量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * **模型名称**：短期择时模型[7][16] * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干具体指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出看多、中性或看空的信号，最终综合形成总仓位建议[7][16][17]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：模型包含四个一级指标（基本面、估值面、情绪面、流动性），每个一级指标下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为滚动5年）的历史分位数[16][17]。 2. **信号映射规则**：根据各二级指标的分位数区间，将其映射为“乐观”（看多）、“中性”或“谨慎”（看空）的定性信号。例如，当“A股整体PE分位数”处于高位（如93.55%）时，给出“谨慎”信号，意味着估值偏高，有均值回归下行压力[16][19]。 3. **综合判断**：汇总每个一级指标下所有二级指标的信号，综合判断该维度的总体信号（乐观、中性或谨慎）[16][17]。 4. **仓位决策**：最终，综合四个维度的总体信号，形成总的仓位配置建议（例如，总仓位信号为0.00代表空仓，1.00代表满仓）[19][25]。 2. 成长价值风格轮动模型 * **模型名称**：成长价值风格轮动模型[7][26][27] * **模型构建思路**：从基本面、估值面和情绪面三个维度构建轮动信号，判断当前市场环境下成长风格与价值风格的相对强弱，从而给出超配成长、超配价值或均衡配置的建议[27][28]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格[27][29]。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格[27][29]。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格[27][29]。 根据各指标当前状态判断其对成长或价值的利好方向，并综合给出基本面维度的仓位信号（如“成长100%，价值0%”代表超配成长）[29]。 2. **估值面维度**：计算成长与价值风格的估值差（PE差和PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低时，认为估值差有均值回归上行的动力，利好成长风格；反之则利好价值风格[27][29]。 3. **情绪面维度**：计算成长与价值风格的换手差和波动差在过去5年的分位数。换手差和波动差分位数处于中性区间时，建议均衡配置；偏离中性区间时，则对某一风格有利[27][28][29]。 4. **综合决策**：结合基本面、估值面和情绪面三个维度的信号，最终给出成长与价值风格的配置比例建议[27][29]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型[7][26][31] * **模型构建思路**：从流动性、交易行为、市场结构等多个视角，选取11个有效轮动指标，构建综合的大小盘轮动信号，以判断小盘风格与大盘风格的相对强弱[31]。 * **模型具体构建过程**： 1. **多指标框架**：模型共采用11个指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 2. **日内信号生成**：每个交易日，根据各指标的预设规则独立生成看多小盘（仓位100%）或看空小盘（仓位0%）的信号[33]。 3. **信号综合**：将11个指标的信号进行综合（例如，加权平均或投票机制），得到每日的综合小盘仓位信号，其补集即为大盘仓位信号[31][33]。 4. **策略执行**：根据综合信号，在代表大盘的沪深300全收益指数和代表小盘的中证1000全收益指数之间进行轮动配置[32][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至2025年12月21日[18][21] * **年化收益率**：16.37%[18][21] * **年化波动率**：14.79%[21] * **最大回撤**：14.07%[18][21] * **夏普比率**：0.9641[21] * **收益回撤比**：1.1635[21] * **月度胜率**：66.24%[21] * **季度胜率**：60.38%[21] * **年度胜率**：78.57%[21] * **基准年化收益率**：4.76%[18][21] * **年化超额收益率**：11.61%[18][21] * **2024年以来年化收益率**：28.52%[24] * **2024年以来最大回撤**：11.04%[18][24] * **2024年以来夏普比率**：1.4662[24] * **2024年以来收益回撤比**：2.5841[24] * **2024年以来月度胜率**：72.00%[24] * **2024年以来基准年化收益率**：8.95%[24] * **2024年以来年化超额收益率**：19.57%（计算得出：28.52%-8.95%）[24] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至2025年12月21日[28][30] * **年化收益率**：12.71%[28][30] * **年化波动率**：20.79%[30] * **最大回撤**：43.07%[30] * **夏普比率**：0.5842[30] * **收益回撤比**：0.2952[30] * **月度胜率**：58.33%[30] * **季度胜率**：59.62%[30] * **基准年化收益率**：7.96%[28][30] * **年化超额收益率**：4.75%[28][30] * **2025年以来收益率**：25.36%[28][30] * **2025年以来基准收益率**：26.19%[28][30] * **2025年以来超额收益率**：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **回测区间**：2014年至2025年[32][33] * **年化收益率**：19.67%（综合信号3D平滑）[33] * **年化超额收益率**：12.66%（综合信号3D平滑）[33] * **最大回撤**：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * **2025年以来收益率**：33.64%[33] * **2025年以来基准收益率**：22.11%[33] * **2025年以来超额收益率**：11.53%[32][33] * **各独立指标年化超额收益率范围**：3.64% 至 9.61%[33] 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * **因子名称**：标准化交易量能指标[3][14] * **因子构建思路**：用于衡量市场整体交易活跃度的强弱，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断市场量能是否处于强势区间[3][14]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式，但提及其构建逻辑。