核心观点 - 报告核心观点：2025年第四季度，公募基金对北交所的整体配置规模环比下降，主要受首批主题基金打开申赎后投资者获利了结影响，但市场呈现结构性变化，即被动指数基金持续获得净申购，同时主动权益基金正从高位切换至估值较低的成长型标的进行布局 [2] 公募重仓北交所整体情况 - 截至2025年第四季度，公募基金重仓持有北交所股票的总市值为90.50亿元，环比下降12.19%，占其重仓全A股市值的比重为0.27%，环比下降0.04个百分点 [2] - 配置规模下降的主因是首批8只北交所主题基金在封闭期结束后打开申赎，投资者选择获利兑现，该批基金合计被赎回14.80亿份，占赎回前总份额的52%，合计基金规模下降27.4亿元 [2] - 其中，长期业绩优秀的基金赎回压力较小，例如2025年净值回报率居首的“华夏北交所创新中小企业精选两年定开”赎回比例最低 [2] - 2025年全年，北交所主题基金表现优异，平均净值增长率达+56.7%，显著跑赢北证50指数+38.8%的涨幅，其中中信建投、华夏、汇添富等公司的产品全年净值回报居前 [2] 被动指数基金趋势 - 被动化投资趋势持续，北证50指数基金规模连续三个季度增长，截至2025年第四季度末合计规模达128.38亿元，环比增加7.55亿元 [2] - 规模增长源于两方面：一是投资者逆市申购存量指数基金，连续三个季度实现净申购，以布局春季行情；二是第四季度新成立了2只指数基金，合计规模5.25亿元 [2] - 展望未来，机构资金布局仍在深化，当前仍有8只北交所主题基金待入市，其中包括6只指数基金和2只主动管理型基金，长期可关注北证专精特新主题基金、北证50ETF等增量资金 [2] 主动权益基金持仓特征 - **估值切换**：主动权益公募基金的重仓策略呈现“高切低”特征，截至2025年第四季度，其前十大重仓股市值中枢的估值水平已降至39倍，低于同期北证A股的整体估值中枢 [2] - **持仓个股变化**：主动权益公募重仓市值前十大个股中，新增了利通科技、同力股份和林泰新材，而纳科诺尔、锦波生物、开特股份、曙光数创、民士达、万通液压、戈碧迦则继续获持有 [2] - **布局方向**：主动权益基金重点关注低位成长的标的进行增配，例如利通科技（固态电池主题重估）、同力股份（北交所最低估值）、青矩技术（低估值的AI应用）、林泰新材（低估值绩优股）等 [2] - **主题扩散**：基金继续关注热点主题的扩散机会，增配了商业航天领域的星图测控、创远信科，以及半导体领域的锦华新材等标的 [2] 行业配置动向 - **增配方向**：周期制造行业的关注度提升，公募基金显著增配了基础化工、机械设备等行业 [2] - **减配方向**：大消费方向被减配，涉及美容护理、农林牧渔等行业，部分个股的减持可能与北交所主题基金赎回导致的被动卖出有关 [2]

核心观点 - 当前股票市场震荡上行，增量资金对可转债的配置偏好上升，支撑各平价区间转债估值普遍提升，其中偏股性转债估值上升尤为明显，市场主要基于对应正股的上涨预期进行定价 [3][12] - 充裕的资金面使得转债整体估值呈现“易涨难跌”态势，股性转债，尤其是热门方向的品种，短期具备较强的交易价值，可作为博取超额收益的核心资产 [3][12] - 展望2026年，增量资金入市进程将持续，年初大概率演绎“春季躁动”行情，科技与高端制造是主要关注方向，机构投资者对权益资产的旺盛配置需求将继续为转债估值提供支撑，使其下跌空间有限 [4][17] - 在估值水平维持稳定的背景下，可转债相对正股体现出“跟涨强、跟跌弱”的特性，仍具备较强的配置性价比 [4][17] 近期转债资金重点布局方向分析 - 通过构建个券与行业维度的转债估值指数进行分析，本周有色金属、建筑材料、电力设备、机械设备、基础化工等行业转债估值上升较为明显 [3][12] - 上述行业估值上升预计主要与有色金属及化工产品涨价、地产链景气度困境反转、太空光伏等投资逻辑相关，投资者正积极布局这些方向的转债 [3][12] - 从个券层面看，双良转债、宙邦转债、福22转债、科顺转债、福莱转债等品种的估值上升较为明显 [3][12] 周度转债策略与赛道建议 - 本周中证转债指数涨跌幅为2.92%，建筑材料、石油石化、钢铁行业涨幅靠前，各平价区间转债价格中位数均有上升，估值仍位于历史相对高位 [17] - 科技成长方向：海外算力需求升温及国内大模型迭代有望驱动AI产业化加速，半导体国产替代为电子行业打开中长期增长空间，建议关注瑞可转债、颀中转债等 [4][17] - 高端制造方向：该领域景气度有望维持高位，建议关注亚科转债、岱美转债、兴瑞转债、华辰转债、宇邦转债等 [4][17] - “反内卷”优化供需格局方向：部分行业供需格局有望优化，建议关注友发转债、福22转债、和邦转债等 [4][17]

广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发证券联席首席金工分析师 陈原文 SAC: S0260517080003 chenyuanwen@gf.com.cn 联系人：广发证券金工高级研究员 林涛 SAC: S0260124060060 gflintao@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 （如无特别说明，本文数据均来源于wind，数据截至2026/01/23） 2025年业绩预告整体统计： 截至目前最新的统计结果显示，2025年年报业绩预告累计披露率约为13.1%，累计业绩积极率（业绩预告类型预增、略增、续盈、 扭亏为积极，下同）约为40.3%。在已披露业绩预告的717家公司中，业绩预增公司共有180家，占比25.1%；业绩略增公司共45家，占比6.3%；业绩扭亏公司 共58家，占比8.1%；业绩续盈公司共6家，占比0.8%；业绩预减、首亏、续亏、略减和不确定的公司共428家，占比59.7%。 | 业绩预告类型 | 公司数量 | 卡比 | | --- | --- | --- | | 不确定 | 5 | 0.7% | | ...

