市场整体趋势与指数观点 - 当前4000点指数成色优于2015年同期，估值水平显著更低，无需过度关注指数点位本身 [1] - 市场面临情绪回落压力、利好空窗期和回调整固需求，预计11月将横盘调整，建议暂缓加仓 [4] - 总量增长进入复苏周期，中国资产增长正进入复苏周期 [2] - 短期市场或震荡盘整，但中长期保持乐观，新一轮盈利上行周期已开启 [7] - 突破4000点不意味后续一马平川，但牛市未结束预期不会轻易消散 [10] 结构性机会与行业配置 - 结构性机会仍存，择时重要性有限，建议围绕传统制造业提质升级、中企出海、端侧AI布局 [1] - 投资者恐高心理主要出现在科技板块，但新能源、化工、消费电子、资源、机械等行业存在利润持续增长方向 [1] - 出海逻辑未遭遇实质性挑战，创新药和新消费自8月以来调整幅度足够大 [1] - 三季度全A非金融石油石化业绩增速继续回升，净利率普遍环比改善，景气线索加速扩散 [2] - 科技成长相对价值和周期短期仍处于高性价比状态，A股有效反弹行情需以科技成长领涨 [3] - 配置重点看好景气线索、年末调仓、短期切换三大方向，关注煤炭、石油石化、新能源、非银行金融等 [4] - 顺应国家战略、具备真实技术壁垒的科技企业是重要主线，反内卷相关板块中长期投资价值提升 [5] - AI仍为中期产业景气主线，成长板块内部有望轮动演绎，关注有色、AI应用/软件、电源、储能等行业 [6] - 关注低基期板块在明年释放更大弹性，集中在周期、消费领域，价值选手可关注再通胀交易逻辑 [7] - 推荐上游资源（铜、铝、锂、油）、资本品（工程机械、重卡、锂电设备等）及食品饮料、航空、煤炭 [8] - 非牛市主线或有阶段性领涨机会，出海+低位顺周期或成为年内投资最后一搏 [10][11] 科技成长板块与TMT持仓 - 基金三季报显示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 [4] - 2025年基金三季报显示TMT行业配置比例接近40%，创历史新高，超配比例达到11.3% [9] - 当前或仍处于新一轮机构加速超配TMT的早期，科技成长仍是本轮牛市主线，但短期波动可能加大 [9] - 基金对TMT行业已持续4个季度超配比例环比增幅扩大，短期超配节奏可能放缓 [9] - 三季报A股机构投资者科技仓位达到40.16%，处于非常高水平，后续关注AI配置能否向下游应用转移 [11] 宏观经济与政策环境 - 随着四中全会结束、中美会谈取得阶段性成果、三季报披露完毕，市场焦点转向内部结构优化 [1][6] - 中美经贸磋商取得阶段性成果，缓解市场对外部不确定性担忧，后续宏观政策有望持续加力 [5] - 2026年春季可能是阶段性高点，但大概率不是全年高点，全面牛市条件会越来越充分 [3] - 随着供给出清，2026年A股政策底、市场底、经济底依次出现框架有效性回归 [3] - 四季度提前反映2026年改善行情已在演绎，2026年PPI回升可能由负转正 [3] - 反内卷成为宏观调控重要抓手，推动生产端数据回落可能带来阶段性阵痛 [7] - 中美双方迎来从战略性脱钩转向阶段性合作小周期，对人民币资产风险偏好提升有利 [10] 产能与库存周期 - 三季度产能周期局部复苏特征延续，新兴科技、全球定价资源品及部分顺周期行业产能周期处于复苏和扩张阶段 [2] - 地产链、部分制造和消费行业步入被动去库存复苏阶段，特钢、玻纤、专用设备、小金属等产能利用较为充分 [2] - 资源品和部分出海制造行业处于主动补库扩张阶段，高产能利用率的有色、摩托车、其他电源等高景气有望延续 [2]

市场整体展望 - 研报预计11月A股市场将面临新一轮横盘调整，主要因前期上涨动能透支、10月末三大利好集中兑现后市场面临情绪回落压力、利好空窗期和回调整固需求 [1] - 建议投资者暂缓加仓 [1] 行业配置方向 - 配置上重点看好三大方向：景气线索、年末调仓、短期切换 [1] - 重点关注行业包括：煤炭、石油石化、新能源（储能、固态电池等）、非银行金融（券商、保险）、公用事业、传媒、食品饮料、交通运输 [1] 个股技术信号 - 部分个股出现MACD金叉信号，且涨势不错 [2]

根据提供的量化周报内容，以下是其中涉及的量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股景气指数**[30][33] * **模型构建思路**：该模型旨在对A股市场的景气度进行高频Nowcasting（即时预测），其预测目标是上证指数的归母净利润同比增速[30][33] * **模型具体构建过程**：报告指出，该指数的构建细节请参考其专题报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》，但未在本周报中提供具体的构建公式和步骤[30][33] 2. **模型名称：A股情绪指数**[33][34][36] * **模型构建思路**：该模型通过分析市场的波动率和成交额变化来刻画市场情绪，并生成见底和见顶预警信号[33][34] * **模型具体构建过程**：模型将市场状态根据波动率和成交额的变化方向划分为四个象限。历史回测表明，只有在“波动率上升-成交额下降”的区间市场表现为显著负收益，其余区间均为显著正收益。