宏观与策略 - 近期美国经济、政策与战略出现一系列变化：经济增长仍具韧性但内生动能逐步走弱，AI投资成为新增长支柱，劳动力市场走向温和再平衡，服务通胀粘性仍强[4] - 美国政策在中期选举周期临近背景下呈现清晰政经逻辑：货币政策短期偏谨慎但主席换届后存在宽松窗口，财政政策在选举周期内仍具扩张动力[4] - 特朗普政府战略重新聚焦：内政上强化政治动员，外交上强调西半球优先的“新门罗主义”，军事上避免久战，产业上推动关键矿产储备与供应链安全，外贸上继续为关税“换壳”，投资上通过“招商引资”提升产业竞争力，科技上以人工智能为核心推动科研体系重构[4] - 2026年政府工作报告与“十五五”规划纲要草案发布，报告对两者进行了详细对比并指出新变化[7] - 本周（3月6日当周）A股受外围风险冲击下探后小幅修复，全球权益市场全面下跌但A股韧性凸显，原油价格大幅上涨，中美利差明显扩张[7] 行业研究：交通运输 - 2025年下半年快递行业在“反内卷”驱动下开启价格修复，竞争从无序价格战转向服务质量竞争[10] - 2026年“反内卷”政策持续性超预期，整治“内卷式”竞争被列入国家邮政局年度重点任务及政府工作报告，地方产粮区相继跟进，行业“反内卷”持续深化[10] - 推动快递员缴纳社保产生的合规成本进一步强化了行业提价诉求，通达系内部份额分化持续，头部快递企业优势凸显，份额逐步向其集中，有望实现份额与利润双击[10] 行业研究：国防军工 - “十五五”期间国内军工产业在宏观层面受国防政策、地缘政治环境、国内军费三重驱动向上[11] - 中观层面，整体或将呈现传统装备稳增长、新质战斗力装备高增长的结构性特征，军贸和军民融合打开军工企业成长天花板[11] - 微观层面，建议从大空间、高壁垒、高业绩弹性三个角度寻找投资标的，重点关注企业所处赛道的空间和景气度、壁垒/市占率、高景气赛道业务占比等情况[11] - 投资建议锚定大空间且即将迎来高景气成长的赛道，包括新航空装备、导弹、无人装备、军贸、国产大飞机/国产商发、燃气轮机、商业航天等[12] 行业研究：中小盘与航空航天 - “十五五”期间中国航天产业被明确为“新兴支柱产业”，政策与市场双轮驱动下迎来加速期[16] - 商业航天成为关键引擎，多家企业正攻坚可回收火箭技术，计划高频次发射以支持卫星互联网组网，国家全力推进空间站应用与载人登月[16] - 投资建议聚焦四大主线：1)火箭及上游产业链，关注可重复使用火箭发动机、轻量化耐高温材料及3D打印等核心技术[16]；2)卫星制造与核心部件，把握卫星批量化生产带来的市场机遇[17]；3)卫星通信应用与服务[17]；4)海外先进产业链，关注已为全球头部客户提供稳定配套的上游供应商[17] 公司研究：柏诚股份 - 公司是大陆尖端FAB洁净室龙头，深度参与大陆先进制程Fab洁净室建设，与中芯国际、长鑫存储、长江存储、华虹半导体等建立长期稳定合作关系[13] - 美对华设备及芯片出口限制升级倒逼国产替代提速，部分产品依托Chiplet封装已实现H100芯片60%性能，后续随着算力需求增长，芯片国产化进程有望加速，龙头资本开支预计维持高位，洁净室需求有望同步增长[13] - 预计公司2025-2027年归母净利润分别为2.14/2.83/3.31亿元，同比增长0.8%/32.3%/17.1%[15] 公司研究：开山股份 - 公司全资子公司OME与Power Planet签约联合开发增强型地热系统（EGS），共同开发内华达州Humboldt House地热资源区，该区块具有200-500MW的EGS资源[18] - OME拥有该区块大部分资源区的开发权，并可提供电力、发电尾水、电网容量和发电设备，双方约定在未来3个月内签署合同，并在合同签订后12个月内开始钻井[18] - 预计公司2025-2027年实现归母净利润4.09/6.38/9.50亿元，同比增长27.8%/55.7%/49.0%[19] 公司研究：国科微 - 公司宣布自1月起对存储产品大幅涨价，合封512Mb、1Gb、2Gb的KGD产品分别涨价40%、60%、80%，毛利率有望持续优化，业绩拐点在即[21] - 公司围绕ALL IN AI战略，业务多点开花：推出新一代AI图像处理引擎品牌“圆鸮”及两款4KAI视觉芯片；AISoC系列形成低中高算力产品布局，应用于AIoT、AIPC、机器人等场景；存储领域完成“主控芯片+固态硬盘”双业务布局；车载AI芯片已回片点亮；Wi-Fi6芯片已开发完成并导入客户[21][22] - 预计公司2026/2027年实现营业收入37.4/44.9亿元，同比增长110%/20%，实现归母净利润5.0/8.1亿元，同比增长325%/64%[23] 公司研究：华利集团 - 公司2025年收入同比增长4.1%，归母净利润同比下降16.5%；2025年第四季度收入同比下降3.0%，归母净利润同比下降22.7%[24] - 分客户看，老客户订单下滑，新客户持续快速放量，公司积极优化产能配置并坚持投入长期建设[24][26] - 预计公司2026~2027年归母净利润分别为35.70/42.14亿元[26] 公司研究：TCL智家 - 公司2025年实现营业总收入185.31亿元，同比增长0.93%；实现归母净利润11.23亿元，同比增长10.22%[26] - 2025年第四季度单季营业总收入为41.85亿元，同比下降5.21%；归母净利润为1.46亿元，同比下降24.81%[26] - 预计公司2026-2028年实现归母净利润11.96/13.12/14.1亿元，同比增长6.5%/9.6%/7.5%[27] 公司研究：安孚科技 - 公司2025年实现营业总收入47.7亿元，同比增长2.9%；实现归母净利润2.3亿元，同比增长34.4%[28] - 2025年第四季度单季营业总收入为11.7亿元，同比增长11.7%；归母净利润为0.5亿元，同比增长182.9%[28] - 南孚超额完成业绩承诺，海外OEM业务显著放量，毛利率、净利率有所提升，预计公司2026-2028年归母净利润分别为4.33/4.61/4.95亿元，同比增长91.4%/6.6%/7.3%[28] 量化研究 - 围绕“个股异动”构建了异动雷达综合信号，在2016/01/01-2026/2/28回测期内，以中证800成份股为样本，事件信号构建的通道策略年化超额收益为7.51%，信息比率为2.48[7] - 在异动雷达综合信号基础上叠加负向信号剔除部分股票后，通道策略年化超额收益可提升至9.77%，信息比率达到2.92[7] - 将个股异动信号映射至行业层面构建行业异动因子，并将其纳入“趋势-景气-拥挤”行业轮动模型后，行业配置组合表现均显著提升[8] 市场表现数据 - 近1年行业表现前五名分别为：综合（83.3%）、电力设备（59.1%）、石油石化（48.0%）、煤炭（32.0%）、公用事业（23.4%）[2] - 近1年行业表现后五名分别为：食品饮料（-11.4%）、商贸零售（3.9%）、房地产（3.7%）、非银金融（7.2%）、传媒（20.2%）[2]

