市场偏好：行业偏好上，有色金属、国防军工、家用电器获各类资金净流入规模较高。宽指ETF以净赎 回为主，其中上证50ETF赎回最多；行业ETF申赎参半，其中原材料ETF申购较多，军工ETF赎回较 多。净申购最高的为华夏中证A500ETF；净赎回最高的为华夏上证50ETF。 招商证券发布研报称，人民币升值趋势叠加历年岁末年初是外资布局A股跨年行情的窗口，短期来看， 外资有望阶段性净流入贡献增量资金，外资的流入比较有利于A股的大盘风格。从历史看，1月融资资 金往往在后半月转弱，保险资金多在年初净流入。整体来看，1月市场更可能呈现结构性增量资金流入 的格局，有望助力A股延续上行趋势，继续演绎春季攻势，风格层面推荐大盘风格。 海外变化：美国三季度GDP超市场预期，12月ISM制造业指数回落至47.9。美国三季度GDP同比增长 4.3%，超出市场预期，主要由居民消费及人工智能相关基础设施投资拉动，经济短期韧性仍在。外贸 对增长形成一定支撑，但企业投资增速较二季度明显放缓。与此同时，12月ISM制造业指数继续回落至 47.9，连续第10个月处于收缩区间，显示制造业需求偏弱。 招商证券主要观点如下： 历年1月各类资金变化特征 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股仓位择时策略（波段模型与短线模型）**[1] * **模型构建思路：** 综合运用波段模型和短线模型对A股市场进行择时，以判断市场整体仓位水平。波段模型用于捕捉中期趋势，短线模型用于捕捉短期信号。[1] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但提及模型会输出看多或看空信号，并综合考量后给出仓位建议。例如，波段模型在特定日期后首次转为较高仓位，短线模型则对不同宽基指数（如中证1000、沪深300、中证500）分别进行判断。[1] 2. **模型名称：A股多空择时策略**[11][16] * **模型构建思路：** 构建一个基于沪深300股指期货的多空策略，旨在通过择时获取超越单纯持有多头的收益。[16] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但从图表名称和净值曲线可知，该模型会生成做多或做空的交易信号，并据此构建投资组合。[16] 3. **模型名称：A股小微盘择时策略**[11][18] * **模型构建思路：** 对A股市场中的小微盘风格进行择时判断，以决定是否超配或低配该风格。[11][18] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但根据最新观点，该模型在一月份维持看多大盘的判断。[29] 4. **模型名称：A股红利成长择时策略**[11][21] * **模型构建思路：** 在红利（价值）和成长两种风格之间进行轮动择时，以捕捉不同市场环境下的风格收益。[11][21] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但提供了该策略与基准（等权配置创业板指和中证红利全收益指数）的历史业绩对比。策略逻辑是在创业板指和中证红利全收益指数之间进行轮动选择。[19] * **模型评价：** 从历史回测看，该轮动策略相比等权配置基准和单一风格指数，在累计收益、年化收益、风险调整后收益（Sharpe比率）等方面均有显著提升，最大回撤也得到较好控制。[19] 5. **模型名称：美股择时策略**[11][22] * **模型构建思路：** 对美股市场（以标普500指数为代表）进行择时，模型可能包含杠杆做多、做空、持仓（反弹）等多种信号。[11][22] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但从图表可知，模型会生成“2倍开多信号”、“做空（空仓）信号”、“持仓（反弹）信号”等，并据此构建不同杠杆或方向的头寸。[22] 6. **模型名称：黄金择时策略**[11][23] * **模型构建思路：** 对黄金价格走势进行择时，以决定黄金资产的配置仓位。