量化模型与构建方式 1. **模型名称**：利率价量多周期择时策略 - **模型构建思路**：通过核回归算法捕捉利率趋势形态，识别不同周期（长、中、短）下的支撑线与阻力线突破信号，结合投票机制生成综合择时信号[10] - **模型具体构建过程**： 1. **周期划分**：长周期（月度切换）、中周期（双周度切换）、短周期（周度切换）[10] 2. **信号生成规则**： - 若至少2个周期出现向下突破支撑线且趋势非向上，满配长久期债券 - 若至少2个周期出现向下突破支撑线但趋势向上，配置50%中久期+50%长久期 - 若至少2个周期出现向上突破阻力线且趋势非向下，满配短久期债券 - 若至少2个周期出现向上突破阻力线但趋势向下，配置50%中久期+50%短久期 - 其余情况等权配置短、中、长久期债券[23] 3. **止损机制**：单日超额收益<-0.5%时切换为等权配置[23] - **模型评价**：通过多周期共振降低噪声干扰，但依赖历史形态识别的稳定性[10] 2. **模型名称**：公募债基久期测算模型 - **模型构建思路**：基于改进的回归模型动态跟踪公募基金久期及分歧水平，反映机构行为[13] - **模型具体构建过程**： 1. **数据输入**：全市场中长期纯债基金持仓数据（含杠杆调整）[13] 2. **指标计算**： - 久期中位数：$$ \text{Median}(D_i) $$，其中$D_i$为第$i$只基金久期 - 久期分歧：截面标准差$$ \sigma_D = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (D_i - \bar{D})^2} $$[14] 3. **平滑处理**：采用4周移动平均消除短期波动[14] 模型的回测效果 1. **利率价量多周期择时策略**： - 长期年化收益率6.17%，最大回撤1.52%，收益回撤比2.26[24] - 短期年化收益率7.24%，最大回撤1.55%，收益回撤比6.21[4] - 长期超额收益率1.65%，短期超额收益率2.14%[24] - 逐年绝对收益胜率100%，超额收益胜率100%[24] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：利率水平结构因子 - **因子构建思路**：反映利率绝对水平偏离历史均值的程度[7] - **因子具体构建过程**： 1. 计算1-10年期国债到期收益率均值$$ \text{Level} = \frac{1}{10}\sum_{t=1}^{10} YTM_t $$ 2. 标准化为历史分位数（3/5/10年滚动窗口）[9] 2. **因子名称**：利率期限结构因子 - **因子构建思路**：刻画长短期利差变化[7] - **因子具体构建过程**： 1. 计算期限利差$$ \text{Term} = YTM_{10y} - YTM_{1y} $$ 2. 标准化为历史分位数[9] 3. **因子名称**：利率凸性结构因子 - **因子构建思路**：衡量收益率曲线弯曲程度[7] - **因子具体构建过程**： 1. 计算凸性指标$$ \text{Convexity} = YTM_{5y} - \frac{YTM_{1y} + YTM_{10y}}{2} $$ 2. 标准化为历史分位数[9] 因子的回测效果 1. **利率水平结构因子**： - 当前读数1.51%，处于3/5/10年分位数6%/4%/2%[9] 2. **利率期限结构因子**： - 当前读数0.31%，处于3/5/10年分位数14%/8%/11%[9] 3. **利率凸性结构因子**： - 当前读数0.01%，处于3/5/10年分位数16%/9%/9%[9] 其他关键指标 1. **公募债基久期指标**： - 久期中位数3.51年（历史5年分位数96.53%）[6] - 久期分歧1.55年（历史5年分位数59.07%）[14] 2. **公募债基YTM指标**： - YTM中位数1.7%，4周移动平均1.74%[18]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**："时钟+拐点改善法"大类资产轮动模型 **模型构建思路**：结合宏观风险因子状态（经济增长、通胀、利率、信用、汇率、期限利差）与投资时钟规律，通过相位判断法优化拐点识别，动态调整资产配置[8][9][12][16][24] **模型具体构建过程**： - **宏观因子构建**： - 