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称：封板率** [16] * **构建思路：** 用于衡量市场涨停股票的“封板”强度，即那些在盘中触及涨停的股票，最终能够维持涨停至收盘的比例 [16]。 * **具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票 [13]。 2. 在指定交易日，统计所有股票中“最高价涨停”的股票数量 [16]。 3. 在步骤2的股票中，统计“收盘价也涨停”的股票数量 [16]。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [16] 2. **模型/因子名称：连板率** [16] * **构建思路：** 用于衡量市场涨停效应的持续性，即前一日涨停的股票，在下一交易日继续涨停的比例 [16]。 * **具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票 [16]。 2. 在指定交易日（T日），统计“昨日（T-1日）收盘涨停”的股票数量 [16]。 3. 在步骤2的股票中，统计“今日（T日）收盘也涨停”的股票数量 [16]。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [16] 3. **模型/因子名称：大宗交易折价率** [25] * **构建思路：** 通过计算大宗交易成交价相对于市场价格的折价幅度，来反映大资金的交易情绪和偏好 [25]。 * **具体构建过程：** 1. 获取指定交易日所有大宗交易的“总成交金额” [25]。 2. 计算这些大宗交易“成交份额”按当日市场价格计算的总市值 [25]。 3. 计算折价率，公式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [25] * **公式说明：** 该值为负表示折价交易，绝对值越大表示折价幅度越大 [25]。 4. **模型/因子名称：股指期货年化贴水率** [28] * **构建思路：** 将股指期货主力合约与现货指数之间的基差进行年化处理，以标准化衡量股指期货的升贴水程度，反映市场对未来走势的预期和对冲成本 [28]。 * **具体构建过程：** 1. 计算基差：股指期货价格 - 现货指数价格 [28]。 2. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [28] * **公式说明：** 结果为正表示期货升水，为负表示期货贴水；通过乘以(250/合约剩余交易日数)将日度基差率年化 [28]。 模型的回测效果 *本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绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等）。报告主要展示了所构建指标在特定日期的截面或时间序列取值 [2][3][6][7][10][13][16][18][21][22][25][28][30][35][36]。* 量化因子与构建方式 *本报告未涉及用于选股或资产定价的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”等更偏向于市场情绪或资金面指标。* 因子的回测效果 *本报告未提供量化因子的IC值、IR、多空收益、分组收益等传统因子测试结果。*

量化模型与构建方式 本报告为市场监测日报，未涉及具体的量化选股模型或多因子模型。报告主要定义并计算了多个用于刻画市场情绪、资金流向及折溢价状态的量化指标（因子）[16][21][25][28]。 1. **因子名称：封板率** [16] * **因子构建思路：** 通过计算盘中触及涨停且最终成功封住涨停的股票比例，来度量市场追涨情绪和涨停板的可靠性[16]。 * **因子具体构建过程：** 1. 选定样本：上市满3个月以上的股票[16]。 2. 计算指标：在交易日T，统计所有样本股中，当日最高价曾达到涨停价且收盘价也为涨停价的股票数量，记为A；统计当日最高价曾达到涨停价的股票总数，记为B[16]。 3. 计算公式： $$封板率 = \frac{A}{B}$$ [16] 其中，A代表最高价涨停且收盘涨停的股票数，B代表最高价涨停的股票数[16]。 2. **因子名称：连板率** [16] * **因子构建思路：** 通过计算连续涨停股票的比例，来度量市场投机情绪的强度和持续性[16]。 * **因子具体构建过程：** 1. 选定样本：上市满3个月以上的股票[16]。 2. 计算指标：在交易日T，统计所有样本股中，在T-1日和T日收盘价均涨停的股票数量，记为C；统计在T-1日收盘涨停的股票总数，记为D[16]。 3. 计算公式： $$连板率 = \frac{C}{D}$$ [16] 其中，C代表连续两日收盘涨停的股票数，D代表昨日收盘涨停的股票数[16]。 3. **因子名称：两融余额占比** [21] * **因子构建思路：** 通过计算融资融券余额占市场总流通市值的比重，来度量杠杆资金在市场中的总体规模和参与度[21]。 * **因子具体构建过程：** 1. 获取数据：截至交易日T的两融余额（融资余额+融券余额），以及同日A股市场的总流通市值[21]。 2. 计算公式： $$两融余额占比 = \frac{两融余额}{总流通市值}$$ [21] 4. **因子名称：两融交易占比** [21] * **因子构建思路：** 通过计算融资买入与融券卖出总额占市场总成交额的比例，来度量杠杆资金交易的活跃程度[21]。 * **因子具体构建过程：** 1. 获取数据：交易日T的融资买入额、融券卖出额以及市场总成交额[21]。 2. 计算公式： $$两融交易占比 = \frac{融资买入额 + 融券卖出额}{市场总成交额}$$ [21] 5. **因子名称：大宗交易折价率** [25] * **因子构建思路：** 通过计算大宗交易成交价相对于市价的折价幅度，来观察大资金的交易意愿和情绪，折价率高可能意味着大股东或机构减持意愿强或急于成交[25]。 * **因子具体构建过程：** 1. 获取数据：交易日T发生的所有大宗交易，记录每笔的成交金额和成交数量，以及对应股票当日的收盘价[25]。 2. 计算总成交金额：汇总当日所有大宗交易的成交金额[25]。 3. 计算按市价计的总市值：对每笔大宗交易，用其成交数量乘以当日该股票收盘价，得到该笔交易按市价计算的价值，然后汇总所有交易[25]。 4. 计算公式： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [25] 该值为负表示折价交易，绝对值越大表示折价越深[25]。 6. **因子名称：股指期货年化贴水率** [28] * **因子构建思路：** 通过计算股指期货价格相对现货指数的年化基差，来反映市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪。贴水（负基差）通常意味着市场情绪偏谨慎或对冲需求旺盛[28]。 * **因子具体构建过程：** 1. 选定合约：选取各股指期货品种的主力合约[28]。 2. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[28]。 3. 计算公式： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [28] 其中，“基差/指数价格”为实际基差率，乘以“250/合约剩余交易日数”将其年化，以便于不同期限合约间的比较[28]。结果为负表示贴水，为正表示升水[28]。 因子的回测效果 本报告为日度市场数据跟踪，未提供上述因子的历史回测表现（如IC、IR、多空收益等）。报告仅展示了特定日期（2026年3月10日及前后）相关因子的具体取值或状态[13][16][18][21][22][25][28]。 1. **封板率因子**，2026年3月10日取值：**65%** [13][16] 2. **连板率因子**，2026年3月10日取值：**20%** [13][16] 3. **两融余额占比因子**，截至2026年3月9日取值：**2.6%** [21] 4. **两融交易占比因子**，截至2026年3月9日取值：**9.0%** [21] 5. **大宗交易折价率因子**，2026年3月9日取值：**6.75%** [25]；近半年以来平均值：**7.10%** [25] 6. **股指期货年化贴水率因子** * **上证50**，2026年3月10日取值：**0.46%** [28]；近一年中位数：**0.70%** [28] * **沪深300**，2026年3月10日取值：**7.19%** [28]；近一年中位数：**3.96%** [28] * **中证500**，2026年3月10日取值：**6.21%** [28]；近一年中位数：**10.99%** [28] * **中证1000**，2026年3月10日取值：**13.66%** [28]；近一年中位数：**13.37%** [28]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：双低策略指数 **模型构建思路**：通过结合可转债价格和转股溢价率两个维度，构建一个“低价”且“低溢价”的可转债组合，旨在寻找兼具债性保护与股性弹性的标的[25]。 **模型具体构建过程**：该模型以“万得可转债双低指数”为具体表现形式。其构建逻辑是筛选市场上同时满足价格较低和转股溢价率较低的可转债构成指数成分。虽然没有给出具体的筛选阈值和加权公式，但核心思想是计算每只可转债的“双低值”，通常为转债价格与转股溢价率乘以一个系数（如100）之和，即：$$双低值 = 转债价格 + 转股溢价率 \times 系数$$ 然后选取双低值最小的一篮子可转债构成指数[25]。 2. **模型名称**：高价低溢价策略指数 **模型构建思路**：在可转债价格相对较高的群体中，进一步筛选转股溢价率较低的个券，以捕捉正股上涨时转债跟涨的弹性，偏向于进攻性策略[25]。 **模型具体构建过程**：该模型以“万得可转债高价低溢价率指数”为具体表现形式。其构建过程首先界定“高价”可转债的范围，然后在该范围内按照转股溢价率从低到高进行筛选，纳入溢价率最低的一篮子可转债构成指数[25]。 3. **模型名称**：基于价格的分类指数 **模型构建思路**：根据可转债的绝对价格水平，将市场划分为高、中、低价等不同区间，分别构建指数以观察不同价格区间的转债市场表现特征[22]。 **模型具体构建过程**：报告展示了“万得可转债高价指数”、“万得可转债中价指数”和“万得可转债低价指数”。构建过程首先设定价格区间阈值（报告未给出具体数值），然后将所有存续可转债按其价格归入对应区间，并分别计算各区间内转债的指数走势[22]。 4. **模型名称**：基于规模的分类指数 **模型构建思路**：根据可转债的发行或剩余规模大小，将市场划分为大、中、小盘，分别构建指数以分析规模因子在转债市场的影响[23]。 **模型具体构建过程**：报告展示了“万得可转债大盘指数”、“万得可转债中盘指数”和“万得可转债小盘指数”。构建过程是依据可转债的规模（可能是发行规模或剩余规模）设定分位点，将转债划分为大、中、小盘三组，并分别计算各组别的指数表现[23]。 5. **模型名称**：基于信用评级的分类指数 **模型构建思路**：根据可转债的信用评级（如AAA、AA+等）进行分类，构建不同评级群体的指数，以观察信用资质对转债整体表现的影响[20]。 **模型具体构建过程**：报告展示了“万得可转债AAA指数”和“万得可转债AA+指数”。构建过程是将所有存续可转债按其信用评级分类，同一评级内的可转债构成一个指数，用以跟踪该信用等级转债的整体走势[20]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：转股溢价率 **因子构建思路**：衡量可转债价格相对于其转换为股票价值的溢价程度，是评估可转债估值高低和股性强弱的核心指标[17]。 **因子具体构建过程**：对于单只可转债，其转股溢价率的计算公式为：$$转股溢价率 = \frac{可转债收盘价 - 转股价值}{转股价值}$$[17] 其中，转股价值的计算公式为：$$转股价值 = \frac{100}{转股价格} \times 正股收盘价$$[17] 该因子直接计算了转债价格超出其内在转股价值的百分比。 