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相对于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。当价格创出新高时，该因子值为0；价格从高点回落时，该因子值为正，值越大表示回落幅度越大[11]。 * **因子具体构建过程**：对于每个交易日t，计算最新收盘价与过去250个交易日（约一年）最高收盘价的相对距离。具体公式如下： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中，$Close_t$为股票在交易日t的最新收盘价，$ts\_max(Close, 250)$为过去250个交易日收盘价的最大值[11]。 2. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型**[24][27] * **模型构建思路**：该模型旨在从近期创出250日新高的股票中，进一步筛选出具有分析师关注、股价走势强劲且路径平稳、趋势有望延续的股票。其理论基础在于，遵循平滑价格路径的高动量股票未来收益可能优于价格路径跳跃的股票[24]。 * **模型具体构建过程**：模型采用多步骤条件筛选法，具体流程如下： 1. **初选股票池**：筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的所有股票[19]。 2. **分析师关注度筛选**：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报数量不少于5份[27]。 3. **股价相对强弱筛选**：要求过去250日涨跌幅位于全市场所有股票的前20%[27]。 4. **股价平稳性与创新高持续性综合打分**：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[27]。 * **价格路径平滑性（股价位移路程比）**：该指标衡量股价走势的平稳程度。计算公式为过去120日涨跌幅的绝对值除以过去120日日涨跌幅绝对值的加总。比值越高，表明价格路径越平滑（趋势性越强，波动越小）[24][27]。 * **创新高持续性**：计算过去120个交易日的“250日新高距离”在时间序列上的均值。该值越小，表明股票在近期持续接近或创出新高[27]。 5. **趋势延续性筛选**：对经过上一步筛选的股票，计算其过去5个交易日的“250日新高距离”在时间序列上的均值，并选取该值排序最靠前的50只股票作为最终输出[27]。 模型的回测效果 *本报告为市场状态跟踪与股票筛选周报，未提供量化模型或因子在历史数据上的系统性回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告主要展示了截至特定日期（2025年12月26日）的截面筛选结果和部分市场统计数据[12][13][19][28]。* 因子的回测效果 *本报告为市场状态跟踪与股票筛选周报，未提供量化因子在历史数据上的系统性回测绩效指标（如IC值、ICIR、多空收益、分组收益等）。报告主要展示了截至特定日期（2025年12月26日）的因子截面取值和市场应用情况[12][13][19]。*

市场新高趋势追踪 - 截至2025年12月26日，主要宽基指数距离其250日新高均较近，其中中证2000指数距离最近，为0.05%，科创50指数距离最远，为12.56% [1][6][26] - 在行业层面，国防军工、有色金属、建材、机械、轻工制造行业指数距离250日新高最近，其中前四个行业距离为0.00%，轻工制造为0.44% [1][9][26] - 在概念板块层面，林木、航天军工、万得风电、十大军工集团、HJT电池、金属非金属、黄金等概念指数距离250日新高较近 [1][11][27] 创新高个股市场监测 - 截至2025年12月26日，过去20个交易日内共有726只股票创出250日新高 [2][14][27] - 从绝对数量看，创新高个股最多的行业是机械（98只）、电子（81只）和基础化工（61只）[14] - 从相对比例看，创新高个股占比最高的行业是国防军工（31.97%）、石油石化（28.00%）和有色金属（26.61%）[14] - 按板块划分，制造和科技板块创新高股票数量最多，分别为261只和176只，占板块内股票数量的比例分别为16.70%和12.46% [16] - 按指数划分，中证500和沪深300指数中创新高个股占比最高，分别为15.20%和15.33%，科创50指数占比最低，为6.00% [2][16][27] 平稳创新高股票筛选 - 报告基于分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性及创新高持续性等维度，从全市场创新高股票中筛选出50只平稳创新高股票 [3][19][28] - 筛选标准包括：过去3个月买入或增持评级研报不少于5份、过去250日涨跌幅位于全市场前20%，并综合评估价格路径平滑性与创新高持续性 [19] - 在筛选出的50只股票中，周期板块和科技板块入选数量最多，分别为21只和15只 [3][20] - 周期板块中，有色金属行业创新高股票最多；科技板块中，电力设备及新能源行业创新高股票最多 [3][20] - 