该指标 likely 通过计算当前全A日均成交额（或其他成交量指标）在过去一定周期（如5年）内的分位数，或与其移动平均值（如60日均值）进行比较并标准化，从而生成一个度量交易活跃度相对位置的指标[3][9][14]。 2. 大小盘轮动交易信号框架指标 * **因子构建思路**：为构建小盘大盘轮动模型，从多个维度选取了11个有效指标，这些指标共同构成了大小盘轮动的信号框架[15][31]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了11个指标的名称，但未详细阐述每个因子的具体计算公式。这些指标涵盖了流动性、资金面、市场情绪、技术分析等多个方面[31][33]。 * **流动性/资金面指标**：R007、等级利差、融资买入余额变化[31][33]。 * **交易行为/情绪指标**：A股龙虎榜买入强度、主题投资交易情绪、大宗交易折溢价率、期权波动率风险溢价[31][33]。 * **市场结构/技术指标**：Beta离散度、PB分化度、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[31][33]。 3. 量化择时模型细分指标 * **因子构建思路**：短期择时模型所依赖的四个维度（基本面、估值面、情绪面、流动性）均由若干二级指标构成，这些二级指标是生成择时信号的基础因子[16][17][19]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各二级指标的名称及其信号判断逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式。构建过程通常涉及计算指标的当前值，并求其在指定历史窗口（多为过去5年）的分位数[16][17][19]。 * **基本面指标**：制造业PMI、人民币中长期贷款脉冲同比增速、M1同比增速（HP滤波去趋势）[16][19]。 * **估值面指标**：A股整体PE中位数分位数、A股整体PB中位数分位数[16][19]。 * **情绪面指标**：A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数、A股整体波动率分位数[17][19]。 * **流动性指标**：货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数[17][19]。 4. 成长价值风格轮动模型细分指标 * **因子构建思路**：成长价值风格轮动模型所依赖的三个维度（基本面、估值面、情绪面）均由若干细分指标构成，这些指标用于判断成长与价值风格的相对强弱[27][29]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了各细分指标的名称及其对风格的影响逻辑，但未提供全部因子的精确计算公式[27][29]。 * **基本面周期指标**：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化[27][29]。 * **估值面指标**：成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数[27][29]。 * **情绪面指标**：成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数[27][28][29]。 因子的回测效果 （注：报告未提供单个因子的独立测试结果，仅提供了由它们构成的综合模型的回测表现。各独立因子的年化超额收益率仅在小盘大盘轮动模型部分有简要列出[33]。）

个人养老金账户的税收优惠与适用性 - 个人养老金账户的主要优势在于享受个税递延优惠，投入账户的资金可在计算个税时从应纳税所得额中扣除，退休领取时按3%税率缴税[7] - 在2025年12月31日前开通账户并存入资金（每年上限12000元），可享受2025年度的个税税前扣除，需在个税APP中办理申报[3] - 个人养老金账户的吸引力与个人收入及适用税率正相关，个税税率大于等于10%的参与者更划算，收入较低、纳税较少的人群吸引力不大[5][8] - 根据测算表格，月税前收入15000元（年应纳税所得额79500元，税率10%）的参与者，每年投入12000元可节税1200元，收入越高节税金额越大，月收入10万元者年节税可达5400元[6] 个人养老金账户可投资的指数基金概况 - 个人养老金账户可投资品种包括商业养老保险、储蓄存款、理财、公募基金和国债五类[10] - 截至2025年9月30日，纳入个人养老基金名录的FOF基金共211只，指数基金共91只[10][12] - 这91只指数基金均为场外指数基金的新发Y份额，Y份额专供个人养老金账户投资，费率有优惠，与同基金的A、C份额收益相同但费率不同[13] - 这些基金覆盖了16个主流股票指数，包括宽基指数（如沪深300、中证500）、龙头策略指数（如中证A50、A100、A500）和红利策略指数（如中证红利）等[13][14] 养老指数基金的投资策略与搭配 - 经典的指数基金搭配有两组：一是沪深300搭配中证500（即覆盖中证800），同时覆盖A股大中盘股；二是龙头策略指数（A系列）搭配红利策略指数[16][19] - 在纳入的指数基金中，沪深300指数基金有22只，中证500指数基金有17只，为经典搭配提供了充足选择[17] - A股存在成长与价值风格轮动的特征，例如2021-2024年价值风格强势，而2025年以来成长风格表现较好[25][26][32] - 长期来看，成长与价值风格收益差别不大，但短期表现各异，分散配置不同风格（如同时配置代表成长风格的龙头策略和代表价值风格的红利策略）并定期再平衡，有助于获取更稳定的超额收益并降低波动[28][35][36] 个人养老金账户的投资操作实务 - 个人养老金账户支持灵活的定投方式，可按年投入12000元，或按月投入1000元，按周投入约250元，资金紧张时可暂停投入[38][39] - 