量化模型与构建方式 1. **模型名称**：风格相对拥挤度模型[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，来衡量一种风格相对于另一种风格的交易拥挤程度，从而判断其配置风险或性价比[127]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别计算风格A指数和风格B指数的近252日平均换手率[127]。 2. 将上述换手率序列在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. 计算该差值序列的滚动6年历史分位数（若历史数据不足6年，则使用全部历史数据计算），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，计算各风格指数的累计超额收益，用以观察风格的长期相对表现[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指数的每日收盘价除以基准日收盘价，得到各自的累计净值[128]。 3. 将各风格指数每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**：机构调研活跃度模型[129] * **模型构建思路**：通过计算板块或行业相对于全市场的机构调研热度分位数，来捕捉市场关注度的变化[129]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算板块（或指数、行业）近n个交易日的“日均机构调研次数”[129]。 2. 将该序列在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化，并与万得全A指数的标准化结果作差，得到“机构调研活跃度”[129]。 3. 计算“机构调研活跃度”的滚动y年历史分位数[129]。 * **长期口径参数**：n取126（近半年），滚动窗口y为6年（历史数据满3年不足6年时，使用全部历史数据）[129]。 * **短期口径参数**：n取63（近一季度），滚动窗口y为3年（历史数据满1年不足3年时，使用全部历史数据）[129]。 4. **因子名称**：ERP（股权风险溢价）因子[51] * **因子构建思路**：衡量股票市场相对于无风险资产的超额回报预期，用于评估权益资产的配置性价比[51]。 * **因子具体构建过程**：对于特定指数，其ERP计算公式为： $$指数erp = 1 / 指数PE\_TTM – 10年期中债国债到期收益率$$[51] * **因子评价**：ERP越高，代表投资股票的预期超额回报越高，即权益资产的配置性价比越高[51]。 5. **因子名称**：长江动量因子[63] * **因子构建思路**：以过去一年剔除最近一个月的收益率作为动量指标，筛选市场中动量效应强的股票[63]。 * **因子具体构建过程**：首先计算每只股票最近一年的收益率减去最近一个月（剔除涨停板影响）的收益率，以此作为动量指标。然后综合选择A股市场中该动量指标强且流动性相对较高的前100只股票作为成分股，构建指数以表征动量风格[63]。 6. **因子名称**：长江反转因子[63] * **因子构建思路**：以最近一个月的收益率作为筛选指标，捕捉市场中短期反转效应强的股票[63]。 * **因子具体构建过程**：以最近一个月股票收益率作为筛选指标，综合选择A股市场中反转效应强、流动性较好的前100只股票作为成分股，并采用成分股近三个月日均成交量进行加权，构建指数以表征反转风格[63]。 模型的回测效果 （本报告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、最大回撤等具体数值。） 量化因子与构建方式 （因子部分已在上方“量化模型与构建方式”中列出。） 因子的回测效果 （本报告未提供单因子测试的绩效指标，如IC、IR、多空收益等具体数值。）

