策略观点 - 市场大方向或仍处在牛市中，短期或进入宽幅震荡阶段 [4] - 当前市场最大回撤为4.01%，未超过历史水平 [4] - 短期关注防御及消费，中期关注TMT和先进制造 [4] 金工量化 - 动量因子本周获取正收益0.43%，市场表现为动量效应 [5] - Beta因子、市值因子、非线性市值因子分别获取负收益-1.50%、-0.91%、-0.54%，市场表现为小市值风格 [5] - 大宗交易组合相对中证全指获得超额收益1.56% [5] 固收可转债 - 本周中证转债指数涨跌幅为-2.3%，中证全指变动为-3.5% [5] - 2025年以来，中证转债涨跌幅为+14.4%，中证全指数涨跌幅为+19.0%，转债市场表现逊于权益市场 [5] - 长期看转债依然是相对优质资产，但当前估值水平整体较高 [5] 有色金属（铜） - 本周全球三大交易所电解铜库存创近5年同期新高 [8] - 自由港削减2025-2026年铜产量，导致供给后续维持紧张 [8] - 10-12月空调排产环比持续改善，电网、空调等下游需求Q4环比回升，铜价后续有望上行 [8] 石油化工 - 地缘缓和叠加供需担忧驱动油价下跌，IEA再度下调原油需求预期，油价短期或持续承压 [8] - “三桶油”油价下行期业绩韧性凸显，体现穿越周期属性 [8] - 25年冬季或将迎来极寒天气，冷冬预期下天然气消费有望持续修复，“三桶油”天然气量价具备韧性 [8] 基础化工 - 六氟磷酸锂价格上涨的核心驱动力源于强劲的需求复苏与供给端的紧张格局 [9] - 下游电解液和电池制造商需求显著回暖，上游生产商普遍满产，供应增幅较小 [9] 房地产服务 - 金茂服务关联方中国金茂1-9月全口径销售额807亿元，同比+27%，销售排名提升至行业第8 [9] - 1-9月中国金茂拿地价值排名行业第6，为金茂服务提供充足的物管项目 [9]

根据研报内容，以下是关于量化模型、量化因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：PB-ROE-50 组合**[2][24] **模型构建思路：** 基于市净率（PB）和净资产收益率（ROE）这两个基本面指标进行选股，旨在寻找估值合理且盈利能力强的公司[24] **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该组合的具体构建步骤和筛选标准，仅提及组合名称和其跟踪表现[24][25] 2. **模型名称：机构调研组合**[3][26] **模型构建思路：** 基于机构调研行为构建选股策略，包括公募调研选股策略和私募调研跟踪策略，认为机构的调研活动蕴含了选股信息[3][26] **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该组合的具体构建步骤和筛选标准[26][27] 3. **模型名称：大宗交易组合**[3][30] **模型构建思路：** 基于大宗交易事件，通过统计分析发现“大宗交易成交金额比率”越高、“6日成交金额波动率”越低的股票后续表现更佳，依据“高成交、低波动”原则构建组合[30] **模型具体构建过程：** 采用月频调仓方式构造大宗交易组合，具体构建方法可参考2023年8月5日的报告《提炼大宗交易背后蕴含的超额信息——量化选股系列报告之十一》[30] 4. **模型名称：定向增发组合**[3][36] **模型构建思路：** 基于定向增发事件，以股东大会公告日为时间节点，挖掘定向增发事件带来的投资机会[36] **模型具体构建过程：** 在构建组合时综合考虑了市值因素、调仓周期以及对仓位的控制，具体构建方法可参考2023年11月26日的报告《多角度解析定向增发中的投资机会——量化选股系列报告之十二》[36] 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50 组合**[25] 本周超越基准收益率（中证500）：0.15% 本周超越基准收益率（中证800）：-1.50% 本周超越基准收益率（全市场）：-2.52% 今年以来超额收益率（中证500）：3.60% 今年以来超额收益率（中证800）：15.72% 今年以来超额收益率（全市场）：20.48% 本周绝对收益率（中证500）：-5.02% 本周绝对收益率（中证800）：-4.48% 本周绝对收益率（全市场）：-5.90% 今年以来绝对收益率（中证500）：26.95% 今年以来绝对收益率（中证800）：35.06% 今年以来绝对收益率（全市场）：43.36% 2. **机构调研组合**[27] **公募调研选股策略：** 