2025年资本市场回顾与行业表现 - 2025年中国资本市场呈现结构鲜明、改革深化的特色行情，A股与债券市场在产业升级中呈现不同发展特征 [3] - A股市场结构性机遇凸显，呈现“科技主线领航、多板块多点开花”格局 AI算力基建、自主可控芯片、人形机器人等产业红利推动半导体、人工智能、高端装备等硬科技赛道走强 同时资源、互联网、创新药、新消费板块同步发力 [3] - 债券市场机遇与挑战并存 债券型ETF实现爆发式增长，规模增幅高达3.76倍 科创债ETF等创新产品推动债券市场工具化、指数化发展 同时债券基金整体震荡加剧 [3] 公募基金行业2025年发展状况 - 资本市场多元表现成为基金行业高质量发展的核心驱动力 A股结构性行情推动主动权益基金业绩全面修复，投资者获得感提升 [4] - 指数化投资浪潮兴起，ETF总规模首次突破6万亿元，推动基金公司产品布局向多元化、工具化升级 [4] - 公募基金已成为居民财富管理的核心支柱，截至2025年底行业总规模达37.71万亿元 [4] - 债券市场的产品创新丰富了行业固收类产品矩阵，助力基金公司打造全品类产品服务能力 [4] 2025年基金行业面临的挑战 - 行业费率改革持续深化，对公司的盈利模式、成本控制、精细化运营能力提出新要求 [5] - 行业竞争格局分化加剧，头部机构管理规模占比超40%，中小机构向特色化、差异化突围 [5] - 产品同质化成为行业发展的系统性阻碍，要求基金公司必须回归投研本源做产品创新 [5] - 监管层对基金公司的考核机制、利益绑定要求持续升级，要求公司从“重规模”向“重回报”转型 [5] 国联基金2025年经营成果 - 投研业绩多点开花 权益投资构建“绝对收益+主题投资”双轮驱动格局，过去三年投资者盈利占比位居行业前列 固收投资主动债券管理能力三年排名行业前30% 指数增强产品平均超额收益显著 [6] - 产品布局优化，全年重点布局指数增强与“固收+”领域 科创、港股通指数增强产品填补布局空白 [6] - 机构与零售双轮驱动，机构和银行渠道日均规模大幅增长 银行渠道规模增长近三成，互金平台保有量翻倍，券商渠道聚焦ETF等特色产品 [6] - 经营质效显著提升，全年营收、净利润增速均优于同业平均水平，净利润增幅超34% 日均管理规模稳步攀升，非货公募、货币基金等核心板块均实现双位数增长 [7] - 股东协同实现从产品到创新的全链条赋能 科技赋能、运营保障、合规风控、人力资源改革及党建文化等方面均取得进展 [7][8] 2026年行业展望与公司战略 - 2026年是“十五五”规划开局之年 A股市场向“业绩驱动慢牛”切换，债券市场在震荡中寻求平衡 公募基金行业呈现“强者恒强、优胜劣汰”的竞争态势 [8] - 公司将2026年定为“核心竞争力锻造年” [8] - 投研体系升维：从“单点突破”到“平台制胜” 主动权益产品在筑牢绝对收益策略优势的同时，加速丰富主题类产品线 指数量化业务构建涵盖核心宽基、Smart Beta及行业主题的工具化产品生态 固收业务深耕“固收+”领域，重视债券指数产品趋势 [8] - 市场布局重构，优化资金来源结构 深化机构与零售“双轮驱动”，重点攻坚零售端 渠道策略向“银行+券商+互联网”全渠道纵深发展 通过大数据画像提供投教与陪伴服务 [9] - 产品创新突围：从“同质化”到“精品化” 重点发力人工智能、生物技术、商业航天、绿色能源等国家战略导向的前沿领域，构建前瞻性主题产品矩阵 同时规范业绩比较基准管理，研究发展浮动管理费基金等创新产品形态 [9]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出行业或策略的整体投资评级 [1] 报告的核心观点 * 市场指数表现分化，中证1000指数涨幅显著高于沪深300指数 [1][2][39] * 市场快速上涨后监管层采取降温措施，指数价格调节作用显著 [39] * 在指数涨幅较大的月份，指增策略通常难以跑赢基准，但市场降温后策略超额收益表现较好，投资者可对未来行情保持期待 [39] 本期市场表现 * **沪深300指数**：本期（2025/12/31–2026/1/30）涨跌幅为**1.65%**，动态市盈率为**14.20**，处于近五年**60.14%**分位，五日平均换手率位于近三年**75.8%**分位，较年底上升超**1倍** [1] * **中证1000指数**：本期（2025/12/31–2026/1/30）涨跌幅为**8.68%**，动态市盈率为**50.27**，处于近五年**95.5%**分位，五日平均换手率位于近三年**85%**分位 [2] * **行业表现**：沪深300指数中，材料、能源、信息、通信、医药、工业行业收益为正；中证1000指数中，除金融行业外其他行业均实现上涨 [1][2] * **个股表现**：沪深300指数月度收益为正的成分股有**146只**，超过指数的成分股有**128只**；中证1000指数月度收益为正的成分股有**719只**，超过指数的成分股有**359只** [1][2] 策略代表产品期间表现 * **沪深300指增策略**： * 1月份**九成**产品获得月度正超额，不足一成产品超额为负 [15] * 报告精选的20只代表产品本期超额平均值为**2.10%**，最小值为**-2.14%**，最大值为**5.82%** [17] * 代表产品中，天演金选沪深300指数增强1号B类份额本月超额最高，达**5.82%**；无隅鲲鹏300一号本月超额最低，为**-2.14%** [21] * **中证1000指增策略**： * 1月份**六成以上**产品获得月度正超额，三成左右产品超额为负 [24] * 报告选取的45只代表产品本期平均超额为**0.83%**，最小超额为**-2.55%**，最大超额为**13.29%** [26] * 代表产品中，优稳中证1000指数增强本月超额最高，达**13.29%**；九章幻方中证1000量化多策略1号本月超额最低，为**-2.55%** [29][32] * **空气指增/量化选股策略**： * 