历史动量排序，等分为高、中、低三组[83]。 2. **分组差异化处理**： * **高动量组与低动量组**：采用定向因子处理规则。例如，在低动量组，对“行业内趋同度”因子取负绝对值（即 `-|D|`），以惩罚趋同度偏高或偏低的行业[83]。 * **中动量组**：仍按照各因子传统的IC方向进行线性合成[83]。 3. **模型整合**：将上述处理结果作为量价因子的升级模块，替换原有行业轮动模型中的标准化量价部分，形成新的轮动框架[82]。 * **模型评价**：相比传统多因子线性合成，分域方法能够更灵活地应对市场波动，实现更精细化的因子配置，在行业轮动加速的环境下表现更优[68][89]。 模型的回测效果 1. 多因子合成模型（传统框架） * Rank_IC: 9.89%[61] * IC_IR: 40.07%[61] * IC>0比例: 67.26%[61] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -4.97%， 0.04%， -2.64%， 4.34%， 7.21%[61] * 策略年化收益率: 7.71%[91] * 年化波动率: 20.38%[91] * 夏普比率: 0.38[91] * 最大回撤: 41.55%[91] 2. 因子分域轮动模型（改进后框架） * Rank_IC: 11.69%[85] * IC_IR: 45.96%[85] * IC>0比例: 69.16%[85] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -8.16%， -3.64%， 0.22%， 3.70%， 8.30%[85] * 策略年化收益率: 9.41%[91] * 年化波动率: 20.90%[91] * 夏普比率: 0.45[91] * 最大回撤: 35.91%[91] 因子的回测效果 （注：以下为报告中部分代表性因子的IC表现，测试基准与窗口期一致） 1. 一致预期因子 * **预测净利润(Y2)_chg_3m**: * Rank_IC: 6.17%[6] * IC_IR: 25.22%[6] * IC>0比例: 63.03%[6] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -4.44%， -3.83%， -2.86%， 2.56%， 2.77%[6] 2. 成长基本面因子 * **单季度:净利润环比增速**: * Rank_IC: 3.86%[17] * IC_IR: 19.07%[17] * IC>0比例: 54.96%[17] * 五分组年化收益(Q1至Q5): 0.04%， -0.29%， 0.33%， 4.21%， 4.81%[17] * **单季度:毛利率同比增速**: * Rank_IC: 3.63%[17] * IC_IR: 17.62%[17] * IC>0比例: 56.69%[17] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -4.60%， -3.89%， -2.68%， -2.09%， 0.87%[17] 3. 质量基本面因子 * **现金流净利润比**: * Rank_IC: 4.90%[20] * IC_IR: 25.01%[20] * IC>0比例: 58.78%[20] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -2.17%， 1.37%， 1.36%， 4.67%， 3.88%[20] 4. 资金面因子 * **机构资金流入**: * Rank_IC: 5.09%[37] * IC_IR: 18.97%[37] * IC>0比例: 59.23%[37] * **散户资金流入**: * Rank_IC: -3.79%[37] * IC_IR: -13.41%[37] * IC>0比例: 42.31%[37] 5. 技术面因子 * **动量_504d**: * Rank_IC: 4.49%[47] * IC_IR: 14.08%[47] * IC>0比例: 61.68%[47] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -2.02%， -3.91%， 0.35%， 1.79%， 4.01%[47] * **动量加速度**: * Rank_IC: 3.80%[56] * IC_IR: 12.58%[56] * IC>0比例: 55.65%[56] * 五分组年化收益(Q1至Q5): -3.11%， -1.59%， -2.97%， 1.99%， 2.44%[56]