基于此规律构建了包含见底预警（基于价格/波动率）和见顶预警（基于成交量）的综合情绪指数系统[33][34][36]。具体构建方法可参考专题报告《视角透析：A股情绪指数构建与观察》 3. **模型名称：中证500增强组合**[47][48] * **模型构建思路**：通过量化策略模型构建投资组合，旨在持续跑赢中证500指数基准[47][48] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该增强组合模型的具体构建逻辑和选股公式，仅展示了其持仓明细和业绩表现[47][48][50] 4. **模型名称：沪深300增强组合**[53][55][56] * **模型构建思路**：通过量化策略模型构建投资组合，旨在持续跑赢沪深300指数基准[53][55] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该增强组合模型的具体构建逻辑和选股公式，仅展示了其持仓明细和业绩表现[53][55][56] 5. **模型名称：主题挖掘算法**[47] * **模型构建思路**：从新闻和研报文本中自动挖掘主题投资机会[47] * **模型具体构建过程**：算法流程包括文本处理、主题关键词提取、主题个股关系挖掘、主题活跃周期构建、主题影响力因子构建等多个维度。例如，近期通过该算法识别出“半导体概念”因相关驱动事件（中国半导体行业协会关于芯片原产地的发文）而热度异动较高[47] 模型的回测效果 1. **中证500增强组合**：截至报告期，本周收益0.46%，跑输基准0.54%。自2020年至今，累计超额收益51.82%，最大回撤-5.73%[47][48] 2. **沪深300增强组合**：截至报告期，本周收益0.16%，跑赢基准0.59%。自2020年至今，累计超额收益39.01%，最大回撤-5.86%[53][55] 3. **A股情绪指数系统**：报告展示了该系统的历史择时表现图表，但未给出具体的量化指标数值[44][46] 量化因子与构建方式 1. **因子体系**：报告参照BARRA模型，构建了十大类风格因子用于分析A股市场[57] 2. **因子名称**：十大类风格因子包括：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[57][58] 因子的回测效果 1. **风格因子近期表现**： * **表现较好因子**：本周Beta因子超额收益较高；近期高杠杆股表现优异[58] * **表现不佳因子**：本周成长因子呈较为显著的负向超额收益；近期残差波动率、非线性市值等因子表现不佳[58] 2. **行业因子近期表现**：本周有色金属、农林牧渔、钢铁等行业因子相对市场市值加权组合获得较高超额收益；保险、通信、电子等行业因子回撤较多[58] 3. **因子暴露相关性**：报告提供了近一周十大类风格因子的暴露相关性矩阵[59][60]

业绩增长概况 - 2025年前三季度A股公司整体盈利同比增长5.4%，其中金融板块增长9.5%，非金融板块增长1.7% [2] - 单三季度盈利增速显著改善，全A/金融/非金融净利润同比增速分别为+11.4%/+18.9%/+3.8%，较二季度均明显提升 [2] - 单三季度非金融净利润环比为-1.2%，为历史同期较高水平，企业盈利增长改善体现内生韧性 [2] 金融板块业绩 - 资本市场表现活跃推动非银金融业绩高增长，单三季度证券和保险盈利同比分别增长58.9%和68.3% [2] - 银行板块三季度盈利增长2.8%，较之前有所改善 [2] 非金融板块结构分析 - 板块分化明显，主板非金融/创业板/科创板三季度盈利同比增速分别为+0.2%/+30.5%/+66.7% [2] - 新老经济分化显著，单三季度新经济盈利同比提升至12.1%，老经济盈利同比降幅大幅收窄至-2.1% [2] - 上中下游盈利增长分别为4.0%/10.3%/-3.1%，中游受新能源业绩拐点和出口链韧性推动，下游受房地产及消费行业拖累 [2] - 能源原材料盈利ttm占比从2022年高点接近40%回落至3Q25的30.5% [2] 行业层面盈利特征 - 盈利改善行业增多，归母净利润同比增长超过20%的行业达48个，占比37%，为2022年以来次高 [15] - 能源原材料板块内部分化，工业金属/贵金属/稀有金属盈利同比增速分别为+45.2%/+58.7%/+78.2%，钢铁、基础化工、建材在低基数及政策作用下盈利同比增速分别为+231.1%/+23.3%/+16.4%，而煤炭、石油石化盈利同比下滑25.2%和2.5% [17] - 中游制造板块中，电力设备及新能源在低基数下三季度盈利同比增长52.5%，电池板块盈利同比增长53.6%，光伏产业链扭亏为盈，机械行业受益于机器人产业景气和出口偏强，盈利同比增长12.7% [17] - 消费板块整体表现不佳，家电盈利增长2.7%，汽车零部件受益出海和机器人产业实现27%盈利增长，但商贸零售/轻工制造/消费者服务/食品饮料/纺织服装盈利同比大幅下滑 [17] - TMT板块延续高增长，电子盈利同比+45.3%，计算机同比增长82.6%，传媒同比增长44.9%，中证人工智能指数盈利同比+83.3%，创业板人工智能和科创芯片盈利同比增速分别达+141%和+101% [17] A股权重行业表现 - TMT、新能源、医药、有色金属等高景气行业虽盈利占比仅为17%，但占A股权重超过50% [17] - 2025年全A指数权重行业盈利增长状态较好，软件开发增长86%，光学光电子增长75%，证券及半导体增长超50%，电池、保险、工业金属增长超30% [17] 业绩质量分析 - 3Q25的A股非金融ROE(ttm)相比2Q25环比略升，此前持续约16个季度的下行周期有望自3Q25开始阶段企稳 [26] - 非金融企业资产周转率环比已基本持平，新经济行业资产周转率企稳反弹，老经济行业下滑 [26] - 上市公司经营现金流/营业收入(ttm)处于2010年以来最高水平，净现金流/营业收入在三季度进一步转为净流入 [31] - 非金融企业自由现金流/所有者权益维持在5.2%左右的历史最高水平，为分红提供较好基础 [33] 资本开支趋势 - 非金融企业资本开支已连续6个季度负增长，三季度增速较上半年基本持平 [37] - 结构上，AI产业趋势相关的电子和计算机资本开支延续10%以上增长，出海关联度较高的汽车、家电资本开支同比增长超过20% [37] - 电力设备及新能源板块资本开支仍为两位数负增长，但电池资本开支转正，光伏设备下滑47% [37] 资产负债表韧性 - 非金融企业资产增速自3Q24的3.2%反弹至3Q25的4.2%，剔除房地产后增速反弹至5.9% [44] - 预收账款增速连续4个季度改善，剔除房地产/建筑后同比增速反弹至+9.0%，体现经营活力改善 [44] - 企业存货增速大幅反弹至6.8%，主要因科技硬件、电力设备等高景气行业加速补库存 [44] - 非金融企业的公允价值变动损益前三季度为455亿元，对企业利润增速有1个百分点正贡献 [44] 配置建议 - 建议配置更加均衡，从高度共识的AI向其他基本面向好或估值性价比高的领域适度切换 [56] - 结合产能周期视角，关注电池、有色金属、创新药、消费电子、光学光电、养殖业等 [56] - 从出海机遇结合估值视角，关注工程机械、电网设备、商用车、白色家电等行业 [56]

市场整体观点 - 市场中期向上动能可期，但短期需防范年末资金兑现扰动[3] - 投资结构建议结合“十五五”产业指引及三季报业绩景气布局[3] 科技成长板块 - 东诚药业创新管线推进，5款诊断核药和4款治疗核药处于临床阶段，2025年第三季度归母净利润同比增长9.8%[4] - 中微公司作为半导体高端设备领先企业，高端产品新增付运量显著提升[11] - 海光信息是国产算力核心标的，CPU/DCU产品竞争力强，受益于AI浪潮和国产替代[19] - 工业富联聚焦AI发展，前三季度营收同比增长38.4%，归母净利润同比增长48.5%[27] 先进制造板块 - 鹏辉能源储能业务景气，2025年上半年户储电芯出货量全球前三，电芯产品量价改善[35] - 金风科技2025年上半年风机及零部件业务毛利率为7.97%，同比明显提升，绿色甲醇业务加快推进[42] 周期板块 - 洛阳钼业受益于铜价有望进入上行通道，公司享有量价齐升逻辑[50] - 华新水泥2025年第三季度归母净利润同比增长120.7%，海外业务发展快速，国内反内卷推进可期[57] 红利资产板块 - 中国太保分红水平较高，2018年以来股息率连续多年超过3%[64] - 上海银行股息价值突出，资产质量稳健[73]

报告核心观点 - 政策推动金融高质量发展，资本市场深化改革为高质量发展提供坚实基础，长期具备投资价值 [4][5] - 光伏行业反内卷催化，联合体有望落地，行业拐点将至，产业链价格基本持稳 [13][15][10] - 丹娜生物在侵袭性真菌病诊断领域具备竞争优势，发行估值相较可比公司有较大折价 [8] - 聚胶股份通过产品战略调整与全球布局，25年第三季度业绩再创新高，产品盈利显著修复 [7][11] 市场走势 - 2025年10月29日，国内市场主要指数普遍上涨：上证指数收报4,016.33点，上涨0.70%；深证成指收报13,691.38点，上涨1.95%；创业板指表现突出，收报3,324.27点，上涨2.93% [3] - 在10月20日至10月24日期间，主要指数整体上涨，上证综指上涨2.88%，沪深300上涨3.24%，创业板指数上涨8.05% [5] - 期间A股日均成交额为1.80万亿元，环比下降18.04% [5] 非银行金融行业观点 - 国务院关于金融工作情况的报告提出将突出金融服务实体经济重点方向，加力做好金融"五篇大文章"，强化政策协同以支持重点领域和薄弱环节 [5] - 监管部门集中传达贯彻党的二十届四中全会精神，证监会指出将深化投融资综合改革，培育高质量的上市公司群体，并完善"长钱长投"的市场生态 [5] - 截至10月24日，两融余额为2.46万亿元；中债-总全价(总值)指数较年初下跌2.07%；中债国债10年期到期收益率为1.85%，较年初上行24.09个基点 [5] 丹娜生物公司评论 - 丹娜生物专注于侵袭性真菌病血清学早期诊断及其他病原微生物体外诊断产品，被认定为国家高新技术企业、国家级专精特新"小巨人"企业 [8] - 中国侵袭性真菌病诊断试剂市场规模预计将从2018年的2.4亿元增长至2030年的30.3亿元，年均复合增长率为23.5% [8] - 公司2022-2025年上半年营业收入分别为2.95亿元、2.37亿元、2.40亿元和1.16亿元；归母净利润分别为0.45亿元、0.78亿元、0.87亿元和0.50亿元 [8] - 公司发行后对应2024年市盈率为10.86X，相较于剔除部分公司后的可比公司PE均值26.33X有较大折价 [8] 聚胶股份公司评论 - 聚胶股份2025年第三季度实现收入5.45亿元，同比增长7.78%，环比增长11.24%；实现归母净利润0.61亿元，同比增长531.22%，环比增长33.09% [11] - 公司2025年第三季度毛利率为22.85%，环比提升3.48个百分点，同比提升12.55个百分点，产品盈利显著修复 [11] - 公司马来西亚工厂将在2025年第四季度进入调试状态，未来将形成广州、波兰、马来西亚的全球布局，以持续抢占卫材热熔胶份额 [11] - 预计公司2025-2027年归母净利润分别为2.2亿元、2.8亿元、3.3亿元，对应市盈率分别为18倍、14倍、12倍 [11] 光伏行业观点 - 多晶硅价格结构性上涨，本周致密料均价为52.0元/千克，颗粒硅均价为50.0元/千克，均与上周持平；10月国内多晶硅产量比预期高出5.4% [10][12] - 硅片价格持平，130微米厚度的182-183.75毫米N型硅片均价为1.35元/片，210毫米型号均价为1.70元/片；11-12月硅片企业基本确定将执行减产 [14] - 电池片价格出现结构性下滑，182-183.75毫米N型电池片均价为0.310元/瓦，较上周下降1.6% [14] - 组件价格持平，182*182-210毫米TOPCon双玻组件价格为0.693元/瓦；182*182-210毫米集中式BC组件价格为0.76元/瓦，较TOPCon溢价10.9% [14] - 9月全国新增光伏装机容量9.7GW，环比增长31.25%，同比下降53.76%；前三季度累计新增光伏装机240.27GW，同比增长49.35% [14] - 光伏反内卷受到各层面重视，10家龙头企业基本签字，光伏联合体有望在年内落地，上游企业第三季度业绩已有明显改善 [15] - 报告重点推荐多个方向，包括BC新技术方向的爱旭股份、隆基绿能，供给侧方向的大全能源、福莱特，以及海外布局、光储、电力市场化、国产替代等方向的标的 [14][15]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 大类资产配置模型 1. **模型名称：股票择时模型**[18] * **模型构建思路**：基于经济增长与流动性宽松两大核心维度，通过宏观因子判断股票市场的上涨或下跌周期，以抓住机会并规避风险[18] * **模型具体构建过程**：从经济增长和流动性宽松两个维度构造四个因子[19]： * **经济增长维度因子**：PMI同比平滑值环比上升、制造业固定资产投资完成额累计同比环比上升、CPI同比平滑值环比上升[19] * **流动性宽松维度因子**：新增中长期贷款最近一年累计值同比环比上升[19] * 根据因子信号进行择时判断 2. **模型名称：债券择时模型**[23] * **模型构建思路**：从货币流动性供给（货币宽松）和需求（信贷需求疲软）的角度进行分析，捕捉债券市场的上涨趋势并尽量避免回撤[23] * **模型具体构建过程**：从货币宽松和信贷需求疲软两个维度构造三个因子[24]： * **货币宽松维度因子**：DR007短期均值低于长期均值、SHIBOR短期均值低于长期均值[24] * **信贷需求疲软维度因子**：社会融资规模存量同比平滑值环比下降[24] * 根据因子信号进行择时判断 3. **模型名称：全天候策略（基于风险预算模型的增强版）**[17][30] * **模型构建思路**：以风险平价模型为基础，结合股票和债券的择时信号，动态调整不同资产的风险预算，在控制风险的前提下增厚投资收益[17][32] * **模型具体构建过程**： * **基础模型**：风险预算模型（风险平价）[30] * 假设资产组合中共有 N 种资产，权重为 $ \omega = [\omega_1, \omega_2, …, \omega_N] $，则组合风险 $ \sigma_p = \sqrt{\omega \Sigma \omega} $，其中 $ \Sigma $ 为协方差矩阵[30] * 每种资产对组合的风险贡献 $ RC_i = \omega_i * (\partial \sigma_p / \partial \omega_i) $[30] * 若给定的风险预算 $ b = [b_1, b_2, …, b_N] $，则优化目标为最小化风险贡献与预算的偏差： $$\begin{array}{c}{{min\sum_{i=1}^{N}\left(R C_{i}-b_{i}*\sigma_{p}\right)^{2}}}\\ {{s.t.