量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：主动权益型基金仓位测算模型**[24][27] * **模型构建思路**：通过分析公募基金的公开数据（如净值、持仓等），使用量化模型估算其股票资产的平均仓位水平，以监控市场主力资金的动向和风险偏好。 * **模型具体构建过程**： 1. **样本筛选**：从主动权益型基金（包括普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型）中筛选合格样本。筛选门槛包括：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位大于60%[27]。 2. **数据加权**：对合格样本的仓位进行持股市值加权计算，得到市场平均仓位[27]。 3. **剔除处理**：以上测算均剔除不完全投资于A股的基金[28]。 * **模型评价**：该模型是市场常用的监测公募基金仓位变化的工具，能够反映机构投资者的整体仓位水平和调仓趋势，为判断市场情绪和资金流向提供参考。 2. **模型名称：“固收+”基金仓位测算模型**[24][27] * **模型构建思路**：专门针对“固收+”基金（包括偏债混合型、混合债券型二级基金、灵活配置型基金）构建仓位测算模型，以监控这类风险偏好相对较低的资金的权益资产暴露情况。 * **模型具体构建过程**： 1. **样本筛选**：从“固收+”基金中筛选合格样本。筛选门槛包括：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位在10%-30%之间[27]。 2. **数据加权**：对合格样本的仓位进行持股市值加权计算，得到市场平均仓位[27]。 3. **剔除处理**：以上测算均剔除不完全投资于A股的基金[28]。 3. **模型名称：公募基金风格仓位分析模型**[31] * **模型构建思路**：将公募基金的持仓股票按市值和成长/价值风格进行分类，计算基金在不同风格板块上的仓位分布，以分析其风格偏好和切换情况。 * **模型具体构建过程**： 1. **风格划分**：将股票划分为大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值六个风格板块。 2. **仓位计算**：基于主动偏股型基金的持仓数据，计算其资产配置在以上六个风格板块中的比例[31]。 3. **趋势分析**：通过比较不同时点的风格仓位，分析公募基金整体的风格动向。 4. **模型名称：公募基金行业仓位分析模型**[34] * **模型构建思路**：基于公募基金的持仓数据，计算其在不同行业（中信一级行业）上的配置比例，以监控主力资金在行业层面的流入流出和偏好变化。 * **模型具体构建过程**： 1. **行业分类**：采用中信一级行业分类标准。 2. **仓位计算**：从持股市值加权平均值来看，计算主动权益型基金在每个行业上的配置比例[34]。 3. **变化分析**：通过比较本周与上周的行业仓位，识别配置比例上调或下调较多的行业[34]。 5. **因子名称：主力/主动资金流因子**[49][50] * **因子构建思路**：根据同花顺对成交单的划分标准，将市场资金流分为特大单、大单、中单、小单，通过计算不同类别资金的净流入/流出额，构建反映主力资金和散户资金动向的因子。 * **因子具体构建过程**： 1. **资金划分标准**： * 特大单：成交量在20万股以上，或成交金额在100万元以上的成交单。 * 大单：成交量在6万股到20万股之间，或成交金额在30万到100万之间，或成交量占流通盘0.1%的成交单。 * 中单：成交量在1万股与6万股之间，或成交金额在5万到30万之间的成交单。 * 小单：成交量在1万股以下，或成交金额在5万元以下的成交单[49]。 2. **因子计算**：对于个股或行业，分别计算其特大单净流入额、大单净流入额、中单净流入额、小单净流入额。其中，主力资金流通常指特大单与大单的净流入之和；主动资金流（主买净额）是基于更细分的算法计算的主动买入净额[50]。 