行业地位与战略意义 - 山东潍坊是全球柠檬酸生产的核心基地，掌控了全球60%以上的柠檬酸产能，这种对基础原料的集中控制构成了“隐形霸权”，对全球食品、医药和洗涤剂工业具有系统性影响[1][5] - 柠檬酸被誉为“工业味精”，是可口可乐、辉瑞制药、宝洁等全球巨头产品中不可或缺的关键基础原料，潍坊的供应稳定性直接关系到这些跨国公司的生产运营[1][8] - 将基础工业做到极致被视为一种战略威慑，其重要性不亚于高科技产业，控制全球大部分基础原料产能意味着把控了全球工业体系的底层代码[6] 竞争优势与成本结构 - 潍坊企业的核心竞争力在于“极致的系统能力”和全产业链闭环，通过玉米深加工各环节的精细化拆分与成本压榨，构建了难以复制的成本优势[1][3] - 依托完善的热电联产体系，潍坊的工业蒸汽成本显著低于全球同行，同时实现了废渣做饲料、废水发电的循环经济，将环保负担转化为副产品收入[3] - 该地区兼具玉米主产区和强大化工基础的优势，完美匹配了柠檬酸生产重能耗、重原料的特点，形成了最佳成本解决方案，使得即便加上高额反倾销税，中国产品到岸价仍低于欧美厂商的出厂价[3][5] 市场演变与竞争格局 - 上世纪90年代后，随着发酵技术成熟，潍坊企业凭借极致成本控制击败了曾垄断市场的欧美公司，导致欧美本土工厂关闭、生产线关停、技术断档，丧失了重建产能的能力[3] - 经过环保风暴洗礼，潍坊柠檬酸行业完成了整合，淘汰了小散乱工厂，形成了由具备话语权的大公司主导的格局[6] - 全球饮料巨头曾尝试将供应链多元化至越南或印度，但因电力不稳定、基建薄弱及缺乏全产业链闭环能力而失败，无法找到有效替代产能[5] 产品升级与行业壁垒 - 潍坊柠檬酸企业不再满足于销售普通产品，正积极向高纯度医药级产品等高端领域发展，这进一步拓宽和加深了其构建的行业防御工事[6] - 柠檬酸在医药工业中用途关键，被用作抗凝血剂和调节酸度，这使得其供应链更具战略重要性[6] - 行业壁垒由几十年如一日对一粒玉米、一度电价值的极致挖掘所构筑，是长期系统性能力建设的结果，而非短期投入所能达成[6] 全球供应链依赖与风险 - 国际供应链对潍坊形成了深度依赖，形成了一个“死胡同”：既想分散风险却找不到替代产能，又想重建产能却受成本结构制约[5] - 潍坊的运营状况对全球消费市场有直接影响，其每一次停工都可能引发全球超市货架的震动[8] - 在未来很长一段时间内，无论国际局势如何变化，全球主要消费品牌的高管仍需密切关注潍坊的运营情况[8]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：业绩预告数据统计模型；模型构建思路：对上市公司披露的年度业绩预告数据进行分类、汇总和统计，以分析市场整体及不同维度的业绩预告特征[1][4][20]；模型具体构建过程：首先，根据交易所规则定义“业绩积极”类型，包括预增、略增、续盈、扭亏[4][20][32]。其次，计算整体及分板块、分市值、分行业的业绩预告披露率，公式为：$$披露率 = \frac{已披露业绩预告的公司数量}{该范围内上市公司总数量} \times 100\%$$ [20][21][33]。同时，计算业绩积极率，公式为：$$业绩积极率 = \frac{业绩预告类型为“积极”的公司数量}{已披露业绩预告的公司总数量} \times 100\%$$ [20][32][33]。最后，对已披露公司的业绩预告类型进行数量统计和占比分析[1][32]。 2. 模型名称：业绩增速与市场表现对比分析模型；模型构建思路：基于已披露的业绩预告、快报或正式财报数据，计算行业或公司的归母净利润同比增速，并与同期的股价指数涨跌幅进行对比分析，以观察业绩与市场表现的匹配或背离情况[39][40][42]；模型具体构建过程：首先，确定统计口径，对于业绩预告，采用预计归母净利润上、下限的平均值作为当年归母净利润值；对于业绩快报或正式财报，直接使用其数据[39]。对于多次披露的公司，采用最新数据[39]。其次，计算归母净利润同比增速，采用“整体法”和“中位数法”两种方式[50][52]。整体法公式为：$$整体法归母净利润同比增速 = \frac{\sum (本期归母净利润)}{\sum (上年同期归母净利润)} - 1$$ [44][49]。中位数法则是计算所有样本公司个体增速的中位数[50][52]。然后，获取对应行业指数在相同报告期内的多个时间窗口的涨跌幅数据，包括年初至今、近20日、近60日、近120日、近250日[44][49]。最后，将计算出的业绩增速与各时段指数涨跌幅并列展示，进行横向（跨行业）和纵向（业绩与股价）的对比分析[39][42][47]。 模型的回测效果 1. 