\ \sum_{i=1}^{N}\omega_{i}\ =1}}\\ {{0\ \leq\omega_{i}\leq1}}\end{array}$$[30] * **增强过程**：根据股票和债券择时模型得到的信号，对股票和国债的风险预算进行调整（看多时提高，看空时降低），其他资产风险预算保持不变，形成全天候策略的资产权重[32] * **资产选择与配置上限**：选择股票（中证800全收益，上限20%）、国债（中债国债总财富指数，上限80%）、转债（中证转债指数，上限10%）、美股（标普500ETF，上限5%）、信用债（信用债AAA，上限40%）五种资产，利用滚动6年窗口数据估算协方差矩阵[31][33] 风格轮动模型 1. **模型名称：价值成长风格轮动模型**[47] * **模型构建思路**：基于价值与成长风格的周期性轮动特征，从经济景气、宏观流动性、市场情绪三个维度构建综合打分体系，进行月度轮动[47] * **模型具体构建过程**： * **因子构成**：基于三个方面共8个因子进行打分，因子得分为1表示利好成长，得分为0表示利好价值[47][48]： * **经济景气**：投资旺盛（制造业固定资产投资完成额累计同比高于移动平均）、消费强劲（PPI同比平滑值环比上升）[48] * **宏观流动性**：货币宽松（M2同比平滑值环比上升）、社融增长（社融同比平滑值环比上升）、贷款增加（中长期贷款增速同比平滑值环比上升）[48] * **市场情绪**：价值拥挤度高看好成长（成长拥挤度分位点低于价值拥挤度分位点）、市场换手高（大盘换手率短期均值高于长期均值）、两融分位点高（两融余额过去一年分位点高于50）[48] * **决策规则**：每月将各因子分数累加，若总分超过半数（>4），则下月配置成长风格（国证成长指数），否则配置价值风格（国证价值指数）[47][48] 2. **模型名称：大小盘风格轮动模型**[55][56] * **模型构建思路**：基于大小盘风格的周期性轮动特征，从经济景气、宏观流动性、市场情绪三个维度构建综合打分体系，进行月度轮动[55][57] * **模型具体构建过程**： * **因子构成**：基于三个方面共9个因子进行打分，因子得分为1表示利好大盘，得分为0表示利好小盘[56][57]： * **经济景气**：投资旺盛（制造业固定资产投资完成额累计同比环比上升）、消费强劲（PPI同比平滑值环比上升）、黄金走弱（黄金日收益率短期均线低于长期均线）[56] * **宏观流动性**：国债收益率上行（国债收益率短期均线高于长期均线）、信用利差上行（信用利差短期均线高于长期均线）、货币收紧（M1同比平滑值环比下降）[56] * **市场情绪**：大盘动量强于小盘（大盘价格分位点高于小盘）、市场换手低（大盘换手率短期均值低于长期均值）、两融分位点高（两融余额过去一年分位点高于50）[56] * **决策规则**：每月将各因子分数累加，若总分超过半数（>4.5），则下月配置大盘风格（沪深300指数），否则配置小盘风格（中证1000指数）[57] 行业轮动模型 1. **模型名称：行业轮动综合解决方案（四维引擎）**[65] * **模型构建思路**：从宏观经济指标、中观基本面指标、微观技术面指标以及交易拥挤度指标四个维度构建综合打分体系，捕捉行业轮动机会[65] * **模型具体构建过程**：综合四个维度的得分，每期选择综合得分排名前七的行业进行配置[5] 量化因子与构建方式 行业轮动因子 1. **因子名称：宏观因子（用于行业板块轮动）**[67][70] * **因子构建思路**：基于宏观增长与流动性的二阶差分进行象限划分，识别宏观趋势的边际拐点，对应配置不同景气环境下的优势行业板块[67][70] * **因子具体构建过程**： * **经济增长二阶判断**：选取PMI、社会融资规模、制造业固定投资完成额、CPI四个指标的同比数据，计算其环比变化。任一指标环比上升，则判定为"扩张强化/衰退缓解"[70] * **流动性二阶判断**：依据M2增速、10年期国债收益率、信用利差三个指标的二阶差分（环比变化）进行判断。任一指标触发宽松趋势（如M2增速环比上升、收益率或利差环比下降），则判定为"宽松加码/紧缩放缓"[70] * **板块配置逻辑**：根据两个维度的组合（四象限），配置对应受益板块（大金融、中游制造、下游消费、TMT、上游周期）[71][72] 2. **因子名称：基本面因子**[79] * **因子构建思路**：从历史景气、景气变化与景气预期三个部分，基于企业财务信息刻画行业的盈利能力和景气程度[78][79] * **因子具体构建过程**： * **历史景气因子**：使用行业成分股盈利指标的中位数衡量，刻画行业当前盈利水平[79] * **景气变化因子**：使用行业成分股盈利指标中位数的变化（如环比或同比）衡量，刻画行业当前盈利变化情况[79] * **景气预期因子**：使用"行业一致预期利润环比变化"衡量，刻画行业未来盈利预期的变动[79] * **合成方式**：将三个因子合成行业基本面得分[82] 3. **因子名称：技术面因子**[87][89] * **因子构建思路**：使用指数动量、龙头股动量与K线形态三类技术信号，刻画行业的趋势强弱和技术形态[87][89] * **因子具体构建过程**： * **指数动量因子**：使用过去1年行业指数相对全行业均值的超额收益信息比率（IR）衡量，刻画行业指数长期趋势强弱[89] * **龙头股动量因子**：首先定义行业龙头（行业内市值及日均成交额综合排名前10%的股票），然后使用行业龙头股票过去1年收益的夏普比率衡量，刻画行业龙头股票趋势强弱[89][90] * **K线形态因子**： * **单根K线划分**：根据实体宽度（日内涨跌幅）和影线长度，将单根K线划分为24种类型（阳线、阴线各12种）[90][91][92] * **K线聚合**：以日线为基础，连续多根日线聚合成更长期的K线（如周线）[93][94] * **组合形态**：结合3根K线形成关于"价"的组合形态[93][94] * **成交量信息**：考虑"量"的信息，按"最新成交额/成交额均值"将成交量分为放量、正常、缩量三种类型[95] * **形态收益预测**：结合"价"和"量"的信息得到所有可能形态，每月滚动计算每个形态最近3年的信息比率（IR），作为该形态的未来收益预测[95] * **行业得分**：将股票形态得分汇总到对应行业，得到行业K线形态因子得分[95] * **合成方式**：将三个因子合成行业技术面得分[96] 