央国企整合模式与战略 - 央企专业化整合路径分化，中国中冶以606.76亿元交易剥离地产并整合矿产，聚焦工程承包主业[8][9] - 海光信息与中科曙光审慎终止价值约1159.67亿元的千亿级吸收合并计划[13][14][15] - 地方国资并购活跃，湖北国资控股约15家上市公司，计划将资产注入与“三资”盘活改革深度绑定[4][16][21] - 多地“十五五”规划将资产盘活内嵌于产业升级战略，路径包括传统工业升级与新兴产业集群集中[4][22][23] - 四川省出台上市与并购重组三年行动方案，建立“名单+专班”机制与“资本—产业”联动[4][26][27][28] 市场表现与估值 - 截至2025年12月12日，A股上市央企总市值35.1万亿元，占A股整体30.3%[31][43] - 近两周央企主要指数上涨，其中国新央企小盘指数上涨2.5%，较沪深300高1.3个百分点[4][32] - 近一年国新央企小盘指数涨幅为12.5%，但相对沪深300低2.3个百分点[4][32] - 国资央企市盈率（PE TTM）算术均值为45.1倍，市净率（PB LF）算术均值为3.4倍，均低于A股整体[4][46][49] - 国资央企股息率市值加权均值为3.0%，明显高于A股整体及其他类型企业[4][65][66]

报告行业投资评级 - 行业评级为“推荐”，且维持此评级 [5] 报告的核心观点 - 中央定调2026年继续优化“两新”政策，“国补”有望在明年延续，这将直接利好消费 [1][26] - 大众与小鹏合作的首款车型将于12月31日落地，开发周期仅18个月，标志着中外车企技术合作进入新阶段 [1][28] - 鸿蒙智行、理想汽车等头部企业明确高阶智能驾驶（L3/L4）推进时间表，行业智能化竞争核心转向软件与AI [8][24][25] - 低空经济产业化取得实质性进展，广汽飞行汽车工厂即将试产 [8][29] - 特斯拉上海工厂第400万辆整车下线，本土化率达95%以上，平均30多秒下线一台车，彰显中国制造效率 [1][23] 市场板块行情回顾 - 报告期内（12月7日至12月13日），CS汽车指数上涨0.1%，同期上证A指下跌0.3%，深证A指上涨0.2%，创业板指上涨2.7% [2][9] - 全行业板块中，CS通信（+5.9%）、CS国防军工（+3.6%）和CS电子（+2.5%）涨幅居前 [2][9] - 汽车二级板块中，摩托车及其他板块涨幅居前，均为+1.7%，汽车服务板块下跌5.2% [2][12] - 汽车三级板块中，摩托车（+2.5%）和商用载客车（+1.4%）涨幅较大，汽车经销商（-6.8%）和汽车综合服务（-4.1%）跌幅居前 [2][12] 个股行情回顾 - 汽车板块个股上涨居多，涨幅居前的有超捷股份（+39.0%）、华懋科技（+28.5%）和跃岭股份（+21.9%） [3][15] - 跌幅居前的个股有厦门信达（-13.6%）、嵘泰股份（-10.9%）和隆基机械（-9.6%） [3][15] - 报告重点覆盖的个股中，华懋科技（+28.5%）、多利科技（+13.1%）和道通科技（+7.9%）涨幅居前，嵘泰股份（-10.9%）、新泉股份（-7.4%）和星源卓镁（-4.9%）跌幅居前 [3][19] 本周行业动态与新闻 - **政策动态**：中央经济工作会议部署2026年工作，明确继续优化“大规模设备更新和消费品以旧换新”（“两新”）政策，2025年用于以旧换新的超长期特别国债资金达3000亿元，较2024年的1500亿元增长一倍 [26] - **智能化与自动驾驶**： - 余承东透露鸿蒙智行将从明年开始进入L3、L3+时代，并计划在2027年走向L4时代 [8][24] - 理想汽车预计三年内推出首款L4级自动驾驶车型，将取消方向盘和踏板 [8][25] - Stellantis与Bolt合作，计划从2026年开始在欧洲测试L4级Robotaxi，目标2029年规模商业化 [8][27] - 梅赛德斯-奔驰与Momenta合作，进军阿布扎比自动驾驶出租车市场 [8][27] - **合作与产品落地**：大众与小鹏合作的首款车型“与众07”将于12月31日落地，基于大众CEA架构打造，搭载170千瓦电机 [1][28] - **产能与里程碑**： - 特斯拉上海超级工厂第400万辆整车下线，6年间贡献了特斯拉全球近一半的电动车交付量，本土化率超95% [1][23] - 智元机器人第5000台通用具身机器人正式下线，其中远征系列1742台、灵犀系列1846台、精灵系列1412台 [1][23] - **资本动作**：零跑汽车董事长朱江明及股东傅利泉合计斥资超1亿港元增持公司215.06万股H股 [8][28] - **低空经济**：广汽高域飞行汽车广州工厂即将进入试生产，其GOVY AirCab订单已近2000架 [8][29] 投资建议 - **整车领域**：重点推荐比亚迪、赛力斯、长城汽车和江淮汽车，并关注北汽蓝谷、长安汽车和上汽集团 [8] - **商用车领域**：重点推荐宇通客车、中国重汽和潍柴动力 [8] - **零部件领域**：重点推荐福耀玻璃，推荐星宇股份、贝斯特、卡倍亿、保隆科技、伯特利和德赛西威等 [8] - **机器人产业链**：推荐拓普集团、银轮股份、新泉股份、嵘泰股份、隆盛科技和爱柯迪等 [8] - **低空经济**：重点推荐宗申动力 [8] 行业规模与指数表现 - 截至报告期，汽车行业股票家数为266只，占全市场5.2%，总市值45779亿元，流通市值39491亿元 [5] - 汽车行业指数近1个月绝对表现-1.4%，近6个月绝对表现21.4%，近12个月绝对表现31.5% [7] - 汽车行业指数近1个月相对沪深300指数表现-0.1%，近6个月相对表现3.7%，近12个月相对表现17.8% [7]

