市场整体表现 - 沪指涨超1%，站稳4000点，创出十年以来的阶段新高[1] - 两市成交额逼近1.8万亿元人民币，市场热度高[3] - 超过3600只股票上涨，呈现普涨格局[3] 领涨行业与公司 - 脑机接口板块掀起涨停潮，作为具有“未来感”的科技主线受到资金追捧[3] - 有色金属和化工等顺周期行业走强，紫金矿业市值突破一万亿元人民币，体现了经济复苏的线索[3] - 保险、券商等金融“压舱石”行业稳步推高指数[3] 市场风格与资金动向 - 市场呈现明显的结构性牛市特征，内部进行激烈的“高低切换”和“风格轮动”[3] - 资金从短期涨幅较大的领域如CPO、算力硬件等AI硬件板块流出，流向新的故事和相对低估的方向[3] - 行情进入“重结构、轻指数”的深度演绎阶段，选对主线比看对大盘更重要[4] 投资策略参考 - 对于已持有领涨主线（如有色、化工、脑机接口核心标的）的仓位，建议采取“持盈观察”策略[5] - 对于持有正在调整的AI硬件方向的仓位，需区分逻辑过硬的龙头与跟风概念股，对前者保持定力，后者考虑调整仓位[5] - 对于轻仓投资者，不建议在情绪高点追涨领涨板块，可关注强势板块后续的分歧低吸机会，或挖掘尚未大幅启动但逻辑与主线共鸣的潜力板块[5]

春季行情分歧度的市场信号意义 - 春季行情期间行业涨跌幅的分歧度（以一级和二级行业涨幅方差衡量）是长周期熊牛转换的标志 [3][4][7] - 2013年一级行业春躁涨幅方差为8.4%，二级行业为10%，随后2014年开启大牛市 [7] - 2015年一级行业春躁涨幅方差达10.8%，二级行业达17.9%，当年发生牛熊转换 [7] - 2019年二级行业涨幅方差达16.6%，超额收益极差超过120个百分点，市场由熊转牛 [7] - 2021年二级行业涨幅方差在17%以上，超额收益极差接近100个百分点，核心资产行情步入尾声 [7] - 2024年一级行业分歧度处于2010年以来较高水平，市场由熊转牛 [7] 分歧度加大开启风格轮动 - 行业分歧度加大的时点往往开启市场风格的轮动序章 [4][8] - 2019年春季躁动期间，成长风格快速跑赢价值风格，逆转了2018年的趋势，并开启了为期3年的大级别占优行情 [4][8] - 2021年春季躁动提前，以茅指数为代表的大盘蓝筹加速赶顶，期间25%-75%分位数涨跌幅差达到2010年以来最大值，显示强势风格内部松动，赶顶后走弱 [8] 春季躁动窗口确立中长期主线 - 在春季躁动窗口演绎出的新市场主线，有望在风格确立后的1-2年内持续占优 [4][10] - 以2019-2020年的科创和新能源牛市为例，2019年春躁期间半导体、消费电子开启主升，全年延续强势表现 [4][10] - 2020年春季躁动期间，领涨行业从消费电子转向风光锂，锂电池、光伏加工设备、光伏辅材在春躁结束至2020年末上涨超过100%，电池化学品、风电零部件上涨超过70% [11] - 从规律看，春躁前一个月与春躁期间的行业涨幅基本呈负相关，而春躁期间涨幅与春躁结束至年末涨幅呈正相关 [11] - 2024年的情形与2019年相似，但风格轮动更为极致，春躁前表现靠前的行业在春躁期间基本垫底 [11] 春季躁动的业绩交易逻辑 - 后视镜视角看，春季躁动更多交易上一年年报的反转预期和下一年年报的确定性预期 [5][18] - 根据2010-2024年回测，上一年年报处于“企稳前夕”组别的行业，在春季躁动区间的胜率更高 [5][18] - 当年年报处于“景气”和“企稳”组的行业，在春季躁动区间的胜率更高 [5][18] - 随着ROE磨底结束确认上行（如2016-2018年），市场博弈困境反转的可能性越大 [18] PPI回正周期中的景气交易规律 - 从更长的报告期区间看，PPI回正预期影响对景气延续和困境反转的交易 [5][21] - 后视镜视角下，PPI从前低到0与PPI回正的前后两个季度，市场完成了从交易景气修复到交易景气企稳的转变 [5][21] - 当PPI离回正尚有一定距离时，更景气的组别收益确定性相对更高 [5][21] - 当PPI在0附近时，处在景气企稳边缘的组别收益确定性相对更高 [5][21] - 终局视角看，PPI回正时，市场常常选择了终局景气的行业，即各个区间结束时财报最景气的行业在区间内表现最好 [21]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2026年1月建议增配权益资产，关注小盘、成长风格；固收+基金关注偏稳健品种，债基关注短久期品种；转向看多港股；短债机会好于长债 [2][82] 根据相关目录分别进行总结 2025年12月回顾 - A股上涨，上证指数涨2.06%，科创50涨1.28%，中证500涨幅较大，中盘成长风格涨幅最大；美股震荡，道琼斯指数涨0.73%，纳斯达克指数跌0.53%，港股下跌 [8][14] - 美债、国债利率短端下行长端上行，1年期美债收益率下行至3.48%，10年期上行至4.18%；1年期国债收益率下行至1.34%，10年期上行至1.85% [8][18] - 商品价格分化，CRB商品指数跌0.90%，南华商品指数涨3.09，COMEX黄金涨1.78%，原油价格跌至60.9美元/桶 [8][26] - 美元指数下行至98.27，人民币升值，在岸汇率升至6.99，离岸汇率升至6.98 [8][22] - 基金市场表现较好，发行规模上升至1129亿元，较上月升19%；权益型ETF基金资金净流入1049.8亿元，权益型LOF基金资金净流入3.6亿元 [33][39] - 主动权益基金增持质量和红利风格，减持景气和价值潜力风格，质量和红利风格仓位中位数分别升至44%和25% [40] 2026年1月展望 海外环境 - 2025年12月美联储如期降息25bp，市场预期2026年仍将继续降息；美国长债利率上行 [48] 国内环境 - 信用因子转向上行，通胀因子继续回升，私人部门融资增速转向上行，货币环境收紧，模型触发经济复苏信号，建议增配权益资产 [51] 择时策略回顾 - 2025年股债轮动策略胜率73%，累计超额收益率4.7%，最大回撤仅5% [54] 交易视角 - 股市赔率接近3年均值，沪深300股息率2.8%，权益风险溢价ERP(DY)为1.5，处近3年72.5%分位数 [55] - A股市场情绪波动加剧，情绪指数跌出乐观区间 [59] 市场风格 - 成长价值风格轮动模型显示市场因子、美债利率、风格动量均利好成长，推荐成长风格 [65] - 大小盘风格轮动模型显示信用环境、长短期风格动量推荐小盘，货币环境推荐大盘，综合推荐小盘风格 [68] 轮动策略回顾 - 2025年成长价值轮动模型累计收益率32.5%，超越基准8.4个百分点；大小盘轮动模型累计收益率39.6%，超越基准10.1个百分点 [73] 港股市场 - 基于宏观综合指标的港股择时模型转向看多港股 [77] 国内债市 - 短端流动性收紧，长端利率上行，短债机会好于长债 [80] 基金配置策略 - 建议关注东吴移动互联（001323.OF）、中信保诚多策略（165531.OF）、嘉实新消费（001044.OF）、中银稳健添利（380009.OF）、鹏华稳利短债（007515.OF） [2][82]

公司资本运作 - 越疆董事会于2025年12月29日宣布，已决定启动首次公开发行人民币普通股并于深圳证券交易所上市的计划，以推动业务发展、增强整体竞争力并确保达成运营目标及长远发展策略[1] 市场行情特征 - 沪指实现九连阳，但市场内部超过3300只股票下跌，呈现极度分化格局[1] - 市场并非全面牛市，而是极致的结构性抱团，资金集中涌向商业航天、机器人、脑机接口等有宏大叙事的方向，而医药、电池、消费等板块则持续下跌[3] - 指数繁荣掩盖了大部分投资者“只赚指数不赚钱”的尴尬局面[3] 板块表现分析 - 商业航天等热点板块表现强势，出现八连板、四连板等行情[3] - 医药、电池、消费等方向缺乏短期催化或逻辑不被认可，资金被抽离，表现冷清[3] 投资策略讨论 - 若选择参与当前热点，应聚焦商业航天这一绝对主线，并采取“只等分歧，绝不追高”的策略，在盘中震荡回落时进行短线试探[4] - 若不愿追高，可关注近期被市场忽视、业绩扎实的消费及医药核心资产，耐心等待资金回流带来的反弹机会[4]

基金定投方法 - 基金定投被描述为非常适合懒人的投资方式，但需要聪明地进行[2] - 定投前需要做好准备并制定计划，文章提及有4种定投方法以及如何止盈[2] - 提供了一门限时免费课程帮助投资者解决相关问题，并附有课程笔记和思维导图以辅助学习[2][3] 市场五星级阶段特征 - 五星级是股票市场估值最低、投资价值最高的阶段，在投资中比较少见[6] - 例如在最近一轮熊市中，2022年、2023年、2025年五星级时间较少，且回到五星后下跌幅度不大[7] - 2018年五星级仅持续约1个月，而2013-2014年A股五星级持续时间较长，接近一年[7] 五星级出现条件 - 市场通常处于复杂动态变化过程，大部分时间不同品种表现各异，存在风格轮动，整体估值难达特别低[8] - 五星级出现需要不同风格、行业品种一起下跌，通常熊市仅为四星级估值[10] - 每隔几年，影响力大且众所周知、能影响绝大部分投资者心态的极端事件可能导致市场大幅波动并跌至五星级，例如2008年全球危机、2012年欧债危机、2018年贸易摩擦、2020年新冠疫情[10] 五星级出现频率 - 站在3-5年的角度，五星级平均可能只出现一次，且每次持续时间较短[10]

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * **模型名称**：短期择时模型[7][16] * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干具体指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出看多、中性或看空的信号，最终综合形成总仓位建议[7][16][17]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：模型包含四个一级指标（基本面、估值面、情绪面、流动性），每个一级指标下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为滚动5年）的历史分位数[16][17]。 