报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 苯乙烯产业链从原油出发，经苯和乙烯生产，到苯乙烯及其衍生物生产，最终应用于多领域，影响其期货价格因素复杂，可考虑上游纯苯供应和库存、中游苯乙烯自身库存等，通过回测和筛选组合因子输出趋势强度信号 [3] - 基本面多因子组合自2019年起年化收益率50.7%，夏普2.85；量价多因子组合自2019年起年化收益率35.3%，夏普2.14；综合模型将所有单因子等权组合，自2019年起年化收益率32.2%，夏普1.86，基本面因子与量价因子相关性低，可根据需求构造仅做多和仅做空模型，投资者可调整综合模型中基本面类和量价类因子比例 [4] 根据相关目录分别总结 苯乙烯单商品择时因子框架 - 苯乙烯是重要有机化工原料，上游由纯苯和乙烯制成，下游应用于多工业领域，上市后交易活跃，产业链清晰 [8] - 模型分基本面量化因子和量价因子两大类，基本面从库存、基差等维度构造因子，量价从动量、均线等维度基于日频行情数据构造因子，模型含9个基本面量化因子和7个量价因子 [8][10] - 回测和筛选因子设定：回测时间为2019年10月起，样本外回测时间为2023年1月起至2024年12月终；手续费双边万三，杠杆一倍；累计收益累加计算，用主力连续合约；单因子为时序因子，因子值映射为0、1、 -1输出，等权组合多因子输出趋势强度信号；策略基准收益指从回测起始日始终持有一份合约并在主力合约切换时展期；基本面信号有延迟会平移数据；基本面类因子数据更新频率为日频、周频，量价类为日频；每日信号在夜盘开盘前更新，作用于夜盘和次日日盘；单因子未及时更新则设为前值，其余因子继续更新 [11][12][13] 苯乙烯基本面量化因子介绍及回测结果 - 苯乙烯周度出货量：出货量大幅增加，若下游需求不同步增长，市场供大于求价格易降，自2019年起回测年化收益率30.3%，夏普1.68等 [19] - 苯乙烯海外价格：海外价格上涨推动国内价格上涨，下跌则抑制，考虑美湾、鹿特丹和韩国价格，自2016年起回测年化收益率19.6%，夏普0.99等 [21] - 苯乙烯基差：市场供应紧张基差扩大，供应过剩基差缩小，自2019年起回测年化收益率27.7%，夏普1.12等 [23] - 纯苯：港口库存：库存低位时苯乙烯生产成本上升，自2019年起回测年化收益率15.8%，夏普0.67等 [25] - 苯乙烯：非一体化装置：生产毛利：毛利高激励企业增产，自2019年起回测年化收益率12.5%，夏普0.46等 [27] - 苯乙烯产能利用率：利用率提高产量增加，价格可能下行，自2019年起回测年化收益率16.5%，夏普0.91等 [27] - 苯乙烯仓单：仓单数量增加反映供应充足，减少反映供应趋紧，自2020年起回测年化收益率22.6%，夏普1.34等 [30] - 苯乙烯套利价差：内外盘价差有均值复归表现，考虑欧、亚、美价格，自2019年起回测年化收益率33.8%，夏普1.68等 [32] - 苯乙烯：现货库存：高库存意味着供应充足甚至过剩，低库存表示供应紧张，自2019年起回测年化收益率25.9%，夏普1.45等 [35] - 基本面多因子：将前述基本面单因子等权组合成多空择时模型，2019年起回测年化收益率50.7%，夏普2.85等 [37] 苯乙烯量价因子介绍及回测结果 - 日内动量：定义为当日最高价和最低价平均值除以开盘价，值越大价格上涨快，自2020年起回测年化收益率27.6%，夏普1.51等 [40] - 中值双均线：与双均线定义类似，用当日最高价和最低价中间值产生均线，自2019年起回测年化收益率18%，夏普0.81等 [42] - 考夫曼均线：按效率系数、平滑常数、考夫曼均线步骤计算，自2019年起回测年化收益率21.1%，夏普1.23等 [45] - 能量潮OBV：按收盘价与成交量关系计算OBV指标并构造双均线策略，自2020年起回测年化收益率21.2%，夏普1.17等 [49] - 顺势指标CCI：按公式计算，CCI突破+100为潜在卖出信号，突破 -100为潜在买入信号，自2019年起回测年化收益率28.9%，夏普1.72等 [53] - TRIX：按定义计算并构造双均线策略，自2019年起回测年化收益率28.9%，夏普1.72等 [55] - MESA自适应移动均线：用Hilbert变换处理价格数据，构造MAMA线和FAMA线并进行双均线择时，自2019年起回测年化收益率20.5%，夏普1.11等 [55] - 量价多因子：将前述量价单因子等权组合成多空择时模型，2019年起回测年化收益率35.3%，夏普2.14等 [59] 基本面量化和量价多因子综合模型 - 全因子组合多空模型：将所有单因子等权组合成多空择时模型，2019年起回测年化收益率32.2%，夏普1.86等 [61] - 仅做多模型：分别构造基本面、量价、全因子综合仅做多模型，当产生做空信号时平已有多头仓位或空仓，触发做多信号时开仓或持仓，2019年起回测年化收益率分别为29.6%、22.1%、20.0%等 [64][67][69] - 仅做空模型：分别构造基本面、量价、全因子综合仅做空模型，当产生做多信号时平已有空头仓位或空仓，触发做空信号时开仓或持仓，2019年起回测年化收益率分别为20.0%、12.5%、11.8%等 [72][75][76]

文章核心观点 4月15日A股三大指数收盘涨跌不一，上证全指相对成长指数下跌，介绍其近期表现、编制规则、持仓情况及样本调整规则 [1] 指数表现 - 4月15日上证全指相对成长指数下跌0.45%，报2675.86点，成交额1718.44亿元 [1] - 上证全指相对成长指数近一个月下跌5.59%，近三个月上涨0.79%，年至今下跌1.15% [1] 指数编制 - 上证全指风格指数系列以上证全指指数为样本空间，根据成长因子和价值因子计算风格评分，分别选取成长得分与价值得分最高的150只上市公司证券组成上证全指成长指数与上证全指价值指数 [1] - 上证全指成长指数与上证全指价值指数分别与样本空间剩余上市公司证券组成上证全指相对成长指数与上证全指相对价值指数 [1] - 上证全指成长指数、上证全指价值指数、上证全指相对成长指数与上证全指相对价值指数构成上证全指风格指数系列，以2003年12月31日为基日，以1000.0点为基点 [1] 指数持仓 - 上证全指相对成长指数十大权重分别为贵州茅台（12.65%）、紫金矿业（3.77%）、长江电力（2.31%）、京沪高铁（2.22%）、恒瑞医药（2.12%）、海光信息（1.81%）、中芯国际（1.78%）、药明康德（1.72%）、万华化学（1.45%）、赛力斯（1.43%） [2] - 上证全指相对成长指数持仓的市场板块中上海证券交易所占比100.00% [2] - 上证全指相对成长指数持仓样本的行业中信息技术占比19.80%、工业占比19.31%、主要消费占比18.67%、原材料占比11.69%、医药卫生占比9.23%、可选消费占比8.59%、公用事业占比5.16%、金融占比4.45%、通信服务占比1.57%、能源占比0.87%、房地产占比0.65% [2] 样本调整 - 指数样本每半年调整一次，实施时间是每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日 [3] - 上证全指成长指数与上证全指价值指数每次调整的样本比例一般不超过20% [3] - 特殊情况下将对指数进行临时调整，样本退市时将其从指数样本中剔除 [3] - 样本公司发生收购、合并、分拆等情形参照计算与维护细则处理 [3] - 上证全指指数有样本被剔除，将被立即调出上证全指风格指数系列 [3] - 对于上证全指相对成长与相对价值指数，新进样本依据同行业平均水平计算成长与价值评分，确定是否加入及对应风格权重因子 [3] - 对于上证全指成长与价值指数，不考虑纳入新进样本，待定期调整时进行调整 [3]

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，通过跟踪行业扩散指数来捕捉行业趋势，选择向上趋势的行业进行配置[23][24] - **模型具体构建过程**： 1. 计算各中信一级行业的扩散指数，反映行业价格动量强度 2. 选择扩散指数排名前六的行业作为配置组合 3. 每月定期调仓，跟踪行业扩散指数的周度变化[25][26] - **模型评价**：在趋势性行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[24][34] 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型** - **模型构建思路**：利用GRU（门控循环单元）深度学习网络，基于分钟频量价数据生成行业因子，捕捉短期交易信息[30][35] - **模型具体构建过程**： 1. 