量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：绿色转型板块分类模型[29] **模型/因子构建思路**：为追踪不同行业在碳中和进程中的资金流向，根据各行业在碳减排链条中的功能定位，将相关行业划分为三类[29] **模型/因子具体构建过程**： * **低碳核心板块**：涵盖直接贡献碳减排的行业，是新能源发电、绿色出行及减污降碳的核心环节。具体包括电力设备、环保，以及公用事业和汽车行业的部分领域[33] * **低碳支撑板块**：涵盖为产业绿色转型提供数字化、自动化和智能化支撑的行业，是提升社会整体能效与资源利用效率的关键赋能方。具体包括计算机、通信、电子及机械设备的部分领域[33] * **转型主体板块**：涵盖能源消耗强度高、排放基数大的行业，是碳减排的重点领域，也是转型金融政策优先关注的对象。具体包括火电、煤炭、钢铁、有色金属、化工等多个领域[33] 模型的回测效果 *注：本报告未提供该分类模型的量化回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要使用该模型进行市场资金流向和成交结构的描述性分析[30][31]* 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：ESG事件情绪因子[37] **因子构建思路**：通过统计全市场ESG相关事件的数量和情绪倾向（正向、负向、中性），构建反映市场ESG舆情热度和情绪的因子[37] **因子具体构建过程**： * 数据来源：基于第三方数据（如妙盈科技）收集全市场ESG事件[37] * 事件分类：将每个ESG事件根据其内容划分为**正向事件**、**负向事件**或**中性事件**[37] * 因子计算：每周统计ESG事件总数、正向事件数量及占比、负向事件数量及占比等指标[37] * 维度细分：可进一步按环境（E）、社会（S）、治理（G）三个维度统计事件分布[39] * 行业细分：可进一步按行业统计ESG事件的数量和情绪分布，识别热点行业和议题[42][44] 2. **因子名称**：行业ESG议题集中度因子[44] **因子构建思路**：在ESG事件情绪因子的基础上，进一步分析各行业内最受关注的ESG议题（TOP3），用于识别行业当前面临的特定ESG风险或机遇[44] **因子具体构建过程**： * 基于ESG事件数据库，按行业对事件进行分类[44] * 在每个行业内，统计所有ESG事件中涉及的不同议题（如“减持”、“战略合作”、“响应碳中和”等）出现的频率[44] * 选取出现频率最高的三个议题作为该行业本周的TOP3热点议题[44] * 例如，报告显示电力设备行业本周TOP3议题为“响应碳中和”、“信披违规”、“战略合作”；汽车行业为“战略合作”、“股份回购”、“正面环境事件”[44] 因子的回测效果 *注：本报告未提供上述ESG因子的量化回测效果指标（如IC值、IR、多空收益等）。报告主要展示这些因子的描述性统计结果，用于市场舆情分析[37][39][42][44]*

核心观点 - HALO是一套“行业属性 + 财务约束 + 因子打分”的组合筛选框架，其核心目标并非追逐短期高景气，而是寻找资产寿命长、淘汰速度慢、利润兑现更依赖真实现金流与产能结构的公司 [6] HALO解码：从理念到核心逻辑 - 策略框架关注资产周期长、利润质量优、行业出清弹性强的领域，优先配置行业淘汰压力低但技术迭代速度也低的象限，如公用事业、交通运输、煤炭/石油石化、钢铁/有色金属等行业 [7] - 策略从宽基样本（如中证全指 000985.CSI 成分股）出发，先通过13个申万一级行业的白名单进行过滤，将财务比较限制在商业模式更相似的行业内，以降低跨行业口径扭曲，再进行财务筛选与打分 [8][9] 策略落地：从规则到业绩实证 - **硬过滤规则**：设定了六项财务指标阈值以初步筛选公司，包括扣非利润/归母利润需大于0.7、资本开支/总资产小于0.8、资本开支/经营现金流小于0.6、要求近三年ROE数据完整且均值不低于8%、最差年份ROE不低于5% [11] - **打分因子**：HALO Score由五个因子等权构成，正向因子包括固定资产/总资产、在建工程/总资产、经营现金流/净利润，负向因子包括无形资产/总资产、商誉/总资产，旨在识别真实产能、扩张阶段并回避软资产及并购风险 [12][13] - **组合构建与回测表现（全样本）**：按季度调仓，回测结果显示组合期末净值为3.26，年化收益率为12.37%，年化波动率为26.54% [14][15] - **组合筛选样本统计**：历史调仓数据显示，每期从约2000-2300只HALO行业股票中，最终筛选出的股票数量在89只至413只之间波动，HALO得分均值在0.33至0.70之间 [16] - **组合构建与回测表现（Top50）**：选取HALO得分前50的股票构建组合，回测结果显示组合期末净值提升至3.43，年化收益率达13.2%，年化波动率为26.7% [17][18]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：长期行业主题基金分类模型**[39] * **模型构建思路**：为主动偏股基金构建完整的行业主题和细分赛道标签，以支持资产配置、主题投资和产品选择需求，并提供衡量主题基金风险收益情况的工具[39]。 * **模型具体构建过程**：通过观察基金在近四期（中报/年报）的持仓信息来判断其长期的行业主题特征。