2. **信号映射规则**：根据各二级指标的分位数区间，将其映射为“乐观”（看多）、“中性”或“谨慎”（看空）的定性信号。例如，当“A股整体PE分位数”处于高位（如93.55%）时，给出“谨慎”信号，意味着估值偏高，有均值回归下行压力[16][19]。 3. **综合判断**：汇总每个一级指标下所有二级指标的信号，综合判断该维度的总体信号（乐观、中性或谨慎）[16][17]。 4. **仓位决策**：最终，综合四个维度的总体信号，形成总的仓位配置建议（例如，总仓位信号为0.00代表空仓，1.00代表满仓）[19][25]。 2. 成长价值风格轮动模型 * **模型名称**：成长价值风格轮动模型[7][26][27] * **模型构建思路**：从基本面、估值面和情绪面三个维度构建轮动信号，判断当前市场环境下成长风格与价值风格的相对强弱，从而给出超配成长、超配价值或均衡配置的建议[27][28]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格[27][29]。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格[27][29]。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格[27][29]。 根据各指标当前状态判断其对成长或价值的利好方向，并综合给出基本面维度的仓位信号（如“成长100%，价值0%”代表超配成长）[29]。 2. **估值面维度**：计算成长与价值风格的估值差（PE差和PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低时，认为估值差有均值回归上行的动力，利好成长风格；反之则利好价值风格[27][29]。 3. **情绪面维度**：计算成长与价值风格的换手差和波动差在过去5年的分位数。换手差和波动差分位数处于中性区间时，建议均衡配置；偏离中性区间时，则对某一风格有利[27][28][29]。 4. **综合决策**：结合基本面、估值面和情绪面三个维度的信号，最终给出成长与价值风格的配置比例建议[27][29]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型[7][26][31] * **模型构建思路**：从流动性、交易行为、市场结构等多个视角，选取11个有效轮动指标，构建综合的大小盘轮动信号，以判断小盘风格与大盘风格的相对强弱[31]。 * **模型具体构建过程**： 1. **多指标框架**：模型共采用11个指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 2. **日内信号生成**：每个交易日，根据各指标的预设规则独立生成看多小盘（仓位100%）或看空小盘（仓位0%）的信号[33]。 3. **信号综合**：将11个指标的信号进行综合（例如，加权平均或投票机制），得到每日的综合小盘仓位信号，其补集即为大盘仓位信号[31][33]。 4. **策略执行**：根据综合信号，在代表大盘的沪深300全收益指数和代表小盘的中证1000全收益指数之间进行轮动配置[32][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至2025年12月21日[18][21] * **年化收益率**：16.37%[18][21] * **年化波动率**：14.79%[21] * **最大回撤**：14.07%[18][21] * **夏普比率**：0.9641[21] * **收益回撤比**：1.1635[21] * **月度胜率**：66.24%[21] * **季度胜率**：60.38%[21] * **年度胜率**：78.57%[21] * **基准年化收益率**：4.76%[18][21] * **年化超额收益率**：11.61%[18][21] * **2024年以来年化收益率**：28.52%[24] * **2024年以来最大回撤**：11.04%[18][24] * **2024年以来夏普比率**：1.4662[24] * **2024年以来收益回撤比**：2.5841[24] * **2024年以来月度胜率**：72.00%[24] * **2024年以来基准年化收益率**：8.95%[24] * **2024年以来年化超额收益率**：19.57%（计算得出：28.52%-8.95%）[24] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至2025年12月21日[28][30] * **年化收益率**：12.71%[28][30] * **年化波动率**：20.79%[30] * **最大回撤**：43.07%[30] * **夏普比率**：0.5842[30] * **收益回撤比**：0.2952[30] * **月度胜率**：58.33%[30] * **季度胜率**：59.62%[30] * **基准年化收益率**：7.96%[28][30] * **