核心观点 报告认为，2025年可转债市场在股市β行情驱动下经历了显著上涨，但当前已进入“深水区”，面临估值高企、供给收缩、投资难度加大的困境[2][12] 展望2026年，宏观基本面拐点渐近与增量资金持续入市为权益市场提供支撑，但转债市场可能呈现“弱贝塔”特征[2][12] 在此背景下，投资策略需“节奏为先，革新求变”，通过动态调仓跟随股市周期，并采用行业等权指数化配置来捕捉快速轮动的机会，同时关注下修博弈收益压缩和强赎的双刃剑效应[2] 第一部分 2025年转债复盘 - **市场走势复盘：平价与估值共振上涨，β行情主导** 2025年股市创2015年以来新高，中证转债指数全年上涨17.87%[2] 行情可分为四个阶段：1-2月流动性宽裕与经济温和复苏驱动转债快速上涨，以平价驱动为主；3-4月因CPI转负和外围扰动出现回调，估值压缩放缓形成支撑；5-9月基本面预期转好与风险偏好改善迎来主升浪；9月后获利回吐压力加大，市场横盘震荡，估值再度企稳托底[2][12] - **行业轮动特征：与正股节奏一致但幅度存异，债底保护作用显现** 可转债与对应正股的板块轮动节奏基本一致，但涨跌幅度存在明显差异[16] 行情前期，AI等科技板块上涨时，转债涨幅通常弱于正股；而在后期顺周期板块接力过程中，转债表现则反超正股[16] 在多数板块调整中，转债展现出一定的债底保护作用，尤其在消费板块（如轻工制造、美容护理）调整时，转债跌幅远小于正股甚至逆势上涨[16] - **当前困境：市场进入“深水区”，整体性价比显著下降** 当前转债市场面临多重问题：1) **估值处于历史高位**：百元溢价率已突破30%，双低值中位数突破170，均进入历史警戒区间[2][27][28] 2) **价格中枢上移且波动放大**：全市场转债价格中位数达132元，平均价格142元[2] 3) **供给持续收缩**：存量规模年内下降1538亿元，104只转债已退市，市场从“增量博弈”变为“减量博弈”[2][21] 4) **跟涨能力减弱**：高溢价环境下，转债对正股可能出现“跟涨不足、跌时更甚”的弱势特征，传统防御属性被削弱[2][27] 5) **热门赛道标的稀缺**：算力板块债券余额从年初的375.41亿元降至不足200亿元，机器人板块从369.43亿元降至150亿元左右，待发转债集中于电子、电力设备等五大行业，占比超73%[2][21][104] - **债底防御能力下降**：随着估值抬升，低价券价格中枢上移，安全边际收窄，其“进可攻、退可守”的作用在下降，债性券的收益空间已接近天花板[33] 第二部分 2026年股市展望 - **基本面：企业盈利见底回升，流动性出现拐点** 全A企业盈利下行周期通常持续7到9个季度，目前业绩增速已基本见底，开始进入上行周期[45] 2025年三季报显示，A股上市公司归母净利润同比增长数据明显好转[45] 流动性方面，M1同比在2024年9月后出现明显拐点，扭转了此前流动性匮乏的局面，而M1对A股往往具有领先作用[47] - **资金面：存款搬家与中长期资金入市提供增量支撑** 中国居民储蓄占比持续提高，随着房地产逐步退出居民资产配置的核心位置，股市有望成为新的资金蓄水池[52] 政策明确引导中长期资金入市，如公募基金持有A股流通市值未来三年每年至少增长10%，大型国有保险公司从2025年起每年新增保费的30%用于投资A股[56] 此外，固收+基金规模在2025年三季度已逼近2021年高点，且股票仓位明显抬高，为股市带来充足增量资金[66] - **市场特征：行业轮动进入“快节奏”模式** 2022年以来，A股行业轮动显著加快，领涨行业的持续时间缩短，参与轮动的行业数量增多，市场呈现“普涨快切”特征[68] 为应对加速的轮动，可关注日历效应，历史数据显示A股呈现明显的月度轮动规律，例如2月TMT板块（通信、计算机超额收益超6%）、7月周期股（钢铁、有色）表现突出[73] - **配置方向：关注“反内卷”政策与“十五五”科技规划** “反内卷”政策已被纳入《价格法》，并在新能源、光伏等重点行业取得阶段性成果，推动相关产品价格企稳回升及10月PPI环比年内首次转正[81] “十五五”规划进一步确定了科技发展方向，新兴产业从“经济增长引擎”转变为“经济增长支柱”，未来产业重在抢占先机[85] 