量化模型与构建方式 1. **模型名称**：大额买入与资金流向跟踪模型 * **模型构建思路**：通过逐笔成交数据构建“大买单成交金额占比”和“净主动买入金额占比”两个核心指标，分别用于刻画大资金的买入行为和投资者的主动买入行为，从而对个股、宽基指数、行业和ETF的资金流向进行跟踪[7]。 * **模型具体构建过程**： 1. **数据准备**：获取股票或ETF的逐笔成交数据，数据中需包含叫买序号、叫卖序号和买卖标志[7]。 2. **指标一：大买单成交金额占比** * **步骤1：还原买卖单**：根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将数据还原为买卖单数据[7]。 * **步骤2：筛选大单**：按照每单的成交量设定阈值，筛选得到“大单”[7]。 * **步骤3：计算指标**：计算当日所有“大买单”（即大单中属于买入方向的单子）的成交金额总和，除以当日该证券的总成交金额，得到“大买单成交金额占比”[7]。 * **公式**：$$大买单成交金额占比 = \frac{\sum 大买单成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$ 3. **指标二：净主动买入金额占比** * **步骤1：界定主动方向**：根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每笔成交属于“主动买入”还是“主动卖出”[7]。 * **步骤2：计算净额**：将当日所有“主动买入”成交金额的总和，减去所有“主动卖出”成交金额的总和，得到“净主动买入金额”[7]。 * **步骤3：计算指标**：将“净主动买入金额”除以当日该证券的总成交金额，得到“净主动买入金额占比”[7]。 * **公式**：$$净主动买入金额占比 = \frac{\sum 主动买入成交金额 - \sum 主动卖出成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$ 4. **跟踪与排名**：对全市场个股、ETF或按整体法计算的宽基指数/行业，计算上述两个指标的过去5日移动平均值，并依据该均值进行排序，生成跟踪列表[4][8][9][10][11][12][13][14][15][16]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大买单成交金额占比因子 * **因子构建思路**：该因子旨在捕捉大额资金的买入强度，认为大买单占比高的股票可能受到机构或大资金的关注[7]。 * **因子具体构建过程**：与上述“模型具体构建过程”中“指标一：大买单成交金额占比”的构建过程完全相同[7]。 2. **因子名称**：净主动买入金额占比因子 * **因子构建思路**：该因子旨在刻画市场投资者的主动买入意愿，净主动买入占比高表明买方力量更强，资金呈净流入状态[7]。 * **因子具体构建过程**：与上述“模型具体构建过程”中“指标二：净主动买入金额占比”的构建过程完全相同[7]。 模型的回测效果 （注：本报告为周度跟踪报告，未提供长期回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。因此，本部分根据报告内容展示特定时间窗口下的指标跟踪结果。） 1. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在**个股**维度，近5个交易日（20260323-20260327）大买单成交金额占比排名前5的个股为：新能泰山(93.2%)、雪浪环境(85.7%)、中利集团(85.4%)、马钢股份(85.2%)、华远控股(85.0%)[4][9]；净主动买入金额占比排名前5的个股为：振德医疗(16.7%)、中国广核(15.9%)、浙能电力(12.6%)、华帝股份(12.3%)、陕西金叶(12.2%)[4][10]。 2. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在**宽基指数**维度，近5个交易日（20260323-20260327）主要宽基指数的大买单成交金额占比5日均值在69.5%至73.7%之间，净主动买入金额占比5日均值在1.0%至3.2%之间[12]。 3. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在**行业**维度，近5个交易日（20260323-20260327）大买单成交金额占比排名前5的中信一级行业为：银行(81.5%)、房地产(78.9%)、交通运输(78.8%)、钢铁(78.7%)、煤炭(78.4%)[4][13]；净主动买入金额占比排名前5的行业为：综合金融(12.6%)、医药(12.3%)、钢铁(10.8%)、食品饮料(10.6%)、商贸零售(9.1%)[4][13]。 4. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在**ETF**维度，近5个交易日（20260323-20260327）大买单成交金额占比排名前5的ETF为：国泰中证A500ETF(92.4%)、华泰柏瑞中证A500ETF(92.1%)、汇添富MSCI中国A50互联互通ETF(91.5%)、鹏华国证石油天然气ETF(91.3%)、国泰上证10年期国债ETF(91.3%)[4][15]；净主动买入金额占比排名前5的ETF为：海富通上证城投债ETF(24.4%)、富国创业板人工智能ETF(19.4%)、国泰上证10年期国债ETF(16.9%)、华夏中证新能源汽车ETF(14.4%)、华夏中证细分有色金属产业ETF(14.2%)[4][16]。 因子的回测效果 （注：本报告未提供因子在选股模型中的IC、IR、多空收益等传统因子测试结果。此处展示的为因子在特定时点的截面取值及排名情况。） 1. **大买单成交金额占比因子**，在**个股**截面（20260323-20260327），因子值（5日均值）最高为93.2%（新能泰山），前10名因子值均超过84%[9]；在**ETF**截面，因子值最高为92.4%（国泰中证A500ETF），前10名因子值均超过90%[15]。 2. **净主动买入金额占比因子**，在**个股**截面（20260323-20260327），因子值（5日均值）最高为16.7%（振德医疗），前10名因子值均超过11%[10]；在**ETF**截面，因子值最高为24.4%（海富通上证城投债ETF），前10名因子值均超过7.8%[16]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：大额买入与资金流向跟踪模型[7] **模型构建思路**：使用交易明细数据构建指标，以跟踪市场中的大额买入行为和主动资金流向[1][7]。 **模型具体构建过程**：该模型包含两个核心跟踪指标。 * **大买单成交金额占比**：首先，根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将数据还原为买卖单数据[7]。然后，按照每单的成交量筛选得到大单[7]。最后，计算大买单的成交金额占当日总成交金额的比例[7]。 * **净主动买入金额占比**：首先，根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每笔成交属于主动买入还是主动卖出[7]。然后，将主动买入成交金额与主动卖出成交金额相减，得到净主动买入金额[7]。最后，计算净主动买入金额占当日总成交金额的比例[7]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大买单成交金额占比[7] **因子构建思路**：通过逐笔成交数据还原买卖单并筛选大单，计算大买单金额占总成交额的比例，以刻画大资金的买入行为[7]。 **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中需包含叫买序号和叫卖序号[7]。 2. 还原买卖单：利用叫买和叫卖序号，将逐笔成交数据还原为原始的买卖单数据[7]。 3. 筛选大单：对还原后的买卖单，按照每单的成交量设定阈值，筛选出符合条件的大单[7]。 4. 计算因子值：对于每个交易日，计算所有大买单的成交金额总和，再除以该股票当日的总成交金额。公式为： $$大买单成交金额占比_t = \frac{\sum 大买单成交金额_t}{当日总成交金额_t}$$ 其中，t代表交易日。 **因子评价**：该因子直接反映了大额资金的买入强度，是监测主力资金动向的高频指标。 2. **因子名称**：净主动买入金额占比[7] **因子构建思路**：根据逐笔成交的买卖标志区分主动买入和主动卖出，计算其净额占总成交额的比例，以刻画投资者的主动买入意愿[7]。 **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中需包含买卖标志（如B表示主动买入，S表示主动卖出）[7]。 2. 分类汇总：根据买卖标志，将每笔成交金额归类为主动买入成交金额或主动卖出成交金额[7]。 3. 计算净额：将当日所有主动买入成交金额求和，减去所有主动卖出成交金额求和，得到净主动买入金额[7]。 4. 计算因子值：将净主动买入金额除以该股票当日的总成交金额。公式为： $$净主动买入金额占比_t = \frac{\sum 主动买入成交金额_t - \sum 主动卖出成交金额_t}{当日总成交金额_t}$$ 其中，t代表交易日。 **因子评价**：该因子反映了市场交易中主动买入力量的净强度，是衡量资金流向和投资者情绪的重要指标。 模型的回测效果 （注：本报告为跟踪周报，展示的是特定时间窗口的指标截面排名和数值，而非长期历史回测结果。因此，此处展示模型跟踪指标在报告期内的具体取值。） 1. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在报告期内（20260316-20260320）跟踪了**个股**的大买单成交金额占比，排名前5的个股及其5日平均指标值为：韶能股份 (86.7%)[9]、鞍钢股份 (85.7%)[9]、中利集团 (85.5%)[9]、华电辽能 (85.5%)[9]、文投控股 (85.3%)[9]。 2. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在报告期内（20260316-20260320）跟踪了**个股**的净主动买入金额占比，排名前5的个股及其5日平均指标值为：云南白药 (15.5%)[10]、苏泊尔 (14.9%)[10]、泽璟制药-U (14.5%)[10]、工商银行 (13.9%)[10]、富临精工 (13.6%)[10]。 3. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在报告期内（20260316-20260320）跟踪了**宽基指数**的指标，其5日平均大买单成交金额占比和净主动买入金额占比分别为：上证指数 (72.3%, -4.6%)[12]、上证50 (71.3%, -4.3%)[12]、沪深300 (73.4%, -2.3%)[12]、中证500 (71.3%, -3.9%)[12]、创业板指 (72.4%, 0.7%)[12]。 4. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在报告期内（20260316-20260320）跟踪了**中信一级行业**的指标，大买单成交金额占比排名前5的行业及其5日平均值为：银行 (80.0%)[13]、钢铁 (78.3%)[13]、交通运输 (78.3%)[13]、电力及公用事业 (77.5%)[13]、煤炭 (77.5%)[13]；净主动买入金额占比排名前5的行业及其5日平均值为：通信 (1.2%)[13]、煤炭 (0.5%)[13]、电力设备及新能源 (-0.1%)[13]、电力及公用事业 (-1.0%)[13]、银行 (-2.2%)[13]。 5. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在报告期内（20260316-20260320）跟踪了**ETF**的大买单成交金额占比，排名前5的ETF及其5日平均指标值为：华泰柏瑞中证A500ETF (93.6%)[15]、汇添富MSCI中国A50互联互通ETF (93.5%)[15]、国泰中证A500ETF (93.4%)[15]、海富通上证城投债ETF (92.0%)[15]、华夏中证A500ETF (91.5%)[15]。 6. **大额买入与资金流向跟踪模型**，在报告期内（20260316-20260320）跟踪了**ETF**的净主动买入金额占比，排名前5的ETF及其5日平均指标值为：天弘中证工业有色金属主题ETF (18.3%)[16]、嘉实国证绿色电力ETF (14.0%)[16]、华夏中证细分有色金属产业ETF (13.9%)[16]、景顺长城中证红利低波动100ETF (13.2%)[16]、华夏中证半导体材料设备主题ETF (12.2%)[16]。 因子的回测效果 （注：本报告为跟踪周报，未提供因子在长期回测中的IC、IR、多空收益等传统因子测试指标。此处列出报告期内部分股票和ETF的因子具体数值作为示例。） 1. **大买单成交金额占比因子**，在报告期内（20260316-20260320），部分股票的5日平均因子值为：韶能股份 86.7%[9]，鞍钢股份 85.7%[9]，中利集团 85.5%[9]。 2. **净主动买入金额占比因子**，在报告期内（20260316-20260320），部分股票的5日平均因子值为：云南白药 15.5%[10]，苏泊尔 14.9%[10]，泽璟制药-U 14.5%[10]。

量化因子与构建方式 1. **因子名称：大买单成交金额占比**[7] **因子构建思路：** 该因子旨在刻画大资金的买入行为。通过逐笔成交数据还原买卖单，筛选出大单，并计算其中大买单的成交金额占总成交额的比例。[7] **因子具体构建过程：** 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含“叫买序号”和“叫卖序号”字段。[7] 2. 还原买卖单：根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将逐笔成交数据还原为原始的买卖单数据。[7] 3. 筛选大单：对还原后的买卖单，按照每单的成交量设定阈值，筛选出符合条件的大单。[7] 4. 计算因子值：对于每个股票，在每一个交易日，计算其所有大买单的成交金额之和，然后除以该股票当日的总成交金额，得到该因子日度值。[7] $$大买单成交金额占比_t = \frac{\sum 大买单成交金额_t}{当日总成交金额_t}$$[7] 其中，t代表交易日。 2. **因子名称：净主动买入金额占比**[7] **因子构建思路：** 该因子旨在刻画投资者的主动买入行为。