文章核心观点 - 科技创新主线持续强化，人工智能、智能制造等战略性新兴产业成为推动指数上行的核心动力 [1] - 创业板50指数作为新经济代表，将持续受益于科技创新、产业升级和制度红利的多重驱动 [1] 创业板50指数与ETF产品 - 创业板50ETF国泰（159375）跟踪的是创业板50指数（399673），单日涨跌幅限制达20% [1] - 创业板50指数从创业板市场中选取日均成交额较大的50只证券作为指数样本，聚焦于高流动性、大市值的龙头企业 [1] - 该指数旨在反映创业板市场中具备鲜明成长风格和较高科技创新属性上市公司证券的整体表现 [1] 行业与政策背景 - 行业配置上偏重电力设备及新能源、医药生物、信息技术等新兴成长领域 [1] - 政策层面，“人工智能+”行动首次写入“十五五”规划建议，技术突破与产业应用加速落地 [1] - 在资本市场高质量发展框架下，创业板50作为新经济代表指数将持续受益 [1]

指数及ETF表现 - 中证全指自由现金流指数(932365)于2026年1月19日强势上涨1.08% [1] - 该指数成分股中，新华百货上涨9.99%，中闽能源上涨9.93%，平高电气上涨9.76%，九丰能源与常宝股份等个股跟涨 [1] - 跟踪该指数的自由现金流ETF基金(159233)上涨1.28%，最新价报1.26元 [1] 指数与产品特点 - 自由现金流ETF基金（159233）跟踪中证自由现金流指数，该指数相较于传统红利与宽基指数更聚焦顺周期行业 [1] - 在主题赛道资金轮动的市场环境下，该指数可作为底仓配置工具，助力投资者捕捉经济复苏背景下的结构性机会 [1] - 该产品以自由现金流为核心筛选指标，兼顾盈利质量与行业景气，为投资者提供一键布局顺周期优质资产的便利工具 [2] 行业与板块驱动 - 当日盘面上，电力设备及新能源、石油石化及有色金属等行业为指数涨幅主要贡献力量 [1] - 汽车板块方面，加拿大对华电动汽车关税配额新政终结了100%惩罚性附加税，将配额内关税降至6.1%，并每年给予4.9万辆进口配额，为中国新能源汽车打开北美市场提供便利 [1] - 中汽协预计2026年汽车出口规模将达到740万辆，同比增长4.3% [1] - 交运板块方面，2026年铁路春运将于2月2日启动，为期40天，预计发送旅客5.39亿人次，同比增长5.0%，春运经济将全面激活交运板块需求 [2] 指数成分股表现 - 指数前十大权重股中，中国海油上涨0.38%权重为10.16%，美的集团上涨0.19%权重为7.88%，格力电器上涨0.35%权重为7.09% [3] - 前十大权重股中，TCL科技上涨3.73%权重为3.53% [3] - 部分权重股出现下跌，如五粮液下跌0.42%，中远海控下跌0.14%，洛阳钼业下跌3.84%，中国铝业下跌0.38%，顺丰控股下跌0.49%，陕西煤业下跌0.87% [3]

创业板50ETF国泰（159375）市场表现与跟踪指数 - 1月13日，创业板50ETF国泰（159375）回调超0.5% [1] - 该ETF跟踪创业板50指数（399673），单日涨跌幅可达20% [1] - 创业板50指数从创业板市场筛选出流动性较优、日均成交额较高的50只证券作为样本，反映创业板知名大市值企业的整体市场表现 [1] 创业板50指数行业配置与风格特征 - 指数重点配置于电力设备及新能源、医药生物、计算机等科技创新领域 [1] - 该配置充分体现了创业板市场高成长性与高科技含量的核心特征 [1] - 创业板50指数所代表的成长风格在资金面边际松弛、风险偏好提升的背景下或略占优 [1] 近期市场环境与风格表现 - 上周资金面边际松弛推动股牛债熊格局，成长风格继续跑赢价值 [1] - 十债收益率上行3个基点至1.88%，期限利差走扩至59个基点 [1] - 在地方债发行规模明显放缓后，宏观流动性改善空间有限，权益市场风险有所上升，但成长板块仍具备相对优势 [1]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风格相对拥挤度**[67][122] * **因子构建思路**：通过比较两种风格指数（如成长与红利）的换手率活跃度差异，来衡量某一风格相对于另一风格的交易拥挤程度，从而判断其配置风险或性价比[67][122] * **因子具体构建过程**： 1. 