报告选取的51只代表产品本期超额平均值为**1.93%**，最小值为**-7.39%**，最大值为**5.70%** [33][34] * 代表产品中，鸣石未来新元量化选股1号C期本月超额最高，达**5.70%**；中鼎创富多策略母基金1号2期本月超额最低，为**-7.39%** [37] 产品备案与市场动态 * 1月份备案成功的“300指增”相关产品数量为**0只**，环比（12月为10只）募集速度下降 [15] * 1月份备案成功的“1000指增”相关产品数量为**28只**，环比（12月为47只）募集速度下降 [22] 后市展望 * 1月市场成交量在月中达到**4万亿**的天量，为中盘股提供了良好的流动性环境 [39] * 监管层通过净卖出主流宽基指数ETF和提高融资保证金来给市场降温，其中沪深300ETF累计净卖出约**5750.74亿元**，中证1000ETF累计净卖出约**1391.65亿元** [39] * 历史经验显示，在指数价格涨幅达两位数的月份，指增策略一般难以跑赢基准，但市场降温后策略超额均有较好表现 [39]

核心观点 - 报告基于深度学习框架构建了AI体系下的低频指数增强策略，该策略通过组合优化将深度学习alpha信号与风险信号结合，构建了针对沪深300、中证500、中证A500及中证1000的增强组合，组合采用周度调仓，约束单边换手率为10% [3][15] 本周市场指数表现 - 截至2026年1月30日当周，主要市场指数表现分化：上证指数下跌0.44%，深证成指下跌1.62%，沪深300指数微涨0.08%，而创业板指下跌0.09%，科创50指数下跌2.85%，北证50指数下跌3.59% [6][9][10] - 行业层面，石油石化、通信、煤炭行业表现居前，周收益率分别为7.95%、5.83%、3.68%；国防军工、电力设备、汽车行业表现落后，周收益率分别为-7.69%、-5.10%、-5.08% [10] 指数增强基金绩效 - 截至2026年1月30日当周，全市场指数增强基金超额收益表现不一：沪深300指增基金超额收益率最小值为-1.05%，中位数为-0.04%，最大值为1.08%；中证500指增基金超额收益率最小值为-0.55%，中位数为0.42%，最大值为1.85%；中证1000指增基金超额收益率最小值为-0.85%，中位数为0.31%，最大值为1.09% [6][12] - 从年初至今（截至2026年1月30日）表现看，沪深300指增基金超额收益率中位数为1.13%，中证500指增基金超额收益率中位数为-1.78%，中证1000指增基金超额收益率中位数为0.92% [13] 跟踪组合表现 - 报告构建的AI低频指数增强策略，在alpha维度利用多源特征集合和堆叠多模型策略，通过异构网络特征互补与集成算法优化得到alpha信号；在风险维度利用神经网络寻找长期IC均值为0且高R方的风险信号 [15] 沪深300指数增强组合 - 截至2026年1月30日，该组合年初至今上涨1.2%，同期沪深300指数上涨1.7%，超额收益为-0.4%；当周组合下跌0.5%，同期指数上涨0.1%，超额收益为-0.6% [6][19] - 历史回测（全样本）显示，组合年化收益为19.5%，基准年化收益为6.4%，年化超额收益为13.1%，月度胜率为76.5% [20] 中证500指数增强组合 - 截至2026年1月30日，该组合年初至今上涨9.5%，同期中证500指数上涨12.1%，超额收益为-2.6%；当周组合下跌2.3%，同期指数下跌2.6%，超额收益为0.3% [6][25] - 历史回测（全样本）显示，组合年化收益为25.5%，基准年化收益为10.2%，年化超额收益为15.3%，月度胜率为77.6% [26] 中证A500指数增强组合 - 截至2026年1月30日，该组合年初至今上涨3.4%，同期中证A500指数上涨4.5%，超额收益为-1.1%；当周组合下跌0.5%，同期指数下跌0.6%，超额收益为0.2% [6][32] - 历史回测（全样本）显示，组合年化收益为19.3%，基准年化收益为4.9%，年化超额收益为14.4%，月度胜率为77.8% [35] 中证1000指数增强组合 - 截至2026年1月30日，该组合年初至今上涨6.4%，同期中证1000指数上涨8.7%，超额收益为-2.3%；当周组合下跌3.5%，同期指数下跌2.5%，超额收益为-1.0% [6][38] - 历史回测（全样本）显示，组合年化收益为31.5%，基准年化收益为8.9%，年化超额收益为22.6%，月度胜率为84.7% [39]

文章核心观点 - 在市场波动加剧、投资共识模糊的行情下，追逐快速轮动的热点难度大，采取追求“模糊的正确”的策略更为务实 [2] - 指数增强基金是一种应对轮动加剧行情的务实策略，它不追求精准预判下一个赛道，而是立足于市场长期发展的“主干道”，在获取市场平均收益（Beta）的同时，通过主动管理追求超额收益（Alpha） [2][3] - 选择指数增强基金时，应关注其长期净值表现、在不同市场阶段的增强稳定性、理解其增强策略逻辑，并留意跟踪误差 [5][7] 指数增强基金策略定位 - 指数增强基金是在被动跟踪指数的基础上，以控制跟踪误差为前提进行主动管理的基金，目标是在获得指数Beta收益的同时，获取超额Alpha收益 [3] - 该策略不寻求精准预判下一个爆发的赛道，而是先让投资者站稳在市场长期发展的“主干道”上 [2] - 巴菲特曾多次建议非专业投资者定投宽基指数基金，因其能提供市场平均收益，在移除“选股”决策障碍后，投资者能以较低认知负担搭上经济长期向上的列车 [2] 指数增强基金的选择方法 - **考察长期业绩**：应关注基金自成立以来的净值表现，过往业绩是观察产品的重要考察点 [5] - **分析增强效果的稳定性**：不仅要看赚了多少，更要看其在牛市、熊市、震荡市等不同市场阶段是否都能相对基准指数获取稳定的超额收益，长期维度的“小胜”累积更具参考价值 [5] - **理解增强策略逻辑**：需理解并认可基金的增强策略，以避免在策略阶段性跑输时失去信心，例如，以合理价格持有优秀公司替代同类型的平庸成分股是一种常见的增强逻辑 [7] - **控制跟踪误差**：需要留意基金的跟踪误差，确保基金经理的投资未相对指数出现明显漂移，保证产品“货不对板” [7] 中泰沪深300指数增强案例表现 - 自2020年4月1日成立至2025年年末，中泰沪深300指数增强A份额的份额净值增长率为69.63%，同期业绩基准增长率为24.85%，跑赢业绩基准44.78个百分点 [5][9] - 自成立以来的所有完整半年，该基金A份额的净值增长率都跑出了相对业绩比较基准的超额收益 [5] - 2021年至2025年各年度，A份额净值增长率分别为2.07%、-16.29%、-7.98%、17.44%、20.28%，同期业绩基准表现为-4.85%、-20.58%、-10.79%、14.04%、16.79%，各年度均跑赢基准 [9]

报告核心观点 - 报告提出了一种基于科创债ETF的指数增强策略，核心是通过构建以“骑乘策略”为目标的科创债组合，来增厚现有科创债ETF的收益或优化其风险收益特征 [4] - 研究发现，在所有测试的策略中，以一个月骑乘收益为目标的寻优组合，在短、中、长不同久期下均能实现最高的夏普比率，表明该策略在科创债投资中具有显著优势 [4] - 对于市场上多数科创债ETF，应用2年期骑乘策略作为增强手段，平均可提升年化收益率58个基点，而对于表现最强的两只ETF，该策略则可用于控制波动和回撤 [4] 科创债整体表现 - 科创债市场在2025年3月政策推动下快速发展，一级市场发行量显著增长，其中AAA-及以上高评级科创债发行量从3月的203亿元上升至7月的988亿元，并在11月达到1190亿元的高峰 [4][7] - 二级市场上，AA级科创债成交量最大，月度成交量从3月的339亿元震荡上行至7月的613亿元，11月达到717亿元，显示中等评级个券更受市场欢迎 [4][10] - 2025年，活跃科创债的收益率呈现期限利差波动特征，例如AA级1年期和5年期平均收益率分别为1.94%和2.42%，其5-1年期限利差在10月10日达到峰值61个基点，在4月2日达到谷值32个基点 [4][12] 科创债ETF表现 - 自2025年7月起，多只科创债ETF集中上市，其中10只于7月17日上市，14只于9月24日上市，截至观测期结束共有24只产品 [4][23] - 在2025年9月30日至2026年1月16日期间，所有科创债ETF中，景顺长城深证AAA科技创新公司债ETF年化收益率最高，达3.1%，夏普比率为2.25（以R007均值1.4%为无风险利率）[23][24] - 科创债ETF的风险收益分布呈现正相关特征，收益较高的基金波动也相对较大，其中景顺长城、富国、博时的三只ETF为高收益代表，而万家、易方达、广发的三只ETF则在波动和回撤控制上表现较好 [23][27][28] 各特征下的科创债组合表现 - 构建不同久期的均权组合显示，1-3年期限组合的夏普比率最高，为2.0；而5-10年期限组合的年化收益率最高，为2.89%，但波动和回撤也更大 [4][30][31] - 在固定久期下对比不同构建策略（加权YTM、票息收益、骑乘收益），以一个月骑乘收益为目标的策略在各久期下均表现最佳：2年久期组合夏普比率为1.92，年化收益2.6%；5年久期组合夏普比率为0.99，年化收益2.77%；7年久期组合夏普比率为0.76，年化收益2.82% [4][38][39][40] - 将骑乘策略应用于ETF增强时，发现多数ETF的波动特征与2年期骑乘策略类似，但波动率和回撤绝对值更大，因此采用2年期骑乘策略作为增强手段，可为22只ETF平均提升年化收益率58个基点 [4][62][63]

文章核心观点 - 中证A500指数正从“新指数”快速跃迁为“核心宽基”，其相关产品（尤其是ETF和指数增强私募）获得了大规模、持续性的机构资金流入，这标志着该指数已成为市场筛选出的关键“核心权益载体”，具备显著的长期配置价值 [2][3][12] 规模与资金行为 - 自2024年9月首只中证A500场内ETF上市以来，相关ETF及联接产品总规模在不到一年半时间内已超过1600亿元，成为近十年来增长最快的权益宽基指数之一 [2][3] - 2025年12月，A500ETF出现了接近千亿级别的净申购规模，资金体量大、集中度高且行为持续，具备鲜明的机构资金特征 [3] - 该大规模资金流入推测与监管政策（如国家金融监管总局下调保险公司相关股票持仓风险因子）释放增量资金有关，表明A500ETF已被长期配置型资金明确纳入资产配置框架 [3][5] 量化与私募视角 - 2025年以来，中证A500指数增强私募证券基金的备案数量显著上升，且参与机构中不乏中大型量化私募，这直接反映了专业投资机构对该指数“可交易性”的认可 [6][7] - 中证A500指数结构设计更有利于作为量化模型的Beta底座：其500只样本覆盖范围广，行业配置均衡，弱化了金融、地产等单一行业的权重偏置，同时兼顾传统与新兴产业龙头 [10] - 相较于沪深300，A500行业集中度更低、风格分散度更高；相较于中证1000，其成分股流动性更好、整体波动更可控，这为指数增强策略在不显著放大系统性风险的前提下，提供了稳定提取超额收益的空间 [10] - 从量化投资实务看，A500在策略容量、流动性、行业与风格暴露控制上处于沪深300与中证1000之间的更优区间，因此正成为量化机构布局的新一代“核心指增赛道” [11] 配置价值总结 - 中证A500已成为关键的“核心权益载体”，具备三重配置价值：作为权益资产的“中枢配置”，在结构性行情中提供更稳健的均衡型Beta；作为获取α的优质底盘，尤其是指数增强产品在平衡收益与回撤方面具备优势；作为政策与资金偏好的交汇点，获得持续的机构资金与产品供给支持 [12] - 市场对均衡型宽基指数的需求日趋明确，投资者关注点已从“是否关注A500”转向“配置多少权重、如何提升回报效率”，在当前阶段适度提高A500配置比例，尤其是精选其指数增强产品，具备清晰的逻辑基础与现实意义 [12]

