报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 11月股指市场呈Z形走势，先升后跌月末反弹，防御板块领涨，股指期货贴水扩大、成交持仓下降 [4][10] - 年末资金面压力是12月行情关注重点，科创主题基金发行火热，科技股将保持活跃使股指波动加大，市场震荡，需重视股指期货对冲功能 [5] - 给出单边高位震荡波动操作、套利多IM\IC主力合约+空ETF、期权双买策略的投资建议 [6] 根据相关目录分别进行总结 11月行情复盘 股票市场 - 11月A股呈Z形走势，至11月27日，沪深300指数月度跌幅2.7%，上证50指数跌1.3%，中证500指数跌5.2%，中证1000指数跌3.3% [10] - 股指回落，泛科技板块跌幅居前，防御板块涨幅前列，科技属性高的指数跌幅明显，银行保险权重高的指数相对抗跌 [12] 股指期货 - 11月股指期货贴水整体扩大，IM、IC近月合约交割周贴水收敛，月度均值贴水小于10月，各合约出现交割日异动、收盘大幅升水情况 [16] - 11月股指期货成交继续下降，IM、IC、IF和IH日均成交分别下降10.7%、13%、14.5%和18.6%；IC和IH日均持仓分别下降0.9%和2.7%，IM和IF日均持仓分别增加1%和0.2%，11月21日交割日现货大跌使成交持仓大增 [21] - 贴水加大使股指期货空头展期成本增加，IM、IC空头当月展期下月合约成本最低，IF、IH空头移仓到季月合约成本最低 [25] - 随着市场下跌风险释放，各品种持仓总体下降，IM前五大和前十大席位月均净空头持仓较上月分别下降1.8和2.5个百分点，交割与行情影响持仓 [27] 后市展望及投资策略 科技股将再成焦点 - 10月以来科技股表现沉寂，受获利盘消化和海外科技股震荡影响，英伟达股价下跌，谷歌股价创新高，美国科技股震荡将持续并影响A股 [32] - 科技股对各宽基指数影响重大，沪深300指数电子板块权重成第一大权重板块，上证50指数中电子板块权重与食品饮料接近 [35] - 12月随着科技股发行上市和硬科技主题类基金集中发行，调整已久的科技股将再度成为市场热点 [36] 日历效应与年末资金 - 日历效应显示12月收益往往为负，2021年以来12月上证指数和中证1000指数平均收益率分别为 -0.22%和 -3.04%，行情走弱迹象明显 [38] - 12月行情走弱与年末资金回笼有关，A股日均成交和融资净买入在12月明显下降，过去五年日均成交11月见顶后12月和1月持续下降，12月和1月往往出现融资净偿还 [40] - 11月末16家硬科技主题基金集中发行将带来增量资金，股票型基金和科技ETF净申购情况显示市场回暖、资金改善，有利于对冲年末资金回笼压力 [44] 后市策略 - 年末资金面压力是12月行情关注重点，科创主题基金发行火热，美国科技股波动和国内GPU新势力上市使科技股活跃，股指波动加大市场震荡，需重视股指期货对冲功能 [47] - 给出单边高位震荡波动操作、套利多IM\IC主力合约+空ETF、期权双买策略的投资建议 [6]

消费品出口表现 - 产品类别以欧美高端消费为主，包括电动工具、手动工具和割草机 [4] - 2025年1-10月累计出口金额同比增速分别为电动工具-0.4%、手工工具-6%、草坪割草机37% [4] - 2025年10月单月出口金额同比增速分别为电动工具-17%、手工工具-16%、草坪割草机-15%，增速环比分别变动-21个百分点、-16个百分点、-26个百分点 [4] - 剔除工作日少1天的影响后，10月日均出口额同比增速分别为电动工具-12%、手工工具-11%、草坪割草机-11% [4] - 国内海关统计的机械出口金额同比下降，部分原因是全球关税扰动促使企业将产能转移至东南亚等地以满足海外订单 [4] 资本品出口表现 - 2025年10月单月出口同比增速分别为叉车-13%、机床-4%、工业缝纫机-10%、矿山机械1%，增速较9月分别变动-28个百分点、-30个百分点、-28个百分点、-24个百分点 [5] - 剔除工作日少1天的影响后，10月日均出口额同比增速分别为叉车-8%、机床2%、工业缝纫机-5%、矿山机械6% [5] - 2025年1-10月累计出口同比增速分别为叉车0%、机床13%、工业缝纫机13%、矿山机械21%，增速较1-9月分别变动-2个百分点、-2个百分点、-3个百分点、-3个百分点 [5]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 11月18日 - 11月24日债市卖方情绪有所上升、买方情绪再度回落，买卖方情绪走向背离，卖方观点分歧度指数抬升至偏高水平，虽日历效应带来乐观因素，但市场情绪矛盾，机构态度谨慎 [5] 根据相关目录分别总结 卖方市场利率债情绪指数（11月18日 - 11月24日） - 跟踪不加权指数录得0.42，较11月11日 - 11月17日上升0.04，市场观点偏多比例上升，机构整体持中性偏多观点 [13] - 8%机构看多，认为经济基本面承压等因素利好债市 [6][13] - 29%机构偏多，认为资产荒格局深化等因素有利 [6][13] - 58%机构中性，认为多空因素拉锯，债券收益率区间震荡 [6][13] - 4%机构偏空，认为债市增量资金不足，“股债跷跷板”效应或强化 [6][13] 买方市场利率债情绪指数（11月18日 - 11月24日） - 跟踪不加权情绪指数录得 - 0.08，较11月11日 - 11月17日下行，机构整体持中性偏空观点 [14] - 8%机构偏多，认为货币政策宽松等因素向好 [7][14] - 75%机构中性，认为政策不确定，市场进入观望期 [7][14] - 17%机构偏空，认为政策不及预期等因素不利 [7][14]

市场表现与风格分析 - 市场在海外科技大厂财报催化下高开但随后回落，价值ETF（159263）盘震荡走强并领涨宽基风格指数 [1] - 业内指出年末行情中价值风格有望占优，因科技成长板块经历前期上涨后资金兑现压力大，市场风险偏好难以有效提振 [1] - 价值类资产因前期滞涨而向上空间更大，且从日历效应看年末价值风格通常占优 [1] 资金流向与产品特性 - 资金持续净流入价值ETF（159263），近10日资金净流入超2亿元 [2] - 价值ETF（联接A/C: 025497 / 025498）旨在一键布局市场低估优质资产，具有显著的"红利+"特性和明显的收益优势 [2] 业绩表现与指数构成 - 10月以来价值ETF上涨约9%，业绩表现优于同类价值风格指数，并跑赢中证红利指数超4% [3] - 价值ETF跟踪的国证价值100指数采用"高分红+高自由现金流+低PE"三维筛选体系，以优选市场核心价值标的 [3] - 目前价值ETF股息率为4.9%，高于中证红利的4.2% [3]

市场整体表现 - 指数低开低走，上证指数跌幅超过日经指数[3] - 市场出现分化，近2700家公司下跌，但近百只个股涨停[3] - 市场呈现"群魔乱舞"特征，玄学概念、地域概念和妖股交易活跃[3] 市场行为特征 - 11月份玄学概念炒作通常活跃，但历史经验显示这种炒作往往在12月份戛然而止[3] - 当前玄学概念炒作较为猛烈，可能存在提前抢跑现象[3] - 市场存在明显的日历效应特征[3] 市场调整原因 - 指数下跌主要源于人民币汇率贬值压力而非地缘政治因素[6] - 黄金走势显示资金避险情绪不大，调整空间有限[6] - 人民币汇率贬值影响A股资金风险偏好[6] 技术分析 - 指数回踩至20日均线3970点位置，需关注支撑有效性[6] - 经历连续两天缩量调整后，指数存在企稳反弹需求[6] - 若不能放量，指数可能继续走低，周五左右可能成为企稳时间节点[6]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 可转债市场日历效应体现宏观政策节奏、微观资金行为与供需变化多维交织 为分析可转债和权益市场波动提供参考视角 基于2018 - 2025年10月数据 A股与可转债市场在周度、月度等维度有一定特征 板块“日历效应”或为识别阶段性配置机会提供参考 