2. **因子名称**：价格区间分组因子 **因子构建思路**：将可转债按市场价格划分为若干离散区间，作为一个分类变量，用于分析不同价位转债的估值和表现差异[31]。 **因子具体构建过程**：报告中将可转债价格划分为`<100`、`100-110`、`110-120`、`120-130`、`130-140`、`>140`六个区间（单位：元）[31]。每个转债根据其收盘价被归入其中一个区间，形成分类因子。 3. **因子名称**：规模分组因子 **因子构建思路**：将可转债按规模大小划分为离散的组别，作为一个分类变量，用于分析规模效应[23]。 **因子具体构建过程**：报告未给出具体划分阈值，但通过“万得可转债大盘/中盘/小盘指数”可知，该因子将可转债按规模分为大、中、小盘三类[23]。 4. **因子名称**：信用评级分组因子 **因子构建思路**：将可转债按信用评级划分为离散的组别，作为一个分类变量，用于分析信用风险对转债表现的影响[20]。 **因子具体构建过程**：根据第三方评级机构（如中诚信、联合资信等）给出的可转债信用评级，将转债划分为AAA、AA+、AA等不同类别[20]。 模型的回测效果 1. 双低策略指数，近一年累计涨跌幅约40%[25] 2. 高价低溢价策略指数，近一年累计涨跌幅约25%[25] 3. 万得可转债高价指数，近一年累计涨跌幅约40%[22] 4. 万得可转债中价指数，近一年累计涨跌幅约20%[22] 5. 万得可转债低价指数，近一年累计涨跌幅约-5%[22] 6. 万得可转债大盘指数，近一年累计涨跌幅约15%[23] 7. 万得可转债中盘指数，近一年累计涨跌幅约30%[23] 8. 万得可转债小盘指数，近一年累计涨跌幅约5%[23] 9. 万得可转债AAA指数，近一年累计涨跌幅约5%[20] 10. 万得可转债AA+指数，近一年累计涨跌幅约25%[20] 因子的回测效果 1. 价格区间分组因子（截至2026-03-06），各组转股溢价率中位数分别为：`<100`区间0.00%，`100-110`区间40.36%，`110-120`区间39.88%，`120-130`区间71.72%，`130-140`区间36.68%，`>140`区间22.79%[31] 2. 价格区间分组因子（周环比变动），各组转股溢价率中位数变动分别为：`<100`区间0.00%，`100-110`区间-13.16%，`110-120`区间91.06%，`120-130`区间-0.75%，`130-140`区间5.86%，`>140`区间-3.58%[31]

核心观点 - 报告认为，2026年3月市场环境复杂，国内资产将由“春季躁动”的估值扩张转向“基本面驱动”的业绩兑现，需关注两会政策博弈与外部地缘扰动[3]；境外资产则主要围绕经济基本面与地缘政治不确定性博弈，风险偏好可能继续受到压制[3] 一、 宏观经济背景 1.1 国内经济 - **2月消费表现**：春节期间居民出行和消费保持较高景气度，全社会跨区域人员流动量同比增长6.7%；假期前四天全国重点零售和餐饮企业日均销售额同比增长8.6%；30大中城市商品房日均成交面积同比转正至25.5%[11] - **价格与流动性**：1月CPI同比升0.2%，PPI同比降1.4%，降幅收窄0.5个百分点，环比连续4个月上行[13]；1月新增社融7.2万亿元，同比多增1662亿元，政府债前置发力形成支撑，但居民信贷需求仍偏弱[14] - **政策动向**：2月政治局会议定调宏观政策取向更加“积极有为”，财政政策或继续“更加积极”，货币政策延续“适度宽松”[16]；上海出台“沪七条”优化房地产政策[16]；多部门出台政策支持低空经济产业化发展[16] 1.2 海外经济 - **美国经济数据**：1月美国新增非农就业13万人，远超市场预期（6.5万人）；失业率降至4.3%[21]；1月CPI同比2.4%，核心CPI同比2.5%，表现温和[22]；1月制造业PMI大幅上行4.7个百分点至52.6%[22] - **美联储与市场预期**：1月FOMC会议纪要显示与会者首次讨论加息可能性，市场降息预期后移，CME利率期货显示市场预计2026年6月、10月各降息25基点[24] - **地缘与贸易政策**：2月美伊谈判破裂并升级为军事冲突[28]；美国最高法院裁定IEEPA关税违法，特朗普随即改依《1974年贸易法》第122条对全球征收10%关税，并称将提至15%，美国对华关税税率将因此下降约5%[27] 二、 A股市场 2.1 2月回顾 - **市场表现**：2月A股缩量震荡，上证指数上涨1.1%，中证2000指数上涨4.8%，科创50、创业板指下跌1%以上[32]；全月日均成交额回落至2.3万亿元[38] - **风格与行业**：小盘和红利风格占优[32]；行业演绎“高切低”特征，上月领涨的TMT行业表现靠后，机械设备、国防军工、钢铁、建材等行业涨幅居前[32] 2.2 3月展望 - **驱动因素转变**：市场将由“春季躁动”的估值扩张阶段转向“基本面驱动”的业绩兑现阶段[3]，3月将发布1-2月合并经济数据并进入年报密集披露期[36] - **政策与日历效应**：两会政策博弈开启，宏观政策预计延续积极基调，促科技、扩内需有望成为焦点[36]；历史日历效应显示3月成长与小盘风格胜率较高[37] - **配置建议**：建议围绕业绩和政策确定性布局，关注科技成长（TMT/创新药）、先进制造（新能源/军工）、顺周期资源品（有色/化工）以及红利资产[37] 三、 固收市场 3.1 2月回顾 - **债市走势**：2月债市收益率波动下行，10年期国债收益率全月下行2.35个基点，春节前因资金面宽松下行顺畅，节后受止盈情绪等影响有所回调[40] 3.2 3月展望 - **利率债**：10年期国债收益率在1.80%以上可逢波动布局，需关注节后权益市场风险偏好、经济数据及交易盘行为[43]；可把握收益率曲线上的凸点及超长利差压缩机会[43] - **信用债与REITs**：信用债建议维持中短久期，优选银行二永债等金融债[43]；REITs建议关注商业不动产等新资产类型的战配、打新机会[44] - **可转债**：指数波动或放大，建议择券上考虑高低切，偏向低价、双低策略，行业上可布局TMT、大宗商品之外的板块[44] 四、 汇率市场 4.1 美元指数 - **2月表现与展望**：2月美元指数上涨0.54%至97.64，受经济数据韧性、鹰派联储纪要及地缘避险支撑，但关税政策不确定性形成压制[45]；展望3月，预计美元指数震荡偏弱，波动加大，地缘冲突与政策不确定性是主要影响因素[45] 4.2 人民币汇率 - **2月表现**：2月美元兑人民币即期汇率由6.95升值至6.85，季节性结汇显著增加主导了走势[48] - **3月展望**：预计人民币汇率保持震荡偏强，但升值节奏将因逆周期调控而放缓[49]；支撑因素包括美元信用受损、潜在结汇力量高位（金融机构外汇存款超1.1万亿美元）[49]；央行下调远期售汇业务外汇风险准备金率至0%，旨在缓解单边升值压力，但非扭转升值方向[50] 五、 境外市场 5.1 美债 - **2月表现**：避险情绪驱动下美债收益率曲线牛平，2年期美债收益率下行14个基点至3.38%，10年期下行29个基点至3.97%[56] - **3月展望**：短期走势仍受避险情绪主导，但利率进一步下行空间有限[56] 5.2 美股 - **2月表现**：美股高位震荡分化，标普500指数下跌0.87%，纳指下跌3.38%[59]；市场受经济韧性、企业盈利（标普500指数Q4 EPS同比增16.3%）支撑，但被AI叙事担忧、地缘及贸易政策扰动压制[59] - **3月展望**：预计美股震荡偏强，经济基本面提供支撑，AI叙事恐慌情绪短期或有缓和可能，关注3月GTC大会等催化[60] 5.3 港股 - **2月表现**：恒生指数下跌2.8%，恒生科技指数大幅回调10.1%[66]；受外部科技股情绪传导、内部互联网竞争加剧担忧等因素压制[66]；南向资金净买入906亿港元，规模扩大[66] - **3月展望**：预计呈震荡格局，若美股AI恐慌缓和、国产算力进展及两会政策可能形成利好，但外资分流、业绩披露及地缘扰动构成制约[67] 六、 大宗商品 - **黄金**：短期在地缘风险发酵背景下价格表现偏强；中长期在美元信用走弱、地缘政治发酵背景下，金价中枢或仍将抬升[4] - **铜**：宏观基本面共振，看好价格重心上移[8] - **原油**：中东地缘局势紧张短期驱动油价震荡偏强，但若冲突持续时间不长，需警惕价格冲高后大幅回落的风险[4]

核心观点 - 报告核心聚焦于纺织服饰行业，重点分析了Amer Sports的强劲财务表现及对2026年的乐观预期，同时覆盖了行业内其他公司的动态和板块行情 [6] - 报告指出品牌服饰行业处于弱复苏状态，建议关注服装消费终端、家纺大单品创新及IP经济等领域的具体公司 [7] - 报告认为纺织制造板块的上游制造商业绩确定性高，中长期看好中游制造商龙头份额提升 [7] Amer Sports 2025财年业绩及2026年展望 - Amer Sports 2025年实现营收65.66亿美元，同比增长26.7%；实现归母净利润4.27亿美元，同比增长488.7% [6] - 分区域看：2025年美洲、EMEA、大中华区、亚太区域营收分别为21.26亿、18.06亿、18.62亿、7.73亿美元，同比增长14.3%、19.3%、43.4%、50.7%；2025年第四季度上述区域营收分别同比增长18.3%、21.4%、41.8%、53.1% [6] - 分渠道看：2025年批发渠道和DTC渠道营收分别为33.58亿和32.09亿美元，同比增长15.1%和41.5%；2025年第四季度上述渠道营收分别同比增长18.2%和38.4% [6] - 分品类看：2025年Technical Apparel、Outdoor Performance、Ball & Racquet Sports营收分别为28.56亿、24.04亿、13.07亿美元，同比增长30.1%、31.0%、13.3% [6] - 分品类盈利能力：2025年Technical Apparel、Outdoor Performance、Ball & Racquet Sports经调整经营利润率分别为21.6%、12.5%、3.6%，同比提升0.6、3.1、1.5个百分点 [6] - 分品类门店：截至2025年末，Technical Apparel、Outdoor Performance、Ball & Racquet Sports直营门店分别为288、331、84家，同比增长29%、45%、58% [6] - 2026年展望：公司预计全年营收同比增长16%-18%，其中Technical Apparel增长18%-20%、Outdoor Performance增长18%-20%、Ball & Racquet增长7%-9%；预计销售毛利率为59.0%，经营利润率为13.1%-13.3% [6] - 2026年第一季度展望：预计营收同比增长22%-24%，销售毛利率为59.0%，经营利润率为14.0%-14.5% [6] 行业动态 - 美国运动用品公司New Balance 2025年销售额增长19%至92亿美元，有望在2026年底实现100亿美元销售额目标，已连续5年实现双位数增长 [6] - 意大利奢侈品集团Moncler Group 2025年总营收为31.32亿欧元（按固定汇率计增长3%），净利润下滑2.02%至6.27亿欧元，毛利率为78.1% [6] - 瑞士手表行业2026年1月出口额同比下滑3.6%至19亿瑞士法郎，但对中国的出口额同比增长5%至1.45亿瑞士法郎 [6] 板块行情回顾 - 报告期内（2025年2月23日至27日），SW纺织服饰板块上涨1.47%，跑赢沪深300指数0.39个百分点；SW轻工制造板块上涨1.24%，跑赢大盘0.17个百分点 [7] - 子板块表现：SW纺织制造上涨1.85%，SW服装家纺上涨2%，SW饰品下跌0.53%，SW家居用品上涨1.17% [7] - 估值分位：截至2月27日，SW纺织制造、服装家纺、饰品、家居用品的PE-TTM分别为25.72倍、30.86倍、33.44倍、29.09倍，分别处于近三年100%、98.04%、96.73%、94.12%的高分位 [7] 品牌服饰板块投资建议 - 推荐波司登，因其持续产品创新和渠道提升，且2026年春节销售旺季时间拉长，看好其达成全年销售目标 [7] - 推荐经营稳健的女装公司歌力思、江南布衣；江南布衣FY2026上半财年营收同比增长6.95%，净利润同比增长12.47% [7] - 家纺行业关注罗莱生活和水星家纺，大单品推动行业扩容；罗莱生活枕芯类产品2024年及2025年上半年营收分别为2.80亿和1.51亿元，同比增长8.77%和56.30% [7] - 关注情绪消费和IP授权业务，推荐锦泓集团；其IP授权业务2024年及2025年上半年营收分别为0.34亿和0.23亿元，同比增长88.9%和62.0% [7] 纺织制造板块投资建议 - 上游制造商：建议积极关注新澳股份和百隆东方，因其2024年第四季度接单表现较好，且近期美棉及澳毛价格上涨带来业绩弹性 [7] - 