根据特征将基金分为三类： 1. **行业主题基金**：基金在长期内持续聚焦于某一特定行业主题。 2. **行业轮动基金**：基金的行业主题特征在不同报告期之间发生显著变化。 3. **行业均衡基金**：基金的行业配置较为分散，未形成明显的长期主题特征[39]。 2. **模型名称：REITs系列指数构建模型**[49] * **模型构建思路**：构建完整的REITs系列指数，以综合反映REITs市场表现，并提供衡量不同底层资产、项目类型的细分指数，为投资者提供基于指数化投资的资产配置新视角[49]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指数类型**：考虑到REITs的高分红特性，同时构建价格指数和全收益指数[49]。 2. **加权方法**：采用分级靠档的方法确定成分股权重，以确保计算指数的份额保持相对稳定[49]。 3. **除数修正法**：当样本成分名单或样本成分的调整市值出现非交易因素的变动时（如新发、扩募等），采用除数修正法来保证指数的连续性[49]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：ESG基金分类因子**[70] * **因子构建思路**：根据基金投资策略对ESG（环境、社会、治理）三个维度的覆盖程度，对市场上的ESG相关基金进行系统化分类[70]。 * **因子具体构建过程**：将ESG基金分为两大类： 1. **ESG主题基金**：投资策略综合考量环境、社会、治理三方面因素，通常使用ESG整合、负面筛选、正面筛选等方法进行选股。具体主题标签包括“ESG”、“可持续”、“责任投资”[70]。 2. **泛ESG基金**：投资策略仅覆盖ESG中的一到两个方面因素，通常进行主题投资。进一步细分为： * **环境主题**：标签包括“低碳”、“碳中和”、“绿色”、“环境”、“环保”、“气候”、“生态”、“长江保护”等[70]。 * **社会主题**：标签包括“社会责任”、“扶贫”、“乡村振兴”、“一带一路”、“丝路”、“区域发展”等[70]。 * **治理主题**：标签包括“公司治理”、“治理”等[70]。 模型的回测效果 1. **长期行业主题基金分类模型** 生成的指数本周（2026.3.2-2026.3.6）收益率如下[39]： * 金融地产主题基金：-1.10% * 周期主题基金：-1.66% * 行业轮动主题基金：-2.30% * 医药主题基金：-2.43% * 消费主题基金：-2.59% * 行业均衡主题基金：-2.62% * 新能源主题基金：-2.72% * 国防军工主题基金：-3.54% * TMT主题基金：-4.53% 2. **REITs系列指数构建模型** 生成的指数截至2026年3月6日的业绩指标如下[54]： * **REITs综合指数**：本周收益 -1.05%，累计收益 -4.35%，年化收益 -0.94%，最大回撤 -42.67%，夏普比率 -0.24，年化波动 10.38% * **产权类REITs指数**：本周收益 -1.55%，累计收益 13.52%，年化收益 2.73%，最大回撤 -45.00%，夏普比率 0.10，年化波动 12.61% * **特许经营权类REITs指数**：本周收益 0.09%，累计收益 -24.13%，年化收益 -5.70%，最大回撤 -41.17%，夏普比率 -0.79，年化波动 9.07% * **消费基础设施REITs指数**：本周收益 -1.57%，累计收益 50.71%，年化收益 9.10%，最大回撤 -9.89%，夏普比率 0.72，年化波动 10.62% * **水利设施REITs指数**：本周收益 1.66%，累计收益 20.97%，年化收益 4.13%，最大回撤 -21.47%，夏普比率 0.17，年化波动 15.90% 因子的回测效果 1. **ESG基金分类因子** 应用下的市场规模（截至2026年3月6日）如下[71]： * **按主题分类**： * ESG主题基金：168.75亿元 * 环境主题基金：1206.39亿元 * 社会主题基金：146.33亿元 * 治理主题基金：26.99亿元 * **按基金类型分类**： * 主动权益型ESG基金：848.86亿元 * 股票被动指数型ESG基金：213.03亿元 * 纯债型ESG基金：236.23亿元 * 债券被动指数型ESG基金：226.79亿元 * QDII型ESG基金：23.56亿元

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 近期美伊冲突升级使全球资本市场进入地缘风险重定价阶段，不同阶段的地缘冲突对大类资产影响不同，短期冲突带来资产波动率脉冲上升，以“避险交易”为主；持续超两个月的地区战争使原油供给缺口持续，避险资产走出趋势行情；长期化对峙则带来更深远经济影响 [5]。 - 短期美伊冲突升级通过避险情绪扰动使A股震荡整固，指数下探空间有限，受益资产为原油、天然气；中期核心变量是冲突是否波及霍尔木兹海峡，市场结构性分化与资金博弈加剧，波动率提升，受益资产为海运、公用事业、军工；长期外部地缘扰动不改变A股回归国内经济基本面趋势，强化资金对能源安全等长线逻辑的配置共识 [8]。 