国产AI芯片技术突破 - DeepSeek-V3.1采用UE8M0 FP8 Scale参数精度 专为下一代国产芯片设计 推动国产芯片大规模应用 [1][2] - 国产芯片技术持续提升 包括沐曦690 芯原VIP9000 寒武纪690 摩尔线程MUSA 3.1 GPU 海光深算三号等均支持FP8精度 [2] - 国产AI芯片设计技术和制造工艺进步 叠加国产大模型适配支持 国产算力市占率有望持续提升 [1][2] 国产AI模型与应用发展 - DeepSeek V3.1在工具使用 编程任务和搜索推理等多方面能力优化 为智能体实际应用提供更广阔空间 [3] - 特斯拉Model Y L车型接入火山引擎大模型服务 使用豆包大模型负责语音命令及车主手册查询 DeepSeek模型提供AI语音闲聊服务 [3] - 国产模型逐渐得到认可 推动以AI agent为代表的AI应用落地 形成商业闭环 [3] AI算力基础设施与交换芯片 - AI训练推理过程中对集群低延迟 高带宽需求持续提升 推动连接解决方案厂商收入利润增长 [4] - AI基础设施发展带动面向scale up scale out的交换芯片需求增长 国产交换芯片性能持续提升 [4] - 国产AI芯片 国产交换芯片与AI算力 应用协同发展 投资者信心有望持续提升 [4] 相关投资标的 - AI算力链标的包括寒武纪-U 海光信息 华丰科技 紫光股份 浪潮信息 润建股份 光环新网 大位科技 科华数据 奥飞数据 深桑达A 优刻得-W 铜牛信息 首都在线 青云科技-U等 [5] - AI应用标的包括金山办公 鼎捷数智 税友股份 泛微网络 汉得信息 能科科技 合合信息 彩讯股份 卓易信息 虹软科技 万兴科技 福昕软件等 [6] - 交换芯片标的包括盛科通信-U 中兴通讯 海光信息等 [7]

行业背景 - 2025年1-4月铝加工行业规模以上企业营收同比增长6.3%但利润同比下降7.9% [1] - 行业受铝材出口退税政策及国际贸易摩擦影响导致业绩短期承压 [1] 公司财务表现 - 2025年上半年公司收入同比增长20.87% [1] - 2025年第二季度归母净利润3.04亿元同比基本持平（-0.22%） [1] - 第二季度净利润环比第一季度2.66亿元增长14.24% [1] - 第二季度净利率9.94%环比上升0.77个百分点 [1] - 第二季度ROE为5.24%环比提升0.54个百分点 [1] 现金流与资产负债 - 销售商品收到现金25.25亿元环比增长35.97% [1] - 购买商品支付现金20.44亿元环比增长5.31% [1] - 经营活动现金流净额2.72亿元（第一季度为-3.02亿元） [1] - 应收款与待抵扣进项税额减少而存货与预付款项增加 [1] 估值与评级 - 基于2025年17倍市盈率给予目标价22.95元 [1] - 维持买入评级 [1]

券商ETF持有规模排名 - 中国银河以23.46%的持有规模占比蝉联沪市榜首 [2] - 申万宏源证券以17.25%的占比位列第二 [2] - 中信证券、招商证券、国泰海通分别占比6.71%、4.72%、4.71% [2] ETF市场整体规模 - 沪市ETF总数719只 总市值达33520.69亿元 [2] - 沪市ETF当月累计成交金额55841.84亿元 日均成交2427.91亿元 环比增长24.40% [2] - 深市ETF总数516只 总市值12383.17亿元 当月累计成交19913.43亿元 [2] 券商ETF成交额表现 - 华泰证券以10.80%成交额占比维持沪市第一 [1][3] - 中信证券以10.67%占比位列第二 [3] - 华宝证券成交额占比从6月4.32%跃升至6.14% 排名从第7升至第4 [1][3] 交易账户与客户活跃度 - 华泰证券ETF交易账户数量占比11.35%居沪市首位 [4] - 东方财富证券以10.26%账户占比位列第二 [4] - 中国银河与平安证券账户占比分别为5.4%和5.33% [4] 营业部交易表现 - 华宝证券上海东大名路营业部以4.89%成交额占比居沪市营业部榜首 [4] - 东方财富证券在深市个人客户交易额前30营业部中占据9席 [4] - 中信证券在深市机构客户交易额前30营业部中占据5席 [4]