4. **因子名称：拥挤度因子**[100] * **因子构建思路**：从资金和交易角度刻画行业的拥挤度水平，作为左侧逃顶信号，均基于行业最新指标值在历史上的时序分位值度量[100] * **因子具体构建过程**： * **融资流入因子**：基于行业融资流入情况的时序分位值[100] * **换手率因子**：基于行业换手率的时序分位值[100] * **成交占比因子**：基于行业成交占比的时序分位值[100] * **合成方式**：将三个因子取均值，得到行业拥挤度得分[100] 模型的回测效果 大类资产配置模型 1. **股票择时模型**（回测标的：中证800全收益）[21][22] * 全样本年化收益：14.1% * 基准年化收益：5.4% * 超额年化收益：8.7% * 月度胜率：56.7% 2. **债券择时模型**（回测标的：中债国债总净价指数）[25][26] * 全样本年化收益：2.3% * 基准年化收益：1.1% * 超额年化收益：1.1% * 月度胜率：68.3% 3. **全天候策略**[38][39] * 全样本年化收益：6.1% * 风险平价策略年化收益：5.1% * 超额年化收益：1.0% * 最大回撤：2.6% * 夏普比率：2.04 * 月度胜率：51.2% 风格轮动模型 1. **价值成长轮动策略**（基准：国证成长与国证价值指数平均收益）[51][52] * 策略年化收益：9.2% * 基准年化收益：1.7% * 超额年化收益：7.5% * 月度胜率：60.2% 2. **大小盘轮动策略**（基准：沪深300与中证1000指数平均收益）[59][60] * 策略年化收益：9.2% * 基准年化收益：0.1% * 超额年化收益：9.0% * 月度胜率：58.3% 行业轮动模型 1. **行业轮动综合策略**（基准：所有行业等权组合）[5][86] * 策略年化收益：16.0% * 基准年化收益：2.8% * 超额年化收益：13.2% * IC均值：12.3% 因子的回测效果 行业轮动因子（单因子绩效） 1. **宏观因子（行业板块轮动）**[73][74] * 多头组合累计超额收益（2017年以来）：42.9% * 空头组合累计超额收益（2017年以来）：-22.8% * 多空收益差（2017年以来）：65.7% 2. **基本面单因子**（基准：所有行业等权收益）[79][80] * **历史景气因子**：全样本多头组合超额收益5.4%，IC均值6.8% * **景气变化因子**：全样本多头组合超额收益5.8%，IC均值4.1% * **景气预期因子**：全样本多头组合超额收益4.8%，IC均值5.1% 3. **技术面单因子**（基准：所有行业等权收益）[88][89] * **指数动量因子**：全样本多头组合超额收益3.8%，IC均值7.0% * **龙头股动量因子**：全样本多头组合超额收益7.2%，IC均值7.6% * **K线形态因子**：全样本多头组合超额收益6.8%，IC均值5.8% 4. **拥挤度单因子**（基准：所有行业等权收益）[100] * **融资流入因子**：全样本多头组合超额收益-8.1%，IC均值-5.0% * **换手率因子**：全样本多头组合超额收益-8.8%，IC均值-5.8% * **成交占比因子**：全样本多头组合超额收益-8.3%，IC均值-5.9% 行业轮动因子（合成因子策略绩效） 1. **基本面因子行业轮动策略**（选取得分前5行业）[85][86] * 策略年化收益：11.3% * 基准年化收益：2.8% * 超额年化收益：8.5% * IC均值：8.2% * 月度胜率：62.1% 2. **技术面因子行业轮动策略**（选取得分前5行业）[97][99] * 策略年化收益：9.7% * 基准年化收益：2.8% * 超额年化收益：6.9% * IC均值：8.2% * 月度胜率：57.3% 3. **拥挤度因子行业轮动策略**（选取得分前5行业）[100] * （注：研报未直接提供拥挤度合成因子的策略年化收益等综合绩效指标，仅提供了单因子绩效）

