报告核心观点 - 2025年5月22日发布多份重磅研报和研究视点，涉及金融工程、钢铁、电子、医药生物、商贸零售、纺织服饰、食品饮料等多个领域，对相关公司和行业进行分析并给出投资建议 [1] 重磅研报 金融工程 - 主动权益基金经理未来或更重视基准，锚定基准创造超额收益，主动股基应把重心放在挖掘个股alpha上，控制风格和行业与基准的偏离度 [4] - 提出四个股票组合偏离度管理方案：核心卫星化方案可在不降低超额收益的情况下控制跟踪误差和业绩偏离度；行业中性化方案能更好控制跟踪误差和业绩偏离度；风格中性化方案可降低跟踪误差；组合哑铃化方案可降低风格极端管理人的跟踪误差、抹平波动及回撤 [4][5][6] 钢铁 - 将国家债务周期划分为地方政府债务化、地方债务中央化和国家债务货币化三个阶段，对应国家勤劳致富、坐享其成和再衰败的过程 [7] 电子 - 纳芯微是车规模拟芯片龙头，已形成三大产品方向，2024年多项业务份额居本土厂商第一，25Q1营收创新高，预计2025 - 2027年营收和归母净利润有增长，首次覆盖给予“买入”评级 [8] 医药生物 - 阳光诺和拟收购朗研100%股权，发布股权激励草案，构建三位一体业务生态体系，与华为云合作建设平台，下调业绩预测，维持“买入”评级 [10] 研究视点 商贸零售 - 4月社零同比增长5.1%基本符合预期，2025年社服零售基本面平稳复苏，部分子行业边际转好，给出五一酒店、旅游、调改主线、新业态及新变革、顺周期及超跌龙头等相关公司投资建议 [15] 纺织服饰 - 滔搏FY2025营收和业绩下滑，短期经营承压，但数字化能力领先，预计FY2026 - FY2028归母净利润增长，维持“买入”评级 [16] 食品饮料 - 青岛啤酒关注旺季量价超预期机会，成本红利和规模效应贡献利润弹性，中长期发力多元酒饮赛道，维持盈利预测和“买入”评级 [18] - 三只松鼠召开生态大会，发布新品类拓展及新渠道布局规划，正打破品牌及产品边界，构建一体化超级供应链 [21] 行业表现 前五名 - 美容护理1月、3月、1年涨幅分别为9.4%、15.3%、2.6%；汽车为9.1%、 - 0.3%、29.9%；家用电器为7.6%、2.4%、11.1%；电力设备为6.7%、 - 6.5%、2.4%；纺织服饰为5.7%、4.4%、1.4% [2] 后五名 - 房地产1月、3月、1年涨幅分别为 - 4.9%、 - 6.0%、 - 11.1%；社会服务为 - 3.6%、 - 3.3%、4.8%；商贸零售为 - 1.8%、0.4%、20.0%；建筑材料为 - 1.1%、0.9%、 - 8.4%；农林牧渔为0.0%、5.2%、 - 9.1% [2] 晨报回顾 - 回顾2025年5月20 - 22日晨报，包括美债抛售风险、开发房企年报综述、重回价值投资等内容 [3]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：核心卫星化策略 **模型构建思路**：通过部分仓位锚定基准指数，剩余仓位进行主动管理，以控制跟踪误差同时保持超额收益能力[2] **模型具体构建过程**： - 设定参数W（如W=50%），将W%仓位配置沪深300指数成分股，剩余（1-W%）仓位保留原主动管理股票组合 - 权重分配公式： $$组合权重 = W \times 基准权重 + (1-W) \times 主动组合权重$$ **模型评价**：在参数W=50%时，日度偏离均值从0.80%降至0.40%，且年化跟踪误差从15.13%降至7.56%[21][26] 2. **模型名称**：行业中性化策略 **模型构建思路**：强制组合行业配置比例与基准完全一致，专注个股Alpha获取[3] **模型具体构建过程**： - 将原组合持股按中信一级行业分类，调整权重使行业暴露与沪深300一致 - 未覆盖行业用行业指数替代 **模型评价**：单期测试中日度偏离均值从1.03%降至0.24%，年化跟踪误差优化至12.10%[43][50] 3. **模型名称**：风格中性化策略（Barra优化） **模型构建思路**：通过权重优化器最小化组合相对基准的风格偏离[4] **模型具体构建过程**： - 基于沪深300的风格暴露（如价值/成长），构建优化目标函数： $$min \sum_{i=1}^n (w_i \cdot StyleExposure_i - BenchmarkStyleExposure)^2$$ - 约束条件包括权重非负、总和为1 **模型评价**：日度偏离均值从0.47%降至0.27%，信息比率从0.176提升至0.8247[53][60] 4. **模型名称**：哑铃型多策略组合 **模型构建思路**：平配极端风格策略（如成长+价值）以对冲单一风格风险[5] **模型具体构建过程**： - 配置W%成长风格基金指数 + (1-W%)红利低波指数 - 动态调整权重参数W（如W=50%） **模型评价**：组合年化跟踪误差从12.50%降至8.35%，最大回撤从53.38%降至44.52%[64][67] --- 模型的回测效果 1. **核心卫星化策略**（W=50%）： - 年化跟踪误差：7.56% - 最大偏离度：1.58% - 年化超额收益率：1.74% - 信息比率（IR）：0.1651[26][30] 2. **行业中性化策略**： - 年化跟踪误差：12.10% - 最大偏离度：2.52% - 年化超额收益率：2.86% - 信息比率（IR）：0.1716[50][51] 3. **风格中性化策略**： - 年化跟踪误差：6.00% - 最大偏离度：1.50% - 年化超额收益率：5.02% - 信息比率（IR）：0.9598[60] 4. **哑铃型策略**（W=50%）： - 年化跟踪误差：8.16% - 最大偏离度：2.42% - 年化超额收益率：8.51% - 信息比率（IR）：1.0420[67] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：行业龙头股跟踪因子 **因子构建思路**：通过筛选各行业权重最高的股票构建跟踪组合[32] **因子具体构建过程**： - 每月末选取沪深300中中信一级行业权重最高的股票 - 按行业权重放大持仓比例 **因子评价**：组合年化超额4.50%，跟踪误差6.57%，持股数约28只[33][35] 2. **因子名称**：多行业覆盖跟踪因子 **因子构建思路**：通过增加行业覆盖深度降低跟踪误差[36] **因子具体构建过程**： - 优先选取权重前30的股票 - 补充行业至每行业至少2只股票（单行业股票除外） - 行业权重与基准对齐 **因子评价**：年化超额降至2.00%，但跟踪误差优化至3.56%，持股数增至65只[36][37] --- 因子的回测效果 1. **行业龙头股跟踪因子**： - 年化超额收益率：4.50% - 跟踪误差：6.57% - 最大偏离度：未披露[33][35] 2. **多行业覆盖跟踪因子**： - 年化超额收益率：2.00% - 跟踪误差：3.56% - 最大偏离度：未披露[36][37]