市场总体规模 - 沪市基金产品890只 资产管理总规模34342.97亿元 其中ETF共719只 总市值33520.69亿元 [4] - 沪市ETF当月累计成交金额55841.84亿元 日均成交金额2427.91亿元 较上期增长24.40% [4] - 深市基金产品803只 资产管理总规模12742.3亿元 其中ETF共516只 总市值12383.17亿元 [4] - 深市ETF当月累计成交金额19913.43亿元 [4] ETF持有规模排名 - 中国银河以23.46%的持有规模占比蝉联沪市ETF持有规模榜首 [4] - 申万宏源证券以17.25%的持有规模占比位列第二 [4] - 中信证券 招商证券 国泰海通持有规模占比分别为6.71% 4.72% 4.71% [4] - 前三名券商排位保持不变 招商证券超越国泰海通重回第四 [4] ETF成交额排名 - 华泰证券以10.80%的当月成交额占比蝉联沪市榜首 [2][6] - 中信证券以10.67%的成交额占比维持第二位 [6] - 东方证券 中国银河 广发证券当月成交额占比均超4% [6] - 华宝证券以6.14%的成交额占比从第7跃升至第4位 较6月提升1.82个百分点 [6] - 华宝证券当年累计成交额占比从5.62%升至5.72% [6] 交易账户数量 - 华泰证券以11.35%的交易账户数量占比位居沪市第一 [8] - 东方财富证券以10.26%的占比位列第二 [8] - 中国银河和平安证券占比分别为5.4%和5.33% [8] 营业部表现 - 华宝证券上海东大名路营业部以4.89%的成交额占比居沪市首位 且年内稳居单月成交额冠军 [8] - 中信证券深圳深南中路营业部 国泰海通总部 东方证券常熟李闸路营业部分别占比3.35% 2.22% 2.03% [8] - 深市个人客户ETF交易金额前30营业部中 东方财富证券占据9家 国金证券和广发证券各占4家 [8] - 深市机构客户ETF交易金额前30营业部中 中信证券有5家上榜 华泰证券有4家 中金财富和中信建投均有3家 [8]

指数表现与成分股 - 国证证券龙头指数上涨0.27% [1] - 成分股信达证券上涨3.35% 国信证券上涨3.21% 招商证券上涨1.92% 兴业证券上涨1.00% 长江证券上涨0.97% [1] - 证券ETF龙头上涨0.28% 最新价报1.44元 盘中净申购5450万份 [1] 资金流向 - 近5个交易日券商板块合计净流入资金2.47亿元 日均净流入达4942.14万元 [1] 行业基本面 - A股市场交投活跃度与两融余额同步上扬 [2] - 两融规模持续高位运行 投资者开户数量稳步提升 [2] - 经纪业务与利息收入实现增长 为券商整体业绩带来显著弹性支撑 [2] - 市场交投活跃度持续提升 叠加资本市场改革红利释放 [2] - 权益市场呈现稳步向上态势 成交额、两融余额及权益类产品发行规模等关键指标持续回暖 [2] 指数构成 - 国证证券龙头指数前十大权重股合计占比78.84% [3] - 前十大权重股包括中信证券、东方财富、华泰证券、招商证券、广发证券、国泰海通、东方证券、兴业证券、光大证券、天风证券 [3] 行情特征 - 券商板块行情呈现增长持续性增强与修复节奏分化的双重特征 [2] - 当前市场行情展现出比以往更强的持续性和韧性 [2] - 券商业绩有望步入稳步上行通道 [2]

行业发展趋势 - 人形机器人行业有望从千台级销量进入万台级阶段 智元预计明年出货数万台 天太机器人签署全球首个具身智能人形机器人10000台订单[1] - 市场规模将以十倍速扩大 多家整机厂对2026年产业发展持乐观态度[1] 市场竞争格局 - 市场规模扩张将导致厂商份额加速分化 新场景开发推动销量倍增 包括工业智造 物流分拣 安防巡检 纺织服装 康养等领域[2] - 新场景吸引制造业企业涌入 整机厂商和零部件厂商数量增长 对现有厂商份额形成冲击[2] - 供应商增加将导致部分环节厂商份额被稀释 部分领先公司份额提升 差异取决于企业制造壁垒[2] 行业壁垒分析 - 扩产难度高的环节具有更高壁垒 行星滚柱丝杠对材料和设备要求高 核心工序包括螺纹磨削 表面淬火和精密装配[3] - 关键磨床对外依赖度较高 原材料处理技术和机床设备缺口形成高壁垒[3] - 制造和管理能力优秀的企业更具竞争优势 人形机器人价格将逐渐下降 如擎天柱成本未来可能降至2万美元[4] - 汽车零部件 工程机械零部件等行业中已证明制造和管理能力的公司有望获得更高份额[4] 投资关注标的 - 建议关注拓普集团(601689 SH) 三花智控(002050 SZ) 五洲新春(603667 SH) 恒立液压(601100 SH) 震裕科技(300953 SZ)[1]

