核心观点 报告的核心观点是：上周市场交易热度与主要指数波动率继续回升，但不同资金主体的行为出现分化。北上资金活跃度显著回升并成为主要买入力量，而两融活跃度有所回落且ETF被机构净赎回，主动偏股基金仓位则继续回升。分析师对全A的盈利预测进行了结构性调整，对不同板块和风格的预期存在差异。 宏观流动性 - 美元指数有所回升，中美10年期国债利差“倒挂”程度加深 [2][13] - 10年期美债名义利率与实际利率均回升，其背后隐含的通胀预期回升 [2][13] - 离岸美元流动性边际宽松，3个月日元/欧元与美元互换基差均回升 [2][18] - 国内银行间资金面整体均衡、先紧后松，DR001与R001均上升，期限利差(10Y-1Y)收窄 [2][18] 市场交易热度与波动 - 市场整体交易热度继续回升，军工、纺服、轻工、商贸零售、消费者服务等板块的交易热度均处于80%历史分位数以上 [3][24] - 主要指数波动率均回升，包括中证1000、沪深300、中证500、上证50、科创50、创业板指、深证100 [31] - 行业层面，通信、电力设备及新能源（电新）、电子、化工板块的波动率依然处于80%历史分位数以上 [3][31] - 市场流动性指标回落，石油石化板块的流动性指标在80%历史分位数以上 [36] 机构调研与分析师预测 - 电子、医药、机械、电新、计算机等板块的机构调研热度居前，商贸零售、石油石化、电子、汽车、家电等板块的调研热度环比上升 [4][42] - 分析师分别下调/上调了全A的2025年/2026年的净利润预测 [4][51] - 行业上，房地产、交通运输、化工、电新、机械等板块的2025年与2026年净利润预测均被上调 [4][59] - 指数上，创业板指的2025年与2026年净利润预测均被下调，上证50的2025/2026年预测分别被上调/下调，沪深300的2025/2026年预测分别被上调/下调，中证500的2025/2026年预测分别被下调/上调 [4][68] - 风格上，小盘成长与小盘价值的2025年与2026年净利润预测均被上调，中盘成长的两年预测均被下调，大盘成长的2025/2026年预测分别被上调/下调，大盘价值的2025/2026年预测分别被上调/下调，中盘价值的2025/2026年预测分别被下调/上调 [4][73] 北上资金动向 - 北上资金交易活跃度回升，近5日买卖总额占全A成交额之比从上上周的9.99%回升至上周的10.13% [5][82] - 上周北上资金整体大幅净买入A股 [5][88] - 基于前10大活跃股口径，北上在有色金属、国防军工、汽车等板块的买卖总额之比上升，在电子、通信、电新等板块回落 [5][90] - 基于持股数量小于3000万股的标的口径，北上主要净买入电子、国防军工、有色金属等板块，净卖出食品饮料、纺织服装等板块 [5][92] 两融资金动向 - 两融活跃度有所回落，但仍处于2025年11月以来的相对高位，上周两融投资者净卖出22.73亿元 [6][97] - 行业上，两融主要净买入国防军工、电力及公用事业、传媒等板块，净卖出非银行金融、通信、电子等板块 [6][97] - 电力及公用事业、家电、食品饮料等板块的融资买入占比环比上升 [6][103] - 风格上，两融净买入大盘成长与小盘成长，净买入中盘价值与小盘价值，净卖出大盘价值 [6][107] 龙虎榜交易 - 龙虎榜交易热度继续回升，上周龙虎榜买卖总额及其占全A成交额之比均延续上升 [6][111] - 行业层面，国防军工、商贸零售、传媒等板块的龙虎榜买卖总额占成交额之比相对较高且仍在上升 [6][111] 公募基金与ETF动向 - 主动偏股基金（偏股混合型与普通股票型）的股票仓位继续回升 [7][117] - 剔除涨跌幅因素后，主动偏股基金主要加仓通信、电新、电子等板块，主要减仓国防军工、消费者服务、传媒等板块 [7][117] - 风格上，主动偏股基金与大盘成长、中盘成长、中盘价值、小盘价值的相关性上升，与小盘成长、大盘价值的相关性回落 [7] - 上周新成立权益基金规模回落，其中主动型新成立规模回落，被动型新成立规模回升 [7] - 上周ETF再度被净赎回，且以机构持有为主的ETF净赎回为主，个人持有为主的ETF被小幅净申购 [7] - 从跟踪指数看，中证A500、创业板50、券商等相关的ETF被主要净申购，而上证50、沪深300、中证500等ETF被主要净赎回 [7] - 从行业拆分看，ETF主要净买入有色金属、钢铁、非银行金融等板块，净卖出电子、国防军工、计算机等板块 [7]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：微盘股/茅指数轮动模型**[2][17][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，进行大小盘风格轮动配置[17][24]。 * **模型具体构建过程**： 1. **计算相对净值**：计算微盘股指数与茅指数的相对净值（微盘股指数净值 / 茅指数净值）[17]。 