量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[23][24] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的成交量信息，判断市场整体量能是否处于高景气区间，从而生成看多或看空的择时信号。[23] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和计算公式，仅提及根据“量能”指标生成观点。[23][24] 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型**[24][26][28] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中过去一段时间内取得正收益的股票数量占比，来衡量市场情绪。认为该指标上升时市场情绪乐观，可作为看多信号。[24] * **模型具体构建过程**： 1. 首先，计算沪深300指数N日上涨家数占比。具体公式为： $$沪深300指数 N 日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去 N 日收益大于 0 的个股数}{沪深300指数成分股总数}$$[24] 2. 然后，对该指标进行两次不同窗口期的移动平均平滑处理，得到快线（短期平滑线）和慢线（长期平滑线）。报告示例参数为：N=230，快线窗口N2=35，慢线窗口N1=50（N1>N2）。[26][28] 3. 生成交易信号：当快线大于慢线时，看多沪深300指数。[28] * **模型评价**：该指标可以较快捕捉上涨机会，但会在市场过热阶段提前止盈离场，从而错失持续上涨收益。同时，该指标在判断下跌市场时存在缺陷，难以有效规避下跌风险。[25] 3. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[32][36] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数收盘价与一组均线（八均线体系）的关系，判断指数的趋势状态，并将趋势状态量化为情绪指标值，用于生成择时信号。[32] * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的八条均线，均线参数为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233。[32] 2. 统计当日沪深300指数收盘价大于这八条均线数值的数量。[36] 3. 生成交易信号：当当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数。[36] 4. **因子名称：横截面波动率**[37][38] * **因子构建思路**：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股在横截面上的收益率波动率，用以衡量市场分化程度和选股Alpha机会的强弱。[37] * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式，但明确指出其用于观察“市场赚钱效应”和评估“Alpha环境”。[37][38] 5. **因子名称：时间序列波动率**[38][41] * **因子构建思路**：计算特定指数成分股在时间序列上的收益率波动率，用以衡量市场整体波动水平和风险环境。[38] * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式，但将其作为观察市场波动环境和Alpha环境的指标之一。[38][41] 6. **因子名称：抱团基金分离度**[83] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益的标准差，来度量基金抱团的程度。标准差小表示抱团基金表现趋同，抱团程度高；反之则表示抱团正在瓦解。[83] * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式，但说明了其代理变量为抱团基金截面收益的标准差。[83] 模型的回测效果 *报告未提供任何量化模型（如量能择时、上涨家数占比择时、均线情绪指标择时）的具体回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。* 因子的回测效果 *报告未提供任何量化因子（如横截面波动率、时间序列波动率、抱团基金分离度）的IC值、IR值、多空收益等具体测试结果。报告仅提供了这些因子的近期统计值或状态描述。