市场交易与假期安排 - 元旦假期导致全球主要市场休市 沪深交易所于1月1日至1月3日休市 1月5日起照常开市 港股与美股于1月1日休市 [1] - 下周因元旦假期仅有3个交易日 限售股解禁规模环比大幅下降 解禁股数36.83亿股 解禁市值约580.97亿元 [8] 宏观经济与政策事件 - 美联储将于12月30日公布12月政策会议纪要 [4] - 特朗普可能在1月第一周指定美联储新主席人选 热门继任者包括白宫经济顾问哈塞特、前美联储理事沃什、美联储理事沃勒和鲍曼 [2] - 中国国家统计局将于12月31日发布12月官方制造业数据 [3] - 中国人民银行公开市场下周将有6227亿元逆回购到期 其中周日到期4701亿元 [7] 行业动态与政策 - 自2026年1月1日起 新能源汽车购置税政策从全额免征调整为减半征收 每辆车最高减税额从3万元调整为1.5万元 [9] - 造纸行业掀起涨价潮 博汇纸业、湖北荣成再生科技、山鹰纸业、五洲特纸等公司均宣布将在下周涨价 [10] 公司上市与资本市场事件 - “港股GPU第一股”壁仞科技计划于2026年1月2日挂牌交易 [5] - “Physical AI第一股”五一视界预计于12月30日挂牌上市 [5] - 林清轩预计将于12月30日挂牌上市 [5] - 佰维存储、萤石网络等公司下周解禁市值超百亿元 [8] 金融市场产品动态 - 国投瑞银白银期货证券投资基金（LOF）为平抑溢价 自12月29日起将A类基金份额的定投金额上限从500元重新下调至100元 [6] 行业展会 - 2025深圳脑博会于12月28日至30日在深圳举行 [11]

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 上证报中国证券网讯（记者 汤立斌）中国证监会科技监管司副司长刘铁斌12月28日在中国财富管理50 人论坛2025年会上表示，证监会持续密切跟踪人工智能技术在资本市场的应用态势与发展趋势，遵循人 工智能技术自身发展规律，稳步提升资本市场人工智能应用水平，引导证券期货行业把握人工智能等新 一代信息技术带来的发展机遇，推动人工智能成为驱动资本市场高质量发展的重要变革性力量。 刘铁斌表示，回顾2025年，资本市场积极探索人工智能应用，呈现出良好的发展态势。从行业机构应用 来看，呈现"证券行业引领、基金期货跟进、头部机构示范"的特征。在应用场景方面，人工智能已覆盖 投资研究、融资服务、投资者服务、内控管理、信息科技及监督管理等核心领域。 "同时，人工智能在资本市场的深化应用仍面临挑战。"刘铁斌认为，从应用层面看，数据标准不统一、 高质量数据源不足与大模型"幻觉"的问题较为突出，算力供给与成本压力也制约了AI技术的规模化、深 度化应用。从监管层面看，适配人工智能技术特性的差异化监管规则尚未成熟，监管的精准性、前瞻性 有待提升，制度供给仍需加强。从风险层面看，网络安全、数据 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本期国金证券固收 - 债市微观交易温度计读数继续回升至 45%，偏热区间指标数量占比上升至 25%，各指标分位值走势有差异，如利差分位均值上升 5 个百分点等 [14][19] 根据相关目录分别进行总结 本期微观交易温度计读数继续回升至 45% - 温度计较上期回升 1 个百分点至 45%，基金 - 农商买入量、TL/T 多空比、政策利差分位值上升，配置盘力度、1/10Y 国债换手率、货币松紧预期分位值下降，当前 30/10Y 国债换手率、机构杠杆拥挤度较高 [14] 本期位于偏热区间的指标数量占比上升至 25% - 20 个微观指标中，过热区间指标升至 5 个（占比 25%），中性区间降至 6 个（占比 30%），偏冷区间仍为 9 个（占比 45%），TL/T 多空比、基金 - 农商买入量、配置盘力度所处区间有变化 [19] - 利差分位均值上升 5 个百分点，交易热度、机构行为、市场利差、股债和商品比价分位值有不同变化 [19] 30/10Y 国债换手率升至历史新高 - 交易热度类指标中，过热区间指标数量占比升至 67%，中性降至 17%，偏冷仍为 17%，TL/T 多空比、全市场换手率分位值上升，1/10Y、30/10Y 国债换手率分位值下降，30/10Y 国债相对换手率达历史新高 [22] 配置盘力度小幅回落 - 机构行为类指标中，过热区间指标数量占比仍为 0%，中性和偏冷区间占比均为 50%，配置盘力度、货币松紧预期、上市公司理财买入量分位值下降，基金 - 农商买入量、基金分歧度、基金久期分位值上升 [26] 政策利差分位值回升 10 个百分点 - 资金面宽松使短端国债收益率下行，政策利差收窄 3bp 至 -4bp，分位值上升 10 个百分点至 82%，信用利差、IRS - SHIBOR 3M 利差走阔，农发国开利差收窄，三者利差均值和分位值持平 [30] 股债比价分位值上升 - 比价类指标位于偏冷区间的指标数量占比仍为 100%，股债比价分位值上升 4 个百分点，商品比价分位值回落 2 个百分点，不动产比价分位值持平 [33]