根据逐笔成交数据中的买卖标志区分主动买入和主动卖出，计算两者金额之差占总成交额的比例。[7] **因子具体构建过程：** 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含“买卖标志”字段。[7] 2. 界定主动买卖：根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每一笔成交是属于主动买入还是主动卖出。[7] 3. 计算净额：将当日所有主动买入的成交金额求和，减去所有主动卖出的成交金额求和，得到净主动买入金额。[7] 4. 计算因子值：对于每个股票，在每一个交易日，将计算得到的净主动买入金额除以该股票当日的总成交金额，得到该因子日度值。[7] $$净主动买入金额占比_t = \frac{\sum 主动买入成交金额_t - \sum 主动卖出成交金额_t}{当日总成交金额_t}$$[7] 其中，t代表交易日。 因子的回测效果 （注：本报告为跟踪周报，未提供长期历史回测指标，仅展示了特定时间窗口内各标的的因子取值及历史分位数。） 1. **大买单成交金额占比因子**，在个股维度，近5日（20260309-20260313）均值排名前5的股票及其因子值为：酒钢宏兴 87.2%[9]、文投控股 86.6%[9]、津滨发展 86.3%[9]、宁波建工 85.6%[9]、西宁特钢 85.3%[9] 2. **大买单成交金额占比因子**，在宽基指数维度，近5日（20260309-20260313）均值及历史分位数为：上证指数 72.5% (56.4%)[12]、上证50 71.5% (53.5%)[12]、沪深300 73.4% (69.5%)[12]、中证500 72.2% (76.5%)[12]、创业板指 71.3% (31.7%)[12] 3. **大买单成交金额占比因子**，在行业（中信一级）维度，近5日（20260309-20260313）均值排名前5的行业及其因子值为：银行 81.3%[13]、房地产 79.8%[13]、建筑 78.5%[13]、综合 77.9%[13]、钢铁 77.7%[13] 4. **大买单成交金额占比因子**，在ETF维度，近5日（20260309-20260313）均值排名前5的ETF及其因子值为：国泰上证10年期国债ETF 95.4%[15]、汇添富MSCI中国A50互联互通ETF 94.0%[15]、华泰柏瑞中证A500ETF 93.2%[15]、国泰中证A500ETF 92.5%[15]、华夏中证A500ETF 92.0%[15] 5. **净主动买入金额占比因子**，在个股维度，近5日（20260309-20260313）均值排名前5的股票及其因子值为：民生银行 22.2%[10]、国投电力 21.8%[10]、光大银行 19.5%[10]、浙商银行 19.2%[10]、尚太科技 18.9%[10] 6. **净主动买入金额占比因子**，在宽基指数维度，近5日（20260309-20260313）均值及历史分位数为：上证指数 -5.0% (24.7%)[12]、上证50 -2.1% (11.9%)[12]、沪深300 -0.9% (58.0%)[12]、中证500 -5.5% (74.5%)[12]、创业板指 0.6% (74.1%)[12] 7. **净主动买入金额占比因子**，在行业（中信一级）维度，近5日（20260309-20260313）均值排名前5的行业及其因子值为：银行 10.5%[13]、食品饮料 4.7%[13]、房地产 2.5%[13]、建筑 0.4%[13]、基础化工 -0.9%[13] 8. **净主动买入金额占比因子**，在ETF维度，近5日（20260309-20260313）均值排名前5的ETF及其因子值为：嘉实国证绿色电力ETF 35.4%[16]、易方达中证红利低波动ETF 21.6%[16]、华泰柏瑞中证全指电力公用事业ETF 18.7%[16]、南方标普中国A股大盘红利低波50ETF 15.7%[16]、广发创业板ETF 13.8%[16]

市场概况 - 2026年2月4日，A股上证综指涨0.85%，收4102.20点；深证成指涨0.21%，收14156.27点；创业板指跌0.40%，收3311.51点；两市A股成交25035亿元 [2][6] - 涨幅靠前行业为煤炭（7.58%）、建筑材料（3.48%）、房地产（2.97%）；跌幅靠前行业为传媒（-3.12%）、通信（-2.73%）、计算机（-1.70%） [2][6] 股票ETF - 成交金额靠前的有华夏中证A500ETF涨0.73%，贴水率0.73%；华泰柏瑞中证A500ETF涨0.69%，贴水率0.65%；南方中证500ETF涨0.26%，贴水率0.28% [3][7] - 成交额前十股票ETF中，华泰柏瑞沪深300ETF涨0.92%，华夏上证科创板50ETF跌1.10%等 [8] 债券ETF - 成交金额靠前的有海富通中证短融ETF涨0.01%，贴水率0.01%；博时中证可转债及可交换债券ETF跌0.12%，贴水率 -0.20%；华夏上证基准做市国债ETF跌0.05%，贴水率 -0.08% [4][9] - 成交额前五债券ETF中，易方达中证AAA科技创新公司债ETF涨0.00%，易方达上证基准做市公司债ETF涨0.07%等 [10] 黄金ETF - 2026年2月4日，黄金AU9999涨3.86%，上海金涨4.40% [12] - 成交金额靠前的有华安黄金ETF涨4.27%，贴水率3.66%；博时黄金ETF涨4.43%，贴水率3.67%；易方达黄金ETF涨4.40%，贴水率3.65% [12] 商品期货ETF - 大成有色金属期货ETF涨0.85%，贴水率2.42%；建信易盛郑商所能源化工期货ETF涨1.33%，贴水率1.20%；华夏饲料豆粕期货ETF涨0.20%，贴水率4.52% [13] 跨境ETF - 前一交易日，道琼斯工业指数跌0.34%，纳斯达克指数跌1.43%，标普500跌0.84%，德国DAX跌0.07%；2026年2月4日，恒生指数涨0.05%，恒生中国企业指数跌0.05% [16] - 成交金额靠前的有易方达中证香港证券投资主题ETF涨2.10%，贴水率1.75%；华泰柏瑞中证韩交所中韩半导体ETF跌1.18%，贴水率13.24%；华夏恒生科技ETF跌1.39%，贴水率 -1.20% [16] 货币ETF - 成交金额靠前的有银华日利ETF、华宝添益ETF、货币ETF建信 [18] - 成交额前三货币ETF中，银华日利ETF成交172.19亿元，华宝添益ETF成交120.97亿元，货币ETF建信成交14.16亿元 [19]

文章核心观点 - 2025年基金四季报显示，A股市场投资主线正从情绪驱动转向业绩打底、稳健护航的新节奏，机构资金布局逻辑备受关注 [1] 被动基金规模继续扩张 - 股票指数型基金持股市值在2025年四季度达到4.7万亿元，环比增长3.4%，而主动权益基金持股市值降至3.39万亿元，环比下滑5.2%，两者规模差距从三季度的0.97万亿元扩大至1.31万亿元 [3][4] - 被动投资崛起源于投资者对工具化、透明化配置需求的提升，ETF凭借透明度高、成本低、流动性好等优势成为机构与散户的共同选择 [4] - 2025年多只与黄金、科创债、沪深300、恒生科技指数挂钩的ETF产品获得千亿元以上规模增长，四季度华安黄金ETF等五只产品规模增长均超200亿元 [4] - 华夏基金与易方达基金旗下的指数型基金规模在2025年末均突破万亿元，前十大ETF管理人的市场份额高达74.89% [4] - 在被动投资浪潮中，公募指增市场呈现头部分散、新锐崛起的特征，截至2025年末场外指增总规模达2676.35亿元，前十大管理人市场份额从2019年的82.35%降至50.82% [5] - 博道基金2025年增强指数基金规模增幅超60亿元，指增基金总规模挺进前十 [5] - 主动管理价值并未消失，2025年有70多只主动权益基金净值翻倍，永赢科技智选A以233.29%的年度回报刷新纪录 [5] - 投资者可采用“核心—卫星”框架，以宽基或行业ETF作为“核心”获取市场Beta，以精选的主动基金作为“卫星”博取Alpha [5] AI投资去伪存真 - 2025年基金四季报显示，主动权益基金对TMT整体呈减配态势，唯独通信板块获得约1.9个百分点的显著增配 [7] - 光模块龙头中际旭创、新易盛分别成为主动权益基金第一、第二大重仓股 [7] - AI投资进入去伪存真阶段，纯概念标的遭冷落，光模块、存储芯片、AI算力等具备订单与利润支撑的细分领域获集中加仓 [7] - 存储芯片概念股佰维存储2025年四季度获主动权益基金增持市值约31.42亿元，预计2025年实现归母净利润8.5亿—10亿元，同比增长427.19%—520.22% [7] - 部分AI概念公司营收仍停留在百万元级，难以支撑高估值 [8] - 市场共识认为AI行情已从主题投资阶段向以用户和收入等基本面驱动的阶段演变，2026年科技投资将更加严苛，聚焦已进入业绩释放期、具备国产替代逻辑且现金流健康的硬核企业 [8] 追求稳健与安全 - 2025年四季度，商品型基金规模激增超四成，其中黄金相关ETF合计规模增加超千亿元 [10] - 华安黄金ETF最新规模已超1200亿元，成为境内首只千亿级黄金ETF [10] - 资源股获公募基金显著增仓，紫金矿业、云铝股份分别获主动权益基金四季度增持53.17亿元和43.21亿元 [10] - 资金布局源于对全球再工业化、地缘风险上升及国内“反内卷”政策下工业品需求回升的前瞻，资源品升级为兼具抗通胀与战略安全属性的核心资产 [10] - “固收+”产品在2025年末规模达2.74万亿元，全年增长约六成，规模创历史新高 [11] - 从权益市场暂时撤出的谨慎型投资者是“固收+”产品规模增长的重要增量来源 [11] - 在当前市场环境下，投资者需构建包含进攻性资产与防御性资产合理配比的健康组合，适度配置“压舱石”以平滑波动并在回调中提供再投资弹药 [11]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2025年四季度，剔除ETF联接基金和持有内部基金重复部分后，股票型、债券型、商品型、国内其他、QDII股混型、QDII债券型、QDII其他和FOF规模增加，混合型和MOM规模缩减；ETF规模继续扩张，固收加和FOF产品市场认可度提升 [1][6] 根据相关目录分别进行总结 整体规模情况 - 截至2025年12月31日，公募基金管理规模（不含货币基金）约22.66万亿元，较9月30日增加约0.65万亿元；剔除相关重复规模后约21.68万亿元，增加约0.54万亿元 [4][6] 指数基金规模 - 截至四季度末，不考虑部分基金，剔除相关重复规模后，被动管理产品约7.16万亿元，权益类约5.48万亿元，较一季度末增加约1311.16亿元；固定收益类约1.68万亿元，增加约2312.11亿元 [4][6] - 权益新发基金：四季度成立数量未提及，规模未提及；持营基金中，跟踪中证A500指数、热门主题赛道的ETF产品受青睐，规模增长 [7] - 固收新发基金：四季度发行4只，募集规模125.49亿元；持营基金规模逆势上涨，超57%基金规模正增长，科创债ETF、中短期政金债产品规模扩张大 [8] 主动股混基金规模 - 截至12月31日，剔除FOF后规模约4.40万亿元，较上季末减少约1562.97亿元 [4][9] - 新发基金：四季度成立106只，募集规模约602.18亿元，占权益基金42.44%，较三季度回升 [9] - 持营基金：投资者投资情绪低，四季度仅约25%产品规模扩张，主题型、红利价值或周期主题产品受青睐 [9][10] 主动债券基金规模 - 截至12月31日，剔除FOF后规模达9.31万亿元，较上季末增加约1588.03亿元 [4][11] - 新发基金：四季度新发57只，募集规模约624.86亿元，偏债产品募集规模占比高，前五均为偏债产品且不超50亿元 [11] - 持营基金：固收加产品市场认可度提升，规模增长主要来自此类产品，部分产品规模扩张幅度大 [11] FOF规模 - 截至12月31日，剔除重复部分后规模约1728.36亿元，较前一季度增长，主要源于新发产品 [4][12] - 新发基金：四季度成立42只，较三季度增加25只，总募集规模约452.46亿元，环比增加约387.14亿元，平均募集规模提升 [12] - 持营基金：绩优中低仓位产品受青睐，国泰瑞悦3个月持有规模增长大 [12] 其他产品规模 - 截至12月31日，剔除相关重复规模后规模约6691.56亿元，较前一季度增加约1251.21亿元 [4][13] - 黄金主题ETF及联接基金规模上升，整体达2553.73亿元，部分基金规模扩张排名靠前；白银主题产品规模上涨；同业存单产品受关注，规模增长265.53亿元 [13]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：大买单成交金额占比**[7] * **因子构建思路**：该因子旨在刻画大资金的买入行为。通过逐笔成交数据还原买卖单，并筛选出大单，计算其中大买单的成交金额占当日总成交金额的比例。[7] * **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含叫买序号、叫卖序号、成交价格、成交量等信息。[7] 2. 还原买卖单：根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将逐笔成交数据还原为买方发起的买单和卖方发起的卖单数据。[7] 3. 筛选大单：对还原后的买卖单，按照每单的成交量设定阈值，筛选出成交量达到“大单”标准的交易。[7] 4. 计算指标：对于筛选出的大单，区分买单和卖单。计算所有大买单的成交金额之和，再除以该股票当日的总成交金额，得到大买单成交金额占比。[7] * 公式：$$大买单成交金额占比 = \frac{\sum (大买单成交价格 \times 大买单成交量)}{当日总成交金额} \times 100\%$$ 2. **因子名称：净主动买入金额占比**[7] * **因子构建思路**：该因子旨在刻画投资者的主动买入行为。根据逐笔成交数据中的买卖标志，区分主动买入和主动卖出，计算两者金额的净差额占当日总成交金额的比例。[7] * **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含买卖标志、成交价格、成交量等信息。[7] 2. 界定主动买卖：根据逐笔成交数据中的买卖标志（例如，B代表主动性买单，S代表主动性卖单），界定每笔成交属于主动买入还是主动卖出。[7] 3. 计算净额：将所有主动买入的成交金额求和，减去所有主动卖出的成交金额求和，得到净主动买入金额。[7] 4. 计算占比：将净主动买入金额除以该股票当日的总成交金额，得到净主动买入金额占比。