核心观点 - 上证指数持续上涨 赚钱效应有望催化个人和机构资金流入 居民权益资产配置潜力较大 看好非银金融板块战略性增配机会 基本面持续改善 传统券商和保险板块估值仍偏低 关注交易量 中报和政策面催化 [1] 券商行业 - 本周日均股基成交额达3.01万亿元 环比增长21% 2025年累计日均股基成交额1.75万亿元 同比增长90% [2] - 证券公司分类评价新规正式实施 取消营业收入排名加分 提升ROE加分力度 多项业务加分门槛从TOP20放宽至TOP30 新增自营权益类资产配置规模比例 资管产品权益类规模占比 代销权益类基金保有量及基金投顾规模作为加分项 [2] - 国信证券获证监会批复成为万和证券主要股东 [3] - 市场交易活跃度持续抬升 两融规模扩张 权益自营加仓和海外业务高景气有望带来券商业绩超预期 投行 衍生品和公募业务有望接续改善 板块估值低位 机构欠配明显 [3] - 推荐关注零售优势突出的国信证券 海外业务优势突出的头部券商和香港交易所 金融科技主线 [3] 保险行业 - 保险资产管理业投资者信心调查显示 保险机构对下半年A股和债券市场信心明显回升 股票是下半年首选投资资产 其次是债券和证券投资基金 主要关注人工智能 红利资产 新质生产力 高分红高股息和创新医药等领域 [4] - 二季度末保险资金运用余额36.23万亿元 较年初增长8.9% 险资继续增配股票和债券 减配银行存款 非标及基金 6月末险企配置股票+基金规模4.73万亿元 占比13.5% 较一季度末提升0.2个百分点 较年初提升0.8个百分点 一季度和二季度股票+基金规模分别环比增加3604亿元和2618亿元 [4] - 长端利率平稳 净资产压力缓解 权益资产提振资产端收益率预期 负债成本压降迎来拐点 险企利差中长期有望持续改善 带动ROE中枢改善 看好PB估值修复 [4] 推荐标的组合 - 包括国信证券(002736.SZ) 东方证券(600958.SH) 中国太保(601601.SH) 中国平安(601318.SH) 江苏金租(600901.SH) 香港交易所(00388) 东方财富(300059.SZ) 国泰海通(601211.SH) 财通证券(601108.SH) 指南针(300803.SZ) [5] 受益标的组合 - 包括中金公司(03908) 同花顺(300059.SZ) 九方智投控股(09636) 新华保险(601336.SH) [6]

行业投资评级 - 看好 [3] 核心观点 - 证监会发布《关于修改<证券公司分类监管规定>的决定》旨在优化证券公司分类评价制度 引导行业从规模扩张转向经营效率和专业能力提升 [3][4] - 修订内容突出功能发挥 完善评价框架 将原名称调整为《证券公司分类评价规定》 评价框架调整为"风险管理能力、持续合规状况、业务发展和功能发挥状况" [4] - 聚焦高质量发展 取消营业总收入加分指标 提升净资产收益率加分力度 最高加分从1分提至2分 加分范围从前20名扩大到前30名 [4] - 强化"打大打恶"导向 完善下调评价结果手段 将重大违法违规行为纳入下调评级范围 提高"资格罚"纪律处分扣分分值 [4] - 政策有望推动行业高质量转型 提升中小机构发展活力 筑牢合规与风控防线 [6] 行业影响分析 - 政策引导证券公司从追求规模扩张转向注重经营效率和专业能力提升 2024年42家上市券商平均ROE为6.21% 低于十年来平均水平8.55% [6] - 为150家证券公司中的中小机构提供更多细分业务领域加分机会 净资产收益率和经纪、投行、资管等主要业务收入加分范围由前20名扩大到前30名 [6] - 严格的惩戒措施将促使证券公司加强合规管理和风险控制 