* 模型或因子指标的具体测试结果与取值 1. **量能择时模型信号** (截至2026年1月16日)[24] * 上证指数：多 * 上证50：多 * 沪深300：多 * 中证500：多 * 中证1000：多 * 创业板指：多 * 北证50：多 2. **沪深300上涨家数占比指标** (截至2026年1月16日)[25] * 230日上涨家数占比：高于60% 3. **横截面波动率因子近期统计值** (截至2026年1月16日)[38] * **沪深300横截面波动率**： * 近两年平均值：2.00% * 近一年平均值：1.97% * 近半年平均值：1.96% * 近一季度平均值：2.10% * 近一季度平均值占近半年分位：63.17% * **中证500横截面波动率**： * 近两年平均值：2.23% * 近一年平均值：2.24% * 近半年平均值：2.31% * 近一季度平均值：2.38% * 近一季度平均值占近半年分位：59.52% * **中证1000横截面波动率**： * 近两年平均值：2.48% * 近一年平均值：2.49% * 近半年平均值：2.49% * 近一季度平均值：2.55% * 近一季度平均值占近半年分位：64.54% 4. **时间序列波动率因子近期统计值** (截至2026年1月16日)[41] * **沪深300时序波动率**： * 近两年平均值：1.04% * 近一年平均值：0.92% * 近半年平均值：0.96% * 近一季度平均值：0.97% * 近一季度平均值占近半年分位：38.89% * **中证500时序波动率**： * 近两年平均值：1.38% * 近一年平均值：1.16% * 近半年平均值：1.20% * 近一季度平均值：1.19% * 近一季度平均值占近半年分位：58.73% * **中证1000时序波动率**： * 近两年平均值：1.56% * 近一年平均值：1.23% * 近半年平均值：1.15% * 近一季度平均值：1.15% * 近一季度平均值占近半年分位：55.78% 5. **抱团基金分离度因子近期状态** (截至2026年1月16日)[83] * 分离度环比前一周小幅上行。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[1][12][22] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的量能指标变化，来判断市场情绪和趋势，从而发出择时信号[1][12]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体计算步骤和公式，仅提及根据“量能指标”进行判断，并给出了各宽基指数的择时观点[22][23]。 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型**[23][26] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中过去一段时间内收益为正的股票占比，来衡量市场情绪和赚钱效应，并利用该指标的短期与长期移动平均线的关系来生成交易信号[23][26]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数N日上涨家数占比：统计沪深300指数成分股中，过去N个交易日收益率大于0的个股数量，并计算其占总成分股数的比例[23]。 $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数成分股总数}$$ 2. 对上述指标值进行两次不同窗口期的指数移动平均（EMA），得到慢线（窗口期N1）和快线（窗口期N2），其中N1 > N2。报告中参数为N1=50， N2=35[26]。 3. 生成信号：当快线大于慢线时，看多市场；当快线小于慢线时，对市场持中性态度[26]。 3. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[30][31] * **模型构建思路**：通过判断沪深300指数收盘价与一组长期均线（八均线体系）的相对位置，来评估市场的趋势状态和情绪，并据此生成交易信号[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数的八条均线，均线参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[30]。 2. 计算当日沪深300指数收盘价大于这八条均线数值的数量[31]。 3. 生成信号：当收盘价大于均线值的数量超过5条时，看多沪深300指数[31]。 4. **因子名称：估值分位数（PE TTM）**[2][19][20] * **因子构建思路**：使用市盈率（TTM）的历史分位数来评估宽基指数或行业指数的估值水平，并将其划分为“安全”、“适中”、“危险”等级，以判断其估值风险[2][19][20]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算指数或行业的当前市盈率（PE_TTM）。 