风格轮动模型信号 - 2025年第四季度大小盘风格轮动模型综合分数为-1，发出小盘配置信号[3] - 2025年第四季度价值成长风格轮动模型综合分数为-3，发出成长配置信号[4] 行业轮动模型表现与观点 - 11月复合因子策略超额收益为-0.58%，单因子多策略超额收益为-0.83%[4] - 12月单因子多策略推荐配置多头行业为银行、建筑、有色金融、非银行金融、电力设备及新能源[4] - 12月复合因子策略推荐配置多头行业为通信、综合金融、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业[4] 核心配置观点 - 第四季度风格轮动模型整体发出小盘、成长信号[1][2] - 电力设备及新能源行业在12月单因子策略和复合因子策略中均被推荐为多头配置行业[1][2][4]

风格及行业轮动观点 - 2025年第四季度风格轮动模型发出小盘、成长配置信号 其中双驱轮动策略综合分数为-1（小盘）和-3（成长）[2][3][4] - 2025年11月行业轮动策略表现 复合因子策略超额收益为-0.58% 单因子多策略超额收益为-0.83%[4] - 2025年12月行业轮动模型推荐配置多头行业 单因子多策略推荐银行、建筑、有色金融、非银行金融、电力设备及新能源 复合因子策略推荐通信、综合金融、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业[2][4] 医药板块市场表现 - 2025年11月A股医药板块表现弱于大盘 SW医药生物指数下跌3.6% 同期上证综指下跌1.7% 医药板块在申万一级行业中涨跌幅排名第23位[7] - A股医药板块内部表现分化 医药商业上涨1.3% 中药下跌0.6% 化学原料药下跌0.8% 个股涨幅前三为合富中国(+143.3%)、金迪克(+58.4%)、富祥药业(+55.1%)[7] - 2025年11月港股医药板块表现与大盘基本持平 恒生医疗保健指数下跌0.1% 恒生生物科技指数上涨0.4% 同期恒生指数下跌0.2%[7] - 2025年11月美股医药板块表现强于大盘 标普医疗保健精选行业指数上涨9.1% 同期标普500指数上涨0.1% 成分股礼来(ELI LILLY)上涨25%[7][8] 其他行业报告精粹 - 固收领域观点为在数据真空期采取中久期高评级策略[11] - 海外科技领域关注Gemini 3、TPU及端侧AI应用更新 认为模型多模态升级加速端侧AI落地 TPU冲击算力格局[11] - 建材领域发布水泥出海国别研究 关注刚果（金）市场[11]

好的，作为资深研究分析师，我已仔细研读这份策略研报，并总结关键要点如下。 核心观点 报告核心观点为在2025年12月推荐重点配置价值和质量风格，并详细跟踪了六大选股策略的近期表现、持仓配置及历史业绩，其中“科创板策略”和“红利+优选股票策略”在11月表现突出[1][2] 市场回顾 - 11月A股市场整体下跌，主要宽基指数均录得负收益：沪深300指数收益率为-2.46%，中证1000收益率为-2.30%，中证500收益率为-4.08%，创业板收益率为-4.23%[14] - 在报告跟踪的6个选股策略中，11月有4个策略（极致风格高BETA组合、“红利+”优选股票策略、均线趋势策略和科创板策略）相对其业绩基准创造了正超额收益，其中科创板策略表现最佳，相对中证全指超额收益达5.86%[16] 多策略选股 - 策略构建：该策略融合价值股、成长股、质量选股和出清选股四个子策略，采用风险平价并结合动量优化进行权重配置[19] - 12月配置：对质量选股策略的权重配置最高，约38.84%，对成长股选股策略的权重配置最小，约7.64%[2][19] - 11月业绩：策略绝对收益为-3.72%，相对中证全指超额收益为-1.48%[2] - 历史业绩：自2017年初至2025年11月28日，策略年化超额收益为13.15%，信息比为1.49[38][40] 极致风格高BETA选股策略 - 策略构建：将个股按市值（大盘/小盘）和风格（价值/成长）交叉分为四组，并为每个象限构建风格增强策略[42][45] - 12月配置：在大盘价值策略上的权重占比最高，为50%，在小盘价值策略上的权重占比最小，为14.17%[4][46] - 11月业绩：策略绝对收益为-0.76%，相对中证全指超额收益为1.56%[4] - 历史业绩：自2011年5月31日至2025年11月28日，策略年化超额收益达21.13%，信息比为2.28[67][76] “红利+”优选股票策略 - 策略构建：在红利策略基础上，结合波动、ROE、估值和盈利增长等因子，从中证800和1000成分股中筛选出30只股票构建组合[79][81] - 持仓特征：最新持仓股票平均市值658.36亿元，行业分布上银行占比最高，达40%，其次为轻工制造，占6.67%[5][81] - 11月业绩：策略绝对收益1.99%，相对中证全指指数超额收益4.38%，相对红利收益指数超额收益2.22%[5][86] - 历史业绩：自2011年5月3日至2025年11月28日，策略年化超额收益为11.38%，信息比为1.10[94][99] 均线趋势策略 - 策略构建：以中证800为基础股票池，利用“（20日均线-240日均线）/20日均线”作为趋势强度因子，在低趋势组中结合质量因子选股[99] - 持仓特征：最新持仓股票平均市值2150.99亿元，行业主要集中在石油石化（占比42.31%）和通信（占比18.43%）[99][100] - 