2026年初公募基金市场动态 - 截至1月15日，年内已有78只新基金启动募集，其中6只为“日光基”提前收官，显示发行节奏快于往年 [1] - FOF与科技、高端制造主题基金成为发行主力，多只个股精选及行业量化产品一日售罄，映射资金对经济转型机遇的抢先布局 [1] - 业内人士指出，机构正借春季躁动窗口密集上新，为全年规模与业绩竞争提前蓄力 [1] 2026年1月15日A股市场表现 - 当日A股三大股指涨跌分化，沪指跌0.33%报4112.6点，深成指涨0.41%报14306.73点，创业板指涨0.56%报3367.92点，科创50指数跌0.46%报1493.95点 [1] - 全市场成交额为2.94万亿元，超过3100只个股下跌 [1] 基金发行与分红要闻 - 1月15日新发基金共4只，主要为股票型基金和FOF，其中鹏华中证工业有色金属主题ETF募集目标金额达50.00亿元 [2] - 同日基金分红共89只，多为债券型，派发红利最多的基金是工银瑞信中国机会全球配置股票型证券投资基金，每10份基金份额派发红利2.7300元 [2] - 2025年结构性行情下，指数增强策略表现突出，有业绩记录的810只指增产品年度平均收益45.08%，平均超额收益16.75%，其中713只实现正超额，占比高达88.02% [2] - 业内人士指出，量化模型迭代叠加行情分散度提升，为指增策略提供了丰厚阿尔法土壤 [2] 券商资管行业转型趋势 - 2025年底参公大集合落幕，叠加公募牌照审批收紧，券商资管转型压力陡升 [2] - 行业确立两大重心：一是以“固收+”和多资产策略稳住基本盘，通过可转债、量化对冲、FOF组合提升收益弹性；二是把REITs、商品、衍生品等另类资产打造成盈利“富矿”，用差异化投资能力对接高净值与机构资金 [2] - 业内人士指出，能否在低风险工具与特色资产两端同时建立业绩口碑，将决定券商资管在新竞争格局中的座次 [2] 2026年1月15日新发基金详情 - 鹏华中证工业有色金属主题ETF（代码：159162），基金经理为闫冬，首次募集目标50.00亿元，投资类型为股票型，发行截止日期为2026年1月23日 [3] - 景顺长城中证有色金属矿业主题ETF（代码：560290），基金经理为美丽丽，募集目标未公布，发行截止日期为2026年1月28日 [3] - 浦银安盛盈福多元配置3个月持有期混合(FOF) A/C份额（代码：025810/025811），基金经理为张川，募集目标未公布，发行截止日期为2026年2月6日 [3] 2026年1月15日基金分红详情 - 当日分红基金数量众多，涵盖股票型、混合型、债券型、FOF及ETF联接基金等多种类型 [4][5][6] - 分红金额较高的基金包括：工银全球股票(QDII)人民币份额（每10份派2.7300元）、中欧新趋势混合E（每10份派2.4300元）、中欧新趋势混合A(LOF)（每10份派2.2820元）等 [4] - 债券型基金是分红的主力，多数产品每10份派发红利在0.1元至0.7元之间 [4][5][6]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：进取组合与平衡组合**[7] * **模型构建思路：** 基于多因子模型构建的股票组合，旨在获取超越基准指数的收益。进取组合和平衡组合可能代表了不同的风险收益特征或因子暴露程度。[10] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体的因子构成、权重分配及组合构建步骤。仅提及其为国泰海通证券金融工程团队构建的量化股票组合。[8] 2. **模型名称：沪深300/中证500/中证1000指数增强组合**[7] * **模型构建思路：** 在跟踪沪深300、中证500、中证1000指数的基础上，通过量化模型进行主动管理，旨在获取稳定的超额收益。[5] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体的增强策略、因子模型及权重优化过程。仅提及其为指数增强组合。[8] 3. **模型名称：绩优基金的独门重仓股组合**[7] * **模型构建思路：** 通过分析绩优基金的持仓数据，筛选其独有的重仓股构建组合，旨在捕捉优秀基金经理的选股能力。[5] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述绩优基金的筛选标准、独门重仓股的定义及组合构建的具体规则。[25] 4. **模型名称：盈利、增长、现金流三者兼优组合**[7] * **模型构建思路：** 从盈利、增长和现金流三个基本面维度，筛选出各方面表现均优异的公司构建投资组合。[27] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述具体的筛选指标（如ROE、营收增长率、经营性现金流等）、阈值设定及综合评分方法。[27] 5. **模型名称：PB-盈利优选组合**[7] * **模型构建思路：** 结合低估值（市净率PB）和高盈利能力的标准，筛选具有基本面支撑的低估值股票。[29] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述PB与盈利指标（如ROE、净利润率等）的具体结合方式（如排序、打分或构建复合因子）以及选股规则。[29] 6. **模型名称：GARP组合**[7] * **模型构建思路：** 采用“合理价格成长”策略，寻找具有稳定增长潜力且估值相对合理的公司。[32] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述用于衡量成长性和估值合理性的具体指标及模型构建方法。[32] 7. **模型名称：小盘价值优选组合1/2**[7] * **模型构建思路：** 在小盘股范围内，运用价值因子进行优选，构建投资组合。