特朗普与马杜罗政府的恩怨由来已久。 特朗普在第一任期就表现出门罗主义倾向，对西半球不够亲美的国家政权在意识形态等方面存在天然的 个人好恶。 2018年马杜罗竞选总统连任后，特朗普率先宣布反对派领袖为委内瑞拉临时总统，导致委美断交。随 后，特朗普对委内瑞拉和马杜罗政府展开了一系列制裁。2020年，美国司法部以"毒品恐怖主义"罪名起 诉马杜罗，悬赏1500万美元。及至第二任期，特朗普进一步加大施压力度，去年9月以来，美国在海上 多次打击委内瑞拉船只，并封锁油轮。 临近中选，打击马杜罗政府有利于巩固和提升基本盘的支持。 多年以来，特朗普致力于塑造马杜罗政府向美国大量输送非法移民和毒品的形象，MAGA群体对此类 叙事尤为买账。另外，美国拉丁裔过往常年支持民主党，2024年大选因通胀等原因倒向共和党，但是过 去一年对特朗普的支持率又快速下降。以古巴裔和委内瑞拉裔为代表的右翼拉丁裔广泛分布在得克萨斯 州、佛罗里达州等地，打击马杜罗政府将提升这部分群体的好感。 智通财经APP获悉，国金证券发布研究报告称，如果美国推动"美企控盘式"的委内瑞拉增产，短期油价 更可能被"风险溢价+OPEC+控制供给节奏"托住甚至回升，而非因增产 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：风险溢价模型[29] **模型构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用以衡量其相对投资价值和偏离情况[29] **模型具体构建过程**：风险溢价的计算公式为指数收益率减去无风险利率。报告中具体计算了各宽基指数相对于十年期国债即期收益率的风险溢价，并统计了其当前值、历史分位值、均值、波动率及相对于均值和标准差的偏离情况[29][31][33] 2. **模型名称**：股债性价比模型[48] **模型构建思路**：以各指数PE-TTM的倒数（即盈利收益率）与十年期国债即期收益率之差作为股债性价比指标，用于比较股票与债券的相对吸引力[48] **模型具体构建过程**：股债性价比的计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中通过该指标观察各宽基指数的走势，并与近5年数据计算的80分位值（机会值）、20分位值（危险值）、均值及±1倍标准差进行比较[48] 3. **模型名称**：指数分布形态分析模型[24][26] **模型构建思路**：通过计算各宽基指数日收益率分布的峰度和偏度，分析其分布形态特征及与历史基准的差异[24][26] **模型具体构建过程**： * **峰度**：计算指数日收益率分布的峰度，用以衡量收益率分布的集中程度。报告中在计算时减去了3（正态分布的峰度值），以便于比较[26] * **偏度**：计算指数日收益率分布的偏度，用以衡量分布的不对称性。正偏态显示极端正收益情形增加，负偏态则相反[24] * 将当前时点的峰度、偏度与近5年历史数据进行比较，计算差值以观察形态变化[26] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：均线比较因子[16] **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，判断指数短期趋势与支撑压力情况[16] **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的偏离百分比。公式为： $$ vsMA_N = \frac{收盘价 - MA_N}{MA_N} \times 100\% $$ 其中，N代表不同的均线周期（如5，10，20等）[17] 2. **因子名称**：交易金额占比因子[19] **因子构建思路**：计算各宽基指数成交额占全市场（以中证全指为代表）成交额的比例，用以观察资金在不同风格板块间的流动情况[19] **因子具体构建过程**：因子计算公式为： $$ 交易金额占比 = \frac{该指数当日交易金额}{中证全指当日交易金额} \times 100\% $$ [19] 3. **因子名称**：指数换手率因子[19] **因子构建思路**：计算各宽基指数的整体换手率，反映市场交易活跃度[19] **因子具体构建过程**：采用流通市值加权平均的方式计算指数换手率，公式为： $$ 指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)} $$ [19] 