文章核心观点 - 文章基于2026年春节假期及节后第一周的高频数据，分析了当前中国宏观经济的运行态势，核心观点认为消费领域正在发生从量变到质变的跃迁，并可能成为2026年经济的预期差所在，即内需表现可能强于外需，消费表现可能强于生产[131][136] 1、生产高频跟踪：工业生产表现分化，建筑业开工有所回升 - 工业生产中，高炉开工维持韧性，节后第1周高炉开工率环比微增0.1%，同比（较节前1周）回升0.1个百分点至2.3%；但钢材表观消费同比回落3.5个百分点至-6.4%，钢材社会库存环比上升9.6%[2] - 中游生产中，石化链开工偏弱，节后第1周纯碱开工率同比（较春节当周）回落0.6个百分点至-3.0%，PTA开工率同比（较春节前1周）回升0.4个百分点至-5%；消费链开工有所改善，涤纶长丝开工率同比回升2个百分点至-1.3%，汽车半钢胎开工率同比（较春节当周）大幅回升10.8个百分点至5.2%[14] - 建筑业方面，水泥产需边际回升，节后第1周全国粉磨开工率同比回升3.6个百分点至3.4%，水泥出货率同比回升7.9个百分点至3.9%；水泥库容比同比回落4.7个百分点至3.3%，但水泥周内均价环比下降0.4%[26] - 玻璃产需偏弱，节后第1周玻璃产量同比（较春节前1周）回升0.2个百分点至-6.4%，但玻璃表观消费同比大幅回落22.3个百分点至-45.5%；反映基建投资的沥青开工率同比回升4.6个百分点至5.8%[38] 2、需求高频跟踪：地产成交有所改善，人流出行强度维持高位 - 全国商品房成交显著改善，节后第1周30大中城市商品房日均成交面积同比回升至106.8%，其中二线城市改善幅度最大，同比上行至137.8%，一线和三线城市同比分别回升至47.9%和97.4%[50] - 反映内需的货运指标回升，节后第1周铁路货运量同比回升2.1个百分点至3.1%，公路货车通行量同比回升20.2个百分点至26%；与出口相关的港口货物吞吐量同比回升23.4个百分点至25.5%，集装箱吞吐量同比回升5.8个百分点至12.3%[62] - 人流出行强度维持高位，节后第1周全国迁徙规模指数同比回升36.8个百分点至52.7%；国内、国际执行航班架次同比分别增长4.2%和5.9%[74] - 部分消费领域表现偏弱，春节当周电影观影人次同比回落16.9个百分点至-24%，票房收入同比回落18.8个百分点至-28.2%；乘用车零售量同比回落3.5个百分点至-5.1%[80] - 出口运价整体回落，节后第1周CCFI综合指数环比下降4%，其中东南亚、美西航线运价环比均下降4.4%；BDI周内均价环比上升2.9%[92] 3、物价高频跟踪：农产品价格回落、工业品价格走势分化 - 农产品价格普遍回落，节后第1周鸡蛋和蔬菜价格环比均下降3.4%，水果价格持平前周[104] - 工业品价格走势分化，节后第1周南华工业品价格指数环比下降0.5%，其中能化价格指数环比下降1.1%，金属价格指数环比上升0.4%[116] 4、春节消费的三大“不寻常”特征 - 出行呈现“人从众”现象，2026年春节假期长达9天，假期内全社会跨区人流同比（较假期前1周）上行6.5个百分点至9.5%，国内出游人次同比（较2025年十一假期）上行2.9个百分点至19%，多地旅游接客数同比在15%以上[132] - 出游呈现“银发”热，60岁以上旅客预订机票量同比超35%，飞往北京人次同比增加超10%；广州、深圳两地60岁以上酒店预订量同比分别为35%和48%；60岁以上游客景区门票预订量同比达40%[132] - 消费呈现“适己化”趋势，自驾出行占比较2025年十一假期上行5.6个百分点至85.4%；飞猪AI订单量较假期前增长800%以上，其门票订单量环比增长超24倍；“非遗+市集”体验团购销售额同比增长764%，部分非遗小城民宿预订量实现翻番[133] 5、消费底层逻辑的“三重转变” - 出行方式重构，2026年春节假期全国平均气温高于常年同期3.1℃，显著提振出行意愿；同时新能源汽车出行成本优势及高速公路充电桩覆盖率提升至98%，推高自驾热度，假期新能源汽车自驾出行占比达22%[134] - 信息传播方式升级，以小红书为例，2026年春节假期平台出游笔记同比增加36%；2025年其旅行兴趣用户中超80%会在出行前通过平台查询攻略，每月累计产生24亿余次旅行相关搜索[134] - 优质供给增多，2026年春节假期全国举办民俗表演、非遗展示等超15000场次，拉动消费58.8亿元；参与“春节不打烊”活动的商家数增加33%，对应销售额增加65%；多地推出大量文旅活动及消费补贴[135] 6、2026年经济可能的预期差：内需大于外需、消费大于生产 - 国际经验显示，地产调整后半程消费倾向会率先趋势性抬升，当前中国或正处于“U型”反转起点，随着房价上涨带来的“挤出效应”显著弱化，消费倾向改善可能带动消费先于收入改善[136] - 经济发展阶段与中观社会趋势均指向服务消费释放空间打开，国际经验显示人均GDP超过1万美元后，服务消费弹性空间将不断打开，其占总消费比重通常每年提升0.6个百分点；家庭小型化趋势会强化文体娱、旅游等享受型服务需求[136] - 年初以来政策聚焦扩内需、促消费，如优化个人消费贷款贴息、推出中小微贷款贴息、育儿补贴落地、一次性信用修复、有奖发票等，政策有效性逐步提升，后续重点关注消费“升”的宏观演绎[137]

