指数表现 - 中证港股通非银行金融主题指数7月15日下跌0 58%报3882 02点成交额255 24亿元 [1] - 该指数近一个月上涨9 66%近三个月上涨35 81%年初至今上涨34 34% [1] - 指数基日为2014年11月14日基点为3000 0点 [1] 指数构成 - 指数从港股通证券范围选取不超过50家非银行金融主题上市公司证券作为样本 [1] - 前十大权重股合计占比78 24%中国平安(15 41%)香港交易所(14 21%)友邦保险(13 82%)为前三大成分股 [1] - 指数样本100%集中于香港证券交易所板块 [2] - 行业分布上金融板块占比100% [3] 指数调整规则 - 样本每半年调整一次实施时间为每年6月和12月第二个星期五的下一交易日 [3] - 新上市相关行业主题企业若市值排名港股前十且纳入港股通将在第十一个交易日快速纳入指数 [3] - 样本退市或丧失港股通资格时将触发调整 [3]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：成交量模型 - **模型构建思路**：基于宽基指数的成交量变化判断市场短期走势[12] - **模型具体构建过程**：监测宽基指数（如上证指数、沪深300等）的成交量突破阈值，结合价格趋势确认信号。当成交量显著放大且价格突破关键位时触发看多信号[12] 2. **模型名称**：低波动率模型 - **模型构建思路**：通过计算宽基指数的历史波动率判断市场风险偏好[12] - **模型具体构建过程**：采用20日波动率标准差，当波动率低于历史中位数时输出中性信号[12] 3. **模型名称**：特征龙虎榜机构模型 - **模型构建思路**：跟踪龙虎榜机构资金流向构建看空/看多信号[12] - **模型具体构建过程**：统计机构席位净卖出金额占比，超过阈值时触发看空信号[12] 4. **模型名称**：智能沪深300/中证500模型 - **模型构建思路**：结合机器学习和价量因子对指数进行择时[12] - **模型评价**：在趋势行情中表现优异，震荡市易产生误判[12] 5. **模型名称**：涨跌停模型 - **模型构建思路**：通过市场涨跌停家数比判断中期情绪[13] - **模型具体构建过程**：计算涨停/跌停股票数量比值，5日均值高于1.5时看多，低于0.8时看空[13] 6. **模型名称**：长期动量模型 - **模型构建思路**：基于250日收益率排序判断长期趋势[14] - **模型具体构建过程**：$$ Momentum_{250} = \frac{P_t}{P_{t-250}} - 1 $$，数值处于历史前30%分位时看多[14] 7. **复合模型**：A股综合兵器V3模型 - **模型构建思路**：耦合短期成交量、中期涨跌停和长期动量信号[15] - **模型评价**：多周期信号互补，稳定性优于单一模型[15] 8. **港股模型**：成交额倒波幅模型 - **模型构建思路**：结合港股成交额与波动率异常检测[16] - **模型具体构建过程**：$$ Signal = \frac{Turnover_{10D}}{VIX_{10D}} $$，突破布林带上轨时看多[16] 模型的回测效果 1. 成交量模型：上证指数看多信号周胜率62%[12] 2. 低波动率模型：沪深300中性信号年化波动率18%[12] 3. 智能沪深300模型：年化超额收益9.8%，IR 1.2[12] 4. 长期动量模型：国证2000指数年化收益差3.5%[14] 5. 成交额倒波幅模型：恒生指数看多信号月胜率58%[16] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：杯柄形态因子 - **因子构建思路**：识别价格走势中的杯柄突破形态[44] - **因子具体构建过程**： 1. 定义A点（左杯沿）、B点（杯底）、C点（右杯沿）[44] 2. 计算形态长度（A到C周数）[44] 3. 