4. **因子名称**：PE-TTM估值因子[41] **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为估值参考，衡量各指数在当前时点的估值水平[41] **因子具体构建过程**：计算指数的PE-TTM值，并计算其在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值，以判断当前估值在历史中所处的位置[44][45] 5. **因子名称**：股息率因子[50] **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标，用于在市场波动中寻找具有稳定现金流和低估值的标的[50] **因子具体构建过程**：计算各宽基指数的股息率（当期值），并统计其近1年、近5年及历史分位值、均值、波动率等，分析其当前水平与历史分布的相对关系[52][56] 6. **因子名称**：破净率因子[57] **因子构建思路**：破净率指市净率（PB）小于1的个股占比，该因子用于反映市场整体的估值态度和悲观程度，比率越高表明低估越普遍[57][58] **因子具体构建过程**：对于每个宽基指数，统计其成分股中市净率小于1的个股数量，并计算其占指数总成分股数量的百分比，即： $$ 破净率 = \frac{破净个股数}{指数总成分股数} \times 100\% $$ [57][59] 模型的回测效果 *注：本报告为市场数据跟踪报告，未提供量化模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告中对模型的评价主要为定性描述。* 因子的回测效果 *注：本报告主要展示各因子在特定时点（2025年12月29日）的截面取值或状态，未提供因子历史IC、IR、多空收益等传统回测绩效指标。报告中对因子的评价主要为定性描述。以下为报告中各宽基指数在所述因子上的具体取值：* 1. **均线比较因子** (2025年12月29日收盘价 vs. 各均线)[17] * **上证50**： vsMA5: 0.1%， vsMA10: 0.7%， vsMA20: 1.1%， vsMA60: 0.9%， vsMA120: 3.5%， vsMA250: 8.7% * **沪深300**： vsMA5: 0.01%， vsMA10: 0.9%， vsMA20: 1.2%， vsMA60: 0.8%， vsMA120: 4.6%， vsMA250: 12.0% * **中证500**： vsMA5: 0.7%， vsMA10: 2.4%， vsMA20: 3.5%， vsMA60: 3.1%， vsMA120: 7.5%， vsMA250: 17.6% * **中证1000**： vsMA5: 0.8%， vsMA10: 2.4%， vsMA20: 3.0%， vsMA60: 2.5%， vsMA120: 5.2%， vsMA250: 14.3% * **中证2000**： vsMA5: 0.8%， vsMA10: 2.3%， vsMA20: 2.9%， vsMA60: 3.5%， vsMA120: 5.6%， vsMA250: 16.1% * **中证全指**： vsMA5: 0.4%， vsMA10: 1.6%， vsMA20: 2.1%， vsMA60: 1.9%， vsMA120: 5.3%， vsMA250: 14.1% * **创业板指**： vsMA5: -0.2%， vsMA10: 1.3%， vsMA20: 2.0%， vsMA60: 3.0%， vsMA120: 12.2%， vsMA250: 30.8% 2. **交易金额占比因子** (2025年12月29日)[19] * **中证2000**： 23.74% * **沪深300**： 22.8% * **中证1000**： 22.05% * *其他指数未列出具体占比数值* 3. **指数换手率因子** (2025年12月29日)[19] * **中证2000**： 4.03 * **中证1000**： 2.66 * **创业板指**： 2.52 * **中证全指**： 1.78 * **中证500**： 1.78 * **沪深300**： 0.61 * **上证50**： 0.26 4. **PE-TTM估值因子** (2025年12月29日)[44][45] * **当前值**： * 上证50: 11.81， 沪深300: 14.17， 中证500: 33.81， 中证1000: 46.76， 中证2000: 158.24， 中证全指: 21.51， 创业板指: 41.67 * **近5年历史分位值**： * 上证50: 84.79%， 沪深300: 87.02%， 中证500: 97.60%， 中证1000: 95.45%， 中证2000: 86.45%， 中证全指: 96.03%， 