输入行业分钟频量价数据至GRU网络 2. 输出行业因子得分，反映行业短期动量强度 3. 选择GRU因子排名前六的行业作为配置组合[31][33] - **模型评价**：擅长把握短期交易机会，但对长周期行情适应性较弱[30][35] 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年4月超额收益：-1.76% - 2025年以来超额收益：-3.78%[28] - 本周超额中信一级行业等权收益：-0.59%[28] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年4月超额收益：0.33% - 2025年以来超额收益：-3.82%[33] - 本周超额中信一级行业等权收益：-0.13%[33] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业扩散指数** - **因子构建思路**：通过量化行业价格动量强度，识别趋势性行业[25] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业价格时间序列的扩散指标 2. 标准化处理得到扩散指数，范围0-1[26] 3. 公式： $$ \text{扩散指数} = \frac{\text{行业价格动量强度} - \text{最小值}}{\text{最大值} - \text{最小值}} $$ - **因子评价**：对趋势延续性行情敏感，但滞后于反转信号[24] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：基于深度学习提取行业量价特征，生成复合因子[31] - **因子具体构建过程**： 1. GRU网络输入：行业分钟频收盘价、成交量、波动率等 2. 输出层生成行业因子得分，反映短期交易信号强度[32] - **因子评价**：对高频数据捕捉能力强，但依赖历史训练数据分布[35] 因子的回测效果 1. **行业扩散指数因子** - 最新头部行业取值：银行(0.951)、非银行金融(0.917)、综合金融(0.909)[25] - 周度环比变化最大行业：农林牧渔(+0.026)、交通运输(+0.02)[26] 2. **GRU行业因子** - 最新头部行业取值：综合(7.93)、银行(3.55)、纺织服装(2.61)[31] - 周度环比变化最大行业：通信、基础化工、计算机[31]

文章核心观点 现金流相关指数基金成为热门品类，超30家公募入局申报超40只产品，基金公司布局迅速但需平衡短期布局与中长期发展，现金流因子有助于改善长期收益 [1][2][9] 现金流相关指数基金发行与申报情况 - 4月14日起12家基金公司的12只现金流相关ETF发售，10只4月14日发售，汇添富4月18日发国证自由现金流指数基金，嘉实4月21日发国证自由现金流ETF [2] - 截至4月11日，6只现金流相关指数基金正在发行，申报端持续上新，4月11日兴业基金申报兴业中证全指自由现金流ETF等 [3] - 现金流类基金跟踪五类指数，涵盖ETF、ETF联接基金、普通指数基金等类型，后续或有跟踪同一指数不同产品及新指数产品 [3] - 2024年底至今申报43只现金流基金，38只在今年2月后申报，占比近90% [5] 参与布局的基金公司 - 布局现金流产品的有易方达、华夏等头部公募，华泰柏瑞等偏指数型公募，还有长城、方正富邦等中小公募 [6][7][8] - 中小公募以指数基金突围是发展战略，跟进产品取决于自身资源禀赋，如方正富邦、华富因有ETF产品布局ETF类现金流产品 [8] 现金流因子优势及基金运行情况 - 现金流指数基金是对传统指数从现金流因子角度“二次创新”，现金流因子契合市场需求，能改善长期收益或控制风险 [9] - 国证自由现金流指数行业分布均衡，分散风险，选股偏向周期和经营好的行业，前三大权重行业集中度43.0%，每季度调整成份股 [10] - 自由现金流可反映股东回报能力，捕捉企业业绩周期，规避价值陷阱 [11] - 已成立5只现金流类基金成立规模41.68亿元，目前规模近88亿元，增幅超100% [11]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益-1.25%，本年超额收益1.61% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益-1.53%，本年超额收益2.17% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.88%，本年超额收益3.15% [1][2] 