市场整体表现 - 上证指数围绕4000点反复争夺但未能有效突破，市场呈缩量震荡格局[1] - 两市成交额未能突破2.5万亿元大关，该数字被视为市场继续上行的关键指标[1] - 市场陷入典型“真空期”，三季报披露结束而年报数据尚需等待，政策层面处于青黄不接状态[3] - 大盘周线见顶概率较大，中长短三条均线冲出通道，超买钝化情况严重，三大指数均出现明显顶背离形态[3] 资金面分析 - 上周A股主力资金净流出高达2369亿元，增量资金未至而存量资金持续撤离[3] - 北向资金近期呈现小幅净流出态势，外资在高位减持态度谨慎[3] - 两融余额稳定在2.49万亿元高位，占A股流通市值比例升至2.55%[10] - 社保基金与公募基金在456只个股上“同框”持仓，合计持仓市值超千亿元[8] - 公募基金采用“哑铃型配置”，一边拥抱低估值价值股，一边布局高成长赛道[8] 板块与行业动态 - 板块轮动加快，上周领涨方向为发电、化工和部分区域股，前周领涨的医药和AI应用则出现调整[5] - 科技板块出现明显分化，AI板块估值高企问题突出，部分概念股估值已严重脱离基本面[6] - 电子行业配置比例超过25%，双创板块超过40%，成长风格超过60%，均为2010年以来最高水平[10] - 政策和产业趋势向上且估值性价比较高的板块包括电新（风电、储能、固态电池）、机械设备（机器人）、有色金属等[13] 政策与环境因素 - 央行、证监会等部门集中释放政策礼包，证监会合格境外投资者制度优化方案已落地[8] - 央行近期开展7000亿元的买断式逆回购操作，期限91天，旨在保持银行体系流动性充裕[8] - 国务院关税委员会宣布自11月10日起停止对原产于美国的部分进口商品加征关税，高端轴承、精密刀具等关键部件成本预计下降15%至20%[10] - 美联储10月降息25个基点开启宽松周期，但12月降息预期降温可能引发全球市场波动[10] 市场结构与估值 - A股总市值从十年前的52万亿元增至107万亿元，硬科技企业已取代传统行业巨头跻身市值前列[10] - 当前A股估值水平较2015年同期显著更低，市场结构更健康[10] - 三季度上市公司营业总收入和归母净利润同比增长率分别达到58.27%和53.58%[3] 未来催化剂与展望 - 沪指预计在3980-4030点之间波动，量能放大是突破关键[13] - 11月10日将举行2025中国机器人产业发展大会，随后有电池新能源产业国际高峰论坛、6G发展大会、全球半导体市场峰会等重要事件[13] - 10月份国民经济运行数据将于11月14日发布，包括工业生产、固定资产投资、社会消费品零售总额等指标[13]

A+H板块扩容与募资表现 - 年内已有16家A股公司在港上市，占据港股市场全年首发募资额的48%，累计募资1040亿港元 [1] - 新上市H股表现分化，除宁德时代、恒瑞医药外，其余14只均是A股股价高于H股股价 [1] AH溢价指数与结构分化 - 恒生AH股溢价指数为118.42，处于历史低位区间，相比2024年初的155.58点高位有所下降 [2] - 166家A+H股公司中，A股溢价率超过100%的个股为30只 [2] - 年内AH溢价呈现结构分化，宁德时代、招商银行、恒瑞医药、美的集团、潍柴动力等5家公司的H股股价高于A股 [2] 行业板块AH溢价率变化 - 半导体行业的上海复旦微电子集团H股年内表现跑赢A股，A股溢价率为59.19%，相比2024年同期下降超100个百分点 [3] - 荣昌生物H股股价年内大涨476.74%，跑赢A股超200个百分点，反映创新药企在港股市场估值提升 [3] - 青岛啤酒AH溢价率降至35.61%，显著低于行业平均水平，显示高股息消费股H股估值吸引力增强 [3] AH股差价成因与港股市场变化 - AH股差价源于两地投资者对企业价值的估值差异 [4] - 南向资金持续流入，年内净买入额达12986.97亿港元，改变了港股传统定价逻辑，推动H股相对走强 [5] - 港股估值持续修复，部分央企、公用事业及高分红板块H股受益于价值重估预期，与A股差距缩小 [5] - 新经济企业涌入港股市场，为整体溢价提供支撑，使长期存在的A股溢价趋势弱化 [5]