[34][36] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述小盘股的定义范围、价值因子的具体构成（如PB、PE、股息率等）以及两个组合之间的具体差异。[34][36] 8. **模型名称：小盘成长组合**[7] * **模型构建思路：** 在小盘股范围内，筛选具有高成长特征的股票构建投资组合。[37] * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述小盘股的定义范围以及成长因子的具体构成（如营收增长率、净利润增长率等）。[37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市值因子**[42] * **因子构建思路：** 衡量公司规模大小，通常认为小市值公司存在溢价效应。[42] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股票的总市值。$$市值 = 股价 \times 总股本$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，大市值股票表现优于小市值股票。[42] 2. **因子名称：PB因子**[42] * **因子构建思路：** 市净率，衡量股票估值水平，低PB通常被视为价值型股票。[42] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股价与每股净资产的比值。$$PB = \frac{股价}{每股净资产}$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，高估值（高PB）股票表现优于低估值股票。[42] 3. **因子名称：PE_TTM因子**[42] * **因子构建思路：** 滚动市盈率，衡量股票估值水平，低PE通常被视为价值型或盈利能力强。[42] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股价与最近四个季度每股收益之和的比值。$$PE\_TTM = \frac{股价}{最近四个季度每股收益之和}$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，高估值（高PE_TTM）股票表现优于低估值股票。[42] 4. **因子名称：反转因子**[45] * **因子构建思路：** 基于股价短期反转效应，认为过去一段时间跌幅较大的股票未来可能反弹。[45] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常计算股票过去一段时间的收益率并取负值。$$反转因子 = -过去N期收益率$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，该因子贡献负收益，即低涨幅股票表现不佳。[5][45] 5. **因子名称：换手率因子**[45] * **因子构建思路：** 衡量股票流动性或交易活跃度，低换手率可能预示关注度低或存在流动性折价。[45] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为一段时间内的成交股数除以流通股本。$$换手率 = \frac{期间成交股数}{流通股本}$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，该因子贡献负收益，即低换手率股票表现不佳。[5][45] 6. **因子名称：波动率因子**[45] * **因子构建思路：** 衡量股票价格波动风险，低波动率股票通常被认为风险较低。[45] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常计算股票过去一段时间收益率的标准差。$$波动率 = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{t=1}^{N}(r_t - \bar{r})^2}$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，该因子贡献负收益，即低波动率股票表现不佳。[5][45] 7. **因子名称：ROE因子**[53] * **因子构建思路：** 净资产收益率，衡量公司利用股东权益创造利润的能力。[53] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为净利润与净资产的比值。$$ROE = \frac{净利润}{净资产}$$ * **因子评价：** 上周全市场范围内，该因子贡献负收益。[53] 8. **因子名称：SUE因子**[53] * **因子构建思路：** 标准化未预期盈余，衡量公司盈利超出市场预期的程度。[53] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为（实际公告的每股收益 - 分析师预测的每股收益均值）/ 预测的标准差。 * **因子评价：** 上周全市场范围内，该因子贡献负收益。[53] 9. **因子名称：预期净利润调整因子**[53] * **因子构建思路：** 基于分析师对净利润预测的调整，捕捉盈利预期变化带来的投资机会。[53] * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常计算一段时间内分析师对未来净利润预测均值的调整幅度。 * **因子评价：** 上周全市场范围内，该因子贡献正收益，即高预期净利润调整股票表现更优。