本周超越基准收益率（中证800）：-0.94% 今年以来超额收益率（中证800）：11.01% 本周绝对收益率：-3.93% 今年以来绝对收益率：29.56% **私募调研跟踪策略：** 本周超越基准收益率（中证800）：-4.83% 今年以来超额收益率（中证800）：13.95% 本周绝对收益率：-7.71% 今年以来绝对收益率：33.00% 3. **大宗交易组合**[31] 本周超越基准收益率（中证全指）：1.56% 今年以来超额收益率（中证全指）：33.14% 本周绝对收益率：-1.96% 今年以来绝对收益率：58.41% 4. **定向增发组合**[37] 本周超越基准收益率（中证全指）：1.86% 今年以来超额收益率（中证全指）：-3.31% 本周绝对收益率：-1.67% 今年以来绝对收益率：15.04% 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动量因子**[1][18] **因子构建思路：** 捕捉股票价格的趋势效应[1] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 2. **因子名称：Beta 因子**[1][18] **因子构建思路：** 衡量股票相对于市场的系统性风险[1] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 3. **因子名称：市值因子**[1][18] **因子构建思路：** 反映公司规模大小对收益的影响[1] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式，但提及了“对数市值因子”[13][15][17] 4. **因子名称：非线性市值因子**[1][18] **因子构建思路：** 捕捉市值与收益之间的非线性关系[1] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 5. **因子名称：5日成交量的标准差**[12][13] **因子构建思路：** 衡量近期成交量波动程度[12] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 6. **因子名称：下行波动率占比**[12][14][16] **因子构建思路：** 衡量下行风险相对于总波动的比例[12][14][16] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 7. **因子名称：成交量的5日指数移动平均**[12][14] **因子构建思路：** 使用指数移动平均平滑近期成交量，反映成交量趋势[12][14] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 8. **因子名称：市盈率TTM倒数**[12][14][16] **因子构建思路：** 估值因子，市盈率的倒数，也称为盈利收益率[12][14][16] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 9. **因子名称：日内波动率与成交金额的相关性**[12][14][16] **因子构建思路：** 捕捉价格波动与成交金额之间的关系[12][14][16] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 10. **因子名称：市净率因子 (BP因子)**[12][14][16][22] **因子构建思路：** 估值因子，衡量股价与每股净资产的关系[12][14][16][22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 11. **因子名称：市盈率因子**[12][14][16] **因子构建思路：** 估值因子，衡量股价与每股收益的关系[12][14][16] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 12. **因子名称：EPT TM分位点**[13][15][17] **因子构建思路：** 估值因子，可能为盈利价格比在一定时期内的分位数[13][15][17] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 13. **因子名称：市销率TTM倒数**[13][15][17] **因子构建思路：** 