部分入选股票示例包括中际旭创、英维克、新易盛、中石科技、盐湖股份等，表格信息显示其过去250日涨幅显著，如中石科技涨幅达142.47% [3][20][23]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 海外宏观环境延续回暖，美国“宽财政 + 宽货币”推动经济景气，欧央行维持利率并上调 GDP 预测，日本加息落地并上调 GDP 增长预期 [6] - 国内 12 月住建会议部署 2026 年工作，地下管网改造或提升资金投入，11 月社零不及预期，投资走弱但出口亮眼 [6] - 资产配置上宏观环境利于贵金属和有色金属板块，国内权益板块年末及政策空窗期以防御为主 [6] 根据相关目录分别进行总结 金融市场涨跌幅 - 股指方面沪深 300 期货、上证 50 期货、中证 500 期货、中证 1000 期货均有不同程度涨幅，今年涨幅分别为 17.29%、13.29%、28.59%、26.85% [2] - 国债方面 2、5、10、30 年期国债期货日度涨跌幅分别为 -0.02%、-0.03%、-0.03%、-0.29%，今年涨跌幅分别为 -0.45%、-0.52%、-0.67%、-5.32% [2] - 外汇方面美元指数日度涨跌幅 0.00%，今年涨跌幅 -9.70%；欧元兑美元、美元兑日元、美元中间价有相应变化 [2] - 利率方面银存间质押 7 日、10Y 中债国债收益率、10Y 美国国债收益率等有不同变动 [2] - 国内主要商品中航运、贵金属、有色、黑色、建材、能源化工、农产品等板块各品种有相应涨跌幅 [2] 中信行业指数涨跌幅 - 建筑、钢铁、有色金属等行业有不同程度涨幅，食品饮料、汽车、国防军工等部分行业有不同程度跌幅 [3] 宏观精要 - 海外宏观近期美国“低通胀 + 弱现实 + 联储主席换届”利于宽松，2026 年海外宏观环境回暖 [6] - 国内宏观 12 月住建会议部署工作，11 月社零不及预期，投资走弱出口亮眼 [6] - 资产观点宏观环境利于贵金属和有色金属板块，国内权益板块防御为主 [6] 各板块品种分析 - 金融板块股市等待主线，债市有扰动，股指期货震荡上涨，股指期权震荡，国债期货震荡 [7] - 贵金属板块震荡向上，白银弹性大，黄金/白银震荡上涨 [7] - 航运板块关注远月复航进展，集运欧线震荡 [7] - 黑色建材板块供给扰动叠加冬储补库预期，各品种多震荡 [7] - 有色与新材料板块基本金属震荡整固，部分品种震荡上涨 [7] - 能源化工板块化工分化格局延续，部分品种震荡上涨，部分震荡下跌 [10] - 农业板块马棕产需预期改善，部分品种震荡上涨，部分震荡下跌 [10]

文章核心观点 - 2025年以来A股市场结束了持续三年的“哑铃”格局 其基本面基础是以科创板和创业板为代表的硬科技板块成长性回升[1] - 市场资金偏好从微盘和红利转向科技成长方向 是主线风格演绎特征背后的原因[2] - 2025年第三季度前的持续业绩增长是大部分行业在10月后市场表现具有韧性的基础[1][3] 市场格局与风格切换 - 2022年至2024年形成的“哑铃”格局源于基本面走弱和风险偏好较低 其根源在于典型成长板块成长性的缺失[2] - 2025年以来 市场主线风格显示资金偏好从微盘和红利转向科技成长方向[2] - 以科创50和创业板指为代表的A股核心硬科技板块成长性回升 是市场走出“哑铃”格局的基础[2] - 分析师情绪指数持续向上突破至历史较高区间[2] 行业表现与分化 - 2025年8月后市场估值趋于分化 10月短期震荡后系数Beta再创新高 已超过2023年初的分化水平[3] - 10月后不同行业价格走势出现结构分化 但成长性是大部分行业行情韧性的基础[3] - 部分行业在10月后上涨节奏未受影响或短期受影响后重归上行趋势 这些行业在2025年至第三季度持续维持较高成长性[3] 具体板块投资要点 - **双创与科技板块**：预期盈利高于当前实现水平 预期ROE与滚动ROE(ROE_TTM)之差均在5%以上 其中电力设备及新能源行业差距达8.18% 建议关注2026年盈利兑现情况[1][4] - **国防军工**：截至12月上旬日均市净率(PB)为3.70倍 滚动净资产收益率(ROE_TTM)为3.70% 与市净率相近的食品饮料行业(PB=4.08倍， ROE_TTM=19.93%)和有色金属行业(PB=3.14倍， ROE_TTM=12.97%)相比 其盈利水平仍有提升空间[4] - **食品饮料与家电行业**：两个行业的实现ROE_TTM和预期ROE(ROE_FTTM)均在20%左右 盈利性差距逐渐缩小 但估值差异较大 食品饮料日均PB为4.08倍 家电为2.40倍 长期看可能存在估值趋近的过程[1][4] - **大盘宽基指数**：沪深300和上证50指数前十大一级行业中 双创板和科技类行业占比提升 新旧经济增长动能切换态势明显 总体盈利和价格波动保持稳定 具备配置价值[1][4] 未来关注时点 - 2026年1月是2025年年报业绩预告的观测时间窗口 建议关注相关行业的业绩兑现情况[1]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：微盘股/茅指数轮动模型**[19][24] * **模型构建思路**：通过比较微盘股与茅指数的相对价值和动量趋势，判断市场风格偏向，从而在两者之间进行轮动配置，以获取更高的相对收益[19][24]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算微盘股与茅指数的相对净值：`微盘股/茅指数相对净值`[19]。 