市场回顾与表现 - 上周（3.16-3.20）A股主要指数普遍下跌，上证指数下跌3.38%收于3957.05点，深证成指下跌2.90%，沪深300指数下跌2.19%[17][23] - 同期全球市场亦表现疲软，德国DAX指数下跌4.55%，法国CAC40指数下跌3.11%，标普500指数下跌1.90%[21][24] - 年初至今（截至报告期），上证指数微跌0.30%，而沪深300指数下跌1.36%[23] 宏观环境与核心逻辑 - 海外“类滞胀”交易升温，主因美伊冲突推高油价，市场交易通胀预期，权益市场承压，红利资产风格占优[9][16] - 国内经济开局良好，1-2月规模以上工业增加值同比增长6.3%，社会消费品零售总额同比增长2.8%，固定资产投资同比增长1.8%[12] - 美联储3月议息会议维持联邦基金利率目标区间在3.5%-3.75%不变，符合预期[14][15] 市场研判与信号 - 短期A股指数（春节后至4月底）预计呈宽幅震荡，双向波动幅度可能加大，指数级别机会仍需等待[5][8] - 指数企稳需关注三个信号：海外局势（霍尔木兹海峡通行及油价）出现逆转修复；宽基指数ETF再次大幅放量；4月底业绩影响消退[5][8] - 中长期对A股市场向好的趋势抱有信心，预计中东冲突仅影响短期情绪与节奏，不改变市场方向[5][8] 投资策略建议 - 建议逢低关注高股息红利资产，如煤炭、石油、交通运输等行业[5][18] - 可布局“HALO交易”利好的电力、公用事业、有色金属、钢铁等行业[5][18] - 关注业绩高增长的科技方向（如光模块、PCB、存储）及两会政策利好方向（如服务消费、未来能源）[5][18]

行业投资评级 - 增持（维持）[5] 报告核心观点 - 《金融法（草案）》作为金融领域基础性法律，旨在为金融高质量发展提供法治保障，其核心内容包括明确支持中长期资金入市、提升金融产品和服务规范性、建设现代中央银行制度，并对金融各领域实施严格准入[1][2] - 尽管短期市场情绪对板块形成压制，但保险行业中长期的资产负债共振逻辑未变，继续被看好；证券行业则受益于市场风险偏好抬升与交投活跃，证券IT与券商板块具备β属性[3][28] - 报告建议关注的具体公司包括中国太保、中国平安A/H、中国人寿H、国泰海通、华泰证券[3][28] 行业动态总结 - **市场表现**：报告期内（2026年3月16-20日），非银金融指数下跌2.55%，其中证券II指数下跌2.79%，保险II指数下跌1.99%，金融科技指数下跌5.19%，表现弱于同期沪深300指数（-2.19%）和上证指数（-3.38%），但强于创业板指（+1.26%）[11][12] - **政策动态**： - 《金融法（草案）》公开征求意见，共11章95条，截止时间为2026年4月19日[1] - 国家金融监督管理总局就《银行保险机构金融消费投诉处理管理办法（修订征求意见稿）》公开征求意见，截止时间为2026年4月20日[14] - 证监会召开资本市场“十五五”规划投资机构座谈会，强调推动中长期资金入市[18] - 国家金融监督管理总局党委召开扩大会议，强调推动政策早落地，并提及发展商业健康保险、长期护理保险等[18] - 证监会召开全面从严治党会议，强调清除影响资本市场改革发展的障碍[19] - **公司人事**： - 张剑颖升任平安资管总经理[14] - 朱晓云获批担任中国再保总裁[14] - 周磊正式履职东方证券董事长[19] 保险行业总结 - **核心观点**：短期受外部环境及市场情绪扰动，板块出现调整。但中长期逻辑稳固：负债端受益于存款搬家趋势及医疗养老保障刚需增长；资产端受益于长端利率企稳及资本市场活跃[3][28] - **市场数据**：截至2026年3月20日，十年期国债到期收益率为1.8299%，环比上周（1.8143%）上升1.56个基点[15] - **个股表现**：报告期内，保险板块个股普遍下跌，中国太保跌幅最小为-0.03%，新华保险跌幅最大为-2.88%[13] 证券行业总结 - **核心观点**：市场风险偏好抬升，交投活跃度维持高位，证券IT公司与券商从估值到业绩均具备β属性，全面受益[3][28] - **市场数据**： - 截至2026年3月20日，市场股基日均成交额为27,438.10亿元，环比上周下降10.03%[20] - 两融余额为26,501.28亿元（截至3月19日），环比上周下降0.55%[20] - 审核通过IPO企业4家，审核通过IPO募集资金22.65亿元（按发行日统计）[20] - **个股表现**：报告期内，证券板块个股涨跌互现，红塔证券涨幅最大为1.89%，华鑫股份跌幅为-0.39%[13] 投资建议总结 - **保险**：继续积极看好保险板块[3][28] - **证券**：看好证券IT公司与券商板块[3][28] - **关注标的**：中国太保、中国平安A/H、中国人寿H、国泰海通、华泰证券[3][28]

