报告行业投资评级 - 维持行业“优于大市”评级 [3] 报告的核心观点 - 5月7日央行、金融监管总局和证监会宣布的一揽子金融政策中，保险行业增量政策包括扩大保险资金长期投资试点范围、下调股票投资风险因子、完善长周期考核机制，是对4月初上调保险资金权益投资上限比例的有力补充 [1] - 保险资金长期投资试点规模将提升至2220亿元，预计新增600亿元试点规模参与者将从头部险企向中型机构拓展，主要投向大盘蓝筹和高息股标的 [3] - 下调股票投资风险因子10%，测算可释放逾1500亿元增量资金，调整后24年行业平均综合偿付能力充足率将提升至200.6%，增加1.3个百分点 [1][3] - 高股息是险企未来权益资产配置的重要方向，监管下调股票投资风险因子有助于缓解资本消耗压力，加速长钱入市 [3] - 看好上市险企中长期提升OCI股票配置的趋势，建议配置财险防御性龙头中国财险和区域险企友邦保险 [3] 根据相关目录分别进行总结 保险资金长期投资试点情况 - 保险资金长期投资改革试点自2023年启动，已有8家头部保险公司获批参与，试点规模合计1620亿元，第二批试点规模1120亿元超年初拟定的1000亿元 [3] - 拟新增600亿元试点规模，参与者预计从头部险企向中型机构拓展 [3] 下调股票投资风险因子影响 - 调整偿付能力监管规则，下调股票投资风险因子10%，沪深300成分股和科创板上市普通股新风险因子分别为0.27和0.36 [3][4] - 截至2024年底，行业保险资金运用余额33.26万亿元，人身险和财产险公司期末股票投资余额2.43万亿元，占比7.3% [3] - 假设险资二级股票投资中沪深300成分股占比50%，科创板普通股占比5%，测算可释放最低资本413亿元，全部用于配置沪深300股票将带来增量资金1529亿元 [3][4][5] - 考虑50%风险分散效应后，最低资本释放可提升行业综合偿付能力充足率1.3个百分点至200.6% [3][5] 险企权益资产配置方向 - 截至2024年底，上市险企核心权益资产占比9%-18%，OCI股票占比1%-6%，未来险资增配高息股空间充足 [3] 配置建议 - 维持行业“优于大市”评级，建议配置财险防御性龙头中国财险，目标价15.8港元；区域险企友邦保险，目标价89港元 [3]

公募基金自购行为分析 - 富国基金及高管、拟任基金经理合计出资不低于2500万元认购新发混合型基金，承诺持有至少1年 [1][3] - 摩根基金运用固有资金不低于5400万元投资旗下新发权益类基金，其中3000万元投向中证A500增强策略ETF [1][5] - 公募基金自购行为彰显对资本市场及自身管理能力的信心，传递积极市场信号 [2][9] 富国基金自购详情 - 富国均衡投资混合基金拟由权益投资总监范妍管理，其管理的富国稳健增长混合基金规模从5.20亿元增至74.61亿元（增幅13倍） [4] - 范妍任职期内回报1.40%，今年净值上涨2.71%，一季度富国基金曾自购1192.39万元支持其管理产品 [4] 摩根基金产品布局 - 摩根中证A500增强策略ETF为首只指数增强策略ETF，采用量化多因子模型，由胡迪、毛时超共同管理 [5] - 中证A500指数相关基金规模达2563亿元，行业分布均衡且涵盖新兴龙头，适合增强策略 [6] 行业自购数据 - 年内114家基金公司净自购金额超1080亿元，货币型基金占比1037.91亿元，权益类自购股票型9.27亿元、混合型8.76亿元 [8] - 4月多家基金公司自购合计4.94亿元，如方正富邦500万元认购自由现金流ETF，建信基金1.8亿元投向权益类产品 [8]

