报告行业投资评级 - 以报告发布日后6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，分为看好、中性、看淡，A股市场代表性指数以沪深300指数为基准，中国香港市场代表性指数以恒生指数为基准，美国市场代表性指数以标普500指数为基准 [13] 报告核心观点 - 看多3年AAA中短票、10年国债、2年国债、万得全A指数、中证红利全收益指数、万得微盘指数、COMEX黄金、IPE布油 [2][5] - 调整恒生科技指数、科创50指数 [2][5] - 震荡30年国债、国证2000指数 [2][5] - 30年国债原始信号52.58%，MA5为42.15%，模型观点为震荡，信号持续6个交易日 [2][5] - 3年AAA中短票原始信号30.40%，MA5为35.77%，模型观点由震荡转为看多，信号持续1个交易日 [2][5] - 10年国债原始信号40.76%，MA5为26.31%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 2年国债原始信号13.74%，MA5为6.74%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 万得全A指数原始信号27.67%，MA5为21.17%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 中证红利全收益指数原始信号29.66%，MA5为25.88%，模型观点为看多，信号持续8个交易日 [2][5] - 恒生科技指数原始信号92.52%，MA5为92.56%，模型观点为调整，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 科创50指数原始信号96.37%，MA5为96.02%，模型观点为调整，信号持续6个交易日 [2][5] - 万得微盘指数原始信号84.65%，MA5为37.75%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 国证2000指数原始信号85.03%，MA5为49.32%，模型观点由看多转为震荡，信号持续1个交易日 [2][5] - COMEX黄金原始信号7.33%，MA5为10.54%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日（尚未收盘，延迟一个交易日） [2][5] - IPE布油原始信号13.02%，MA5为17.83%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日（尚未收盘，延迟一个交易日） [2][5][6] 根据相关目录总结 量化日报|债券又有调整信号 - 给出30年国债、3年AAA中短票、10年国债、2年国债、万得全A指数、中证红利全收益指数、恒生科技指数、科创50指数、万得微盘指数、国证2000指数、COMEX黄金、IPE布油的原始信号、MA5、模型观点及信号持续时间 [2][5] - 展示30年国债、3年AAA中短票、10年国债、2年国债、万得全A指数、中证红利全收益指数、恒生科技指数、科创50指数、万得微盘指数、国证2000指数、COMEX黄金、IPE布油近10交易日的收益率、单日择时信号、择时信号MA5、模型多空观点等数据 [6]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：宽基指数择时模型（通用框架）[2][3][6] **模型构建思路**：将前期应用于债券和商品的择时框架，扩展至权益宽基指数，以覆盖大类资产配置。针对权益指数波动大、趋势变化快的特点，对模型因子和结构进行了针对性优化[3][6]。 **模型具体构建过程**： * **因子集构建**：分为两部分。 1. **共性因子集**：适用于所有指数，包括资金、利率、商品期货及现货价格、高频日度指数（如BDI）、高频基本面（日度的消费及生产数据）、海外因子（美国股债价格、波动率等）以及描述国内权益市场的共性因子（如两融余额、股票回购金额）[7]。 2. **指数因子集**：针对每个宽基指数构建，包含两部分：a) 指数自身的成交量、成交金额、市盈率、市净率、换手率、资金净买入；b) 基于该指数计算的技术指标，如随机指标、标准差、相对强弱指标、能量潮等[7]。 * **因子调整**： * **减少低频因子**：选择性保留10-20个月频因子（主要由通胀、出口、金融数据等构成），剔除其余月频及更低频率因子，以避免滞后指标对高波资产择时产生负面影响[8]。 * **丰富高频因子**：针对宽基指数等高波动资产，使用不同参数构建技术指标（例如不同区间长度的均线或动量指标），使模型能学习到不同市场环境下的信息[8]。 * **模型结构**：采用神经网络模型，并针对权益指数进行调整[3][10]。 * **类别平衡机制**：根据不同指数的走势特性（如是否存在单边形态）决定是否应用类别平衡[10]。 * **隐藏单元维度**：通过增加隐藏单元维度（而非层数）来提升模型复杂度，以避免过拟合[10]。 * **超参数调整**：包括窗口长度、正则化系数、学习率。例如，通过lambda函数设置学习率递减进行调优[11]。 2. **模型名称**：万得全A指数择时模型[3][6][12] **模型构建思路**：基于通用宽基指数择时框架，针对代表A股整体市场的万得全A指数进行择时[3][6]。 3. **模型名称**：中证红利全收益指数择时模型[3][15] **模型构建思路**：基于通用宽基指数择时框架，针对中证红利全收益指数进行择时。选择全收益指数是因红利指数本身波动率高、走势高频震荡，难以形成明显趋势[15]。 4. **模型名称**：恒生科技指数择时模型[3][22] **模型构建思路**：基于通用宽基指数择时框架，针对港股恒生科技指数进行择时。因子构建上更多考虑港股量价及全球流动性，并需处理港股与内地交易日不对齐的问题[22]。 5. **模型名称**：科创50指数择时模型[3][28] **模型构建思路**：基于通用宽基指数择时框架，针对代表内地“创新资产”的科创50指数进行择时。因子方面偏重于内地股票的量价数据[28]。 6. **模型名称**：万得微盘指数择时模型[3][34] **模型构建思路**：基于通用宽基指数择时框架，针对衡量小微盘市场情况的万得微盘指数进行择时。该指数走势偏单边，其翻转拐点可能更具指导意义[34]。 7. **模型名称**：国证2000指数择时模型[3][41] **模型构建思路**：基于通用宽基指数择时框架，针对国证2000指数进行择时。选择该指数是为了与万得微盘指数结合以更好覆盖小微盘市场，因中证2000指数数据量较少[41]。 模型的回测效果 （注：所有模型回测区间均为2023年6月至今的样本外区间，指标“区间胜率”定义为正确区间数/(正确区间数+错误区间数)） 1. **万得全A指数择时模型**，区间胜率71.88%[3][12] 2. **中证红利全收益指数择时模型**，区间胜率84.62%[3][15] 3. **恒生科技指数择时模型**，区间胜率79.31%[3][22] 4. **科创50指数择时模型**，区间胜率82.61%[3][28] 5. **万得微盘指数择时模型**，区间胜率80.77%[3][34] 6. **国证2000指数择时模型**，区间胜率71.43%[3][41] 量化因子与构建方式 （注：报告未详细列出单个因子的具体计算公式，主要阐述了因子集的构建逻辑和调整方向。） 1. **因子类别**：共性因子集[7] **因子的构建思路**：构建适用于所有宽基指数的、描述资本市场整体方向的因子[7]。 **因子具体构建过程**：包含资金、利率、商品期货及现货价格、高频日度指数（如BDI）、高频基本面（日度的消费及生产数据）、海外因子（美国股债价格、波动率等）以及国内权益市场共性因子（如两融余额、股票回购金额）[7]。 2. **因子类别**：指数特异性因子集[7] **因子的构建思路**：构建针对每个具体宽基指数、衡量其自身高频量价和交易情绪的因子[7]。 **因子具体构建过程**：包含两部分：a) 对应指数的成交量、成交金额、市盈率、市净率、换手率、资金净买入；b) 基于该指数计算的技术指标，如随机指标、标准差、相对强弱指标、能量潮等[7]。 3. **因子调整方向**：低频因子精简[8] **调整思路**：由于高波资产的波段较短，价格转向更多受高频交易因素影响，低频因子指导意义不强且可能滞后，因此大幅减少基本面因子[3][6][8]。 **调整过程**：选择性保留10-20个月频因子（主要由通胀、出口、金融数据等构成），剔除其余的月频及更低频率因子[8]。 4. **因子调整方向**：高频因子丰富与参数优化[8] **调整思路**：针对宽基指数等高波动资产，通过不同参数的技术指标使模型学习到更多市场信息[3][8]。 **调整过程**：对技术指标（如均线类、动量类）使用不同的参数设置，以捕捉不同区间长度和不同市场环境下的走势[8]。