业绩预告数据统计模型，整体披露率13.11%[20]，整体业绩积极率40.31%[20]，深证主板披露率10.34%、积极率62.34%[20]，创业板披露率9.91%、积极率63.04%[20]，上证主板披露率19.25%、积极率21.10%[20]，科创板披露率15.17%、积极率35.16%[20]，北证披露率2.43%、积极率71.43%[20]，大市值（>1000亿）披露率15.91%、积极率71.43%[21]，中大市值（500-1000亿）披露率15.76%、积极率55.17%[21]，中市值（200-500亿）披露率16.48%、积极率50.49%[21]，中小市值（50-200亿）披露率12.64%、积极率40.92%[21]，小市值（<50亿）披露率11.69%、积极率28.69%[21]，房地产行业披露率33.00%、积极率3.03%[33]，有色金属行业披露率12.70%、积极率76.47%[33] 2. 业绩增速与市场表现对比分析模型，国防军工行业归母净利润同比增速（整体法）112.7%、年初至今涨跌幅12.8%[44][49]，机械设备行业归母净利润同比增速（整体法）890.3%、年初至今涨跌幅10.2%[44][49]，电力设备行业归母净利润同比增速（整体法）12.8%、年初至今涨跌幅9.6%[44][49]，医药生物行业归母净利润同比增速（整体法）10.3%、年初至今涨跌幅6.7%[44][49]，基础化工行业归母净利润同比增速（整体法）135.5%、年初至今涨跌幅13.7%[44][49]，有色金属行业归母净利润同比增速（整体法）57.0%、年初至今涨跌幅18.6%[44][49]，石油石化行业归母净利润同比增速（整体法）-692.1%、年初至今涨跌幅7.7%[44][49]，煤炭行业归母净利润同比增速（整体法）-54.5%、年初至今涨跌幅4.0%[44][49]，汽车行业归母净利润同比增速（整体法）587.7%、年初至今涨跌幅5.6%[44][49]，社会服务行业归母净利润同比增速（整体法）1900.3%、年初至今涨跌幅9.7%[44][49]，传媒行业归母净利润同比增速（整体法）-65.6%、年初至今涨跌幅17.7%[44][49]，电子行业归母净利润同比增速（整体法）88.5%、年初至今涨跌幅13.4%[44][49]，计算机行业归母净利润同比增速（整体法）121.8%、年初至今涨跌幅12.3%[44][49]，房地产行业归母净利润同比增速（整体法）-100.4%、年初至今涨跌幅6.7%[44][49]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：重仓股补全法（模拟全持仓模型）[45] * **模型构建思路**：由于基金季报仅披露前十大重仓股，信息不完整，为了更全面地分析基金的行业配置偏好，在保证一定准确度的同时兼顾时效性，构建此模型来模拟基金的全部持仓[45]。 * **模型具体构建过程**：该方法在证监会行业配置约束下，利用上期持仓股票和全市场其他股票来补全本期行业配置缺失的部分，从而模拟本期全部持仓，进而估计基金的中信行业配置信息[45]。具体步骤如下： 1. **数据基础**：使用基金定期报告披露的完整持仓（年报、半年报）或上期模拟持仓作为基准[45]。 2. **补全逻辑**：假设基金经理的配置偏好具有延续性，其管理的基金在前后两期非重仓股的行业配置比例保持不变[45]。 3. **操作流程**： * 在Q1（或Q3）节点，使用上期的年报（或半年报）的真实完整持仓信息[45]。 * 在Q2（或Q4）节点，使用上期Q1（或Q3）的模拟持仓信息[45]。 * 对于本期季报，已知前十大重仓股（重仓股）的持仓。对于非重仓部分，假设其行业配置结构与上期完整持仓（或模拟持仓）中非重仓部分的行业配置结构相同。 * 在满足证监会行业配置比例要求的前提下，用全市场其他股票按上期的行业配置比例填充非重仓部分，最终合成一个模拟的全持仓组合[45]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：行业配置权重因子[44][45][46] * **因子构建思路**：通过计算基金在特定行业上的持仓市值占其总股票持仓市值的比例，来衡量基金对该行业的配置偏好和暴露程度[44][45][46]。 * **因子具体构建过程**： 1. 对于单只基金，计算其持有某行业所有股票的总市值。 2. 计算该基金持有的所有股票的总市值。 3. 行业配置权重 = (持有某行业股票总市值 / 基金持有所有股票总市值) × 100%[44][45][46]。 4. 报告中对所有主动权益类基金进行汇总，分别计算了基于**重仓股**的行业配置权重[44]和基于**模拟全持仓**的行业配置权重[45][46]。 2. **因子名称**：板块配置权重因子[48][49][50] * **因子构建思路**：在行业配置的基础上，根据行业的内在属性和差异性，将中信行业归类为周期、消费、医药、金融、科技、其他六大板块，从更宏观的板块视角分析基金的配置偏好及变动[47][48]。 * **因子具体构建过程**： 1. **板块划分**：依据报告中提供的映射表，将每个中信一级行业归入一个板块（例如：有色金属归入周期板块，电子归入科技板块）[47][48]。 2. **权重计算**：对于单只基金，将其在某个板块内所有行业的配置权重相加，得到该基金的板块配置权重。 3. 报告中对所有主动权益类基金进行汇总，分别计算了基于**重仓股**的板块配置权重[48][49]和基于**模拟全持仓**的板块配置权重[50]。 3. **因子名称**：配置变动（差值）因子[44][45][46][48][49][50] * **因子构建思路**：通过计算相邻两期（如2025年四季度与三季度）行业或板块配置权重的差值，来量化基金配置偏好的动态变化，识别其加仓和减仓的方向[44][45][46][48][49][50]。 * **因子具体构建过程**： 1. 配置变动值 = 本期配置权重 - 上期配置权重[44][45][46][48][49][50]。 2. 正值表示加仓，负值表示减仓。 模型的回测效果 （报告中未提供该模型的量化回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。） 因子的回测效果 （报告中未提供基于这些因子构建策略的量化回测绩效指标，如多空收益、IC值、IR等。报告主要展示了因子在特定时点（2025年四季度）的截面取值及相对上期的变动情况。） **行业配置权重因子（基于重仓股，2025年四季度末截面值及相对三季度变动）**[44] * 电子行业：配置权重20.73%，较上季度变动-1.23个百分点[44]。 * 通信行业：配置权重9.84%，较上季度变动+1.84个百分点[44]。 * 医药行业：配置权重9.08%，较上季度变动-1.90个百分点[44]。 * 有色金属行业：配置权重7.86%，较上季度变动+2.12个百分点[44]。 * 电力设备及新能源行业：配置权重7.97%，较上季度变动-0.59个百分点[44]。 * 基础化工行业：配置权重4.64%，较上季度变动+1.27个百分点[44]。 * 非银行金融行业：配置权重2.92%，较上季度变动+1.11个百分点[44]。 **行业配置权重因子（基于模拟全持仓，2025年四季度末截面值及相对三季度变动）**[45][46] * 电子行业：配置权重17.75%，较上季度变动-0.19个百分点[46]。 * 医药行业：配置权重9.44%，较上季度变动-0.76个百分点[46]。 * 机械行业：配置权重7.43%，较上季度变动+0.22个百分点[46]。 * 有色金属行业：配置权重7.00%，较上季度变动+1.10个百分点[46]。 * 电力设备及新能源行业：配置权重7.46%，较上季度变动-0.38个百分点[46]。 * 基础化工行业：配置权重5.80%，较上季度变动+0.55个百分点[46]。 * 通信行业：配置权重6.36%，较上季度变动+0.90个百分点[46]。 * 非银行金融行业：配置权重2.73%，较上季度变动+0.69个百分点[46]。 **板块配置权重因子（基于重仓股，2025年四季度末截面值及相对三季度变动）**[48][49] * 科技板块：配置权重37.87%，较上季度变动-2.38个百分点[48][49]。 * 周期板块：配置权重32.64%，较上季度变动+4.24个百分点[48][49]。 * 消费板块：配置权重14.70%，较上季度变动-0.87个百分点[48][49]。 * 医药板块：配置权重9.08%，较上季度变动-1.90个百分点[48][49]。 * 金融板块：配置权重5.72%，较上季度变动+0.91个百分点[48][49]。 **板块配置权重因子（基于模拟全持仓，2025年四季度末截面值及相对三季度变动）**[50] * 周期板块：配置权重38.13%，较上季度变动+1.87个百分点[50]。 * 科技板块：配置权重29.85%，较上季度变动-1.04个百分点[50]。 * 消费板块：配置权重15.92%，较上季度变动-0.64个百分点[50]。 * 金融板块：配置权重6.64%，较上季度变动+0.56个百分点[50]。 * 医药板块：配置权重9.44%，较上季度变动-0.76个百分点[50]。

