报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 上证指数在3800点附近震荡盘整是为下阶段上冲蓄势，股市长期向好格局未变，但短期市场处于高位震荡，操作难度大、板块轮动快、热点切换频繁，不建议投资者盲目追高，应保持持仓、多看少动 [1][2][9] - 转债市场对股票市场引领作用不容小觑，指数上转债指数调整及企稳修复小幅领先权益市场，个券上7 - 8月强赎个券数量创新高，强赎末日轮行情热烈，吸引大量投资者，活跃市场氛围 [2][9] - 9月建议关注上银转债、首华转债、晶科转债等10只转债 [10] 根据相关目录分别进行总结 转债周度思考 - 市场行情震荡，热点在科技板块内部，资金流入流出反复，情绪起伏不定，未出现高切低现象，市场整体联动性待增强 [8] - 以中证500为代表的中盘指数表现更优，场外资金流入不足限制小盘、微盘股反弹，大中盘成长股在机构主导下走势优异，中盘股兼具成长潜力与稳健性，是震荡行情优质选择 [8] 可转债市场跟踪 可转债行情方面 - 展示多只万得可转债指数近一周、近两周、9月以来、近一个月、近两个月、近半年、近一年的涨跌幅情况，如万得可转债能源指数近一周为 - 0.28，近一年为28.82等 [15] 转债个券方面 - 展示近一周个券涨跌幅前十名和后十名情况 [17] 转债估值方面 - 展示债性、平衡性、股性可转债估值走势，不同平价可转债的转股溢价率估值走势以及高价券占比走势 [20][26][28] 转债价格方面 - 展示转债价格中位数走势 [28]

核心观点 - 报告认为当前牛市存在快牛与慢牛两种可能路径的分歧 9月是重要分水岭 [3][8] - 若为慢牛则指数半年内难有较大涨幅 若为快牛则10月后可能重启连续上涨 [3][8] - 政策催化与微观流动性共振使本轮牛市较大概率发展成大级别牛市 [3][8][14] 市场涨幅分析 - 过去1年上证综指涨幅已达慢牛年度涨幅上限40% 接近美股慢牛典型涨幅阈值 [3][4][9] - 上证综指历史上年度涨幅波动较大 1996-97年、2000年、2006-07年、2009年、2014-15年滚动1年涨幅均大幅超越40% [4] - 2016-21年A股呈现慢牛特征 年度涨幅均未超过40% 且每次年度滚动涨幅达30%后均出现剧烈震荡 [4][12] 牛市区分特征 - 慢牛模式下指数震荡时间较长 2017年上半年、2020年7-12月、2021年2-8月均出现半年内未创新高的震荡 [3][4][12] - 快牛模式下震荡时间较短 常见1-2个月 如2014年12月-2015年1月、2006年6-8月、2007年1-2月、2007年6-7月 [3][4][13] - 快牛震荡后Q4指数可能再创新高 慢牛则半年内难有较大涨幅 [4][14] 牛市支撑因素 - 股权融资规模低于上市公司分红往往预示大级别牛市 1995年、2005年、2013年出现后均催生1996-1997、2006-2007、2014-2015年大牛市 [17][21] - 2024年股权融资规模低于分红 未来2年内可能出现较大牛市 [17][21] - 积极股市政策易驱动大级别牛市 1994年、1999年、2004年、2014年出台政策后1年内均进入可观牛市 [18][19] 近期市场判断 - 9月窄幅震荡后Q4指数大概率继续上行 政策预期增多及居民资金流入推动主升浪 [20][22][24] - 上周波动主因换手率过快回升及算力板块交易拥挤 调整空间已基本完成 [20] - 下半年可能持续牛市主升浪 结构性赚钱效应已近1年 [20][24] 配置建议 - 金融内部由银行转配非银 牛市概率上升带来业绩弹性 [27][28] - 有色金属产能格局强 黄金稀土受益地缘格局 [27][28] - 电力设备为成长股低位板块 2026年基本面触底企稳概率高 [27][28] - 周期股（钢铁、建材、化工）半年内有望表现弹性 关注稳供给政策 [27][28] 本周市场表现 - A股主要指数全部上涨 中小100涨3.66% 中证500涨3.38% 深证成指涨2.66% [29][38] - 电子行业涨6.15% 房地产涨5.98% 