2. 计算该PE_TTM在近10年历史数据中的分位数。报告提到了两种分位数计算方式：“区间比”和“绝对值比”，但未给出具体公式[20][21]。 3. 根据“绝对值比”分位数进行等级划分：安全(0,20%]，适中(20%,80%]，危险(80%,100%][20][21]。 5. **因子名称：横截面波动率**[35][36][37] * **因子构建思路**：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股在截面上的收益率波动率，用以衡量市场分化程度和选股（Alpha）环境的好坏[35]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出其用于观察指数成分股的横截面波动情况，并提供了不同时间窗口的平均值[35][37]。 6. **因子名称：时间序列波动率**[37][38][40] * **因子构建思路**：计算特定指数成分股加权的时间序列波动率，用以衡量市场整体波动水平和风险环境，进而评估Alpha策略的实施环境[37]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出其用于观察指数成分股加权后的时间序列波动情况，并提供了不同时间窗口的平均值[37][40]。 7. **因子名称：基金抱团分离度**[3][77] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来度量公募基金的抱团程度。标准差越小，说明抱团基金表现越趋同，抱团程度越高；反之则表示抱团正在瓦解[77]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造抱团基金组合。 2. 计算该组合内各基金在同一时期的截面收益率。 3. 计算这些截面收益率的标准差，该标准差即为“分离度”指标[77]。 模型的回测效果 *报告未提供各量化择时模型（如量能择时、上涨家数占比择时、均线情绪择时）的具体回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。* 量化因子与构建方式 *（因子部分已在“量化模型与构建方式”中列出，此处不再重复）* 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**[37] * **沪深300横截面波动率**：近两年平均值1.99%，近一年平均值1.96%，近半年平均值1.98%，近一季度平均值2.07%[37]。 * **中证500横截面波动率**：近两年平均值2.22%，近一年平均值2.22%，近半年平均值2.29%，近一季度平均值2.32%[37]。 * **中证1000横截面波动率**：近两年平均值2.47%，近一年平均值2.48%，近半年平均值2.47%，近一季度平均值2.50%[37]。 2. **时间序列波动率因子**[40] * **沪深300时序波动率**：近两年平均值1.03%，近一年平均值0.93%，近半年平均值1.01%，近一季度平均值0.96%[40]。 * **中证500时序波动率**：近两年平均值1.36%，近一年平均值1.15%，近半年平均值1.22%，近一季度平均值1.16%[40]。 * **中证1000时序波动率**：近两年平均值1.55%，近一年平均值1.23%，近半年平均值1.13%，近一季度平均值1.11%[40]。 3. **股指期货贴水率因子**[56][62] * **上证50贴水率**：近两年平均值-0.01%，近一年平均值-0.05%，近半年平均值0.04%，近一季度平均值0.03%[62]。 * **沪深300贴水率**：近两年平均值-0.03%，近一年平均值-0.10%，近半年平均值-0.03%，近一季度平均值-0.03%[62]。 * **中证500贴水率**：近两年平均值-0.17%，近一年平均值-0.28%，近半年平均值-0.20%，近一季度平均值-0.11%[62]。 * **中证1000贴水率**：近两年平均值-0.27%，近一年平均值-0.36%，近半年平均值-0.28%，近一季度平均值-0.19%[62]。