[7] * 公式：$$净主动买入金额占比 = \frac{\sum (主动买入成交金额) - \sum (主动卖出成交金额)}{当日总成交金额} \times 100\%$$ 因子的回测效果 1. **大买单成交金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）均值排名前5的个股指标值：惠博普 92.6%[9]、美年健康 89.6%[9]、志特新材 89.2%[9]、津滨发展 88.4%[9]、江南高纤 87.7%[9] 2. **净主动买入金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）均值排名前5的个股指标值：杭萧钢构 16.7%[10]、纬德信息 15.4%[10]、中科微至 15.0%[10]、新风光 13.8%[10]、联合水务 13.3%[10] 3. **大买单成交金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）主要宽基指数指标值：上证指数 73.8%[12]、上证50 70.6%[12]、沪深300 73.1%[12]、中证500 73.0%[12]、创业板指 71.6%[12] 4. **净主动买入金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）主要宽基指数指标值：上证指数 -5.8%[12]、上证50 -12.9%[12]、沪深300 -8.8%[12]、中证500 -3.4%[12]、创业板指 -4.4%[12] 5. **大买单成交金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）排名前5的中信一级行业指标值：房地产 79.8%[13]、煤炭 78.5%[13]、钢铁 78.2%[13]、建筑 77.9%[13]、综合 77.8%[13] 6. **净主动买入金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）排名前5的中信一级行业指标值：电子 2.2%[13]、汽车 0.9%[13]、家电 0.1%[13]、机械 -1.0%[13]、电力设备及新能源 -3.1%[13] 7. **大买单成交金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）均值排名前5的ETF指标值：华泰柏瑞中证A500ETF 92.9%[15]、易方达中证A500ETF 91.6%[15]、国泰中证A500ETF 91.5%[15]、华泰柏瑞沪深300ETF 91.0%[15]、易方达沪深300ETF 91.0%[15] 8. **净主动买入金额占比因子**，近5日（20260112-20260116）均值排名前5的ETF指标值：东财上证科创板50成份ETF 23.4%[16]、海富通上证城投债ETF 20.9%[16]、国泰上证10年期国债ETF 15.6%[16]、富国创业板人工智能ETF 14.3%[16]、嘉实中证稀土产业ETF 14.1%[16]

宽基ETF成交量显著放大 - 2026年1月15日上午，全市场规模最大的华泰柏瑞沪深300ETF半日成交额达125亿元，超过昨日全天105亿元的成交额，并创下自2025年4月9日以来的最高日成交额记录 [1][9] - 华泰柏瑞沪深300ETF当日微跌0.21%，但呈现窄幅震荡且成交显著放大的态势 [1][9] - 多只中证A500ETF成交量同样显著放大，华泰柏瑞中证A500ETF半日成交126亿元，接近昨日全天135亿元；华夏中证A500ETF半日成交123亿元，昨日全天为146亿元 [3][11] - 南方中证500ETF半日成交额达111亿元，逼近昨日全天113亿元的成交额 [3][11] 有色金属及新能源相关ETF领涨市场 - 2026年1月15日上午，有色金属、电池等行业相关ETF领涨市场 [6][13] - 南方有色金属ETF上涨2.75%，广发稀有金属ETF上涨2.45%，工银瑞信锂电池ETF上涨2.42% [6][13] - 其他领涨ETF包括：招商基金有色矿业ETF上涨2.40%，国泰基金矿业ETF上涨2.40%，嘉实基金稀有金属ETF上涨2.32%，广发基金电池ETF上涨2.30% [7][14] 机构观点：资源品上涨逻辑与未来投资方向 - 华泰证券分析师张继强认为，本轮资源品上涨源于全球宽货币宽信用带来的基本面转暖预期，以及AI数据中心对铜、银、稀有金属等的增量需求，在供给偏紧环境下成为重要边际定价力量 [7][14] - 分析师指出，有色金属供给存在硬约束，叠加供需区域不均衡和矿端事故频发，加大了供给端不确定性，长期宏观逻辑完整，建议作为战略性品种逢调整加仓 [7][14] - 平安资源精选基金的基金经理俞瑶和陈默在2025年四季报中指出，2025年资源品市场呈现结构性行情，贵金属与铜等工业金属领涨，核心逻辑是全球进入高度不确定性周期 [8][15] - 对于2026年，该基金持续关注四大方向：1）工业金属（铜、铝），预计全球原铝供需缺口将进一步扩大；2）新能源金属（锂、稀土、钴），供需格局有望改善并受益于高增需求；3）贵金属（黄金、白银），长期配置价值凸显；4）具备战略稀缺性的小金属（钨、锑、锡、钽、铀） [8][15][16][17]