化工行业策略与框架培训会纪要关键要点 涉及的行业与公司 * **行业**：化工行业（包括石油化工、基础化工、煤化工、磷化工、氟化工、聚氨酯、有机硅、维生素、民爆、轮胎、半导体材料、航空航天材料、机器人材料、商业航天材料、高温合金、科研、钾肥、氮肥、复合肥、烯烃、涤纶长丝、炼化、锦纶、钛白粉、农药、氨纶、纯碱等细分领域）[1][2] * **公司**：提及多家上市公司，包括但不限于：万物化学、旺旺化学、万华化学、花园生物、天兴药业、隆达股份、行业科技、航宇科技、应流股份、中远科技、光威复材、中服神鹰、宝钛、西部超导、国瓷公司、绿谐波、信捷电器、英威腾、中科三环、正海磁材、盐湖股份、东方铁塔、亚亚国际、陶氏、巴斯夫、GE、西门子能源、三菱重工、云天化、兴发集团、川股份、云图控股、安阳股份、宝丰能源、卫星化学、华鲁恒升、鲁西化工、沧州大化、甘肃银光、环路环生、华丰化学（华峰化学）、新疆化纤、泰和新材、黄海公司、博云化工（远新能源）、扬农化工、江山股份、利尔化学、润丰股份、广东宏大、易普力、江南化工、雅化集团、玲珑、赛伦（赛伦亚370）、森麒麟、中策三轮、桂纶、三角、软控股份、巨华股份、聚合顺景花庭、龙佰集团、安宁股份、武汉钢铁、特诺、桐昆、新凤鸣、恒逸石化、博阳体积、新东方、浙江诺维亚、巨化、紫光股份等[15][19][28][30][31][32][35][36][39][43][47][48][51][55][58][60][61][64][66][68][69][70][72][73][76][77] 核心观点与论据 行业周期与框架 * 化工行业周期性明显，财务模型可拆分为销量和单吨利润两个维度，其中单吨利润波动反映原材料与产品价差，是关键跟踪指标[1][3] * 周期可细分为：产能周期约十年、库存周期约40个月、中周期20年、康波周期60年[1][3] * 2016年为上一产能周期底部，预计2026年或处于类似位置[1][3] * 研究未来供需需关注开工率（产量/产能），分析新增与关停产能以判断未来三年走势，并深入研究下游细分行业需求[4] * 预测业绩挑战大，更多依赖方向性预测，例如通过全球新建/在建产能结合下游需求预测开工率走势，从而判断单吨利润方向[10] 中国化工业的全球地位与竞争优势 * 中国在全球化工业中占据主导地位，市场份额达50%[1][5] * 中国企业具备低成本固定资产投资、高效人力资源配套和强大企业家精神等优势[1][5] * 龙头企业通过技术积累、成本控制和一体化产业链持续降低成本，市场份额逐渐向少数龙头集中[1][6] * 中国企业擅长长周期视角下的逆势扩张，而海外企业难以在逆势扩张时获得资金支持[8] * 全球化工业供给端存在三大利好：1) 中国产能扩张结束；2) 海外（尤其是欧美）产能退出；3) 中国存量产能“返利卷”，共同推动中国化工业盈利竞争优势加强[12][13] 财务指标与市场拐点判断 * 财务指标如利润、期间费用率和自由现金流是初步判断市场拐点的基础，业务指标则集中于销量和单吨利润[8][9] * 库存水平是短期价格波动的重要指标，但需辩证看待，结合具体情况综合判断[7] * 化工产品价格与股价存在背离现象，价格下行时股价可能上升，原因包括宏观经济宽松和原材料价格下跌导致价差扩大[2][11] * 博海化工景气指数跌至100左右时，股价通常开始向上走[2][11] * 在建工程比固定资产指标用于表征资本扩张情况，2025年前三季度该值已进入25%以内，预计四季度后可能降至20%左右，意味着行业扩张周期终结，2026年进入新上行周期[18] 2026年行业整体展望与策略 * 2026年全面看好化工行业行情[2][16] * 策略关注两个维度：全球供给“反内卷”和全球AI需求端，关注传统需求和新需求的公司[2][16] * 预计2026年PPI将转正，预示行业盈利能力提升[2][17] * 行业将迎来PE和EPS双击时刻，自由现金流转正带来的潜在高分红能力，以及国内外供给端变动是催化剂[22] * 主流化工产品具备较高开工率和低库存水平，为涨价提供基础；国内反内卷政策（老旧产能淘汰、安全、碳排放和能耗约束）及欧洲高成本企业退出市场，将进一步推动价格上涨[22] 细分领域核心观点 财务与现金流 * 石油化工板块自由现金流从2022年的-1300亿压力到2024年转正，并预计2025年表现更好，推动股利支付率和分红比例提升，重新定义公司估值[2][19] * 基础化工板块预计2025年实现自由现金流转正（前三季度为-40亿），头部公司具备超过10%的潜在股息率[2][20] * 中国龙头化工企业净利率处于历史中高位（例如从2016年的约5%提升至接近10%），现金流充裕，具备通过资本扩张放缓后大量分红提升投资回报的潜力[1][14] 新兴需求驱动（AI、机器人、航空航天等） * 未来增长点包括新经济带来的新需求（如AI机器人、航空航天）、龙头公司演变为高分红公司以及“返利卷”带来的竞争力提升[2][15] * AI需求快速增长，预计到2030年全球AI基础设施投资规模将达到3至4万亿美元，占全球GDP的3%左右，将拉动相关产业发展[22] * AI需求影响的具体领域包括： * **燃气轮机**：欧美数据中心电力需求增加，带动GE、西门子能源、三菱重工等公司订单快速增长至2030年后，拉动叶片及材料行业[23][26] * **固体氧化物燃料电池（SOFC）**：短期受数据中心催化，长期市场空间大[23] * **数据中心液冷技术**：氟化工材料向液冷材料转变，全氟己酮是理想替代物[23][77] * **机器人材料**：人形机器人发展拉动特定化工品种需求，PEEK材料（每台成本超4000元）和永磁材料尤为重要[23][31][32] * **半导体材料**：AI数据中心及机器人下游需求推动，PCB产品随英伟达服务器迭代而变化[23] * **高温合金**：主要应用于航空发动机和航天火箭，全球民航复苏（2024年旅客周转量恢复至2019年水平）及燃气轮机需求爆发拉动需求[25][26] * **商业航天**：中国计划发射超11.3万颗低轨卫星，拉动碳纤维、高强度钛合金、高性能陶瓷粉体等新材料需求[29][30] 