量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于ETF资金流向的行业轮动策略** **模型构建思路：** 从短期资金流入流出、风格调整后的持仓程度及边际变化、以及与主动权益基金的持仓分歧度三个角度，综合构建行业配置模型[35]。 **模型具体构建过程：** * **步骤1：构建四个核心因子** * **因子A：短期资金流入流出**。周频计算各行业ETF持仓规模的一阶差分，差分值越大代表资金流入越明显[40]。 * **因子B：风格调整后持仓程度**。首先使用单边HP滤波器和因子动量模型判断当前市场是**大盘风格占优**还是**小盘风格占优**[48][50]。当大盘风格占优时，持有ETF截面持仓程度（行业持仓规模/行业总市值）最高的行业组合；当小盘风格占优时，持有持仓程度最低的行业组合[47][56]。 * **因子C：风格调整后持仓边际变化**。同样基于风格判断模型，判断当前是**成长风格占优**还是**价值风格占优**[48][50]。当成长风格占优时，持有ETF持仓边际变化（月度截面持仓差分）最大的行业组合（加仓）；当价值风格占优时，持有持仓边际变化最小的行业组合（减仓）[47][56]。 * **因子D：与权益基金的持仓分歧度**。计算股票ETF持仓规模占比与主动权益基金持仓规模占比的差值[27]。同时，对比股票ETF与主动权益基金的月度新发份额环比，定义“新发热度” = 股票ETF新发份额环比 - 主动权益新发份额环比[62]。当股票ETF新发热度更高时，选择ETF持仓相对主动权益**高配**（分歧度为正）的行业；反之，选择主动权益持仓相对ETF**高配**（分歧度为负）的行业[62][65]。 * **步骤2：因子合成与组合构建**。将上述四个因子等权合并，每月优选综合排名前6的行业，进行等权配置，每两周换仓一次[72]。 模型的回测效果 1. **基于ETF资金流向的行业轮动策略**，回测区间（2019年10月8日至2026年1月30日）： * 绝对年化收益：**15.57%**[71] * 年化波动率：**20.75%**[71] * 夏普比率：**0.75**[71] * 最大回撤：**-24.75%**[71] * 超额年化收益（相对行业等权）：**7.56%**[71] * 跟踪误差：**8.13%**[71] * 信息比率（IR）：**0.93**[71] * 相对最大回撤：**-8.30%**[71] * 超额月度胜率：**64%**[3] * 超额月度赔率：**1.38倍**[3] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：短期资金流入流出因子** **因子构建思路：** 捕捉ETF资金短期（周频）流入流出对行业收益的驱动效应[44]。 **因子具体构建过程：** 周频计算每个中信一级行业被所有股票ETF持有的总规模。对每个行业，计算其周度持仓规模的一阶差分 $$Flow_{i,t} = Holding_{i,t} - Holding_{i,t-1}$$，其中 $$Holding_{i,t}$$ 代表行业 $$i$$ 在 $$t$$ 周末的ETF持仓总规模。$$Flow_{i,t}$$ 值越大，表示该行业在当周资金流入越显著[37][40]。 **因子评价：** 资金流入的行业在短期内具有明显的收益优势，且2021年后ETF规模快速上升，该因子的驱动效用显著提升[44]。 2. **因子名称：风格调整后持仓程度因子** **因子构建思路：** 根据市场市值风格（大小盘）的强弱，动态选择ETF持仓程度高或低的行业组合[47]。 **因子具体构建过程：** * **基础指标计算：** 月频计算行业截面持仓程度，即行业被ETF持仓的规模除以行业总市值[20]。 * **风格判断模型：** 使用**单边HP滤波器**对风格指数比值（如沪深300/中证1000）进行降噪处理，消除短期波动[50]。然后计算**因子动量**来划分风格阶段，因子动量定义为当期滤波后数值与过去两期均值之差：$$Momentum_t = Factor_t - (Factor_{t-1} + Factor_{t-2})/2$$。当 $$Momentum_t > 0$$ 时，判定为对应风格（如大盘风格）上行/占优；反之则判定为下行/占优[49][50]。 * **因子生成：** 当模型判定为大盘风格占优时，该因子取值为行业截面持仓程度的排名（持仓越高，因子值越大）；当判定为小盘风格占优时，则取持仓程度的倒序排名（持仓越低，因子值越大）[56]。 3. **因子名称：风格调整后持仓边际变化因子** **因子构建思路：** 根据市场成长价值风格的强弱，动态选择ETF加仓或减仓的行业组合[47]。 **因子具体构建过程：** * **基础指标计算：** 月频计算行业持仓边际变化，即当月截面持仓程度与上月截面持仓程度的差值[20]。 * **风格判断模型：** 与因子2类似，使用单边HP滤波器和因子动量模型判断成长/价值风格的强弱（例如使用国证成长/国证价值指数）[50]。 * **因子生成：** 当模型判定为成长风格占优时，该因子取值为行业持仓边际变化的排名（加仓越多，因子值越大）；当判定为价值风格占优时，则取持仓边际变化的倒序排名（减仓越多，因子值越大）[56]。 4. **因子名称：与权益基金的持仓分歧度因子** **因子构建思路：** 将主动权益基金的持仓作为增量信息，利用股票ETF与主动权益基金在行业配置上的分歧以及两者资金流入的热度对比来挖掘机会[60][65]。 **因子具体构建过程：** * **分歧度计算：** 月频计算每个行业的持仓分歧度，即股票ETF持仓规模占比减去主动权益基金持仓规模占比[27]。主动权益基金持仓在季报公布月使用真实重仓数据，在非季报月使用收益回归法模拟估算[28]。 * **热度对比：** 计算股票ETF与主动权益基金的月度新发份额环比差值，得到“新发热度”[62]。 * **因子生成：** 当股票ETF新发热度高于主动权益基金时，该因子取值为行业持仓分歧度的排名（ETF相对持仓越高，因子值越大）；反之，则取持仓分歧度的倒序排名（主动权益相对持仓越高，因子值越大）[62][65]。 因子的回测效果 1. **短期资金流入流出因子**（第5组 vs. 行业等权，全时期）： * 超额年化收益：**2.72%** (计算：6.17% - 3.45%)[42] * 年化波动率：**21.22%**[42] * 夏普比率：**0.29**[42] * 最大回撤：**-37.61%**[42] * *注：表格中第5组（资金流入最多）的绝对年化收益为6.17%，行业等权基准为3.45%*[42]。 2. **风格调整后持仓程度因子**（基础策略，2017年1月9日至2026年1月30日）： * 绝对年化收益：**9.66%**[55] * 年化波动率：**20.29%**[55] * 夏普比率：**0.48**[55] * 最大回撤：**-29.11%**[55] * 超额年化收益（相对行业等权）：**5.82%**[55] * 跟踪误差：**7.76%**[55] * 信息比率（IR）：**0.75**[55] * 相对最大回撤：**-12.33%**[55] 3. **与权益基金的持仓分歧度因子**（基础策略，2019年10月8日至2026年1月30日）： * 绝对年化收益：**14.01%**[64] * 年化波动率：**20.46%**[64] * 夏普比率：**0.68**[64] * 最大回撤：**-28.80%**[64] * 超额年化收益（相对行业等权）：**6.11%**[64] * 跟踪误差：**8.00%**[64] * 信息比率（IR）：**0.76**[64] * 相对最大回撤：**-15.55%**[64]

市场整体表现 - 3月4日A股市场主要指数全线下跌，上证指数收于4082.47点，下跌0.98%；深证成指收于13917.75点，下跌0.75%；创业板指收于3164.37点，下跌1.41% [1] - 两市合计成交23657.54亿元，较上一交易日减少7637.56亿元 [1] 主力资金流向概况 - 3月4日沪深两市全天主力资金净流出499.60亿元，其中开盘净流出198.53亿元，尾盘净流出38.18亿元 [2] - 最近五个交易日（2月26日至3月4日），两市主力资金持续净流出，其中3月3日净流出额最大，达1304.45亿元 [3] 主要板块资金流向 - 3月4日，沪深300指数板块主力资金净流出141.69亿元，创业板净流出217.14亿元，科创板净流出23.13亿元 [4] - 从最近五个交易日数据看，创业板资金净流出压力最大，3月3日单日净流出504.24亿元 [5] - 各板块尾盘资金亦呈净流出状态，3月4日沪深300、创业板、科创板尾盘分别净流出12.78亿元、17.13亿元和2.13亿元 [5] 行业资金流向分化 - 国防军工、电力设备、农林牧渔、有色金属和公用事业五个行业在3月4日实现主力资金净流入，其中国防军工行业涨幅1.29%，净流入67.61亿元，居首位 [6][7] - 非银金融、电子、银行、医药生物和计算机行业主力资金净流出居前，其中非银金融行业下跌1.87%，净流出72.15亿元 [7] 机构龙虎榜动态 - 3月4日龙虎榜数据显示，机构净买入额最高的个股为石化油服，日涨跌幅10.05%，机构净买入21423.45万元 [10] - 机构净卖出额最高的个股为中曼石油，日涨跌幅6.96%，机构净卖出80451.03万元 [11] 机构最新关注个股 - 多家机构发布个股最新评级与目标价，其中国投证券给予湘电股份“买入”评级，目标价20.4元，较最新收盘价14.11元有44.58%的上涨空间 [12] - 天风证券给予潍柴动力“买入”评级，目标价44.45元，较最新收盘价26.42元有68.24%的上涨空间 [12]