3. **衍生因子**：可进一步构建如“主力净流入&中小单净流出”、“主力净流出&中小单净流入”等复合因子，用于识别资金博弈的典型模式[50]。 模型的回测效果 *注：本报告为市场追踪周报，主要展示截至报告期（2025/12/5）的最新测算结果和近期变化，未提供长期历史回测的绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。以下为模型的最新输出值。* 1. **主动权益型基金仓位测算模型**，截至2025/12/5，主动权益型基金平均仓位约为88.59%。其中，普通股票型基金平均仓位约为91.61%（较上周下降0.21pct），偏股混合型基金平均仓位约为89.77%（较上周下降0.16pct），配置型基金平均仓位约为85.52%（较上周下降0.41pct）[24]。 2. **“固收+”基金仓位测算模型**，截至2025/12/5，“固收+”基金平均仓位约为23.16%，较上周下降0.20pct[24]。 3. **公募基金风格仓位分析模型**，截至2025/12/5，主动偏股型基金大盘成长仓位42.89%（较上周下降0.58pct），大盘价值仓位6.84%（较上周上升0.05pct），中盘成长仓位7.58%（较上周下降0.18pct），中盘价值仓位6%（较上周上升1.23pct），小盘成长仓位27.68%（较上周下降0.26pct），小盘价值仓位9.01%（较上周下降0.26pct）[31]。 因子的回测效果 *注：本报告展示了主力/主动资金流因子在报告期（2025/12/1-2025/12/5）内的具体数值，但未提供该因子在选股或择时上的长期有效性检验指标（如IC、IR、多空收益等）。以下为因子在当周的具体表现。* 1. **主力/主动资金流因子（个股层面）**： * **主力净流入&中小单净流出**的代表个股：天孚通信、京东方A、新易盛、宁德时代、TCL科技等[50]。 * **主力净流出&中小单净流入**的代表个股：香农芯创、蓝色光标、中兴通讯、东方财富、和而泰等[50]。 * **主动资金净买入**的代表个股：京东方A、天孚通信、紫金矿业、新易盛、TCL科技等[50]。 * **主动资金净卖出**的代表个股：贵州茅台、蓝色光标、三六零、多氟多、杰瑞股份等[50]。 * 具体各档资金净流入额TOP5及BTM5个股详见报告表3、表5[54][56]。 2. **主力/主动资金流因子（行业层面）**： * **主力净流入&中小单净流出**的代表行业：有色金属、煤炭、建材等[50]。 * **主力净流出&中小单净流入**的代表行业：计算机、基础化工、电子、传媒、医药等[50]。 * **主动资金净流入**居前的行业：通信、非银行金融、有色金属、家电、国防军工等[50]。 * **主动资金净流出**较多的行业：计算机、基础化工、传媒、医药、电力设备及新能源等[50]。 * 具体各档资金净流入额TOP5及BTM5行业详见报告表4、表6[55][57]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 11月沪深市场主要指数震荡下跌，科创50跌幅最大，上证50相对抗跌；31个申万一级行业中13个行业上涨，涨幅前5为综合、银行等，跌幅前5为计算机、汽车等 [1] - 2025年10月市场新增个人和机构投资者开户数在连续多月上涨后首次大幅下跌；私募证券投资基金市场延续温和修复态势，10月新备案规模环比回升，存续规模刷新近三年新高 [2] - 11月新发行基金65只，发行规模530.52亿元，权益类基金发行市场小幅降温；除商品型基金外，全类型基金均有不同幅度下跌，偏股型基金平均下跌幅度最大；不同风格基金市场表现分化严重，大盘价值风格相对抗跌 [3] - 11月主动权益基金加仓家用电器、有色金属和食品饮料，减仓国防军工、计算机和电子，整体仓位较上月上升2.12pct [4] - 11月ETF资金净流入1205.26亿元，较上月放缓；沪深300等宽基指数资金流出，黄金、港股科技等ETF资金净流入居前；部分ETF涨幅居前，部分ETF跌幅居前 [5] - 11月风险平价模型下跌0.14%，风险预算模型下跌0.34% [6] 根据相关目录分别进行总结 上月市场回顾 国内市场情况 - 11月沪深市场主要指数震荡下跌，科创50跌幅6.24%最大，上证50跌幅1.39%相对抗跌；31个申万一级行业中13个上涨，涨幅前5为综合、银行等，跌幅前5为计算机、汽车等；债券市场中债综合全价等指数下跌，中证转债指数下跌0.69%，商品市场南华商品指数上涨0.53% [14] - 2025年10月市场新增个人投资者开户230.26万户，机构投资者0.78万户，两者数量首次大幅下跌；私募证券投资基金10月新备案规模环比回升至429.20亿元，存续规模达22.05万亿元，刷新近三年新高 [21][22][25] 欧美及亚太市场情况 - 11月欧美及亚太市场主要指数涨跌不一，美股标普500上涨0.37%、道琼斯工业指数上涨0.32%、纳斯达克指数下跌1.51%；欧洲市场法国CAC40上涨0.02%、德国DAX下跌0.51%；亚太市场恒生指数下跌0.18%、日经225下跌4.12% [26] 市场估值情况 - 11月市场主要指数估值多数下调，科创50和创业板指等成长科技指数承压，中证1000指数市净率历史分位数跌幅显著 - 申万一级指数市盈率估值历史分位数最高的五个行业为银行、房地产等，银行处于高位，房地产达94.8%；较低的五个行业为非银金融、农林牧渔等，非银金融接近2013年以来历史最低点 [30] 公募基金整体情况 基金发行情况 - 11月新发行基金65只，发行规模530.52亿元，新发基金速度放缓；股票型基金发行31只，规模139.69亿元；混合型基金发行17只，规模125.77亿元；债券型基金发行8只，规模116.02亿元；FOF基金发行8只，规模145.05亿元；REITs基金发行1只，规模4.00亿元 - 11月主动权益型与被动权益型基金发行份额分别为132.67亿份和132.8亿份，环比双双回落，权益类基金发行市场小幅降温 [39] 基金市场收益情况 - 11月市场震荡下行，除商品型基金外，全类型基金均有不同幅度下跌，偏股型基金平均下跌2.43%幅度最大 - 不同风格基金市场表现分化严重，价值风格跑赢成长风格，大盘风格跑赢小盘风格，大盘价值风格相对抗跌，仅下跌0.45%，小盘成长和小盘平衡风格跌幅约3.38% - 不同规模偏股型公募基金中，5000万 - 1亿的迷你型基金平均跌幅最小，为2.26%，正收益占比13.22%；40亿 - 100亿的大型基金平均跌幅最大，为2.56%，正收益占比10.98% [3][42][47] 主动权益基金仓位情况 - 11月主动权益基金加仓幅度靠前的行业为家用电器、有色金属和食品饮料，减仓幅度靠前的行业为国防军工、计算机和电子 - 2025/11/28主动权益基金整体仓位是81.96%，较上月上升2.12pct [4][54][55] ETF基金情况 - 11月ETF资金净流入1205.26亿元，较上月放缓，其中跨境型ETF净流入548.92亿元，债券型ETF净流入178.84亿元，股票型ETF净流入130.17亿元；整体ETF市场日均成交额达4559.31亿元，日均成交量达1648.67亿份，日均换手率达7.94%，较10月减少1.72pct - 沪深300等多只宽基指数资金流出，黄金、港股科技、非银以及创新药等ETF资金净流入居前 - 日均成交活跃的标的中，标普生物科技ETF等涨幅居前，上涨3.2% - 8.6%；沙特ETF等跌幅居前，下跌8.1% - 9.0%；资金净流入靠前的有黄金ETF等，资金净流出靠前的有沪深300ETF易方达等 [5][58][62] 模型运行情况 - 选择股票、债券、商品、QDII四类资产构建4种大类资产配置模型，前两种为固定比例，后两种模型比例根据24个月数据月度调整 - 11月风险平价模型下跌0.14%，风险预算模型下跌0.34%；2015年以来，风险平价模型年化收益4.74%，最大回撤2.31%；风险预算模型年化收益4.90%，最大回撤9.80% - 下月模型资产配置权重不变，风险平价模型股票：债券：商品：QDII = 6%：66%：14%：14%；风险预算模型股票：债券：商品：QDII = 13%：48%：10%：30% [70][74][75]

