报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 上周确认宏观流动性边际收敛预估，后续基本假设为盈利平稳、宏观流动性收敛、风险偏好下降，股债性价比偏向债券，权益风格偏向价值，主推长债加价值类权益资产，本周推荐上证50指数（仓位80%）、30年国债ETF（仓位20%） [8][24] 各部分总结 国家资产负债表分析 - 负债端：2025年10月实体部门负债增速8.6%，前值8.8%，预计11月降至8.5%，年底降至8.3%；金融部门上周资金面收敛，11月资金面高点或在6日，后续宏观流动性收敛概率高；政府工作报告表明稳定宏观杠杆率方向不变，大规模化债有利提升预期，央行报告强化判断 [2][17] - 财政政策：上周政府债净增4761亿元，高于计划，下周计划净增2283亿元；10月末政府负债增速13.9%，前值14.5%，预计11月降至13.0%，年底维持该水平 [3][18] - 货币政策：上周资金成交量降、价格升、期限利差微降，资金面收敛；一年期国债收益率周末收至1.41%，预计下沿1.3%，中枢1.4%；十年国债和一年国债期限利差微降至40个基点；预计十年和三十年国债收益率波动区间分别为1.6%-1.9%和1.8%-2.3% [3][18] - 资产端：10月物量数据较9月走弱，关注经济企稳上行时机；两会定2025年实际经济增速目标5%左右，名义增速目标4.9%，需确认是否成未来1 - 2年中枢目标 [4][19] 股债性价比和股债风格 - 2025年展望：资产端实际GDP增速4 - 5%窄幅波动，负债端实体部门负债增速下行向名义经济增速靠拢，货币配合财政震荡中性；2011年起中国潜在经济增速下行，2016年确认并提出三大政策目标，2023年配置时代开启；股债性价比偏向债券，股票配置红利加成长，债券配置久期加信用下沉，交易抓大缩表周期下的波段扩表 [20] - 上周情况：资金面收敛，股熊债平，权益价值占优，股债性价比小幅偏向债券；十债收益率稳定在1.81%，一债收益率上行1个基点至1.41%，期限利差微降至40个基点，30年国债收益率下行1个基点至2.15%；宽基轮动策略全周跑赢沪深300指数1.1pct，2024年7月建仓以来累计跑输-6.62pct，最大回撤12.1% [6][21] - 其他情况：2025年两会后坚定资产负债表两端判断，年内两次实体部门扩表，中后期资金面配合弱但风险偏好提升；美国情况似2001年互联网泡沫破裂，上半年度实际GDP同比增2.0%，主流机构预估今年回归趋势水平，9月美联储上调2025 - 2027经济增长预估，中国外部环境蜜月期已过 [7][22] 行业推荐 行业表现回顾 - 本周A股小幅下跌，成交量与上周接近；上证指数跌0.2%，深证成指跌1.4%，创业板指跌3%；申万一级行业中综合、纺织服饰等涨幅大，通信、电子等跌幅大 [29] 行业拥挤度和成交量 - 截至11月14日，拥挤度前五为电力设备、电子等，后五为美容护理、综合等；本周拥挤度增长前五为医药生物、商贸零售等，下降前五为电力设备、汽车等；部分行业拥挤度处于2018年以来较高或较低分位数 [31] - 本周全A日均成交量2.04万亿元，较上周微升；食品饮料、综合等成交量同比增速高，传媒、计算机等涨幅小 [33] 行业估值盈利 - 本周申万一级行业PE(TTM)中综合、商贸零售等涨幅大，通信、电子等涨幅小 [36] - 截至2025年11月14日，2024年盈利预测高且当下估值相对历史偏低的行业有银行、保险等 [38] 行业景气度 - 外需边际回升，10月全球制造业PMI升至50.8，主要经济体PMI涨跌互现，CCFI指数环比涨3.4%，港口货物吞吐量回落，韩国10月出口增速降、11月前10日升，越南出口增速微降 [40] - 内需方面，最新一周二手房价格下跌，数量指标涨跌互现，高速公路货车通行量回落，十行业拟合产能利用率11月略回升但处历史低位，汽车成交量高，新房成交低，二手房成交季节性回落；截至11月9日二手房挂牌价指数环比降0.39%，10月31日生产资料价格指数环比涨0.3% [40] 公募市场回顾 - 11月第2周主动公募股基多数跑赢沪深300，10%、20%、30%和50%周度涨跌幅分别为2.3%、1.1%、0.5%、 - 0.5%，沪深300周度下跌1.1% [53] - 截至11月14日，主动公募股基资产净值3.89万亿元，较2024Q4的3.66万亿元小幅上升 [53] 行业推荐 - 缩表周期下，股债性价比偏向权益幅度有限，价值风格占优概率高；红利类股票应具备不扩表、盈利好、活下来特征；推荐A + H红利组合13只个股、A股组合20只个股，集中在银行、电信等行业 [9][59]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要涉及风格因子和风险溢价模型，未涉及复杂的多因子模型。