行业投资评级 - 投资评级为 **看好** 并维持 [8] 报告核心观点 - 核心观点是 **国产大模型调用量首次超过美国，看好AI应用与基础资源领域** [1][2][7] - 2026年被视为 **大模型商业化爆发元年**，核心变化包括：从卖算力到卖Token、文生视频迎来Coding时刻、入口侧重构、以及Agent时代来临 [7][59] - 投资应重视三条主线：**新入口与大模型商业化爆发、国产芯片（CPU+GPU）与第三方云、以及Agent重构软件**，聚焦“高价值+高壁垒+高兑现”场景 [2][7][59] 上周市场复盘总结 - **大盘表现**：上周（2026年第9周）受春节假期影响仅四个交易日，上证综指震荡走高，再次突破4100点关口，周五报收4162.88点，整体上涨 **1.98%** [5][15] - **计算机板块表现**：板块回调后反弹，整体上涨 **1.34%**，在长江一级行业中排名第20位，两市成交额占比为 **7.62%**，算力相关题材活跃 [2][5][15] - **热点个股**：算力相关题材活跃，涨幅居前的个股包括润泽科技（+35.15%）、杰创智能（+22.07%）、华胜天成（+17.59%）、云天励飞-U（+14.00%）、拓维信息（+10.13%）等 [17][18] 上周行业关键词总结 - **数字资产**：香港财政司司长表示将于年内提交数字资产政策条例草案，为交易及托管等服务提供者订立发牌制度，旨在促进市场流动性与创新 [11][21] - **商业航天**：蓝箭航天宣布，朱雀三号重复使用运载火箭计划于今年第二季度再次开展回收试验，并争取在第四季度尝试首次回收复用飞行 [11][27] - **人形机器人**：工信部正式发布《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》，这是中国首个覆盖全产业链、全生命周期的标准顶层设计，标志着产业进入规范化发展新阶段 [11][38] 重点推荐领域详细分析 - **国产大模型调用量爆发**：根据OpenRouter平台数据，在2月9日至15日当周，中国模型调用量达到 **4.12万亿Token**，首次超过美国模型的 **2.94万亿Token**；在随后一周（2月16日至22日），中国模型调用量进一步冲高至 **5.16万亿Token**，三周增长 **127%**，而同期美国模型调用量跌至 **2.7万亿Token** [51] - **模型竞争格局**：2026年2月16日至22日的周榜单显示，平台调用量排名前五的模型中，有四款来自中国厂商，分别为MiniMax的M2.5、月之暗面的KimiK2.5、智谱的GLM-5以及DeepSeek的V3.2，四款模型合计贡献了Top5总调用量的 **85.7%** [54] - **商业化与价格优势**：国产大模型在价格上具备显著竞争力，例如MiniMax-M2.5的输入价格为 **0.3美元/百万Token**，输出价格为 **1.2美元/百万Token**；而Claude Opus4.6的输入和输出价格分别为 **5美元/百万Token** 和 **25美元/百万Token**，分别是前者的约 **16.7倍** 和 **20.8倍** [56] - **具体厂商进展**： - **MiniMax**：于2月13日发布M2.5模型，在发布当周为平台总调用量贡献了 **1.44万亿Token** 的增量 [54] - **月之暗面**：发布KimiK2.5后，不到一个月的累计收入已超过其2025年全年总收入 [54] - **智谱AI**：旗舰模型GLM-5于2月12日发布，用户规模高速增长 [54] - **千问（Qwen）系列**：在2025年下半年中国大模型B端市场，其日均Token调用量占比达 **32.1%**，位列第一，较上半年的 **17.7%** 几乎翻倍 [54]