经济增长因子：工业增加值同比、PMI、社会消费品零售总额同比，经HP滤波处理后波动率倒数加权合成[8] - 通胀因子：PPI同比、CPI同比，HP滤波后波动率倒数加权[8] - 利率因子：中债-国债总财富指数与中证货币基金指数等权组合，计算净值同比收益率[8] - 汇率因子：上海金与伦敦金现多空组合净值同比收益率[8] - 信用因子：中债-企业债AAA指数与中债-国债总指数久期中性组合净值同比收益率[8] - 期限利差因子：中短期债券与长期债券久期中性组合净值同比收益率[8] - **状态判断规则**： - 因子动量法：$$Momentum_{t}=X_{t}-\frac{1}{3}(X_{t-1}+X_{t-2}+X_{t-3})$$，连续两期同向判定状态[16] - 相位判断法：38个月周期正弦波拟合，划分上行/下行/顶部/底部区域，结合动量法优化拐点识别[21][22] - **资产配置规则**： - 初始风险配比1:1:1:0.5:0.5（大盘股:小盘股:债券:商品:黄金），根据宏观因子得分调整（正分翻倍，负分减半）[24] **模型评价**：融合多维度宏观因子与周期规律，在控制风险前提下实现稳定收益[26][27] 2. **因子名称**：宏观风险因子体系（经济增长、通胀、利率、信用、汇率、期限利差） **因子构建思路**：通过宏观经济指标与资产组合构建多维度风险因子[8] **因子具体构建过程**： - **合成方法**： - 经济增长/通胀因子：HP滤波后波动率倒数加权[8] - 利率/信用/汇率/期限利差因子：构造多空或中性组合计算净值同比收益率[8] **因子评价**：全面刻画宏观经济状态，为资产配置提供量化依据[8][12] --- 模型的回测效果 1. **"时钟+拐点改善法"模型**： - 总收益率242.45%，年化收益率9.93%，年化波动率6.83%[27] - 夏普比率1.45，最大回撤6.31%，胜率73.08%[27] - 2025年6月收益率0.72%（基准2.76%），配置比例债券88.54%、黄金5.81%[31][32] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：投资时钟状态得分因子 **因子构建思路**：根据增长-通胀时钟、利率-信用时钟等宏观状态对资产打分（-2至2分）[14][15] **因子具体构建过程**： - 复苏期：大盘股+2、小盘股+2、债券-2、商品+2、黄金+1[15] - 紧利率宽信用：大盘股+2、小盘股+2、债券-2、商品+2、黄金+2[15] **因子评价**：量化历史规律，指导资产配置方向[12][15] --- 因子的回测效果 1. **宏观风险因子状态（2025年6月）**： - 经济增长↑、通胀↓、利率↓、信用↓、汇率↓、期限利差↓[36] - 对应配置观点：看多债券/黄金，谨慎权益/商品[33]

物业应收账款研究 - 行业应收账款规模从2021年开始步入增长，2020-2024年30家上市物企应收账款合计规模分别为291.8亿元、483.2亿元、683.4亿元、742.5亿元和753.7亿元，增速分别为+42.6%、+65.6%、+41.4%、+8.7%和+1.5%，2023年起增速收窄明显 [3] - 关联方应收占比由47%降至39%，第三方应收占比由53%上升至61%，母公司出险企业关联方应收占比由2019年91%下降至2024年44% [4] - 样本企业账期拉长，1年以内应收账款占比由2019年89%降至2024年58%，应收账款计提比例由4%跃升至26%，综合回款率从90%下降至78% [4] - 母公司背景优秀及商管类企业的应收/营收占比较低，商管类企业商户缴费较好收回，不存在长期欠费情况 [3][5] 投资建议 - 具备独立业务竞争能力、能合理减少关联交易的企业是重要衡量标准 [5] - 推荐关联母公司背景优秀、历史问题逐步出清且应收账款风险可控、商业模式具有天然优势的企业 [5] 大小盘风格轮动 - 月度量 化模型信号为0.83，历史7月小盘略占优，建议7月超配小盘风格，中长期更看好小盘风格 [10] - 市值因子最新估值价差为1.15，相对历史高点区域1.7~2.6，估值价差当前位置不高 [10] - 本年大小盘风格轮动月度策略相对于等权基准超额收益3.3% [10] 价值成长风格轮动 - 月度量化模型信号为0.33，指向成长风格，历史7月成长相对占优，建议7月超配成长风格 [11] - 本年价值成长风格轮动策略超额收益6.2% [11] 风格因子表现 - 8个大类因子中，本月波动率、价值因子正向收益较高，大市值、流动性因子负向收益较高 [11] - 24个风格因子中，本月贝塔、行业动量、短期反转因子正向收益较高，大市值、中市值、流动性因子负向收益较高 [11] 因子协方差矩阵 - 利用多因子模型将股票协方差矩阵拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵的结合，完成较为准确的估计 [12]

