核心观点 - 9月A股"慢牛"行情延续 高景气赛道仍是首选[1] - 行业轮动强度处于低位 9月或迎来扩散窗口[1] - 出海逻辑成为本轮行情核心主线 涨幅领先公司多与海外供应链相关[2] - 政策催化预期强烈 四中全会将聚焦硬科技和新质生产力领域[1][2][3] - 市场流动性保持充裕 增量资金蓄势待发[2][3] 市场行情判断 - 9月A股延续"慢牛"行情特征[1] - 行业轮动强度已降至去年4月以来新低[1] - 日均成交额预计回归1.6-1.8万亿元区间[2] - 全年视角下8-9月通常是行业轮动剧烈阶段[1] - 市场短期存在情绪溢价带来的超额换手[2] 投资主线与逻辑 - 出海逻辑表现突出 315个子行业的695家龙头公司中 6月以来涨幅最大的15家公司有12家具备出海属性[2] - 海外AI产业链包括光模块 PCB 服务器 液冷 氮化镓 玻纤等细分领域[2] - 创新药BD和全球定价资源股（稀土 铜）表现强劲[2] - 优势产业出海包括游戏 扫地机器人等领域[2] - 端侧AI代工获得市场关注[2] 重点关注板块 - 高景气赛道：固态电池 储能 创新药 AI应用 人形机器人[2] - 新消费领域：IP经济 口含烟等新兴消费形态[2] - 资源类板块：有色金属 化工 稀土 铜等全球定价品种[1][2][3] - 科技主线：AI算力 半导体 科技创新与新质生产力[2][3] - 港股市场：互联网板块有望获得"外资+南下"双加持[2] 政策与事件催化 - 10月将召开四中全会 硬科技和新质生产力领域或有较多政策催化[1][2] - "十五五规划"大概率聚焦科技创新与新质生产力[3] - 中美经贸谈判若达成实质性成果 将提振投资者情绪[3] - 国内"金九银十"秋季开工旺季启动 产业链库存处于历史低位[4] - 美联储9月降息已成市场共识 中美谈判进展影响全球风险偏好[2] 资金面与流动性 - 居民端潜在增量资金依旧充沛[2] - 北向资金成交持续处于高位 两融余额再创新高[3] - 资金面四个蓄水池依然蓄势待发[3] - 指数赚钱效应与增量资金的正螺旋仍在运转[3] - 科创板等ETF出现阶段性赎回 产业资本高位减持[3] 盈利与基本面 - A股盈利处于筑底阶段 需在结构上精选高景气赛道[1] - 从2025年盈利预期来看 TMT领域亮点较多[1] - 产业链盈利底一旦得到确认 顺周期交易将于4季度前置启动[4] - 通缩倾向出现扭转可能成为吸引海外资金配置的关键因素[3] - 2026年基本面逐渐触底企稳概率较高[3]

证券研究报告 | 金融工程 gszqdatemark 2025 09 14 年 月 日 量化周报 房地产确认周线级别上涨 房地产确认周线级别上涨。本周（ 9.8-9.12），大盘震荡上行，上证指数全 周收涨 1.52%。在此背景下，房地产迎来周线级别上涨。市场的本轮上涨 自 4 月 7 日以来，日线级别反弹已经持续了 4 个多月，反弹幅度也基本在 20%以上，各大指数和板块的上涨基本都轮动了一遍，超 2/3 的行业日线 级别上涨处于超涨状态，上证指数、上证 50、非银、有色、农林牧渔、消 费者服务、商贸零售、纺织服装、计算机、建筑、交运等板块更是走出了 复杂的上涨结构，而银行也已经率先形成了日线级别下跌，因此我们认为 本轮日线级别上涨大概率已临近尾声。短期，市场的波动进一步加大，投 资者后续可积极关注市场未来是否出现放量滞涨、放量大跌及缩量反弹迹 象。中期来看，上证指数、上证 50、沪深 300、中证 500、深证成指、创 业板指、科创 50 纷纷确认周线级别上涨，而且在日线上只走出了 3 浪结 构，中期牛市刚刚开始；此外，已有 26 个行业处于周线级别上涨中，且 18 个行业周线上涨走了 1-3 浪结构，因 ...