丹麦参展概况 - 丹麦连续第八次亮相进博会 集结16家行业代表性企业参展[1] - 中国消费者对创新及健康产品的需求持续升温 为丹麦企业提供重要商机[1] 生命科学领域 - 丹麦以生命科学领域闻名 该产业是丹麦规模最大的产业和最重要的出口部门 在对华出口的各行业中高居首位[5] - 今年生命科学馆有六家企业亮相 专注于脑健康、过敏性疾病及皮肤疾病等细分领域 展示颇具竞争力的产品和治疗方案[3] - 一家丹麦医药企业通过进博会平台使其创新产品加速落地中国市场[3] 助听设备产品 - 丹麦在助听器行业的企业集群规模处于世界前列 已深入布局中国市场[7] - 展示搭载AI芯片的第三代智能助听器 于今年6月在中国上市[7] - 产品外观小巧轻便 能捕捉头部和身体的细微动作以精准判断声音方位 并根据中国用户的听力特征和使用习惯进行本地化优化[7] - 助听器能刺激大脑皮层相应区域 持续激活大脑使聆听更轻松自然 且不易被察觉[9] 护肤品牌产品 - 一款丹麦知名的护肤品牌被推荐 其化妆品系列在抗衰老及皮肤修复等领域有突出表现[11] - 该品牌的葡萄籽精华油颇受中国消费者青睐[11] 合作与参与 - 丹麦企业在中国的参与度越来越高 展现出更多合作潜力[13] - 丹麦驻华大使希望加强两国间媒体行业的交流以探索合作机遇[13]

根据提供的金融工程市场跟踪周报，以下是其中涉及的量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：量能择时模型 - **模型构建思路**：通过分析市场交易量能的变化来判断市场趋势和情绪，为宽基指数提供择时信号[24] - **模型具体构建过程**：基于各宽基指数的交易量能数据，当量能指标显示收缩或转弱时，发出谨慎或看空信号；具体判断标准未详细说明[24] - **模型评价**：该模型用于判断市场整体情绪和趋势状态[24] 2. 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标 - **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中上涨股票的家数占比来反映市场情绪，认为强势股的持续上行能为整个板块带来机会[25] - **模型具体构建过程**：计算沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比[25] - **模型评价**：该指标可以较快捕捉上涨机会，但在市场过热阶段会错失持续上涨收益，对下跌市场的判断存在缺陷[26] 3. 模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型 - **模型构建思路**：通过对上涨家数占比指标进行不同窗口期的平滑处理来捕捉情绪变动趋势[27] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数N日上涨家数占比并进行窗口期为N1和N2的移动平均，分别称为慢线和快线，其中N1>N2[29] 2. 当快线>慢线时，看多沪深300指数[29] 3. 具体参数：N=230，N1=50，N2=35[27] - **模型评价**：通过双均线系统来识别情绪拐点，提供更稳定的交易信号[27] 4. 模型名称：均线情绪指标模型 - **模型构建思路**：基于八均线体系对标的指数的趋势状态进行判断，通过价格与多条均线的相对位置来反映市场情绪[33] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价八均线数值，均线参数为8，13，21，34，55，89，144，233[33] 2. 计算当日沪深300指数收盘价大于八均线指标值的数量[37] 3. 当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数[37] - **模型评价**：该模型能够清晰反映指数价格与均线系统的相对关系，提供趋势判断依据[33] 5. 模型名称：抱团基金分离度模型 - **模型构建思路**：通过计算抱团基金截面收益的标准差来监控基金抱团程度，标准差小说明抱团程度高，反之表示抱团正在瓦解[80] - **模型具体构建过程**：分离度指标 = 抱团基金截面收益的标准差[80] - **模型评价**：该指标能够有效反映基金抱团行为的变化趋势，为市场风格判断提供参考[80] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：横截面波动率因子 - **因子构建思路**：衡量同一时间点不同股票收益率的离散程度，反映市场分化情况和Alpha环境[38] - **因子具体构建过程**：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股在同一时间截面上收益率的波动率[38] - **因子评价**：横截面波动率越高，说明个股分化越明显，Alpha机会越多[38] 2. 