提升行业合规水平 [6] 投资建议 - 推荐三条投资主线：受益于行业竞争格局优化、综合实力强的头部机构包括广发证券A+H、国泰海通A+H、中信证券A+H [7] - 业绩弹性较大的券商包括东方证券A+H、东方财富和招商证券A+H [7] - 国际业务竞争力强的标的包括中国银河、中金公司H 建议关注中银证券、长城证券、兴业证券等 [7] 重点券商估值数据 - 中信证券2025年预测净利润241.3亿元 同比增长11% PB中枢1.54倍 [9] - 国泰海通2025年预测净利润212.8亿元 同比增长63% PB中枢1.11倍 [9] - 东方证券2025年预测净利润58.1亿元 同比增长73% PB中枢1.74倍 [9] - 中金公司2025年预测净利润81.6亿元 同比增长43% PB中枢2.58倍 [9] - 广发证券2025年预测净利润110.1亿元 同比增长14% PB中枢1.19倍 [9]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：东方A股因子风险模型(DFQ-2020)[15]** 模型构建思路：该模型旨在识别和解释影响A股收益的一系列风格风险因子，用于风险归因和组合管理[11][15] 模型具体构建过程：模型包含10个风格风险因子，每个因子由多个细分指标合成。具体因子列表及计算方式如下[15]： * Size因子：总市值对数[15] * Beta因子：贝叶斯压缩后的市场Beta[15] * Trend因子：由两个子指标构成，$$Trend\_120 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$，$$Trend\_240 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$，其中EWMA为指数加权移动平均[15] * Volatility因子：由5个子指标构成，包括过去243天的标准波动率(Stdvol)、过去243天的FF3特质波动率(Ivff)、过去243天的最高价/最低价-1(Range)、过去243天收益最高的六天的收益率平均值(MaxRet_6)、过去243天收益最低的六天的收益率平均值(MinRet_6)[15] * Liquidity因子：由2个子指标构成，包括过去243天的平均对数换手率(TO)、过去243天的个股对数换手率与市场对数换手率回归得到的流动性beta(Liquidity beta)[15] * Value因子：账面市值比(BP)或盈利收益率(EP)[15] * Growth因子：由3个子指标构成，包括过去3年ROE变动的平均值(Delta ROE)、销售收入TTM的3年复合增速(Sales_growth)、净资产TTM的3年复合增速(Na_growth)[15] * SOE因子：国有持股比例(State Owned Enterprise)[15] * Certainty因子：由3个子指标构成，包括公募基金持仓比例(Instholder Pct)、对市值正交化后的分析师覆盖度(Cov)、上市天数(Listdays)[15] * Cubic Size因子：市值幂次项[15] 2. **模型名称：MFE组合构建模型[60]** 模型构建思路：通过组合优化方法，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束条件下，构建最大化单一因子暴露的投资组合，以更准确地评估因子在指数增强策略中的有效性[60] 模型具体构建过程：采用线性规划求解以下优化问题，目标为最大化因子暴露[60]： $$\begin{array}{ll}max & f^{T}w \\\ s.t. & s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h} \\\ & h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h} \\\ & w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h} \\\ & b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h} \\\ & 0\leq w\leq l \\\ & 1^{T}w=1 \\\ & \Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}\end{array}$$ 其中，$f$ 为因子取值向量，$w$ 为待求解的股票权重向量，$w_b$ 为基准指数成分股权重向量。