转债价格中枢有望延续抬升 [4][7] 根据相关目录分别进行总结 周期性出现的“日历效应” - 周度上呈现“周一强” 中大盘指数“周三弱” 中小盘指数“周五弱” 或与“T + 1”交易机制及公募基金影响力提升有关 [18][21] - 月内主要指数下旬表现弱于中上旬 中证转债10月与12月上旬弱于下旬 或与资金面周期性波动、政策会议有关 [27][30] 政策主线下的“日历效应” - 政策发布规律是A股市场“日历效应”重要来源 关注中央层面周期性会议 如全国两会、中央经济工作会议等 [35] - 中证转债和万得全A指数月度周期性表现与政策发布节奏和重要会议安排有关 如12月中央政治局会议与中央经济工作会议对来年政策有指向性 [38][43] 财报视角下的“日历效应” - 权益市场围绕财报发布有周期性股价波动 年报预告阶段预增公司受关注 财报披露后业绩超预期股价延续强势 不及预期则调整 [45][47] - 中小盘指数2月和11月表现积极 3 - 4月年报季后动力减弱 12月与1月大盘风格占优 消费板块年报披露影响期内表现优 科技板块影响期后表现优 [47][49] 风险偏好下的“日历效应” - 风险偏好变化影响可转债价格 二、三季度市场活跃 2018 - 2024年月度转股溢价率年初和年末有波动 2025年以来余额加权转股溢价率波动大且下行 [57] - 融资融券成交额占全A比值周期性变化 月度上2月、3月和11月分位数均值高 周度上第9周、41周和46周突出 [59] 板块维度“日历效应”的机会识别 - 4月、8月、9月和12月行业轮动强度高 2月、6月、10月和11月相对平缓 转股溢价率通道收窄或为市场方向选择蓄积空间 [67][72] 月度维度下的行业轮动规律 - 年初1 - 2月科技成长类表现突出 权益市场医疗保健、信息技术等板块2月正涨跌幅概率高 可转债市场相关板块1 - 2月表现佳 [75][77] - 3 - 5月年报业绩披露影响期 防御性配置板块表现好 权益市场医疗保健和日常消费等板块坚挺 可转债市场日常消费品和医疗保健板块表现好 [78] - 6 - 7月中报业绩博弈抬头 周期性和成长性板块共振 权益市场材料、工业等行业上涨概率高 可转债市场类似 [79] - 8 - 9月中报兑现后回调观望 权益市场多数板块上涨概率回落 可转债市场资金谨慎 [80] - 10 - 12月年末风格切换与防御配置 11月多数行业上涨概率提升 12月公用事业防御属性凸显 可转债市场同步且部分板块有独立性 [81][82] 供需重构进行时，工业转债仍具空间 - 工业转债11月通常走强 覆盖多领域 供需关系有望改善 历史11月上涨概率达71.4% 今年表现优于往年和对应正股 [85][86] - 权益方面工业指数估值高但有吸引力 转债方面转股溢价率有下行空间 市价高有消化压力 中长期有向上潜力 [90] - 政策层面工业领域获长期稳定支持 推动高质量发展 [92] 信息技术板块或延续主线地位 - 权益市场万得信息技术指数在3月、7月和11月走强概率高 转债方面8月以来指数修复 11 - 12月或有表现空间 [97] - 权益端估值偏贵但高成长性有望消化 转债个券溢价率回落股性加强 期限结构有助于缓释强赎压力 [99] - 政策层面信息技术板块有顶层设计支撑 政策红利释放带来配置机遇 [102] 日历效应下的转债供需节奏与交易窗口 - 2月、5月和9月是可转债发行低谷 2025年权益市场强触发强赎使存量转债退出加快 年末市场延续供需紧平衡 [107] - 3月、9月与11月偿还压力集中 4 - 5月为“低偿还—低供给”窗口 把握偿还节奏有助于优化交易 [111][112]

