量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股赔率模型** * **模型构建思路：** 通过计算A股市场的风险溢价水平来衡量其估值吸引力，即“赔率”[7][11]。 * **模型具体构建过程：** 基于Shiller ERP（周期调整市盈率倒数与国债收益率之差）和DRP（股息率与国债收益率之差）两个指标。首先分别计算这两个指标的标准化数值（Z-Score），然后将这两个标准化数值进行等权加总，得到最终的A股赔率指标[11]。 * 公式：$$A股赔率 = Z(Shiller\ ERP) + Z(DRP)$$ * 其中，$Z(x)$ 表示对指标 $x$ 进行标准化处理（减去均值后除以标准差）。 2. **模型名称：A股胜率模型（宏观胜率评分卡）** * **模型构建思路：** 从货币、信用、增长、通胀和海外五个宏观因素出发，合成一个综合评分来预测A股未来上涨的概率，即“胜率”[11][48]。 * **模型具体构建过程：** 在专题报告中设计了宏观胜率评分卡。具体构建过程未在本报告中详细说明，但提及3月PMI回暖是推动A股胜率回升的主要因素[11]。 3. **模型名称：债券赔率模型** * **模型构建思路：** 根据长短债预期收益差来构建债券资产的赔率指标，衡量债券的估值吸引力[12]。 * **模型具体构建过程：** 基于专题报告《利率债收益预测框架》中的收益预测模型，根据长短债预期收益差构建。具体公式未在本报告中给出[12]。 4. **模型名称：美股AIAE指标** * **模型构建思路：** 用于衡量美股市场的估值水平或情绪热度，指标高位预示回撤风险较高[15][16][19]。 * **模型具体构建过程：** 报告未给出具体构建公式，仅指出该指标处于历史高位（53%，2.2倍标准差）[16][19]。 5. **模型名称：美联储流动性指数** * **模型构建思路：** 结合数量维度和价格维度来综合衡量美联储的流动性状况，用于预警市场风险[19]。 * **模型具体构建过程：** 在专题报告《美联储流动性的量价解构与资产配置应用》中构建。本报告未给出具体公式，但指出该指数包含净流动性、联储信用支持、预期引导、市场隐含、公告意外等分项[18][19]。 6. **模型名称：风格因子三标尺评估模型** * **模型构建思路：** 从赔率（估值）、趋势（动量）和拥挤度（交易热度）三个维度对风格因子进行综合评估和排名，以指导风格配置[20][31][34]。 * **模型具体构建过程：** 1. **赔率：** 计算因子估值水平的标准化得分（Z-Score），数值越大代表因子越“便宜”[21][23]。 2. **趋势：** 计算因子动量强度的标准化得分（Z-Score），数值越大代表趋势越强[21][23]。 3. **拥挤度：** 计算因子交易拥挤程度的标准化得分（Z-Score），数值越大代表越拥挤[21][23]。 4. **综合打分：** 基于以上三个维度的得分进行综合计算，得到最终排名。报告展示了小盘、价值、质量、成长等因子的三标尺状态和综合得分[20][22][25][28][31][34]。 7. **模型名称：行业景气-趋势-拥挤配置模型（并行策略）** * **模型构建思路：** 提出两种右侧行业配置方案，并根据市场环境并行使用，以增强防御性或进攻性[36]。 * **模型具体构建过程：** * **方案一：行业景气模型。** 核心是“高景气+强趋势”，但同时需要规避高拥挤的行业来保护组合。该模型以景气度为核心，进攻性较强[36]。 * **方案二：行业趋势模型。** 核心是“强趋势+低拥挤”，但同时规避低景气的行业。该模型顺市场趋势，持有体验感强，更偏右侧[36]。 * **并行策略：** 同时运行上述两个模型，形成最终的行业配置建议[36][40]。 8. **模型名称：行业ETF配置模型** * **模型构建思路：** 将“行业景气模型”的逻辑应用于行业ETF上，构建可投资的ETF组合[41]。 * **模型具体构建过程：** 基于行业景气度、趋势和拥挤度三个标尺，对各类行业ETF进行评估和筛选，构建配置组合[41][43]。 9. **模型名称：行业库存景气+困境反转模型** * **模型构建思路：** 从赔率-胜率角度，在处于或曾处于困境的板块中，挖掘分析师长期看好且库存压力不大、具备补库条件的行业，捕捉困境反转行情[45]。 * **模型具体构建过程：** 在专题报告《行业库存周期视角下的投资机会探讨》中研发。具体构建细节未在本报告中说明[45]。 10. **模型名称：赔率增强型策略（大类资产配置）** * **模型构建思路：** 结合各资产的赔率指标，在目标波动率约束下，持续超配高赔率资产、低配低赔率资产，构建“固收+”增强策略[48]。 * **模型具体构建过程：** 基于风险预算模型，利用资产的赔率指标动态调整资产配置权重[48]。 11. **模型名称：胜率增强型策略（大类资产配置）** * **模型构建思路：** 从货币、信用、增长、通胀和海外五个宏观因素获得各资产的胜率评分，与赔率增强型策略类似，构建“固收+”增强策略[51]。 * **模型具体构建过程：** 基于风险预算模型，利用资产的宏观胜率评分动态调整资产配置权重[48][51]。 12. **模型名称：赔率+胜率增强型策略（大类资产配置）** * **模型构建思路：** 将赔率策略和胜率策略的风险预算进行结合，构建综合性的“固收+”增强策略[3][54]。 * **模型具体构建过程：** 将赔率策略的风险预算和胜率策略的风险预算进行简单相加，得到综合得分，据此构建配置策略[54]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：小盘因子** * **因子构建思路：** 衡量公司规模大小的风格因子，通常小市值股票具有特定的风险收益特征[20]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式，但在评估时使用中证2000/沪深300作为代理指标进行观察[21]。 * **因子评价：** 当前呈现“中高赔率-中高趋势-低拥挤”的特征，综合配置价值高[20][35]。 2. **因子名称：价值因子** * **因子构建思路：** 衡量股票价格相对于其基本面价值（如净资产、盈利等）是否便宜的因子[22]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式，但在评估时使用国证价值/国证1000作为代理指标进行观察[23]。 * **因子评价：** 当前呈现“高赔率-中高趋势-低拥挤”的特征，综合得分较高[22][35]。 3. **因子名称：质量因子** * **因子构建思路：** 衡量上市公司盈利质量、财务稳健性的因子[25]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。 * **因子评价：** 当前呈现“高赔率-中等趋势-中等拥挤”的特征，配置价值提升但趋势较弱[25][35]。 4. **因子名称：成长因子** * **因子构建思路：** 衡量上市公司业绩增长能力的因子[28]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式，但在评估时使用国证成长/国证1000作为代理指标进行观察[29]。 * **因子评价：** 当前呈现“低赔率-中高趋势-中等拥挤”的特征，需保持谨慎[28][35]。 5. **因子名称：低波因子** * **因子构建思路：** 衡量股票价格波动率的因子，低波动股票通常具有防御特性[31][34]。 * **因子具体构建过程：** 报告提到了“低波(3个月)”和“低波(12个月)”两种不同期限的低波因子[31]。 * **因子评价：** 在风格因子综合排名中位居前列[31][35]。 6. **因子名称：动量因子** * **因子构建思路：** 衡量股票价格中期趋势的因子[31][34]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。 * **因子评价：** 横截面来看拥挤度较高，建议保持谨慎[35]。 7. **其他风格因子：** 报告图表中还列出了低市净率、低市销率、低市盈率、高股息、反转、EPS稳定性、ROE、ROE_TTM、营收同比、营收TTM同比、净利润同比、净利润TTM同比等因子，但未详细描述其构建过程[31][34]。 模型的回测效果 1. **行业景气-趋势-拥挤配置模型（并行策略）** * **基准：** Wind全A指数[37] * **年化收益：** 20.8%[37] * **年化超额收益：** 13.0%[37] * **信息比率(IR)：** 1.4[37] * **超额最大回撤：** -8.0%[37] * **月度胜率：** 66%[37] 2. **行业ETF配置模型** * **基准：** 中证800指数[42] * **年化超额收益：** 16.0%[42] * **信息比率(IR)：** 1.8[42] * **超额最大回撤：** 10.8%[42] * **月度胜率：** 65%[42] 3. **行业库存景气+困境反转模型** * **基准：** 行业等权组合[45] * **2023年绝对收益：** 13.4%[45] * **2023年超额收益：** 17.0%[45] * **2024年绝对收益：** 26.5%[45] * **2024年超额收益：** 15.4%[45] * **2025年绝对收益：** 28.7%[45] * **2025年超额收益：** 5.6%[45] 4. **赔率增强型策略** * **2011年以来年化收益：** 6.6%[48][50] * **2011年以来最大回撤：** 3.1%[48][50] * **2014年以来年化收益：** 7.3%[48][50] * **2014年以来最大回撤：** 2.8%[48][50] * **2019年以来年化收益：** 6.7%[48][50] * **2019年以来最大回撤：** 2.8%[48][50] 5. **胜率增强型策略** * **2011年以来年化收益：** 7.0%[51][52] * **2011年以来最大回撤：** 3.4%[51][52] * **2014年以来年化收益：** 7.9%[51][52] * **2014年以来最大回撤：** 2.2%[51][52] * **2019年以来年化收益：** 6.7%[51][52] * **2019年以来最大回撤：** 1.5%[51][52] 6. **赔率+胜率增强型策略** * **2011年以来年化收益：** 6.6%[3][54][56] * **2011年以来最大回撤：** 2.9%[3][54][56] * **2014年以来年化收益：** 7.2%[3][54][56] * **2014年以来最大回撤：** 2.3%[3][54][56] * **2019年以来年化收益：** 6.2%[3][54][56] * **2019年以来最大回撤：** 2.3%[3][54][56]

核心观点 - 行业ETF配置模型在2025年实现了21.4%的超额收益，当前推荐关注TMT中拥挤度较低的传媒、计算机，趋势改善的国防军工，以及景气度高的非银行业，并增配了军工行业[1][3] - 基本面高频数据显示经济生产、交运、融资活动同比改善，但商品房销售同比降幅持续，物价环比增长乏力[3][4] - 航空机场行业供需优化，运力低增长与需求恢复形成缺口，叠加成本端利好，静待盈利改善；机场板块关注资本开支与成本消化[1][5] - 自动驾驶公司文远知行采用L4和L2+双轮驱动战略，预计Robotaxi业务到2030年收入可达228亿元，给予“买入”评级[1][6] - 黄金珠宝行业在春节旺季有望延续景气，因头部品牌产品力与运营力增强，并形成高端化消费心智[1][7] - AI for Science（AI4S）正在引发科学研发范式变革，在医药、材料等多个领域应用，市场空间广阔，仅6个下游领域潜在需求约1486亿美元[1][8][9] - 