核心观点 - 基于全球宏观信号模型与两会政策基调，当前经济周期处于复苏窗口与地缘扰动的交织期，大类资产配置建议为：股>商>债 [2] - 建议维持美、德、日等海外权益资产进攻的同时，利用高弹性的有色金属对冲通胀风险 [2] - 黄金呈现风险资产化特征，原油则在供给侧断裂预期下进入地缘溢价重估 [2] - 国内资产应把握“两会”政策红利，债市需防御阶段性流动性波动 [2] 黄金与原油 - 黄金避险属性钝化，与VIX指数呈现罕见负相关，转而与标普500正相关性增强，呈现对流动性敏感的风险资产特征 [2][5] - 黄金受到强美元与10年期美债收益率自2月下旬起同步飙升的双重挤压，实际利率回升压制无息资产 [2][5] - 原油受伊朗局势升级驱动，ICE布油期限结构极度贴水，现货溢价急剧拉升，近远月价差（CO1-CO2）升至4美元上方 [2][7][8] - 期权市场显示看涨期权（尤其是5DC深度价外看涨期权）溢价非线性跳升，反映市场正对供给断裂的尾部风险进行恐慌性定价 [2][8] 有色金属 - 锂电行业受津巴布韦出口收紧与国内采矿证制度变更影响，供给严重受限，叠加出口退税下调引发“抢出口”效应 [2][13] - 当前国内锂盐库存周期不足一个月，在极低水位下，微小的供需缺口易催生高价格弹性 [2][13] - 储能需求保持近50%的超预期高增长，进一步拉动需求 [13] - 铜铝需求对地产链脱敏，传统地产链的拖累效应显著弱化 [2][18] - 新能源汽车、动力及储能、特高压与电气设备保持强劲景气度，构筑铜、铝需求的基本盘 [2][18] - 随着“两会”后扩内需政策落地，铜铝有望迎来业绩与估值双击 [2] 海外权益 - 全球配置模型显示，美、德、日为权益资产首选，尽管技术面普遍提示超买，但核心通胀与情绪指标依然乐观 [2][21] - 美股内部出现罕见分化，标普500加权指数与等权指数走势背离，反映资金通过“HALO交易”规避软件等轻资产行业，抱团涌入能源、材料等重资产与传统制造领域 [2][45] - 需警惕若伊朗局势缓和，高估值传统板块性价比可能反转 [45] - 科技股方面，AI颠覆传统软件商业模式，降低竞争者开发门槛，软件股商业护城河受质疑，抄底为时尚早 [52] - 纳指100与必需消费、公用事业板块的PE比值跌至1倍以下往往是历史大底，目前尚未触及，对科技股仍保持审慎 [2][52] 中国权益（A股） - 政府工作报告将“扩内需”置于首位，并大幅强化个人消费贷与服务业经营主体贷款的贴息支持 [26] - 针对消费修复偏弱现状，政策定调活跃线下与下沉市场，二三线及线下消费板块将迎利好 [26] - 报告首提“智能经济”并深化人工智能+，加速推动大模型与智能体在各重点行业的规模化应用 [32] - 发挥新型举国体制优势，全链条推进关键核心技术攻关，前瞻布局未来能源（核聚变/先进氢能）与脑机接口等新兴赛道 [32] 中国权益（港股） - 港股体现盈利改善与流动性收缩的博弈，恒生指数未来12个月EPS自2月起持续上修 [2][33] - 恒生科技指数估值已至冰点，但受流动性收缩、腾讯回购静默期及2月EPS微弱下修（2026年EPS调整幅度为-1.0%）等多重影响承压 [2][36][39] - 随着年报后回购重启、主业盈利环比改善及大厂追赶AI，流动性与业绩底的共振反弹值得期待 [2][39] - 南向资金逆势抄底意愿强，资金抢跑流入的板块最可能率先反弹 [33] 美元 - 短期受“沃什交易”及伊朗局势发酵等不可控事件驱动，美元近一个多月显著反弹 [2][56] - 长期看，美国实际时薪趋势性下行将拖累消费，且AI对白领工种的替代正成为企业的真实压力 [2][60] - 各通胀主项均呈下行趋势，在通胀普遍下行、财政赤字恶化及美联储降息周期的大背景下，美元不具备持续上涨的经济基础 [2][60] - 压力测试表明，若伊朗局势维持一个季度以上，油价上行将对美国通胀形成实质性压力，例如WTI油价升至80美元可能推升CPI约1.1% [55][56] 中债 - 短端面临阶段性流动性压力，3月MLF、买断式逆回购及同业存单迎来集中到期高峰，叠加季末考核与政府债发行加快，资金波动或上升 [2][65] - 长端利率波动近一年主要由期限溢价主导，当前期限溢价处于历史区间下限 [70] - PPI-CPI剪刀差有望在2026年上半年转正，价格回暖预期若强化，可能推动期限溢价阶段性回升，从而给长端利率带来上行压力 [2][70]

核心观点 - 2026年2月，中证1000指数领涨国内大类资产，涨幅达3.71%[7]，而黄金、商品与恒生指数出现回调[7] - 报告跟踪的四大类国内资产配置策略在2026年均实现正收益，其中Black-Litterman（BL）策略1表现最佳，年初至今收益达2.05%[4] - 基于对当前“弱复苏、低通胀”宏观图景的判断，报告将2026年3月的宏观六因子暴露偏离值调整为“-1, 0, 0, -1, +1, +1”，反映了对增长与通胀的谨慎态度以及对汇率和流动性的相对乐观[4] 大类资产走势回顾 - **2月资产表现**：2026年2月，中证1000领涨（3.71%），其次是中证转债（0.89%）、中债-企业债总财富指数（0.22%）、中债-国债总财富指数（0.17%）和沪深300（0.09%）；下跌资产包括恒生指数（-3.61%）、南华商品指数（-1.32%）和SHFE黄金（-1.16%）[7] - **2026年至今资产表现**：年初至今（截至2月底），表现最好的资产是SHFE黄金（17.10%）和中证1000（12.71%），南华商品指数上涨7.18%，中证转债上涨6.77%，沪深300和恒生指数分别上涨1.74%和1.79%，债券指数涨幅相对较小[8] - **资产相关性**：近一个月，中证1000与中债-企业债总财富指数的相关性绝对值较低，仅为3.01%[14]。