量化模型与构建方式 1. 扩散指数行业轮动模型 - **模型名称**：扩散指数行业轮动模型[25][26] - **模型构建思路**：基于价格动量原理，通过计算行业扩散指数来捕捉行业趋势，选择扩散指数排名靠前的行业进行配置[26][38] - **模型具体构建过程**： 1. 选取中信一级行业作为标的[27] 2. 计算每个行业的扩散指数，扩散指数反映了行业价格趋势的强度[27] 3. 定期（如月度）选择扩散指数排名前六的行业作为配置组合[26][30] 4. 具体配置行业根据最新扩散指数值确定，例如2025年9月配置行业为综合、有色金属、通信、银行、传媒、商贸零售[26][30] 2. GRU因子行业轮动模型 - **模型名称**：GRU因子行业轮动模型[33][34] - **模型构建思路**：基于分钟频量价数据，通过GRU（门控循环单元）深度学习网络生成行业因子，捕捉交易信息中的规律进行行业轮动[34][38] - **模型具体构建过程**： 1. 使用分钟频量价数据作为输入[38] 2. 通过GRU深度学习网络处理数据，生成每个行业的GRU因子值[34][38] 3. GRU因子值反映了行业短期的动量或交易信号[34] 4. 定期（如周度）选择GRU因子排名靠前的行业作为配置组合，例如调入煤炭、调出房地产[36] 模型的回测效果 1. 扩散指数行业轮动模型 - 2025年以来超额收益：2.76%[25][30] - 2025年9月以来超额收益：-1.88%[30] - 本周超额收益：-1.41%[30] 2. GRU因子行业轮动模型 - 2025年以来超额收益：-7.78%[33][36] - 2025年9月以来超额收益：-0.10%[36] - 本周超额收益：-0.38%[36] 量化因子与构建方式 1. 行业扩散指数因子 - **因子名称**：行业扩散指数[27] - **因子构建思路**：通过计算行业价格数据的扩散指数，衡量行业趋势强度[27] - **因子具体构建过程**： 1. 获取中信一级行业的价格数据[27] 2. 计算每个行业的扩散指数值，具体计算方法未详细说明，但扩散指数值介于0到1之间，值越高表示趋势越强[27] 3. 例如，截至2025年9月19日，有色金属行业的扩散指数为0.978，银行行业为0.968[27] 2. GRU行业因子 - **因子名称**：GRU行业因子[34] - **因子构建思路**：基于GRU深度学习网络处理分钟频量价数据，生成代表行业短期动量的因子[34][38] - **因子具体构建过程**： 1. 输入分钟频量价数据到GRU网络[38] 2. 网络输出每个行业的GRU因子值，值越高表示行业动量越强[34] 3. 例如，截至2025年9月19日，有色金属行业的GRU因子值为7.4，石油石化行业为5.38[34] 因子的回测效果 （注：报告中未提供因子的独立回测指标，如IC、IR等，仅提供了基于因子构建的模型回测结果）

市场表现与行业分化 - 上周沪指累计下跌1.30% 但市场分化度未明显收窄 [1] - 电力设备 电子 通信等行业涨幅领先 银行 非银 食品饮料等板块滞涨 [1] 券商策略观点汇总 - 国泰海通证券认为市场调整是机会 A/H股指有望走出新高 新兴科技是主线 港股科技医药延续修复 [2] - 国金证券指出降息开启新场景转换 港股6-8月滞涨或有补涨行情 成长投资从科技驱动转向出口出海 制造业顺周期成为中期主线 [2] - 浙商证券预计上证盘整持续1-2周 若轮动顺畅25Q4或挑战2015年来最大波幅0.618分位 建议降低计算机和传媒配比 增配地产 基建工程和社服板块 [3] - 光大证券认为节前市场延续震荡格局 中期慢牛行情核心在于政策节奏 关注服务消费 TMT 反内卷与涨价主线 [4] - 招商证券指出国庆前后融资盘呈节前收敛节后迸发规律 节后风险偏好改善 美联储降息后A/H股上涨概率高 关注固态电池 AI算力 人形机器人 商业航天等领域 [5] - 兴业证券建议以轮动思路应对波动 多个板块交替轮动行情才能行稳致远 [6][7] - 中信建投认为美联储降息周期重启 后续降息路径更清晰 关注AI产业叙事 中国内外需共振筑底 十五五规划预期增量 [8] - 华安证券指出美联储降息落地 政策托底预期升温 维持震荡上涨判断 坚定AI强势主线核心地位 关注景气硬支撑领域 [9] - 华西证券强调A股慢牛逻辑未变 企业在人工智能 生物医药 高端制造等领域展现顶尖产品力 反内卷推进验证盈利改善预期 [10] - 银河证券推荐四条主线把握十五五建筑行业机会 包括重大工程支撑稳增长 出海高股息并购重组 低空经济机器人算力工程 新疆煤化工核电洁净室工程 [11]

华泰金工多维择时模型表现 - 年初以来累计收益率达40.77% 绝对收益36.07% 跑赢行业等权基准17.01个百分点 [1][2] - 模型持续看好A股市场 技术面平稳 资金与情绪显现看多信号 [1] - 5月以来保持做多状态 8月22-28日震荡期平仓 9月3日重启做多 9月17日短暂看空后次日恢复看多 [2][3] 行业配置与轮动 - 遗传规划行业轮动模型累计收益36.07% 超越行业等权基准17.01个百分点 [1][3] - 本周看好银行、工业金属、石油石化行业 新增国防军工和商贸零售 剔除食品饮料及煤炭 [3] - 下周最强预测行业为贵金属、酒类、食品、钢铁和银行 呈现消费周期金融均衡配置 [1] 板块与ETF表现 - 科技板块持续活跃 受益国内"人工智能+"政策支持 [1] - 创业板50ETF上周上涨2.84% 科创创业ETF上涨2.47% 汽车ETF上涨4.26% [2] - 银行ETF下跌4.08% 有色金属ETF下跌4.26% 金融与周期板块明显调整 [2] 全球市场联动 - 美股纳斯达克指数上周上涨2.21% 受美联储降息政策及AI行业活力推动 [1] - 欧洲股市偏弱 富时100下跌0.72% 德国DAX下跌0.25% [1] - 商品市场煤焦钢矿与非金属建材涨幅超4% 农产品下跌4.33% 有色金属下跌3.46% [1] 市场情绪指标 - 上证50会员持单比高于去年同期 反映市场情绪强烈 多头仓位较高 [3] - 境内绝对收益ETF模拟组合年初累计上涨7.34% 上周微跌0.10% 配置基于资产趋势与行业轮动建议 [3]

核心观点 - 美联储9月FOMC会议降息25BP符合预期但表态偏鹰 抑制短期风险偏好 但中长期降息前景仍可乐观[3][12][13] - 8月中国经济数据全面走弱 内需疲软 投资与消费增速放缓 政策托底预期升温[4][15][19] - 行业轮动强度见顶后成长风格大概率延续强势 金融风格转弱 周期风格走强[5][27][28] - 配置上坚定AI产业趋势主线 同时关注景气硬支撑领域[5][45][47] 市场观点 美联储政策影响 - 9月FOMC降息25BP至4%-4.25% 为2024年9月启动降息后首次降息[12] - 鲍威尔表态偏鹰派 强调政策路径保持数据依赖 未支持降息50BP[13] - 点阵图显示2026年仅预测一次降息 低于市场预期的三次 利率调整至3%的时间推迟至2027年[13] - 中长期利率指引偏鹰 抑制市场风险偏好 美股震荡分化 纳斯达克指数小幅走低[13] 中国经济数据表现 - 8月社会消费品零售总额3.97万亿元 同比增3.4% 较上月回落0.3个百分点[15] - "以旧换新"政策效果减弱 家用电器和音响器材类消费增速回落14.4个百分点至14.3% 通讯器材类回落7.6个百分点至7.3%[16] - 汽车零售额增速回正至0.8% 但依然偏低 服务业生产指数由7月5.8%回落至8月5.6%[16] - 固定资产投资累计同比0.5% 较上月1.6%下降1.1个百分点[19] - 制造业投资增速5.1% 较上月6.2%下滑 基建投资同比2.0% 较上月3.2%下降[19] - 房地产投资同比下降12.9% 降幅较上月-12.0%扩大 商品房销售额和销售面积同比分别下降14.0%和10.6%[21][23] - 7-8月数据拟合的三季度GDP增速约4.9% 较7月进一步下滑[4][15] 