年化超额收益率**：4.75%[28][30] * **2025年以来收益率**：25.36%[28][30] * **2025年以来基准收益率**：26.19%[28][30] * **2025年以来超额收益率**：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **回测区间**：2014年至2025年[32][33] * **年化收益率**：19.67%（综合信号3D平滑）[33] * **年化超额收益率**：12.66%（综合信号3D平滑）[33] * **最大回撤**：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * **2025年以来收益率**：33.64%[33] * **2025年以来基准收益率**：22.11%[33] * **2025年以来超额收益率**：11.53%[32][33] * **各独立指标年化超额收益率范围**：3.64% 至 9.61%[33] 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * **因子名称**：标准化交易量能指标[3][14] * **因子构建思路**：用于衡量市场整体交易活跃度的强弱，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断市场量能是否处于强势区间[3][14]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式，但提及其构建逻辑。该指标 likely 通过计算当前全A日均成交额（或其他成交量指标）在过去一定周期（如5年）内的分位数，或与其移动平均值（如60日均值）进行比较并标准化，从而生成一个度量交易活跃度相对位置的指标[3][9][14]。 2. 大小盘轮动交易信号框架指标 * **因子构建思路**：为构建小盘大盘轮动模型，从多个维度选取了11个有效指标，这些指标共同构成了大小盘轮动的信号框架[15][31]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了11个指标的名称，但未详细阐述每个因子的具体计算公式。这些指标涵盖了流动性、资金面、市场情绪、技术分析等多个方面[31][33]。 * **流动性/资金面指标**：R007、等级利差、融资买入余额变化[31][33]。 * **交易行为/情绪指标**：A股龙虎榜买入强度、主题投资交易情绪、大宗交易折溢价率、期权波动率风险溢价[31][33]。 * **市场结构/技术指标**：Beta离散度、PB分化度、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 3. 量化择时模型细分指标 * **因子构建思路**：短期择时模型所依赖的四个维度（基本面、估值面、情绪面、流动性）均由若干二级指标构成，这些二级指标是生成择时信号的基础因子[16][17][19]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各二级指标的名称及其信号判断逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式。构建过程通常涉及计算指标的当前值，并求其在指定历史窗口（多为过去5年）的分位数[16][17][19]。 * **基本面指标**：制造业PMI、人民币中长期贷款脉冲同比增速、M1同比增速（HP滤波去趋势）[16][19]。 * **估值面指标**：A股整体PE中位数分位数、A股整体PB中位数分位数[16][19]。 * **情绪面指标**：A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数、A股整体波动率分位数[17][19]。 * **流动性指标**：货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数[17][19]。 4. 成长价值风格轮动模型细分指标 * **因子构建思路**：成长价值风格轮动模型所依赖的三个维度（基本面、估值面、情绪面）均由若干细分指标构成，这些指标用于判断成长与价值风格的相对强弱[27][29]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各细分指标的名称及其对风格的影响逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式[27][29]。 * **基本面周期指标**：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化[27][29]。 * **估值面指标**：成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数[27][29]。 * **情绪面指标**：成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数[27][28][29]。 因子的回测效果 （注：报告未提供单个因子的独立测试结果，仅提供了由它们构成的综合模型的回测表现。各独立因子的年化超额收益率仅在小盘大盘轮动模型部分有简要列出[33]。）

