量化模型与构建方式 1. **模型名称：港股精选组合模型**[14][15] * **模型构建思路**：该模型旨在对分析师推荐股票池进行基本面和技术面的双层优选，挑选出同时具备基本面支撑和技术面共振的超预期股票，构建港股精选股票组合[14][15]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建分析师推荐股票池**：以分析师上调盈利预测、分析师首次关注、分析师研报标题超预期事件作为分析师推荐事件，构建初始股票池[15]。 2. **双层筛选**：对分析师推荐股票池中的股票进行基本面和技术面两个维度的精选[14][15]。报告未详细说明具体使用的因子和筛选标准，但指出详细构建方式可参见专题报告《基于分析师推荐视角的港股投资策略》[14]。 * **模型评价**：该模型在长期回测中表现优异，年化超额收益显著[15]。 2. **因子名称：250日新高距离**[22] * **因子构建思路**：该因子用于量化股票价格接近其近期历史高点的程度，是识别趋势和动量效应的重要指标[20][22]。 * **因子具体构建过程**：计算最新收盘价与过去250个交易日最高收盘价的相对距离。具体公式为： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中，$Closet$为最新收盘价，$ts\_max(Close, 250)$为过去250个交易日收盘价的最大值[22]。若最新收盘价创出新高，则因子值为0；若最新收盘价较新高回落，则因子值为正值，表示回落幅度[22]。 3. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型**[22][23] * **模型构建思路**：该模型旨在从近期创出新高的股票中，进一步筛选出趋势更为平稳、持续性更好的股票[3][22]。 * **模型具体构建过程**：在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中，按以下步骤进行筛选[22][23]： 1. **样本池**：全部港股，但剔除成立时间不超过15个月的股票[23]。 2. **分析师关注度筛选**：过去6个月内，买入或增持评级的分析师研报不少于5份[23]。 3. **股价相对强弱筛选**：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[23]。 4. **股价平稳性筛选**：在满足上述条件的股票池内，用以下两个指标综合打分，取排名在前50%的股票（最少取50只）[23]： * **价格路径平滑性**：股价位移路程比。具体计算公式为： $$股价位移路程比 = \frac{过去120日涨跌幅绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$$ [22] * **创新高持续性**：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值[23]。 5. **趋势延续性筛选**：对经过上述筛选的股票，计算其过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并取排序靠前的50只股票作为最终组合[23]。 模型的回测效果 1. **港股精选组合模型**[19] * 全样本（20100101-20251231）年化收益：19.08%[19] * 全样本相对恒生指数年化超额收益：18.06%[19] * 全样本信息比率（IR）：1.19[19] * 全样本相对最大回撤：23.73%[19] * 全样本跟踪误差：14.60%[19] * 全样本收益回撤比：0.76[19] 量化因子与构建方式 *（本报告未提供除“250日新高距离”外其他独立因子的详细构建与测试结果）* 因子的回测效果 *（本报告未提供独立因子的具体测试指标取值）*

A股市场表现与归因 - 本周A股市场整体调整，中小盘板块领跌，其中北证50指数跌幅最大，为7.14%，中证1000、中证500、中证2000分别下跌3.64%、3.44%和3.00%[3][5] - 市场风格显著切换，周期板块逆势上涨，石油石化板块大涨7.18%，煤炭上涨3.50%，主要受中东地缘局势紧张驱动[3][6] - 科技成长板块深度回调，传媒、计算机、电子板块分别下跌6.96%、5.48%和5.00%，主因前期涨幅大、估值高及资金获利了结[3][6] - 市场成交活跃度提升，本周日均成交额为2.64万亿元人民币，环比增长8.37%[3][5] 港股市场表现与归因 - 本周港股主要指数全线调整，恒生科技指数、恒生指数、恒生国企指数分别下跌3.70%、3.28%和2.61%[3][8] - 行业表现分化，能源业板块上涨3.74%，而原材料业板块大跌7.79%，非必需性消费下跌5.79%[3][8] - 港股下跌主要受海外流动性收紧预期与中东地缘风险升温双重冲击，作为离岸市场对外部变化高度敏感[3][8] 后市展望与配置建议 - A股市场短期或维持震荡，建议均衡配置，以稳健类资产为底仓，关注业绩确定性强的周期品种，科技板块等待调整到位后布局[3][7] - 港股市场短期或维持震荡但存结构性机会，建议采取“哑铃策略”：一端配置高股息防御资产，另一端关注估值已大幅回调的互联网龙头[3][9] - 中东地缘局势演变是影响周期板块的核心变量，若冲突持续，能源等品种或有表现机会，但需警惕局势缓和后的回调风险[3][7] - 科技成长板块经历调整后估值回落，但业绩披露期临近，市场关注点将转向业绩兑现能力，缺乏基本面支撑的题材股或继续承压[3][7]