政策预期 - 政策加码必要性回升 市场对促消费与房地产领域新政策预期升温[4][15] - 国补资金已使用约2640亿元 年内存在补充诉求[16] - 中美谈判释放积极信号 双方就TikTok问题、减少投资障碍等达成框架共识[26] 行业配置 行业轮动规律 - 基于2008年至今三轮成长行情复盘 行业轮动强度见顶后1个月内成长风格继续上涨概率较大[5][27] - 金融风格在轮动强度见顶后容易由强转弱 周期风格大概率走强 消费风格未见明显变化[5][27] - 前期最强成长主线行业在轮动见顶后延续强者恒强态势[5][27] 具体行情表现 - 2008-2010年智能手机行情：6次轮动强度抬升中4次见顶后成长风格上涨 周期品中有色金属见顶后平均涨幅21.2% 机械设备11.7% 煤炭9.6%[29][32] - 2012-2015年互联网+行情：5次轮动抬升中3次见顶后成长风格上涨 传媒板块在见顶后30天平均涨幅22.9%[33][39] - 2019-2021年新能源行情：5次轮动抬升中3次见顶后成长风格上涨 电力设备板块见顶后30天平均涨幅7.2%[40][44] 配置主线 AI产业趋势主线 - AI算力基建扩散至应用端 但并非"高切低" 仍处于AI产业链条中[45][46] - 产业周期行至第一阶段中后期 未来仍有业绩支撑和估值拔高阶段[46] - 重点包括泛TMT、AI、算力、软件、游戏、机器人等方向[47] 景气硬支撑领域 - 稀土永磁、贵金属、军工、券商、金融IT、电源设备[47] - 海风/风电、整车、电池、轮胎、农药、化学纤维、工程机械、牛肉及乳制品[47] - 这些领域具备良好景气度或业绩超预期支撑[47] 市场展望 - 维持市场震荡上涨判断 关键点位担忧仅带来短期情绪扰动[45][46] - 行业结构扩散但仍围绕AI产业链 电池、风电、消费电子领涨[45] - 机器人链条表现强势 煤炭、出行链条有事件催化[45]

核心观点 - 行业轮动速度在2025年7月科技主线行情后有所回落 但基于近10年数据仍处于历史50%分位的中等水平 [1][2][11] - 独家构建的行业轮动宏观驱动力指标（中国金融周期友好度减库存周期友好度 再减美股宏观友好度）与行业轮动速度相关性达0.7 解释力较强 [1][3][18] - 预计2025年四季度行业轮动宏观驱动力将波动略升 行业轮动速度低于2024年但高于2021年 整体维持中等水平 建议采用偏均衡配置策略 [1][4][22] 行业轮动速度现状 - 当前行业轮动速度指标基于中信30个一级行业滚动12个月累计超额收益率（相对万得全A）构建 通过计算行业排名月度变化绝对值加总并标准化 [11] - 2025年9月17日数据显示 行业轮动速度指数处于历史50%分位附近 表明市场处于中等轮动速度区间 [2][11][13] 宏观驱动力指标构建逻辑 - 中国金融周期友好度与行业轮动速度呈正相关（相关性超0.6） 流动性环境越好越易受交易情绪影响加速轮动 [3][18][20] - 中国库存周期友好度与轮动速度负相关 实体经济景气度低迷时分子端定价线索减少 分母端定价占优加速轮动 [3][18] - 美股宏观友好度与轮动速度负相关（相关性近-0.6） 美国环境向好时全球投资者情绪乐观且投资久期较长 轮动速度降低 [3][18][24] 四季度展望与预测 - 基于彭博一致预期 2025Q4中国金融周期友好度和库存周期友好度预计双双上升 主因货币政策宽松方向延续及PPI降幅收窄带动库存周期好转 [21][27] - 美股宏观友好度受美联储降息和财政扩张影响预计小幅抬升 综合驱动行业轮动宏观动力指标波动略升 [21][30] - 行业轮动速度预计维持在2024年之下、2021年之上的中等区间 对应结构性行情下均衡配置策略更优 [4][22][31]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 股票市场因子 