突破条件：$$ P_{break} = C_{high} + 0.5 \times (A_{high} - B_{low}) $$[44] 2. **因子名称**：双底形态因子 - **因子构建思路**：捕捉W形底部反转信号[49] - **因子具体构建过程**： 1. 识别A（左底）、B（颈线）、C（右底）三点[49] 2. 突破条件：$$ P_{break} = B_{high} + 0.618 \times (B_{high} - A_{low}) $$[49] 因子的回测效果 1. 杯柄形态因子：2020年至今累计超额收益45.93%，周胜率53%[43] 2. 双底形态因子：同期累计超额收益34.82%，周胜率48%[43]

量化模型与构建方式 1. **信达金工行业轮动策略** - 构建思路：基于绩优基金持仓倾向的边际变化构建行业轮动模型，跟踪超配和低配行业[36] - 具体构建过程： 1. 筛选绩优基金样本（成立期满、规模门槛等）[25] 2. 计算行业持仓权重与市场基准的偏离度，识别超配/低配信号[36] 3. 生成行业轮动信号表（如国防军工、有色金属等连续超配）[39] - 评价：策略通过捕捉机构资金动向实现行业超额收益，但需警惕市场风格切换风险[36] 2. **哑铃型组合策略** - 构建思路：结合保险资金长周期考核要求，平衡稳健收益与弹性博弈[13] - 具体构建过程： 1. 配置低波动高分红资产（如银行ETF）作为稳定端[43] 2. 搭配高弹性品种（如科创50ETF）作为成长端[41] 3. 动态调整权重以适应考核周期（3年/5年权重70%）[13] --- 量化因子与构建方式 1. **基金仓位因子** - 构建思路：监测主动权益基金仓位变化反映市场风险偏好[22] - 具体构建过程： 1. 分类计算普通股票型（88.63%）、偏股混合型（84.06%）等仓位[22] 2. 加权平均得到全市场仓位指标（83.93%）[22] 3. 结合历史分位数判断极端仓位区间[23] - 评价：仓位下行时往往对应市场底部区域，但需结合资金流验证[22] 2. **风格暴露因子** - 构建思路：量化基金在大盘/小盘、成长/价值风格的配置变化[30] - 具体构建过程： 1. 划分六大风格板块（如大盘成长、小盘价值等）[30] 2. 计算持仓占比变化（如小盘成长仓位下降3.45pct）[30] 3. 生成风格轮动热力图（图5）[31] 3. **行业动量因子** - 构建思路：捕捉ETF资金流入驱动的行业短期动量[41] - 具体构建过程： 1. 统计周度资金净流入（如通信+0.42pct）[33] 2. 结合涨跌幅排名（综合金融+6.73%）[17] 3. 构建多空组合（超配通信/低配电子）[34] --- 模型回测效果 1. **信达金工行业轮动策略** - 多头超额收益：1.95倍（2020-2025年）[36] - 近期胜率：有色金属、国防军工等连续8周超配[39] 2. **哑铃型组合策略** - 稳定端收益：银行ETF年内回报19.6%[43] - 成长端收益：科创50ETF周涨幅0.99%[41] --- 因子回测效果 1. **基金仓位因子** - 极端低仓位信号：当前83.93%接近年内最低[22] - 与指数相关性：与中证全指相关系数0.82[23] 2. **风格暴露因子** - 大盘成长暴露：周度上升2.2pct[30] - 小盘成长占比：46.08%（仍为主导风格）[30] 3. **行业动量因子** - 通信行业：资金流入+0.42pct，周涨幅3.42%[33][17] - 电子行业：资金流出-0.83pct，周涨幅0.86%[33][17] --- 指标说明 - **仓位计算**：$$仓位=\frac{持股市值}{基金净资产}$$[22] - **风格划分**：按市值（大/中/小盘）和估值（成长/价值）二维分类[30] - **资金流计算**：$$净流入=\sum(买入金额-卖出金额)$$[41]