市场表现与资金流向 - 上周A股主要宽基指数上涨，股票型ETF资金净流入363.41亿元，大盘宽基ETF合计流入437.84亿元[2] - 截至12月31日当周，A股主要宽基指数量能回落，股票型ETF转为净流出，融资增加额环比收窄[2] - 12月A股市场整体风险偏好回升，交易情绪逐步乐观，资金面表现积极[2][22] - 南向资金已成为港股流动性与定价的重要支撑，配置呈现“金融+科技+消费”的多元格局[20][21] 宏观经济与政策 - 2025年12月制造业与非制造业PMI重回扩张区间，高技术制造业、装备制造业和消费品行业表现亮眼[14][15] - 2026年第一批以旧换新补贴资金已下达，预计全年总规模2500亿元，预计拉动社零增长1.2个百分点[12][13] - 对2026年春季行情保持耐心，市场可能需要政策注入新一轮上涨动力[16][17] 行业动态与投资建议 - 有色金属：锂价达11.2万元/吨，钨价维持2012年以来高位，氧化镨钕价格处于19个月高位[7]。铜冶炼产能增长或受限，2026年供需偏紧继续看好铜价上行[7] - 公用事业：广东2026年年度长协电价基本持平，按2025年平均煤价测算，火电运营商平均度电盈利约0.02元/千瓦时[7][49] - 医药：口服减重药研发进入商业化确认阶段，建议关注相关赛道领先企业及产业链公司[7] - 保险：2026年负债端“价稳量升”有望推动NBV正增，资产端权益市场上行将提振投资收益，资负共振有望推动估值上修[38][39][40] - 房地产：2026年期待政策加力，部分高能级城市有望通过城市更新实现“止跌回稳”[42][43] 固定收益与信用市场 - 2025年12月29日至31日，信用债发行规模总计769.14亿元，环比上期下降82.02%[2][32][33] - 截至2025年12月末，我国存量信用债余额为31.29万亿元。12月信用债发行10892.32亿元，月环比下降17.19%，净融资1766.69亿元[26][27] - 产业债全年累计发行规模合计8.60万亿元，公用事业、非银金融、交通运输等行业发行规模居前[34][35] - 公募REITs二级市场价格在短暂修复后重新下探，本期回报率排序为：纯债>A股>可转债>REITs>美股>原油>黄金[2][30][31]

总量研究 - 产业债市场：剔除城投债后，产业债累计发行7440只，规模合计8.60万亿元，涵盖29个申万一级行业，其中16个行业全年发行规模突破1000亿元，公用事业、非银金融、交通运输等行业发行规模居前 [1] - 市场展望：A股市场仍将震荡上行，上周主要宽基指数量能修复，股票型ETF资金净流入363.41亿元，市场交易情绪受中央经济工作会议提振，资金面持续改善，中长线看好“红利+科技”配置主线 [2] 行业研究：房地产 - 新房成交：截至2025年12月28日，20个重点城市新房累计成交77.4万套，同比下降16.5%，其中北京成交3.9万套(-21%)、上海10.2万套(-5%)、深圳2.7万套(-38%) [3] - 二手房成交：同期10个重点城市二手房累计成交75.6万套，同比微降0.7%，其中北京成交17.1万套(-1%)、上海25.2万套(+6%)、深圳6.9万套(+5%) [3] 行业研究：医药生物 - 行业动态：口服司美格鲁肽减肥适应症获FDA批准上市，行业进入商业化确认阶段，此前Structure与歌礼制药相继公布口服小分子减肥药亮眼2期临床数据，辉瑞与复星医药达成口服小分子减肥药合作，石药创新对GLP-1业务进行平台化整合 [4] - 投资建议：建议关注处在该赛道的领先企业如歌礼制药-B、恒瑞医药，以及产业链上下游公司如昊帆生物、纳微科技、赛分科技、药明康德等 [4] 行业研究：有色金属 - 锂：电碳价格近一周上涨14.6%，锂价达到11.2万元/吨附近，建议关注成本具有优势且资源端存在扩张的标的，如盐湖股份、藏格矿业、中矿资源、天齐锂业、赣锋锂业、西藏矿业、国城矿业、大中矿业 [5] - 钴：钴类多品种价格上涨，建议关注华友钴业等 [5] - 钨：钨价维持2012年以来高位，建议关注章源钨业、中钨高新、翔鹭钨业等 [5] - 稀土：氧化镨钕价格处于19个月高位，建议关注北方稀土、盛和资源、广晟有色等 [5] 市场数据 - A股市场：上证综指收于3965.28点(涨0.04%)，沪深300收于4639.37点(跌0.38%)，深证成指收于13537.1点(跌0.49%)，中小板指收于8264.98点(平)，创业板指收于3222.61点(跌0.66%) [6] - 商品市场：SHFE黄金收于1007.18元/克(跌0.90%)，SHFE铜收于98860元/吨(涨0.14%)，SHFE铝收于22570元/吨(涨0.74%) [6] - 海外市场：恒生指数收于25635.23点(跌0.71%)，道琼斯指数收于48461.93点(跌0.51%)，标普500收于6905.74点(跌0.35%)，纳斯达克收于23474.35点(跌0.50%)，日经225收于50526.92点(跌0.44%)，韩国综合指数收于4220.56点(涨2.20%) [6] - 利率市场：DR001加权平均利率为1.2417%(跌1.39个基点)，DR007为1.5944%(涨7.07个基点)，一年期国债到期收益率为1.3322%(涨4.50个基点)，十年期国债到期收益率为1.8584%(涨2.08个基点) [6]