近一年，沪深300与中债-国债总财富指数的相关性为-33.02%，中债-国债总财富指数与南华商品指数的相关性为50.95%，沪深300与南华商品指数的相关性为-17.76%[4] 大类资产配置策略跟踪 - **国内资产配置策略表现汇总**： - BL策略1：2026年收益2.05%，2月收益0.50%，最大回撤1.20%，年化波动率4.21%[4] - BL策略2：2026年收益2.00%，2月收益0.34%，最大回撤1.27%，年化波动率4.04%[4] - 风险平价策略：2026年收益1.12%，2月收益0.18%，最大回撤0.50%，年化波动率1.56%[4] - 基于宏观因子的策略：2026年收益1.63%，2月收益0.22%，最大回撤1.18%，年化波动率3.32%[4] - **全球资产配置策略表现汇总**： - 全球BL策略1：2026年收益0.94%，2月收益-0.32%，最大回撤1.09%，年化波动率3.46%[50] - 全球BL策略2：2026年收益0.76%，2月收益-0.08%，最大回撤0.70%，年化波动率2.37%[50] - 全球风险平价策略：2026年收益0.88%，2月收益0.17%，最大回撤0.39%，年化波动率1.31%[50] - **策略持仓与调整**：报告提供了下月（2026年3月）各策略的持仓汇总及本月持仓变动详情[22][23]。例如，国内资产BL策略1下月持仓集中于中债-企业债总财富指数（85.00%）和中证1000（10.00%）[22] 宏观观点与因子配置 - **宏观现状判断**：2026年2月底，中国经济呈现“弱复苏、低通胀”特征[4]。具体表现为：2月制造业PMI回落至49.0%，服务业PMI微升至49.7%但仍处收缩区间；物价维持低位；货币政策“量增价稳”，LPR连续9个月持平；人民币汇率强势站稳6.93一线[44][45][46] - **因子暴露调整**：基于上述宏观判断，报告将2026年3月的增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大宏观因子暴露主观偏离值分别调整为-1、0、0、-1、+1、+1[47]。这体现了对增长与信用因子的谨慎（下调），以及对汇率和流动性因子的相对乐观（上调）[4]

核心观点 报告的核心观点是，在2026年初的市场环境下，固收+基金整体表现稳健，部分产品净值创出新高，同时通过量化策略构建的绝对收益组合，特别是采用小盘价值风格并叠加择时或行业轮动增强的策略，取得了显著优于基准的收益表现 [1][4] 固收+产品业绩跟踪 - **市场规模与结构**：截至2026年2月27日，全市场符合筛选条件的固收+基金共计1172只，总规模为23798.59亿元，其中混合债券型二级基金规模最大，为12347.43亿元，数量为368只 [2][10][11] - **近期业绩表现**：上周（20260224-20260227），各类固收+基金业绩中位数表现分化，混合型FOF基金表现最佳，为0.38%，而混合债券型一级基金为0.00% [2][12]；按风险等级划分，激进型基金中位数收益最高，为0.37% [2][12] - **年初至今及过去一年业绩**：年初至今（截至2026.02.27），混合型FOF基金业绩中位数最高，为2.08%，激进型基金为1.98% [13][14]；过去一年，混合型FOF基金业绩中位数同样领先，为7.22%，激进型基金为7.18% [14][15] - **持有体验与创新高产品**：过去一年，债券型FOF基金的持有体验较好，其季胜率、月胜率和周胜率中位数分别为80.0%、76.9%和58.5% [16][17]；截至2026.02.27，共有179只固收+产品净值创历史新高，其中混合债券型二级基金有68只，激进型基金有77只 [2][18] 大类资产配置和行业ETF轮动策略跟踪 - **大类资产择时观点**：2026年第一季度，逆周期配置模型预测宏观环境为“Slowdown” [3][21]；截至2月27日，沪深300指数、中债国债总财富指数、上金所AU9999合约的2月收益率分别为0.09%、0.17%和-2.73% [3][21] - **行业ETF轮动观点**：2026年2月，行业ETF轮动策略建议关注四只行业ETF，包括国泰中证全指证券公司ETF、国泰中证煤炭ETF、国泰中证钢铁ETF和南方中证申万有色金属ETF，每只权重均为25% [3][22][23][24]；该组合上周收益为6.13%，相对Wind全A指数超额收益为3.80% [3][22] - **最新策略组合权重**：报告汇总了2026年2月的大类资产多空观点及策略权重，例如宏观择时的股债20/80再平衡策略权重为股票10.0%、债券90.0% [24][25] 绝对收益策略表现跟踪 - **股债混合策略表现**：截至2026年2月27日，不同绝对收益策略本年收益表现不一，其中“（宏观择时）股、债、黄金风险平价”策略收益最高，为1.35%，年化夏普比率为2.57 [4][26][27]；叠加行业ETF轮动的增强策略上周收益表现更优，例如“（宏观择时+行业ETF轮动）股债20/80再平衡”策略上周收益为0.54% [4] - **量化固收+策略表现**：在股票端采用不同风格组合的量化固收+策略中，小盘价值风格表现突出 [1][4]；在不择时的股债20/80月度再平衡框架下，小盘价值组合年内收益率达3.78%，显著高于PB盈利（1.67%）、高股息（1.12%）和小盘成长（2.83%）策略 [4][35]；当叠加宏观择时模型后，小盘价值组合的累计收益进一步提升至4.49% [4][35]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：五维成长价值轮动模型** * **模型构建思路**：从动态宏观、估值回归、短期动量、风格广度和风格拥挤度五个维度构建综合信号，用于判断成长与价值风格的轮动时机[18]。 * **模型具体构建过程**： 1. **动态宏观信号**：基于多个宏观经济指标（如中长期信贷脉冲、M0/M1增速、通胀剪刀差、财政支出、美国利率等）的历史胜率，判断当前宏观环境对成长或价值风格更有利[18]。 2. **估值回归信号**：比较成长与价值风格的PE和PB估值比，判断其相对估值水平是否偏离历史中枢，从而产生均值回归信号[20]。 3. **短期动量信号**：分析成长与价值风格的价格趋势、量能趋势和内部估值分布，判断其中短期动量强弱[19]。 4. **风格广度信号**：观察成长与价值风格内部个股的上涨广度，判断趋势的可持续性。 5. **风格拥挤信号**：通过比较成长与价值风格指数成交额占A股比重的短期分位数，判断交易拥挤度[19]。 6. **综合信号生成**：将上述五个维度的信号进行综合，生成最终的风格配置建议（如100%价值或100%成长仓位）[21]。 2. **模型名称：行业中周期轮动模型** * **模型构建思路**：通过傅里叶变换刻画行业的价格、营收周期，构建行业中周期因子，并结合相同宏观周期状态下的行业动量因子，进行二维筛选以构建行业轮动策略[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. **周期刻画**：使用与行业相关的高频数据，通过傅里叶变换确定行业的周期长度，刻画行业所处的价格或营收周期[30]。 2. **因子构建**：为每个行业构建“行业中周期因子”，该因子值反映了行业当前所处的周期强度（排名越小，周期越强）[30][33]。 3. **宏观状态匹配**：根据历史宏观周期的强弱划分，确定当前所处的宏观周期状态[30]。 4. **动量因子叠加**：在相同的宏观周期状态下，计算行业的动量因子[30]。 5. **行业筛选**：结合行业中周期因子和动量因子，每个月对行业进行二维筛选，优选周期强且动量佳的行业，构建轮动组合[30]。 3. **模型名称：利率ROIC定价模型** * **模型构建思路**：从资本回报率（ROIC）视角出发，通过结合权益市场的盈利预期，来间接推断债券市场的利率中枢点位[36]。 * **模型具体构建过程**： 1. **计算权益ROIC**：在A股上市公司（除金融）口径下，根据个股的利润和总资产数据，自下而上汇总计算全市场权益ROIC值。或在规模以上工业企业口径下进行计算[36][38]。 2. **计算债市隐含ROIC**：根据公式计算债市隐含的ROIC水平。公式为： $$ROIC = (无风险利率 + 股票风险溢价) \times 股权比例 + (无风险利率 + 信用风险溢价) \times 债权比例$$ 其中，无风险利率为30年国债到期收益率，信用风险溢价为AAA级企业债信用利差，股权占比参考A股（除金融）数据进行合成[36]。 3. **推导利率中枢**：结合对A股未来盈利增速的预测，调整权益ROIC预期，进而通过股债ROIC的均衡关系，推导出10年期国债等利率品种的预期中枢及上下界（利率走廊）[40][41][43]。 4. **模型名称：利率短期价量趋势模型** * **模型构建思路**：从日度价量数据所形成的利率形态入手，捕捉市场短期交易情绪的趋势突破信号，用于利率债的短期择时[45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **形态识别**：对5年、10年、30年期国债到期收益率（YTM）的时序数据，应用形态识别算法[45]。 2. **多周期分析**：分别在长、中、短三个不同周期视野下，识别利率走势的向上或向下突破信号[45][46]。 3. **综合评分**：汇总不同期限、不同周期下的突破信号票数，形成综合评分结果（如中性震荡、中性偏空等），作为短期交易观点[45]。 5. **模型名称：利率宏观基本面择时模型** * **模型构建思路**：围绕经济增速预期、通胀预期、流动性变化和风险偏好四大类核心驱动因素，构建领先指标，并利用“三分位点算法”检验指标对利率变化的预测能力，进而构建择时策略[50][56]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标筛选与处理**：为四类驱动因素筛选代表性宏观指标（如PMI、固定资产投资、PPI、M2-M1剪刀差、国债收益率曲线、标普500指数等）。对原始数据进行差分处理以关注边际变化，对多指标类别进行主成分分析（PCA）降维，并对部分存在披露滞后的指标进行滞后处理[53][56]。 2. **预测能力检验**：使用“三分位点算法”定量评价指标对下一期利率变化的预测能力。将全样本按指标值分为三组，计算前1/3组与后1/3组下一期利率变化均值的T统计值，公式为： $$T = \frac{\bar{F}_1 - \bar{F}_3}{\sqrt{\frac{(n_1 - 1)S_1^2 + (n_3 - 1)S_3^2}{n_1 + n_3 - 2}(\frac{1}{n_1} + \frac{1}{n_3})}}$$ 其中，$\bar{F}_i$和$S_i$代表分组i下利率下一期变化的均值和标准差，$n_i$代表分组i的样本数量[57][58]。 3. **策略构建**：对于每个通过检验的指标，当其处于历史前1/3分位时，若指标与利率同向变动则配置短久期债，若反向则配置长久期债；处于后1/3分位时则反向操作；处于中间1/3时则配置50%短久期债+50%长久期债。月度调仓[59][60]。 6. **模型名称：可转债定价与估值模型** * **模型构建思路**：以期权二叉树定价法为基础，结合转债条款、正股退市风险等因素对可转债进行理论定价，并与市场价格比较以评估估值高低；同时合成全市场正股PB中位数以判断股底估值周期[76][81]。 * **模型具体构建过程**： 1. **期权定价**：使用二叉树模型为每只可转债进行理论定价，充分考虑转股、赎回、回售、下修等条款[76]。 2. **计算定价偏离度**：计算转债市场价格相对理论定价的折溢价率，即“定价偏离度”。