对于风格A指数和风格B指数，分别计算其近252个交易日的平均换手率[122] 2. 将每个指数的平均换手率序列，在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A和Z-score_B[122] 3. 计算两个标准化值的差值：差值 = Z-score_A - Z-score_B[122] 4. 计算该差值在滚动6年窗口内的历史分位数（若历史数据不足6年但满1年，则使用全部历史数据计算）[122] 5. 最终得到的分位数（百分比形式）即为风格A相对于风格B的相对拥挤度指标[67][122] 2. **因子名称：风格累计超额净值**[61][123] * **因子构建思路**：通过计算特定风格指数相对于市场基准（万得全A）的累计净值表现，来衡量该风格的长期超额收益能力[61][123] * **因子具体构建过程**： 1. 设定基准日（报告中为2020年1月4日）[123] 2. 将风格指数和万得全A指数每日的收盘点数，分别除以其在基准日的收盘点数，得到各自的累计净值序列[123] 3. 将风格指数的累计净值，除以同一交易日的万得全A指数累计净值，得到该风格指数相对于万得全A的累计超额净值[123] 3. **因子名称：机构调研活跃度**[124] * **因子构建思路**：通过计算板块、指数或行业在特定周期内机构调研次数的活跃程度，并将其与市场整体活跃度进行比较，以衡量市场关注度的相对变化[124] * **因子具体构建过程**： 1. 对于目标板块（指数、行业），计算其近n个交易日的“日均机构调研次数”[124] 2. 将该日均值在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[124] 3. 对万得全A进行同样的计算，得到其标准化值[124] 4. 将目标板块的标准化值与万得全A的标准化值作差，得到“机构调研活跃度”[124] 5. 计算该“机构调研活跃度”在滚动y年窗口内的历史分位数（若历史数据不足y年，则按规则使用全部历史数据计算）[124] * **参数设置**： * **长期口径**：n取126（近半年），滚动窗口y为6年（历史数据满3年不足6年时用全部数据）[124] * **短期口径**：n取63（近一季度），滚动窗口y为3年（历史数据满1年不足3年时用全部数据）[124] 4. **因子名称：股债性价比（ERP）**[50] * **因子构建思路**：通过计算股票指数的盈利收益率与无风险利率（国债收益率）的差值，来衡量当前配置权益资产相对于债券的潜在超额收益，即风险溢价[50] * **因子具体构建过程**： 1. 计算股票指数的盈利收益率，即其市盈率（PE_TTM）的倒数[50] 2. 减去当前10年期中国国债到期收益率[50] 3. 公式为： $$指数ERP = \frac{1}{指数PE\_TTM} - 10年期国债到期收益率$$[50] 4. 