报告行业投资评级 * 报告未明确给出对整体市场的投资评级，但基于量化模型对各大类资产、市场风格及行业配置给出了具体的观点和推荐 [8][26][80][99] 报告的核心观点 * 黄金长期上涨的根本逻辑“弱美元+避险”未发生改变，但短期交易结构脆弱，可通过监测交易拥挤度进行仓位管理以规避风险、提高收益 [8][16][19][25] * 2026年2月权益市场景气度继续回升，整体观点中性偏乐观，但市场表现可能不如1月 [8][26][27] * 市场风格上，预期成长、实际成长和盈利能力风格占优，同时看好小盘和成长风格 [8][80][81][83] * 行业配置上，结合胜率赔率策略和出清反转策略，重点推荐有色金属、基础化工、通信、电力设备及新能源、钢铁、电子、石油石化和煤炭等行业 [8][99][102][115] 根据相关目录分别进行总结 1 如何衡量黄金的交易拥挤度？ * 2026年1月底黄金价格出现大幅下跌，1月30日伦敦金现单日下跌9.2%，2月2日SHFE黄金单日下跌13.2%，截至2月2日SHFE黄金收盘价较前高点下跌19.3%，伦敦金现收盘价较前高点回落13.9% [13] * 下跌诱因或为凯文·沃什被提名美联储主席候选人，但其长期上涨的根本逻辑“弱美元+避险”未发生改变 [8][16] * 下跌是短期利空与市场自身交易结构脆弱性共振的结果，前期黄金交易拥挤度处于高位 [8][19] * 黄金交易拥挤度可通过价格乖离率和沪金主力平值IV观察：1月29日黄金价格40日乖离率达21.95%，为滚动5年历史最高值；同日沪金主力平值IV达43.67%，亦为历史高点 [19] * 基于拥挤度的仓位管理策略（当40日乖离率>9%且沪金主力平值IV>30%时，仓位降至40%）在2020年至2026年2月4日的回测中，相较于始终全仓持有黄金，超额收益达53.4%，夏普比率从1.26提升至1.62 [21] * 2025年以来该策略共发出3次拥挤信号，分别发生在2025年4月21日、2025年10月17日及2026年1月26日 [21] 2 大类资产量化观点 2.1 权益：景气度继续回升，2月中性偏乐观 * 金融景气度稳中有升，工业景气度开始走强，景气度整体回升 [8][27] * 1月相比12月，分析师预期2025年净利润走强较多的行业有：有色、建材、计算机、汽车、消服 [8][30] * 预计2026年1月新增社融约为7.44万亿元，同比增加0.39万亿元，社融TTM环比约为1.09% [33][36] * 企业贷款表现有所回暖，政府债券继续发力 [8][33] * 流动性进入下行趋势，2月市场表现或不如1月 [8][38] 2.2 利率：2月10Y国债利率或上行6BP至1.88% * 模型判断2月10年期国债利率或上行6个基点至1.88% [8][26][50] * 经济增长、通货膨胀、债务杠杆、短期利率四大因子均回升，综合判断利率或中幅上行 [8][26][50] * 该利率预测模型2023年以来样本外胜率为68% [47] 2.3 黄金：四大因子角度目前皆为利好 * 从美国经济、就业、财政、对外负债四因子模型来看，目前皆为利好黄金 [8][26][57] * 财政因子依然主导黄金上涨，就业角度同样利好黄金 [8][26][57] * 该黄金择时模型2023年以来样本外胜率为78% [26][54] 2.4 地产：供给侧压力回升 * 截至2025年1月31日，三个月移动平均的房地产行业压力指数为0.847，行业整体压力小幅上行 [8][64] * 供给侧压力有所上升，而需求侧压力则整体持平 [8][26][64] * 70大中城市新房价格连续31个月负增长，2025年12月环比降幅为-0.4% [64] 2.5 海外：贸易冲突迎转机，印权益或重具配置价值 * 2026年1月印度股权市场外资延续流出，外国组合投资（FPI）净流出39.76亿美元 [8][26][68] * 外资流出背景下，NIFTY 50指数1月下跌3.10% [8][26][70] * 印美贸易冲突出现转机，若缓解可能带来外资回流，使印度权益市场重具配置价值 [8][26][78] 3 风格量化观点 3.1 风格综合观点：市场△gf继续保持扩张 * 预期增速资产优势差继续回升，推荐预期成长风格 [80][85] * 实际增速资产优势差小幅回升，景气类策略宜正常标配 [80][85] * ROE优势差继续上行，拥挤度较低，盈利能力策略可继续增配 [80][85] * 高股息类资产拥挤度仍高，不建议超配 [80][85] * Δgf、Δg、ΔROE同处扩张，2月推荐预期成长+实际成长+盈利能力风格 [8][80][83] 3.2 风格补充观察：看好小盘和成长 * 长期看美债利率下行趋势逆转可能性较小，风险偏好上行背景下看好成长风格 [8][80][87] * 1月机构调研关注度继续向大盘倾斜 [80][90] * 从市值因子拥挤度看，1月小盘风格拥挤度继续提升 [80][93] * 从季节效应看，2010年以来2月份小盘显著占优，平均跑赢大盘4.20% [80][96] 4 行业配置量化观点 4.1 行业推荐：胜率与赔率 * 胜率赔率策略综合考虑行业景气度（胜率）与估值、股息率（赔率），推荐有色金属、电力设备及新能源、基础化工、通信、钢铁、电子 [99][102][105] * 该策略2024年以来绝对收益70.68%，相较于中信一级行业等权基准超额收益19.61% [8][105] 4.2 行业推荐：出清反转策略 * 出清反转策略捕捉行业供给出清结束、需求上升、竞争格局改善的投资机会 [8][106] * 当下处在反转期-分散化且前6个月出清过的行业为石油石化、煤炭、有色金属 [115][116] * 国联民生金工多维行业配置策略（胜率赔率与出清反转策略按4:1权重组合）2026年截至1月底绝对收益8.41%，相对于中信一级行业等权基准超额收益3.34% [99]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：黄金交易拥挤度仓位管理策略**[19] * **模型构建思路**：在长期看多黄金的前提下，通过监测交易拥挤度指标来规避短期过热风险，进行动态仓位调整以提升风险调整后收益[19]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算黄金价格40日乖离率：$$乖离率 = \frac{当前价格 - 40日移动平均价格}{40日移动平均价格} \times 100\%$$[19] 2. 获取沪金主力平值隐含波动率（IV）[19]。 3. 设置交易信号触发条件：当黄金价格40日乖离率超过9%，且沪金主力平值IV超过30%时，发出拥挤信号[21]。 4. 仓位管理规则：当触发拥挤信号时，将组合仓位降低至40%；否则，保持全仓持有黄金[21]。 2. **模型名称：10Y国债利率预测模型（结构化静态因子模型）**[44] * **模型构建思路**：利率由资金供需决定，通过结构化静态因子模型从宏观指标中抽象出四大驱动因子，共同刻画利率的变动方向[44]。 * **模型具体构建过程**： 1. 从精选的宏观指标中抽象出四大核心因子：经济增长、通货膨胀、债务杠杆、短期利率[44]。 2. 采用结构化静态因子模型（Structured Static Factor Model）整合四大因子，预测下月10Y国债利率的变动方向[44][47]。 3. 通过累加或累减实际利率变动来评估模型的择时效果[49]。 3. **模型名称：黄金择时模型（四因子模型）**[54] * **模型构建思路**：黄金走势主要对标美元信用，从反映美元信用的宏观指标中抽象出四大因子，采用结构化静态因子模型判断黄金价格方向[54]。 * **模型具体构建过程**： 1. 从精选的宏观指标中抽象出四大核心因子：美国经济、美国就业、美国财政、美国对外负债[54]。 2. 采用结构化静态因子模型整合四大因子，进行月度黄金走势的择时判断[54]。 4. **模型名称：房地产行业压力指数**[61] * **模型构建思路**：采用扩散指数法，通过房地产市场供给与需求各链路中的关键指标，从绝对水平和边际变动两个维度打分，加总标准化后衡量房地产市场的整体承压状态[61]。 * **模型具体构建过程**： 1. 选取房地产市场供给与需求链路中的关键指标（如土地成交量价、商品房销售面积、房价指数、新开工面积、开发贷款、个人住房贷款等）[61][64]。 2. 对每个指标从绝对水平和边际变动两个维度进行评分[61]。 3. 将所有指标的评分加总并进行标准化处理，得到房地产行业压力指数，指数值越大表示市场压力越大[61]。 