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动量因子**[62] * **因子构建思路**：以最近一年股票收益率减去最近一个月股票收益率（剔除涨停板）作为动量指标，旨在捕捉股票的持续上涨趋势[62]。 * **因子具体构建过程**：该因子由“长江动量指数”表征。具体构建过程为，首先计算每只股票的动量指标（最近一年收益率 - 最近一个月收益率），然后在整个A股市场中，选取动量特征强且流动性相对较高的前100只股票作为指数成分股，以反映最具动量特征的股票整体走势[62]。 2. **因子名称：反转因子**[62] * **因子构建思路**：以最近一个月股票收益率作为筛选指标，旨在捕捉股票的短期反转效应[62]。 * **因子具体构建过程**：该因子由“长江反转指数”表征。具体构建过程为，在整个A股市场中，选取反转效应强、流动性较好的前100只股票作为指数成分股，并采用成分股近三个月日均成交量进行加权，以准确表征高反转特征个股的整体表现[62]。 3. **因子名称：风格拥挤度因子**[120] * **因子构建思路**：通过计算不同风格指数换手率的相对Z-score值及其历史分位数，来衡量某一风格交易的拥挤程度，以提示配置风险[120]。 * **因子具体构建过程**：对于特定的风格对比（如成长vs红利），分别计算风格A和风格B指数的近252日平均换手率，并在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A与Z-score_B。然后计算二者差值（Z-score_A - Z-score_B）的滚动6年历史分位数。若历史数据量满1年但不足6年，则以全部历史数据进行计算[120]。公式如下： * 计算Z-score: $$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$ * 相对拥挤度 = $$历史分位数(Z_{score\_A} - Z_{score\_B})$$ 4. **模型名称：风险溢价模型**[51] * **模型构建思路**：通过比较股票市场盈利收益率与无风险利率（通常为国债收益率）的差异，即风险溢价，来衡量配置股票的相对性价比[51]。 * **模型具体构建过程**：对于特定指数，其风险溢价的计算公式为： $$ERP = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_{f}$$ 其中，$$PE_{TTM}$$ 为指数的滚动市盈率，$$R_{f}$$ 为10年期中债国债到期收益率[51]。 模型的回测效果 *本报告未提供量化模型的回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。* 因子的回测效果 1. **动量因子** * 近一周相对收益：-2.3%[59] * 近一月相对收益：-0.1%[59] * 年初至今相对收益：17.8%[59] 2. **反转因子** * 近一周相对收益：与动量因子相对计算，结果为2.3%[59] * 近一月相对收益：与动量因子相对计算，结果为0.1%[59] * 年初至今相对收益：与动量因子相对计算，结果为-17.8%[59] 3. **成长因子** * 近一周相对收益（较红利）：-1.6%[59] * 近一月相对收益（较红利）：1.0%[59] * 年初至今相对收益（较红利）：24.5%[59] 4. **红利因子** * 近一周相对收益（较成长）：与成长因子相对计算，结果为1.6%[59] * 近一月相对收益（较成长）：与成长因子相对计算，结果为-1.0%[59] * 年初至今相对收益（较成长）：与成长因子相对计算，结果为-24.5%[59] 5. **小盘因子** * 近一周相对收益（较大盘）：0.3%[59] * 近一月相对收益（较大盘）：1.2%[59] * 年初至今相对收益（较大盘）：8.4%[59] 6. **大盘因子** * 近一周相对收益（较小盘）：与小盘因子相对计算，结果为-0.3%[59] * 近一月相对收益（较小盘）：与小盘因子相对计算，结果为-1.2%[59] * 年初至今相对收益（较小盘）：与小盘因子相对计算，结果为-8.4%[59] 7. **微盘股因子** * 近一周相对收益（较基金重仓）：5.3%[59] * 近一月相对收益（较基金重仓）：13.4%[59] * 年初至今相对收益（较基金重仓）：54.6%[59] 8. **风格拥挤度因子** * 成长vs红利相对拥挤度历史分位：68%[70] * 小盘vs大盘相对拥挤度历史分位：37%[70] * 微盘股vs中证800相对拥挤度历史分位：86%[70]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[25] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[25] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中具体展示了各指数的当前风险溢价值，例如上证50为0.31%，创业板指为-0.40%[29]。