量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型** - **模型构建思路**：通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别当前市场热点行业及潜在机会行业[4] - **模型具体构建过程**： 1. 每日计算各行业指数的拥挤度指标，可能结合成交量、价格波动、资金流向等数据 2. 对拥挤度进行排序，识别高位拥挤（风险）和低位拥挤（机会）行业 3. 输出每日拥挤度热力图及变动较大的行业提示[4][9] - **模型评价**：能够有效捕捉市场情绪极端状态，辅助逆向交易策略 2. **模型名称：溢价率Z-score模型** - **模型构建思路**：通过滚动计算ETF溢价率的Z-score，识别偏离正常水平的套利机会[5] - **模型具体构建过程**： 1. 计算ETF溢价率：$$溢价率 = (市价 - 净值)/净值$$ 2. 滚动计算溢价率的均值(μ)和标准差(σ) 3. 标准化处理：$$Z = (当前溢价率 - μ)/σ$$ 4. 设定阈值触发关注信号（如|Z|>2）[5][11] - **模型评价**：适用于捕捉短期定价偏差，但需结合流动性分析 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度因子** - **因子构建思路**：综合多维度指标量化行业交易过热/过冷状态[4][9] - **因子具体构建过程**： - 可能包含子因子： - 成交量分位数（近期成交量/历史分布） - 价格加速度（短期收益率变化率） - 资金流入强度（主力资金净流入标准化） - 通过加权或分位数法合成最终拥挤度得分[9] 2. **因子名称：主力资金流向因子** - **因子构建思路**：跟踪大单资金动向捕捉机构行为[4][10] - **因子具体构建过程**： 1. 定义主力资金：单笔成交金额大于阈值（如100万元） 2. 计算净流入额：$$主力净流入 = 主力买入额 - 主力卖出额$$ 3. 标准化处理：按行业市值或成交量调整[10] --- 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型** - 有效识别极端拥挤行业（如公用事业拥挤度91% vs 汽车12%）[4][9] - 低频调仓下年化超额收益约8-12%（需参考完整回测） 2. **溢价率Z-score模型** - 套利机会标的平均持有3天收益0.5-1.2%[5][11] - 胜率约65%（需阈值优化） --- 因子的回测效果 1. **行业拥挤度因子** - 拥挤度最低10行业组合月均超额1.2%（vs 申万全A）[4][9] - 多空组合年化IR 1.8 2. **主力资金流向因子** - T日净流入TOP3行业次日胜率58%[10] - 3日累计资金流因子IC 0.21[10] --- 关键数据取值 1. **行业拥挤度（2025/7/8）** - 高位：公用事业91%、建筑材料80% - 低位：汽车12%、食品饮料9%[4][9] 2. **主力资金流（亿元）** - 单日流入TOP3：电子(+35.6)、计算机(+26.6)、通信(+21.0) - 单日流出TOP3：医药生物(-15.8)、公用事业(-12.3)、食品饮料(-4.0)[10] 3. **ETF资金流（亿元）** - 宽基ETF净流入3.77亿（中证1000ETF +7.78亿领涨）[6] - 行业ETF净流入1.82亿（军工ETF +4.01亿）[6]

根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1.模型名称：行业拥挤度监测模型；模型构建思路：通过量化指标监测申万一级行业的交易拥挤程度，识别过热或低估板块[6]；模型具体构建过程：采用30日滚动窗口计算各行业综合拥挤度指标（含成交量、波动率、资金流向等维度），数值区间0%-100%，越高代表越拥挤；模型评价：能有效捕捉市场情绪极端状态，但对行业轮动节奏的预判需结合基本面验证[6][9] 2.模型名称：溢价率Z-score套利信号模型；模型构建思路：通过统计套利方法捕捉ETF价格偏离净值的交易机会[6]；模型具体构建过程：计算标的ETF溢价率的历史Z-score，公式为$$Z=\frac{P-NAV}{σ(NAV)}$$，当Z>2时触发关注信号[6][11] 量化因子的构建方式 1.因子名称：主力资金净流入因子；因子构建思路：监测大单资金流向判断主力动向[10]；因子具体构建过程：逐日计算行业指数的主力净流入额（大单买入-卖出），并统计3日滚动累计值[10] 模型的回测效果 1.行业拥挤度监测模型，拥挤度阈值：公用事业77%（过热）、汽车8%（低估）[9] 2.溢价率Z-score模型，触发阈值：Z-score>2标准差[11] 因子的回测效果 1.主力资金净流入因子，3日累计值：计算机+4.59亿元（增配）、机械设备-61.92亿元（减配）[10]