报告核心观点 - 7月建议不轻易低配A股，关注中报业绩定价线索，积极参与市场突破，重视业绩确定性线索指引；探索利用DeepSeek辅助降低基金跟踪误差；创新药领域需求驱动、政策赋能，华夏中证生物科技主题ETF有投资价值；看好容知日新发展并给予买入评级；美股代币化推进提速；国产光模块迎业绩收获期；关注镇痛机制多元化药品临床进展 [1][2][3][6][12][13][15][16] 各报告总结 【策略】7月市场观点：积极参与突破，重视业绩定价线索 - 中报业绩边际改善多为结构性机会，涉及大消费、上游涨价、中游放量等领域 [2] - 6月权益资产普遍修复，A股多个宽基指数向上突破，通信、军工、有色领涨，食饮、美护、家电跌幅居多 [2] - 7月大势积极参与突破，交易层面增加仓位博弈弹性，配置层面关注业绩确定性线索 [2] 【金融工程】"薪火"量化分析系列研究（五）如何利用DeepSeek辅助降低跟踪误差 - 结合热点探索DeepSeek能否辅助基金管理者降低产品相对于基准的跟踪误差，按其方案设计策略落地方法及组合构建代码 [3] - DeepSeek给出方案与团队方案吻合度高，还能拓展构建最优方案 [4] 【金融工程】需求驱动叠加政策赋能——华夏中证生物科技主题ETF基金投资价值分析 - 创新药领域需求端结构升级、政策支持完善、估值处于底部，具备系统性反弹基础 [6][7] - 中证生物科技主题指数反映生物科技类股票表现，前十大成分股集中度高，聚焦医药行业，成分股在多概念上暴露高 [8] - 华夏中证生物科技主题ETF紧密跟踪标的指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化 [9] 【金融工程】七月配置建议：不轻易低配A股 - A股是高赔率 - 中等胜率品种，债券是极低赔率 - 高胜率品种，美股是极低赔率 - 中高胜率品种 [10] 【机械设备】容知日新（688768.SH）-蓝海市场渗透率提升，预测性维护让工业更美好 - 预测性维护符合行业趋势，公司毛利率和净利率水平高，战略转型展开，推出工业大模型PHMGPT [12] - 预计2025 - 2027年营收和归母净利润增长，给予2025年35倍PE，首次覆盖给予“买入”评级 [12] 【区块链】Robinhood入局，美股代币化再提速 - Robinhood在欧洲推出代币化美股与ETF交易，美股代币化推进将提速，有望倒逼监管跟进 [13][14] - 机构积极游说监管，股票代币化有望加速落地，建议关注相关美股、港股、A股 [14][15] 【通信】国产光模块迎来业绩收获期 - 光模块持续放量，全产业链有望受益，华工科技、中际旭创等企业有望受益 [15] 【医药生物】【创新药大牛市】分支思路（三）中小市值管线爆款：镇痛机制趋向多元化，关注相关药品临床进展 - 镇痛市场前景可期，镇痛机制趋向多元化，KOR激动剂为术后镇痛新方向 [16] - 阳光诺和的STC007注射液II期临床试验达成预设目标，疗效明确，安全性优异 [16]

量化模型与构建方式 1. **扩散指数模型** - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来涨跌幅分布预测扩散指数变盘临界点，判断市场趋势[5][40] - 模型具体构建过程： 1. 横轴设定未来N天股价涨跌幅区间（1.10至0.90，对应±10%），纵轴设定回顾窗口期长度T（20至10天） 2. 计算特定横纵坐标下的扩散指数值（如横轴0.95、纵轴15天对应值0.13表示未来5天若成分股均跌5%，扩散指数为0.13） 3. 当前扩散指数值为0.74（横轴20、纵轴1.00），通过阈值法判断买卖信号[40] - 模型评价：对短期市场波动敏感，但易受成分股频繁调整影响[5][40] 2. **小市值低波50策略** - 模型构建思路：在微盘股成分股中筛选小市值且低波动的50只股票构建组合[19][37] - 模型具体构建过程： 1. 