市场概况 * 3月3日A股市场放量大跌，三大指数集体回调[1] * 沪指跌1.43%收报4122点，深证成指跌3.07%，创业板指跌2.57%[1] * 两市成交额3.13万亿元，较前一交易日放量超1000亿元[1] * 全天上涨643家，下跌4807家[1] 行业表现 * 申万一级行业中，涨幅前五位是石油石化（+6.75%）、煤炭（+1.76%）、交通运输（+1.13%）、银行（+1.07%）、公用事业（+0.49%）[1] * 跌幅前五位是国防军工（-6.74%）、有色金属（-5.61%）、电子（-5.30%）、计算机（-4.94%）、传媒（-4.29%）[1] 主题表现 * 商业航天大幅下杀[2] * 人形机器人调整加深[2] * 可控核聚变震荡下行[2] * 固态电池持续走弱[2] 市场要闻 * 工信部等六部门发布指导意见，明确到2030年，光伏组件综合利用技术装备水平需进一步提升[3] * 上海楼市新政落地首周，需求侧热度快速回升，线上主动咨询量环比增长97.6%，留电转化效率环比上升180%[3] * 全球最大天然气生产商卡塔尔能源因遭受军事袭击，旗下液化天然气出口设施被迫停产[3] 后市展望与核心观点 * 沪指高开低走形成的套牢筹码和悲观情绪需要时间消化[4] * 若美伊冲突烈度延续，短期避险逻辑可能继续演绎[4] * 总体不必过度悲观，当前经济韧性及周期位置较2022年已有所改善[4] * 战争及高油价引发的输入型通胀对AI硬件等资产实质冲击有限[4] * 在普跌格局下，燃气轮机等供需格局扎实的高景气方向依然保持强势[4] * 供需有支撑的高景气核心资产是重要投资线索[4] * 随着两会临近，深度回调的科技成长板块有望在政策催化下迎来资金回补[4] 后续关注要点 * 建议密切追踪中东局势及油价走势[5] * 重点关注两会政策信号对市场风险偏好的修复力度[5]

会议核心信息 - 国泰海通证券将于2026年3月25日在深圳市福田区举办春季策略会 [1] - 会议主题为“科技产业链投资方法”，旨在复盘历史、总结规律并映射未来投资 [1] 会议核心议题与观点 - 会议核心观点是复盘从移动互联网到AI、从智能手机到人形机器人、智能驾驶及新消费等科创领域的历史行情，总结龙头公司特质与规律，归纳选股方法论以指导当前及未来的科创投资 [1] 会议议程安排 - **13:30-14:10**：议题为“美妆龙头如何炼成的，以珀莱雅为例”，主讲人为消费研究组长兼美妆研究首席分析师 [2] - **14:50-15:30**：议题为“军工投资新方向:商业航天的星辰大海”，主讲人为军工研究首席分析师杨天昊 [4] - **15:30-16:10**：议题为“电子半导体:如何把握趋势性高成长股票”，主讲人为电子研究首席分析师舒迪 [3] - **16:10-16:50**：议题为“寻找科技产业链中高价值/高通胀/高壁垒环节的高弹性引领者”，主讲人为建筑工程研究首席分析师韩其成 [4] - **16:50-17:30**：议题为“计算机:寻找最锋利的矛”，主讲人为计算机研究首席分析师杨林 [4] - 另有议题“Al的新周期里的卓越龙头”，主讲人为通信研究联席首席分析师王彦龙，具体时间未在议程中明确 [4] 参会与信息获取方式 - 参会需联系国泰海通证券的对口销售进行报名 [4] - 更多研究和服务亦可通过对口销售获取 [5]

文章核心观点 - 文章通过复盘A股历史上三次大牛市（1999-2001年“519行情”、2005-2007年“周期牛”、2014-2015年“改革牛和水牛”），总结出牛市演变的七大规律，并以此为基础分析2024年9月下旬以来启动的“信心牛”行情，认为其由政策、科技和流动性共同驱动，未来走向取决于宏观政策持续放松、新质生产力发展及市场健康监管[1][2][8] 三轮历史牛市复盘总结 1999-2001年“519行情” - **启动背景**：经济持续下行，面临通缩压力，1996-1999年实际GDP增速由9.9%下降至7.7%，CPI同比由8.3%降至-1.4%[11] 政策面出台一揽子刺激措施，包括7次降息（利率由11.0%降至2.3%）、1998年增发1000亿元国债用于基建、启动房改和国企改革，以及1999年证监会出台六点意见搞活资本市场[13] 行情启动前估值处于低位，1999年4月底市盈率低至9.0倍[13] - **行情演绎**：广义行情自1999年5月19日至2001年6月14日，上证综指累计上涨98.6%，历时26个月[3][15] 上半场（1999年5月19日至6月30日）由政策点燃，31个交易日内上证综指从1109.1点涨至1689.4点，涨幅52.3%，金融、信息服务等板块领涨[15] 随后经历6个月回调，上证综指下跌12.4%[16] 下半场（2000年1月至2001年6月）受益于经济回暖及美股纳斯达克泡沫（指数从2490.11点涨至5048.62点）带动，上证综指从1406.4点涨至2202.4点，涨幅56.6%，科技股及周期、消费板块表现突出[17] - **牛市终结**：因估值过高、盈利无法消化估值泡沫（A股归母净利润增速从1999年12月的26.0%下滑至2001年6月的-3.1%）、国有股减持政策出台以及市场财务舞弊、操纵等问题曝光，牛市终结[21] 2005-2007年“周期牛” - **启动背景**：经济基本面强劲，2005-2007年GDP增速从11.4%提高至14.2%，出口同比年均达27.1%，房地产开发投资年均增速24%，CPI保持温和[23] 