同时，计算该ERP值在历史序列（2005年1月1日至今）中的百分位，以判断其相对水平[50][58] 5. **因子名称：滚动季度夏普率**[35] * **因子构建思路**：通过计算万得全A指数在滚动季度窗口内的风险调整后收益（夏普率），来评估市场情绪风险和潜在的回撤风险[35] * **因子具体构建过程**：报告中未给出详细计算过程，但提及该指标用于衡量市场情绪，当其上升至历史极高位置时，表明市场情绪达到极端高峰，后续市场易进入震荡或调整状态[35] 因子的回测效果 1. **风格相对拥挤度因子** * 成长 vs 红利：本周末历史分位值为72%，上周末为70%，上年末为70%[67] * 小盘 vs 大盘：本周末历史分位值为39%，上周末为39%，上年末为39%[67] * 微盘股 vs 中证800：本周末历史分位值为89%，上周末为90%，上年末为90%[67] 2. **风格累计超额净值因子** * 成长较红利超额：近一周为2.5%，近一月为2.5%，年初至今为2.5%[59] * 小盘较大盘超额：近一周为5.0%，近一月为8.6%，年初至今为5.0%[59] * 微盘股较基金重仓超额：近一周为-1.2%，近一月为-0.2%，年初至今为-1.2%[59] * 动量较反转超额：近一周为-0.6%，近一月为2.1%，年初至今为-0.6%[59] 3. **股债性价比（ERP）因子** * 万得全A ERP：本周末为2.5%，百分位为54%，当前状态为“均衡”[58] * 沪深300 ERP：本周末为5.1%，百分位为57%，当前状态为“均衡”[58] * 中证500 ERP：本周末为0.9%，百分位为67%，当前状态为“较高”[58] * 创业板指 ERP：本周末为0.5%，百分位为85%，当前状态为“极高”[58]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：固收+基金风险特征分类模型[21] **模型构建思路**：由于传统基于基金类型的分类方法难以充分刻画固收+产品的实际风险暴露水平，因此根据基金长期权益风险暴露水平对产品进行重新划分[21] **模型具体构建过程**： 1. 首先，确定“固收+”基金的研究口径：过去八个季度转债平均仓位不高于80%的混合债券型一级、二级基金，以及过去八个季度权益平均仓位（股票仓位 + 0.5×转债仓位）不高于40%、且权益仓位最大值不超过60%的偏债混合型和灵活配置型基金，并剔除权益仓位不足1%的基金及非初始基金[18] 2. 计算每只固收+基金过去八个季度的平均权益仓位，计算公式为： $$权益仓位 = 股票仓位 + 0.5 \times 转债仓位$$ 其中，股票仓位和转债仓位为基金定期报告披露的持仓比例[18][21] 3. 根据计算出的历史平均权益仓位，以15%和25%为临界值，将固收+基金划分为三类： * **稳健型**：平均权益仓位 ≤ 15% * **均衡型**：15% < 平均权益仓位 ≤ 25% * **激进型**：平均权益仓位 > 25%[21] 2. **模型名称**：固收+基金持仓风格分析模型[44] **模型构建思路**：为了刻画固收+基金在成长、估值和市值三个维度上的风格暴露特征，采用前十大重仓股持仓市值加权的方法进行计算[44] **模型具体构建过程**： 1. 对于每只固收+基金，获取其定期报告披露的前十大重仓股名单及持仓市值[44] 2. 为每只重仓股匹配其在全市场股票池中对应的风格因子值（成长因子、估值因子、市值因子）[44] 3. 以每只重仓股在该基金前十大重仓股中的持仓市值占前十大重仓股总市值的比例为权重，对个股的风格因子值进行加权平均，得到该基金在对应风格上的暴露值[44] 4. 将所有固收+基金的风格暴露值进行汇总，可以分析不同类型（稳健型、均衡型、激进型）或全市场固收+基金的整体风格暴露特征及变化趋势[44][47][48][51] 3. **模型名称**：固收+基金综合评分模型[37] **模型构建思路**：从产品的收益和风险维度出发，对固收+产品进行综合打分，以评估其风险收益性价比[37] **模型具体构建过程**： 1. 选取评价指标：近三年年化收益、近三年最大回撤[37] 2. 计算每只固收+基金在上述两个指标上的分位数排名[37] 3. 