2. 计算该相对净值的243日移动平均线（年均线）[19][24]。 3. 分别计算微盘股指数和茅指数过去20个交易日的收盘价斜率（动量）[19][24]。 4. **轮动信号生成规则**： * 当`微盘股/茅指数相对净值`高于其243日均线，且`微盘股20日斜率`为正时，倾向于投资微盘股[19][24]。 * 当`微盘股/茅指数相对净值`低于其243日均线，或`微盘股20日斜率`为负而`茅指数20日斜率`为正时，轮动模型发出切换至茅指数的信号[19][24]。 2. **模型名称：微盘股择时风控模型**[19][24] * **模型构建思路**：监控与微盘股系统性风险相关的宏观和市场指标，当指标触及预设阈值时发出平仓信号，以控制中期风险[19][24]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算十年期国债到期收益率的同比变化率（`十年国债利率同比`）[19]。 2. 计算微盘股波动率拥挤度的同比变化率（`波动率拥挤度同比`）[19]。 3. **风控信号生成规则**：设定两个阈值，十年国债利率同比阈值为30%，波动率拥挤度同比阈值为55%[19][24]。当任一指标触及或超过其对应阈值时，模型发出平仓信号[19][24]。 3. **模型名称：宏观择时模型**[40] * **模型构建思路**：综合经济增长和货币流动性两个维度的宏观信号，动态调整权益资产（股票）的配置仓位[40]。 * **模型具体构建过程**：模型根据经济增长和货币流动性层面的信号强度，综合计算出推荐的股票仓位。例如，截至报告期，模型对经济增长的信号强度为50%，对货币流动性的信号强度为60%，最终给出的12月份权益推荐仓位为55%[40][41]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：一致预期因子**[46][57] * **因子构建思路**：基于分析师对未来盈利的一致预期数据构建因子，捕捉市场对上市公司未来业绩的共识变化[57]。 * **因子具体构建过程**：包含多个细分因子，例如： * `EPS_FTTM_Chg3M`：未来12个月一致预期EPS过去3个月的变化率[57]。 * `ROE_FTTM_Chg3M`：未来12个月一致预期ROE过去3个月的变化率[57]。 * `TargetReturn_180D`：一致预期目标价相对于目前股价的收益率[57]。 2. **因子名称：市值因子**[46][57] * **因子构建思路**：使用公司规模（市值）作为因子，通常小市值公司可能具有更高的风险溢价[57]。 * **因子具体构建过程**： * `LN_MktCap`：流通市值的对数[57]。 3. **因子名称：成长因子**[46][57] * **因子构建思路**：衡量公司盈利或收入的增长能力，高成长性的公司可能获得市场溢价[57]。 * **因子具体构建过程**：包含多个细分因子，例如： * `NetIncome_SQ_Chg1Y`：单季度净利润同比增速[57]。 * `OperatingIncome_SQ_Chg1Y`：单季度营业利润同比增速[57]。 * `Revenues_SQ_Chg1Y`：单季度营业收入同比增速[57]。 4. **因子名称：反转因子**[46][58] * **因子构建思路**：基于股票过去一段时间的价格表现，认为过去表现差的股票未来可能反弹，而过去表现好的股票未来可能回调[58]。 * **因子具体构建过程**：包含多个不同时间窗口的收益率因子，例如： * `Price_Chg20D`：20日收益率[58]。 * `Price_Chg40D`：40日收益率[58]。 * `Price_Chg60D`：60日收益率[58]。 * `Price_Chg120D`：120日收益率[58]。 5. **因子名称：质量因子**[46][57] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利质量、财务稳健性和运营效率，高质量的公司通常被认为风险更低[57]。 * **因子具体构建过程**：包含多个细分因子，例如： * `ROE_FTTM`：未来12个月一致预期净利润/股东权益均值[57]。 * `OCF2CurrentDebt`：过去12个月经营现金流净额/流动负债均值[57]。 * `GrossMargin_TTM`：过去12个月毛利率[57]。 * `Revenues2Asset_TTM`：过去12个月营业收入/总资产均值[57]。 6. **因子名称：技术因子**[46][58] * **因子构建思路**：基于价量数据构建，捕捉市场的交易行为、情绪和趋势[58]。 * **因子具体构建过程**：包含多个细分因子，例如： * `Volume_Mean_20D_240D`：20日成交量均值/240日成交量均值[58]。 * `Skewness_240D`：240日收益率偏度[58]。 * `Volume_CV_20D`：20日成交量标准差/20日成交量均值[58]。 * `Turnover_Mean_20D`：20日换手率均值[58]。 