市场整体风格切换 - 2月首周A股市场风格显著切换，科技板块深度调整，而白酒、地产等防御性板块逆势走强[3] - 电子行业总市值单周跌去约8900亿元，通信行业领跌，贵州茅台周涨8.14%，保利发展创年内股价新高[3] - 临近春节长假，资金避险情绪升温，叠加科技股前期涨幅透支估值，投资者正从高波动赛道转向业绩确定性更强的领域[3] 科技板块回调表现 - 科技板块全面回调且成交量放大，呈现“放量下跌”格局，电子行业周成交额达3139亿元，创今年以来新高，行业指数周跌5.22%，通信板块周跌6.94%[5] - 科创50指数单周跌幅达5.76%，创2025年11月以来最大周跌幅，近两周累计下跌8.45%[6] - 龙头股普遍大幅下跌，中际旭创、新易盛周跌幅分别达16.79%与13.2%，寒武纪周跌17.3%，近四周累计下跌30.45%[6] - 申万电子行业219只个股（占总数的44%）较前期高点回撤幅度达20%及以上，其中69只回撤超过30%[6][7] - 上市不久的GPU企业沐曦股份与摩尔线程均创上市以来股价新低，较历史高点分别回撤44.8%和42.9%[7] 科技股回调原因分析 - 春节长假效应引发资金观望情绪，部分机构投资者选择“持币过节”，提前了结涨幅较大的科技股[9] - 科技板块估值高企催生获利了结需求，电子行业市盈率（TTM）为69.76倍，显著高于近五年平均水平[9] - 海外扰动加剧市场波动，市场对美联储偏鹰派预期及利率上升的担忧，以及AI公司Anthropic发布Claude Cowork插件引发对传统软件商业模式被颠覆的恐慌[10] - 资金面与情绪面共振，A股开年连阳后融资盘上升较快，春节前面临流动性收紧及融资盘出于成本考虑的抛售行为[10] 市场观点与资金流向 - 有市场观点认为A股科技股有望迎来反弹，因英伟达CEO对AI发展及基础设施需求持续旺盛的乐观信号[10] - 有分析认为Claude Cowork插件对A股软件行业影响有限，因国内软件生态更多是定制化，短期恐慌情绪可能错杀核心标的[11] - 从科技板块流出的资金进行了“高低切换”，流向大消费与地产等防御性板块，中证白酒指数本周涨2.24%[11] - 部分资金开始关注医药、新能源等调整较为充分且具备长期逻辑的赛道，预示着市场风格的阶段性转变[11]

市场风格切换 - 2月首周A股市场风格显著切换，科技板块深度调整，而白酒、地产等防御性板块逆势走强 [1] - 电子行业总市值当周跌去约8900亿元，龙头股中际旭创、新易盛周跌幅均超13%，寒武纪单周重挫17.63% [1] - 贵州茅台周内涨8.14%，保利发展创下年内股价新高，资金从高波动赛道转向业绩确定性更强的领域 [1] 科技板块调整详情 - 科技板块全面回调且成交量显著放大，电子行业成交额达3139亿元创年内新高，行业指数周跌5.22%，通信板块周跌6.94% [2] - 科创50指数单周跌幅达5.76%，创2025年11月以来最大周跌幅，近两周累计下跌8.45% [2] - AI算力硬件龙头中际旭创、新易盛分别下跌16.79%与13.2%，AI芯片代表寒武纪周内跌17.3%，近四周累计下跌30.45% [2] - 存储芯片产业链集体承压，香农芯创周内跌18.25%，兆易创新、北京君正、江波龙跌幅均超12% [2] 筹码松动与回撤幅度 - 放量下跌显示筹码大幅松动，中际旭创本周成交额高达1251亿元，较前周放量逾27%，新易盛成交额也超过千亿元 [3] - 申万电子行业219只个股回撤幅度达20%及以上，占总数498只的比重为44%，有69只回撤幅度超过30% [3] - 寒武纪、工业富联、翱捷科技、恒玄科技等个股回撤幅度超过35% [3] - 沐曦股份自上市高点累计回撤44.8%，报493.88元，摩尔线程也已回撤42.9% [3] 科技股回调驱动因素 - 春节长假效应引发资金观望情绪，部分机构投资者选择提前了结涨幅较大的科技股以锁定收益 [4] - 科技板块估值高企催生获利了结需求，电子行业市盈率为69.76倍，显著高于近五年平均水平 [4] - 海外扰动加剧市场波动，市场对美联储偏鹰派预期及利率上升担忧对科技股估值不利 [5] - AI公司Anthropic发布Claude Cowork插件加剧了市场对传统软件商业模式被颠覆的恐慌情绪 [5] - 市场情绪高涨后融资盘上升较快，春节前流动性收紧及融资盘抛售共同造成科技股阶段性回调 [5] 市场观点与资金流向 - 有观点认为A股科技股有望迎来反弹，因英伟达CEO对AI发展及未来几年需求持续旺盛表示乐观 [5] - 有分析认为Claude Cowork插件对A股软件行业影响有限，国产软件开发更多是定制化，短期恐慌情绪可能错杀核心标的 [5] - 市场风格发生阶段性转换，科技股估值处于历史高位，部分个股已透支未来2～3年业绩增长，随着年报窗口期临近进入“去伪存真”阶段 [6] - 从科技板块出逃的资金进行了明显的“高低切换”，中证白酒指数本周涨2.24%，贵州茅台、五粮液分别收涨8.14%与1.9% [6] - 房地产板块在“优化限购”政策预期推动下活跃，部分资金开始关注医药、新能源等调整充分且具备长期逻辑的赛道 [6]