11月业绩：策略绝对收益为1.81%，相对中证全指超额收益为4.19%[6][106] - 今年以来业绩：绝对收益为22.14%，相对中证全指超额收益为1.22%[6][117] 情绪价量策略 - 策略构建：结合价量共振因子和市场情绪评分（LWMA240）进行择时，并综合波动、流动性等多因子打分，选取top50或top100股票[125][126] - 持仓特征：12月推荐组合含50只股票，平均市值429.83亿元，行业集中在电子（22%）、机械（10%）和汽车（10%）[131][135] - 11月业绩：情绪价量策略top50组合绝对收益-2.52%，相对中证全指指数超额收益-0.25%[6][139] - 历史业绩：自2014年9月3日至2025年11月28日，top50组合年化超额收益为17.67%，信息比为1.12[148] 科创板策略 - 11月业绩：科创板策略组合绝对收益-0.75%，但相对中证全指指数取得了5.86%的超额收益[7] - 今年以来业绩：表现极为突出，绝对收益高达75.29%，相对中证全指超额收益达30.62%[7] - 持仓特征：策略持仓合计选入30支股票，主要分布在电子行业，权重占比31.02%[7]

券商12月金股行业配置 - 截至12月1日，共有41家券商发布12月金股，去重后总计264只A股 [2][3] - 电子、基础化工、有色金属、电力设备及新能源等行业配置比例较高 [2][3] - 食品饮料、传媒、消费者服务行业增配较多，而汽车、建材、煤炭行业减配较多 [3] 高关注度个股 - 海光信息、恒立液压、恺英网络等均有5家以上券商推荐 [3] - 安井食品、立讯精密等有4家券商推荐 [3] 11月金股表现回顾 - 国联民生证券金股组合以3.31%的月度收益率位列第一 [8][9] - 中信建投金股组合收益率为1.05%，中邮证券金股组合收益率为0.52%，分列第二、三位 [8][9] - 个股方面，东北证券推荐的蓝色光标11月涨幅达45.99% [9][10] - 天风证券推荐的延江股份上涨37.59%，中邮证券推荐的苏州天脉上涨28.59% [10] 机构对年末行情观点 - 部分机构态度偏谨慎，认为市场短期可能缺乏强力催化剂，叠加年末投资者行为趋于稳健，A股或进入震荡蓄势阶段 [2][11] - 另一部分机构则认为，前期扰动因素正逐步缓解，在流动性环境支撑下，跨年乃至春季行情有望提前布局 [2][10] - 银河证券认为A股市场仍处于向上态势，短期行情预计呈现震荡结构特征 [10] - 东吴证券指出年底宏观流动性有望保持合理投放，为资金入市创造有利环境，市场资金博弈可能促使春季行情提前演绎 [10]

核心观点 - 报告对CANSLIM行业轮动策略进行样本外跟踪，并从多维度解析行业景气度，给出2025年12月的月度行业配置建议[1][14] - 借鉴CANSLIM体系，从行业拥挤度、分析师预期、基本面景气度、聪明资金、价格动量、机构资金和宏观视角下的动态估值七个维度构建复合得分因子[4][13][26][27] - 本期得分排名靠前的五个行业为钢铁、银行、建筑、电力及公用事业和电力设备及新能源行业[4][24] 行业轮动因子表现 - 上月以来（20251103-20251128），超大单资金净流入金额占比和券商金股行业变动因子表现较好，SUE、PB和单季度ROE增速因子表现较差[2][16] - 今年以来（20250102-20251128），公募重仓股动量、SUE和分析师认可度因子表现较好，成交量调节动量、公募基金持仓行业变动和超大单资金净流入金额占比因子表现较差[2][16] 上月组合绩效回顾 - 上月以来（20251103-20251128），行业轮动组合收益率-1.09%，同期中信一级行业等权指数收益率-1.16%，组合超额收益率0.08%[3][21] - 今年以来（20250102-20251031），行业轮动组合收益率20.48%，同期中信一级行业等权指数收益率20.20%，组合超额收益率0.28%[3][21] - 2025年11月中信一级行业中，纺织服装（+3.53%）、石油石化（+3.19%）、银行（+3.16%）收益率排名靠前，综合金融（-7.32%）、计算机（-5.64%）、汽车（-5.61%）收益率排名靠后[17][20] 本月组合推荐情况 - 基于CANSLIM复合得分因子，2025年12月推荐配置得分最高的五个行业：钢铁（总分131）、银行（总分124.5）、建筑（总分109）、电力及公用事业（总分104.5）、电力设备及新能源（总分102）[4][24][25] - 各行业得分基于七个维度：基本面、机构观点、分析师预期、资金面、拥挤度、估值和动量，其中煤炭行业因触及拥挤度条件，在拥挤度维度得分为-999[24][25] CANSLIM行业轮动策略构建及绩效表现 - CANSLIM复合因子自2013年以来RankIC均值达11.6%，月胜率64.7%，年化RankICIR达1.44，多头年化超额收益10.75%，空头年化超额收益-10.41%[5][32][33][34] - 策略组合自2013年以来年化收益22.94%，相对行业等权基准年化超额收益13.80%，相对最大回撤23.75%，信息比1.29，收益回撤比0.58，月度胜率73%[5][38][40] - 组合构建方式为每月末调仓，选取CANSLIM复合因子得分最高的5个行业等权配置，若第五名出现平分则全部纳入[36][37]

