报告信息 - 报告名称为《大类资产早报》 [2] - 发布时间为2025年11月14日 [2] - 撰写团队为研究中心宏观团队 [2] 全球资产市场表现 主要经济体10年期国债收益率 - 2025年11月13日美国、英国、法国等国收益率分别为4.120、4.437、3.415等 [3] - 最新变化中美国、英国、法国等变化分别为0.050、0.039、0.039等 [3] - 一周变化、一月变化、一年变化各国均有不同幅度变动 [3] 主要经济体2年期国债收益率 - 2025年11月13日英国、德国、日本等收益率分别为3.760、2.026、0.927等 [3] - 最新变化、一周变化、一月变化、一年变化各国均有不同幅度变动 [3] 美元兑主要新兴经济体货币汇率 - 2025年11月13日巴西、南非zar、韩元等汇率分别为5.299、17.043、1466.000等 [3] - 最新变化中巴西、南非zar、韩元等变化分别为0.13%、 -0.24%、 -0.34%等 [3] - 一周变化、一月变化、一年变化各货币均有不同幅度变动 [3] 主要经济体股指 - 2025年11月13日标普500、道琼斯工业指数、纳斯达克等指数分别为6737.490、47457.220、22870.360等 [3] - 最新变化中标普500、道琼斯工业指数、纳斯达克等变化分别为 -1.66%、 -1.65%、 -2.29%等 [3] - 一周变化、一月变化、一年变化各指数均有不同幅度变动 [3] 信用债指数 - 2025年11月13日美国投资级信、欧元区投资级等指数分别为3519.890、265.966等 [3][9] - 最新变化中美国投资级信、欧元区投资级等变化分别为 -0.37%、 -0.16%等 [4] - 一周变化、一月变化、一年变化各指数均有不同幅度变动 [4] 股指期货交易数据 指数表现 - A股、沪深300、上证50等收盘价分别为4029.50、4702.07、3073.67等 [5] - 涨跌幅度分别为0.73%、1.21%、0.96%等 [5] 估值 - 沪深300、上证50、中证500等PE(TTM)分别为14.41、12.13、33.53等 [5] - 环比变化分别为0.10、0.05、0.39等 [5] 风险溢价 - 标普500、德国DAX的1/PE - 10利率分别为 -0.55、2.66 [5] - 环比变化分别为0.01、0.27 [5] 资金流向 - A股、主板、中小企业板等最新值分别为496.42、272.41等 [5] - 近5日均值分别为 -515.07、 -350.89等 [5] 成交金额 - 沪深两市、沪深300、上证50等最新值分别为20419.62、5100.61、1324.81等 [5] - 环比变化分别为969.28、177.52、 -44.09等 [5] 主力升贴水 - IF、IH、IC基差分别为 -25.07、 -4.87、 -86.29 [5] - 幅度分别为 -0.53%、 -0.16%、 -1.17% [5] 国债期货交易数据 - 国债期货T00、TF00、T01、TF01收盘价分别为108.410、105.885、108.190、105.865 [6] - 涨跌幅度分别为0.04%、0.03%、0.05%、0.04% [6] - 资金利率R001、R007、SHIBOR - 3M分别为1.3887%、1.5005%、1.5800% [6] - 日度变化分别为 -12.00BP、 -1.00BP、0.00BP [6]

当前市场状态 - 欧元兑美元维持区间震荡格局，因美国CPI数据再度推迟公布削弱美元，并为市场注入不确定性[1] - 欧元兑美元持续在窄幅区间震荡，图表显示1.16059阻力位与1.15627支撑位界限分明，反映出多空双方均显犹豫且缺乏明确方向[3] - 数据推迟消除了美元短期内最重要的方向性指引，在缺乏关键数据支撑下，美元情绪趋于疲软[3] - 该货币对实质上处于"暂停模式"，正等待下一重大宏观催化剂以确认方向性走势[3] 美国CPI推迟发布的影响 - 不确定性导致美元走弱，当CPI数据发布时间存疑时，交易员会缩减美元多头头寸，这为欧元/美元提供了天然支撑[5] - 整个外汇市场正处于观望状态，在缺乏新信息的情况下，交易员只能管理预期，而这种不确定性通常对美元的冲击大于欧元[6] - 数据延迟阻碍趋势形成，因此欧元兑美元持续在区间内震荡，突破通常发生在CPI公布之后，而非之前[7] 欧元基本面驱动因素 - 市场预期美联储比欧洲央行更接近宽松政策，这削弱了美元的收益率优势，该因素历来对欧元兑美元构成利好[8] - 欧洲市场情绪、服务业活动及工业需求即使微幅改善，亦能为欧元提供支撑，稳定性现已成为优势而非弱点[9] - 欧元区风险溢价消退，能源担忧、债券脆弱性及地缘政治溢价较往年显著缓解，在结构性风险减少的背景下，美元遇挫时欧元成为更安全的避险选择[10] - 欧元兑美元的强势很大程度上源于美元吸引力减弱，包括美国数据延迟发布、政治噪音频发、经济增长信号矛盾[10] 技术分析展望 - 关键阻力位为1.16059，关键支撑位为1.15627，上行目标为1.16688波段高点[14] - 价格维持在短期结构上方，表明买盘依然活跃，但缺乏突破阻力所需的催化剂[14] - 若突破并站稳1.16059上方，可能开启通往1.16350流动性区域乃至1.16688的通道[16] - 