行业投资评级 - 推荐（维持）[1] 核心观点 - 新房网签面积同比降幅收窄，二手房网签面积同比降幅扩大，市场呈现分化特征[1] - 中央经济工作会议对房地产市场的定调从“更大力度推动房地产市场止跌回稳”变为“着力稳定房地产市场”，并提及“高质量推进城市更新”、“深化住房公积金制度改革”、“有序推动‘好房子’建设”等方向，后续可关注相关金融工具支持及公积金政策优化[5] - 判断净租金回报率与按揭利率之差收窄是推动新房及二手房合计总需求筑底的关键观察点[5] - 在供应缩量、供给品质优化及购房者画像分化推动下，新房市场供需环境较二手房更早出现改善[5] - 相较于博弈基本面和政策，围绕合理估值区间做投资或更可取，当前板块调整后PB约1.2倍，而销售前5重点房企调整后PB平均约0.7倍，部分股票价格仍在相对低位[5] - 关注全国性和区域性房企风险溢价修复的四条主线：业绩稳健且股息率较高的公司、短期内经营存在积极变化的公司、债务偿付压力下降且估值较低的公司、业绩增长及分红稳定的物企[5] 新房网签情况 - 12月1日至11日，样本39城新房网签面积同比-30%，降幅较11月收窄5个百分点[4] - 分城市能级看，一线城市（4城）同比-31%，降幅收窄10个百分点；二线城市（10城）同比-25%，降幅收窄4个百分点；三线城市（25城）同比-40%，降幅与11月持平[4] - 同期，样本城市新房网签面积环比高于过去4年同期水平[9][12] - 贸易五省（广东、江苏、浙江、上海、北京，含19个样本城市）新房网签面积同比降幅亦收窄，环比高于过去4年同期水平[11][12] 二手房网签情况 - 12月1日至11日，样本16城二手房网签面积同比-34%，降幅较11月扩大19个百分点[4] - 分城市能级看，一线城市（2城）同比-32%，降幅扩大7个百分点；二线城市（4城）同比-41%，降幅扩大22个百分点；三线城市（10城）同比-31%，降幅扩大29个百分点[4] - 同期，样本城市及贸易五省（含11个样本城市）二手房网签面积环比均处于近5年同期较高水平[14][17] 滚动网签情况 - 新房日均网签面积低于2019-2024年同期水平[19] - 二手房日均网签面积低于2019-2020和2022-2024年同期水平，但高于2021年同期水平[19] 土地市场情况 - 2025年1-11月，全国累计土地成交建筑面积同比-14%，降幅较1-10月扩大3个百分点；累计成交楼面均价同比+7%，增幅收窄6个百分点[21] - 2025年11月单月，全国土地成交建筑面积同比-32%，成交楼面均价同比-12%，土地出让金同比-39.5%（降幅较10月扩大14.5个百分点），流拍率18%，溢价率4%[21][30] - 分能级看，1-11月累计：一线城市成交建面同比-19%，楼面均价同比+18%；二线城市成交建面同比-6%，楼面均价同比+11%；三四线城市成交建面同比-16%，楼面均价同比-1%[21] 库存情况 - 2025年10月，推盘未售口径库存较9月上升，其去化周期亦较9月上升[32] - 分城市能级看，10月一线和二线城市推盘未售库存较上月下降，三四线城市库存上升；但一线、二线和三四线城市推盘未售去化周期均较上月上升[34][35] 前瞻及佐证指标 - **价格与租金**：截至2025年10月，北京和上海二手成交价格同比降幅扩大，租金同比降幅收窄；广州租金同比降幅扩大幅度大于二手成交价格；深圳二手成交价格同比降幅扩大，租金同比增幅扩大[5][15] - **二手带看人数**：截至2025年11月，12个样本城市平均带看人数环比+0.8%（增幅较10月收窄1.4个百分点），同比-11.9%（降幅较10月收窄3.4个百分点）[5][42] - **流动性前瞻**：截至2025年12月，宏观层面流动性环比紧缩力度收窄，同比宽松力度收窄[5][48] - **挂牌价调涨占比**：截至2025年11月，12个样本城市挂牌价调涨房源占比为5.4%，较10月下降0.1个百分点；同比-48.6%，降幅较10月收窄7.0个百分点[5][49] - **居民存款与贷款**：截至2025年10月，居民新增存款趋势同比降幅收窄，存款余额趋势同比增幅收窄；居民新增中长期贷款趋势项同比降幅扩大[37][40] 行业规模与指数表现 - 行业股票家数257只，占市场5.0%；总市值2900.9十亿元，占市场2.8%；流通市值2759.3十亿元，占市场2.9%[7] - 行业指数近1个月绝对表现-7.3%，近6个月绝对表现+11.7%，近12个月绝对表现-2.2%[8] - 行业指数近期有所反弹，但距离上一轮反弹高点仍有约15%空间[5]

