全球金融风险预警 - 国际货币基金组织警告当前资产估值正逼近25年前互联网热潮水平，市场急剧回调可能拖累世界经济增长并暴露脆弱性 [1] - 美联储、欧洲央行、英国央行等主要央行均对市场估值过高和回调风险表示担忧 [1] - 风险资产价格持续上涨且美元贬值，但市场在贸易紧张和地缘政治不确定性加剧背景下显得自满 [1] 资产估值与市场脆弱性 - 国际货币基金组织估值模型显示风险资产价格远高于基本面，增加了发生不利冲击时无序修正的可能性 [2] - 对主权债券市场分析显示财政赤字扩大对市场运作的压力越来越大 [2] - 银行和非银行金融机构压力测试显示相互联系日益紧密及期限错配持续存在，可能放大冲击 [4] 非银行金融机构风险 - 非银行金融机构在全球金融体系中的份额和重要性增加，它们越来越依赖银行提供资金 [7] - 银行对非银行金融机构的风险敞口很大：在欧洲和美国，非银行金融贷款平均占银行贷款组合的9%，风险敞口约为4.5万亿美元 [7] - 银行对私募股权和信贷基金的风险敞口增长迅速，在2024年第四季度和2025年第二季度之间增长59% [7] 银行体系潜在影响 - 非银行金融机构遭遇评级调降或抵押品价值下降可能对银行的资本比率产生重大影响 [8] - 敏感性分析显示如果非银行金融机构借款人完全提取信贷额度，4%的美国银行将缺乏足够流动性资产来满足资金外流 [8] - 若对流动性资产适用更严格定义（仅包括现金和银行存款），面临严重流动性压力的银行比例在欧元区将增至5%，美国将增至14% [8] 风险传导机制 - 由债务可持续性问题引发的收益率突然增加可能给银行资产负债表带来压力并冲击开放式基金 [4] - 银行和非银行金融机构之间日益紧密的联系将加剧不利冲击 [4] - 五家大型机构约占整个私募信贷和股权行业贷款总额的三分之一，显示借款机构集中度增加 [7]

报告行业投资评级 - 报告未对特定行业给出明确的“强于大市”、“同步大市”或“弱于大市”的投资评级 [1][2][3][7][15] 报告核心观点 - A股市场呈现冲高遇阻、震荡整固的运行特征，沪指在3918点附近遭遇阻力后回落 [2][3][7][15] - 市场结构性分化明显，金融、酿酒、光伏设备及煤炭等行业表现较好，而半导体、小金属、通信设备及电池等行业表现较弱 [2][3][7][15] - 当前上证综指平均市盈率为15.90倍，创业板指数平均市盈率为48.97倍，处于近三年中位数平均水平上方，适合中长期布局 [3][15] - 市场政策预期升温，叠加美联储年内降息空间，将对市场形成支撑 [3][15] - 三季报窗口期预计多数行业盈利增速将因低基数出现反弹，基本面将强化市场信心 [3][15] - 两市成交金额连续多日突破2万亿元，周二成交金额达25969亿元，居民储蓄向资本市场转移形成持续增量资金 [3][7][15] - 预计短期市场以稳步震荡上行为主，建议投资者保持适度谨慎，避免盲目追高，在结构优化中把握机会 [3][15] A股市场走势综述 - 主要指数普遍下跌，上证综指收报3865.23点，跌0.62%，深证成指收报12895.11点，跌2.54%，科创50指数下跌4.26%，创业板指下跌3.99% [7][8] - 深沪两市全日成交金额25969亿元，较前一交易日有所增加 [7] - 超过六成个股下跌，保险、燃气、煤炭、银行及酿酒等行业涨幅居前 [7] - 电子化学品、能源金属、半导体、电池及小金属等行业跌幅居前 [7] - 银行、光伏设备、酿酒、煤炭及船舶制造等行业资金净流入居前，半导体、通信设备、电池、小金属及消费电子等行业资金净流出居前 [7] - 行业涨跌幅方面，银行板块上涨2.53%，煤炭板块上涨2.24%，食品饮料板块上涨1.74%，而通信板块下跌4.92%，电子板块下跌4.47%，计算机板块下跌3.34% [9] 后市研判及投资建议 - 短线投资建议关注金融、酿酒、光伏设备以及煤炭等行业的投资机会 [3][15] - 市场需密切关注政策面、资金面以及外盘的变化情况 [3][15]

