报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 3月2日 - 3月6日当周中东局势紧张，美国2月新增非农就业人数转负，美元指数周度收涨，全球和国内股债回落、商品上涨，中东局势对大类资产价格的扰动短期或将持续 [3][6][28] 各目录总结 全球大类资产整体表现情况 - 全球股市普跌，市场对美国滞胀忧虑升温，欧股跌幅居前，新兴市场表现不及发达市场，VIX指数周度明显抬升 [8] - 全球债市回落，10年期美债收益率较上周抬升18BP至4.15%，全球范围内高收益债＞信用债＞国债 [14] - 全球汇市方面，受流动性担忧影响，美元指数周度上涨1.34%，主要非美货币兑美元普遍贬值，人民币汇率回落 [15] - 全球商品市场上，地缘因素升温使国际油价周度大幅上涨，国际金银价格明显回落，主要有色金属价格涨跌互现，农产品价格普遍上涨 [17] 国内大类资产表现情况 - 国内股市回落，受国际事件冲击，A股主要宽基指数普遍回落，两市日均成交额较上一周抬升，大盘蓝筹相对抗跌，石油石化、煤炭涨幅居前，传媒、有色等表现不佳，上证综指周跌幅0.93% [22] - 国内债市偏强运行，央行公开市场操作净回笼14474亿元，资金面相对宽松，整体国债＞信用债＞企业债 [23] - 国内商品市场周度收涨，能源、化工涨幅居前，贵金属表现不佳 [25] 大类资产价格展望 中东主要产油国宣布减产，中东局势已对原油产量形成实际影响，对大类资产价格的扰动短期或将持续 [28]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：人工智能全球大类资产配置模型**[38] * **模型构建思路**：将机器学习模型应用于大类资产配置问题，基于因子投资的思路，使用模型对各类资产进行打分排序，最终构建可投资的、月频调整的量化等权配置策略[38]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该机器学习模型的具体构建过程、因子构成及公式。 2. **模型名称：基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型**[45] * **模型构建思路**：构建一个包含经济增长和货币流动性两大维度的动态宏观事件因子体系，并基于此体系结合风险预算模型框架，输出针对不同风险偏好（保守型、稳健型、进取型）的股债配置权重[45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **宏观事件因子构建**：模型选取了经济增长和货币流动性两个维度的多个细分指标作为宏观事件因子[45][48]。例如，经济增长维度包括M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M)、发电量当月值_MA3环比等指标；货币流动性维度包括M1-M2剪刀差、中美国债利差(10Y)、中国国债美国TIPS利差(10年)等指标[48]。 2. **信号生成**：每个细分指标会生成一个二值信号（例如，1代表看多，0代表不看多）[48]。 3. **信号合成**：将同一维度下的多个细分因子信号进行合成，得到经济增长维度和货币流动性维度的综合信号强度（百分比形式）[45][47]。例如，报告显示截至2月28日，经济增长维度信号强度为0%，货币流动性维度信号强度为60%[47]。 4. **权重确定**：基于宏观择时模块（即合成信号）与风险预算模型框架，最终输出不同风险偏好组合的股票和债券配置权重[45][47]。 3. **模型名称：基于红利风格择时配置模型**[52] * **模型构建思路**：针对中证红利指数，构建一个基于经济增长与货币流动性两大维度共10项指标的动态宏观事件因子体系，用于进行择时配置，旨在捕捉红利风格资产的相对优势并控制回撤[52]。 * **模型具体构建过程**： 1. **宏观事件因子构建**：模型选取经济增长与货币流动性两大维度共10项指标构建动态宏观事件因子体系[52]。具体指标包括：经济增长维度的消费者信心指数、发电量当月值_MA3_MoM、国债利差(10Y-3M)、中采制造业PMI新出口订单、PPI同比、PPI-CPI剪刀差；货币流动性维度的Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M_MoM、逆回购R007差额[54]。 