若受阻于1.16059阻力位并跌破1.15627支撑位，可能回测1.15400下方支撑区域，甚至根据波动性进一步下探至1.15050[18]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 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，以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宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中具体展示了各指数的当前风险溢价值，例如上证50为0.31%，创业板指为-0.40%[29]。同时，报告还计算了该因子在近1年和近5年的历史分位值，以判断当前水平在历史中的位置[29] 2. **因子名称：股债性价比因子**[41] * **因子构建思路**：通过比较股票市场收益率（用PE-TTM的倒数代表）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差异，来评估股票和债券两类资产的相对吸引力[41] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为各宽基指数PE-TTM的倒数减去十年期国债即期收益率[41]。报告通过对比当前股债性价比值与近5年历史分布的80%分位值（机会值）和20%分位值（危险值）来判断投资机会[41] 3. **因子名称：估值因子（PE-TTM）**[35] * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为衡量宽基指数估值水平的核心指标，观察其绝对水平和历史分位值以判断投资价值[35] * **因子具体构建过程**：直接采用宽基指数的PE-TTM当前值[39]。报告重点分析了其近5年历史分位值，用以判断当前估值在历史中的相对高低位置[38][39] 4. **因子名称：股息率因子**[44] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是高股息投资风格的重要指标，在市场低迷时期通常具有防御性[44] * **因子具体构建过程**：直接采用宽基指数的股息率当前值[49]。报告同样关注其近5年历史分位值，以评估当前股息率在历史中的水平[47][49] 5. **因子名称：破净率因子**[49] * **因子构建思路**：破净率（市净率低于1的股票占比）反映市场的估值态度，破净率越高表明市场低估情况越普遍[49] * **因子具体构建过程**：计算各宽基指数成分股中，市净率（股价/每股净资产）小于1的股票数量占总成分股数量的比例[51]。报告列出了各指数当前的破净率具体数值[51] 6. **因子名称：技术指标因子（均线比较）**[14] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数的短期和长期趋势强度[14] * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日（MA5）、10日（MA10）、20日（MA20）等移动平均线的偏离幅度，公式为 $$（收盘价 / MA_n - 1） * 100\%$$，其中n代表移动平均周期[14]。报告中以“vsMA5”等列示了具体计算结果[14] 7. **因子名称：市场分布形态因子（峰度与偏度）**[23] * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率分布的峰度和偏度，来描述收益分布的集中程度和对称性，捕捉市场极端行情和分布形态的变化[23] * **因子具体构建过程**：计算指数近一年日收益率序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness），并与近5年的历史均值进行对比[23]。报告中指出，计算峰度时减去了3（正态分布的峰度值）[23] 因子的回测效果 1. **风险溢价因子** * 近5年分位值：上证50 (65.56%)[29], 沪深300 (44.92%)[29], 中证500 (25.32%)[29], 中证1000 (26.35%)[29], 中证2000 (27.14%)[29], 中证全指 (32.38%)[29], 创业板指 (40.63%)[29] * 近1年波动率：上证50 (0.89%)[29], 沪深300 (1.01%)[29], 中证500 (1.33%)[29], 中证1000 (1.50%)[29], 中证2000 (1.72%)[29], 中证全指 (1.20%)[29], 创业板指 (1.90%)[29] 2. **估值因子（PE-TTM）** * 当前值：上证50 (12.08)[39], 沪深300 (14.32)[39], 中证500 (33.18)[39], 中证1000 (47.95)[39], 中证2000 (157.06)[39], 中证全指 (21.47)[39], 创业板指 (40.96)[39] * 近5年历史分位值：上证50 (88.35%)[39], 沪深300 (86.53%)[39], 