根据您提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：券商金股业绩增强组合**[37][42] * **模型构建思路**：该模型以券商金股股票池为选股空间，旨在通过多因子优选的方式，构建一个能够稳定战胜偏股混合型基金指数的投资组合[12][42] * **模型具体构建过程**：模型采用组合优化的方式进行构建，具体过程包括：以券商金股股票池作为选股范围和约束基准；采用组合优化方法，控制投资组合与基准券商金股股票池在个股和风格因子上的偏离；以全体公募基金的行业分布作为行业配置基准，进行优化[42] * **模型评价**：该模型结合了券商总量分析师自上而下的配置能力和行业分析师自下而上的选股能力，历史表现稳健，能够有效捕捉券商金股股票池中的Alpha潜力[12][42] 模型的回测效果 1. **券商金股业绩增强组合**[43][46] * 全样本年化收益（考虑仓位）：19.34%[46] * 相对偏股混合型基金指数年化超额收益：14.38%[46] * 在主动股基中排名（2025年截至11月28日）：35.37%分位点（1227/3469）[5][41] * 本月（2025年11月）绝对收益：-1.06%[5][41] * 本月相对偏股混合型基金指数超额收益：1.39%[5][41] * 本年（2025年截至11月28日）绝对收益：33.65%[5][41] * 本年相对偏股混合型基金指数超额收益：4.42%[5][41] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：总市值**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月及今年以来，总市值因子在券商金股股票池中均表现较好[3][27] 2. **因子名称：单季度超预期幅度**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，单季度超预期幅度因子在券商金股股票池中表现较好[3][27] 3. **因子名称：SUR**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月及今年以来，SUR因子在券商金股股票池中均表现较好[3][27] 4. **因子名称：单季度营收增速**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，单季度营收增速因子在券商金股股票池中表现较好[3][27] 5. **因子名称：日内收益率**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，日内收益率因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 6. **因子名称：分析师净上调幅度**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，分析师净上调幅度因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 7. **因子名称：分析师净上调比例**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，分析师净上调比例因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 8. **因子名称：EPTTM**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，EPTTM因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 9. **因子名称：预期股息率**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，预期股息率因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 10. **因子名称：BP**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，BP因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 因子的回测效果 （报告中未提供具体因子分组的回测指标数值，仅进行了定性描述，故此部分略）

量化模型与构建方式 1. **模型名称：CANSLIM行业轮动策略**[1][4][13] * **模型构建思路**：借鉴CANSLIM体系，从行业拥挤度（C）、分析师预期（A）、基本面景气度（N）、聪明资金（S）、价格动量（L）、机构资金（I）和宏观视角下的动态估值（M）七个维度构建复合因子，用于进行行业轮动配置[4][13][26]。 * **模型具体构建过程**： * **调仓频率**：每月月末最后一个交易日调仓[36]。 * **回测区间**：2013年1月4日至2025年9月30日[36]。 * **样本选择**：28个中信一级行业（剔除综合金融、综合行业）[36]。 * **业绩基准**：中信一级行业等权组合[36]。 * **组合构建方式**：根据CANSLIM复合因子值对行业从高到低进行排序，选择得分最高的5个行业等权构建组合；若得分第五的行业出现平分，则相同得分的行业全部纳入[37]。 