报 告 摘 要 一、基金仓位监控 普通股票型基金 仓位中位数为91.27%， 偏股混合型基金 仓位中位数为90.08%，与上一季 度相比略有提升，自2020年以来持续围绕在90%仓位震荡。普通股票型基金仓位处在历史 88.71%分位点，偏股混合型基金仓位处在历史93.55%分位点。 普通股票型和偏股混合型基金 港股仓位 均值分别为12.91%和16.85%，均较上一季度进一 步提升。普通股票型配置港股基金数量为233只，偏股混合型配置港股基金数量为1601只， 普通股票型以及偏股混合型基金中配置港股的基金数量占比为58.35%。 二、基金持股集中度监控 基金重仓股占权益配置比重为52.23%，上一期为53.21%，略有降低；另一方面，基金持股 数量在2025年二季度相较于上一季度有所增加，基金经理总体持股数量为2436只，这意味 着，基金经理持仓的股票差异化有所提升。 三、板块配置监控 2025年二季报中披露的主板配置权重为52.44%、创业板配置权重为15.3%、科创板配置权 重为12.31%，港股配置权重为19.94%，其中创业板配置权重较上个季度提升1.78%，主板 较上个季度降低2.64%。 在202 ...

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**：行业形态择时策略 - **模型构建思路**：基于行业指数成分股的多空形态信号构建剪刀差指标，通过统计看多/看空成分股数量比率生成择时信号[14] - **模型具体构建过程**： 1. 每日统计行业指数成分股中触发看多形态和看空形态的股票数量 2. 计算多空剪刀差比率：若当日无信号，则数量记为0；若多空数量均为0，则剪刀差为0 3. 根据剪刀差方向（正向/负向）生成行业择时信号[14] - **模型评价**：历史回测显示，该模型在所有中信一级行业中均跑赢基准指数，胜率表现优秀[14] 2. **模型名称**：券商金股形态增强策略 - **模型构建思路**：结合券商月度金股推荐与形态学信号，筛选基本面与技术面共振的标的[25][26] - **模型具体构建过程**： 1. 监控券商金股中出现特殊形态信号（如捉腰带线、倒锤头等）的股票 2. 在信号触发后第二个交易日买入，持有至当月月底[25] - **模型评价**：形态学信号可显著提升金股组合收益并降低回撤[25] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：隐含波动率因子 - **因子构建思路**：采用Heston模型计算近月平值期权隐含波动率，反映市场恐慌情绪[7][9] - **因子具体构建过程**： $$ \text{IV} = \sqrt{\frac{2\pi}{T}} \cdot \frac{C}{S} $$ 其中： - \( IV \) 为隐含波动率 - \( T \) 为期权剩余期限 - \( C \) 为期权价格 - \( S \) 为标的资产价格[7] 2. **因子名称**：特殊K线形态因子 - **因子构建思路**：识别六类技术形态（如金针探底、满江红等）作为多空信号[21][22] - **因子具体构建过程**： 1. **金针探底**：要求K线下影线长度超过80%，振幅>5%，且出现在20日低位[21] 2. **满江红**：连续阳线组合，需满足成交量递增条件[21] --- 模型的回测效果 1. **行业形态择时策略**： - 年化收益：15.01%~33.44%（不同行业） - 最大回撤：13.18%~53.53%[15][16] 2. **券商金股形态增强策略**： - 胜率：70%（特殊信号股票）[25] 因子的回测效果 1. **隐含波动率因子**： - 上证50波动率：13.5%（周环比-0.91%）[9] - 中证1000波动率：16.79%（周环比-1.3%）[9] 2. **特殊K线形态因子**： - 金针探底未来5日胜率：73.85%[11] - 满江红组合平均持有收益：19.49%（商贸零售行业）[15] --- 注：以上内容严格基于研报中明确提及的模型、因子及数据[7][9][11][14][15][16][21][22][25][26]，未包含风险提示等非核心信息。