国内宏观与政策 - 中央经济工作会议明确未来一年经济结构方向，重点包括释放服务消费活力、提升全要素生产率、以及在新旧动能切换中适度化解地产与地方债务风险[1][6][17] - 11月CPI同比回升至0.7%，核心CPI同比为1.2%，PPI同比为-2.2%[20] - 预计12月CPI同比将回升至1.2%附近，PPI同比或在-2.0%[6][17] 海外宏观与货币政策 - 美联储12月FOMC会议降息25个基点至3.50%-3.75%，并宣布未来30天购买400亿美元短债进行技术性扩表[6][18][21] - 美联储点阵图显示预期明后年各降息25个基点，但鲍威尔言论暗示明年第一季度进一步降息概率偏低[6][18] - 日本央行12月19日大概率加息，历史数据显示其加息后1-2个月内标普500指数曾分别下挫5.5%、8.5%和18.7%[6][18] - 交易员开始押注欧洲央行加息，若未来1-2个月美国与非美货币政策反差加大，将加剧海外资产波动[1][6][18] 资产配置与市场展望 - 基于流动性扩张及美元贬值推动的权益行情仍需等待，预计美股可能在2026年1月中下旬重拾升势[2][6][19] - 国内资产配置建议短期逐步看好红利资产，1月中下旬可重新布局恒生科技，随后转向国内科技与港股创新药[2][6][19] - 恒生科技指数在脉冲行情后通常有4个月休整期，今年9月休整后，有望于明年2月前后再度转涨[2][7][19] 货币市场与流动性 - 报告期内（12月8日-12日）央行公开市场操作净投放47亿元，全周逆回购投放6685亿元[22] - 银行间质押式回购日均成交额为80788.4371亿元，较上周增加约1515.6231亿元[9][23] - 政府债到期兑付规模达8685.0899亿元，下周（12月15日-21日）计划发行量大幅下降至2360.37亿元[10][24] 大类资产近期表现 - 报告期内A股三大指数涨跌不一，创业板指数本周上涨2.74%，年初至今上涨49.16%[14][38] - 美股三大指数涨跌不一，道琼斯工业指数本周上涨1.05%并创历史新高，纳斯达克综指本周下跌1.62%[14][38] - 黄金价格在美联储降息后连日上涨，COMEX黄金本周上涨2.50%，年初至今上涨63.76%[14][38] - 离岸人民币兑美元汇率本周升值0.1146%至7.0594[26]

地缘政治动态 - 俄乌和谈各方立场存在分歧，乌克兰提出修订版和平计划并愿意举行大选，以换取美国的安全保障，而俄罗斯要求乌克兰保持中立且停战条件未松动[9][10] - 欧盟决定无限期冻结俄罗斯资产，并计划研究利用这些资产支持乌克兰[5][9] - 特朗普政府持续对委内瑞拉施压，包括扣押油轮、宣布新制裁，并可能进行有限军事打击，以颠覆马杜罗政府并加强对西半球控制[4][13][17] 美国政策与大国关系 - 美国对华科技竞争叙事可能发生变化，英伟达等公司已获批对华出口H200芯片，中美关系因领导人定期互动进入更稳定阶段[4] - 美国关税政策持续聚焦战略安全产业，正在进行针对半导体、关键矿产、飞机零部件等领域的232调查[4][19] - 特朗普政府的战略是减少对欧军事资源，推动美俄缓和以撬动大国关系再平衡，导致美欧关系进入动荡时期[11][20] 市场表现与关联风险 - 报告期内全球主要股指表现分化，韩国综指年初以来涨幅达73.7%，而越南胡志明指数本周下跌5.4%[5] - 大宗商品中，COMEX黄金本周上涨2.4%至每盎司4329.80美元，布伦特原油本周下跌4.1%至每桶61.22美元，报告提示需关注地缘冲突对油价的影响[5] - 报告指出中长期风险在于大国关系再平衡，若美国在经贸上未达目标，更激进的地缘政治鹰派可能施加更大影响力[20]

证券研究报告 | 策略定期报告 2025 年 12 月 14 日 中央经济工作会议与美联储货币政策变化对 A 股的影响 ——A 股投资策略周报（1214） 近期宏观层面迎来关键定调，国内中央经济工作会议直面"国内供强需弱"矛盾， 明确把"促进物价合理回升"作为货币政策重要考量；海外美联储如期降息 25bp 并启用 RMP 工具，旨在维持银行体系充裕准备金水平。往后看，随着下周非农及 通胀数据落地，建议重点关注"制定实施城乡居民增收计划"带来的消费潜力释放， 以及"推动投资止跌回稳"背景下的重大项目相关预期。 定期报告 《市场调整结束了吗？后续如何 应 对 — — A 股 投 资 策 略 周 报 （1018）》 相关报告 《近期政策端变化如何影响 A 股 市场？——A 股投资策略周报 （1207）》 《A 股调整的原因和恢复上涨的 信 号 — — A 股 投 资 策 略 周 报 （1123）》 张夏 S1090513080006 zhangxia1@cmschina.com.cn 涂婧清 S1090520030001 tujingqing@cmschina.com.cn 陈星宇 S1090522070004 c ...

