报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2026年主要金融机构策略分化将重塑债市格局 银行交易属性增强 浮盈兑换压力减小 若利率敏感性指标约束放松 或为其提供长债配置空间 券商自营延续"债券筑基、权益增厚"的进取策略 理财全面进入"真净值"时代 产品封闭化与防御性配置成主流 公募基金有望借费率新规修复负债端 久期策略或重新打开 对冲工具使用增加 保险机构聚焦长期配置 增配长久期利率债与高股息资产 市场整体交易属性增强 配置策略逐步多元化 [3] 各部分内容总结 银行 - 2025年呈现"配置调整、交易增强"特征 受资负期限错配挤压 承接长债空间受限 下调AC账户占比 加速兑现浮盈 国有大行交易属性增强 农商行二级市场配置力度收缩 [15] - 2026年大行承接长债能力难显著扩张但有边际改善空间 核心约束是资负期限错配加深 若跟进巴塞尔监管新规 预计为大行新增约一万亿元配债容量 若存单性价比回升 农商行配债力度或温和恢复 [16] - 银行配置向"攻守兼备"转变 2025年AC账户占比下降 OCI账户占比上升 加速兑现浮盈 2026年依靠兑现浮盈弥补业绩缺口压力减弱 但仍有主动兑现动力 [21] - 国有大行交易属性逐步增强 监管强化其债市定价功能 2025年加大对7 - 10Y国债与政金债买入配置 成交规模占比高于前两年 2026年将保持较高交易活跃度 [29] - 农商行债券配置行为收缩 2025年二级市场配债力度同比减弱 受存单性价比下降和资本新规影响 2026年若存单性价比回升、资本占用压力缓解 配债力度可能温和恢复 [32] 理财 - 2026年是理财行业全面进入"真净值"运行机制后的首个完整年度 理财机构在产品端重视风险收益结构和回撤控制 运作端提升对久期、杠杆及流动性的管理要求 配置上偏好高流动性资产及中高等级信用债 投资风格趋于稳健、防御导向 [40] - "固收+"产品规模预计延续增长趋势 低利率环境下纯固收产品收益承压 "固收+"可提升收益并缓和净值波动 2025年其规模占固收类产品比例上升 2026年占比有望稳步提升 [41] - 理财产品封闭化运作趋势大概率延续 2025年新发理财产品中封闭式占比高 最小持有期型产品成为开放式产品结构优化方向 2026年利率波动仍是扰动因素 理财机构将更主动运用封闭化和类封闭化运作方式 [44] - 2026年理财机构对流动性安全垫重视程度预计进一步提升 2025年已加大对低风险、高流动性资产配置力度 2026年将通过提高高流动性资产比例等增强产品承受能力 [50] - 2026年理财回撤预计仍围绕利率波动变化 整体可控 理财机构将深化多资产配置策略 如运用风险平价、绝对收益、量化与另类策略等 [52] - 2026年理财资金对摊余成本债基配置力度预计提升 3月摊余成本债基到期资金超千亿元 再投资倾向配置中高等级信用债及短久期固收资产 短端信用债或受益 [58] 公募基金 - 2025年采取"降杠杆、变久期"防御操作 2026年利率新规落地有望修复债券市场情绪和负债端稳定性 为久期策略重新打开创造条件 股债恒定ETF等创新工具或引入增量资金 负久期策略基金数量或增长 定制基金与分红机制监管将持续优化 [65] - 2025年债基杠杆率下降 久期高波动态势 2026年有望延长负债端和资产端久期 年初杠杆率回落 受流动性趋紧和负债端成本影响 久期中位数前两季度维持在3.5年 后步入下行区间 新规或引导长期投资 [66] - 公募基金费率新规2026年有望促进债券市场温和修复和债基格局内部优化 调整赎回费安排缓解债市调整和纯债基金规模波动 信用利差走阔压力或缓解 资金流向或向中长久期资产倾斜 [71] - 2026年纯债基市场或迎来产品格局调整 2025年浮盈承压 主动管理难度提高 股债恒定ETF若顺利发展 会为权益和利率债市场引入增量资金 并可能弱化传统"股债跷跷板"效应 [76] - 2026年灵活运用国债期货实现负久期的基金数量或增长 低利率时代债市波动放大 传统久期策略获取收益难度增大 负久期策略关注度可能提升 [79] - 2026年公募基金行业在定制基金与分红机制上有优化空间 部分定制基金存在流动性风险和投资管理通道化倾向 现有分红机制可能影响分配公平性 未来可能对定制基金整改并优化分红机制 [84] 保险 - 2026年保险机构投资策略呈现"交易减弱、配置为主"转变 受负债成本刚性和资产收益下行影响 更注重票息收入 增配长久期利率债与高等级信用债 提升分红险占比 权益投资侧重高股息、低估值股票 [87] - 2025年险资交易活跃度减弱 配置为主 监管下调负债端定价上限 新单吸引力弱、保费增速放缓 存量负债成本刚性 资产端收益率中枢下移 险资倾向以Carry为主策略 国债等换手率回落 配置权重稳中有升 [88] - 截至2025年Q3 债券是保险资管主要投资标的 占比超50% 权益类投资增长较快 若费率新规削弱债基性价比 部分险资可能转向权益类资产 但不显著影响债市配置 [94] - 2026年保险机构资产与负债结构将在资负新规与新会计准则驱动下优化 资产端增配长久期利率债和高等级普通信用债 减配银行二永债 负债端分红险占比预计提升 权益类资产配置注重与负债匹配 增配高股息、低估值股票 [100] 券商自营 - 2025年展现"债券筑基、权益增厚、交易赋能"特征 债券持仓规模扩张 向利率债与高评级信用债集中 监管下调权益资本准备 增配权益资产动力增强 年内浮盈由负转正 止盈与持仓成本胜率优于同业 [103] - 2025年券商自营债券持仓规模增长 利率债与信用债并重 逐年增持高评级信用债 2026年持债规模有望继续增长 信用债配置将向高等级集中 减持中低评级品种 [104] - 2025年券商自营浮盈规模由负转正 止盈胜率和持仓成本胜率表现较好 体现对市场变化的应对能力 [109] - 监管层加大对券商自营增配权益资产的支持力度 下调部分股票风险资本准备计提比例 增设专项指标 2024 - 2025年H1上市券商权益投资规模上升 2026年或进一步增配权益资产 偏向宽基指数成分股及ETF等标准化品种 [114]