个人养老金账户的税收优惠与适用性 - 个人养老金账户的主要优势在于享受个税递延优惠，投入账户的资金可在计算个税时从应纳税所得额中扣除，退休领取时按3%税率缴税[7] - 在2025年12月31日前开通账户并存入资金（每年上限12000元），可享受2025年度的个税税前扣除，需在个税APP中办理申报[3] - 个人养老金账户的吸引力与个人收入及适用税率正相关，个税税率大于等于10%的参与者更划算，收入较低、纳税较少的人群吸引力不大[5][8] - 根据测算表格，月税前收入15000元（年应纳税所得额79500元，税率10%）的参与者，每年投入12000元可节税1200元，收入越高节税金额越大，月收入10万元者年节税可达5400元[6] 个人养老金账户可投资的指数基金概况 - 个人养老金账户可投资品种包括商业养老保险、储蓄存款、理财、公募基金和国债五类[10] - 截至2025年9月30日，纳入个人养老基金名录的FOF基金共211只，指数基金共91只[10][12] - 这91只指数基金均为场外指数基金的新发Y份额，Y份额专供个人养老金账户投资，费率有优惠，与同基金的A、C份额收益相同但费率不同[13] - 这些基金覆盖了16个主流股票指数，包括宽基指数（如沪深300、中证500）、龙头策略指数（如中证A50、A100、A500）和红利策略指数（如中证红利）等[13][14] 养老指数基金的投资策略与搭配 - 经典的指数基金搭配有两组：一是沪深300搭配中证500（即覆盖中证800），同时覆盖A股大中盘股；二是龙头策略指数（A系列）搭配红利策略指数[16][19] - 在纳入的指数基金中，沪深300指数基金有22只，中证500指数基金有17只，为经典搭配提供了充足选择[17] - A股存在成长与价值风格轮动的特征，例如2021-2024年价值风格强势，而2025年以来成长风格表现较好[25][26][32] - 长期来看，成长与价值风格收益差别不大，但短期表现各异，分散配置不同风格（如同时配置代表成长风格的龙头策略和代表价值风格的红利策略）并定期再平衡，有助于获取更稳定的超额收益并降低波动[28][35][36] 个人养老金账户的投资操作实务 - 个人养老金账户支持灵活的定投方式，可按年投入12000元，或按月投入1000元，按周投入约250元，资金紧张时可暂停投入[38][39] - 投资策略可采用定期不定额方式，公式为：定投金额 = 基础金额 × (低估市盈率 / 当前市盈率)^2，旨在低估时买入更多[39] - 卖出策略采用估值止盈法，指数低估时定投，正常估值时持有，高估时止盈，止盈后资金可转向账户内的国债、储蓄存款等低波动品种[40] - 个人养老金账户资金封闭运行，通常需满足退休等特定条件方可领取，但账户内的基金可以操作赎回，只是赎回资金仍留在账户内[53][54] 相关工具与数据参考 - 提供了养老指数基金估值表，每周二更新，包含指数市盈率、市净率、股息率、ROE及历史分位数等数据，并标注对应的Y份额基金代码，供投资者查询与决策[43][46][47][48] - 例如，截至估值表发布时，沪深300指数市盈率为15.63，近十年市盈率分位数为83.14%；中证红利指数市盈率为10.05，股息率达4.78%[46][48] - 投资者可通过银行渠道或天天基金、雪球等线上平台绑定个人养老金资金账户后买入养老指数基金，线上平台申购费可能更低[51][52][53] - 该定投计划适合能接受指数基金波动风险且距离退休5年以上的投资者，临近退休者可考虑转向波动更小的养老理财或储蓄产品[49][50]

市场行情与风格轮动 - 2025年12月15日，大盘整体下跌，收盘估值处于4.2星级 [1] - 市场呈现风格轮动特征，大盘股微跌，中小盘股下跌稍多，前期低迷的价值风格及红利、现金流等指数今日上涨，而前期强势的成长风格则下跌较多 [2][3][4][5] - 近两三个月市场处于横盘震荡状态，成长与价值风格轮番表现 [6] - 上周五（12月12日）为年度指数调仓日，调仓后多数红利、价值、低波动等指数的估值略有降低 [7][8] - 今日出台提振内需的利好政策，带动消费50等指数普遍上涨 [9] - 港股市场上周五大涨后今日下跌，港股科技等指数在下跌后重新回到低估区域 [10][11] 债券基金投资分析 - 债券基金定投主要有两种目的：一是类似零存整取的“存钱”目的，二是通过“微笑曲线”在浮亏阶段定投以降低平均成本和波动风险 [12][13][14][15][16][17][18][19][20] - 在盈利阶段进行债券基金定投会拉高持仓成本 [21] - 债券基金类别按波动风险从低到高可分为：短期纯债基金（年波动通常在1%以内）、长期纯债基金（波动可达百分之几）、一级债基（波动与长期纯债类似）、二级债基（波动通常达百分之几）以及可转债基金（波动最大，可达20%以上） [22][23][26] - 