投资策略可采用定期不定额方式，公式为：定投金额 = 基础金额 × (低估市盈率 / 当前市盈率)^2，旨在低估时买入更多[39] - 卖出策略采用估值止盈法，指数低估时定投，正常估值时持有，高估时止盈，止盈后资金可转向账户内的国债、储蓄存款等低波动品种[40] - 个人养老金账户资金封闭运行，通常需满足退休等特定条件方可领取，但账户内的基金可以操作赎回，只是赎回资金仍留在账户内[53][54] 相关工具与数据参考 - 提供了养老指数基金估值表，每周二更新，包含指数市盈率、市净率、股息率、ROE及历史分位数等数据，并标注对应的Y份额基金代码，供投资者查询与决策[43][46][47][48] - 例如，截至估值表发布时，沪深300指数市盈率为15.63，近十年市盈率分位数为83.14%；中证红利指数市盈率为10.05，股息率达4.78%[46][48] - 投资者可通过银行渠道或天天基金、雪球等线上平台绑定个人养老金资金账户后买入养老指数基金，线上平台申购费可能更低[51][52][53] - 该定投计划适合能接受指数基金波动风险且距离退休5年以上的投资者，临近退休者可考虑转向波动更小的养老理财或储蓄产品[49][50]

市场行情与风格轮动 - 2025年12月15日，大盘整体下跌，收盘估值处于4.2星级 [1] - 市场呈现风格轮动特征，大盘股微跌，中小盘股下跌稍多，前期低迷的价值风格及红利、现金流等指数今日上涨，而前期强势的成长风格则下跌较多 [2][3][4][5] - 近两三个月市场处于横盘震荡状态，成长与价值风格轮番表现 [6] - 上周五（12月12日）为年度指数调仓日，调仓后多数红利、价值、低波动等指数的估值略有降低 [7][8] - 今日出台提振内需的利好政策，带动消费50等指数普遍上涨 [9] - 港股市场上周五大涨后今日下跌，港股科技等指数在下跌后重新回到低估区域 [10][11] 债券基金投资分析 - 债券基金定投主要有两种目的：一是类似零存整取的“存钱”目的，二是通过“微笑曲线”在浮亏阶段定投以降低平均成本和波动风险 [12][13][14][15][16][17][18][19][20] - 在盈利阶段进行债券基金定投会拉高持仓成本 [21] - 债券基金类别按波动风险从低到高可分为：短期纯债基金（年波动通常在1%以内）、长期纯债基金（波动可达百分之几）、一级债基（波动与长期纯债类似）、二级债基（波动通常达百分之几）以及可转债基金（波动最大，可达20%以上） [22][23][26] - 对于短债等波动小的基金，定投主要起攒钱作用，对降低成本作用甚微；对于长期纯债基金，定投效果更佳，尤其是在其投资价值高的阶段 [24][25] - 债券市场存在熊市周期，例如2016-2018年及2020-2021年 [27] - 债券下跌后利息收益率提升，长期纯债的性价比随之提高，其投资价值可通过10年期国债收益率判断：收益率低于2%时性价比偏低，高于2%时投资价值更高 [28][29][30][31][33] - 2024年10年期国债收益率曾处于1.6%上下，近期已反弹至1.84%上下，目前长期纯债仍可耐心等待更好的投资机会 [32][34] - “固收+”品种（如二级债基、偏债混合基金）通常大部分配置债券，少部分配置股票、可转债等资产，其中股票部分多偏向红利低波动、自由现金流等高股息、价值风格品种 [35][36] - 2025年股票市场表现尚可，“固收+”品种如“月薪宝”、“365天组合”等均有不错涨幅，目前部分红利低波动、自由现金流类资产仍处低估，相关“固收+”产品作为债券类资产仍可考虑 [37][38][39] - 至牛市中后期，“固收+”可能不再适合，而长期纯债可能跌出投资机会 [39] 主要指数估值数据摘要 - 根据2025年12月15日估值表，部分主要指数估值数据如下： - 沪港深红利低波：盈利收益率10.26%，市盈率9.75，市净率0.96，股息率3.87%，ROE 9.85% [45] - 上证红利：盈利收益率10.19%，市盈率9.81，市净率0.96，股息率5.11%，ROE 9.79% [45] - 消费50：市盈率22.44，市净率3.35，股息率4.10%，ROE 14.93% [45] - 港股科技：市盈率38.96，市净率3.26，股息率0.68%，ROE 8.37% [45] - 沪深300：市盈率15.63，市净率1.79，股息率2.37%，ROE 11.45% [45] - 创业板：市盈率41.94，市净率5.60，股息率0.88%，ROE 13.35% [45] - 十年期国债收益率为1.84% [45] - 表格中绿色品种为低估适合定投的品种，黄色为正常可暂停定投继续持有，红色为高估，蓝色为债券类参考资料 [46] 债券指数相关数据 - 根据债券指数估值表，部分关键数据如下： - 一年期定期存款利率为0.95% [50] - 货币基金七日年化收益率中位数为1.23% [50] - 10年期国债指数：修正久期7.62，到期收益率1.78%，近1年年化收益1.57%，近5年年化收益4.88%，近5年最大回撤-2.14%，近10年最大回撤-6.02% [50] - 30年期国债指数：修正久期20.15，到期收益率2.29%，近1年年化收益-3.04%，近5年年化收益8.49%，近5年最大回撤-7.17%，近10年最大回撤-16.37% [50] - 中证短融指数近5年最大回撤为-0.12% [50] - 7-10年期政金债指数近10年最大回撤为-8.85% [50]

成长因子收益边际回升 金融工程周报 基金市场回顾： 权益市场风格 2025年12月15日 周度报告 操作评级 中信五风格-成长★☆☆ 金融工程组 张婧婕 Z0022617 010-58747784 gtaxinstitute@essence.com.cn 本报告版权属于国投期货有限公司 1 不可作为投资依据，转载请注明出处 截至2025/12/12当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南华 商品指数周度涨跌幅分别为0.26%、0.11%、-1.21% 。 公募基金市场方面，近一周纯债策略收益小幅回升；权益策略中 普通股票策略收益表现相对偏强，贵金属ETF收益继续走高，白 银期货ETF上涨9.27%，能源化工与豆粕ETF有所回撤。 中信五风格方面，上周成长风格收涨，其余风格收跌；风格轮动 图显示成长与金融风格相对强弱边际提升，稳定风格相对强弱动 量显著走低。公募基金池方面，近一周金融风格基金平均超额表 现相对偏弱，从基金风格系数走势来看市场对周期风格偏移度有 所下降；本周拥挤度指标相比上周小幅回升，当前周期风格基金 拥挤度上升至近一年以来偏高分位区间，而金融与消费风格拥挤 度位于近一年偏低分位区间。 中性策略方 ...