7. **因子名称：价值因子**[46][57] * **因子构建思路**：衡量公司的估值水平，寻找价格低于其内在价值的股票[57]。 * **因子具体构建过程**：包含多个细分因子，例如： * `BP_LR`：最新年报账面净资产/最新市值[57]。 * `EP_FTTM`：未来12个月一致预期净利润/最新市值[57]。 * `SP_TTM`：过去12个月营业收入/最新市值[57]。 * `EP_FY0`：当期年报一致预期净利润/最新市值[57]。 * `Sales2EV`：过去12个月营业收入/企业价值[57]。 8. **因子名称：波动率因子**[46][58] * **因子构建思路**：衡量股票价格或收益的波动性，低波动率的股票可能具有防御属性或风险更低[58]。 * **因子具体构建过程**：包含多个细分因子，例如： * `Volatility_60D`：60日收益率标准差[58]。 * `IV_CAPM`：CAPM模型残差波动率[58]。 * `IV_FF`：Fama-French三因子模型残差波动率[58]。 * `IV_Carhart`：Carhart四因子模型残差波动率[58]。 9. **因子名称：可转债择券因子（正股一致预期、正股成长、正股财务质量、正股价值、转债估值）**[54] * **因子构建思路**：针对可转债特性构建择券因子，一部分因子从预测正股表现的角度出发（如正股一致预期、价值等），另一部分直接衡量转债的估值水平（如平价底价溢价率）[54]。 * **因子具体构建过程**：报告提及了五类可转债择券因子，包括正股一致预期、正股成长、正股财务质量、正股价值以及转债估值因子（如平价底价溢价率），但未给出具体构建公式[54]。 模型的回测效果 1. **宏观择时模型**：2025年年初至报告期的收益率为13.57%，同期Wind全A收益率为25.65%[40]。 因子的回测效果 *（以下因子表现数据均基于“上周”和“今年以来”两个时间窗口，在“全部A股”、“沪深300”、“中证500”、“中证1000”四个股票池中的IC均值和多空收益）[47]* 1. **一致预期因子** * **上周IC均值**：全部A股(-0.13%)， 沪深300(-3.26%)， 中证500(-1.98%)， 中证1000(-3.26%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(1.93%)， 沪深300(4.73%)， 中证500(3.26%)， 中证1000(2.33%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(-0.41%)， 沪深300(-0.31%)， 中证500(0.25%)， 中证1000(-0.66%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(14.72%)， 沪深300(8.94%)， 中证500(22.18%)， 中证1000(21.22%)[47]。 2. **市值因子** * **上周IC均值**：全部A股(17.14%)， 沪深300(-3.23%)， 中证500(10.89%)， 中证1000(18.18%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(3.79%)， 沪深300(-1.32%)， 中证500(2.08%)， 中证1000(3.22%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(1.80%)， 沪深300(0.50%)， 中证500(0.90%)， 中证1000(1.83%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(14.58%)， 沪深300(-3.98%)， 中证500(5.09%)， 中证1000(4.13%)[47]。 3. **成长因子** * **上周IC均值**：全部A股(-0.46%)， 沪深300(-10.58%)， 中证500(-7.15%)， 中证1000(-4.41%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(1.38%)， 沪深300(4.12%)， 中证500(1.41%)， 中证1000(1.22%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(0.24%)， 沪深300(-0.64%)， 中证500(-0.41%)， 中证1000(-1.15%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(18.75%)， 沪深300(47.80%)， 中证500(2.83%)， 中证1000(13.38%)[47]。 