创业板指: 59.17% 5. **股息率因子** (2025年12月29日)[52][56] * **当前值**： * 上证50: 3.13%， 沪深300: 2.72%， 中证500: 1.39%， 中证1000: 1.09%， 中证2000: 0.76%， 中证全指: 2.01%， 创业板指: 0.95% * **近5年历史分位值**： * 上证50: 30.58%， 沪深300: 35.95%， 中证500: 16.03%， 中证1000: 35.04%， 中证2000: 12.15%， 中证全指: 33.80%， 创业板指: 60.41% 6. **破净率因子** (2025年12月29日)[59] * **上证50**： 22.0% * **沪深300**： 16.0% * **中证500**： 10.6% * **中证1000**： 7.9% * **中证2000**： 3.35% * **中证全指**： 6.12% * *创业板指未列出破净率*

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 全球资产市场表现 - 主要经济体10年期国债收益率：美国4.111，英国4.486，法国3.524等[3] - 主要经济体2年期国债收益率：美国3.456，英国3.715，德国2.114等[3] - 美元兑主要新兴经济体货币汇率：巴西5.573，俄罗斯未给出，南非zar 16.678等[3] - 人民币相关汇率：在岸人民币7.006，离岸人民币6.997，人民币中间价7.033等[3] - 主要经济体股指：标普500 6905.740，道琼斯工业指数48461.930，纳斯达克23474.350等[3] - 信用债指数：欧元区投资级信用债指数265.878，欧元区高收益信用债指数410.230 [3] 股指期货交易数据 - 指数表现：A股收盘价3965.28，涨跌0.04%；沪深300收盘价4639.37，涨跌 - 0.38% 等[4] - 估值：沪深300 PE(TTM) 14.16，环比变化0.01；上证50 PE(TTM) 11.81，环比变化0.03等[4] - 风险溢价：标普500 1/PE - 10利率 - 0.49，环比变化0.03；德国DAX 1/PE - 10利率2.48 [4] - 资金流向：A股最新值 - 858.51，近5日均值 - 242.00；主板最新值 - 675.82，近5日均值 - 229.00等[4] 其他交易数据 - 成交金额：沪深两市最新值21393.38，环比变化 - 208.53；沪深300最新值4826.14，环比变化221.87等[5] - 主力升贴水：IF基差 - 29.17，幅度 - 0.63%；IH基差3.37，幅度0.11%；IC基差 - 94.01，幅度 - 1.27% [5] - 国债期货：T2303收盘价107.98，涨跌 - 0.30%；TF2303收盘价105.84，涨跌 - 0.20%等[5] - 资金利率：R001为1.3376%，日度变化 - 19.00BP；R007为1.9360%，日度变化41.00BP；SHIBOR - 3M为1.6000%，日度变化0.00BP [5]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化选股或预测模型，因此无量化模型部分。 量化因子与构建方式 报告在跟踪分析中计算并使用了多个市场指标，这些指标可作为量化因子或用于构建因子。具体如下： 1. **因子名称：风险溢价** * **因子构建思路：** 以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[27]。 * **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。报告中的“当前风险溢价”应为指数近期收益率（如日度或滚动收益率）与当前十年期国债即期收益率的差值[31]。具体公式可表示为： $$风险溢价 = R_{index} - R_{f}$$ 其中，$R_{index}$ 代表宽基指数的收益率，$R_{f}$ 代表十年期国债即期收益率。 2. **因子名称：股债性价比** * **因子构建思路：** 以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数代表股票的潜在收益率，计算其与十年期国债即期收益率之差，作为衡量股票与债券相对吸引力的指标[46]。 * **因子具体构建过程：** 股债性价比的计算公式为指数市盈率（PE-TTM）的倒数减去十年期国债即期收益率[46]。