以通信和电子行业为代表的科技公司资本开支增速在2024年中之后已转正[85] 第三部分 2026年转债展望及配置思路 - **配置价值：转债在资产配置中具备高夏普优势** 长期来看，在纯债组合中加入转债能显著提升风险调整后收益[97] 例如，纯债90-转债10组合在2021-2025年的夏普比率达1.41，卡玛比率达3.38，均显著优于纯债90-红利10组合（夏普0.88，卡玛2.66），且年化波动率更低（1.23% vs 1.80%）[97] - **供给端：持续趋紧，存量流失难以弥补** 截至2025年11月21日，转债存量规模年内已下降1538.05亿元，而待发转债获批规模有限（发审委与证监会核准合计118.52亿元），无法弥补缺口[104] 待发转债高度集中于电子、电力设备、汽车、基础化工和机械设备五大行业，合计占比73.67%，加剧了对结构性行情的依赖[104] - **投资者结构：公募基金占比提升，ETF影响增大** 2024年10月后，公募基金持有的转债规模占比从34%左右快速上升至当前的42%[109] 其中，可转债ETF的持有占比已超过10%，其申赎行为对市场影响显著增加，反映了指数化投资需求的上升[109] - **条款博弈：下修收益压缩，强赎呈双刃剑效应** 下修博弈空间显著收窄，下修数量从2020年的10只攀升至2024年的168只后，市场定价已较充分[2][121] 强赎条款冲击加大，如恒邦转债公告后二十日内转债跌13.74%、正股跌15.56%，中富转债转债跌28.20%、正股跌35.10%[2][126] 但部分转债强赎后溢价率压缩至0，利空出尽反而迎来上涨行情，如景23转债、天赐转债[2][126] - **配置节奏：应动态跟随股市周期调整仓位** 股市下跌后半段至上行前半段是转债的最佳加仓窗口，此时估值低位、期权价值被压缩，反弹空间大[133] 股市上涨后半段及下跌初期应逐步减仓，规避高位回调风险[133] 可通过信号把握节奏，如股指较前期高点回撤超20%、转股溢价率压缩至历史低位时为加仓信号[133] - **策略选择：进攻型策略全年领先，防御型策略性价比回归** 在2025年的流动性牛市中，高价低溢价策略表现最佳，因子回报达28.56%，夏普比率2.32[134] 质量成长、盈利成长等复合因子策略也表现优异[2] 但近期市场波动放大，防御型的双低策略配置性价比逐步回归，后续防御价值有望重新显现[2]

市场开盘表现 - 12月5日A股三大指数开盘涨跌不一，沪指跌0.07%，深成指涨0.1%，创业板指涨0.55% [1] - 汽车拆解、玻纤、HBM等板块指数涨幅居前 [1] - 有色·锑、林业、铁矿石等板块指数跌幅居前 [1] 东吴证券市场与配置观点 - 从日历效应看，本月市场或呈现均衡偏中大盘特征，小盘成长股弱势轮动 [1] - 配置上应立足中期视角，兼顾短期择时，在估值适中、机构低配、波动率收敛的板块和行业中选择景气边际改善的品种 [1] - 关注全球供给重塑及金融属性加持的周期品、受益于政策刺激和结构升级的消费品以及能以业绩验证预期的先进制造 [1] 华创证券市场与行业观点 - 短期看行业轮动强度回升，科技主线向红利、“反内卷”资产的扩散已事实发生，轮动强度分位已回升至2021年以来52%分位 [2] - 中长期看，政策与产业周期两方面共同带动“反内卷”加速 [2] - PPI同比表征的通胀水平已由前低-3.6%收窄至10月-2.1%，红利资产中权重较高的周期资产业绩有望受益 [2] - 叠加长钱入市持续，价格端的盈利估值贡献可期 [2]