核心观点 - 报告认为A股与港股市场短期均将维持震荡格局，但存在结构性机会 A股市场风格发生显著切换，从前期领涨的科技成长板块转向周期与价值板块，主要受中东地缘局势驱动，而科技板块因估值偏高和获利了结压力出现深度回调[3][5][6] 港股市场受海外流动性收紧预期与地缘风险双重冲击而下跌，建议采取“哑铃策略”进行配置，一端是高股息防御资产，另一端是估值回调的互联网龙头[3][8][9] A股市场分析 - **市场走势**：本周A股整体调整，中小盘板块跌幅显著大于大盘指数 中证1000、中证500、中证2000分别下跌3.64%、3.44%、3.00%，北证50领跌7.14%[3][5] 大盘指数相对抗跌，上证指数、沪深300、上证50分别下跌0.93%、1.07%、1.54%[3][5] 风格上，大盘价值板块上涨1.17%，而小盘成长、小盘价值板块分别下跌3.94%、2.55%[3][5] 市场活跃度提升，本周日均成交额达2.64万亿元，环比增长8.37%[3][5] - **驱动因素剖析**：市场风格切换由地缘政治与板块轮动共同驱动 周期板块逆势上涨，石油石化板块大涨7.18%，煤炭上涨3.50%，主要受美伊冲突升级及伊朗封锁霍尔木兹海峡导致原油供给担忧推动，国际油价突破80美元/桶[3][6] 电力及公用事业板块上涨2.88%，受益于能源安全主题及高股息防御属性[3][6] 科技成长板块深度回调，传媒、计算机、电子板块分别下跌6.96%、5.48%、5.00%，主因是前期涨幅大、估值偏高引发资金获利了结[3][6] - **后市展望与配置建议**：市场短期或维持震荡调整，配置建议以均衡为主 中东地缘局势演变是影响周期板块的核心变量，若冲突持续，能源、化工等涨价链品种仍有表现机会，但需警惕局势缓和后的回调风险[3][7] 科技成长板块经历调整后估值有所回落，但临近业绩披露期，市场关注点将转向业绩兑现能力，缺乏基本面支撑的题材股或继续承压[3][7] 建议以稳健类资产为底仓，关注业绩确定性强的周期品种，科技板块等待调整到位后再逢低布局[3][7] 港股市场分析 - **市场走势**：本周港股市场整体下跌，主要指数全线调整 恒生科技指数、恒生指数、恒生国企指数分别下跌3.70%、3.28%、2.61%[3][8] 行业表现分化，能源业板块逆市上涨3.74%，公用事业和电讯业微涨0.50%、0.08%[3][8] 原材料业、非必需性消费、医疗保健业、金融业、地产建筑业跌幅居前，分别下跌7.79%、5.79%、4.40%、4.36%、4.15%[3][8] - **驱动因素剖析**：市场下跌受外部流动性收紧预期与地缘风险双重冲击 作为离岸市场，港股对外部流动性变化高度敏感，恒生科技指数及腾讯、阿里巴巴、美团等互联网龙头均承压[3][8] 美伊冲突升级推升全球避险情绪，资金从风险资产撤离，港股作为新兴市场首当其冲[3][8] - **后市展望与配置建议**：市场短期或维持震荡，但结构性机会仍存，建议采取“哑铃策略” 美联储降息时点是关键变量，若下半年开启降息周期，港股作为离岸市场有望迎来外资回流[3][9] 当前恒生科技指数估值具备较高性价比，中长期配置价值渐显[3][9] 配置上，一端配置高股息防御资产（能源、电讯、公用事业）作为底仓应对波动；另一端关注估值已大幅回调的互联网龙头，其AI转型与业绩改善或带来估值修复机会[3][9]

A股市场整体表现 - 2026年3月6日，A股主要指数悉数上涨，上证指数收报4124.19点，上涨0.38%；深证成指收报14172.63点，上涨0.59%；创业板指收报3229.3点，上涨0.38% [1] - 两市合计成交22001.49亿元，较上一交易日减少1898.89亿元 [1] 两市主力资金流向 - 当日沪深两市主力资金全天净流出46.02亿元，其中开盘净流出112.88亿元，尾盘转为净流入12.02亿元 [2] - 从最近五个交易日数据看，主力资金流向波动较大，3月6日净流出46.02亿元，而前一日（3月5日）为净流入81.80亿元，3月3日则出现大幅净流出1304.45亿元 [3] - 当日超大单资金净买入88.18亿元 [3] 各板块主力资金流向 - 沪深300指数当日主力资金净流出6.54亿元，创业板净流出38.80亿元，科创板净流出14.27亿元 [4][5] - 从最近五个交易日看，各板块主力资金流向与大盘趋势一致，波动显著，例如创业板在3月3日净流出504.24亿元，3月5日则净流入47.67亿元 [5] - 在尾盘资金流向上，3月6日创业板和科创板分别实现净流入3.10亿元和3.81亿元，而沪深300尾盘微幅净流出0.22亿元 [5] 行业资金流向 - 基础化工行业表现突出，涨幅达2.80%，主力资金净流入103.76亿元，居各行业之首，资金流入较多个股为新和成 [6][7] - 医药生物、电力设备、农林牧渔、非银金融行业也实现资金净流入，净流入额分别为96.28亿元、61.69亿元、58.02亿元和57.42亿元，涨幅在1.45%至2.94%之间 [7] - 有色金属行业资金净流出60.70亿元，跌幅为0.86%，是资金流出最多的行业；通信、电子、石油石化、传媒行业也呈现资金净流出状态 [7] 机构龙虎榜交易情况 - 机构净买入额最高的个股为烽火通信，尽管股价下跌7.06%，但机构净买入26380.95万元；联特科技在股价涨停（20.00%）的情况下，获机构净买入13446.31万元 [11] - 机构净卖出额较高的个股包括大余重工（净卖出17954.68万元，股价跌7.39%）、福晶科技（净卖出14425.25万元，股价跌6.28%）和华通线缆（净卖出13867.38万元，股价跌7.75%） [11] 机构最新关注个股 - 多家券商发布对个股的最新评级与目标价，其中理泰来获东吴证券“买入”评级，目标价39元，较最新收盘价26.61元有46.56%的上涨空间 [13] - 百济神州-U获天风证券“买入”评级，目标价340.97元，较最新价238.49元有42.97%的上涨空间；九号公司-WD获“强推”评级，目标价70元，较最新价48.20元有45.23%的上涨空间 [13] - 中牧股份获中信证券“买入”评级，目标价10元，较最新收盘价8.01元有24.84%的上涨空间 [13]