核心观点 - 2025年10月13日港股市场出现回调，主要受地缘政治因素影响，特别是特朗普宣布对中国实施100%关税及出口管制，但后续美方表态缓和对华关系，不排除"TACO"交易可能，市场情绪仍受压制[1][6] - 贸易摩擦扰动不改港股慢牛格局，未来港股创新高可能依赖三个方向：AI科技与新消费空间、南向资金持续流入及定价能力提升、宽货币到宽信用传导及全球流动性改善[10] 市场表现总结 - 港股主要指数普遍回调：恒生指数下跌1.52%至25889.48点，恒生科技指数下跌1.82%至6145.51点，恒生中国企业指数下跌1.45%至9222.54点，恒生港股通高股息率指数微跌0.18%[6] - A股市场相对抗跌：上证指数下跌0.19%，沪深300下跌0.50%，万得全A下跌0.35%，红利指数微涨0.02%[6] - 港股市场成交活跃：大市成交额达4903.7亿港元，南向资金净买入198.04亿港元[1][10] 行业表现分析 - 领涨行业：有色金属板块上涨2.28%，轻工制造和基础化工均上涨0.60%[6] - 领跌行业：电子板块下跌2.66%，家电板块下跌2.37%，非银行金融下跌2.08%[6] - 概念板块异动：本地券商指数大涨17.08%，金融IC指数上涨7.96%，软件外包指数上涨5.18%；富士康指数下跌6.47%，智能家居指数下跌5.70%，智能终端指数下跌5.50%[6] 地缘政治影响 - 直接诱因：特朗普10月11日宣布对中国实施100%关税及出口管制，虽后续缓和表态，但市场情绪受冲击[1] - 板块传导：中美贸易摩擦风险上升导致资金从科技板块及依赖美国出口链的板块撤离，压制电子、家电等行业表现[10] - 避险情绪升温：伊朗与以色列冲突问题叠加中美贸易摩擦，推动黄金价格上涨，有色金属板块逆势走强[10] 港股未来展望 - AI科技与新消费：以日美经验为锚，AI科技与新消费未来仍有较大空间，有望带动港股市场上涨[10] - 南向资金影响力：南向资金持续流入港股，边际定价能力上升，若中债利率在ERP模型中权重上升叠加国内低利率环境，将吸引更多资金配置港股[10] - 流动性支持：中国宽货币到宽信用传导中，若美国进一步降息改善全球流动性，且AI产业业绩兑现，将支持港股进一步上涨[10] - 政策效应："反内卷"政策加速供给端出清，相关行业底部反弹后有望补齐牛市"短板"[10]

全球金融监管政策动向 - 全球金融稳定委员会誓言加大对私人金融及稳定币使用所带来新兴威胁的全球政策应对力度 [1] - 金融稳定委员会将进行改革，使其监测政策更加灵活，以更快识别和应对新出现的金融脆弱性与漏洞 [1] - 金融稳定委员会计划在成员国之间进行公开坦率的讨论，并加强与全球私营部门的联系以获取专业观点 [1][3] 稳定币市场现状与特征 - 稳定币是一种由美元等传统资产支持的数字货币，旨在维持与美元1:1挂钩的恒定价值 [2] - 稳定币在美国市场增长迅速，部分华尔街分析师预测其规模可能膨胀至2万亿美元 [2] - 稳定币被视为21世纪全球支付体系的蓝图，本质是链上的美元，结合了美元与区块链技术 [2] 当前监管框架的挑战 - 在应对金融稳定风险方面存在重大缺口，很少有国家或地区为全球稳定币安排敲定全面监管框架 [3] - 存在监管套利的可能性，且金融稳定委员会难以从快速增长的非银行金融市场收集全面风险数据 [3] - 全球各司法辖区在过去15年里未能对已达成一致的规则实现充分、及时且一致的实施 [3] 非银行金融市场的风险 - 非银行金融市场已膨胀到与传统贷款机构大致相同的规模，范围从对冲基金到私人信贷 [3] - 对放松管制的大规模支持浪潮导致对新规则的政治兴趣不足 [3] - 去监管趋势引发了对改革努力可能正在大幅减弱的担忧情绪 [3]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数行业轮动模型**[25] * **模型构建思路**：基于价格动量原理，通过计算行业的扩散指数来捕捉行业趋势，选择趋势向上的行业进行配置[25][37] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述扩散指数的具体计算过程和公式 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型**[32][38] * **模型构建思路**：基于分钟频量价数据，利用GRU（门控循环单元）深度学习网络生成行业因子，以把握交易信息并进行行业轮动[32][38] * **模型具体构建过程**：报告未提供GRU网络的具体结构、输入特征、训练过程以及行业因子生成的详细步骤和公式 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型**[30] * 本周平均收益：2.59%[30] * 本周超额收益（相对中信一级行业等权）：0.70%[30] * 10月以来超额收益：-0.37%[30] * 2025年以来超额收益：4.60%[30] 2. **GRU因子行业轮动模型**[36] * 本周平均收益：2.88%[36] * 本周超额收益（相对中信一级行业等权）：1.01%[36] * 10月以来超额收益：1.67%[36] * 2025年以来超额收益：-6.55%[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业扩散指数**[27] * **因子构建思路**：用于衡量行业价格趋势强度的指标[25][27] * **因子具体构建过程**：报告未提供行业扩散指数的具体计算方法和公式 2. **因子名称：GRU行业因子**[33] * **因子构建思路**：通过GRU深度学习模型从分钟频量价数据中提取出的，用于表征行业未来表现的合成因子[32][33][38] * **因子具体构建过程**：报告未提供GRU行业因子的具体计算方法和公式 因子的回测效果 （报告中未提供行业扩散指数和GRU行业因子独立的因子测试结果，如IC值、IR等）