2. **计算年均线**：计算该相对净值的243日移动平均线（年均线）[17]。 3. **计算动量斜率**：分别计算微盘股指数和茅指数过去20日收盘价的斜率[17]。 4. **生成轮动信号**： * 当微盘股/茅指数相对净值 **高于** 其243日均线时，初始倾向投资微盘股；反之则倾向投资茅指数[24]。 * 结合动量斜率进行最终判断：当微盘股与茅指数的20日斜率方向相反，且其中一方为正时，选择投资斜率为正的指数[24]。 2. **模型名称：微盘股择时风控模型**[17][24] * **模型构建思路**：通过监控宏观利率和波动率拥挤度指标，对微盘股投资进行中期风险控制，在风险过高时发出平仓信号[17]。 * **模型具体构建过程**： 1. **计算风险指标**： * 计算十年期国债到期收益率的同比变化率（YoY）[17]。 * 计算微盘股波动率拥挤度的同比变化率（YoY）[17]。 2. **设置风险阈值**：十年期国债利率同比的阈值为30%，波动率拥挤度同比的阈值为55%[17][24]。 3. **生成风控信号**：当 **任一指标** 触及或超过其对应阈值时，模型发出平仓信号[24]。 3. **模型名称：宏观择时模型**[39][40] * **模型构建思路**：基于经济增长和货币流动性等多个宏观维度的信号，综合判断中期权益资产（股票）的推荐配置仓位[39][40]。 * **模型具体构建过程**：模型细节请参阅专题报告。本报告展示了其输出结果：模型分别对经济增长和货币流动性维度给出信号强度（百分比），并综合生成股票仓位建议[39][40]。例如，截至11月30日，经济增长信号强度为50%，货币流动性信号强度为60%，综合推荐的股票仓位为55%[40]。 模型的回测效果 1. **宏观择时模型**，2025年年初至今收益率13.57%[39]，同期Wind全A收益率25.65%[39]，超额收益表现参见图表[42][43]。 2. **微盘股/茅指数轮动模型**，截至2025年12月31日，微盘股对茅指数的相对净值为2.08[17]，高于其243日均线1.81[17]，但微盘股20日斜率0.01%等于茅指数20日斜率0.01%[17]，模型发出轮动至茅指数的信号[2][17]。 3. **微盘股择时风控模型**，截至2025年12月31日，十年期国债利率同比为10.27%[17]，未触及30%阈值；波动率拥挤度同比为-9.22%[17]，未触及55%阈值；因此中期风控信号未触发[2][17]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：一致预期因子**[44][56] * **因子构建思路**：使用分析师一致预期数据，捕捉市场对未来盈利预期的变化[56]。 * **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[58]。 * `ROE_FTTM_Chg3M`：未来12个月一致预期ROE过去3个月的变化率[58]。 * `TargetReturn_180D`：一致预期目标价相对于目前股价的收益率[58]。 2. **因子名称：市值因子**[44][56] * **因子构建思路**：捕捉规模效应，通常小市值股票长期表现可能优于大市值股票[56]。 * **因子具体构建过程**： * `LN_MktCap`：流通市值的自然对数[56]。 3. **因子名称：成长因子**[44][56] * **因子构建思路**：衡量公司的成长性，营收或利润增长更快的公司可能获得溢价[56]。 * **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[56]。 * `OperatingIncome_SQ_Chg1Y`：单季度营业利润同比增速[56]。 * `Revenues_SQ_Chg1Y`：单季度营业收入同比增速[58]。 4. **因子名称：反转因子**[44][58] * **因子构建思路**：捕捉股价的均值回复现象，过去一段时间跌幅较大的股票未来可能反弹，涨幅过大的股票可能回调[58]。 * **因子具体构建过程**：包含多个不同时间窗口的收益率，例如： * `Price_Chg20D`：20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**[44][58] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利能力和财务稳健性[58]。 * **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[58]。 * `GrossMargin_TTM`：过去12个月毛利率[58]。 * `Revenues2Asset_TTM`：过去12个月营业收入/总资产均值[58]。 