核心观点 - 短期市场或维持春节前存量资金博弈格局，外部扰动仍存，建议更多“以我为主”，围绕国内“十五五”改革和基本面改善预期等中长期线索进行布局 [2] - 配置上重点关注四个方向：一是内外需共振下景气向上的科技成长板块（TMT/创新药等）；二是有望受益于行业需求回暖和技术升级的先进制造板块（新能源/军工等）；三是受益于商品涨价预期的周期板块（化工/有色/建材等）；四是部分优质红利资产仍具配置价值 [2] 近期市场表现 - **全球市场**：上周海外市场风偏下降，纳指下跌1.8%，标普500微跌0.1% [2] - **A股整体**：上周A股震荡调整，成交回落，上证指数收跌1.27%，双创指数调整幅度更大，科创50下跌5.76%，创业板指下跌3.28% [2][9][11] - **A股风格**：小微盘股相对占优，万得微盘股指数上涨1.86%，中证2000指数小幅下跌0.34% [2][11] - **A股行业**：31个申万一级行业中有18个行业实现正收益，食品饮料、美容护理、电力设备行业领涨，涨幅分别为4.31%、3.69%和2.20%；有色金属、通信、电子行业回调幅度较大，跌幅分别为-8.51%、-6.95%和-5.23% [10][11] - **A股概念**：光伏玻璃指数领涨，涨幅约8.1%，太空光伏、TOPcon电池等概念指数表现也相对靠前 [11][13] - **市场流动性**：全A日均成交额降至2.41万亿元，环比回落21.43%；融资余额环比小幅回落至2.66万亿元 [11][14] 近期动态与政策跟踪 - **宏观政策**：李强总理在国务院会议上指出宏观政策要靠前发力，财政资金尽可能提前安排，加强资金下达和项目建设的协同配合 [2][4] - **产业政策**： - 国务院常务会议要求创新完善政策措施，加力提效用好中央预算内投资、超长期特别国债等资金，在基础设施、城市更新、新兴产业等重点领域谋划推动重大项目 [4] - 工信部发布《关于开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，旨在构建国家算力互联互通节点体系 [4] - 市场监管总局等十部门发布《低空经济标准体系建设指南（2025年版）》，要求到2027年基本建立标准体系 [4] - 国家药监局表示将大力支持生物制造产业创新发展，推动医药产业向“系统性创新”转型，并加快新药好药上市 [4] - **监管政策**：央行等八部门联合发布通知，明确境内对虚拟货币坚持禁止性政策，相关业务活动属于非法金融活动 [2][4] - **外交与科技**：中俄、中美元首通话拓展务实合作；我国成功发射可重复使用试验航天器 [2] 市场环境与数据观察 - **海外经济**：美国1月ISM制造业PMI环比大幅回升4.7个百分点至52.6%，重回扩张区间；服务业PMI维持在53.8%，为2024年10月以来最高水平 [2] - **海外就业**：美国1月ADP新增就业2.2万人，低于预期（4.5万人）；1月裁员10.8万人，同比增118%，环比增205% [2] - **地缘政治**：美伊开启间接谈判，但同日美国宣布对与伊朗有贸易往来的国家加征关税，中东局势尚不明朗 [2] - **历史日历效应**：近20年数据显示，春节后一周小盘成长风格相对占优，中证1000指数平均收益为4.1%，正收益概率达90% [2] 本周重点关注 - **国内数据**：重点关注中国1月M0、M1、M2、社融、CPI、PPI数据 [15] - **海外数据**：重点关注美国1月非农、失业率数据及美国1月CPI数据 [15]

春节前后A股市场历史表现规律 - 2010年以来的16年中，有9次春节前5个交易日内上证综指走强（弱）而节后1个交易日上证综指下跌（上涨）[1][8] - 有12次节前5个交易日内上证综指涨跌与节后5个交易日内涨跌同向[1][8] 对当前春季行情的判断与持股建议 - 春季行情未完，春节期间风险可能有限，可持股过节[2][9] - 春节期间经济和盈利预期可能改善，春节出行、消费数据可能偏好，地产销售可能回暖[2][9] - 春节期间流动性可能维持宽松，海外美元指数可能低位震荡，国内央行可能加大净投放，春节后股市资金可能加速回流[2][9] - 春节期间风险偏好可能维持中性，外部地缘风险对国内影响有限，政策进一步积极的预期较强[2][9] 短期调整后的行业配置观点 - 短期调整后，科技成长和周期行业仍可能相对占优[3][10] - 科技成长和部分周期行业受政策支持且产业趋势向上，科技创新、反内卷等政策可能落地，商业航天、AI等催化不断，有色金属、化工等商品价格可能震荡上行[3][10] - 