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 * **模型名称**：短期择时模型 * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度构建综合择时信号，每个维度下包含若干二级指标，通过判断各指标在历史分位数上的位置来给出乐观、中性或谨慎的二级信号，最终综合形成一级择时信号[16][17][18]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标选取与信号生成**：模型包含四个一级维度，每个维度下包含2-3个二级指标。每周计算每个二级指标的当前值在过去5年（部分为3年）历史数据中的分位数[16][17][18]。 2. **信号映射**：根据分位数区间，将每个二级指标映射为“乐观”、“中性”或“谨慎”的定性信号。例如，当制造业PMI小于50时，给出谨慎信号；当M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数较高时，给出乐观信号[16][19]。 3. **维度综合**：对每个一级维度（如基本面）下的所有二级指标信号进行综合，得出该维度的总体信号（乐观/中性/谨慎）[16][17][18]。 4. **总信号生成**：综合四个维度的总体信号，形成最终的择时总仓位信号。报告中的信号以0（空仓）、0.5（半仓）、1.0（满仓）等形式表示[19][26]。 2. 成长价值风格轮动模型 * **模型名称**：成长价值风格轮动模型 * **模型构建思路**：从基本面、估值面、情绪面三个维度构建风格轮动信号，判断成长与价值风格的相对强弱，以决定超配成长或价值[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，考察三个周期指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格。 * 利率综合周期水平：水平偏低时利好成长风格。 * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格。 根据各指标状态分别给出超配成长或价值的信号（例如，成长100%，价值0%），然后进行综合[27][29]。 2. **估值面维度**：计算成长与价值风格的估值差（如PE差、PB差）在过去5年的分位数。当估值差分位数较低，处于均值回归上行过程中时，利好成长风格[27][29]。 3. **情绪面维度**：计算成长与价值风格的换手差、波动差在过去5年的分位数。换手差偏高利好成长；波动差反弹至偏高位置则利好均衡配置[27][29]。 4. **综合决策**：结合基本面、估值面、情绪面三个维度的信号，最终给出超配成长或价值的建议[27][28]。 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型（综合大小盘轮动信号） * **模型构建思路**：从流动性、交易行为、市场结构等多个角度选取11个有效轮动指标，分别生成独立的大小盘轮动信号，然后综合这些信号形成最终的轮动建议[31]。 * **模型具体构建过程**： 1. **指标池**：模型共使用11个轮动指标，包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[33]。 2. **独立信号**：每个指标独立运行，根据其自身的逻辑和阈值，每日生成一个仓位信号，以“小盘仓位百分比”表示（例如0%， 100%）[33]。 3. **信号综合**：将11个指标的每日仓位信号进行综合（具体综合方法未在本文中详述，但提及“综合信号3D平滑”），得出最终的综合轮动信号，决定超配小盘（以中证1000为代表）或大盘（以沪深300为代表）[31][33]。 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至今（全区间）及2024年以来[18][22][25]。 * **基准策略**：月度中性持仓再平衡[18]。 * **全区间（2012年底至今）表现**： * 年化收益率：16.40%[18][22] * 年化超额收益率：11.63%[18] * 年化波动率：14.80%[22] * 最大回撤：14.07%[18][22] * 夏普比率：0.9651[22] * 收益回撤比：1.1655[22] * 月度胜率：66.24%[22] * 季度胜率：60.38%[22] * 年度胜率：78.57%[22] * **2024年以来表现**： * 年化收益率：28.87%[25] * 年化超额收益率：10.11%（2025年以来）[18][22] * 年化波动率：16.80%[25] * 最大回撤：11.04%[18][25] * 夏普比率：1.4752[25] * 收益回撤比：2.6150[25] * 月度胜率：72.00%[25] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至今[28]。 * **基准策略**：月度成长与价值风格均衡配置[28]。 * **全区间表现**： * 年化收益率：12.74%[28][30] * 年化超额收益率：4.77%[28] * 年化波动率：20.80%[30] * 最大回撤：43.07%[30] * 夏普比率：0.5853[30] * 收益回撤比：0.2958[30] * 月度胜率：58.33%[30] * 季度胜率：59.62%[30] * **2025年以来表现**： * 策略收益率：25.13%[28][30] * 基准收益率：25.96%[28][30] * 超额收益率：-0.84%[28][30] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **回测区间**：2014年以来[32]。 * **基准**：沪深300与中证1000全收益指数等权配置[32]。 * **综合策略全区间表现**： * 年化收益率：19.73%（综合信号3D平滑）[33] * 年化超额收益率：12.67%（综合信号3D平滑）[33] * 最大回撤：40.70%（综合信号3D平滑）[33] * 胜率（按交易）：50.00%（综合信号3D平滑）[33] * **分年度超额收益**：自2014年以来，策略每年均产生正向超额收益[32]。2025年以来的超额收益率为11.30%[32][33]。 * **各独立指标表现示例**：报告列出了11个独立指标的历史回测表现，例如： * 融资买入余额变化：年化超额收益率5.76%，最大回撤44.32%[33]。 * 中证1000交易量能：年化超额收益率9.64%，最大回撤39.27%[33]。 * A股龙虎榜买入强度：年化超额收益率5.69%，最大回撤54.66%[33]。 量化因子与构建方式 1. 标准化交易量能指标 * **因子名称**：标准化交易量能指标 * **因子构建思路**：用于衡量市场交易活跃度的相对强度，通过将当前交易量能与历史水平进行比较，判断其是否处于强势区间[15]。 * **因子具体构建过程**：文中未给出具体计算公式，但指出该指标是“标准化”的，并且其当前值处于过去5年中位数水平之下[15]。 2. 估值分位数因子群 * **因子构建思路**：通过计算各类指数估值（PE、PB）在特定历史窗口内的分位数，来衡量当前估值的相对高低和历史位置，用于均值回归判断[8][11]。 * **因子具体构建过程**： 1. 选取估值指标，如PE_TTM中位数或PB_LF中位数[12][13]。 2. 确定历史窗口期，常见的有滚动1年、3年、5年以及指数成立以来[12][13]。 3. 计算当前估值在该窗口期历史数据中的分位数。公式可表示为： $$分位数 = \frac{排名(当前估值, 历史序列)}{历史数据总数}$$ 其中“排名”指当前估值在历史序列中从小到大排序的位置[12][13]。 4. 应用：例如，报告中计算万得全A的PE中位数滚动5年分位数为93.38%，表明当前估值高于过去5年中93.38%的时间，处于较高位置[8][11]。 3. 成长价值估值差因子 * **因子名称**：成长价值PE/PB估值差 * **因子构建思路**：计算成长风格与价值风格估值（PE或PB）的差值，并通过其历史分位数判断风格间估值差的收敛或发散趋势，用于风格轮动[27]。 * **因子具体构建过程**： 1. 分别计算成长风格指数和价值风格指数的估值（如PE中位数）[27]。 2. 计算两者的差值：$$估值差 = 成长风格估值 - 价值风格估值$$ 3. 计算该差值在过去5年（或3年）历史序列中的分位数[27][29]。 4. 应用：当估值差分位数较低时，意味着估值差处于历史较低水平，未来均值回归上行（即成长风格估值相对上升）的概率较大，从而利好成长风格[27]。 4. 市场情绪与结构因子群 * **因子构建思路**：从不同角度捕捉市场情绪、资金流向和交易结构的变化，用于择时或风格判断[17][31]。 * **因子具体构建过程**（报告中提及了多个因子，构建过程未完全展开）： * **Beta离散度**：衡量市场个股Beta值的分散程度，反映市场共识度[17]。 * **量能情绪得分**：综合量价信息的情绪指标，分位数低表明情绪偏弱[17]。 * **波动率**：市场波动水平，通常以年化标准差表示[17]。 * **货币利率指标**：反映银行间市场流动性松紧[18]。 * **汇率预期指标**：反映人民币汇率强弱预期[18]。 * **融资买入余额变化**：反映杠杆资金的入场意愿和力度[31][33]。 * **龙虎榜买入强度**：反映机构或游资等活跃资金的买入力度[31][33]。 * **主题投资交易情绪**：反映市场主题炒作的热度与集中度[31][33]。 * **PB分化度**：可能指市场个股PB估值分布的离散程度，反映结构性分化[33]。

市场整体表现 - 今日大盘整体上涨，收盘时市场整体估值处于4.2星级水平 [1] - 大、中、小盘股均上涨，其中小盘股涨幅略多 [2] - 价值风格（如现金流）与成长风格今日均整体上涨 [3][4] 指数调仓与估值更新 - 今日收盘后是12月份指数成分定期调整的时间点 [5] - 下周一（12月15日）看到的估值数据将反映此次指数调仓后的结果 [6] 港股市场表现 - 港股今日涨幅高于A股 [7] - 港股科技股领涨 [8] - 港股因今年比A股多涨一轮，已率先回到3点几星的水平 [42] - 附港股主要指数估值数据表，包括恒生指数、H股指数、恒生科技等指数的市盈率、市净率、股息率等关键指标 [43] A股风格轮动分析 - 近期价值风格出现波动，与A股常见的成长、价值风格轮动有关 [10][11] - **第三季度（7-9月）**：成长风格强势，创业板指创下近10年最大单季度涨幅 [12][13]；价值风格同期也上涨，但涨幅不及成长风格 [14] - **10月至11月**：成长风格出现大幅回调，创业板指从3331点下跌至2892点，回调幅度为13.2% [16]；科创50回调幅度更大，达到20% [17]；同期价值风格波动不大，自由现金流等指数甚至略有上涨 [18][19] - **12月以来**：成长风格在短期大跌后出现反弹，吸引资金回流 [20][21]；价值风格则相对低迷，从11月高点至12月9日收盘，红利低波动指数回调约5.6%，自由现金流指数回调约4.2% [22][23][24] - 价值风格指数（红利、现金流等）四季度的波动幅度远小于大盘宽基指数和成长风格指数 [26] - 成长与价值风格的强弱交替是A股市场的典型特征，未来仍将反复出现 [27][28][29] 不同风格指数的波动风险特征 - **小盘股与成长风格**：波动风险通常更大，一年内出现20-30%的波动很常见 [30][31][32]；2021至2024年间，许多成长风格指数出现了70%级别的最大下跌 [33] - **宽基指数**：如沪深300、中证500等，其波动风险代表了A股市场的整体平均风险 [34][35] - **价值风格指数**：如价值、红利、低波动、自由现金流等，其波动通常比宽基指数更小，约为同期大盘指数波动的60-70% [36][37][39]；但作为股票指数基金，其波动仍显著大于债券基金 [41] A股主要指数估值数据 - 附银行螺丝钉第2790期估值表，涵盖A股及跨市场主要指数在2025年12月12日的关键估值数据，包括市盈率、市净率、股息率、ROE等 [56] - 表格中通过颜色区分品种估值状态：绿色为低估适合定投，黄色为正常可暂停定投持有，红色为高估，蓝色为债券类参考 [57] 债券市场参考数据 - 附债券指数估值参考表，包含各类债券指数（如短融、政金债、国债等）的修正久期、到期收益率及不同时间维度的年化收益与最大回撤数据 [61]