[5][53] 模型的回测效果 （数据期间：2025年12月31日至2026年1月9日）[9] 1. **进取组合**，周收益率4.26%，超额收益（相对中证500）-3.65%，年收益率4.26%，跟踪误差23.46%，最大相对回撤15.40%[9] 2. **平衡组合**，周收益率5.29%，超额收益（相对中证500）-2.63%，年收益率5.29%，跟踪误差20.71%，最大相对回撤12.97%[9] 3. **沪深300增强组合**，周收益率4.69%，超额收益（相对沪深300）1.90%，年收益率4.69%，跟踪误差4.71%，最大相对回撤1.68%[9] 4. **中证500增强组合**，周收益率6.34%，超额收益（相对中证500）-1.58%，年收益率6.34%，跟踪误差4.07%，最大相对回撤3.11%[9] 5. **中证1000增强组合**，周收益率6.17%，超额收益（相对中证1000）-0.86%，年收益率6.17%，跟踪误差5.31%，最大相对回撤4.45%[9] 6. **绩优基金的独门重仓股组合**，周收益率5.19%，超额收益（相对股票型基金总指数）0.23%，年收益率5.19%，跟踪误差23.29%，最大相对回撤12.90%[9] 7. **盈利、增长、现金流三者兼优组合**，周收益率2.87%，超额收益（相对沪深300）0.08%，年收益率2.87%，跟踪误差12.23%，最大相对回撤9.74%[9] 8. **PB-盈利优选组合**，周收益率2.02%，超额收益（相对沪深300）-0.76%，年收益率2.02%，跟踪误差15.62%，最大相对回撤7.31%[9] 9. **GARP组合**，周收益率3.62%，超额收益（相对沪深300）0.84%，年收益率3.62%，跟踪误差13.93%，最大相对回撤4.04%[9] 10. **小盘价值优选组合1**，周收益率5.24%，超额收益（相对微盘股指数）0.77%，年收益率5.24%，跟踪误差10.17%，最大相对回撤10.69%[9] 11. **小盘价值优选组合2**，周收益率4.94%，超额收益（相对微盘股指数）0.47%，年收益率4.94%，跟踪误差8.89%，最大相对回撤8.70%[9] 12. **小盘成长组合**，周收益率4.95%，超额收益（相对微盘股指数）0.49%，年收益率4.95%，跟踪误差11.60%，最大相对回撤9.76%[9] 因子的回测效果 （数据期间：2025年12月31日至2026年1月9日，多空收益）[42][45][53] 1. **市值因子**，全市场多空收益-0.79%，沪深300多空收益4.83%，中证500多空收益-5.59%，中证1000多空收益-2.47%[42][48] 2. **PB因子**，全市场多空收益-4.01%，沪深300多空收益-5.52%，中证500多空收益-6.06%，中证1000多空收益-5.68%[42][48] 3. **PE_TTM因子**，全市场多空收益-4.02%，沪深300多空收益-6.02%，中证500多空收益-8.61%，中证1000多空收益-6.97%[42][48] 4. **反转因子**，全市场多空收益-3.60%，沪深300多空收益0.42%，中证500多空收益-9.48%，中证1000多空收益-2.04%[49][51] 5. **换手率因子**，全市场多空收益-4.82%，沪深300多空收益-3.43%，中证500多空收益-11.17%，中证1000多空收益-6.36%[49][51] 6. **波动率因子**，全市场多空收益-5.08%，沪深300多空收益-3.14%，中证500多空收益-10.96%，中证1000多空收益-5.86%[49][51] 7. **ROE因子**，全市场多空收益-1.50%，沪深300多空收益-0.74%，中证500多空收益-3.84%，中证1000多空收益-2.41%[53][55] 8. **SUE因子**，全市场多空收益-0.11%，沪深300多空收益-1.13%，中证500多空收益-0.89%，中证1000多空收益0.63%[53][55] 9. **预期净利润调整因子**，全市场多空收益0.57%，沪深300多空收益0.86%，中证500多空收益1.89%，中证1000多空收益-0.58%[53][55]

文章核心观点 - 2025年是A股和港股市场近五年表现最好的一年，主要得益于美联储降息周期带来的全球流动性充裕、人民币升值以及上市公司盈利复苏 [4][24][105] - 文章作者管理的多个投顾组合在2025年均录得正收益并创下历史新高，且持有人的整体盈利比例显著高于市场平均水平 [25][37][53][58] - 成功的投资关键在于坚持“好品种+好价格+长期持有”的理念，而非单纯依赖投顾组合，避免追涨杀跌是改善投资体验的核心 [62][63][108] A股港股和全球市场表现 - **A股整体表现**：2025年A股整体上涨，中证全指全年上涨24.60% [9]。市场呈现先震荡后上涨再回调的走势，其中创业板在三季度上涨50%，创近十年最大单季度涨幅 [5][6][7][8] - **A股风格轮动**：市场风格从2024年的大盘股强势转变为2025年的小盘股强势，中证500上涨30.39%，中证1000上涨27.49%，均跑赢沪深300的17.66% [10][11][12][13][14]。投资风格也从2022-2024年的价值风格强势转为2025年的成长风格强势，300成长指数上涨29.52%，远超300价值指数的6.41% [16][17][19][20] - **港股与全球市场**：港股表现强于A股，恒生指数上涨27.77%，港股科技指数上涨34.97% [23]。自2024年9月美联储首次降息至2025年底，全球股票指数上涨24.62%，A股中证全指上涨60.66%，港股恒生指数上涨45.13% [24] 2025年投顾组合的表现 - **指数增强策略**：该投顾组合自上线以来跑赢同期中证800指数约5.89%，2025年上涨23.16%，超越沪深300指数（17.66%）和中证800指数（20.89%） [27][28][29] - **主动优选策略**：该策略在2025年上涨27.14%，大幅跑赢沪深300指数（17.66%） [34]。