约束条件依次为：组合相对于基准的风格暴露约束（$X$ 为风格因子暴露矩阵，$s_l$, $s_h$ 为上下限）[63]；组合相对于基准的行业偏离约束（$H$ 为行业暴露矩阵，$h_l$, $h_h$ 为上下限）[63]；个股相对于基准成分股的权重偏离约束（$w_l$, $w_h$ 为上下限）[63]；组合在成分股内权重的占比约束（$B_b$ 为成分股标识向量，$b_l$, $b_h$ 为上下限）[63]；卖空限制及个股权重上限约束（$l$ 为上限）[63]；权重和为1的满仓约束[63]；组合换手率约束（$w_0$ 为上期持仓权重，$to_h$ 为换手率上限）[63] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：估值类因子[20]** 因子构建思路：从账面价值、盈利收益、销售收益等角度衡量公司的估值水平[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * BP：账面市值比，计算公式为 净资产/总市值[20] * FBP：预期BP，使用分析师一致预期数据计算[20] * Quart_EP：单季度市盈率倒数，计算公式为 单季度归母净利润/总市值[20] * TTM_EP：滚动市盈率倒数，计算公式为 归母净利润TTM/总市值[20] * Quart_SP：单季度市销率倒数，计算公式为 单季度营业收入/总市值[20] * TTM_SP：滚动市销率倒数，计算公式为 营业收入TTM/总市值[20] * TTM_EP_PCT_1Y：EPTTM一年分位点，计算当前EPTTM在过去一年中的分位点[20] * TTM_FEP：一致预期滚动市盈率倒数，使用一致预期滚动PE数据计算倒数[20] * TTM_FPEG：一致预期滚动PEG，计算公式为 一致预期滚动PE / 个股滚动净利复合增长率[20] * PB_ROE_RANK：PB与ROE的rank差，计算公式为 全市场PB排序 - 单季ROE排序[20] 2. **因子名称：成长类因子[20]** 因子构建思路：从收入、利润、盈利预期等角度衡量公司的成长能力[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * YOY_Quart_NP：单季度净利润同比增速，计算单季度净利润同比增长率[20] * YOY_Quart_OR：单季度营业收入同比增速，计算单季度营业收入同比增长率[20] * YOY_Quart_OP：单季度营业利润同比增速，计算单季度营业利润同比增长率[20] * SUE：标准化预期外盈利，计算公式为 (单季实际净利 - 预期净利) / 预期净利标准差[20] * SUR：标准化预期外收入，计算公式为 (单季实际营收 - 预期营收) / 预期营收标准差[20] * Delta_ROE：单季净资产收益率同比变化，计算公式为 单季净资产收益率 - 去年同期净资产收益率[20] * Delta_ROA：单季总资产收益率同比变化，计算公式为 单季总资产收益率 - 去年同期总资产收益率[20] * UE_PERC：单季净利润超预期幅度，计算公式为 单季度净利润/分析师预期单季度净利润 - 1[20] 3. **因子名称：盈利类因子[20]** 因子构建思路：衡量公司的盈利能力[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * Quart_ROE：单季度净资产收益率，计算公式为 单季净利润*2/(期初净资产+期末净资产)[20] * Quart_ROA：单季度总资产收益率，计算公式为 单季净利润*2/(期初总资产+期末总资产)[20] 4. **因子名称：分析师预期类因子[20]** 