政策背景与市场预期 - 中央财经委会议提出推进全国统一大市场建设，治理企业低价无序竞争，引导企业提升产品品质，推动落后产能有序退出 [2] - 《求是》发布文章《深刻认识和综合整治"内卷式"竞争》，政策引导"反内卷" [2] - 市场资金充裕，科技、消费、红利等板块表现较好，周期股估值低位，对短期边际利好更敏感 [2] 受影响的行业 - 与地产、基建相关的上游原材料行业（煤炭、钢铁、水泥等） [3] - 与新质生产力重叠的装备制造行业（汽车制造业、电气机械制造业、计算机通信和其他电子设备制造业等） [3] - 部分下游消费品领域（医药、食品制造业等） [3] - 新兴产业（新能源汽车、光伏、电商平台等）受政策重点关注 [4] - 光伏组件、新能源汽车、储能系统被点名存在同质化竞争 [4] 政策力度与实施特点 - 政策力度温和，因涉及行业民营企业占比较大（如计算机、通信、电子、电力设备及新能源、汽车等行业国央企占比低于30%） [6] - 电子设备制造业、电气机械和制造业、汽车制造业就业规模大，从业人员占比分别为11.9%、7.9%、6.0%，共吸纳近2000万人，政策需兼顾就业问题 [6] - 政策预计循序渐进，需观察供给侧和需求端变化，尤其是产能利用率提升和补库情况 [8] - 光伏、汽车等行业缺乏历史经验参考，未来政策信号需更明确（如级别提升、纳入地方政府考核等） [7] - 高强度去产能需综合政策支撑，包括过剩产能规模确定、退出时间表、考核机制等 [8]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于价格动量原理，捕捉行业趋势变化，选择向上趋势的行业进行配置[26] - **模型具体构建过程**： 1. 计算各中信一级行业的扩散指数，反映行业价格趋势强度 2. 选择扩散指数排名靠前的行业作为配置标的 3. 每月进行轮动调整，配置前六名行业[26][27] - **模型评价**：在趋势行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[26][38] 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于分钟频量价数据，通过GRU深度学习网络生成行业因子，捕捉短期交易信号[33][39] - **模型具体构建过程**： 1. 使用GRU网络处理行业量价数据 2. 输出行业因子得分，反映行业短期动量 3. 每周调整配置，选择因子得分最高的行业[33][36] - **模型评价**：短周期表现较好，长周期稳定性一般，极端行情可能失效[33][39] 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年以来超额收益：2.05%[26] - 本周超额收益：-0.81%[30] - 7月以来超额收益：-1.00%[30] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年以来超额收益：-4.52%[33] - 本周超额收益：0.29%[37] - 7月以来超额收益：0.77%[37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：扩散指数** - **因子构建思路**：衡量行业价格趋势强度，反映行业动量[26][27] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业价格序列的扩散指标 2. 标准化处理得到0-1之间的扩散指数 3. 指数越高代表趋势越强[27][28] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：通过GRU网络提取行业量价特征，生成因子得分[33][36] - **因子具体构建过程**： 1. 输入行业分钟频量价数据 2. 通过GRU网络进行特征提取 3. 输出行业因子得分，得分越高代表短期动量越强[36] 因子的回测效果 1. **扩散指数** - 最新排名前六行业：综合金融(1.0)、综合(0.998)、通信(0.995)、非银行金融(0.987)、传媒(0.975)、计算机(0.973)[27] - 环比提升前六行业：煤炭(0.318)、石油石化(0.297)、钢铁(0.278)、家电(0.099)、电力及公用事业(0.091)、电力设备及新能源(0.073)[29] 2. **GRU行业因子** - 最新排名前六行业：煤炭(1.77)、钢铁(1.08)、建筑(0.72)、银行(0.19)、交通运输(0.18)、电力及公用事业(0.14)[36] - 环比提升较大行业：煤炭、钢铁、建筑[33]