1. **因子名称**：大小盘风格因子[13][15] **因子构建思路**：衡量市场大小盘风格偏向[13][15] **因子具体构建过程**：通过比较大盘股与小盘股的表现差异来判断风格偏向，具体计算方式未详细说明 2. **因子名称**：价值成长风格因子[13][15] **因子构建思路**：衡量市场价值与成长风格偏向[13][15] **因子具体构建过程**：通过比较价值股与成长股的表现差异来判断风格偏向，具体计算方式未详细说明 3. **因子名称**：大小盘风格波动因子[13][15] **因子构建思路**：衡量大小盘风格波动程度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算大小盘风格收益率的波动率来衡量波动程度，具体计算方式未详细说明 4. **因子名称**：价值成长风格波动因子[13][15] **因子构建思路**：衡量价值成长风格波动程度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算价值成长风格收益率的波动率来衡量波动程度，具体计算方式未详细说明 5. **因子名称**：行业指数超额收益离散度因子[13][15] **因子构建思路**：衡量行业指数超额收益的分散程度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算各行业指数超额收益的标准差或变异系数来衡量离散度 6. **因子名称**：行业轮动度量因子[13][15] **因子构建思路**：衡量行业轮动速度[13][15] **因子具体构建过程**：通过计算行业收益率排名的变化率或相关性衰减速度来衡量轮动速度 7. **因子名称**：成分股上涨比例因子[13][15] **因子构建思路**：衡量市场成分股中上涨股票的比例[13][15] **因子具体构建过程**：计算指数成分股中上涨股票数量占总成分股数量的比例 8. **因子名称**：前100个股成交额占比因子[13][15] **因子构建思路**：衡量前100个股成交额的市场集中度[13][15] **因子具体构建过程**：计算前100个个股成交额之和与市场总成交额的比例 9. **因子名称**：前5行业成交额占比因子[13][15] **因子构建思路**：衡量前5行业成交额的市场集中度[13][15] **因子具体构建过程**：计算前5个行业成交额之和与市场总成交额的比例 10. **因子名称**：指数波动率因子[14][15] **因子构建思路**：衡量市场指数的波动程度[14][15] **因子具体构建过程**：通常使用指数收益率的标准差来计算市场波动率 11. **因子名称**：指数换手率因子[14][15] **因子构建思路**：衡量市场交易活跃程度[14][15] **因子具体构建过程**：计算市场总成交额与流通市值的比例 商品市场因子 12. **因子名称**：商品趋势强度因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货各板块的价格趋势强度[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块价格序列的动量指标或趋势指标来衡量趋势强度 13. **因子名称**：商品基差动量因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货期限结构的变化动量[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块基差（现货价格与期货价格之差）的变化率来衡量基差动量 14. **因子名称**：商品波动率因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货各板块的波动程度[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块收益率的标准差来衡量波动率 15. **因子名称**：商品流动性因子[21][26] **因子构建思路**：衡量商品期货市场的流动性状况[21][26] **因子具体构建过程**：通过计算各商品板块的成交额、成交量或买卖价差等指标来衡量流动性 