指数化投资迈入多资产时代 - 中国证监会于2025年1月26日印发《促进资本市场指数化投资高质量发展行动方案》，明确将“研究推出多资产ETF”列为创新方向之一，旨在丰富指数化投资工具并推动公募基金行业向主动与被动投资协同发展转型 [6] - 中证、中债等指数公司自2012年起便储备了丰富的多资产类指数，涵盖恒定比例、目标风险、目标日期、风险控制、风险平价等多种策略 [6] 多资产指数类型 - 恒定比例指数：采用恒定股债比例，按季度、月度或偏离度阈值触发再平衡，例如A500交易所0-7股债5/95指数 [4] - 目标风险指数：基于预设风险收益目标动态调整股债权重，将组合风险控制在特定水平，通常分为保守型、平衡型和进取型等，例如中证目标风险积极指数 [4] - 目标日期指数：基于预设目标日期设计“下滑轨道”，随着日期临近逐步降低权益资产比例、增加固收资产比例，例如中证目标日期2055指数 [4] - 风险控制指数：以预设波动率目标为核心，通过动态调整资产仓位确保组合风险与目标匹配，例如中证500波动率控制10%指数 [4] - 风险平价指数：通过数学优化使每类资产对组合整体风险的贡献度相等，确保风险分散，例如上证红利股债风险平价指数 [4] - 其他策略指数：参考美林时钟、BL模型、均值方差模型、股债利差等模型确定资产配置，例如中证时钟配置策略指数 [4] 股债恒定指数概况 - 中证指数公司共发布11类非合作类股债恒定指数，总计43只指数 [7][10] - 国证指数公司发布2类共8只股债恒定指数，中债指数公司发布3类共15只股债恒定指数 [8][9][10] - 股票资产涵盖沪深300、中证500、中证A500、中证红利、上证红利、中证800红利低波动、中证800自由现金流、国证自由现金流及中债A股300指数等 [10] - 债券资产涵盖中证50债券指数、中证0-5年中高等级信用债票息策略指数、中证国债指数、中证交易所0-10年及0-7年国债及政策性金融债指数、深证基准做市信用债指数、国证国债指数、中债-新综合指数、中债-1-5年国开行债券指数等 [10] - 调整频率方面，中证指数多为季度再平衡，较早发布的指数按预设阈值触发再平衡；国证及中债指数均为月度再平衡 [10] 股票资产风格与收益风险特征 - 股票资产指数包括传统宽基（沪深300、中证500、中证A500）和Smart Beta指数（自由现金流、红利低波、红利） [14][17] - 近十年年化收益最高的是中证800自由现金流全收益指数，达17.96%，年化波动最低的是中证800红利低波动全收益指数，为15.50% [14] - 近十年波动最高的品种是中证500，年化波动达21.42%，最大回撤为-43.13% [14][17] - 自由现金流策略与红利策略同属价值风格但逻辑不同，前者重视企业自由现金流率，后者重视股息率；自由现金流策略成长性更强但风险也更高 [17] - 行业分布上，沪深300聚焦银行、消费；红利类指数聚焦银行、交运、煤炭等高股息行业；自由现金流指数则更侧重石油石化、有色金属等行业 [18][19] 债券资产特征 - 债券指数共11只，包括6只利率债指数、3只信用债指数和2只综合债指数（中债-新综合指数、中证50债券指数），信用债指数等级较高 [21][22] - 久期分布上，中证国债指数久期最长，达7.78；中债-1-5年国开行债券指数久期较短，为2.47 [21][22] - 大部分债券指数为跨市场指数，交易所市场指数有4只 [22] - 近十年年化收益方面，中证0-5年中高等级信用债票息策略指数表现较好，为4.60%，年化波动为0.84% [21] 股债恒定指数收益风险表现 - 不同权益仓位的股债恒定指数风险等级差异大，权益仓位10%及以内的产品回撤可控制在1.5%以内，年化收益在3%-5%之间，类似低波固收+特征 [25] - 现金流类股债恒定指数的Calmar比率（收益与最大回撤之比）较高，吸引力更强 [25] - 以2025年以来发布的股债恒定指数为样本，其近三年的收益风险特征整体上大幅优于二级债基指数 [25] 股债恒定ETF的业务前景与优势 - **费率优势明显**：主流固收+产品（二级债基）管理费率在0.4%-0.8%之间，股票ETF平均0.40%，债券ETF平均0.15%。股债恒定ETF费率预计介于0.15%-0.40%之间，相比二级债基有约20个基点的优势 [28][32] - **适配短期交易型投资者**：ETF二级市场买卖无申购赎回费，交易佣金低。而场外基金短期持有（7日内）赎回费不低于1.5%，7-30日不低于1%，促使机构短持策略标的转向ETF [32] - **再平衡机制提升性价比**：季度再平衡机制相当于“低位加仓、高位减仓”，策略运作效果优于机械固定仓位策略 [33] - **仓位透明，降低管理难度**：相比传统二级债基可能出现的风格漂移和仓位穿透管理困难，股债恒定ETF为投资者提供了更标准化的配置工具 [33] 海外多资产ETF发展情况 - 美国多资产ETF更多以FOF形式存在，代表性产品为iShares Allocation ETF系列，涵盖保守、中等、平衡、激进四种风险等级，例如iShares Core 60/40 Balanced Allocation ETF (AOR)，规模31.35亿美元，综合费率0.20% [37] - 该系列产品跟踪标普目标风险指数，每半年自动再平衡，使投资者通过单只产品即可实现全球股债资产配置 [40] - 中国可能无法复制美国的ETF-FOF模式，因为国内的ETF-FOF本质仍是FOF，无法交易所上市。预计中国的股债恒定ETF将采用直接投资底层资产的方式运作，类似固收+基金 [40]

核心观点 2025年债券ETF市场实现了规模与成交额的跨越式增长，但产品业绩普遍承压，市场呈现出信用债ETF激增、利率债ETF内部轮动等特征[4][7] 展望2026年，股债恒定ETF等新产品有望落地，同时市场策略将趋于多元化，但高速发展下做市商流动性的稳定性面临考验[4][37][44] 1. 交投整体扩张，增长较快的债券ETF特征 - **市场规模与成交额跨越式增长**：截至2025年12月31日，全市场债券ETF总规模达8290亿元，较2024年末增长超6550亿元，同比增长377%[4][7] 同期，全市场债券ETF周均成交额超1500亿元，同比增长311%[4][7] - **信用债ETF激增主导扩容**：2025年末，信用债ETF、利率债ETF、可转债ETF规模分别为6152亿元、1528亿元、610亿元[4][10] 信用债ETF整体规模同比2024年末增长5611亿元，其中科创债ETF贡献增量3553亿元，基准做市ETF贡献增量1274亿元[10] - **利率债ETF内部呈现轮动特征**：国债ETF在债市调整期（如1-3月及6-9月）规模迅速增长[12] 地方债ETF增量集中在四季度，11月地方债发行放量带动资金流入[12] 政金债ETF受分流影响，全年规模小幅下滑[12] - **可转债ETF与权益市场高度联动**：规模呈现“先增后减”特征，7-8月权益走强带动规模加速扩张，9月后随股市震荡持续回落[13] - **交投格局呈现“信用债热、利率债稳”**：信用债ETF中，基准做市ETF上市初期交易活跃，科创债ETF上市后成交火爆，2025年末换手率仍维持较高水平[14] 利率债ETF中，国债ETF成交稳定，政金债ETF活跃度居低位[14] 可转债ETF交易活跃度在三类中最低[14] 2. 