因子名称：时间序列波动率因子 - **因子构建思路**：衡量单只股票或指数在不同时间点的收益率波动程度，反映市场稳定性和风险水平[39] - **因子具体构建过程**：计算指数成分股加权时间序列波动率，反映整体市场的波动性变化[39] - **因子评价**：时间序列波动率较低时，市场相对稳定，Alpha环境较好[39] 模型的回测效果 1. 量能择时模型 - 截至2025年11月7日，各宽基指数量能择时信号均为空[24] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - 截至2025年11月7日，该指标最近一周上升，上涨家数占比指标高达70%，市场情绪较高[26] 3. 沪深300上涨家数占比择时模型 - 截至2025年11月7日，快线、慢线均小幅下行，目前快线处于慢线下方，维持谨慎观点[27] 4. 均线情绪指标模型 - 截至2025年11月7日，近期沪深300指数处于情绪景气区间[33] 5. 抱团基金分离度模型 - 截至2025年11月7日，基金抱团分离度环比前一周小幅下降[80] 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子 - 沪深300横截面波动率：近两年平均值1.91%，近一年平均值1.91%，近半年平均值1.94%，近一季度平均值2.26%[39] - 中证500横截面波动率：近两年平均值2.09%，近一年平均值2.14%，近半年平均值2.10%，近一季度平均值2.43%[39] - 中证1000横截面波动率：近两年平均值2.28%，近一年平均值2.42%，近半年平均值2.34%，近一季度平均值2.59%[39] 2. 时间序列波动率因子 - 沪深300时序波动率：近两年平均值0.65%，近一年平均值0.63%，近半年平均值0.61%，近一季度平均值0.72%[42] - 中证500时序波动率：近两年平均值0.47%，近一年平均值0.46%，近半年平均值0.44%，近一季度平均值0.53%[42] - 中证1000时序波动率：近两年平均值0.26%，近一年平均值0.26%，近半年平均值0.24%，近一季度平均值0.27%[42]

投资者仓位调查 - 截至最新调查已接近3500人参与，本周23%受访者进行加仓，18%受访者进行减仓，5%受访者进行清仓，54%受访者持仓不动 [1] - 对于下周A股走势，52%受访者（约1810位）认为市场将站上4000点并企稳走高，28%受访者（约980位）认为将冲上4000点后回落，20%受访者对冲击4000点不看好 [1] 板块偏好变化 - 新能源板块看好比例大幅提升，由11%升至20%，环比上涨9个百分点，成为下周受访者较为看好的板块 [1][2] - 科技板块看好比例由48%降至43%，环比下降5个百分点 [1][2] - 医药板块看好比例由9%降至7%，环比下降2个百分点 [1][2] - 大金融板块看好比例由8%降至6%，环比下降2个百分点 [1][2] - 大消费、车工、有色金属、次新股等板块看好比例维持不变，分别为5%、3%、8%、1% [2]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股多维择时模型**[2][9] * **模型构建思路**：从估值、情绪、资金、技术四个维度对万得全A指数进行整体方向性判断，各维度采用不同逻辑（反转或趋势）以捕捉市场机会和规避风险[9] * **模型具体构建过程**：选取四个维度的具体指标，包括股权风险溢价（估值）、期权沽购比/期权隐含波动率/期货会员持仓比（情绪）、融资买入额（资金）、布林带/个股涨跌成交额占比差（技术）[9][11][15]；各维度日频发出信号，每日信号取值为0（看平）、+1（看多）、-1（看空）[9]；以各维度得分之和的正负性作为最终多空观点依据[9] 