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 2025年9月12日转债过半行业上涨，估值环比抬升，中证转债指数环比涨0.17%，转债市场成交情绪升温 [1] - 转债中枢提升，高价券占比下降，估值抬升，百元平价拟合转股溢价率环比升0.38pct [2] - 当日正股行业指数下降占比过半，A股中通信、美容护理、银行跌幅居前，转债市场环保、有色金属、通信涨幅居前 [3] 根据相关目录分别进行总结 市场概况 - 指数表现：中证转债指数环比涨0.17%，上证综指环比降0.12%，深证成指环比降0.43%，创业板指环比降1.09%，上证50指数环比降0.49%，中证1000指数环比涨0.31% [1] - 市场风格：小盘成长相对占优，大盘成长环比降0.72%，大盘价值环比降1.26%，中盘成长环比降0.31%，中盘价值环比涨0.26%，小盘成长环比涨0.32%，小盘价值环比涨0.11% [1] - 资金表现：转债市场成交额828.86亿元，环比增7.82%；万得全A总成交额25483.12亿元，环比增3.40%；沪深两市主力净流出372.78亿元，十年国债收益率环比降0.73bp至1.87% [1] 转债价格 - 转债整体收盘价加权平均值为131.41元，环比升0.17%，偏股型转债收盘价172.05元，环比升0.77%，偏债型转债收盘价119.21元，环比升0.07%，平衡型转债收盘价126.90元，环比降0.10% [2] - 130元以上高价券个数占比57.60%，较昨日环比降0.29pct；占比变化最大区间为110 - 120（含120），占比11.75%，较昨日升1.0pct；收盘价在100元以下个券有0只，价格中位数为132.11元，环比降0.21% [2] 转债估值 - 百元平价拟合转股溢价率为29.94%，环比升0.38pct；整体加权平价为102.14元，环比降0.52% [2] - 偏股型转债溢价率为10.20%，环比升0.32pct；偏债型转债溢价率为83.48%，环比升2.26pct；平衡型转债溢价率为22.57%，环比升1.05pct [2] 行业表现 - A股市场中，跌幅前三位行业为通信（-2.13%）、美容护理（-1.52%）、银行（-1.52%）；涨幅前三位行业为有色金属（+1.96%）、房地产（+1.51%）、钢铁（+1.41%） [3] - 转债市场共计18个行业上涨，涨幅前三位行业为环保（+2.86%）、有色金属（+1.51%）、通信（+1.37%）；跌幅前三位行业为机械设备（-2.08%）、传媒（-1.56%）、农林牧渔（-0.48%） [3] - 收盘价方面，大周期环比+0.89%、制造环比-0.22%、科技环比+0.15%、大消费环比+0.04%、大金融环比-0.19% [3] - 转股溢价率方面，大周期环比+0.36pct、制造环比+1.8pct、科技环比+0.5pct、大消费环比+1.7pct、大金融环比+0.91pct [3] - 转换价值方面，大周期环比+0.87%、制造环比-1.60%、科技环比-0.20%、大消费环比-0.34%、大金融环比-1.26% [3] - 纯债溢价率方面，大周期环比+1.2pct、制造环比-0.3pct、科技环比+0.16pct、大消费环比+0.045pct、大金融环比-0.22pct [4] 行业轮动 - 有色金属、房地产、钢铁领涨，有色金属正股日涨跌幅1.96%，转债日涨跌幅1.51%；房地产正股日涨跌幅1.51%，转债日涨跌幅66.62%；钢铁正股日涨跌幅1.41%，转债日涨跌幅0.62% [54]

行业背景与市场动态 - 股市连续上涨后出现回调态势 投资者面临上车犹豫心理 [6] - 险资 银行理财 养老金等长期资金成为重要增量资金 主要流向"固收+"基金 [7] - 存款利率进入"1时代" 纯债投资收益下行 股市快速轮动 推动"固收+"需求增长 [8] - "固收+"基金规模突破2万亿元 银行理财等长期资金上半年贡献2700亿元规模增长 [8] "固收+"产品表现 - 全市场"固收+"基金今年前8个月中位数收益达3.02% 为纯债基金收益的四倍多 [7] - 95%以上"固收+"产品实现正收益 [7] - 多家公募"固收+"基金规模增量超百亿元 [8] 景顺长城基金业绩表现 - 截至上半年"固收+"管理规模达940亿元 上半年净增长380亿元 [9] - 连续3个季度规模环比增长 [9] - 固收类基金过去1年 2年 3年绝对收益在18家大型基金公司中排名第一 过去5年排名第四 [9] - 旗下64只固定收益类产品全部实现正收益 其中9只含权固收基金年化收益率超5.4% [9] - 28只成立超一年的含权固收基金中 25只近一年收益率超5% 14只超10% [9] 投研团队架构 - 固收团队与混合资产团队总成员超30人 平均从业年限超10年 投资人员平均从业年限达13年 [10] - 团队在宏观利率研究 信用债 可转债及资产配置领域具有丰富经验 [10] - 产品线涵盖一级债基 二级债基至偏债混合基金 