公式为：定价偏离度 = 转债二叉树定价 / 转债市价 - 1。该值中位数或余额加权值可代表市场整体估值水平[76]。 3. **正股估值合成**：自下而上计算全市场可转债对应正股的PB中位数，作为转债市场股底估值的代理指标[81]。 7. **模型名称：固收多资产配置模型** * **模型构建思路**：结合可转债和利率债的择时指标，在保持长期结构与基准接近的基础上，动态调整可转债、长久期利率债、中短久期利率债和信用债的配置比例，以获取稳定超额收益[84]。 * **模型具体构建过程**： 1. **可转债仓位分配**：根据“可转债正股PB中位数”指标所处的运行周期（通过其5年分位数判断），分配0%、2.5%或5%三档转债仓位[84][85]。同时，根据“转债定价偏离度”指标的运动周期，分配另一组0%、2.5%或5%的转债仓位，两组权重相加为最终转债仓位[85]。 2. **利率债仓位分配**：剩余仓位配置纯债。首先根据债券市场利率债占比分配利率债总仓位。然后，参考“利率债长周期价量择时指标”，在利率债内部分配0%、50%或100%三档长久期利率债仓位，其余配置中短久期利率债[85]。 3. **信用债仓位填充**：所有剩余仓位配置信用债[85]。 4. **调仓**：基础频率为月度，利率债仓位可根据实时监控调整[84]。 模型的回测效果 1. **五维成长价值轮动模型**（综合信号2_5D平均仓位_国证成长价值，回测期2010/05/31-2026/02/27）[21]： * 累计收益：584.11% * 年化收益：14.62% * 年化波动率：40.08% * 最大回撤：44.11% * 夏普比率：0.36 * 年化超额收益（相对国证成长价值等权）：7.91% * 月度超额胜率：66.14% * 年化跟踪误差：5.88% * 年化信息比率（IR）：1.34 2. **利率宏观基本面单因子择时模型**（各指标策略回测，截至2026/02/27）[71]： * **pmi_prin策略**（2011/01/31起）：年化收益5.07%，年化波动率1.35%，最大回撤2.67%，夏普比率3.74，超额收益（相对等权基准）1.15%。 * **inv_prin策略**（2011/03/31起）：年化收益4.60%，年化波动率1.28%，最大回撤2.53%，夏普比率3.60，超额收益0.66%。 * **real_prin策略**（2016/08/31起）：年化收益4.23%，年化波动率1.13%，最大回撤3.18%，夏普比率3.75，超额收益0.77%。 * **commodity_global策略**（2003/12/31起）：年化收益4.46%，年化波动率2.74%，最大回撤5.52%，夏普比率1.63，超额收益0.81%。 * **ppcp_prin策略**（2003/12/31起）：年化收益4.25%，年化波动率1.95%，最大回撤3.66%，夏普比率2.18，超额收益0.60%。 * **m2_m1策略**（2003/12/31起）：年化收益4.67%，年化波动率1.89%，最大回撤3.40%，夏普比率2.47，超额收益1.03%。 * **cgb_level策略**（2007/12/28起）：年化收益5.24%，年化波动率1.63%，最大回撤2.45%，夏普比率3.21，超额收益1.26%。 * **stock_global策略**（2003/12/31起）：年化收益4.05%，年化波动率2.16%，最大回撤6.98%，夏普比率1.88，超额收益0.41%。 * **等权基准**（2003/12/31起）：年化收益3.65%，年化波动率1.70%，最大回撤3.40%，夏普比率2.14。 3. **固收多资产配置模型**（回测期2016/12/31-至今）[88]： * 年化收益率：5.28% * 最大回撤：2.21% * 收益回撤比：2.39 * 持有1年滚动收益率均值：约6% * 持有满1年绝对收益胜率：100% * 近年表现：2024年收益8.49%（超额0.86%），2025年收益2.05%（超额1.40%），2026年初至今收益0.57%（超额0.01%）[88]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业中周期因子** * **因子构建思路**：通过傅里叶变换分析行业高频数据，识别行业所处的价格或营收周期位置，构建反映行业周期强度的因子[30]。 * **因子具体构建过程**：收集与行业相关的高频数据（如价格、营收等），运用傅里叶变换方法确定数据序列的主要周期长度，进而刻画当前时点行业在周期中所处的相位和强度，最终合成一个表征行业周期强弱的因子值，值越小表示周期越强[30][33]。 2. **因子名称：通胀剪刀差 (CPI-PPI)** * **因子构建思路**：作为宏观分析因子，用于观察下游需求与上游价格之间的关系，历史上被用于分析对周期风格的影响[27]。 * **因子具体构建过程**：直接计算消费者价格指数（CPI）同比增速与生产者价格指数（PPI）同比增速的差值[27]。 3. **因子名称：PPI同比增速** * **因子构建思路**：作为核心宏观因子，用于预判周期风格的走势，历史数据显示其上行对周期股超额收益有正面影响[29]。 * **因子具体构建过程**：直接采用国家统计局发布的PPI全部工业品同比增速数据[29]。 4. **因子名称：美元指数** * **因子构建思路**：作为影响国际大宗商品定价的宏观因子，其变化对有色金属等周期行业有一定前瞻性指引作用[29]。 * **因子具体构建过程**：直接采用美元指数数据[29]。 5. **因子名称：定价偏离度 (转债)** * **因子构建思路**：衡量可转债市场定价偏离理论价值的程度，作为判断转债估值高低（ALPHA机会）的因子[76]。 * **因子具体构建过程**：首先利用二叉树模型计算每只可转债的理论价格，然后计算其市场价格与理论价格的比率减1，即：定价偏离度 = 理论价格 / 市价 - 1。取全市场该值的中位数或余额加权值作为市场整体因子值[76]。 6. **因子名称：正股PB中位数 (转债)** * **因子构建思路**：合成反映可转债市场整体股底估值水平的因子，用于判断转债的BETA机会和估值周期[81]。 * **因子具体构建过程**：计算全市场所有可转债对应正股的市净率（PB），然后取这些PB值的中位数，作为该因子的取值[81]。 因子的回测效果 1. **PPI同比增速因子**（用于预判周期风格未来3个月超额收益，统计期2005年至今）[29]： * 当上月PPI增速上行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：1.17%。 * 当上月PPI增速下行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：-0.06%。 2. **CPI-PPI剪刀差因子**（用于预判周期风格未来3个月超额收益，统计期2005年至今）[30]： * 当剪刀差上行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.61%。 * 当剪刀差下行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.57%。 3. **美元指数因子**（用于预判周期风格未来3个月超额收益，统计期2005年至今）[30]： * 当美元指数上行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.41%。 * 当美元指数下行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.81%。

核心观点 - 基于“全天候”大类资产配置框架，在全球秩序加速重构、地缘政治局势趋势性恶化的背景下，安全成为最稀缺资源，黄金是对抗不确定性的具象化 建议2026年3月超配AH股、黄金、原油与工业商品 [1] 权益资产配置 - 建议2026年3月权益配置权重为45.00%，其中超配A股（10.00%）与港股（10.00%），标配美股（15.00%）、欧股（5.00%）和日股（5.00%）[2] - 超配A股原因：2026年是十五五开局之年，预计广义赤字有望进一步扩张，经济政策有望更加积极 人民币稳定升值，货币政策稳中趋松 地产支持与内需消费刺激政策持续出台，资本市场改革提振风险偏好 [2] - 超配H股原因：中国总量政策预期稳定以及资本市场制度改革提振市场风险偏好，中国内地无风险利率中枢下行以及海外美联储货币政策趋松调整有利于支持港流动性充裕稳定 [2] 债券资产配置 - 建议2026年3月债券配置权重为35.00%，包括长久期国债（7.50%）、短久期国债（7.50%）、长久期美债（10.00%）和短久期美债（10.00%）[3] - 结构性货币政策或强化国债配置力量，随着其发力，配置型资金的购债意愿或得以强化 [3] - 美国经济边际收敛但未失速，劳动力市场温和降温，薪资增速偏缓有利于内生性通胀粘性下降 后续美债利率有望温和下行 [3] - 特朗普政府施行霸权主义破坏国际地缘政治秩序，大幅削弱美国主权信用，全球央行与大型资管机构趋势性减持美债，但地缘政治风险冲击下，避险资金或仍进行阶段性配置 [3] 商品资产配置 - 建议2026年3月商品配置权重为20.00%，其中超配黄金（10.00%）、原油（5.00%）和工业商品（5.00%）[4] - 超配黄金原因：全球秩序加速重构，地缘政治局势趋势性恶化，安全成为最稀缺资源 特朗普政府持续施行霸权主义，大幅削弱美国国际信誉，黄金是对抗不确定性的具象化 [1][4] - 超配原油原因：中东地缘政治局势急剧恶化，且有进一步扩大的趋势，原油价格或将得到阶段性提振 [4] - 超配工业商品原因：以铜为代表的工业金属或阶段性处于供需不平衡的情况，而铜的开发成本与复杂性显著提高，投资意愿减弱，或阶段性推高铜价 [4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周（2 月 24 日 - 2 月 27 日）权益市场整体有所修复，A 股各指数多数上涨，港股恒生指数小幅上涨、恒生科技指数震荡下行；转债市场下行；债券市场整体多走弱；商品期货多走强，白银表现较强 [9][10]。 根据相关目录分别进行总结 本周大类资产表现 - A 股方面，上证指数本周累计上涨 1.98%，收于 4162.88 点，深证成指上涨 2.8%，收于 14495.09 点，创业板指上涨 1.05%，收于 3310.3 点，市场交投活跃度较春节前一周增加，上证、深证全周成交额合计 9.69 万亿元 [9]。 - 港股方面，恒生指数上涨 0.82%，收于 26630.54 点，恒生科技指数下跌 1.41%，收于 5137.84 点 [9]。 - 转债市场下行，中证转债指数近一周下跌 0.24%，上证转债指数下跌 0.34%，近一月以来中证转债指数涨幅为 0.9%，上证转债指数涨幅为 0.26% [9]。 - 债券市场整体多走弱，1 年期中债国债到期收益率上行 0.71bp，3 年期上行 0.84bp，5 年期上行 1.33bp，7 年期上行 2.36bp，10 年期下行 0.22bp，30 年期上行 4.36bp [9]。 - 商品期货多走强，COMEX 黄金上涨 3.24%，COMEX 白银上涨 11.61%，LME 铜上涨 2.28%，LME 铝上涨 1.16%，WTI 原油上涨 0.81%，SHFE 螺纹钢上涨 0.98%，CBOT 大豆上涨 1.41%，CBOT 玉米上涨 1.88% [10]。 权益市场表现 - 股票 - 本周权益市场上涨，中小盘相对占优，节后第一周市场成交额放量 [14]。 - 行业方面，多数上涨，钢铁、有色金属等周期板块领涨，传媒、消费者服务、非银行金融等板块跌幅居前，传媒领跌 5.21%，消费者服务下跌 4.14%，非银行金融下跌 3.21%，钢铁板块领涨 9.52%，综合金融板块上涨 2.17% [14]。 - 市场轮动活跃，风格切换，周期、资源类板块领涨，消费板块相对走弱，半导体、芯片等科技成长板块表现较好 [14]。 - 行情原因是节后第一周市场成交额放量、交易活跃度提升，今年以来多类商品价格持续上行，AI 相关需求扩张驱动芯片等细分领域景气度提升，资源品价格上涨，钢铁企业生产与销售指标表现较好增强板块投资信心 [14]。 权益市场表现 - 转债 - 本周权益市场上涨，转债市场下跌，截至 2026 年 2 月 27 日，中证转债指数下跌 0.24%，上证转债指数下跌 0.34%，近一月以来中证转债指数涨幅为 0.9%，上证转债指数涨幅为 0.26%，本周市场转债及正股成交额分别为 2945.06 亿元、5968.85 亿元，正股、转债交投活跃度均较节前回落 [16]。 - 行情原因是转债市场走势偏弱，比股市整体表现稍显滞后，A 股资源与顺周期板块涨势明显，部分高估值科技与成长股承压，转债成交额有所缩量 [16]。 固收市场表现 - 本周债券市场收益率整体上行，10 年期国债收益率小幅下行，1 年期中债国债到期收益率上行 0.71bp，3 年期上行 0.84bp，5 年期上行 1.33bp，7 年期上行 2.36bp，10 年期下行 0.22bp，30 年期上行 4.36bp [18]。 - 行情原因是春节期间美国关税政策反复，外部贸易环境不确定性上升，影响市场风险偏好，对短期债市形成扰动；2 月 25 日上海发布“沪七条”房地产优化政策，提振地产链条情绪，权益风险偏好边际修复，债市相应承压 [18]。 - 资金面方面，2 月 25 日央行开展 6000 亿元 MLF 操作，货币政策延续偏宽松取向，流动性呵护态度稳定，两会召开前维稳资金面政策取向预计持续，资金价格大概率维持在合理区间，整体平稳，短期债市预计延续区间震荡格局 [19]。 - 截至 2026 年 2 月 27 日，沪深 300 指数股债溢价率（ERP）为 5.28%，较春节前一周下降 5.78bp，反映权益资产相对债券的估值优势有所减弱，仍处于 1YMA 2 倍标准差下限以上区间 [25]。 商品市场表现 - 本周南华商品指数整体走强，综合上涨 3.56%，贵金属品种领涨，较春节前一周上涨 8.55%，金属上涨 3.06%，工业品上涨 2.47%，能化上涨 2.14%，农产品上涨 1.19% [27]。 - 本周黄金价格延续涨势，周内高位运行，较春节前一周明显上扬，原因是美伊局势不确定，特朗普政府相关政策变数大，外部地缘风险溢价上升，国际油价短期反弹创阶段新高，强化市场对通胀与能源供需格局的再定价预期，带动贵金属及能源板块同步走强，预计黄金短期维持高位震荡格局 [28][30]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 美伊冲突彻底爆发，历史经验显示冲突爆发后权益短期受冲击后迅速修复，债市持续受益，黄金和美元事前受益、冲突后金价回落，油价受益冲突扩大上行但结束后低于原水平；本轮冲突原油短期最受益，中枢在70 - 80美元/桶区间波动，金价事前受益多、后续或回落，中长期黄金和铜是年内较推荐品类[2][8]。 根据相关目录分别进行总结 海外热点事件 - 2026年2月美伊局势持续升级，2月28日美以联合对伊朗发起军事打击，伊朗最高领袖哈梅内伊等多名官员身亡，美伊冲突彻底爆发[12]。 - 2000年以来全球地缘冲突从西亚向东欧扩散且大国博弈激烈，美国主导阿富汗和伊拉克战争，俄罗斯周边及欧亚交界处也先后爆发多场冲突，2024年中东对抗升级，伊以多次直接冲突[14]。 - 历史上地缘冲突爆发后，权益短期受冲击后迅速修复，发达和新兴均改善且新兴好于发达，债市持续受益，黄金和美元事前受益、冲突后金价回落，油价受益冲突扩大上行但结束后低于原水平，考虑冲突期间持有收益，权益和债上行，商品普遍回落[15]。 - 本次冲突与伊拉克战争在战略和战术目标上有相似之处，战略均以清除军事威胁和更迭政权为核心，战术初期均采用闪电战和斩首行动；本次冲突美以取得初步成果且行动仍在持续，2003年伊拉克战争初期斩首行动未成功，战争持续8年[31]。 - 特朗普任内军事行动都在周末等市场休市时段启动，后续扩大战争概率不大；当前美以核心目标未完全达成，美国对中东干涉力略有提升，伊朗核与军事力量受损、复仇目标或未达成[32]。 全球大类资产表现 总览 最新一周（2.21 - 2.27）大类资产风险偏好分化，地缘政治风险使多数商品上涨，白银和铜领涨，新兴市场股市和汇率走强、美债指数微涨，发达市场股市和汇率走弱、美元指数微跌；白银因中东局势升级震荡上涨[35]。 大类资产具体表现 - 全球股市多数上涨，美国三大股指全线下跌，日经225反弹涨超3%，深证成指、新兴市场股指和英国富时涨超2%；A股全线飘涨，小盘占优、大盘疲软，小盘价值涨超4%，大盘价值逆势下跌，上证50、沪深300与上周基本持平，中证1000涨超1%[39]。 - 全球债市收益率因避险回落，美国、巴西10年期国债收益率跌超10%，亚洲国债收益率表现平稳，日本10年期国债收益率本周回升，越南、中国与上周持平；美元指数小幅下行，日元兑美元跌幅最大，巴西兑美元领涨，人民币兑美元强势上涨，英镑兑美元、日元兑美元跌超1%[41]。 - 商品市场表现分化，能源方面原油微涨、天然气连续下跌5周，贵金属集体走高，白银涨超10%、黄金涨超3%，工业金属整体上涨，铜涨超5%、铝涨超2%，农产品涨跌互现，豆粕上涨1.8%、生猪跌超6%[46]。 大类资产配置建议 - 商品隐含波动率处于历史较高位置，贵金属、铜和原油波动率超历史90%以上区间，股指、汇市和债市波动率中等偏高[48]。 - 原油短期最受益，冲突爆发后预计继续上涨，除非长期封锁波斯湾，否则油价中枢在70 - 80美元/桶区间波动，中长期需谨慎；黄金此前受益多，冲突后短期或因避险情绪上涨，但一周内或回落[51]。 - 中长期看好黄金和铜，黄金涨价逻辑不变，美国关税内乱和中东局势扰动不影响长期上涨；铜在供给端中长期刚性背景下，需求端叙事仍在，年内涨幅或超黄金[51]。