中证500 (96.20%)[39], 中证1000 (97.44%)[39], 中证2000 (82.98%)[39], 中证全指 (95.70%)[39], 创业板指 (55.79%)[39] 3. **股息率因子** * 当前值：上证50 (3.24%)[49], 沪深300 (2.65%)[49], 中证500 (1.36%)[49], 中证1000 (1.09%)[49], 中证2000 (0.76%)[49], 中证全指 (1.98%)[49], 创业板指 (1.01%)[49] * 近5年历史分位值：上证50 (34.79%)[49], 沪深300 (34.63%)[49], 中证500 (16.28%)[49], 中证1000 (36.53%)[49], 中证2000 (13.97%)[49], 中证全指 (32.81%)[49], 创业板指 (69.01%)[49] 4. **破净率因子** * 当前值：上证50 (20.0%)[51], 沪深300 (15.33%)[51], 中证500 (10.8%)[51], 中证1000 (6.8%)[51], 中证2000 (2.4%)[51], 中证全指 (5.4%)[51], 创业板指 (1.0%)[51] 5. **市场分布形态因子（峰度与偏度）** * 当前峰度：上证50 (0.08)[23], 沪深300 (0.61)[23], 中证500 (0.89)[23], 中证1000 (1.48)[23], 中证2000 (1.55)[23], 中证全指 (0.92)[23], 创业板指 (1.45)[23] * 当前偏度：上证50 (1.34)[23], 沪深300 (1.53)[23], 中证500 (1.57)[23], 中证1000 (1.63)[23], 中证2000 (1.69)[23], 中证全指 (1.59)[23], 创业板指 (1.65)[23]

根据研报内容，本次报告主要对宽基指数进行市场数据跟踪和统计，未涉及具体的量化交易模型或用于选股的阿尔法因子。报告核心内容为对各类市场指标的计算和展示。以下是报告中出现的主要指标及其构建方式的总结。 指标与构建方式 **1 指数表现指标** - **构建思路**：通过计算不同时间窗口的指数涨跌幅以及连续上涨（连阳）或下跌（连阴）的天数，来跟踪市场的短期、中期和长期表现[9][10] - **具体构建过程**： - **涨跌幅计算**：计算指数在当日、当周、当月、当季及当年的价格变动百分比[10] - **连阴连阳**：统计指数K线连续为阴线或阳线的天数，正数表示连阳，负数表示连阴[11] **2 均线比较指标** - **构建思路**：通过比较指数当前收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，以及相对于近250日高点和低点的位置，来判断指数的短期趋势和相对强弱[14] - **具体构建过程**： - 计算指数的5日（MA5）、10日（MA10）、20日（MA20）、60日（MA60）、120日（MA120）及250日（MA250）移动平均线[15] - 计算当前收盘价相对于各条均线的百分比差值，公式为： $$ \text{差值} = \frac{\text{收盘价} - \text{均线值}}{\text{均线值}} \times 100\% $$ [15] - 同样方法计算当前收盘价相对于近250日最高点和最低点的百分比位置[15] **3 资金占比与换手率指标** - **构建思路**：通过计算各指数成交金额占全市场（中证全指）成交金额的比例，以及指数的整体换手率，来观察资金流向和市场活跃度[17] - **具体构建过程**： - **交易金额占比**：某指数当天交易金额 / 中证全指当天交易金额 [17][18] - **指数换手率**：采用流通股本加权平均计算，公式为： $$ \text{指数换手率} = \frac{\sum (\text{成分股流通股本} \times \text{成分股换手率})}{\sum (\text{成分股流通股本})} $$ [18] **4 收益分布形态指标（峰度与偏度）** - **构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，并与近5年历史数据对比，来观察收益率分布形态的变化[22][24][26] - **具体构建过程**： - **峰度**：衡量收益率分布与正态分布相比的陡峭或平坦程度。报告中计算的是超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算出的峰度值上减去3（正态分布的峰度值）[26] - **偏度**：衡量收益率分布的不对称性。