形成低波动到中高波动的完整谱系 [11] 投资策略特点 - "+"策略包含大类资产切换 资产相关性优化 以及量化与主观分析结合的资产配置 [11] - 权益投资团队深度赋能 不同基金经理在特定资产类别形成鲜明风格 [11] - 彭成军擅长久期 期限结构和相对价值策略 李训练专注可转债仓位管理和个券价值挖掘 [11] - 李怡文擅长大类资产配置和权益市场风格前瞻把握 王强强调自上而下资产配置能力 [12] - 权益团队邹立虎把握周期股机会 江山聚焦TMT和AI产业链 董晗捕获半导体 互联网 军工板块行情 [12] 产品定位与市场价值 - "固收+"基金通过债券打底构建收益防波堤 用股票和可转债增强弹性收益 [8] - 产品风险调整后收益性价比与长期资金特性高度匹配 [7] - 为投资者提供平衡风险与收益的选择 兼顾固收资产防守性和权益增强机会 [16]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1 **因子名称**：大小盘风格因子[13] **因子构建思路**：通过市值维度衡量市场风格偏向大盘或小盘[13] **因子具体构建过程**：使用市值加权或特定指数对比来区分大小盘风格表现，具体计算基于不同市值组合的相对收益或风格指数差值[13] 2 **因子名称**：价值成长风格因子[13] **因子构建思路**：通过估值与成长指标区分价值与成长风格[13] **因子具体构建过程**：基于市盈率、市净率等价值指标与营收增长率、盈利增长率等成长指标，构建价值与成长组合的相对收益或风格指数[13] 3 **因子名称**：行业指数超额收益离散度因子[13] **因子构建思路**：衡量不同行业超额收益的分散程度[13] **因子具体构建过程**：计算各行业指数相对于基准指数的超额收益，然后计算这些超额收益的标准差或变异系数[13] $$ \text{离散度} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(ER_i - \overline{ER})^2} $$ 其中，$ER_i$ 代表行业i的超额收益，$\overline{ER}$ 代表所有行业超额收益的平均值，N为行业数量[13] 4 **因子名称**：行业轮动速度因子[13] **因子构建思路**：度量行业间领涨领跌角色切换的频繁程度[13] **因子具体构建过程**：基于行业收益率的排名变化率或收益率序列的自相关性计算，常用Spearman秩相关系数或行业收益率排名的变动标准差[13] 5 **因子名称**：成分股上涨比例因子[13] **因子构建思路**：反映指数内上涨个股的广度[13] **因子具体构建过程**：计算特定指数中当日上涨股票数量占指数总成分股数量的比例[13] $$ \text{上涨比例} = \frac{\text{上涨股票数量}}{\text{总成分股数量}} $$[13] 6 **因子名称**：前100个股成交额占比因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易集中度于头部个股的程度[13] **因子具体构建过程**：计算成交额前100的股票的总成交额占市场总成交额的比例[13] $$ \text{成交集中度} = \frac{\sum_{j=1}^{100} V_j}{\sum_{k=1}^{M} V_k} $$ 其中，$V_j$ 为第j只股票的成交额，M为市场总股票数[13] 7 **因子名称**：前5行业成交额占比因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易集中度于头部行业的程度[13] **因子具体构建过程**：计算成交额前5的行业的总成交额占市场总成交额的比例[13] 8 **因子名称**：指数波动率因子[13] **因子构建思路**：度量市场价格的波动程度[13] **因子具体构建过程**：通常基于指数日收益率的年化标准差计算[13] $$ \sigma = \sqrt{252} \times \sqrt{\frac{1}{T-1}\sum_{t=1}^{T}(r_t - \bar{r})^2} $$ 其中，$r_t$ 为指数日收益率，$\bar{r}$ 为平均日收益率，T为计算周期[13] 9 **因子名称**：指数换手率因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易活跃程度[13] **因子具体构建过程**：计算市场或指数的日均成交额与流通市值的比率[13] 10 **因子名称**：商品趋势强度因子[26] **因子构建思路**：度量商品期货价格的趋势性强弱[26] **因子具体构建过程**：基于价格移动平均线斜率或特定周期动量指标计算，例如使用均线排列或ADX（平均趋向指数）[26] 11 **因子名称**：商品基差动量因子[26] **因子构建思路**：衡量商品期货期限结构的变化动量[26] **因子具体构建过程**：计算近月合约与远月合约价格差（基差）的变动率或动量[26] 12 **因子名称**：商品波动率因子[26] **因子构建思路**：度量商品期货价格的波动程度[26] **因子具体构建过程**：类似股票波动率因子，基于商品期货收益率的年化标准差计算[26] 13 **因子名称**：商品流动性因子[26] **因子构建思路**：衡量商品期货市场的流动性状况[26] **因子具体构建过程**：通常使用日均成交额、持仓量或买卖价差等指标构建[26] 14 **因子名称**：期权隐含波动率因子[30] **因子构建思路**：从期权价格中提取市场对未来波动率的预期[30] **因子具体构建过程**：使用B-S等期权定价模型，通过期权市场价格反推得出的波动率数值[30] 15 **因子名称**：期权偏度因子[30] **因子构建思路**：度量期权市场隐含概率分布的不对称性[30] **因子具体构建过程**：通过不同行权价的期权隐含波动率曲线计算，常用看跌看涨期权波动率差或风险中性偏度[30] 16 **因子名称**：百元转股溢价率因子[31] **因子构建思路**：衡量可转债价格相对于转换价值的溢价程度[31] **因子具体构建过程**：计算可转债价格除以转换价值减一，转换价值为转股比例乘以正股价格[31] $$ \text{转股溢价率} = \frac{\text{可转债价格}}{\text{转换价值}} - 1 $$[31] 17 **因子名称**：低转股溢价率因子[31] **因子构建思路**：筛选转股溢价率较低的可转债群体[31] **因子具体构建过程**：设定转股溢价率阈值，计算低于该阈值的可转债数量占比或等权组合表现[31] 18 **因子名称**：可转债市场成交额因子[31] **因子构建思路**：衡量可转债市场的交易活跃度[31] **因子具体构建过程**：计算可转债市场日均成交金额或成交额变化率[31] 因子回测效果 1 **大小盘风格因子**，上周表现：风格偏向大盘[13] 2 **价值成长风格因子**，上周表现：风格偏向价值[13] 3 **大小盘风格波动因子**，上周表现：波动上升[13] 4 **价值成长风格波动因子**，上周表现：波动下降[13] 5 **行业指数超额收益离散度因子**，上周表现：行业收益离散度上升[13] 6 **行业轮动速度因子**，上周表现：行业轮动速度上升[13] 7 **成分股上涨比例因子**，上周表现：成分股上涨比例下降[13] 8 **前100个股成交额占比因子**，上周表现：个股成交集中度上升[13] 9 **前5行业成交额占比因子**，上周表现：行业成交集中度持平上期[13] 10 **指数波动率因子**，上周表现：市场波动率上升[13] 11 **指数换手率因子**，上周表现：市场换手率上升[13] 12 **商品趋势强度因子**，上周表现：能化板块趋势强度增加，其余板块趋势强度持平上期[26] 13 **商品基差动量因子**，上周表现：黑色及能化板块基差动量有所上升[26] 14 **商品波动率因子**，上周表现：黑色及贵金属板块波动率上升[26] 15 **商品流动性因子**，上周表现：各板块流动性表现分化[26] 16 **百元转股溢价率因子**，上周表现：企稳，当前处于中间位置[31] 17 **低转股溢价率因子**，上周表现：占比明显回调，低溢价率转债表现相对较佳[31] 18 **可转债市场成交额因子**，上周表现：有一定缩量，不过还保持在健康区间[31]

市场整体观点 - 市场情绪偏热 A股上行周期未结束但正从单边上行向震荡慢牛过渡 短期波动幅度或将明显上升[1][4] - 成长风格弹性更大 周期风格更加稳健 建议风格适度均衡 布局中大盘宽基及创业板指数[1][4] - 风险偏好较高投资者可关注科技 新能源 稀土 有色 医药等热点行业轮动机会[1][4] 权益市场表现 - 大小盘风格偏向大盘 价值风格大幅占优[1][6] - 大小盘风格波动迅速上升 价值成长风格波动下降[1][6] - 行业指数超额收益离散度上升 行业轮动速度上升 成分股上涨比例下降[6] - 前100个股成交额占比上升 前5行业成交额占比与上期持平[6] - 市场波动率与换手率均继续上升[7] 商品市场表现 - 能化板块趋势强度增加 其余板块趋势强度持平上期[2][21] - 黑色及能化板块基差动量有所上升[2][21] - 黑色及贵金属板块波动率上升[2][21] - 各板块流动性表现分化[2][21] 期权市场表现 - 上证50与中证1000隐含波动率仍处高位但边际松动[2][25] - 50ETF看跌期权偏度快速上升 中证1000维持不变[2][25] - 中证1000贴水呈收敛态势 市场分歧增大 热点开始轮动和扩散[2][25] 可转债市场表现 - 转债市场先下跌后修复 周内波动较大[2][27] - 百元转股溢价率企稳 处于中间位置[2][27] - 低转股溢价率转债占比明显回调 低溢价率转债表现较佳[2][27] - 市场成交额缩量但保持在健康区间 信用利差近期有上升势头[2][27]