6. **因子名称：技术因子**[44][58] * **因子构建思路**：基于价量数据，捕捉市场交易行为和技术形态[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]。 * `Turnover_Mean_20D`：20日换手率均值[58]。 * `Skewness_240D`：240日收益率偏度[58]。 7. **因子名称：价值因子**[44][56] * **因子构建思路**：寻找价格低于其内在价值的股票，常用估值指标衡量[56]。 * **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[56]。 * `EP_FTTM`：未来12个月一致预期净利润/最新市值[56]。 * `SP_TTM`：过去12个月营业收入/最新市值[56]。 8. **因子名称：波动率因子**[44][58] * **因子构建思路**：捕捉波动率效应，低波动股票长期风险调整后收益可能更优[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]。 9. **因子名称：可转债正股成长因子**[53][54] * **因子构建思路**：从可转债对应的正股出发，使用预测正股成长的因子来构建可转债择券因子[53]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体公式，但指出其构建逻辑是从预测正股的因子衍生而来[53]。 10. **因子名称：可转债正股财务质量因子**[53][54] * **因子构建思路**：从可转债对应的正股出发，使用衡量正股财务质量的因子来构建可转债择券因子[53]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体公式，但指出其构建逻辑是从预测正股的因子衍生而来[53]。 11. **因子名称：可转债正股一致预期因子**[54] * **因子构建思路**：从可转债对应的正股出发，使用正股的一致预期因子来构建可转债择券因子[53]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体公式。 12. **因子名称：可转债正股价值因子**[54] * **因子构建思路**：从可转债对应的正股出发，使用正股的价值因子来构建可转债择券因子[53]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体公式。 13. **因子名称：可转债估值因子**[53][54] * **因子构建思路**：直接基于可转债自身的估值指标进行择券[53]。 * **因子具体构建过程**：选取了平价底价溢价率作为因子[53]。 因子的回测效果 （以下结果基于“今年以来”时间区间，股票池为“全部A股”，指标为IC均值）[45] 1. **一致预期因子**，IC均值1.97%[45] 2. **市值因子**，IC均值3.25%[45] 3. **成长因子**，IC均值1.54%[45] 4. **反转因子**，IC均值6.56%[45] 5. **质量因子**，IC均值0.52%[45] 6. **技术因子**，IC均值8.84%[45] 7. **价值因子**，IC均值3.99%[45] 8. **波动率因子**，IC均值8.76%[45] （以下结果为上周表现，股票池为“全部A股”，指标为IC均值）[45] 9. **一致预期因子**，IC均值-2.10%[45] 10. **市值因子**，IC均值-1.84%[45] 11. **成长因子**，IC均值2.87%[45] 12. **反转因子**，IC均值7.96%[45] 13. **质量因子**，IC均值5.87%[45] 14. **技术因子**，IC均值19.20%[45] 15. **价值因子**，IC均值5.04%[45] 16. **波动率因子**，IC均值18.68%[45]

港股市场整体展望与配置建议 - 核心观点：在多重积极因素共振下，港股市场交投活跃度有望持续上升，预计整体将呈现震荡上行态势 [1] - 配置建议关注科技板块，因其仍是中长期投资主线，在产业链涨价、并购重组、国产化替代等多重利好共振下，有望震荡上行 [1] - 配置建议关注消费板块，其有望持续受益于政策支持，且当前估值处于相对低位，中长期上涨空间较大 [1] 近期市场表现回顾 - 港股上周（2025年12月29日至2026年1月2日）整体上涨2.01%，恒生科技指数上涨4.31% [2] - 行业层面，一级行业中信息技术、能源、材料行业指数涨幅居前，分别上涨4.54%、3.97%、2.98% [2] - 行业层面，日常消费、公用事业、医疗保健行业指数跌幅居前，分别下跌2.25%、1.6%、0.59% [2] - 二级行业中，半导体、国防军工、石油石化、软件服务、造纸与包装行业指数涨幅居前 [2] - 二级行业中，家庭用品、耐用消费品、消费者服务、日常消费零售、纺织服装行业指数跌幅居前 [2] 市场流动性分析 - 上周港交所日均成交额为1,711.9亿港元，较前一周增加312.64亿港元 [3] - 上周日均沽空金额为199.27亿港元，较前一周增加29.61亿港元，但沽空金额占成交额比例的日均值为11.78%，较前一周下降0.22个百分点 [3] - 上周南向资金累计净流出38.1亿港元，较前一周净流入额减少63.71亿港元 [3] 市场估值与风险偏好 - 截至2026年1月2日，恒生指数的市盈率、市净率分别为12.09倍、1.23倍，分别较上周五上涨2.36%，分别处于2010年以来79%、56%分位数水平 [4] - 恒生科技指数的市盈率、市净率分别为23.8倍、3.15倍，分别处于2010年以来36%、66%分位数水平 [4] - 10年期美国国债到期收益率较上周五上行5个基点至4.19%，港股恒生指数的风险溢价率为4.08%，为3年滚动均值负1.82倍标准差，处于2010年以来4%分位 [4] - 10年期中国国债到期收益率较上周五上行0.97个基点至1.8473%，港股恒生指数的风险溢价率为6.42%，为均值（3年滚动）负1.71倍标准差，处于2010年以来40%分位 [4] - 恒生沪深港通AH股溢价指数较上周五下降2.26点至120.89，处于2014年以来19%分位数水平 [4]

核心观点 - 报告认为2025年A股市场表现强劲，沪指全年累计上涨逾18%，深证成指上涨近30%，创业板指全年大涨近50% [1][4][6] - 报告展望后市，认为春节前市场整体仍具备一定的上行空间，短期若有调整可视为逢低布局的机会，市场情绪有望保持积极，风险偏好或将维持在较高水平 [6] - 报告建议在板块选择方面重点关注红利、TMT、消费等板块 [6] 市场表现总结 - 2026年1月5日当日，上证指数收盘3968.84点，微涨0.09%，深证成指收盘13525.02点，下跌0.58%，创业板指收盘3203.17点，下跌1.23% [2] - 从行业板块看，当日申万一级行业中涨幅前五为国防军工(2.13%)、传媒(1.54%)、房地产(1.13%)、有色金属(1.09%)、社会服务(1.04%)，跌幅前五为通信(-1.35%)、农林牧渔(-1.10%)、电子(-1.02%)、综合(-0.93%)、电力设备(-0.90%) [3] - 从概念板块看，当日涨幅前五为小红书概念(2.88%)、快手概念(2.49%)、中船系(2.30%)、中韩自贸区(2.25%)、军工信息化(2.22%)，跌幅前五为硅能源(-1.03%)、有机硅概念(-0.99%)、液冷服务器(-0.98%)、钠离子电池(-0.86%)、福建自贸区(-0.84%) [3] - 盘面上，AI应用端持续拉升，商业航天概念反复活跃，机器人概念局部活跃 [4] 资金与技术面分析 - 从资金面看，沪深两市全天成交额超过2万亿元，但较上一个交易日缩量逾千亿元 [6] - 从技术分析角度看，沪指技术面呈现多空胶着状态，但技术形态上仍处于多头区间，支撑位暂未跌破，短期需关注压力位突破情况及量能变化 [6] - 报告指出近期A股市场连续上涨，行情明显呈现出流动性驱动的特征，随着年底集中冲量阶段过去，后续资金流入节奏已有放缓迹象，预计年初市场可能仍会出现一定波动 [6] 宏观与政策动态 - 国家发改委表示将把全国统一大市场建设向纵深推进，研究制定全国统一大市场建设条例，并安排2026年提前批“两重”项目约2200亿元，支持城市地下管网、高标准农田、三北工程、有效降低全社会物流成本等领域的281个项目 [5] - 国家统计局数据显示，12月份中国制造业采购经理指数(PMI)为50.1%，较上月上升0.9个百分点，指数升至扩张区间，显示制造业市场需求有所释放，企业生产较好扩张，制造业回升向好 [5]

行业与公司 * 纪要主要涉及**A股市场**、**港股市场**（特别是恒生科技指数）及相关行业板块[2][4][14][15] * 提及的**具体公司**包括光模块龙头**新易盛**、**中际旭创**，石油龙头**中石油**、**中海油**，以及港股**中芯国际H股**等[4][12][15] 核心观点与论据 市场整体走势与驱动力 * 对**2026年市场整体走势**持乐观态度，中线格局向上，短期可能面临震荡调整[2][4] * 市场向上的**三大驱动力**： * **A500指数**强劲：2024年12月10日至28日两周内增加接近**700亿份**，其中圣诞节一周增加接近**400亿份**[5] * **商业航天板块**火爆[5] * **光模块板块**持续创新高，自2024年12月8日AI ETF发行上市以来成为坚定买入力量[5] * 预计**马年春节期间**上证综指至少看到**4,200点**[4][18] 市场风险与不确定性 * 当前市场主要不确定性在于缺乏**明确的中线方向信号**，需等待权重板块（如券商股）给出类似2024年9月24日或2025年6月23-24日的标志性阳线确认[4][7] * 