农林牧渔涨4.81%领涨 [29][38] - 全球股市大多上涨 日经225涨4.07% 恒生指数涨3.82% 墨西哥MXX涨2.18% [30] - 商品市场中LME铝涨4.23% LME锌涨3.96% LME铜涨1.71%表现靠前 [30] - 2025年全球大类资产黄金收益率39.37% 富时新兴市场指数19.60% 富时环球15.78%排名居前 [30][45] 资金动向 - 本周南下资金净流入556.44亿元 较前值302.69亿元显著增加 [31][49] - 央行公开市场操作逆回购发行12645亿元 净投放1961亿元 [31] - 银行间拆借利率和十年期国债收益率均值上升 [31] - 普通股票型与偏股混合型基金仓位均值下降 [31][57]

A股市场趋势分析 - 市场在9月8日至12日交易周呈现前半周缩量、后半周放量的慢牛状态 [2] - 自6月下旬以来5周线持续提供支撑 短期可能延续震荡但慢牛趋势不变 [3][5] - 上证综指估值分位数最低调整至65.7% 换手率分位数最低为75.6% 全A成交额最大下降幅度达37% [5] 行业表现与轮动 - 电子、房地产、农林牧渔行业表现相对较好 小盘风格占优 [7] - 前期涨幅靠后行业仅农林牧渔出现补涨 行业轮动尚未完全完成 [5] - 科创50指数年初至今上涨35.30% 创业板指上涨41.04% 红利指数下跌5.35% [8] 经济与盈利指标 - 8月出口增速回落但信贷增速回升 经济处于弱修复趋势 [7] - PPI同比降幅收窄 预计工业企业盈利继续回升 [7] - 8月M1同比增6.0%较7月上升0.4个百分点 M2同比增8.8%与上月持平 [11][12] 流动性环境 - 美联储9月大概率降息 短期宏观流动性维持宽松 [7] - 外资和新发基金可能维持较大规模流入 股市资金短期维持较高流入量 [7] - 8月居民存款同比少增6000亿元 非银金融机构存款同比多增5500亿元 显示存款可能向股市转移 [12] 政策与产业动态 - 商务部对美产40nm及以上工艺模拟芯片发起反倾销调查 涉及通用接口芯片和栅极驱动芯片 [10] - 八部门推进智能网联汽车准入试点 目标2025年汽车销量3230万辆同比增长约3% [11] - 多地出台楼市新政激活住房消费 传统销售旺季叠加政策支持使"金九银十"值得期待 [16] 科技与产品热点 - iPhone 17系列预售热度较高 京东预售1分钟成交量超去年全天 [13] - 苹果股价收涨1.76% 三大运营商将为其提供eSIM支持 [14][15] - 华为将于9月19日在巴黎发布WATCH GT 6系列及手机平板新品 [19] 重大事件预告 - 国家统计局9月15日发布8月国民经济运行数据 此前7月工业增加值同比增5.7% [17] - 美联储9月18日公布议息决议 市场普遍预期降息25个基点 [18] - 腾讯全球数字生态大会9月16日至17日举行 将发布大模型及AI云技术突破 [19]

刚过去的交易周（9月8日至12日），A股前半周缩量、后半周放量，重新找到了"慢牛"的状态。 日线而言，8月27日以来市场几经波折，上周初步止跌企稳，本周继续企稳回升。本周五，多个股指在创出阶段新高后小幅回落，收出十字星。 仍然是5周线的支撑起了效果，自6月下旬开始一直如此。 因此，只要你不是短线选手，接下来可以考虑做一件事——对单日波动略微"脱敏"，转而站在更长的时间维度，把握总体趋势。 就拿上面两张图来说，如果一周就看一次盘，你真的会很焦虑吗？ 光大证券研报则指出，受风险偏好抬升等因素的影响，本周A股市场有所回暖。市场风格有所分化，小盘风格表现较好。行业方面，电子、房地产、农 林牧渔表现相对较好。 但周线来看，市场的节奏又比较简单： 再退一步讲，当你对中长期趋势有较大信心，在遭遇单日或连续多日调整时，临盘反应往往也会更倾向于"抄底"而非"跑路"。至少近两周，敢于低吸的 人，得到仍以正反馈为主。 对于后市，华金证券研报从两个角度分析称，A股短期可能继续震荡，延续慢牛趋势。 （1）比照历史复盘经验，当前市场情绪指标调整和行业轮动还未完成，A股短期可能延续震荡走势。 一是政策依然偏积极，外部风险有限。 二是8月2 ...