北交所新股市场近期表现分析 - 新股首日涨幅整体呈下行趋势，但偶有个股表现异常突出 [1][2] - 2026年1月新股首日涨幅平均值为196.13%，2月下滑至139.89%，3月受族兴新材拉动回升至177.37% [2] - 与2025年末市场热度形成显著落差，2025年11月至12月新股首日平均涨幅在450%以上 [2] 新股首日具体表现 - 族兴新材于北交所上市首日收涨405.73%，成为2026年以来表现最佳新股 [1][2] - 在其之前上市的3只新股录得2025年以来最差表现：觅睿科技首日涨91.91%，通领科技首日涨41.42%，通宝光电首日涨70.01% [2] - 2025年11月21日上市的大鹏工业首日暴涨1211.11%，12月31日上市的蘅东光首日涨幅达878.16% [2] 打新参与度变化 - 投资者炒新意愿减弱，网上有效申购户数持续走低 [1][3] - 悦龙科技网上有效申购户数仅为45.99万户，创近11个月新低 [1][3] - 2026年3月以来启动招股的4只新股，网上有效申购户数平均为51.59万户，为过去4个月以来低位 [4] 打新资金规模与中签率 - 打新资金规模仍处高位，网上中签率持续走低 [1][5] - 2026年3月启动招股的4只新股，网上打新资金规模平均为8357.60亿元 [5] - 2026年1月打新资金规模平均值攀升至8981.88亿元，其中美德乐突破万亿元创历史新高 [5] - 2026年3月以来启动发行的新股，网上中签率均值跌破0.03% [1] - 2026年1月至3月网上中签率平均值分别为0.0324%、0.0314%、0.0299% [6] 市场表现原因分析 - 打新无风险套利效应吸引资金持续涌入，导致中签难度加大 [3] - 新股上市步伐加快，市场稀缺性缓解，炒新资金趋于理性 [3] - 二级市场持续调整，整体估值下行，日均成交额萎缩，压制炒新意愿 [3] - 开年上市新股以汽配、医疗耗材、传统周期品等领域为主，新股首日溢价有所收窄 [3] - 海外局势复杂性压制整体市场风险偏好，限制新股次新板块活跃度 [3] 投资者行为与市场结构 - 部分投资者因打新收益减少而暂时“离场” [3] - 有私募基金人士认为当前打新性价比不高，年化收益率可能不到3%，且资金占用成本高 [5] - 北交所新股网上发行规模偏小是打新资金规模居高不下的主要原因，去年以来网上发行数量大多低于3000万股 [5] - 2025年12月至2026年2月，新股网上发行股数平均值持续走低，分别为1055.86万股、1761.23万股和1256.76万股 [6] - 打新资金门槛高，小资金获配概率低，2026年1月新股平均网上顶格申购规模达1601万元，2月为1227万元 [6]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 从去年2月“负债荒”起债券熊市已持续一年，债市接近历史回归尾声；利率上行逻辑因通胀助攻变得完美，构造了去年底“股强债弱”判断，但实际股没那么强、债也没那么弱；熊市逆转必要条件具备，但充分条件需再参与验证；通胀叙事不稳定，期限利差定价充分；左侧品种可适当关注参与债熊结束 [1][3][6] 根据相关目录分别进行总结 利率上行逻辑愈发完美 - 通胀兑现：3月9日通胀数据好，3月战争逻辑推升油价至100美元左右，降低美联储降息概率，确定3月PPI转正，提前了通胀交易信号 [8] - 债券供需：源于去年12月银行因EVE指标超标砸盘和赎回，今年地方债和国债新发市场担心“发飞”，保险、基金对超长债参与度下降，长债供给多，现券和期货空头策略主流 [14] - 基本面度数向好，平减指数提高：3月10日1 - 2月出口数据不错，实体数据强，叠加通胀数值转暖，油价与通胀、通胀与GDP平减指数关系确定，名义GDP强化债熊 [14] - 市场期待房地产季节性“小阳春”转为趋势性“底部”：一线城市地产复苏，房地产“滞涨”逻辑比去年“小阳春”更具吸引力 [11] 熊市逆转的必要条件已具备：偏空者几无筹码，做空者需要借贷 - 偏空者几无筹码：公募基金久期极低约2.8年，远低于债券市场平均6.4年，在30年国债等长端品种上“离场观察”，持有长债仅3000亿出头，市场无更多不稳定筹码 [15][16] - 做空者需要借贷：活跃卖盘来自券商自营，借贷余额占流通盘50%，借空方笃定熊市活跃券价格向老券收敛并付出借贷费用，出借方获票面+借贷成本，多老券、空T6策略未显著赚钱，不稳定标签或转移给空头 [18][20] 本轮通胀叙事不稳定，期限利差定价充分 - 定价过度透支：10年与30年国债利差拉开至50 - 55个BP，接近历史70%分位数水平，反映通胀三轮博弈，进一步走陡赔率降低 [23] - 通胀叙事基础不稳定：PPI转正但难改变弱信贷 - 强存款债市内驱力，今年第二轮通胀交易，1月第一轮通胀预期三条主线未兑现 [25] - 输入性通胀进入第二轮交易：外生涨价过急可能提前交易生产和需求双弱，过去非需求端通胀预警未改变央行货币政策取向，本轮通胀难提高银行信贷 [26] - 新型通缩逻辑隐现：美股去年底未涨、港股科技1月后调整，逻辑为新AI公司冲击老科技公司，引发科技导致结构性失业、通缩交易热议 [2][28] 左侧品种如何参与？ - 债市处于“熊市思维”，供需、通胀、筹码等逻辑有可推敲之处，市场更空但点位性价比不高 [31] - 长地方债2.5%以上买盘强，保险机构未感调整到位，短端存单和10年内品种难撼动，交易性机构焦虑 [32] - 债券熊市结束可能需空头回补、叙事再切换、固收资产注意力回归，目前必要但不充分，左侧品种可适当关注参与 [33][36]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2026 年以来股债关系有新变化，虽难言趋势性切换，但需关注震荡下股债短期同向运动可能；固收+资金结构演变、权益主线切换与宽松预期扰动影响股债关系；短期内债市超长端和交易性品种或与权益共同承压，中长期债市受配置力量与政策环境支撑，可关注月末到下月 PPI 出炉前债市压力及后续“跌出来的机会”[4] 根据相关目录分别进行总结 2026 年股债关系新动向 - 2026 年股债关系维持弱相关，债市按自身定价主线运行，部分时点股债共同承压情形增多；年初至春节前债市对权益涨跌线性响应弱化，近期权益震荡下股债体现弱同向特征，可从固收+资金结构、权益板块信号、再通胀交易三条线索理解[7][8] 固收+资金结构演变，权益震荡引致组合再平衡 - 2025 年固收+产品扩容，二级债基增量大，股债边际资金来源更趋一致，权益波动通过净值回撤等直接传导至债市；2025 年 11 月中旬、2026 年 2 月上旬及本轮美以伊冲突时，权益调整使固收+产品净卖出债券；机构持有人集中度高时，赎回压力会放大卖债压力，抛压释放呈“先高流动性、后低流动性；先交易盘、后配置盘”规律[9][12][13] 弱相关格局下，哪些权益信号更值得债券投资者关注 - 权益不同板块动态对债市影响不同，2026 年成长、周期及部分稳定风格板块与债市同向性上升，金融板块弱负相关；成长和周期板块与债市关系取决于交易主线，成长在当前环境与债市不再对立，周期板块逻辑复杂，金融板块与债券更接近传统“股强债弱”，稳定风格板块与债市同向性高体现低波资产共存；债券投资者应关注权益行情结构背后主线及对债市的扰动[19][22][27] 再通胀交易：债券避险属性为何阶段性不稳定 - 地缘冲突短期通过风险偏好下行和固收+赎回压力影响股债关系，持续冲击会经油价和输入型通胀预期削弱债券避险稳定性；当前再通胀预期在数据中体现，2 月 PPI 环比处近四年高位，债市对冲击敏感度高于以往；地缘冲突对我国债市约束可能不仅来自输入型通胀，还可能叠加外需修复与制造业改善[28][30] 避风港或有波澜，长线不惧一时风浪 - 债市面临再平衡压力、板块主线切换与再通胀预期叠加压力，短期内或有股债正相关特征，中长期受配置力量与政策环境支撑；月末到下月 PPI 公布前，关注 30 年国债等流动性好的品种，调整带来收益率上行可视作中期布局窗口，跨季后可结合网格加仓策略参与[32]

核心观点 - 海外“类滞胀”交易升温，市场短期承压，建议逢低布局高股息红利资产等防御性板块 [1][16] - 短期A股指数仍需静待企稳信号，春节后至4月底市场将呈宽幅震荡，指数级别机会仍需等待 [5][8] - 中期对A股市场向好的趋势抱有信心，因驱动本轮行情的基础依旧牢固 [5][8] 近期策略观点 - 上周A股指数震荡下行，万得全A指数创下1月初以来新低，上证指数跌破4000点整数关口 [8] - 市场下跌主因并非中小保险公司因偿付能力减仓，更多是受海外局势紧张、全球“类滞胀”交易升温、“春季躁动”行情消退及资金风险偏好回落影响 [8] - 短期需等待指数层面企稳信号，例如日K线连续3天不创新低 [5][8] - 指数企稳需关注三个信号：海外局势出现逆转修复信号（如霍尔木兹海峡通行及国际油价）、宽基指数ETF再次大幅放量并配合技术形态修复、4月底业绩层面影响消退 [5][8] - 中期驱动因素包括：财政及货币政策“双宽松”基调延续、居民储蓄资产持续入市、“反内卷”改善上市公司业绩、全球AI科技持续突破 [8] 海外“类滞胀”交易分析 - 美伊冲突下，市场开始交易“类滞胀”逻辑，表现为权益市场承压（尤其久期长的科技股）、必需消费及红利风格占优、贵金属及工业金属调整、美元指数走高、美债收益率上行、国际油价高位震荡 [9] - 回顾历史，海外“滞胀”交易通常由资源品（尤其是能源品）供给危机引发，冲击呈现两阶段特征：第一阶段交易“胀”（通胀抬升），第二阶段交易“滞”（经济增速承压） [9] - 