估值因子，市销率的倒数[13][15][17] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 14. **因子名称：5日反转**[12][14][16] **因子构建思路：** 短期反转效应，近期表现差的股票未来可能反弹[12][14][16] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 15. **因子名称：5日平均换手率**[14][15] **因子构建思路：** 流动性因子，衡量近期股票交易活跃度[14][15] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 16. **因子名称：净资产增长率因子**[22] **因子构建思路：** 基本面因子，反映公司净资产的增长情况[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 17. **因子名称：净利润增长率因子**[22] **因子构建思路：** 基本面因子，反映公司净利润的增长情况[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 18. **因子名称：每股净资产因子**[22] **因子构建思路：** 基本面因子，反映公司的账面价值[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 19. **因子名称：每股经营利润TTM因子**[22] **因子构建思路：** 基本面因子，反映公司持续经营业务的盈利能力[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 20. **因子名称：EP因子**[22] **因子构建思路：** 估值因子，盈利价格比[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 21. **因子名称：残差波动率因子**[22] **因子构建思路：** 风险因子，衡量无法被市场因素解释的特有波动[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 22. **因子名称：流动性因子**[22] **因子构建思路：** 衡量股票的变现能力[22] **因子具体构建过程：** 报告未提供具体构建公式 因子的回测效果 *注：报告提供了大量因子在不同股票池和不同时间窗口的表现数据[13][15][17][18][22][23]，由于因子数量众多且指标值列表庞大，此处不逐一罗列每个因子在所有指标下的具体数值。回测效果的具体数值请参考原报告中的对应图表（图1, 图2, 图3, 图4, 图5及相应表格）[13][15][17][20][23]。报告中因子表现的指标主要包括最近1周收益、最近1个月收益、最近1年收益、最近10年收益以及净值曲线等[13][15][17]。*

中证2000增强ETF表现 - 中证2000增强ETF(159552)年内累计涨幅达53.95% [1] - 较基准指数超额收益达21.74% [1] - 年初以来累计净流入超11.5亿元 [1] - 年内规模增长7871.11%至13亿元创历史新高 [1] 中小盘股配置价值支撑因素 - 市场风险偏好持续走高使成长弹性强的中小盘股成为焦点 [3] - 整体估值未达历史高位 相对价值和成长溢价逻辑存在空间 [3] - 量化增强策略有效应对波动并持续创造超额收益 [3] - 招商基金1000ETF增强(159680)和中证2000增强ETF(159552)成立以来季季跑赢基准 [3] 资金流动与市场环境 - 相关ETF资金持续净流入且规模领先流动性充裕 [3] - 美联储Q3降息预期可能为成长风格提供宽松环境 [3]

CPI趋势分析 - 7月CPI环比上涨0.4%，扭转6月下降0.1%的趋势，服务价格环比上涨0.6%成为主要驱动力 [2] - 2025年1-6月CPI环比波动：1月-0.1%、2月-0.2%、3-5月+0.1%、6月-0.1%，7月增速扩大预示政策刺激下或进入温和通胀期 [2] - 2015-2024年CPI上升期特征：连续3个月及以上环比增速上行，伴随经济复苏、需求增加及政策刺激，如2016年3月至2017年1月食品价格驱动通胀转正 [2] - 通胀下降期特征：连续3个月环比增速下行，如2015年、2023年内需不足导致通缩，2024年下半年CPI同比仍低位显示复苏不稳 [3] 行业板块影响 - CPI上升期行业逻辑：必需消费品（需求刚性提价能力强）、上游资源（通胀预期弹性大）、金融（利率敏感型）表现占优 [4] - CPI下降期行业逻辑：防御性板块（抗周期性强）、成长板块（流动性宽松预期）、能源及公用事业（政策支持）相对受益 [4] - 历史案例：2016年供给侧改革推动建材（+45.92%）、建筑装饰（+43.11%）、食品饮料（+42.94%）领涨，传媒（-0.86%）垫底 [7] 市值风格表现 - 三次CPI上升期小市值占优：2016年沪深300涨19.99% vs 中证2000涨31.56% [7]；2021年沪深300跌12.08% vs 中证2000涨18.85% [11] - 例外情况：2019年CPI上升期市值风格均衡，沪深300涨25.06% vs 中证2000涨28.04%，电子（+93.89%）、计算机（+58.06%）领涨 [9] - 当前市场特征：中证2000创8年新高，科创综指近1年涨60%，显示"慢牛"实为小市值结构性行情而非普涨 [12] 历史阶段特征 | 时间段 | CPI趋势 | 变动区间 | 关键驱动因素 | |--------|---------|----------|--------------| | 2016.03-2017.02 | 上升期 | 2.3%→2.5% | 供给侧改革 [5] | | 2019.02-2020.01 | 上升期 | 1.5%→5.4% | 非洲猪瘟冲击食品价格 [5] | | 2021.01-2022.02 | 上升期 | -0.5%→2.3% | 疫后复苏+全球通胀传导 [5] |

策略观点 - 国内市场整体表现较好，未来有望延续强势表现，主要受内外利好因素推动 [5] - 外部因素：美国劳动力市场疲弱，7月非农数据低于预期且前两月数据大幅下修，市场对美联储9月降息预期显著升温，海外流动性有望边际改善 [5] - 内部因素：国内政策积极发力，基本面保持韧性，对国内资产价格形成支撑 [5] 量化与市场风格 - 本周市场表现为小市值风格，市值因子获取负收益-0.58%，动量因子获取正收益0.70%，盈利因子和Beta因子分别获取正收益0.34%、0.28% [5] - 大宗交易组合相对中证全指获得超额收益3.61%，再创历史新高 [5] 稀土行业 - 轻稀土供给端增量有限，2025年包钢稀土精矿产量预计增加3.4%，叠加中重稀土出口管制及钨第一批配额同比下降6.45%等因素 [5][6] - 2025年第一批稀土开采指标配额暂未公布，行业供应端增量受限 [5] 铜行业 - LME+COMEX铜库存合计值创2018年10月以来新高，美国与非美地区库存套利逻辑结束 [6] - 国内线缆开工率低于去年同期，8-10月空调排产同比下降，铜价短期震荡，但矿端、废铜后续维持紧张，Q4需求回升后铜价有望上行 [6] 农林牧渔行业 - 8月8日全国外三元生猪均价为13.71元/kg，周环比下跌4.33%，15公斤仔猪均价30.4元/公斤，周环比下跌1.65% [6] - 商品猪出栏均重为127.8kg，周环比下跌0.18kg，全国冻品库容率为14.6%，环比上升0.06pct，行业延续去库趋势，供强需弱导致猪价跌破14元/公斤 [6] 公司业绩 - 常熟银行2025年上半年营收61亿，同比增长10.1%，归母净利润20亿，同比增长13.5%，净息差降幅环比收窄，不良率维持低位 [7] - 华虹半导体2Q25收入5.66亿美元，YoY +18.3%，QoQ +4.6%，12英寸收入占比59%，YoY +43.2%，QoQ +7.7% [7]

量化市场跟踪 - 全市场股票池动量因子获取正收益0.70% 盈利因子和Beta因子分别获取正收益0.34%和0.28% 市值因子表现负收益-0.58%体现小市值风格 [4] 单因子表现 - 沪深300股票池中单季度营业利润同比增长率因子表现最佳(1.25%) 单季度ROE同比因子(1.07%)和早盘收益因子(0.95%)表现突出 6日成交金额标准差(-0.91%)和标准化预期外收入(-0.89%)表现较差 [5] - 中证500股票池早盘后收益因子(1.24%)和5日成交量标准差(1.05%)表现优异 ROE稳定性(-0.96%)和5分钟收益率偏度(-0.84%)表现弱势 [5] - 流动性1500股票池对数市值因子(1.56%)和单季度净利润同比增长率(1.21%)领先 毛利率TTM(-1.20%)和5日平均换手率(-1.15%)表现不佳 [5] 因子行业内表现 - 基本面因子在公用事业和休闲服务行业表现一致 净资产增长率因子和净利润增长率因子获得正收益 [6] - 估值类因子中BP因子在建筑材料、银行、传媒行业正收益明显 EP因子在煤炭行业表现突出 [6] - 残差波动率因子和流动性因子在国防军工、石油石化、汽车行业表现一致 煤炭和银行行业呈现大市值风格 [6] 组合跟踪表现 - PB-ROE-50组合在全市场股票池获得超额收益1.43% 中证800股票池超额收益0.44% 中证500股票池超额收益-0.40% [7] - 公募调研选股策略相对中证800获得超额收益3.21% 私募调研跟踪策略超额收益0.16% [8] - 大宗交易组合相对中证全指获得超额收益3.61% [9] - 定向增发组合相对中证全指获得超额收益0.77% [10]