短期医药、计算机、化工、非银金融、消费等行业可能补涨，因医药生物、计算机、化工、钢铁的成交额占比历史分位数较低，非银金融、农林牧渔、食品饮料等行业估值分位数较低[3][10] 具体的行业配置建议 - 节前建议均衡配置科技成长、部分周期和消费等行业[4][11] - 汽车、军工、美容护理、机械、通信等2025年年报业绩可能占优，短期可能有一定表现[4][11] - 消费行业短期反弹可能属于估值修复，持续性有待观察，因消费者信心指数偏弱、盈利拐点未现、估值修复幅度已较大[4][11] - 当前成长中的医药、汽车、计算机、机械等估值情绪较低[4][11] - 节前建议逢低配置政策和产业趋势向上的行业，包括电子（半导体、AI硬件）、传媒（AI应用、游戏）、计算机（AI应用）、军工、通信（AI硬件）、机械设备（机器人）、电新、医药（创新药）、有色金属、化工[4][11] - 节前建议逢低配置可能补涨和基本面可能边际改善的行业，包括非银金融、消费（食品、商贸零售、社服）[4][11]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[7][12][24] * **模型构建思路**：通过分析主要宽基指数的成交量能变化，判断市场短期走势，给出看多或看空的择时信号[12]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建公式和计算步骤，仅提及根据“量能择时指标”生成信号。截至报告期末，各主要宽基指数的该指标均发出“空”/“谨慎”信号[24]。 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型（动量情绪指标）**[24][26][28] * **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中近期上涨股票的家数占比，并对其进行平滑处理，利用快慢线的交叉来捕捉市场情绪拐点，进行择时[24][26]。 * **模型具体构建过程**： 1. 首先，计算沪深300指数N日上涨家数占比。公式定义为： $$沪深300指数 N 日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去 N 日收益大于 0 的个股数}{沪深300指数成分股总数}$$[24] 2. 然后，对该指标值进行两次移动平均平滑。设长期窗口期为N1，短期窗口期为N2，且N1 > N2。报告示例中参数为N1=50，N2=35[26]。 $$慢线 = MA(上涨家数占比, N1)$$ $$快线 = MA(上涨家数占比, N2)$$ 3. 生成交易信号：当快线大于慢线时，看多沪深300指数；当快线小于等于慢线时，对市场持中性态度[28]。 3. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[32][35] * **模型构建思路**：基于沪深300指数收盘价与一组均线（八均线体系）的相对位置关系，构建情绪指标，用于判断市场趋势状态并进行择时[32]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数的八条均线，均线参数为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[32]。 2. 计算当日沪深300指数收盘价大于这八条均线数值的数量[35]。 3. 生成交易信号：当收盘价大于均线值的数量超过5条时，看多沪深300指数[35]。报告将八均线区间值映射为-1, 0, 1三种状态来辅助判断[32]。 4. **因子名称：横截面波动率**[2][36][37] * **因子构建思路**：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股收益率在横截面上的标准差，用以衡量市场分化程度和选股Alpha机会的强弱[2][36]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，但根据通用定义，横截面波动率通常是指在某个特定时间点（如日度），计算指数内所有成分股当日收益率的截面标准差。较高的横截面波动率意味着个股表现差异大，选股策略更容易获取超额收益[36]。 