每双周调仓一次，选股标准为市值小（中位数约18亿元）且历史波动率低 2. 费用设定为双边千三，基准为万得微盘股指数（8841431.WI）[37] - 模型评价：在牛市环境中超额收益显著，但震荡市易跑输基准[19][37] --- 量化因子与构建方式 1. **非流动性因子** - 因子构建思路：衡量股票交易难度，高非流动性股票通常具有溢价[4][18] - 因子具体构建过程： $$ \text{非流动性} = \frac{\text{日均成交金额}}{\text{自由流通市值}} $$ 本周RankIC为0.174（历史平均0.038）[4][18] 2. **过去一年波动率因子** - 因子构建思路：捕捉高波动股票的异常收益[4][18] - 因子具体构建过程：计算个股过去252个交易日收益率标准差 本周RankIC为0.155（历史平均-0.033）[4][18] 3. **贝塔因子** - 因子构建思路：衡量个股相对市场的系统性风险[4][18] - 因子具体构建过程：通过CAPM回归计算个股贝塔值 本周RankIC为0.146（历史平均0.004）[4][18] 4. **非线性市值因子** - 因子构建思路：捕捉市值与收益的非线性关系[4][18] - 因子具体构建过程： $$ \text{非线性市值} = \text{市值}^3 - \text{线性市值部分} $$ 本周RankIC为-0.285（历史平均-0.033）[4][18] 5. **10天换手率因子** - 因子构建思路：反映短期交易活跃度[4][18] - 因子具体构建过程：计算过去10天自由流通市值换手率均值 本周RankIC为-0.183（历史平均-0.06）[4][18] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 首次阈值法：2025年5月8日触发空仓信号（阈值0.9850）[5][43] - 延迟阈值法：2025年5月15日触发空仓信号（阈值0.8975）[5][47] - 双均线法：2025年6月11日触发空仓信号[5][48] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益7.07%（超额-2.93%），2025年YTD收益53.93%，本周超额0.38%[19][37] --- 因子的回测效果 1. **非流动性因子** - 本周RankIC：0.174，历史平均：0.038[4][18] 2. **过去一年波动率因子** - 本周RankIC：0.155，历史平均：-0.033[4][18] 3. **贝塔因子** - 本周RankIC：0.146，历史平均：0.004[4][18] 4. **非线性市值因子** - 本周RankIC：-0.285，历史平均：-0.033[4][18] 5. **10天换手率因子** - 本周RankIC：-0.183，历史平均：-0.06[4][18]

市场表现 - 本周A股强势上涨，北证50周度上涨6.84%，领涨主要宽基指数 [3] - 市场量能指标转入积极区间，除北证50外其他主要宽基指数转为看多信号 [3] - 股票型ETF资金整体净流出，科创板、中小盘为净流出主要方向 [3] 石油化工行业 - 伊以冲突大幅缓和，双方高层宣称已接受停火提议 [4] - 布伦特、WTI原油分别报收66.34、65.07美元/桶，较上周下跌12.5%、12.1% [4] - 海外油气巨头整合有望重启 [10] 农林牧渔行业 - 生猪养殖行业产能周期已触底，但库存高位影响逻辑走顺 [6] - 政策驱动加速行业降重去库存，量价关系有望重新匹配 [6] - 去库存结束后板块或开启长周期盈利上行期 [6] 煤炭开采行业 - 523家炼焦煤矿山原煤库存683.5万吨，环比下降17.9万吨，精煤库存463.1万吨，环比下降36.1万吨，为5月以来首次下降 [7] - 秦皇岛港口动力煤平仓价（5500大卡）616元/吨，环比上涨7元/吨 [7] - 焦煤期货收盘价847.5元/吨，周环比上涨6.6% [7] 其他行业动态 - 货币当局规范存贷款市场竞争秩序效果显著，但内卷式竞争风险仍需警惕 [3] - 可转债周内涨幅创年内至今最高 [10] - REITs二级市场价格回调，两只新REITs成功上市 [10]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：LSTMtech** - **模型构建思路**：直接使用LSTM模型对股价数据（开、高、低、收、成交量）及技术指标进行因子挖掘[15] - **模型具体构建过程**：输入层为原始量价数据及talib生成的技术指标，采用6年训练集+2年验证集的滚动训练方式，每年更新模型参数[15] - **模型评价**：多头分组效果不够单调，但整体选股能力稳定[15] 2. **模型名称：LSTMdeap_tech** - **模型构建思路**：先通过遗传算法挖掘有效技术因子，再与原始数据共同输入LSTM模型[24][26] - **模型具体构建过程**： 1. 