5. **模型名称：A股景气度指数2.0**[27] * **模型构建思路**：考虑到A股净利润主要由金融业和工业构成，通过分别构建两者的高频景气度指数，加和得到整体A股利润的同步预测指数[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别构建金融业和工业的高频景气度指数[27]。 2. 将金融业景气度指数与工业景气度指数加和，得到整体的A股景气度指数2.0，用于同步预测万得全A净利润同比变化[27]。 6. **模型名称：三维择时体系（分歧度-流动性-景气度）**[38][41] * **模型构建思路**：从市场分歧度、流动性、景气度三个维度综合判断市场大势[38][41]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别构建或监测市场分歧度、流动性、景气度三个指标的变化趋势[41]。 2. 根据三个指标的状态（上升、下降、高位、低位等）进行综合判断，形成对市场整体走势的观点[38]。 7. **模型名称：印度权益市场二维择时框架（分歧度-流动性）**[71][75] * **模型构建思路**：从量价维度，通过市场分歧度和流动性两个指标的状态组合，对印度权益市场进行择时判断[71][75]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别计算印度权益市场的分歧度指标和流动性指标[71]。 2. 根据两个指标的上行/下行状态，将其划分为不同区域，对应不同的市场行情判断（如震荡、放量下跌等）[71][75]。 8. **模型名称：量化大势研判框架**[80][81] * **模型构建思路**：通过跟踪多类风格资产的优势差（Δgf, Δg, ΔROE等）变化，判断市场风格扩张或收缩状态，从而推荐占优风格[80][81]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算预期增速资产优势差（Δgf）、实际增速资产优势差（Δg）、ROE优势差（ΔROE）等指标[80]。 2. 根据这些优势差指标的变动方向（扩张或收缩），结合风格拥挤度，综合判断并推荐当期占优的市场风格（如预期成长、实际成长、盈利能力等）[80][81][85]。 9. **模型名称：国联民生金工多维行业配置策略**[99] * **模型构建思路**：采取“恒星+卫星”模式，将胜率赔率策略和出清反转策略以4:1的权重组合，策略内部行业等权持有，构建行业配置组合[99]。 * **模型具体构建过程**： 1. **胜率赔率策略**：从胜率（短周期超额收益概率，由行业景气度决定）和赔率（长周期绝对收益空间，由估值、股息率等决定）两个维度筛选行业[100][102]。 2. **出清反转策略**：从行业需求、供给、竞争格局三个维度划分行业状态，筛选处于“出清结束反转状态”的行业[106][111]。 3. 将两个子策略以4:1的权重合并，构成最终的多维行业配置策略组合[99]。 10. **因子名称：黄金价格乖离率**[19] * **因子构建思路**：衡量黄金价格相对于其移动平均线的偏离程度，乖离率越高意味着获利盘越大，短期回调风险越高[19]。 * **因子具体构建过程**：计算当前价格与40日移动平均价格的偏离百分比，公式为：$$乖离率 = \frac{当前价格 - 40日移动平均价格}{40日移动平均价格} \times 100\%$$[19] 11. **因子名称：沪金主力平值隐含波动率（IV）**[19] * **因子构建思路**：反映市场对未来黄金价格波动水平的预期，IV越高则预示价格大幅波动的风险越大[19]。 12. **因子名称：市值因子拥挤度**[93][95] * **因子构建思路**：用于观察小盘/大盘风格的交易拥挤程度，拥挤度越高意味着该风格存在过热和反转的可能[93]。 模型的回测效果 1. **黄金交易拥挤度仓位管理策略**，年化收益24.3%，年化波动15.0%，夏普比率1.62，最终净值3.57[21]。 2. **始终全仓持有黄金（基准）**，年化收益20.9%，年化波动16.6%，夏普比率1.26，最终净值3.04[21]。 3. **10Y国债利率预测模型**，2006年以来样本内外胜率约70%，2023年以来样本外胜率68%[47]。 