根据提供的量化市场追踪周报，以下是关于报告中涉及的量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：主动权益型基金仓位测算模型**[21][24] * **模型构建思路**：通过分析公募基金的持仓数据，估算主动权益型基金的整体仓位水平，以追踪市场资金动向和风险偏好[21] * **模型具体构建过程**： 1. **样本筛选**：确定合格的基金样本，筛选门槛包括：基金成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位大于60%[24] 2. **基金分类**：将主动权益型基金分为普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型四类（基于万得二级分类），其中灵活配置型与平衡混合型合称为配置型基金[24] 3. **加权计算**：对合格样本的仓位，按其持股市值进行加权平均，计算得到整体市场平均仓位[24] 4. **数据净化**：在测算中剔除不完全投资于A股的基金[25] * **模型评价**：该模型能够有效跟踪公募基金的整体仓位变化，是衡量市场情绪和资金配置的重要参考指标[21] 2. **模型名称："固收+"基金仓位测算模型**[21][24] * **模型构建思路**：专门针对"固收+"基金（包括偏债混合型基金、混合债券型二级基金、部分灵活配置型基金）构建仓位测算模型，以观察其权益资产配置比例的变化[21][24] * **模型具体构建过程**： 1. **样本筛选**：确定合格的"固收+"基金样本，筛选门槛包括：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位在10%-30%之间[24] 2. **加权计算**：对合格样本的仓位，按其持股市值进行加权平均，计算得到"固收+"基金的整体平均仓位[24] 3. **数据净化**：在测算中剔除不完全投资于A股的基金[25] 3. **模型名称：基金风格暴露分析模型**[29] * **模型构建思路**：通过分析基金的持仓，计算其在不同市值（大盘、中盘、小盘）和风格（成长、价值）维度上的仓位暴露，以判断基金的整体风格偏好[29] * **模型具体构建过程**： 1. **风格划分**：将股票划分为六大风格板块：大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值[29] 2. **持仓映射**：将主动偏股型基金的持仓股票映射到对应的风格板块中[29] 3. **仓位计算**：汇总计算基金在每个风格板块上的持仓市值占其总权益市值的比例，得到各风格的仓位暴露[29] 4. **模型名称：基金行业配置分析模型**[32][33] * **模型构建思路**：基于基金持仓数据，分析其在不同行业（中信一级行业）上的配置比例及变动趋势，以洞察资金在行业层面的流向[32][33] * **模型具体构建过程**： 1. **行业分类**：采用中信一级行业分类标准[33] 2. **持仓映射**：将主动权益型基金的持仓股票映射到对应的中信一级行业中[32][33] 3. **加权计算**：以持股市值加权平均的方式，计算基金在各个行业上的配置比例，并跟踪其周度变化[32][33] 5. **因子名称：主力/主动资金流因子**[55][56] * **因子构建思路**：根据同花顺对主力资金的划分标准，通过统计不同级别成交单的净流入/流出情况，构建反映大资金动向的因子[55][56] * **因子具体构建过程**： 1. **资金划分标准**： * 特大单：成交量在20万股以上，或成交金额在100万元以上的成交单[55] * 大单：成交量在6万股到20万股之间，或成交金额在30万到100万之间，或成交量占流通盘0.1%的成交单[55] * 中单：成交量在1万股与6万股之间，或成交金额在5万到30万之间的成交单[55] * 