需警惕类似**2025年初的“挖坑”格局**，即长时间横盘后突然因调仓换股导致下跌[4][7] * 对**涨幅过大的板块**（如通信、有色金属）应谨慎追高，防止大幅回调风险[4][7][8] 板块与行业分析 * **光模块板块**：自2024年4月以来吸引大量资金，当前位置不宜随意接盘，其龙头股走势决定市场波动[4][9][11] * **券商板块**：若回踩年线附近再启动，则后续走势高度更有保障，是牛市中的优质品种[4][10][19] * **石油石化与国防军工**：石油龙头（中石油、中海油）年底创新高，可能因高分红率吸引资金；军工走强主要受商业航天热度带动，但基本面预期不理想[12] * **表现较差的行业**：食品饮料（特别是白酒）已连续五年下跌，向下空间可能有限[13] * **值得关注的行业与主题**： * **2026年1月及春节前后**：建议**顺周期成长小盘策略**，关注**传媒、计算机、汽车、机械**等行业，以及与**机器人、AI应用**相关的板块[4][12][21][26] * **高景气度主题**：电子计算机、通信、TMT相关主题（LED指数、专用计算机设备指数等）、化工、军工（航母指数）、央国企主题（央企军工指数、中字头指数）等[27] * **一级优势行业**：机械、电子、化工、消费者服务、通信、电芯、汽车、军工、有色、非银等[29] * **可落地的二级行业/主题**：塑料制品、旅游休闲、航空航天、有色金属制品、专用机械、汽车零部件、电子元器件、半导体、新能源动力系统等[31] 投资策略建议 * **总体策略**：保持仓位，不轻易减仓；不追高涨幅过大板块，关注**落后且有补涨需求**的板块（如半导体、芯片）[4][8][17] * **风格判断**：未来一两周及整个1月份，**中小市值风格可能偏强**，出现“小盘风格抢跑”[4][26][28] * **港股与A股联动**：港股节假日期间走强预示A股或迎“开门红”，但若港股冲高回落，A股也可能短期小幅回调[14] * **恒生科技指数**：2024年12月16日出现**MACD日线底背离**的底部信号，指数自低点已上涨超过**20%**，后续若回踩至5,500点或以下是买入机会[15][16] * **选股方法**：可寻找调整充分、形态与恒生科技走势相似的补涨板块和个股（如科创50），或关注回踩年线上方后再次上涨的图形[20][25] 其他重要内容 * **元旦节前市场表现**：窄幅震荡，创业板因光模块下跌收中阴线，显示资金恐高情绪[4][11] * **历史表现参考**：2024年表现突出的股票包括固态电池龙头（先导、杭可）、军工（成飞）等，均在年线附近启动[24] * **技术分析参考**：上证综指处于两个长期趋势线通道之间，若走出高角度向上通道，将是一轮强劲牛市[18]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告核心观点 12月31日转债过半行业上涨，估值环比抬升；中证转债指数环比上涨0.02%，中盘价值相对占优，转债市场成交情绪减弱；转债中枢提升，高价券占比提升，估值抬升；正股行业指数上涨占比过半，不同行业转债表现有差异 [1][2][3] 根据相关目录总结 市场概况 - 指数表现：中证转债指数环比涨0.02%，上证综指环比涨0.09%，深证成指环比降0.58%，创业板指环比降1.23%，上证50指数环比降0.18%，中证1000指数环比降0.03% [1] - 市场风格：中盘价值相对占优，大盘成长环比降0.82%，大盘价值环比降0.13%，中盘成长环比降0.42%，中盘价值环比涨0.45%，小盘成长环比涨0.14%，小盘价值环比降0.17% [1] - 资金表现：转债市场成交情绪减弱，可转债市场成交额746.80亿元，环比减0.50%；万得全A总成交额20657.88亿元，环比减4.43%；沪深两市主力净流出238.28亿元，十年国债收益率环比降1.09bp至1.85% [1] 转债价格与估值 - 转债价格：转债中枢提升，整体收盘价加权平均值134.60元，环比升0.07%；偏股型转债收盘价196.81元，环比降2.93%；偏债型转债收盘价119.10元，环比升0.21%；平衡型转债收盘价130.12元，环比升0.32%；130元以上高价券个数占比60.57%，环比升0.63pct；收盘价在100元以下个券为0只；价格中位数133.05元，环比升0.34% [2] - 转债估值：估值抬升，百元平价拟合转股溢价率34.04%，环比升0.50pct；整体加权平价101.47元，环比降0.36%；偏股型转债溢价率16.20%，环比降2.18pct；偏债型转债溢价率86.36%，环比降0.42pct；平衡型可转债溢价率26.25%，环比升1.08pct [2] 行业表现 - 正股行业：31日正股行业指数上涨占比过半，15个行业上涨，涨幅前三为国防军工（+2.13%）、传媒（+1.54%）、房地产（+1.13%）；跌幅前三为通信（-1.35%）、农林牧渔（-1.10%）、电子（-1.02%） [3] - 