全年债券ETF折溢价与申赎资金波动 - **利率债ETF折溢价分化**：2025年国债ETF多数时间呈溢价，或因配置需求刚性及久期杠杆放大价格波动，导致折溢价波动较大[4][18] 地方债ETF整体维持折价[4][18] - **信用债ETF由溢价转折价**：基准做市信用债ETF上市后资金集中入场，2-6月保持小幅溢价[4][21] 7月后，因债市走熊及科创债ETF上市分流资金，转入折价区间[4][21] 科创债ETF上市后整体处于折价状态，第二批产品折价幅度明显小于第一批[4][21] - **利率债ETF申赎呈“跷跷板”格局**：国债ETF与政金债ETF月度净申赎变动方向呈负相关[4][28] 地方债ETF净申赎规模较小，变动方向多与政金债ETF相同[28] - **资金流向受新品分流与权益情绪影响**：科创债ETF上市后迅速分流基准做市ETF资金，后者申购力度骤减乃至转负[4][28] 可转债ETF全年多数月份净流出，仅在7-8月权益情绪升温时转为净申购[4][28] 3. 债券ETF业绩表现 - **利率债ETF收益率整体不佳，回撤放大**：各产品2025年最大回撤较2024年均有所放大[4][30] 短久期品种表现优于长久期，例如1-3年国债ETF最优年化收益达0.86%，最大回撤仅0.91%，而30年期国债ETF产品年化收益低于-5%，最大回撤超8%[30][31] - **信用债ETF收益率下行但韧性相对较强**：3只旧信用债ETF产品年化收益率均有所下滑，但相对利率债ETF跌幅较小，且波动率同比下降，回撤幅度维持较低水平[4][33] 例如海富通中证短融ETF年化收益率为1.54%，最大回撤仅0.04%[35] - **新发信用债ETF业绩分化**：基准做市信用债ETF年化波动率较高，业绩未优于旧信用债ETF[4][33] 深证基准做市信用债ETF表现多数优于上证产品，其中2025年最优年化收益率及最大回撤分别为1.48%、0.75%[33] 第一批科创债ETF中最优区间年化收益率及卡玛比率分别为0.75%、1.24[4][33] 第二批科创债ETF中最优区间年化收益率及卡玛比率分别为1.82%、8.02[4][34] 4. 债券ETF前景与策略展望 - **新产品展望：股债恒定ETF有望批量落地**：2025年政策加码多资产ETF，沪深交易所已要求基金公司在2025年10月底前完成相关系统改造，产品在2026年批量落地是大概率事件[37] 当前股债恒定指数以债券比例70%以上为主，债券端多配利率债，信用债仅见于红利系列[37] - **业绩与配置展望**：债券ETF表现可能跟债券表现同步，在2026年债市大概率维持震荡偏弱的背景下，短久期品种可能占优[39][40] 科创债ETF快速发展带来了交易拥挤和同质化问题，成分券重合度较高[39] - **策略发展趋于多元化**：未来策略不再局限于单向做多，更多元化的交易策略可能出现[40] - **ETF-国债期货轮动**：例如利用30年国债ETF与国债期货的期现收益率差异进行轮动操作[40] - **信用ETF-个券套利**：利用ETF折溢价，通过一级市场申赎与二级市场买卖进行套利[40] - **债券ETF内部轮动**：根据宏观环境在不同久期、信用资质和品种的债券ETF之间切换[40][41] 例如，货币宽信用紧时利好超长利率债ETF，货币信用双宽时利好可转债ETF等[43] - **潜在挑战：做市商流动性稳定性待考验**：债券ETF市场高速发展，做市商提供的流动性是否稳定还需经历更大波动验证[4][44] 当前信用债ETF流动性已呈现“头部集中、尾部低迷”的特征，极端行情下可能存在“折价—赎回—再折价”的负反馈风险[44]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：恒定比例再平衡策略**[7][9] * **模型构建思路**：构建一个多资产（如股债）投资组合，并维持各类资产的初始目标权重比例不变。当市场波动导致实际权重偏离目标权重超过一定阈值或到达固定时间点时，执行再平衡操作，将资产权重调整回初始比例[7][9]。 * **模型具体构建过程**： 1. 设定初始资产配置比例，例如股票权重 $w_s$，债券权重 $w_b$，且 $w_s + w_b = 1$。 2. 定期（如季度、月度）或按条件（如权重偏离度超过预设阈值，如5%）检查组合中各资产的市值权重[7][10]。 3. 当触发再平衡条件时，计算需要调整的金额。假设当前股票市值为 $MV_s$，债券市值为 $MV_b$，组合总市值为 $MV_{total} = MV_s + MV_b$。目标股票市值应为 $MV_{total} \times w_s$，目标债券市值应为 $MV_{total} \times w_b$。 4. 执行交易：若当前股票市值高于目标，则卖出股票，买入债券；反之亦然，使调整后各资产市值权重恢复至 $w_s$ 和 $w_b$[7][39]。 2. **模型名称：目标风险策略**[7] * **模型构建思路**：基于预设的风险收益目标（如保守型、平衡型、进取型）进行资产配置。通过动态调整股债等资产的权重，将投资组合的整体风险（通常以波动率衡量）控制在特定水平[7]。 * **模型具体构建过程**： 1. 定义不同风险等级（如保守、平衡、进取）及其对应的目标波动率 $\sigma_{target}$。 2. 估计各类资产（如股票指数、债券指数）的历史波动率及资产间的相关性。 3. 使用优化模型（如均值-方差模型）求解，在组合波动率约束 $\sigma_p \approx \sigma_{target}$ 下，寻找最优的资产权重配置 $w_i$，以最大化预期收益或风险调整后收益。 4. 定期（如每半年或每年）根据市场情况重新估计参数并优化调整权重[7]。 3. **模型名称：风险平价策略**[7] * **模型构建思路**：使投资组合中每类资产对整体组合风险的贡献度相等，从而实现风险源的分散，确保组合在不同市场环境下表现相对稳健[7]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算各资产 $i$ 的边际风险贡献（Marginal Risk Contribution, MRC），即组合总风险 $\sigma_p$ 对资产权重 $w_i$ 的偏导数：$$MRC_i = w_i \times \frac{\partial \sigma_p}{\partial w_i}$$ 其中，组合波动率 $\sigma_p = \sqrt{\mathbf{w}^T \Sigma \mathbf{w}}$，$\Sigma$ 为资产收益率的协方差矩阵。 2. 计算各资产的风险贡献（Risk Contribution, RC）：$$RC_i = w_i \times \frac{\partial \sigma_p}{\partial w_i} = \frac{w_i (\Sigma \mathbf{w})_i}{\sqrt{\mathbf{w}^T \Sigma \mathbf{w}}}$$ 3. 