2. **信号生成**：每个指标会生成一个二值信号（例如，1代表看多，0代表不看多）[54]。 3. **信号合成**：将所有指标的信号合成为一个最终的二值择时信号（1或0）[52][54]。例如，报告显示2026年3月的最终合成信号为1（看多）[52][54]。 模型的回测效果 1. **人工智能全球大类资产配置模型** * 回测期间：2021年1月至2026年3月[40] * 年化收益率：16.48%[40] * 年化波动率：6.78%[43] * 最大回撤：-6.66%[40] * 夏普比率：1.15[40] * 2026年初至今收益率：5.72%[40] 2. **基于动态宏观事件因子的股债轮动配置模型** * 回测期间：2005年1月至2026年3月[46] * **进取型策略**： * 年化复合收益率：20.07%[46] * 年化波动率：14.00%[51] * 最大回撤：-13.72%[51] * 夏普比率：1.31[51] * 收益回撤比：1.46[51] * 2026年初至今收益率：5.42%[46] * **稳健型策略**： * 年化复合收益率：10.79%[46] * 年化波动率：8.09%[51] * 最大回撤：-6.77%[51] * 夏普比率：1.19[51] * 收益回撤比：1.59[51] * 2026年初至今收益率：1.81%[46] * **保守型策略**： * 年化复合收益率：5.85%[46] * 年化波动率：3.19%[51] * 最大回撤：-3.55%[51] * 夏普比率：1.49[51] * 收益回撤比：1.65[51] * 2026年初至今收益率：0.83%[46] 3. **基于红利风格择时配置模型** * **择时策略**（假设单边交易成本千分之二）[52]： * 年化收益率：15.85%[52] * 年化波动率：16.17%[52] * 最大回撤：-21.22%[52] * 夏普比率：0.93[52] * 最近1个月收益率：1.35%[52] * **基准（中证红利全收益指数）**： * 年化收益率：11.49%[52] * 年化波动率：22.45%[52] * 最大回撤：-36.80%[52] * 夏普比率：0.58[52] * 最近1个月收益率：1.35%[52] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动态宏观事件因子（用于股债轮动模型）**[45] * **因子构建思路**：从经济增长和货币流动性两个宏观维度，选取具有预测性的高频或月度指标，将其转化为二值信号，用以判断股票资产的配置时机[45][48]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了具体的细分指标，但未给出每个指标具体的信号生成阈值或公式。例如，经济增长维度包括M1同比、PPI同比、PPI-CPI剪刀差、工业增加值同比、国债利差(10Y-1M)、产量:发电量:当月值_MA3:环比等；货币流动性维度包括M1-M2剪刀差、中美国债利差10Y、中国国债美国TIPS利差:10年等[48]。每个指标在特定时点会输出1（看多）或0（不看多）的信号[48]。 2. **因子名称：动态宏观事件因子（用于红利择时模型）**[52] * **因子构建思路**：从经济增长和货币流动性两个维度选取10项指标，构建一个用于对中证红利指数进行择时的信号体系[52]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了具体的细分指标，但未给出每个指标具体的信号生成阈值或公式。指标包括：经济增长维度的消费者信心指数、产量:发电量:当月值_MA3_MoM、国债利差10Y-3M、中采制造业PMI_新出口订单、PPI_YoY、PPI-CPI剪刀差；货币流动性维度的Shibor2W、R007_MA20、Shibor1M_MoM、逆回购R007差额[54]。每个指标在特定时点会输出1（看多）或0（不看多）的信号[54]。