跨资产表现与驱动因素 - 中东紧张局势推升贵金属与原油价格，COMEX银价上涨19.8%，布伦特原油与WTI原油分别上涨7.0%和6.6%[1][4] - 美元指数在2/13至2/27期间上涨0.8%，人民币兑美元升值0.8%，而日元兑美元显著贬值2.2%[4][7] - 资产相关性方面，A股与港股正相关性边际下降（0.73→0.72），美股与港股正相关性边际增强（0.33→0.37）[4][7] 全球权益市场 - 全球权益市场呈现“新兴优于发达”格局，MSCI全球指数上涨1.3%，韩国综指以13.4%的涨幅领涨全球主要股指[4][16] - 发达市场中，英国富时100领涨（+4.4%），而美股道指下跌1.1%；新兴市场中A股中小盘表现突出，中证500与中证1000涨幅均达4.3%[4][16] - 韩国股市年内表现强劲，韩国综指与KOSDAQ年初以来涨幅分别高达48.2%和28.9%[4][16] 债券市场动态 - 中国国债收益率曲线呈“熊平”特征，10Y-2Y期限利差收窄1.1个基点至0.42%，10年期信用利差边际扩大[4][23] - 美国国债收益率曲线呈“牛平”特征，市场预期美联储降息路径为6月与9月，降息概率分别为45.9%和36.1%，合计降息空间50个基点[4][24][34] 商品市场 - 商品指数普遍上涨，南华商品指数与CRB商品指数在2/13至2/27期间分别上涨3.6%和2.0%[4][55] - 贵金属与原油年内涨幅显著，COMEX银、COMEX黄金、布伦特原油、WTI原油年初以来涨幅分别为32.1%、20.9%、19.1%、16.7%[4][55]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观指标趋势模型**[11][17] * **模型构建思路**：通过分析宏观指标的趋势（上行或下行）与各类资产未来一个月收益率之间的关系，筛选出对资产表现有显著影响的宏观指标，并据此对资产进行月度打分[11][17]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标趋势判断**：采用月度均线方法判断单个宏观指标的趋势，分为趋势上行和趋势下行两种情况[18]。 2. **显著性检验**：利用T检验判断在宏观指标趋势上行和下行两种情况下，某类资产未来一个月月度收益率的分布是否存在显著差异[17]。 3. **T检验公式**： $$t={\frac{{\overline{{R_{1}}}}-{\overline{{R_{2}}}}}{\sqrt{\frac{(n_{1}-1){S_{1}}^{2}+(n_{2}-1){S_{2}}^{2}}{n_{1}+n_{2}-2}}({\frac{1}{n_{1}}}+{\frac{1}{n_{2}}})}}\sim t_{n_{1}+n_{2}-2}$$ 其中，$\overline{R_{1}}$ 和 $\overline{R_{2}}$ 分别代表宏观指标趋势上行和下行情况下，资产未来一个月的平均月度收益率；$S_{1}$ 和 $S_{2}$ 是对应收益率的标准差；$n_{1}$ 和 $n_{2}$ 是宏观指标处于趋势上行或下行的月份数量[17]。 4. **打分规则**：对于通过检验的宏观指标，根据其最新趋势方向（正向影响记+1分，负向影响记-1分）及资产在该指标下的历史表现方向，给出该指标对资产的得分[31][54]。综合各指标得分得到宏观视角总分。 2. **模型名称：技术视角打分模型**[22][26] * **模型构建思路**：从趋势、估值（仅权益资产）、资金流（主要权益资产）三个技术维度构建指标，对大类资产和权益风格进行月度打分[22][26]。 * **模型具体构建过程**： * **趋势指标**： * **构建**：基于资产收盘价或LLT指标，计算特定窗口期（如2个月、6个月）的平均月度涨跌幅。若最新值大于历史同期（如T-12至T-2月）平均值，则判断趋势向上，记+1分；反之记-1分[22][33][55]。 * **估值指标（仅权益）**： * **构建**：计算股权风险溢价：ERP = 1 / 中证800指数PE(TTM) - 10年期国债到期收益率[23]。 * **分位数计算**：计算当前ERP在过去5年历史数据中的分位数[23]。 * **打分规则**：根据分位数高低判断估值水平并打分：高于90%（+2分），70%-90%（+1分），30%-70%（0分），10%-30%（-1分），低于10%（-2分）[25][26]。 * **资金流指标（主要权益）**： * **构建**：以日度频率计算个股主动净流入额，加总得到指数月度主动净流入额。计算该数据的边际变化（如当月值与过去6个月平均值比较）[26]。 * **打分规则**：若资金流指标为正，认为资金面边际改善，记+1分；为负则记-1分[26][55]。 3. **模型名称：大类资产配置组合模型**[35][46] * **模型构建思路**：在固定比例、控制波动率或风险平价等基准配置权重的基础上，根据宏观指标和技术指标的月度信号，动态调整各类资产的权重[35][46]。 * **模型具体构建过程**： 1. **设定基准组合**： * **固定比例基准**：权益20%，债券60%，商品（黄金10%+工业品5%），货币5%[36]。 * **控制年化波动率基准**：控制年化波动率不超过6%[46]。 * **风险平价基准**：采用风险平价模型确定权重[46]。 2. **权重调整规则**：根据宏观视角和技术视角对每类资产的最新观点（看好、看平、看空），在基准权重上进行增减调整。