原材料价格：本周CotlookA指数（1%关税）收盘价为13055元/吨，环比上涨2.0%；澳大利亚羊毛交易所东部市场综合指数为1716澳分/公斤，较2月12日上涨1.4% [7] - 中游制造商：中长期继续看好龙头份额提升，推荐裕元集团、申洲国际、华利集团，目前其估值处于低位 [7] 其他板块投资建议 - 黄金珠宝板块：建议关注菜百股份、潮宏基、老铺黄金、周大生 [10] - 菜百股份预计2025年归母净利润为10.6-12.3亿元，同比增长47.43%-71.07%，2025年第四季度金价上涨带动投资金需求 [10] - 老铺黄金在2026年首轮提价中，多款足金饰品平均涨幅为20%至30% [10] - 零售板块：继续推荐名创优品，其2025年第三季度营收增速超指引，国内同店销售增长提速至双位数，海外同店销售转正 [10] - 零售板块：建议关注永辉超市，2025年深度调改315家门店；春节档期全国门店同店销售额及客流量双双同比增长，部分商品品类同比增长超220% [10] 相关公司业绩动态 - 阿迪达斯2025年第四季度初步业绩：品牌汇率中性营收同比增长11%，毛利率同比提升1.0个百分点至50.8%，经营利润达到1.64亿欧元，同比翻倍以上增长 [7] - 阿迪达斯2025全年业绩：品牌汇率中性营收同比增长13%，毛利率同比提升0.8个百分点至51.6%，经营利润达到20.56亿欧元 [7]

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]

基金研究周报核心要点 - 上周（2026年2月24日至2月27日）权益市场主要指数全部上涨，中证500指数涨幅最大，为4.32% [2] - 申万一级行业中，钢铁、有色金属、化工、环保和煤炭行业涨幅居前 [2] - 公募基金表现方面，量化基金平均上涨2.22%，正收益占比92.26%；固收+型基金平均上涨0.30%，正收益占比73.12%；纯债型基金平均上涨0.01%，正收益占比60.51%；养老目标FOF平均上涨0.93%，正收益占比99.50%；QDII基金平均下跌0.11% [2] - 主动权益基金上周整体仓位为77.23%，较上期上升0.81个百分点，加仓幅度靠前的是传媒、商贸零售和房地产行业，减仓幅度靠前的是电子、有色金属和医药生物行业 [3] - 上周ETF市场整体资金净流出228.28亿元，其中股票型ETF净流出362.86亿元 [3] - 上周ETF市场日均成交额达4768.04亿元，日均换手率达7.40% [3] - 个券方面，恒生科技板块资金流入规模接近100亿元，而中证1000、中证A500、沪深300等宽基指数为主要资金流出品种 [3] - 上周新发行基金36只，新成立基金5只，新基金共募集14.51亿元，较前期减少568.79亿元 [3] - 市场热点包括证监会发布《私募投资基金信息披露监督管理办法》以及科创板指数将迎来样本调整 [2] 金融工程研究（两融月报）核心要点 - 本月（2月1日-2月27日）A股主要指数多数上涨，中证500涨幅最大，上涨3.44%，科创50跌幅最大，下跌1.42% [5] - 截至2月27日，沪深两市两融余额为26605.88亿元，较上月末减少458.86亿元 [5] - 其中，融资余额为26432.55亿元，较上月末减少466.21亿元；融券余额为173.33亿元，较上月末增加7.35亿元 [5] - 市场ETF融资余额为1119.59亿元，较上月末减少9.20亿元；融券余额为80.41亿元，较上月末增加6.70亿元 [7] - 户均融资融券余额为1,409,428元，较上月末减少5,568元 [7] - 有融资融券负债的投资者数量占比为23.51%，较上月末减少0.46个百分点 [7] - 2月每日平均参与融资融券交易的投资者数量为453,113名，较上月减少24.51% [7] - 行业方面，本月传媒、环保和建筑材料行业融资净买入额较多；医药生物、通信和食品饮料行业融资净买入额较少 [7] - 个股方面，本月融资净买入额前五名为寒武纪、金山办公、厦门钨业、电科蓝天、昆仑万维；融券净卖出额前五名为云天化、亨通光电、东方财富、中集集团、万丰奥威 [8] 行业研究（轻工制造与纺织服饰）核心要点 - 2月2日至2月27日，SW轻工制造行业指数上涨2.76%，跑赢沪深300指数（0.09%）2.67个百分点；SW纺织服饰行业指数下跌0.04%，跑输沪深300指数0.13个百分点 [9] - 2025年社会消费品零售总额中，家具类为2091.90亿元，同比增长14.62%；服装、鞋帽、针纺织品类为15214.60亿元，同比增长3.18% [10] - 2026年春节假日9天，全国国内出游5.96亿人次，较2025年春节假日8天增加0.95亿人次；国内出游总花费8034.83亿元，增加1264.81亿元 [9] - 春节期间，全国重点零售和餐饮企业日均销售额同比增长5.7%；重点监测的78个步行街（商圈）客流量、营业额同比分别增长6.7%和7.5% [11] - 春节期间，冰雪消费、避寒消费等冬季特色消费场景同比分别增长12.1%和29.8% [11] - 上海市出台《关于进一步优化调整本市房地产政策的通知》，通过七条措施满足居民住房需求，促进市场平稳发展 [11] - 一线城市房地产政策优化，预计将带动地产后周期产业链进入估值修复阶段 [11] - 报告维持轻工制造与纺织服饰行业“中性”评级，维持欧派家居、索菲亚、乖宝宠物、中宠股份、探路者、森马服饰“增持”评级 [11] - 重要公司公告方面，太阳纸业2025年归母净利润同比增长5.05%；梦洁股份股东李建伟拟减持320万股 [10]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[8][12] * **模型构建思路**：通过构建市场分歧度、流动性、景气度三个维度的指标，综合判断市场整体趋势[8]。 * **模型具体构建过程**：模型基于三个独立的指数进行判断。分歧度指数用于衡量市场参与者观点的离散程度[18]。流动性指数用于衡量市场资金面的松紧状况[23]。景气度指数（A股景气度指数2.0）用于衡量上市公司整体的经营状况和盈利趋势[20]。通过观察这三个指标的变化趋势（上行或下行），形成对市场（如震荡下跌）的综合判断[8]。 2. **模型名称：热点趋势ETF策略**[28] * **模型构建思路**：结合价格形态（支撑阻力）和短期市场关注度（换手率变化）来筛选ETF，构建组合[28]。 * **模型具体构建过程**： 1. 