A股风格日历效应 - 成长风格组合在1月和6、7月有显著超额收益，胜率达90.9% [1] - 质量风格呈现“首尾双强”规律，1月超额收益1.4%且胜率81.8%，12月超额收益0.5%且胜率80% [1] - 800质量指数同样在1月和12月表现相对突出 [1] 自由现金流ETF市场表现 - 自由现金流ETF（159201）近20个交易日有19日获资金净流入，合计流入资金超15亿元 [1] - 该ETF最新规模达64.64亿元，创成立以来新高 [1] - 11月14日该ETF下跌约0.5%，持仓股华人健康、海陆重工、中集车辆领涨 [1] 自由现金流ETF产品特征 - 该ETF及其联接基金紧密跟踪国证自由现金流指数，指数经流动性、行业、ROE稳定性筛选 [1] - 指数选取自由现金流为正且占比高的股票，质地高且抗风险能力强，适合底仓配置和长线投资 [1] - 基金管理费年费率0.15%，托管费年费率0.05%，均为市场最低费率水平 [1]

港股红利类资产市场表现 - 港股早盘延续震荡回调，红利类资产彰显韧性[1] - 港股通红利ETF（513530）跟踪的港股通高股息（CNY）指数近一年累计涨幅达35.25%[2] - 港股通红利低波ETF（520890）跟踪的恒生港股通高股息低波动指数近一年累计涨幅达37.72%，跑赢中证红利指数（11.64%）和恒生科技指数（28.88%）[2] 港股红利类资产配置价值 - 岁末年初窗口，港股红利类资产凭借相对高股息、低估值优势展现"日历效应"[1] - 港股通高股息（CNY）指数近一年股息率为5.44%，恒生港股通高股息低波动指数近一年股息率为5.63%，显著高于同期10年期国债收益率（1.81%）[2] - 股息率超越部分A股和港股主流红利指数，如中证红利（4.24%）、深证红利（3.99%）和港股通高息精选指数（5.25%）[2] 保险资金配置需求 - 险资对高股息资产的配置意愿持续增强，特别是在长期资金入市背景下[1] - 随着2026年保险公司全面切换新会计准则，高股息股票配置规模预计将进一步扩大[1] - 预计到2027年，仅5家A股上市险企在FVOCI项下的高股息资产配置规模即可达每年2500–5000亿元[1] - 非上市险企自2026年起也将执行新会计准则，叠加"开门红"保费流入，进一步提升对高股息资产的需求[1] 相关ETF产品特点 - 港股通红利ETF（513530）是A股市场首只可通过QDII模式投资中证港股通高股息投资指数的ETF，成立于2022年4月8日[3] - 港股通红利低波ETF（520890）通过港股通渠道投资港股红利资产，不受QDII额度限制[3] - 两只ETF均支持场内T+0交易[3] - 两只ETF及其联接基金在符合条件时，基金收益每年最多可分配12次，提供灵活现金分红[4] 基金管理人背景 - 港股通红利ETF（513530）和港股通红利低波ETF（520890）的管理人为华泰柏瑞基金，拥有超18年指数投资经验[5] - 华泰柏瑞基金早在2006年就开始在红利主题ETF领域布局，打造了覆盖AH两地的"红利全家桶"[5] - 截至2025年11月12日，华泰柏瑞旗下红利类主题ETF管理规模达476.68亿元[5] - 港股通红利ETF自成立至2025年上半年收益为12.94%，超越其业绩比较基准（7.70%）[5] - 港股通红利低波ETF自成立至2025年三季度末累计回报38.07%，超越其业绩比较基准（31.00%）[5][6]

核心观点 - 报告核心观点认为，在缺乏显著增量流动性的背景下，2025年11月主题行情有望延续，但12月持续跑赢的概率不高，岁末年初可能出现阶段性风格切换，向涨幅靠后的银行等红利及顺周期板块切换，若11-12月切换空间被透支，则次年1月成长风格可能提前回归 [6][51][58][73] 历史日历效应分析 - 历史数据显示，每年11月基金重仓股跑赢中证2000的概率较低（2019年以来胜率为33.3%），而12月基金重仓股跑赢概率则明显提升 [13][17][26] - 11月日历效应失效的例外情况主要源于流动性支撑，例如2019年11月基金重仓指数跑赢中证2000指数3.44%，主因是MSCI纳入因子提升导致北向资金大幅流入；2020年11月跑赢2.03%，则得益于公募基金新发规模远高于2019年及2021年同期水平 [17][18][19][24] - 