政策面以2005年7月人民币汇改和股权分置改革为核心，解决了制度桎梏[25][26] 资金面因贸易顺差突破1000亿美元及热钱流入而充裕，M2增速均值达17.0%[25][26] 启动前估值处于洼地，2005年6月A股整体市盈率为16.02倍[26] - **行情演绎**：上证综指从2005年6月的998点上涨至2007年10月的6124点，涨幅达513.6%，历时28个月，为A股历史涨幅最大的牛市[4][28] 上半场（2005年7月至2006年5月）为超跌修复，国防军工、有色金属、非银金融领涨，涨幅分别为202%、149%、140%[31] 经历2个月中场调整后[33]，下半场（2006年8月至2007年10月）由业绩驱动，持续15个月，非银金融、房地产、有色金属、银行和煤炭涨幅居前，分别达580%、471%、428%、407%和405%[33] - **牛市终结**：因经济增速放缓、政策紧缩（央行多次加息提准、印花税从1‰上调至3‰）、市场估值高企（2007年10月平均市盈率达71.44倍）、国际金融危机冲击以及股权分置改革后的解禁压力共同导致牛市结束[35][37] 2014-2015年“改革牛和水牛” - **启动背景**：经济处于增速换挡期，2014年三季度GDP增速由7.5%跌至6.9%，面临通缩压力[38][39] 政策面开启全面宽松，包括6次降息、多次降准、财政赤字率升至3%、棚改货币化以及2014年5月发布“新国九条”[41][46] 启动前估值处于历史低位，2014年5月上证指数市盈率仅8.91倍[43] 资金面因杠杆资金和外资涌入而活跃，融资余额从2014年6月的4000亿元增至2015年6月的2.27万亿元[46] - **行情演绎**：牛市自2014年7月22日至2015年6月12日，仅持续11个月，上证指数从2075点涨至5166点，涨幅148.96%[5][47] 上半场（至2015年1月）周期风格占优，非银金融、银行、钢铁等领涨，其中非银金融在2014年11月至2015年1月间涨幅达93.7%[49] 下半场风格切换至成长股，“互联网+”等概念受追捧，计算机、建饰等板块领涨，计算机行业在牛市全程涨幅达283.3%[47][50] - **牛市终结**：因缺乏基本面支撑（CPI、PPI、PMI等指标持续走弱）、盈利无法消化估值泡沫（2015年6月市盈率达22.97倍，高于十年均值18.14倍，但每股收益下滑）以及监管收紧去杠杆导致资金踩踏流出而结束[51] 从历史牛市总结的七大规律 - **牛市启动条件**：需要政策转向、资金流入和估值低位三大条件，初期充满争议，随后在投资者热情点燃后开启[6][53] - **牛市三阶段**：一般经历政策驱动、资金驱动、基本面驱动三个阶段，持续性和最终高度取决于基本面和企业盈利支撑[6][53] - **市场特征**：因政策市和散户为主的特征，呈现牛短熊长、大起大落，三轮大牛市平均持续17.35个月，而A股熊市平均27.12个月，美国牛市平均43.68个月[7][53] - **上半场特点**：主要由政策、情绪和资金驱动，平均时长6.3个月，平均涨幅59.41%，领涨板块多为国防、金融、周期等，普涨且快速上行[7][53] - **中途调整**：牛市过程中会经历调整，原因包括资金流入难以持续、杠杆工具调整、政策变化或风格切换，调整越充分，下半场涨幅潜力越大[7][53] - **下半场特点**：主要靠基本面和企业盈利驱动，出现戴维斯双击，平均时长12.5个月，平均涨幅130.25%，领涨板块多为计算机、消费等成长属性板块[7][54] - **牛市终结原因**：一般源于估值过高、政策转向、增量资金枯竭或经济复苏被证伪，往往在市场最疯狂时以踩踏式出逃结束[7][55] 本轮“信心牛”行情分析 - **启动与驱动力**：与“519行情”和“2014-2015年牛市”类似，起步于经济低迷、政策转向、估值低位之时[8][57] 核心驱动力来自2024年9月24日（924）以来的宏观政策放松周期，属于政策牛、科技牛（以人工智能、机器人等为代表的新一轮科技革命）和水牛（流动性充裕）叠加的“信心牛”[8][59][60] 政策大幅超出预期，带动风险偏好提升和无风险利率下降[59] 资金面出现存款搬家迹象，2025年9月上交所开户数较8月增加28.7万户，M1同比增长7.2%[61] - **行情展望与关键**：牛市持续需要宏观政策保持放松周期（继续降息降准、财政加大化债和新基建投资、楼市政策巩固止跌回稳），并大力发展新质生产力、推动科技创新[8][65] 牛市具有支持新质生产力发展、助力大国博弈、修复居民资产负债表（A股市值从不到70万亿元增长至超过100万亿元，创造30多万亿财富）的战略意义[65][66] 考虑到A股散户为主、暴涨暴跌的特点，需监管好杠杆资金以实现健康发展[8]