选股因子表现跟踪 沪深300成分股 - 非流动性冲击因子最近一周表现1.05%，最近一月2.34%，今年以来1.49% [5] - 三个月换手因子最近一周表现0.66%，最近一月1.55%，今年以来0.35% [5] - 一个月换手因子最近一周表现0.51%，最近一月1.34%，今年以来0.30% [5] 中证500成分股 - 预期净利润环比因子最近一周表现1.32%，最近一月2.85%，今年以来3.25% [7] - 非流动性冲击因子最近一周表现1.11%，最近一月2.11%，今年以来0.24% [7] - 3个月盈利上下调因子最近一周表现0.81%，最近一月2.58%，今年以来2.76% [7] 中证1000成分股 - 三个月机构覆盖因子最近一周表现1.74%，最近一月4.08%，今年以来4.46% [10] - 三个月换手因子最近一周表现1.40%，最近一月5.35%，今年以来2.65% [10] - 一个月换手因子最近一周表现1.24%，最近一月5.91%，今年以来2.52% [10] 公募基金重仓股 - 非流动性冲击因子最近一周表现1.92%，最近一月3.17%，今年以来3.25% [13] - 一个月换手因子最近一周表现1.30%，最近一月2.97%，今年以来0.93% [13] - 三个月换手因子最近一周表现1.25%，最近一月2.80%，今年以来0.72% [13] 公募基金指数增强产品表现 沪深300指数增强产品 - 本周超额收益最高1.04%，最低-2.85%，中位数-0.53% [1][16] - 最近一月超额收益最高2.95%，最低-3.26%，中位数-0.19% [16][17] - 今年以来超额收益最高3.68%，最低-3.29%，中位数0.40% [16][17] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益最高0.86%，最低-1.80%，中位数-0.62% [1][18] - 最近一月超额收益最高4.17%，最低-0.97%，中位数0.73% [18] - 今年以来超额收益最高4.47%，最低-2.73%，中位数0.45% [18] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益最高1.23%，最低-1.30%，中位数-0.29% [1][20] - 最近一月超额收益最高4.39%，最低-0.65%，中位数1.32% [20] - 今年以来超额收益最高5.42%，最低-1.28%，中位数2.04% [20] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共67只，总规模815亿元 [15] - 中证500指数增强产品共68只，总规模493亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模169亿元 [15] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，目标函数为最大化单因子暴露 [19][21] - 约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度等 [21][25] - 个股相对于基准指数权重偏离幅度通常设置为0.5%-1% [22] 公募重仓指数构建方式 - 选样空间为普通股票型基金及偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [23] - 通过基金定期报告获取持仓信息，结合半年报或年报数据构建持仓 [24] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股构建指数 [26]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BP** - 因子构建思路：衡量股票的估值水平，计算净资产与总市值的比率[17] - 因子具体构建过程： $$ BP = \frac{净资产}{总市值} $$ - 因子评价：传统估值因子，反映公司账面价值与市场价值的相对关系 