因子构建思路：从分析师覆盖、盈利预测调整等角度反映市场预期[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * ORGAN_NUM_3M：分析师覆盖度，统计过去3个月撰写研报的机构数量[20] * ANA_REC：分析师认可度，计算公式为 (认可业绩分析师数 - 不认可业绩分析师数) / 覆盖分析师数[20] * FNP_QOQ_PERC_3M：预期净利润环比增幅，计算公式为 当前一致预期滚动净利/3月前一致预期净利 - 1[20] * FROE_CHANGE_3M：预期滚动ROE三个月环比，计算公式为 当前一致预期ROE - 3个月前一致预期ROE[20] * UD_PCT：分析师上下调数量差占比，计算公式为 过去3个月(上调家数-下调家数)/总家数 + 总家数/10000[20] 5. **因子名称：景气度因子[20]** 因子构建思路：衡量公司经营状况的变化趋势[20] 因子具体构建过程：包含细分因子 NPYOY_CHANGE：单季净利同比增速环比变化，计算公式为 单季净利同比增速 - 上季度单季净利同比增速[20] 6. **因子名称：分红因子[20]** 因子构建思路：衡量公司的分红回报[20] 因子具体构建过程：包含细分因子 DIVIDEND_RATE：股息率，计算公式为 最近四个季度预案分红金额/总市值[20] 7. **因子名称：公司治理因子[20]** 因子构建思路：从高管激励角度衡量公司治理水平[20] 因子具体构建过程：包含细分因子 MANAGER_SALARY：高管薪酬，取公司前三高管的薪酬[20] 8. **因子名称：PEAD因子[20]** 因子构建思路：捕捉盈余公告后的价格漂移现象[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * AOG：盈余公告次日开盘跳空超额，计算公式为 盈余公告次日开盘涨跌幅 - 中证500开盘涨跌幅[20] * ALG：盈余公告次日最低价超额，计算盈余公告次日最低价超额[20] 9. **因子名称：流动性因子[20]** 因子构建思路：从换手率、非流动性冲击等角度衡量股票的流动性[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * TURNOVER_1M：一个月日均换手，计算过去20个交易日换手率均值[20] * TURNOVER_3M：三个月日均换手，计算过去60个交易日换手率均值[20] * ILLIQ_1M：一个月非流动性冲击，计算过去20个交易日日度涨跌幅绝对值比成交额的均值[20] * IVR_1M：特异度，计算公式为 1 - 过去20日Fama-French三因子回归拟合度[20] 10. **因子名称：波动率因子[20]** 因子构建思路：衡量股票价格的波动情况[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * ATR_1M：一个月真实波动率，计算过去20个交易日日内真实波幅均值[20] * ATR_3M：三个月真实波动率，计算过去60个交易日日内真实波幅均值[20] 11. **因子名称：反转与动量因子[20]** 因子构建思路：捕捉股票价格的短期反转和长期动量效应[20] 因子具体构建过程：包含多个细分因子： * REVERSE_1M：一个月反转，计算过去20个交易日涨跌幅[20] * REVERSE_3M：三个月反转，计算过去60个交易日涨跌幅[20] * MOMENTUM_1M：一年动量，计算剔除近1个月的过去一年涨跌幅[20] * UMR_1M：一个月UMR，计算一个月窗口下风险调整后的UMR动量[20] * UMR_3M：三个月UMR，计算三个月窗口下风险调整后的UMR动量[20] * UMR_6M：六个月UMR，计算六个月窗口下风险调整后的UMR动量[20] * UMR_1Y：一年UMR，计算十二个月窗口下风险调整后的UMR动量[20] 12. **因子名称：机构因子[20]** 因子构建思路：衡量机构投资者的持仓情况[20] 因子具体构建过程：包含细分因子 