[11][23] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但提及该策略包含长期仓位和短期交易仓位，并根据信号调整总体仓位水平。[5][29] 7. **模型名称：行业轮动策略**[6][29] * **模型构建思路：** 在一月份推荐使用行业轮动策略，根据资金面、市场情绪等因素在不同行业间进行切换，以获取超额收益。[6][29] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体构建过程，但给出了行业选择的建议方向，如半导体设备、机器人、化工等。[5][29] 模型的回测效果 1. **A股红利成长择时策略（轮动策略）**[19] * 累计收益：377.37% * 年化收益：17.54% * 最大回撤：27.08% * 年化波动率：22.95% * 年化Sharpe比率：0.76 * Calmar比率：0.65 2. **A股红利成长择时策略（基准：等权配置创业板指与中证红利）**[19] * 累计收益：60.61% * 年化收益：5.02% * 最大回撤：35.22% * 年化波动率：20.69% * 年化Sharpe比率：0.24 * Calmar比率：0.14 3. **创业板指（单一风格基准）**[19] * 累计收益：17.70% * 年化收益：1.70% * 最大回撤：57.05% * 年化波动率：28.51% * 年化Sharpe比率：0.06 * Calmar比率：0.03 4. **中证红利全收益（单一风格基准）**[19] * 累计收益：93.59% * 年化收益：7.07% * 最大回撤：27.08% * 年化波动率：17.42% * 年化Sharpe比率：0.41 * Calmar比率：0.26 量化因子与构建方式 * 本报告中未明确提及具体的量化因子构建细节。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：风格相对拥挤度模型[71][127] * **模型构建思路**：通过计算不同风格指数换手率标准化值的差异及其历史分位，来衡量某一风格相对于另一风格的交易拥挤程度，以判断其配置风险或性价比[71][127]。 * **模型具体构建过程**： 1. 对于风格A指数和风格B指数，分别计算其近252个交易日的平均换手率[127]。 2. 将上述平均换手率值，在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A与Z-score_B[127]。 3. 计算二者差值：$$Diff_{AB} = Z\text{-}score_A - Z\text{-}score_B$$[127] 4. 计算差值Diff_AB的滚动6年历史分位数（若历史数据不足6年但满1年，则使用全部历史数据计算），该分位数即为风格A相对于风格B的相对拥挤度[127]。 2. **模型名称**：风格累计超额净值模型[128] * **模型构建思路**：以万得全A指数为基准，计算各风格指数的累计超额收益，用于跟踪风格表现的相对强弱[128]。 * **模型具体构建过程**： 1. 设定基准日（报告中为2020年1月4日）[128]。 2. 将各风格指数及万得全A指数的每日收盘价除以基准日收盘价，得到各自的累计净值序列[128]。 3. 将各风格指数每日的累计净值除以同一交易日万得全A指数的累计净值，得到该风格指数相对于万得全A的累计超额净值[128]。 3. **模型名称**：机构调研活跃度模型[129] * **模型构建思路**：通过标准化并比较不同板块（指数、行业）的机构调研频率，构建活跃度指标并计算其历史分位，以衡量市场关注度的变化[129]。 * **模型具体构建过程**： 1. 对于特定板块，计算其近n个交易日的“日均机构调研次数”[129]。 2. 将该日均值在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[129]。 