使用遗传算法在2010-2016年数据中挖掘有效因子（框架见图4）[20][22] 2. 将遗传算法因子与原始技术指标合并作为LSTM输入[26] 3. 保持相同的滚动训练机制（6年训练+2年验证）[26] - **模型评价**：绩效显著优于纯LSTM模型，且能覆盖原始LSTM因子的alpha信息[26] 3. **模型名称：LSTMgraph** - **模型构建思路**：将技术指标转化为人为定义的状态变量后输入LSTM[33][41] - **模型具体构建过程**： 1. 对K线形态（实体/影线）和技术指标（如均线相对位置）进行状态编码[33] 2. 合成1-20日K线状态变量作为输入[41] 3. 采用相同LSTM框架训练[41] - **模型评价**：解决了CNN图形识别耗时耗资源的问题，同时保留形态特征[32][41] 4. **复合模型名称：LSTMdeap_tech_graph** - **模型构建思路**：等权合成LSTMdeap_tech与LSTMgraph因子[47][49] - **模型具体构建过程**： 1. 验证两因子相关性（51.48%）及残差选股效果（见图16）[47][49] 2. 直接等权加权合成[49] - **模型评价**：多维度技术信号互补，绩效进一步提升[49] 5. **复合模型名称：LSTMdeap_tech_graph_pro** - **模型构建思路**：将LSTMdeap_tech_graph与交易行为因子LSTMpro等权合成[54] - **模型具体构建过程**：基于38.61%的低相关性直接合成[54] - **模型评价**：多头超额收益显著提升，收益波动比优化[54] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Tech_similarity** - **构建思路**：基于技术指标状态匹配历史相似形态[35] - **具体构建过程**： 1. 按月回看5个交易日，匹配股价/MACD/涨跌停/成交量状态[35] 2. 计算匹配日后续20天超额收益均值[35] $$因子值=\frac{1}{5}\sum_{i=1}^{5} (匹配日_i未来20天超额收益)$$ 2. **因子名称：K_similarity** - **构建思路**：基于K线形态匹配历史相似模式[39] - **具体构建过程**： 1. 对日/周/月K线及成交量状态编码[39] 2. 采用与Tech_similarity相同的计算逻辑[39] 3. **复合因子名称：Tech_K_similarity** - **构建思路**：等权合成Tech_similarity与K_similarity[40] - **具体构建过程**：验证两因子25.49%相关性后直接合成[40] --- 模型的回测效果 | 模型名称 | RankIC(2019-) | RankICIR | 多空年化收益 | 多头超额年化 | |------------------------|---------------|----------|--------------|--------------| | LSTMtech | 7.42% | 4.25 | 24.02% | - | [15] | LSTMdeap_tech | 9.27% | 4.54 | 32.44% | - | [26] | LSTMgraph | 9.01% | 4.70 | 32.25% | - | [41][44] | LSTMdeap_tech_graph | 10.89% | 4.99 | 37.28% | 9.40% | [49] | LSTMdeap_tech_graph_pro | 11.93% | - | 39.85% | 11.34% | [54] --- 因子的回测效果 | 因子名称 | RankIC(2013-) | RankICIR | 多空年化收益 | |-------------------|---------------|----------|--------------| | Tech_similarity | 4.97% | 3.05 | 20.22% | [35][37] | K_similarity | 5.10% | 3.09 | 19.25% | [39][42] | Tech_K_similarity | 5.89% | 3.25 | 25.97% | [40][43]