报告行业投资评级 * 报告未明确给出整体行业投资评级，但基于其核心观点与投资建议，隐含对“人工智能应用”与“商业航天”两大方向的积极看法 [1][5][6][25] 报告的核心观点 * 报告核心观点是建议投资者持续重视人工智能（AI）应用，并关注商业航天领域的投资机会 [1][6] * 在AI领域，海外大模型迭代持续加速，AI技术正深度赋能制造业，且AI时代操作系统（OS）入口的争夺日益激烈 [1][5][6][10] * 在商业航天领域，国内外政策支持力度加大，技术取得关键突破（如可重复使用火箭），产业与资本市场活动日趋活跃，太空算力成为科技巨头布局的新方向 [1][5][6][21][22][23][24] 周热点更新总结 * **政策动态**：工信部会议强调“十五五”期间将深化拓展制造业数字化转型行动和“人工智能+制造”，并加快卫星互联网建设发展 [1][5][10] * **AI大模型进展**：OpenAI发布GPT-5.2，其在通用智能、长上下文理解、智能体工具调用及视觉方面有显著提升，性能全面超越谷歌Gemini 3 Pro和Anthropic Claude Opus 4.5 [1][5][10] * GPT-5.2系列包含Instant（即时版）、Thinking（思考版）、Pro（专业版）三款模型，定位为最适合日常专业使用的模型 [15][16] * 在具体评测中，GPT-5.2在软件工程（SWE-Bench Pro得分55.6%）、科学问题（GPQA Diamond得分92.4%）、数学竞赛（AIME 2025得分100.0%）等传统评测集上重回领先 [11] * GPT-5.2 API调用价格较上一代上调，输入端为1.75美元/百万tokens，输出端为14美元/百万tokens [16] * **产业合作**：OpenAI获得迪士尼10亿美元投资，双方达成协议，迪士尼将成为Sora的第一个主要内容授权合作伙伴，预计2026年初开始制作基于迪士尼多品牌角色的粉丝视频 [17] * **商业航天与太空算力**： * SpaceX加速推进IPO进程，计划于2026年6月上市，目标估值约1.5万亿美元，计划融资超250亿美元 [5][20][21] * SpaceX核心业务包括火箭发射、星链、星舰计划，其猎鹰9号火箭发射成本低于2万元/公斤，已发射超1万颗“星链”卫星，占全球在轨卫星一半以上，2025年预计营收达150亿美元 [5][21] * 数据中心建设面临地面资源（如电力、水）和社区反对的挑战，2025年第二季度美国有20个大型数据中心项目被叫停或推迟，涉及投资额980亿美元 [5][21] * 天基数据中心因零时延、免费能源、天然冷却等优势成为新方向，国内外科技巨头（如SpaceX、谷歌、英伟达、国内相关企业）纷纷开展项目部署 [5][21][22] * **国内商业航天进展**： * 政策层面，中国航天局印发《推进商业航天高质量安全发展行动计划（2025—2027年）》，推动产业到2027年实现高质量发展 [5][22] * 技术层面，蓝箭航天研制的朱雀三号重复使用运载火箭成功完成国内首次入轨级一子级回收尝试，标志着迈向“可重复使用”的关键一步 [5][6][23] * 多家商业航天企业（如天兵科技、星际荣耀等）的可复用火箭计划在2025-2026年密集首飞 [6][23] * 资本市场层面，国内头部商业航天企业（如天兵科技估值225亿元、蓝箭航天估值220亿元）正加速IPO进程 [24][25] 市场表现回顾总结 * **行业规模**：报告覆盖的计算机行业包含286只股票，总市值4161.9十亿元，流通市值3687.1十亿元 [2] * **指数表现**：截至报告期，计算机行业指数近1个月绝对表现下跌2.7%，近6个月上涨13.5%，近12个月上涨8.3%；相对沪深300指数，近1个月跑输1.3%，近6个月跑输4.2%，近12个月跑输5.4% [4] * **周度表现**：2025年12月第2周，计算机板块下跌1.14% [26] * 周涨幅前五个股为：开普云（+21.30%）、佳缘科技（+16.94%）、赢时胜（+15.82%）、荣科科技（+14.63%）、慧辰股份（+14.22%） [27] * 周跌幅前五个股为：佳华科技（-23.71%）、*ST立方（-17.82%）、思创医惠（-14.49%）、天源迪科（-14.01%）、恒银科技（-13.62%） [27] 投资建议总结 * **AI应用**：建议持续重视，重点关注AI时代超级OS入口争夺，推荐关注阿里巴巴、金山办公、合合信息，以及AI基础设施（AI Infra）领域的达梦数据、深信服 [6][25] * **商业航天**：建议关注吉大正元、佳缘科技、航天动力、航天发展、航天机电、顺灏股份等公司 [6][25]

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * **模型名称**：短期择时模型 * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干二级指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出乐观、中性或谨慎的二级信号，最终综合形成一级择时信号[16][17][18]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：模型包含四个一级维度，每个维度下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为3年）历史数据中的分位数[16][17][18]。 2. **信号映射**：根据分位数区间，将每个二级指标映射为“乐观”、“中性”或“谨慎”的定性信号。例如，当制造业PMI小于50时，给出谨慎信号；当M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数较高时，给出乐观信号[16][19]。 3. **维度综合**：对每个一级维度（如基本面）下的所有二级指标信号进行综合，得出该维度的总体信号（乐观/中性/谨慎）[16][17][18]。 4. **总信号生成**：综合四个维度的总体信号，形成最终的择时总仓位信号。报告中的信号以0（空仓）、0.5（半仓）、1.0（满仓）等形式表示[19][26]。 2. 