市场整体表现与风格轮动 - 2025年12月9日，大盘整体下跌，收盘时市场整体估值处于4.2星级[1] - 市场呈现普跌格局，大中小盘股均下跌，其中中小盘股下跌幅度稍多[2] - 市场风格出现轮动，价值风格整体下跌，而成长风格中的创业板指略微上涨[3][4] - 在10月至11月期间，成长风格下跌超过15%，价值风格下跌约5%[5] - 进入12月后，风格发生转换，成长风格表现相对强势，而价值风格转为低迷[6][7] 港股市场动态 - 2025年12月9日，港股市场同样下跌，且波动幅度比A股更大[8][9] - 当日下跌后，港股科技及恒生科技指数重新回到低估区间，目前处于刚进入低估的位置[10][11] 螺丝钉定投实盘操作（第393期） - **操作时间与方案**：2025年12月9日，执行定投买入[12] - **指数增强投顾组合**：因估值回到正常水平，暂停定投，继续持有，待其回到低估后再继续[12] - **主动优选投顾组合**：定投金额为9553元，该组合距离正常估值已不远[12] - **月薪宝投顾组合**：定投金额为10000元，该组合底层资产为40%股票和60%债券，自带股债再平衡策略与止盈功能，波动风险较小，适合在4-5星级市场投资[12] - **资金配置建议**：在资金量较少的情况下，可按10%的比例进行投资；对于已走出低估进入正常估值的品种，采取暂停定投、继续持有的策略[16] - **跟车方式**：提供手动跟车与自动跟车两种方式供投资者选择[17][18] 个人养老金定投实盘操作（第43期） - **操作时间与方案**：2025年12月9日，执行定投买入[19] - **定投品种与金额**：中证A50（基金代码：022892）定投125元；300红利低波动（基金代码：022897）定投128元[19] - **品种估值状态**：中证A50在12月9日上午回调后，于中午收盘时回到刚进入低估的位置；中证A500与中证红利仍处于正常估值，暂停定投[19] - **养老指数基金背景**：该品种于2024年12月首次在个人养老金账户中增加Y份额，每年投入上限为12000元[19][20] - **策略搭配**：定投组合选择了代表成长风格的A系列龙头策略（如中证A50/A500）与代表价值风格的红利策略进行搭配[21][22] - **年内表现**：2025年内两类品种均有发力阶段，前期中证红利表现强势，近期则是中证A500表现更强，定投收益均不错[23][24][25] 主要指数估值数据（截至2025年12月8日） - **宽基指数估值**：提供了包括上证50、沪深300、中证500、创业板指、科创50等核心指数的市盈率、市净率、股息率及历史分位数数据[32] - **龙头策略指数估值**：中证A50市盈率为18.10，市净率为2.35，股息率为2.37%，近十年市盈率分位数为41.88%[32] - **红利策略指数估值**：300红利低波动市盈率为9.61，市净率为0.90，股息率为4.37%，近十年市盈率分位数为56.86%[32] 全市场估值表（2025年12月9日） - **估值状态标识**：绿色代表低估适合定投，黄色代表正常可暂停定投持有，红色代表高估，蓝色为债券类参考[36] - **部分指数估值示例**： - 港股科技：市盈率39.71，市净率3.27，股息率0.65%[35] - 中证红利：市盈率10.18，市净率1.02，股息率4.67%[35] - 创业板指：市盈率43.10，市净率5.55，股息率0.88%[35] - 科创50：市盈率109.20，市净率6.40，股息率0.34%[35] - **投资星级**：1星代表市场处于泡沫阶段，5星代表投资价值最高阶段[36] 债券市场参考数据 - **关键利率**：一年期定期存款利率为0.95%，货币基金七日年化收益率中位数为1.20%[39] - **债券指数表现**：列出了中证短融、同业存单AAA、各期限政金债与国债的修正久期、到期收益率及不同时间维度的年化收益与最大回撤数据[39] - 例如：30年期国债到期收益率为2.31%，近1年年化收益为-1.41%，近5年年化收益为8.40%，近5年最大回撤为-7.17%[39]

文章核心观点 - 股票市场的“5星级”阶段代表估值最低、投资价值最高的罕见时期，通常由极端危机事件触发且持续时间较短 [1][2] - 市场多数时间处于“风格轮动”状态，不同板块表现分化，整体估值难以达到极低的5星级 [4][5] - 由于经济存在固有的基本面、资金面和情绪面周期，平均每3-5年仍会出现一次5星级投资机会 [8][16] 市场星级定义与历史表现 - 5星级是市场估值最低、投资价值最高的阶段，在熊市中较少出现 [2] - 2024年因数千亿挂钩小盘股的衍生品、私募等爆仓清盘，市场在极短时间内被砸至5.9星，但仅持续1-2个交易日便快速反弹 [2] - 2018年5星级持续时间约1个月，而2013-2014年A股5星级持续时间较长，接近一年 [2] - 2024年9月行情以来，市场从最低5.9星涨至4点几星，未来上涨可能进入3星级 [1] 5星级出现的条件 - 通常需要不同风格、不同行业的品种一起下跌，市场整体估值才可能达到特别低的5星级 [5] - 大多数时间里市场呈现“风格轮动”，东边不亮西边亮，整体估值难言极低 [4] - 通常熊市估值处于4星级，每隔几年出现的极端重大事件会影响绝大部分投资者心态，导致市场大幅波动并跌至5星级 [6] 市场的周期性规律 - 金融市场存在周期性，平均每3-5年会遇到一次5星级机会，假设投资30年可能遇到6次以上 [8] - **基本面周期**：上市公司盈利增长有波动，2024年市场低迷部分原因是上市公司盈利同比下降，而2025年上涨较多的科技品种则是盈利同比增长较高的 [10][11] - **资金面周期**：利率变化对股市影响大，2022年上半年美股下跌因美联储加息导致利率大幅提高，压制成长风格；2024年9月美联储开启本轮降息周期后，全球股市普遍上涨 [12][13] - **情绪面周期**：变化最快，显著影响资金流入流出，2024年5.9星级时市场情绪悲观，日成交量仅几千亿，新股股票基金发行规模只有牛市的几十分之一 [14][15] 历史上的5星级/危机事件案例 - 2008年全球金融危机，标普500跌幅超过50% [18] - 2012年欧债危机，欧洲股市大跌，英国、法国等股市市盈率不到10倍 [18] - 2013年A股有史以来最大熊市，出现5星级，茅台市盈率不到10倍 [18] - 2016年初A股股灾，港股暴跌出现历史最低估值，H股指数市盈率不到6倍 [18] - 2018年贸易摩擦，A股全年下跌超过30%，年底出现5星级机会 [18] - 2020年3月疫情影响，全球股市短期下跌超过30% [18] - 2022年美元利率大幅上升，美股纳斯达克下跌超30%，美债、美房地产信托基金出现2008年后最大熊市 [18] - 2025年4月关税危机，全球股市在两三个交易日内下跌约10%，出现4.2星低估，A股港股一度回到5点几星 [18] - 1987年美股股灾，几周暴跌超过30% [20] - 1989年日本股灾，日经225从38957点大跌，至2008年不足7000点，出现长达19年的熊市 [20] - 1997年亚洲金融危机，港股恒生指数腰斩 [20] - 2000年互联网泡沫破裂 [20] - 上述每一个事件都至少会带来一次4.5星级级别的投资机会 [23]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：高维宏观周期识别框架**[2][8][9] * **模型构建思路**：为解决单一经济周期划分不稳定、对股市预测效用差的问题，报告构建了一个多维度宏观周期识别框架[8][9]。