大小盘风格轮动月度策略 - 7月底量化模型最新信号为0.5，继续指向小盘风格，建议8月继续超配小盘风格 [1] - 历史上8月小盘略占优，结合日历效应，8月大概率小市值风格占优 [1] - 当前市值因子估值价差为1.1，距离历史顶部区域1.7~2.6仍有距离，中长期不拥挤，继续看好小盘 [1] - 本年以来大小盘风格轮动策略收益15.74%，等权基准收益11.79%，超额收益3.95% [1] - 纯量化模型收益16.89%，相对基准超额收益5.09% [1] 价值成长风格轮动月度策略 - 月度量化模型信号为-0.33，指向价值风格，建议8月切换为超配价值风格 [2] - 历史8月价值相对占优，结合日历效应，8月大概率价值风格占优 [2] - 本年以来价值成长风格轮动策略收益11.11%，等权基准收益3.23%，超额收益7.63% [2] 风格因子表现跟踪 - 8个大类因子中，本月波动率、价值因子正向收益较高，流动性、动量因子负向收益较高 [2] - 本年波动率、质量因子正向收益较高，流动性、大市值因子负向收益较高 [2] - 24个风格因子中，本月贝塔、投资质量、动量因子正向收益较高，残差波动、中市值、长期反转因子负向收益较高 [2] - 本年贝塔、分析师情绪、动量因子正向收益较高，大市值、中市值、残差波动因子负向收益较高 [2] 因子协方差矩阵更新 - 股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心，利用多因子模型可拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵的结合 [3] - 更新了最新一期（2025/07/31）的因子协方差矩阵 [3]

市场表现 - 中小盘持续走强 1000ETF增强(159680)和中证2000增强ETF(159552)分别上涨0.98%和1.36% 盘中最高涨幅分别达1.20%和1.70% [1] - 两只ETF年内表现突出 1000ETF增强(159680)年内上涨19.89% 中证2000增强ETF(159552)年内上涨37.38% 联袂冲击历史新高 [1] - Wind Level2行情显示两只ETF双双录得净流入 [1] 市场展望 - 外部环境不确定性较高 市场信心可能出现反复 小市值风格上半年持续强势导致市值风格风险加大 [1] - 美联储三季度降息预期对成长风格形成利好 提供更宽松货币环境和资金支持 推动成长风格资产表现 [1] - 当前小市值风格处于相对高位 需警惕回调风险 [1]

量化市场跟踪 - 本周全市场股票池中Beta因子和估值因子分别获取正收益0.48%和0.26%，市值因子和盈利因子分别获取负收益-0.24%和-0.42%，市场表现为小市值风格 [2] - 动量因子获取负收益-0.44%，市场表现为反转风格 [2] 单因子表现 - 沪深300股票池中表现较好的因子包括单季度净利润同比增长率(1.83%)、单季度营业利润同比增长率(1.75%)、净利润率TTM(1.52%)，表现较差的因子包括早盘后收益因子(-1.76%)、动量弹簧因子(-1.73%)、成交量的5日指数移动平均(-1.49%) [3] - 中证500股票池中表现较好的因子包括市净率因子(2.57%)、下行波动率占比(2.07%)、市销率TTM倒数(1.33%)，表现较差的因子包括动量弹簧因子(-1.23%)、单季度总资产毛利率(-1.22%)、总资产毛利率TTM(-1.16%) [3] - 流动性1500股票池中表现较好的因子包括下行波动率占比(0.74%)、净利润断层(0.49%)、单季度ROE同比(0.46%)，表现较差的因子包括ROA稳定性(-1.43%)、早盘后收益因子(-1.38%)、动量调整大单(-1.35%) [3] 因子行业内表现 - 基本面因子在交通运输行业正收益较为一致，包括净资产增长率因子、净利润增长率因子、每股净资产因子和每股经营利润TTM因子 [4] - 估值类因子中BP因子在房地产行业正收益明显 [4] - 残差波动率因子和流动性因子在有色金属行业正收益明显 [4] - 