同时，报告还计算了该因子在近1年和近5年的历史分位值，以判断当前水平在历史中的位置[29] 2. **因子名称：股债性价比因子**[41] * **因子构建思路**：通过比较股票市场收益率（用PE-TTM的倒数代表）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差异，来评估股票和债券两类资产的相对吸引力[41] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为各宽基指数PE-TTM的倒数减去十年期国债即期收益率[41]。报告通过对比当前股债性价比值与近5年历史分布的80%分位值（机会值）和20%分位值（危险值）来判断投资机会[41] 3. **因子名称：估值因子（PE-TTM）**[35] * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为衡量宽基指数估值水平的核心指标，观察其绝对水平和历史分位值以判断投资价值[35] * **因子具体构建过程**：直接采用宽基指数的PE-TTM当前值[39]。报告重点分析了其近5年历史分位值，用以判断当前估值在历史中的相对高低位置[38][39] 4. **因子名称：股息率因子**[44] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是高股息投资风格的重要指标，在市场低迷时期通常具有防御性[44] * **因子具体构建过程**：直接采用宽基指数的股息率当前值[49]。报告同样关注其近5年历史分位值，以评估当前股息率在历史中的水平[47][49] 5. **因子名称：破净率因子**[49] * **因子构建思路**：破净率（市净率低于1的股票占比）反映市场的估值态度，破净率越高表明市场低估情况越普遍[49] * **因子具体构建过程**：计算各宽基指数成分股中，市净率（股价/每股净资产）小于1的股票数量占总成分股数量的比例[51]。报告列出了各指数当前的破净率具体数值[51] 6. **因子名称：技术指标因子（均线比较）**[14] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数的短期和长期趋势强度[14] * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日（MA5）、10日（MA10）、20日（MA20）等移动平均线的偏离幅度，公式为 $$（收盘价 / MA_n - 1） * 100\%$$，其中n代表移动平均周期[14]。报告中以“vsMA5”等列示了具体计算结果[14] 7. **因子名称：市场分布形态因子（峰度与偏度）**[23] * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率分布的峰度和偏度，来描述收益分布的集中程度和对称性，捕捉市场极端行情和分布形态的变化[23] * **因子具体构建过程**：计算指数近一年日收益率序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness），并与近5年的历史均值进行对比[23]。报告中指出，计算峰度时减去了3（正态分布的峰度值）[23] 因子的回测效果 1. **风险溢价因子** * 近5年分位值：上证50 (65.56%)[29], 沪深300 (44.92%)[29], 中证500 (25.32%)[29], 中证1000 (26.35%)[29], 中证2000 (27.14%)[29], 中证全指 (32.38%)[29], 创业板指 (40.63%)[29] * 近1年波动率：上证50 (0.89%)[29], 沪深300 (1.01%)[29], 中证500 (1.33%)[29], 中证1000 (1.50%)[29], 中证2000 (1.72%)[29], 中证全指 (1.20%)[29], 创业板指 (1.90%)[29] 2. **估值因子（PE-TTM）** * 当前值：上证50 (12.08)[39], 沪深300 (14.32)[39], 中证500 (33.18)[39], 中证1000 (47.95)[39], 中证2000 (157.06)[39], 中证全指 (21.47)[39], 创业板指 (40.96)[39] * 近5年历史分位值：上证50 (88.35%)[39], 沪深300 (86.53%)[39], 中证500 (96.20%)[39], 中证1000 (97.44%)[39], 中证2000 (82.98%)[39], 中证全指 (95.70%)[39], 创业板指 (55.79%)[39] 3. **股息率因子** * 当前值：上证50 (3.24%)[49], 沪深300 (2.65%)[49], 中证500 (1.36%)[49], 中证1000 (1.09%)[49], 中证2000 (0.76%)[49], 中证全指 (1.98%)[49], 创业板指 (1.01%)[49] * 近5年历史分位值：上证50 (34.79%)[49], 沪深300 (34.63%)[49], 中证500 (16.28%)[49], 中证1000 (36.53%)[49], 中证2000 (13.97%)[49], 中证全指 (32.81%)[49], 创业板指 (69.01%)[49] 4. **破净率因子** * 当前值：上证50 (20.0%)[51], 沪深300 (15.33%)[51], 中证500 (10.8%)[51], 中证1000 (6.8%)[51], 中证2000 (2.4%)[51], 中证全指 (5.4%)[51], 创业板指 (1.0%)[51] 5. **市场分布形态因子（峰度与偏度）** * 当前峰度：上证50 (0.08)[23], 沪深300 (0.61)[23], 中证500 (0.89)[23], 中证1000 (1.48)[23], 中证2000 (1.55)[23], 中证全指 (0.92)[23], 创业板指 (1.45)[23] * 当前偏度：上证50 (1.34)[23], 沪深300 (1.53)[23], 中证500 (1.57)[23], 中证1000 (1.63)[23], 中证2000 (1.69)[23], 中证全指 (1.59)[23], 创业板指 (1.65)[23]

本轮4000点市场特征 - 上证指数重返4000点但市场走势相对克制 与历史快速上涨行情不同 [1] - 当前全部A股PB分位数回落至35% 远低于2007年的92%和2015年的72% [2] - 沪深300指数股权风险溢价为5.03% 处于过去5年约45%分位水平 高于2015年同点位时的2.69% 显示股票资产估值处于合理区间 [5] 市场结构性分化表现 - 本轮行情核心特征是显著的结构性分化 并非全面牛市 赚钱效应集中于科技与先进制造等少数方向 [7][10] - 消费、金融地产、周期等其他板块涨幅相对有限 表现较为平稳 [10] - 本轮行情中涨幅超过80%的个股占比不足四成 翻倍股比例仅约29% 远低于2014-2015年行情时近九成个股实现翻倍的集中度 [13] 行业估值与驱动因素 - 截至2025年10月29日 大部分行业估值仍处于25%至75%的中等分位区间 部分板块处于25%分位以下的相对便宜水平 [16] - 企业盈利改善正从预期走向现实 上市公司三季报显示整体营收增速由负转正 利润企稳回升 非金融ROE连续四个季度保持稳定 [21] - 11-12月是布局次年方向的重要窗口 市场表现通常与次年业绩增速呈现正相关 反映出投资者基于基本面线索进行前瞻性布局的特征 [24] 投资策略建议 - 投资关注点需要从市场点位转向资产的长期价值 重点挖掘结构性分化中蕴含的投资价值 [19][28] - 重点关注两类机会：已展现出结构性增长潜力、具备成长确定性的企业 以及交易尚不拥挤但基本面可能出现反转或边际改善的资产 [26]

核心观点 - 报告核心观点认为当前可转债市场处于中性略为积极但估值较高的状态，投资策略上建议保持风格均衡，并重点关注高价股性转债的交易性机会 [2][5][39] 转债的三因子分析 - 影响可转债行情的主要因素包括股债性价比、美元流动性和大小盘风格 [2][11] - 股债性价比方面，经济处于复苏中但居民和企业部门未发力，限制了基本面增量利好；股权风险溢价率从2024年9月的4.69%高位回落至2025年11月3日的2.75%，处于历史中性水平，资产轮动利好有限 [2][12][13] - 美元流动性方面，美联储处于降息节奏中，美元流动性环境宽松，历史上对A股走势有积极影响，当前处于利好窗口 [2][16][18] - 大小盘风格方面，可转债公司市值偏小，60%公司市值在100亿以下；2025年9月后市场风格再平衡，大盘股表现优于小盘股，此风格对可转债不利 [2][19][20] 转债的市场阶段 - 