该框架的核心在于对宏观变量进行“升维”，即同时考虑其边际变化趋势和所处的时序状态，以更精确地刻画宏观环境并预测资产价格[2][8]。 * **模型具体构建过程**： 1. **选取宏观变量**：同时考虑经济景气、通胀、利率、库存、信用五个维度的宏观指标[9]。 2. **构建宏观因子变量**：将宏观指数分别对宽基指数、代理宏观变量做回归，选取t值显著的细分宏观变量，用过去一年标准差倒数加权构建宏观因子变量[2]。 3. **数据滤波处理**：采用单边HP滤波器对宏观经济数据进行调整，以消除短期波动对长期趋势判断的影响[2]。 4. **变量升维（划分状态与趋势）**： * **划分宏观趋势（上行/下行）**：基于滤波后的变量，使用因子动量进行划分[2]。 * **划分宏观状态（高/中/低位）**：基于滤波后的变量，使用时序百分位进行划分[2]。 5. **综合应用**：将宏观变量的边际变化（趋势）与其所处的时序排位（状态）结合，形成高维的宏观周期判断，用于驱动宽基择时、风格轮动等策略[2]。 2. **模型名称：中证全指择时策略**[3][26][29] * **模型构建思路**：基于宏观变量组合（流动性、库存、信用）的状态与变化，构建对中证全指未来收益是否上涨的预测模型，并据此进行多空择时[26][29]。 * **模型具体构建过程**： 1. 构建“流动性+库存”和“流动性+信用”两个子策略，分别计算其对中证全指未来收益是否上涨的预测值[29]。 2. 当任一子策略的预测值高于阈值（0.6）时，对中证全指做多，反之做空[29]。 3. **模型名称：红利指数择时策略**[3][35] * **模型构建思路**：基于宏观变量组合（通胀、库存、信用）的状态与变化，构建对红利指数未来收益是否上涨的预测模型，并据此进行多空择时[35]。 * **模型具体构建过程**： 1. 构建“通胀+库存”和“库存+信用”两个子策略，分别计算其对红利指数未来收益是否上涨的预测值[35]。 2. 对两个子策略的预测值求均值，当均值高于阈值（0.6）时，对红利指数做多，反之做空[35]。 4. **模型名称：风格轮动配置策略**[3][43][47][50] * **模型构建思路**：利用有效的宏观因子两两组合，滚动预测六大风格指数的远期收益率，每月选择预测排名靠前的风格进行等权配置，以实现风格轮动[43][47]。 * **模型具体构建过程**： 1. **筛选有效宏观组合**：通过测试，筛选出“通胀+库存”和“通胀+信用”两个对风格轮动预测有效性较强的宏观因子组合[43]。 2. **构建子策略**：每个宏观组合独立滚动预测六大风格指数（大盘、小盘、成长、申万绩优、红利、价值）的未来远期收益率，将预测收益平滑后，在每月末选取预测收益率排名前二的风格指数，在下月进行等权配置[43]。 3. **综合策略**：将“通胀+库存”和“通胀+信用”两个子策略对风格指数的未来收益预测值进行截面排序并求均值，每月等权配置预测值排名前二的风格指数[47]。 模型的回测效果 1. **中证全指择时策略**[3][30][31] * 回测期：2012年1月末至2025年11月30日[3][29] * 年化收益：14.71%[3][30][31] * 年化波动：20.89%[30][31] * 夏普比率：70.43%[30][31] * 最大回撤：-28.10%[30][31] * 超额收益（相对中证全指）：10.50%[3][30][31] * 跟踪误差：34.46%[30][31] * 信息比率(IR)：30.46%[30][31] * 相对最大回撤：-50.30%[30][31] 2. **红利指数择时策略**[3][35][39] * 回测期：2012年1月末至2025年11月30日[3][35] * 年化收益：10.64%[3][35][39] * 年化波动：13.84%[39] * 夏普比率：0.77[39] * 最大回撤：-19.92%[39] * 超额收益（相对红利指数）：8.41%[3][39] * 跟踪误差：9.27%[39] * 信息比率(IR)：0.91[39] * 相对最大回撤：-12.47%[39] 3. **风格轮动配置策略**[3][50][53] * 回测期：2014年9月30日至2025年11月30日[3][50] * 年化收益：12.64%[3][50][53] * 年化波动：21.87%[53] * 夏普比率：0.58[53] * 最大回撤：-45.93%[53] * 超额收益（相对风格等权）：5.49%[3][50][53] * 跟踪误差：10.33%[53] * 信息比率(IR)：0.53[53] * 相对最大回撤：-25.31%[53] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：宏观因子变量**[2] * **因子构建思路**：从宏观指数中提取对宽基指数或代理宏观变量有显著解释力的细分变量，构建合成宏观因子[2]。 * **因子具体构建过程**： 1. 将宏观指数分别对宽基指数、代理宏观变量做回归[2]。 2. 选取回归结果中t值显著的细分宏观变量[2]。 3. 使用这些显著变量过去一年的标准差倒数进行加权，合成最终的宏观因子变量[2]。 因子的回测效果 （报告中未提供独立因子的回测绩效指标，如IC、IR等，仅展示了基于因子构建的模型的整体表现。）