2. **因子名称：单季EP** - 因子构建思路：衡量单季度盈利能力的估值指标[17] - 因子具体构建过程： $$ 单季EP = \frac{单季度归母净利润}{总市值} $$ 3. **因子名称：非流动性冲击** - 因子构建思路：反映股票流动性风险，计算价格波动与成交额的关系[17] - 因子具体构建过程： $$ 非流动性冲击 = \frac{过去20个交易日的日涨跌幅绝对值}{成交额的均值} $$ - 因子评价：流动性因子中表现稳定的指标 4. **因子名称：三个月换手** - 因子构建思路：衡量股票中期流动性水平[17] - 因子具体构建过程： $$ 三个月换手 = 过去60个交易日换手率均值 $$ 5. **因子名称：特异度** - 因子构建思路：反映股票特异性风险，通过Fama-French三因子模型残差计算[17] - 因子具体构建过程： $$ 特异度 = 1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度 $$ 6. **因子名称：预期净利润环比** - 因子构建思路：反映分析师预期变化[17] - 因子具体构建过程： $$ 预期净利润环比 = \frac{一致预期净利润}{3个月前一致预期净利润} $$ 因子回测效果 沪深300样本空间 1. **非流动性冲击因子** - 最近一周：1.05% - 最近一月：2.34% - 今年以来：1.49% - 历史年化：0.68%[19] 2. **三个月换手因子** - 最近一周：0.66% - 最近一月：1.55% - 今年以来：0.35% - 历史年化：3.47%[19] 3. **单季EP因子** - 最近一周：-1.37% - 最近一月：-1.12% - 今年以来：-0.25% - 历史年化：5.21%[19] 中证500样本空间 1. **预期净利润环比因子** - 最近一周：1.32% - 最近一月：2.85% - 今年以来：3.25% - 历史年化：2.97%[21] 2. **BP因子** - 最近一周：-2.00% - 最近一月：-1.81% - 今年以来：-3.65% - 历史年化：3.75%[21] 中证1000样本空间 1. **三个月机构覆盖因子** - 最近一周：1.74% - 最近一月：4.08% - 今年以来：4.46% - 历史年化：6.03%[23] 2. **特异度因子** - 最近一周：-1.00% - 最近一月：-0.05% - 今年以来：-0.69% - 历史年化：4.94%[23] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：MFE组合构建模型** - 模型构建思路：在控制行业/风格暴露等约束下最大化单因子暴露[35] - 模型具体构建过程： $$ \begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array} $$ 其中： - $f$为因子取值向量 - $w$为组合权重向量 - $w_b$为基准指数权重[35][36] - 模型评价：更贴近实际组合构建的因子检验方法 模型的回测效果 1. **中证1000指增组合** - 本周超额收益：-0.88% - 本年超额收益：3.15%[14] 2. **沪深300指增组合** - 本周超额收益：-1.25% - 本年超额收益：1.61%[14] 3. **中证500指增组合** - 本周超额收益：-1.53% - 本年超额收益：2.17%[14] 注：所有因子和模型数据均来自报告中的单因子MFE组合测试结果，测试区间包含最近一周、最近一月、今年以来及历史年化表现[19][21][23]

文章核心观点 - 易方达基金对股票指数ETF分类进行系统梳理，将指数划分为规模指数（宽基）、风格因子指数、行业指数、主题指数四大类及若干细分类别，提升ETF投资便利性，便于境内外投资者投资 [1] 两大维度描述宽基ETF - 投资者对指数区分宽泛模糊，难以辨别宽基指数真实特征，易方达基金按市场和市值两个维度描述宽基指数特征，便于投资者筛选匹配指数产品 [3] - 市场维度分为中国和国际两类，中国按指数成份股上市地分为A股、沪市等，按市值分为大盘、中盘等；国际市场按全球、区域市场和单一国家划分，不区分市值 [3] - 举例说明不同宽基指数所属类别，如中证A500和沪深300属A股大盘指数，中证500属A股中盘指数等 [4] 分清行业和主题ETF - 行业和主题指数界限不清晰，行业分类标准体系多，投资者难以检索对比，易方达基金厘清行业和主题指数概念 [6][7] - 行业指数以行业分类为基础，反映特定行业股票表现；主题指数围绕长期趋势等，涵盖多个行业 [7] - 易方达基金整合境内外行业分类标准，形成八大行业和六大主题分类，涵盖境内已发行行业及主题指数产品，方便投资者检索比较 [7] - 举例说明不同指数所属行业或主题类别，如银行和证券保险指数属金融行业指数，新能源指数属低碳转型主题指数 [7][8] 理清风格因子的概念 - 量化投资和特色化指数基金发展使风格和因子概念被投资者知晓，但投资者不清楚其产品类型和特点 [10] - 风格和因子概念来自学术研究，境内外机构称这类指数为Smart Beta，风格一般指成长或价值，因子包括动量、市值等 [10] - 易方达基金将风格因子分为成长、价值、红利和其他四大子类，举例说明不同风格因子指数所属类别，如沪深300成长属成长大盘风格 [11] 易方达基金的理念与展望 - 易方达基金坚持以客户为中心，优化指数配置体验，未来将坚持低费率、精细化管理、平台型发展，提供优质ETF产品和服务 [12]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 短期内受贸易政策不确定性影响美元兑人民币波动加剧，中期关注美联储政策转向与利差收敛人民币存在阶段性企稳机会 [55] 各部分总结 量价和政策信号 量价观察 - 3个月的美元兑人民币期权隐含波动率曲线显示美元升值趋势，Call端波动率显著高于Put端且波动率显著上升，市场对美元兑人民币未来波动性预期增强 [5] - 展示了新交所美元兑人民币期货升贴水、银行远期升贴水及美中利差等期限结构数据 [8] 政策观察 - 政策逆周期已启动，整体稳汇率意愿不及上轮，逆周期因子呈持续上升趋势，美中利差呈上升趋势，三个月CNH HIBOR - SHIBOR逆差收窄 [16] 基本面及观点 宏观 - 美联储到2025年降息计价95bp，美降息计价持续上升，短端利率持续回升，TGA账户4月2日3016亿，美联储逆回购余额2334亿美元 [20] - 3月就业市场好坏参半，3月非农超预期，消费相关行业、贸易、政府贡献回升，失业率中永久性失业、新就业贡献上升，3月时薪环比上升0.25%，同比上升3.6%，前值3.4%，加剧远端通胀，3月非农影响较小，关税阴云短期主导市场 [34][37] - 美国3月“抢出口结束”，制造业PMI49.8（52.7），服务业54.3（51），综合53.5（51.6），服务业抵消制造业下行，企业对未来预期降至2022年10月，就业增长下滑，投入价格快速抬升，产出再次下降，去库周期重启；欧洲3月制造业PMI48.7（47.6），服务业50.4（50.6），综合50.4（50.2） [38] - 中国经济结构分化，1 - 2月工业生产、基建投资、制造业投资增速维持高位，消费、地产投资环比改善，地产销售跌幅明显收窄，进口、出口增速走低，信贷结构未见明显改善，3月景气度企稳回升 [41] - 3月PMI总量环比改善，同比弱于季节性，生产回升小于新订单，3月抢出口延续，进口环比下跌2%，产成品库存下跌，景气度从上游向中下游传导，中间品、设备、消费回升，原材料较上月回落，设备领跑大类行业 [43] 核心图表 - 美国经济下行风险上升，就业好坏参半，2月非农不及预期，失业率上升，通胀回升，经济维持韧性，零售销售、财政支出回落，3月制造业回落，服务业回升 [22] 事件 - 4月2日特朗普“对等关税”落地，将对所有国家征收10%“基准关税”，对美国贸易逆差最大的国家征收个性化更高“对等关税”，一些商品和部分国家有豁免情况，关税规模考虑多因素，远超市场预期，加剧美国经济“滞胀”风险，美联储短期内或难以降息 [23][25] - 各国对美国关税采取不同措施，包括谴责、谈判、反制、接受、宽松、协商等 [26] - 从关税税率和进出口额角度分析特朗普关税超预期原因，2024年美国前15大贸易伙伴部分关税税率高于美国，2024年对美绝对顺差额排名中部分国家/地区位居前五 [27] - 复盘上轮特朗普加征关税，人民币、A股承压，商品中部分品种受影响，两轮加征后部分领跌品种在稳增长政策刺激下企稳回升，近期美国有针对中国的额外关税及调查行动 [33] 总体观点 - 人民币汇率拟合模型显示现状为经济预期差中性、中美利差中性、贸易政策不确定性利好美元，展望是短期内美元兑人民币波动加剧，中期人民币有阶段性企稳机会，短期风险是中美关税政策细则和美联储政策预期带来的冲击 [55] 风险评估 - 从2022年04月至今，期货主力升贴水范围在 - 1100到900 [56]