转债行业：转债市场17个行业上涨，涨幅前三为美容护理（+2.81%）、国防军工（+2.50%）、建筑材料（+1.45%）；跌幅前三为非银金融（-1.43%）、轻工制造（-1.32%）、钢铁（-0.69%） [3] - 不同类型行业表现：收盘价方面，大周期环比+0.18%、制造环比-0.02%、科技环比+0.86%、大消费环比+0.49%、大金融环比-0.76%；转股溢价率方面，大周期环比+0.45pct、制造环比+0.9pct、科技环比-0.7pct、大消费环比+0.15pct、大金融环比+0.22pct；转换价值方面，大周期环比-0.20%、制造环比-0.16%、科技环比+1.36%、大消费环比+0.55%、大金融环比-1.23%；纯债溢价率方面，大周期环比+0.27pct、制造环比+0.041pct、科技环比+1.5pct、大消费环比+0.59pct、大金融环比-0.94pct [3] 其他情况 - ETF份额：博时可转债ETF份额37.93亿份，净减少1540万份；海富通可转债ETF份额7.00亿份，净增加1370万份 [37][39] - 破底占比：破底占比0.26%，环比无变化 [36] - 收盘价区间占比：110元（含）以下占比2.36%，环比-0.01pct [38]

核心观点 - 报告核心观点为春季行情可期，主题成长突围，认为新年伊始国内外基本面线索相对有限，但国内流动性、政策预期有望继续支撑权益市场风险偏好，成长、主题投资有望更为受益 [2] - 中期继续看好政策支持显效、产业创新发展对权益市场中期向上的支撑 [2] - 配置上建议关注四个方向：一是内外需共振下景气向上的科技成长（TMT/创新药等）；二是有望受益于需求向好和技术升级的先进制造（新能源/军工等）；三是商品涨价预期的周期板块（有色/化工等）；四是低利率和中长期资金持续入市的环境下，红利资产仍具配置价值 [2] 近期市场动态与表现 - 上周A股延续涨势但交易热度集中，上证指数微涨0.13%，创业板指下跌1.25% [2] - 全A日均成交额回升至近2.1万亿元左右，环比上周增长8.3% [15] - 行业表现分化，31个申万一级行业中12个行业实现正收益，石油石化、国防军工、传媒行业领涨，涨幅分别为3.92%、3.05%和2.13% [2][15] - 主题投资活跃，稳定币、机器人、卫星等领域的概念指数涨幅较大，其中稳定币指数领涨，涨幅达7.0% [2][15] - 全球市场方面，美股三大指数下跌1%-1.5%，全球商品价格波动加大，全周现货黄金、白银、铂金分别下跌4.4%、8.2%、13.0%，国内碳酸锂下跌5.8% [2] 海外经济与市场环境 - 美国经济前景难言明朗，劳动力市场有韧性但制造业扩张放缓，12月美国标普制造业PMI录得51.8%，较11月的52.2%回落 [2] - 市场对美联储降息预期边际下修，截至1月3日，CME期货市场定价1月、3月降息概率为16.6%、51.1%（前一周为17.7%、53.3%） [2] - 地缘政治风险需跟踪，1月3日美国对委内瑞拉发动大规模军事打击 [2] 国内经济基本面 - 12月制造业PMI回升0.9个百分点至50.1%，重返扩张区间，主要受政策性金融工具带动基建需求、春节偏晚弱化停工影响等因素综合影响 [2][3] - 制造业PMI分项中，生产指数回升1.7个百分点至51.7%，新订单指数回升1.6个百分点至50.8%，生产经营活动预期指数回升2.4个百分点至55.5% [4] - 大、中型企业景气均有改善，而小型企业景气略有回落 [2] - 出厂价格指数上行，而原材料价格边际回落，指向中下游利润空间有望修复 [2] - 建筑业PMI大幅回升3.2个百分点至52.8%，服务业PMI回升0.2个百分点至49.7% [2][4] 国内政策动向 - 2026年“以旧换新”政策优化，国家发改委等下达首批625亿元资金支持消费品以旧换新，补贴范围新增智能眼镜、智能家居等智能产品 [2][5] - 汽车以旧换新政策向中高端车型倾斜，新车按车价补贴12%或10%，补贴上限延续2025年标准 [2] - 地产政策继续优化支持，一是下调个人销售住房增值税税率（购买不足2年的住房对外销售，增值税征收率从5%下调至3%），二是自2026年1月1日起同步下调存量“公积金+商贷”利率 [2][6] - 其他重要政策包括：央行推动数字人民币迈入“数字存款货币”时代并计付利息；工信部等部署汽车行业数字化转型；金融监管总局拓宽并购贷款适用范围；证监会推动REITs市场高质量发展；国家发展改革委、能源局提出力争到2030年初步建成新型电网平台 [6] 市场估值与流动性 - A股主要宽基指数估值分化，上证指数PE_TTM为16.59倍，处于近十年97.3%的历史分位；创业板指PE_TTM为40.77倍，处于近十年42.2%的历史分位 [12] - 国内流动性环境方面，10年期国债到期收益率为1.85%，美元兑人民币汇率为6.99 [17] - A股市场流动性方面，日均成交额为21283.29亿元，处于近十年97.2%的历史分位；融资余额为25305.34亿元，处于近十年100.0%的历史分位 [17]