根据相关目录分别进行总结 市场回顾 - 市场表现：上周市场主要指数大多下跌，上证指数表现相对较好，周度涨跌幅为 -0.93%；能源指数和公用事业指数表现较好，电信服务指数和信息技术指数表现较弱；30个申万一级行业中有6个行业上涨，涨幅较大的是石油石化、煤炭和公用事业，跌幅较大的是传媒、有色金属和计算机 [9][16][18]。 - 交易热度：上周万得全A日均成交额为26446.19亿元，前值为24402.93亿元，处于历史较高位置（三年历史分位数96.70%水平） [21]。 - 估值跟踪：截至2026/3/6，万得全A估值（PE_TTM）为23.43，较上周值下降 -0.28，处于历史分位数（近5年）的98.90%；30个申万一级行业中有6个行业估值（PE_TTM）出现修复 [25]。 市场观察 - 地缘冲突过后大类资产演绎：短期冲突带来大类资产波动率脉冲上升，“避险交易”主导，持续约一个月以内；持续超两个月的地区战争使原油供给缺口持续，避险资产走出趋势行情；长期化对峙带来更深远经济影响，冲突爆发初期影响原油、黄金与美债约一个月，超3个月后油价震荡上涨，超半年后影响经济基本面，深化美国通胀，美股承压，A股短期受外围冲击，中长期以自身逻辑为主 [5][8]。 - 投资建议：短期美伊冲突升级使A股震荡整固，指数下探空间有限，受益资产为原油、天然气；中期核心变量是冲突是否波及霍尔木兹海峡，市场结构性分化与资金博弈加剧，波动率提升，受益资产为海运、公用事业、军工；长期外部地缘扰动不改变A股回归国内经济基本面趋势，强化资金对能源安全等长线逻辑的配置共识 [8]。

宏观与策略 - **核心观点**：全球宏观环境面临“弱就业”与“高油价”下的两难抉择，地缘冲突导致滞胀预期抬头，资产配置逻辑正从增长转向对通胀和资源稀缺性的重估 [8][11][21] - **美国2月非农就业数据疲软**：2月新增非农就业人数为-9.2万，远低于预期的5.9万人，失业率上行至4.4% [8] - **中国2026年GDP增长目标务实调整**：政府工作报告将GDP增速目标设定为4.5%-5.0%，旨在为结构优化和高质量发展腾挪空间，确保实现2035年远景目标 [8] - **经济结构优化重心明确**：“十五五”期间，新质生产力（28项）、民生保障（25项）和基础设施（23项）是重大项目布局的重心，政策通过“稳存量”与“拓增量”协同为经济注入动能 [9] - **民生保障进入“投资于人”实质阶段**：政策关注点拓展至城镇化率、人均专利数量、劳动人口教育年限等深层指标，着力解决约2.5亿进城务工人员的公共服务均等化问题，以释放消费潜力 [10] - **地缘冲突推高滞胀风险**：霍尔木兹海峡封锁等地缘事件引发原油供应中断预期，WTI原油一周内上涨35.64%，与就业疲软形成共振，导致美联储降息路径系统性推迟 [11][12] - **全球资产配置呈现资源化与去杠杆特征**：在滞胀预期下，实物资产（原油、黄金、供给刚性小金属）成为对冲核心，而权益市场面临利润挤压和估值压力 [11][12] - **大类资产近期表现**：截至3月7日当周，沪深300下跌1.07%，恒生指数下跌3.28%，标普500下跌2.02%；美债10年期收益率上涨18.01个基点；WTI原油上涨35.64% [12] - **国内政策基调积极稳定**：全国两会政策定调延续积极，资本市场改革持续推进，产业政策兼顾内需和科技，为市场提供支撑 [23][25][31] - **市场风格出现阶段性收敛**：3月以来市场从高弹性交易转向低估值和绩优股，资金围绕扩内需、人工智能、未来产业等清晰的政策线索寻找配置方向 [28] - **外资流动情况**：3月第1周，北向资金估算净流出92亿元，其中灵活型外资净流出50亿元；港股市场外资净流出额收窄，港股通流入248亿港元 [34][35] 固定收益 - **超长债市场交投活跃**：上周超长债交投活跃度大幅上升，收益率横盘微涨，期限利差走阔，品种利差缩窄 [15][16][17] - **债市面临回调压力**：中东地缘冲突推升国内通胀风险，叠加2026年GDP目标区间设定及央行买债规模缩减，近期债市回调概率更大 [15][16] - **可交换私募债新增项目**：华邦生命健康拟发行10亿元可交换债，正股为凯盛新材；辽宁成大拟发行40亿元可交换债，正股为广发证券 [14] - **转债市场高估值下表现不佳**：上周中证转债指数下跌2.07%，在高估值状态下，转债资产的抗跌性与跟涨性均不佳，溢价率出现压缩 [18][19] - **机构减持转债**：2月数据显示，公募基金、券商自营、企业年金及保险机构均减持转债，转债整体配置价值不佳 [20] 行业与公司：化工 - **氟化工行业指数上涨**：2026年2月，氟化工指数上涨4.35%，跑赢沪深300指数4.26个百分点 [36] - **制冷剂价格普遍上涨**：截至2月28日，R32报价上涨至6.15-6.25万元/吨，R125报价上涨至5.1-5.6万元/吨，R134a报价上涨至5.8万元/吨 [37] - **空调排产增速预计转正**：产业在线数据显示，2026年4月起家用空调排产同比增速将转正，内需市场进入存量换新阶段 [37] - **含氟聚合物价格持续上涨**：受成本支撑和供需改善影响，PTFE、PVDF、FEP等含氟聚合物产品报价在2月底均有所上调 [39] - **投资建议关注龙头**：看好制冷剂配额约束下的行业景气度延续，建议关注产业链完整、配额领先的龙头企业如巨化股份、东岳集团等 [40] 行业与公司：公用环保 - **公用环保板块表现强势**：2026年2月，公用事业指数上涨4.54%，环保指数上涨7.73%，相对收益显著 [41] - **生态环境法典即将审议**：该法典作为中国第二部法典，涵盖污染防治、生态保护等内容，将提请全国两会审议 [42] - **“电算一体化”成为关注赛道**：在AI资本开支浪潮下，具有重资产、高壁垒特性的公用事业资产（如电网、发电）与算力协同发展受到市场关注 [43] - **投资策略聚焦多细分领域**：推荐火电、新能源发电、核电、水电等高分红或成长性标的，以及环保领域的“类公用事业”投资机会 [45] 行业与公司：互联网与人工智能 - **AI模型行业竞争格局变化**：预计2026年第一季度Anthropic的单季度年度经常性收入净增规模将首次超越OpenAI [46] - **模型能力跨越拐点**：Anthropic的Opus 4.5模型率先实现Agentic Coding能力的跨越，推动模型自主完成任务和调用工具，带动API收入快速增长 [47] - **模型与应用的边界模糊**：模型能力的提升正在改变传统软件工作流和用户习惯，对缺乏底层模型壁垒的应用层公司构成挑战 [48] 行业与公司：农业 - **生猪产能去化预期强化**：3月6日生猪价格降至10.29元/公斤，周环比下跌4.72%，行业反内卷有望支撑中长期猪价 [52] - **肉牛价格淡季不淡**：看好肉牛周期反转，3月6日育肥公牛出栏价为25.20元/公斤，同比上涨6% [49][52] - **农产品价格受原油上涨推动**：需关注原油上涨对农产品价格的潜在催化作用 [52] - **核心观点看好牧业大周期**：看好肉牛、原奶的景气共振上行，以及生猪、禽养殖龙头在产能收缩背景下的优势 [51][54] 行业与公司：银行 - **银行业处于政策底迈向业绩底阶段**：2026年基本面筑底确定性强，但向上动能尚不明确，类似2016年下半年 [56] - **银行股定价权面临过渡**：资金面正从“险资/中央汇金”主导逐步转向“公募/外资”，保险资金仍是核心配置盘但增量边际放缓 [57] - **投资建议精选复苏Alpha个股**：在拐点明确前，建议精选个股，推荐招商银行、宁波银行等，并保留高股息稳健仓位 [57] - **“存款搬家”支撑风险资产**：2025年下半年起的“存款搬家”趋势为资本市场带来增量资金，预计可能带来6-13万亿元规模的资管产品增量 [59] - **居民风险偏好有天花板**：当前资金流向偏好分红险、公募FOF及“固收+”等稳健型产品，风格以追求稳健收益为核心 [60] 行业与公司：电新、纺服、通信等 - **锂电产业链动态**：比亚迪发布第二代刀片电池，欧盟发布工业加速法案提案 [3] - **纺织服装海外跟踪**：阿迪达斯品牌2025年收入增长13%，并指引未来三年收入均实现高单位数增长 [3][7] - **通信行业资本开支总结**：报告对2025年度海外大厂的资本开支和投入资本回报率进行了总结梳理 [7]

市场背景与核心逻辑转变 - 市场对AI技术的认知从狂热转向理性审视，分歧加大 一方面科技巨头的AI资本开支加大现金流负担，另一方面担忧AI的“创造性破坏”可能颠覆多个行业护城河[1] - 受此影响，资金流出易被AI替代的轻资产行业，美股软件板块从高位下跌超30%[1] - 宏观环境变革推动价值重估 地缘政治扰动和供应链区域化导致资本成本上行，低利率时代结束，能源、基础设施等有形资产的价值凸显[1] HALO交易主线定义与市场表现 - 提出“HALO”概念，即“重资产、低淘汰率”，旨在AI技术不确定性中寻找被替代风险低、具备长期稳定性的资产，投资逻辑由追逐成长性转向确定性与稀缺性[2] - 美股市场HALO主线表现突出 年初以来标普500能源板块上涨超25%领涨市场，工业、材料、公用事业明显跑赢指数[2] - A股市场资金向重资产领域迁移趋势明显 石油石化、煤炭、基础化工、有色金属、公用事业等板块表现亮眼[2] A股难以被AI替代的两大投资主线 - 主线一：典型HALO领域 即具备“重资产、低淘汰率、稳定现金流”特征的领域[3] - 主线二：AI“卖铲人”领域 为AI技术革新提供核心支撑的基础设施与上游战略资源品[3] 典型HALO领域的特征与A股分布 - HALO标的需具备两大特征 一是行业重资产属性强，资本开支大、建设周期长、资产更新周期久，受技术冲击小；二是聚焦刚需或具备天然垄断属性，盈利和现金流稳健[4] - A股典型HALO领域主要集中于中上游 能源原材料领域（煤炭、基础化工、有色金属、石油石化）及中游制造领域（公用事业、电力设备、交通运输）固定资产及有形资产占比较高，盈利及现金流稳健[5] - 具体细分赛道包括能源金属、化学制品、化学原料、煤炭开采、油气开采、电力、航运港口、铁路公路、航空机场、电网设备等，其中部分行业固定资产占比超30%[5] - 军工板块因技术高壁垒、订单及现金流稳定、战略价值强，也成为HALO交易逻辑较强的领域[5] AI“卖铲人”领域的投资逻辑 - 该领域是AI科技发展的核心支撑，兼具成长及防御属性 全球AI产业突破直接驱动算力、半导体等硬科技领域需求增长[6] - 符合HALO交易核心要求 算力、半导体等领域前期资本开支规模大，核心设备技术壁垒高[6] - 上游资源品受益于算力需求扩张 同时兼具不可再生性及战略价值，受技术冲击较小[6] 如何布局HALO交易 - HALO交易有望继续享受稀缺性重估溢价 AI的创造性破坏将导致股市内部结构明显调整，AI替代性较低领域有望阶段性受益[7] - 结构层面，当前关注典型HALO领域的估值修复机会 