报告行业投资评级 - 港股市场投资评级为优于大市且维持该评级 [4] 报告的核心观点 - 港股市场资金显著流入金融、互联网与房地产，制造业持续交易反内卷，市场窄幅震荡，制造业表现领先，业绩上修暂止且行业分化较大 [1][2][3] 各部分总结 全球市场表现 - 港股恒生指数本周涨0.9%、恒生科技涨0.6%、恒生综指涨1.1%；A股沪深300涨0.8%、万得全A涨1.7%等；美股标普500跌0.3%、纳斯达克100跌0.4%等；欧洲、日韩、新兴市场各指数也有不同表现；美债、国债收益率有升有降；汇率方面美元指数涨0.9%等；商品NYMEX WTI原油涨3.4%、COMEX黄金涨0.7% [14] 港股通成分股数据跟踪 涨跌幅 - 港股通成分股本周358只上涨、184只下跌，涨幅前五为巨星传奇（174.3%）、中州证券（56.1%）等，跌幅前五为中国飞鹤（-20.0%）、先健科技（-12.4%）等 [16] - 港股通概念指数多数上涨，恒生港股通涨1.1%、恒生港股通新经济涨0.8%等，恒生港股通医疗保健指数跌-0.7%、恒生港股通创新药跌-0.5%等 [17] - 港股通25个行业上涨、5个行业下跌，涨幅前五为轻工制造（8.3%）、国防军工（8.2%）等，下跌的有有色金属（-4.0%）、纺织服装（-2.7%）等 [18] 量价指标 - 港股通成分股资金强度较强的前五为国泰君安国际（744,459千港元）、巨星传奇（441,760千港元）等，较弱的前五为老铺黄金（-19,492千港元）、信达生物（-18,116千港元）等 [20] - 港股通各行业资金强度排名靠前的有非银行金融（1,018.3百万港元）、传媒（547.3百万港元）等，靠后的有食品饮料（-16.6百万港元）、有色金属（-25.9百万港元）等 [21] 业绩预期 - 港股通成分股业绩预期上修312只、下修156只，上修幅度前五为明源云（121.9%）、欧康维视生物 - B（76.4%）等，下修幅度前五为马鞍山钢铁股份（-682.9%）、金科服务（-47.4%）等 [23] - 港股通各行业业绩预期调整幅度上修幅度前五为综合金融（2.9%）、基础化工（2.8%）等，下修幅度前五为钢铁（-4.9%）、商贸零售（-2.5%）等 [24] 收益率归因 - 港股通行业本周总收益率石油石化1.1%、煤炭1.0%等，收益率受EPS调整和PE估值影响，如石油石化EPS调整-0.4%、PE估值1.6% [26] 资金流向 - 港股通成分股南向资金增持359只、减持190只，增持占成交量排名前五为深圳高速公路股份（63.2%）、天津创业环保股份（46.5%）等，减持占成交量排名前五为郑煤机（-26.7%）、招商银行（-26.5%）等 [32] - 港股通行业内外资流动情况显示，南向净流入占成交额本周基础化工13.2%、建筑3.9%等，外资净流入占成交额本周石油石化-0.4%、煤炭-3.0%等 [33] 个股转托管统计 - 港股通成分股本周转托管增量股份排名前五为建发国际集团（98.9百万股）、乐普生物 - B（95.1百万股）等，近4周转托管增量股份排名前五为阿里健康（1,827.5百万股）、首程控股（763.1百万股）等 [35] 恒生综指成分股数据追踪 涨跌幅 - 恒生综指成分股本周320只上涨、176只下跌，涨幅前五为巨星传奇（174.3%）、国泰君安国际（50.6%）等，跌幅前五为中国飞鹤（-20.0%）、先健科技（-12.4%）等 [37] - 恒生主题指数多数上涨，恒生指数涨0.9%、恒生科技涨0.6%等，恒生公用事业跌-1.3%、恒生创新药跌-0.7%等 [38] - 恒生综指各板块涨跌幅排名靠前的有金融（多元金融8.1%）、可选消费（媒体Ⅱ6.0%）等，靠后的有医疗保健（制药、生物科技与生命科学 - 0.3%）、公用事业（公用事业Ⅱ - 0.4%）等 [39] 量价指标 - 恒生综指成分股资金强度较强的前五为国泰君安国际（744,459千港元）、巨星传奇（441,760千港元）等，较弱的前五为老铺黄金（-19,492千港元）、信达生物（-18,116千港元）等 [41] - 恒生综指各板块资金强度排名靠前的有金融（多元金融877.2百万港元）、可选消费（零售业443.7百万港元）等，靠后的有医疗保健（医疗保健设备与服务 - 0.9百万港元）、公用事业（公用事业Ⅱ - 1.9百万港元）等 [42] 业绩预期 - 恒生综指成分股业绩预期上修295只、下修147只，上修幅度前五为明源云（121.9%）、欧康维视生物 - B（76.4%）等，下修幅度前五为金科服务（-47.4%）、微创医疗（-28.8%）等 [44] - 恒生综指各板块业绩预期调整幅度上修幅度前五为信息技术（半导体与半导体生产设备3.8%）、信息技术（技术硬件与设备1.9%）等，下修幅度前五为可选消费（零售业 - 3.4%）、日常消费（食品、饮料与烟草 - 0.9%）等 [45] 收益率归因 - 恒生综指板块本周总收益率能源1.1%、材料 - 2.5%等，收益率受EPS调整和PE估值影响，如能源EPS调整-0.2%、PE估值1.3% [47]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：银河沪深300指数增强策略 - **模型构建思路**：在跟踪沪深300指数的基础上，通过多因子选股、指数复制和事件驱动等方式进行收益增强，同时严格控制风险[60] - **模型具体构建过程**： 1. **多因子选股**：结合价值、成长、质量等因子构建选股模型，筛选具有超额潜力的个股 2. **指数复制**：采用优化复制法控制跟踪误差，确保组合与基准指数风格一致 3. **事件驱动**：捕捉如成分股调整、财报披露等事件带来的短期机会 4. **风险控制**：设定日均跟踪偏离度≤0.5%，年跟踪误差≤7.75%[39] - **模型评价**：策略兼顾超额收益与风险控制，历史表现稳定 2. **因子名称**：行业偏离因子 - **因子构建思路**：通过超配/低配特定行业获取超额收益，同时限制偏离幅度以控制风险[50] - **因子具体构建过程**： 1. 计算基金持仓与沪深300指数的行业权重差异 2. 设定单行业偏离阈值≤1.5%（电子、医药等部分行业放宽至2%） 3. 动态调整超配行业（如电子+1.66%、计算机+1.42%）和低配行业（如医药-1.86%）[52] - **因子评价**：在严格约束下有效贡献超额收益 模型的回测效果 1. **银河沪深300指数增强模型** - **年化超额收益**：6.49%（成立以来）[41] - **分年度超额收益**：2020年13.24%、2021年11.06%、2022年4.17%、2023年2.83%、2024年4.49%、2025年3.27%[43] - **年跟踪误差**：均值2.68%（2020年以来），最大3.38%[44] - **信息比率(IR)**：2025年3.98（同类排名前5）[46] - **最大回撤**：各年度均优于基准（如2024年-10.89% vs 沪深300 -14.41%）[44] 因子的回测效果 1. **行业偏离因子** - **电子行业超配**：2024年贡献超额收益1.66%[52] - **医药行业低配**：2024年规避风险收益1.86%[52] - **组合行业偏离度**：90%行业控制在±1.5%以内[50] 注：报告中未披露其他因子的具体构建公式或独立测试结果，主要超额收益归因于多因子模型的综合应用[60]