市场核心观点与复盘 - 本周（2025年12月22日至26日）A股延续震荡上涨，主要宽基指数量能皆有修复，上证指数、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、北证50的量能择时指标发出看多信号 [4] - 12月中央经济工作会议后市场交易情绪提振，资金面持续改善，为市场进一步上行奠定基础，短线基本面因子表现持续占优，中长线看好“红利+科技”配置主线 [4] - 截至周五（2025年12月26日），上证综指上涨1.88%，上证50上涨1.37%，沪深300上涨1.95%，中证500上涨4.03%，中证1000上涨3.76%，创业板指上涨3.9%，北证50指数上涨1.19% [4] 市场估值与信号 - 截至2025年12月26日，宽基指数中，上证指数、上证50、沪深300、中证500指数处于估值分位数“危险”等级，中证1000和创业板指处于估值分位数“适中”等级 [4] - 中信一级行业分类中，煤炭、钢铁、基础化工、建材、轻工制造、电力设备及新能源、国防军工、商贸零售、纺织服装、医药、银行、电子、计算机、综合金融处于估值分位数“危险”等级，食品饮料、非银行金融处于估值分位数“安全”等级 [5] - 从量能择时信号看，截至2025年12月26日，仅上证50指数量能择时信号为谨慎观点，其余各大宽基指数均为看多观点 [5] 资金面跟踪 - 周度融资增加额环比上期大幅增长，股票型ETF资金净流入363.41亿元，资金表现积极 [4] - 本周南向资金净流入25.61亿港元，其中沪市港股通净流出19.58亿港元，深市港股通净流入45.19亿港元 [6] - 股票型ETF本周收益中位数为2.66%，资金净流入363.41亿元，跨境ETF本周收益中位数为0.99%，资金净流入6.55亿元，港股ETF本周收益中位数为-0.07%，资金净流入16.12亿元，商品型ETF本周收益中位数为3.59%，资金净流入21.29亿元 [7] 机构行为与市场特征 - 本周受到机构关注程度最高的前5大个股依次为领益智造（106家）、普利特（76家）、光庭信息（66家）、安孚科技（58家）和广电计量（56家） [6] - 截至2025年12月26日，基金抱团分离度环比上周小幅上升，最近一周抱团股和抱团基金超额收益上升 [7]

市场整体展望 - 市场仍将震荡上行 上周A股延续震荡上涨 主要宽基指数量能皆有修复 周度融资增加额环比上期大幅增长 股票型ETF资金净流入363.41亿元 资金表现积极 12月中央经济工作会议后市场交易情绪有所提振 资金面持续改善 为市场进一步上行奠定基础 [5] - 风格方面 短线基本面因子表现持续占优 后续或仍将延续 中长线看好“红利+科技”配置主线 [5] 固收与大宗商品 - 继续看好铜价上行 国家发改委发布《大力推动传统产业优化提升》 强调对铜冶炼等产业强化管理和优化布局 线缆企业开工率本周下降 铜价大涨对需求有压制 但展望2026年 供需依然偏紧 [5] 钢铁行业 - 热卷库存处于5年同期最高水平 2月中央经济工作会议再提深入整治“内卷式”竞争及深入推进重点行业节能降碳改造 12月底发改委强调继续实施粗钢产量调控 中长期来看钢铁板块供给或将得到合理约束 板块盈利有望修复到历史均值水平 [6][7] 公用事业行业 - 广东2026年长协竞价结果符合预期 综合上网电价基本持平 上海容量补贴提升至2026年165元/千瓦 11月份全社会用电量同比+6.2% 截至11月底全国累计发电装机容量同比+17.1% 动力煤价格持续下行 [8] 医药生物行业 - 口服司美格鲁肽减肥适应症获FDA批准上市 此前Structure与歌礼制药相继公布口服小分子减肥药亮眼2期临床数据 辉瑞与复星医药达成口服小分子减肥药合作 石药创新发布公告对GLP-1业务进行平台化整合 相关密集催化有望推动产业发展 [8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[23] * **模型构建思路**：通过分析市场成交量的变化来判断市场趋势和情绪，从而生成择时信号[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建公式和具体计算步骤，仅提及其为各宽基指数生成了看多或谨慎的观点信号[23]。 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型**[24][29] * **模型构建思路**：通过计算指数成分股中近期上涨股票的数量占比来捕捉市场情绪变化，并利用不同窗口期的移动平均线交叉来产生交易信号[24][29]。 * **模型具体构建过程**： 1. 首先计算基础指标：沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比[24]。 2. 对该基础指标进行两次不同窗口期的平滑（移动平均），得到慢线（窗口期N1）和快线（窗口期N2），其中N1 > N2[29]。