传统化工子行业 * **磷化工**：磷矿石价格高位运行，未来2-3年供需紧平衡，价格保持高位。下游新能源（磷酸铁锂电池）需求每年带来4个百分点以上增速[41][42][43] * **钾肥**：2028年前无大新增产能，年需求增量200-300万吨，价格预计保持在3000元/吨以上高位震荡[35] * **有机硅**：产能从2020年168万吨扩至2024年344万吨（占全球70%以上），盈利下降导致新增产能停滞，叠加海外产能退出（如陶氏关厂）及企业减产，价格从低点1万元/吨回升至1.4万元/吨，景气度继续修复[36] * **维生素**：寡头垄断格局，价格波动主要由供给端扰动引起（如2017年巴斯夫工厂火灾致价格从200元飙升至1400元）。新进入者（花园生物、天兴药业、万华化学2025年投产）导致当前价格低迷[37][38][39] * **聚氨酯（MDI/TDI）**： * MDI全球仅约7家企业生产，万华化学占近40%份额，技术壁垒高，除万华外无其他企业扩产[51] * TDI竞争格局相对分散，技术壁垒较低，新进入者（环路环生2027年底新增装置）[51] * 欧洲因能源成本高企导致盈利压力大、开工率偏低，中国逐步替代高成本欧洲产能成趋势[53][54] * 2026年无新增产能，海外供给脆弱，预计价格上涨[54] * **氨纶**：全球产能140-150万吨，中国占超80%。行业成本曲线陡峭，企业间盈利能力差异大（如华丰化学吨净利约3000元，西乡化纤吨亏数百元）。供给端部分企业濒临破产，若出现新催化因素可能迎来涨价机会[55][56][57] * **纯碱**：需求受房地产影响大。行业成本曲线陡峭，天然减法成本最低。博云化工拥有低成本天然碱矿（2028年前开发），底部净利润约250元/吨，总底部利润可达24-25亿元[59][60] * **烯烃**：煤制乙烯成本优势明显，油制乙烯亏损。聚乙烯和聚丙烯新增产能增速放缓，预计2028年左右国内产能达峰。全球看，欧洲、日韩高成本产能持续退出，中国增量受限，行业有望从2026年开始逐步走出底部[47] * **涤纶长丝**：行业集中度高（桐昆、新凤鸣等6家龙头市占率70%），2025-2027年产能增速明显放缓。需求有韧性，海外有望补库存。当前吨利约100-200元，若提升至300-400元将带来显著利润改善[73] * **炼化**：国内产能2025年需控制在10亿吨以内（2023年已达9.52亿吨），新增产能有限。海外炼厂关停或不稳定运行导致全球供应趋紧。芳烃（PX、纯苯）来源单一，景气度高[74][75] * **轮胎**：发展趋势是高端化。中国企业在人工成本上优势显著（人力成本不到原材料成本的十分之一）。欧洲加征关税促使中国企业通过东南亚海外基地供货，未来2-3年欧美市场可能出现供不应求，推动价格上涨[65][66][67] * **氟化工（制冷剂）**：供需格局较好。发展中国家2026年面临削减基线值，可能推动从中国进口GWP值较高的产品（如R32、134A、125）。预计到2027年，R32将出现2.4万吨缺口，134A出现1万吨缺口，支撑价格上涨[70] * **半导体材料**：国产化率低（晶圆制造材料低于15%，封装材料低于30%）。2024年全球半导体材料市场规模约675亿美元，中国约1438亿元人民币，2020-2024年复合增长率17%[40] * **科研**：上游供给受限（中国政府严格控制新增产能），供需缺口扩大。重铬酸钠需求预计从2025年100万吨增至2028年140万吨，行业景气度持续上行[34] 其他重要内容 * 市场判断拐点可关注价格、有效产能开工率、竞争对手变化以及需求变化等指标[8] * 中美贸易关系及关税政策对MDI行业长期影响有限，短期可能影响贸易流向但可实现平衡[52] * 半导体刻蚀冷却液进入国产替代放量期，中国大陆厂商已进入台积电等国际大厂供应链。随着3M退出，其全球每年约4000吨需求量中的3000多吨份额将被替代，吨价约60万元，净利率可达40%[76] * 民爆行业需求约70%来自矿山开发，其余与基建、水利水电等相关。行业无新增产能（工信部不再批准），通过并购提高集中度，供需逻辑良好[62][63] * 农药板块在原药制造环节比拼制造成本，制剂环节关注基于中国供应链出海的企业（如润丰股份）[61] * 煤化工大部分产品处于历史低位，全行业亏损严重，但后续扩张减慢，有望逐步走出底部[48] * 锦纶短期受新增产能集中投产压制，长期看高端汽车工程塑料需求良好[71] * 钛白粉行业面临欧盟反倾销税及成本压力，小企业接近现金流断裂，头部企业通过海外布局和资源自给提升竞争力[72] * 氮肥（尿素）2025年新增产能较多，但后续规划有限。下游需求稳定，2026年出口政策可能放松但会宏观调控保供稳价[44][45] * 复合肥行业盈利空间相对稳定，龙头企业通过上下游一体化布局提升竞争力，市占率从17%提升至27%左右[46]