成长价值风格轮动模型 * **模型名称**：成长价值风格轮动模型 * **模型构建思路**：从基本面、估值面、情绪面三个维度构建风格轮动信号，判断成长与价值风格的相对强弱，以决定超配成长或价值[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格。 根据各指标状态分别给出超配成长或价值的信号（例如，成长100%，价值0%），然后进行综合[27][29]。 2. **估值面维度**：计算成长与价值风格的估值差（如PE差、PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低，处于均值回归上行过程中时，利好成长风格[27][29]。 3. **情绪面维度**：计算成长与价值风格的换手差、波动差在过去5年的分位数。换手差偏高利好成长；波动差反弹至偏高位置则利好均衡配置[27][29]。 4. **综合决策**：结合基本面、估值面、情绪面三个维度的信号，最终给出超配成长或价值的建议[27][28]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型（综合大小盘轮动信号） * **模型构建思路**：从流动性、交易行为、市场结构等多个角度选取11个有效轮动指标，分别生成独立的大小盘轮动信号，然后综合这些信号形成最终的轮动建议[31]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标池**：模型共使用11个轮动指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[33]。 2. **独立信号**：每个指标独立运行，根据其自身的逻辑和阈值，每日生成一个仓位信号，以“小盘仓位百分比”表示（例如0%， 100%）[33]。 3. **信号综合**：将11个指标的每日仓位信号进行综合（具体综合方法未在本文中详述，但提及“综合信号3D平滑”），得出最终的综合轮动信号，决定超配小盘（以中证1000为代表）或大盘（以沪深300为代表）[31][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至今（全区间）及2024年以来[18][22][25]。 * **基准策略**：月度中性持仓再平衡[18]。 * **全区间（2012年底至今）表现**： * 年化收益率：16.40%[18][22] * 年化超额收益率：11.63%[18] * 年化波动率：14.80%[22] * 最大回撤：14.07%[18][22] * 夏普比率：0.9651[22] * 收益回撤比：1.1655[22] * 月度胜率：66.24%[22] * 季度胜率：60.38%[22] * 年度胜率：78.57%[22] * **2024年以来表现**： * 年化收益率：28.87%[25] * 年化超额收益率：10.11%（2025年以来）[18][22] * 年化波动率：16.80%[25] * 最大回撤：11.04%[18][25] * 夏普比率：1.4752[25] * 收益回撤比：2.6150[25] * 月度胜率：72.00%[25] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至今[28]。 * **基准策略**：月度成长与价值风格均衡配置[28]。 * **全区间表现**： * 年化收益率：12.74%[28][30] * 年化超额收益率：4.77%[28] * 年化波动率：20.80%[30] * 最大回撤：43.07%[30] * 夏普比率：0.5853[30] * 收益回撤比：0.2958[30] * 月度胜率：58.33%[30] * 季度胜率：59.62%[30] * **2025年以来表现**： * 策略收益率：25.13%[28][30] * 基准收益率：25.96%[28][30] * 超额收益率：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **回测区间**：2014年以来[32]。 * **基准**：沪深300与中证1000全收益指数等权配置[32]。 * **综合策略全区间表现**： * 年化收益率：19.73%（综合信号3D平滑）[33] * 年化超额收益率：12.67%（综合信号3D平滑）[33] * 最大回撤：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * 胜率（按交易）：50.00%（综合信号3D平滑）[33] * **分年度超额收益**：自2014年以来，策略每年均产生正向超额收益[32]。2025年以来的超额收益率为11.30%[32][33]。 * **各独立指标表现示例**：报告列出了11个独立指标的历史回测表现，例如： * 融资买入余额变化：年化超额收益率5.76%，最大回撤44.32%[33]。 * 中证1000交易量能：年化超额收益率9.64%，最大回撤39.27%[33]。 * A股龙虎榜买入强度：年化超额收益率5.69%，最大回撤54.66%[33]。 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * **因子名称**：标准化交易量能指标 * **因子构建思路**：用于衡量市场交易活跃度的相对强度，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断其是否处于强势区间[15]。 * **因子具体构建过程**：文中未给出具体计算公式，但指出该指标是“标准化”的，并且其当前值处于过去5年中位数水平之下[15]。 2. 估值分位数因子群 * **因子构建思路**：通过计算各类指数估值（PE、PB）在特定历史窗口内的分位数，来衡量当前估值的相对高低和历史位置，用于均值回归判断[8][11]。 * **因子具体构建过程**： 1. 选取估值指标，如PE_TTM中位数或PB_LF中位数[12][13]。 2. 确定历史窗口期，常见的有滚动1年、3年、5年以及指数成立以来[12][13]。 3. 计算当前估值在该窗口期历史数据中的分位数。公式可表示为： $$分位数 = \frac{排名(当前估值, 历史序列)}{历史数据总数}$$ 其中“排名”指当前估值在历史序列中从小到大排序的位置[12][13]。 4. 应用：例如，报告中计算万得全A的PE中位数滚动5年分位数为93.38%，表明当前估值高于过去5年中93.38%的时间，处于较高位置[8][11]。 3. 