海外经济与市场 - 美国经济减速迹象明显 亚特兰大联储GDPNOW模型预测二季度实际GDP年化增速回落0.3pct至2.6% 地产投资增速下行1.0pct至-6.4% 建筑投资增速下行1.7pct至-5.2% 实际消费增速下行0.2pct至1.6% [2] - 劳动力市场保持强劲 周频首次申领失业金人数回落0.3万至23.3万 6月失业率下行0.1pct至4.1% [2] - 通胀预期上行 5年期盈亏平衡通胀率上行0.1pct至2.4% 财政政策扩张《大而美法案》通过国会表决 [3] 美国资产表现 - 美股上涨1.7% 主要因强于预期的就业报告缓解经济放缓担忧 但纳斯达克指数表现较弱 因降息概率降低 [3] - 美债利率高位震荡 建议配置中短久期美债 以票息策略为主 [4] - 美元短期反弹但中期走势偏弱 因债务可持续性担忧和关税不确定性 [4] - 黄金短期震荡 中期受央行购金支撑 建议寻找低吸机会 [4] 中国经济与政策 - 二季度经济增长预期约5.2% 6月制造业PMI录得49.7 连续两个月回升但仍低于荣枯线 [6] - 内需疲软 房地产投资累计增速下探至-11.2% 30大中城市新房成交下降8.2% 12城二手房成交下降5.7% [6] - 外需修复 美国取消部分对华经贸限制措施 6月美国ISM制造业进口指数回升7.5pct至47.4% [7] - 政策强调"反内卷" 推动落后产能有序退出 光伏、汽车等行业为重点 [7] - 货币宽松延续 6月央行净投放资金6,560亿 其中短期流动性净投放4,359亿 中长期流动性净投放3,180亿 [7] 中国资产表现 - 债市小幅上涨 资金利率回落形成利好 建议标配中短久期信用债 关注10年国债收益率上升至1.7%-1.8%的配置价值 [9] - A股上证指数上涨1.4%创年内新高 银行股成为全年涨幅最大板块 小微盘股平均涨幅达17% [10] - 港股恒生指数下跌1.52% 估值修复至10年64%分位数 建议中高配红利资产 标配恒生科技 [11]

根据提供的量化周报内容，以下是结构化整理的量化模型与因子分析： --- 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中证500增强组合 - **构建思路**：通过多因子选股模型构建相对基准的超额收益组合[58] - **具体构建过程**： 1. 基于BARRA风格因子框架，筛选市值、价值、盈利等因子 2. 组合权重优化采用风险模型控制跟踪误差 3. 持仓明细包含50只股票，权重分散（如国联民生4.13%、长江证券3.95%）[63] 2. **模型名称**：沪深300增强组合 - **构建思路**：类似中证500增强模型，侧重大盘股因子暴露[65] - **具体构建过程**： 1. 组合持仓包含30只成分股（如中远海控8.26%、新和成6.70%） 2. 通过行业中性化处理控制风格偏离[66] --- 模型的回测效果 1. **中证500增强组合**： - 本周超额收益1.37%[58] - 2020年至今累计超额46.94%，最大回撤-4.99%[58] 2. **沪深300增强组合**： - 本周超额收益1.25%[65] - 2020年至今累计超额31.61%，最大回撤-5.86%[65] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：BARRA十大风格因子 - **构建思路**：基于市场风险特征划分因子类别[69] - **具体构建过程**： 1. 包含市值（SIZE）、价值（BTOP）、盈利（EARNINGS_YIELD）等因子 2. 因子收益计算采用纯因子组合法[70] 2. **因子名称**：行业因子 - **构建思路**：捕捉行业轮动效应[70] - **具体构建过程**： 1. 