第一阶段，股市中对涨价敏感的行业（如能源品）表现较好，长久期资产受拖累；第二阶段，黄金、红利资产、债券等避险资产受益于降息预期 [9] - 目前全球市场仍在交易第一阶段“胀”的预期，后续走向取决于美伊冲突持续时间及霍尔木兹海峡何时解封 [9] - 经验法则预计：若霍尔木兹海峡封锁达一个月，可能加速“胀”的交易；若封锁达三个月，全球主要经济体石油战略储备将捉襟见肘，市场可能开始交易“滞”的逻辑 [9] 重点跟踪与宏观环境 - **逆周期调节发力**：中国人民银行党委会议强调坚定维护金融市场平稳运行，研究建立对非银金融机构的流动性支持机制，金融法草案征求意见旨在建立健全风险快速反应机制 [10][11] - **国内经济数据**：1—2月份国内经济起步有力，规模以上工业增加值同比增长6.3%，社会消费品零售总额同比增长2.8%，固定资产投资同比增长1.8%（上年全年为下降3.8%） [12] - **房地产市场**：2月份一线城市新建商品住宅销售价格环比由上月下降0.3%转为持平，为2025年5月以来首次环比止跌，释放楼市止跌回稳积极信号 [13] - **美联储议息**：3月份美联储将联邦基金利率目标区间维持在3.5%至3.75%不变，符合预期，点阵图显示2026、2027年底利率预期中值分别为3.4%、3.1% [14][15] - **地缘政治**：伊朗局势存在较大不确定性，美伊战争可能持久化，主要通过油价影响全球资本市场，需重点跟踪国际油价走势 [16] A股行情回顾 - 上周（3.16-3.20）主要股指表现：上证指数下跌3.38%，收报3957.05点；深证成指下跌2.90%；中小100下跌3.86%；创业板指上涨1.26% [17] - 行业板块方面，通信、银行、食品饮料涨幅居前 [17] - 沪深两市日均成交额为21954.07亿元，较前一周下降11.45% [17] - 风格上大盘股占优，上证50下跌2.47%，中证500下跌5.82% [17] - 商品市场：ICE轻质低硫原油连续下跌0.53%，COMEX黄金下跌11.26%，南华铁矿石指数上涨0.49%，DCE焦煤下跌0.64% [17] 投资建议 - 近期可关注四大方向：（1）高股息红利资产，如煤炭、石油、交通运输 [5][18]；（2）“HALO交易”利好的电力、公用事业、交运设施、有色金属、钢铁 [5][18]；（3）业绩高增长的科技方向，如光模块、PCB、存储 [5][18]；（4）两会利好方向，如服务消费、未来能源、脑机接口 [5][18]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：风格组相对拥挤度模型[127] * **模型构建思路**：通过计算不同风格指数换手率标准化值的差异及其历史分位，来衡量两种风格之间的相对交易拥挤程度，以判断其配置风险或性价比[71] * **模型具体构建过程**： 1. 对于风格A和风格B，分别计算其近252日平均换手率[127] 2. 将风格A和风格B的换手率序列，在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A与Z-score_B[127] 3. 计算二者差值：差值 = Z-score_A - Z-score_B[127] 4. 计算该差值的滚动6年历史分位数（历史数据量满1年且不足6年时，以全部历史数据进行计算），该分位数即为风格A相对于风格B的相对拥挤度[127] 2. **模型名称**：风格指数累计超额净值模型[128] * **模型构建思路**：以万得全A指数为基准，计算各风格指数相对于基准的累计超额表现，用于跟踪风格轮动和相对强弱[128] * **模型具体构建过程**： 1. 设定基准日（例如2020年1月4日）[128] 2. 将各风格指数及万得全A指数的每日收盘点数除以各自在基准日的收盘点数，得到各自的累计净值[128] 3. 将各风格指数在每一交易日的累计净值，除以同一交易日的万得全A指数累计净值，得到该风格指数相对于万得全A指数的累计超额净值[128] 3. **模型名称**：机构调研活跃度分位数模型[129] * **模型构建思路**：通过计算板块或行业日均机构调研次数的标准化值相对于全市场的差异及其历史分位，来衡量机构关注度的相对热度[129] * **模型具体构建过程**： 1. 对于特定板块（指数、行业），计算其近n个交易日的“日均机构调研次数”[129] 2. 将该日均调研次数序列在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[129] 3. 将上述标准化结果与万得全A指数的标准化结果作差，得到“机构调研活跃度”[129] 4. 