通过数值优化方法，寻找一组资产权重 $w_i$，使得所有资产的风险贡献相等，即 $RC_i = RC_j, \forall i,j$[7]。 4. **模型名称：多因子选股模型（应用于指增固收+）**[47][57] * **模型构建思路**：在基准指数（如中证800）的成分股范围内，通过综合评估多个因子（如基本面、估值、技术等）对股票进行打分排序，筛选出预期具有超额收益的股票构建投资组合，以实现对基准指数的增强[47]。 * **模型具体构建过程**： 1. **因子池构建**：挖掘并测试长期有效的选股因子，形成因子库。例如，基本面因子（盈利能力、成长性）、估值因子（PE、PB）、技术因子等[47][57]。 2. **因子处理**：对原始因子数据进行标准化、去极值、行业中性化等处理。 3. **因子合成**：将低相关性的有效因子进行加权合成，得到综合得分。目标是在不同维度下聚类整合，最终形成统一的股票排名[47]。 4. **组合构建**：根据综合得分，在基准指数成分股池中优选一定数量的股票（例如，从中证800中筛选100只），并确定其权重，构建股票组合[47]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：自由现金流因子**[20][21] * **因子构建思路**：筛选自由现金流稳定、财务健康的企业。自由现金流是企业产生的、在满足了再投资需要之后剩余的现金流量，是衡量企业实际可支配回报的重要指标[21]。 * **因子具体构建过程**：通常使用自由现金流率等指标。例如，自由现金流/营业收入或自由现金流/市值。对股票池中的公司计算该指标，并据此排序，选择比率高的公司[20][21]。 2. **因子名称：红利（股息率）因子**[20][21] * **因子构建思路**：筛选高分红、盈利稳定的公司，属于价值风格投资工具。高股息通常意味着公司盈利稳定且愿意回报股东[21]。 * **因子具体构建过程**：使用股息率（每股股息/股价）作为核心指标。对股票池中的公司计算其股息率，并据此排序，选择股息率高的公司构成组合[20][21]。 3. **因子名称：低波动因子**[20] * **因子构建思路**：筛选股价历史波动率较低的股票。这类股票往往具有防御性，长期风险调整后收益可能更优。 * **因子具体构建过程**：计算股票在过去一定时期（如252个交易日）的日收益率标准差作为波动率指标。对股票池中的公司计算其历史波动率，并据此排序，选择波动率低的公司[20]。 4. **因子名称：转债量化因子体系**[57] * **因子构建思路**：针对可转债特性，建立包含估值、技术、成长等多维度的因子体系，对转债的质地和性价比进行综合打分，以辅助投资决策[57]。 * **因子具体构建过程**： 1. **估值类因子**：可能包括转股溢价率、纯债溢价率、到期收益率等，衡量转债的债底保护与股性估值。 2. **技术类因子**：可能包括正股动量、转债成交量、价格位置等。 3. **成长及其他因子**：关注正股的基本面成长性、信用评级等[57]。 4. **因子合成**：对各类因子进行标准化和加权，形成对每只可转债的综合评分，用于初筛和构建投资组合[57]。 模型的回测效果 *注：报告未提供具体量化模型的回测指标数值，仅对指数策略进行了历史业绩描述。* 因子的回测效果 *注：报告未提供单个因子的独立回测指标数值，仅展示了包含某些因子的Smart Beta指数（如红利低波、自由现金流）的历史收益风险特征[20][30]。* | 指数名称 (代表因子/策略) | 近三年年化收益率 | 近三年年化波动率 | 近三年最大回撤 | 近三年Calmar比率 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 中证800红利低波动全收益指数 (红利+低波) | 14.55%[20] | 13.60%[20] | -10.65%[20] | 1.37 (计算值) | | 中证800自由现金流全收益指数 (自由现金流) | 26.72%[20] | 18.56%[20] | -18.84%[20] | 1.42 (计算值) | | 国证自由现金流全收益指数 (自由现金流) | 27.18%[20] | 17.69%[20] | -15.84%[20] | 1.72 (计算值) | | 沪深300 (宽基) | 6.34%[20] | 17.35%[20] | -24.80%[20] | 0.26 (计算值) | | 中证500 (宽基) | 8.66%[20] | 21.69%[20] | -31.15%[20] | 0.28 (计算值) |

核心观点 报告的核心观点是，传统的股债恒定比例再平衡策略具有做空波动率的衍生品属性，其表现依赖于股债资产“此消彼长”的轮动市场环境[3][47]。当市场环境出现趋势性变化时，该策略表现会打折扣[3][48]。因此，报告在基础的做空波动率择时策略之上，叠加了股债动量因子进行增强，改进后的策略在回测中实现了收益提升、波动减小和回撤降低的综合优势[3][73]。 股债恒定ETF的衍生品属性 - 在中证指数系列中，股债恒定比例指数产品已较为丰富，其中**A500交易所股债恒定比例指数**的规模相对较大，其成分股票指数规模为**68.79亿元**[7][25] - 再平衡策略具有一定优势：股债恒定指数收益优于债券指数，波动和回撤优于股票指数[10][25] - 但不同股债配比的组合表现分化较大，有必要在给定指数基础上改善收益风险特征[8][10][25] - 从理论模型和期权定价例证均可印证，再平衡策略具有**波动率空头属性**（负Gamma和负Vega）[3][14][16][25] - 历史数据显示，A500指数波动率与股债恒定组合指数之间呈现明显的**负相关关系**[19][25] - 波动率具有均值回复和聚集性特征，上行或下行至极端位置后往往会维持一段时间，这一性质可用于策略设计[22][24][25] 基础：做空波动率的择时策略 - 策略基准选取**A500交易所股债15/85**比例[27] - 调仓逻辑基于波动率的聚集性：当波动率偏高时，降低做空波动率敞口，调仓至**股5债95**；当波动率偏低时，增加做空波动率敞口，调仓至**股20债80**；否则维持基准持仓[28][30] - **训练样本（2016-2020年）表现良好**：做空波动率策略年化收益为**5.69%**，相比基准的**4.67%** 提升了**102个基点**；年化波动为**2.77%**，最大回撤为**2.76%**，风险指标均有改善[31][33][34] - **测试样本（2021-2026.01年）表现不理想**：做空波动率策略年化收益为**3.52%**，反而比基准的**3.56%** 