报告中示例参数为N=230， N1=50， N2=35[29]。 3. 生成信号：当快线大于慢线时，看多市场；当快线小于慢线时，对市场持中性或谨慎态度[29]。 3. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[33][34] * **模型构建思路**：通过判断当前价格与一组长期均线的相对位置关系，来评估市场的趋势强度和情绪状态[33]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的八条均线，均线参数为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[33]。 2. 计算当日沪深300指数收盘价大于这八条均线数值的数量[34]。 3. 生成信号：当当前价格大于均线值的数量超过5时，看多沪深300指数[34]。 4. **因子名称：横截面波动率**[37][40] * **因子构建思路**：衡量同一时间点（截面）上，同一指数内不同成分股收益率之间的离散程度，用于评估选股获取Alpha的难易环境[37]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出其用于跟踪沪深300、中证500和中证1000指数成分股的横截面波动情况[37][40]。 5. **因子名称：时间序列波动率**[41][43] * **因子构建思路**：衡量指数或个股收益率随时间变化的波动程度，用于评估市场整体的风险水平和Alpha环境[41]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出其计算了指数成分股加权的时间序列波动率，并用于跟踪沪深300、中证500和中证1000指数[41][43]。 6. **因子名称：基金抱团分离度**[83] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来度量基金持仓的趋同（抱团）或分化程度[83]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造一个抱团基金组合[83]。 2. 计算该组合内各基金在同一时期（截面）收益率的标准差，即为分离度指标[83]。 3. 分离度值小，说明抱团基金表现趋同，抱团程度高；分离度值大，表示抱团正在瓦解[83]。 模型的回测效果 1. **量能择时模型**，截至2025年12月26日，对上证指数、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、北证50发出“看多”信号，对上证50发出“谨慎/空”信号[23]。 2. **沪深300上涨家数占比择时模型**，截至2025年12月26日，快线位于慢线之下，模型预计对未来一段时间维持谨慎态度[29]。 3. **均线情绪指标择时模型**，截至2025年12月26日，指标显示沪深300指数处于情绪景气区间[36]。 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**，近一季度平均值及其分位数如下[41]： * **沪深300横截面波动率**：近一季度平均值1.99%，占近两年分位62.73%，占近一年分位70.19%，占近半年分位65.63%[41]。 * **中证500横截面波动率**：近一季度平均值2.27%，占近两年分位53.97%，占近一年分位57.94%，占近半年分位55.56%[41]。 * **中证1000横截面波动率**：近一季度平均值2.42%，占近两年分位66.14%，占近一年分位66.93%，占近半年分位61.75%[41]。 * **近期表现**：最近一周，沪深300横截面波动下降，中证500横截面波动上升，中证1000横截面波动环比变化不大[37]。 2. **时间序列波动率因子**，近一季度平均值及其分位数如下[42]： * **沪深300时序波动率**：近一季度平均值0.64%，占近两年分位56.11%，占近一年分位63.15%，占近半年分位55.28%[42]。 * **中证500时序波动率**：近一季度平均值0.51%，占近两年分位59.52%，占近一年分位61.11%，占近半年分位57.94%[42]。 * **中证1000时序波动率**：近一季度平均值0.28%，占近两年分位65.34%，占近一年分位68.53%，占近半年分位61.35%[42]。 * **近期表现**：最近一周，沪深300、中证500和中证1000指数成分股时间序列波动率均下降[41]。 3. **基金抱团分离度因子**，截至2025年12月26日，基金抱团分离度环比上周小幅上升，最近一周抱团股和抱团基金超额收益上升[83]。