成长价值估值差因子 * **因子名称**：成长价值PE/PB估值差 * **因子构建思路**：计算成长风格与价值风格估值（PE或PB）的差值，并通过其历史分位数判断风格间估值差的收敛或发散趋势，用于风格轮动[27]。 * **因子具体构建过程**： 1. 分别计算成长风格指数和价值风格指数的估值（如PE中位数）[27]。 2. 计算两者的差值：$$估值差 = 成长风格估值 - 价值风格估值$$ 3. 计算该差值在过去5年（或3年）历史序列中的分位数[27][29]。 4. 应用：当估值差分位数较低时，意味着估值差处于历史较低水平，未来均值回归上行（即成长风格估值相对上升）的概率较大，从而利好成长风格[27]。 4. 市场情绪与结构因子群 * **因子构建思路**：从不同角度捕捉市场情绪、资金流向和交易结构的变化，用于择时或风格判断[17][31]。 * **因子具体构建过程**（报告中提及了多个因子，构建过程未完全展开）： * **Beta离散度**：衡量市场个股Beta值的分散程度，反映市场共识度[17]。 * **量能情绪得分**：综合量价信息的情绪指标，分位数低表明情绪偏弱[17]。 * **波动率**：市场波动水平，通常以年化标准差表示[17]。 * **货币利率指标**：反映银行间市场流动性松紧[18]。 * **汇率预期指标**：反映人民币汇率强弱预期[18]。 * **融资买入余额变化**：反映杠杆资金的入场意愿和力度[31][33]。 * **龙虎榜买入强度**：反映机构或游资等活跃资金的买入力度[31][33]。 * **主题投资交易情绪**：反映市场主题炒作的热度与集中度[31][33]。 * **PB分化度**：可能指市场个股PB估值分布的离散程度，反映结构性分化[33]。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中性约束条件下最大化因子暴露组合[22] **模型构建思路**：在构建单因子投资组合时，采用一种优化方法，在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露[22]。 **模型具体构建过程**：模型的具体构建方法在附录中提及，但正文未详细展开。其核心思想是通过优化求解，在满足行业和风格因子暴露中性（即组合在这些维度上的暴露与基准指数一致或为零）的约束条件下，使投资组合对目标因子的暴露达到最大[22]。 量化因子与构建方式 风格因子（共10个大类）[16] 构建思路：参考BARRA因子模型构建，以捕捉A股市场的风格变化[16]。大类风格因子通过细分因子合成[16]。 1. **因子名称**：估值因子 **因子具体构建过程**：估值因子 = BP。其中BP（Book to Price）为细分因子，构造方式为：归母股东权益 / 总市值[17]。 2. **因子名称**：成长因子 **因子具体构建过程**：成长因子 = (SGRO + EGRO) / 2[17]。 * 细分因子SGRO（Sales growth）：过去五个财年年报的每股营业收入按时间进行回归，将回归系数（斜率）除以每股营业收入的平均值，得到营业收入增长率SGRO[17]。 * 细分因子EGRO（Earnings growth）：过去五个财年年报的每股归母净利润按时间进行回归，将回归系数（斜率）除以每股归母净利润的平均值，得到归母净利润增长率EGRO[17]。 3. **因子名称**：盈利因子 **因子具体构建过程**：盈利因子 = (ETOP + CETOP) / 2[17]。 * 细分因子ETOP（Earnings-to-price ratio）：归母净利润TTM / 总市值[17]。 * 细分因子CETOP（Cash earnings-to-price ratio）：经营活动产生的现金流量净额TTM / 总资产[17]。 4. **因子名称**：规模因子 **因子具体构建过程**：规模因子 = LNCAP。其中LNCAP（Natural log of market cap）为细分因子，构造方式为：总市值的对数[17]。 5. **因子名称**：Beta因子 **因子具体构建过程**：Beta因子 = BETA。其中BETA为细分因子，构造方式为：将个股过去252个交易日的日收益率与中证全指日收益率进行半衰指数加权回归，半衰期为63个交易日。最终取回归系数作为BETA[17]。 6. **因子名称**：动量因子 **因子具体构建过程**：动量因子 = RSTR。其中RSTR（Relative strength）为细分因子，构造方式为：过去504个交易日个股累计收益率，不含最近21个交易日。其中收益率序列使用半衰指数加权，半衰期为126个交易日[17]。 7. **因子名称**：流动性因子 **因子具体构建过程**：流动性因子 = (STOM + STOQ + STOA) / 3[17]。 * 细分因子STOM（Share turnover, one month）：个股过去1个月的换手率加总，之后取对数[17]。 * 细分因子STOQ（Average share turnover, trailing 3 months）：个股过去3个月STOM的均值[17]。 * 细分因子STOA（Average share turnover, trailing 12 months）：个股过去12个月STOM的均值[17]。 8. **因子名称**：波动性因子 **因子具体构建过程**：波动性因子 = (DASTD + CMRA + HSIGMA) / 3[17]。 * 细分因子DASTD（Daily standard deviation）：过去250个交易日个股相对于所有股票等权指数的超额收益率的标准差。其中计算标准差时使用半衰指数加权，半衰期为40个交易日[17]。 * 细分因子CMRA（Cumulative range）：计算个股过去12个月内的累计对数收益率，将累计最高收益与累计最低收益做差得到CMRA[17]。 * 细分因子HSIGMA（Historical sigma）：计算BETA时残差的标准差[17]。 9. **因子名称**：非线性市值因子 **因子具体构建过程**：非线性市值因子 = NLSIZE。其中NLSIZE（Non-linear Size）为细分因子，构造方式为：将股票总市值对数的三次方与对数市值进行加权最小二乘回归，其中权重为对数市值的平方根，最终取回归残差作为NLSIZE。总市值越大或越小的股票NLSIZE越大，中市值股票NLSIZE小[17]。 