市场整体观点 - 券商策略分析师普遍看好A股市场，提出慢牛、健康牛等积极观点 [1] - 市场调整主要源于浮盈盘兑现需求与结构性交易集中，而非重大利空因素 [1] - 牛市中的回撤时间和幅度有限，20日和60日均线为重要支撑 [1] 市场驱动力与资金流向 - 中期牛市行情驱动力未改变，政策对稳股市提供有力支持 [1] - 险资、养老金等中长期资金正在加大入市力度 [1] - 居民端潜在增量资金仍较为充沛 [1] - 美联储降息预期升温有利于人民币汇率偏强运行和外资流入中国资产 [1] - ETF资金流向明显分化，宽基减而行业/主题增，A股减而港股增 [2] - 居民和产业资本对牛熊市影响可能比机构大，产业资本一旦转入流入后续大概率是牛市 [3] 结构分化与轮动 - 此前行情结构极致分化，需要短期波动进行消化、整固 [1] - 后续结构比节奏重要，指数波动空间有限，建议通过结构而非仓位应对 [1] - 结构上将逐步摆脱前期的极致分化、一枝独秀，走向轮动扩散、多点开花 [1] - 短期A股指数层面宽幅震荡概率上升，结构上或将在景气板块内部切换 [1] - 行业轮动强度持续降至年内新低，市场分化已较为极致 [2] 港股配置机会 - 受益于美国降息预期升温和美元走弱，香港利率边际压制减弱 [1] - 港股配置性价比进一步抬升 [1] - 美联储降息背景下，港股有望获得外资+南下双加持 [2] 关注板块与行业 - 景气赛道有望在产业变迁过程中享受估值溢价，如固态电池、储能、创新药、机器人等 [2] - 关注港股互联网、创新药、新能源、新消费、景气周期（有色、化工） [2] - 行业关注新能源（锂电等）、港股互联网、创新药、有色、非银、半导体/算力链等 [3] - 主题关注固态电池、机器人等 [3] - 关注兼具周期属性与高股息特征的板块，如煤炭、有色金属等 [3] - 红利板块仍是外资和长线资金偏好的方向，配置价值突出 [3] - 对于科技（半导体、自主可控等）与券商板块，若后续反弹后继续调整，反而是中期加仓良机 [3] 订单改善行业 - 中报A股预收账款+合同负债同比增速继续大幅改善 [3] - H1同比增速较高、增长贡献度较高的一级行业是计算机、基础化工、国防军工、电力设备、汽车 [3] - 订单增速同比高增的行业包括风电（电缆/风机/塔筒桩基）、锂电池、锂电设备、摩托车、半导体（设备）、CXO、自动化设备（如3C设备）、其他电源设备、IT服务、计算机设备 [3] - 这些行业订单连续2-3个季度改善，且该指标与股价表现存在正相关性 [3] 政策与事件催化 - 10月中下旬中美元首会晤若能落地，有望缓和外部不确定性 [3] - 四中全会将聚焦十五五规划，或将明确科技创新与新质生产力在未来五年的战略地位 [3] - 上述事件均有望成为市场情绪和资金流向的关键拐点 [3] 资金流向特征 - 居民资金变动幅度更大，和牛熊市波动更为同步 [3] - 保险和外资流入的节奏和牛熊市偏差较大 [3] - 产业资本大部分时间是流出的，但一旦转入流入，后续大概率是牛市 [3] - 当下居民资金流入力度虽然比2014-15年牛市后期慢，但比2014年6月资金更多、资深投资者更早入市 [3] - 产业资本流出项有增加，但依然大幅低于2020-2022年，牛市大概率尚未进入后期 [3]

科创债/信用债ETF配置策略 - 信用债ETF配置策略主要考虑保留现金或配置债券、寻求弹性或静态收益、久期或信用下沉选择、期限结构哑铃或子弹型四个问题[4] - 历史复盘显示信用债ETF在行情偏弱时持有现金概率不高 在低利率环境下主动博取静态收益性价比低 利率恢复震荡时会拉长久期寻求弹性[4] - 大部分ETF产品上市后普遍快速提升久期 信用评级动态适配 高评级在债市走强或走弱阶段主导 期限结构偏哑铃型居多[4] 当前科创债ETF配置偏好 - 当前市场环境下科创债ETF配置偏好与回调期信用债ETF相似 择券维持高弹性为主 偏好高评级和哑铃型期限结构[5] - 回调后科创债票息吸引力未明显增加 久期已较长可能先稳住久期 信用维度延续高评级坚守 保持AAA级及以上仓位主导[5] - 期限结构或转向哑铃策略以平衡防御与弹性 博弈曲线走平[5] 科创债扩容预期下择券策略 - 成分券与非成分券利差收窄 截至8月29日科创债成分券与可比券利差为-10BP 较7月18日收窄0.7BP 永续债收窄幅度更大[6] - 扩容预期下永续(非次级)科创债配置需求有望抬升 第一批10只科创债ETF中3家配置永续债 第二批上市后普通科创债可得性可能下降[6] - 债市调整阶段科创债一级新发挖掘空间抬升 7月以来每周平均发行规模427亿元(交易所242亿/银行间184亿) 新发利差为-4.5BP[6] 基本面量化风格与行业轮动 - 2025Q3大小盘轮动发出小盘信号 8月小盘相对大盘月超额1.34% 价值成长轮动发出成长信号 8月成长相对价值月超额12.76%[11] - 8月行业轮动组合绝对收益均超12% 超额均在4%以上 单因子多策略月收益率13.19% 超额4.59%[11] - 9月单因子策略推荐计算机/通信/传媒/非银行金融 复合因子策略推荐通信/电子/计算机/家电/传媒[13] 食品饮料行业表现 - 25Q2食品饮料板块收入同比+0.2% 净利润-2% 25H1收入/净利润均+1% 白酒受消费环境压制需求 行业加速去库[16] - 25Q2高端/次高端/区域白酒营收分别+3%/-5%/-27% 净利+1%/-19%/-42% 茅台为首的高端酒业绩稳定 二三线品牌分化明显[16] - 大众品表现分化:啤酒收入+2%净利+13% 黄酒收入+9%净利+64% 软饮料收入+17%净利+19% 零食收入+11%净利-54%[17] - 乳制品收入+4%净利+47% 调味品收入+6%净利+9% 餐饮供应链收入+3%利润-14% 卤制品收入-14%净利-41%[17]