例如，固定比例组合中，每类非货币资产有固定的“调整权重”（如权益±5%），根据信号调增或调减其权重，并相应调整货币资产比例[35][36]。 4. **模型名称：权益风格轮动组合模型**[57] * **模型构建思路**：对于大盘/小盘、成长/价值两类风格，在等权基准配置的基础上，根据宏观指标和技术指标的月度信号，动态超配看好的风格，低配不看好的风格[57]。 * **模型具体构建过程**： 1. **设定基准组合**：大盘与小盘指数各占50%，成长与价值指数各占50%[58]。 2. **权重调整规则**：根据宏观视角和技术视角对风格的最新观点，在基准权重上进行增减调整。例如，每类风格有固定的“调整权重”（如±25%），根据信号调增或调减其权重[57][58]。 模型的回测效果 1. **固定比例+宏观指标+技术指标组合**，年化收益率10.18%，最大回撤9.27%，年化波动率6.17%[40][41]。2026年以来（截至2026.2.28）收益率3.95%[36][44]。 2. **固定比例+宏观指标组合**，年化收益率9.29%，最大回撤11.21%，年化波动率6.06%[40]。 3. **固定比例+技术指标组合**，年化收益率8.50%，最大回撤12.56%，年化波动率6.10%[40]。 4. **固定比例基准组合**，年化收益率6.35%，最大回撤18.51%，年化波动率5.84%[40]。 5. **控制年化波动率6%+宏观指标+技术指标组合**，年化收益率10.44%，最大回撤7.37%，年化波动率5.57%[50]。2026年以来（截至2026.2.28）收益率5.90%[46][51]。 6. **风险平价+宏观指标+技术指标组合**，年化收益率8.28%，最大回撤4.58%，年化波动率3.40%[50]。2026年以来（截至2026.2.28）收益率2.21%[46][51]。 7. **大小盘轮动组合**，年化收益率14.42%，最大回撤49.10%，年化波动率22.30%[59]。相对于基准组合（巨潮大盘50%+巨潮小盘50%）的年化超额收益率为5.71%（2013年至今）[58]。2026年以来（截至2026.2.28）超额收益率3.59%[58][61]。 8. **成长价值轮动组合**，年化收益率14.47%，最大回撤45.18%，年化波动率21.56%[66]。相对于基准组合（国证成长50%+国证价值50%）的年化超额收益率为6.00%（2013年至今）[63]。2026年以来（截至2026.2.28）超额收益率1.53%[63][66]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：趋势因子**[22][33] * **因子构建思路**：通过比较资产近期价格走势与历史同期走势，判断其当前趋势方向[22]。 * **因子具体构建过程**：计算资产在最近N个月（如2个月、6个月）的平均月度涨跌幅，与历史（T-12至T-2个月）的平均月度涨跌幅进行比较。若近期均值大于历史均值，则因子值为正（趋势向上）；反之为负（趋势向下）[33][55]。 2. **因子名称：估值因子（股权风险溢价ERP）**[23][26] * **因子构建思路**：用权益资产的盈利收益率与无风险利率的差值来衡量其相对估值吸引力和风险补偿[23]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算权益资产盈利收益率：E/P = 1 / PE(TTM)（以中证800指数为例）[23]。 2. 计算股权风险溢价：ERP = E/P - 10年期国债到期收益率[23]。 3. 计算ERP的历史分位数（过去5年）进行标准化[23]。 3. **因子名称：资金流因子**[26][55] * **因子构建思路**：通过计算指数成分股的资金主动净流入情况，衡量市场资金面的边际变化[26]。 * **因子具体构建过程**： 1. 日度计算每只股票的主动净流入额[26]。 2. 加总得到指数的月度主动净流入额[26]。 3. 计算资金流的边际变化，例如：当月主动净流入额 - 过去6个月平均月度主动净流入额[26][55]。对于风格轮动，则计算两个风格指数该值的差值[55]。

宏观经济与政策 - 春节假期消费强劲，全国国内出游5.96亿人次，总花费8034.83亿元，均创历史新高[5][23][76] - 政治局会议强调实施更加积极有为的宏观政策，继续实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策[5][20] - 央行将远期售汇业务外汇风险准备金率从20%下调至0，促进外汇政策回归中性[5][21] 大类资产表现回顾 - 春节后首周A股主要股指上涨，上证指数涨1.98%，沪深300指数涨1.08%[5][7][78] - 商品期货指数本周上涨9.14%，贵金属、能源和有色金属指数涨幅均超3.00%[5][48][78] - 债市表现偏弱，十年国债收益率下行4BP至1.79%，余额宝7天年化收益率跌13BP至1.01%[2][5][12] - 人民币对美元汇率升值，中间价本周下行229BP至6.9228[7][17][56] 行业与市场动态 - A股行业表现分化，钢铁（+11.8%）、有色金属（+9.74%）领涨，传媒（-4.44%）、餐饮旅游（-4.02%）领跌[37][38] - 投资者短期关注周期品行业，主因预期财政支出、大宗商品价格上涨及节后复工弹性[5][78] - 春节档电影票房57.52亿元，观影人次1.2亿，带动全产业链产值超900亿元[5][24][76] 配置观点与风险 - 大类资产配置顺序为：股票>大宗>债券>货币，股票超配，债券和货币低配[1][4][5][80] - 主要风险包括全球通胀二次上行、欧美经济回落超预期及国际局势复杂化[5][79]