政策核心观点 - 中国人民银行宣布将探索在特定情景下向非银机构提供流动性的机制安排，标志着中国金融安全网建设进入新阶段 [1] 非银机构的重要性与风险 - 非银行金融机构在中国金融体系中的地位愈发重要，管理着数十万亿元资产规模，并深度参与各类金融市场交易 [1] - 非银机构的业务模式涉及期限转换、信用转换和流动性转换，使其天然面临流动性风险 [1] - 从国际经验看，非银机构流动性危机具有突发性和传染性，例如2008年雷曼兄弟倒闭和2020年3月美国货币市场基金遭遇大规模赎回 [2] 政策机制设计原则 - 流动性支持机制限定在“特定情景下”动用，即市场出现系统性压力、正常流动性渠道受阻、可能引发系统性风险的情况 [2] - 机制设计避免两个极端：既非对非银机构的常态化流动性供给，也非完全放任市场自我调节 [3] - 借鉴国际实践，如美联储在2008年危机期间创设的PDCF、TALF等针对非银机构的紧急工具，这些工具非常设机制，在特定压力情景下启动并使用后退出 [3][4] 道德风险防范措施 - 设定清晰触发条件：机构须具有系统重要性、面临流动性而非偿付能力问题、已用尽其他流动性来源、并接受央行监管和约束 [4] - 设计成本化机制：央行提供的流动性应附加惩罚性利率，高于市场正常水平，并要求机构提供优质抵押品 [4] - 进行事后问责和结构性改革：对因管理不善导致危机的机构追究管理层责任，要求其改进风险管理体系、优化业务结构 [5] - 保持透明度并强化市场纪律：央行在适当时机披露流动性支持的使用情况、条件及机构后续整改情况 [5] 中国特色的机制考量 - 机制设计需考虑中国非银机构类型多样（证券公司、基金公司、信托公司、保险资管等），业务模式、风险特征、监管框架各不相同 [5] - 需考虑中国金融市场结构特点，如银行间市场和交易所市场并存，各市场联动性强，流动性支持机制需考虑跨市场传导效应 [5] - 具体路径可考虑建立分层次的流动性支持体系、发展多样化的抵押品框架（包括国债、政策性金融债、高等级信用债、优质股票等）、并建立与其他政策工具的协同机制 [6] 与宏观审慎管理的协同 - 非银流动性支持机制的探索与构建覆盖全面的宏观审慎管理体系相辅相成 [6] - 宏观审慎管理框架可通过流动性覆盖率、净稳定资金比例等监管指标及压力测试，从源头上降低非银机构的流动性风险 [7] - 流动性支持机制本身也可作为宏观审慎管理工具，通过调整支持条件、成本、规模来影响非银机构行为，实现逆周期调节 [7] 配套制度建设需求 - 需要构建相应的法律基础，明确央行在特定情景下向非银机构提供流动性支持的职责、权限及约束机制 [8] - 需要建立完善的操作框架，包括合格交易对手认定标准、抵押品范围和估值方法、利率定价机制等 [8] - 需要加强与非银机构监管框架、破产处置机制、投资者保护制度等配套制度的协调配合，并建立定期评估机制以持续优化 [8]

根据提供的研报内容，以下是关于量化因子与模型的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：大买单成交金额占比**[8] * **因子构建思路**：该因子旨在刻画大资金的买入行为[8] 其构建思路是基于逐笔成交数据，通过还原买卖单并筛选大单，计算大买单金额在总成交额中的比例[8] * **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含叫买序号和叫卖序号[8] 2. 还原买卖单：根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将逐笔成交数据还原为原始的买卖单数据[8] 3. 筛选大单：对还原后的买卖单，按照每单的成交量设定阈值，筛选出符合条件的大额订单（大单）[8] 4. 计算因子值：针对筛选出的大单，计算其中所有买单的成交金额总和，然后将此总和除以当日该股票的总成交金额，得到大买单成交金额占比[8] 公式如下： $$大买单成交金额占比 = \frac{当日大买单成交总金额}{当日总成交金额}$$[8] 2. **因子名称：净主动买入金额占比**[8] * **因子构建思路**：该因子旨在刻画投资者的主动买入行为[8] 其构建思路是基于逐笔成交数据中的买卖标志，区分主动买入和主动卖出，并计算其净额相对于总成交额的比例[8] * **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含买卖标志[8] 2. 界定主动交易：根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每一笔成交是属于主动买入还是主动卖出[8] 3. 计算净额：将当日所有主动买入的成交金额相加，减去当日所有主动卖出的成交金额相加，得到净主动买入金额[8] 4. 计算因子值：将计算得到的净主动买入金额除以当日该股票的总成交金额，得到净主动买入金额占比[8] 公式如下： $$净主动买入金额占比 = \frac{当日主动买入总金额 - 当日主动卖出总金额}{当日总成交金额}$$[8] 因子的回测效果 1. **大买单成交金额占比因子** * 在个股层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：石化机械 (88.4%)、神开股份 (87.0%)、东方园林 (86.4%) 等[10] * 在宽基指数层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：上证指数 (75.2%)、上证50 (73.9%)、沪深300 (75.5%)、中证500 (76.0%)、创业板指 (75.2%)[13] * 在行业（中信一级）层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：银行 (80.7%)、钢铁 (79.5%)、非银行金融 (79.2%) 等[14] * 在ETF层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：博时中证全球中国教育ETF (91.2%)、华夏创成长ETF (90.5%)、富国上证综指ETF (90.0%) 等[16] 2. **净主动买入金额占比因子** * 在个股层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：唐山港 (20.7%)、常青股份 (17.0%)、双元科技 (16.3%) 等[11] * 在宽基指数层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：上证指数 (-0.8%)、上证50 (3.3%)、沪深300 (2.3%)、中证500 (0.8%)、创业板指 (5.3%)[13] * 在行业（中信一级）层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：电子 (8.0%)、通信 (7.4%)、国防军工 (3.5%) 等[14] * 在ETF层面的近期表现（2025年10月20日至2025年10月24日过去5日均值）：博时上证科创板芯片ETF (15.6%)、易方达中证红利ETF (15.2%)、华泰柏瑞中证2000ETF (15.0%) 等[17]

核心观点 报告显示市场整体交易热度回落，但结构性机会与资金博弈显著 分析师普遍上调A股未来两年盈利预测，尤其看好金融、有色、机械等板块 资金面上，两融成为主要增量来源而北上资金持续波动，市场短期可能面临交易层面扰动 [1][2][4][8] 宏观流动性环境 - 美元指数回升，10年期美债名义利率不变而实际利率回落，通胀预期有所回升 [1][15] - 中美利差“倒挂”程度收敛，10年期中国国债利率上升而美债利率不变 [1][15] - 离岸美元流动性整体宽松，3个月日元/欧元与美元互换基差均回升 [1][22] - 国内银行间资金面均衡偏松，DR001/R001均上升，期限利差(10Y-1Y)收窄 [1][22] 市场交易与波动 - 市场整体交易热度继续回落，超半数行业交易热度仍处于80%历史分位数以上 [2][29] - 房地产、纺服、建筑、电力及公用事业、银行、煤炭等行业交易热度居前，均在80%分位数以上 [2][29] - 主要宽基指数波动率均回落，包括中证1000、中证500、沪深300、上证50、科创50、深证100、创业板指 [2][34] - 通信、电子板块波动率仍处于80%历史分位数以上，TMT、石油石化、机械等行业波动率上升较快 [2][34] 机构调研热度 - 电子、医药、有色、通信、机械等板块调研热度居前 [3][46] - 消费者服务、轻工、化工、钢铁、有色等板块调研热度环比仍在上升 [3][46] - 创业板指、中证500调研热度回升，而主动偏股基金前100大重仓股、沪深300调研热度回落 [46] 分析师盈利预测变动 - 全A的2025年及2026年净利润预测继续被同时上调，上调个股比例均上升 [4][53] - 金融、有色、机械、煤炭、电新、交运、钢铁等行业2025年及2026年净利润预测均被上调 [4][61] - 宽基指数中，上证50、沪深300、创业板指的2025年及2026年净利润预测均被上调，中证500的2025年预测被下调而2026年预测被上调 [4][70] - 风格层面，大盘成长、中盘成长、大盘价值、中盘价值的2025年及2026年净利润预测均被上调，小盘成长预测被下调，小盘价值预测分别被下调/上调 [4][74] 北上资金动向 - 北上资金交易活跃度回落，近5日买卖总额占全A成交额之比从13.57%降至12.43%，整体继续净卖出A股 [5][81] - 基于前10大活跃股口径，北上在通信、有色、银行等板块买卖总额之比上升，在汽车、非银、电子等板块该比例回落 [5][89] - 基于持股数量小于3000万股的标的口径，北上主要净买入医药、有色、电新等板块，净卖出电子、通信、食品饮料等板块 [5][93] 融资融券活动 - 两融活跃度小幅回升，上周净买入270亿元，两融平均担保比例亦小幅回升 [6][97] - 行业上，两融主要净买入电子、通信、非银等板块，净卖出汽车、有色、机械等板块 [6][97] - 通信、家电、非银等板块融资买入占比环比上升，其中通信、家电融资买入占比处于80%历史分位数以上 [6][101] - 风格上，两融净买入大盘、中盘、小盘成长以及中盘、小盘价值板块，仅净卖出大盘价值板块 [6][105] 龙虎榜交易 - 龙虎榜买卖总额继续回落，但其占全A成交额之比有所回升 [7][108] - 行业层面，煤炭、建材、石油石化等板块龙虎榜买卖总额占成交额之比相对较高且仍在上升 [7][108] 基金仓位与ETF流向 - 主动偏股基金仓位有所回落，剔除涨跌幅因素后主要加仓通信、电子、计算机等板块，主要减仓家电、银行、食品饮料等板块 [8][113] - 风格上，主动偏股基金与大盘成长、中盘成长、小盘价值的相关性上升 [8] - 新成立权益基金规模回升，但主动型新成立规模回落而被动型回升 [8] - ETF被整体净赎回，且以个人持有为主的ETF为主 从跟踪指数看，与券商、上证50、红利相关的ETF被净申购，与创业板指、沪深300、中证A500相关的ETF被净赎回 [8] - 行业层面，ETF主要净买入农林牧渔、煤炭、建筑等板块，主要净卖出TMT、电新、有色等板块 [8]