历史行情复盘 - 2014年下半年和2020年4-7月A股上涨主要由流动性和政策宽松驱动，呈现经济弱但指数强的特征 [2] - 两段行情共性包括：宏观流动性宽松（降准降息）、股市资金流入（融资/外资/新发基金）、政策积极且估值低位 [2] - 风格差异：2014年大盘价值占优，2020年成长占优且大小盘均衡 [2] 当前市场对比 - 经济与盈利处于弱修复周期：出口承压但消费/基建/制造业投资较强，房地产投资偏弱，全A中报盈利增速环比提升 [3] - 流动性环境宽松：海外掣肘较小，央行可能加大投放，外资/融资/新基金或持续流入A股 [3] - 短期风格均衡：4月以来价值略优于成长，类似2014年，但后续成长可能相对占优 [3] 行业配置建议 - 中报盈利增速占优行业：传媒、建材、农林牧渔、计算机、家电 [1] - 高性价比板块：成长中的传媒/汽车/医药/电力设备及新能源，蓝筹中的农林牧渔/非银金融/食品饮料/家电 [1] - 短期均衡配置方向： - 政策与产业趋势向上的科技成长（AI应用/游戏/数字货币/消费电子/半导体/算力/军工/机器人/创新药） [1] - 估值与盈利匹配的周期消费（有色金属/电新/大金融/食品/商贸零售/养殖） [1] 月度风格展望 - 7月风格均衡：经济弱修复+流动性宽松下科技成长/大金融/周期均有机会 [4] - 8月成长占优：流动性宽松+科技产业趋势向上支撑成长风格，但7月价值或因反内卷政策短暂走强 [4]

2025Q2转债业绩前瞻 核心观点 - 2025Q2业绩向好的转债集中在通信、电子、军工、汽零、交运设备、工控设备、能源设备、电力设备等高端制造行业，以及涨价利好的有色和基础化工行业 [1] - 业绩增长主要受益于AI算力投资、国产替代加速、高端制造需求高增及有色金属/化工品涨价 [1][2][3] - 可通过工业企业利润数据、A股业绩预告及分析师预测上修线索挖掘标的 [1][4] 行业利润增长驱动因素 上游资源品 - 有色金属矿采选业利润同比增长41.7%，主因金、铜、锌、银等价格上涨及产销量回升 [2] 工业制造 - 铁路/船舶/航空航天设备制造业利润同比增长56%，受益于全球航运景气度回升（LNG船、集装箱船订单）、大飞机产业链放量及一带一路基建输出 [2] - 计算机/通信/电子设备制造业、电气机械/器材制造业、通用设备制造业保持双位数增长，驱动因素包括AI硬件、智能终端、电网设备、工控设备需求 [2] 消费制造 - 农副食品加工业利润增速达38.2%，因预制菜、健康食品等高附加值产品需求旺盛 [2] A股业绩高增行业分布 - 272家公司2025Q2扣非净利润同环比增速超30%，集中在以下行业： - **基础化工**：磷化工、农药化肥、制冷剂涨价 [3] - **电力设备及新能源**：海外光伏储能订单、国内特高压/智能电网建设、新能源车/军工订单 [3] - **机械**：工业母机、半导体设备、能源设备、造船业、轨道交通设备需求 [3] - **电子**：AI算力投资、半导体设备国产替代、消费电子出货增长 [3] - **汽车**：新能源车销量高增、商用车及零部件出海加速 [3] 分析师预测上修线索 - 13只转债标的过去三个月2025年平均预测净利润被上修超5%（预测机构家数>3） [4]

报告核心观点 上周金融市场各方面呈现不同态势，美元指数反弹，市场交易热度和波动率回升，多板块调研热度有变化，分析师上调部分指数和板块净利润预测，各类投资者交易行为活跃且有不同偏好，不同参与者间买卖共识度有变动 [1][2][3]。 分组1：宏观流动性 - 美元指数反弹，中美利差“倒挂”加深，通胀预期回升 [15][1] - 离岸美元流动性边际宽松，国内银行间资金面平衡偏松，期限利差小幅收窄 [20] 分组2：交易热度、波动与流动性 - 市场交易热度回升，轻工等多板块交易热度处 80%分位数以上 [27] - 主要指数波动率回升，多数行业波动率处 40%历史分位数以下 [27] - 市场流动性指标回升，仅钢铁板块流动性指标处 50%历史分位数以上 [39] 分组3：机构调研 - 电子、医药等板块调研热度居前，房地产等板块调研热度环比上升 [2][43] 分组4：分析师预测 - 全 A 的 25/26 年净利润预测上调，上调组合占比上升，下调组合占比下降 [51] - 通信、化工等多板块 25/26 年净利润预测上调 [61] - 中证 500、创业板指等指数 25/26 年净利润预测上调，上证 50 分别被下调/上调 [69] - 中盘/小盘成长、中盘价值 25/26 年净利润预测上调，大盘成长、大盘/小盘价值下调 [72] 分组5：北上资金 - 北上活跃度回升，整体净买入 A 股，日均买卖总额和占比回升 [78] - 基于前 10 大活跃股口径，部分板块买卖总额之比有升有降 [86] - 基于陆股通持股小于 3000 万股标的口径，北上主要净买入 TMT 等板块，净卖出军工等板块 [89] 分组6：两融情况 - 两融活跃度回升，处 2025 年 3 月下旬以来高点，净买入 225.46 亿元 [4][95] - 两融主要净买入有色等板块，净卖出食品饮料等板块 [4][95] - 煤炭、纺服等板块融资买入占比上升，纺服、农林牧渔等处 60%历史分位数以上 [99] - 两融净买入各类风格板块 [103] 分组7：龙虎榜交易 - 龙虎榜交易热度回落，买卖总额及占比均下降 [5][108] - 商贸零售、计算机等板块龙虎榜买卖总额占成交额之比相对较高且上升 [108] 分组8：主动偏股基金与 ETF - 主动偏股基金仓位回升，剔除涨跌幅后加仓汽车等板块，减仓石油石化等板块 [6][114] - 主动偏股基金净值表现与大盘/中盘成长相关性上升，与小盘成长、大盘/中盘/小盘价值相关性回落 [123] - 新成立权益基金规模回落，主动/被动偏股基金规模均降 [126] - ETF 被整体净申购，以个人 ETF 为主 [6] - 与科创 50、中证 1000、红利等相关 ETF 被净申购，与中证 A500、创业板指等相关 ETF 被净赎回 [129] - ETF 主要净买入电子等板块，净卖出非银等板块 [131] - 个人/机构持有为主的 ETF 均被净申购，不同板块有不同表现 [137] 分组9：投资者买卖共识度 - 从 4 周移动平均视角看，ETF 和北上的买入共识度、两融和龙虎榜的买入共识度回升 [156] - ETF 和北上的卖出共识度、两融和龙虎榜的卖出共识度回落 [157]