可转债投资可分为四个阶段：股市下降初期（高风险低收益）、股市下降后期（低风险收益中性）、股市上涨初期（风险中性高收益）、股市上涨后期（高风险高收益） [21][24] - 2018年至今可转债经历三轮周期，当前周期自2024年四季度开始已上涨约1年，处于阶段4，即跟随正股的交易行情阶段 [3][4][27] 转债的投资者行为 - 2025年以来，可转债存续规模从1月的8447亿元下降至10月的7595亿元 [29] - 投资者结构发生变化，基金为主要增持机构，持仓规模从2897亿元增至3020亿元，占比从34.3%升至39.8%；券商集合理财持仓占比从2.4%升至3.4% [29][32] - 保险机构为主要减持方，持仓规模从705亿元降至447亿元，占比从8.3%降至5.9%；其他机构持仓占比基本稳定 [29][32] 转债的估值水平 - 截至2025年11月3日，可转债价格中位数为132.72元，处于2018年至今99.3%的历史分位数，估值处于明显高位 [4][34] - 同期转股溢价率中位数为27%，处于2018年至今55.3%的历史分位数，为中性偏高水平 [4][34] - 考虑到价格与溢价率通常负相关，当前价格高位而溢价率并未处于低位，反映出整体市场估值较高 [5][34] 转债推荐组合 - 总体策略建议风格均衡，采用类股票策略，对股性转债进行交易性思维，重点关注价格在120元甚至130元以上的股性转债 [5][39] - 具体推荐组合包括三类：金融消费和公用类（如上银转债、常银转债、牧原转债、福能转债）；AI和机器人主线类（如欧通转债、道通转债、航宇转债、爱迪转债）；半导体和制造类（如微导转债、鼎龙转债、英搏转债、甬矽转债） [5][39][41]

好的，这是根据您提供的公众号文章内容，以资深研究分析师视角总结的关键要点。 2025年10月大类资产表现回顾 - 2025年10月全球大类资产表现排序为：日经225 > 做多VIX > 黄金 > 纳指 > 美元 > 中债 > 欧股 > 沪深300 > 南华综合 > 创业板指 > 原油 > 科创50 > 恒生科技 [1][14] - 全球股市涨多跌少但分化显著，日股大幅领涨，美股波动加剧，中国资产整体调整，欧股表现居中 [2][14][23] - 商品市场供需面定价权上升，铜金等叙事驱动品种冲高回落但未回吐全部涨幅，原油与农产品先抑后扬 [2][14][22] - 10月以来G7国家长久期债券的"安全属性"定价回归，美德英法意30年期国债利率均下行 [2][14][26] - 美元指数反弹2.5%突破100关口，日元因"高市交易"活跃及日央行鸽派立场领跌非美货币，人民币保持韧性 [2][14][26] 国内资产表现详情 - 国内"股债跷跷板"效应延续，万得全A指数10月微跌0.04%，11月以来回调0.64%，10年期国债收益率下行至1.79% [2][14][30] - A股市场成交缩量，日均成交额降至2.16万亿元，大小盘分化明显，呈现红利价值回归、高成长叙事松动、周期修复的特征 [2][14][36] - 行业表现上，超六成行业录得正收益，煤炭、钢铁、有色金属、石油石化领涨，涨幅分别为10.0%、5.2%、5.0%、4.73%，传媒、美护、汽车、电子调整幅度超3% [36] - 地产销售延续偏弱，30城商品房成交面积日均同比转负至-26.6%，二手房较新房"以价换量"特征仍明显但挂牌价环比降幅收窄 [2][14][48] 宏观交易核心主线 - 资产表现主要围绕五条核心线索："再TACO"交易与低赔率状态的平衡、宏大叙事松动、国内政策驱动、美联储降息预期反复、地缘与政治不确定性 [3][60] - 关税摩擦二度升级但较快缓和，引发低配版"再TACO"交易，但因估值偏高，中美风险资产波动较大 [3][60][65] - 市场对AI等宏大叙事的交易要求上升至未来回报路径清晰度，国内权益风格偏向价值，顺周期及金融行业出现赔率优势下的估值修复 [3][60][65] - 国内新一轮广义财政落地加持顺周期胜率，四中全会和十五五规划带来新能源、消费等政策红利预期 [3][60][65] 宏观经济坐标与展望 - 中国硬软数据较为一致，整体偏平稳，10月实际GDP与名义GDP预计分别为4.76%和3.88%，四季度实际GDP预计为4.6%-4.7%，全年增速有望达5.0% [4][68][74] - 美国软数据指数窄幅波动，硬数据受政府停摆影响欠缺，欧洲软硬指数低位企稳，日本软数据明显上行且硬数据指向基本面"顺风" [4][68][69] - 资产价格进入"胜率与赔率"同等重要的过渡阶段，推动均衡策略回归 [4][68] 权益资产未来驱动因素 - 未来驱动因素主要包括："投资补短板"带来的固投边际变化、四季度日历效应推动风格均衡化、以及海外事件冲击退潮 [5][87] - 