市场整体表现 - 2026年1月23日，A股主要指数普遍上涨，上证指数收报4136.16点，上涨0.33%；深证成指收报14439.66点，上涨0.79%；创业板指收报3349.5点，上涨0.63%；北证50指数表现突出，上涨3.82% [1] 主力资金流向 - 当日A股市场全天主力资金净流出41.67亿元，其中开盘净流出83.56亿元，尾盘转为净流入58.37亿元 [2] - 从近五日数据看，主力资金流向波动较大，1月23日净流出41.67亿元，较前一日（1月22日净流出104.42亿元）有所收窄，但1月20日曾出现单日净流出764.07亿元的大额流出 [3] - 分板块看，沪深300指数当日主力资金净流出10.05亿元，创业板则净流入15.15亿元，科创板净流出31.71亿元 [4] - 从近五日尾盘资金看，沪深300在1月23日尾盘净流入30.66亿元，创业板尾盘净流入12.61亿元，科创板尾盘净流入1.87亿元 [5] 行业资金动向 - 申万一级行业中，有15个行业实现资金净流入，电力设备行业净流入201.18亿元居首，行业指数上涨3.83% [6][7] - 资金净流入前五大行业依次为：电力设备（201.18亿元）、有色金属（117.00亿元，涨3.39%）、计算机（68.81亿元，涨1.83%）、汽车（44.96亿元，涨1.24%）、基础化工（39.96亿元，涨1.51%） [7] - 资金净流出前五大行业依次为：通信（-144.05亿元，涨1.61%）、电子（-88.64亿元，涨1.08%）、银行（-83.51亿元，跌0.37%）、非银金融（-83.11亿元，涨0.40%）、公用事业（-55.37亿元，涨0.72%） [7] 个股资金与机构动向 - 金风科技主力资金净流入18.61亿元居首 [8] - 龙虎榜数据显示，机构资金积极参与多只个股，其中金风科技获机构净买入26628.04万元，日涨幅10.00%；深南电路遭机构净卖出36908.87万元，日跌幅6.97% [10][11] - 机构净买入额居前的个股还包括：潍柴重机（14618.51万元）、红宝丽（13315.31万元）、洲际油气（12320.16万元） [11] - 机构净卖出额较大的个股还包括：晶科能源（-24086.88万元）、锋龙股份（-16188.42万元）、金晶科技（-13384.86万元） [11] 机构最新关注 - 多家机构发布个股最新评级与目标价，其中国泰海通给予凯文教育“增持”评级，目标价9.57元，较最新收盘价6.56元有45.88%上涨空间 [13] - 国泰海通给予剑桥科技“增持”评级，目标价161.00元，较最新收盘价109.38元有47.19%上涨空间 [13] - 其他获机构“买入”或“增持”评级的公司包括：华锐精密（国投证券，目标价126.87元）、南京银行（中信建投，目标价14.00元）、芯基微装（天风证券，目标价243.00元）等 [13]

当日市场行情与ETF表现 - 2026年1月23日，A股主要指数普遍上涨，上证指数涨0.33%，深证成指涨0.63%，创业板指涨0.79% [1][6] - 两市成交额达3.09万亿元，较上一交易日增加3935亿元 [1][6] - 全市场个股涨跌分布为1390只上涨，3041只下跌，142只持平 [1][6] - 华宝基金旗下三只A系列宽基ETF当日表现分化，A50ETF华宝涨0.31%，中证A100ETF基金跌0.47%，A500ETF华宝跌0.49% [1] - 资金净流入前三大行业为电力设备、有色金属和机械设备 [1][6] 机构市场观点与配置建议 - 招商证券认为，A股在创出前期新高后有望转为震荡走势 [2][6] - 进入1月下旬，市场围绕业绩披露的博弈情绪将明显升温，业绩超预期或披露后“靴子落地”的方向值得重点关注 [2][6] - 风格选择方面更推荐大盘成长，行业配置应围绕春季躁动和年报前瞻线索布局 [2][6] - 重点推荐关注顺周期与科技领域，典型行业包括电力设备、机械设备、非银金融、电子、有色金属、基础化工等 [2][6] 华宝基金A系列宽基ETF产品 - 华宝基金集结了跟踪中证A50、A100、A500指数的三大宽基ETF，为投资者提供一键做多中国的多样化选择 [2] - A50ETF华宝代码为159596，聚焦50大核心龙头，被称为“漂亮50” [2] - 中证A100ETF基金代码为562000，包揽百强行业龙头 [2] - A500ETF华宝代码为563500 [1] - 相关ETF产品提供不同的申购费率结构，例如A50ETF华宝联接基金对100万元以下申购费率设定为1.0% [2]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：250日新高距离[11] * **因子构建思路**：该因子用于衡量当前价格距离过去一段时间内最高价格的回落幅度，是趋势跟踪和动量策略的核心指标。