根据提供的港股投资周报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：港股精选组合** - **模型构建思路**：基于分析师推荐事件（上调盈利预测、首次关注、研报标题超预期）构建股票池，再通过基本面和技术面双重筛选选出优质股票[14][15] - **模型具体构建过程**： 1. 事件筛选：捕捉分析师上调盈利预测、首次覆盖、标题含"超预期"的研报事件 2. 基本面筛选：从事件股票池中选取盈利增长稳定、估值合理的标的 3. 技术面筛选：结合股价动量（如250日新高）和路径平稳性指标 4. 组合优化：等权重配置通过筛选的股票，定期调仓[15] - **模型评价**：长期超额收益显著，但对市场波动敏感，需动态调整筛选阈值[15][19] 2. **因子名称：250日新高距离因子** - **因子构建思路**：衡量股价接近历史高点的程度，捕捉动量效应[20][22] - **因子具体构建过程**： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中$Closet$为最新收盘价，$ts\_max(Close, 250)$为过去250交易日最高价[22] - **因子评价**：在港股市场有效性显著，但需结合其他指标过滤噪音信号[20] 3. **复合因子：平稳创新高筛选体系** - **构建思路**：综合动量、分析师关注度、价格路径平滑性多维特征[22][23] - **具体构建过程**： 1. 初筛：过去20日创250日新高+6个月≥5份买入评级研报 2. 动量筛选：250日涨跌幅前20% 3. 平稳性计算： - 位移路程比 = 区间价格变化幅度 / 价格波动累计幅度 - 创新高持续性 = 过去120日250日新高距离的时序均值 4. 最终筛选：综合评分前50名[23] 模型回测效果 1. **港股精选组合** - 年化收益：19.11% - 超额收益（vs恒指）：18.48% - 最大回撤：23.73% - 信息比率(IR)：1.22 - 跟踪误差：14.55%[19] 2. **平稳创新高因子** - 入选股票平均250日涨幅：189.6%（前20%分位数） - 创新高后20日平均超额：3.2%[22][28] 因子回测效果 1. **250日新高距离因子** - 创0新高距离股票未来20日胜率：63.4% - 前20%分组年化超额收益：15.8%[22][28] 2. **位移路程比因子** - 前30%分组年化IR：1.45 - 多空收益差：9.7%/年[23] 注：所有测试结果基于2010-2025年港股市场数据[19][22][23]

市场整体表现 - 2025年7月11日沪指冲高回落，两市成交额超1.7万亿，上证指数涨0.01%，深证成指涨0.61%，创业板指涨0.80%，市场成交额17118.44亿元，较上一交易日增加2179.08亿元，全市场2999只个股上涨，2297只个股下跌[2][13] 市场风格与行业表现 - 风格上各指数涨跌幅排序为成长>消费>周期>稳定>0>金融，小盘成长>大盘成长>中盘成长>小盘价值>中盘价值>大盘价值，基金重仓表现优于中证全指[19] - 30个中信一级行业涨跌互现，非银行金融（2.02%）、计算机（1.91%）、有色金属（1.88%）表现靠前，银行（-1.76%）、建材（-0.68%）、煤炭（-0.54%）表现靠后[2][19] - 多数概念板块上涨，CRO、CAR - T细胞疗法、稀土永磁等大幅上涨，地摊经济、PCB、赛马等板块走低[2][19] 资金流表现 - 7月10日主力资金净流出189.08亿元，超大单净流出19.37亿元，大单净流出169.71亿元，中单资金净流出65.92亿元，小单持续净流入256.35亿元[3] - 7月10日南向资金净流入17.44亿港元，沪市港股通当日净流出21.97亿港元，深市港股通当日净流入39.41亿港元[4] ETF资金流向表现 - 7月11日，上证50、沪深300、中证500以及中证1000等ETF成交额较上一交易日增加[3][28] - 7月10日主要宽基ETF资金流向显示资金主要流入科创50ETF，流入金额为15.94亿元[3][28] 全球市场表现 - 7月11日，亚太主要股指收盘涨跌不一，恒生指数涨0.46%，报24139.57点；恒生科技指数涨0.61%，报5248.48点；日经225指数跌0.19%，报39569.68点；澳洲标普200指数跌0.11%，报8580.10点[4] - 7月10日，欧洲三大股指涨跌互现，德国DAX指数跌0.38%，报24456.81点；英国富时100指数涨1.23%，报8975.66点；法国CAC40指数涨0.10%，报7909.86点。