正偏态表示有更多的极端正收益，负偏态则表示有更多的极端负收益[24][26] **5 风险溢价指标** - **构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率，计算指数收益率与其差值，作为投资者因承担市场风险而要求的额外回报，并观察其历史分位和统计特征[28][29][31] - **具体构建过程**： - **风险溢价** = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率 [28][31] - 计算该风险溢价在近1年和近5年历史数据中的分位值[31] - 计算近1年的均值、波动率（标准差），以及当前值相对于均值±1倍、±2倍标准带的偏离情况[31] **6 PE-TTM指标** - **构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为衡量指数估值水平的指标，并观察其历史分位和统计特征[37][38][41] - **具体构建过程**： - **PE-TTM** = 指数总市值 / 指数成分股最近12个月净利润之和 [37] - 计算当前PE-TTM在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值[41] - 计算近1年的均值、波动率（标准差），以及当前值相对于均值±1倍、±2倍标准带的偏离百分比[41] **7 股债性价比指标** - **构建思路**：将指数盈利收益率（PE-TTM的倒数）与无风险收益率（十年期国债利率）进行比较，其差值代表股票资产相对于债券资产的潜在超额回报，用于判断大类资产配置价值[43] - **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 [43] **8 股息率指标** - **构建思路**：跟踪指数的股息率，反映现金分红回报水平，尤其在市场低迷期和高利率下行期是重要的投资风格指标[45][46][50] - **具体构建过程**： - **股息率** = 指数成分股年度现金分红总额 / 指数总市值 [45] - 计算当前股息率在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值[50] - 计算近1年的均值、波动率（标准差），以及当前值相对于均值±1倍、±2倍标准带的偏离百分比[50] **9 破净率指标** - **构建思路**：统计指数中市净率（PB）小于1的个股数量占比，作为市场整体估值情绪的逆向指标，破净率越高通常表明市场情绪越低迷[52] - **具体构建过程**： - **破净率** = (指数中市净率(PB) < 1的个股数量 / 指数总成分股数量) × 100% [52] 指标的最新取值 | 指标名称 | 上证50 | 沪深300 | 中证500 | 中证1000 | 中证2000 | 中证全指 | 创业板指 | 数据来源/备注 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **当日涨幅%** | 0.51 | 0.35 | 0.22 | 0.28 | 0.61 | 0.39 | -0.92 | [10][11] | | **当年涨幅%** | 13.75 | 19.32 | 28.26 | 26.95 | 34.17 | 24.75 | 48.43 | [10][11] | | **日K连阳天数** | 4 | 4 | - | - | - | 4 | - | [10][11] | | **交易金额占比%** | - | 27.72 | - | 20.25 | 23.02 | - | - | [17] | | **换手率** | 0.29 | 0.72 | 1.8 | 2.82 | 4.5 | 1.93 | 2.85 | [17] | | **当前峰度 (超额)** | 0.08 | 0.67 | 0.90 | 1.53 | 1.60 | 0.95 | 1.38 | [26] | | **当前偏度** | 1.34 | 1.54 | 1.56 | 1.64 | 1.70 | 1.59 | 1.64 | [26] | | **风险溢价 (当前值)** | 0.50% | 0.34% | 0.21% | 0.28% | 0.61% | 0.38% | -0.92% | [31] | | **风险溢价 (近5年分位值)** | 73.73% | 66.43% | 57.86% | 57.14% | 63.49% | 66.19% | 27.30% | [31] | | **PE-TTM (当前值)** | 12.01 | 14.38 | 33.52 | 48.42 | 157.47 | 21.58 | 41.63 | [41] | | **PE-TTM (近5年分位值)** | 87.60% | 87.02% | 97.19% | 98.26% | 83.39% | 96.78% | 56.61% | [41] | | **股息率 (当前值)** | 3.25% | 2.63% | 1.34% | 1.08% | 0.76% | 1.96% | 0.97% | [50] | | **股息率 (近5年分位值)** | 35.12% | 34.30% | 14.38% | 33.31% | 12.73% | 31.57% | 65.21% | [50] | | **破净率%** | 18.0 | 15.0 | 10.8 | 6.6 | 2.5 | 5.4 | 1.0 | [52] |