FUND_HOLD_MV：公募持股市值，取过去半年报/年报中主动股基持股市值[20] 风格因子的回测效果 1. Beta因子，近一周收益3.74%，上一周收益-0.75%，近一月收益10.06%，今年以来收益27.17%，近一年收益59.45%，历史年化收益1.21%[13] 2. Volatility因子，近一周收益3.41%，上一周收益0.45%，近一月收益6.01%，今年以来收益9.97%，近一年收益35.11%，历史年化收益-12.85%[13] 3. Liquidity因子，近一周收益3.34%，上一周收益-1.10%，近一月收益3.92%，今年以来收益20.65%，近一年收益32.29%，历史年化收益-3.28%[13] 4. SOE因子，近一周收益0.63%，上一周收益-0.29%，近一月收益1.44%，今年以来收益7.极因子，近一周收益-0.33%，上一周收益-1.56%，近一月收益-2.55%，今年以来收益-2.67%，近一年收益0.62%，历史年化收益2.63%[13] 6. Certainty因子，近一周收益-0.83%，上一周收益0.87%，极因子，近一周收益-1.51%，上一周收益3.36%，近一月收益0.59%，今年以来收益-30.87%，近一年收益-50.44%，历史年化收益-26.52%[13] 8. Trend因子，近一周收益-1.96%，上一周收益-0.46%，近一月收益-3.40%，今年以来收益-4.05%，近一年收益18.60%，历史极因子，近一周收益-2.14%，上一周收益3.14%，近一月收益-2.79%，今年以来收益-38.32%，近一年收益-59.18%，历史年化收益-29.70%[13] 10. Value因子，近一周收益-2.40%，上一周收益0.85%，近一月收益-6.37%，今年以来收益-15.60%，近一年收益-29.84%，历史年化收益6.76%[13] 细分因子的回测效果 (按选股空间分类) 沪深300样本空间[23] 1. 标准化预期外收入因子，近一周收益1.43%，近一月收益4.03%，今年以来收益8.71%，近1年年化收益10.07%，历史年化收益4.94%[23] 2. 一年动量因子，近一周收益1.31%，近一月收益2.30%，今年以来收益-0.73%，近1年年化收益-8.40%，历史年化收益2.15%[23] 3. 单季营收同比增速因子，近一周收益1.20%，近一月极因子，近一周收益1.05%，近一月收益2.89%，今年以来收益11.20%，近1年年化收益8.13%，历史年化收益3.47%[23] 5. 盈余公告开盘跳空超额因子，近一周收益0.86%，近一月收益3.08%，今年以来收益10.28%，近1年年化收益8.02%，历史年化收益3.52%[23] 6. 分析师认可度因子，近一周收益0.85%，近一月收益2.87%，今年以来收益10.06%，近1年年化收益9.56%，历史年化收益3.72%[23] 7. 公募持股市值因子，近一周收益0.77%，近一月收益3.64%，今年以来收益9.54%，近1年年化收益8.74%，历史年化收益3.75%[23] 8. DELTAROA因子，近一周收益0.69%，近一月收益3.30%，今年以来收益10.17%，近1年年化收益8.97%，历史年化收益4.43极因子，近一周收益0.60%，近一月收益-0.66%，今年以来收益4.09%，近1年年化收益8.70%，历史年化收益1.03%[23] 10. 单季净利同比增速因子，近一周收益0.51%，近一月收益2.94%，今年以来收益9.81%，近1年年化收益5.29%，历史年化收益3.56%[23] 11. DELTAROE因子，近一周收益0.47%，近一月收益3.38%，今年以来收益10.75%，近1年年化收益6.93%，历史年化收益4.19%[23] 12. 标准化预期外盈利因子，近一周收益0.43%，近一月收益3.26%，今年以来收益9.88%，近1年年化收益8.46%，历史年化收益4.59%[23] 13. 预期ROE环比变化因子，近一周收益0.28%，近一月收益1.18%，今年以来收益1.83%，近1年年化收益-5.11%，历史年化收益2.55%[23] 14. 单季ROA因子，近一周收益0.18%，近一月收益3.