4. **黄金择时模型（四因子模型）**，2008年以来胜率约65%，2023年以来样本外胜率78%[54]。 5. **国联民生金工多维行业配置策略**，2023年绝对收益2.36%，超额收益（相对中信一级行业等权）7.26%；2024年绝对收益15.23%，超额收益4.83%；2025年绝对收益31.35%，超额收益6.47%；2026年截至1月底绝对收益8.41%，超额收益3.34%[99]。 6. **胜率赔率策略**，2024年以来绝对收益70.68%，相较于中信一级行业等权基准超额收益19.61%[105]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：黄金价格乖离率**[19] * **因子构建思路**：衡量黄金价格相对于其移动平均线的偏离程度，乖离率越高意味着获利盘越大，短期回调风险越高[19]。 * **因子具体构建过程**：计算当前价格与40日移动平均价格的偏离百分比，公式为：$$乖离率 = \frac{当前价格 - 40日移动平均价格}{40日移动平均价格} \times 100\%$$[19] 2. **因子名称：沪金主力平值隐含波动率（IV）**[19] * **因子构建思路**：反映市场对未来黄金价格波动水平的预期，IV越高则预示价格大幅波动的风险越大[19]。 3. **因子名称：市值因子拥挤度**[93][95] * **因子构建思路**：用于观察小盘/大盘风格的交易拥挤程度，拥挤度越高意味着该风格存在过热和反转的可能[93]。 因子的回测效果 *(注：报告中未提供单个因子的独立回测指标值，如IC、IR等，故本部分略过)*

贵金属与有色金属市场行情 - 2月6日早盘，现货黄金价格在日内涨幅扩大至1%前，一度跌超2%；现货白银价格涨超2%，此前一度跌超8% [1] - 有色板块应声拉升，有色ETF汇添富(159652)翻红涨近1%，盘中净流入近1000万元，近10日累计净流入近3亿元 [1] - 黄金概念股震荡反弹，湖南黄金涨停，厦门钨业涨超3%，中国铝业涨超2%；兴业银锡跌超2%，紫金矿业、洛阳钼业微跌 [5] 市场观点与价格驱动因素 - 中国银河证券认为，金银价格在连续刷新历史高点后，短期内出现获利了结和价格回调属于正常现象，有助于释放过热情绪 [2] - 金瑞期货指出，有色金属定价逻辑正从短期供需转向宏观维度，全球主要经济体财政扩张、美联储降息周期及扩表预期带来充裕流动性，对宏观敏感的有色金属天然受益 [4] - 从微观层面看，铜市场供应端因新矿投产有限及矿端扰动频发，长期紧张逻辑未缓解；需求端因能源转型与AI产业成为增长引擎，铜在新能源、电网、数据中心等领域需求远期消费中枢存在抬升预期 [4] 大宗商品与有色金属行业数据 - 2026年1月份中国大宗商品价格指数为125.3点，环比上涨6.3%，连续九个月环比上涨，创三年半以来新高 [3] - 1月份监测的50种大宗商品中，价格环比上涨的有33种，其中碳酸锂、精炼锡和精炼镍涨幅居前，环比分别上涨48.4%、20.2%和19.5% [3] - 1月份有色金属价格指数环比大幅上行9.9%，受国际货币政策宽松预期、地缘政治和期货市场等输入性因素影响 [3] 有色ETF汇添富(159652)产品特征 - 该ETF标的指数全面覆盖金、铜、铝、锂、稀土等子板块 [4] - 标的指数“金铜含量”同类领先，铜含量达34%，金含量达12%，金铜含量合计高达46% [7] - 标的指数龙头集中度高，前五大成分股集中度高达38% [8] - 2022年至今，标的指数累计收益率表现同类领先，且最大回撤同类更低 [10] - 标的指数当前市盈率为26.27倍，相比5年前下降了52%；同期指数累计涨幅达99.61%，表明涨幅由盈利驱动而非估值提升 [11]