市场近期表现与情绪 - 上周A股在4000点附近高位震荡，周线小幅收涨，市场交投活跃，但板块轮动加快 [1] - 前期表现突出的AI+科技股出现明显调整，资金流向消费和医药等方向 [1] - 投资者普遍存在畏高情绪，特别是年内涨幅较大的科技领域存在明显高切低情绪 [1] - 近期市场风偏下降主因包括绝对收益账户兑现离场情绪以及重大事件落地后的利好出尽情绪 [1] 核心指数估值分析 - 沪深300指数2023年以来涨幅为21.65%，当前滚动市盈率约为14.1倍，处于历史约64%的分位数水平 [2] - 沪深300指数股息率-十年期国债利率隐含的风险溢价为0.73，明显高于历史均值以上一倍标准差 [2] - 中证500指数2023年以来涨幅为25.01%，当前市盈率约为34倍，位于历史62%左右的分位数 [2] - 中证500指数隐含的风险溢价明显高于历史一倍标准差 [2] - 创业板指2023年以来涨幅为38.47%，市盈率约41倍，位于历史35%的分位点，其风险溢价反映出的低估程度甚至高出了两倍标准差 [2] 全球市场估值比较 - 沪深300指数14.1倍的PE远低于美国标普500指数（PE约29.1倍）、纳斯达克指数（PE约42.3倍）、日本日经225指数（PE约23.2倍）和印度sensex指数（PE约23.2倍） [3] - 上述四个全球主要指数的风险溢价均已处于历史均值一倍标准差以下，反映投资者情绪极度乐观 [3] - A股显著的估值差使其在全球资产配置中吸引力持续增强，今年9月份外资流入中国股市规模达46亿美元，创去年11月以来新高 [3] 市场整体判断与展望 - 股市并未出现泡沫化，更多是过度悲观预期的修复，且修复仅集中在局部景气上行的成长和周期行业 [4] - 对A股的乐观态度建立在清晰的政策蓝图、稳健的经济基本面、持续改善的流动性以及健康的估值与市场结构之上 [4] - 市场期待的是“慢牛”行情，而非短期“疯牛” [4]

核心观点 - 投资的本质是管理风险并获取相应补偿，即风险溢价，高潜在收益源于承担高风险 [21] - 收益与风险呈正相关关系，不存在零风险高收益的投资机会 [18][19] - 理解风险溢价有助于识别投资骗局、校准收益预期、优化资产配置和把握逆向投资机会 [20] 风险溢价概念与构成 - 风险溢价是投资者承担额外风险所要求的额外收益补偿 [11] - 以假设的4%无风险收益率（短期国债）为基准，不同风险层级要求相应溢价 [4][5] - 期限溢价：为补偿资金锁定的时间风险，10年期国债收益率需较30天期国债高出2个百分点至6% [6][7] - 信用溢价：为补偿企业违约风险，A级公司债券收益率需较同期国债高出1个百分点至7% [8][9][10] - 高风险资产要求更高溢价：垃圾债收益率需达12%，股票预期收益率需达10%-13%，房地产、并购及风险投资要求15%-30%的潜在回报 [12] 风险收益关系与应用 - 风险收益呈正相关线性关系，风险越高预期收益越高 [15][16][17][18] - 识别骗局：保本且年收益30%的项目违背风险收益匹配原则，存在欺诈嫌疑 [20] - 校准预期：股票高收益对应高波动性，投资者需接受短期亏损可能性以换取长期溢价 [20] - 资产配置：通过分配低风险债券（获取保底收益）与高风险股票（博取风险溢价）实现风险收益平衡 [20] - 逆向投资：市场恐慌时风险溢价最高，资产价格被压低，为长期投资者提供买入机会 [20]

活动背景与核心议题 - 活动主题为探讨低波时代下“固收+”策略产品的定位与未来发展路径，核心议题为“低波动下，如何实现更好的收益” [1] - 当前低利率与市场波动并存，传统银行理财收益率持续下行，投资者面临“收益荒”，“固收+”策略产品因其股债搭配、追求绝对收益的特性受到关注 [1] - 活动嘉宾为东方红资产管理余剑峰与华安基金郭利燕，分别拥有基于资产定价理论的投资框架和从可转债研究起步的主动管理经验 [2][3] 严控回撤的投资框架 - 余剑峰采用统一投资框架，为股票和债券各选基准指数，运用目标波动率模型和最大回撤控制模型进行风险管理 [7] - 以东方红慧鑫甄选6个月持有混合为例，其A类份额近一年收益率为6.75%，同期业绩比较基准收益率为5.58%，超额收益为1.17% [7] - 郭利燕强调在个券层面“买得好”，注重好价格，要求下行风险有限而向上有弹性，并在组合层面动态调整市场风险因子敞口和控制集中度 [8][9][10] - 对于低波产品，余剑峰将开放式产品的回撤目标力求控制在2%-4%左右 [7] 规避“固收-”风险的方法 - 余剑峰认为应关注在给定风险水平下产品的收益性价比是否最优，而非产品标签，其体系注重通过股债对冲效应和分散化配置管理风险 [12] - 郭利燕依靠纪律性仓位设计，对低波“固收+”产品设定股票仓位“上有顶、下为零”的原则，例如股票比例一般不超过12%，估值过高时可降为零 [14] - 华安沣润产品自2023年成立以来，股票仓位大多数时间未超12%，最低时约7%，通过纪律性设计有效控制回撤 [14] - 日常风险管理包括行业集中度控制和对个券风险收益比的严格评估，要求上行弹性与下行风险不对称 [15] 投资方法论的构建逻辑 - 余剑峰的方法论源于资产定价学术背景，优势在于纪律性强，产品设计阶段即明确目标风险特征，后续在既定范围内进行权重微调 [17] - 其框架侧重于管理波动率和分散化配置，通过控制波动并分散风险来接近有效前沿边界，以获取更优的风险调整后收益 [18] - 郭利燕构建了“三层组合搭建体系”，依次为风格结构、行业配置和个券精选，通过承担有效的系统性风险实现“进可攻、退可守” [19] - 