报告行业投资评级 - 本报告为金融工程点评，未对特定行业给出投资评级 [1] 报告的核心观点 - 报告核心观点：本周全球大类资产中，商品市场表现分化，受地缘政治（美伊问题）影响，原油价格大幅上涨，而黄金价格回调；权益市场普遍表现欠佳；在此背景下，商品型基金成为本周唯一实现正收益的基金大类 [1][3][52] 一、大类资产市场概况 - **权益市场**：全球主要股指普遍下跌。A股方面，上证指数收于4124.19点，本周下跌0.93%，北证50指数跌幅最大，达7.14% [3][7]。行业表现分化，石油石化、煤炭、公用事业涨幅居前，分别为8.06%、3.79%、3.42%；传媒、有色金属、计算机跌幅居前，分别为-6.97%、-5.47%、-5.29% [3][7]。港股恒生指数下跌3.28%，恒生科技指数下跌3.70% [3][8]。美股道琼斯工业指数、纳斯达克指数、标普500指数分别下跌3.01%、1.24%、2.02% [3][8]。日经225指数下跌5.49% [3][8] - **债券市场**：中国利率债收益率下行，1年、3年、10年期国债收益率分别为1.29%、1.36%、1.78%，本周分别下行3.58BP、1.97BP、0.67BP [3][25]。信用利差收窄，1年期企业债（AAA）利差为35.63BP [3][25]。美国10年期国债收益率为4.15%，2年期为3.56%，期限利差为59BP，与上周持平 [3][25]。各期限中美利差倒挂程度加深，10年期中美利差为-236.90BP，本周倒挂幅度扩大18.67BP [25][27] - **商品市场**：商品价格涨跌互现。原油价格大幅上涨29.35%，沪金微跌0.57%，沪铜下跌2.83%，碳酸锂价格下跌11.32% [3][35]。国际市场上，ICE布伦特原油上涨27.47%，COMEX黄金下跌2.17% [35]。南华商品指数中，南华能化指数大幅上涨15.45%，南华贵金属指数下跌2.44% [35] - **外汇市场**：美元兑人民币升值0.62%，收盘于6.8981；欧元、日元、英镑兑人民币均贬值，幅度分别为-1.19%、-0.64%、-0.44% [3][40]。美元指数维持在98.96 [40] 二、基金市场概况 - **新成立基金**：本周新成立基金共10只，包括7只权益基金、2只固收+基金和1只FOF基金。规模较大的有上银医药精选A（80.19亿元）和南方中证全指红利质量ETF（57.31亿元） [43] - **数量与规模**：截至2026年3月6日，全市场开放式公募基金共13731只，总规模37.68万亿元。从数量看，权益基金占比最高，达53.72%（7376只）；从规模看，固收基金占比最高，达62.77%（23.65万亿元） [45] - **业绩表现**：本周大类基金中，仅商品型基金实现正收益，涨幅为0.29%；QDII基金和权益基金跌幅较大，分别为-2.85%和-2.52% [3][51]。商品基金表现突出主要受原油价格上涨29.35%及南华能化指数上涨15.45%驱动 [3][52]。从具体基金看，近一周涨幅居前的多为原油及油气资源主题基金，如易方达原油A人民币（13.73%）；跌幅居前的基金多与低碳经济、互联网主题相关 [54][55]

核心观点 本周（2026年3月2日至3月6日）全球大类资产表现分化显著，地缘政治风险成为主导市场走势的核心变量[14][29][31] 权益市场普遍调整，债券市场收益率整体下行，商品市场则因原油供应担忧而表现强势，其中能源类商品价格大幅上涨[9][10][14][20] 大类资产表现 - **权益市场整体调整**：A股主要指数悉数下跌，上证指数周跌0.93%收于4124.19点，深证成指周跌2.22%收于14172.63点，创业板指周跌2.45%收于3229.3点[9] 市场交投活跃度小幅增加，全周成交额合计13.11万亿元[9] 港股同样走弱，恒生指数周跌3.28%，恒生科技指数周跌3.7%[9] - **转债市场跟随股市下行**：中证转债指数近一周下跌2.07%，上证转债指数下跌2.21%[9] 近一月以来，中证转债指数与上证转债指数分别下跌1.24%和1.6%[9] 本周转债及正股成交额分别为3674.49亿元和7711.56亿元[16] - **债券市场收益率整体下行**：各期限国债收益率普遍走低，其中1年期下行3.58个基点，3年期下行1.97个基点，5年期下行1.58个基点，7年期下行1.63个基点，10年期下行0.67个基点，30年期下行0.84个基点[9][20] - **商品市场涨跌不一，原油表现突出**：WTI原油价格周度大幅上涨35.63%[10] 