美股三大指数普遍上涨，道琼斯工业指数涨0.43%，收于44650.64点；标普500指数涨0.27%，收于6280.46点；纳斯达克综合指数涨0.09%，收于20630.66点，热门科技股中，美股“七巨头”涨跌不一，特斯拉涨4.73%，苹果涨0.60%，谷歌涨0.57%，英伟达涨0.75%[4]

指数表现 - 中证港股通非银行金融主题指数7月11日上涨2 9%报3900 59点成交额613 34亿元 [1] - 该指数近一个月上涨7 55%近三个月上涨38 24%年至今上涨30 42% [1] 指数构成 - 指数从港股通证券范围选取不超过50家非银行金融主题上市公司样本反映港股通非银金融公司整体表现 [1] - 基日为2014年11月14日基点为3000 0点 [1] - 前十大权重股合计占比78 43%中国平安(15 49%)香港交易所(14 08%)友邦保险(13 98%)为前三大成分股 [1] 行业与市场分布 - 指数成分100%集中于金融行业 [2] - 所有成分股均来自香港证券交易所 [1] 调整规则 - 样本每半年调整一次实施时间为6月和12月第二个星期五的下一交易日权重因子同步调整 [2] - 特殊情况下进行临时调整样本退市时立即剔除新上市相关行业企业若市值排名前十且纳入港股通则在其纳入后第11个交易日快速纳入指数 [2] - 样本公司发生收购合并分拆等情形参照细则处理港股通资格变动导致样本不符条件时相应调整 [2]

市场整体表现 - 2025年7月10日沪指重回3500点，上证指数涨0.48%，深证成指涨0.47%，创业板指涨0.22%，市场成交额14939.36亿元，较上一交易日减少110.40亿元[2] - 全市场2999只个股上涨，2297只个股下跌[2] 市场风格与行业表现 - 风格上金融>消费>周期>稳定>成长>0，小盘价值>大盘价值>中盘价值>小盘成长>大盘成长>中盘成长，中证全指表现优于基金重仓[19] - 行业中房地产涨3.15%、石油石化涨1.57%、非银行金融涨1.44%靠前，汽车跌0.65%、传媒跌0.55%、计算机跌0.45%靠后[19] 资金流表现 - 7月10日主力资金净流出189.08亿元，超大单净流出19.37亿元，大单净流出169.71亿元，中单资金净流出65.92亿元，小单净流入256.35亿元[3] - 7月10日南向资金净流入29.02亿港元，沪市港股通净流入15.79亿港元，深市港股通净流入13.23亿港元[4] ETF资金流向表现 - 7月10日上证50、沪深300等ETF大部分成交额较上一交易日减少，7月9日资金主要流入科创50ETF，流入金额8.73亿元[28] 全球市场表现 - 7月10日亚太主要股指涨跌不一，恒生指数涨0.57%，恒生科技指数跌0.29%，日经225指数跌0.44%，澳洲标普200指数涨0.59%[4] - 7月9日欧洲三大股指普遍上涨，美股三大指数普遍上涨，热门科技股中特斯拉跌0.65%，苹果涨0.54%，谷歌涨1.30%，英伟达涨1.80%[4] 市场资讯 - 2025年退休人员养老金上调2%[12] - 2025年上半年我国新发现矿产地38处，同比增长31%，非油气矿产勘查投入66.93亿元，同比增长23.9%[12] - 上半年我国汽车产销量均超1500万辆，新能源汽车产销量分别为696.8万辆和693.7万辆，同比分别增长41.4%和40.3%，占新车总销量44.3%[12] - 中美双方就经贸领域各自关切保持密切沟通[12] - 日本1.7万亿美元政府养老投资基金对美国国债投资增至十年来最高，截至3月，外国债券中51.8%为美国国债[12]

惠誉评级观点 - 股东支持是土耳其非银行金融机构评级的关键驱动因素 [1]