生产高频跟踪：工业生产表现分化，建筑业开工有所回升 - **工业生产中，高炉开工维持韧性，钢材消费回落** 节后第1周，全国高炉开工率（247家）环比微增0.1%，同比回升0.1个百分点至2.3%；但钢材表观消费同比回落3.5个百分点至-6.4%，社会库存环比上升9.6% [2] - **中游石化链开工偏弱，消费链开工改善明显** 节后第1周，石化链的纯碱开工率同比回落0.6个百分点至-3.0%，PTA开工率同比回升0.4个百分点至-5.0%；消费链的涤纶长丝开工率同比回升2个百分点至-1.3%，汽车半钢胎开工率同比大幅回升10.8个百分点至5.2% [14] - **建筑业水泥产需边际回升，但价格仍在低位** 节后第1周，全国粉磨开工率同比回升3.6个百分点至3.4%，水泥出货率同比回升7.9个百分点至3.9%；水泥库容比同比下降4.7个百分点至3.3%，但周内均价环比下降0.4% [26] - **玻璃产需偏弱，沥青开工率大幅回升** 节后第1周，玻璃产量同比回升0.2个百分点至-6.4%，但表观消费同比大幅回落22.3个百分点至-45.5%；反映基建投资的沥青开工率同比回升4.6个百分点至5.8% [38] 需求高频跟踪：地产成交有所改善，人流出行强度维持高位 - **全国商品房成交显著改善，二线城市领涨** 节后第1周，30大中城市商品房日均成交面积同比大幅回升至106.8%；其中，一线城市同比回升至47.9%，二线、三线城市同比分别回升至137.8%和97.4% [50] - **内需货运与出口相关港口吞吐量均回升** 节后第1周，反映内需的铁路货运量、公路货车通行量同比分别回升2.1和20.2个百分点至3.1%和26.0%；反映出口的港口货物吞吐量同比回升23.4个百分点至25.5%，集装箱吞吐量同比回升5.8个百分点至12.3% [62] - **人流出行强度维持高位，航班架次上行** 节后第1周，全国迁徙规模指数同比回升36.8个百分点至52.7%；国内、国际执行航班架次同比分别增长4.2%和5.9% [74] - **观影消费回落，汽车零售表现偏弱** 春节当周，电影观影人次同比回落16.9个百分点至-24.0%，票房收入同比回落18.8个百分点至-28.2%；乘用车零售量同比回落3.5个百分点至-5.1%，批发量同比回落6.3个百分点至4.9% [80] - **出口集运价格整体回落，东南亚、美西航线降幅较大** 节后第1周，CCFI综合指数环比下降4.0%；其中东南亚、美西航线运价环比均下降4.4%；BDI周内均价环比上升2.9% [92] 物价高频跟踪：农产品价格回落、工业品价格走势分化 - **农产品价格普遍回落** 节后第1周，鸡蛋和蔬菜价格环比均下降3.4%，水果价格持平前周 [104] - **工业品价格走势分化** 节后第1周，南华工业品价格指数环比下降0.5%；其中，能化价格指数环比下降1.1%，金属价格指数环比上升0.4% [116] 春节消费的三大“不寻常”与底层逻辑转变 - **出行“人从众”** 2026年春节假期长达9天，全社会跨区人流同比假期前1周上行6.5个百分点至9.5%，国内出游人次同比2025年十一假期上行2.9个百分点至19.0%，多地旅游接客数同比在15%以上 [132] - **出游“银发”热** 春节假期60岁以上旅客机票预订量同比超35%，飞往北京人次同比增加超10%；广州、深圳两地60岁以上酒店预订量同比分别为35%和48%；景区门票60岁以上游客预订量同比40% [132] - **消费“适己化”** 春节假期自驾出行占比达85.4%，较2025年十一假期上行5.6个百分点；飞猪AI订单量较假期前增长超800%，其门票订单量环比增长超24倍；“非遗+市集”体验团购销售额同比增长764% [133] - **消费底层逻辑的“三重转变”** 包括出行方式重构（受暖冬、新能源汽车普及及充电桩覆盖率98%影响，假期新能源汽车自驾占比22%）、信息传播升级（如小红书春节出游笔记增36%）、优质供给增多（全国举办超15000场民俗非遗活动，拉动消费58.8亿元） [134][135] 对2026年经济的预期：内需大于外需、消费大于生产 - **消费倾向或处趋势性抬升起点** 国际经验显示，地产调整后半程消费倾向会率先抬升，当前全国房价收入比等指标已跌回2015年前，弱化了地产的“挤出效应”，消费可能先于收入改善 [136] - **服务消费释放空间打开** 国际经验显示，人均GDP超过1万美元后，服务消费弹性空间打开，其占总消费比重通常每年提升0.6个百分点；家庭小型化趋势强化了文体娱、旅游等享受型服务需求 [136] - **政策聚焦扩内需、促消费** “十五五”开局之年，政策部署聚焦扩内需、促消费，如优化个人消费贷款贴息、推出中小微贷款贴息，以及育儿补贴落地、一次性信用修复等创新手段 [137]