首先筛选出K线最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[28]。 2. 计算支撑阻力因子：基于最高价与最低价近20日的回归系数，衡量价格趋势的陡峭程度[28]。 3. 在支撑阻力因子的多头组中，进一步选择近5日换手率与近20日换手率比值最高的ETF，即短期市场关注度明显提升的品种[28]。 4. 最终选取10只ETF，采用风险平价方法构建投资组合[28]。 3. **模型名称：ETF三策略融合轮动模型**[32][34] * **模型构建思路**：将基于基本面、质量低波、困境反转三种不同逻辑的行业轮动策略进行等权融合，以实现因子与风格的互补，降低单一策略风险[32]。 * **模型具体构建过程**： 1. 分别构建三个子策略： * **行业轮动策略**：核心因子包括超预期景气度、行业龙头效应、行业动量、拥挤度、通胀beta等，旨在覆盖行业多维度特性[33]。 * **个股风格驱动策略**：核心因子包括个股动量、个股质量、个股波动率，聚焦于个股质量与低波，防御性突出[33]。 * **困境反转策略**：核心因子包括PB_zscore、分析师长期预期、短期筹码交换，旨在捕捉估值修复与业绩反转机会[33]。 2. 将三个策略选出的行业或标的进行等权合并，形成最终的ETF轮动组合[32]。 4. **模型名称：资金流共振策略**[43][46] * **模型构建思路**：结合融资融券资金流和主动大单资金流，通过剔除极端值来提高策略稳定性，筛选出两类资金流产生共振的行业[43][46]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：计算行业内个股的融资净买入减去融券净卖出并加总，然后进行Barra市值因子中性化处理，再取最近50日均值，最后计算其两周环比变化率[43]。 2. **构建行业主动大单资金因子**：计算行业净流入资金，并进行最近一年成交量时序中性化处理，然后排序并取最近10日均值[43]。 3. **策略逻辑**：研究发现融资融券因子的多头端在某些市场状态下有稳定的负向超额收益，而主动大单因子剔除极端多头行业后有稳定正向超额收益。因此，策略在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子也处于头部的行业[43]。 4. 进一步剔除大金融板块，得到最终推荐的行业组合[43]。 5. **模型名称：全天候配置策略**[49] * **模型构建思路**：通过资产选择、风险调整和结构对冲三项原则，绕过宏观预测，直接针对资产波动进行长期收益平衡，旨在获取稳健的绝对收益[49]。 * **模型具体构建过程**：采用循环对冲设计对冲构型。根据风险水平分为两个版本： * **高波版**：采用“四层结构化-股债金风险平价”构型[53][54]。 * **低波版**：采用“五层结构化-风险预算”构型[55][57]。 模型的回测效果 1. **热点趋势ETF策略**[28][29] * 2025年以来收益率：59.92%[28] * 2025年以来相对沪深300的超额收益率：36.61%[28] 2. **ETF三策略融合轮动模型**[34][37][38] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）组合收益率：12.16%[37] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）夏普比率：0.74[37] * 2026年以来收益率：1.47%[37] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）信息比率(IR)：0.96[38] * 总回测期（2017/4/10 - 2026/2/27）最大回撤：-24.55%[38] 3. **资金流共振策略**[43][44] * 2018年以来费后年化超额收益：14.3%[43] * 2018年以来信息比率(IR)：1.4[43] * 上周（报告期）绝对收益：-0.92%[44] * 上周（报告期）相对行业等权的超额收益：-3.63%[44] 4. **全天候配置策略**[57][59][60] * **高波版**（截至2025年）： * 年化收益率：11.8%[57] * 年平均最大回撤：3.6%[57] * 夏普比率：2.3[57] * **低波版**（截至2025年）： * 年化收益率：8.8%[59] * 年平均最大回撤：2.0%[59] * 夏普比率：3.4[59] * 2026年以来收益率： * 高波版：2.7%[59] * 低波版：1.1%[59] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：支撑阻力因子**[28] * **因子构建思路**：通过计算ETF价格最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，来衡量价格趋势的强度[28]。 * **因子具体构建过程**：分别对ETF的最高价序列和最低价序列进行近20日的线性回归，比较两个回归系数的陡峭程度，具体公式未在报告中给出[28]。 2. **因子名称：行业融资融券资金因子**[43] * **因子构建思路**：衡量经过市值调整后的行业层面融资融券资金流的近期变化趋势[43]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业内个股的融资净买入减去融券净卖出并加总。 2. 对加总后的值进行Barra市值因子中性化处理。 3. 取最近50日的均值。 4. 计算该均值的两周环比变化率作为最终因子值[43]。 3. **因子名称：行业主动大单资金因子**[43] * **因子构建思路**：衡量经过成交量调整后的行业层面主动大单资金流的近期强度[43]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业净流入资金。 2. 进行最近一年成交量时序中性化处理。 3. 将处理后的值进行排序（分位化）。 4. 取最近10日的均值作为最终因子值[43]。 4. **风格因子组**[62] * **因子构建思路**：报告提及了贝塔因子、动量因子、流动性因子，用于描述市场的风格特征[62]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其本周收益[62]。 5. **Alpha因子组**[65][66][67][70] * **因子构建思路**：从多维度（时间、指数、行业）构建并测试了大量选股因子，以观察其选股能力[65]。 * **因子具体构建过程**：因子均进行了市值和行业中性化处理（规模因子仅进行行业中性化）。通过计算因子多头组（前1/5）相对基准的收益来评估因子表现[65]。报告列举了多个因子，例如： * **1年-1个月的收益率 (non ly 1n)**：过去1年收益率减去过去1个月收益率[67]。 * **营业利润占销售费用比 (oper salesexp)**：营业利润TTM / 销售费用TTM[67]。 * **研发销售收入占比 (tot rd ttm to sales)**：研发费用TTM / 营业收入TTM[70]。 * **单季度ROA同比差值(考虑快报、预告) (roa q delta adv)**：单季度ROA与去年同期的差值，并考虑快报和预告数据[70]。 * **一致预期净利润变化 (mom1 np fy1)**：$$(当前一致预测净利润FY1 - 1个月前一致预测净利润FY1) / |1个月前一致预测净利润FY1|$$[70]。 因子的回测效果 1. **风格因子（本周表现）**[62] * 贝塔因子周收益：3.26%[62] * 动量因子周收益：2.37%[62] * 流动性因子周收益：2.21%[62] 2. **Alpha因子（近一周多头超额收益）**[66][67] * 1年-1个月的收益率因子：1.18%[66][67] * 营业利润占销售费用比因子：1.13%[66][67] * 涨幅排行榜因子：0.77%[67] 3. **Alpha因子（最近一年在不同指数中的多头超额收益前例）**[69][70] * **在沪深300中表现突出的因子**： * 单季度ROA同比差值(考虑快报、预告)：33.90%[69][70] * 单季度ROA同比差值：32.59%[69][70] * 评级上下调差/评级上下调和：30.37%[70] * **在中证500中表现突出的因子**： * 一致预期净利润变化：19.23%[69][70] * 研发净资产占比：18.63%[70] * **在中证800中表现突出的因子**： * 一致预期净利润变化：31.20%[69][70] * est eps动量：30.74%[70] * **在中证1000中表现突出的因子**： * 单季度净利润同比增长(考虑快报、预告)：23.24%[69][70] * 研发销售收入占比：22.12%[70]

核心观点 - 本周A股总体估值扩张，钢铁行业领涨，其全动态估值处于历史45.3%分位数，后续仍有提升空间[1][8] - 主板和创业板估值扩张，科创板PE收缩，算力基建剔除运营商/资源类的相对估值收缩[1] - 从赔率与胜率综合比较，农林牧渔、非银金融等行业具有低估值高盈利特征，而建筑材料、电力设备、传媒、非银金融、钢铁等行业兼具低估值与高业绩增速[2][3] - 本周股市相对债市性价比下降，A股非金融ERP及股债收益差均有所降低[3] 本周A股总体估值详情 - **总体估值扩张**：A股总体PE（TTM）从上周的23.10倍升至本周的23.59倍，PB（LF）从上周的1.86倍升至本周的1.90倍，但重点公司全动态PE从上周的14.27倍微降至本周的14.25倍[10][14] - **主要板块估值分化**： - 主板PE（TTM）从18.37倍升至18.79倍，PB（LF）从1.54倍升至1.57倍[18] - 创业板PE（TTM）从77.83倍升至80.11倍，PB（LF）从4.59倍升至4.69倍[20] - 科创板PE（TTM）从227.96倍降至208.25倍，但PB（LF）从5.75倍升至5.82倍[23] - **特定板块估值收缩**：算力基建剔除运营商/资源类的相对PE（TTM）从上周的3.89倍降至本周的3.58倍，相对PB（LF）从4.12倍降至3.97倍[1][25] 大类行业估值水平 - **从PE（TTM）看**：可选消费、中游制造、周期类、大消费、中游材料的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中可选消费、中游制造高于历史90分位数，而必需消费、服务业、金融服务的相对估值低于历史10分位数[2][28] - **从PB（LF）看**：资源类、周期类、中游制造、TMT、中游材料的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中资源类、周期类相对估值高于历史90分位数，大消费、服务业、金融服务、必需消费的绝对和相对估值均低于历史中位数，且相对估值低于历史10分位数[2][31] - **从全动态PE看**：可选消费、中游制造、周期类、中游材料的绝对和相对估值均高于历史中位数，金融服务、必需消费的绝对和相对估值均低于历史中位数，大消费、必需消费的相对估值低于历史10分位数[2][33] 一级行业估值水平 - **从PE（TTM）看**：建筑材料、轻工制造、国防军工、纺织服饰、计算机、电力设备等行业的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中建筑材料、轻工制造、国防军工、纺织服饰、计算机高于历史90分位数，非银金融、商贸零售、综合等行业低于历史10分位数[35] - **从PB（LF）看**：有色金属、机械设备、电子、国防军工、综合、钢铁、电力设备等行业的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中有色金属、电子高于历史90分位数[38] - **从全动态PE看**：房地产、建筑材料、电子、机械设备、煤炭、汽车、基础化工等行业的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中房地产行业高于历史90分位数，非银金融相对估值低于历史10分位数[44] 赔率与胜率综合分析 - **PB与ROE分位数比较**：农林牧渔、非银金融等行业位于第二象限，呈现低估值高盈利能力的特征[49] - **全动态PE与业绩增速比较**：建筑材料、电力设备、传媒、非银金融、钢铁等行业位于趋势线右侧，兼具低估值与高业绩增速（25-26年一致预期净利润复合增速）[52] ERP与股债收益差 - **静态估值角度**：A股非金融ERP从上周的0.70%降至本周的0.63%，股债收益差从上周的-0.20%降至本周的-0.25%[3][53] - **动态估值角度**：A股非金融重点公司全动态ERP从上周的3.25%微降至本周的3.23%[57]