核心观点 - 有色金属市场进入高波动阶段，短期调整不改长期看好方向，机构认为这是一轮由逆全球化、海外制造业重塑和非常规备库驱动的、有别于传统货币周期的持久行情 [1][2][6] 近期价格波动原因 - 黄金、白银、铜、铝、铅、锌等有色金属价格近期遭遇大幅波动 [2] - 直接导火索是鹰派信息：美国总统特朗普提名立场偏鹰的前美联储理事凯文·沃什出任美联储主席，引发市场对“鹰派交易”的预期，导致美债收益率上行、美元上涨，相关资产下跌 [3] - 波动是多因素共振结果：除沃什提名外，还包括市场对“去美元化”叙事有效性的质疑、地缘风险溢价可能削弱、以及流动性驱动下上涨过快导致的投机“泡沫化”风险 [3] - 本轮急跌更接近宏观冲击与结构性踩踏共振：拥挤交易、杠杆与保证金机制触发被动平仓和连环止损，放大了波动幅度，但并未证伪中期基本面逻辑 [4] 机构对后市的判断与逻辑 - 短期将进入商品降波交易，改变节奏但不改变方向 [2][6] - 一季度后端的旺季基本面具备支撑，若年后宏观预期不出现方向性扭转，资金面与基本面有望共振，承托全年价格低点 [2][6] - 偏向于认为有色金属在年中会重新具备蓄势上涨动能 [6] - 长期逻辑依然坚实：本轮周期是逆全球化背景下，海外制造业重塑叠加海外非常规备库驱动的行情，有别于传统货币周期，在时间维度上或将会延续更为持久 [2][6] - 金属极强的基本面没有变化：供应端受低资本开支、国内“反内卷”和海外资源民族主义制约；需求端受AI建设、新能源增加和欧美制造业重建驱动；库存端处于逆全球化下的全球大补库进程中 [4][6] - 这是一轮史诗级的金属牛市，短期回调后价格会继续迎来强势表现 [6] 看好的具体品种 - 2026年有色品种中，基石品种仍然优选黄金、铜、铝作为行情的基本配置选择 [6] - 小金属方面更看好稀土、天然铀、锡 [6]

主力资金流出概况 - 截至2月6日午后一小时，交易所数据显示主力资金净流出前20的股票名单，其中新易盛净流出21.42亿元居首，中际旭创净流出12.41亿元次之，航天发展净流出10.21亿元位列第三 [1] - 主力资金净流出额排名第四至第十的股票依次为：平潭发展(-9.04亿元)、贵州茅台(-5.60亿元)、浙文互联(-5.45亿元)、昆仑万维(-5.27亿元)、乾照光电(-4.89亿元)、中国卫星(-4.76亿元)、东方财富(-4.58亿元) [1] - 主力资金净流出额排名第十一至第二十的股票依次为：海峡创新(-4.04亿元)、阳光电源(-4.00亿元)、澜起科技(-3.87亿元)、三安光电(-3.71亿元)、遥望科技(-3.66亿元)、山东黄金(-3.65亿元)、兴业银锡(-3.57亿元)、洛阳钼业(-3.20亿元)、蓝色光标(-3.12亿元)、五粮液(-2.98亿元) [1][3] 通信设备行业 - 通信设备行业有多只股票遭遇主力资金显著流出，新易盛净流出21.42亿元且股价变动为-3.37% [2] - 同属通信设备行业的中际旭创净流出12.41亿元，股价变动为-1.73% [2] - 航天发展也属于通信设备行业，主力资金净流出10.21亿元，股价变动为-2.88% [2] 互联网服务行业 - 互联网服务行业有多家公司出现主力资金流出，昆仑万维净流出5.27亿元，股价变动为-6.55% [2] - 东方财富主力资金净流出4.58亿元，股价变动为-0.44% [2] - 海峡创新主力资金净流出4.04亿元，股价变动为-7.51%，遥望科技净流出3.66亿元，股价变动为-6.86% [2][3] 酿酒行业 - 酿酒行业龙头贵州茅台遭遇主力资金净流出5.60亿元，股价变动为-2.27% [2] - 另一酿酒行业公司五粮液主力资金净流出2.98亿元，股价变动为-1.33% [3] 文化传媒行业 - 文化传媒行业的浙文互联主力资金净流出5.45亿元，股价变动为-8.57% [2] - 同属文化传媒行业的蓝色光标主力资金净流出3.12亿元，但股价变动为0.37% [3] 光学光电子行业 - 光学光电子行业的乾照光电主力资金净流出4.89亿元，股价变动为-3.8% [2] - 同属光学光电子行业的三安光电主力资金净流出3.71亿元，股价变动为-4.93% [3] 其他行业 - 农牧饲渔行业的平潭发展主力资金净流出9.04亿元，但股价变动为0.51% [2] - 航天航空行业的中国卫星主力资金净流出4.76亿元，股价变动为-0.54% [2] - 光伏设备行业的阳光电源主力资金净流出4.00亿元，股价变动为-0.05% [3] - 半导体行业的澜起科技主力资金净流出3.87亿元，股价变动为-1.46% [3] - 贵金属行业的山东黄金主力资金净流出3.65亿元，股价变动为-0.76% [3] - 有色金属行业的兴业银锡主力资金净流出3.57亿元，股价变动为-1.78% [3] - 