最后计算该“机构调研活跃度”的滚动y年历史分位数（长期口径：n=126，y=6年；短期口径：n=63，y=3年）[129] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：滚动季度夏普率[35] * **因子构建思路**：计算万得全A指数滚动一个季度的夏普比率，作为衡量市场情绪风险的指标，极端高位可能预示市场情绪高峰后的调整风险[35] * **因子具体构建过程**：报告未详细说明具体计算窗口和参数，但核心是计算指数在过去一个季度时间窗口内的收益率均值与标准差之比，即夏普比率 2. **因子名称**：股债性价比（ERP）[51] * **因子构建思路**：通过计算股票市场市盈率倒数与无风险利率（国债收益率）的差值，来衡量投资股票相对于债券的预期超额收益，即风险溢价[51] * **因子具体构建过程**： 1. 计算指数市盈率（PE_TTM）的倒数：$$1 / PE\_TTM$$[51] 2. 减去10年期中债国债到期收益率：$$ERP = 1 / PE\_TTM - 10年期国债到期收益率$$[51] 3. 将计算出的ERP值置于历史时间序列中计算其百分位，以判断当前性价比高低[51][59] 3. **因子名称**：成交热度[25] * **因子构建思路**：使用周度日均自由流通换手率的历史分位值来衡量板块或行业的交易活跃度[25] * **因子具体构建过程**：计算特定板块或行业当周的日均自由流通换手率，然后计算该值在历史时间序列（例如自2005年1月1日以来）中的百分位[25] 4. **因子名称**：长江动量因子[63] * **因子构建思路**：以最近一年收益率减去最近一个月收益率（剔除涨停板）作为动量指标，筛选A股市场中动量特征强且流动性高的股票[63] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体公式，但构建逻辑为：动量指标 = 最近一年股票收益率 - 最近一个月股票收益率（需剔除涨停板影响）[63] 5. **因子名称**：长江反转因子[63] * **因子构建思路**：以最近一个月股票收益率作为筛选指标，选择A股市场中反转效应强、流动性好的股票[63] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体公式，但构建逻辑为直接使用最近一个月股票收益率作为反转因子指标[63] 模型的回测效果 *本报告为市场跟踪周报，未提供量化模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。* 因子的回测效果 *本报告为市场跟踪周报，未提供量化因子的历史IC、IR、多空收益等传统因子测试结果。报告主要通过展示因子当前状态（如历史分位）及其与市场表现的近期关系来进行分析。*

行业投资评级 - 维持非银金融板块“看好”评级 [1][8] 核心观点 - 近期市场波动较大，风格转向防御模式，推荐商业模式成熟、有望充分受益于规模效应的中国财险，并建议关注江苏金租 [8] 保险板块 - 新能源车险自主定价系数区间由[0.6-1.4]扩围至[0.55-1.45]，险企在定价端获得更灵活空间，预计对车险业务承保利润构成利好 [4] - 2026年截至3月20日，险资参与了11家港股IPO公司的基石投资，认购总数量约2518万股，总认购金额约17.14亿港元 [5] - 2025年全年，险资共参与12家港股IPO基石投资，4家险资总认购8025.7万股，总金额26.2亿港元 [5] - 2026年以来港股30家IPO首日收盘涨跌幅平均为**29%**，其中险资参与的11家IPO首日收盘涨跌幅平均为**42%**，显示险资投资项目质量较优 [5] - 监管支持保险资金增加入市比例，港股IPO打新投资收益可观，险资积极参与港股基石认购或有利于增强权益投资的业绩弹性 [5] 证券板块 - 蚂蚁集团对耀才证券金融的要约收购已通过审批，预计3月30日完成交割，耀才证券的本地客户资源与金融牌照，结合蚂蚁的技术与流量优势，有望形成“互联网科技+财富管理”的差异化竞争优势，中期或推动财富管理行业数字化转型和科技投入 [6] - 中证协发布《证券公司关键岗位能力素质模型系列（投资顾问类）》，在经纪业务向财富管理服务模式转型背景下，该模型为券商打造专业化投顾队伍、实现人才选育提供实操指引 [6] 多元金融板块 - 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确提出“稳步发展期货、衍生品和资产证券化，加强交易监管和投资者保护”，系国家首次从战略规划高度为期货市场发展定调，政策重视度上升 [7] - 受国际局势影响，大宗商品价格波动剧烈，期货投机、套保需求快速增加，期货行业景气度有望提升 [7] 重点行业数据 - 报告包含图表分析，内容涵盖日均股基成交额变动、两融余额变动、新发公募基金份额变动、新发股混公募基金份额变动、24年-26年2月月度IPO及再融资募集资金、25年-26年1月期货公司整体营收及净利润变化 [10][11][16][17][26] 重点公司公告 - **东方财富**：2025年实现总营收**160.7**亿元，同比**+38.46%**；归母净利润**120.8**亿元，同比**+25.75%**；加权平均ROE达**14.03%**，同比**+1.39pct** [19] - **众安在线**：2025年实现总保费**357.35**亿元，同比**+6.9%**；保险服务收入**334.85**亿元，同比**+5.5%**；经调整归母净利润**18.00**亿元，同比**+198.3%**；承保利润**14.12**亿元，同比**+42.5%**，连续第五年承保盈利 [20] - **首创证券**：2025年实现总营业收入**25.28**亿元，同比**+4.58%**；归母净利润**10.56**亿元，同比**+7.26%**；加权平均ROE为**7.78%**，同比**+0.09pct** [21] - **湘财股份**：其全资子公司湘财证券2025年实现营业总收入**20.12**亿元，同比**+21.94%**；归母净利润**5.30**亿元，同比**+118.08%** [22] - **阳光保险**：2025年实现归母净利润**63.1**亿元，同比**+15.7%**；寿险新业务价值**76.4**亿元，同比**+48.2%**；内含价值达**1207.8**亿元，同比**+4.3%**；财险承保综合成本率为**102.1%**，同比**+2.4pct**；净投资收益率、总投资收益率和综合投资收益率分别为**3.7%**、**4.8%**、**6.1%**，同比**-0.5pct**、**+0.5pct**、**-0.4pct** [23] - **友邦保险**：2025年实现新业务价值**55.16**亿美元，同比**+15%**；税后营运溢利**71.36**亿美元，每股上升**12%**；董事会建议增派末期股息**10%**至每股**144.08**港仙，全年股息总额达每股**193.08**港仙，较2024年增加**10%**；批准新一轮**17**亿美元股份回购 [27]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：基金仓位测算模型**[2][13] * **模型构建思路**：通过数理统计方法估算公募主动权益基金在特定行业（如有色金属）上的配置比例，以监测机构资金的持仓变化[2][13][26]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅提及模型用于估算基金仓位，并给出了具体时点的测算结果（如1月30日有色金属仓位10.5%，3月20日降至8.7%）[2][13][14]。 2. **模型名称：价格分段体系**[16][19] * **模型构建思路**：对指数（如上证综指）价格走势进行分析和分段，以识别不同时间周期（如日线、周线）下的市场结构状态[16][19]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建算法和公式，主要通过图表（图1）展示分段结果，图中包含“dea”指标，可能涉及移动平均线或类似技术指标的计算[19]。 3. **模型名称：微观市场结构择时模型（知情交易者活跃度指标）**[17][20] * **模型构建思路**：构建一个反映“知情交易者”活跃程度的指标，用于判断市场内部结构变化，辅助择时[17][20]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该指标的具体构建算法和计算公式，仅展示了该指标的历史走势图（图2），并说明其与市场走势的同步关系[17][20]。 模型的回测效果 （报告未提供上述模型的量化回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。） 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BARRA风格因子体系**[22][23][25] * **因子构建思路**：采用经典的BARRA多因子模型框架，从多个维度（基本面、市场、风险等）拆解股票收益来源，以监测市场风格偏好[22][23][25]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述每个因子的具体计算公式，但列举了所监测的因子类别及名称，包括： * 基本面类因子：换手、财务杠杆、盈利波动、盈利质量、盈利能力、投资质量、长期反转、EP价值、BP价值、成长[23][25]。 * 市场与风险类因子：动量、非线性市值、市值、波动率、股息率[23][25]。 * 报告还提到了“残差波动率”（可能为“Residual Volatility”的翻译）因子[23]。 * **因子评价**：该因子体系被用于有效监测市场风格偏好的变化，例如报告指出本周基本面因子表现分化，资金偏好成长多于价值，交易类因子中高波动股票占优，市值风格上大盘股相对占优[22][25]。 因子的回测效果 1. **BARRA风格因子**，**本周收益**：换手 -0.4%，财务杠杆 -0.3%，盈利波动 0.4%，盈利质量 0.0%，盈利能力 0.1%，投资质量 -0.2%，长期反转 0.0%，EP价值 -0.4%，BP价值 -0.3%，成长 0.1%，动量 -0.6%，非线性市值 0.1%，市值 0.5%，波动率 0.7%，残差波动率 0.1%，股息率 0.5%[23]。 （报告仅提供了因子在特定一周内的收益表现，未提供长期历史回测指标如IC、IR、多空收益等。）

量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[5][8] * **模型构建思路**：通过构建分歧度、流动性、景气度三个维度的指标，综合判断市场状态，进行择时判断[5][8]。 * **模型具体构建过程**：模型基于三个核心指标进行判断： 1. **分歧度**：衡量市场参与者观点的离散程度，上行趋势表示市场分歧加大[5][8]。 2. **流动性**：衡量市场资金面的松紧程度，下行趋势表示流动性趋紧[5][8]。 3. **景气度**：衡量宏观经济或企业盈利的景气程度，下行趋势表示景气度回落[5][8]。 综合三个指标的趋势（上行或下行）进行组合判断，例如“分歧度↑-流动性↓-景气度↓”对应“震荡下跌”的市场判断[5][8]。 2. **模型名称：热点趋势ETF策略**[32] * **模型构建思路**：基于ETF价格形态（最高价与最低价）的上涨趋势和短期市场关注度（换手率）来筛选ETF，构建投资组合[32]。 * **模型具体构建过程**： 1. **形态筛选**：首先筛选出最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[32]。 2. **构建支撑阻力因子**：根据最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，构建支撑阻力因子[32]。 3. **关注度筛选**：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率/近20日换手率最高的10只ETF，即短期市场关注度明显提升的品种[32]。 4. **组合构建**：对最终选出的10只ETF采用风险平价方法构建投资组合[32]。 3. **模型名称：融资-主动大单资金流共振策略**[40] * **模型构建思路**：结合融资融券资金流和主动大单资金流两个维度，寻找资金面产生共振的行业进行配置[37][40]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：计算行业个股的（融资净买入-融券净卖出）并加总，经过Barra市值因子中性化处理，取最近50日均值后的两周环比变化率[40]。 2. **构建行业主动大单资金因子**：计算行业主动大单净流入，经过最近一年成交量时序中性化处理，得到排序分位，并取最近10日均值[40]。 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，剔除融资融券因子头部的行业，以提高策略稳定性[40]。 4. **行业剔除**：进一步剔除大金融板块[40]。 4. **模型名称：全天候配置模型**[44] * **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，构建不依赖宏观预测、追求长期收益稳定的分散化投资组合[44]。 * **模型具体构建过程**：采用循环对冲设计对冲构型，绕过宏观因素刻画，直接针对资产波动进行长期收益平衡[44]。按风险水平分为两个版本： 1. **高波版**：采用“四层结构化-股债金风险平价”构型[44][48]。 2. **低波版**：采用“五层结构化-风险预算”构型[44][53]。 模型的回测效果 1. **三维择时框架**：模型保持“震荡下跌”判断[5][8]。 2. **热点趋势ETF策略**：组合2025年以来收益58.34%，相比沪深300指数的超额收益为38.80%[5][32]。 3. **融资-主动大单资金流共振策略**：策略2018年以来费后年化超额收益14.3%，IR 1.4[40]。策略上周（截至报告期）实现-2.53%的绝对收益与1.88%的超额收益（相对行业等权）[40]。 4. **全天候配置模型（高波版）**：截至2025年，年化收益率11.8%，年平均最大回撤3.6%，夏普比率1.9[53]。