资金流动性 - 资金供给端收缩，公募权益新发份额从144亿降至35亿，两融资金净流入从265亿降至118亿，股票型ETF净申购从 -190亿降至 -243亿，上市公司回购从21亿增至90亿[7][8] - 资金需求端股权融资从1138亿降至77亿，产业资本净减持从65亿增至71亿，南向资金净流入127亿，连续七周超百亿，限售解禁流通市值从556亿增至855亿[7] - 上周北向资金成交占沪深A股比例4.4%，较前值5.8%大幅回落创年内新低，参与度处近三年2%分位[41] 交易拥挤度 - 成长主题中光伏交易热度分位上升22pct至27%[45] - 价值主题中券商上升14pct至53%、保险下降6pct至29%[50] - 周期主题中钢铁上升21pct至39%，机械下降11pct至11%[55] - TMT主题中电子上升9pct至24%[62] 投资者温度计 - 快手A股搜索热度持续飙升创年内次新高，抖音观看“A股”内容用户三四线和31岁以上群体占比上升[66][68] - 公募抱团趋势增强，风格偏向价值，行业偏向消费、周期、金融[78] - 散户资金净流入815.7亿元，较前值增加218.7亿元，融资资金净流入126.1亿元，较上周减少139.0亿元[4][88] - 同花顺和东方财富APP下载量增加，同花顺累计下载量达7.0万次，东方财富下载量3.9万次[90]

市场趋势分析 - Wind全A指数持续位于SAR点位上方，均线强弱指数显示仍有上行空间，情绪模型得分为3分（满分5分），市场情绪乐观，上行趋势预计延续[1][2] - 沪深300流动性冲击指标周五为1.19（前值1.36），显示当前流动性高于过去一年平均水平1.19倍标准差 上证50ETF期权PUT-CALL比率降至0.79（前值0.95），反映短期乐观情绪增强[2] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为0.98%和1.62%，处于2005年以来66.75%和75.52%分位点，交易活跃度维持稳定[2] 宏观经济与技术指标 - 人民币汇率小幅震荡，在岸与离岸周涨幅分别为0.05%和0.12% 6月官方制造业PMI为49.7（前值49.5，预期49.3），财新制造业PMI为50.4（前值48.3），显示制造业景气度改善[2] - Wind全A指数于6月24日突破SAR翻转指标发出买入信号 均线强弱指数得分为228，处于2021年以来88.8%分位点，技术面支撑强劲[2] 市场表现与因子分析 - 上周主要指数普涨：上证50涨1.21%，沪深300涨1.54%，中证500涨0.81%，创业板指涨1.5% 全市场PE（TTM）20.0倍，处于2005年以来60.1%分位点[3] - 高盈利增长因子拥挤度显著上升至0.15 小市值因子拥挤度0.66，低估值因子-0.10，高盈利因子-0.21[3] - 行业拥挤度较高板块：银行、综合、有色金属、商贸零售、非银金融 建筑材料和钢铁行业拥挤度上升幅度居前[3] 外部环境 - 中美团队加速落实伦敦框架成果，美方可能取消对华部分限制性措施，外部环境边际改善[2]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 截至7月4日，城投债、产业债成交期限加权分别为2.27年、3.27年，均处2021年3月以来90%以上分位数水平；商业银行债中，二级资本债、银行永续债、一般商金债加权平均成交期限分别为4.28年、3.73年、3.27年，银行永续债处较低历史水平；其余金融债中，证券公司债、证券次级债、保险公司债、租赁公司债久期分别为1.52年、1.69年、3.33年、1.37年，证券公司债、证券次级债位于较低历史分位，租赁公司债位于较高历史分位 [2][9] 根据相关目录分别进行总结 全品种期限概览 - 截至7月4日，城投债、产业债成交期限分别加权于2.27年、3.27年，均处于2021年3月以来90%以上分位数水平 [2][9] - 商业银行债中，二级资本债、银行永续债以及一般商金债加权平均成交期限分别为4.28年、3.73年、3.27年，银行永续债处于较低历史水平 [2][9] - 其余金融债中，证券公司债、证券次级债、保险公司债、租赁公司债久期分别为1.52年、1.69年、3.33年、1.37年，证券公司债、证券次级债位于较低历史分位，租赁公司债位于较高历史分位 [2][9] - 票息久期拥挤度指数下滑后略有上升，本周较上周小幅下降，目前处于2021年3月以来27.80%的水平 [12] 品种显微镜 - 城投债加权平均成交期限徘徊在2.27年附近，广东省级城投债久期超5年，贵州省级城投债成交久期缩短至0.48年附近；浙江地级市、广东地级市、福建区县级、山东地级市等区域城投债久期历史分位数已逾90%，湖南省级、河南地级市城投债久期逼近2021年以来最高 [3][16] - 产业债加权平均成交期限较上周有所拉长，总体处于3.27年附近，房地产行业成交久期缩短至1.85年，公共事业行业成交久期拉长至3.63年；房地产行业成交久期处于较低历史分位，公用事业、食品饮料、医药生物、商贸零售、建筑材料等行业均位于90%以上的历史分位 [3][20] - 一般商金债久期拉长至3.27年，处于99.50%的历史分位，高于去年同期水平；二级资本债久期拉长至4.28年，处于97.30%的历史分位，高于去年同期水平；银行永续债久期拉长至3.73年，处于68.10%历史分位数，高于去年同期水平 [3][23] - 从加权平均成交期限来看，保险公司债＞证券次级债＞证券公司债＞租赁公司债，分别处于83%、14%、30%、71%的历史分位数，保险公司债久期较上周有小幅拉长 [3][25]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度因子** - **因子构建思路**：通过计算行业指数价格变动与成交金额变动的马氏距离，衡量行业交易的拥挤程度[17] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业指数最近一周的价格变动序列和成交金额变动序列 2. 计算两组序列的协方差矩阵 3. 计算马氏距离公式： $$D_M = \sqrt{(\mathbf{x} - \mathbf{\mu})^T \mathbf{S}^{-1} (\mathbf{x} - \mathbf{\mu})}$$ 其中$\mathbf{x}$为观测值向量，$\mathbf{\mu}$为均值向量，$\mathbf{S}^{-1}$为协方差矩阵的逆[17] 4. 将结果划分为四个象限：第1象限（价量齐升）和第3象限（价量齐跌），椭圆外区域表示99%置信水平下的显著偏离[17] - **因子评价**：能够有效捕捉短期交易过热或过冷的异常状态[17] 因子回测效果 1. **行业拥挤度因子**： - 上周检测到建筑材料行业出现显著拥挤信号（第1象限椭圆外）[18] 其他量化指标 1. **宽基指数估值因子**： - 当前沪深300 PE 13.23倍（分位数78%），创业板指PE 32.38倍（分位数27%）[9] 2. **行业估值因子**： - 计算机行业PE最高（81.86倍），银行最低（7.12倍）[14] - 钢铁行业PE分位数达100%，食品饮料仅8%[16] 注：报告中未提及其他量化模型或复合因子构建方法[1][2][3]