具体公式可表示为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_{f}$$ 其中，$PE_{TTM}$ 代表指数滚动市盈率，$R_{f}$ 代表十年期国债即期收益率。 3. **因子名称：股息率** * **因子构建思路：** 跟踪各指数的股息率，反映现金分红回报率，是红利投资风格的重要观察指标[48]。 * **因子具体构建过程：** 股息率通常计算为成分股过去12个月现金分红总额除以指数的总市值。报告中的“当前值”即为该计算结果[53]。 4. **因子名称：破净率** * **因子构建思路：** 计算指数中市净率小于1的个股占比，反映市场整体的估值态度和悲观程度[54][56]。 * **因子具体构建过程：** 破净率计算公式为指数成分股中破净（市净率PB < 1）的个股数量除以指数成分股总数量[57]。具体公式可表示为： $$破净率 = \frac{Count(PB_i < 1)}{N}$$ 其中，$PB_i$ 代表成分股i的市净率，$N$ 代表指数成分股总数。 5. **因子名称：指数换手率** * **因子构建思路：** 衡量指数的整体交易活跃度[17]。 * **因子具体构建过程：** 报告采用流通市值加权的方式计算指数换手率，公式为各成分股换手率按其流通股本加权的平均值[17]。具体公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 6. **因子名称：收益分布形态指标（偏度与峰度）** * **因子构建思路：** 通过计算指数日收益率序列的偏度和峰度，分析其收益分布的特征和形态变化[23][25]。 * **因子具体构建过程：** * **偏度：** 衡量收益率分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加[23]。报告计算了当前偏度并与近5年历史偏度进行比较[25]。 * **峰度：** 衡量收益率分布的尖锐或平坦程度。报告中的峰度计算减去了3（正态分布的峰度值），因此“峰度负偏离”表示当前分布比历史分布更平坦[25]。峰度越大，说明收益率分布更集中[23]。 因子的回测效果 报告未提供基于历史数据的因子分层测试、多空组合收益等传统因子回测结果，而是展示了各因子在特定截止日（2025年12月24日）的截面取值或状态。各宽基指数在不同因子下的具体数值如下： 1. **风险溢价因子**[31] * 上证50：-0.08% * 沪深300：0.28% * 中证500：1.30% * 中证1000：1.53% * 中证2000：1.55% * 中证全指：0.89% * 创业板指：0.76% 2. **PE-TTM分位值因子（近5年）**[42][43] * 上证50：84.05% * 沪深300：85.62% * 中证500：96.94% * 中证1000：94.63% * 中证2000：84.30% * 中证全指：94.46% * 创业板指：59.17% 3. **股息率因子**[53] * 上证50：3.13% * 沪深300：2.73% * 中证500：1.41% * 中证1000：1.11% * 中证2000：0.77% * 中证全指：2.02% * 创业板指：0.96% 4. **破净率因子**[3][57] * 上证50：22.0% * 沪深300：16.0% * 中证500：10.8% * 中证1000：8.0% * 中证2000：3.25% * 中证全指：6.14% * 创业板指：未提供 5. **指数换手率因子**[2][17] * 上证50：0.19 * 沪深300：0.47 * 中证500：1.51 * 中证1000：2.2 * 中证2000：3.7 * 中证全指：1.55 * 创业板指：2.18 6. **收益分布峰度偏离因子（当前 vs. 近5年）**[25] * 上证50：-2.10 * 沪深300：-1.84 * 中证500：-2.28 * 中证1000：-1.35 * 中证2000：-1.44 * 中证全指：-1.87 * 创业板指：-2.63 7. **收益分布偏度偏离因子（当前 vs. 近5年）**[25] * 上证50：-0.58 * 沪深300：-0.46 * 中证500：-0.58 * 中证1000：-0.35 * 中证2000：-0.34 * 中证全指：-0.46 * 创业板指：-0.65