对于短债等波动小的基金，定投主要起攒钱作用，对降低成本作用甚微；对于长期纯债基金，定投效果更佳，尤其是在其投资价值高的阶段 [24][25] - 债券市场存在熊市周期，例如2016-2018年及2020-2021年 [27] - 债券下跌后利息收益率提升，长期纯债的性价比随之提高，其投资价值可通过10年期国债收益率判断：收益率低于2%时性价比偏低，高于2%时投资价值更高 [28][29][30][31][33] - 2024年10年期国债收益率曾处于1.6%上下，近期已反弹至1.84%上下，目前长期纯债仍可耐心等待更好的投资机会 [32][34] - “固收+”品种（如二级债基、偏债混合基金）通常大部分配置债券，少部分配置股票、可转债等资产，其中股票部分多偏向红利低波动、自由现金流等高股息、价值风格品种 [35][36] - 2025年股票市场表现尚可，“固收+”品种如“月薪宝”、“365天组合”等均有不错涨幅，目前部分红利低波动、自由现金流类资产仍处低估，相关“固收+”产品作为债券类资产仍可考虑 [37][38][39] - 至牛市中后期，“固收+”可能不再适合，而长期纯债可能跌出投资机会 [39] 主要指数估值数据摘要 - 根据2025年12月15日估值表，部分主要指数估值数据如下： - 沪港深红利低波：盈利收益率10.26%，市盈率9.75，市净率0.96，股息率3.87%，ROE 9.85% [45] - 上证红利：盈利收益率10.19%，市盈率9.81，市净率0.96，股息率5.11%，ROE 9.79% [45] - 消费50：市盈率22.44，市净率3.35，股息率4.10%，ROE 14.93% [45] - 港股科技：市盈率38.96，市净率3.26，股息率0.68%，ROE 8.37% [45] - 沪深300：市盈率15.63，市净率1.79，股息率2.37%，ROE 11.45% [45] - 创业板：市盈率41.94，市净率5.60，股息率0.88%，ROE 13.35% [45] - 十年期国债收益率为1.84% [45] - 表格中绿色品种为低估适合定投的品种，黄色为正常可暂停定投继续持有，红色为高估，蓝色为债券类参考资料 [46] 债券指数相关数据 - 根据债券指数估值表，部分关键数据如下： - 一年期定期存款利率为0.95% [50] - 货币基金七日年化收益率中位数为1.23% [50] - 10年期国债指数：修正久期7.62，到期收益率1.78%，近1年年化收益1.57%，近5年年化收益4.88%，近5年最大回撤-2.14%，近10年最大回撤-6.02% [50] - 30年期国债指数：修正久期20.15，到期收益率2.29%，近1年年化收益-3.04%，近5年年化收益8.49%，近5年最大回撤-7.17%，近10年最大回撤-16.37% [50] - 中证短融指数近5年最大回撤为-0.12% [50] - 7-10年期政金债指数近10年最大回撤为-8.85% [50]

报告行业投资评级 - 中信五风格-成长★☆☆，一颗星代表偏多，判断趋势有上涨驱动，但盘面可操作性不强 [4] 报告的核心观点 - 截至2025/12/12当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度涨跌幅分别为0.26%、0.11%、 -1.21%；近一周纯债策略收益小幅回升，普通股票策略收益表现相对偏强，贵金属ETF收益继续走高，能源化工与豆粕ETF有所回撤；成长风格收涨，其余风格收跌，成长与金融风格相对强弱边际提升，稳定风格相对强弱动量显著走低；金融风格基金平均超额表现相对偏弱，市场对周期风格偏移度有所下降，周期风格基金拥挤度上升至近一年以来偏高分位区间，金融与消费风格拥挤度位于近一年偏低分位区间；IH与IF基差震荡走弱，IC与IM基差呈小幅回升态势，除1000ETF外其余品种ETF平均溢价率均降至近三月偏低分位区间；流动性因子有所企稳，成长与流动性因子胜率环比回升，盈利因子小幅转弱，因子截面轮动速度边际回落；稳定风格环比回落，当前信号偏向成长风格，上周风格择时策略收益率为 -1.06%，对比基准均衡配置超额收益率为 -0.68% [4] 根据相关目录分别进行总结 基金市场回顾 - 近一周纯债策略收益小幅回升，权益策略中普通股票策略收益表现相对偏强，贵金属ETF收益继续走高，白银期货ETF上涨9.27%，能源化工与豆粕ETF有所回撤 [4] 权益市场风格 - 上周成长风格收涨，其余风格收跌，风格轮动图显示成长与金融风格相对强弱边际提升，稳定风格相对强弱动量显著走低 [4] 近期市场收益 - 展示通联全A（沪深京）、中证综合债（净）、南华商品的周度、月度、季度、半年度收益率，近一年公募基金产品成立规模单月数据及月度环比，公募基金主要策略指数近三月最大回撤和周度收益率 [6] 中信风格指数 - 展示中信风格指数净值走势、相对轮动图及各风格近一周、上一周、近一月、近三月、近六月、近一年的相对强弱和相对强弱动量数据 [7][8][9] 基金风格指数 - 展示基金风格指数超额收益表现和基金风格拥挤度数据 [10] Barra因子 - 近一周流动性因子有所企稳，周度超额收益率为0.64%，ALPHA与残差动量因子超额表现偏弱，成长与流动性因子胜率环比回升，盈利因子小幅转弱，本周因子截面轮动速度边际回落，当前位于近一年以来中等分位区间 [4] 风格择时模型 - 根据风格择时模型最新评分结果，本周稳定风格环比回落，当前信号偏向成长风格，上周风格择时策略收益率为 -1.06%，对比基准均衡配置超额收益率为 -0.68% [4]