模型的回测效果 1. **CANSLIM行业轮动策略**，年化收益22.94%，相对行业等权基准年化超额收益13.80%，相对最大回撤23.75%，信息比1.29，收益回撤比0.58，月度胜率73%[5][38][40]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：CANSLIM复合因子**[4][5][32] * **因子构建思路**：综合行业拥挤度（C）、分析师预期（A）、基本面景气度（N）、聪明资金（S）、价格动量（L）、机构资金（I）和宏观视角下的动态估值（M）七个维度的多个子因子，构建一个综合得分因子用于评估行业未来表现[4][26][27]。 * **因子具体构建过程**：该复合因子由以下七个维度的子因子综合计算得出，各子因子的具体计算方式如下[26][27][32]： * **Crowd (拥挤度)**：$$ \text{拥挤度} = \frac{(\text{创新高股票数量} - \text{创新低股票数量})}{\text{行业内"成交活跃股"股票数量}} $$[32] * **Analyst (分析师预期)**：包含两个子因子： * 分析师认可度：$$ \text{分析师认可度} = \frac{(\text{分析师认可股票数量} - \text{分析师不认可股票数量})}{\text{成分股数量}} $$[32] * 分析师净上调比例：过去三个月分析师净上调比例[32]。 * **NotableProfit (基本面景气度)**：包含三个子因子： * SUE：标准化预期外盈利[32]。 * DeltaROEQ：单季度ROE同比增速[32]。 * 工业企业经济效益：工业企业利润累计同比[32]。 * **Smart (聪明资金)**：超大单资金净流入金额占比：$$ \text{超大单资金净流入金额占比} = \frac{\text{超大单资金净流入}}{\text{行业自由流通市值}} $$[32] * **Leader (价格动量)**：包含两个子因子： * 公募重仓股动量：成分股内公募重仓股收益率 - 成分股内所有股票收益率[32]。 * 成交量调节动量：日成交量调节动量均值 / 日成交量调节动量标准差[32]。 * **Institution (机构资金)**：包含两个子因子： * 公募基金行业变动：公募基金相对中证800指数行业超低配相对上期变动[32]。 * 券商金股行业变动：券商金股行业相对上月变动[32]。 * **MacroPB (宏观视角下的动态估值)**：在"信贷+货币"框架下引入趋势变量，形成多维度动态估值调节方法[27][32]。 2. **因子名称：券商金股行业变动因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：从卖方视角探知机构资金的最新观点，反映券商金股推荐组合的行业配置变化[27][32]。 * **因子具体构建过程**：计算券商金股行业相对上月的变动情况[32]。 3. **因子名称：超大单资金净流入金额占比因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：通过超大单资金的动向观察聪明资金的市场偏好[26][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{超大单资金净流入}}{\text{行业自由流通市值}} $$[32] 4. **因子名称：SUE因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：使用标准化预期外盈利衡量基本面景气度[26][32]。 * **因子具体构建过程**：计算标准化预期外盈利[32]。 5. **因子名称：PB因子**[2][16] * **因子构建思路**：使用市净率作为估值衡量指标。 6. **因子名称：单季度ROE增速因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：使用单季度ROE同比增速衡量盈利能力边际改善[26][32]。 * **因子具体构建过程**：计算单季度ROE同比增速[32]。 7. **因子名称：公募重仓股动量因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：通过公募重仓股相对于行业内其他股票的表现来刻画行业价格强势程度[27][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \text{成分股内公募重仓股收益率} - \text{成分股内所有股票收益率} $$[32] 8. **因子名称：分析师认可度因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：从分析师认可度观察行业景气度持续性[26][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{(\text{分析师认可股票数量} - \text{分析师不认可股票数量})}{\text{成分股数量}} $$[32] 9. **因子名称：成交量调节动量因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：结合成交量信息来刻画动量[27][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{日成交量调节动量均值}}{\text{日成交量调节动量标准差}} $$[32] 10. **因子名称：公募基金持仓行业变动因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：从买方视角探知机构资金的最新观点[27][32]。 * **因子具体构建过程**：计算公募基金相对中证800指数行业超低配相对上期的变动[32]。 因子的回测效果 1. **CANSLIM复合因子**，RankIC均值11.6%，月胜率64.7%，年化RankICIR 1.44，多头年化超额收益10.75%，空头年化超额收益-10.41%[5][32][34]。