市值风格上本周多数行业表现为小市值风格 [4] PB-ROE-50组合跟踪 - 本周PB-ROE-50组合在全市场股票池中获取正超额收益0.92%，在中证500股票池中获得超额收益-0.56%，在中证800股票池中获得超额收益-0.38% [5] 机构调研组合跟踪 - 本周公募调研选股策略相对中证800获得超额收益0.80%，私募调研跟踪策略相对中证800获得超额收益1.21% [6] 大宗交易组合跟踪 - 本周大宗交易组合相对中证全指获得超额收益1.22% [7] 定向增发组合跟踪 - 本周定向增发组合相对中证全指获得超额收益0.05% [8]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **单季度净利润同比增长率因子** - 构建思路：反映公司短期盈利能力的增长情况[12] - 具体构建：计算单季度净利润同比变化率，公式为： $$ \text{单季度净利润同比增长率} = \frac{\text{本期净利润} - \text{去年同期净利润}}{\text{去年同期净利润}} $$ - 评价：对沪深300股票池近期表现敏感[13] 2. **市净率因子（PB）** - 构建思路：衡量股价与净资产的比值关系[14] - 具体构建： $$ \text{市净率} = \frac{\text{股票价格}}{\text{每股净资产}} $$ - 评价：在中证500股票池中表现突出[15] 3. **下行波动率占比因子** - 构建思路：捕捉股价下跌时的风险特征[16] - 具体构建：计算收益率下行区间的波动率占总波动率的比例[17] - 评价：在多股票池中稳定性较强[17] 4. **动量弹簧因子** - 构建思路：结合动量效应与均值回复特性[12] - 具体构建：通过标准化处理过去N日收益率与波动率的比值[13] - 评价：近期在沪深300中表现较差[13] 5. **大宗交易组合核心因子** - 构建思路：基于"高成交金额比率+低波动"原则[29] - 具体构建： - 大宗交易成交金额比率 = 大宗交易金额 / 总成交金额 - 6日成交金额波动率 = STD(近6日成交金额)[29] - 评价：事件驱动型因子有效性显著[29] 量化模型与构建方式 1. **PB-ROE-50模型** - 构建思路：结合估值与盈利能力的平衡策略[23] - 具体构建： 1) 在全市场筛选PB分位数最低的股票 2) 在低PB股票中选取ROE最高的50只[24] - 评价：长期超额收益稳定[24] 2. **机构调研组合模型** - 构建思路：利用机构调研行为中的信息优势[25] - 具体构建： - 公募调研选股：跟踪高频调研标的 - 私募调研跟踪：分析调研后股价反应[26] - 评价：私募策略超额更显著[26] 3. **定向增发事件驱动模型** - 构建思路：捕捉定增公告后的股价反应[35] - 具体构建： 1) 以股东大会公告日为事件节点 2) 结合市值因子控制风险[35] - 评价：受政策影响较大[35] 因子回测效果 | 因子名称 | 沪深300(1周) | 中证500(1周) | 流动性1500(1周) | 10年净值 | |--------------------------|--------------|--------------|------------------|----------| | 单季度净利润同比增长率 | 1.83%[13] | 0.88%[15] | 0.05%[17] | 83.5%[15]| | 市净率因子 | 0.81%[13] | 2.57%[15] | 0.08%[17] | 69.64%[15]| | 下行波动率占比 | 1.21%[13] | 2.07%[15] | 0.74%[17] | 148.35%[15]| | 动量弹簧因子 | -1.73%[13] | -1.23%[15] | -0.99%[17] | 65.53%[13]| 模型回测效果 | 模型名称 | 本周超额收益 | 年内超额收益 | 绝对收益 | |--------------------|--------------|--------------|----------| | PB-ROE-50(全市场) | 0.92%[24] | 9.28%[24] | 16.07%[24]| | 公募调研策略 | 0.80%[26] | 2.86%[26] | 5.80%[26]| | 大宗交易组合 | 1.22%[30] | 25.89%[30] | 33.71%[30]| | 定向增发组合 | 0.05%[36] | 8.72%[36] | 15.48%[36]|