公用事业、交通运输、基础化工、有色金属等估值处于近十年来相对偏低分位数，交易拥挤度健康[7] - 部分上游资源品具有HALO交易主线、供需格局优化、涨价及地缘环境的多重支撑[7] - 中长期景气成长领域仍有望相对占优 AI产业链中的硬科技领域（算力、半导体、云计算等）估值及换手率仍较高，但中长期具有景气度提升带来的盈利弹性[8] - 伴随AI进入产业应用兑现阶段，可围绕算力、半导体、云计算等基础设施层面，以及机器人、智能驾驶等应用层面布局[8] AI可替代性较低的具体行业及逻辑 - 油气化工 中国化工行业全球销售额市占率已超过40%，产能价值具备极强的不可替代性[14] - 煤炭 属于典型HALO标的，资源属性明显，重资产、重资本开支、扩产周期长，且AI技术革命难以导致其价值被替代，在新型电力系统中仍将发挥重要调节作用[14] - 有色金属 地缘经济风险上升凸显关键矿产资源配置价值，同时AI发展带动的电力、数据中心等基建需求重塑相关品种需求结构，驱动供需走向短缺，重点关注黄金、铜、铝、钨等[14] - 电力设备 具备高资本投入、低淘汰风险特点，用电需求刚性，且是算力基础设施的关键，海外多地缺电风险抬升创造更大需求，海外核心设备供给缺口为中国厂商创造历史性出海机遇[14] - 公用事业 重资产特征突出，政策导向型行业，具备牌照壁垒或特许经营权，具备天然垄断属性和进入壁垒，板块具备高分红、稳收益的投资属性，防御性强[14] - 交通运输 需要实体基础设施，不易被AI替代，相反AI可帮助提升效率，看好全球和国内具有网络优势、成本优势的核心航运资产，铁路客运和货运均受益于国内经济增长[14]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：卷积神经网络趋势观察模型**[80] * **模型构建思路**：使用卷积神经网络（CNN）对个股历史价量数据构建的标准化图表进行建模，学习图表特征与未来价格走势之间的关系，并将学习到的有效特征映射到行业主题板块，以识别具有趋势性机会的行业主题[80]。 * **模型具体构建过程**： 1. **数据准备**：为每只个股选取一个窗口期内的价量数据（如价格、成交量等）[80]。 2. **图表生成**：将标准化处理后的价量数据构建成标准化的图表[80][81]。 3. **模型训练**：使用卷积神经网络对生成的图表与对应的未来价格（如未来涨跌）进行建模训练，以识别图表中的有效预测特征[80]。 4. **特征映射**：将训练好的模型学习到的特征，应用于行业主题板块的指数或成分股，以判断哪些行业主题板块在未来具有更高的上涨概率[80]。 5. **输出配置**：模型最终输出当前时点看好的行业主题板块及对应的具体指数[82]。 2. **模型名称：宏观因子事件模型**[56][57] * **模型构建思路**：通过跟踪一系列国内外宏观指标，定义其特定的走势事件（如短期高低点、连续涨跌等），并从历史数据中筛选出对未来资产收益率有显著影响的“有效因子事件”，以此作为判断未来市场或资产走势的依据[56][57]。 * **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**：跟踪约25个国内外宏观指标，涵盖货币政策、财政政策、流动性、通胀水平及其他经济指标[56][57]。 2. **事件定义**：为每个宏观因子定义四类走势事件：短期高低点、连续上涨/下跌、创历史新高/新低、因子走势反转[57]。 3. **有效性检验**：从历史数据中寻找“有效因子事件”，即那些对资产未来收益率影响较为显著的因子事件[57]。 4. **趋势判断**：采用历史均线（如1月、3月、12月均线）将宏观因子走势分为趋势上行或下行[59]。 5. **信号生成**：统计历史上在特定宏观因子处于不同趋势下，各类资产（如股票、债券）的未来平均收益，筛选出收益存在显著差异的资产，生成当前宏观因子趋势下的市场观点[59][60]。 3. **模型名称：期权成交量看涨看跌比（CPR）模型**[50] * **模型构建思路**：通过监测上证50ETF期权成交量的看涨看跌比率（CPR）与其布林通道的相对位置，来判断蓝筹股市场的短期超买或超卖风险[50]。 * **模型具体构建过程**： 1. **计算CPR**：计算上证50ETF期权成交量的看涨看跌比率[50]。 2. **计算通道**：计算CPR的60日布林通道（通常包含上轨和下轨）[50]。 3. **信号判断**：当最近20个交易日的CPR高于60日布林通道上轨时，模型认为蓝筹股短期存在超卖风险[50]。 4. **模型名称：GFTD模型与LLT模型**[84] * **模型评价**：报告提及GFTD模型和LLT模型的历史择时成功率约为80%，但未详细描述其构建思路和具体过程[84]。 模型的回测效果 1. 卷积神经网络趋势观察模型，最新配置主题为电力、电网、公用事业等，具体推荐指数包括：国证绿色电力指数 (399438.SZ)、中证绿色电力指数 (931897.CSI)、中证全指电力公用事业指数 (h30199.CSI)、中证全指公用事业指数 (000995.CSI)、中证电网设备主题指数 (931994.CSI)[82]。 2. 宏观因子事件模型，当前（截至报告期）对权益市场的观点为：PMI（3月均线趋势）发出看多信号；社融存量同比（1月均线趋势）、10年期国债收益率（12月均线趋势）、美元指数（1月均线趋势）均显示震荡信号[60]。 3. 