行业投资评级 - 报告对石油石化行业给出“看好”评级 [4] 报告核心观点 - 美以伊军事冲突是近期推动国际天然气价格大幅上涨的核心因素，特别是欧洲TTF价格月环比暴涨84.80% [2][4][14] - 全球金融市场因地缘局势动荡出现剧烈波动，若霍尔木兹海峡长期中断，天然气价格可能持续上涨 [2][8][14] - 尽管国际地缘冲突推高价格，但国内LNG出厂价格以及美、英、加等主要市场的天然气期货价格在报告期内普遍呈环比下降态势 [1][4][10][13] - 欧洲天然气库存量月环比大幅下降30.09%，同时自俄罗斯的天然气进口量在2月前一周累计同比上升15.79%，显示供应结构变化与库存消耗加速并存 [3][25][31] 天然气价格 - **国内市场**：截至2026年3月2日，国内LNG出厂价格为3693.00元/吨，月环比下降9.0%，同比下降22.0% [1][10] - **北美市场**：截至2026年3月2日，美国NYMEX天然气期货收盘价为2.96美元/百万英热单位，月环比下跌9.29%，同比下跌28.93% [1][10]；截至3月1日，加拿大天然气期货价格月环比下跌14.51% [1][13] - **欧洲市场**：截至2026年3月3日，欧洲TTF价格为60.67欧元/兆瓦时，月环比大幅上涨84.80%，同比上涨32.55%；相较于2月27日的31.89欧元/兆瓦时，涨幅达90.25% [2][4][13][14] - **英国市场**：截至2026年3月2日，英国天然气期货价格月环比下跌3.41% [1][13] - **冲突影响**：美以伊军事冲突直接推动价格上涨，3月2日美国天然气收盘价较上一工作日上涨3.50%；3月2日欧洲TTF价格较2月27日上涨35.78% [2][14] 供需与库存 - **中国产量与消费**：2026年2月，中国天然气单月产量为54.479万吨（约合524,790.00吨），月环比下降4.57% [3][21]；2025年12月，中国天然气表观消费量为393.94亿立方米，月环比增长4.91%，同比增长6.79% [21] - **美国库存**：截至2026年2月20日，美国液化天然气/液化石油气（不包括丙烷/丙烯）库存为144,597千桶，月环比下降13.51%，同比上升23.38% [3][25] - **欧洲库存**：截至2026年2月28日，欧洲天然气库存量为342.57亿千瓦时，月环比大幅下降30.09%，同比下降22.50% [3][25] 进出口 - **欧洲进口总量**：2026年2月第一周，欧洲天然气进口累计量为6186.00百万立方米，月环比上升5.24%，同比上升11.80% [3][31] - **欧洲自俄进口**：同期，欧洲自俄罗斯天然气累计进口量为396.00百万立方米，月环比上升3.13%，同比上升15.79% [3][31] - **中国进口**：2025年12月，中国天然气进口量为1344.84万吨，月环比增加12.56%，同比增加16.35% [36] 行业基本资料 - 行业涵盖股票家数65家，占市场总体的1.45% [4] - 行业总市值为53,379.48亿元，占市场总市值的4.46% [4] - 行业流通市值为46,431.49亿元，占市场流通市值的4.65% [4] - 行业平均市盈率为18.34 [4]

核心观点 - 2026年3月5日A股市场整体回暖反弹，上证指数收复4100点，全市场超4000只个股上涨，成交额达2.41万亿元，市场赚钱效应显著回升 [1][2] - 政府工作报告发布，提出经济增长目标为4.5%—5%，赤字率4%、专项债4.4万亿元等政策目标，政策持续发力有望推动春季行情延续 [6] - 短期市场需持续关注国际地缘政治变化，特别是美伊冲突对原油及资源品价格的影响，油价、运费等高频数据是关键 [6][10] 市场行情分析 股票市场 - 主要指数全线上涨：上证指数收盘上涨0.64%至4108.57点，深证成指上涨1.23%至14088.84点，创业板指领涨1.66%至3216.94点，万得全A指数上涨1.08% [2] - 市场呈现普涨格局，成交额2.41万亿元，较前一日小幅放量1%，超4000只个股上涨 [2] - 成长板块领涨：通信、电力设备及新能源、电子、计算机、传媒行业分别上涨2.99%、2.61%、2.01%、1.65%、1.55% [3] - 资源品板块回调：农林牧渔、石油石化、有色金属、煤炭、交通运输板块分别下跌1.98%、1.73%、0.72%、0.35%、0.05% [3] - 主题热点活跃：Mini LED指数大涨8.82%，相关个股如雷曼光电、华灿光电、聚飞光电等20%涨停；智能电网指数上涨4.78% [3] 债券市场 - 国债期货市场小幅下跌：30年期主力合约TL2606下跌0.05%至112.77元，成交额707.58亿元；10年期、5年期、2年期主力合约分别下跌0.03%、0.03%、0.02% [6] - 