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]

市场整体表现 - 2025年7月8日沪指再创年内新高，光伏板块集体爆发，上证指数涨0.70%，深证成指涨1.47%，创业板指涨2.39%[2][14] - 市场成交额14537.64亿元，较上一交易日增加2452.67亿元，全市场4335只个股上涨，995只个股下跌[2][14] 市场风格与行业表现 - 风格上成长>周期>消费>金融>0>稳定，小盘成长>中盘成长>大盘成长>小盘价值>中盘价值>大盘价值，基金重仓表现优于中证全指[20] - 30个中信一级行业普遍上涨，通信、建材、电力设备及新能源涨幅靠前，电力及公用事业、银行、交通运输涨幅靠后[20] - 多数概念板块上涨，英伟达、BC电池、PCB等大幅上涨，肝素、昨日触板、退税商店等板块走低[20] 资金流表现 - 7月8日主力资金净流入114.50亿元，超大单净流入151.39亿元，大单净流出36.89亿元，中单资金净流出148.69亿元，小单持续净流入34.29亿元[3][24] - 南向资金7月8日净流入3.87亿港元，沪市港股通当日净流出2.38亿港元，深市港股通当日净流入6.25亿港元[4][26] ETF资金流向表现 - 7月8日上证50、沪深300、中证500以及中证1000等ETF大部分成交额较上一交易日增加[3][29] - 7月7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3.70亿元[3][29] 全球市场表现 - 7月8日亚太主要股指收盘普遍上涨，恒生指数涨1.09%，恒生科技指数涨1.84%，日经225指数涨0.26%，澳洲标普200指数涨0.02%[4][32] - 7月7日欧洲三大股指涨跌互现，德国DAX指数涨1.20%，英国富时100指数跌0.19%，法国CAC40指数涨0.35%，美股三大指数普遍下跌[4][33]

政策背景与市场预期 - 中央财经委会议提出推进全国统一大市场建设，治理企业低价无序竞争，引导企业提升产品品质，推动落后产能有序退出 [2] - 《求是》发布文章《深刻认识和综合整治"内卷式"竞争》，政策引导"反内卷" [2] - 市场资金充裕，科技、消费、红利等板块表现较好，周期股估值低位，对短期边际利好更敏感 [2] 受影响的行业 - 与地产、基建相关的上游原材料行业（煤炭、钢铁、水泥等） [3] - 与新质生产力重叠的装备制造行业（汽车制造业、电气机械制造业、计算机通信和其他电子设备制造业等） [3] - 部分下游消费品领域（医药、食品制造业等） [3] - 新兴产业（新能源汽车、光伏、电商平台等）受政策重点关注 [4] - 光伏组件、新能源汽车、储能系统被点名存在同质化竞争 [4] 政策力度与实施特点 - 政策力度温和，因涉及行业民营企业占比较大（如计算机、通信、电子、电力设备及新能源、汽车等行业国央企占比低于30%） [6] - 电子设备制造业、电气机械和制造业、汽车制造业就业规模大，从业人员占比分别为11.9%、7.9%、6.0%，共吸纳近2000万人，政策需兼顾就业问题 [6] - 政策预计循序渐进，需观察供给侧和需求端变化，尤其是产能利用率提升和补库情况 [8] - 光伏、汽车等行业缺乏历史经验参考，未来政策信号需更明确（如级别提升、纳入地方政府考核等） [7] - 高强度去产能需综合政策支撑，包括过剩产能规模确定、退出时间表、考核机制等 [8]