大类资产配置信号 - 2025年5月股票市场信号为负向 债券市场信号为中性 黄金市场信号为正向 [1] - 2025年Q2信用利差和期限利差均发出收窄信号 宏观环境预测结果为Inflation [2] 行业复合趋势因子表现 - 2015年1月至2025年4月行业复合趋势因子组合累积收益达73.81% 超额收益37.8% [2] - 2025年4月因子信号维持正向 但数值突降至-0.48 同期Wind全A收益率为-3.15% [2]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2006年1月至2025年4月，TPS因子在全体A股中10分组多空对冲年化收益率为39.50%，年化波动为15.79%，信息比率为2.50，月度胜率为77.39%，月度最大回撤为18.19%；SPS因子在全体A股中10分组多空对冲年化收益率为43.08%，年化波动为13.17%，信息比率为3.27，月度胜率为83.48%，月度最大回撤为11.58% [1] - 4月份，全体A股中TPS因子10分组多头组合收益率为0.48%，空头组合收益率为 - 4.59%，多空对冲收益率为5.07%；SPS因子10分组多头组合收益率为0.55%，空头组合收益率为 - 4.81%，多空对冲收益率为5.36% [1] - 从考察日频换手率稳定性角度构造的成交价改进换手率因子TPS和SPS，计算过程简单且效果优秀，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子，剔除市场常用风格和行业干扰后，纯净因子仍具备选股能力 [1] 根据相关目录分别进行总结 成交价改进换手率TPS因子与SPS因子绩效回顾 - 传统价量配合有“用量配价”和“用价配量”两个方向，东吴金工在“用量配价”方面已取得良好研究成果；传统换手率Turn20因子构建方式为取过去20个交易日换手率平均值并进行横截面市值中性化，2006/01/01 - 2022/12/30，其在全体A股中月度IC均值为 - 0.076，年化ICIR为 - 2.23，多空对冲年化收益率为37.71%，信息比率为2.20，月度胜率为70.79% [6] - 换手率因子IC为负，选股逻辑是过去一个月换手率小的股票未来一个月更可能上涨，大的则更可能下跌；但该因子逻辑存在缺陷，按其分组后，换手率最大组内成分股未来收益差异大，会误判大涨样本；东吴金工提出的量稳换手率STR因子虽表现优于Turn20因子，但未消除组内标准差单调性问题 [7] - 东吴金工提出用价量配合消除问题，认为应选基于投资者判断的价格因子，最终选定影线差配合Turn20与STR因子，构建了效果优秀的TPS与SPS因子 [8][9] - 2006年1月至2025年4月，TPS因子在全体A股中10分组多空对冲年化收益率为39.50%，年化波动为15.79%，信息比率为2.50，月度胜率为77.39%，月度最大回撤为18.19%；SPS因子在全体A股中10分组多空对冲年化收益率为43.08%，年化波动为13.17%，信息比率为3.27，月度胜率为83.48%，月度最大回撤为11.58% [1][9][11] - 4月份，全体A股中TPS因子10分组多头组合收益率为0.48%，空头组合收益率为 - 4.59%，多空对冲收益率为5.07%；SPS因子10分组多头组合收益率为0.55%，空头组合收益率为 - 4.81%，多空对冲收益率为5.36% [1][14][15]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：优加换手率 UTR2.0 - **因子构建思路**：结合量稳因子（STR）和量小因子（Turn20），通过等比尺度替代原次序尺度，并引入激活函数调整量小因子的作用强度[6][7] - **因子具体构建过程**： 1. 每月底计算所有股票的 **Turn20**（量小因子）和 **STR**（量稳因子） 2. 使用激活函数 **softsign** 调整量小因子的系数，使其与量稳因子关联： $$\mathrm{UTR2.0}=\mathrm{STR}+s o f t s i g n(\mathrm{STR})\cdot\mathrm{Turn20}$$ 其中 $$softsign(x)=\frac{x}{1+|x|}$$ 3. 