报告行业投资评级 - 原油预判趋势性上涨，当前具备相对恰当的投资机会 [2] - 燃料油预判趋势性上涨，当前具备相对恰当的投资机会 [2] - 低硫燃料油预判趋势性上涨，当前具备相对恰当的投资机会 [2] - 沥青预判趋势性上涨，当前具备相对恰当的投资机会 [2] 报告的核心观点 - 地缘政治引发的溢价为原油、沥青提供阶段性反弹动力，燃料油受地缘政治影响价格上行，低硫燃料油预计延续弱势运行 [3][4][5] 根据相关目录分别进行总结 原油 - 围绕委内瑞拉的地缘紧张局势推动油价反弹，但全球实质性供应收紧预计有限，乌克兰对俄船只袭击增添供应波动风险，美页岩油产量仍处年内高位，地缘政治溢价提供阶段性反弹动力 [3] 燃料油&低硫燃料油 - 地缘政治风险推高原油成本带动燃料油价格上行，需求侧暂无明显提振因素，市场交易逻辑围绕供应端展开，高硫燃料油处于地缘冲突带来的上行压力与结构性供应过剩博弈中，低硫燃料油供应增加预计延续弱势运行 [4] 沥青 - 12月以来周度出货量低，上周社会库及厂库累库，供需边际宽松，消息面利好提振明显，地缘冲突引发的成本端溢价提供阶段性反弹动力，终将回归供需宽松主导的价格承压格局 [5]

报告行业投资评级 - 原油、燃料油、低硫燃料油、沥青均为三颗星，代表更加明晰的多/空趋势，且当前仍具备相对恰当的投资机会 [2] 报告的核心观点 - 地缘政治引发的溢价为油价提供阶段性反弹动力，油价主基调终将回归远期供需宽松主导下的油价中枢下移局势 [3] - 燃料油交易主线集中在供应端扰动，短期地缘因素提供支撑，中期供应宽松格局主导；低硫受烧厂装置运行状态影响，预计延续偏弱运行态势 [4] - 沥青供需边际宽松，消息面利好提振明显，地缘冲突引发的成本端溢价提供阶段性反弹动力，终将回归供需宽松主导下的价格承压格局 [5] 各行业情况总结 原油 - 围绕委内瑞拉的地缘紧张局势推动油价反弹，但单一国供应中断引发的全球实质性供应收紧预计有限 [3] - 乌克兰对俄罗斯船只的袭击增添供应波动风险 [3] - 美国页岩油行业钻井与压裂活动降至数年新低，但产量仍维持在年内高位 [3] 燃料油&低硫燃料油 - 地缘风险推动原油成本端上行，燃料油随之上涨，但需求侧缺乏明确上行驱动 [4] - 高硫处于地缘风险与结构性供应过剩拉锯中，短期地缘因素支撑供应，中期库存高位累积，供应宽松格局主导 [4] - 低硫受烧厂装置运行状态影响，丹格特RFCC装置检修开启、阿祖尔CDU装置计划年底前回归将带来边际增量，预计延续偏弱运行态势 [4] 沥青 - 12月以来周度出货量维持在40万吨以下，位于近四年同期低位，上周社会库及厂库均累库，厂库出现累库拐点 [5] - 消息面利好提振明显，美国对委内瑞拉油轮拦截使油价反弹，稀释沥青贴水有走强可能，从成本端构成提振 [5]

地缘政治紧张局势 - 俄乌局势再度紧张，增加了黑海地区供应中断的风险 [1] - 俄罗斯加强了对乌克兰部分港口的袭击，导致基础设施受损，并引燃了装有面粉和植物油的集装箱 [1] - 俄罗斯表示其黑海塔曼港遭到无人机袭击，导致油轮、码头、管道及储罐受损 [1] 对大宗商品市场的影响 - 小麦价格目前维持在去年12月中旬以来的最高水平附近 [1] - 袭击正在放缓黑海这一全球重要出口地区的粮食和油脂出货量 [1] - 此前市场对和平努力的希望曾使风险溢价消退，但近期袭击促使风险溢价再度回归 [1]

热点资讯 - 李强主持国务院“十五五”规划《纲要草案》编制会议，强调谋划重大工程等带动全局，为未来发展和当前经济提供支撑 [2] - 中国央行将一年期和五年期LPR分别维持在3%和3.5%不变，连续七个月保持不变 [2] - 四大期交所自2026年1月1日至12月31日，暂免部分期货品种交割等手续费，中金所减半收取部分期货交割等手续费，高频交易者除外 [2] - 美联储理事米兰称降息50个基点必要性减弱 [2] - 特朗普将与高级国家安全官员会晤，俄罗斯外交部开始撤离驻委内瑞拉外交官家属 [2] 板块表现 - 重点关注白银、菜油、乙二醇、沪镍、PVC [3] - 商品期货主力合约夜盘涨跌幅：非金属建材2.33%、贵金属33.87%、油脂油料8.18%、软商品3.19%、有色24.53%、煤焦钢矿10.46%、能源2.42%、化工10.29%、谷物1.25%、农副产品3.47% [3] 板块持仓 - 展示近五日商品期货板块持仓变动情况，涉及农副产品、谷物、化工等多个板块 [4] 大类资产表现 - 权益类：上证指数日涨跌幅0.69%、月内0.74%、年内16.87%等多个指数涨跌幅数据 [5] - 固收类：10年期国债期货日涨跌幅 -0.09%、月内0.04%、年内 -0.87%等数据 [5] - 商品类：WTI原油日涨跌幅2.49%、月内 -0.80%、年内 -19.45%等数据 [5] - 其他：美元指数日涨跌幅 -0.46%、月内 -1.19%、年内 -9.42%等数据 [5] 股市风险偏好及大宗商品走势 - 展示波罗的海干散货指数、CRB现货指数、WTI原油等主要大宗商品走势 [6]