量化模型与构建方式 **本报告为市场数据点评，未涉及具体的量化选股模型或预测模型的构建与测试，因此无相关内容。** 量化因子与构建方式 本报告主要统计和分析了基于融资融券（两融）数据的多个市场观测指标，这些指标可作为观察市场情绪和资金流向的因子。 1. **因子名称**：行业融资余额[19] * **因子构建思路**：统计特定时点各行业的融资余额总额，用以衡量市场对各行业的看多杠杆资金存量[19]。 * **因子具体构建过程**：在给定截止日期（如2025年12月30日），对属于同一行业的所有个股的融资余额进行求和，得到该行业的融资余额。报告展示了截至2025年12月30日各行业的融资余额分布[19]。 2. **因子名称**：行业融资余额增速[21] * **因子构建思路**：计算行业融资余额在一定时间窗口内的日均增长率，用以观察杠杆资金流入某行业的趋势和速度[21]。 * **因子具体构建过程**：选取过去N个交易日（如N=20）作为窗口期。首先，计算每个交易日的行业融资余额。然后，计算该窗口期内行业融资余额的日均增长率。具体公式可表示为窗口期首尾融资余额的对数增长率除以交易日数，或计算每日环比增长率的平均值。报告展示了截至2025年12月30日，各行业近20日的融资余额平均日增速[21]。 3. **因子名称**：行业融资净买入额[6][23] * **因子构建思路**：统计特定时间段内各行业的累计融资买入额与融资偿还额的差值，直接反映该时间段内杠杆资金对行业的净流入情况[6][23]。 * **因子具体构建过程**：在给定时间段内（如近5日），对属于同一行业的所有个股，每日计算（融资买入额 - 融资偿还额），然后对该时间段内的每日净买入额进行累计求和，得到该行业在该时间段内的累计融资净买入额。报告展示了截至2025年12月30日，各行业近5日的累计融资净买入额[6][23]。 4. **因子名称**：融资买入额占成交额比例[6][27] * **因子构建思路**：计算融资买入额在总成交额中的占比，用以衡量融资交易在行业整体交易中的活跃度或贡献度[6][27]。 * **因子具体构建过程**：对于单个行业，在特定交易日，计算该行业所有个股的融资买入总额与市场成交总额的比值。对于多日窗口期（如近5日），可以计算该比值在窗口期内的平均值。报告展示了截至2025年12月30日，各行业融资买入额占成交额比例近5日的均值[6][27]。 因子的回测效果 **本报告未对上述因子进行历史回测以计算其选股有效性指标（如IC、IR、多空收益等），因此无相关量化回测结果。报告仅展示了特定截止日（2025年12月30日）的截面数据统计结果[19][21][23][27]。**

量化模型与构建方式 1. **模型名称：卷积神经网络趋势观察模型**[77] * **模型构建思路**：使用卷积神经网络（CNN）对个股历史价量数据构建的标准化图表进行深度学习，以识别图表特征与未来价格走势之间的关系，并将学习到的特征映射到行业主题板块中，从而进行行业主题配置。[77] * **模型具体构建过程**： 1. **数据准备**：为每个个股在特定窗口期内的价量数据构建标准化的图表。[77] 2. **模型训练**：使用卷积神经网络对上述图表化的价量数据与未来价格进行建模，学习能够预测未来价格走势的图表特征。[77] 3. **特征映射**：将训练好的模型学习到的特征映射到行业主题板块，识别出具有相似积极特征的板块。[77] 4. **生成配置**：根据模型识别结果，输出当前看好的行业主题及对应的具体指数。[77][79] 2. **模型名称：宏观因子事件模型**[56] * **模型构建思路**：通过跟踪一系列国内外宏观指标，定义其特定的走势事件（如短期高低点、连续涨跌等），并从历史数据中寻找那些对未来资产收益率有显著影响的“有效因子事件”，以此作为判断未来资产趋势的依据。[56] * **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**：跟踪25个国内外宏观指标，涵盖货币政策、财政政策、流动性、通胀水平及其他经济指标。[56] 2. **事件定义**：定义四类宏观因子事件来描述指标走势：短期高低点、连续上涨下跌、创历史新高新低、因子走势反转。[56] 3. **有效性检验**：从历史数据中回测，筛选出对资产未来收益率影响较为显著的因子事件，即“有效因子事件”。[56] 4. **趋势分析**：采用历史均线（如1月、3月、12月均线）将宏观因子走势分为趋势上行和趋势下行，统计在不同趋势下资产未来一个月的平均收益，筛选出收益存在显著差异的资产。[58][59] 3. **模型名称：期权成交量看涨看跌比（CPR）模型**[49] * **模型构建思路**：通过监测上证50ETF期权成交量的看涨看跌比率（CPR）与其布林通道的相对位置，来判断蓝筹股是否存在短期超卖风险。