2026年以来收益率1.9%[5][53]。 5. **全天候配置模型（低波版）**：截至2025年，年化收益率6.7%，年平均最大回撤2.0%，夏普比率2.4[53]。2026年以来收益率1.1%[5][53]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风格因子（市值、盈利收益率、成长等）**[56] * **因子构建思路**：报告跟踪了包括市值、贝塔、动量、波动率、非线性市值、价值、流动性、盈利收益率、成长、杠杆在内的多个风格因子表现[57]。 * **因子具体构建过程**：未详细说明具体计算方式，但提及风格因子收益为多头减空头的收益表现[56][57]。 2. **因子名称：过去1个月的收益率标准差 (return std 1m)**[61][62] * **因子构建思路**：使用股票过去1个月收益率的标准差来衡量其近期波动[61][62]。 * **因子具体构建过程**：计算个股过去1个月（约21个交易日）日收益率的样本标准差[62]。 3. **因子名称：近63交易日平均换手率的自然对数 (swap 3m)**[61][62] * **因子构建思路**：使用近期换手率的自然对数来度量股票的流动性或交易活跃度[61][62]。 * **因子具体构建过程**：计算个股最近63个交易日的平均换手率，然后取其自然对数[62]。 4. **因子名称：过去1个月的平均换手率 (turnover mean 1m)**[61][62] * **因子构建思路**：使用近期平均换手率直接度量股票的流动性或交易活跃度[61][62]。 * **因子具体构建过程**：计算个股过去1个月（约21个交易日）的日换手率平均值[62]。 5. **因子名称：评级上下调差/评级上下调和 (est num diff)**[63][64] * **因子构建思路**：通过分析师评级上调与下调的家数差异，衡量市场对个股的一致预期变化[63][64]。 * **因子具体构建过程**：因子定义为（评级上调家数 - 评级下调家数）/（评级上调家数 + 评级下调家数）[64]。 6. **因子名称：十二个月残差动量 (specific mom12)**[63][64] * **因子构建思路**：使用剔除市场风险后的残差收益来衡量个股的特异性动量[63][64]。 * **因子具体构建过程**：未给出具体公式，但通常为个股过去12个月收益率对市场指数收益率回归后的残差序列计算的动量[64]。 7. **因子名称：近一个月一致预期净利润变化（FY1）占比 (mom1 np fy1)**[63][64] * **因子构建思路**：衡量近期市场对个股未来一年净利润一致预期的调整幅度[63][64]。 * **因子具体构建过程**：因子定义为（当前一致预测净利润FY1 - 1个月前一致预测净利润FY1）/ abs(1个月前一致预测净利润FY1)[64]。 8. **因子名称：单季度净利润同比增长 (考虑快报、预告) (yoy np q adv)**[63][64] * **因子构建思路**：使用包含业绩快报和预告信息的最新单季度净利润同比增长数据[63][64]。 * **因子具体构建过程**：未给出具体公式，但为基于最新财务信息（含快报、预告）计算的单季度净利润同比增长率[64]。 因子的回测效果 1. **风格因子（最近一周）**：市值因子收益1.59%，盈利收益率因子收益0.76%，成长因子收益0.42%，贝塔因子收益-2.34%，动量因子收益-2.20%，波动率因子收益-0.79%，流动性因子收益-1.87%[56][57]。 2. **过去1个月的收益率标准差 (return std 1m)**：近一周多头超额收益1.27%，近一个月多头超额收益1.14%[61][62]。 3. **近63交易日平均换手率的自然对数 (swap 3m)**：近一周多头超额收益1.26%，近一个月多头超额收益0.83%[61][62]。 4. **过去1个月的平均换手率 (turnover mean 1m)**：近一周多头超额收益1.26%，近一个月多头超额收益1.12%[61][62]。 5. **评级上下调差/评级上下调和 (est num diff)**：最近一年在沪深300指数中的多头超额收益33.24%[63][64]。 6. **十二个月残差动量 (specific mom12)**：最近一年在沪深300指数中的多头超额收益32.93%[63][64]。 7. **近一个月一致预期净利润变化（FY1）占比 (mom1 np fy1)**：最近一年在中证500指数中的多头超额收益16.98%[63][64]。 8. **单季度净利润同比增长 (考虑快报、预告) (yoy np q adv)**：最近一年在中证1000指数中的多头超额收益22.83%[63][64]。