指数表现 - 上证指数低开高走 中证1000可选消费指数报4233 97点 [1] - 中证1000可选消费指数近一个月下跌14 64% 近三个月上涨0 88% 年至今下跌3 72% [1] 指数构成 - 中证1000行业指数系列从各行业选取流动性好 市场代表性强的证券作为样本 形成10条行业指数 [1] - 指数以2004年12月31日为基日 基点为1000 0点 [1] 权重分布 - 十大权重股合计占比25 65% 麦格米特(4 82%) 银轮股份(4 27%) 千里科技(3 07%)位列前三 [1] - 深交所成分股占比60 51% 上交所占比39 49% [1] 行业分布 - 乘用车及零部件占比51 06% 耐用消费品20 40% 零售业14 01% 纺织服装与珠宝11 91% 消费者服务2 62% [2] 调整机制 - 样本每半年调整一次 实施时间为每年6月和12月第二个星期五的下一交易日 [2] - 样本退市时从指数中剔除 公司发生并购分拆等情形参照细则处理 [2] - 中证1000指数调整时 行业指数样本同步调整 行业归属变更时进行相应调整 [2]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：DeepSeek-V3行业研报总结模型 **模型构建思路**：利用大模型的自然语言处理能力，对行业研报摘要进行智能总结，提炼核心观点和关键信息[7] **模型具体构建过程**： - 从Wind数据库获取行业研报，筛选入库时间范围内的报告（如2025年3月10日至16日）[7] - 将同一一级行业的所有摘要合并，与标准化提示词拼接后输入模型[7] - 提示词要求总结不超过200字，需准确反映研报事实、观点和结论，避免风险提示和个人意见[8] - 模型输出结果按行业分类展示（如表1至表4）[9][10][11][12] 2. **模型名称**：DeepSeek-V3行业景气度评分模型 **模型构建思路**：通过大模型量化分析行业研报中的景气度和超预期程度，解决传统行业评级离散化问题[15] **模型具体构建过程**： - 构造标准化提示词，明确要求输出两个JSON格式结果： - 第一个JSON包含研报涉及的一级/二级行业名称[17] - 第二个JSON包含对应行业的景气度（1-10分）和超预期程度评分（1-10分）[17] - 定义评分标准： - **景气度**：行业盈利水平及增长潜力[17] - **超预期程度**：实际表现与市场预期的差异[17] - 模型输入为研报摘要与提示词拼接文本，输出结构化评分数据（如图2示例）[17] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：行业景气度因子 **因子构建思路**：基于大模型对研报文本的解读，生成连续型行业景气度评分[15][17] **因子具体构建过程**： - 从研报摘要提取行业名称（中信一级/二级分类）[17] - 通过提示词定义评分规则，要求模型输出1-10分的景气度数值[17] - 计算公式： $$ \text{行业景气度} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \text{单篇研报评分}_i}{n} $$ 其中$n$为覆盖该行业的研报数量[19] 2. **因子名称**：行业超预期程度因子 **因子构建思路**：量化行业实际表现与市场预期的偏离程度[15][17] **因子具体构建过程**： - 模型根据文本分析判断行业是否超预期，输出1-10分评分[17] - 计算行业均值： $$ \text{超预期程度} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \text{单篇研报超预期评分}_i}{n} $$ 同步计算周环比变化值[19] --- 模型的回测效果 1. **DeepSeek-V3行业研报总结模型**： - 覆盖751篇初始报告，经筛选后处理682篇有效样本[19] - 输出结果按中信二级行业分类展示（如石油石化、煤炭等）[9][10][11][12] 2. **DeepSeek-V3行业景气度评分模型**： - 生成标准化JSON格式输出，包含行业名称与评分[17] - 支持跨证券公司行业分类不一致问题的解决方案[15] --- 因子的回测效果 1. **行业景气度因子**： - 航空航天行业景气度最高（9.13分），渔业最低（6.00分）[20][21] - 周变化显示通信设备行业景气度提升最显著（+0.72）[20] 2. **行业超预期程度因子**： - 航空航天超预期程度8.13分，通信设备7.88分[20] - 互联网媒体行业超预期周变化最大（+0.61）[20] （注：表5和表6完整数据见文档[20][21]，包含44个中信二级行业的因子取值及周变化）

文章核心观点 - 消费板块近日反弹明显，2025年消费修复机会明确，当前建议从攻守兼备配置渐进至弹性配置 [1] 政策预期+数据企稳，消费反弹明显 - 2月27日中信A股一级行业指数食品饮料、消费者服务等分别上涨2.22%/1.15%/0.10%/1.30%/2.22%/2.22%，对应A股上证指数/深圳成指/创业板指涨跌幅分别为+0.23%/-0.26%/-0.52%；港股恒生必需性消费/非必需性消费分别上涨1.90%/0.10%，对应恒生指数/恒生科技指数涨跌幅则分别为-0.29%/-1.22% [2] 消费反弹原因 - 地产数据持续企稳，2025年前7周国内100大中城市土地成交总价较2024年同期增长55%，平均溢价为7.2%（2024年同期为2.5%），82城二手房交易量春节后持续走高，地产企稳对经济企稳修复信号意义大，消费预期跟随转好 [3] - 补贴政策预期有望扩展到服务消费领域，2月27日商务部新闻发布会表示将推动出台支持家政服务等政策，预计上海等地探索的服务消费券将更大规模推广，2024年9月以来上海（5亿）、杭州（4.3亿）、四川（4亿）等地用地方财政资金发放消费券补贴消费服务方向 [4] - 消费韧性显现发出企稳信号，消费在数年疲弱表现下供需格局调整优化，2025年偏必需品类需求有望走过低点企稳修复 [5] - 资金轮动下“高切低”，春节后科技行情火热，阶段性高位下有向消费等板块调整配置资金需求，下周两会窗口开启政策预期将成短期重要催化剂，多部门联合印发《优化消费环境三年行动方案（2025—2027年）》 [5] 居民消费动能有所回暖，权重板块估值仍处低位 - 产业基本面端自2024年9月政策拐点后居民资产和收入信心改善，2025年1月居民收入预期指数为31.4%，较2024年9月上升4.3pcts，一线居民更乐观；高频数据显示春节期间交通出行等表现亮眼，零售和餐饮较去年同期提升，物价端近月来持续改善，核心CPI连续4个月回升 [6] - 截至2月27日，食品饮料/消费者服务/农林牧渔/轻工制造/商贸零售/纺织服装行业PE（TTM，整体法剔除负值）为21x / 31x / 19x / 21x / 22x / 20x，分别为2019年至今均值的60%/65%/63%/93%/125%/111%，以食品饮料为代表的权重板块估值仍处低位 [6] 重申2025年消费配置观点 - 当前消费估值仍处于合理偏低水平，经营端即使不考虑政策潜在拉动，24Q4多数消费行业尤其是偏必需品行业基本面基本企稳，25Q2有望成为多数消费行业的压力见底窗口 [8] - 建议从攻守兼备配置渐进至弹性配置，攻守兼备包括消费互联网、低估值高回报且经营有望率先企稳的乳制品、大众餐饮等板块；弹性配置包括顺周期特征明显的餐饮供应链、酒类、人力资源服务、酒店等行业 [1][8] - 当前首选数据有望率先恢复的餐饮产业链相关公司以及政策潜在受益方向，如生育政策、消费券等 [8]