2. **模型名称：红利风格择时模型**[3][17] * **模型构建思路**：结合中证红利相对中证全指的动量、10Y-1Y期限利差和银行间质押式回购成交量三者的趋势对红利风格进行择时[3][17] * **模型具体构建过程**：使用三个指标：中证红利相对中证全指的动量（正向指标）、10Y-1Y期限利差（负向指标）、银行间质押式回购成交量（正向指标）[3][21]；三个指标从趋势维度日频发出信号（0, +1, -1）[17]；以各维度得分之和的正负性作为红利风格多空观点依据[17]；当看好红利风格时全仓持有中证红利，否则全仓持有中证全指[17] 3. **模型名称：大小盘风格择时模型**[3][22] * **模型构建思路**：采用基于拥挤度分域的趋势模型进行择时，在不同拥挤度区间采用不同参数的均线模型判断趋势[3][22] * **模型具体构建过程**：首先计算大小盘风格拥挤度得分[22]；拥挤度得分基于动量之差和成交额之比构建[22][26]： * **动量得分**：计算万得微盘股指数与沪深300指数的多个窗长（10/20/30/40/50/60日）动量之差，再计算各窗长动量之差的多个年数（3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年）分位数的均值，对小盘风格取分位数最高的3个窗长结果均值，对大盘风格取分位数最低的3个窗长结果均值[26] * **成交量得分**：计算万得微盘股指数与沪深300指数的多个窗长（10/20/30/40/50/60日）成交额之比，再计算各窗长成交额之比的多个年数（3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年）分位数的均值，对小盘风格取分位数最高的3个窗长结果均值，对大盘风格取分位数最低的3个窗长结果均值[26] * **拥挤度得分**：将小盘（大盘）风格的动量得分和成交量得分取均值，得到小盘（大盘）风格的拥挤度得分；小盘风格得分大于90%视为触发高拥挤，大盘风格得分小于10%视为触发高拥挤[22][26]；若最近20个交易日中任一风格曾触发高拥挤，则模型运行在高拥挤区间，否则在低拥挤区间[24]；在高拥挤区间采用小参数双均线模型，在低拥挤区间采用大参数双均线模型判断趋势[22][24] 4. **模型名称：遗传规划行业轮动模型**[4][29][33] * **模型构建思路**：采用遗传规划技术（特别是双目标遗传规划）直接对行业指数的量价、估值等特征进行因子挖掘，不再依托逻辑设计打分规则，以提升因子多样性和降低过拟合风险[4][33][34] * **模型具体构建过程**：底层资产为32个中信行业指数[29]；使用双目标遗传规划，以|IC|（信息系数绝对值）和NDCG@5（前5名归一化折损累积增益）两个指标同时评价因子的分组单调性和多头组表现，并采用NSGA-II算法进行优化[33]；因子挖掘的底层输入变量包括行业指数的标准化价格、成交额、换手率分位数、市净率分位数等[37]；每季度末更新因子库[4]；每周末，结合贪心策略和方差膨胀系数将共线性较弱的多个因子合成为行业得分，并选出多因子综合得分最高的五个行业进行等权配置[4][34] 5. **模型名称：中国境内全天候增强组合**[5][39][42] * **模型构建思路**：采用宏观因子风险预算框架，在增长和通胀两个维度下根据是否超预期划分四象限并进行风险平价，再基于宏观预期动量主动偏配看好的象限，实现全天候增强[5][39][42] * **模型具体构建过程**：策略构建分为三步：1) 宏观象限划分与资产选择：选择增长超预期、增长不及预期、通胀超预期、通胀不及预期四个宏观风险源象限，结合定量与定性方式确定各象限适配的资产[42]；2) 象限组合构建与风险度量：象限内资产等权构建子组合，注重刻画象限的下行风险[42]；3) 风险预算模型确定象限权重：每月底，根据由宏观预期动量指标给出的"象限观点"调整象限风险预算，进行主动偏配[42]；模型月频调仓[5] 模型的回测效果 1. **A股多维择时模型**[2][9][14] * 今年以来收益：36.03%[2][14] * 年化收益：24.54%[14] * 最大回撤：-28.46%[14] * 夏普比率：1.14[14] * Calmar比率：0.86[14] * 上周收益：-0.65%[14] 2. **红利风格择时模型**[17][20] * 今年以来收益：25.04%[17][20] * 年化收益：16.20%[20] * 最大回撤：-25.52%[20] * 夏普比率：0.88[20] * Calmar比率：0.63[20] * 