市场整体表现与观点 - 上周A股市场整体先抑后扬，主要宽基指数量能指标环比收缩[4] - 市场交易情绪在12月中央经济工作会议后有所提振，资金面持续改善为市场进一步上行奠定基础[4] - 短线基本面因子表现持续占优，市场处在资金面驱动向基本面驱动的过渡阶段，基本面驱动或成后市主要交易方向[4] - 中长线持续看好“红利+科技”配置主线[4] 主要指数表现与估值 - 上周主要宽基指数涨跌不一：上证综指上涨0.03%，上证50上涨0.32%，沪深300下跌0.28%，中证500下跌0.00%，中证1000下跌0.56%，创业板指下跌2.26%，北证50指数下跌0.13%[4] - 截至2025年12月19日，沪深300、中证500、中证1000、创业板指估值分位数处于“适中”等级，上证指数、上证50处于“危险”等级[4] - 按中信一级行业分类，食品饮料、非银行金融行业处于估值分位数“安全”等级[4] 波动率与Alpha环境 - 最近一周，沪深300指数成分股横截面波动率环比下降，短期Alpha环境恶化，而中证500、中证1000指数成分股横截面波动率环比上升，短期Alpha环境好转[5] - 从时间序列看，最近一周沪深300、中证500、中证1000指数成分股时间序列波动率环比上升，Alpha环境好转[5] 资金面跟踪 - 上周机构调研关注度最高的前5大个股为：长安汽车（214家）、一品红（119家）、博盈特焊（115家）、华通线缆（101家）、佐力药业（95家）[6] - 上周南向资金净流入162.74亿港元，其中沪市港股通净流出4.20亿港元，深市港股通净流入166.94亿港元[6] - 股票型ETF上周资金净流入553.53亿元，收益中位数为-0.25%[6] - 跨境ETF上周资金净流入9.02亿元，收益中位数为-0.86%[6] - 港股ETF上周资金净流入120.52亿元，收益中位数为-2.05%[6] - 商品型ETF上周资金净流入3.21亿元，收益中位数为0.98%[6]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：量能择时模型[23] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的量能指标，判断市场短期走势，给出看多或看空的择时信号[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建过程和计算公式，仅展示了其对各宽基指数的择时观点输出[23]。 2. **模型名称**：沪深300上涨家数占比择时模型[25][27] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中近期上涨股票的家数占比，并对其进行平滑处理，利用快慢线的交叉来捕捉市场情绪变化，从而进行择时判断[25][27]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算基础指标：沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比[23]。其中N=230[25]。 2. 对基础指标进行平滑：分别计算该指标在窗口期N1和N2的移动平均值，作为慢线和快线，其中N1>N2[27]。报告中参数为N1=50，N2=35[25]。 3. 生成信号：当快线大于慢线时，看多沪深300指数；当快线小于慢线时，对市场持中性或谨慎态度[27]。 3. **模型名称**：均线情绪指标择时模型[31][34] * **模型构建思路**：基于沪深300指数收盘价与一组均线（八均线体系）的位置关系，构建情绪指标，通过判断价格位于多数均线之上或之下来进行择时[31][34]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算八均线数值：计算沪深300指数收盘价的8条均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[31]。 2. 计算当日指标值：统计当日沪深300指数收盘价大于这8条均线数值的数量[34]。 3. 生成信号：当收盘价大于均线数值的数量超过5条（即超过半数）时，看多沪深300指数[34]。 4. **因子名称**：横截面波动率[35] * **因子构建思路**：计算指数成分股收益率在截面上的离散程度，用于衡量市场分化程度和选股Alpha机会的强弱[35]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但明确指出该因子用于观察沪深300、中证500、中证1000等指数成分股的短期Alpha环境[35]。通常，横截面波动率上升意味着个股表现分化加大，选股获取Alpha的机会增加[35]。 