10. **因子名称**：杠杆因子 **因子具体构建过程**：杠杆因子 = (MLEV + DTOA + BLEV) / 3[17]。 * 细分因子MLEV（Market leverage）：非流动负债 / 总市值[17]。 * 细分因子DTOA（Debt to assets）：总负债 / 总资产[17]。 * 细分因子BLEV（Book leverage）：非流动负债 / 归属母公司股东权益[17]。 选股因子（共53个）[21] 构建思路：构建了53个常用的选股因子，涵盖了估值、成长、质量、规模、反转、动量、流动性、波动性、分红、公司治理以及技术等多个方面[21]。在计算全市场股票池因子表现时，会对每个单因子进行中性化处理，消除其与行业、风格（规模、估值、成长）因子的相关性[47]。 **因子列表及具体构建过程如下表所示**[22]： | 因子类别 | 因子名称 | 构造方式 | 参考方向 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 估值 | BP | 归属母公司股东权益/总市值 | 正向[22] | | | 单季度EP | 单季度归母净利润/总市值 | 正向[22] | | | EP_TTM | 归母净利润TTM/总市值 | 正向[22] | | | 单季度SP | 单季度营业收入/总市值 | 正向[22] | | | SP_TTM | 营业收入TTM/总市值 | 正向[22] | | | 单季度CFEV | 单季度经营活动产生的现金流量净额/（市值 + 短期借款 + 长期借款 + 应付债券 - 货币资金） | 正向[22] | | | CFEV_TTM | 经营活动产生的现金流量净额TTM/（市值 + 短期借款 + 长期借款 + 应付债券 - 货币资金） | 正向[22] | | 成长 | 单季度净利润同比增速 | 单季度归母净利润同比增长率 | 正向[22] | | | 单季度营业收入同比增速 | 单季度营业收入同比增长率 | 正向[22] | | | 单季度营业利润同比增速 | 单季度营业利润同比增长率 | 正向[22] | | | 标准化预期外盈利 | （当前季度归母净利润 -（去年同期单度归母净利润+过去8个季度单季归母净利润同比增长均值））/ 过去8个季度的单季度归母净利润同比增长值的标准差 | 正向[22] | | | 标准化预期外收入 | （当前季度营业收入 -（去年同期单度营业收入+过去8个季度单季度营业收入同比增长均值））/ 过去8个季度的单季营业收入同比增长值的标准差 | 正向[22] | | | 单季度ROE同比 | ROE单季度同比变化 | 正向[22] | | | 单季度ROA同比 | ROA单季度同比变化 | 正向[22] | | 质量 | 单季度ROE | 单季度归母净利润/归属母公司股东权益 | 正向[22] | | | 单季度ROA | 单季度归母净利润/总资产 | 正向[22] | | | 单季度毛利率 | （单季度营业收入-单季度营业成本）/单季度营业收入 | 正向[22] | | | 单季度营业利润率 | 单季度营业利润/单季度营业收入 | 正向[22] | | | 单季度净利润率 | 单季度归母净利润/单季度营业收入 | 正向[22] | | | 盈余质量 | (经营活动现金流量净额-营业利润) /总资产 | 正向[22] | | | 流动比率 | 流动资产/流动负债 | 正向[22] | | 规模 | 对数市值 | 总市值的对数 | 负向[22] | | 反转 | 20日反转 | 个股过去20个交易日收益率 | 负向[22] | | | 60日反转 | 个股过去60个交易日收益率 | 负向[22] | | 动量 | 60日动量 | 个股过去60个交易日（排除近20日）收益率 | 正向[22] | | | 240日动量 | 个股过去240个交易日（排除近20日）收益率 | 正向[22] | | | 盈余公告前隔夜动量 | 个股盈余公告前20个交易日的隔夜收益 | 正向[22] | | | 盈余公告次日开盘跳空超额 | 个股盈余公告次日开盘价/昨日收盘价-中证全指次日开盘价/昨日收盘价 | 正向[22] | | 流动性 | 20日换手率 | 个股过去20个交易日换手率的平均值 | 负向[22] | | | 60日换手率 | 个股过去60个交易日换手率的平均值 | 负向[22] | | | 20日换手率波动 | 个股过去20个交易日换手率的标准差 | 负向[22] | | | 60日换手率波动 | 个股过去60个交易日换手率的标准差 | 负向[22] | | | 20日非流动性冲击 | 个股过去20个交易日的收益率绝对值/过去20日成交额的均值 | 正向[22] | | | 60日非流动性冲击 | 个股过去60个交易日的收益率绝对值/过去60日成交额的均值 | 正向[22] | | 波动性 | 20日收益率标准差 | 个股过去20个交易日的日收益率标准差 | 负向[22] | | | 60日收益率标准差 | 个股过去60个交易日的日收益率标准差 | 负向[22] | | | 20日特异度 | 个股过去20个交易日的日收益与Fama-French三因子回归的拟合度 | 负向[22] | | | 60日特异度 | 个股过去60个交易日的日收益与Fama-French三因子回归的拟合度 | 负向[22] | | | 20日三因子模型残差波动率 | 个股过去20个交易日的日收益对Fama-French三因子回归的残差的标准差 | 负向[22] | | | 120日三因子模型残差波动率 | 个股过去120个交易日的日收益对Fama-French三因子回归的残差的标准差 | 负向[22] | | | 240日三因子模型残差波动率 | 个股过去240个交易日的日收益对Fama-French三因子回归的残差的标准差 | 负向[22] | | 分红 | 股息率 | 最近4个季度分红/总市值 | 正向[22] | | 公司治理 | 前五大股东持股比例 | 前五大股东持股比例合计 | 正向[22] | | | 前十大股东持股比例 | 前十大股东持股比例合计 | 正向[22] | | 技术 | 20日成交额 | 过去20个交易日日均成交额 | 负向[22] | | | 60日成交额 | 过去60个交易日日均成交额 | 负向[22] | | | 60日偏度 | 过去60个交易日日度收益率数据计算的偏度 | 负向[22] | | | 240日偏度 | 过去240个交易日日度收益率数据计算的偏度 | 负向[22] | | | 20日成交量变异系数 | 