根据提供的金融工程季度报告内容，该报告主要对公募基金的持仓进行监控和统计分析，并未涉及传统的量化投资模型（如多因子模型、风险模型）或量化因子的构建、测试与评价。报告的核心是描述性统计，而非预测性或解释性的量化模型/因子。 报告内容主要集中在以下几个方面，均属于监控指标而非量化模型/因子： 基金持仓监控指标与构建方式 1. **指标名称**：基金持股集中度[18] * **构建思路**：用于衡量基金经理持仓是集中还是分散的趋势[18] * **具体构建过程**：计算所有主动权益基金在某个截面时点（如季度末）的十大重仓股市值占其全部权益投资市值的比例，然后取该比例的中位数作为市场整体的持股集中度指标[18] 2. **指标名称**：基金经理群体持股一致性[18] * **构建思路**：用于衡量基金经理群体在选股上的观点是趋同还是分化[18] * **具体构建过程**：统计在某个截面时点上，所有主动权益基金持有的不同股票的总数量。持有股票数量越少，说明基金经理群体的持股一致性越高，分化度越低[18] 3. **指标名称**：行业主动增减仓[33][34] * **构建思路**：剥离行业涨跌带来的被动权重变化，反映基金经理主动调整行业配置的行为[33][34] * **具体构建过程**： 1. 获取上一个季报披露的行业配置权重 \(w_{t-1}\)[33][34] 2. 获取该行业在当前季度的涨跌幅 \(ind_{ret}\)（使用中信一级行业指数计算）[33][34] 3. 计算经涨跌幅调整后的上一季度行业权重：$$w_{t-1}^{{}^{\prime}}\;=\;w_{t-1}\;*\;(1\;+\;i n d_{r e t})$$[33][34] 4. 将所有行业的 \(w_{t-1}^{'}\) 进行截面归一化处理 5. 用当前季度的行业配置权重减去归一化后的调整权重，得到行业主动增减仓的百分比[33][34] 4. **指标名称**：个股主动加减仓市值[39][40] * **构建思路**：剥离个股价格涨跌带来的持股市值被动变化，反映基金经理对个股的主动交易行为[39][40] * **具体构建过程**： 1. 获取上一个季报披露的基金持有某只股票的市值 \(val_{t-1}\)[39][40] 2. 获取该个股在当前季度的涨跌幅 \(stk_{ret}\)[39][40] 3. 计算经涨跌幅调整后的上一季度持股市值：$$v a l_{t-1}^{\prime}\,=\,v a l_{t-1}\,*\,(1\,+\,s t k_{r e t})$$[39][40] 4. 用当前季度持有该股票的市值减去调整后的上一季度市值 \(val_{t-1}^{'}\)，得到个股主动加减仓的市值金额[39][40] 基金持仓监控指标的统计结果 1. **基金持股集中度**：2025年三季度为54.96%，上一期（2025年二季度）为52.46%[18] 2. **基金经理群体持股一致性**：2025年三季度总体持股数量为2377只，上一期（2025年二季度）为2507只[18] 3. **行业主动增减仓（2025年三季度）**： * 主动加仓最多的三个行业：通信（+2.93%）、计算机（+1.97%）、电子（+1.85%）[34] * 主动减仓最多的三个行业：银行（-1.77%）、家电（-1.14%）、国防军工（-0.79%）[34] 4. **个股主动加减仓市值（2025年三季度）**： * 主动加仓市值最多的三只股票：工业富联（+290亿元）、阿里巴巴-W（+162亿元）、中际旭创（+124亿元）[42] * 主动减仓市值最多的三只股票：胜宏科技（-142亿元）、美的集团（-91亿元）、小米集团-W（-87亿元）[42]