核心观点 - 报告认为A股已开启"制度性慢牛"行情 但需避免盲目参照2014-2015年模式转向快牛或疯牛 真正的慢牛需建立在产业基本面支撑和长期资本定价权基础上 并实现从流动性牛向基本面牛再到新旧动能转化牛的渐进转变 [1][2][14] 美股慢牛特征分析 - 美股慢牛核心特征体现为盈利贡献占比达65% 估值贡献仅0.8% 股息再投资贡献约3% 年化收益结构为盈利增长4%-6%加股息2%-4%加估值变化-2%至+2% [2][10] - 美股慢牛本质是产业基本面驱动的结构牛 1980-2024年间标普500中仅20%股票贡献80%收益 纳指100前十大股票过去十年年化表现超指数5.8% [2][10] - 美股长期收益水平与经济增长匹配 1980年至今权益投资年化收益8%-10% 纳指含股息再投资达12% 标普和道指含股息再投资约10% [2][10] - 美股慢牛宏观底层逻辑依赖高增长低通胀经济环境 流动性宽松提供估值弹性 龙头企业通过大规模回购提供基本面支撑 资本市场制度提供长期保障 [1][9] - 美股良性股市生态表现为养老金与居民存款搬家形成增量资金 401K计划中约2/3资金流入股市 1984-2000年居民股票和基金占比从36%升至46% [9][64] - 优胜劣汰的上市退市机制构成制度基础 2000-2010年退市公司超7000家 年退市率保持近10% 同时被动投资崛起推动波动率下降 ETF交易额占股市总交易额30% [9][68][71][76] A股慢牛实现路径 - A股需经历三阶段转变：流动性牛阶段低估值科技成长（创业板指、恒生科技）及产业逻辑驱动板块（创新药、AI算力与半导体）占优 基本面牛阶段出海为核心的大盘成长和全球定价资源品占优 新旧动能转化牛阶段顺周期品种领涨 [16] - 政策面通过资本市场改革构建制度保障 2024年以来呈现"强监管—扩开放—引长钱—促创新—降成本"路径 新国九条确立顶层设计 科创板突出硬科技定位 引导保险、公募、养老金等长期资本加大权益配置 [24] - 资金面依赖居民超额储蓄搬家 居民储蓄占GDP比重从疫情前80%升至2025年7月的110%以上 因楼市销量下滑及预防性储蓄增加 三年商品房销售额差额达13.5万亿元 [25][31] - 基本面需财政发力、地产企稳及新旧动能转化完成 当地产和建筑占GDP比重稳定且新经济占比提升 中国经济将实现从房地产到制造业的叙事变化 [36] - 参考日本经验 新旧动能转化需经历四阶段定价：新旧交织阶段杠铃策略有效性不强 新胜于旧阶段形成高股息与信息科技杠铃策略 旧的绝唱阶段旧经济估值修复 新的时代阶段科技与出海成为绝对主角 [42][43] 历史牛市模式比较 - A股历史上慢牛多基于产业基本面结构牛 如2019-2021年年化收益约15% 以基本面驱动和产业趋势主导 [13] - 快牛多基于戴维斯双击的普涨牛 如2008-2009年收益超85% 依赖流动性与基本面共振 [13] - 疯牛极少且基于流动性驱动 如2014-2015年缺乏基本面支撑导致严重泡沫 [13] 美股阶段性表现 - 高增长期（1981-2000年）标普500年化回报13-14% 盈利贡献6-7% 估值贡献2-3% 股息贡献3-4% 因科技革命推动PE从10倍升至30倍 [10][11] - 波动期（2000-2024年）年化回报6-7% 盈利贡献约5% 股息贡献2-3% 互联网泡沫破裂和次贷危机使估值贡献转负 [10][11] - 2010年后慢牛由流动性驱动增强 2020年疫情后美联储量化宽松推动标普500 PE从20倍升至24倍以上 [11] - 企业回购成为重要支撑 2009-2019财年标普500成分股累计回购5.01万亿美元 超同期3.67万亿美元现金分红 信息技术行业累计回购1.43万亿美元占比近30% [59][63]