由于基金的回撤对债券占比过于敏感，因此对年化收益赋予更高的权重，综合得分计算公式为： $$综合得分 = 年化收益分位数 \times 1.5 + 最大回撤分位数$$ 其中，分位数越高代表在该指标上表现越好（收益更高或回撤更小）[37] 4. 根据综合得分对基金进行排序，得分高的基金被认为具有较好的风险收益性价比[37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：权益仓位因子[18][21] **因子构建思路**：用于衡量固收+基金整体的风险暴露水平，是基金风险特征分类的核心依据[21] **因子具体构建过程**：根据基金定期报告（季报、半年报、年报）披露的资产组合数据，计算股票资产市值占基金资产净值的比例作为股票仓位，计算可转债资产市值占基金资产净值的比例作为转债仓位，然后按以下公式合成权益仓位因子： $$权益仓位 = 股票仓位 + 0.5 \times 转债仓位$$ 该公式体现了可转债资产兼具股性和债性的特征，将其一半的仓位计入权益风险暴露[18] 2. **因子名称**：成长风格因子[44] **因子构建思路**：用于衡量基金持仓组合在成长性维度上的暴露程度，反映基金对高成长性股票的偏好[44] **因子具体构建过程**：首先，在全市场股票层面构建成长风格因子（例如，使用营收增长率、净利润增长率等指标合成）。然后，对于单只基金，使用其前十大重仓股的持仓市值作为权重，对个股的成长因子值进行加权平均，得到该基金的成长风格因子暴露值[44] 3. **因子名称**：估值（价值）风格因子[45] **因子构建思路**：用于衡量基金持仓组合在估值水平维度上的暴露程度，反映基金对低估值（高价值）或高估值股票的偏好[45] **因子具体构建过程**：首先，在全市场股票层面构建估值风格因子（例如，使用市盈率PE、市净率PB等指标合成，通常低估值对应高价值因子值）。然后，对于单只基金，使用其前十大重仓股的持仓市值作为权重，对个股的估值因子值进行加权平均，得到该基金的估值风格因子暴露值[45] 4. **因子名称**：市值风格因子[46] **因子构建思路**：用于衡量基金持仓组合在市值规模维度上的暴露程度，反映基金对大市值或小市值股票的偏好[46] **因子具体构建过程**：首先，在全市场股票层面构建市值风格因子（通常使用股票总市值的对数）。然后，对于单只基金，使用其前十大重仓股的持仓市值作为权重，对个股的市值因子值进行加权平均，得到该基金的市值风格因子暴露值[46] 模型的回测效果 1. **固收+基金风险特征分类模型**，通过分类展示了不同类型基金在2025年的规模增长情况：稳健型年内规模提升3695.98亿元，均衡型提升2101.94亿元，激进型提升1902.49亿元[21] 2. **固收+基金综合评分模型**，应用该模型筛选出了各类别中表现前十的基金，例如稳健型中的平安瑞兴1年持有混合A（近三年年化收益8.61%，最大回撤2.03%），均衡型中的华夏磐泰混合A（近三年年化收益9.94%，最大回撤7.64%），激进型中的工银聚丰混合A（近三年年化收益10.76%，最大回撤5.39%）[38] 因子的回测效果 1. **权益仓位因子**，基于该因子分类的三类固收+基金在2020-2025年期间展现出不同的风险收益特征：激进型基金在权益上行周期中收益弹性最强，但回撤也大于其他两类；稳健型基金净值波动最小，表现出较强的韧性[31][35] 2. **成长风格因子**，分析显示各类固收+产品在成长风格上均有较高的正向暴露，其中激进型基金的成长特征最强。2020-2021年，激进型产品成长因子显著高于稳健型与均衡型；2022年后，三类产品的成长风格暴露逐步收敛[44][47] 3. **估值（价值）风格因子**，分析显示大部分固收+产品在价值因子上整体表现为负向暴露（即偏好估值较高的股票）。相对而言，稳健型固收+产品在多数时期对估值的容忍度较低，其价值因子暴露水平高于其他两类产品[45][48] 4. **市值风格因子**，分析显示均衡型固收+产品在大市值风格上的暴露相对更高。自2021年以后，各类型固收+产品在市值风格上的暴露整体趋于稳定[46][51]