核心观点 - 报告提出了四种行业轮动策略，并推荐了2026年3月的配置方向，核心是把握顺周期行业机会 [2][3] - 2月A股市场整体上涨，中小市值表现优于大市值，顺周期行业如钢铁、建材等领涨 [16][17] - 在四种策略中，2月份极致风格高Beta策略表现最佳，超额收益达2.06% [22] 市场回顾 - 2026年2月，A股主要指数表现分化：沪深300上涨0.09%，中证500上涨3.44%，中证1000上涨3.71%，创业板指下跌1.08% [16] - 2月行业收益分化明显，中信一级行业中收益前五为：钢铁、建材、机械、煤炭、国防军工；收益后五为：传媒、非银行金融、消费者服务、商贸零售、通信 [17] 行业配置策略汇总 - 报告共收录并跟踪了四种行业轮动策略：动态平衡策略、宏观驱动策略、多策略行业配置和极致风格高Beta策略 [22] - 2026年2月，四种策略的绝对收益分别为：动态平衡策略3.89%、宏观驱动策略2.43%、多策略1.48%、极致风格策略4.27% [22] - 同期，四种策略相对于其业绩基准的超额收益分别为：1.98%、0.16%、-0.83%、2.06% [22] - 2026年初至2月27日，四种策略的绝对收益分别为：13.83%、9.36%、6.20%、4.97% [22] 宏观驱动策略 - 策略逻辑：从中长期视角分析宏观经济因素驱动行业价格变化，关注宏观因子重要性变化及其对行业敏感性的传导 [23] - 历史表现：自2016年初至2026年2月27日，策略超额年化收益率为4.75%，信息比率0.67，最大回撤9.51%，年化换手3.12倍 [23] - 最新推荐：模型在2026年3月推荐的行业包括石油石化、医药、食品饮料、通信、国防军工、银行 [23] - 近期表现：2月绝对收益2.43%，超额收益0.16%；2026年初至2月27日，绝对收益9.36%，在主动权益基金中排名前39.70% [23][48] 动态平衡策略 - 策略逻辑：从平衡角度提出兼顾胜率和赔率的动态平衡策略 [25] - 历史表现：自2015年初至2026年2月27日，策略年化绝对收益19.15%，年化相对收益12.37%，信息比率1.75，相对最大回撤10.18% [25] - 最新推荐：模型在2026年3月推荐行业为有色金属、电力设备及新能源、基础化工、钢铁、通信、机械 [25] - 近期表现：2月绝对收益3.89%，超额收益1.98%；2026年初至2月27日，绝对收益13.83%，在主动权益基金中排名前19.60% [3][55] 多策略行业配置 - 策略逻辑：构建动量景气、核心资产和相对价值三个子策略，并通过动量优化的风险平价模型进行顶层配置以分散风险 [29] - 历史表现：自2011年5月3日至2026年2月27日，策略相对收益年化6.23%，信息比0.89，超额最大回撤13.44% [29] - 最新推荐：2026年3月推荐行业为通信、房地产、建筑、银行、纺织服装、医药、基础化工、有色金属 [29] - 近期表现：2月绝对收益1.48%，超额收益-0.83%；2026年初至2月27日，绝对收益6.20%，在主动权益基金中排名59.10% [5][70] 极致风格高Beta策略 - 策略逻辑：基于大小市值和成长价值风格筛选，构建单一风格增强策略，并通过动量优化的风险平价模型进行顶层配置 [30] - 历史表现：自2013年7月1日至2026年2月27日，策略相对收益年化10.05%，信息比0.99 [30] - 最新推荐：2026年3月推荐行业为银行、电力及公用事业、煤炭、交通运输、基础化工、汽车 [30] - 近期表现：2月绝对收益4.27%，超额收益2.06%；2026年初至2月27日，绝对收益4.97%，在主动权益基金中排名67.20% [5][79] 行业拥挤度提示 - 报告使用四个量价因子（价格乖离成交量加权、上涨交易额占比、领涨牵引、流通市值换手率）刻画行业交易拥挤度以规避过热风险 [80] - 2026年2月，拥挤提示触发数量较少，在煤炭、电力及公用事业、钢铁、基础化工、建材和电力设备及新能源行业上有触发提示 [6][83]

行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持该评级 [8] 报告核心观点 - 2021-2025年两会前后建筑板块行情呈现阶段性分化特征 两会前2个交易日除2022年和2025年外均上涨 两会期间2021-2023年持续下跌 两会后5个交易日多数年份迎来修复 [2][6] - 建筑板块核心为政策驱动 近年来两会前对政策的博弈力度边际减弱 但会后随政策明朗化逐步修复的特征依然显著 [12] - 2026年“十五五”开局 产业主线或围绕新质生产力相关的前沿科技、国家安全保障、矿产能源资源、扩内需相关的消费等领域 [12] - 建议关注建筑板块内需链、通胀链、科技链三条投资主线 [12] 两会前后行情历史表现 - 两会前2个交易日 长江建筑工程指数除2022年（下跌0.5%）和2025年（下跌0.7%）外均实现上涨 2023年涨幅达3.9%位列全行业第1 [12] - 两会期间 2021-2023年指数持续承压均下跌 [12] - 两会后5个交易日多数年份迎来修复 2021年、2023年、2024年、2025年分别上涨4.4%、4.5%、2.6%、2.3% 仅2022年下跌3.2% [12] - 个股层面分化显著 2023年央企龙头表现突出 中国中铁、中国交建会前分别上涨7.9%、12.5% 会后中国中铁涨幅达17.1%、中国铁建涨14.5% [12] 当前宏观与行业背景 - 截至2026年2月25日（农历正月初九） 百年建筑网数据显示全国10692个工地开复工率8.9%、劳务上工率15.5%、资金到位率29% 复工节奏同比有所改善 [12] - 预计2026年全国GDP增速目标有较大概率设置为4.5%-5.0% 经济总量扩大后增速中枢下移 地方化债压力制约投资驱动 [12] - 