小单：成交量在1万股以下，或成交金额在5万元以下的成交单[55] 2. **因子计算**：分别计算个股和行业在特大单、大单、中单、小单上的资金净流入额（买入金额 - 卖出金额）[56][60][61][62][63] 3. **主动资金流**：进一步计算主买净额（主买金额 - 主卖金额），用以衡量主动买入/卖出的资金力量[56] 模型的回测效果 1. **主动权益型基金仓位测算模型**，截至2025/10/10平均仓位约为90.39%[21]，其中普通股票型基金平均仓位约为92.55%（较上周上升0.06pct），偏股混合型基金平均仓位约为91.16%（较上周上升0.01pct），配置型基金平均仓位约为88.22%（较上周上升0.05pct）[21] 2. **"固收+"基金仓位测算模型**，截至2025/10/10平均仓位约为23.48%，较上周下降0.23pct[21] 3. **基金风格暴露分析模型**，截至2025/10/10，主动偏股型基金大盘成长仓位37.35%（较上周上升6.08pct），大盘价值仓位9.58%（较上周上升0.27pct），中盘成长仓位7.96%（较上周下降0.32pct），中盘价值仓位4.73%（较上周下降3.64pct），小盘成长仓位31.89%（较上周下降4.44pct），小盘价值仓位8.49%（较上周上升2.04pct）[29] 4. **基金行业配置分析模型**，截至2025/10/10，主动权益型基金配置比例上调较多的行业有传媒（约2.42%，较上周提升0.32pct）、计算机（约4.73%，较上周提升0.28pct）、电子（约18.86%，较上周提升0.26pct）、电力设备及新能源（约7.50%，较上周提升0.18pct）、消费者服务（约0.93%，较上周提升0.15pct）；配比下调较多的行业有非银行金融（约2.74%，较上周下降0.29pct）、综合（约0.51%，较上周下降0.28pct）、建材（约0.70%，较上周下降0.19pct）、轻工制造（约1.23%，较上周下降0.12pct）、基础化工（约3.87%，较上周下降0.12pct）[32] 因子的回测效果 1. **主力/主动资金流因子（个股层面）**，本周（2025W40&41）主力净流入&中小单净流出个股如中兴通讯、海康威视等；主力净流出&中小单净流入个股如中芯国际、阳光电源等[56]；主动资金更看好中兴通讯、北方稀土等标的，东方财富、三花智控等标的遭主动资金净卖出[56] 2. **主力/主动资金流因子（行业层面）**，本周主力净流入&中小单净流出行业如建筑、石油石化等；主力净流出&中小单净流入行业如电子、电力设备及新能源等[56]；主买净额居前的行业有电力及公用事业、建筑、钢铁、煤炭、石油石化等；流出较多的行业有电子、计算机、机械、汽车、医药等[56]

基金表现 - 10月9日港股通非银ETF（513750）价格无变动，涨0.00% [1] - 当日成交额为12.00亿元 [1] - 基金近一个月回报为-2.00% [1] - 基金自2023年11月10日成立以来总回报为65.79% [1] 基金规模与份额 - 10月9日基金份额减少900.00万份，最新份额为119.63亿份 [1] - 近20个交易日基金份额累计增加8650.00万份 [1] - 最新资产净值计算值为198.38亿元 [1] 基金基本信息 - 基金业绩比较基准为同期中证港股通非银行金融主题指数收益率（使用估值汇率折算） [1] - 基金管理人为广发基金管理有限公司 [1] - 基金经理为罗国庆和曹世宇 [1]

核心观点 - 报告构建并跟踪了两个行业轮动模型，分别为“相似预期差行业轮动模型”和“分析师预期边际变化行业轮动模型”，并基于模型观点构建了行业ETF组合 [11] - 相似预期差模型最新（2025年10月）推荐配置行业为：煤炭、通信、基础化工、汽车、房地产、机械 [1][21][33] - 分析师预期边际变化模型最新（2025年10月）推荐配置行业为：非银行金融、有色金属、农林牧渔、通信、钢铁、计算机 [2][33] - 最终构建的ETF组合综合了两个模型的推荐，配置行业为：非银行金融、有色金属、通信、基础化工、汽车 [3] 相似预期差行业轮动模型 - 模型核心逻辑是寻找与近期表现优异的股票相似但自身尚未大涨的个股，通过计算股票在市盈率行业相对值、净资产收益率、资产增长率上的欧氏距离来定义相似性 [12] - 在样本期内（2016年12月至2025年9月），该因子的信息系数（IC）均值为0.09，IC胜率为62.86%，信息比率（ICIR）为0.31，显示出显著的行业筛选能力 [14][15] - 基于该因子构建的Top 