最终因子值为 **STR** 与调整后的 **Turn20** 之和[7] - **因子评价**：相比原UTR因子，收益略降但波动率、信息比率和月度胜率更优[1][7] --- 因子的回测效果 1. **优加换手率 UTR2.0 因子**（2006年1月至2025年4月，全体A股10分组多空对冲）： - 年化收益率：40.30% - 年化波动率：15.04% - 信息比率（IR）：2.68 - 月度胜率：75.32% - 月度最大回撤：11.03%[1][8][12] 2. **2025年4月单月表现**（全体A股10分组）： - 多头组合收益率：1.20% - 空头组合收益率：-4.90% - 多空对冲收益率：6.10%[10][13] --- 其他说明 - **图表支持**：净值走势图（2006/01-2025/04）及4月多头组合净值展示[5][11][13] - **原始UTR因子构建方法**（对比参考）：基于排序打分法，分主分组调整量小因子方向[6]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：信息分布均匀度UID因子 - **因子构建思路**：基于个股分钟数据，在计算每日高频波动率的基础上构建，旨在改进传统波动率因子，提升选股能力[6] - **因子具体构建过程**： 1. 使用分钟级涨跌幅数据计算每日高频波动率 2. 通过换手率分布均匀度算法改进传统换手率因子，具体公式未明确给出但提及需增加1行代码实现优化[6] 3. 剔除市场风格和行业干扰后得到纯净UID因子[1] - **因子评价**：选股效果显著优于传统波动率因子，且携带增量信息，与原有因子库相关性较低[6] 因子的回测效果 1. **信息分布均匀度UID因子**（2014/01-2025/04全市场测试） - 年化收益率：26.99%[1][7][10] - 年化波动率：9.98%[1][7][10] - 信息比率（IR）：2.70[1][7][10] - 月度胜率：79.26%[1][7][10] - 最大回撤率：6.05%[1][7][10] - 2025年4月单月表现： - 多头组合收益率：-0.07%[10] - 空头组合收益率：-3.78%[10] - 多空对冲收益率：3.72%[10] 2. **纯净UID因子**（剔除风格/行业干扰后） - 年化ICIR：-3.17[1]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：换手率分布均匀度UTD因子 - **构建思路**：基于个股的分钟成交量数据，改进传统换手率因子（Turn20）对样本误判的问题，通过衡量换手率在时间维度上的分布均匀性来提升选股效果[6][7] - **具体构建过程**： 1. 传统换手率因子（Turn20）计算：每月月底取过去20个交易日的日均换手率，并进行市值中性化处理[6] 2. 改进方法：引入分钟级成交量数据，计算换手率在时间序列上的分布均匀性指标（具体公式未披露，但逻辑上通过统计分钟成交量偏离均值的程度来构造）[7] 3. 因子优化：剔除市场风格、行业及干扰因子影响后得到纯净UTD因子[1] - **因子评价**：显著降低传统换手率因子的误判率，选股效果优于传统因子，且在控制干扰后仍保持稳健性[1][7] 2. **因子名称**：传统换手率因子（Turn20） - **构建思路**：通过过去20日日均换手率捕捉股票流动性特征，认为低换手率股票未来表现更优[6] - **具体构建过程**： 1. 计算每只股票过去20个交易日的日均换手率： $$ \text{Turn20} = \frac{1}{20}\sum_{t=1}^{20} \frac{\text{成交量}_t}{\text{流通股本}_t} $$ 2. 在每月月底进行市值中性化处理[6] - **因子评价**：逻辑存在局限性，高换手率分组内股票收益分化严重，导致误判[7] --- 因子的回测效果 1. **换手率分布均匀度UTD因子**（2014/01-2025/04全市场测试） - 年化收益率：19.94%[1][12] - 年化波动率：7.40%[1][12] - 信息比率（IR）：2.69[1][12] - 月度胜率：77.04%[1][12] - 最大回撤率：5.51%[1][12] - 2025年4月多空对冲收益率：2.64%（多头-0.72%，空头-3.36%）[11] 