核心观点 报告认为，在2025年12月15日至19日当周，全球风险偏好偏弱，各类资产走势分化显著[4][7] 具体表现为：权益市场中发达与欧洲市场上涨，而新兴与亚洲市场下跌[4][7] 债券市场呈现“牛陡”格局，中美债券收益率曲线均整体下移且期限利差扩大[4][26][27] 商品市场内外分化，贵金属延续强势，COMEX白银单周涨幅达9.4%，年内涨幅突破120%[1][4][7] 同时，美元指数上涨，日元兑美元大幅贬值[4][7] 市场对美联储的降息预期时间有所提前[1][27] 跨资产比较 - **整体表现**：全球风险偏好偏弱，资产走势分化显著[4][7] 商品市场国内外分化，贵金属强势，COMEX白银单周涨幅扩大至9.4%，年内涨幅破120%；COMEX铜反弹；原油价格持续下跌[4][7] 美元指数上涨0.3%，日元兑美元大幅贬值1.2%[4][7] - **资产相关性**：截至12月19日，A股与REITs间的负相关程度、以及A股与印度股市间的正相关程度均出现边际下降[4][7] - **相对价值**：沪深300相对10年期中国国债的风险溢价边际下降0.02%至5.32%[11][13] 标普500相对10年期美债的风险溢价边际上升0.03%至-0.72%[11][13] 沪深300相对南华商品指数的风险溢价水平边际上升[4][13] 金油比上升1.7至72.6，金银比下降4.8至65.0，金铜比下降11.4至796.2[13] 权益市场 - **全球格局**：MSCI全球指数基本持平，区域表现呈“前沿市场优于发达和新兴市场、欧洲优于北美和亚洲”的分化格局[4][18] MSCI新兴市场指数下跌1.5%，MSCI亚洲指数下跌1.9%[4][18] - **发达市场**：美股涨跌不一，标普500上涨0.1%，纳斯达克指数上涨0.5%，道琼斯工业指数下跌0.7%，罗素2000指数下跌0.9%[4][18] 欧洲股市走强，英国富时100指数领涨2.6%，法国CAC40上涨1.0%，德国DAX上涨0.4%[4][18] 亚洲发达市场中，日经225指数下跌2.6%，港股承压，恒生指数下跌1.1%，恒生科技指数下跌2.8%[4][18] - **新兴市场**：整体偏弱[4][18] A股小幅下行，万得全A下跌0.2%，其中创业板指下跌2.3%，科创50指数下跌3.0%[4][18] 韩国市场回调明显，韩国综指下跌3.5%[4][18] 越南胡志明指数在前期调整后反弹3.5%，表现突出[4][18] 债券市场 - **中国债券**：收益率曲线整体下移，呈现“牛陡”特征，10年期与2年期国债的期限利差边际扩大1.1个基点至0.46%[4][26] 1年、2年、10年期国债收益率分别下行3.3、2.0、0.9个基点至1.35%、1.38%、1.83%[26] AAA级票据收益率（除10年期外）普遍下行，但信用利差（除3年期外）普遍上行[4][26] - **美国债券**：收益率曲线同样整体下移呈“牛陡”，10年期与2年期美债的期限利差边际扩大1个基点至0.68%[4][27] 1年、2年、10年期美债收益率分别下行3、4、3个基点至3.51%、3.48%、4.16%[27] 根据CME FedWatch数据，截至12月21日，市场预期美联储在2026年1月降息概率仅为22.1%，且预期的降息时间点从4月和9月提前至3月和7月，分别降息25个基点[27] 商品与汇率 - **商品市场**：南华综合指数上涨0.1%，而CRB商品指数下跌1.1%[4][51] 在13类主要商品期货中，有8类录得上涨[4][51] COMEX白银领涨；原油跌幅领先[4][51] 年初以来，COMEX黄金、白银、铜、铝涨幅分别达66.1%、130.8%、36.8%、11.4%[51] 库存方面，COMEX黄金和白银库存转为上涨0.1%，增速慢于过去三年均值；COMEX铜库存继续上涨约2.6%，且已连续上涨41周[51] - **外汇市场**：美元指数上涨0.3%[4][70] 欧元兑美元贬值0.3%，日元兑美元贬值1.2%[4][70] 英镑兑美元微升0.03%，人民币（CFETS）兑美元升值0.2%[4][70] 自年初以来，美元指数累计贬值9.0%，欧元、英镑、日元、人民币兑美元分别升值13.1%、6.9%、0.3%、3.5%[4][70]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化选股或择时模型，因此无量化模型相关内容。