核心观点 - 各行业呈现不同发展态势，固定收益领域需关注美债投资者行为和利率趋势；能源转型中高温超导产业进入加速期；互联网电商 618 增长稳健；公用事业/环保各细分领域业绩有分化；金工构建利率择时体系有优势；电力设备与新能源看好新技术与盈利修复主线 [2][4][5][6][7][8] 固定收益 - 6 月 FOMC 会议联邦基金利率目标区间维持在 4.25 - 4.5%，连续四次不变，声明中不确定性表述有变化 [2] - 从需求角度分析美债投资者结构特征、行为逻辑，展望 2025 年下半年美债需求变化，不同投资者购债动机和模式有差异 [7] 能源转型 - 6 月 18 日上海超导披露科创板上市招股书，2023、24 年营收分别为 0.83、2.40 亿元，同比增长 133%、187%，2024 年归母净利润 0.73 亿元同比扭亏为盈，看好高温超导产业未来发展 [2] 互联网 - 预计 2025 年 618 电商大促季行业增长稳健，得益于活动周期拉长、国补行动和即时零售场景投入，后续电商平台将围绕商户经营和用户粘性竞争 [4] 公用事业/环保 - 5 月全国火电发电量由降转增，2Q25 煤价同环比下降，主要火电公司业绩或分化；4/5 月水电发电量同比下滑；核电机组稳健运行；1 - 4 月绿电运营商电量同比提升；4 月天然气表观消费量同比下滑 [5] 金工 - 今年以来利率单边下行趋势减缓，构建利率择时体系，策略有风险控制能力，整合常用技术指标形成标准化流程，构造多周期复合趋势指标，回测表现良好 [6] 电力设备与新能源 - 新能源车看好电池、结构件、铁锂环节和固态电池新技术；风电国内外需求高景气；光伏短期经营承压；储能中美需求有支撑；工控关注新兴赛道机会 [8] 评级变动 - 领展房产基首次评级为买入，目标价 50.59 元 [9] - 惠泰医疗首次评级为买入，目标价 519.50 元 [9] - 周大福评级由增持调为买入，目标价 16.00 元 [9]

市场整体表现 - 本周市场震荡收跌，主要宽基指数仅创业板指实现上涨 [4] - ETF延续净流出，大盘ETF为净流出主力 [4] - 市场逐步从宽幅震荡过渡至窄幅震荡，指数运行区间收缩且量能放大 [4] - 风格层面，极小市值方向（如北证、微盘）或有持续调整压力，短期或呈现大市值占优特点 [4] 有色金属行业 - 5月国内废铜产量9.2万吨，同比下降20%、环比上升5% [5] - 贸易冲突对经济负面影响尚未完全显现，仍会压制铜价涨幅 [5] - 供给端铜矿扰动增加，需求端出口备货效应减弱以及国内进入淡季，需求有走弱风险 [5] - 铜价有望在国内刺激政策出台以及美国降息后逐步上行 [5] - 伦敦金现价格再创历史新高水平 [6] - 融创中国95.5亿美元境外债转股方案获82%的持有人支持 [6] - 5月份融创中国全口径销售金额49亿元，同比+128% [6] - 融创服务地产关联影响基本解除，关联方贸易应收款减值计提充分，2025年起有望摆脱地产影响 [6] 基础化工行业 - 近期化工园区安全事故多发，后续对于涉及硝化、氯化等高危化工反应的项目审批和生产监管将进一步趋严 [7] - 化工行业头部企业凭借更严格的安全生产管控流程、更优质的生产装置设备、更先进的工艺生产技术，将保障存量高危化工反应装置的有序生产 [7] - 化工行业头部企业在涉及高危反应的中间体、产品增量受限的情形下，可以凭借现有产品的稳定生产而受益 [7] 建筑建材行业 - 本周中信建材指数下跌2.16%，中信建筑指数下跌1.27% [8] - 全国PO42.5水泥均价为365.70元/吨，环比+0.45元/吨 [8] - 全国水泥企业出货率45.7%，环比-2.3pct [8] - 玻璃现货价格1203元/吨，环比-20元/吨 [8] - 玻璃库存6968.5万重箱，环比-0.1% [8] - 缠绕直接纱价格4550元/吨，环比持平 [8] - G75电子纱价9100元/吨，环比持平 [8] 农林牧渔行业 - 