期权成交量看涨看跌比（CPR）模型，当前信号显示：最近20个交易日CPR高于60日布林通道上轨，表明蓝筹股短期存在超卖风险[50]。 4. GFTD模型与LLT模型，历史择时成功率约为80%[84]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：新高新低比例因子**[35] * **因子构建思路**：通过统计市场中创近期新高与新低的个股数量占比，来度量市场的整体强度与广度情绪[35]。 * **因子具体构建过程**：计算创近60日新高的个股数占总股票数的比例（新高比例），以及创近60日新低的个股数占总股票数的比例（新低比例）[35]。 2. **因子名称：个股均线结构因子**[39] * **因子构建思路**：通过计算呈现多头排列与空头排列的个股数量差值占比，来反映市场整体的技术趋势强弱[39]。 * **因子具体构建过程**：计算呈现多头排列的个股数量减去呈现空头排列的个股数量，再除以总股票数，得到“均线强弱指标”[39][40]。 3. **因子名称：长期均线以上比例因子**[42] * **因子构建思路**：统计股价位于长期均线（如200日）之上的个股比例，用以衡量市场长期趋势的强弱和广度[42]。 * **因子具体构建过程**：计算股价位于200日长期均线之上的个股数量占总股票数的比例[42]。 4. **因子名称：风险溢价因子**[68] * **因子构建思路**：通过计算股票市场隐含收益率（盈利收益率）与无风险利率（十年期国债收益率）的差值，来衡量股票资产相对于债券资产的吸引力[68][83]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价 = 中证全指静态市盈率（PE_TTM）的倒数（即盈利收益率EP） - 十年期国债收益率[83]。 5. **因子名称：指数超买超卖因子**[70] * **因子构建思路**：通过特定方法计算各主要宽基指数和行业指数的超跌或超买程度，以识别市场或板块的极端状态[70][74]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明具体计算公式，但展示了截至报告期（NEW）和2018年底（20181228）两个时点，各指数在该因子上的取值情况，数值越高可能代表超跌越严重或超买越严重[71][72][75][76]。 6. **因子名称：融资余额因子**[77] * **因子构建思路**：跟踪市场融资余额的绝对规模及其占流通市值的比例，作为衡量市场杠杆情绪和资金面的指标[77]。 * **因子具体构建过程**：直接获取市场融资余额的总规模（亿元），并计算融资余额占A股流通市值的百分比[79]。 因子的回测效果 1. 新高新低比例因子，截至本期，创近60日新高个股数占比为15.7%，创近60日新低个股数占比为7.2%[35]。 2. 个股均线结构因子，截至本期，多头排列减空头排列个股占比为19%[39]。 3. 长期均线以上比例因子，报告展示了该因子的历史走势图，但未给出本期具体数值[42]。 4. 风险溢价因子，截至2026年3月6日，中证全指风险溢价为2.47%，其两倍标准差上边界为4.64%[83]。 5. 指数超买超卖因子，截至2026年3月6日（NEW），主要宽基指数中，中证1000、国证2000、小盘成长、小盘价值等指数的因子取值较高（接近或超过80）；行业指数中，有色金属、电子、汽车等行业的因子取值较高（超过80）[71][72][75][76]。 6. 融资余额因子，报告展示了该因子的历史走势图，但未给出本期具体数值[79]。

核心观点 - 截至2026年3月6日，市场情绪指标数值为1.40，较上周五的1.85明显下降，情绪指标周内持续下降，模型观点中性偏空 [2][8] - 市场行业间交易波动率持续上升处于高位，表明当前存在更加剧烈的行业轮动，同时RSI指标降至下轨附近，市场短期下行动能加剧 [2][12] - 当前模型整体提示大盘与价值风格占优信号，但信号强度有待加强 [2][52] 1. 情绪模型观点：投资者情绪周内持续下行 - **情绪指标整体回落**：市场情绪结构指标（20日均线）数值从上周五的1.85降至3月6日的1.40，周内持续下降，模型观点中性偏空 [2][8] - **价量匹配水平下降**：价量一致性指标小幅回落，资金关注度与标的涨幅关联性小幅下降，但整体仍处于较高水平，反映市场情绪整体偏中性 [2][12][15] - **市场成交活跃度下降**：本周全A平均日成交额为17,932.48亿元，较上周环比下降26.52%，其中3月3日成交额为周内最高20,646.78亿元 [2][12][18] - **市场风险偏好降低**：科创50相对万得全A的成交占比周内持续小幅降低，表明当前市场风险偏好继续降低，情绪处于偏弱阶段且存在下行趋势 [2][12][19] - **行业轮动加剧**：行业间交易波动率周内继续保持快速回升，表明资金在不同行业间切换频繁，存在更加剧烈的行业轮动 [2][12][24] - **行业观点分歧高**：行业涨跌趋势性指标周内短暂下行后小幅回升，当前处于历史较低水平，表明资金行业观点分歧较高，市场板块β效应削弱 [2][12][27] - **杠杆资金回调**：融资余额占比本周小幅下降，市场杠杆资金小幅回调，投资者风险偏好水平出现一定降低 [2][12][31] - **短期买盘力量减弱**：RSI指标周内持续下行至下轨附近，市场短期下行动能加剧，买盘力量减少，参与意愿减少 [2][12][34] - **主力资金意愿不明**：主力资金净流入指标先下降后上升，主力买入力量以震荡为主，进场意愿不明确，市场做多动能不明朗 [2][12][38] 2. 