中证A500指数增强基金市场表现 - 中证A500指数作为新兴宽基指数，凭借对科创属性与中小市值的倾斜性覆盖，成为机构博弈贝塔收益的主战场，全市场已有26只指数增强产品参与竞逐 [2] - 不同A500指数增强产品分化剧烈，两只成立时间间隔不到一个月的产品超额收益差值接近10%，主要源于指数成份股市值和流动性分层显著，为量化模型提供选股空间 [2] - 华安基金推出由张序管理的中证A500指数增强基金（A类：023466；C类：023467），是其量化投资能力的战略升级，旨在构建差异化壁垒 [2][9] 华安量化投资策略体系 - 行业轮动配合多因子选股模型起始于2017年，选择中样本研究的行业轮动策略为基础，通过多因子框架解决行业排序问题，样本量超过40个申万一级行业 [5] - 将行业深度研究作为因子加入量化模型，建立景气度修正体系，包括产业链划分、行业交流、指标梳理及EPS预测，以补充卖方分析师预期数据的缺陷 [5] - 引入机器学习技术选股，结合决策树、深度学习等模型，并针对电子、新能源等赛道型行业搭建单行业选股模型，同时配置事件驱动交易策略捕捉业绩超预期机会 [5] 模型迭代与实战表现 - 行业轮动模型在震荡市中超额收益明显，2019年成熟后应用于华安事件驱动量化基金等产品，张序管理该基金自2020年以来连续五年跑赢偏股混基指数，年化超额收益达9.3% [5][7] - 模型经历三次重大进化：2021年纳入风险因子筛选高估值行业，2022年加入赛道中性和估值中性风控，最近两年探索AI在量化和基本面领域的应用 [8] - AI量化研究成果将应用于新发行的中证A500指数增强基金，升级后的量化框架强调策略透明化与超额收益的平衡 [8][9] 市场环境与投资逻辑 - 行业轮动策略在A股具有长期有效性，4月初关税事件导致市场分化，大消费和自主可控板块表现突出，印证行业轮动价值 [4] - 中证A500增强基金是对"新质生产力"政策的呼应，量化投资竞争已从因子挖掘升维至认知迭代，需将"预判变化"刻入策略基因以应对市场进化 [9]

低波因子与因子共振 - 低波因子在沪深300、中证1000中持续成为共振因子，中证500则选中价值因子且为共振 [1][2] - 因子配置方法结合宏观量化与因子动量，经济敏感和信用敏感的因子得分前三 [1] - 2025年3月沪深300低流动性因子表现突出，中证500估值因子表现较好 [2] 宏观指标方向与修正 - 经济指标回升，流动性中性偏紧，信用指标转好，微观映射与宏观指标一致未触发修正 [1] - 经济维度宏观指标方向为+，微观映射中性，修正后方向为+ [1] - 信用维度宏观与微观映射均为+，修正后方向为+ [1] 经济前瞻指标 - 2025年4月经济前瞻指标位于上升趋势后期，预计6月到达顶部，12月进入下降周期 [3] - PMI和PMI新订单3月分别上升至50.5和51.8，与模型预期一致 [3] - 固定资产投资、乘用车销量、OECD领先指标等均位于上升周期中 [3][9] 流动性指标 - 2025年3月短端利率超过均线，货币价格指标转为偏紧，综合流动性中性略偏紧 [11][13][15] - 货币净投放处于历史较低水平，超储率偏高 [12][15] - 流动性综合信号1月为-1，2月和3月均为1 [12] 信用指标 - 社融存量同比连续两个月回升，综合信用指标达到较高水平 [16] - 信用价格、信用总量指标均为宽松信号1 [17] - 信用结构指标为0.33，长期-短期贷款信号为-1 [17] 大类资产配置 - 经济上行、流动性偏紧、信用较好背景下，降低债券和美股仓位 [18] - A股配置权重49.6%，黄金20%，商品5.76%，国债14.63%，企业债10%，美股0% [18] - 债券观点偏弱，A股和商品仓位上升 [18] 市场关注点 - 流动性持续为最受关注变量，9月末以来市场受流动性驱动较多 [19] - 信用和通胀关注度较高，近期宏观和微观流动性转弱 [19] 行业选择 - 对经济敏感和对信用敏感的行业受青睐，综合得分前六包括公用事业和传媒 [22] - 行业配置倾向与上期一致，结合经济上行和信用乐观的环境 [22]