策略以盈利能力强股票为主，在2024年四季度亏损股炒作行情中表现不佳，但在2025年盈利驱动市场下表现突出 [33] - **固收+类策略**： - **月薪宝策略**（股债平衡）：2025年上涨6.63%，其底层资产约40%股票（偏价值风格）和60%债券（偏中短债） [35] - **365天策略**（稳健固收+）：2025年上涨3.88%，股票比例约15%，债券比例约85%，波动小于月薪宝策略 [35] - **90天策略**（短期资金打理）：2025年收益1.37%，跑赢货币基金平均收益（1.30%），历史最大回撤仅0.26% [35] - **全球股票指数策略**：该组合2025年上涨15.89%，自2024年上线以来累计上涨28.43%，跑赢其基准指数（标普全球1200指数）的25.37% [36] 螺丝钉和投资者的投资收益 - **作者个人投资**：作者在2021年底清盘股票账户前，股票投资部分年化收益率约17%-18% [44]。目前其90%以上家庭资产配置于股票基金类资产，主要在2022年市场5星级时投入，并持续定投 [46][47] - **投资者盈利情况**：截至2025年底，约88.65%的钉系列投顾组合持有人处于盈利状态 [53][58]。该比例显著高于《中国基金投顾业务洞察报告（2025）》中提到的投资者自己投资基金的平均盈利比例（63.4%）和通过投顾投资基金的平均盈利比例（76.9%） [59][67]。其中，全球股票指数、月薪宝、主动优选策略的持有人盈利占比最高，分别为96%、95%和94% [67] 公司运营与投资者服务 - **内容与互动**：2025年，公众号更新超过100万字原创内容，回复约4.5万条留言 [68]。自2015年起已连续11年保持每日更新（全勤） [65][66] - **直播课程**：2025年举办72场线上直播课，观看人次达28万，累计观看时长1840万分钟（约30万小时） [71]。计划在2026年恢复线下活动 [74] - **费率优化**：投顾费采用“百分比+年费制”综合模式，设有年费封顶（一年不超过360元），系统自动选择更划算方案 [75][76][77]。自组合上线以来，累计为投资者节省费用2.29亿元 [81] - **工具开发**：完善了“今天几星”小程序功能，提供盘中实时星级、常见指数每日估值（包括红利指数、港股指数估值表）查询等服务 [87][88][89] - **奖项认可**：作者所在投顾机构（东方证券）连续三年荣获“基金投顾机构金牛奖”，团队亦获得“君鼎奖”、“华尊奖”等十余项行业奖项 [100][102]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告主要跟踪了基于多因子选股模型构建的指数增强策略的表现，并详细展示了单因子及大类因子的表现。报告提及的模型构建方法在过往系列报告中有详细说明，本报告未详细描述具体模型的构建过程，但明确了因子处理的核心流程[7][28]。 1. **模型名称**：多因子选股指数增强模型 * **模型构建思路**：从估值、盈利、成长、公司治理、价量、超预期等多种投资逻辑出发构建常用因子库，通过因子合成与组合优化，在目标指数成分股内进行选股，以获取超越基准指数的超额收益[7][28]。 * **模型具体构建过程**： * **因子库构建**：涵盖超预期、成长、分析师、高频分钟、公司治理、估值、价量、盈利等多个大类下的众多单因子[28][35][36]。 * **因子处理**：对因子进行标准化和中性化处理。具体步骤为： 1. 对因子原始值进行绝对中位数法去极值。 2. 进行Z-Score标准化。 3. 以标准化后的因子值为因变量，对数市值和中信一级行业虚拟变量为自变量进行横截面回归。 4. 将回归残差作为最终的因子值，以排除市值和行业的影响[28]。 * **组合构建**：报告中用于测试因子表现的组合构建方式为，在特定股票池内，根据因子值对股票进行排序分组，构建多头（前10%或16%）和空头（后10%或16%）的等权组合，以考察因子的选股能力[37]。 量化因子与构建方式 报告跟踪了大量单因子，并汇总为大类因子进行展示。以下根据报告内容，分类列出部分代表性因子。 超预期因子 1. **因子名称**：标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项 * **因子构建思路**：衡量公司实际发布的归母净利润与市场预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，以捕捉盈利超预期带来的股价反应（PEAD效应）[7][35]。 2. **因子名称**：标准化预期外单季度归母ROA-带漂移项 * **因子构建思路**：衡量公司实际ROA与预期ROA的差异，经过标准化和漂移项调整，反映盈利能力的超预期情况[35]。 3. **因子名称**：标准化预期外市盈率（归母）-带漂移项 * **因子构建思路**：基于盈利超预期幅度构建的估值类超预期因子[35]。 4. **因子名称**：过去90日报告上调比例 * **因子构建思路**：跟踪过去一段时间内分析师报告上调盈利预测的比例，反映分析师群体对公司盈利预期的乐观变化[35]。 成长因子 1. **因子名称**：单季度归母ROA变动 * **因子构建思路**：计算公司最新单季度归母ROA相对于前一季度的变化，衡量盈利能力的成长性[35]。 2. **因子名称**：单季度营业收入同比增长率 * **因子构建思路**：计算公司最新单季度营业收入相对于去年同期的增长率，衡量收入的成长性[35]。 3. **因子名称**：单季度归母净利润同比增长率 * **因子构建思路**：计算公司最新单季度归母净利润相对于去年同期的增长率，衡量净利润的成长性[35]。 分析师因子 1. **因子名称**：分析师预测ROE-FY3的120变动 * **因子构建思路**：计算分析师对未来第三年（FY3）预测ROE在过去120日内的变动，反映分析师长期盈利预期调整的方向和幅度[34][35]。 