央行单日净回笼资金2975亿元，但通过精准操作传递“护航流动性”信号，短期资金面供需宽松，DR007下行超3BP至1.42% [6] 商品市场 - 南华商品指数微涨0.15%至2963.75点，能源化工板块领涨 [6] - 地缘政治主导价格波动：伊朗相关消息导致原油和集运指数（欧线）期货大幅波动，原油期货盘中一度涨停（涨幅13.99%），收盘上涨6.43%至664.1元/桶；集运指数（欧线）期货盘中一度上涨19.52%，收盘翻绿下跌3.42%至1768点 [6] - 部分品种获利了结：液化石油气（LPG）、甲醇分别下跌3.65%、3.53% [6] 交易热点追踪 近期热门品种梳理 - **AI应用**：以阿里千问、谷歌GEMINI为代表的产品应用加速，后续关注应用场景转化及产品技术升级突破 [8] - **商业航天**：国内商业航天司成立获支持，后续关注国内可回收火箭发射情况及海外龙头（如SPACEX）技术突破 [8] - **核聚变**：中上游环节产业化提速，后续关注项目进展推动及行业招标情况 [8] - **量子科技**：技术突破，属于战略新兴产业，后续关注国内政策支持力度及国内外重点项目进展 [8] - **脑机接口**：“十五五”政策支持，海外技术进步，后续关注国内技术进步及国外公司项目进展 [8] - **机器人**：产品持续升级，产业化趋势加速，后续关注特斯拉订单释放节奏及国内企业技术进展 [8] - **大消费**：政策推动支持消费升级，后续关注经济复苏情况及进一步刺激政策 [8] - **券商**：A股成交额高位运行，后续关注A股市场成交量情况及交易制度可能的变化 [8] - **贵金属**：央行持续增持，美联储降息，后续关注美联储进一步降息预期及地缘政治风险 [8] - **有色金属**：供给约束，后续关注美元指数变化及全球各区域供给变化 [8] - **原油**：中东地缘政治影响供给，后续关注冲突进展情况及其他产油国供给变化 [8] 近期核心思路总结 - **权益市场**：市场有所回暖，但需持续关注国际地缘政治变化，油价、运费等高频数据是影响相关品种后续走势的关键 [10] - **债券市场**：央行操作护航流动性，两会释放稳增长信号，国债期货市场短期或维持震荡 [10] - **商品市场**：伊朗是否扩大封锁范围、美国军事行动进展可能引发能源价格剧烈波动，需密切跟踪国际冲突动态 [10]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：港股 CCASS 优选 20 组合模型[4][36] **模型构建思路**：利用港交所CCASS数据，通过“先选经纪商，再选个股”的两步筛选法，构建一个由绩优经纪商持仓驱动的股票组合[4][36] **模型具体构建过程**： 1. **数据基础**：使用港交所CCASS数据，对单一经纪商在港股上的持仓进行月度持仓复制跟踪[36] 2. **筛选绩优经纪商池**：以月末为截面，对全部经纪商按两个指标分别进行标准化处理，然后等权合成综合得分，选取得分靠前的N家经纪商[36] * 指标一：超额夏普比率 * 指标二：月度胜率 * 综合得分计算公式：综合得分 = 标准化(超额夏普比率) + 标准化(月度胜率)[36] 3. **构建股票组合**：将资金等权分配至筛选出的N家经纪商，汇总它们的最新持仓，按汇总后的持仓权重由高到低排序，保留前M只股票，并对这M只股票进行等权配置[36] 4. **参数设定**：在报告中，设定经纪商数量 N = 10，股票数量 M = 20[36] 模型的回测效果 1. **港股 CCASS 优选 20 组合模型**，2026年2月单月收益率为-3.36%[4]，同期恒生指数收益率为-2.76%[4]，单月超额收益率为-0.60%[4] 2. **港股 CCASS 优选 20 组合模型**，全区间（2020年1月至2026年2月）年化超额收益率为17.0%[38]，超额夏普比率(IR)为2.23[38] 3. **港股 CCASS 优选 20 组合模型**，分年度回测效果如下表所示[39]： | 年份 | 年化超额收益率 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 月度胜率 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 2020年 | 22.6% | 9.7% | 2.33 | -4.9% | 66.7% | | 2021年 | 13.8% | 8.0% | 1.72 | -4.1% | 75.0% | | 2022年 | 11.4% | 8.4% | 1.35 | -5.6% | 66.7% | | 2023年 | 19.6% | 6.9% | 2.85 | -3.3% | 75.0% | | 2024年 | 21.6% | 7.1% | 3.04 | -3.8% | 91.7% | | 2025年 | 18.1% | 5.3% | 3.41 | -2.6% | 83.3% | | 2026年以来 | -8.3% | 5.1% | -1.64 | -1.8% | 0.0% | | 全区间 | 17.0% | 7.6% | 2.23 | -7.3% | 74.3% | 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：经纪商综合得分因子[36] **因子构建思路**：通过标准化处理经纪商的超额夏普比率和月度胜率两个绩效指标，并将其等权合成，得到一个用于评价和筛选绩优经纪商的综合分数[36] **因子具体构建过程**： 