5. **因子名称：时间序列波动率**[2][37][40] * **因子构建思路**：计算指数成分股收益率在时间序列上的波动率（通常为标准差），用以衡量市场整体波动水平和风险环境，影响Alpha策略的表现[2][37]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常指计算指数或个股在过去一段时间（如20日或60日）内收益率的标准差，作为其波动率的度量。报告展示的是指数成分股的加权时间序列波动率[37][40]。 6. **因子名称：抱团基金分离度**[80] * **因子构建思路**：通过计算“抱团基金”组合截面收益率的标准差，作为衡量基金抱团程度的代理变量。分离度小表明抱团紧密，分离度大表明抱团瓦解[80]。 * **因子具体构建过程**： 1. 首先构造一个“抱团基金组合”[80]。 2. 计算该组合内各基金在特定时期（如日度或周度）的截面收益率的标准差，即为分离度指标[80]。 $$分离度 = Std(抱团基金组合截面收益率)$$ 模型的回测效果 *报告未提供上述择时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）的具体数值。* 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**，近两年平均值：沪深300为2.02%，中证500为2.26%，中证1000为2.51%[37]。近一年平均值：沪深300为2.01%，中证500为2.29%，中证1000为2.53%[37]。近半年平均值：沪深300为2.06%，中证500为2.44%，中证1000为2.60%[37]。近一季度平均值：沪深300为2.17%，中证500为2.48%，中证1000为2.63%[37]。近一季度平均值占近半年分位：沪深300为65.64%，中证500为56.35%，中证1000为66.14%[37]。 2. **时间序列波动率因子**，近两年平均值：沪深300为1.00%，中证500为1.35%，中证1000为1.52%[40]。近一年平均值：沪深300为0.89%，中证500为1.16%，中证1000为1.22%[40]。近半年平均值：沪深300为0.81%，中证500为1.20%，中证1000为1.15%[40]。近一季度平均值：沪深300为0.96%，中证500为1.27%，中证1000为1.22%[40]。近一季度平均值占近半年分位：沪深300为47.94%，中证500为60.32%，中证1000为66.93%[40]。 3. **抱团基金分离度因子**，报告未提供该因子的具体历史数值序列或统计值。

上游周期品 - 有色金属价格分化，仅COMEX黄金周环比上涨1.1%至4,931.60美元/盎司，而铜、铝、铅、锌、锡、镍等工业金属价格周环比下跌1.3%至9.9%不等[15][25] - 煤炭行业景气度边际改善，煤炭开采和洗选PPI同比增速从11月的-11.8%修复至12月的-8.9%，焦炭期货价格周环比大幅上涨17.5%[41][43] - 石油石化行业景气度承压，石油和天然气开采业PPI同比增速从11月的-10.3%降至12月的-11.5%，布伦特原油价格周环比下跌6.2%[51][55] 中游制造与周期 - 钢铁价格周环比上行，铁矿石和螺纹钢期货价格分别上涨0.4%和1.6%[16][60] - 基础化工主要品种价格下行，化工产品价格指数周环比下跌0.9%，纯碱、甲醇、沥青等期货价格周环比下跌0.2%至2.9%[16][69] - 机械设备景气度修复，12月挖掘机产量和销量同比增速分别环比上升6.5和5.3个百分点至20.8%和19.2%[18][98] - 电力设备中风电景气度提升明显，11月中国发电新增设备容量（风电）累计同比增速环比上升12.4个百分点至59.43%，而锂电材料价格下行，碳酸锂周环比下跌6.2%[18][103] TMT行业 - 半导体销售周期向上，11月全球和中国半导体销售额当月同比增速分别环比上升2.6和4.4个百分点至29.8%和22.9%[17][111] - 计算机软件产业利润改善，12月中国软件产业利润总额累计同比增速环比上升0.7个百分点至7.3%[17][116] - 传媒行业景气度下滑，1月中国电影票房过去12个月累计值同比增速从12月的21.6%大幅下降至2.3%[17][119] 下游消费 - 食品饮料中白酒表现强势，飞天茅台当年散装批发参考价周环比上涨5.77%至1650元，但12月白酒产量当月同比下滑19.0%[19][123] - 家用电器需求疲软，12月家电出口额和厨电销售额同比增速分别进一步下滑至-6.9%和-19.5%[19][129] - 社会消费品零售总额增速放缓，12月社零总额当月同比增速环比下滑0.4个百分点至0.9%[19][132] 金融地产 - 证券行业景气度高增，截至1月31日当周两市成交额合计值环比增加至15.2万亿元，两融余额维持在2.71万亿元的高位[20][147] - 房地产行业持续低迷，12月商品房销售面积和房地产开发投资完成额累计同比增速分别下滑至-8.7%和-17.2%[20][145]