文章核心观点 - 通过对2021年至2025年A股年度“百大牛股”的画像分析，发现牛股特征在行业分布、市值偏好和财务指标（ROE与业绩增速）上持续变化，不存在固定的“牛股模板”，市场审美和投资主题逐年轮动 [2][3][5][6][8] 年度牛股行业分布特征 - **2021年**：新能源产业链是牛股主要来源，中游制造和中游材料板块贡献牛股最多，占比分别为29%和24%，机械、电力设备及新能源以及基础化工行业牛股辈出 [2] - **2022年**：可选消费、中游制造和必需消费成为牛股最多板块，消费者服务、机械、电力设备及新能源、汽车和医药行业牛股数量居前 [3] - **2023年**：TMT板块贡献了50%的百大牛股，中游制造（21%）和必需消费（14%）分列二、三位 [5] - **2024年**：行业分布与2023年类似，TMT板块百大牛股占比最高（37%），中游制造（25%）、可选消费和必需消费（各12%）并列第三 [5] - **2025年**：中游制造板块贡献了35%的百大牛股，TMT（27%）和中游材料（15%）分列二、三位 [6] 年度牛股市值风格特征 - **2021年**：市场审美从大龙头转向“小高新”初现端倪，有21只牛股年初市值在板块后20% [2] - **2022年**：中小市值公司更受青睐，83只牛股年初市值小于100亿元，33只牛股市值分位在行业后20% [3] - **2023年**：中小盘甚至微盘股风格走强特征明显，百大牛股中仅有4只年初市值在行业前20%，48只排在行业后20% [5] - **2024年**：小微盘风格不再明显，年初市值在行业前20%的牛股有21只，较2023年的4只大幅增加 [5] - **2025年**：中小盘风格继续走强，超过一半的百大牛股年初在行业内的市值分布位于60%以后 [6] 年度牛股财务指标特征（ROE与业绩增速） - **2021年**：百大牛股ROE领先A股整体的幅度较2019、2020年收窄，但业绩增速（g）领先幅度扩大，前三季度归母净利润增速中位数为132.6%，高出A股整体（20.4%）112.2个百分点，市场偏好从ROE转向业绩增速 [2] - **2022年**：百大牛股相对全部A股整体ROE领先幅度明显收窄（7.78%/7.74%），但利润增速中位数（157.99%）远高于全A整体（1.38%），市场对高业绩增速偏好进一步提高 [3] - **2023年**：百大牛股的盈利能力（ROE）低于A股整体，盈利增速也跌至五年来低点，投资者或转向关注高弹性和有边际变化的主题性机会 [5] - **2024年**：百大牛股盈利能力略高于A股整体（4.12%/3.58%），业绩增速中位数领先优势有所扩大（13.62%/2.05%） [5] - **2025年**：百大牛股盈利能力同样略高于A股整体（4.80%/4.11%），相对于A股整体的业绩增速优势有所放大（29.25%/2.77%），但未回到2021和2022年的领先程度 [8]

市场整体表现 - 沪指突破阶段高点，刷新自2015年7月底以来的新高，截至发稿涨0.6%报4047.37点 [1] - 深成指涨0.69%报13923.61点，创业板指涨0.46%报3309.76点，科创50指数涨1.85%报1429.42点 [1] - 沪深两市合计成交额5675.25亿元，全市场超3500只个股上涨 [1] 行业与概念板块表现 - 脑机接口概念延续强势，多只个股涨停或高开超10%，因复旦大学附属华山医院完成国内首款、国际第二款“三全”脑机接口产品首例临床试验 [3] - 