3. 将上述标准化值与万得全A指数的同期标准化结果作差，得到“机构调研活跃度”[129]。 4. 计算该“机构调研活跃度”的滚动y年历史分位数（长期口径：n=126，y=6年；短期口径：n=63，y=3年。历史数据不足时使用全部可用数据计算）[129]。 模型的回测效果 *本报告为市场跟踪周报，未提供上述模型的长期历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要展示了模型在特定时点（2025年12月26日当周）的输出结果和状态判断[71][75][77][78]。* 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：滚动季度夏普率[37][39] * **因子构建思路**：计算万得全A指数滚动一个季度（约63个交易日）的夏普比率，作为衡量市场情绪与风险的指标[37]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出详细计算公式，但遵循夏普比率通用定义，即区间超额收益率均值除以收益率标准差。文中指出该指标上升至历史极高位置表明市场情绪达到极端高峰[37]。 2. **因子名称**：风险溢价（ERP）[51][59] * **因子构建思路**：计算股票指数市盈率倒数与无风险利率的差值，作为衡量股债相对性价比的指标[51]。 * **因子具体构建过程**：对于任一指数，其ERP计算公式为： $$ERP = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_{f}$$ 其中，\(PE_{TTM}\) 为指数的滚动市盈率，\(R_{f}\) 为10年期中国国债到期收益率[51]。 3. **因子名称**：成交热度[25][35] * **因子构建思路**：使用换手率的历史分位来度量指数、板块或行业的交易活跃程度[25]。 * **因子具体构建过程**：成交热度定义为“周度日均自由流通换手率”在设定历史区间（例如2005年1月1日至今）内的历史分位值[25][35]。 4. **因子名称**：动量因子（基于长江动量指数）[61] * **因子构建思路**：以最近一年收益率减去最近一个月收益率（剔除涨停板）作为动量指标，筛选动量特征强的股票[61]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体加权和调仓细节。长江动量指数综合选择A股市场中动量特征强且流动性相对较高的前100只股票作为成分股，以表征动量风格的整体走势[61]。 5. **因子名称**：反转因子（基于长江反转指数）[61] * **因子构建思路**：以最近一个月收益率作为筛选指标，筛选反转效应强的股票[61]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体加权和调仓细节。长江反转指数综合选择A股市场中反转效应强、流动性较好的前100只股票作为成分股，并采用近三个月日均成交量进行加权，以表征反转风格的整体表现[61]。 因子的回测效果 *本报告未提供上述因子的IC、IR、多空收益等传统因子测试结果。报告主要展示了这些因子或基于其构建的指数在特定时期（近一周、近一月、年初至今）的表现，以及相关指标（如PE分位、ERP分位）在当周末的截面或时间序列值[17][35][49][59][66]。*

海外宏观与政策 - 12月FOMC会议决定降息25个基点，并宣布将开展技术性扩表以防止流动性风险，市场预期美联储后续将放缓降息节奏 [1][11] - 市场对此次会议进行鸽派定价，导致美债利率和美元走弱，黄金价格上涨，美股市场则呈现先涨后跌的走势 [1][11] 国内宏观与政策 - 11月国内信贷数据表现偏弱，房地产市场的疲软拖累了居民贷款，新增企业贷款主要由票据融资和企业短期贷款支撑，企业中长期贷款同比少增 [1][11] - 