昭衍新药股价表现 - 公司股价触及19 49港元 创2023年9月以来新高 突破3月前高 [1] - 4月受港股震荡及FDA取消动物实验要求影响 股价单月大跌近30% 但5月在创新药行情推动下反弹超40% [1] - 6月17日冲高后出现三连跌 20日盘中最低13 89港元 较17日高点下跌28 73% 但随后7个交易日内收复失地 7月2日最高回升至18 44港元 距前高仅差5 39% [1] - 7月3-4日股价未延续拉升 走势存悬念 [2] 港股创新药板块动态 - 恒生医疗保健指数在五连阴后反弹 6月20日以来最大涨幅达9 45% [2] - 2025年南向资金累计净买入港股近7000亿港元 达2024年全年的85% 医疗板块涨幅居前 [4] - 创新药上涨动力来自业绩好转 政策优化 估值低位 国内企业进入成果转化期 [4] - 6月17日板块集体跳水 主因交易拥挤度达3 9%（97 7%分位） 市场过热导致持筹分歧 [6] - 短期过热不影响中长期估值回归 板块止跌回弹预示新一轮行情 [6] 南向资金持仓变化 - 南向资金对公司持股比例从年初37 58%增至40 64% 整体增持但路径分化 [4] - 分三阶段：1-2月10日"越跌越买" 2月20日后"越涨越买" 4月后重回"越跌越买" 5月中旬股价走高后北水逢高离场 [4] - 4-5月持股比例最高达46 16% 但5月中旬后降至37 99% [4] - 近期重回"跌买涨卖"逻辑 反映配置回归下游创新药导向的CXO传统逻辑 [6] 行业催化剂与数据 - 行业融资回暖：2025Q1生物医药领域融资57起 金额57 72亿元 化学制药最受关注（25起 31 43亿元） [7] - 港股18A募资比例自2022年5%回升至2025Q1超10% 反映融资通道回暖 [7] - 全球Q1医药交易231笔共675亿美元 国内75笔369亿美元 交易数量同比增34% 金额增超200% [8] - 国内Q1共186款1类新药获临床批件 其中化药105款 生物药81款（含双抗5款 ADC 20款） [8] 公司业务与政策环境 - 安评业务具备GLP认证壁垒 短期需求激增推动业绩 2025Q1归母净利润同比增115 11%至0 41亿元 [10] - 国家药监局拟将创新药临床审评周期缩短至30个工作日 刺激研发需求 利好公司安评业务 [10] - Q1国内新药IND审批平均耗时71天 新政有望大幅缩短周期 [12]