半导体设备股反复走强，多只个股涨超5%并创历史新高，东吴证券研报指出国产半导体设备迎历史性机遇，预计2026年开启扩产周期，设备全行业订单增速或超30%有望达50%以上 [3] - 智能驾驶概念表现活跃，因英伟达计划2027年测试无人驾驶出租车服务 [3] - 固态电池概念异动拉升，因芬兰公司Donut Lab将在2026 CES展上首发全球首款可商业化量产的全固态电池 [4] - 商业航天概念震荡回升，因中国航天科技集团商业火箭有限公司注册资本由10亿元增至13.96亿元，其中集团出资额由5.1亿元增至9.06亿元，增幅达77.6% [4] 机构观点摘要 - 华泰证券看好春季行情强化，上证指数进入看多区间，建议沿成长风格（电力设备及新能源）和“十五五”内需改善主题（社会服务、房地产、家电及饮料）两条主线布局 [5] - 中信建投认为跨年行情或呈现“成长先行、白酒蓄力”特征，零食、乳业等板块为当前核心驱动力，白酒板块预计春节后迎来估值修复 [5] - 华西证券指出2026年是多个正面因素叠加的“大年”，宏观政策、增量资金（如股票型ETF、保险资金、外资回流）及企业盈利温和复苏将支撑市场 [6] - 国金证券指出低轨卫星发射紧迫性强，成本是核心制约，2026年有望成为可回收商业火箭元年，长征十二号甲、朱雀三号等将尝试回收，3D打印技术可实现降本增效 [7] - 天风证券看好化妆品、黄金珠宝、免税在高端消费复苏趋势中的成长性，分别受益于国货品牌突围、中高端品牌崛起及国内政策红利 [7]

市场开盘表现 - 1月6日，三大指数开盘涨跌不一，沪指高开0.06%报4026.02点，深成指高开0.01%报13830.30点，创业板指低开0.45%报3279.81点 [1] - 板块方面，人脑工程、锂矿等板块指数涨幅居前，商业航天、CPO等板块指数跌幅居前 [1] - 北证50指数上涨0.11%报1467.99点 [2] 外盘市场动态 - 美股主要股指全线收高，道琼斯指数涨594.79点，涨幅1.23%，报48977.18点，创历史新高；纳指涨160.19点，涨幅0.69%；标普500指数涨43.58点，涨幅0.64% [3] - 美股上涨主要受金融股强劲上涨以及能源股大幅走强带动 [3] - 热门中概股多数上涨，纳斯达克中国金龙指数涨0.49%，其中贝壳涨超6%，哔哩哔哩、腾讯音乐涨超3%；蔚来跌超5% [3] 机构行业配置观点 - 华泰证券建议沿两条主线布局：一是成长风格，看好电力设备及新能源行业；二是围绕“十五五”开局之年的内需改善主题，推荐社会服务、房地产、家电及饮料行业 [4] - 中信建投认为跨年行情或呈现“成长先行、白酒蓄力”的特征，市场资金更倾向于布局零食、乳业等景气度明确、弹性更高的赛道，白酒板块预计春节后迎来估值修复 [5] - 天风证券看好化妆品、黄金珠宝、免税在高端消费复苏趋势中的成长性，指出美护、黄金珠宝、免税行业分别受益于国货品牌突围、高端品牌崛起及政策红利 [9] 机构宏观与市场展望 - 华泰证券认为春季行情预期或进一步强化，技术模型显示上证指数已进入看多区间，宏观层面1月份全天候策略押注增长超预期并增配股票 [4] - 华西证券指出2026年是多个正面因素叠加的“大年”，牛市基础扎实，宏观政策、增量资金（如股票型ETF、保险资金、外资回流）及企业盈利温和复苏预期将支撑行情 [6] - 中信建投指出，零食、乳业等板块在政策支持与产业趋势共振下，月度数据持续改善，成为跨年行情的核心驱动力 [5] 特定行业与主题机会 - 国金证券指出，低轨卫星轨道资源日趋紧张，中国星网、G60等星座规划近3万颗卫星，发射紧迫性强，2026年有望成为可回收商业火箭元年 [7] - 可回收技术是国内商业航天降本的必经之路，长征十二号甲、朱雀三号等将尝试回收，火箭核心价值环节集中于发动机和箭体结构 [7] - 3D打印技术适配发动机复杂结构，可实现降本增效，国内企业如蓝箭航天已积极应用，投资建议关注商业火箭核心“铲子股”及新技术路线机会 [7][8]