其理论基础在于，研究表明股价接近其52周（或250日）最高价时，未来收益往往更高[11]。 * **因子具体构建过程**：对于给定的证券，计算其最新收盘价与过去250个交易日最高收盘价的相对距离。 * 具体公式为： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ * 其中，`Closet` 代表最新收盘价，`ts_max(Close, 250)` 代表过去250个交易日收盘价的最大值[11]。 * 若最新收盘价创出新高，则该因子值为0；若价格从高点回落，则该因子为正值，表示回落的幅度[11]。 2. **因子名称**：股价路径平滑性（位移路程比）[27] * **因子构建思路**：该因子用于衡量股价上涨过程的平稳性。研究表明，遵循平滑价格路径的高动量股票，其未来收益可能优于价格路径跳跃的股票[27]。 * **因子具体构建过程**：通过计算股价在一定时期内的净位移（起点到终点的涨幅）与总路程（期间每日涨跌幅绝对值的总和）的比值来度量平滑性。 * 具体公式为： $$股价位移路程比 = \frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$$ * 该比值越接近1，表明股价路径越平滑（上涨过程回撤小）；比值越小，表明路径越曲折[27]。 3. **因子名称**：创新高持续性[29] * **因子构建思路**：该因子用于度量股票在近期维持强势、接近其一年高点的持续能力。 * **因子具体构建过程**：计算股票在过去120个交易日内，其“250日新高距离”在时间序列上的平均值[29]。该平均值越小，表明股票在近期越持续地保持在接近一年高点的位置。 4. **因子名称**：趋势延续性[29] * **因子构建思路**：该因子用于捕捉股票短期内的强势延续状态。 * **因子具体构建过程**：计算股票在过去5个交易日内，其“250日新高距离”在时间序列上的均值[29]。该均值越小，表明股票在近期（5日）越持续地接近新高，短期趋势越强。 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：平稳创新高股票筛选模型[27] * **模型构建思路**：该模型旨在从市场中筛选出不仅创出新高，而且上涨过程平稳、趋势延续性好、并得到分析师一定关注的“高质量”动量股票。其结合了截面动量（相对强弱）与时间序列动量（路径平滑性）的研究思想[27][29]。 * **模型具体构建过程**：采用多步骤条件筛选法，从全市场股票中逐步收敛至目标股票池。 1. **初选股票池**：筛选上市满15个月，且在过去20个交易日内曾创出250日新高的股票[20]。 2. **分析师关注度筛选**：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报不少于5份[29]。 3. **股价相对强弱筛选**：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[29]。 4. **股价平稳性筛选**：在满足上述条件的股票池内，使用“股价路径平滑性（位移路程比）”和“创新高持续性”两个指标进行综合打分，选取排名在前50%的股票[29]。 5. **最终筛选**：在步骤4得到的股票池中，依据“趋势延续性”因子（过去5日250日新高距离的时序均值）进行排序，选取排名最靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[29]。 模型的回测效果 *（注：报告未提供该筛选模型的量化回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、信息比率(IR)、最大回撤等。报告仅展示了在特定时点（2026年1月23日）应用该模型筛选出的具体股票列表及部分特征数据[33]。）* 因子的回测效果 *（注：报告未提供单个因子的独立测试结果，如因子IC值、分组收益、多空收益等量化指标。报告主要展示了“250日新高距离”因子在指数、行业、概念及个股层面的截面数据[12][13][16][20][21]。）*