按申万一级行业分类构建行业虚拟变量 2. 通过回归分析剥离风格影响[74] --- 因子的回测效果 1. **风格因子表现**： - 价值因子本周超额收益显著 - 非线性市值因子呈负向收益[70] 2. **行业因子表现**： - 钢铁、医药行业因子超额突出 - 证券、交通运输行业回撤较大[70] --- 其他关键指标 - **A股景气指数**：当前值21.59（较2023年底+16.16）[44] - **情绪指数信号**：综合看多（波动率下行+成交额上行）[51] 注：报告中未提供具体因子公式及更细化的模型参数[4][69]

报告核心观点 - 宏观经济处于政策刺激下的企稳回升阶段，下半年需政策护航；A股3400点有效突破可能性较大，有望展开新一轮慢牛；债券市场关注三季度做多机会；银行、证券、保险等板块配置价值增强；房地产市场有望逐步企稳；固态电池产业化提速，关注产业链投资机遇 [7][8][11] 经济要闻 - 商务部将推进77条试点措施落地，释放制度型开放红利 [2] - 工信部加大光伏行业治理力度，整治无序竞争 [2] - 商务部自2025年7月5日起对原产于欧盟的进口相关白兰地征收反倾销税 [2] - 国家税务总局1 - 5月科技创新和制造业减税降费及退税达6361亿元，前5个月制造业企业销售收入同比增长4.2% [2][5] - 国家发改委截至6月底下达水利领域年度中央投资，将继续支持江河保护治理 [2][5] - IMF警告“大而美”法案使美国中期削减债务复杂化 [2] - 北京市发布AI医药健康三年计划，聚焦虚拟细胞与数字孪生技术突破 [5] - 中国信通院数据显示5月国内市场手机出货量2371.6万部，同比下降21.8% [5] 重要公司资讯 - 赛力斯问界汽车累计交付量达70万辆 [6] - 洋河股份有丰富低度酒储备，将做好产品布局和消费者引导 [6] - 福元医药子公司获利丙双卡因乳膏《药品注册证书》 [6] - 三星医疗子公司中标南方电网项目，预计中标金额约3.06亿元 [6] - 惠而浦预计2025年半年度净利润大幅增长 [6] 每日研报 东兴策略总量双周报 - 宏观上国内消费超预期回升，生产温和，融资温和，地产下行，海外预计美联储年内有2次降息 [7] - 策略上3400点有效突破可能性大，市场有望展开新一轮慢牛，7月市场有望延续上涨态势 [8][9] - 投资建议关注军工、医药等景气板块和高分红板块 [10] - 债券市场央行呵护流动性，关注三季度做多机会 [11] - 银行基本面和资金面推动板块配置价值增强，关注国有大行和优质区域行 [12][13] - 地产新房销售降幅扩大，二手房成交回暖，关注政策宽松带来的估值修复机会和龙头企业 [14] - 证券政策发力，板块投资价值有望提升，关注头部券商和行业ETF [15] - 保险长期价值和高股息投资逻辑持续，关注上市头部险企 [16] 东兴电力设备及新能源 - 多家锂电龙头公布全固态电池研发进展，如亿纬锂能、孚能科技、赣锋锂业等 [18] - 固态电池性能优异，满足新应用领域需求，产业链关注度提升，产业化加速 [19] - 硫化物固态电解质体系为主流开发方向，部分企业采用复合双体系开发 [20] - 投资建议关注国轩高科等电池企业，以及当升科技等材料厂商 [21][22] 东兴证券研究所金股推荐 - 中广核技、国轩高科、劲仔食品、华鲁恒升、伊利股份、统联精密、兰剑智能 [4]

报告行业投资评级 - 看好（维持），即相对强于市场基准指数收益率 5%以上 [6][13] 报告的核心观点 - 积极看好电力市场发展带来电力体系新机遇，随着“136 号文”和“394 号文”落地，新能源电站从被动依赖自然条件转向主动参与市场运营的转变，将成为现阶段行业经济性和效率优化的核心变量 [3][8] 根据相关目录分别进行总结 新疆新能源项目情况 - 2025 年 6 月 25 日，新疆发布政策解读，2025 年 6 月 1 日前投产的存量补贴项目机制电价 0.25 元/千瓦时、机制电量比例为上网电量 30%，平价项目机制电价 0.262 元/千瓦时、机制电量比例为上网电量 50%；6 月 1 日及以后投产的增量项目，机制电价竞价形成，机制电量比例暂为上网电量 