低了**4.4个基点**；尽管年化波动(**2.70%**)和最大回撤(**3.01%**)仍优于基准(**2.79%**和**3.34%**)，但收益受损[35][37][38] - 策略失效的原因在于其依赖股债“此消彼长”的假设，而2021年后的市场出现了长期的利率趋势下行（2021-2024）及随后的利率调整与权益走强（2025后），股债资产出现趋势性差异，不利于再平衡策略[3][46][47][48] 改进：叠加股债动量的增强策略 - 改进策略在基础做空波动率策略上，**择时叠加股、债的动量效应**[3][49][50] - 调仓逻辑：当债券指数近期（22日）收益超过A500指数时，增加债券指数权重；反之则增加A500指数权重[53] - **训练样本（2016-2020年）表现**：做空波动率&动量策略年化收益为**5.27%**，相比基准(**4.67%**)提升**60个基点**；年化波动为**2.78%**，最大回撤为**2.69%**[56][58] - **测试样本（2021-2026.01年）表现占优**：策略年化收益为**4.11%**，相比基准(**3.56%**)提升**55个基点**；年化波动为**2.47%**，最大回撤为**1.86%**，风险收益特征全面改善[59][61][62] - **全样本（2016-2026.01年）表现**：策略年化收益为**5.27%**，相比基准(**4.55%**)增厚**72个基点**；年化波动降低**25个基点**至**2.63%**；最大回撤降低**65个基点**至**2.69%**[63][66][67] - 策略显著提升了市场排名：最近5年，基准策略收益在偏债混合基金中处于约**65%分位数**，而增强策略可提升至约**78%分位数**，同时将年化波动和最大回撤控制在**2%**和**1%**左右的低分位数水平[3][69][73] - 离散调仓情景（平均每月2.4次）与连续情景结果基本一致，策略股票仓位在**2%至23%**之间，中位数约**10%**[71][72]

行业与公司 * 本次电话会议纪要主要围绕“固收+”投资策略、股债混合投资工具（如股债恒定ETF）以及中国权益市场展开[1] * 会议提及了晨星（Morningstar）的Core Plus Bond基金作为国际经验参考[5] * 会议提及了全国社保基金作为国内股债混合投资的成功案例[5] * 会议提及了创业板指数及其前七大成分股（宁德时代、中际旭创、东方财富、新易盛、阳光电源、盛弘科技、汇川技术）[10] * 会议讨论了即将在2026年上半年发行的新产品（推测为股债恒定ETF类产品），并提及了中证指数有限公司的相关指数（如中证800、中证800红利低波、自由现金流指数等）[14][21] 核心观点与论据：市场环境与策略挑战 * **债券市场判断**：对2026年债券市场整体判断为利率呈现震荡偏空趋势，震荡幅度可能大于2025年（去年十年国债利率在1.6%至1.9%之间波动）[2] * **传统固收策略挑战**：利率震荡加大导致单边久期策略失效；信用利差抬升空间有限，信用板块收益空间狭窄[3] * **“固收+”策略现状**：投资者关注度提升，但传统“固收+”板块（如转债）承载资金体量有限，且面临持续缩量问题[3] * **“固收+”市场新工具**：转债ETF在2024年和2025年规模爆发性增长；二级债基规模明显放量，反映机构对权益更加乐观；股债恒定ETF成为新的发展方向[13] 核心观点与论据：权益资产配置价值 * **中国权益资产性价比**：截至2025年11月底，沪深300指数PE TTM为13.92倍，远低于美国标普500指数的28倍和日本日经225指数的20倍，显示较高全球性价比[8][9] * **沪深300指数结构变化**：自2024年以来，高端制造业和信息技术板块在沪深300中的权重提升，科技含量增加，估值有望重塑[9] * **创业板特征**：高度聚焦高端制造业，前七大成分股为龙头白马股，2026年动态市盈率预计为25倍左右；成分股集中度提升与指数慢牛相辅相成，类似纳斯达克100指数[10][11] * **权益资产修复逻辑**：修复逻辑主要来自宏观基本面预期改善；当前PPI同比负增长已持续30多个月，有望通过需求侧发力实现快速扭转[12] 核心观点与论据：增量资金与政策影响 * **中长期资金入市政策**：2025年1月多部委联合印发方案，引导大型国有保险公司每年新增保费的30%用于投资A股[6] * **增量资金规模**：截至2025年底，人身寿险保险公司资金运用余额达33.73万亿元，其中股票和证券基金投资占比约15%；预计每年将有千亿级别增量资金进入A股[6] * **增量资金效果**：在资产估值偏低时，增量资金会带来快速修复；例如2024年至2025年底，银行板块因低估值和高股息受保险资金青睐，PB从0.52倍修复至0.74倍，累计涨幅近64%[7] 核心观点与论据：股债混合投资与工具 * **股债混合投资有效性**：借鉴国际经验（如晨星Core Plus Bond基金），通过增加权益资产可提升收益；国内社保基金自成立以来年均投资收益率达7.39%（2010-2024年年化收益率为5.99%），证明了其风险回报效果[5] * **股债恒定ETF特点**：维持固定股债比例，通过再平衡策略缓释波动，费率较低，透明度高，场内交易灵活，吸引长线资金[4][14][23] * **再平衡策略作用**：可以明显降低整个组合的波动率，对于改进资产组合具有重要作用[18] * **指数历史表现**： * **中证800红利低波指数**：过去10年年化收益率3.55%，加入5%该指数后组合年化收益率提升至3.83%（增厚约30个BP），年化波动率1.18%[15]；过去5年年化回报率4%，比对应债券基准（3.37%）提高60多个BP，最大回撤从2.5%降低到2%[15][16] * **股1债9比例下的表现**：过去5年年化回报率4.62%，比债券基准高出130个BP；过去10年年化回报率4.1%，增厚60个BP；年化波动率分别为1.7%和1.88%[17] * **A500指数特征**：在权益牛市时上涨动量更强，过去一年上涨20%，但过去10年未能回到2015年高点，纳入固收组合的整体回报不及纯固收组合[19] * **红利低波 vs 自由现金流指数**：红利低波指数历史数据更充足（过去5年年化波动率1%，年化收益率4%；过去10年年化波动率1.18%，年化收益率3.83%）；自由现金流指数较为年轻，样本外数据不足[24] 核心观点与论据：多资产配置的意义与趋势 * **对个人投资者的意义**：ETF等工具降低了居民端资产配置门槛，提供简单、长期可靠、低成本、高透明度的策略（如过去10年近4%的年化收益）[20][22][23] * **对机构及市场的意义**：扩展机构产品矩阵，推动现有多资产品生态升级，提高透明度和流动性；季度调仓能平抑市场非理性波动，为权益市场引入长期稳定增量资金[22][23] * **未来发展趋势**：高透明度、高流动性的创新型金融产品将进一步发展；多种经过充分验证的新型指数可能陆续推出，开启鼓励长期、多元化投资的新时代[25] 其他重要内容 * **新产品关注点**：需关注机构内部规定对产品的定位（是多资产ETF还是偏向二级债基），这将影响其规模前景；还需观察其具体发行形式（购买ETF还是直接买个股/券），这会影响与其他产品的可比性[21] * **股债恒定ETF发展方向**：未来新发行的产品可能围绕中证800、自由现金流以及红利低波等指数展开[14]