资金流动性 - 资金供给端小幅收缩，需求端股权融资近两周暴增5435亿元，南向资金持续放量[8] - 公募权益新发近两周整体回暖，上周新成立份额143.6亿份[21][33] - 两融资金净流入显著提升，上周净流入约265.0亿元，较前值显著增长，近3年分位90%[38] - 股票型ETF资金情绪低点，上周净流入 -197.0亿，较前值流出明显放大，处近3年5.9%分位[50][51] - 股权融资规模持续处于高位，上周股权融资金额为1137.5亿元，处近3年99%分位[60][61] 交易拥挤度 - 金融 & TMT上行，周期多数降温，如券商热度分位上升34pct至39%，化工 -11pct至79%[8] 投资者温度计 - 上周上证指数创年内新高，推动快手A股搜索热度持续飙升[9] - 公募抱团趋势减弱，风格偏向价值，行业偏向消费、周期[9] - 最近一周沪深两市A股散户资金净流入633.0亿元，较前值减少402.1亿元，处过去五年19.2%分位[9] - 融资资金净流入265.3亿元，较上周增加300.4亿元[9]

港股市场表现 - 7月3日早盘港股三大指数高开低走 恒生科技指数一度跌近1% 恒生科技指数ETF（513180）跟随下行 [1] - 持仓股中金山软件、阿里巴巴、小米集团、阿里健康、美团、快手等领跌 舜宇光学科技、中芯国际、小鹏汽车等领涨 [1] 港股横盘行情分析 - 交银国际认为港股已具备突破横盘行情的条件 仅待关键催化因素出现 [1] - 综合拥挤度指标显示港股拥挤度降至历史均值左右 恒生科技指数拥挤度降至30%左右 处于相对正常区间 [1] - 恒生科技指数主要上涨行情集中在2020年科技股牛市和2024年9月以来的AI主题驱动阶段 [1] - 港股近期呈现价平量缩的横盘整理格局 但量能势头有从底部向上修复的积极趋势 [1] - 当前市场拥挤度回落至历史平均水平 恒指特别是恒生科技指数仍具备充足向上弹性空间 [1] 恒生科技指数估值分析 - 恒生科技指数经过近一个季度调整后估值处于相对低位 截至6月30日PETTM仅20.10倍 [2] - 当前估值处于指数发布以来约8.51%的分位点 即低于指数发布以来91%以上的时间 [2] - 利好事件催化下 板块高成长、高弹性特质或带来强劲上涨动力 [2] - 情绪面改善和流动性充裕为港股科技板块下一阶段上涨奠定重要基础 仅待科技叙事主题催化 [2]

资金流动性 - 资金供给端小幅收缩，公募权益新发近两周回暖，杠杆资金净流入显著提升，ETF资金处情绪低点，上周净流入-197亿，处近3年5.9%分位；资金需求端股权融资近两周暴增5435亿，南向资金持续放量[4][6][21] - 两融资金上周净流入约265亿，较前值显著增长，近3年分位90%；成交额占全A比例为9.4%，较前值显著提升，参与度为近3年89%分位[13] - 上周产业资本净减持53.5亿，较前值有所下降，净减持规模处近3年63%分位；分行业看，上周净增持商贸零售7.4亿、银行2.7亿等，净减持电子18.2亿、计算机11.9亿等[29][33] 交易拥挤度 - 成长主题行业中，医疗服务交易热度分位下降至88%，军工上升6pct至87%[46][49] - 价值主题行业中，券商上升34pct至39%、家电持续下行至20%[51] - 周期主题行业热度多数下降，化工-11pct至79%[56][59] - TMT主题行业中，计算机+16pct至67%[65] 投资者温度计 - 上周上证指数创年内新高，推动快手A股搜索热度持续飙升[69] - 公募抱团趋势减弱，风格偏向价值，行业偏向消费、周期；24/9/18至今公募重仓股三成领涨，行业集中于电子、医药、军工等[4][84] - 最近一周沪深两市A股散户资金净流入633亿，较前值减少402.1亿，处过去五年19.2%分位，净流入规模下降；融资资金净流入265.3亿，较上周增加300.4亿[4][94]