指数化投资发展概况 - 股票型ETF规模整体呈上升趋势，2025年第三季度规模达到4.11万亿元 [2] - 截至2025年9月30日，股票型被动指数基金共计1521只，合计规模高达4.44万亿元 [2] - 被动产品跟踪规模超过100亿元的A股股票指数共56只，跟踪规模前三的指数分别为沪深300、中证A500、上证50，规模分别为11813.28亿元、1953.51亿元、1883.42亿元 [5][7] 指数成分股调整事件 - 中证指数公司和深圳证券信息有限公司在每年6月和12月对指数成分股进行定期调整，2025年12月的调整方案于12月12日收市后正式生效 [6] - 指数成分股调整是根据编制规则进行的被动操作，若调整规模较大可能带来交易性投资机会 [5][6] - 冲击测算考虑了不同指数的权重计算方式、个股权重上限以及同一股票在不同指数中的买卖方向净额 [8][9] 预计产生显著净买入的个股 - 胜宏科技、东山精密、光启技术预计净买入规模最大，分别达到48.65亿元、47.91亿元、34.87亿元 [10][11] - 净买入规模超过5亿元的股票还包括拓普集团、中科曙光、中天科技、比亚迪等 [11] - 塔牌集团、江中药业、陕鼓动力的冲击系数最高，分别为8.69、8.44、6.99，表明资金流入相对于其成交额的影响最为显著 [11][12] 预计产生显著净卖出的个股 - 阳光电源、中际旭创、寒武纪预计净卖出规模最大，分别达到56.79亿元、38.98亿元、31.25亿元 [13] - 净卖出规模超过5亿元的股票还包括药明康德、海光信息、中国移动、宁德时代等 [13] - 深高速、万和电气、天佑德酒的冲击系数最低，分别为-15.65、-13.30、-10.52，表明资金流出相对于其成交额的负面影响最为显著 [13][14]

根据提供的金融工程市场跟踪周报，以下是总结的量化模型与因子内容。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[22] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的成交量能状态，来判断市场短期走势，当量能与价格表现不匹配时，预示反弹力度可能减弱[22] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体计算过程和公式，仅给出了基于该模型的最终观点信号[22] 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标**[23] * **模型构建思路**：利用市场强势股的示范效应，通过计算指数成分股中近期上涨股票的数量占比来判断市场情绪。情绪过低可能预示底部，情绪过高则提示风险[23] * **模型具体构建过程**：计算沪深300指数成分股在过去N日内收益率大于0的个股数量占成分股总数的比例。 具体公式为： $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数成分股总数}$$[23] 3. **模型名称：动量情绪指标择时模型**[28] * **模型构建思路**：对“沪深300上涨家数占比”指标进行平滑处理，通过比较短期和长期平滑线的相对位置来生成交易信号，以捕捉市场情绪的变动趋势[28] * **模型具体构建过程**： 1. 计算基础指标：沪深300指数N日上涨家数占比（N=230）[28] 2. 对该基础指标分别进行窗口期为N1=50和N2=35的移动平均，得到慢线和快线（N1>N2）[28] 3. 当快线大于慢线时，生成看多信号；当快线小于慢线时，对市场持谨慎或中性态度[28] 4. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[31][32] * **模型构建思路**：基于技术分析中的均线理论，通过判断当前价格相对于一组均线的位置来评估市场趋势和情绪状态[31] * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的八条均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[31] 2. 统计当日沪深300收盘价位于这八条均线之上的数量[32] 3. 