12月基金重仓股跑输小盘股的情形发生在2019年12月（受风险偏好回暖及小盘股反弹弹性更高等因素影响）和2021年12月（受新能源板块高估值、监管政策及产业层面担忧拖累，例如宁德时代彼时PE超百倍） [25][27] 牛市岁末风格切换规律 - 在过去6个牛市中继年份中，11-12月主线风格完全不切换的仅有2005年（公募基金内部底部调仓）和2006年（公募基金大规模发行），部分切换或切换后快速回归的年份（如2019年、2020年）均存在明显的增量流动性支持 [6][29][35][38][41] - 完全的风格切换往往由突发情况催化，例如2013年12月发生第二次"钱荒"及美联储削减QE，2014年年底出现意外降息 [29][42][43] - 若发生切换，通常表现为"高低切"，即前期涨幅居前的行业排名迅速下滑，而涨幅靠后的行业排名提升；即便切换发生，在次年1月回归之前主线的可能性较大 [46][47][49] 当前市场环境与配置建议 - 当前增量资金未见显著改善，公募基金发行虽回暖但量级偏弱，居民新开户数量及融资余额增长均呈现放缓态势，TMT等板块筹码拥挤度相对较高 [51][52][56] - 在此环境下，前期强势主线可能出现阶段性切换，切换方向可能指向2025年1-10月涨幅靠后的银行等红利板块及顺周期板块，其顺利切换或需等待12月中央经济工作会议的政策明朗 [6][51][60][73] - 建议在11月主题行情演绎后，可考虑按照日历效应配置银行和白色家电，因其在12月及次年1月历史胜率较高（白电12月跑赢全A或沪深300概率达81.3%，银行1月跑赢概率达75%），但需警惕若11-12月上涨空间被过度透支，可能引发次年1月春季躁动前置及成长风格提前回归 [58][61][66][67][73] 特定板块日历效应及失效条件 - 白色家电在12月的超额收益在2012年、2014年因遭遇金融权重风格挤压而失效（当月涨幅分别为11.3%和10.4%，但仍跑输指数），2016年则因险资监管约束及房地产政策收紧而跑输 [61][62][65] - 银行在1月的超额收益在2010年、2020年受监管政策收紧影响而失效，2015年因前期累计涨幅过大（如建行2014年11-12月累计涨61%）后风格回归成长而跑输，2023年则因疫情"过峰"后市场偏好弹性板块而跑输 [67][69][70]

大小盘风格轮动月度策略 - 10月底量化模型信号为-0.17，指向大盘风格 [1] - 基于历史11月小盘风格相对占优的日历效应，建议11月超配小盘风格 [1] - 当前市值因子估值价差为0.88，远低于历史顶部区域1.7~2.6，显示中长期小盘风格并不拥挤，继续看好小盘 [1] - 本年以来大小盘轮动量化模型收益为27.85%，相对等权基准的超额收益为2.86% [1] - 结合主观观点的策略收益为26.6%，超额收益为1.61% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 月度量化模型信号为1，建议10月超配价值风格 [1] - 本年以来价值成长风格轮动策略收益为18.96%，相对于等权基准的超额收益为1.35% [1] 风格因子表现跟踪 - 10月份，在8个大类因子中，红利因子和动量因子正向收益较高，而大市值因子和波动率因子负向收益较高 [2] - 本年以来，波动率因子和动量因子正向收益较高，而流动性因子和大市值因子负向收益较高 [2] - 10月份，在24个风格因子中，本月盈利收益、股息率、动量因子正向收益较高，而大市值、收益能力、贝塔因子负向收益较高 [2] - 本年以来，贝塔、盈利波动、动量因子正向收益较高，而中市值、流动性、大市值因子负向收益较高 [2] 因子协方差矩阵更新 - 股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心，利用多因子模型可将其拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵 [2] - 报告更新了截至2025年10月31日的最新一期因子协方差矩阵 [2]