2. **传统换手率因子（Turn20）**（2006/01-2021/04测试） - 年化收益率：33.41%[6] - 信息比率（IR）：1.90[6] - 月度IC均值：-0.072[6] - 年化ICIR：-2.10[6] - 月度胜率：71.58%[6] --- 补充说明 - **UTD因子与传统因子对比**：UTD因子通过分钟数据优化后，信息比率（2.69 vs 1.90）和月度胜率（77.04% vs 71.58%）显著提升，且最大回撤更低（5.51%未披露传统因子对应值）[1][6][7] - **分组测试结果**：UTD因子在10分组测试中，高换手率分组（分组10）的组内收益标准差显著低于传统因子，验证其降低误判的效果[7]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：TPS（Turn20 conformed by PLUS）** - **构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，结合价量配合逻辑，通过影线差价格因子改进传统换手率因子（Turn20），以解决传统换手率因子组内收益标准差单调递增的问题[9][11] - **具体构建过程**： 1. 计算传统换手率因子Turn20：过去20个交易日换手率的均值，并进行横截面市值中性化[6] 2. 选取影线差作为价格因子，反映日内多空情绪（参考《上下影线，蜡烛好还是威廉好？》研究）[8][9] 3. 结合影线差对Turn20进行价量配合调整，生成TPS因子[9] - **因子评价**：计算简单且效果优秀，显著优于传统换手率因子；纯净因子（剔除风格和行业干扰后）仍保持选股能力[9] 2. **因子名称：SPS（STR conformed by PLUS）** - **构建思路**：基于量稳换手率STR因子（解决Turn20缺陷的改进版），同样通过影线差价格因子进行价量配合优化[7][9] - **具体构建过程**： 1. 使用STR因子（量稳换手率）替代Turn20作为基础因子[7] 2. 采用与TPS相同的影线差价格因子进行配合调整[9] - **因子评价**：表现大幅优于传统换手率因子，纯净因子选股能力较强[9] --- 因子的回测效果 1. **TPS因子（2006/01-2025/04全市场测试）** - 年化收益率：39.50% - 年化波动率：15.79% - 信息比率（IR）：2.50 - 月度胜率：77.39% - 最大回撤率：18.19%[11][12] - **2025年4月单月表现**： - 多头组合收益率：0.48% - 空头组合收益率：-4.59% - 多空对冲收益率：5.07%[14][17] 2. **SPS因子（2006/01-2025/04全市场测试）** - 年化收益率：43.08% - 年化波动率：13.17% - 信息比率（IR）：3.27 - 月度胜率：83.48% - 最大回撤率：11.58%[12][14] - **2025年4月单月表现**： - 多头组合收益率：0.55% - 空头组合收益率：-4.81% - 多空对冲收益率：5.36%[15][18] --- 对比基准因子 - **传统换手率因子（Turn20）**： - 年化收益率：37.71%（2006/01-2022/12） - 信息比率：2.20 - 月度胜率：70.79% - IC均值：-0.076，ICIR：-2.23[6] - **量稳换手率因子（STR）**： - 虽优于Turn20，但未完全解决组内标准差单调性问题[7]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：换手率变化率的稳定GTR因子 **因子构建思路**：通过识别换手率波动率高的股票中换手率稳定增长或下降的股票，构建描述这种趋势的稳定性指标[6] **因子具体构建过程**： - 基于换手率变化率的加速度意义，结合稳定性特征构建 - 公式未明确给出，但核心逻辑为计算换手率变化率的稳定性（如标准差或平滑处理）[6] **因子评价**：与东吴金工全系列换手率因子相关性低于0.1，且对其他换手率因子有增强作用[6] 