生猪养殖板块，报表端指引的行业产能周期已经触底，但持续的库存高位影响逻辑走顺 [9] - 近期政策驱动加速行业降重去库存，量价关系有望重新匹配 [9] - 长期视角下，去库存结束后，板块有望开启长周期盈利上行期 [9] 电新公用环保行业 - 核聚变虽距全面商业化有很长的路要走，但各国军备竞赛已开启，研发和投资达到新高度 [9] - 后续每次技术进步、融资及项目进展、和AI领域的合作，或成为板块催化剂 [9] - 从5月新能源现货交易数据来看，价格同比整体呈现下跌趋势，说明消纳及电力供需仍存在压力 [9] - 光伏电价依然较低、风电电价较为稳健 [9] - "136"号文背景下，应立足于优质资产，风电、虚拟电厂及微网、储能是较好选择 [9]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：利率价量多周期择时策略** - **模型构建思路**：通过核回归算法捕捉利率趋势形态，刻画支撑线和阻力线，根据不同周期（长、中、短）下的形态突破情况生成交易信号[10][12] - **模型具体构建过程**： 1. **周期划分**：长周期（月度切换）、中周期（双周度切换）、短周期（周度切换）[10] 2. **信号规则**： - 至少2个周期向下突破支撑线且趋势非向上时，满配长久期 - 至少2个周期向下突破但趋势向上时，配置1/2中久期+1/2长久期 - 至少2个周期向上突破阻力线且趋势非向下时，满配短久期 - 至少2个周期向上突破但趋势向下时，配置1/2中久期+1/2短久期 - 其他情况等权配置短、中、长久期[22] 3. **止损机制**：单日超额收益<-0.5%时切换为等权配置[22] - **模型评价**：基于多周期共振原理，兼顾趋势与形态突破的稳健性 2. **模型名称：公募债基久期测算模型** - **模型构建思路**：通过改进的回归模型动态跟踪中长期纯债基金的久期及分歧[13][15] - **模型具体构建过程**： 1. **数据输入**：计入杠杆后的基金持仓数据 2. **输出指标**： - 久期中位数（未平滑与4周移动平均） - 久期均值 - 久期截面标准差（分歧指标）[13][15] - **模型评价**：有效捕捉机构行为变化，但需注意杠杆调整的准确性 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：利率水平结构因子** - **因子构建思路**：将1-10年期国债YTM转化为水平结构指标，衡量利率绝对水平[7][9] - **因子具体构建过程**： - 计算当前水平结构读数：$$水平结构=1.53\%$$（本周下降0.75BP） - 分位数计算：3年/5年/10年分位数分别为6%/4%/2%[9] 2. **因子名称：利率期限结构因子** - **因子构建思路**：衡量利率曲线的斜率特征[7][9] - **因子具体构建过程**： - 计算当前期限结构读数：$$期限结构=0.24\%$$（本周下降0.07BP） - 分位数计算：3年/5年/10年分位数分别为5%/3%/6%[9] 3. **因子名称：利率凸性结构因子** - **因子构建思路**：捕捉利率曲线的凸性变化[7][9] - **因子具体构建过程**： - 计算当前凸性结构读数：$$凸性结构=0.05\%$$（本周上升1.83BP） - 分位数计算：3年/5年/10年分位数分别为21%/13%/14%[9] --- 模型的回测效果 1. **利率价量多周期择时策略** - **长期表现（2007-2025）**： - 年化收益率：6.18% - 最大回撤：1.52% - 收益回撤比：2.26 - 超额收益率（vs久期等权基准）：1.66%[23][26] - **短期表现（2023年底以来）**： - 年化收益率：7.35% - 最大回撤：1.58% - 收益回撤比：6.31 - 超额收益率：2.26%[4][23] - **胜率**：逐年绝对收益>0的胜率100%，超额收益>0的胜率100%[23] --- 因子的回测效果 1. **利率水平结构因子** - 当前读数：1.53%（历史极低分位数）[9] 2. **利率期限结构因子** - 当前读数：0.24%（历史低分位数）[9] 3. **利率凸性结构因子** - 当前读数：0.05%（历史中低分位数）[9] 4. **公募债基久期因子** - 久期中位数：3.3年（历史5年96.14%分位数）[6][13] - 久期分歧：截面标准差1.58年（历史5年65.64%分位数）[14]