[49] * **模型具体构建过程**： 1. **计算指标**：计算上证50ETF期权成交量的看涨看跌比率（CPR）。[49] 2. **构建通道**：计算CPR的60日布林通道（通常包含上轨、中轨、下轨）。[49] 3. **信号生成**：观察最近20个交易日的CPR是否低于60日布林通道的上轨。若低于上轨，则认为蓝筹股短期不存在超卖风险。[49] 4. **因子名称：新高新低比例因子**[34] * **因子构建思路**：通过统计市场中创近期新高与新低的个股数量占比，来度量市场的极端情绪和内部结构强度。[34] * **因子具体构建过程**：分别计算创近60日新高的个股数占总个股数的比例（60日新高比例），以及创近60日新低的个股数占总个股数的比例（60日新低比例）。[34] 5. **因子名称：个股均线结构因子**[38] * **因子构建思路**：通过计算呈现特定均线多头排列与空头排列的个股数量之差占总体本的比例，来反映市场整体的技术趋势强弱。[38] * **因子具体构建过程**：计算呈现多头排列的个股数量与呈现空头排列的个股数量之差，再除以总个股数，得到“均线强弱指标”或“多头排列减空头排列个股占比”。[38] 6. **因子名称：长期均线以上比例因子**[41] * **因子构建思路**：统计股价位于长期移动平均线（如200日线）之上的个股比例，用以衡量市场整体的长期趋势强弱和广度。[41] * **因子具体构建过程**：计算当前价格位于200日移动平均线之上的个股数量，再除以总个股数，得到“长期均线以上比例”。[41] 7. **因子名称：风险溢价因子**[66] * **因子构建思路**：通过计算股票市场收益率（市盈率倒数）与无风险收益率（十年期国债收益率）之差，来衡量股票资产相对于债券资产的吸引力。[66][80] * **因子具体构建过程**：采用中证全指静态市盈率（PE_TTM）的倒数作为盈利收益率（EP），减去十年期国债收益率，得到风险溢价。 $$风险溢价 = \frac{1}{PE\_{TTM}} - 十年期国债收益率$$[80] 模型的回测效果 （报告中未提供各模型的详细历史回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等具体数值。） 量化因子的回测效果 （报告中未提供各因子的详细历史回测绩效指标，如IC值、IR、多空收益等具体数值。仅提供了部分因子在最新一期的观察值。） 1. **新高新低比例因子**：截至报告期末，创近60日新高个股数占比从前一期的9.5%升至9.6%；创近60日新低个股数占比从前一期的6.4%升至10.7%。[34] 2. **个股均线结构因子**：截至报告期末，多头排列减空头排列个股占比从前一期的-22%降至-29%。[38] 3. **风险溢价因子**：截至2025年12月31日，中证全指风险溢价为2.69%，其历史均值（avg）及两倍标准差边界（avg+2*sigma, avg-2*sigma）在图表中显示。[67][80]

A股市场春季行情展望 - 2025年12月A股市场先跌后涨，整体呈现窄幅震荡，但月中开始中长期资金逐步入市成为市场稳定器，叠加居民资金持续流入，推动十二月下旬市场持续上行，春季行情表现值得期待 [1][4] - 春季行情在多数年份均存在，但表现差异明显，当前12月下旬的上涨可能即是本轮春季行情的起点 [1][4] - 从历史规律看，上证指数当年1月的涨跌幅与上一年12月的涨幅呈“此消彼长”特征，即若上一年12月收涨则当年1月通常收跌，反之亦然 [1][4] - 短期内经济数据仍面临下行压力，市场可能需要政策注入新一轮上涨动力，对于1月份指数行情投资者应保持耐心 [1][4] 春季行情风格与行业配置 - 历史上春季行情通常以成长与顺周期两条主线为主，成长板块在大多数时候表现不错，顺周期板块成为主线的次数也较高 [2][5] - 在过去13次春季行情中，成长与周期双主线的情景共出现过6次 [2][5] - 春季行情中的强势行业短期有较强持续性，但未必会成为年度主线，对于今年而言，消费与成长有望成为春季行情的两条主线 [2][5] - 1月行业配置建议关注电子、电力设备、有色金属、汽车等 [2][5] - 若市场风格为成长，五维行业比较框架打分靠前的行业为电子、电力设备、通信、有色金属、汽车、国防军工 [2][5] - 若1月市场风格为防御，五维行业比较框架打分靠前的行业为非银金融、电子、有色金属、电力设备、汽车、交通运输，两种风格下得分靠前行业具有一定相似性 [2][5] 港股市场投资机会 - 目前港股市场仍有不错的配置性价比，近期人民币汇率持续强势对港股市场或形成一定利好，同时美联储降息有望进一步提升外部流动性环境 [3][6] - 短期内可关注港股红利的投资机会，目前港股红利股仍具有一定的股息率优势，对于持仓期较长的权益投资者优势比较明显 [3][6] - 当前部分港股互联网科技企业值得关注，重点方向包括互联网企业AI转型的进程，以及前期竞争给相应公司带来的业绩压力何时触底 [3][6]