当收盘价位于五条及以上均线之上时，生成看多信号[32] 5. **因子名称：横截面波动率**[34] * **因子构建思路**：通过计算特定指数内所有成分股在同一时期收益率的离散程度，来衡量市场分化程度和选股（Alpha）环境的优劣[34] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式，但指出其用于衡量沪深300、中证500、中证1000等指数成分股收益率的截面差异[34] 6. **因子名称：时间序列波动率**[38] * **因子构建思路**：通过计算指数成分股收益率在时间序列上的波动情况，来评估市场的整体波动水平和Alpha环境[38] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式，但指出其用于衡量沪深300、中证500、中证1000等指数成分股加权后的时间序列波动率[38] 7. **因子名称：基金抱团分离度**[81] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来作为基金抱团程度的代理变量。标准差小表明抱团程度高，标准差大表明抱团瓦解[81] * **因子具体构建过程**：具体计算方式为抱团基金截面收益的标准差[81] 模型的回测效果 1. **动量情绪指标择时模型**，报告未提供具体的回测绩效指标，仅展示了策略净值表现图[29] 2. **均线情绪指标择时模型**，报告未提供具体的回测绩效指标，仅展示了策略净值表现图[33] 量化因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**，近两年平均值：沪深300为1.92，中证500为2.11，中证1000为2.30[38]；近一年平均值：沪深300为1.88，中证500为2.12，中证1000为2.40[38]；近半年平均值：沪深300为1.97，中证500为2.14，中证1000为2.39[38]；近一季度平均值：沪深300为2.23，中证500为2.41，中证1000为2.59[38]；近一季度平均值占近两年分位：沪深300为80.54%，中证500为74.60%，中证1000为82.47%[38]；近一季度平均值占近一年分位：沪深300为79.71%，中证500为74.60%，中证1000为78.49%[38]；近一季度平均值占近半年分位：沪深300为78.05%，中证500为78.57%，中证1000为75.30%[38] 2. **时间序列波动率因子**，近两年平均值：沪深300为0.65%，中证500为0.47%，中证1000为0.26%[41]；近一年平均值：沪深300为0.61%，中证500为0.45%，中证1000为0.25%[41]；近半年平均值：沪深300为0.61%，中证500为0.45%，中证1000为0.24%[41]；近一季度平均值：沪深300为0.71%，中证500为0.52%，中证1000为0.27%[41]；近一季度平均值占近两年分位：沪深300为75.36%，中证500为78.57%，中证1000为82.07%[41]；近一季度平均值占近一年分位：沪深300为75.78%，中证500为76.19%，中证1000为79.28%[41]；近一季度平均值占近半年分位：沪深300为69.77%，中证500为76.19%，中证1000为74.10%[41]

市场整体趋势与指数表现 - 截至2025年11月28日，主要股指距离其250日新高均较近，其中中证2000指数距离新高仅2.78%，科创50指数距离新高最远，为13.77% [1][6] - 家电行业指数距离250日新高最近，仅为0.92%，纺织服装和轻工制造行业紧随其后，距离分别为2.88%和1.45% [9] - 食品饮料、综合金融、非银行金融、医药和房地产行业指数距离250日新高较远，显示相对弱势 [9] - 家居用品、卫星导航、锂矿等概念指数同样接近其250日新高 [11] 创新高个股的板块与行业分布 - 全市场共有1043只股票在过去20个交易日内创出250日新高，显示市场活跃度较高 [2][14] - 基础化工行业创新高个股数量最多，达157只，电力设备及新能源和机械行业分别有113和98只 [14] - 从创新高个股占比看，纺织服装行业表现突出，占比达39.39%，电力设备及新能源和煤炭行业占比分别为36.45%和36.11% [14] - 周期板块和制造板块是创新高个股的集中地，分别有338只和274只股票创新高，占板块内股票数量的30.10%和17.59% [16] 主要指数成分股创新高情况 - 中证1000指数成分股中创新高个股占比最高，为19.70%，中证2000指数占比为19.35% [2][16] - 沪深300和中证500指数成分股中创新高占比分别为18.00%和17.00%，创业板指和科创50指数占比相对较低，为15.00%和8.00% [16] 平稳创新高股票筛选与特征 - 通过多维度筛选出26只平稳创新高股票，代表性公司包括中际旭创、光库科技、中矿资源等 [3][20] - 筛选标准综合考量分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性及创新高持续性 [17][19] - 周期板块和制造板块在平稳创新高股票中占据主导，分别有10只和8只股票入选 [3][20] - 在周期板块内，有色金属行业创新高股票最多；在制造板块内，建筑行业创新高股票最多 [3][20] 代表性平稳创新高个股详情 - 中际旭创流通市值5688亿元，过去250日涨幅达274.33%，过去3个月有50份推荐研报 [21] - 光库科技过去250日涨幅为221.51%，过去20日涨幅为46.62% [21] - 中矿资源过去250日涨幅为72.86%，过去20日涨幅为16.04% [21] - 大中矿业表现强劲，过去250日涨幅高达219.33%，过去20日涨幅为55.64% [21]