市场核心观点 - 海外市场流动性出现企稳迹象，市场情绪可能好转[4][22][23] - 对2026年2月A股大盘走势持乐观观点，宏观择时模型月度评分为0分，历史上涨概率为78.57%，平均涨幅为3.37%[4][23][29] - 市场短期可能处于震荡行情，建议进行均衡型ETF配置[4][59][60] 近期资金流向 (2026.2.2-2026.2.6) - 权益类ETF类型中，规模指数ETF资金流入最多，为154.06亿元；主题指数ETF流出最多，为-260.04亿元[4][9][11] - 具体产品中，中证500ETF基金流入28.32亿元，通信ETF基金流出-308.85亿元[4][9][13] - 跟踪指数中，沪深300指数相关ETF流入59.26亿元，通信设备指数相关ETF流出-308.85亿元[4][17][19] 技术模型评分 (截至2026.2.6) - 主要宽基指数中，红利指数综合评分最高(59.97分)，科创100评分最低(14.64分)[35][40] - 风格指数中，金融(风格.中信)评分最高(74.74分)，巨潮中盘评分最低(17.24分)[43][46] - 申万一级行业指数中，银行评分最高(83.22分)，通信评分最低(15.08分)[52][56] 历史月份表现统计 - 主要宽基指数在历年2月平均收益率前三为：北证50(9.50%)、中证1000(7.39%)、万得微盘股日频等权指数(7.22%)[41] - 申万一级行业指数在历年2月平均收益率前三为：计算机(6.42%)、环保(6.39%)、电子(6.35%)[57]

ETF资金流向（2026.2.2-2026.2.6） - 权益类ETF类型中，规模指数ETF、跨境行业指数ETF、策略指数ETF规模增加最多，分别为154.06亿元、66.24亿元、53.84亿元[4] - 权益类ETF类型中，主题指数ETF、跨境规模指数ETF规模减少最多，分别为-260.04亿元、-18.07亿元[4] - 单只产品中，中证500ETF基金、化工ETF基金、沪深300ETF易方达基金规模增加最多，分别为28.32亿元、23.86亿元、22.29亿元[4][9] - 单只产品中，通信ETF基金、有色金属ETF基金、黄金股ETF基金规模减少最多，分别为-308.85亿元、-39.32亿元、-29.63亿元[4][13] - 跟踪指数中，沪深300指数、恒生科技指数、中证A500指数相关ETF规模增加最多，分别为59.26亿元、42.45亿元、38.93亿元[4][17] - 跟踪指数中，通信设备指数、细分有色指数、SSH黄金股票指数相关ETF规模减少最多，分别为-308.85亿元、-40.83亿元、-40.78亿元[4][19] 市场行情与模型研判 - 宏观择时模型对2026年2月评分为0分，历史上该评分下万得全A指数后续一月上涨概率为78.57%，平均涨幅为3.37%[4][23] - 截至2026年2月6日，风险趋势模型显示主要宽基指数中，红利指数、中证红利、上证50综合评分最高，分别为59.97分、54.92分、54.55分[35][40] - 截至2026年2月6日，风险趋势模型显示申万一级行业指数中，银行、食品饮料、农林牧渔综合评分最高，分别为83.22分、65.36分、65.26分[52][55] - 报告观点认为，海外市场（美股、贵金属、币圈）在2月6日出现大幅反弹，流动性有企稳迹象，可能带动A股情绪好转[4][23][25] 配置建议 - 基于短期震荡行情研判，报告建议进行均衡型的ETF配置[4][60]

城市基础设施完善 - 加快福州、厦门地铁项目建设 [1] - 优化城市道路网级配结构 打通堵点瓶颈 优化城市货运网络 [1] - 加强停车和充电设施建设 [1] - 推进传统基础设施更新和数智化改造 因地制宜建设地下综合管廊 [1] 新型数字基础设施建设 - 持续强化5G、5G-A、千兆光网的深度覆盖 [1] - 统筹算力基础设施和物联感知设施建设 [1] - 鼓励有条件的地市先行先试开展数据基础设施建设 [1] 市政与能源网络升级 - 加快建设现代化水网 增强洪涝灾害防御、水资源统筹调配、城乡供水保障能力 [1] - 推进城市配电网高质量发展 [1]