过去20个交易日成交量的标准差 / 过去20个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 60日成交量变异系数 | 过去60个交易日成交量的标准差 / 过去60个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 20日成交量比率 | 过去20个交易日成交量均值/ 过去240个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 60日成交量比率 | 过去60个交易日成交量均值/ 过去240个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 120日成交量比率 | 过去120个交易日成交量均值/ 过去240个交易日成交量均值 | 负向[22] | 模型的回测效果 *注：报告中未提供“中性约束条件下最大化因子暴露组合”模型整体的综合回测指标（如年化收益、夏普比率等），仅提供了该模型框架下各单因子的超额收益表现。* 因子的回测效果 风格因子表现（近一周多空收益）[19] 1. Beta因子， 多空收益 4.54%[19] 2. 动量因子， 多空收益 4.34%[19] 3. 波动性因子， 多空收益 3.81%[19] 4. 规模因子， 多空收益 3.36%[19] 5. 流动性因子， 多空收益 1.59%[19] 6. 成长因子， 多空收益 1.15%[19] 7. 非线性市值因子， 多空收益 0.88%[19] 8. 盈利因子， 多空收益 0.61%[19] 9. 杠杆因子， 多空收益 -0.56%[19] 10. 估值因子， 多空收益 -3.71%[19] 选股因子表现（基于“中性约束条件下最大化因子暴露组合”） **以下为各股票池中，因子在“最近一周”窗口期的超额收益表现。** 沪深300股票池[24] 1. 标准化预期外盈利因子， 超额收益 0.87%[24] 2. 240日动量因子， 超额收益 0.78%[24] 3. 单季度净利润率因子， 超额收益 0.74%[24] 中证500股票池[28] 1. 单季度毛利率因子， 超额收益 1.49%[28] 2. 单季度营业利润率因子， 超额收益 1.26%[28] 3. 单季度净利润率因子， 超额收益 1.05%[28] 中证800股票池[33] 1. 单季度ROE因子， 超额收益 1.02%[33] 2. 盈余公告前隔夜动量因子， 超额收益 0.97%[33] 3. 标准化预期外盈利因子， 超额收益 0.94%[33] 中证1000股票池[38] 1. 单季度营业利润率因子， 超额收益 1.34%[38] 2. 单季度净利润率因子， 超额收益 1.25%[38] 3. 单季度营业利润同比增速因子， 超额收益 1.15%[38] 沪深300ESG股票池[42] 1. 标准化预期外盈利因子， 超额收益 0.96%[42] 2. 单季度营业利润同比增速因子， 超额收益 0.57%[42] 3. 单季度ROA因子， 超额收益 0.52%[42] 全市场股票池（近一周Rank IC）[46] 1. 单季度ROE因子， Rank IC 17.68%[46] 2. 单季度ROA因子， Rank IC 17.19%[46] 3. 单季度净利润率因子， Rank IC 16.25%[46]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 报告聚焦ETF基金市场表现，总结12月08日 - 12月12日ETF基金市场、不同热门细分类型、创新主题及细分行业ETF基金业绩表现和资金流动供投资参考 本周上证指数小幅收跌多数股票ETF下跌 A股成长ETF涨幅最大规模以上基金平均上涨3.81% 港股主题ETF、港股红利ETF跌幅较大 资金流入A股大盘ETF净流入90.80亿元 A股TMT ETF和A股金融地产ETF资金流出 [1][2][3][5] 根据相关目录分别总结 ETF市场整体表现 - 市场表现：本周上证指数小幅收跌多数股票ETF下跌 A股成长ETF涨幅最大规模以上基金平均上涨3.81% 港股主题ETF、港股红利ETF跌幅较大规模以上基金分别平均下跌3.03%、2.82% [2][5] - 资金流动：资金流入A股大盘ETF全周净流入90.80亿元 A股TMT ETF和A股金融地产ETF资金流出全周分别净流出71.39亿元、58.24亿元 [3][5] - 收益表现较优基金：如富国中证通信设备主题ETF周涨跌幅7.30%等 [9] - 资金流入排名前十基金：如华泰柏瑞中证A500ETF周资金流入额40.33亿元等 [10] - 资金流出排名前十基金：如国泰中证全指证券公司ETF周资金流入额 - 23.05亿元等 [11] 不同热门细分类型ETF基金市场表现 - A股ETF：涵盖宽基指数（全市场、大盘/超大盘、中小盘、科创/创业板）、行业（TMT、中游制造、消费、医药生物、周期、金融地产）、SmartBeta（价值、成长、红利、自由现金流）、主题等不同类型基金的最新规模、周资金流动额、周涨跌幅等数据 [13][14][15] - 港股ETF：包括宽基指数、行业（TMT、中游制造、消费、医药生物、金融地产）、SmartBeta（红利）、主题等类型基金的相关数据 [28][29][30] - 沪港深ETF：有行业、主题类型基金的相关数据 [34][35][36] - 美股ETF：包含宽基指数、行业类型基金的相关数据 [37][38] - 其他QDII - ETF：除港股/美股外基金的相关数据 [39] - 债券ETF：相关基金的最新规模、周资金流动额等数据 [40] - 商品ETF：相关基金的相关数据 [41] 创新主题及细分行业ETF基金市场表现 - TMT创新主题：如动漫游戏指数周涨跌幅1.36%等 [43] - 消费细分行业：如中证酒指数周涨跌幅 - 2.09%等 [44] - 医药细分行业：如疫苗生科指数周涨跌幅 - 0.20%等 [45] - 新能源主题：如电力公用指数周涨跌幅 - 0.22%等 [46] - 央国企主题：如内地国有指数周涨跌幅 - 2.83%等 [47][48] - 稳增长主题：如中证煤炭指数周涨跌幅 - 3.87%等 [49] - 沪港深/港股通细分行业：如沪港深互联网指数周涨跌幅 - 0.61%等 [50] - 红利/红利低波指数家族：如300红利指数周涨跌幅 - 1.73%等 [51] - 创业板指数家族：如科创芯片指数周涨跌幅2.75%等 [52]