极因子，近一周收益0.09%，近一月收益0.96%，今年以来极因子，近一周收益0.05%，近一月收益-0.91%，今年以来收益0.01%，近1年年化收益-0.80%，历史年化收益1.67%[23] 17. 盈余公告最低价跳空超额因子，近一周收益0.04%，近一月收益1.99%，今年以来收益6.23%，近1年年化收益4.58%，历史年化收益3.94%[23] 18. 预期净利润环比因子，近一周收益-0.08%，近一月收益0.17%，今年以来收益2.30%，近1年年化收益-2.91%，历史年化收益1.54%[23] 19. 单季ROE因子，近一周收益-0.10%，近一月收益3.05%，今年以来收益10.00%，近1年年化收益9.44%，历史年化收益4.56%[23] 20. 3个月盈利上下调因子，近一周收益-0.21%，近一月收益1.11%，今年以来收益5.59%，近1年年化收益5.73%，历史年化收益5.23%[23] 21. 一个月反转因子，近一周收益-

报告行业投资评级 - 看好券商板块投资价值 行业评级为"看好" [1][2] 报告核心观点 - 券商板块具备"好行业"、"好价格"、"好公司"三大特征 坚定看好配置价值 [2] - 行业景气度向上 估值处于合理区间 且处于低配状态 [2] - 通过PB-ROE模型测算板块仍有50%+上行空间 [9] - 推荐关注三类优质标的：竞争格局赢家、Beta放大器、Alpha领跑者 [9] 好行业——短期维度 - 市场成交额显著放量：2025年8月至今日均股票成交额抬升至2.1万亿元 本周日均突破2.4万亿元 超越2024年9月国新会后1.8万亿元水平 [2] - 两融余额突破2.1万亿元 融资交易占比10.61% 较十年前20%的高点仍有上行空间 [2] - 券商指数与市场成交额高度正相关 成交放量时超额收益能力更强 [2][3][4] 好行业——中期维度 - IPO迎来定向松绑：2025年6月证监会发布"科创成长层"规则 重启科创板未盈利企业上市 [2] - 股权再融资出现松动：四大行合计定增募资5,200亿元 天风证券完成定增 中泰证券、南京证券、东吴证券推进定增计划 [2] - 市场修复斜率更缓且持久度更佳 优于2024年9月行情表现 [2][10] 好行业——长期维度 - 行业结构优化：证监会提出5年形成10家优质头部机构 2035年形成2-3家国际竞争力投行 [2] - 并购重组案例落地：头部券商中国泰海通并购完成 特色券商中国联民生、浙商证券&国都证券案例落地 [2] - 商业模式向多元化发展：国际业务贡献度提升 逐步降低对固收自营的依赖 [2] 好价格——估值与配置 - 板块PB（LF）1.58倍 位于近十年53.8%分位数 [2][12][13] - 主动权益基金对非银板块配置系数仅0.31（1为标配） 处于低配状态 [2] - 43家上市券商中仅4只个股突破2024年9月后高点 其余个股平均上行空间12% [2][15] - AH溢价率压缩：13家AH券商中多只个股溢价率被压缩至20%以内 [2][16] 好价格——上行空间测算 - 基于2016-2024年PB-ROE拟合模型（R²=82%） 推算板块目标PB为2.46倍 [9] - 较当前1.58倍PB仍有50%以上上行空间 [9] - ROE中长期向10%靠拢 支撑估值修复逻辑 [9] 好公司——个股推荐 - 竞争格局赢家：国泰海通、中信证券 [9] - Beta放大器：广发证券（公募弹性强）、东方证券（公募弹性强）、东方财富（流量优势稳固） [9] - Alpha领跑者：中金公司H（投行品牌优势）、中国银河A+H（国际业务东南亚市占率靠前） [9] - 中小券商关注：中银证券、长城证券、兴业证券；互联网券商关注指南针、同花顺 [9] 财务数据支撑 - 头部券商2025年预测ROE普遍在8%-9%之间 其中国泰海通预测ROE达9.6% [17] - 净利润增长显著：国泰海通2025年预测净利润212.8亿元（同比+63%） 中金公司预测81.6亿元（同比+43%） [17] - 部分券商呈现高弹性：东方证券2025年预测净利润58.1亿元（同比+73%） 国联民生预测9.9亿元（同比+149%） [17]