连续两年未达GDP增速目标的18个省区市中有14个下调目标 债务率前15的省区市中有10个下调目标 17个省区市未公布固定资产投资增速目标 [12] - 房地产定位转变 24个披露全文的省区市中多数将其置于“改善民生”或“安全底线”段落 [12] 历史五年规划行情回顾 - 2011年“十二五”聚焦“扩大内需” 会前家用电器、轻工制造领涨 两会提出“新建保障性住房1000万套”后 钢铁、建材等地产链板块接棒领涨 [12] - 2016年“十三五”呈现两段式行情 会前煤炭、钢铁等供给侧改革板块主导 会后轮动至TMT、电力设备等创新成长方向 [12] - 2021年“十四五”以“绿色低碳”为核心 环保与公用事业板块贯穿两会前后持续占优 [12] 投资主线与重点标的 - **内需链**：节后开复工数据显示同比有所改善 重点标的包括四川路桥、中国建筑、中国中铁、中国交建、中国铁建（低估值建筑央国企）及鸿路钢构（顺周期修复） [12] - **通胀链**：全球通胀、国内反内卷和中东冲突影响下推升商品价格上行预期 重点标的包括中国化学（化工品受益油价上行）、中国中铁（矿产资源重估） [12] - **科技链**：建筑板块通过洁净室建设、商业航天配套等赛道跨领域受益 重点标的包括亚翔集成、圣晖集成（洁净室订单预期） 上海港湾（商业航天卫星电源系统）及利柏特（核电建设加码核聚变主题） [12]

【汽车】2026年乘用车：以高端、出海为矛破局 - **核心观点：** 2026年乘用车市场预计将呈现温和增长，投资机会聚焦于通过**高端化**和**出海**实现突破的车企 [1][4] - **2025年回顾：** - 国内乘用车市场稳健增长，2025年批发销量达2379.7万辆，同比增长6% [3] - 乘用车出口表现强劲，达573.1万辆，同比增长21% [3] - 中低端市场新能源渗透加速，在10-15万元价格带，新能源渗透率从2024年的45%提升至2025年的54% [3] - **2026年展望：** - 预计2026年乘用车总销量约2982万辆，同比微增1% [3] - 新能源乘用车销量预计约1705万辆，同比增长10%，渗透率持续提升 [3] - 市场趋势明确为**新能源高端化**，以旧换新政策边际利好中高端新能源车型 [3] - MPV、越野等细分市场供给将加速释放 [3] - **投资建议：** 看好**全球化布局领先**、**高端化表现亮眼**、**智能化能力突出**的车企 [4] 【固收】战争与债券利率：历史经验能告诉我们什么 - **核心观点：** 战争对债券利率的影响无统一结论，关键在于判断相关国家是“**避险资产**”还是“**风险承受体**”，影响机制复杂且具有异质性和再分配效应 [6][9] - **经验事实与识别：** - 战争影响下，主要涉及国家的国债并无“必涨必跌”的统一结论 [9] - 安全资产核心国家更易出现阶段性避险驱动的利率下行，而被威胁/受波及国家更易发生主权风险溢价驱动的利率上行 [9] - 识别战争效应需与宏观/货币周期区分，不能仅做开战前后简单对比 [9] - **传导机制与期限结构：** - 战争主要通过**避险配置、通胀/供给、财政融资/主权风险、政策反应与制度约束**四条链条影响国债 [9] - 短期影响多由避险情绪主导，中期更取决于对通胀与财政路径的再评估 [9] - 冲击对收益率曲线的影响不固定：避险主导类似“全曲线下移”，通胀/财政再定价则类似“期限溢价抬升、曲线陡峭” [9] - **异质性、尾部定价与再分配效应：** - 更可能触发中期“利率上行再定价”的，是那些改变通胀机制、推升财政负担或损害主权信用的冲突 [10] - 战争风险常先体现在“尾部权重上升”（如信用利差、隐含波动率、油价跳变等指标变化），而非利率均值变化 [10] - 战争风险的影响是跨国、跨资产的**再分配**：避险资产承接资金流入，风险承受体被抬升溢价 [10] - **对当前局势的核心启示：** - 短期避险下行不等于中期趋势下行，若冲突演化为能源供给约束与财政-通胀路径重估，利率可能转向“期限溢价上行” [10] - 识别冲击阶段需联动跟踪信用利差、隐含波动率、油价跳变及流动性等尾部指标，而非只看利率点位 [10] - 影响具有身份差异，评估前应先完成对象国在冲突传导链条中的角色定位 [10] 其他行业要点 - **策略：** 关注**资源品普涨**与**Token出海新叙事** [12] - **钢铁：** 第一批引领性钢企公布 [12] - **化工：** PVC长期格局向好，优势企业有望充分受益 [13] - **建筑：** 新增专项债发行加速，地产政策持续优化 [13]