其他择时模型观点 - **行业均线排列模型观点**： - 截至2026年3月6日，根据行业短期得分数值，排名前列的行业为：公用事业（得分100）、石油石化（94.42）、煤炭（94.42）、环保和交通运输 [2][43] - 短期得分上升幅度靠前的行业包括：银行、农林牧渔、公用事业、交通运输、石油石化，其上涨趋势有待进一步关注 [2][43] - **行业拥挤度观点**： - 本周拥挤度与周内涨跌幅相关系数为0.39，相关性较低 [2][49] - 高拥挤度板块（如石油石化、煤炭、公用事业）领涨明显，拥挤资金快速流入导致涨幅显著放大，短期仍有上冲惯性但需警惕高位回调压力 [2][49] - 部分高拥挤度板块（如钢铁、环保、基础化工）涨跌幅较低，若有资金面进一步催化，或仍具备上涨潜力 [2][49] - 低拥挤度板块（如商贸零售、房地产、非银金融）涨幅相对落后，中长期配置价值突出，若市场情绪回暖有望率先企稳反弹 [2][49] - 截至3月6日，本阶段平均拥挤度最高的行业分别为：公用事业、环保、基础化工、交通运输、煤炭；拥挤度最低的行业分别为：银行、商贸零售、房地产、非银金融、医药生物 [46] - **风格择时模型观点**： - **大盘风格占优**：模型维持提示大盘风格占优信号，当前信号提示强度较弱，但5日RSI相对20日RSI明显下降，未来信号存在增强可能 [2][52] - **价值风格占优**：模型维持提示价值风格占优信号，指数5日RSI相对20日RSI均表现出下降，因此信号有待进一步加强 [2][52]

核心观点 - 报告核心观点认为，由地缘冲突引发的商品（尤其是原油）价格上涨，在利率下行或维持低位的环境下，对股市（包括美股和A股）构成积极信号，是牛市中的有利组合[2][12] - 历史统计显示，商品涨价伴随股市下跌的情况较为罕见，自1968年以来商品10次涨价中仅3次伴随美股调整，且股市整体ROE通常受益于商品涨价[2][3][12] - 当前环境下，地缘冲突导致的油价溢价可能回落，且国内通缩压力大于通胀压力，因此利率大幅上行概率低，形成“ROE上行+利率下行”的有利股市环境[2][4][12] - 短期市场可能因事件扰动而震荡，但对防御板块和能源涨价的交易充分后，市场有望回归更具持续性的景气主线，如新质生产力或PPI交易[2][12][27] 一、策略观点：涨价或是牛市中的积极信号 - **市场短期驱动与中期展望**：本周中东地缘冲突是影响市场风险偏好的核心变量，导致全球权益市场下跌、美元走强、原油价格大幅上涨，市场交易逻辑集中在防御性需求和能源涨价[2][12][16]。短期交易可能已较充分，中期需关注原油供给约束的持续时间及其对供需格局的长期影响[2][12] - **历史规律支持涨价利好股市**：从历史数据看，商品涨价与股市走熊并存的情况少见。1968年以来商品10次涨价中，仅3次伴随美股调整[2][3][12]。多数情况下，商品涨价会驱动股市整体ROE抬升，对美股和A股均如此[2][4][12][25]。只有当通胀压力快速上升引发流动性大幅收紧（利率快速上行）时，负面影响才会超过ROE上行的正面影响[19][22] - **当前宏观环境分析**：一方面，地缘冲突持续性不确定，若未对全球能源供应造成系统性冲击，油价暂时性溢价有很大可能回落，扭转海外降息周期的概率不大[2][4][12]。另一方面，国内整体通缩压力更大，暂时无需担心通胀的负面影响[2][4][12]。在基本面未出现进一步积极信号的情况下，利率大幅上行概率较低，形成了ROE上行与利率下行（或低位）的有利组合[2][4][12][25] - **市场前景与主线判断**：短期市场波动可能受到地缘冲突、两会前后博弈性资金离场、经济数据和季报验证的考验，但整体方向仍乐观[2][12]。对防御性板块和能源涨价的交易较充分后，后续有望重新回归景气支撑较强、更为持久的主线，如增量资金集中的新质生产力或基于PPI改善预期的交易[2][12][27] 二、两会政策基调与影响 - **政策总体稳定，侧重长期转型**：2026年两会政策基调总体稳定，短期超预期宽松政策有限[3][13]。经济增长目标设定为区间4.5%-5%，CPI涨幅、新增就业、赤字率等目标与2025年持平，周期性宽松政策未明显加码[13][14][15]。但符合长期经济增质提效和结构转型方向的政策力度可能不低，且落地效率可能较高，例如服务业扩能提质、“人工智能+”商业化落地、新型基础设施建设、软件服务价值提升及资本市场改革加快[3][13] 三、地缘冲突的历史参照与市场影响 - **参照俄乌冲突的市场演变模式**：参考2022年俄乌冲突后的市场表现，冲突爆发后2周内原油价格上涨30%，黄金上涨7%，美股走弱，定价地缘风险[3][16][18]。随后1个月地缘风险溢价减退，油价回落，美股反弹[3][16]。2022年4月中旬至6月，油价再度上行主要由全球能源供需紧张驱动，地缘风险放大了价格波动[3][16]。2022年7-8月市场消化风险溢价，需求预期转弱，油价震荡下行，美股反弹[3][16]。