小金属行业的洛阳钼业主力资金净流出3.20亿元，但股价变动为0.54% [3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 各部分总结 指数走势 - 02月05日上证综指涨跌幅-0.64%，收于4075.92点，成交额9469.89亿元，深成指数涨跌幅-1.44%，收于13952.71点，成交额12292.31亿元 [1] - 中证1000指数涨跌幅-1.69%，成交额4409.65亿元，开盘价8121.51，收盘价8068.08，当日最高价8154.56，最低价8027.62 [1] - 中证500指数涨跌幅-1.84%，成交额4352.78亿元，开盘价8203.06，收盘价8146.11，当日最高价8224.78，最低价8081.43 [1] - 沪深300指数涨跌幅-0.6%，成交额5504.33亿元，开盘价4664.75，收盘价4670.42，当日最高价4687.02，最低价4639.43 [1] - 上证50指数涨跌幅-0.33%，成交额1479.97亿元，开盘价3048.87，收盘价3059.01，当日最高价3066.51，最低价3030.85 [1] 板块涨跌对指数影响 - 中证1000较前收盘价上涨-139.04点，电子、有色金属、电力设备等板块对指数向下拉动明显 [3] - 中证500较前收盘价上涨-152.95点，有色金属、电力设备等板块对指数向下拉动明显 [3] - 沪深300较前收盘价上涨-28.26点，银行、食品饮料等板块对指数向上拉动明显，电子、电力设备、有色金属等板块对指数向下拉动明显 [3] - 上证50较前收盘价上涨-10.23点，食品饮料、银行、医药生物等板块对指数向上拉动明显，电力设备、电子、有色金属等板块对指数向下拉动明显 [3] 股指期货基差及基差折算年化开仓成本 - IM00日均基差-4.84，IM01日均基差-36.42，IM02日均基差-193.99，IM03日均基差-348.86 [13] - IC00日均基差-7.52，IC01日均基差-29.82，IC02日均基差-129.42，IC03日均基差-238.34 [13] - IF00日均基差-3.08，IF01日均基差-9.27，IF02日均基差-37.16，IF03日均基差-87.59 [13] - IH00日均基差-0.35，IH01日均基差0.14，IH02日均基差-3.45，IH03日均基差-33.35 [13]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率** * **因子构建思路：** 通过计算当日最高价涨停且最终收盘也涨停的股票数量占所有最高价涨停股票数量的比例，来衡量涨停板的封板强度和市场追涨情绪[15]。 * **因子具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票[11][15]。 2. 找出在当日盘中最高价曾达到涨停价的股票集合。 3. 在上述集合中，进一步筛选出收盘价仍为涨停价的股票。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ * **因子评价：** 该因子是衡量市场短期情绪和资金博弈热度的重要指标，较高的封板率通常意味着涨停板质量较高，抛压较小[15]。 2. **因子名称：连板率** * **因子构建思路：** 通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占前一日所有收盘涨停股票数量的比例，来度量市场涨停效应的持续性[15]。 * **因子具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票[11][15]。 2. 确定前一日（T-1日）收盘涨停的股票集合。 3. 在上述集合中，筛选出当日（T日）收盘也涨停的股票。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 3. **因子名称：大宗交易折价率** * **因子构建思路：** 通过计算大宗交易成交总额相对于这些股份当日市值的折价（或溢价）幅度，来反映大额资金交易的意愿和情绪，通常折价表示卖出方有较强的减持意愿[24]。 * **因子具体构建过程：** 1. 