期权市场因子 16. **因子名称**：隐含波动率因子[30] **因子构建思路**：衡量期权市场的隐含波动率水平[30] **因子具体构建过程**：通过期权市场价格反推出的波动率，反映市场对未来波动率的预期 17. **因子名称**：期权偏度因子[30] **因子构建思路**：衡量期权市场波动率微笑曲线的偏斜程度[30] **因子具体构建过程**：通过计算不同行权价期权隐含波动率的差异来衡量市场对尾部风险的预期 可转债市场因子 18. **因子名称**：百元转股溢价率因子[33][39] **因子构建思路**：衡量可转债转股溢价水平[33][39] **因子具体构建过程**：计算可转债市场价格相对于转换价值的溢价程度，通常表示为百分比 19. **因子名称**：低转股溢价率转债占比因子[33][39] **因子构建思路**：衡量市场中低转股溢价率可转债的占比情况[33][39] **因子具体构建过程**：计算转股溢价率低于特定阈值（如20%）的可转债数量占市场总可转债数量的比例 20. **因子名称**：可转债市场成交额因子[33][39] **因子构建思路**：衡量可转债市场的交易活跃度[33][39] **因子具体构建过程**：统计可转债市场的总成交金额 因子回测效果 注：报告中未提供具体的因子回测数值结果，仅提供了各因子的近期表现简评[15][26]

核心观点 - 报告期内（2025年09月08日至09月12日）各大金融市场呈现不同特征：权益市场波动加剧且活跃度上升，风格偏向小盘和成长；债券市场因政策预期有所回暖但整体震荡；商品市场部分板块趋势增强；期权市场情绪缓和；可转债市场表现相对平淡 [2][5] 权益市场回顾与因子跟踪 - 股市波动加剧，市场风格略偏向小盘，成长风格占优 [2][7] - 市场风格波动方面，大小盘风格波动上升，价值成长风格波动下降 [7] - 市场结构方面，行业指数超额收益离散度上升，行业轮动速度上升，成分股上涨比例略有上升 [7] - 交易集中度方面，前100个股成交额占比上升，前5行业成交额占比较上期持平 [7] - 市场活跃度方面，市场波动率与市场换手率均继续上升 [2][7] 债券市场回顾 - 债市有所好转，十年期国债收益率一度回落至1.75%下方，但因做多动能不强，短期仍偏震荡，收益率尚未有效突破1.75%-1.80%区间 [2][5] - 政策面带来乐观预期，财政部与央行联合工作组会议提及“央行国债买卖操作”和“财政政策与货币政策的协同发力” [2][5] - 可转债市场因前期调整较多，本周有所回暖 [2][5] 商品市场因子跟踪 - 趋势强度方面，有色板块及能化板块趋势强度有所增加，其余板块趋势强度持平上期 [3][23] - 基差动量方面，上周各板块基差动量均下降 [3][23] - 波动率方面，黑色板块波动率下降，其余板块波动率持平上期 [3][23] - 流动性方面，各板块流动性波动较大，但基本持平上期 [3][23] 期权市场因子跟踪 - 隐含波动率水平显示，上证50处于平稳状态而中证1000隐波开始回落 [3][28] - 市场在九月初经历短暂回调后情绪有所缓和，中证1000期权的偏度与隐含波动率快速修复 [3][28] 可转债市场因子跟踪 - 转债市场上周走势较为平淡，在权益市场持续修复的背景下略显弱势，指数横盘震荡为主 [3][30] - 估值端显示，百元转股溢价率维稳，低转股溢价率转债的占比变化较小 [30] - 市场成交额虽小幅下降，但仍然有一定的支撑 [30]