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指标（可视为观测因子）进行了计算和跟踪，具体如下： 1. **因子名称：连阴连阳天数** * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来跟踪市场的短期趋势强度和持续性[12]。 * **因子具体构建过程**：从指定起始日开始，逐日判断指数收盘价涨跌。若当日收益率为正，则连阳天数加1，连阴天数重置为0；若为负，则连阴天数加1（以负数表示），连阳天数重置为0。正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[12]。 2. **因子名称：指数与均线比较** * **因子构建思路**：通过计算指数收盘价相对于不同周期移动平均线（MA）的偏离百分比，来判断指数短期、中期和长期的趋势位置及支撑压力情况[15]。 * **因子具体构建过程**：首先计算各宽基指数在不同周期（如5日、10日、20日、60日、120日、250日）的简单移动平均线（MA）。然后计算指数收盘价相对于各均线的偏离百分比。公式为： $$偏离百分比 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$$ 例如，`vsMA5` 表示收盘价相对于5日均线的偏离百分比[15]。 3. **因子名称：交易金额占比** * **因子构建思路**：计算单一宽基指数成交额占全市场（以中证全指代表）成交额的比例，用以观察资金在不同风格板块间的流动和集中度[17]。 * **因子具体构建过程**：对于特定指数，在交易日T，计算其所有成分股的成交额之和。同时计算中证全指在交易日T的成交额。该因子值为： $$交易金额占比_T = \frac{指数T日成交额}{中证全指T日成交额} \times 100\%$$ [17]。 4. **因子名称：指数换手率** * **因子构建思路**：衡量指数整体成分股的交易活跃度，采用流通市值加权的方式计算，比简单平均更能反映整体市场的换手情况[17]。 * **因子具体构建过程**：对于特定指数，在交易日T，计算其所有成分股的流通市值加权换手率。公式为： $$指数换手率_T = \frac{\sum (成分股流通股本_i \times 成分股换手率_{i,T})}{\sum (成分股流通股本_i)}$$ 其中，`i` 代表指数成分股[17]。 5. **因子名称：收益分布峰度与偏度** * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，来刻画收益分布的尖峭程度和对称性，并与历史分布进行比较，观察市场波动形态的变化[23][25]。 * **因子具体构建过程**：选取特定时间窗口（如近一年、近五年）的指数日收益率序列。计算该序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）。报告中采用的峰度为超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算值基础上减去正态分布的峰度3。公式分别为： $$峰度 = \frac{E[(R-\mu)^4]}{\sigma^4} - 3$$ $$偏度 = \frac{E[(R-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中，`R`为日收益率序列，`μ`为序列均值，`σ`为标准差，`E`为期望算子[25]。 6. **因子名称：风险溢价** * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理变量，计算股票指数预期收益率（常用市盈率倒数或股息率近似）与之差值，用以衡量股票市场相对于债券市场的风险补偿和投资价值[27][31]。 * **因子具体构建过程**：报告中风险溢价的计算基于股息率。对于特定指数，在交易日T，其风险溢价为： $$风险溢价_T = 指数股息率_T - 十年期国债即期收益率_T$$ 同时，计算该风险溢价在近1年、近5年时间窗口内的历史分位值，以判断当前风险溢价在历史中所处的位置[31]。 7. **因子名称：PE-TTM 分位值** * **因子构建思路**：计算指数当前滚动市盈率（PE-TTM）在其历史序列中所处的百分位位置，用以判断指数估值水平的高低[37][41]。 * **因子具体构建过程**：获取指数在特定回顾期（如近5年）内每个交易日的PE-TTM值，构成历史序列。将当前PE-TTM值与该历史序列进行比较，计算其百分位数。例如，95%的分位值表示当前估值比回顾期内95%的时间都要高[41][42]。 8. **因子名称：股债性价比** * **因子构建思路**：将股票指数市盈率的倒数（即盈利收益率）与十年期国债收益率进行比较，其差值可以衡量股票资产相对于债券资产的吸引力[44]。 * **因子具体构建过程**：对于特定指数，在交易日T，其股债性价比为： $$股债性价比_T = \frac{1}{PE-TTM_T} - 十年期国债即期收益率_T$$ 报告中将此差值的时间序列与基于历史数据计算的统计阈值（如80%分位、20%分位、均值±1倍标准差）进行对比[44]。 9. **因子名称：股息率** * **因子构建思路**：计算指数成分股的现金分红回报率，是价值投资和红利策略关注的核心指标，用于评估指数的现金回报能力和估值水平[46][51]。 * **因子具体构建过程**：指数股息率通常为其成分股过去12个月现金分红总额除以指数总市值。报告中也计算了当前股息率在近1年、近5年及全部历史数据中的分位值[51]。 10. **因子名称：破净率** * **因子构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的个股数量占指数总成分股数量的比例，用以反映市场整体的悲观程度和估值底部的特征[52][55]。 * **因子具体构建过程**：对于特定指数，在交易日T，遍历其所有成分股，判断其市净率是否小于1。破净率计算公式为： $$破净率_T = \frac{市净率<1的成份股数量}{指数总成份股数量} \times 100\%$$ [55]。 因子的回测效果 本报告为市场数据跟踪报告，未提供因子在选股或择时策略中的具体回测绩效指标（如IC、IR、多空收益、夏普比率等）。报告主要呈现了各因子在特定时点（2025年12月19日）的截面取值或时间序列上的当前状态，具体数值如下： 1. **连阴连阳天数因子**：上证50、中证500、中证1000、中证2000、中证全指均为连阳3天；创业板指为连阴2天[12]。 2. **指数与均线比较因子**：以`vsMA5`为例，上证50为0.6%，沪深300为0.4%，中证500为0.9%，中证1000为0.7%，中证2000为1.2%，中证全指为0.7%，创业板指为-0.02%[15]。 3. **交易金额占比因子**：中证2000为25.62%，沪深300为21.81%，中证1000为21.27%，中证500为未明确列示但低于前述，上证50、创业板指、中证全指占比未明确列示[17]。 4. **指数换手率因子**：中证2000为4.02，中证1000为2.22，创业板指为2.05，中证全指为1.64，中证500为1.6，沪深300为0.47，上证50为0.22[17]。 5. **收益分布峰度与偏度因子**：以“当前vs近5年”变化为例，峰度变化：创业板指为-2.58，中证500为-2.23，上证50为-2.12，中证全指为-1.87，沪深300为-1.88，中证2000为-1.59，中证1000为-1.43；偏度变化：创业板指为-0.63，中证500为-0.56，上证50为-0.59，中证全指为-0.46，沪深300为-0.47，中证2000为-0.38，中证1000为-0.37[25]。 6. **风险溢价因子**：当前值：中证2000为1.46%，中证500为0.96%，中证1000为0.78%，中证全指为0.76%，创业板指为0.48%，沪深300为0.33%，上证50为0.19%。近5年分位值：中证2000为86.03%，中证500为81.83%，中证全指为77.86%，中证1000为73.65%，沪深300为66.27%，创业板指为64.13%，上证50为60.00%[31]。 7. **PE-TTM 分位值因子**：近5年历史分位值：中证500为95.21%，中证1000为93.88%，中证全指为91.82%，沪深300为83.14%，上证50为82.56%，中证2000为81.07%，创业板指为56.78%[41][42]。 8. **股债性价比因子**：报告未给出具体数值，仅给出定性结论：没有指数高于其80%分位（机会值），中证500低于其20%分位（危险值）[44]。 9. **股息率因子**：当前值：上证50为3.17%，沪深300为2.76%，中证全指为2.05%，中证500为1.45%，中证1000为1.14%，创业板指为0.99%，中证2000为0.79%。近5年历史分位值：创业板指为65.37%，中证1000为49.09%，沪深300为38.18%，中证全指为36.69%，上证50为31.32%，中证2000为24.55%，中证500为24.38%[49][51]。 10. **破净率因子**：上证50为22.0%，沪深300为16.0%，中证500为11.0%，中证1000为8.0%，中证全指为6.1%，中证2000为3.25%，创业板指未提供[55]。