1. **计算基础指标**：对于每个经纪商，计算其历史持仓复制策略的**超额夏普比率**和**月度胜率**[36] 2. **指标标准化**：在月末截面上，对所有经纪商的超额夏普比率和月度胜率分别进行标准化处理（例如Z-Score），以消除量纲影响[36] 3. **合成综合得分**：将标准化后的超额夏普比率与标准化后的月度胜率进行等权相加，得到每个经纪商的综合得分[36] $$综合得分 = 标准化(超额夏普比率) + 标准化(月度胜率)$$ 公式说明：该公式通过对两个标准化后的绩效指标进行简单加总，构建一个用于横向比较经纪商综合能力的因子[36] 因子的回测效果 1. **经纪商综合得分因子**，基于该因子筛选出的部分绩优经纪商（N=10）的历史绩效如下表所示[37]： | 经纪商名称 | 年化超额收益率 | 年化超额波动率 | 超额夏普比率 | 最大回撤 | 月度胜率 | 周度胜率 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 辉立证券(香港) | 10.4% | 6.0% | 1.73 | -3.8% | 73.61% | 64.17% | | 加福证券 | 12.9% | 10.0% | 1.29 | -10.9% | 79.17% | 55.70% | | 巨亨证券 | 18.1% | 11.0% | 1.65 | -12.0% | 73.61% | 60.26% | | 奕丰证券(香港) | 8.6% | 5.5% | 1.57 | -4.1% | 70.83% | 59.61% | | 中润证券 | 14.1% | 8.7% | 1.62 | -9.1% | 69.44% | 57.65% | | 宝盛证券(香港) | 9.8% | 7.1% | 1.38 | -5.9% | 72.22% | 57.98% | | 沪市港股通 | 9.8% | 6.6% | 1.48 | -7.2% | 70.83% | 57.65% | | 银河—联昌证券(香港) | 9.6% | 5.9% | 1.64 | -4.4% | 66.67% | 60.59% | | 盈透证券香港 | 12.3% | 8.8% | 1.40 | -10.3% | 69.44% | 57.65% | | 新基立证券 | 11.4% | 9.1% | 1.26 | -8.6% | 70.83% | 57.33% |

核心观点 - 报告为一份市场日报，核心观点是今日A股市场整体表现强劲，主要指数全线上涨，市场成交活跃，科技成长及高端制造相关行业与概念板块领涨 [1] 市场回顾 - **主要指数表现**：今日A股主要指数全数上涨，沪指涨0.64%收于4108.57点，深证成指涨1.23%收于14088.84点，创业板指涨1.66%收于3216.94点，科创50涨1.72%收于1405.35点 [1] - **市场整体情绪**：全天个股涨多跌少，全市场有4076只个股上涨，1304只个股下跌，102只个股收平 [1] - **市场成交情况**：沪深两市今日成交额合计23900亿元，较上个交易日放量243亿元，显示市场交投活跃 [1] - **行业板块表现**：申万一级行业涨多跌少，通信、电力设备、机械设备、电子和计算机行业涨幅居前，分别上涨2.84%、2.18%、2.05%、2.02%和1.68% [1] - **下跌行业**：农林牧渔、石油石化、有色金属、煤炭和交通运输行业下跌，跌幅分别为2.02%、1.81%、0.64%、0.18%和0.05% [1] - **领涨概念板块**：涨幅居前的概念板块包括Mini LED、新型显示技术、特高压、核聚变、培育钻石、核电、超导、超硬材料、摄像头、AI穿戴设备、第三代半导体、虚拟电厂、OLED、充电桩、创业板低价股 [2] - **回调概念板块**：概念板块中，生物育种、反关税、一号文件出现回调 [12]

2026年两会化工与新材料行业建言核心观点 - 多位来自化工与新材料领域的全国人大代表/政协委员在2026年全国两会期间积极建言献策，重点关注能源安全、绿色低碳转型以及高端化工新材料的国产化突破[2] 能源安全与行业环境建设 - 建议进一步加大对能源储备的投入力度，完善和优化能源输送接卸系统，以提高运行效率和保障水平[2] - 呼吁政府加大市场管控力度，维护正常市场竞争秩序，为石油石化行业高质量发展提供良好外部环境[2] 新质生产力与产业升级 - 新质生产力的关键在于“新”和“质”，即通过科技创新驱动产业升级，并以全要素效率提升夯实发展根基[3] - 企业应依托中试基地，贯通“研发—中试—产业化”链条，在高端聚烯烃等领域加快核心技术攻关[3] - 推动“智能原生”建设，以数字化、智能化赋能传统化工[3] - 呼吁加强核心技术攻关和政策支持，助力我国由“石化大国”迈向“石化强国”[3] 生物降解材料产业发展 - 我国塑料污染治理进程放缓，生物降解材料产业面临法规和标准体系不健全、市场监管力度不足、技术创新有待提升等问题[3] - 建议加强产业发展顶层设计，发布生物降解材料产业发展规划[3] - 建议建立健全行业标准体系与监管机制，将光氧降解、啃塑剂等半降解塑料产品纳入淘汰产品目录[3] - 建议推动行业技术创新快速发展，设立国家专项基金支持前瞻性技术研究[3] - 建议扶持上下游企业协同发展，引导上下游企业向园区集聚，构建完整产业链[3] 材料安全与创新应用 - 强调“材料安全”是工业基石，认为应用端的安全隐患需从材料本源上寻求解决方案[4] - 针对锂电池安全事故频发，建议完善锂电池安全标准和行业规范，建立可量化、可对比的检测体系[4] - 