行业配置核心是跟踪“供需”指标，在左侧捕捉行业基本面改善信号；“固收+”产品适合埋伏供需格局向好、盈利弹性即将释放的领域 [21] 低利率环境下的投资前景与布局 - 余剑峰指出随着经济潜在增速下行，实际利率中枢将下移，未来5-10年可能持续低利率环境，债券难以单独提供合意回报 [24][25] - 在低利率环境下，投资者需通过“固收+”产品在控制组合风险的前提下争取更好回报，今年渠道端低波“固收+”产品已受青睐 [24] - 郭利燕认为中国经济处于新旧动能转换过程，新经济对GDP贡献有望在未来5年内超过地产经济，对应股票资产市值中枢将上移 [25] - 短期看好科技成长方向，特别是AI产业闭环从基础设施建设走向商业应用落地，以及高阶智能驾驶、机器人等新兴领域 [26][27] - 具体行业布局包括有盈利改善趋势的科技成长、供给格局稳定的周期金融类资产，以及对内需板块保持政策敏感度 [26]

严控回撤的两种路径：模型化约束与精细化择券 - 基金经理余剑峰采用统一的学术化投资框架，为股票和债券各选一个基准指数，并运用目标波动率模型和最大回撤控制模型来管理产品整体波动和明确界定回撤水平 [5] - 以东方红慧鑫甄选6个月持有混合为例，其A类份额近一年收益率为6.75%，超越业绩比较基准5.58%的收益率，超额收益达1.17% [6] - 余剑峰将开放式产品的回撤目标定位在力求控制在2%-4%左右，并将2%以内的回撤视为低波 [6] - 基金经理郭利燕强调在个券层面要“买得好”，注重好资产加上好价格，尤其强调在估值较低时纪律性入场，以降低情绪和交易因素导致的回撤风险 [7][8] - 在组合设计层面，郭利燕不追求短期收益极致爆发，而是通过动态调整市场风险因子配置来稳定获取超额收益，例如今年将组合风险因子从偏重周期金融转向以科技成长为主 [8] - 郭利燕通过控制单一行业或资产的仓位集中度来管理风险，敬畏市场并防范黑天鹅风险 [8] 规避"固收-"风险：纪律性仓位与精细化风控 - 余剑峰认为资产配置核心是在明确产品目标风险特征后，利用股债低相关性争取更高的风险调整后收益，即“性价比”，而非纠结于“固收+”或“固收-”的提法 [11] - 郭利燕通过自上而下的纪律化仓位管控体系来避免“固收-”，为低波“固收+”产品设定股票仓位“上有顶、下为零”的原则，例如股票比例一般不超过12%，并在股债性价比过低时可降为零仓位 [13] - 华安沣润产品自2023年成立以来，股票仓位大多数时间未超12%，最低时约7%，这种纪律性设计有效控制了回撤 [13] - 在日常风险管理中，郭利燕强调严格评估个券的风险收益比，追求下行风险有限而上行弹性较高的不对称性，并在组合构建时明确底层资产的久期和风险属性 [14] 方法论溯源：理论模型与三层体系的碰撞 - 余剑峰基于资产定价学术背景构建投资框架，采用全球大规模资金使用的纪律性方法，在产品设计阶段设定明确目标风险特征，后续在既定范围内进行权重微调 [16] - 该框架侧重于管理波动率和分散化配置，通过控制波动并分散风险来接近“有效前沿边界”，以获取更优的风险调整后收益，而不做预期收益估计 [16][17] - 郭利燕构建了“三层组合搭建体系”，依次为风格结构、行业配置和个券精选，通过承担有效的系统性风险来做到“进可攻、退可守” [18] - 风格结构构建需基于对宏观环境、产业经济、流动性和各行业估值的深度认知，在科技成长趋势明确且估值未泡沫化时加大暴露，并根据估值与市场阶段动态调整 [19] - 行业配置层面核心跟踪“供需”指标，通过跟踪供给格局、产能利用率、库存、价格、政策等指标，在左侧捕捉行业基本面改善信号 [20] - 个券精选是在已选对的行业中，找到所处发展阶段中盈利弹性最强的公司 [21][22] 低利率时代的破局之道："固收+"逻辑演变与未来布局 - 余剑峰指出随着经济潜在增速下行，实际利率中枢将逐步下移，去年四季度各期限债券年化收益已低于3%，未来债券收益可能仅在2%-2.5%之间 [24] - 在低利率环境下，投资者若希望获得合意回报，需借助股债资产配置框架，将组合风险控制在既定范围内，通过提升风险调整后收益来争取更好回报 [24][25] - 郭利燕指出中国经济正处于新旧动能转换过程，新经济对GDP贡献有望在未来5年内超过地产经济，对应股票市场中新经济资产市值中枢将逐步上移 [25] - 短期股市整体大幅上行空间有限，更多是结构性机会，“固收+”产品在好资产缺乏好价格时应注重均衡配置、适度分散 [26] - 具体看好的科技成长方向包括高阶智能驾驶、机器人、军工国产替代和军贸出口、新能源中已走出产能过剩的环节以及固态电池等0-1创新 [27] - AI产业趋势将从基础设施建设走向商业应用落地，机器人可能成为继新能源之后又一个重大产业方向，是未来个券选择的重要领域 [27]