上周收益：2.23%[20] 3. **大小盘风格择时模型**[24][27] * 今年以来收益：78.29%[24][27] * 年化收益：27.79%[27] * 最大回撤：-116.07%[27] * 夏普比率：-0.32[27] * Calmar比率：0.87[27] * 上周收益：3.44%[27] 4. **遗传规划行业轮动模型**[4][29][32] * 今年以来收益：40.67%[4][32] * 年化收益：32.96%[32] * 年化波动：17.77%[32] * 夏普比率：1.85[32] * 最大回撤：-19.63%[32] * 卡玛比率：1.68[32] * 上周收益：-0.64%[32] 5. **中国境内全天候增强组合**[5][40][43] * 今年以来收益：11.10%[5][40][43] * 年化收益：11.64%[43] * 年化波动：6.19%[43] * 夏普比率：1.88[43] * 最大回撤：-6.30%[43] * 卡玛比率：1.85[43] * 上周收益：0.16%[40][43] * 月度胜率：100%[5][40] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：遗传规划挖掘的权重最高因子（最新一期）[37][38] * **因子构建思路**：通过双目标遗传规划算法从行业量价等数据中自动挖掘[33][37] * **因子具体构建过程**：因子表达式为 `ts_grouping_deczscorecut_torch(ts_covariance_torch(wlow_st, mopen_st, 25), whigh_st, 15, 2.0, 2)`[37]；具体计算步骤：1) 在过去25个交易日中，计算周度标准化最低价(`wlow_st`)和月度标准化开盘价(`mopen_st`)的协方差，记为变量A[38]；2) 在过去15个交易日中，对周度标准化最高价(`whigh_st`)进行zscore标准化，筛选出标准化值大于2.0的日期，对变量A进行反转（乘以-1）后，计算这些日期内A值的总和[38]

全球风险资产波动原因 - 受海外流动性收紧担忧及AI泡沫叙事影响，本周全球风险资产大幅波动 [1] - 经济数据缺位、美联储频繁发表鹰派言论，市场对12月降息预期趋于谨慎，叠加美国政府停摆、财政持续抽水导致货币市场流动性压力上升，美元走强压制全球股市与商品价格 [1] - 美股科技巨头持续加码资本开支下，海外关于AI泡沫的讨论升温，加剧投资者对科技股估值担忧，科技占比较高的日经225、韩国股指及纳斯达克指数本周领跌全球市场 [1] 海外流动性风险评估 - 海外流动性收紧演化成系统性风险的概率不大，反映流动性紧张程度的SOFR-OIS上行幅度远不及2019年钱荒和2023年SVB危机，风险暂时可控 [2] - 流动性紧张已令联储宣布于12月停止缩表，纽约联储主席威廉姆斯表示美联储可能很快需要通过购买债券来扩大资产负债表以满足流动性需求 [2] - 随着美联储表态解决方案、两党对于政府开门的谈判推进，外部扰动对于风险偏好的拖累或将逐步减轻 [2] 市场修复窗口展望 - 若美国政府停摆在11月中旬如期结束、未来更多经济数据出炉，则市场关于美联储降息的预期将重新校准，届时全球或将迎来一个共振修复的窗口 [3] - 国会两党部分议员间的非正式会谈加速，地方选举结束后民主党阻挠投票的动力减弱，预期11月中旬左右或将重启开门，财政部释放资金后全球流动性将得到补充 [3] - 政府开门后更多经济数据出炉，市场关于美联储降息的预期重新校准，全球将迎来共振修复窗口 [3] 中国资产表现韧性 - 受益于内部确定性带来的平稳预期支撑，海外扰动下中国资产表现将具备一定韧性 [3] - 国内政策持续呵护力度加大，11月5日央行开展7000亿元3个月期买断式逆回购操作，有助于释放流动性、稳定市场预期 [3] - 在国内经济预期平稳的环境中，顺周期板块可以在部分科技成长板块阶段性休整时承接市场资金与热度 [3] AI产业前景分析 - 当前AI对于传统产业的赋能仍在早期，无论是产业发展阶段还是投资逻辑，均与1999-2000年的互联网泡沫不可相提并论 [4] - AI产业发展逻辑清晰，全球科技巨头均在不断明确AI战略，美股M7为代表的龙头企业资产负债表、现金流量表和利润表均表现优异，持续的研发投入和资本开支使其基本面具有可持续性 [4] - AI发展虽仍处于偏早期的基设施建阶段，集中体现在算力领域的资本扩张，但未来将进入广泛应用场景落地阶段，基设施建将与应用落地相互促进形成良性正反馈循环 [4] 国内AI产业链机遇 - 十五五时期以AI为抓手推动大国竞争、自主可控、科技产业融合创新的发展路径逐步清晰，AI产业链仍将是明年具备景气优势的重点挖掘领域 [5] - 随着海外流动性担忧缓解、美联储降息预期重新校准、11月19日英伟达业绩发布提供新催化后，局部明年景气预期或将更加顺畅 [5] 年末行情布局策略 - 年末行情（11-12月）是布局明年景气预期的重要窗口，自2016年以来各行业表现排名与其下一年业绩增速呈现较强正相关，而与当期业绩增速相关性较弱 [6] - 投资者往往在年底寻找下一年景气更占优的行业提前布局，核心是寻找下一年强者恒强或困境反转的方向 [6] 科技成长行业布局方向 - 明年高景气（预期净利润同比增速>30%）且景气加速的行业集中在AI硬件（通信设备、消费电子、半导体）、新能源（电池、风电设备）、军工（地面兵装）、计算机（IT服务），其中风电设备、地面兵装、IT服务本轮涨幅偏低 [6] - 明年高景气行业包括电子（元件、光学光电子）、AI中下游（游戏、软件开发）、汽车（乘用车、商用车）、军工（航海航天装备、军工电子）、自动化设备、光伏设备 [6] - 明年预期净利润同比增速10%-30%且景气边际向好的行业包括医药（化学制药、医疗器械、生物制品）、AI中下游（数字媒体、计算机设备）、机械设备（工程机械、专用设备、通用设备）、新能源（电网设备、电机）等 [7] 顺周期行业布局方向 - 明年高景气（预期净利润同比增速>30%）且景气加速的顺周期行业集中在航空机场、建材（玻璃玻纤、塑料、非金属材料）、金属新材料、农业（种植业、养殖业）等 [7] - 明年高景气的顺周期行业包括能源金属、化学纤维、橡胶、零售、休闲食品等 [8] - 明年预期净利润同比增速10%-30%且景气边际向好的顺周期行业包括新消费（饮料乳品、饰品、文娱用品、化妆品、个护用品、小家电）、服务消费（教育、酒店餐饮、旅游景区）、农业（饲料）、化工（化学原料、化学制品）、特钢、装修建材等 [8]

公司AI战略与生态构建 - 公司依托进博会平台举办AI主题活动，推动AI技术在医药与健康消费领域的落地实践[1] - 公司正构建AI驱动的创新生态，通过数字化合作打通消费者端需求响应，将AI融入健康管理全链条[1] - 公司宣布与上海天鹜科技达成战略合作，聚焦智能蛋白质分子设计和生物制造创新，重点突破消化道和皮肤健康领域[3] - 公司在中国布局5个研发中心，并借助中国创新合作中心向全球推出创新方案[4] - 公司通过智能制造和CCIP技术转化能力，推动从新成分到新工艺的源头创新[6] AI在医药研发与制造的应用 - 公司与行业伙伴的实践勾勒出AI在医药研发、生产、转化全链条的革新路径[1] - 联合项目通过AI进行分子设计与优化，解决传统产品稳定性问题，预计三年左右实现落地[2] - 行业专家强调AI在生物医药领域的落地需多方协同，经过专家论证与实验验证[2] - 生物制造领域依赖先进传感器技术实时监测过程数据，为AI模型提供精准决策依据[8] - 公司当前注重夯实企业数据体系，规范数据标准以支持AI在研发筛选等场景的应用[9] AI在健康消费与个性化管理的趋势 - 行业专家判断AI未来最大出口是面向消费者，核心是解决个性化需求，实现精准采购和定制化选择[5] - 消费者对AI赋能日常健康管理期待提升，尤其在精准症状认知、智能用药提醒等主动健康领域[5] - 公司开发AI智能健康解决方案，让AI成为消费者日常健康管理顾问，提升服务体验[6] - 行业其他企业如京东健康在购物场景植入AI导购功能，优化用户决策效率[6] - AI通过大数据跟踪方法对海量用户进行长期监测，明确产品对特定人群的实际效果[7] 资本视角与行业投资逻辑 - 资本最看重颠覆性且能落地的AI项目，关注其带来的效率提升[3] - 大分子药因改造空间巨大且AI可能降低临床前投入，成为投资重点[3] - 工具酶、消费品等领域的快速验证项目成为连接资本与长期研发的桥梁[3] 数据基础与政策环境 - AI的有效应用必须以完整准确的基础数据为前提，数据质量直接影响AI优势[8] - 国家政策支持企业面向AI应用开发高质量数据集，发展数据服务新业态[9] - 2023年中国AI语料市场规模达68.7亿元，预计2025年将突破100亿元，年复合增长率超25%[9] - 医疗健康领域因对数据精准度要求高，成为AI语料市场的重要增长板块[9]