50%，其发展驱动将转向电力市场化交易价值挖掘 [8] 蒙西新能源项目情况 - 2025 年 5 月 30 日，蒙西印发改革方案，2025 年 6 月 1 日前投产的存量项目按不同类型安排电量，6 月 1 日起投产的增量项目暂不安排新增纳入机制的电量，后续统筹考虑，蒙西地区新能源电力现货主动交易能力有望在 25H2 起成为核心发展因子之一 [8] 投资建议 - 软件方面，建议关注国能日新（301162，增持）、朗新集团（300682，买入）、安科瑞（300286，买入）等 [8] - 硬件方面，建议关注东方电子（000682，未评级）、四方股份（601126，未评级）等 [8] - 电力资产方面，建议关注协鑫能科（002015，未评级）、晶科科技（601778，未评级）、正泰电器（601877，未评级）等 [8]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：宽基形态择时策略** - **模型构建思路**：基于宽基指数成分股的形态信号构建多空比率剪刀差，判断市场整体趋势[16] - **模型具体构建过程**： 1. 统计成分股中每日出现看多/看空形态的股票数量 2. 计算多空比率剪刀差： $$ \text{剪刀差} = \frac{\text{看多数量} - \text{看空数量}}{\text{成分股总数}} $$ 3. 当剪刀差连续N日超过阈值时触发看多信号[16] - **模型评价**：策略年化收益显著跑赢基准指数（如万德微盘股策略年化46.26% vs 指数36.17%）[14] 2. **模型名称：行业形态择时策略** - **模型构建思路**：在中信一级行业层面应用形态信号剪刀差逻辑[16] - **模型具体构建过程**： 1. 对行业成分股统计特殊K线形态（如金针探底、火箭发射等） 2. 构建行业多空比率： $$ \text{行业多空比} = \frac{\sum \text{看多形态股}}{\sum \text{成分股}} - \frac{\sum \text{看空形态股}}{\sum \text{成分股}} $$ 3. 结合历史胜率阈值生成信号（如通信行业看多信号需满足连续3日多空比>0.2）[16][19] - **模型评价**：回测显示100%行业跑赢基准，通信行业策略年化达31.92%[16] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：隐含波动率恐慌指数** - **因子构建思路**：采用Heston模型计算近月平值期权隐含波动率反映市场情绪[8] - **因子具体构建过程**： 1. 提取上证50/沪深300等指数的期权隐含波动率数据 2. 标准化处理： $$ \text{恐慌指数} = \frac{IV - \mu_{IV}}{\sigma_{IV}} $$ 其中IV为当日隐含波动率，μ/σ为过去20日均值与标准差[8][10] - **因子评价**：对市场拐点有预警作用（如中证1000波动率18.06%时易触发反转）[10] 2. **因子名称：特殊K线形态因子** - **因子构建思路**：识别六类高胜率K线模式（金针探底、满江红等）[24] - **因子具体构建过程**： 1. **金针探底**：满足以下条件： $$ \frac{\text{下影线长度}}{\text{实体长度}} \geq 3 \quad \& \quad \text{收盘价} > \text{开盘价} $$ 2. **火箭发射**：当日涨幅>5%且成交量突增2倍[24][26] - **因子评价**：满江红形态历史胜率达70%（如索通发展案例）[26] 模型的回测效果 | 模型/因子 | 年化收益(%) | 最大回撤(%) | 基准年化收益(%) | 基准最大回撤(%) | |--------------------------|-------------|-------------|------------------|------------------| | 宽基择时(万德微盘股) | 46.26 | -34.85 | 36.17 | -51.80 | [14] | 行业择时(通信) | 31.92 | -43.37 | 5.31 | -66.74 | [19] | 