明年作为"十五五"首年，一季度项目预计密集，地方投资修复对总量的影响可能未被充分定价 [5][87] - 历史数据显示，11-12月红利金融行业胜率较高，成长风格在12月及次年1-2月胜率较高，汽车、家电在12月及1月胜率边际提升 [5][87][92] - 若美国政府停摆于11月中旬结束，市场对TGA账户流动性的担忧将边际缓解 [5][87] 宏观择时信号与模型表现 - "M1-BCI-PPI"择时体系总得分进入平台期（+0.159），BCI是核心支撑项，M1周期得分小幅回踩，PPI周期项趋平 [6][98] - 该策略自2024年以来收益率为38.57%，超额收益为2.45% [6][98][107] - 经调整的股债性价比处于2015年以来48.5%分位，权益资产"赔率+胜率"进入平台期，下一阶段胜率面较为关键 [7] - "估值-宏观偏离度"框架显示，10月底万得全A估值处滚动五年+1.71倍标准差，若未来名义GDP增速回升至5.0%，偏离度可回归至+1.40倍标准差 [8] 风格资产配置建议 - 高成长择时模型提示科技大类仓位降至中性偏低配，最新两期对万得科技大类的提示仓位分别为50.0%和20.0% [9] - 红利资产择时模型提示红利仓位自20.6%回升至34.0%，预计11月中旬至12月中旬将进一步升至37.0%，配置更趋均衡 [10] - 跨资产比较显示，利率资产迎来短期"顺风"，国内债券性价比如期兑现但消耗不多，国内权益赔率有所回归 [11] - 股债资产荒框架显示债市信号"中性偏低配"，权益资产荒信号继续提示"中性偏多" [12] 黄金与其他资产分析 - 伦敦金现10月冲高回落，自高点回调8.0%，美元反弹1.6%，美国实际利率回升7BP，黄金长期叙事交易松动 [12][14][15] - 模型测算显示，若未来实际利率继续下行25-50BP，金价合理运行区间为3961.18-4094.33美元/盎司，预计年内将维持窄幅震荡 [12] - 美股10月波动加剧，标普500上涨2.27%，纳指上涨4.7%，VIX指数波动中枢抬升 [14][23][42]

市场行情 - 债市走势反复，日内多数时间表现强劲但尾盘空头情绪突起，长端期现券同步走弱，国债期货主力收盘涨跌不一[1] - 银行间现券收益率午后走低3-4BPs后转为上行，10年期国开债收益率上行0.7BP至1.8875%，30年期国债收益率上行0.75BP至2.175%[2] - 国债期货收盘多数上涨，30年期主力合约跌0.27%报115.83，10年期主力合约涨0.13%报108.57，5年期主力合约涨0.16%报106.07，2年期主力合约涨0.10%报102.576[2] - 中证转债指数收盘上涨0.96%报488.66点，成交金额586.08亿元，应流转债、恒帅转债等涨幅居前，分别涨10.28%、8.44%[2] 海外债市 - 美债收益率涨跌不一，2年期美债收益率涨0.37BP报3.486%，10年期美债收益率跌0.01BP报3.976%，30年期美债收益率跌0.75BP报4.542%[3] - 日债收益率多数回升，10年期日债收益率上行0.7BP至1.652%[4] - 欧债收益率多数上行，10年期德债收益率涨0.8BP报2.622%，10年期法债收益率涨0.3BP报3.417%，10年期英债收益率跌0.1BP报4.398%[4] 一级市场 - 农发行1.074年、3年、10年期金融债中标收益率分别为1.4811%、1.7549%、1.9480%，全场倍数分别为2.08、5.03、1.98[5] 资金面 - 央行开展5577亿元7天期逆回购操作，利率1.40%，当日1382亿元逆回购到期，单日净投放4195亿元[6] - Shibor短端品种集体下行，隔夜品种下行5.5BPs报1.414%，7天期下行1.8BP报1.512%，14天期下行8.8BPs报1.559%[6] 机构观点 - 机构认为重启国债买卖操作可能从买短开始，叠加货币宽松基调，1年内短端品种收益确定性更高[1] - 长端及超长债虽受益于股债性价比逻辑存在机会，但受期限利差偏高影响，修复过程可能反复[1] - 不同机构配债偏好呈现明显差异，银行自营以利率债为主，保险机构偏好长期利率债和高等级信用债，公募基金偏好政金债与信用债[7][8] - 央行恢复国债买卖或源于配合财政发力、呵护流动性及强化曲线调控，宽货币取向再确认[8] - 近期市场风险偏好下降，高弹性二永债迎利率和利差下降双重利好，5年期二永债信用利差有较大压缩空间[8]