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：封板率 **模型/因子构建思路**：通过计算盘中最高价涨停且最终收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停板的封板质量或资金封板的坚决程度[15]。 **模型/因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15]。 2. 在目标交易日，统计所有盘中最高价达到涨停价的股票数量（记为A）[15]。 3. 在A中，进一步统计收盘价仍为涨停价的股票数量（记为B）[15]。 4. 封板率计算公式为： $$封板率 = \frac{B}{A}$$ [15] 其中，B代表最高价涨停且收盘涨停的股票数，A代表最高价涨停的股票数[15]。 2. **模型/因子名称**：连板率 **模型/因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票占昨日所有涨停股票的比例，来衡量市场涨停板的持续性和短线赚钱效应[15]。 **模型/因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15]。 2. 统计前一交易日（T-1日）收盘涨停的股票数量（记为C）[15]。 3. 在C中，统计在目标交易日（T日）收盘也涨停的股票数量（记为D）[15]。 4. 连板率计算公式为： $$连板率 = \frac{D}{C}$$ [15] 其中，D代表连续两日收盘涨停的股票数，C代表昨日收盘涨停的股票数[15]。 3. **模型/因子名称**：大宗交易折价率 **模型/因子构建思路**：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交份额总市值的偏离度，来反映大额资金交易的折溢价情况，通常折价率能反映大资金的交易情绪和偏好[24]。 **模型/因子具体构建过程**： 1. 获取目标交易日所有大宗交易的成交数据，包括每笔交易的成交金额和成交份额[24]。 2. 计算当日所有大宗交易的总成交金额（记为E）[24]。 3. 对于每笔大宗交易的成交份额，以其当日收盘价（或成交均价）计算其市值，并加总得到按市价计算的成交份额总市值（记为F）[24]。 4. 大宗交易折价率计算公式为： $$折价率 = \frac{E}{F} - 1$$ [24] 其中，E代表大宗交易总成交金额，F代表当日成交份额的总市值[24]。计算结果为负表示折价交易，为正表示溢价交易。 4. **模型/因子名称**：股指期货年化贴水率 **模型/因子构建思路**：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，并将其年化，来衡量股指期货的升贴水程度，这反映了市场对未来走势的预期和股指对冲的成本[26]。 **模型/因子具体构建过程**： 1. 选定目标股指期货合约（如上证50、沪深300等）及其对应的现货指数[26]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[26]。 3. 获取该期货合约的剩余交易日数（记为T）[26]。 4. 年化贴水率计算公式为： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times (\frac{250}{T})$$ [26] 其中，基差为期货价格减去现货指数价格，指数价格为现货指数价格，T为合约剩余交易日数，250为年化交易日数假设[26]。计算结果为正表示年化升水，为负表示年化贴水。 模型的回测效果 （注：本篇报告为市场监测日报，未提供量化模型或因子在历史样本外的长期回测表现指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等。报告中的数据均为特定日期的观察值或近期统计值[5][6][9][12][15][17][20][21][24][26][28][34][35]。） 量化因子与构建方式 （注：本篇报告未涉及用于选股或资产定价的传统Alpha因子（如价值、动量、质量等）的构建与测试。报告中的“封板率”、“连板率”、“折价率”、“年化贴水率”更接近于市场情绪或资金面指标，已在上方“量化模型与构建方式”部分总结。） 因子的回测效果 （注：本篇报告未提供量化因子的历史回测表现指标，如因子IC值、ICIR、分组收益、多空收益等。报告中的数据均为特定日期的指标取值或近期统计值[5][6][9][12][15][17][20][21][24][26][28][34][35]。）

