【宏观 】关税传导仍慢，降息预期增强——2025年7月美国物价数据点评 美国7月通胀：仍较温和。 7月美国CPI同比2.7%（前值2.7%，市场预期2.8%）。核心CPI同比回升0.2个百分点至3.1%。CPI环比增速回落0.1个百分点至 0.2%（市场预期0.2%），核心CPI环比0.3%（前值0.2%），符合市场预期。从结构上来看，食品与能源通胀环比均有回落，核心服务是推动核心CPI环比 回升的主因。 核心商品：关税敏感类分项环比增速回落。 7月交通运输商品通胀的回升是核心商品环比的主要支撑，尤其二手车分项环比增速回升明显。相比之下，关税敏 感类商品环比增速则有所回落。进口依赖度较高的家具、服装、休闲娱乐商品等环比虽仍然维持正增，但增速均较6月有所回落。 核心服务：医疗服务与交通运输是主要推动。 7月，医疗服务中的牙医分项与交通运输服务中的机票分项表现强劲。机票分项的回升或主要受到旅游需求回暖 的影响，与此相呼应的是酒店住宿分项环比增速也明显走强。租金通胀总体仍维持稳定。 美联储：降息节奏如何？ 整体来看，7月CPI数据传递的信号是关税传导仍然偏慢，服务需求尚未明显放缓。其中，核心商品中温和的关税影响强化 ...

量化模型与构建方式 1. 五维行业轮动模型 - **模型名称**：五维行业轮动模型 - **模型构建思路**：基于行业内部普遍存在的风格差异，利用风格指标对行业内部股票进行划分，通过构建行业内部离散指标与行业内部牵引指标合成行业最终因子[6] - **模型具体构建过程**： 1) 以东吴金工特色多因子划分标准对微观因子进行大类划分，将微观因子划分为五大类：波动率、基本面、成交量、情绪、动量[6] 2) 以大类选股因子的风格偏好为参照，构建行业内部离散指标与行业内部牵引指标[6] 3) 最终得到五类合成行业因子：波动率因子、基本面因子、成交量因子、情绪因子、动量因子[6] 4) 将五类因子合成构建行业轮动模型[6] - **模型评价**：模型通过多维度因子合成，能够有效捕捉行业轮动特征[6] 2. 沪深300指数增强策略 - **模型名称**：基于五维行业轮动的沪深300指数增强策略 - **模型构建思路**：利用五维行业轮动模型的行业分组结果进行指数成分股调整[22] - **模型具体构建过程**： 1) 每个月月末取第一组的五个行业为增强行业，取最后一组的五个行业为剔除行业[22] 2) 根据月末各个股票在沪深300的权重将属于剔除行业的股票剔除[22] 3) 将被剔除行业的股票权重根据增强行业的股票权重等比例赋予增强行业的股票[22] 4) 构成新的沪深300增强组合，月频调仓[22] 量化因子与构建方式 1. 波动率因子 - **因子名称**：波动率因子 - **因子构建思路**：基于行业内部股票的波动率特征构建[6] - **因子具体构建过程**：通过行业内部股票波动率离散度和牵引指标合成[6] 2. 基本面因子 - **因子名称**：基本面因子 - **因子构建思路**：基于行业内部股票的基本面特征构建[6] - **因子具体构建过程**：通过行业内部股票基本面离散度和牵引指标合成[6] 3. 成交量因子 - **因子名称**：成交量因子 - **因子构建思路**：基于行业内部股票的成交量特征构建[6] - **因子具体构建过程**：通过行业内部股票成交量离散度和牵引指标合成[6] 4. 情绪因子 - **因子名称**：情绪因子 - **因子构建思路**：基于行业内部股票的市场情绪特征构建[6] - **因子具体构建过程**：通过行业内部股票情绪离散度和牵引指标合成[6] 5. 动量因子 - **因子名称**：动量因子 - **因子构建思路**：基于行业内部股票的动量特征构建[6] - **因子具体构建过程**：通过行业内部股票动量离散度和牵引指标合成[6] 模型的回测效果 1. 五维行业轮动模型 - 年化收益率：21.59%[10] - 年化波动率：10.77%[10] - 信息比率(IR)：2.00[10] - 月度胜率：73.33%[10] - 历史最大回撤：13.30%[10] 2. 五维行业轮动模型多头组合 - 年化收益率：10.52%[14] - 年化波动率：6.59%[14] - 信息比率(IR)：1.60[14] - 月度胜率：70.83%[14] - 历史最大回撤：9.36%[14] 3. 沪深300指数增强策略 - 超额年化收益率：8.90%[23] - 超额年化波动率：7.50%[23] - 信息比率(IR)：1.19[23] - 月胜率：69.42%[23] - 最大回撤：12.74%[23] 因子的回测效果 1. 