新上市ETF股票仓位概况 - 9月以来共有23只股票型ETF公告上市，平均股票仓位为23.75% [1] - 仓位最高的为易方达上证科创板综合增强策略ETF，仓位达69.33% [1] - 建信上证科创板200ETF、汇添富上证科创板人工智能ETF、汇添富中证金融科技主题ETF仓位居前，分别为54.12%、47.98%、40.87% [1] - 国联安中证A500红利低波ETF、鹏华科创板半导体材料设备主题ETF、华宝中证A500红利低波动ETF仓位均为0.00% [1] 新上市ETF募集规模与持有人结构 - 9月以来公告上市的ETF平均募集规模为5.80亿份 [2] - 富国国证机器人产业ETF募集份额最高，达23.44亿份 [2] - 国联安中证A500红利低波ETF、汇添富上证科创板人工智能ETF募集份额分别为12.47亿份和10.89亿份 [2] - 机构投资者持有份额平均占比为10.54% [2] - 国联安中证A500红利低波ETF机构持有比例最高，达98.93% [2] - 鹏华创业板综合ETF、富国上证科创板200ETF、易方达中证金融科技主题ETF机构持有比例较低，分别为1.52%、1.64%、1.70% [2] 近期成立ETF具体数据 - 易方达上证科创板综合增强策略ETF（代码588550）成立于2025年8月27日，募集规模6.75亿份，股票仓位69.33% [3] - 建信上证科创板200ETF（代码589820）成立于2025年8月27日，募集规模2.47亿份，股票仓位54.12% [3] - 汇添富上证科创板人工智能ETF（代码589560）成立于2025年8月25日，募集规模10.89亿份，股票仓位47.98% [3] - 易方达中证A500增强策略ETF（代码563600）成立于2025年9月10日，募集规模2.46亿份，股票仓位33.31% [2] - 富国上证科创板200ETF（代码589780）成立于2025年9月17日，募集规模4.23亿份，股票仓位24.83% [2]

量化模型与构建方式 1. 成交量模型 - 模型构建思路：基于市场成交量数据判断市场短期走势[8] - 模型具体构建过程：通过分析宽基指数的成交量变化情况，设定阈值判断市场中性信号[11] - 模型评价：短期有效的市场情绪指标 2. 低波动率模型 - 模型构建思路：利用市场波动率指标进行择时判断[11] - 模型具体构建过程：计算市场波动率指标，设定中性信号阈值[11] - 模型评价：风险控制型择时模型 3. 特征龙虎榜机构模型 - 模型构建思路：基于龙虎榜机构数据构建特征指标[11] - 模型具体构建过程：分析机构资金流向和交易行为，生成看多信号[11] - 模型评价：反映机构投资者情绪 4. 特征成交量模型 - 模型构建思路：构建特殊的成交量特征指标[11] - 模型具体构建过程：通过成交量异常变化模式识别，生成看空信号[11] - 模型评价：捕捉市场异常交易行为 5. 智能算法沪深300模型 - 模型构建思路：应用智能算法对沪深300指数进行择时[11] - 模型具体构建过程：采用机器学习算法分析多维度市场数据，输出中性信号[11] - 模型评价：基于人工智能的量化择时模型 6. 智能算法中证500模型 - 模型构建思路：应用智能算法对中证500指数进行择时[11] - 模型具体构建过程：采用机器学习算法分析多维度市场数据，输出看空信号[11] - 模型评价：基于人工智能的量化择时模型 7. 涨跌停模型 - 模型构建思路：通过涨跌停板数量分析市场情绪[12] - 模型具体构建过程：统计市场涨跌停股票数量及比例，判断中性信号[12] - 模型评价：反映市场极端情绪 8. 月历效应模型 - 模型构建思路：基于历史月历效应进行择时[12] - 模型具体构建过程：分析历史月份效应规律，输出中性信号[12] - 模型评价：基于季节性效应的择时模型 9. 