核心观点 - 报告认为，应继续把握景气度有支撑的周期涨价、科技制造两大投资主线[1][4][5][40] - 3月市场受宏观事件、基本面及地缘风险影响，波动可能放大，但两大主线仍具配置价值[5][41] 一、 市场回顾 - 2月A股市场缩量震荡，小盘和红利风格占优，行业出现“高切低”轮动[4][8] - 上证指数上涨1.1%，中证2000、中证红利分别上涨4.8%和2.2%，创业板指、科创50分别下跌1.1%和1.4%[8] - 申万31个行业中有23个上涨，钢铁、建材、环保、机械设备、国防军工、煤炭、基础化工等行业涨幅居前（5%-10%）[4][8] - 科技板块内部从AI切换至先进制造，电力设备、国防军工、机械设备领涨[4][8] 二、 行业景气跟踪 2.1 上游周期 - **有色金属**：价格高位震荡，多数品种处于近两年90%以上高分位[4][12][14] - 贵金属：黄金高位震荡，收于5200美元/盎司以上，银价下跌近20%，两者均处近两年98%以上高分位[14] - 工业金属：铜价与上月基本持平，铝价回落，两者仍处近两年95%以上高分位[12][14] - 小金属：稀土价格环比上涨25.1%，锑价环比上涨4.3%[13][14] - **石油化工**：整体偏强运行，多数化工品延续涨价趋势[4][12][14] - 原油：布伦特原油期货价环比上涨8.2%，NYMEX汽油期货价环比上涨20.0%[15] - 化工品：多数品种上涨，石油化工、橡胶、塑料、农化类别表现偏强[14][15] - **黑色金属**：整体偏弱，需求疲软，仅浮法玻璃价格出现底部改善[4][12][14] - 钢铁：多数品种价格调整，处于近两年20%以下低分位[14][16] - 建材：水泥、混凝土价格微跌，浮法玻璃价格环比上涨2.8%[14][16] 2.2 中游制造 - **新能源**：产业链材料成本压力边际缓和[2][4][17] - 价格：2月光伏硅料、硅片价格环比分别下跌6.9%和7.8%，电池链六氟磷酸锂、电解液价格环比分别下跌11.6%和6.6%[2][18] - 需求：1月动力电池装车量环比大幅下滑57.2%[2][18] - **机械设备**：内需修复出现分化信号[2][19] - 1月挖掘机械国内、出口销量环比虽回落，但同比分别显著增长61.4%和40.5%[2][18] - 重卡销量同比、环比均实现正增长，1月销量达105,352辆[18] - **汽车**：内需显著走弱，行业景气承压[2][19] - 1月乘用车销量环比下滑30.2%，新能源汽车销量环比大幅下滑44.8%[2][18] - 商用车销量环比下降15.6%，但表现相对坚挺[19] 2.3 TMT - **半导体**：涨价趋势延续，AI产业支撑需求[2][4][20] - 2月DXI指数环比上涨6.1%，同比涨幅已超12倍[2][20] - 12月全球和中国半导体销售额分别维持2.7%和3.8%的环比正增长[2][20] - **算力硬件**：PCB、光模块维持高景气[2][20][22] - 1月台股PCB原料、制造营收同比分别增长26.4%和29.4%[2][20] - 2025年12月光模块出口金额、数量维持在近两年高位[2] - **软件与传媒**：部分领域出现乐观信号[2][22] - 12月国内软件业务收入环比增长2.6%，绝对规模处近两年高位[20][22] - 1月国产游戏版号发放数量达177个，同、环比均正增长[2][20] 2.4 下游消费 - **整体特征**：内需整体仍偏弱，部分行业出现价格改善信号[3][4] - **必需消费**：猪肉、生丝、乳制品价格表现偏弱，但白酒价格企稳[3][23] - 2月猪肉、生丝价格环比回落，生鲜乳价格处历史低位[3][23] - 飞天茅台批发参考价环比回升5.1%[23] - **可选消费与医药**：社会服务景气偏弱，创新药交易活跃[3][23] - 1月电影票房收入同比下滑69.1%[23] - 1月创新药对外授权交易总金额环比大增84.7%至311.8亿美元[23] 2.5 公用交运与地产金融 - **公用交运**：油运价格因地缘风险催化大幅上涨[3][26][29] - 1月原油运输指数环比上涨21.0%，处于近两年99.5%高分位[27][29] - **地产建筑**：销售偏弱但二手房价格企稳，建筑业PMI回落[3][26][29] - 2月30大中城市商品房日均成交面积同比下滑28.0%[27] - 2月二手房挂牌价指数环比小幅增长0.2%[27] - 1月建筑业PMI回落至48.8%[3][27] - **金融**：A股市场成交缩量[26][29] - 2月A股日均成交额环比下降24.1%至2.31万亿元[27][29] 三、 行业估值比较 3.1 估值变动 - 