其他商品中，LME铝上涨9.22%，CBOT大豆和玉米分别上涨2.71%和2.79%，SHFE螺纹钢微涨0.68%[10] 贵金属价格回调，COMEX黄金下跌2.17%，COMEX白银下跌10.27%[10] 基本金属中LME铜下跌3.21%[10] 权益市场（股票）表现 - **市场震荡下行，行业分化剧烈**：市场周初震荡修复后下跌加深，周四有所修复[14] 行业方面，石油石化板块领涨，周涨幅达11.01%，煤炭板块上涨8.89%，电力及公用事业板块上涨5.63%[14] 传媒、电子、建材板块领跌，跌幅分别为6.08%、5.21%和5.03%[14] - **市场风格切换，地缘风险驱动能源板块**：受美以伊局势升级影响，霍尔木兹海峡航运受阻，伊朗原油出口受限，国际油价上涨，资金涌入石油石化、煤炭等能源板块[14] 市场风险偏好下降，导致半导体、AI相关及有色金属板块出现调整[14] 固收市场表现 - **收益率下行受政策与资金面支撑**：政府工作报告将经济增长目标设定为4.5%-5%的弹性区间，为无风险利率下行打开空间[20] 财政扩张力度温和，赤字率按4%安排，对债市直接冲击有限[20] 货币政策延续“适度宽松”，强调运用降准降息工具[20] - **央行维持流动性充裕**：3月2日，央行通过7天期逆回购净投放190亿元[20] 3月5日，央行公告将于次日开展8000亿元3个月期买断式逆回购操作，综合运用工具保证市场流动性充裕[20] - **信用利差变化不一**：不同评级和期限的中短票信用利差本周变化各异，例如AAA级1年期信用利差扩大3.66个基点，而AAA级5年期信用利差收窄0.25个基点[22] - **股债溢价率（ERP）下降**：截至3月6日，沪深300指数股债溢价率为5.26%，较前一周下降2.33个基点，显示权益资产相对债券的估值优势有所减弱[30] 商品市场表现 - **南华商品指数整体走强**：综合指数上涨6.43%，其中能化品种领涨15.45%，工业品上涨8.43%，农产品上涨1.85%[28] 金属指数微跌0.64%，贵金属指数下跌2.44%[28] - **黄金价格冲高回落**：周初因地缘冲突升级（美以对伊朗军事打击、霍尔木兹海峡局势动荡）推升避险情绪，金价冲高[29] 随后因伊朗导弹击中油轮等事件加剧原油供应担忧，油价大涨带动10年期美债实际收益率上行，持有黄金机会成本上升，导致金价在后半周显著回调[31] 预计贵金属短期将维持高位波动[31]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：风格组相对拥挤度模型[130] * **模型构建思路**：通过计算不同风格指数换手率Z-score的差值及其历史分位，来度量某一风格相对于另一风格的交易拥挤程度[130]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别计算风格A指数和风格B指数在过去252个交易日的平均换手率[130]。 2. 将上述平均换手率序列，在自2005年1月1日起的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A和Z-score_B[130]。 3. 计算二者差值：$$Diff = Z\_score\_A - Z\_score\_B$$ [130] 4. 计算该差值序列在过去6年滚动窗口内的历史分位数（若历史数据不足6年但满1年，则使用全部历史数据计算）[130]。该分位数即为风格A相对于风格B的“相对拥挤度”。 2. **模型名称**：风格指数累计超额净值模型[131] * **模型构建思路**：通过计算风格指数相对于市场基准指数（万得全A）的累计净值比，来衡量该风格的长期超额收益表现[131]。 * **模型具体构建过程**： 1. 以2020年1月4日为基准日，计算风格指数和万得全A指数的每日累计净值：$$Cumulative\_Net\_Value_{t} = \frac{Close\_Price_{t}}{Close\_Price_{基准日}}$$ [131] 2. 