波动率因子 - 年化收益率：11.62%[14] - 波动率：10.16%[14] - 信息比率(IR)：1.14[14] - 胜率：60.00%[14] - 最大回撤：14.27%[14] - IC：-0.08[14] - ICIR：-1.43[14] - RankIC：-0.07[14] - RankICIR：-1.10[14] 2. 基本面因子 - 年化收益率：5.66%[14] - 波动率：9.93%[14] - 信息比率(IR)：0.57[14] - 胜率：56.00%[14] - 最大回撤：21.50%[14] - IC：0.05[14] - ICIR：0.74[14] - RankIC：0.04[14] - RankICIR：0.61[14] 3. 成交量因子 - 年化收益率：7.65%[14] - 波动率：12.11%[14] - 信息比率(IR)：0.63[14] - 胜率：58.40%[14] - 最大回撤：18.51%[14] - IC：-0.06[14] - ICIR：-0.94[14] - RankIC：-0.07[14] - RankICIR：-0.95[14] 4. 情绪因子 - 年化收益率：7.87%[14] - 波动率：12.91%[14] - 信息比率(IR)：0.61[14] - 胜率：64.00%[14] - 最大回撤：14.79%[14] - IC：0.03[14] - ICIR：0.52[14] - RankIC：0.03[14] - RankICIR：0.47[14] 5. 动量因子 - 年化收益率：11.69%[14] - 波动率：10.71%[14] - 信息比率(IR)：1.09[14] - 胜率：61.29%[14] - 最大回撤：13.52%[14] - IC：0.02[14] - ICIR：0.40[14] - RankIC：0.05[14] - RankICIR：0.73[14]

市场表现 - A股三大指数本周持续回暖，上证指数、深证成指、创业板指分别涨1.13%、1.42%、2.32% [1] - 全市场ETF平均涨幅1.47%，跨境类ETF表现亮眼，平均涨幅达2.23% [1] - 债券ETF配置价值凸显，大宗商品ETF持续下行 [1] ETF涨幅 - 人工智能和创新药主线带动相关ETF走强，创业板人工智能ETF华宝（159363）涨幅6.57% [2] - 恒生创新药ETF（159316）涨幅6.47%，港股通创新药ETF（159570）涨幅6.13% [2] - AI人工智能相关ETF表现强势，创业板人工智能ETF国泰（159388）、创业板人工智能ETF华夏（159381）均涨超6% [2] ETF跌幅 - 消费和汽车ETF回撤明显，大湾区ETF（512970）跌幅2.21% [4] - 汽车零部件ETF（159565）跌幅1.86%，消费ETF易方达（159798）跌幅1.57% [4] - 消费龙头ETF（159520）跌幅1.44%，日本东证指数ETF（513800）跌幅1.27% [4] 资金流向 - ETF市场整体资金净流出24.88亿元，股票型ETF净流出35亿元 [6] - 债券ETF成为流入主力，短融ETF（511360）流入14.69亿元 [8] - 信用债ETF（511190）流入10.38亿元，上证公司债ETF（511070）流入10.32亿元 [8] 成交额 - 上证公司债ETF（511070）周成交额达363.50亿元，位居榜首 [10] - 政金债券ETF（511520）成交额328.72亿元，短融ETF（511360）成交额295.71亿元 [10] - 债券类基金为场内交易重点，信用债ETF（511190）成交额284.72亿元 [10] 新发ETF - 国泰创业板新能源ETF（159387）跟踪创业板新能源指数，累计涨幅139.84% [11] - 景顺长城沪深300增强策略ETF（159238）采用增强型指数策略，聚焦高质量核心资产 [12] - 万家创业板50ETF（159372）市盈率28.74倍，估值处于历史低位 [13] - 华安恒指港股通ETF（520940）聚焦金融、科技、消费板块，南向资金持续流入支撑港股 [14] 行业动态 - 2025全球人工智能技术大会（GAITC 2025）召开，AI板块处于技术与商业化双重拐点 [3] - 消费淡季影响汽车和消费ETF，但机构看好未来消费市场回暖 [5] - 零食板块新品表现亮眼，新渠道渗透率提升带来放量机会 [5]