5. **因子名称**：时间序列波动率[36] * **因子构建思路**：计算指数成分股收益率在时间序列上的波动程度，用于衡量市场整体波动水平和Alpha环境[36]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但将其作为市场赚钱效应的观察指标之一，用于评估沪深300、中证500、中证1000等指数的Alpha环境[36]。通常，时间序列波动率上升可能意味着市场波动加大，交易机会增多[36]。 6. **因子名称**：抱团基金分离度[80] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来度量基金抱团行为的集中或瓦解程度[80]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造抱团基金组合（具体构造方法未详述）[80]。 2. 计算该组合内各基金在截面上的收益率标准差，即为分离度指标[80]。 3. 分离度指标值小，说明抱团基金表现趋同，抱团程度高；分离度指标值大，说明抱团行为正在瓦解[80]。 模型的回测效果 （注：本报告为市场跟踪周报，主要展示模型的最新信号和部分历史净值曲线，未提供统一的量化回测指标数值。因此，本部分根据报告内容描述模型表现。） 1. **沪深300上涨家数占比择时模型**：报告指出，该模型可以较快捕捉上涨机会，但会在市场过热阶段提前止盈而错失后续上涨收益，且对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[24]。历史净值曲线显示其策略净值走势[28]。 2. **均线情绪指标择时模型**：报告展示了该策略的历史净值曲线，显示其相对于沪深300指数的表现[32]。 因子的回测效果 （注：本报告未提供因子IC、IR等传统测试结果，主要展示了因子的近期统计值和历史序列。） 1. **横截面波动率因子**： * 最近一周取值：沪深300为下降，中证500、中证1000为上升[35]。 * 近一季度平均值：沪深300为2.03%，中证500为2.32%，中证1000为2.44%[36]。 * 近一季度平均值历史分位（近半年）：沪深300为67.49%，中证500为59.52%，中证1000为64.94%[36]。 2. **时间序列波动率因子**： * 最近一周取值：沪深300、中证500、中证1000均环比上升[36]。 * 近一季度平均值：沪深300为0.66%，中证500为0.52%，中证1000为0.28%[39]。 * 近一季度平均值历史分位（近半年）：沪深300为57.76%，中证500为63.49%，中证1000为63.75%[39]。 3. **抱团基金分离度因子**：截至2025年12月19日，该因子值环比前一周小幅上行[80]。报告展示了其历史序列与抱团基金超额最大回撤的对比图[82]。

市场整体表现与核心观点 - 本周（2025年12月08日至12月12日）A股市场震荡上行，市场量能有所提振，主要宽基指数量能择时指标均转为看多信号 [4] - 沪深300与中证500指数的时序波动率和横截面波动率均有提升，Alpha环境好转，融资增加额环比提升，资金交易情绪积极 [4] - 12月中央经济工作会议进一步提振市场信心，在资金面与情绪指标改善下，市场或进一步震荡上行 [4] - 市场风格呈现大市值风格显著、基本面因子表现相对占优的特点，市场或正从资金面驱动向基本面驱动过渡 [4] - 中长线持续看好“红利+科技”配置主线 [4] 主要指数表现 - 本周上证综指下跌0.34%，上证50下跌0.25%，沪深300下跌0.08%，中证500上涨1.01%，中证1000上涨0.39%，创业板指上涨2.74%，北证50指数上涨2.79% [4] 估值水平分析 - 截至2025年12月12日，宽基指数中，上证指数和上证50指数处于估值分位数“危险”等级，沪深300、中证500、中证1000和创业板指处于估值分位数“适中”等级 [4] - 按中信一级行业分类，煤炭、钢铁、建材、轻工制造、电力设备及新能源、国防军工、商贸零售、纺织服装、医药、银行、电子、综合金融处于估值分位数“危险”等级 [5] - 食品饮料、非银行金融处于估值分位数“安全”等级 [5] 资金面动态 - 机构调研关注度最高的前5大个股依次为：海光信息（341家）、中科曙光（341家）、安克创新（209家）、江苏银行（130家）和伟创电气（112家） [6] - 本周南向资金净流出34.43亿港元，其中沪市港股通净流出93.81亿港元，深市港股通净流入59.38亿港元 [6] - 股票型ETF本周收益中位数为0.14%，资金净流出29.74亿元 [6] - 跨境ETF本周收益中位数为-0.11%，资金净流入11.15亿元 [6] - 港股ETF本周收益中位数为-1.42%，资金净流入88.65亿元 [6] - 商品型ETF本周收益中位数为0.81%，资金净流入2.41亿元 [6] - 截至2025年12月12日，基金抱团分离度环比上周上升，最近一周抱团股和抱团基金超额收益上升 [7]