长期动量模型 - 模型构建思路：利用长期动量效应进行市场判断[13] - 模型具体构建过程：计算长期价格动量指标，生成看多信号[13] - 模型评价：捕捉长期趋势的动量模型 10. A股综合兵器V3模型 - 模型构建思路：综合多因子进行市场综合判断[14] - 模型具体构建过程：整合多个择时模型信号，输出看空结论[14] - 模型评价：多因子综合择时体系 11. A股综合国证2000模型 - 模型构建思路：针对国证2000指数的综合择时模型[14] - 模型具体构建过程：结合多种技术指标，输出看空信号[14] - 模型评价：小盘股综合择时模型 12. 成交额倒波幅模型 - 模型构建思路：通过成交额与波动率关系进行港股择时[15] - 模型具体构建过程：分析成交额与波动率的倒置关系，生成看多信号[15] - 模型评价：港股市场特色择时指标 模型的回测效果 1. 成交量模型 - 信号状态：中性[11] - 覆盖指数：所有宽基指数[11] 2. 低波动率模型 - 信号状态：中性[11] 3. 特征龙虎榜机构模型 - 信号状态：看多[11] 4. 特征成交量模型 - 信号状态：看空[11] 5. 智能算法沪深300模型 - 信号状态：中性[11] 6. 智能算法中证500模型 - 信号状态：看空[11] 7. 涨跌停模型 - 信号状态：中性[12] 8. 月历效应模型 - 信号状态：中性[12] 9. 长期动量模型 - 信号状态：看多[13] 10. A股综合兵器V3模型 - 信号状态：看空[14] 11. A股综合国证2000模型 - 信号状态：看空[14] 12. 成交额倒波幅模型 - 信号状态：看多[15] 量化因子与构建方式 1. 形态学因子（杯柄形态） - 因子构建思路：基于技术分析中的杯柄形态识别[42] - 因子具体构建过程：识别价格走势中的杯柄形态模式，A点为起点，B点为杯底，C点为柄部突破点[46] - 因子评价：经典的技术分析形态因子 2. 形态学因子（双底形态） - 因子构建思路：基于技术分析中的双底形态识别[42] - 因子具体构建过程：识别W底形态，A点为左底，B点为中间高点，C点为右底突破点[50] - 因子评价：反转形态技术因子 3. 形态学因子（倒杯子形态） - 因子构建思路：基于技术分析中的倒杯子形态识别[59] - 因子具体构建过程：识别倒置的杯柄形态，A点为起点，C点为杯顶，E点为向下突破点[60] - 因子评价：负面技术形态预警因子 因子的回测效果 1. 杯柄形态因子 - 本周收益：-3.4%[42] - 相对上证综指超额收益：-2.22%[42] - 累计收益（2020年12月31日至今）：57.8%[42] - 相对上证综指累计超额收益：48.02%[42] 2. 双底形态因子 - 本周收益：1.94%[42] - 相对上证综指超额收益：0.41%[42] - 累计收益（2020年12月31日至今）：48.04%[42] - 相对上证综指累计超额收益：36.6%[42]

这是一份关于量化市场追踪周报的总结，报告主要描述了市场状况和资金流向，但并未详细阐述具体的量化模型或量化因子的构建过程、公式及回测效果。报告内容侧重于市场数据统计和描述性分析，而非模型或因子本身的构建与测试。因此，以下总结将主要基于报告中的描述性内容进行归纳。 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：主动权益基金仓位测算模型[22][25] **模型构建思路**：通过分析公募基金的持仓数据，估算其股票仓位水平，以反映市场情绪和配置动向。 **模型具体构建过程**：模型筛选合格样本基金（成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位大于60%），并采用持股市值加权的方法计算平均仓位。其核心计算公式为估算的仓位水平，但报告中未提供具体的数学公式。 **模型评价**：该模型是监测公募基金市场行为和市场情绪的重要工具。 2. **模型名称**：主力/主动资金流划分模型[51] **模型构建思路**：根据同花顺的资金划分标准，将市场资金按成交单的大小和金额进行分类，以分析不同资金类型的流向。 **模型具体构建过程**：模型依据成交量和成交金额对资金进行划分： - 特大单：成交量 ≥ 20万股 或 成交金额 ≥ 100万元 - 大单：6万股 ≤ 成交量 < 20万股 或 30万元 ≤ 成交金额 < 100万元 或 成交量占流通盘 ≥ 0.1% - 中单：1万股 ≤ 成交量 < 6万股 或 5万元 ≤ 成交金额 < 30万元 - 小单：成交量 < 1万股 或 成交金额 < 5万元 **模型评价**：该模型提供了分析市场资金结构和主力动向的框架。 模型的回测效果 （报告中未提供相关模型的回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。） 量化因子与构建方式 （报告中未涉及基于个股或组合特征构建的量化因子，如价值、动量、质量等因子。） 因子的回测效果 （报告中未提供任何量化因子的回测绩效指标，如IC值、IR值、因子收益率等。）

基金业绩表现 - 2025年上半年基金利润1.02亿元，加权平均基金份额本期利润0.2977元，基金净值增长率为9.75% [2] - 近三个月复权单位净值增长率21.65%（同类排名34/82），近半年21.06%（同类排名33/82），近一年33.26%（同类排名30/80），近三年18.58%（同类排名23/57） [5] - 基金经理管理的7只基金近一年均为正收益，其中大成产业趋势混合A近一年复权单位净值增长率达51.1%，大成新锐产业混合A为30.99% [2] 基金规模与持仓结构 - 截至2025年上半年末基金规模10亿元，持有人共计6.65万户，合计持有2.87亿份 [33][36] - 机构持有份额占比2.33%，个人投资者占比97.67%，管理人员工持有67.26万份（占比0.23%） [36] - 近三年平均股票仓位90.75%（同类平均84.87%），2023年末最高仓位94.26%，2019年一季度末最低80.75% [31] 投资组合特征 - 前十大重仓股集中度长期超过60%，重仓股包括山东黄金、赛轮轮胎、广晟有色、中金黄金、昊华科技、紫金矿业、华泰证券、云铝股份、中国铝业、兴业银锡 [42] - 最新持股加权市盈率（TTM）15.4倍（同类均值-1056.23倍），市净率（LF）2.08倍（同类均值1.55倍），市销率（TTM）1.36倍（同类均值1.15倍） [11] - 最近半年换手率99.57%，持续3年低于同类均值 [39] 风险收益指标 - 近三年夏普比率0.3762（同类排名17/57），近三年最大回撤28.35%（同类排名37/57） [26][28] - 单季度最大回撤出现在2022年一季度，为21.18% [28] 基本面指标 - 持有股票加权营业收入同比增长率（TTM）0.07%，加权净利润同比增长率（TTM）0.23%，加权年化净资产收益率0.14% [19] 投资策略展望 - 基金管理人认为上半年国内经济展现较好韧性，市场稳步抬升，预计未来在供给端政策调整和需求端政策发力后市场仍有较好表现 [2]

基金业绩表现 - 2025年上半年基金利润57.15万元，加权平均基金份额本期利润0.0134元，基金净值增长率1.45% [3] - 近三个月复权单位净值增长率24.82%，同类排名279/880；近半年增长率22.22%，排名286/880；近一年增长率41.75%，排名399/880；近三年增长率-10.83%，排名696/872 [6] - 近三年夏普比率-0.2684，同类排名701/875 [26] - 近三年最大回撤47.46%，同类排名110/861，2022年一季度单季度最大回撤25.8% [28] 基金规模与持仓 - 截至2025年上半年末基金规模3938.66万元 [3][32] - 持有人共计3387户，合计持有4238万份，机构持有占比80.39%，个人投资者占比19.61% [35] - 近三年平均股票仓位81.21%（同类平均80.43%），2021年上半年最高仓位93.99%，2023年末最低仓位64.52% [31] - 十大重仓股包括中际旭创、有友食品、华友钴业、花园生物、光环新网、焦点科技、先导智能、云图控股、川环科技、金博股份 [40] 估值水平 - 