文章核心观点 - 上证综指盘中触及4000点，为A股历史上第四个出现该点位的年份，但当前的市场环境与十年前和二十年前存在显著差异，主要体现在估值水平和筹码结构两大方面 [6] - 当前4000点对应的市场估值水平（以股债性价比和巴菲特指标衡量）远低于历史峰值，显示上行空间，同时机构投资者占比大幅提升导致市场走势将更为“克制”，可能呈现慢牛格局 [6][13][16] 估值水平分析 - 沪深300指数股债性价比为5.03，处于过去十年43.74%分位数，略低于中位数水平，相当于2022年7月相对高点的性价比 [7] - 全A指数股债性价比为2.59，处于过去十年45.89%分位数，略低于中位数水平，相当于2023年3月相对高点的性价比 [7] - A股总市值达106万亿元，巴菲特指标（总市值/GDP）约为79%，远低于2015年牛市顶点时的95%和2007年的146% [10][11] - 若巴菲特指标回升至2021年12月高点84%，假设GDP总量达140万亿元，对应上证点位约4300-4400点；若回升至2015年高点95%，对应点位约4800-4900点 [11] 筹码结构分析 - 当前市场机构投资者（公募主动、公募被动、北向资金、保险资金、私募多头）持有市值超17万亿元，占全A自由流通市值40%以上，大市值股票自由流通市值主要由大型机构掌握 [13] - 与十年前4000点时散户、游资、杠杆资金渗透率超80%相比，当前机构主导的市场下指数上涨斜率将更为平缓，走势“克制” [13] - 预计2025-2026年到期的超额储蓄规模约4.5-5万亿元，这部分资金更可能通过“固收+”等低风险产品间接入市，预计20%仓位投向股市，带来约1万亿元增量资金 [14][15] 市场展望与投资策略 - 市场可能进入慢牛阶段，指数斜率放缓有利于投资者进行低吸和长期持有 [16] - 建议投资者选择适合自身的入市方式，如“固收+”产品、定投宽基指数、定投红利指数等，并保持对自身有信仰和认知的资产品种 [16]

上证综指冲击4000点的市场分析 - 上证综指盘中最高触及3999点，距离4000点整数关口仅一步之遥 [7] - A股历史上仅在2007、2008和2015年三个年份出现过4000点以上点位，且在2007和2015年突破4000点后均开启了逼空式上涨模式 [7] 当前市场与历史差异的核心原因 - 当前A股资金结构与历史不同，不再是“散户+游资+杠杆”三者接力的市场，十年前这三者渗透率超过80% [8] - 目前五大机构（公募主动、公募被动、保险资金、北向资金和私募权益）对A股的渗透率合计已达40%以上，且大型机构持有大量沪深300市值 [8] - 十年前公募权益基金规模不到1万亿，量化基金刚起步，深股通未通车（2016年12月通车），沪股通仅通车半年（2014年11通车），北向累计净买入不到2000亿，而如今市场格局已发生根本性变化 [8] 影响4000点后市走势的关键因素 - 推动3500-4000点的核心龙头可以是科技股，与基本面关系不大，因3800点以下全A估值在中位数以下，拔估值赔率大于1 [9] - 4000点上方全A股债性价比进入历史中位数以上，机构对估值的认可度不仅取决于科技股的“故事”，更取决于盈利端和需求侧的持续恢复 [9] - 若4000点仅由科技龙头带动上摸（如8-9月份），稳定性可能较差；若由金融地产或消费等顺周期行业带动，同时科技股震荡消化，则稳定性可能较强 [9] 成交量对市场持续性的重要性 - 全市场量能重新恢复到2.4万亿，对指数再上台阶是好事 [9][10] - 成交量代表市场资金活跃度，是持续上攻的重要因素，缺乏量能表明自然买盘力量不足 [9] - 产生持续赚钱效应需要温和放量，放量到一定程度后场内资金能够“抱团”，易于形成主线 [10] - 从实际交易角度，需关注为期一周的日均量能，若滚动五天日均量能恢复至前期高点2.5万亿附近，则台阶上得扎实，容错率提高 [10]

根据研报内容，本报告主要对A股各宽基指数的市场表现、估值指标和风险特征进行跟踪分析，并未涉及具体的量化交易模型或用于选股的量化因子。报告的核心是展示一系列用于评估市场状态和指数投资价值的指标及其历史比较。 量化指标与构建方式 1. **指标名称：风险溢价**[26] * **指标构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数收益率与其的差值，用以衡量权益资产相对于无风险资产的超额回报和投资价值[26] * **指标具体构建过程**：风险溢价的计算公式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[26][27][28] 2. **指标名称：股债性价比**[44] * **指标构建思路**：将股票市场的估值水平（以市盈率的倒数代表盈利收益率）与债券市场的无风险收益率进行比较，辅助判断大类资产的相对吸引力[44] * **指标具体构建过程**：股债性价比的计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 无风险利率$$ 