市场整体表现 - 2025年1月8日，A股三大指数震荡回调 [1] - 自2025年12月以来，卫星、航天板块表现活跃，并在1月8日再次强势拉涨，相关主题ETF“霸榜”涨幅榜前十 [1][8] - 近期海外股市整体高位震荡，国内部分QDII产品溢价率居高不下，多家基金公司于1月8日发布溢价风险提示公告 [5] 卫星及航空航天板块表现 - 卫星产业链开年以来持续走强，北斗导航、空间站、商业航天等细分方向持续大幅攀升 [7] - 1月8日，卫星、航空航天主题ETF领涨市场，多只产品涨幅超过5% [6][8] - 具体ETF表现：卫星ETF（159206.SZ）上涨6.20%，卫星ETF（563230.SH）上涨5.70%，航天航空ETF（159208.SZ）上涨5.62%，通用航空ETF（563320.SH）上涨5.44% [9] 军工及其他主题ETF表现 - 在卫星、航空航天板块带动下，做多资金进一步涌入军工方向，多只军工主题ETF涨幅超4% [10][11] - 具体ETF表现：国防ETF（512670.SH）上涨5.06%，军工ETF（512660.SH）上涨4.51%，军工ETF易方达（512560.SH）上涨4.50% [12] - 除军工外，央企科技、工业软件、影视传媒等主题ETF也涨幅居前 [11] 债券及货币类ETF成交情况 - 1月8日，多只债券、货币类ETF交投活跃，成交额居前 [14] - 短融ETF（511360）单日成交额达376.68亿元，换手率60.90% [15][16] - 银华日利ETF（511880）成交额179.35亿元，科创债ETF南方（159700）成交额142.76亿元且换手率高达130.69% [15][16] 宽基及行业ETF资金流向 - 自2025年12月8日至2026年1月7日，场外增量资金呈现进场迹象，部分宽基ETF吸金规模超100亿元 [18] - 南方中证A500ETF等6只大型中证A500ETF，近一个月合计吸金规模达876.98亿元 [3][18] - 行业ETF方面，近一个月以来，除卫星ETF外，部分非银、有色板块ETF资金净流入额排名居前 [19] 红利类资产配置机会 - 分析人士指出，在市场连续拉涨后，部分资金出于寻求配置“确定性”考量，开始布局兼具高股息优势和防御属性的红利类资产 [21] - 红利低波ETF（512890）近21个交易日中有18个交易日获资金加仓，区间累计吸金19.04亿元，是同期所有红利主题ETF中唯一区间资金净流入超19亿元的产品 [21] - 华泰柏瑞基金认为，常态化、制度化的分红机制提升了股东回报，增强了红利类资产的长期配置吸引力 [21] - 随着无风险利率中枢趋势性下行，红利类资产的股息率优势或进一步凸显，红利低波指数股息率目前达到5.06%，相较10年期国债收益率占优 [21][22]

行业动态：ETF规范化命名进程 - 沪深交易所于2025年11月修订发布基金业务指南，要求存量ETF须在2026年3月31日前完成扩位简称规范化调整，名称必须包含基金管理人简称[10] - 规范化命名遵循“核心投资标的+ETF+管理人”的格式，旨在提升产品辨识度，帮助投资者更快捷、准确地定位目标产品，减少操作失误[3][6] - 在规范化命名前，ETF简称遵循“先到先得”原则，导致跟踪同一指数的多只产品名称高度相似，仅靠简称无法区分管理人，给投资者筛选带来困扰[11] 公司行动：华泰柏瑞基金更名举措 - 华泰柏瑞基金于2026年1月7日公告，旗下规模最大的沪深300ETF场内扩位简称调整为“沪深300ETF华泰柏瑞”，变更于2026年1月9日生效，这是该产品成立13年多来首次更名[2][4] - 此次更名是响应交易所规范化命名要求，在原名基础上增加“华泰柏瑞”的管理人标识，使产品身份更加清晰[6] - 公司自2025年初便启动旗下ETF更名工作，截至2026年1月9日，已完成旗下共计21只ETF的标准化命名[7][9] 产品概况：华泰柏瑞沪深300ETF - 华泰柏瑞沪深300ETF成立于2012年5月4日，是国内首批跨市场ETF产品，截至2026年1月6日，最新规模接近4400亿元（具体为4394.40亿元），是国内ETF市场规模最大的产品[2][7] - 该产品最近一年规模增长超870亿元，2025年成交额在全市场同类产品中占比约为55%[7] - 该ETF是上交所沪深300ETF期权合约的唯一现货标的，也是重要的融资融券及互联互通标的[7] 市场背景与影响 - 我国ETF市场总规模已突破6万亿元，产品数量超1400只[12] - 跟踪沪深300指数的ETF（不含增强型）已达25只，跟踪中证A500指数的ETF（不含增强型）共有32只，产品简称此前五花八门[11] - 规范化命名被视为完善指数化投资生态、推动行业走向高质量发展的重要制度安排，有助于构建更清晰、公平的市场环境，引导行业竞争从规模扩张转向质量提升和服务优化[10][12] - 除华泰柏瑞外，易方达、广发、富国、南方、汇添富等多家基金管理人也陆续修改了ETF场内扩位简称[3][10]