4. **反转因子** * **上周IC均值**：全部A股(14.00%)， 沪深300(5.70%)， 中证500(12.53%)， 中证1000(16.69%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(6.83%)， 沪深300(0.56%)， 中证500(4.10%)， 中证1000(6.63%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(1.90%)， 沪深300(1.14%)， 中证500(2.46%)， 中证1000(1.68%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(14.55%)， 沪深300(-24.31%)， 中证500(-7.75%)， 中证1000(11.20%)[47]。 5. **质量因子** * **上周IC均值**：全部A股(4.51%)， 沪深300(9.33%)， 中证500(9.95%)， 中证1000(5.73%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(0.52%)， 沪深300(2.08%)， 中证500(1.35%)， 中证1000(0.12%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(0.91%)， 沪深300(0.96%)， 中证500(1.92%)， 中证1000(0.86%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(4.34%)， 沪深300(31.40%)， 中证500(0.85%)， 中证1000(-2.28%)[47]。 6. **技术因子** * **上周IC均值**：全部A股(16.08%)， 沪深300(8.60%)， 中证500(13.68%)， 中证1000(16.35%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(8.92%)， 沪深300(3.40%)， 中证500(4.80%)， 中证1000(7.18%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(0.84%)， 沪深300(1.55%)， 中证500(0.23%)， 中证1000(1.39%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(41.96%)， 沪深300(10.99%)， 中证500(4.99%)， 中证1000(18.07%)[47]。 7. **价值因子** * **上周IC均值**：全部A股(17.99%)， 沪深300(13.77%)， 中证500(22.28%)， 中证1000(27.80%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(4.23%)， 沪深300(3.28%)， 中证500(3.02%)， 中证1000(3.06%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(2.30%)， 沪深300(1.27%)， 中证500(2.58%)， 中证1000(3.23%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(-1.00%)， 沪深300(-9.33%)， 中证500(-8.29%)， 中证1000(-16.98%)[47]。 8. **波动率因子** * **上周IC均值**：全部A股(18.62%)， 沪深300(4.10%)， 中证500(16.49%)， 中证1000(25.23%)[47]。 * **今年以来IC均值**：全部A股(8.90%)， 沪深300(1.19%)， 中证500(4.72%)， 中证1000(7.25%)[47]。 * **上周多空收益**：全部A股(2.58%)， 沪深300(0.52%)， 中证500(2.90%)， 中证1000(3.04%)[47]。 * **今年以来多空收益**：全部A股(30.67%)， 沪深300(-28.15%)， 中证500(-13.97%)， 中证1000(6.00%)[47]。

核心观点 - 报告的核心观点是，在牛市的趋势性行情中，对行业基本面比较的关注度应高于对交易面比较，发现景气主线然后买入并持有的策略优于频繁的轮动交易 [1][5][12] - 2025年年度行业打分表（发布于2024年11月）表现优异，其排名前五的行业（电新、军工、有色、机械、化工）构建的等权模拟组合，截至2025年12月23日累计收益率为44.8%，相对沪深300超额收益为22.2%，月胜率超90% [1][3][12] - 2025年以来的月度行业轮动策略（样本外）收益率为34.7%，相对沪深300超额14.8%，表现明显逊于年度策略 [1][4][12] - 展望2026年，值得持续给予较高基本面附加分的行业集中在顺周期和科技两方面，叙事上紧扣“科技自立、内需、反内卷”三大政策提法，具体涉及电子、通信、军工、消费者服务、农业、商贸、医药、电新、化工、汽车等行业 [1][5] 2025年市场行情回顾 - 2025年上证指数全年涨幅超过16%，为2020年以来涨幅最大的一年 [2][13] - 中信一级行业中，有色金属和通信行业领涨，分别上涨89.9%和89%，实现断档式领先 [2][13] - 表现相对落后的行业是食品饮料、煤炭和房地产，分别下跌4.0%、下跌0.3%和上涨2.2% [13] - 