金属与矿业 - 宏达股份完成国企重整，多龙铜矿远期年产能预计达27万吨，达产后年净利润测算为156.6~164.4亿元[28][29] - 紫金矿业预计2026年归母净利润为913.17亿元，铜金产量持续增长以享受商品价格上行周期[17][35] - 华锡有色受益于锡锑资源整合，预计2026年归母净利润为12.69亿元，锡价上涨弹性受期待[17][43] 建材 - 东方雨虹预计2026年归母净利润为21.94亿元，业绩增长来自零售提价（3-4%）及海外布局（收入增厚25亿元以上）[17][48] - 中国巨石预计2026年归母净利润为47.80亿元，电子布业务（预计单平净利1.3元）成为重要增长点[17][57][58] - 消费建材供给深度出清，2024年规模以上防水、建筑涂料、瓷砖产量分别为其峰值的62%、77%、72%[45][47] 交通运输 - 圆通速递预计2026年归母净利润为50.84亿元，电商竞争回归理性推动价格修复与龙头份额提升[17][68][70] - 中远海能预计2026年归母净利润为98.19亿元，需求合规化可能带来3312~5373万DWT运力需求，占合规运力9.0%~14.5%[17][72] 化工与石化 - 巨化股份预计2026年归母净利润为67.82亿元，作为三代制冷剂龙头（权益配额30.9万吨），受益于配额制下的行业格局优化[17][102][115] - 博源化工依托天然碱成本优势，银根矿业二期投产后纯碱权益年产能将增加168万吨[88][93] - 首华燃气煤层气产量快速放量，预计2025-2026年天然气产量分别为9亿方和12亿方，同比增长92%和33%[131][132]

报告投资评级 - 行业评级：看好 [3] 报告核心观点 - 2026年作为“十五五”起始之年，行业“开门红”预期强烈 [5] - 行业反内卷趋势带动企业盈利水平修复，顺周期板块迎来布局窗口期 [5] - 低估值央国企估值有望修复 [5] 建筑装饰行业市场表现总结 - 上周（2026年2月23日至27日）SW建筑装饰指数上涨4.97%，跑赢沪深300指数（+1.08%）3.89个百分点 [5][6] - 周度涨幅最大的三个子行业为：国际工程（+8.33%）、基建民企（+6.10%）、专业工程（+5.91%）[5][8] - 对应行业内领涨公司：中铝国际（+16.12%）、成都路桥（+15.07%）、罗曼股份（+37.70%）[5][8] - 年初至今涨幅最大的三个子行业为：专业工程（+28.14%）、钢结构（+27.89%）、装饰幕墙（+13.67%）[5][8] - 对应行业内领涨公司：志特新材（+170.04%）、鸿路钢构（+45.13%）、德才股份（+97.92%）[5][8] - 个股周度涨幅前五：罗曼股份（+37.7%）、美丽生态（+23.7%）、华蓝集团（+16.78%）、华电科工（+16.46%）、宝鹰股份（+16.43%）[5][11] - 个股周度跌幅前五：德才股份（-15.37%）、美芝股份（-7.26%）、*ST农尚（-5.41%）、东易日盛（-4.1%）、海南发展（-3.57%）[5][11] 行业及公司近况总结 - **宏观政策动态**： - 中共中央政治局会议强调更好统筹发展和安全，加强政府自身建设，牢固树立和践行正确政绩观 [5][13] - 湖北省“一轴一带强支点”交通基础设施数字化专项工程获批，涉及1808公里国家高速和930公里普通国道，总投资约27.6亿元 [5][13] - 住建部等8部门联合印发文件，推动招标投标领域人工智能应用，目标在2026年底实现重点场景在部分省市全覆盖 [14] - 2026年2月贷款市场报价利率（LPR）为：1年期3.0%，5年期以上3.5% [14] - **重点公司动态**： - **东华科技**：2025年实现营业总收入100.25亿元，同比增长13.12%；归母净利润5.33亿元，同比增长29.89% [5][15] - **华电科工**：中标内蒙古华电腾格里煤电项目钢结构间冷塔EPC工程，金额8.27亿元，占2024年营收10.97% [5][15] - **金螳螂**：中标马来西亚沙巴洲际度假村酒店项目，金额2.81亿元，占2024年营收1.53% [17] - **城地香江**：签订IDC托管业务协议，总金额不超过27.09亿元，占2024年营收167.12% [17] 投资分析意见与关注方向 - **重点关注领域与公司**： - **钢结构领域**：鸿路钢构、精工钢构 [5] - **化学工程+实业领域**：中国化学 [5] - **洁净室领域**：圣晖集成、亚翔集成、柏诚股份 [5] - **低估值央国企**：中国能建、中国中铁、四川路桥、上海建工、隧道股份、安徽建工 [5] - **核心逻辑**：把握“十五五”开局之年的顺周期布局机会，关注盈利修复和估值修复双重主线 [5]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：风格轮动综合打分体系 **模型构建思路**：通过宏观、市场情绪与拥挤度三个维度对市场风格（价值/成长、大盘/小盘）进行多因子打分，构建综合打分体系以判断风格轮动方向[2][6]。 **模型具体构建过程**： 1. **价值成长轮动策略**：构建思路基于“成长股能够更好地受益于流动性宽松，大盘股对经济繁荣的表现更加敏感”[2][6]。报告未详细披露具体用于打分的因子及权重分配过程，但指出是通过“三维度多因子打分”构建[6]。 2. **大小盘轮动策略**：构建思路与价值成长轮动策略类似，同样基于宏观敏感性、流动性受益和市场情绪/拥挤度三个维度进行综合打分[2][6]。 **模型评价**：该模型旨在通过多维度的宏观和市场指标，系统性地捕捉市场风格的切换信号。 2. 模型名称：行业轮动综合解决方案 **模型构建思路**：构造宏观经济、中观基本面、微观技术面以及交易拥挤度四个维度的指标，通过综合打分的方式构建行业轮动模型，每月选取得分最高的行业进行配置[3][11]。 **模型具体构建过程**： 1. **宏观指标**：将一级行业划分为上游周期、中游制造、下游消费、TMT、大金融五个板块。