隐含波动率因子(中证1000) | - | - | - | - | [10] | 特殊形态因子(满江红) | - | - | - | - | [26] 因子的回测效果 | 因子类型 | 信号胜率(%) | 典型案例 | |----------------|-------------|---------------------------| | 正面形态信号 | 28.25 | 凯龙股份(连续5日看多) | [13][21] | 负面形态信号 | 71.88 | 电力设备行业(翻空信号) | [13][19] | 特殊K线形态 | 70.00 | 比亚迪(倒锤头形态) | [29][33] 注：部分指标如信息比率(IR)未在原文披露，故未列出。所有数据均来自2025年6月回测窗口[14][19]

根据提供的量化市场追踪周报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **行业轮动模型** - 模型构建思路：基于绩优基金持仓倾向的边际变化构建行业轮动信号，捕捉机构资金流向变化[37] - 具体构建过程： 1. 筛选绩优基金样本（近3月回报排名前30%） 2. 计算行业超配比例：$$超配比例 = \frac{基金行业持仓市值}{全市场行业市值} - 基准权重$$ 3. 生成周度轮动信号：对超配比例变化率排名，前5行业为多头组合[37][38] - 模型评价：对机构重仓行业变化敏感，但存在滞后性 2. **主动权益基金仓位测算模型** - 模型构建思路：通过持股市值加权计算主动权益基金整体仓位暴露[22][23] - 具体构建过程： 1. 样本筛选：成立满两季度、规模>5000万、历史平均仓位>60% 2. 仓位计算：$$仓位 = \frac{股票持仓市值}{基金净资产}$$ 3. 风格分解：按大盘/中盘/小盘+成长/价值六分位统计[29][30] - 模型评价：能有效跟踪市场风险偏好变化 量化因子与构建方式 1. **资金流因子** - 因子构建思路：根据主力资金净流入方向构建行业/个股强弱信号[60][64] - 具体构建过程： 1. 划分资金类型（特大单>100万/大单30-100万/中小单<30万） 2. 计算净流入额：$$净流入=主动买入额-主动卖出额$$ 3. 生成多空组合：主力净流入&中小单净流出的标的[60] 2. **ETF资金流向因子** - 因子构建思路：跟踪宽基/行业ETF资金流动反映配置需求[42][43] - 具体构建过程： 1. 按类型分类统计净申购金额 2. 计算资金集中度：$$集中度=\frac{TOP5 ETF净流入}{同类总净流入}$$ 3. 结合规模变化构建趋势指标[68] 模型的回测效果 1. **行业轮动模型** - 年化超额收益：12.7%（vs 中证800）[39] - 信息比率(IR)：1.35[39] - 最大回撤：8.2%（2024Q4）[39] 2. **主动权益仓位模型** - 仓位变动与中证全指相关性：0.62[23] - 风格仓位预测准确率：73.5%（周频）[30] 因子的回测效果 1. **资金流因子** - 电子行业因子IC：0.32（近1年）[67] - 多空组合周胜率：68.4%[64] 2. **ETF资金流向因子** - 宽基ETF净流入与指数收益相关性：0.41（滞后1周）[42] - 行业ETF资金因子RankIC：0.28[68] 注：所有测试结果均基于2024/6-2025/6样本区间[39][68]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **量能择时模型** - 模型构建思路：通过监测宽基指数的交易量能变化来判断市场趋势[23] - 模型具体构建过程： 1) 实时跟踪上证指数、上证50等7大宽基指数的成交量 2) 当量能指标突破阈值时生成看多信号，反之则为谨慎信号 3) 当前所有宽基指数均触发空头信号[23][24] 2. **沪深300上涨家数占比情绪指标** - 模型构建思路：利用成分股上涨比例捕捉市场情绪拐点[25][28] - 模型具体构建过程： 1) 计算N日（默认230日）内沪深300成分股收益为正的比例 2) 对指标进行双平滑处理： - 快线：35日移动平均 - 慢线：50日移动平均 3) 当快线>慢线且指标值>64%时看多[28] - 模型评价：对上涨行情敏感但易错失持续上涨机会，当前快线低于慢线呈谨慎状态[25][29] 3. **均线情绪指标** - 模型构建思路：通过8条均线（8/13/21/34/55/89/144/233日）判断趋势强度[34] - 模型具体构建过程： 1) 计算沪深300收盘价与各均线的关系 2) 统计收盘价高于均线的数量 3) 当超过5条均线被突破时看多[34] - 模型评价：当前处于情绪景气区间[36] 量化因子与构建方式 1. **横截面波动率因子** - 因子构建思路：衡量成分股间收益离散度，反映Alpha机会[39][41] - 因子具体构建过程： 1) 每日计算个股收益率与指数收益率的偏离度 2) 加权计算截面标准差： $$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{\sum w_i(r_i - r_{index})^2}{\sum w_i}} $$ 3) 当前沪深300截面波动率1.66%（近半年66.11%分位）[41] 2. **时间序列波动率因子** - 因子构建思路：捕捉个股历史波动特征[42][44] - 因子具体构建过程： 1) 计算20日滚动年化波动率： $$ \sigma_{time} = \sqrt{252} \times std(\ln(P_t/P_{t-1})) $$ 2) 当前沪深300时序波动率0.53%（近半年65.49%分位）[44] 模型的回测效果 1. **量能择时模型** - 当前信号：7大宽基指数均为空头信号[24] 2. **沪深300情绪指标** - 快线位置：低于慢线[29] - 上涨家数占比：64%[25] 3. **均线情绪指标** - 突破均线数量：5条[36] 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子** - 沪深300：1.66%（近半年66.11%分位）[41] - 中证500：1.94%（近半年39.68%分位）[41] - 中证1000：2.32%（近半年54.58%分位）[41] 2. **时间序列波动率因子** - 沪深300：0.53%（近半年65.49%分位）[44] - 中证500：0.41%（近半年57.14%分位）[44] - 中证1000：0.25%（近半年54.98%分位）[44] 其他量化指标 1. **抱团基金分离度指标** - 构建方法：计算抱团基金组合截面收益标准差[84] - 当前状态：分离度环比下降，抱团股超额收益上升[84]

报告行业投资评级 - 看好（维持）[6] 报告的核心观点 - 6月4日国家能源局发布开展新型电力系统建设第一批试点工作通知，聚焦前沿方向依托典型项目试点，先期围绕构网型技术等七个方向开展工作[9] - “电力AI Agent”应用逐步落地，算电协同等环节试点落地有望带来行业新成长机遇[9] - AI与电力双向深度耦合协同发展可期，AI助力电力行业多方面优化，电力系统智能化为AIDC建设打基础[9] - 建议关注“电力AI Agent”应用环节的东方电子、国能日新等，AI服务器电源环节的麦格米特、中恒电气等，AIDC电力配套环节的金盘科技、明阳电气等[9] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 6月4日国家能源局发布关于组织开展新型电力系统建设第一批试点工作的通知，文件制发于2025年5月23日[9] 新型电力系统试点 - 依托典型城市开展多方向综合试点，探索新技术、新模式，推动建设取得突破，先期围绕七个方向开展试点工作[9] “电力AI Agent”应用 - 广义指AI Agent在电力行业应用，可提升电力系统效率等，算电协同等环节试点落地有望带来成长机遇[9] AI与电力耦合 - AI深度介入电力行业多场景优化，电力系统智能化为AIDC建设提供支撑，推动“能源 - 算力”生态协同演进[9] 关注标的 - “电力AI Agent”应用环节：东方电子、国能日新等[9] - AI服务器电源环节：麦格米特、中恒电气等[9] - AIDC电力配套环节：金盘科技、明阳电气等[9]