餐饮公司九毛九旗下太二品牌在2025年第四季度内地同店日销售额同比已转正，公司通过门店优化与新品牌拓展积极求变[1][10] 行业表现与配置 - 近1年表现最佳的五个行业为：有色金属（107.6%）、国防军工（74.4%）、传媒（69.3%）、综合（69.0%）、计算机（51.8%）[1] - 近1月表现最佳的五个行业为：国防军工（33.2%）、传媒（24.1%）、计算机（19.5%）、有色金属（19.3%）、综合（15.7%）[1] - 近1年表现最弱的五个行业为：食品饮料（-0.9%）、银行（9.1%）、交通运输（9.2%）、公用事业（13.0%）、农林牧渔（26.8%）[1] - 金融工程行业配置模型基于景气度-趋势-拥挤度框架，建议关注传媒、计算机、国防军工及非银行业[3] 宏观经济与高频数据 - 国盛基本面高频指数为129.5点，当周同比增加6.1点[3] - 工业生产高频指数为128.0，当周同比增加4.8点，但同比增幅收窄[4] - 商品房销售高频指数为40.4，当周同比下降6.5点，同比降幅不变[4] - CPI月环比预测为0.1%，PPI月环比预测为-0.1%[4] - 交运高频指数为134.4，当周同比增加11.0点，同比增幅扩大[4] - 融资高频指数为247.1，当周同比增加31.1点，同比增幅扩大[4] 交通运输（航空机场） - 航空板块中长期景气度看好，核心逻辑是运力供给维持低增速、需求持续恢复，供需缺口缩小[5] - 成本端受益于油价中枢下移、人民币走强及政策呵护[5] - 推荐基于跨境航线需求改善视角关注吉祥航空、中国东航H/A、中国国航H/A、南方航空H/A；基于业绩确定性推荐华夏航空、春秋航空[5] - 机场板块需关注资本开支计划、刚性成本消化进度及非航业务多元化，相关标的包括上海机场、白云机场等[5] 海外（自动驾驶） - 文远知行为国内领先的自动驾驶运营平台型企业，采用L4级Robotaxi和L2+级智能驾驶双轮驱动战略[1][6] - 预计公司2025-2027年收入为5.5亿元、9.9亿元、18.0亿元；non-IFRS归母净利润为-11亿元、-11亿元、-10亿元[6] - 估算其Robotaxi业务在2030年有望实现228亿元收入、56亿元净利润[6] - 给予目标估值643亿港元/83亿美元，首次覆盖给予“买入”评级[6] 商贸零售（黄金珠宝） - 2026年春节旺季行业景气有望延续，因头部品牌产品力、运营力增强，并逐步形成“高端化”、“硬奢侈品”消费者心智[7] - 黄金珠宝板块消费韧性强，节假日消费更具爆发性[7] - 推荐潮宏基、周大福，关注老铺黄金、菜百股份、老凤祥、周大生、六福集团、周生生、豫园股份[7] 化工（AI for Science） - AI for Science（AI4S）用AI算法、大语言模型与高通量机器人实验室结合，大幅缩短研发周期，破解传统研发难题[8] - 在医药研发领域，AI4S针对临床前研发市场，可触达市场规模约1082亿美元[9] - 在化工、医药、新能源、合金、显示、半导体共6个下游领域，假设AI4S渗透率25%，可创造市场需求约1486亿美元[9] - 创新药研发是AI4S率先应用的行业，因其研发环节多、投入大，与AI技术高度契合[9] - 太空钙钛矿是AI4S重要应用领域，钙钛矿柔性太阳翼是卫星太阳翼的理想方案，其技术优化适合AI4S[9] - 核心标的晶泰控股是AI4S全球龙头，具备算法、数据、资金、人才优势，服务海外头部跨国公司并已获得59亿美元BD订单，同时布局太空钙钛矿[9][10] 社会服务（餐饮） - 九毛九公司2025年第四季度营运数据显示，太二品牌内地同店日销售额同比已转正[10] - 太二品牌落地“鲜活模式”门店243家，并推出新品牌“潮那边·潮汕烤鲜牛肉”[10] - 公司通过门店优化、新店型落地及多品牌运营积极求变[10] - 预计公司2025-2027年营收分别为53.73亿元、57.11亿元、60.62亿元，归母净利润分别为0.95亿元、2.26亿元、2.80亿元[10] - 当前股价对应2025-2027年PE分别为26.8倍、11.3倍、9.1倍，给予“增持”评级[10]