构建基于宏观经济增长与流动性二阶差分的象限划分体系，根据经济增长和流动性的二阶变化（如“衰退加深/扩张放缓”、“宽松加码/紧缩放缓”）来推荐配置的板块[15]。 2. **基本面指标**：包含历史景气、景气变化与景气预期三个部分[17]。具体因子和合成方法未详细披露。 3. **技术面指标**：包含指数动量、龙头股动量与K线形态三个部分[20]。具体因子和合成方法未详细披露。 4. **拥挤度指标**：包含融资流入、换手率与成交占比三个部分[21]。该指标为负向指标，用于提示交易过热风险。 5. **综合信号合成**：结合宏观、基本面和技术面三个维度的正向得分，同时负向配置拥挤度因子，构建行业轮动综合评价体系[25]。 6. **ETF映射**：为将行业观点落地为可投资标的，建立了从行业到ETF的映射规则[26]： * 规则一：整理ETF清单，每个指数仅保留规模最大的ETF，并根据规模和流动性筛选。 * 规则二：统计指数成分股的行业权重，将指数映射到其成分股权重最大且超过50%的行业。 * 规则三：对于每个行业，若存在3个以上符合条件的指数，则选择过去60天收益率相关性最低的3个指数对应的ETF；若仅有3个及以内，则全部映射。 * 规则四：计算行业与指数的过去60天收益率相关系数，选择相关性最强的一个指数对应的ETF进行最终映射。 **模型评价**：该模型框架全面，覆盖了宏观、中观、微观及市场情绪多个层面，旨在通过多维信号捕捉行业轮动机会，历史回测显示其能产生稳定的超额收益[12]。 模型的回测效果 1. 行业轮动综合解决方案 * 年化收益：18.4%[12] * 基准年化收益（行业等权）：4.9%[12] * 超额年化收益：13.5%[12] * 月度IC均值：12.1%[12] * 月度ICIR：1.39[13] （注：报告未提供风格轮动模型的详细历史回测绩效指标。） 量化因子与构建方式 1. 因子类别：行业轮动宏观因子 **因子构建思路**：通过宏观经济增长和流动性的二阶差分（变化速度的变化）来划分经济象限，从而判断对不同行业板块的配置倾向[15]。 **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但描述了构建逻辑：基于宏观增长与流动性的二阶差分进行象限划分。例如，当“经济增长二阶走弱、流动性二阶改善”时，模型建议配置TMT和上游周期板块[15]。 2. 因子类别：行业轮动基本面因子 **因子构建思路**：从历史景气度、景气度变化以及未来景气预期三个角度评估行业的基本面状况[17]。 **因子具体构建过程**：报告指出该因子包含历史景气、景气变化与景气预期三个部分，但未披露具体因子构成、计算方法和合成公式[17]。 3. 因子类别：行业轮动技术面因子 **因子构建思路**：从指数整体动量、行业内龙头股动量以及K线形态三个技术分析角度评估行业的趋势强度[20]。 **因子具体构建过程**：报告指出该因子包含指数动量、龙头股动量与K线形态三个部分，但未披露具体因子构成、计算方法和合成公式[20]。 4. 因子类别：行业轮动拥挤度因子 **因子构建思路**：通过融资流入、换手率与成交占比三个维度衡量行业的交易热度和拥挤程度，作为风险提示指标[21]。 **因子具体构建过程**：报告指出该因子包含融资流入、换手率与成交占比三个部分，但未披露具体因子构成、计算方法和合成公式[21]。 **因子评价**：拥挤度因子是一个负向指标，用于识别交易过热、可能面临回调风险的行业[21][25]。 因子的回测效果 （注：报告未提供各个独立因子（如宏观、基本面、技术面、拥挤度因子）的历史IC、IR等具体测试结果取值。仅提供了合成后的行业轮动模型的整体绩效。）

量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[8][12] * **模型构建思路**：通过构建市场分歧度、流动性、景气度三个维度的指标，综合判断市场整体趋势[8]。 * **模型具体构建过程**：模型基于三个独立的指数进行判断。分歧度指数用于衡量市场参与者观点的离散程度[18]。流动性指数用于衡量市场资金面的松紧状况[23]。景气度指数（A股景气度指数2.0）用于衡量上市公司整体的经营状况和盈利趋势[20]。通过观察这三个指标的变化趋势（上行或下行），形成对市场（如震荡下跌）的综合判断[8]。 2. **模型名称：热点趋势ETF策略**[28] * **模型构建思路**：结合价格形态（支撑阻力）和短期市场关注度（换手率变化）来筛选ETF，构建组合[28]。 * **模型具体构建过程**： 1. 首先筛选出K线最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[28]。 2. 计算支撑阻力因子：基于最高价与最低价近20日的回归系数，衡量价格趋势的陡峭程度[28]。 3. 在支撑阻力因子的多头组中，进一步选择近5日换手率与近20日换手率比值最高的ETF，即短期市场关注度明显提升的品种[28]。 4. 最终选取10只ETF，采用风险平价方法构建投资组合[28]。 3. **模型名称：ETF三策略融合轮动模型**[32][34] * **模型构建思路**：将基于基本面、质量低波、困境反转三种不同逻辑的行业轮动策略进行等权融合，以实现因子与风格的互补，降低单一策略风险[32]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别构建三个子策略： * **行业轮动策略**：核心因子包括超预期景气度、行业龙头效应、行业动量、拥挤度、通胀beta等，旨在覆盖行业多维度特性[33]。 * **个股风格驱动策略**：核心因子包括个股动量、个股质量、个股波动率，聚焦于个股质量与低波，防御性突出[33]。 * **困境反转策略**：核心因子包括PB_zscore、分析师长期预期、短期筹码交换，旨在捕捉估值修复与业绩反转机会[33]。 2. 将三个策略选出的行业或标的进行等权合并，形成最终的ETF轮动组合[32]。 4. **模型名称：资金流共振策略**[43][46] * **模型构建思路**：结合融资融券资金流和主动大单资金流，通过剔除极端值来提高策略稳定性，筛选出两类资金流产生共振的行业[43][46]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：计算行业内个股的融资净买入减去融券净卖出并加总，然后进行Barra市值因子中性化处理，再取最近50日均值，最后计算其两周环比变化率[43]。 2. **构建行业主动大单资金因子**：计算行业净流入资金，并进行最近一年成交量时序中性化处理，然后排序并取最近10日均值[43]。 3. **策略逻辑**：研究发现融资融券因子的多头端在某些市场状态下有稳定的负向超额收益，而主动大单因子剔除极端多头行业后有稳定正向超额收益。因此，策略在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子也处于头部的行业[43]。 4. 进一步剔除大金融板块，得到最终推荐的行业组合[43]。 5. **模型名称：全天候配置策略**[49] * **模型构建思路**：通过资产选择、风险调整和结构对冲三项原则，绕过宏观预测，直接针对资产波动进行长期收益平衡，旨在获取稳健的绝对收益[49]。 * **模型具体构建过程**：采用循环对冲设计对冲构型。根据风险水平分为两个版本： * **高波版**：采用“四层结构化-股债金风险平价”构型[53][54]。 * **低波版**：采用“五层结构化-风险预算”构型[55][57]。 模型的回测效果 1. **热点趋势ETF策略**[28][29] * 2025年以来收益率：59.92%[28] * 2025年以来相对沪深300的超额收益率：36.61%[28] 2. **ETF三策略融合轮动模型**[34][37][38] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）组合收益率：12.16%[37] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）夏普比率：0.74[37] * 2026年以来收益率：1.47%[37] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）信息比率(IR)：0.96[38] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）最大回撤：-24.55%[38] 3. **资金流共振策略**[43][44] * 2018年以来费后年化超额收益：14.3%[43] * 2018年以来信息比率(IR)：1.4[43] * 上周（报告期）绝对收益：-0.92%[44] * 上周（报告期）相对行业等权的超额收益：-3.63%[44] 4. **全天候配置策略**[57][59][60] * **高波版**（截至2025年）： * 年化收益率：11.8%[57] * 年平均最大回撤：3.6%[57] * 夏普比率：2.3[57] * **低波版**（截至2025年）： * 年化收益率：8.8%[59] * 年平均最大回撤：2.0%[59] * 夏普比率：3.4[59] * 2026年以来收益率： * 高波版：2.7%[59] * 低波版：1.1%[59] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：支撑阻力因子**[28] * **因子构建思路**：通过计算ETF价格最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，来衡量价格趋势的强度[28]。 * **因子具体构建过程**：分别对ETF的最高价序列和最低价序列进行近20日的线性回归，比较两个回归系数的陡峭程度，具体公式未在报告中给出[28]。 2. **因子名称：行业融资融券资金因子**[43] * **因子构建思路**：衡量经过市值调整后的行业层面融资融券资金流的近期变化趋势[43]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业内个股的融资净买入减去融券净卖出并加总。 2. 对加总后的值进行Barra市值因子中性化处理。 3. 取最近50日的均值。 4. 计算该均值的两周环比变化率作为最终因子值[43]。 3. **因子名称：行业主动大单资金因子**[43] * **因子构建思路**：衡量经过成交量调整后的行业层面主动大单资金流的近期强度[43]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业净流入资金。 