量化模型与构建方式 1. 风格轮动模型 - **模型名称**：风格轮动模型[38] - **模型构建思路**：基于资产定价模型，从宏观经济、市场状态和微观特征三个层次构建多维度指标，预测市场风格（如大小盘、价值成长）的轮动[38] - **模型具体构建过程**： 1. **宏观经济维度**：从经济增长、消费、货币、利率、汇率和地产六个维度选取宏观因子，定义5种事件模式（历史高位/低位、边际改善、超预期、创新高/新低），通过事件驱动法研究宏观事件与风格收益的关系[38] 2. **市场状态维度**：计算中证全指的月涨跌幅、月换手率、月波动率、ERP、BP、DRP和中证红利指数的月超额收益作为代理变量，采用事件研究法考察市场状态与风格轮动的关系[38] 3. **微观特征维度**：从上市公司业绩变化、资金趋向和交易情绪三个方面构建信号，使用多因子模型，强调相对位置比较而非绝对数值，业绩、资金和量价类因子均呈现动量效应[39] 2. 行业轮动模型 - **模型名称**：行业轮动模型[40] - **模型构建思路**：从微观视角构建行业轮动模型，涵盖基本面、技术面和分析师三个维度的信息，生成行业综合得分[40][44] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面因子**：包括季度EP、盈余公告日开盘跳空、单季度净利润同比增速、季度ROE、盈利超预期幅度、毛利超预期幅度[44] 2. **分析师因子**：包括三个月预期净利润上下调、一致预测ROE环比变化率[44] 3. **技术面因子**：包括成交量调整动量、剥离涨停动量[44] 4. **综合得分计算**：对每个行业计算基本面、分析师、动量、资金面、风格面、拥挤度等子维度得分，加权得到综合得分[28] 3. 策略择时模型 - **模型名称**：策略择时模型[44][46] - **模型构建思路**：通过多维度指标体系判断市场环境更适合选股策略还是行业轮动策略，生成择时信号[44][46] - **模型具体构建过程**： 1. **指标维度**：包括经济基本面、市场周期、风格切换、行业切换、资金切换、行业内分化、景气分歧度、投资者结构共8个指标[46] 2. **信号生成**：每个子指标输出信号（1表示适合选股，-1表示适合行业轮动，0表示中间态），综合投票得到最终信号[29][30] 量化因子与构建方式 1. 价值类因子 - **因子名称**：预期EP[15] - **因子构建思路**：基于预期盈利和市值的估值因子[15] - **因子具体构建过程**：$$预期EP = \frac{预期盈利}{市值}$$[15] - **因子名称**：股息率TTM[15] - **因子构建思路**：衡量公司分红回报的因子[15] - **因子具体构建过程**：$$股息率TTM = \frac{近12个月股息}{市值}$$[15] - **因子名称**：营收企业价值比[15] - **因子构建思路**：衡量营收相对于企业价值的比率[15] - **因子具体构建过程**：$$营收企业价值比 = \frac{营业收入}{企业价值}$$[15] 2. 成长类因子 - **因子名称**：营收超预期[15] - **因子构建思路**：衡量公司营收超出市场预期的程度[15] - **因子名称**：季度净利润同比增速[15] - **因子构建思路**：衡量公司净利润同比增长情况[15] - **因子具体构建过程**：$$季度净利润同比增速 = \frac{本期净利润 - 上年同期净利润}{上年同期净利润}$$[15] - **因子名称**：季度营业收入同比增速[15] - **因子构建思路**：衡量公司营业收入同比增长情况[15] - **因子具体构建过程**：$$季度营业收入同比增速 = \frac{本期营业收入 - 上年同期营业收入}{上年同期营业收入}$$[15] 3. 盈利类因子 - **因子名称**：季度ROE_Q[15] - **因子构建思路**：衡量公司季度净资产收益率[15] - **因子具体构建过程**：$$季度ROE_Q = \frac{季度净利润}{净资产}$$[15] - **因子名称**：季度ROA_Q[15] - **因子构建思路**：衡量公司季度总资产收益率[15] - **因子具体构建过程**：$$季度ROA_Q = \frac{季度净利润}{总资产}$$[15] 4. 