宏观与政策展望 - 2026年作为“十五五”规划开局之年，市场将进入深度分化、结构性机会主导的新阶段 [1] - 2026年中国经济在财政主导的政策支持下有望保持4%~5%的增长 [1] - “十五五”期间的三大核心任务包括：将经济增速稳定在4%-5%合理区间；通过改革将最终消费率提升至50%以上；以科创驱动产业升级，实现高水平科技自立 [4] - 2025年中国经济在房地产下行压力下，消费与出口支撑有力，全年实现5%增速 [6] - 2026年财政支出将精准投向政策导向领域，除科技外更侧重扩大内需消费，“反内卷”政策将持续深化以改善工业品价格 [11] - 资本市场改革将从“融资主渠道”转型为“资本配置枢纽”，2026年将重点推进商业航天、创新药等科技企业IPO [11] 全球与市场环境 - 2026年全球经济将延续稳定复苏态势，美国经济增速预计维持在3%左右，欧洲经济温和复苏 [4] - 2022年底人工智能突破标志着全球经济与金融周期的重要拐点，此后三年全球资本市场年均涨幅达20%，美股以近20%的年增速领涨 [4] - 中国前11个月贸易顺差已达1万亿美元，明年外需环境总体平稳但资本市场波动可能加大 [4] - 国际环境进入“高震荡、高分化、高重组”阶段，大国博弈呈系统化、长期化趋势 [2] - 需关注三大国际宏观风险：美联储2026年仅降息一次的预期落差；日本央行加息幅度若超预期（如单次50个基点）；美日政府债务飙升可能扰动债市并传导至股市 [14] A股市场展望与投资策略 - 对2026年A股市场展望存在不同观点：有预测涨幅区间为10%-20%，上证综指有望触及4500点；也有观点持“谨慎乐观”态度，认为行情延续关键看业绩兑现 [10] - 2025年前三季度非金融企业盈利增速达1.7%，显著优于往年，为2026年春季行情奠定基础 [10] - 市场方向预计将从2025年的“科技+资源”向科技、资源、消费百花齐放扩散 [10] - 真正的市场拐点或需等待至2026年2月中旬春节后，因历史上春季行情多在春节前后启动 [10] - 2026年全A盈利增速有望从2025年的5%提升至近10%，驱动因素包括全球流动性充裕、反内卷政策扩散、外需增强及内需政策见效 [13] - 配置节奏建议分阶段：上半年以科技和周期涨价为主线，消费板块更适合在上半年政策细化明朗后介入，下半年待业绩兑现再加仓 [13] 产业与板块投资机会 - 结构性投资机会将集中于高端制造、科技消费与人工智能领域 [1] - 提出“骨架（现代产业体系）、引擎（科技创新）、根基（扩大内需）”三位一体配置思路 [13] - 现代产业体系重点关注反内卷相关的化工、高端装备升级相关的机械；科技创新延续AI主线，新增商业航天为年度级关注方向；消费聚焦服务消费、新兴消费以及银发经济 [13] - 有色金属、化工等板块将受益于“反内卷”政策带来的价格回升 [13] - 新能源板块将呈现“科技阿尔法”与“周期贝塔”双主线并行格局，储能市场化催生新一轮锂电周期 [19] - 锂电行业已走过近三年价格下行周期，六氟磷酸锂等材料价格自7月低点反弹超200%，新一轮周期上行信号明确 [21] - 储能需求因电力市场化交易政策（如136号文）推动而呈爆发式增长，配置储能从“可选项”变为“必选项” [21] - 可控核聚变被提升至国家战略高度，投资应聚焦核心设备国产化供应商和国家大科学装置总承包商 [19] 人工智能（AI）领域深度解析 - 中国在人工智能领域的集中投入，预计将在未来3-5年持续产出突破性成果，资本回报率不降反升 [6] - 2026年AI投资将从上游算力叙事转向下游应用叙事 [14] - AI端侧投资中，手机为首选赛道，因无需额外硬件成本、契合换机需求，且已有成功应用案例（如阿里“阿福”AI医疗应用） [14] - 对于AR眼镜和人形机器人，目前仍面临功能、外形或应用场景的挑战，需等待关键条件满足或批量化应用 [14] - 当前科技投入占GDP比重、企业负债率等指标均未达2000年互联网泡沫水平，且AI投资从2024年四季度才放量，预计2026年增速仍超50% [16] - 2026年AI投资需把握三大平衡：海外算力与国产算力的平衡、GPU与非GPU架构的平衡、算力投资与应用落地的平衡 [16] - 2025年计算机行业呈现“冰火两重天”：营收增速9%，净利润增速达38%，主因是AI编程替代带来降本增效 [17] - 2026年核心投资逻辑在于从“AI赋能”向“AI原生”的范式转移，后者能从根本上改变商业模式，形成利润中心的指数级飞轮效应 [17] - 筛选AI原生企业的标准包括：AI营收占比超50%、AI业务增速显著高于行业、AI用户留存率达80%以上，A股计算机公司中仅约20%符合标准 [19] - 真正具备阿尔法机会的是在智能驾驶、人形机器人等领域拥有芯片算法壁垒的上游厂商 [19] 贵金属市场展望 - 多位嘉宾看好贵金属2026年整体走势，全球央行增持黄金趋势延续将支撑金价上行，但涨幅或低于2025年，波动有所放大 [15] - 白银受益于金银比率回归及光伏产业的工业需求，价格弹性可能高于黄金 [15] - 黄金仍是2026年大类资产配置的重要选项，信用长期裂痕下趋势向上 [15] - 技术分析预判，若美元指数下跌10%至90关口，贵金属或有望实现10%左右的对应涨幅 [15]