2. **因子名称**：分析师预测净利润FY3的120日变动 * **因子构建思路**：计算分析师对未来第三年预测净利润在过去120日内的变动[30][35]。 3. **因子名称**：EPS120日变动FY3 * **因子构建思路**：计算分析师对未来第三年预测EPS在过去120日内的变动[30][34][35]。 高频分钟因子 1. **因子名称**：1分钟路径动量 * **因子构建思路**：基于分钟级别行情数据构建的动量类因子，捕捉极短期的价格趋势[7][32][36]。 2. **因子名称**：20日日内收益 * **因子构建思路**：基于日内的价格行为模式构建的因子[32][36]。 3. **因子名称**：5分钟成交量偏度 * **因子构建思路**：基于分钟成交量分布特征构建的因子[30][36]。 价量因子 1. **因子名称**：60日特异度 * **因子构建思路**：可能衡量股价的特异性波动，通常特质波动率越低，因子值越好[30][31][32][36]。 2. **因子名称**：20日日均交易金额 * **因子构建思路**：衡量股票的近期流动性，报告显示该因子与收益呈负相关（越小越好）[30][36]。 3. **因子名称**：1个月自由流通换手率 * **因子构建思路**：衡量股票的换手率，即流动性指标[31][32][36]。 盈利因子 1. **因子名称**：单季度归母ROE * **因子构建思路**：使用最新财务报告的单季度归母净利润计算ROE，衡量公司的股东权益回报率[30][36]。 2. **因子名称**：单季度扣非ROA * **因子构建思路**：使用最新财务报告的单季度扣非净利润计算ROA，衡量公司的总资产盈利能力[36]。 估值因子 1. **因子名称**：EP60日变化 * **因子构建思路**：衡量市盈率倒数（Earnings-to-Price）在60日内的变化，跟踪估值水平的变动[33][36]。 2. **因子名称**：股息率 * **因子构建思路**：公司现金分红与股价的比率，是传统的估值类因子[33][36]。 公司治理因子 1. **因子名称**：60日持股比例变动 * **因子构建思路**：可能跟踪大股东、管理层或机构投资者的持股比例变化，作为公司内部人行为的代理变量[33]。 2. **因子名称**：前三高管薪酬 * **因子构建思路**：将公司高管的薪酬水平作为治理或激励程度的代理变量[32][36]。 模型的回测效果 报告展示了基于因子库构建的指数增强策略在多个宽基指数上的样本外表现[7]。 1. **沪深300指数增强策略**：截至2025年12月26日，本年收益27.19%，超额收益8.84%，超额最大回撤-3.15%[4]。 2. **中证500指数增强策略**：截至2025年12月26日，本年收益31.54%，超额收益1.28%，超额最大回撤-4.76%[4]。 3. **中证1000指数增强策略**：截至2025年12月26日，本年收益42.2%，超额收益14.54%，超额最大回撤-5.59%[4]。 4. **中证2000指数增强策略**：截至2025年12月26日，本年收益63.87%，超额收益27.31%，超额最大回撤-5.23%[4]。 因子的回测效果 单因子表现（以“本年超额收益”为例，取自各股票池表现前列的因子） 报告以“单因子组合优化”形式展示了各因子在不同股票池和不同时间窗口（上周、本月、本年）的超额收益[35][36]。以下选取部分在本年（截至2025年12月26日）表现突出的因子： 1. **分析师预测ROE-FY3的120变动**：中证全指股票池超额收益30.55%[34][35]。 2. **单季度归母ROE**：沪深300股票池超额收益26.18%[30][36]。 3. **标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项**：中证2000股票池超额收益25.88%[33][35]。 4. **单季度归母ROA变动**：沪深300股票池超额收益25.76%[30][35]。 5. **单季度营业收入同比增长率**：沪深300股票池超额收益25.58%[30][35]。 6. **过去90日报告上调比例**：沪深300股票池超额收益24.70%[35]。 7. **分析师预测ROE-FY3的120变动**：中证1000股票池超额收益24.06%[32][35]。 8. **单季度扣非ROA**：沪深300股票池超额收益24.02%[36]。 9. **分析师预测净利润FY3的120日变动**：中证全指股票池超额收益23.94%[34][35]。 10. **EPS120日变动FY3**：中证全指股票池超额收益23.78%[34][35]。 大类因子表现（本年超额收益） 报告将单因子按逻辑归类，并等权合成大类因子，考察其表现[37]。 1. **盈利因子**：在沪深300股票池本年超额收益33.2%[38]。 2. **分析师超预期因子**：在沪深300股票池本年超额收益30.25%[38]。 3. **成长因子**：在沪深300股票池本年超额收益29.73%[38]。 4. **分析师因子**：在沪深300股票池本年超额收益27.45%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 5. **公司治理因子**：在沪深300股票池本年超额收益12.71%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 6. **高频分钟因子**：在沪深300股票池本年超额收益-0.11%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 7. **估值因子**：在沪深300股票池本年超额收益-0.40%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 8. **价量因子**：在沪深300股票池本年超额收益-4.01%（根据上下文及表格数据推断）[38]。