分析师类因子 - **因子名称**：一致预测ROE3个月环比变化[15] - **因子构建思路**：衡量分析师对ROE预测的变化情况[15] - **因子名称**：3个月盈利上下调[15] - **因子构建思路**：衡量分析师对盈利预测的调整方向[15] 5. 量价类因子 - **因子名称**：年动量[15] - **因子构建思路**：基于年收益率的动量因子[15] - **因子名称**：月动量[15] - **因子构建思路**：基于月收益率的动量因子[15] - **因子名称**：月非流动性[15] - **因子构建思路**：衡量股票流动性的因子[15] 6. 另类因子 - **因子名称**：研发市值比[15] - **因子构建思路**：衡量公司研发投入相对于市值的比率[15] - **因子具体构建过程**：$$研发市值比 = \frac{研发费用}{市值}$$[15] - **因子名称**：股东数目时序偏离度[15] - **因子构建思路**：衡量股东数量变化偏离度的因子[15] 模型的回测效果 1. 风格轮动模型 - 9月模型判断风格为大盘成长[3][17] - 市场状态和微观特征指向大盘风格，宏观经济模型看好小盘[17] - 宏观经济和微观特征模型看好成长风格，市场状态看好价值风格[17] 2. 行业轮动模型 - 9月看好通信、电子、银行、非银行金融、家电和汽车行业[4][27] - 通信行业综合得分0.5930，基本面得分0.6808，分析师得分0.7891，动量得分0.7500[28] - 电子行业综合得分0.5257，基本面得分0.6058，分析师得分0.7188，动量得分0.6000[28] - 银行行业综合得分0.5226，基本面得分0.3563，分析师得分0.6797，动量得分0.8375[28] 3. 策略择时模型 - 9月信号维持+1，6个指标建议做选股，1个指标建议进行beta轮动[5][29] - 模型认为alpha性价比相对更高，适合做选股，在行业保持中性[5][29] 因子的回测效果 | 因子名称 | 类型 | 最近一个月累计超额 | 最近三个月累计超额 | 最近半年累计超额 | 最近一年累计超额 | |---------|------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------| | 营收超预期 | 成长 | 4.4% | 3.7% | 6.0% | 7.5% | | 年动量 | 量价 | 4.4% | 5.1% | 5.9% | 6.5% | | 一致预测ROE3个月环比变化 | 分析师 | 4.1% | 7.2% | 9.2% | 10.7% | | 毛利超预期 | 成长 | 3.6% | 4.5% | 6.5% | 7.7% | | 盈余公告日开盘跳空 | 成长 | 3.1% | 5.2% | 5.1% | 0.7% | | 季度净利润同比增速 | 成长 | 3.1% | 6.3% | 8.5% | 12.0% | | 一致预测ROE_FY3 | 分析师 | 3.1% | 4.1% | 2.6% | 0.0% | | 季度营业收入同比增速 | 成长 | 3.1% | 5.9% | 8.6% | 11.3% | | 盈余超预期 | 成长 | 3.1% | 6.9% | 8.4% | 9.8% | | 季度资产周转率变化 | 成长 | 2.5% | 4.4% | 5.6% | 8.0% | | 季度ROE_Q | 盈利 | 2.5% | 2.6% | 2.0% | -2.8% | | 季度ROA_Q | 盈利 | 2.4% | 2.6% | 3.3% | -0.8% | | 季度ROIC | 盈利 | 2.2% | 2.1% | 1.8% | -2.7% | | 营业利润TTM同比增速 | 成长 | 2.0% | 4.0% | 4.0% | 6.3% | | 净利润TTM同比增速 | 成长 | 1.9% | 3.8% | 4.2% | 6.4% | | 3个月分析师覆盖度 | 分析师 | 1.8% | 0.9% | 1.0% | 1.1% | | 大单买入强度 | 量价 | 1.7% | 2.4% | 3.2% | 1.4% | | 动态均衡估值 | 分析师 | 1.6% | 4.0% | 4.7% | 6.6% | | 预期EP | 价值 | -3.5% | -5.3% | -4.0% | -11.0% | | 季动量 | 量价 | -3.6% | 4.9% | 5.5% | 15.0% |