有色金属行业全年表现出色，月度超额收益稳定；通信板块月度弹性较大，下半年（特别是5-8月及12月）超额表现最好 [15][16] 2025年度行业打分表表现回顾 - 年度行业打分表发布于2024年11月的年度策略报告《坐看云起，胜在今朝》中，综合考虑宏观与风格（权重20%）、三年景气（30%）、估值空间（20%）及主观附加分（30%）等因素 [3][18][20] - 综合得分排名前5的行业为：电力设备及新能源（电新）、国防军工、有色金属、机械、基础化工；通信和电子紧随其后，名列第6和第7 [3][18] - 以前五名行业构建的等权模拟组合，截至2025年12月23日累计收益率为44.8%，相对沪深300超额22.2% [3][20] - 该组合在12个日历月中，有11个月获得正超额，月胜率超90% [3][20] - 若仅配置年度涨幅最高的有色和通信两个行业，2025年年初至12月23日的区间回测收益率将超过80% [22][24] 2025月度行业打分表表现回顾 - 月度行业打分表是《板块轮动月报》的核心工具，从景气、估值、拥挤、动量、产业资本、北向资金六个维度进行评分和动态加权排序 [25] - 直接以每月打分表前五名等权构建模拟组合，2025年以来样本外收益率为34.7%，相对沪深300超额14.8%，月胜率不足60%，显著低于年度策略 [4][32][35] - 月度打分表对30个行业每月排名取算术平均，靠名前10的行业依次为：通信、电新、有色金属、非银金融、电子、基础化工、机械、银行、计算机和钢铁，基本反映了当年的强势板块 [29][31] - 月度轮动组合中行业出现率最高的包括电新、有色、机械、通信、化工、军工、非银、电子等，分布比年度组合更为分散 [36][38] 三大主线行业复盘 - **通信行业**：月度打分表除12月外均未跌出前十名，显示了策略的敏锐性 [4][42][45]；领先性案例包括6月开始持续性配置，滞后性案例在于未在10月提前减配，也未在12月恢复配置 [4][39]；12月排名下降主要因拥挤度恶化（得分-0.6），而非基本面景气度下降（得分0.3） [43] - **有色金属行业**：领先性案例包括8月、10月的配置以及11月的减配 [4][46]；主要遗憾在于因频繁交易错过了6-7月的超额收益 [4][46]；6-7月排名短暂跌出前五，主要受拥挤度和边际景气度因子短暂扣分影响，若对稀土、黄金、铜的基本面叙事有更强信心，可通过调高基本面附加分来维持排名 [48][49] - **医药生物行业**：领先性案例包括3月开始配置以及6月再次配置 [4][52]；不足之处在于没有享受到4月和7月的超额收益 [4][52]；7月未出现在打分表靠前位置，原因是缺乏基本面附加分加持和拥挤度上升扣分，若对创新药工程师红利逻辑有更深理解，可能通过打满基本面共振附加分来维持持仓 [52][53] 策略总结与反思 - 通过比较年度和月度策略表现，发现在趋势性牛市中，买入并持有景气主线的策略优于轮动交易 [5][12] - 未来将强化对行业景气度差异的主动跟踪，给予基本面叙事更高关注度，并增加月度行业打分表中基本面附加分的权重 [5][12] - 2026年值得关注的基本面主线集中在顺周期和科技两大方向，紧扣“科技自立、内需、反内卷”的政策叙事 [1][5]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：量能择时模型[23] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的量能指标，判断市场短期走势，给出看多或看空的择时信号[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建过程和计算公式，仅展示了其对各宽基指数的择时观点输出[23]。 2. **模型名称**：沪深300上涨家数占比择时模型[25][27] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中近期上涨股票的家数占比，并对其进行平滑处理，利用快慢线的交叉来捕捉市场情绪变化，从而进行择时判断[25][27]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算基础指标：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[23]。其中N=230[25]。 2. 对基础指标进行平滑：分别计算该指标在窗口期N1和N2的移动平均值，作为慢线和快线，其中N1>N2[27]。报告中参数为N1=50，N2=35[25]。 3. 生成信号：当快线大于慢线时，看多沪深300指数；当快线小于慢线时，对市场持中性或谨慎态度[27]。 3. **模型名称**：均线情绪指标择时模型[31][34] * **模型构建思路**：基于沪深300指数收盘价与一组均线（八均线体系）的位置关系，构建情绪指标，通过判断价格位于多数均线之上或之下来进行择时[31][34]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算八均线数值：计算沪深300指数收盘价的8条均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[31]。 2. 