量化模型与构建方式 1. 短期择时模型 1. **模型名称**：短期择时模型[7][16] 2. **模型构建思路**：通过综合评估基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度的多个指标，生成对A股市场的整体择时信号[7][16] 3. **模型具体构建过程**： * 模型包含四个一级指标：基本面、估值面、情绪面、流动性[16] * 每个一级指标下包含若干二级指标，每个二级指标根据其当前值在过去5年的分位数位置，被赋予“乐观”、“谨慎”或“中性”的定性信号[16][19] * 二级指标信号汇总后，形成对应一级指标的定性信号（乐观/谨慎/中性）[16][19] * 最终的总仓位信号由四个一级指标信号综合决定[7][16] * 报告中提及的部分二级指标及其信号生成规则如下[16][17][19]： * **基本面指标**： * 制造业PMI是否>50：若PMI ≤ 50，给出谨慎信号[16][19] * 信贷脉冲环比变化分位数：分位数高（如67.80%）给出乐观信号[16][19] * M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数：分位数高（如91.53%）给出乐观信号[16][19] * **估值面指标**： * A股整体PE分位数：分位数高（如94.21%）给出谨慎信号[16][19] * A股整体PB分位数：分位数高（如91.15%）给出谨慎信号[16][19] * **情绪面指标**： * A股整体Beta离散度分位数：分位数中性（如44.07%）给出中性信号[17][19] * A股整体量能情绪分位数：分位数低（如9.59%）给出谨慎信号[17][19] * A股整体波动率分位数：分位数中性（如58.40%）给出中性信号[17][19] * **流动性指标**： * 货币利率指标分位数：分位数低（如30.51%）给出乐观信号[17][19] * 汇率预期指标分位数：分位数低（如30.51%）给出乐观信号[17][19] * 沪深净融资额5日均值分位数：分位数极低（如0.00%）给出乐观信号[17][19] 2. 成长价值风格轮动模型 1. **模型名称**：成长价值风格轮动模型[7][26] 2. **模型构建思路**：从基本面、估值面、情绪面三个维度选取指标，判断成长与价值风格的相对强弱，给出超配建议[26][28] 3. **模型具体构建过程**： * 模型包含三个一级指标：基本面、估值面、情绪面[26][28] * 每个一级指标下包含若干二级指标，每个二级指标根据其当前状态，被赋予利好成长或利好价值的信号，并据此计算出建议的成长/价值配置仓位百分比[26][28] * 最终的综合信号由各维度信号汇总得出[26] * 报告中提及的部分二级指标及其信号生成规则如下[26][28]： * **基本面指标**： * 盈利周期斜率水平：斜率大时利好成长[26][28] * 利率综合周期水平：水平偏高时利好价值[26][28] * 信贷综合周期变化：走强时利好成长[26][28] * **估值面指标**： * 成长价值PE差分位数：估值差均值回归上行中（分位数如34.76%）利好成长[26][28] * 成长价值PB差分位数：估值差均值回归上行中（分位数如41.12%）利好成长[26][28] * **情绪面指标**： * 成长价值换手差分位数：换手差偏高（分位数如75.52%）利好成长[26][28] * 成长价值波动差分位数：波动差反弹至偏高位置（分位数如67.92%）利好均衡（成长价值各50%）[26][28] 3. 小盘大盘风格轮动模型 1. **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型[7][30] 2. **模型构建思路**：从流动性等视角选取11个有效轮动指标，构建综合信号来判断小盘与大盘风格的相对强弱[30][32] 3. **模型具体构建过程**： * 模型基于《流动性视角下的市值风格轮动和择时策略》专题报告构建[30] * 共使用11个轮动指标，每个指标独立生成对小盘仓位的建议（0%或100%）[32] * 将11个指标的建议仓位综合，得到最终的小盘/大盘配置信号[30][32] * 报告中列出的11个轮动指标包括：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000 MACD(10,20,10)、中证1000交易量能[32] 模型的回测效果 1. 短期择时模型 * **回测区间**：2012年底至今[18] * **年化收益率**：16.41%[18][21] * **基准年化收益率**：4.77%[18][21] * **年化超额收益率**：11.65%[18] * **年化波动率**：14.81%[21] * **最大回撤**：14.07%[18][21] * **夏普比率**：0.9655[21] * **收益回撤比**：1.1667[21] * **月度胜率**：66.24%[21] * **季度胜率**：60.38%[21] * **年度胜率**：78.57%[21] * **2024年以来年化收益率**：29.13%[24] * **2024年以来基准年化收益率**：9.12%[24] * **2024年以来最大回撤**：11.04%[24] * **2024年以来夏普比率**：1.4813[24] * **2024年以来收益回撤比**：2.6388[24] * **2024年以来月度胜率**：72.00%[24] * **2025年以来收益率**：23.44%[18][22] * **2025年以来基准收益率**：13.34%[18][22] * **2025年以来超额收益率**：10.09%[18][22] 2. 成长价值风格轮动模型 * **回测区间**：2012年底至今[27] * **年化收益率**：12.74%[27][29] * **基准年化收益率**：7.97%[27][29] * **年化超额收益率**：4.77%[27] * **年化波动率**：20.80%[29] * **最大回撤**：43.07%[29] * **夏普比率**：0.5853[29] * **收益回撤比**：0.2958[29] * **月度胜率**：58.33%[29] * **季度胜率**：59.62%[29] * **2025年以来收益率**：25.13%[27][29] * **2025年以来基准收益率**：25.96%[27][29] * **2025年以来超额收益率**：-0.84%[27][29] 3. 小盘大盘风格轮动模型 * **综合信号年化收益率**：19.73%[32] * **综合信号年化超额收益率**：12.67%[32] * **综合信号最大回撤**：40.70%[32] * **综合信号胜率（按交易）**：49.57%[32] * **2025年以来超额收益率**：11.66%[31][32] * **各独立指标年化超额收益率范围**：3.65% 至 9.68%[32]（指标包括：融资买入余额变化、大宗交易折溢价率、A股龙虎榜买入强度、R007、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、中证1000 MACD、中证1000交易量能）