海外市场展望 - 以美国经济软着陆为基准假设 美联储独立性弱化与就业压力将强化降息预期[2] - 经济弱化甚至浅衰退将被快速降息所托底 AI投资减速的敏感时间窗在2026年下半年到2027年第一季度[2] - 预计2026年科技股业绩整体稳健 但需警惕失业率升破4.5%带来的阶段性扰动 黄金和美股表现优于美债与现金[2] A股市场展望 - 十五五期间A股仍有可观上行空间 慢牛长牛格局可期 2026年目标看至4450点以上[1][3] - 中债利率在2026-2027年预期处在1.6%-1.8%的水平 伴随PPI和CPI的逐步改善支撑股市[3] - 板块景气度与PPI到CPI轮动节奏类似[3] 港股市场展望 - 港股市场在2025年表现亮眼 全年涨幅高达30%以上[4] - 预计南向资金年内将净流入1.4万亿元人民币 创历史纪录 定价权产生从量变到质变的影响[4] - 2026年港股目标价区间上调至29000-32000点[1][4] 行业配置主线 - AI应用拉动广泛分布于互联网或软件 传媒 硬件设备 半导体 汽车或零部件 日常消费零售 可选消费零售等领域[5] - PPI链上的反内卷行业受益于PPI改善空间较CPI更大 包括电气设备 国防军工 化工 机械 有色金属 造纸等[5] - 非银金融如港股保险和券商受益于市场景气 业绩景气将持续[5] - 医药与新消费中创新药与新消费相对较好 CPI整体转强预计在2026年偏晚时间[5] - 港股自由现金流组合稳定跑赢市场 在美元中长期走弱和中债收益率较低背景下表现优异[5]

市场整体表现 - A股市场于11月3日至7日当周呈现探底回升的高位震荡格局，主要股指中微盘股与红利股表现突出 [1] - 万得微盘股指数周涨幅达3.16%，年初至今累计上涨83.54%，表现最为强劲 [2] - 红利指数周涨幅为2.85%，但年初至今微跌0.53% [2] - 创业板指年初至今涨幅达49.80%，科创50指数年初至今涨幅为43.15% [2] - 北证50指数当周下跌3.79%，但年初至今累计上涨46.73% [2] - 全周市场个股涨跌参半，11月7日上涨家数为2,977家，低于10月24日的4,449家 [5][6] 板块轮动与表现 - 当周领涨板块主要集中在发电、化工和部分区域股，电网设备板块周涨幅为8.71%，年初至今上涨47.75% [7][8] - 钛白粉概念周涨幅8.32%，磷化工周涨幅7.85%，硅能源周涨幅7.37% [8] - 领跌方向则以前一周领涨的医药和AI应用为主，医疗服务板块周跌幅3.58%，减肥药概念周跌幅2.94% [7][8] - 从年内表现看，培育钻石板块年初至今涨幅达82.10%，电池板块涨幅81.51% [9] - 白酒板块年初至今下跌11.86%，超级品牌板块年初至今仅微涨0.60% [9] 机构策略观点 - 华金证券建议短期均衡配置，关注政策和产业趋势向上且估值性价比高的行业，如电新、机械设备、有色金属、传媒、计算机、医药 [10] - 同时关注受益于“十五五”规划和基本面可能边际改善的行业，如消费、军工、电子、通信 [10] - 天风证券研究指出，环保、公用事业、交通运输等防御性行业更容易长期跑输市场 [11] - 当前连续三年跑输但第四年跑赢概率较大的行业包括食品饮料、农林牧渔、社会服务、医药生物、电力设备 [11] 宏观经济与政策动态 - 10月份中国货物贸易进出口总值3.7万亿元，增长0.1%，其中出口2.17万亿元，下降0.8%，为今年下半年以来单月出口增速首次负增长 [12] - 进口1.53万亿元，增长1.4%，已连续5个月增长 [12] - 国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，提出22类场景培育和开放重点领域 [14] - 国家能源局出台《关于推进煤炭与新能源融合发展的指导意见》，支持煤炭企业向综合能源生产服务商转型 [15] 行业重要事件前瞻 - 11月10日至14日将有多场重要行业会议举行，涉及机器人、电池新能源、动力电池、核能、6G、工业AI、半导体等领域 [17] - 11月14日国家统计局将发布10月工业生产、能源生产、固定资产投资、房地产开发投资和销售、社会消费品零售总额等关键经济数据 [17]