持股加权市盈率（TTM）40.28倍（同类均值15.75倍），加权市净率（LF）2.59倍（同类均值2.52倍），加权市销率（TTM）2.23倍（同类均值2.16倍） [11] - 三项估值指标均显著高于同类平均水平 [11] 成长性指标 - 持有股票加权营业收入同比增长率（TTM）0.05%，加权净利润同比增长率（TTM）0.06%，加权年化净资产收益率0.06% [18] 操作特征 - 最近半年换手率1706.22%，持续5年高于同类均值 [38] - 基金属于灵活配置型，当前单位净值1.163元（截至9月2日） [3] 投资策略展望 - 预计下半年市场延续韧性表现，呈现震荡向上态势，重点关注科技成长板块的进攻性机会 [3] - 关税扰动因素减弱，国内基本面将成为影响市场表现的主要因素 [3]

主动权益类基金仓位水平 - 主动权益类基金测算仓位突破90% 为2021年3月以来最高水平 [1] - 普通股票型基金平均仓位达91.94% 较前周上升1.16个百分点 [1] - 偏股混合型基金平均仓位达90.39% 较前周上升1.53个百分点 [1] 基金行业配置变动 - 基金加仓通信行业 [1] - 基金加仓有色金属行业 [1] - 基金加仓房地产行业 [1] - 基金加仓电子行业 [1] - 基金加仓食品饮料行业 [1] - 基金减仓汽车行业 [1] - 基金减仓计算机行业 [1] - 基金减仓基础化工行业 [1]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周A股市场持续上升，上证指数稳定在3600点之上，两市周度日均成交额较上周减少，融资融券余额突破2万亿且呈上升趋势，市场杠杆资金参与度活跃，投资者风险偏好较高；动量因子和盈利因子涨幅居前，市值因子跌幅较大；股指期货中IM基差升水，IH基差贴水；建议关注国产算力产业链、AI应用端以及消费复苏板块，在指数回调后关注左侧布局机会 [1][10][13] 根据相关目录分别进行总结 本周市场回顾 行业指数 本周有色金属、机械和国防军工等板块涨幅居前，综合金融和非银行金融板块交易活跃度大幅降低；上周涨幅较优的医药板块本周回调，上周跌幅较大的煤炭、有色金属板块本周大幅反弹；大部分行业板块成交额占比近四周新低，投资者应注意行业板块拥挤度风险 [10] 市场风格 本周五类中信风格指数均上涨，周期风格涨幅领先，成长风格周度成交额占比提升至近四周最高值，消费风格涨幅最小且成交额占比小幅下降，稳定和金融风格成交额占比均降至近四周最低水平；主要宽基指数均上涨，小盘股超额收益显著 [12] 主动权益基金 不同主题赛道中本周表现优异的基金 以TMT、金融地产、消费、医药、制造和周期六个板块为基准，筛选出单赛道和双赛道中本周表现优异的基金，如周期赛道的前海开源沪港深核心资源A、消费赛道的汇添富消费升级A等 [17][18] 不同策略分类中表现优异的基金 将基金分为深度低估、高成长、高质量等类型，统计出本周不同类型基金中表现优异的基金，如深度低估策略的华夏磐锐一年定开A、高成长策略的民生加银前沿科技等 [19][20] 指数增强型基金 本周指数增强基金的超额收益分布 沪深300、中证500、中证A500、创业板、科创创业50指数增强基金超额收益均值为正，中证1000、中证2000指数增强基金超额收益均值为负；中性对冲基金和量化多头基金绝对收益均值为正 [23][24] 本期债券基金选品 中长债基金池 根据基金规模、收益风险指标等筛选出中长债基金池，如博时双季乐六个月持有A、农银汇理悦利等 [38][39] 短债基金池 筛选出短债基金池，如上银慧享利30天滚动中短债A、浦银安盛稳鑫120天滚动中短债A等 [39] 本周基金高频仓位探测 最近一周主动权益基金大幅加仓机械和计算机行业，大幅减仓电子、银行和汽车行业；最近一个月通信、银行和非银行金融行业仓位明显增加，食品饮料行业仓位明显减少 [3][40] 本周美元债基金周度跟踪 对关注的美元债基金进行周度跟踪，如华安全球美元收益A美元现汇、华安全球美元票息A美元现汇等，展示了基金规模、区间收益、近三年最大回撤和申购赎回状态 [44][45]