贵金属价格近期表现 - 白银伦敦现货价格于11月28日单日暴涨5.8%至每盎司56.52美元，随后突破10月17日的历史高点，并在12月3日亚洲交易时段涨至58.94美元，价格较年初已涨至2倍以上 [2] - 黄金伦敦现货价格于12月1日涨至每盎司4264.29美元，创近1个月新高；同日，日本田中贵金属工业公布的零售价达每克23383日元，刷新历史最高点 [8] - 白金伦敦现货价格于12月1日达每盎司1713美元，逼近10月创出的12年半以来最高点 [8] 驱动价格上涨的核心因素 - 市场对美联储降息预期强烈，认为12月FOMC会议启动降息的可能性提高至近9成，利率降低提升了不产生利息的黄金和白银的投资价值 [9] - 市场担忧美联储主席人事调整可能影响其独立性，若美联储按政府意向推出货币政策，将促使资金从美元资产分散至贵金属这类无国籍资产 [8] - 白银市场存在结构性供应问题，10月曾出现历史性供应短缺，虽然后续有所缓解，但供应量未增加，问题未根本解决，市场估值维持高位 [4][5] 资金流向与市场情绪 - 市场出现资金从估值隐忧加强的人工智能相关股票转向贵金属的趋势，部分对冲基金等投机资金将抛售AI股票的闲置资金投向行情好的贵金属 [10] - 投资者对AI相关股等涨幅较大的股票采取避险态度，与去年末相比，英伟达等AI股上涨乏力，而白银和黄金再次上涨，走势呈现两极化 [10] - 在美国国债风险上升的背景下，为对冲风险资产而将资金转移至黄金的动向持续，并可能因近期抛售AI股而加速 [12] 行业前景与价格预测 - 日本贵金属市场协会代表理事预测，银价到2026年可能达到每盎司70美元左右，较当前上涨近2成，并指出若条件叠加，达到100美元也不奇怪 [5] - 白银因其价格波动较大被称为“恶魔金属”，此次主导上涨，其价格的大幅波动作为扩大投资对象的“行业轮动”一环正被看好 [12] - 只要市场对AI股过度上涨的警惕仍然存在，对贵金属的买入就有可能继续下去 [12]

风格轮动模型信号 - 2025年第四季度大小盘风格轮动模型综合分数为-1，发出小盘配置信号[3] - 2025年第四季度价值成长风格轮动模型综合分数为-3，发出成长配置信号[4] 行业轮动模型表现与观点 - 11月复合因子策略超额收益为-0.58%，单因子多策略超额收益为-0.83%[4] - 12月单因子多策略推荐配置多头行业为银行、建筑、有色金融、非银行金融、电力设备及新能源[4] - 12月复合因子策略推荐配置多头行业为通信、综合金融、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业[4] 核心配置观点 - 第四季度风格轮动模型整体发出小盘、成长信号[1][2] - 电力设备及新能源行业在12月单因子策略和复合因子策略中均被推荐为多头配置行业[1][2][4]

核心观点 - 报告核心观点为资产配置策略在12月出现分化，低波动策略倾向于增持债券、减持黄金，而中高波动策略则加仓权益、减仓固收；同时，行业轮动策略转向推荐有色金属、基础化工、农林牧渔及通信等板块 [4][46] 资产配置策略 - 动态全天候策略（低波策略）基于宏观风险因子（高通胀、汇率贬值、事件冲击）进行负面剔除式资产配置，2025年以来年化收益为6.7%，卡玛比为4.7 [10][11] - 12月低波策略仓位调整：小幅增持债券，小幅减持黄金 [13][14] - 中低波策略（动态全天候+MVO增强）结合了被动分散与主动增强，2025年以来年化收益为9.0%，高于纯动态全天候策略的6.7% [4][16] - 12月中低波策略仓位调整：小幅加仓权益，小幅减仓债券 [21] - 主动型资产配置策略（中高波策略）通过收益预测增强，2025年以来年化收益达22.0%，卡玛比为3.3 [4][23] - 12月中高波策略仓位调整：显著加仓权益，大幅减仓债券 [26] 行业轮动策略 - 行业轮动策略基于股债市场的四种状态（股强债弱/股弱债强/股债双强/股债双弱）挖掘行业价格规律，2025年以来样本外年化收益达35.8%，显著跑赢中证800指数（17.4%）和偏股混合型基金指数（28.3%） [31][32] - 12月行业推荐主要聚焦于有色金属、基础化工、农林牧渔及通信板块 [35] - 实操中提供两种方案：方案一（保留上期前五且本期在前十的行业）更稳健；方案二（每月取前五行业）对信号变化更敏感 [34] ETF策略 - ETF行业轮动策略通过匹配与申万一级行业相关性高的ETF来实施，2025年以来年化收益为33.0% [36] - 12月ETF行业轮动策略推荐有色金属ETF、养殖ETF、化工ETF、通信ETF等 [39][41] - 基于ETF的资产配置策略用行业ETF替代权益指数，用债券ETF复制债券指数，形成低、中低、中高波三种组合，其2025年化收益分别为6.6%、11.1%和15.0% [43] - 12月ETF资产配置仓位变化：低波策略加仓债券ETF、减仓黄金ETF；中波策略加仓行业轮动组合（代表权益）、减仓债券ETF [45]