计算当日指标值：统计当日沪深300指数收盘价大于这8条均线数值的数量[34]。 3. 生成信号：当收盘价大于均线数值的数量超过5条（即超过半数）时，看多沪深300指数[34]。 4. **因子名称**：横截面波动率[35] * **因子构建思路**：计算指数成分股收益率在截面上的离散程度，用于衡量市场分化程度和选股Alpha机会的强弱[35]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但明确指出该因子用于观察沪深300、中证500、中证1000等指数成分股的短期Alpha环境[35]。通常，横截面波动率上升意味着个股表现分化加大，选股获取Alpha的机会增加[35]。 5. **因子名称**：时间序列波动率[36] * **因子构建思路**：计算指数成分股收益率在时间序列上的波动程度，用于衡量市场整体波动水平和Alpha环境[36]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但将其作为市场赚钱效应的观察指标之一，用于评估沪深300、中证500、中证1000等指数的Alpha环境[36]。通常，时间序列波动率上升可能意味着市场波动加大，交易机会增多[36]。 6. **因子名称**：抱团基金分离度[80] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来度量基金抱团行为的集中或瓦解程度[80]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造抱团基金组合（具体构造方法未详述）[80]。 2. 计算该组合内各基金在截面上的收益率标准差，即为分离度指标[80]。 3. 分离度指标值小，说明抱团基金表现趋同，抱团程度高；分离度指标值大，说明抱团行为正在瓦解[80]。 模型的回测效果 （注：本报告为市场跟踪周报，主要展示模型的最新信号和部分历史净值曲线，未提供统一的量化回测指标数值。因此，本部分根据报告内容描述模型表现。） 1. **沪深300上涨家数占比择时模型**：报告指出，该模型可以较快捕捉上涨机会，但会在市场过热阶段提前止盈而错失后续上涨收益，且对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[24]。历史净值曲线显示其策略净值走势[28]。 2. **均线情绪指标择时模型**：报告展示了该策略的历史净值曲线，显示其相对于沪深300指数的表现[32]。 因子的回测效果 （注：本报告未提供因子IC、IR等传统测试结果，主要展示了因子的近期统计值和历史序列。） 1. **横截面波动率因子**： * 最近一周取值：沪深300为下降，中证500、中证1000为上升[35]。 * 近一季度平均值：沪深300为2.03%，中证500为2.32%，中证1000为2.44%[36]。 * 近一季度平均值历史分位（近半年）：沪深300为67.49%，中证500为59.52%，中证1000为64.94%[36]。 2. **时间序列波动率因子**： * 最近一周取值：沪深300、中证500、中证1000均环比上升[36]。 * 近一季度平均值：沪深300为0.66%，中证500为0.52%，中证1000为0.28%[39]。 * 近一季度平均值历史分位（近半年）：沪深300为57.76%，中证500为63.49%，中证1000为63.75%[39]。 3. **抱团基金分离度因子**：截至2025年12月19日，该因子值环比前一周小幅上行[80]。报告展示了其历史序列与抱团基金超额最大回撤的对比图[82]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2026年海外宏观环境延续回暖，美国“宽财政 + 宽货币”利于推动经济景气；国内11月社零不及预期，投资走弱但出口亮眼；资产配置上，宏观环境利于贵金属和有色金属板块，国内权益板块年末以防御为主 [6]。 各部分总结 金融市场涨跌幅 - 股指方面，沪深300期货、上证50期货、中证500期货、中证1000期货日度、周度涨跌幅相同，今年涨幅分别为16.42%、12.71%、25.12%、23.17%；国债期货多数下跌，30年期国债期货今年跌幅达 -5.76% [2]。 - 外汇市场，美元指数今年跌幅 -9.01%，欧元兑美元今年涨1355 pips，美元兑日元今年涨0.34% [2]。 - 利率方面，10Y中债国债收益率今年微涨0.2 bp，10Y美国国债收益率今年降39 bp [2]。 - 中信行业指数中，有色金属、钢铁等涨幅居前，计算机、电子等部分板块下跌 [2]。 - 海外商品中，贵金属涨幅显著，COMEX黄金今年涨65.52%，COMEX白银今年涨130.109%；能源板块中原油多数下跌，天然气涨跌不一 [2]。 宏观精要 - 海外宏观：美国“低通胀 + 弱现实 + 联储主席换届”组合利于美联储宽松，2026年海外宏观环境回暖 [6]。 - 国内宏观：11月社零同比1.3%不及预期，商品零售走弱，服务消费改善；投资走弱，出口是重要支撑 [6]。 - 资产观点：宏观环境利于贵金属和有色金属板块，黄金上涨逻辑流畅、安全边际高，白银波动风险增加；关注铜铝锡等供应扰动商品及碳酸锂；国内权益板块年末防御为主 [6]。 