报告行业投资评级 - 未提及相关内容 报告的核心观点 - 未提及相关内容 各类资产市场表现总结 国债市场 - 主要经济体10年期国债收益率：美国4.086、英国4.424、法国3.437、德国2.653、意大利3.399、西班牙3.158、瑞士0.087、希腊3.275、日本1.664、巴西6.102、中国1.793、韩国3.086、澳大利亚4.350、新西兰4.101 [2] - 主要经济体2年期国债收益率：美国3.577、英国3.778、德国1.994、日本0.936、意大利2.170、中国（1Y收益率）未给出、韩国2.661、澳大利亚3.616 [2] 汇率市场 - 美元兑主要新兴经济体货币汇率：巴西5.401、俄罗斯未给出、南非zar17.512、韩元1440.400、泰铢32.550、林吉特4.197 [2] - 人民币相关汇率：在岸人民币7.130、离岸人民币7.135、人民币中间价7.089、人民币12月NDF6.983 [2] 股票市场 - 主要经济体股指：标普500为6771.550、道琼斯工业指数47085.240、纳斯达克23348.640、墨西哥股指62390.730、英国股指9714.960、法国CAC8067.530、德国DAX23949.110、西班牙股指16036.400、俄罗斯股指未给出、日经51497.200、恒生指数25952.400、上证综指3960.186、台湾股指28116.560、韩国股指4121.740、印度股指8241.911、泰国股指1298.600、马来西亚1623.500、澳经9098.190、新兴经济体股指1393.380 [2] 股指期货交易数据 - 指数表现：A股收盘价3960.19，涨跌 -0.41%；沪深300收盘价4618.70，涨跌 -0.75%；上证50收盘价3012.97，涨跌 -0.11%；创业板收盘价3134.09，涨跌 -1.96%；中证500收盘价7210.83，涨跌 -1.67% [3] - 估值：沪深300 PE(TTM)14.17，环比 -0.03；上证50 PE(TTM)11.90，环比0.06；中证500 PE(TTM)32.85，环比 -0.54；标普500 PE(TTM)28.15，环比 -0.34；德国DAX PE(TTM)19.81，环比 -0.15 [3] - 风险溢价：标普500 1/PE - 10利率 -0.53，环比0.07；德国DAX 1/PE - 10利率2.39，环比0.05 [3] - 资金流向：A股最新值 -1494.83，近5日均值 -667.86；主板最新值 -996.44，近5日均值 -481.75；创业板最新值 -379.93，近5日均值 -120.57；沪深300最新值 -239.09，近5日均值 -107.90 [3] - 成交金额：沪深两市最新值19157.58，环比 -1913.73；沪深300最新值5051.78，环比 -524.25；上证50最新值1310.58，环比 -35.79；中小板最新值3848.70，环比 -310.45；创业板最新值4768.17，环比 -589.85 [4] - 主力升贴水：IF基差 -29.70，幅度 -0.64%；IH基差 -4.77，幅度 -0.16%；IC基差 -116.23，幅度 -1.61% [4] 国债期货交易数据 - 国债期货收盘价：T2303为108.66，涨跌 -0.02%；TF2303为106.03，涨跌 -0.02%；T2306为108.40，涨跌 -0.01%；TF2306为105.99，涨跌 -0.01% [4] 资金利率 - 资金利率：R001为1.3621%，日度变化 -10.00BP；R007为1.4584%，日度变化0.00BP；SHIBOR - 3M为1.5940%，日度变化 -1.00BP [4]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 关税风云暂告一段落，鲍威尔鹰派言论弱化降息预期，市场走势震荡分化不同资产表现凸显分化特征，投资者需关注市场变化并理性参与投资；黄金长期上行趋势仍存，但短期承压且波动加剧，建议以配置思路参与投资；黄金税收新政旨在规范市场、引导资源、服务实体，抑制投机并引导理性投资[5][6][73] 各部分总结 宏观分析 - 关税风云暂告一段落，鲍威尔鹰派言论弱化降息预期，市场走势震荡分化，全球主要股市涨跌互现，大宗商品跌多涨少，国内债市全线上扬、股指涨跌互现，商品大类板块多数收跌[5][9] - 中美元首釜山会晤后，市场关注焦点转向全球主要经济体货币政策，美联储10月降息但鲍威尔言论弱化12月降息预期，推升美债收益率与美元指数，日本高市交易延续，日经股市领涨，国内10月PMI数据不及预期使A股和商品承压[6] - 金价自历史高位回落至4000元/盎司附近震荡，是获利了结、避险情绪消退、美联储降息预期弱化等因素共振结果，长期上行支撑仍存，但短期承压且波动加剧，建议配置思路投资[6] - 财政部和税务总局发布黄金税收新政，通过重构增值税征管链条改变市场参与者行为动机，为黄金市场健康发展提供制度保障[7] 大类资产 - 全球主要股市涨跌互现，日经领涨，美股收涨A股承压，BDI指数小幅回落，波动率VIX指数明显上行，美债收益率与美元指数联袂走高，非美货币多数走软，大宗商品跌多涨少，贵金属高位回落，铜价与油价疲弱[5][9] 板块速递 - 国内债市全线上扬近弱远强、股指涨跌互现，商品大类板块多数收跌，股市成长型风格更强，价值股偏弱，国内商品大类板块涨跌互现，Wind商品指数周度涨跌幅 -1.96%，10个商品大类板块指数中3个收涨7个收跌，煤焦钢矿独秀，贵金属与有色弱势拖累商品收跌，能源与谷物、非金属建材板块震荡几近收平，农副产品与化工板块跌幅较大[14] 资金流向 - 上周商品期货市场资金整体小幅流出，农副产品、有色和非金属建材板块资金流入明显，贵金属和能源、油脂油料板块资金流出明显[16] 