获取当日所有大宗交易的成交数据，包括每笔交易的成交金额和成交股数[24]。 2. 计算每笔大宗交易股份的当日市值（通常使用当日收盘价乘以成交股数）。 3. 汇总所有大宗交易的成交总金额和对应股份的总市值。 4. 计算整体折价率，公式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 结果为负表示折价，为正表示溢价[24]。 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** * **因子构建思路：** 将股指期货主力合约价格与现货指数价格之间的基差，进行年化处理，以标准化衡量股指期货的升贴水程度，反映市场对未来走势的预期和对冲成本的高低[26]。 * **因子具体构建过程：** 1. 选定标的指数（如上证50、沪深300等）及其对应的股指期货主力合约[26]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[26]。 3. 获取该主力合约的剩余交易日数。 4. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 结果为负表示年化贴水，为正表示年化升水[26]。 因子的回测效果 （注：本报告为市场数据日报，未提供因子的长期历史回测绩效指标，如IC、IR、多空收益等。报告仅提供了特定日期的因子取值或近期统计值，具体如下：） 1. **封板率因子**，2026年02月05日取值为77%[15] 2. **连板率因子**，2026年02月05日取值为17%[15] 3. **大宗交易折价率因子**，2026年02月04日取值为9.61%[24]；近半年以来平均取值为6.96%[24] 4. **股指期货年化贴水率因子** * **上证50股指期货**，2026年02月05日取值为+0.78%（升水）[26]；近一年以来中位数为+0.63%（升水）[26] * **沪深300股指期货**，2026年02月05日取值为-1.12%（贴水）[26]；近一年以来中位数为-3.79%（贴水）[26] * **中证500股指期货**，2026年02月05日取值为-3.18%（贴水）[26]；近一年以来中位数为-11.15%（贴水）[26] * **中证1000股指期货**，2026年02月05日取值为-3.50%（贴水）[26]；近一年以来中位数为-13.61%（贴水）[26]

市场表现与资金流向 - 两市低开高走，有色金属概念上涨，相关ETF标的指数盘中涨0.80% [1] - 有色金属ETF天弘（159157）成交额达2.22亿元，为深市同标的第一 [1] - 该ETF上市首日盘中资金净流入超2.3亿份，实时换手率达22.95%，均为深市同标的第一 [1] - 成分股中，中钨高新股价上涨超过5%，厦门钨业、天山铝业、金钼股份等多股跟涨 [1] 行业驱动因素：供给端 - 摩根大通指出，铜市场供需错配可能加剧 [1] - 英美资源下调2026年产量指引，供应端持续紧张 [1] - 有色金属行业面临供给端收缩政策 [1] 行业驱动因素：需求端 - 华鑫证券监测到国内电铜库存开始去化，下游开工率回升 [1] - AI数据中心及电网建设对铜、铝等金属需求形成新支撑 [1] - 需求端新质动能成为行业利好 [1] - 科技股上涨强化了有色金属的需求预期 [2] 宏观与政策环境 - 地缘争端凸显有色金属的战略属性 [2] - 行业受到经济周期共振、全球通缩预期、美元信用危机等多重宏观利好 [1] - 工信部等八部门已于去年8月联合印发有色金属行业稳增长工作方案，为行业发展定调 [1] 行业格局与投资观点 - 各类金属呈现轮动上涨格局，小金属表现尤为强劲，反映出宏观情绪与产业基本面共振 [2] - 当前整个有色金属行业配置价值突出 [1] - 若看好未来贵金属及大宗工业金属投资机遇，可关注规模领先、“铜铝稀土含量”更高的相关ETF [1]