行业投资评级 - 多元金融行业评级为“增持”，且维持该评级 [2] 报告核心观点 - 公募基金行业正经历从规模导向到高质量发展的系统性重塑，改革由初期的成本约束演进为对产品设计、投研逻辑、销售生态与考核机制的全链条重塑 [4][13] - 2025年行业呈现“总量突破、结构分化”特征，总资产净值突破36万亿元，增长核心驱动力来自权益类基金，尤其是被动指数型产品（ETF） [7][14] - 产业链生态全面重塑，头部集中是大势所趋，同时ETF等被动化投资仍为未来演进主线 [8][15][16] - 展望“十五五”，预计2030年全行业AUM有望突破50万亿元，行业生态将加速分化，头部机构与中小机构采取不同竞争策略 [4][8][16] 路线俯瞰：公募改革全景回顾 - **时间脉络**：改革始于2023年7月的费率改革，从管理费、交易费到销售费全面革新；2025年5月《推动公募基金高质量发展行动方案》成为纲领性文件，系统性重塑产品、投研、销售与考核逻辑；改革正从降费减负迈向机制重构和长期制度定型 [5][13][17][18] - **产业脉络**：改革深入产业链各个环节，对管理人、销售渠道、券商及投资者产生深远影响 [22] - **基金管理人**：核心从规模导向转向业绩导向，投研能力成为最核心竞争要素，长期考核机制使短期博弈策略收益风险比下降 [22] - **销售渠道**：传统“以费换量”模式受冲击，需转向提供账户管理、资产配置等增值服务，销售格局分化将加剧 [22] - **券商**：交易佣金率下调倒逼研究服务回归真实价值定价，需提升研究深度和差异化能力 [23] - **投资者**：综合投资成本下降，行为被引导向长期持有，并通过投顾服务从“选基金”转向“做配置” [24] 链条拆解：改革后公募行业的分润情况 - **收入总量**：公募全产业链收入由2021年的2,625亿元下降至2024年约2,000亿元，降幅约21% [6][27] - **收入结构变化**： - **管理费**：仍是核心收入来源，但主动权益基金的绝对规模与边际贡献持续下滑 [6][28] - **交易佣金**：占比由2021年的8%降至2025年上半年的4% [6][28] - **认购申购费与赎回转换费**：在2021年高峰期合计接近20%，当前已压缩至7%-8% [6][28] - **销售服务费**：占比阶段性上升，但未来仍面临下行压力 [28] 海外借鉴：美国长期系统化的改革路径 - 美国共同基金改革经历数十年系统化、精细化过程，核心围绕治理结构、费率机制、投资行为、销售生态与税收制度的持续校准 [30] - 在长期制度改革推动下，美国行业呈现四大结构性趋势： 1. 被动化浪潮持续加速，指数基金和ETF成为资产配置基础工具 [34] 2. ETF成为产品创新的主战场 [34] 3. 独立管理账户（SMA）快速发展，资金从“买产品”转向“管账户” [34] 4. 行业整体从“产品驱动”转向“解决方案驱动” [34] - 美国基金公司形成差异化分工格局，包括全能型资管巨头、聚焦被动的机构、精品主动管理机构以及深耕账户型解决方案的公司 [35] 发展回顾：总量突破、结构分化 - **规模与结构**： - 截至2025年第三季度末，公募基金总资产净值达36.09万亿元，较年初增长12% [7][36] - 占GDP比重由2014年的7%提升至2025年第三季度末的27% [7][36] - 股票型基金前三季度增长1.33万亿元，是核心增量来源；混合型基金增长6,692亿元 [38] - 被动化趋势加强：截至25Q3末，被动权益基金资产净值较2024年末增长11,913亿元，主动权益基金增长5,918亿元 [42] - **增长复盘**：2025年前三季度份额增长领先的产品多为行业/主题ETF，例如富国中证港股通互联网ETF份额增长596亿份 [43][46] - **基金新发**：2025年前11个月新发份额合计10,625亿份，同比增3%；结构从债基主导转向股票与混合型基金主导，其中被动权益基金新发3,817亿份，同比增79% [47] - **持有人结构**： - 机构投资者持仓占比从2020年末的46.57%提升至2025年上半年末的48.25% [54] - 被动指数型股票基金的机构持仓占比从2023年末的48.28%快速提升至2025年上半年末的65.36% [54] - 汇金持续增持ETF，持仓从2023年末的1,138亿元增至2024年末的1.04万亿元，2025年上半年末进一步增至1.28万亿元 [54][56] - **基金投顾**：业务稳步发展，截至2025年9月，13家样本投顾机构平均累计服务规模达310.3亿元；投顾客户累计盈利占比从2022年的51.2%升至2025年9月的76.9% [57][60] - **产品创新**： - **浮动费率基金**：2025年5月费率改革后，新型浮动费率基金设定了三档收费标准，同时考察绝对和相对收益，截至2025年12月16日已有59只成立 [64][66] - **跨境互挂ETF**：持续扩容，投资范围扩展至巴西等市场，截至2025年11月末，14只互挂ETF资产净值合计达577亿元 [66][67] - **股债恒定ETF**：已在研究推进中，将对主动“固收+”基金形成补充 [67] 生态变迁：公募产业链生态重塑 - **行业格局**： - 行业集中度小幅回升：截至25Q3末，全部公募基金CR3、CR5、CR10分别为17%、25%、41%；非货币公募基金CR3、CR5分别为20%、28%，回升至2014年以来较高水平 [68] - ETF集中度因同质化竞争激烈而下滑：截至25Q3末，CR3、CR5、CR10分别为42%、55%、76%，较2024年末下滑 [68] - 细分产品集中度分化：股票型基金集中度提升（25Q3末CR3为39%），债券型基金集中度持续下滑（25Q3末CR3为12%），混合型基金相对稳健 [70] - **产品费率**：整体管理费率延续下行趋势，其中股票型与QDII基金降幅较为明显 [7] - **盈利能力**：2025年上半年行业整体净利润和净利润率回升，但头部机构盈利能力显著领先，内部分化加剧 [15] 翘首前路：中国基金业高质发展 - **总量扩张**：在居民金融资产配置深化、长线资金入市等因素推动下，预计2030年全行业AUM有望突破50万亿元 [4][8][16] - **结构变迁**：被动化投资（尤其是ETF）仍为大势所趋，成为长期配置的重要工具；主动管理向精品化、策略化收缩 [8][16] - **专户突围**：专户业务制度灵活性优势有望进一步释放 [8] - **科技赋能**：AI技术正加速向投研、交易、销售与风控全链条渗透，可能放大头部机构的系统能力优势，成为未来竞争关键变量 [8][16] - **战略分化**：头部公募有望通过全业务链布局与技术赋能构筑竞争壁垒；中小机构需聚焦细分主题ETF、特色主动策略或专户业务等赛道实现差异化发展 [4][8][16]