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * **模型名称**：短期择时模型 * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干二级指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出乐观、中性或谨慎的二级信号，最终综合形成一级择时信号[16][17][18]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：模型包含四个一级维度，每个维度下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为3年）历史数据中的分位数[16][17][18]。 2. **信号映射**：根据分位数区间，将每个二级指标映射为“乐观”、“中性”或“谨慎”的定性信号。例如，当制造业PMI小于50时，给出谨慎信号；当M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数较高时，给出乐观信号[16][19]。 3. **维度综合**：对每个一级维度（如基本面）下的所有二级指标信号进行综合，得出该维度的总体信号（乐观/中性/谨慎）[16][17][18]。 4. **总信号生成**：综合四个维度的总体信号，形成最终的择时总仓位信号。报告中的信号以0（空仓）、0.5（半仓）、1.0（满仓）等形式表示[19][26]。 2. 成长价值风格轮动模型 * **模型名称**：成长价值风格轮动模型 * **模型构建思路**：从基本面、估值面、情绪面三个维度构建风格轮动信号，判断成长与价值风格的相对强弱，以决定超配成长或价值[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格。 根据各指标状态分别给出超配成长或价值的信号（例如，成长100%，价值0%），然后进行综合[27][29]。 2. **估值面维度**：计算成长与价值风格的估值差（如PE差、PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低，处于均值回归上行过程中时，利好成长风格[27][29]。 3. **情绪面维度**：计算成长与价值风格的换手差、波动差在过去5年的分位数。换手差偏高利好成长；波动差反弹至偏高位置则利好均衡配置[27][29]。 4. **综合决策**：结合基本面、估值面、情绪面三个维度的信号，最终给出超配成长或价值的建议[27][28]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型（综合大小盘轮动信号） * **模型构建思路**：从流动性、交易行为、市场结构等多个角度选取11个有效轮动指标，分别生成独立的大小盘轮动信号，然后综合这些信号形成最终的轮动建议[31]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标池**：模型共使用11个轮动指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[33]。 2. **独立信号**：每个指标独立运行，根据其自身的逻辑和阈值，每日生成一个仓位信号，以“小盘仓位百分比”表示（例如0%， 100%）[33]。 3. **信号综合**：将11个指标的每日仓位信号进行综合（具体综合方法未在本文中详述，但提及“综合信号3D平滑”），得出最终的综合轮动信号，决定超配小盘（以中证1000为代表）或大盘（以沪深300为代表）[31][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至今（全区间）及2024年以来[18][22][25]。 * **基准策略**：月度中性持仓再平衡[18]。 * **全区间（2012年底至今）表现**： * 年化收益率：16.40%[18][22] * 年化超额收益率：11.63%[18] * 年化波动率：14.80%[22] * 最大回撤：14.07%[18][22] * 夏普比率：0.9651[22] * 收益回撤比：1.1655[22] * 月度胜率：66.24%[22] * 季度胜率：60.38%[22] * 年度胜率：78.57%[22] * **2024年以来表现**： * 年化收益率：28.87%[25] * 年化超额收益率：10.11%（2025年以来）[18][22] * 年化波动率：16.80%[25] * 最大回撤：11.04%[18][25] * 夏普比率：1.4752[25] * 收益回撤比：2.6150[25] * 月度胜率：72.00%[25] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至今[28]。 * **基准策略**：月度成长与价值风格均衡配置[28]。 * **全区间表现**： * 年化收益率：12.74%[28][30] * 年化超额收益率：4.77%[28] * 年化波动率：20.80%[30] * 最大回撤：43.07%[30] * 夏普比率：0.5853[30] * 收益回撤比：0.2958[30] * 月度胜率：58.33%[30] * 季度胜率：59.62%[30] * **2025年以来表现**： * 策略收益率：25.13%[28][30] * 基准收益率：25.96%[28][30] * 超额收益率：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **回测区间**：2014年以来[32]。 * **基准**：沪深300与中证1000全收益指数等权配置[32]。 * **综合策略全区间表现**： * 年化收益率：19.73%（综合信号3D平滑）[33] * 年化超额收益率：12.67%（综合信号3D平滑）[33] * 最大回撤：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * 胜率（按交易）：50.00%（综合信号3D平滑）[33] * **分年度超额收益**：自2014年以来，策略每年均产生正向超额收益[32]。2025年以来的超额收益率为11.30%[32][33]。 * **各独立指标表现示例**：报告列出了11个独立指标的历史回测表现，例如： * 融资买入余额变化：年化超额收益率5.76%，最大回撤44.32%[33]。 * 中证1000交易量能：年化超额收益率9.64%，最大回撤39.27%[33]。 * A股龙虎榜买入强度：年化超额收益率5.69%，最大回撤54.66%[33]。 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * **因子名称**：标准化交易量能指标 * **因子构建思路**：用于衡量市场交易活跃度的相对强度，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断其是否处于强势区间[15]。 * **因子具体构建过程**：文中未给出具体计算公式，但指出该指标是“标准化”的，并且其当前值处于过去5年中位数水平之下[15]。 2. 估值分位数因子群 * **因子构建思路**：通过计算各类指数估值（PE、PB）在特定历史窗口内的分位数，来衡量当前估值的相对高低和历史位置，用于均值回归判断[8][11]。 * **因子具体构建过程**： 1. 选取估值指标，如PE_TTM中位数或PB_LF中位数[12][13]。 2. 确定历史窗口期，常见的有滚动1年、3年、5年以及指数成立以来[12][13]。 3. 计算当前估值在该窗口期历史数据中的分位数。公式可表示为： $$分位数 = \frac{排名(当前估值, 历史序列)}{历史数据总数}$$ 其中“排名”指当前估值在历史序列中从小到大排序的位置[12][13]。 4. 应用：例如，报告中计算万得全A的PE中位数滚动5年分位数为93.38%，表明当前估值高于过去5年中93.38%的时间，处于较高位置[8][11]。 3. 成长价值估值差因子 * **因子名称**：成长价值PE/PB估值差 * **因子构建思路**：计算成长风格与价值风格估值（PE或PB）的差值，并通过其历史分位数判断风格间估值差的收敛或发散趋势，用于风格轮动[27]。 * **因子具体构建过程**： 1. 分别计算成长风格指数和价值风格指数的估值（如PE中位数）[27]。 2. 计算两者的差值：$$估值差 = 成长风格估值 - 价值风格估值$$ 3. 计算该差值在过去5年（或3年）历史序列中的分位数[27][29]。 4. 应用：当估值差分位数较低时，意味着估值差处于历史较低水平，未来均值回归上行（即成长风格估值相对上升）的概率较大，从而利好成长风格[27]。 4. 市场情绪与结构因子群 * **因子构建思路**：从不同角度捕捉市场情绪、资金流向和交易结构的变化，用于择时或风格判断[17][31]。 * **因子具体构建过程**（报告中提及了多个因子，构建过程未完全展开）： * **Beta离散度**：衡量市场个股Beta值的分散程度，反映市场共识度[17]。 * **量能情绪得分**：综合量价信息的情绪指标，分位数低表明情绪偏弱[17]。 * **波动率**：市场波动水平，通常以年化标准差表示[17]。 * **货币利率指标**：反映银行间市场流动性松紧[18]。 * **汇率预期指标**：反映人民币汇率强弱预期[18]。 * **融资买入余额变化**：反映杠杆资金的入场意愿和力度[31][33]。 * **龙虎榜买入强度**：反映机构或游资等活跃资金的买入力度[31][33]。 * **主题投资交易情绪**：反映市场主题炒作的热度与集中度[31][33]。 * **PB分化度**：可能指市场个股PB估值分布的离散程度，反映结构性分化[33]。