其中，PE-TTM 为指数滚动市盈率，无风险利率采用十年期国债即期收益率[44] 3. **指标名称：破净率**[51][53] * **指标构建思路**：统计指数中市净率（PB）小于1的成份股数量占比，反映市场总体的估值水平和悲观情绪[51][53] * **指标具体构建过程**：破净率计算公式为： $$破净率 = \frac{指数中PB < 1的成份股数量}{指数总成份股数量} \times 100\%$$ 市净率（PB）计算公式为：$$PB = \frac{股价}{每股净资产}$$[51][53] 4. **指标名称：指数换手率**[16][17] * **指标构建思路**：衡量指数成份股整体的交易活跃度[16] * **指标具体构建过程**：指数换手率计算方式为： $$指数换手率 = \frac{\sum(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum(成分股流通股本)}$$[17] 5. **指标名称：交易金额占比**[16] * **指标构建思路**：衡量单一宽基指数的成交额在全市场中的比重，反映资金流向和关注度[16] * **指标具体构建过程**：交易金额占比计算方式为： $$指数交易金额占比 = \frac{该指数当日交易金额}{中证全指当日交易金额} \times 100\%$$[16][17] 指标的评价与观察 * **风险溢价**：各宽基指数的风险溢价存在均值复归现象。中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大。上证50的风险溢价分布更集中，而中证1000、中证2000和创业板指的风险溢价分布较分散，不确定性相对更大[27][33] * **日收益率分布形态**：通过峰度和偏度分析日收益率分布。报告指出，创业板指的峰度负偏离最大，沪深300的峰度负偏离最小；创业板指的负偏态最大，沪深300的负偏态最小[23] 指标的最新取值（截至2025年10月22日） | 指标名称 | 上证50 | 沪深300 | 中证500 | 中证1000 | 中证2000 | 中证全指 | 创业板指 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **风险溢价 (当前值)** | 0.09%[30] | -0.34%[30] | -0.80%[30] | -0.44%[30] | -0.38%[30] | -0.42%[30] | -0.80%[30] | | **风险溢价 (近5年分位值)** | 54.92%[2][30] | 36.83%[2][30] | 21.59%[2][30] | 33.81%[30] | 34.52%[30] | 32.14%[30] | 30.16%[2][30] | | **PE-TTM (当前值)** | 12.18[41][42] | 14.41[41][42] | 33.99[41][42] | 46.80[41][42] | 157.60[41][42] | 21.59[41][42] | 42.89[41][42] | | **PE-TTM (近5年分位值)** | 89.42%[41][42] | 86.94%[41][42] | 98.18%[3][41][42] | 95.21%[41][42] | 82.81%[3][41][42] | 97.44%[3][41][42] | 58.51%[3][41][42] | | **股息率 (当前值)** | 3.15%[51] | 2.62%[51] | 1.35%[51] | 1.12%[51] | 0.78%[51] | 1.97%[51] | 1.01%[51] | | **股息率 (近5年分位值)** | 34.46%[51] | 34.63%[51] | 16.28%[3][49][51] | 46.20%[2][52] | 20.25%[3][49][51] | 32.48%[51] | 69.42%[2][52] | | **破净率** | 18.0%[3][53] | 15.33%[3][53] | 11.0%[3][53] | 7.3%[53] | 3.05%[3][53] | 5.77%[53] | 1.0%[3][53] | | **交易金额占比** | 未列示[16] | 26.89%[2][16] | 未列示 | 20.26%[2][16] | 22.97%[2][16] | 未列示 | 未列示 | | **换手率** | 0.30[2][16] | 0.57[2][16] | 1.50[2][16] | 2.34[2][16] | 3.56[2][16] | 1.57[2][16] | 1.80[2][16] |