中央经济工作会议明确了温和扩张的政策总基调，持续关注高质量发展，并在财政、货币、内需、地产、产业政策等方面做出详细部署，具体包括保持必要的财政赤字、降准降息、提振消费、反内卷等，后续需关注增量政策的落地情况 [1][11] 债券市场 - 上周（12月8日至12日）债券市场收益率整体小幅下行 [1][11] - 政治局会议与中央经济工作会议相继落地，政策定调回归“加大逆周期和跨周期调节力度”，并强调保持“必要财政赤字”，将促进经济稳定增长和物价合理回升作为货币政策重要考量 [1][11] - 当前债市仍担忧超长期债券缺乏承接能力以及物价回升的基本面预期问题，短期内可能缺乏趋势性机会，策略上可考虑维持适度久期，进行逆向博弈，并重视高票息资产和长久期资产的配置价值 [1][11] A股市场 - 从企业盈利、流动性与风险偏好三因素框架分析，A股企业盈利偏弱，流动性与风险偏好延续负面，因此A股反弹可能尚需时日 [2][12] - 从日历效应看，12月至次年1月期间，小微盘股面临逆风，大盘风格可能相对占优 [2][12] 港股市场 - 12月FOMC会议落地后，美联储进入降息观察期，同时疲弱的就业现状导致市场宽松预期出现波动，这可能对港股市场产生扰动 [2][12] 大宗商品市场 - 原油方面，从全球经济基本面来看，原油需求仍然疲弱，供给持续释放，库存累积，价格继续承压 [3][13] - 黄金方面，12月FOMC会议后，美联储进入降息观察期与弱就业现状带来的宽松预期波动，可能对黄金价格产生短期扰动，但中长期发展趋势被看好 [3][13]

核心观点 - 截至2025年12月12日，市场情绪指标数值为1.35，较上周五的2.4进一步走低，从情绪角度来看观点偏空 [2][8] - 市场情绪出现温和修复但结构性分化仍存，部分指标如价量一致性、融资余额占比呈现边际回暖，但风险偏好修复仍显不足 [2][11] - 当前量化模型整体提示大盘风格与成长风格占优信号 [2][50] 情绪模型观点 - **综合情绪得分回落**：市场情绪指标数值为1.35，较上周五的2.4大幅降低，情绪得分保持快速下滑，市场交易活跃度仍保持较低状态 [2][8] - **价量一致性边际回暖**：本周价量一致性指标周内冲高回落，较上周出现一定改善，市场价量匹配程度回升，资金关注度与标的涨幅相关性增强 [2][11][12] - **市场成交活跃度上升**：本周全A成交额较上周环比上涨15.14%，平均日成交额为19530.44亿元，其中12月12日成交额为近期最高的21190.10亿元人民币，日成交量1285.92亿股 [2][14] - **风险偏好修复不足**：科创50相对全A成交占比仍处下行通道，表明当前市场的风险偏好继续较低 [2][11][16] - **行业间资金切换放缓**：行业间交易波动率继续回落，显示资金在行业间切换节奏放缓，流动性边际趋弱 [2][11][21] - **行业观点一致性较高**：行业涨跌趋势性维持在布林带上界附近震荡，行业观点一致性是今年情绪指标整体的重要支撑 [2][11][24] - **杠杆资金情绪升温**：融资余额占比持续上行并创下近三年度新高，表明当前市场杠杆资金情绪进一步上升，风险偏好呈现结构性修复 [2][11][26] - **短期上行动能有限**：RSI指标小幅回升但仍运行于低位区间，短期上行动能改善有限 [2][11][29] - **机构资金进场意愿提升**：主力资金净流入维持高位震荡，说明主力资金进场意愿提升，市场做多动能得到进一步夯实 [2][11][33] - **期权市场情绪谨慎**：本周20日PCR均线下穿60日均线，显示期权市场多空结构发生转变，投资者对未来行情趋于谨慎 [2][36] 其他择时模型观点 - **行业短期得分排名**：根据均线排列模型，截至2025年12月12日，通信、轻工制造、综合、有色金属、石油石化是短期得分最高的行业，其中通信当前短期得分为77.97，为短期得分最高行业 [2][40] - **行业短期得分上升趋势**：非银金融、通信、国防军工、综合、汽车等行业短期得分上升趋势靠前 [2][40] - **行业拥挤度分析**：本周拥挤度与周内涨跌幅相关系数为0.33，存在较强正相关性 [2][46] - **高拥挤度板块表现**：近期通信、国防军工等高拥挤度板块领涨明显，拥挤资金快速流入导致涨幅显著放大，短期仍有上冲惯性但需警惕高位回调压力 [2][46] - **高拥挤低涨幅板块**：轻工制造、银行等拥挤度同样较高但涨幅较低，若有资金面进一步催化，或仍具备上涨潜力 [2][46] - **低拥挤度板块**：钢铁、环保、有色金属、公用事业等低拥挤度板块涨幅相对落后 [2][46] - **风格择时信号**：当前模型维持提示大盘风格占优信号，但信号提示强度较弱，同时5日RSI相对20日RSI迅速上升，未来信号存在削弱可能 [2][50] - **成长风格占优**：模型切换提示成长风格占优信号，且5日RSI相对20日RSI迅速上升，未来信号强度可能出现进一步加强 [2][50]

宏观政策基调 - 财政政策取向积极，赤字率安排或维持在4% [1] - 货币政策将促进经济稳定增长和物价合理回升作为重要考量，意味着促进发展和物价回升的优先级较高 [1] - 明年A股有望继续迎来相对宽松的政策环境 [1] 产业与投资重点 - 会议部署推动投资止跌回稳，明年作为十五五开局之年，重大项目有望成为投资端主要抓手 [1] - 从历史经验看，会议提到的重点产业往往会成为第二年经济工作重点，政策会加大支持力度，例如2023年的低空经济和2024年的整治内卷 [2][10][11][12] - 会议重视需求相对供给较弱的问题，提及将制定实施城乡居民增收计划，但未提“加力扩围”，两新政策资金支持力度可能难以扩张 [1] 会后市场风格规律 - 从过去10年会后市场表现看，会后7天大盘风格往往相对占优，近5年有4次是大盘风格占优 [2][3] - 具体历史数据显示，2015、2017、2018、2020、2022、2023、2024年会后大盘股占优，2016、2019、2021年会后小盘股占优 [4] 会后行业表现规律 - 石油石化、通信、电子等行业在会后7日上涨概率更高 [2][6] - 近5年，社会服务、公用事业、煤炭、传媒这五个行业平均超额收益水平相对更高 [2][6] 历年会议产业部署回顾 - 2020年重点产业为新能源与自主可控，政策强调增强产业链供应链自主可控能力，大力发展新能源 [13] - 2021年重点产业为基建，政策提出适度超前开展基础设施投资，提升制造业核心竞争力 [13] - 2022年重点产业为自主可控，政策强调产业政策要发展和安全并举，保证产业体系自主可控，并提及加快新能源、人工智能、生物制造等前沿技术研发 [13] - 2023年重点产业为低空经济与人工智能，政策提出打造低空经济等战略性新兴产业，开辟未来产业新赛道，加快推动人工智能发展 [13] - 2024年重点产业为人工智能与整治内卷，政策提出开展“人工智能+”行动，并综合整治“内卷式”竞争 [13]

报告核心观点 - 2025年12月8日政治局会议整体延续积极政策基调，但具体措辞有变，新增“加大逆周期和跨周期调节力度”，政策将兼顾短期稳增长与中长期发展 [1][2] - 财政与货币政策表述与去年会议一致，分别为“更加积极的财政政策”和“适度宽松的货币政策”，但具体力度需待后续中央经济工作会议明确 [2] - 化解风险的排序后移且表述调整为“积极稳妥化解重点领域风险”，或意味着当前整体风险相对可控 [2] - 会议未延续去年“稳住楼市股市”的表述，可能因资本市场已处回稳向好势头，且“稳市场”的表述已包含资本市场，对地产的安排则需兼顾中长期发展 [2] - 对资本市场而言，后续需关注中央经济工作会议的详细部署，历史经验显示12月大盘风格占优，叠加中长期资金入市政策，建议重点关注大盘风格 [2] 政策基调与目标 - 经济目标为“着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”，并实现“十五五”良好开局 [2][3] - 政策基调强调“实施更加积极有为的宏观政策”，但删除了去年“以进促稳”、“加强超常规逆周期调节”的提法 [2] - 新增“加大逆周期和跨周期调节力度”，与2023年会议表述及央行近期报告呼应，意味着政策调节的前瞻性、系统性将提升 [2] 财政与货币政策 - 财政政策表述为“继续实施更加积极的财政政策”，与去年“实施更加积极的财政政策”基本一致 [2][3] - 货币政策表述为“适度宽松的货币政策”，与去年一致 [2][3] - 报告指出，具体政策力度（如赤字率、特别国债、降准降息等）需结合后续中央经济工作会议判断 [2] 政策重点任务 - 本次会议列出八项政策重点，包括坚持内需主导、创新驱动、改革攻坚、对外开放、协调发展、“双碳”引领、民生为大、守牢底线化解风险 [3] - 与去年会议相比，任务排序和表述有调整，例如化解风险从去年的第五项调整为今年的最后一项 [2][3] - “坚持守牢底线，积极稳妥化解重点领域风险”的表述，较去年的“有效防范化解重点领域风险，牢牢守住不发生系统性风险底线”更为缓和 [2][3] 对资本市场的含义 - 会议未单独提及“稳住股市”，可能因7月会议已明确“巩固资本市场回稳向好势头”，且本次“稳市场”表述已涵盖资本市场 [2] - 报告建议对明年经济工作安排保持谨慎乐观，后续需关注中央经济工作会议对资本市场等领域的进一步部署 [2] - 基于历史经验，过去10年12月大盘风格明显占优，叠加上周五（报告发布前）对中长期资金入市的增量政策安排，建议重点关注大盘风格 [2] 与往年会议表述对比 - 2025年会议经济目标强调“十五五”良好开局，而2024年会议目标是“高质量完成‘十四五’规划目标任务”，2023年则强调“巩固和增强经济回升向好态势” [3] - 在“防风险”表述上，2025年为“积极稳妥化解”，2024年为“有效防范化解...牢牢守住底线”，2023年为“持续有效防范化解...坚决守住底线” [3] - 2024年会议单独提及“稳住楼市股市”，而2025年与2023年均未单独提及 [3] - 产业政策方面，2025年强调“坚持创新驱动，加紧培育壮大新动能”，2024年强调“以科技创新引领新质生产力发展”，2023年强调“以科技创新引领现代化产业体系建设” [3]

市场表现与驱动因素 - 12月8日早盘，在险资入市空间再释放、券商杠杆率松绑等利好提振下，金融、通信等板块携手走强，沪深300指数放量上涨超1% [1] - 历史数据显示，2013年以来，历年12月至次年1月，A股市场大盘风格占优的概率较大，其中12月大盘占优的概率高达72.7% [1] 历史风格轮动数据 - 根据2013年至2024年的月度数据统计，大盘风格相对于小盘风格占优的概率在不同月份差异显著 [2] - 具体来看，4月大盘风格占优概率为100.0%，10月为72.7%，1月为66.7%，6月为66.7%，7月为63.6% [2] - 而2月大盘风格占优概率仅为8.3%，小盘风格占优概率高达91.7% [2] 沪深300指数特征 - 沪深300指数是大盘风格的代表性指数，其成分股市值中位数为1079.4亿元，平均市值为2215.60亿元 [3] - 指数行业构成覆盖广泛，主要包括金融(23.0%)、信息技术(20.4%)、工业(18.2%)、材料(9.2%)、日常消费(8.6%)、可选消费(7.3%)、医疗保健(5.5%)、公用事业(3.0%)、能源(2.6%)、通讯服务(1.8%) [3] - 近年来，沪深300指数的新质生产力含量大幅增加，在信息技术（通信、电子、计算机软件、高端制造）等新兴行业的权重分布持续提高 [3] 相关投资工具 - 全市场费率最低的沪深300ETF为沪深300ETF华夏(510330.SH)，其管理费率仅0.15%/年 [5]