股指期货市场表现 - 上周四大期指主力合约全线收跌 中证1000期指跌幅最大达-1.74% 沪深300期指跌幅最小为-1.02% [3][12] - IC和IM贴水收窄 IF和IH由升水转为贴水 四大期指主力合约均处于贴水状态 [3][12] - IF、IC和IM合约平均成交量上升 IC升幅最大为3.52% IM升幅最小为0.87% IH成交量下降0.34% [3][12] - IF、IH和IM持仓量下降 IH降幅最大达-7.67% IM降幅最小为-0.31% IC持仓量上升0.09% [3][12] - 当季合约年化基差率分别为：IF(-2.16%)、IC(-9.28%)、IM(-10.37%)、IH(-0.23%) 较前周IF贴水加深 IC/IM贴水收窄 IH升水转贴水 [3][12] 跨期价差与套利空间 - 跨期价差分位数处于历史中位区间：IF(39.80%)、IC(56.30%)、IM(36.10%)、IH(47.10%) 价差率均处于历史分布常态位置 [4][13] - 以年化收益5%计算 IF正反套当月合约基差率需达0.54%和-0.91% 下月合约需达0.90%和-1.68% 当前主力合约无正反套机会 [4][13] - 9月后分红影响微弱 对四大期指9月主力合约点位影响为0 中证500当季合约点位影响仅0.04 [4][13] 市场情绪与预期 - 基差变化与分红影响及交易情绪高度相关 全线贴水反映市场情绪趋于谨慎 [5][14] - 跨期价差分位数处于历史中位 市场预期总体平稳 分红因素不构成显著扰动 [5][14] - 期指市场情绪偏谨慎 各品种贴水结构延续 需关注基差波动风险 [5][14] 卖方策略观点汇总 - 12家券商认为A股处于牛市或慢牛阶段 上行趋势未改 [6][54] - 9家券商认为美联储降息预期强化和外资回流将改善流动性 [6][54] - 8家券商认为政策宽松预期升温将支撑市场风险偏好和上行趋势 [6][54] - 7家券商认为外资持续买入且仍有加仓空间 利好A股市场 [6][54] - 6家券商认为市场情绪维持高位 赚钱效应明显增强 [6][54] - 行业方面一致看好AI产业链、有色金属、煤炭、化工等上游资源品板块 [6][54]

中资股市场热度评估 - 在岸或离岸中资股市场未出现大范围过热现象 仅个别板块存在过热情况[1] - A股市场热度处于健康水平 尚未达到全民参与股市的程度[1] - 近期股市资金流入主要来自高净值个人投资者[1] 市场驱动因素与板块表现 - 本轮中资股上涨由流动性推动 领涨板块预计将持续领先直至升浪结束[1] - 需关注中国证监会未来关于资本市场的表态 特别是是否提及"慢牛""理性投资"等关键词[1] 反内卷政策投资机会 - 预计当局将升级反内卷政策力度 投资机会可从三方面发掘：行业新增产能放缓情况、潜在政策干预可能性、海外市场份额增长[1] - 外卖行业内卷现象难以逆转 因行业全属民营企业 在市场经济力量下价格战将持续[1]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1 **因子名称**：大小盘风格因子[13] **因子构建思路**：通过市值维度衡量市场风格偏向大盘或小盘[13] **因子具体构建过程**：使用市值加权或特定指数对比来区分大小盘风格表现，具体计算基于不同市值组合的相对收益或风格指数差值[13] 2 **因子名称**：价值成长风格因子[13] **因子构建思路**：通过估值与成长指标区分价值与成长风格[13] **因子具体构建过程**：基于市盈率、市净率等价值指标与营收增长率、盈利增长率等成长指标，构建价值与成长组合的相对收益或风格指数[13] 3 **因子名称**：行业指数超额收益离散度因子[13] **因子构建思路**：衡量不同行业超额收益的分散程度[13] **因子具体构建过程**：计算各行业指数相对于基准指数的超额收益，然后计算这些超额收益的标准差或变异系数[13] $$ \text{离散度} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(ER_i - \overline{ER})^2} $$ 其中，$ER_i$ 代表行业i的超额收益，$\overline{ER}$ 代表所有行业超额收益的平均值，N为行业数量[13] 4 **因子名称**：行业轮动速度因子[13] **因子构建思路**：度量行业间领涨领跌角色切换的频繁程度[13] **因子具体构建过程**：基于行业收益率的排名变化率或收益率序列的自相关性计算，常用Spearman秩相关系数或行业收益率排名的变动标准差[13] 5 **因子名称**：成分股上涨比例因子[13] **因子构建思路**：反映指数内上涨个股的广度[13] **因子具体构建过程**：计算特定指数中当日上涨股票数量占指数总成分股数量的比例[13] $$ \text{上涨比例} = \frac{\text{上涨股票数量}}{\text{总成分股数量}} $$[13] 6 **因子名称**：前100个股成交额占比因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易集中度于头部个股的程度[13] **因子具体构建过程**：计算成交额前100的股票的总成交额占市场总成交额的比例[13] $$ \text{成交集中度} = \frac{\sum_{j=1}^{100} V_j}{\sum_{k=1}^{M} V_k} $$ 其中，$V_j$ 为第j只股票的成交额，M为市场总股票数[13] 7 **因子名称**：前5行业成交额占比因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易集中度于头部行业的程度[13] **因子具体构建过程**：计算成交额前5的行业的总成交额占市场总成交额的比例[13] 8 **因子名称**：指数波动率因子[13] **因子构建思路**：度量市场价格的波动程度[13] **因子具体构建过程**：通常基于指数日收益率的年化标准差计算[13] $$ \sigma = \sqrt{252} \times \sqrt{\frac{1}{T-1}\sum_{t=1}^{T}(r_t - \bar{r})^2} $$ 其中，$r_t$ 为指数日收益率，$\bar{r}$ 为平均日收益率，T为计算周期[13] 9 **因子名称**：指数换手率因子[13] **因子构建思路**：衡量市场交易活跃程度[13] **因子具体构建过程**：计算市场或指数的日均成交额与流通市值的比率[13] 10 **因子名称**：商品趋势强度因子[26] **因子构建思路**：度量商品期货价格的趋势性强弱[26] **因子具体构建过程**：基于价格移动平均线斜率或特定周期动量指标计算，例如使用均线排列或ADX（平均趋向指数）[26] 11 **因子名称**：商品基差动量因子[26] **因子构建思路**：衡量商品期货期限结构的变化动量[26] **因子具体构建过程**：计算近月合约与远月合约价格差（基差）的变动率或动量[26] 12 **因子名称**：商品波动率因子[26] **因子构建思路**：度量商品期货价格的波动程度[26] **因子具体构建过程**：类似股票波动率因子，基于商品期货收益率的年化标准差计算[26] 13 **因子名称**：商品流动性因子[26] **因子构建思路**：衡量商品期货市场的流动性状况[26] **因子具体构建过程**：通常使用日均成交额、持仓量或买卖价差等指标构建[26] 14 **因子名称**：期权隐含波动率因子[30] **因子构建思路**：从期权价格中提取市场对未来波动率的预期[30] **因子具体构建过程**：使用B-S等期权定价模型，通过期权市场价格反推得出的波动率数值[30] 15 **因子名称**：期权偏度因子[30] **因子构建思路**：度量期权市场隐含概率分布的不对称性[30] **因子具体构建过程**：通过不同行权价的期权隐含波动率曲线计算，常用看跌看涨期权波动率差或风险中性偏度[30] 16 **因子名称**：百元转股溢价率因子[31] **因子构建思路**：衡量可转债价格相对于转换价值的溢价程度[31] **因子具体构建过程**：计算可转债价格除以转换价值减一，转换价值为转股比例乘以正股价格[31] $$ \text{转股溢价率} = \frac{\text{可转债价格}}{\text{转换价值}} - 1 $$[31] 17 **因子名称**：低转股溢价率因子[31] **因子构建思路**：筛选转股溢价率较低的可转债群体[31] **因子具体构建过程**：设定转股溢价率阈值，计算低于该阈值的可转债数量占比或等权组合表现[31] 18 **因子名称**：可转债市场成交额因子[31] **因子构建思路**：衡量可转债市场的交易活跃度[31] **因子具体构建过程**：计算可转债市场日均成交金额或成交额变化率[31] 因子回测效果 1 **大小盘风格因子**，上周表现：风格偏向大盘[13] 2 **价值成长风格因子**，上周表现：风格偏向价值[13] 3 **大小盘风格波动因子**，上周表现：波动上升[13] 4 **价值成长风格波动因子**，上周表现：波动下降[13] 5 **行业指数超额收益离散度因子**，上周表现：行业收益离散度上升[13] 6 **行业轮动速度因子**，上周表现：行业轮动速度上升[13] 7 **成分股上涨比例因子**，上周表现：成分股上涨比例下降[13] 8 **前100个股成交额占比因子**，上周表现：个股成交集中度上升[13] 9 **前5行业成交额占比因子**，上周表现：行业成交集中度持平上期[13] 10 **指数波动率因子**，上周表现：市场波动率上升[13] 11 **指数换手率因子**，上周表现：市场换手率上升[13] 12 **商品趋势强度因子**，上周表现：能化板块趋势强度增加，其余板块趋势强度持平上期[26] 13 **商品基差动量因子**，上周表现：黑色及能化板块基差动量有所上升[26] 14 **商品波动率因子**，上周表现：黑色及贵金属板块波动率上升[26] 15 **商品流动性因子**，上周表现：各板块流动性表现分化[26] 16 **百元转股溢价率因子**，上周表现：企稳，当前处于中间位置[31] 17 **低转股溢价率因子**，上周表现：占比明显回调，低溢价率转债表现相对较佳[31] 18 **可转债市场成交额因子**，上周表现：有一定缩量，不过还保持在健康区间[31]

市场整体观点 - 市场情绪偏热 A股上行周期未结束但正从单边上行向震荡慢牛过渡 短期波动幅度或将明显上升[1][4] - 成长风格弹性更大 周期风格更加稳健 建议风格适度均衡 布局中大盘宽基及创业板指数[1][4] - 风险偏好较高投资者可关注科技 新能源 稀土 有色 医药等热点行业轮动机会[1][4] 权益市场表现 - 大小盘风格偏向大盘 价值风格大幅占优[1][6] - 大小盘风格波动迅速上升 价值成长风格波动下降[1][6] - 行业指数超额收益离散度上升 行业轮动速度上升 成分股上涨比例下降[6] - 前100个股成交额占比上升 前5行业成交额占比与上期持平[6] - 市场波动率与换手率均继续上升[7] 商品市场表现 - 能化板块趋势强度增加 其余板块趋势强度持平上期[2][21] - 黑色及能化板块基差动量有所上升[2][21] - 黑色及贵金属板块波动率上升[2][21] - 各板块流动性表现分化[2][21] 期权市场表现 - 上证50与中证1000隐含波动率仍处高位但边际松动[2][25] - 50ETF看跌期权偏度快速上升 中证1000维持不变[2][25] - 中证1000贴水呈收敛态势 市场分歧增大 热点开始轮动和扩散[2][25] 可转债市场表现 - 转债市场先下跌后修复 周内波动较大[2][27] - 百元转股溢价率企稳 处于中间位置[2][27] - 低转股溢价率转债占比明显回调 低溢价率转债表现较佳[2][27] - 市场成交额缩量但保持在健康区间 信用利差近期有上升势头[2][27]

市场趋势判断 - 市场短期调整接近尾声，将转为低斜率上行阶段 [1][3] - 当前波动源于前期交易过热与结构集中，非趋势反转 [1][5] - 牛市主升浪大趋势未改，指数将维持高位强势震荡 [10][11] 流动性特征 - ETF资金流向分化：宽基减仓而行业/主题增仓，A股减仓而港股增仓 [2] - 主动型公募产品进入密集申赎换手阶段，机构重仓核心资产将逐步消化赎回压力 [2] - 欧美国家在高债务利率环境下被迫步入降息周期，人民币资产吸引力持续提升 [2][5] 配置策略方向 - 聚焦消费电子、创新药、新能源、化工、游戏等结构性机会 [1][2] - 重视高股息红利板块与低估值优质资产 [1][7] - 把握AI算力、固态电池、人形机器人、商业航天等成长主线 [1][3][6] 行业关注重点 - 有色金属（铜、铝、黄金）受益于全球制造业修复与投资加速 [8][9] - 电力设备成为成长板块中低位品种，2026年基本面触底企稳概率高 [8][10] - 港股互联网板块获"外资+南下"双加持，配置性价比抬升 [6][9][12] 板块轮动特征 - 市场出现高低切换，从极致分化转向轮动扩散 [4][11][12] - 金融板块由银行转向非银配置 [10] - 消费领域关注食品饮料、生猪养殖、旅游等内需修复机会 [8] 技术指标与估值 - 沪深300股权风险溢价为5.32%，处于10年中等水平 [7] - 换手率5日均值高于2024年9月24日-10月8日期间均值 [10] - 20日和60日均线成为重要支撑位 [5]