基金经理尹涛的投资哲学与策略 - 投资框架融合宏观策略与行业轮动 在动态平衡中构建攻守兼备的资产配置[6] - 采用"牛市打持久战 平衡市和熊市打游击战"的双策略模式[11] - 核心能力在于从政策措辞变化中捕捉产业风向转变 例如通过2023年中央经济工作会议表述变化发现低空经济机会[3][4] 宏观政策分析能力 - 27年职业生涯中前10年担任财经记者 建立独特的政策破译能力[3] - 保持研读政策原文习惯 通过对比历年表述变化识别经济周期信号[3][4] - 早期接触发改委和财政部官员经验 理解政策制定者思考方式和对经济形势的判断[3] 资产配置与风险管理 - 2008年全球金融危机期间判断国内通胀快速回落 建议加大债券仓位低配权益资产 使组合在暴跌中取得较好收益[4] - 认为大类资产配置是财富管理生存刚需 而非锦上添花选项[5] - 通过灵活仓位控制管理回撤 某产品历史季度平均股票仓位85% 最低不足七成 最高超九成 2023年四季度末仓位降至67%[12] 行业配置与选股逻辑 - 每年优选3至5个高景气度行业重点布局 2024年减仓电力设备 增配汽车和家用电器[6][7] - 偏好成长类股票 深挖高ROE可持续成长的优质白马企业[8] - 关注行业阶段性趋势而非盲目追求长期配置[7] 个股挖掘与调研方法 - 通过敏感扎实严谨耐心四关键词发现超额收益个股[9] - 对重仓股采用外科医生模式 仔细研究财务报表附注和会计政策[10] - 案例：挖掘市值30多亿元的高性能复合材料公司 股价上涨一倍不止[9] - 案例：从80元/股开始布局某新能源车企 见证其从年产70万辆成长为年销超400万辆的行业巨头[14] 业绩表现与管理规模 - 管理五只公募基金规模合计超过14亿元[5] - 民生加银内核驱动基金过去半年净值增长率达19.18% 过去一年增长率为18.70%[5] - 该产品过去两年业绩排名位列同类前5%分位[5] 时代机遇与投资方向 - 认为AI创新药新消费三大领域正在爆发"中国式创新"化学反应[17] - 指出中国经济发展结构剧烈变化 创新驱动部分不断上升且构建壁垒更高[17] - 强调投资需要听懂时代切换的脚步声 最大阿尔法藏在时代转折的裂缝中[15][17] 职业经历与能力进化 - 2008年从媒体转型至长城人寿保险投资部 管理规模最高超百亿元[4] - 2011年底加入从容投资担任投资经理五年半 加深对投资和风控的理解[5] - 2017年加入民生加银基金 现任权益投资部总监助理和投资决策委员会成员[5]

宏观策略观点 - 9月市场行业轮动强度预计将进入传统上行窗口 市场倾向于扩散寻找投资机会 [1] - 9月下半月至10月 随着三季报披露期临近 股价与业绩相关性将提升 景气投资有效性逐步增强 [1] 重点投资方向 - 港股互联网板块受益于降息交易及AI技术扩散 拥有最佳社交场景和生态的互联网平台是应用落地的率先受益方向 [1] - 创新药板块拥挤度已降至中等水平 情绪消化较为充分 9月及四季度具备降息交易及世界肺癌大会WCLC和欧洲肿瘤内科学会ESMO等行业大会催化 [1] - 新能源板块由技术突破与反内卷双轮驱动 提供弹性新方向 [2] - 新消费板块当前赔率较高 旺季催化和景气预期有助于提高胜率 [3] - 景气周期板块如有色、化工受外部宽松、反内卷及细分成长多重催化 化工龙头估值具备较高安全边际 战略性小金属和化工新材料提供细分领域成长逻辑 [3]

市场阶段与投资策略 - 市场已进入轮动扩散阶段且后续状态或延续[1] - 不应单纯高切低而应以景气和产业趋势为锚扩散[1] - 9月下半月到10月景气投资有效性提升[1] 主导资金与市场偏好 - 本轮行情由聪明钱主导[1] - 市场审美转向景气和产业趋势为核心[1][2] - 行业轮动强度回升[2] 港股互联网板块 - 港股互联网有补涨空间[1] - 板块被列为五大关注方向之一[1][2] 创新药板块 - 创新药情绪消化充分[1] - BD和商业化驱动重估[1] - 相关企业包括百济神州、药明康德、恒瑞医药、迪哲医药、复宏汉霖[2] 新能源板块 - 新能源技术突破与反内卷双轮驱动[1] - 板块被列为五大关注方向之一[1][2] 新消费板块 - 新消费赔率高[1] - 旺季催化提升胜率[1] - 板块被列为五大关注方向之一[1][2] 景气周期板块 - 景气周期受海外宽松、反内卷、细分成长多重催化[1] - 具体覆盖有色、化工领域[2] - 板块被列为五大关注方向之一[1][2]