市场整体观点 - 华泰证券看好春季行情进一步强化 市场处于修复通道 上证指数已进入看多区间 [1] - 技术模型显示多数宽基指数的得分回升 [1] - 宏观层面 1月份全天候策略押注增长超预期并增配股票 [1] 行业配置建议 - 建议沿两条主线布局 一是成长风格 看好电力设备及新能源行业 [1] - 第二条主线是围绕“十五五”开局之年的内需改善主题 [1] - 推荐社会服务 房地产 家电及饮料行业 [1]

核心观点 - 看好春季行情进一步强化，技术模型显示多数宽基指数得分回升、市场处于修复通道，上证指数已进入看多区间 [1][2] - 宏观层面，1月份全天候策略押注增长超预期并增配股票 [1][2] - 配置上建议沿两条主线布局：一是成长风格，看好电力设备及新能源行业；二是围绕“十五五”开局之年的内需改善主题，推荐社服、房地产、家电及饮料行业 [1][2] A股技术打分模型 - 模型基于价格、量能、波动、趋势、拥挤等维度共10个指标进行综合打分，结果在[-1, 1]之间，大于+0.33看多，处于-0.33~+0.33之间看平，小于-0.33看空 [3][7][10] - 模型最新信号显示多数宽基指数技术得分小幅回升，市场处于修复通道，上证指数的技术得分率先回升至看多阈值上方 [2][3] - 2025年模型对万得全A多空择时收益为12.54%，同期万得全A收益为27.65%，超额收益为-15.11%；上周模型超额收益为0.33% [3][10] - 自2010年1月4日至2025年12月31日，模型年化收益为20.74%，年化波动为17.35%，最大回撤为-23.74%，夏普比率为1.19，Calmar比率为0.87 [12] 风格择时模型 - **红利/成长风格**：模型自2025年12月22日起对红利风格由看平转为看空，即看好成长风格，最新信号显示相对动量和期限利差指标不看好红利，银行间市场成交量对红利风格由空转平 [4][14][16] - 2025年红利风格择时策略收益为25.85%，同期基准收益为15.06%，模型超额收益为10.79% [14] - **大小盘风格**：模型当前运行在低拥挤区间，采用大参数双均线模型判断趋势，结论是看好小盘风格 [4][20][23] - 2025年大小盘风格择时策略收益为75.86%，同期基准收益为46.25%，模型超额收益为29.60% [20] 行业轮动模型 - 模型采用遗传规划技术直接对行业指数的量价、估值等特征进行因子挖掘，周频调仓，每周末选出多因子综合得分最高的五个行业进行等权配置 [5][24] - 2025年模型取得绝对收益40.34%，跑赢行业等权基准15.88个百分点 [5][24] - 新年第一周（2026年1月5日至10日）模型持仓看好消费者服务、电力设备及新能源、房地产、家电、饮料行业，押注“十五五”开局之年的内需改善预期 [5][24][27] 中国境内全天候增强组合 - 策略采用宏观因子风险预算框架，基于增长和通胀是否超预期划分为四个象限，每月根据宏观预期动量指标调整象限风险预算进行主动超配 [6][32][33] - 2025年策略的绝对收益为13.86%，夏普比率为2.22，最大回撤为2.67%，卡玛比率为5.19，月胜率100% [6][34] - 2026年1月，模型大幅超配“增长超预期”象限，小幅超配“通胀不及预期”象限；与12月相比，增配股票和债券，小幅减配商品，降低黄金仓位 [6][34] - 具体资产配置上，股票类（沪深300、中证1000、红利低波）权重合计从12月的23.10%提升至33.08%，债券类（10年期、30年期国债）权重从20.38%提升至33.42%，商品类权重从43.07%降至26.01%，黄金权重从11.35%降至6.50% [35]