建议推动采用高安全材料（如高性能芳纶隔膜）的电芯进行示范应用，从电芯层面实现锂电池本征安全技术的系统性突破[4] - 新材料企业表示要“做强基本盘，培育新动能”，加快高端光学材料、具身智能材料、固态电池材料及电子化学品等创新成果的产业化[4] - 企业关注智能制造前沿，牵头建设的产业专利池项目入选省级重点，全球首条12米大宽幅土工膜生产线已顺利投产[4] 新材料与人工智能融合 - 关注新材料与人工智能的融合领域，建议加快推进硅基浸没式液冷技术研发与应用，以抢占全球算力散热制高点[5] - 指出随着大模型参数呈指数级增长，AI芯片功耗持续飙升，传统风冷散热技术已无法承载AI算力的散热需求[5] - 硅基浸没式液冷技术凭借超高散热效率、节能降噪和空间集约等优势，被视为下一代高端散热核心方向[5] - 建议将该技术纳入国家科技创新重点目录，完善标准体系，实施应用示范工程，推动西部枢纽硅基液冷提升绿色算力供给[5] - 公司旗下已落地首个商用浸没式硅基液冷算力项目，单机柜功率密度达210kW，可支持多卡并行计算需求[5] 2026未来产业新材料博览会信息 - “未来产业新材料博览会”暨“第十届国际碳材料产业展览会”将于2026年06月10日至12日在上海新国际博览中心(N1-N5)馆举行[7][10] - 预计展览面积达50,000平方米，有超过800家企业参展，并举办30多场主题论坛[7] - 博览会主题涵盖引领全球新材料创新发展，主要展区包括：轻量化功能化与可持续材料展、先进电池与能源材料展、热管理液冷板产业展、AI芯片及功率器件热管理产业展、先进半导体展、未来智能终端展、新材料科技创新展等[7][10][11] - 展示材料范围广泛，具体包括： - **轻量化材料**：如碳纤维、玻纤、芳纶、超高分子量聚乙烯、聚酰亚胺、陶瓷纤维增强树脂基复合材料、碳/碳复合材料等纤维及复合材料；聚醚醚酮、聚醚酮酮、液晶聚合物、聚苯硫醚、尼龙、聚碳酸酯、聚氨酯、弹性体等工程塑料及橡胶弹性体[7] - **功能化材料**：如环状聚烯烃、液晶聚合物、聚酰亚胺、量子点、钙钛矿等光电材料；气凝胶、陶瓷基复合材料、高温合金等热防护材料；金刚石/碳化硅金属复材、导热塑料等导热材料；导电塑料、吸波材料等电磁功能材料；以及相变材料、磁性材料等其他功能材料[7][9] - **可持续材料**：如生物基塑料、生物基聚氨酯、生物基纤维与绿色复合材料等生物基与降解材料；回收材料；二氧化碳基材料[7] - **其他前沿材料**：如发泡聚烯烃、发泡工程塑料等发泡材料；镁/铝/钛/锂合金等金属材料；3D打印材料；碳基材料、导电聚合物等导电材料；聚四氟乙烯、液晶高分子等介电材料[8][9] - 博览会关联产业广泛，包括具身机器人、低空经济、消费电子、半导体、AI数据中心、智能汽车、航空航天等[8]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：五维成长价值轮动模型** * **模型构建思路**：从动态宏观、估值回归、短期动量、风格广度和风格拥挤度五个维度构建综合信号，用于判断成长与价值风格的轮动时机[18]。 * **模型具体构建过程**： 1. **动态宏观信号**：基于多个宏观经济指标（如中长期信贷脉冲、M0/M1增速、通胀剪刀差、财政支出、美国利率等）的历史胜率，判断当前宏观环境对成长或价值风格更有利[18]。 2. **估值回归信号**：比较成长与价值风格的PE和PB估值比，判断其相对估值水平是否偏离历史中枢，从而产生均值回归信号[20]。 3. **短期动量信号**：分析成长与价值风格的价格趋势、量能趋势和内部估值分布，判断其中短期动量强弱[19]。 4. **风格广度信号**：观察成长与价值风格内部个股的上涨广度，判断趋势的可持续性。 5. **风格拥挤信号**：通过比较成长与价值风格指数成交额占A股比重的短期分位数，判断交易拥挤度[19]。 6. **综合信号生成**：将上述五个维度的信号进行综合，生成最终的风格配置建议（如100%价值或100%成长仓位）[21]。 2. **模型名称：行业中周期轮动模型** * **模型构建思路**：通过傅里叶变换刻画行业的价格、营收周期，构建行业中周期因子，并结合相同宏观周期状态下的行业动量因子，进行二维筛选以构建行业轮动策略[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. **周期刻画**：使用与行业相关的高频数据，通过傅里叶变换确定行业的周期长度，刻画行业所处的价格或营收周期[30]。 2. **因子构建**：为每个行业构建“行业中周期因子”，该因子值反映了行业当前所处的周期强度（排名越小，周期越强）[30][33]。 3. **宏观状态匹配**：根据历史宏观周期的强弱划分，确定当前所处的宏观周期状态[30]。 4. **动量因子叠加**：在相同的宏观周期状态下，计算行业的动量因子[30]。 5. **行业筛选**：结合行业中周期因子和动量因子，每个月对行业进行二维筛选，优选周期强且动量佳的行业，构建轮动组合[30]。 3. **模型名称：利率ROIC定价模型** * **模型构建思路**：从资本回报率（ROIC）视角出发，通过结合权益市场的盈利预期，来间接推断债券市场的利率中枢点位[36]。 * **模型具体构建过程**： 1. **计算权益ROIC**：在A股上市公司（除金融）口径下，根据个股的利润和总资产数据，自下而上汇总计算全市场权益ROIC值。或在规模以上工业企业口径下进行计算[36][38]。 2. **计算债市隐含ROIC**：根据公式计算债市隐含的ROIC水平。