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：A股景气指数[30][31] **模型构建思路**：以上证指数归母净利润同比为Nowcasting目标构建高频指数，用于观测A股景气度[30] **模型具体构建过程**：通过归母净利润同比数据构建指数，具体构建方法参考报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》，但未在本文中详细说明公式和参数[30] 2. **模型名称**：A股情绪指数[33][36][38] **模型构建思路**：基于市场波动率和成交额的变化方向划分四个象限，构造包含见底预警与见顶预警的情绪指数[33] **模型具体构建过程**：将市场按波动率和成交额变化方向分为四个象限，其中“波动上-成交下”区间为显著负收益，其余为显著正收益，据此构建情绪指数，具体方法参考报告《视角透析：A股情绪指数构建与观察》，但未在本文中详细说明公式和参数[33][36] 3. **模型名称**：中证500增强组合[44][45][48] **模型构建思路**：通过量化策略模型构建中证500指数的增强组合，以获取超额收益[44][45] **模型具体构建过程**：根据策略模型生成持仓权重，具体模型构建方法未在本文中详细说明，但提供了持仓明细[48][49] 4. **模型名称**：沪深300增强组合[51][53][54] **模型构建思路**：通过量化策略模型构建沪深300指数的增强组合，以获取超额收益[51][53] **模型具体构建过程**：根据策略模型生成持仓权重，具体模型构建方法未在本文中详细说明，但提供了持仓明细[54] 模型的回测效果 1. **中证500增强组合**：本周收益2.58%，跑输基准0.66%；2020年至今超额收益51.73%，最大回撤-4.99%[45] 2. **沪深300增强组合**：本周收益3.54%，跑赢基准0.83%；2020年至今超额收益38.51%，最大回撤-5.86%[51] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市值（SIZE）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票市值规模[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 2. **因子名称**：BETA[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票市场风险[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 3. **因子名称**：动量（MOM）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票价格动量[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 4. **因子名称**：残差波动率（RESVOL）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票残差波动率[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 5. **因子名称**：非线性市值（NLSIZE）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票非线性市值效应[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 6. **因子名称**：估值（BTOP）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票估值水平[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 7. **因子名称**：流动性（LIQUIDITY）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票流动性[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 8. **因子名称**：盈利（EARNINGS_YIELD）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票盈利收益率[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 9. **因子名称**：成长（GROWTH）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票成长性[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 10. **因子名称**：杠杆（LVRG）[55][56] **因子构建思路**：参照BARRA因子模型构建，用于衡量股票杠杆水平[55] **因子具体构建过程**：未在本文中详细说明，但提及为BARRA风格因子之一[55] 因子的回测效果 1. **市值因子**：本周超额收益较高[56] 2. **残差波动率因子**：本周呈较为显著的负向超额收益[56] 3. **价值因子**：本周呈较为显著的负向超额收益[56] 4. **动量因子**：近期高动量股表现优异[56] 5. **价值因子**：近期表现不佳[56] 6. **杠杆因子**：近期表现不佳[56]