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：扩散指数行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于价格动量原理，捕捉行业趋势变化，选择向上趋势的行业进行配置[26] - **模型具体构建过程**： 1. 计算各中信一级行业的扩散指数，反映行业价格趋势强度 2. 选择扩散指数排名靠前的行业作为配置标的 3. 每月进行轮动调整，配置前六名行业[26][27] - **模型评价**：在趋势行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[26][38] 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于分钟频量价数据，通过GRU深度学习网络生成行业因子，捕捉短期交易信号[33][39] - **模型具体构建过程**： 1. 使用GRU网络处理行业量价数据 2. 输出行业因子得分，反映行业短期动量 3. 每周调整配置，选择因子得分最高的行业[33][36] - **模型评价**：短周期表现较好，长周期稳定性一般，极端行情可能失效[33][39] 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年以来超额收益：2.05%[26] - 本周超额收益：-0.81%[30] - 7月以来超额收益：-1.00%[30] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年以来超额收益：-4.52%[33] - 本周超额收益：0.29%[37] - 7月以来超额收益：0.77%[37] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：扩散指数** - **因子构建思路**：衡量行业价格趋势强度，反映行业动量[26][27] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业价格序列的扩散指标 2. 标准化处理得到0-1之间的扩散指数 3. 指数越高代表趋势越强[27][28] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：通过GRU网络提取行业量价特征，生成因子得分[33][36] - **因子具体构建过程**： 1. 输入行业分钟频量价数据 2. 通过GRU网络进行特征提取 3. 输出行业因子得分，得分越高代表短期动量越强[36] 因子的回测效果 1. **扩散指数** - 最新排名前六行业：综合金融(1.0)、综合(0.998)、通信(0.995)、非银行金融(0.987)、传媒(0.975)、计算机(0.973)[27] - 环比提升前六行业：煤炭(0.318)、石油石化(0.297)、钢铁(0.278)、家电(0.099)、电力及公用事业(0.091)、电力设备及新能源(0.073)[29] 2. **GRU行业因子** - 最新排名前六行业：煤炭(1.77)、钢铁(1.08)、建筑(0.72)、银行(0.19)、交通运输(0.18)、电力及公用事业(0.14)[36] - 环比提升较大行业：煤炭、钢铁、建筑[33]

海外经济与市场 - 美国经济减速迹象明显 亚特兰大联储GDPNOW模型预测二季度实际GDP年化增速回落0.3pct至2.6% 地产投资增速下行1.0pct至-6.4% 建筑投资增速下行1.7pct至-5.2% 实际消费增速下行0.2pct至1.6% [2] - 劳动力市场保持强劲 周频首次申领失业金人数回落0.3万至23.3万 6月失业率下行0.1pct至4.1% [2] - 通胀预期上行 5年期盈亏平衡通胀率上行0.1pct至2.4% 财政政策扩张《大而美法案》通过国会表决 [3] 美国资产表现 - 美股上涨1.7% 主要因强于预期的就业报告缓解经济放缓担忧 但纳斯达克指数表现较弱 因降息概率降低 [3] - 美债利率高位震荡 建议配置中短久期美债 以票息策略为主 [4] - 美元短期反弹但中期走势偏弱 因债务可持续性担忧和关税不确定性 [4] - 黄金短期震荡 中期受央行购金支撑 建议寻找低吸机会 [4] 中国经济与政策 - 二季度经济增长预期约5.2% 6月制造业PMI录得49.7 连续两个月回升但仍低于荣枯线 [6] - 内需疲软 房地产投资累计增速下探至-11.2% 30大中城市新房成交下降8.2% 12城二手房成交下降5.7% [6] - 外需修复 美国取消部分对华经贸限制措施 6月美国ISM制造业进口指数回升7.5pct至47.4% [7] - 政策强调"反内卷" 推动落后产能有序退出 光伏、汽车等行业为重点 [7] - 货币宽松延续 6月央行净投放资金6,560亿 其中短期流动性净投放4,359亿 中长期流动性净投放3,180亿 [7] 中国资产表现 - 债市小幅上涨 资金利率回落形成利好 建议标配中短久期信用债 关注10年国债收益率上升至1.7%-1.8%的配置价值 [9] - A股上证指数上涨1.4%创年内新高 银行股成为全年涨幅最大板块 小微盘股平均涨幅达17% [10] - 港股恒生指数下跌1.52% 估值修复至10年64%分位数 建议中高配红利资产 标配恒生科技 [11]