计算风格指数相对于万得全A指数的累计超额净值：$$Cumulative\_Excess\_Net\_Value_{t} = \frac{Cumulative\_Net\_Value_{风格,t}}{Cumulative\_Net\_Value_{万得全A,t}}$$ [131] 3. **模型名称**：机构调研活跃度分位数模型[132] * **模型构建思路**：通过计算板块或行业相对于全市场机构调研活跃度的标准化差值及其历史分位，来评估其受机构关注度的相对水平[132]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算板块（或指数、行业）在过去n个交易日的“日均机构调研次数”[132]。 2. 将上述序列在滚动y年的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到该板块的Z-score值[132]。 3. 对万得全A指数进行同样的计算，得到市场基准的Z-score值[132]。 4. 计算“机构调研活跃度”：$$Survey\_Activity = Z\_score_{板块} - Z\_score_{万得全A}$$ [132] 5. 计算该“机构调研活跃度”序列在滚动y年窗口内的历史分位数（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）[132]。 4. **因子名称**：风险溢价因子 (ERP)[52] * **因子构建思路**：通过计算股票指数市盈率倒数与无风险利率（10年期国债收益率）的差值，来衡量投资权益资产相对于债券资产的超额回报补偿，即股债性价比[52]。 * **因子具体构建过程**：对于任一股票指数，其ERP计算公式为：$$ERP = \frac{1}{PE\_TTM} - 10年期国债到期收益率$$ [52] 其中，PE_TTM为指数的滚动市盈率。 5. **因子名称**：长江动量因子[64] * **因子构建思路**：以过去一年（剔除最近一个月）的股票收益率作为动量指标，筛选市场中动量特征强的股票构建指数[64]。 * **因子具体构建过程**：“长江动量”指数以最近一年股票收益率减去最近一个月股票收益率（剔除涨停板）作为动量指标，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只股票作为指数成分股[64]。 6. **因子名称**：长江反转因子[64] * **因子构建思路**：以最近一个月的股票收益率作为反转指标，筛选市场中反转效应强的股票构建指数[64]。 * **因子具体构建过程**：“长江反转”指数以最近一个月股票收益率作为筛选指标，综合选择A股市场中反转效应强、流动性较好的前100只股票作为指数成分股，并采用成分股近三个月日均成交量进行加权[64]。 模型的回测效果 （本报告未提供量化模型在历史回测中的具体绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等数值结果。报告主要展示了模型在特定时点的输出状态，例如拥挤度分位、超额净值走势等。） 1. **风格组相对拥挤度模型**，成长 vs 红利相对拥挤度历史分位为73%[72]，小盘 vs 大盘相对拥挤度历史分位为20%[77]，微盘股 vs 中证800相对拥挤度历史分位为76%[80] 2. **风格指数累计超额净值模型**，成长较红利累计超额净值处于历史较高位置[72]，小盘较大盘累计超额净值处于历史较高位置[77]，微盘股较中证800累计超额净值处于历史极高位置[80] 量化因子与构建方式 （报告中提及的动量、反转、成长、红利、大小盘等均为市场常见风格因子，其具体构建已在对应的指数编制方法中说明，详见“量化模型与构建方式”第5、6点及报告对风格指数的描述。） 因子的回测效果 （本报告未提供单因子测试的绩效指标，如因子IC、IR、多空组合收益等。报告主要展示了基于这些因子构建的风格指数在特定时期的表现。） 1. **成长 vs 红利因子**，近一周相对收益为-2.6%，近一月为-3.8%，年初至今为-1.9%[61] 2. **小盘 vs 大盘因子**，近一周相对收益为-2.7%，近一月为1.1%，年初至今为11.2%[61] 3. **动量 vs 反转因子**，近一周相对收益为-2.0%，近一月为-2.3%，年初至今为-4.5%[61] 4. **微盘股 vs 基金重仓因子**，近一周相对收益为1.2%，近一月为4.1%，年初至今为8.5%[61]

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]