市场整体资金格局 - 市场处于存量博弈阶段，各类资金流动加速度在正负区间频繁震荡，共识尚未凝聚[1] - 散户与机构净流入率之差持续为正，表明机构资金情绪持续审慎[1] - 融资融券余额约2.69万亿元，较上期几乎走平，市场平均担保比例为289.33%，处于近10年97.1%分位高位[80] - 两融交易活跃度下滑，成交额占比为9%，较1月22日的9.89%下降，市场风险偏好回落[82] 行业与风格资金流向 - 机构资金对科技与周期制造大类呈净流出，对消费大类则进行集中流入，买入力度显著强于散户[1][21] - 红利大类呈现机构资金“稳”与散户资金“跟”的特征，其散户与机构净流入率之差自1月14日起频繁落入负区间[21] - 一级行业中，机构资金对有色金属大幅流出，对机械设备呈显著流出；散户资金则大幅流入电力设备[1][27][35] - 下游消费板块内，机构资金在纺织服饰、农林牧渔的买入意愿更强；家用电器为博弈热点，散户大幅流入而机构流出趋缓[1][40][44] - TMT板块内轮动加剧，机构资金在电子行业流出显著，通信行业先流入后流出[53] 杠杆资金行为 - 杠杆资金增仓动力集中于支持服务板块，交通运输行业两融余额占流通市值比增加0.973个百分点[83] - 上游资源板块整体承压，杠杆资金持仓占比普遍下降[83] - 市场融资净买入规模大幅收缩，仅机械设备成为净流入相对亮点，净买入107.95亿元，环比增加83.77亿元[86]

核心观点 - 截至2026年2月5日，A股2025年业绩预告数据显示，整体景气延续修复态势，盈利增速较2025年第三季度明显上行，且盈利正增长的公司扩散度指标仍在提升 [1][2] - 样本公司整体法口径下，2025年盈利增速为36.9%，较2025年第三季度的14.3%有所上行 [2][3] - 样本公司（非金融）整体法口径下，2025年盈利增速高达247.0%，较2025年第三季度的14.2%显著上行 [2][3] - 盈利正增长的公司数量占比从2025年第三季度的52.8%上升至56.0%，反映整体扩散度指标上行 [2][3] - 行业层面，中位数利润增速提升的方向主要集中在上游有色金属、中游基础化工与电新、TMT方向以及下游医药行业 [2][4] 整体披露与盈利概况 - 截至2026年2月5日，共有3037家公司披露2025年经营数据，整体披露率为58.8% [2][3] - 样本公司中位数法口径下，2025年盈利增速为15.7%，较2025年第三季度的3.2%有所上行 [2][3] - 样本公司（非金融）中位数法口径下，2025年盈利增速为15.1%，较2025年第三季度的2.3%有所上行 [2][3] - 样本公司盈利数据反映全A及全A非金融2025年第四季度累计盈利增速较第三季度延续上行修复态势 [2][3] 行业盈利表现分析 - 在26个非金融行业中，2025年累计归母净利润同比为正的行业有15个，占比57.7%，低于2025年第三季度的18个（占比69.2%） [2][4] - 行业扩散度指标下降主要发生在石油石化、建材、交通运输、农林牧渔、家电这五个行业，可能与权重公司未发布业绩预告有关 [2][4] - 根据中位数利润增速变化，多个行业盈利改善显著： - 有色金属：2025年第四季度中位数增速为71.6%，较第三季度的39.6%提升32.1个百分点 [5] - 基础化工：2025年第四季度中位数增速为28.2%，较第三季度的9.5%提升18.7个百分点 [5] - 电力设备及新能源（电新）：2025年第四季度中位数增速为26.1%，较第三季度的-0.5%提升26.6个百分点 [5] - 医药：2025年第四季度中位数增速为7.2%，较第三季度的-8.2%提升15.3个百分点，改善明显，或与创新药景气有关 [4][5] - 汽车：2025年第四季度中位数增速为40.9%，较第三季度的23.1%提升17.8个百分点 [5] - 电子：2025年第四季度中位数增速为29.4%，较第三季度的13.7%提升15.7个百分点 [5] - 通信：2025年第四季度中位数增速为22.6%，较第三季度的5.2%提升17.4个百分点 [5] - 部分行业盈利增速出现下滑或为负值： - 石油石化：2025年第四季度整体法增速为-30.2%，较第三季度的60.0%大幅下降90.2个百分点；中位数增速为-45.5% [5] - 建材：2025年第四季度整体法增速为-180.4%，较第三季度的227.1%大幅下降407.5个百分点 [5] - 家电：2025年第四季度整体法增速为-399.3%，较第三季度的13.1%大幅下降412.4个百分点；中位数增速为-64.3% [5] - 食品饮料：2025年第四季度中位数增速为-55.2% [5]