2月多数周期、制造、公用事业类行业估值扩张[5][30] - 综合行业PE估值提升20%，钢铁行业PB估值提升10%[30] - TMT内部分化，电子和计算机估值扩张约2%，传媒估值收缩[5][30] - 银行、非银、商贸零售等行业估值明显收缩[30] 3.2 估值水位 - **估值处于历史偏高分位（>80%）**：有色金属、机械设备、国防军工、汽车、电子、计算机、通信、商贸零售[5][33] - **估值处于历史中枢附近（30%-80%）**：煤炭、基础化工、钢铁、电力设备、纺织服饰、医药生物、轻工制造、社会服务、美容护理、传媒、建筑装饰、交通运输、环保、石油石化、家用电器、公用事业[33] - **估值处于历史偏低分位（<30%）**：建筑材料、农林牧渔、食品饮料、房地产、银行、非银金融[5][34] 四、 市场展望与配置建议 - **周期涨价主线**：短期地缘风险或继续驱动周期品涨价，中期具备较高配置价值，除有色外，多数周期行业PB估值仍处合理区间（石油/化工/建材/煤炭等）[5][41] - **科技制造主线**：持续看好TMT高景气，短期关注AI算力硬件（半导体/通信/PCB等）；中游制造的产能和盈利周期有望继续改善（机械设备/电力设备/军工）[5][41] - **消费与金融**：关注估值低位博弈机会，短期关注景气边际改善信号及“两会”政策带来的阶段性机会[5][41]

市场表现 - 2026年3月3日A股市场主要指数普遍下跌，其中科创50指数跌幅最大，为-5.21%，红利指数逆势上涨1.82%[3] - 行业表现严重分化，石油石化行业领涨6.75%，国防军工行业领跌-6.74%[3] - 市场成交额较前一日放量，避险情绪升温，银行等低估值板块获得资金青睐[6] 政策与事件 - 工信部等六部门发布指导意见，目标到2027年光伏组件综合利用量累计达到25万吨，推动产业链绿色循环升级[5] - 短期地缘冲突持续扰动市场情绪，引发能源供给担忧，支撑了油气、航运等板块的强势[6] 市场展望与风险 - 两会临近，政策预期可能对市场形成支撑，流动性环境保持中性，指数大幅调整空间有限[6] - 市场预计结构性行情特征将延续，若地缘冲突未升级，资金可能转向低估值防御品种[6] - 主要风险包括地缘博弈加剧、内需修复不及预期以及大宗商品价格剧烈波动[7]

市场总览 - 2026年3月3日，主要股指普遍下跌，其中科创50指数跌幅最大，为5.21%，中证1000指数下跌3.95%，创业板指下跌2.57%，上证指数下跌1.43%，沪深300指数下跌1.54%，恒生指数下跌1.12% [3][4] - 2026年3月3日，行业表现分化显著，表现最好的行业是石油石化，上涨6.75%，其次是煤炭（+1.76%）、交通运输（+1.14%）、银行（+1.07%）和公用事业（+0.49%）；表现最差的行业是国防军工，下跌6.74%，其次是有色金属（-5.61%）、电子（-5.3%）、计算机（-4.94%）和传媒（-4.29%）[3][4] - 2026年3月3日，全A股市场总成交额为31576亿元，南下资金净流入60.81亿港元 [3][4] 固收信用债研究观点 - 报告核心观点认为，2026年1月银行业信贷呈现“企业稳、居民弱；短期支撑、中长期拖累”的特征，整体表现略弱 [5][6] - 报告指出，2026年1月居民存款增速已降至历史低位，“存款搬家指数”有边际加强趋势，但资金仍主要以“非银存款”形式留在银行体系内，使得银行整体负债端表现仍较为宽裕 [5][6] - 由于存款增速高于贷款增速，银行业存贷增速差持续拉大至3.78个百分点的高位，充裕的负债端资金被迫转向债券市场寻求配置，对利率债和高等级信用债形成刚性买盘支撑 [5] 宏观经济研究观点 - 报告核心观点预计，2026年开年前两个月经济运行将延续供给稳、需求修复、价格温和、信用偏弱的结构性特征 [7] - 供给端方面，在工业生产修复与服务业景气回升带动下，预计规模以上工业增加值同比增速可达5.0%左右 [10] - 需求端方面，受春节错位与“拼假”效应提振，社会消费品零售总额同比增速预计回升至5.1%，但地产偏弱仍对居民部门消费与投资形成约束 [10] - 投资端方面，整体仍偏低位，预计固定资产投资增速约为2.0%，其中制造业投资相对有韧性，基建投资在政策加力下有望托底经济 [10] - 外需方面保持韧性，预计出口增速为4.6%，进口增速为1.7% [10] - 价格层面，预计居民消费价格指数（CPI）温和回升至0.7%，工业生产者出厂价格指数（PPI）仍在-1.3%附近徘徊 [10] - 金融数据反映信用扩张动能仍偏弱，总体看，稳增长政策继续发力有望支撑一季度“开门红”，但经济修复斜率仍取决于地产拖累的缓解与内生需求的持续性 [10] - 报告观点与市场差异在于，对一季度经济实现“开门红”持更乐观的态度 [10]