2. **因子名称**：纯净优加TPS_Turbo因子 **因子构建思路**：将GTR因子与Turn20因子通过纯净优加法合成增强[6] **因子具体构建过程**： - 采用纯净优加法（具体公式未披露）对GTR和Turn20因子加权合成 - 目标为保留Turn20因子的选股能力并叠加GTR的稳定性特征[6] 3. **因子名称**：纯净优加SPS_Turbo因子 **因子构建思路**：将GTR因子与STR因子通过纯净优加法合成增强[6] **因子具体构建过程**： - 类似TPS_Turbo，但合成对象为STR因子 - 参考《成交价改进换手率》报告中SPS因子的构建方法[6] --- 因子的回测效果 （2006年1月至2025年4月，全市场10分组多空对冲） 1. **换手率变化率的稳定GTR因子** - 年化收益率：13.20% - 年化波动率：10.29% - IR：1.28 - 月度胜率：66.96% - 最大回撤率：10.81%[7][11] 2. **纯净优加TPS_Turbo因子** - 年化收益率：36.20% - 年化波动率：13.27% - IR：2.73 - 月度胜率：78.26% - 最大回撤率：9.86%[7][11] 3. **纯净优加SPS_Turbo因子** - 年化收益率：37.44% - 年化波动率：10.94% - IR：3.42 - 月度胜率：81.30% - 最大回撤率：7.22%[7][11] --- 2025年4月单月表现 1. **GTR因子** - 多头收益率：-2.04% - 空头收益率：-2.91% - 多空对冲收益率：0.88%[14] 2. **TPS_Turbo因子** - 多头收益率：0.14% - 空头收益率：-5.51% - 多空对冲收益率：5.56%[15] 3. **SPS_Turbo因子** - 多头收益率：-0.29% - 空头收益率：-4.73% - 多空对冲收益率：4.44%[19]

大型保险集团资本补充 - 大型保险集团资本补充已提上日程，完善资本补充机制 [1][2] - 大型商业银行资本补充先行实施，四大行（中国银行、建设银行、邮储银行、交通银行）通过定增分别募资1650亿元、1050亿元、1300亿元、1200亿元，财政部合计出资5000亿元认购 [2] - 中国移动集团、中国船舶集团、中国烟草总公司等企业参与认购邮储银行和交通银行股份，金额分别为78.54亿元、45.66亿元、75.80亿元 [3] - 四大行核心一级资本充足率提升：中国银行从12.20%升至13.06%，建设银行从14.48%升至14.97%，邮储银行从9.56%升至11.07%，交通银行从10.24%升至11.52% [3] 保险资金长期投资试点 - 保险资金长期投资试点范围扩大，近期拟新增600亿元额度，累计批复总金额达1620亿元 [1][4][5] - 首批试点500亿元由中国人寿和新华保险设立鸿鹄基金，已全部投资落地，风险低于基准、收益高于基准 [4] - 第二批试点规模1120亿元（原计划1000亿元），太保寿险、泰康人寿、阳光人寿等8家保险公司参与 [5] - 试点模式为保险公司设立私募证券基金，长期持有二级市场股票，拓展保险资金参与资本市场的深度 [5] 股票投资风险因子调整 - 股票投资风险因子调降10%，鼓励保险公司加大入市力度 [1][6] - 监管规则优化，权益类资产配置比例上限上调5%，预计可释放1.66万亿元增量资金（基于行业资金运用余额33.26万亿元） [6] - 上市保险公司综合偿付能力充足率普遍在150%-300%，权益类资产配置比例上限理论空间为30%-40%，当前实际配置比例仅10%-20% [7] 保险资金支持科技创新与外贸 - 鼓励保险资金参与创业投资和对未上市科技企业的股权投资 [6] - 推动科技保险发展，支持共保体模式为重大科技攻关提供保障，开发机器人、低空飞行器等新兴领域保险产品 [7] - 优化出口信用保险政策，提高承保能力并提供优惠费率，支持跨境电商、海外仓等领域的金融服务 [7]