板块及观点 - **金融板块**：股指期货或震荡上涨，需关注增量资金；股指期权震荡，关注期权市场流动性；国债期货震荡，关注货币政策落地情况 [7]。 - **贵金属板块**：黄金/白银震荡上涨，关注美国基本面、美联储政策和全球权益市场走势 [7]。 - **航运板块**：集运欧线震荡，关注2026年船司复航安排等 [7]。 - **黑色建材板块**：钢材、铁矿、焦炭等多数品种震荡，各品种关注对应因素，如钢材关注专项债发行进度等 [7]。 - **有色与新材料板块**：铜、铝、锡等部分品种或震荡上涨，多数品种震荡，关注各品种对应因素，如铜关注供应扰动等 [7]。 - **能源化工板块**：PX、PTA等部分品种震荡上涨，沥青、高硫燃油等部分品种震荡下跌，多数品种震荡，关注各品种对应因素，如原油关注OPEC + 产量政策等 [9]。 - **农业板块**：生猪震荡下跌，棉花等多数品种震荡，关注各品种对应因素，如油脂关注美豆天气等 [9]。

核心观点 - 报告对2025年12月15日至12月19日当周的市场情绪与估值进行了分析，核心结论是市场交易活跃度下降，主要宽基指数估值涨跌互现，沪深300指数表现相对领先，而市场整体风险溢价水平保持稳定 [1][4] 指数估值分析 - **宽基指数估值**：主要宽基指数市盈率（PE-TTM）和市净率（PB-LF）的历史分位表现涨跌互现 [4] - 市盈率分位：万得全A领涨，其PE-TTM历史分位上升0.7个百分点至85.7%；创业板指PE-TTM历史分位下降2.7个百分点至32.2% [4][5] - 市净率分位：沪深300指数领涨，其PB-LF历史分位上升4.1个百分点至43.9%；中证1000指数PB-LF历史分位下降9.4个百分点至35.5% [4][5] - **风格指数估值**：各风格指数估值跌多涨少 [4] - 市盈率分位：金融风格领涨，其PE-TTM历史分位上升2.9个百分点至69.6%；成长风格PE-TTM历史分位下降1.6个百分点至87.7% [4][5] - 市净率分位：消费风格领涨，其PB-LF历史分位上升2.5个百分点至10.0%；成长风格PB-LF历史分位下降5.5个百分点至57.7% [4][5] 行业估值分析 - **行业市盈率（PE）估值**：各行业PE估值涨跌互现，农林牧渔行业领涨 [4] - 农林牧渔行业PE-TTM历史分位上升1.2个百分点至16.1% [4][5] - 电力设备及新能源行业PE-TTM历史分位下降3.2个百分点至87.2% [4][5] - 通过PE-G（市盈率与预期盈利增长率）对比，报告指出电力设备及新能源行业具有性价比 [4] - **行业市净率（PB）估值**：各行业PB估值涨多跌少，交通运输行业领涨 [4] - 交通运输行业PB-LF历史分位上升5.4个百分点至26.4% [4][5] - 电力及公用事业行业PB-LF历史分位下降2.5个百分点至33.2% [4][5] - 通过PB-ROE（市净率与净资产收益率）对比，报告指出银行行业具有性价比 [4] 市场情绪指标 - **交易活跃度**：市场交易活跃度全面下降，换手率与成交额均环比下滑 [1][4] - 换手率：主要宽基指数换手率全面下降，其中万得全A日均换手率下降6.0%至81.4%；上证50日均换手率下降幅度最大，达62.9%至31.2% [4][5] - 成交额：主要宽基指数成交额全面下降，其中上证指数日均成交额下降7.9%至7415亿元；创业板指日均成交额下降14.5%至4568亿元 [4][5] - **融资交易情况**：市场杠杆资金情绪略有降温 [4] - 截至2025年12月18日，两市融资融券余额为2.50万亿元，较12月12日下降0.08% [4][5] - 截至2025年12月19日，融资买入额占全部A股成交额的比例为10.08%，较上周均值下降0.08个百分点 [4][5] 风险溢价（ERP） - **股权风险溢价**：市场整体风险溢价水平保持稳定 [1][4] - 截至2025年12月19日，万得全A风险溢价为4.26%，与12月12日的水平相比走平 [4][7]

文章核心观点 - 中央经济工作会议的政策结构性调整可能引发市场热点轮动 创业板50ETF国泰（159375）单日上涨超过1.1% [1] - 政策调整主要聚焦于内需与消费、“反内卷”等领域 可能为创新药、医疗器械、文旅体育服务消费及平台企业、中小金融机构带来影响 [1] 政策与市场影响 - 中央经济工作会议将“内需主导”列为明年政策首项 重点强调“释放服务消费潜力” [1] - 会议明确“优化药品集中采购” 旨在提升拥有知识产权及专利储备的医药企业利润空间 [1] - “反内卷”政策重点包括“平台企业”和“深入推进中小金融机构减量提质” 预计将加速券商整合进程 [1] 行业与板块机会 - 创新药与医疗器械行业在集采政策优化及老龄化支持等政策变化下 可能出现估值修复 [1] - 文旅、体育等服务消费将迎来利好 因消费政策可能从“国补”转向 [1] 产品与指数信息 - 创业板50ETF国泰（159375）跟踪创业板50指数（399673） 该指数单日涨跌幅可达20% [1] - 创业板50指数从创业板市场筛选流动性良好、市值规模突出的50只证券作为成分股 [1] - 指数重点覆盖电力设备及新能源、医药等战略性新兴产业 集中反映创业板市场内具备高成长性与科技创新属性的龙头企业整体表现 [1]