报告行业投资评级 - 未明确给出行业投资评级相关信息 报告的核心观点 - 看多10年国债、2年国债、万得全A指数、中证红利全收益指数、万得微盘指数、国证2000指数、COMEX黄金、IPE布油；调整恒生科技指数、科创50指数；震荡30年国债、3YAAA中短票 [1][2][5] 根据相关目录分别进行总结 量化日报 - 30年国债原始信号82.73%，MA5为44.57%，模型观点为震荡，信号持续5个交易日 [2][5] - 3年AAA中短票原始信号77.61%，MA5为48.59%，模型观点由看多转为震荡，信号持续1个交易日 [2][5] - 10年国债原始信号45.96%，MA5为27.25%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 2年国债原始信号2.16%，MA5为9.68%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 万得全A指数原始信号44.75%，MA5为18.88%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 中证红利全收益指数原始信号36.05%，MA5为20.84%，模型观点为看多，信号持续7个交易日 [2][5] - 恒生科技指数原始信号91.63%，MA5为93.74%，模型观点为调整，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 科创50指数原始信号98.07%，MA5为95.39%，模型观点为调整，信号持续5个交易日 [2][5] - 万得微盘指数原始信号82.54%，MA5为22.43%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - 国证2000指数原始信号87.35%，MA5为33.40%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日 [2][5] - COMEX黄金原始信号2.86%，MA5为11.22%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日（尚未收盘，延迟一个交易日） [2][5] - IPE布油原始信号8.26%，MA5为19.21%，模型观点为看多，信号持续超过10个交易日（尚未收盘，延迟一个交易日） [2][5][6] 近10个交易日模型择时结果 - 展示了30年国债、3年AAA中短票、10年国债、2年国债、万得全A指数、中证红利全收益指数、恒生科技指数、科创50指数、万得微盘指数、国证2000指数、COMEX黄金、IPE布油近10个交易日的预测概率及多空观点 [7]

微盘风格市场表现 - 万得微盘股指数2025年5月单月涨幅9.31%，月均成交额277亿元，YTD收益率24.37% [1] - 微盘风格强势受多维因素驱动，包括宏观政策、市场环境、事件效应等 [1] 政策影响 - 证监会5月16日发布《关于优化上市公司并购重组监管的指导意见》，鼓励企业整合并为微盘股提供流动性支持 [2] - 《重组办法》对微盘股提振效应边际弱化，但完善制度框架提供长期支撑 [2] 市场流动性环境 - 中国金融市场流动性宽松，社会融资规模与M2同比增速同步扩张，央行全面降准提供政策支持 [2] - 流动性宽松环境系统性支撑微盘股等高弹性风格表现 [2] 资金与机构行为 - 400只万得微盘指数成分股中72只融资参与度≥3%，19只≥5%，显示高风险偏好资金活跃 [3] - 机构持仓集中度处于历史低位，市场关注度分散提升微盘风格相对吸引力 [2] - 大小盘PB比值分位数自2024年下半年持续下降，资金流向小盘风格趋势明显 [2] 日历效应与风险 - 万得微盘股指数历年5月上涨概率较高，受业绩公告披露时点影响显著 [3] - 当前微盘风格拥挤度偏低，未触发过度拥挤导致的回撤风险 [3] 未来展望 - 微盘风格优势强度或边际弱化，但仍存结构性机会 [1] - 需警惕日历效应衰减及杠杆资金情绪波动带来的阶段性回撤 [1] - 建议聚焦专精特新等高确定性优质主线 [1]