品种表现 - 最近一周国内主要商品期货涨跌互现，上涨居前的品种为苹果、铁矿与焦煤，跌幅居前的品种为丁二烯橡胶、甲醇和棕榈[20] - 从量价配合角度看，明显增仓上行的商品期货品种有沪银、豆二、豆粕，明显增仓下行的品种有甲醇、棕榈和橡胶[22] 波动特征 - 上周国际CRB商品指数波动率小幅下跌，国内的Wind商品指数波动率明显上升，南华商品指数大幅降波，商品期货大类板块波动率多数下跌，非金属建材、化工和煤焦钢矿板块大幅降波，贵金属板块逆势升波明显[24] 数据追踪 - 国际主要商品多数收涨，BDI下跌，CRB小涨，大豆玉米上涨，铜涨油跌，金跌银涨，金银比回落[26] - 沥青开工率季节性回落，地产销售弱势探底，运价分化反弹，短期资金利率低位震荡[40] 宏观逻辑 - 股指高位回落涨跌互现，估值震荡承压，风险溢价ERP低位反弹[29] - 大宗商品价格指数高位震荡，通胀预期低位反弹[32] - 股市冲高回落，商品走势震荡，商品 - 股票收益差触底反弹，南华商品指数和CRB商品指数走势震荡，国内定价商品走势分化相对抗跌，国际定价商品弱势，内外商品期货收益差在0轴附近徘徊[39] - 美债收益率大幅走高近弱远强，期限结构熊陡，期限利差平稳，实际利率反弹，金价震荡反弹[47] - 美国高频“衰退指标”分化，周度经济指数走弱，美债利差10Y - 3M继续在0轴附近徘徊[58] 美联储降息预期 - 美联储10月如期降息25bp到3.75 - 4%，但官员鹰派言论令12月预期降息大幅弱化，降息25bp到3.5 - 3.75%的预期概率为59.3%，大幅低于上周的98.1%，按兵不动维持利率在3.75 - 4%的预期概率大幅提升[62] 世界黄金协会报告 - 三季度全球黄金需求总量达1313吨，需求总金额达1460亿美元，创下单季度最高纪录，需求增长主要由投资需求推动，投资需求激增至537吨，同比增长47%，占全部三季度黄金净需求的55%，投资者增持实物黄金ETF，持仓再增222吨，全球流入金额达260亿美元[66] - 三季度金条与金币需求同比增长17%，总量达316吨，多数国家与地区市场增长，印度和中国贡献突出；全球金饰需求承压，同比下滑19%，印度和中国因季节性因素环比增长，但同比仍疲软；全球央行加快购金步伐，净购金量总计220吨，较二季度增长28%，较上年同比增长10%，前三季度净购金总量达634吨[67] - 三季度中国零售黄金投资与消费需求达152吨，同比下降7%，季度环比下滑38%，按金额计达1204亿元人民币，同比激增29%；金条与金币销量同比增长19%至74吨，环比下降36%，前三季度零售黄金投资需求达313吨，为2013年以来最高水平；黄金ETF三季度流出38亿元人民币，总持仓减少5.8吨至194吨，资产管理总规模攀升11%至1688亿元人民币；金饰需求达84吨，环比季节性回升21%，同比仍下降18%，按金额计消费总额为665亿元人民币，环比和同比均显著增长，前三季度金饰消费总需求为278吨，同比下跌25%[68] 黄金税收新政 - 财政部和税务总局11月1日发布黄金税收新政，通过精准税收政策调整，达成规范市场、引导资源、服务实体目标[73] - 新政核心是根据黄金交割后用途实施差异化增值税管理，抑制投机，引导理性投资；扶持实体，引导资源流向；规范市场，防范税收漏洞[73][74] 美联储议息会议 - 北京时间10月30日，美联储将联邦基金利率目标区间下调25个基点至3.75% - 4%，结束资产负债表缩减，内部存在分歧，政策声明调整，鲍威尔讲话强调不确定性、数据依赖与政府停摆影响，12月是否继续降息不确定[80][84] - 鲍威尔鹰派表态使市场对12月降息概率从95%暴跌至65%，美股、美债、黄金、数字货币盘中急跌，美元拉升，最终纳指收涨，道指和标普500收跌，美债收益率全面大涨，美元一度重回99关口上方，现货黄金下跌，白银涨幅收窄，原油反弹[88] 中美元首釜山会晤 - 当地时间10月30日，中美元首在釜山会晤，中美经贸团队通过吉隆坡磋商达成多项成果共识，包括美方取消部分关税、暂停出口管制规则和调查措施，中方相应调整反制措施，双方还就芬太尼禁毒合作、扩大农产品贸易等问题达成共识[93][95] 10月PMI数据 - 10月份，制造业采购经理指数（PMI）为49.0%，比上月下降0.8个百分点，制造业景气水平回落；非制造业商务活动指数为50.1%，比上月上升0.1个百分点，升至扩张区间；综合PMI产出指数为50.0%，比上月下降0.6个百分点，位于临界点，表明我国企业生产经营活动总体稳定[98] - 从企业规模看，大、中、小型企业PMI分别为49.9%、48.7%和47.1%，比上月下降1.1个、0.1个和1.1个百分点，均低于临界点[98] - 从分类指数看，构成制造业PMI的5个分类指数中，供应商配送时间指数位于临界点，生产指数、新订单指数、原材料库存指数和从业人员指数均低于临界点，表明制造业生产、市场需求、原材料库存和企业用工景气度均有回落[99] 本周关注 - 本周需关注欧元区、美国制造业和服务业PMI终值，美国ISM制造业和非制造业PMI，澳洲联储、瑞典央行、英国央行利率决议，多位美联储官员讲话，美国9月JOLTs职位空缺、10月ADP就业人数、11月密歇根大学消费者信心指数初值，特斯拉年度股东大会等[103]