文章核心观点 - 综合量化模型信号与历史日历效应，报告建议在2025年12月超配大盘风格与价值风格 [1][2] 大小盘风格轮动月度策略 - **12月月度观点**：量化模型最新信号为-0.17，指向大盘风格；历史日历效应显示12月大盘相对占优，因此建议12月超配大盘风格 [1] - **中长期观点**：当前市值因子估值价差为0.99，虽近期上升，但距离历史顶部区域1.7~2.6仍有距离，表明中长期并不拥挤，继续看好小盘风格 [1] - **策略表现**：本年以来（截至报告期），大小盘轮动量化模型收益为24.71%，相对等权基准（23.21%）的超额收益为1.5%；结合主观观点的策略收益为26.1%，超额收益为2.89% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - **12月月度观点**：量化模型信号为-0.33，指向价值风格；历史日历效应显示12月价值风格略占优，建议12月超配价值风格 [2] - **策略表现**：本年以来（截至报告期），价值成长风格轮动模型收益为20.37%，相对等权基准（16.88%）的超额收益为2.99% [2] 风格因子表现跟踪 - **11月大类因子表现**：在8个大类因子中，红利、质量因子正向收益较高；大市值、动量因子负向收益较高 [2] - **本年以来大类因子表现**：波动率、成长因子正向收益较高；流动性、大市值因子负向收益较高 [2] - **11月细分因子表现**：在24个风格因子中，残差波动、短期反转、盈利质量因子正向收益较高；动量、收益能力、大市值因子负向收益较高 [2] - **本年以来细分因子表现**：贝塔、盈利波动、分析师情绪因子正向收益较高；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 - 报告更新了截至2025年11月28日的最新一期因子协方差矩阵，该矩阵是股票组合风险预测的核心组成部分 [3]

核心观点 - 展望12月，增量资金有望整体保持平稳净流入，外资活跃度或有望继续回升 [1][4] - 12月市场交易核心将围绕美联储议息会议和国内年底重要会议展开 [1][2] - 12月风格更推荐大盘风格，可能先成长后价值，推荐的风格指数包括沪深300、科创50、红利低波、300材料、港股通科技 [1][2] 风格展望 - 历史数据显示，2015-2024年的10年里，12月大盘风格明显占优，与政策预期交易及年报预告窗口有关，12月下旬300红利跑赢万得全A的概率较高 [2] - 央行三季度货币政策执行报告新增“跨周期”表述，预计国内政策发力窗口将等待明年 [2] - 12月美联储鹰派降息的概率较大，美元指数大概率确定阶段性顶部，外部流动性影响相比11月有望明显弱化 [2] - 资金层面：1) 年末人民币汇率大概率维持相对强势，或吸引外资阶段性流入，有利于A股大盘风格；2) 多只科技、科创AI、芯片等相关基金集中在12月上半月发行，将为相关板块带来增量资金；3) 12月末至次年一季度末是险资重要配置窗口期，前期调整的红利板块有望再受关注 [2] 大类资产表现复盘 - 11月全球股市普跌，表现排序为美股>A股>港股 [3] - 11月外汇市场美元指数走弱，人民币汇率领涨 [3] - 11月大宗商品中，贵金属价格领涨（主要由于白银逼仓行情），工业金属价格高位震荡 [3] - 11月债市方面，美债利率下行，中债利率小幅上行，中美利差收窄 [3] 流动性与资金供需 - 宏观流动性：11月货币市场资金面整体保持平稳，展望12月，年末季节性因素可能增加资金面波动，但央行支持性立场明确，资金面大概率保持合理充裕 [4] - 外部流动性：美联储官员11月末连续放“鸽”，美国经济数据显示降息可能性增加，美联储12月降息预期再度升温 [4] - 11月股票市场可跟踪资金转为净流出：供给端，新发偏股基金规模明显回升，ETF净申购规模缩小，融资资金转为净流出；需求端，重要股东净减持规模扩大，IPO发行规模回升但再融资规模下降，资金需求规模整体扩大 [4] - 11月主力增量资金为新发基金，展望12月增量资金有望整体保持平稳净流入，外资活跃度或有望继续回升 [4] 市场情绪与资金偏好 - 11月市场风险偏好先降后升，市场回到低波红利+小微盘做防御的交易特征，成交量大幅萎缩 [5] - 从一级行业看，市场选择防御风格，银行、纺织服装、石油石化、轻工制造等滞涨低位低估值行业表现较好，传媒通信等与AI相关的板块也录得上涨 [5] - 表现较差的行业主要集中在前期涨幅较大或主题赛道占比较高的板块，包括计算机、汽车、电子等 [5]