6多头组合年化收益率为13.66%，累计净值为2.70，显著高于万得全A指数（年化收益率6.23%）和行业等权指数（年化收益率4.90%） [17][18] - 该策略在2025年9月的月度收益率为+4.56%，相较于行业等权指数获得+3.66%的超额收益，其中汽车、电力设备及新能源、基础化工、传媒行业贡献了超额收益 [1] 分析师预期边际变化行业轮动模型 - 模型通过分析师对每股收益的一致预测变化率来构建因子，选取了近一月及近三月的多个预测变化率指标，并采用打分法进行因子复合以淡化个股绝对水平 [22] - 在样本期内（2016年12月至2025年9月），该因子的IC均值为0.06，IC胜率为60.00%，ICIR为0.23，具备行业筛选能力 [23][24] - 基于该因子构建的Top 6多头组合年化收益率为10.62%，累计净值为2.06，同样优于市场基准指数 [28][29] - 该策略在2025年9月的月度收益率为+1.03%，获得+0.13%的超额收益，其中有色金属、通信行业贡献了超额收益 [2] 策略情景分析 - 报告对两个策略在不同市场情景下的表现进行了分析，以超额收益率（相较于行业等权）衡量 [34] - 在“快速下跌”市场（如2018年5-12月），相似预期差策略表现突出，获得9%的超额收益，而分析师预期策略为-1% [34] - 在“震荡上行”市场（如2020年9月至2021年12月），相似预期差策略获得34%的超额收益，分析师预期策略获得22%的超额收益 [34] - 在“快速反弹”市场（如2024年8月至今），两个策略表现相对较弱，相似预期差策略超额收益为1%，分析师预期策略为-9% [34] ETF组合构建 - 综合两个模型的配置观点，构建了2025年10月的行业ETF组合，覆盖非银行金融、有色金属、通信、基础化工、汽车等行业 [3][35] - 报告为每个推荐行业列出了具体的ETF基金标的及其基金份额，例如非银行金融行业推荐了基金份额为593.65亿份的华宝中证全指证券公司ETF（512000）等 [35] - 基础化工行业推荐的鹏华中证细分化工产业主题ETF（159870）基金份额较大，为255.70亿份 [35] - 所列示的ETF基金筛选标准为基金份额大于1亿份 [35]

行业投资评级 - 报告未明确提及对香港非银行金融或资产通证化行业的投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15] 核心观点 - 证券类资产通证化在香港有明确监管框架 需遵循香港证监会合规要求 与虚拟资产分属不同监管体系 [1][7] - 香港资产通证化市场未来将更聚焦标准化证券类资产 产品矩阵逐步扩容 当前已落地货币市场基金通证化产品 [2][8] - 资产通证化核心优点包括通过智能合约自动执行交易和结算缩短交易周期 以及通过区块链不可篡改账本提高透明度 [2][9] - 市场存在认知偏差 合规RWA通证化产品底层资产基于传统合规资产 未突破原有募资约束 [2][10] 资产通证化流程 - 全流程以合规为前提 涵盖项目架构设计、法律尽调、技术开发、投资者合规管理、通证发行运营等环节 [3][11] - 核心是通过智能合约开发和安全审计实现链上通证化 同时通过KYC/AML和白名单管理保障投资者端合规 [3][11] - 具体流程包括工具创建、投资人开户、发行及分销、资产通证化、基金股份转让和赎回基金份额 [5][12][15] 产品案例 - 华夏基金（香港）已推出涵盖港币、人民币、美元三大币种的通证化货币市场基金系列 [2][8] - 博时基金和HashKey推出港元及美元货币市场ETF的通证化产品 [2][8] - 后续有望看到债券基金等标准化资产通证化产品范围扩展 [2][8]

本文由 AI 算法生成，仅作参考，不涉投资建议，使用风险自担 【瑞银：美联储将降息推高亚洲货币和美股，看好中国科技企业】9月26日消息，近日瑞银全球财富管 理首席投资办公室称，美联储未来几个月将进一步降息，会推高亚洲货币汇率和美股。 上周美联储开 启今年首度降息后，瑞银预测2026年第一季度末前或再降息75个基点。其预计降息影响下美国不会衰 退，到2026年年中，美股将实现中个位数涨幅。 瑞银认为中国股市上涨仍有空间，随着家庭储蓄流入 市场，创新领域估值或重估。其在评级报告中维持对中国股票"增持"评级，还预计未来12个月亚洲货币 兑美元平均升值4%。 瑞银报告显示，纳入MSCI中国指数的中国公司2025年二季度盈利同比增3%，营 收增长平稳。非银行金融、科技和医疗保健行业表现出色，互联网公司单季度盈利两位数增长。 瑞银 称中企经营状况乐观，许多公司强调成本控制和定价策略。该季度中国科技公司盈利强劲，管理层评论 乐观，在市场中占优势。 ...