公式为： $$ROIC = (无风险利率 + 股票风险溢价) \times 股权比例 + (无风险利率 + 信用风险溢价) \times 债权比例$$ 其中，无风险利率为30年国债到期收益率，信用风险溢价为AAA级企业债信用利差，股权占比参考A股（除金融）数据进行合成[36]。 3. **推导利率中枢**：结合对A股未来盈利增速的预测，调整权益ROIC预期，进而通过股债ROIC的均衡关系，推导出10年期国债等利率品种的预期中枢及上下界（利率走廊）[40][41][43]。 4. **模型名称：利率短期价量趋势模型** * **模型构建思路**：从日度价量数据所形成的利率形态入手，捕捉市场短期交易情绪的趋势突破信号，用于利率债的短期择时[45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **形态识别**：对5年、10年、30年期国债到期收益率（YTM）的时序数据，应用形态识别算法[45]。 2. **多周期分析**：分别在长、中、短三个不同周期视野下，识别利率走势的向上或向下突破信号[45][46]。 3. **综合评分**：汇总不同期限、不同周期下的突破信号票数，形成综合评分结果（如中性震荡、中性偏空等），作为短期交易观点[45]。 5. **模型名称：利率宏观基本面择时模型** * **模型构建思路**：围绕经济增速预期、通胀预期、流动性变化和风险偏好四大类核心驱动因素，构建领先指标，并利用“三分位点算法”检验指标对利率变化的预测能力，进而构建择时策略[50][56]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标筛选与处理**：为四类驱动因素筛选代表性宏观指标（如PMI、固定资产投资、PPI、M2-M1剪刀差、国债收益率曲线、标普500指数等）。对原始数据进行差分处理以关注边际变化，对多指标类别进行主成分分析（PCA）降维，并对部分存在披露滞后的指标进行滞后处理[53][56]。 2. **预测能力检验**：使用“三分位点算法”定量评价指标对下一期利率变化的预测能力。将全样本按指标值分为三组，计算前1/3组与后1/3组下一期利率变化均值的T统计值，公式为： $$T = \frac{\bar{F}_1 - \bar{F}_3}{\sqrt{\frac{(n_1 - 1)S_1^2 + (n_3 - 1)S_3^2}{n_1 + n_3 - 2}(\frac{1}{n_1} + \frac{1}{n_3})}}$$ 其中，$\bar{F}_i$和$S_i$代表分组i下利率下一期变化的均值和标准差，$n_i$代表分组i的样本数量[57][58]。 3. **策略构建**：对于每个通过检验的指标，当其处于历史前1/3分位时，若指标与利率同向变动则配置短久期债，若反向则配置长久期债；处于后1/3分位时则反向操作；处于中间1/3时则配置50%短久期债+50%长久期债。月度调仓[59][60]。 6. **模型名称：可转债定价与估值模型** * **模型构建思路**：以期权二叉树定价法为基础，结合转债条款、正股退市风险等因素对可转债进行理论定价，并与市场价格比较以评估估值高低；同时合成全市场正股PB中位数以判断股底估值周期[76][81]。 * **模型具体构建过程**： 1. **期权定价**：使用二叉树模型为每只可转债进行理论定价，充分考虑转股、赎回、回售、下修等条款[76]。 2. **计算定价偏离度**：计算转债市场价格相对理论定价的折溢价率，即“定价偏离度”。公式为：定价偏离度 = 转债二叉树定价 / 转债市价 - 1。该值中位数或余额加权值可代表市场整体估值水平[76]。 3. **正股估值合成**：自下而上计算全市场可转债对应正股的PB中位数，作为转债市场股底估值的代理指标[81]。 7. **模型名称：固收多资产配置模型** * **模型构建思路**：结合可转债和利率债的择时指标，在保持长期结构与基准接近的基础上，动态调整可转债、长久期利率债、中短久期利率债和信用债的配置比例，以获取稳定超额收益[84]。 * **模型具体构建过程**： 1. **可转债仓位分配**：根据“可转债正股PB中位数”指标所处的运行周期（通过其5年分位数判断），分配0%、2.5%或5%三档转债仓位[84][85]。同时，根据“转债定价偏离度”指标的运动周期，分配另一组0%、2.5%或5%的转债仓位，两组权重相加为最终转债仓位[85]。 2. **利率债仓位分配**：剩余仓位配置纯债。首先根据债券市场利率债占比分配利率债总仓位。然后，参考“利率债长周期价量择时指标”，在利率债内部分配0%、50%或100%三档长久期利率债仓位，其余配置中短久期利率债[85]。 3. **信用债仓位填充**：所有剩余仓位配置信用债[85]。 4. **调仓**：基础频率为月度，利率债仓位可根据实时监控调整[84]。 模型的回测效果 1. **五维成长价值轮动模型**（综合信号2_5D平均仓位_国证成长价值，回测期2010/05/31-2026/02/27）[21]： * 累计收益：584.11% * 年化收益：14.62% * 年化波动率：40.08% * 最大回撤：44.11% * 夏普比率：0.36 * 年化超额收益（相对国证成长价值等权）：7.91% * 月度超额胜率：66.14% * 年化跟踪误差：5.88% * 年化信息比率（IR）：1.34 2. **利率宏观基本面单因子择时模型**（各指标策略回测，截至2026/02/27）[71]： * **pmi_prin策略**（2011/01/31起）：年化收益5.07%，年化波动率1.35%，最大回撤2.67%，夏普比率3.74，超额收益（相对等权基准）1.15%。 * **inv_prin策略**（2011/03/31起）：年化收益4.60%，年化波动率1.28%，最大回撤2.53%，夏普比率3.60，超额收益0.66%。 * **real_prin策略**（2016/08/31起）：年化收益4.23%，年化波动率1.13%，最大回撤3.18%，夏普比率3.75，超额收益0.77%。 * **commodity_global策略**（2003/12/31起）：年化收益4.46%，年化波动率2.74%，最大回撤5.52%，夏普比率1.63，超额收益0.81%。 * **ppcp_prin策略**（2003/12/31起）：年化收益4.25%，年化波动率1.95%，最大回撤3.66%，夏普比率2.18，超额收益0.60%。 * **m2_m1策略**（2003/12/31起）：年化收益4.67%，年化波动率1.89%，最大回撤3.40%，夏普比率2.47，超额收益1.03%。 * **cgb_level策略**（2007/12/28起）：年化收益5.24%，年化波动率1.63%，最大回撤2.45%，夏普比率3.21，超额收益1.26%。 * **stock_global策略**（2003/12/31起）：年化收益4.05%，年化波动率2.16%，最大回撤6.98%，夏普比率1.88，超额收益0.41%。 * **等权基准**（2003/12/31起）：年化收益3.65%，年化波动率1.70%，最大回撤3.40%，夏普比率2.14。 3. **固收多资产配置模型**（回测期2016/12/31-至今）[88]： * 年化收益率：5.28% * 最大回撤：2.21% * 收益回撤比：2.39 * 持有1年滚动收益率均值：约6% * 持有满1年绝对收益胜率：100% * 近年表现：2024年收益8.49%（超额0.86%），2025年收益2.05%（超额1.40%），2026年初至今收益0.57%（超额0.01%）[88]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业中周期因子** * **因子构建思路**：通过傅里叶变换分析行业高频数据，识别行业所处的价格或营收周期位置，构建反映行业周期强度的因子[30]。 * **因子具体构建过程**：收集与行业相关的高频数据（如价格、营收等），运用傅里叶变换方法确定数据序列的主要周期长度，进而刻画当前时点行业在周期中所处的相位和强度，最终合成一个表征行业周期强弱的因子值，值越小表示周期越强[30][33]。 2. **因子名称：通胀剪刀差 (CPI-PPI)** * **因子构建思路**：作为宏观分析因子，用于观察下游需求与上游价格之间的关系，历史上被用于分析对周期风格的影响[27]。 * **因子具体构建过程**：直接计算消费者价格指数（CPI）同比增速与生产者价格指数（PPI）同比增速的差值[27]。 3. **因子名称：PPI同比增速** * **因子构建思路**：作为核心宏观因子，用于预判周期风格的走势，历史数据显示其上行对周期股超额收益有正面影响[29]。 * **因子具体构建过程**：直接采用国家统计局发布的PPI全部工业品同比增速数据[29]。 4. **因子名称：美元指数** * **因子构建思路**：作为影响国际大宗商品定价的宏观因子，其变化对有色金属等周期行业有一定前瞻性指引作用[29]。 * **因子具体构建过程**：直接采用美元指数数据[29]。 5. **因子名称：定价偏离度 (转债)** * **因子构建思路**：衡量可转债市场定价偏离理论价值的程度，作为判断转债估值高低（ALPHA机会）的因子[76]。 * **因子具体构建过程**：首先利用二叉树模型计算每只可转债的理论价格，然后计算其市场价格与理论价格的比率减1，即：定价偏离度 = 理论价格 / 市价 - 1。取全市场该值的中位数或余额加权值作为市场整体因子值[76]。 6. **因子名称：正股PB中位数 (转债)** * **因子构建思路**：合成反映可转债市场整体股底估值水平的因子，用于判断转债的BETA机会和估值周期[81]。 * **因子具体构建过程**：计算全市场所有可转债对应正股的市净率（PB），然后取这些PB值的中位数，作为该因子的取值[81]。 因子的回测效果 1. **PPI同比增速因子**（用于预判周期风格未来3个月超额收益，统计期2005年至今）[29]： * 当上月PPI增速上行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：1.17%。 * 当上月PPI增速下行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：-0.06%。 2. **CPI-PPI剪刀差因子**（用于预判周期风格未来3个月超额收益，统计期2005年至今）[30]： * 当剪刀差上行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.61%。 * 当剪刀差下行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.57%。 3. **美元指数因子**（用于预判周期风格未来3个月超额收益，统计期2005年至今）[30]： * 当美元指数上行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.41%。 * 当美元指数下行时，未来3个月周期风格平均超额收益（较中证800）：0.81%。