2022年9月后，能源转型推升通胀中枢，伴随美联储加息，美股再次回落[3][16] - **对A股的相对影响**：尽管当前A股静态估值偏高，地缘冲突中期不确定性可能使权益市场影响反复，但由于国内经济基本面“以我为主”，能源安全防御相对有保证，A股在全球范围内表现出一定韧性[3][17] 四、近期配置观点与行业展望 - **地缘冲突相关机会**：若美以和伊朗地缘冲突反复，石油石化、有色金属、公用事业等板块可能有阶段性机会[28]。地缘冲突可能持续强化能源安全与通胀叙事，看好基于PPI交易的整体性机会[28] - **具体行业配置展望**： - **有色金属与军工**：有色金属产能格局好，需求受益于新旧动能及海内外经济共振，业绩兑现强[28]。贵金属对流动性宽松敏感，也受地缘政治影响[28]。军工在牛市中后期通常表现较好，商业航天、卫星产业链等主题催化密集[28] - **石油石化**：地缘冲突与油价上行共振，国际油价受伊朗风险及商品普涨逻辑推动显著走高，带动上下游企业受益，板块存在从“低估值周期品”向“成长性+涨价预期”重新定价的倾向[28][30] - **TMT**：产业催化多，但存在利润担忧，持续性相对好的板块或集中在业绩验证强、交易拥挤度适中的领域，如半导体、存储、GPU等[30] - **其他关注方向**：机械设备（工程机械出海、机器人主题）、电力设备（全球竞争优势、估值性价比）、基础化工（“反内卷”政策约束供给、部分品种涨价）、钢铁/煤炭/建材（“反内卷”供给约束、PPI改善预期交易）、非银金融（保险弹性、牛市Beta）、消费（关注服务消费如出行链、免税、教育等）[30] - **配置建议汇总**：行业组合建议关注有色金属、石油石化、基础化工、建筑材料[31]。消费机会可能集中在新的消费模式、高分红属性及增量政策较多的服务消费[31]。AI和机器人进入聚焦商业化落地阶段，科技成长机会可能从AI算力向估值性价比更高的细分领域扩散，如AI应用、游戏、电力设备、港股互联网[31]。金融板块估值具备性价比，银行估值有望修复，证券板块受益于牛市Beta[31]。周期品受益于供给侧“反内卷”政策出清及潜在需求企稳，主题性机会集中在有色金属、化工[31] 五、本周市场变化 - **A股市场表现**：本周A股主要指数普跌，上证综指跌0.93%，沪深300跌1.07%，中证500跌3.44%，创业板指跌2.45%[32][35]。申万一级行业中，石油石化涨8.06%、煤炭涨3.79%、公用事业涨3.42%领涨；传媒跌6.97%、有色金属跌5.47%、计算机跌5.29%领跌[32][39]。概念股中，ChatGPT插件涨11.73%、网络安全涨10.14%领涨；OLED跌14.35%、邮轮跌14.21%领跌[32][40] - **全球市场与商品表现**：全球股市重要指数普跌，法国CAC40跌6.84%、德国DAX跌6.70%跌幅较大[33][45]。商品市场中，NYMEX原油大涨36.18%，PTA涨15.42%[33][46]。2026年迄今全球大类资产收益率中，布伦特原油涨53.36%、黄金涨19.60%、南华工业品指数涨12.84%表现靠前[33][42] - **资金与流动性**：本周南下资金（港股通）净流出71.47亿元（前值净流入59.00亿元）[34][47]。央行公开市场操作累计净回笼13634亿元[34]。银行间拆借利率和十年期国债收益率本周均值相比前期有所下降[34]。普通股票型与偏股混合型基金本周仓位均值相比前期上升[34][58]

核心观点 - 报告认为美国经济呈现“宽货币紧信用”特征，强美元是其破局方法 [2] - 地缘冲突推高油价，非美经济体受损，美国获强美元与资本流入，但军事实力衰弱损害美元信用 [3] - 中短期建议在美元反弹阶段配置泛能源红利和美国资本品通胀方向，美元贬值后可增配保险和中国重资产龙头 [3] - 中期看好煤炭、电力、石油及美国资本品通胀相关板块 [3] - 长期看好保险、央国企、反内卷及中概互联网 [3] 美国就业市场急剧逆转 - 2月美国新增非农就业人数为**-9.2万人**，远逊于市场预期的增加约**5.5万人**，逆转了1月份增加**12.6万人**的势头 [8] - 失业率小幅回升至**4.4%**，显示劳动力市场进入收缩周期，经济景气度显著恶化 [8] - 就业流失具有普遍性，私人部门就业人数锐减**8.6万人**，商品生产部门减少**2.5万人**，服务生产部门减少**6.1万人** [9] - 除金融活动（+1.0万人）、批发业（+0.6万人）和零售业（+0.23万人）有微弱增长外，建筑、制造、休闲酒店、教育保健等行业全面转负 [9] 港股市场复盘 - 本周港股收跌，恒生指数收跌**-3.28%**，恒生中国企业指数收跌**-2.61%**，恒生科技指数收跌**-3.70%** [13] - 港股能源细分行业领涨，页岩气、电子竞技和天然气方向超额领先 [14] A股市场复盘 - 本周A股宽基指数全线收跌，上证指数收跌**-0.93%**，科创50跌幅较深 [20] - 远月股指期货贴水震荡走阔 [23] - 因子表现显示防御当先，高贝塔值收涨，大盘股、高股息和低市净率跌幅相对较少 [26] - 产业层面全线收跌，科技和医药医疗大幅收跌，金融地产相对抗跌 [27] - 细分行业层面，能源细分行业超额明显，油服工程、电网设备和化学原料领涨，能源金属、数字媒体和广告营销相对较弱 [31] - 外资期指持仓分化，IC和IM净空仓收敛，IH净空仓震荡走平，IF净空仓小幅扩张 [38] 下周关注热点 - 下周（3月9日至3月13日）重点关注中国CPI和PPI数据，以及美国CPI和PCE物价指数数据 [39]