行业与公司 * 固收行业（债券市场），主要涉及利率债（特别是超长期国债、地方债）和信用债市场 [1] * 房地产行业，提及万科事件进展 [17] * 基金行业，涉及股债混合型基金、固收加产品、ETF产品等 [18][20][21] 核心观点与论据 市场近期动态与影响因素 * 年末商业银行债供需结构承压，地方债发行比例达到历史高位 [1][2] * 需求端承压：大行指标接近上限，保费增速下滑导致保险有效久期下降，长债审批能力受限 [1][2] * 11月下旬以来市场曲线变陡，30年期与10年期国债利差最高走阔至13个基点，主要受对保险承接能力的担忧、大行EPS指标讨论、券商和基金卖出等因素影响 [2] * 近期市场变化主要源于交易盘预期改变，基金持续卖出长债，今年净卖出超长债累计约600亿元 [3] * 上周信用债市场表现平淡，表现不及利率债，信用利差普遍被动走阔 [3][12] 明年（2026年）债券市场供需展望 * 预计明年整体净融资量增加约3,400亿元，达到6.76-6.8万亿元水平 [1][5] * 一季度地方政府债计划发行量同比减少20%，但仍处历史高位，一月份供应量较多 [5] * 需求端预计疲软：保险对超长期债券需求可能减少约2000亿元；若银行维持今年创债买入比例，其份额将小幅下降约1000亿元；交易盘需求预计回到2023年水平 [1][6][7] * 综合测算，明年债券市场供需缺口接近7000亿元 [3][8] * 应对缺口可能依赖两个方向：央行放松相关流动性指标，或财政缩短发债期限 [8] 主要机构配置行为与需求预测 * **基金**：今年超长久期策略转向灵活以适应交易需求，明年对超长久期品种需求预计维持在2023年水平，略弱于2024年 [1][6]；上周继续增配信用债，主要集中在3年期以内中短端品种 [3][13] * **保险**：低利率环境下分红险比例提高，对超长期品种配置比例可能下降，今年占比约60%，预计明年下降 [1][6]；对偿付比例的需求延续下降趋势 [7]；上周对信用债配置力量转弱，仅小幅增配7年以上品种 [14] * **银行**：若维持今年创债买入比例，其份额将小幅下降约1000亿元 [1][7] * **理财产品**：上周持续增配3年期以内中短端信用债 [13] 利率债策略与观点 * 目前30年期减10年期国债利差在40个基点以上 [3][9] * 预计未来一年内，30减10利差将在30至50个基点区间内波动 [3][10] * 对于30年期品种，流动性逐步下降，更适合等待10年期品种宽松情绪带动后再大仓位参与 [10] * 对于10年期以上品种，在1.85%附近具有一定安全边际，可作为票息储备资产 [2][11] * 对于3-5年期利率债，可采用加杠杆策略寻找凸点进行投资 [11] 信用债策略与观点 * 跨年配置窗口期，机构需求分化：基金倾向配置3.7年以内短端并择机增配3-5年期；理财对估值波动敏感，倾向配置3年期以内短端；保险择高点增配长期限信用债 [15] * 策略建议：1年期以内品种性价比较低；2-3年期利差处于2024年来中枢水平附近，可优选进行底仓配置；4-5年期票息价值边际回升，可适当拉久期；5年以上期限具票息优势，以保险和自营机构逢高配置为主 [16] * 需关注监管政策（如基金销售费率新规）可能减弱明年4-5年期信用债需求力量 [15] 其他重要市场事件与产品影响 * **万科事件**：深圳市委金融办召开大会强调防风险，浦发银行发布的万科中票第二次持有人会议议案中，本金展期期限延至2026年底等事项获通过，本息兑付安排被否决，需密切关注后续进展对市场信心的影响 [17] * **股债恒定ETF**：国内处于初期尝试阶段，参考美国市场比例，预估国内多资产ETF规模可能达到800至1000亿元人民币 [21] * **对转债市场影响**：即使最悲观假设，股债恒定ETF对转债市场资金虹吸效应约50至100亿元人民币，总体影响不大，但需关注其发行时间节点对市场情绪的扰动 [21] * **股债混合型基金表现**：分析显示，现金流和红利低波指数在单位波动率贡献、最大回撤收益率贡献及抗跌能力上表现突出，但跟涨能力稍显不足；而固收加产品整体表现相对较差 [20]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2026年权益市场流动性将延续强支撑，资本市场呵护政策频出，公募基金管理规模增长，保险资金增加股票投资，监管释放宽松信号且市场剩余增量资金充足[1][8] - 股债恒定ETF在转债市场有较大发展空间，预计2026年产品加速落地，为权益和转债市场带来增量资金，保持市场流动性充裕[1][15][16] 根据相关目录分别进行总结 2026年依然是强流动性支撑的年份 - 权益市场资金流动性充裕，自2024年下半年以来资本市场呵护政策频出，宽基指数稳健增长，公募基金管理规模截至2025Q2末较去年同期增长10.65%，保险资金2025H2显著增加股票投资，投资额从2024年末2.43万亿元增至3.62万亿元[1][8] - 2026年权益市场流动性延续强支撑，险资股票投资占比仅10%，两融余额处于相对中性区间，监管释放宽松信号[1][8] - 股债恒定ETF或为市场注入更多流动性，以A500交易所股债恒定系列指数为例，近10年年化收益率在3.4%以上，最大年化波动率未超5.5%，最大回撤控制在8.3%以内，风险控制能力强且能保持较高年化收益[10][15] - 股债恒定ETF在转债市场发展空间大，可转债基金指数相对中证转债指数无明显优势，而中证转债指数优于万得全A，后续可期待可转债在股债恒定ETF中的潜力[15] 市场复盘：转债周度微升，估值被动抬升 周度市场行情：转债市场微升，板块涨跌参半 - 上周主要股指上涨，上证综指涨0.37%，深证成指涨1.26%，创业板指涨1.86%，上证50指数涨1.09%，中证1000指数涨0.11%，中证转债指数涨0.08%，已发行未到期可转债400支，余额规模5415.60亿元[17] - 从申万一级行业指数看，权益市场涨跌参半，有色金属、通信等涨幅居前，纺织服饰、计算机等跌幅居前；转债市场半数上涨，国防军工、非银金融等上涨居前，计算机、家用电器等跌幅居前[21] - 热门概念表现不一，两岸融合、涨点位贡献等上涨居前，微软合作商、短剧游戏等下跌居前[21] 估值表现：各评级及规模转债溢价率多数抬升 - 转债收盘价加权平均值为132.28，较前周周五下跌0.11%，偏股型转债收盘价上升0.74%，偏债型转债上升0.05%，平衡型转债下降0.01%，120 - 130区间占比下降明显，价格中位数为130.87元，较前周周五上升[26] 条款及供给：3只转债公告强赎，总待发规模约183亿 条款：上周3只转债公告强赎，无转债董事会提议下修 - 截至12月5日，利民、新化、能辉转债公告提前赎回，华懋、亚科、永02转债公告不提前赎回，沪工、首华转债公告预计满足强赎条件[2][49] - 上周无转债发布董事会提议向下修正议案公告及下修结果，6只转债公告不下修，16只转债公告预计触发下修[2][49] 一级市场：上周普联转债发行，总待发规模约183亿 - 上周普联转债发行，规模2.43亿元，无新增上市转债[3][52] - 上周2家新增董事会预案、3家新增股东大会通过、2家新增发审委审批通过、无新增证监会核准，较去年同期分别+0、+3、+0、 - 2[3][53] - 截至12月5日，6家上市公司拿到转债发行批文，拟发行规模44.75亿元，8家上市公司通过发审委，合计规模98.10亿元，上周佐力药业、中鼎股份新增董事会预案，规模合计40.56亿元[3][60]