2. 进行最近一年成交量时序中性化处理。 3. 将处理后的值进行排序（分位化）。 4. 取最近10日的均值作为最终因子值[43]。 4. **风格因子组**[62] * **因子构建思路**：报告提及了贝塔因子、动量因子、流动性因子，用于描述市场的风格特征[62]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其本周收益[62]。 5. **Alpha因子组**[65][66][67][70] * **因子构建思路**：从多维度（时间、指数、行业）构建并测试了大量选股因子，以观察其选股能力[65]。 * **因子具体构建过程**：因子均进行了市值和行业中性化处理（规模因子仅进行行业中性化）。通过计算因子多头组（前1/5）相对基准的收益来评估因子表现[65]。报告列举了多个因子，例如： * **1年-1个月的收益率 (non ly 1n)**：过去1年收益率减去过去1个月收益率[67]。 * **营业利润占销售费用比 (oper salesexp)**：营业利润TTM / 销售费用TTM[67]。 * **研发销售收入占比 (tot rd ttm to sales)**：研发费用TTM / 营业收入TTM[70]。 * **单季度ROA同比差值(考虑快报、预告) (roa q delta adv)**：单季度ROA与去年同期的差值，并考虑快报和预告数据[70]。 * **一致预期净利润变化 (mom1 np fy1)**：$$(当前一致预测净利润FY1 - 1个月前一致预测净利润FY1) / |1个月前一致预测净利润FY1|$$[70]。 因子的回测效果 1. **风格因子（本周表现）**[62] * 贝塔因子周收益：3.26%[62] * 动量因子周收益：2.37%[62] * 流动性因子周收益：2.21%[62] 2. **Alpha因子（近一周多头超额收益）**[66][67] * 1年-1个月的收益率因子：1.18%[66][67] * 营业利润占销售费用比因子：1.13%[66][67] * 涨幅排行榜因子：0.77%[67] 3. **Alpha因子（最近一年在不同指数中的多头超额收益前例）**[69][70] * **在沪深300中表现突出的因子**： * 单季度ROA同比差值(考虑快报、预告)：33.90%[69][70] * 单季度ROA同比差值：32.59%[69][70] * 评级上下调差/评级上下调和：30.37%[70] * **在中证500中表现突出的因子**： * 一致预期净利润变化：19.23%[69][70] * 研发净资产占比：18.63%[70] * **在中证800中表现突出的因子**： * 一致预期净利润变化：31.20%[69][70] * est eps动量：30.74%[70] * **在中证1000中表现突出的因子**： * 单季度净利润同比增长(考虑快报、预告)：23.24%[69][70] * 研发销售收入占比：22.12%[70]

宏观经济景气度 - 2月长江商学院中国企业经营状况指数（BCI）为52.4，高于去年4-12月读数，显示1-2月经济景气度开局积极[3] 消费与出行 - 春运前25日（2月2日-26日）全社会跨区域人流量达65.0亿人次，同比增长5.9%，其中铁路、公路、水路、民航客运量同比分别增长6.3%、5.9%、21.3%、6.1%[3][4] - 春节假期全国重点零售和餐饮企业日均销售额同比增长5.7%，全国百家重点大型零售企业日均商品零售额同比增长24.0%，金银珠宝类商品日均销售额同比增长33.4%[4][6] - 春节假期国内出游5.96亿人次，国内出游总花费8034.83亿元，均创历史新高[7] - 春节假期外国人入境131.3万人次，较去年假期日均增长21.8%[8][9] 房地产市场 - 2月30大中城市商品房日均成交面积12.4万方，农历正月初一至正月十一期间成交面积均值同比增长44.1%，其中一、二、三线城市分别增长6.6%、71.4%、14.0%[12] - 春节假期79城中介二手房成交与认购量同比均增长约57%[12][13] 工业生产与开工 - 截至2月25日，全国10692个工地开复工率为8.9%，农历同比回升1.5个百分点，资金到位率农历同比回升9.4个百分点[13] - 2月全国247家高炉开工率月均值为80.0%，同比回升2.0个百分点；山东地炼开工率同比回升9.6个百分点[14] 汽车与家电销售 - 2月1-8日全国乘用车市场零售32.8万辆，同比增长54%；新能源汽车零售11.9万辆，同比增长42%[14][15] - 产业在线数据显示，2026年3月空调、冰箱、洗衣机排产总量为3911万台，同比下降4%[17] 对外贸易 - 2月2日-22日国内港口集装箱吞吐量均值农历同比增长6.7%，显示出口韧性[17] - 截至2月24日，中国对美国集装箱发船数量及船只吨位月均值同比分别增长3.9%和4.1%，较1月（-7.1%， -6.8%）显著回升[17][18] - 2月前20日韩国出口同比增速为23.5%[19] 电影市场 - 2026年春节档电影总票房为57.5亿元，同比回落39.5%；累计观影人次1.2亿，同比回落35.7%[7] - 1-2月全国日均票房收入1.6亿元，日均观影369万人次，同比分别回落57.4%和54.7%[8]