"一致预期"的矛盾 两个"一致预期"。关于 2026 年债市，市场逐步形成了两个主流预期。 一是 2026 年债市总体"偏熊"。支撑这一预期的逻辑在于：1）年度视角下利率中枢与名义增速在方向上大致匹配， 2026 年通胀上台阶或带动名义增速回升；2）从历史规律看，利率在结束底部震荡市后一般都有上行过程；3）长端债 券存在供需不平衡的风险。 二是"偏熊"背景下短债相对安全。支撑这一预期的逻辑在于：1）央行流动性充裕，资金价格平稳；2）理财规模稳 定扩张且配置偏好集中在短端。 事实上，上述两点"一致预期"很难同时实现 首先，历史上，除 2020 年外生冲击期间外，大部分"牛熊切换"都会伴随短端利差显著走扩。 再者，与年初相比，不同"利差"在定价上已经开始分化。超长利差、二永债利差已在隐含"熊市估值"，而短端利差 仍然停留在"牛市估值"。 即使是 2022-2023 年的"弱通胀周期"中，利差也经历过系统性走扩的过程。 关于下一阶段市场节奏的猜想 年初或呈现"占优策略"惯性交易，进一步极端化短端估值。市场对下一年的策略偏好，往往带有年度惯性。未来一 年的策略选择，很大程度上会受上一年占优策略的影响。由于存在这种策略 ...

行业投资评级 - 报告未明确给出统一的行业投资评级，但对证券和保险板块分别给出了具体的投资建议 [2][4] 核心观点 - **证券板块**：长期资本支持科技创新进入体系化实施阶段，国家创业投资引导基金的设立有望撬动万亿规模社会资本，改善创投生态 [1] 上市券商三季报业绩超预期，全年利润增速有望实现高增，但当前板块PB估值1.4倍，与业绩显著错配，存在投资机会 [2] - **保险板块**：“新保险合同准则”转换的企业所得税处理新规对上市险企当期利润与净资产基本无影响 [3] 负债端进入量价齐升的向上周期，高景气度有望带来估值切换行情，资产端在股市、利率稳定或向好的情况下，负债端增长将强化保险行情 [4] 市场回顾 - 本周（12月22日至12月28日）A股市场，沪深300指数上涨1.9%，非银金融（申万）指数上涨2.1%，跑赢大盘0.1个百分点 [10] 其中，证券、保险、多元金融子板块分别上涨1.6%、3.0%、2.7% [10] 数据追踪 - **券商业务数据**： - **经纪业务**：本周A股日均成交额19，652亿元，环比增长11.6% [16] 2025年1-11月日均股基成交额20，560亿元，同比增长77.4% [16] 2025年1-11月新发权益类公募基金份额合计5，366亿份，同比增长89.4% [16] - **投行业务**：2025年11月，IPO累计募资规模1，004亿元，同比增长73%；再融资累计募资规模9，046亿元，同比增长317% [16] 2025年11月债券累计承销规模146，087亿元，同比增长16% [16] - **资管业务**：截至2025年10月末，公募非货基规模21.9万亿元，较上月末下降0.8%；权益类公募规模10.2万亿元，较上月末下降0.8% [16] 截至2025年11月末，私募基金规模22.1万亿元，环比增长0.2% [16] - **保险相关数据**： - **利率与指数**：本周10年期、30年期国债到期收益率分别上升0.68个基点、下降0.19个基点，至1.84%、2.22% [28] 与险资配置风格匹配的中证红利指数本周上涨0.55%，恒生中国高股息率指数本周上涨0.67% [28] - **险资举牌/增持**：2024年至今，保险资金举牌/增持共计51家公司，偏好红利风格，尤其是H股，投资方向除银行、保险外，还包括公用事业、交通运输等 [30][32][33][34] 例如，12月22日，平安资管增持农业银行H股4，405.0万股，涉及资金2.42亿港元，增持后持股比例升至25.01% [30] 行业动态 - **保险行业保费**：2025年1-11月，保险行业累计保费收入57，629亿元，同比增长7.6% [35] 11月单月保费收入2，796亿元，同比微降0.4% [35] 其中，人身险11月单月保费同比降幅收窄至2.4%，增速环比改善2.2个百分点；财产险11月单月保费同比增长2.3%，增速环比大幅改善7.8个百分点 [35] - **长期护理保险**：长护险制度已覆盖约3亿人，累计惠及超330万名失能群众，基金支出超千亿元，“十五五”期间将从试点转向全面建制 [36] - **金融政策支持**：中国人民银行等八部门联合发布意见，提出21条金融支持举措推动西部陆海新通道高质量发展，包括在重庆设立西部陆海新通道基金等 [37] - **国家创业投资引导基金**：基金正式启动，存续期设定为20年（10年投资期+10年退出期），旨在做早期、耐心、市场化的标杆基金，预计撬动万亿级社会资本，支持战略性新兴产业和未来产业 [38][39] - **科创板上市标准细化**：上交所发布指引，对商业火箭企业适用科创板第五套上市标准作出细化规定，支持优质商业火箭企业上市 [40] 投资建议 - **证券板块**：建议关注三条主线 [2] 1. 质地优但估值仍与业绩错配的券商，重点关注国泰海通；建议关注AH溢价率较高、有收并购主题的券商 [2] 2. 四川双马：其科技赛道占优，创投业务有望受益，已投项目上市进程加快 [2] 3. 业绩增速亮眼的多元金融，建议关注九方智投控股、易鑫集团、远东宏信 [2] - **保险板块**：重点推荐开门红预期较好，以及业务质地较好（负债成本低、资负匹配情况较好）的头部险企 [4]

核心观点 - 报告核心结论指出，中证A500 ETF合计规模已接近3000亿元，成为市场重要宽基产品[1] - 上周A股市场整体上涨，其中中证500指数涨幅最大，达4.03%[1] - 市场资金流向呈现显著分化，中证A500指数ETF获得大量资金净流入，而沪深300指数、军工及TMT板块ETF则遭遇净流出[2] 全球及A股市场概况 - 上周（2025.12.22-2025.12.26）A股主要指数普遍上涨，中证500指数领涨4.03%，创业板指上涨3.90%，科创50上涨2.85%[12][13] - 港股恒生指数微涨0.50%[13] - 美股主要指数亦上涨，道琼斯工业指数、标普500、纳斯达克指数分别上涨1.20%、1.40%、1.22%[13] - 涨幅居前的ETF跟踪标的多为新能源板块指数[1] - 上周A股ETF跟踪标的指数涨幅前10名中，卫星产业指数以12.17%的涨幅居首，新能源车、电池等相关指数涨幅也超过7%[15] - 跌幅后10名中，港股通创新药、银行、煤炭等板块指数出现下跌，其中港股通创新药指数下跌1.42%[16] ETF新发统计 - **上报情况**：上周内地市场共上报18只股票型ETF，涉及港股通信息技术、生物科技、通信设备、红利质量、科创板、上证综指、有色金属、电池、互联网等多个主题[17][18] - **发行情况**：截至上周，A股市场有8只股票型ETF正在发行，涵盖科技优势成长、创业板、科创200、港股通汽车、工业软件、创业板新能源、电力公用事业、食品等主题[20] - **成立情况**： - A股市场：上周新成立8只股票型ETF，包括港股通高股息、上证50联接、科创50联接、恒生生物科技、创业板人工智能、恒指港股通、上证综合增强策略、民企300联接等，合计募集规模约15.6亿元[22] - 美国市场：上周新成立5只权益型ETF，其中2只为主动ETF，涉及软件平台、国际出口、能源基础设施等主题[23] 资金流向 A股市场 - **整体流向**：净流入前10的股票ETF多为中证A500指数ETF，其中“中证A500ETF”（159338）净流入106.75亿元；净流出前10的多为沪深300指数、军工、TMT板块ETF，其中“沪深300ETF”（510300）净流出34.08亿元[25][28] - **宽基ETF**： - 净流入居前：中证A500指数净流入493.12亿元，跟踪ETF总规模达2999.07亿元；中证500指数净流入41.04亿元[27][29] - 净流出居前：沪深300指数净流出57.73亿元，跟踪ETF总规模达11942.26亿元；创业板指净流出26.49亿元[30] - **行业ETF**： - 按板块划分，中游制造板块净流入7.46亿元居首，医药生科板块净流入4.02亿元[32] - TMT板块净流出66.52亿元，国防军工板块净流出48.62亿元，金融地产板块净流出19.67亿元[34] - **主题ETF**：金融科技ETF（159851）净流入1.63亿元居首；碳中和ETF（159790）净流出1.50亿元居前[35][36] - **主动ETF**：500增强ETF（561550）净流入0.31亿元居首；300增强ETF（561300）净流出0.30亿元居前[38][40] - **Smart Beta ETF**：红利低波ETF（512890）净流入3.83亿元居首；红利ETF基金（159581）净流出3.62亿元居前[42][43] 美股市场 - **主题ETF**：资源管理主题净流入1.90亿美元居首；多元科技主题净流出4.63亿美元居前[45][47] - **主动ETF**：NEOS Nasdaq-100(R) High Income ETF（QQQI）净流入2.86亿美元居首；JPMorgan Nasdaq Equity Premium Inc ETF（JEPQ）净流出6.56亿美元居前[51][52] - **Smart Beta ETF**：按策略类型划分，仅风险导向类（Risk-Oriented）ETF获得净流入4599.44万美元；价值、成长类ETF净流出最多，分别达157.48亿美元和130.97亿美元[55] - **其他ETF（主要为宽基）**：跟踪富时全球（除美国）指数的ETF净流入57.47亿美元居首；跟踪道琼斯美国全市场指数的ETF净流出28.16亿美元居前[57][58] - **投资A股和港股的ETF**：上周合计净流出1.10亿美元，其中投资A股的KWEB（CSI中国互联网ETF）净流出9004.94万美元[59][61] 商品市场 - **内地商品ETF**：黄金ETF净流入18.71亿元居首，跟踪总规模达2485.07亿元；能源化工ETF净流出1.29亿元[63] - **美国商品ETF**：其他贵金属（Other Precious Metals）ETF净流入11.66亿美元居首；农业（Agriculture）ETF净流出509.99万美元[64] ETF策略跟踪 - **扩散指标+RRG ETF轮动策略**： - 策略自2018年12月28日至2025年12月26日，年化收益率为20.4%[67] - 截至2025年12月26日，策略年内（YTD）收益率为28.16%，相对中信一级等权和沪深300指数的累计超额收益分别为4.28%和9.54%[67][68] - 上周策略收益率为3.84%，相对上述两个基准的超额收益分别为1.66%和1.89%[67] - 策略最新一期（2025年11月28日）持仓包括电网设备、钢铁、银行AH优选、矿业、科创芯片设计、通信等行业的ETF[74] - **ETF日内动量策略**： - 截至2025年12月26日，50%底仓+日内动量策略在上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的YTD收益率分别为5.39%、9.65%、22.66%和17.63%[71] - 相较于买入持有50%仓位对应ETF，该策略在上述四个标的上的YTD超额收益分别为-2.75%、-0.83%、6.03%和2.86%[72][75] - 上周，该策略在四个标的上的收益率分别为0.52%、0.82%、1.97%和2.05%，相较于对应50%仓位ETF的超额收益分别为-0.16%、-0.2%、-0.04%和0.24%[71]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 立足于人民银行资产负债表以及债券市场托管量数据，从细分科目、机构类型、债券品种角度出发，通过对比分析呈现央行货币政策的最新思路、机构投资者债市投资策略的新动态，预测短期内债市投资的机会与风险[9] 各部分总结 11月央行资产负债表和托管量解读 - 2025年11月央行资产负债表规模从47.06万亿元上行至47.30万亿元，资产端主要增项为“对其他存款性公司债权”，负债端主要增项为“货币发行”“其他存款性公司存款”，主要减项为“不计入储备货币的金融性公司存款”[15] - 资产端央行投放偏积极，结构上“收短放长”，11月收拢短端资金、加强中期流动性投放，净买入国债规模增加，中长期资金投放工具包括买断式逆回购、MLF、国债买卖等[17][23] - 负债端年末居民、企业持现需求较强，“货币发行”季节性增长，“其他存款性公司存款”也季节性增长但处于偏低水平[27] - 央行操作对托管量影响方面，创新工具净投放规模合计为5488亿元，与中债 - 其他科目单月增量5907亿较为接近，主要增量品种为国债、地方债[32] 杠杆率 - 套息空间驱动下，机构杠杆情绪持续回暖。11月资金面宽松叠加债市震荡，机构杠杆策略表现占优，全市场质押式回购月均成交量从10月的7.3万亿上升至11月的7.5万亿，12月以来进一步抬升至8.3万亿；债基11月杠杆率均值从10月的116.9%上行至117%，12月以来进一步上行至118.7%[34] 分机构 - 截至2025年11月，各机构托管量排名为商业银行＞广义基金＞中债 - 其他＞保险自营＞境外机构＞证券公司，11月主要机构债券托管量变动为商业银行＞中债 - 其他＞广义基金＞保险自营＞境外机构＞证券公司[40][41][42] - 30 - 10y利差走扩直接原因是防守思路下基金、券商等交易盘卖出放量，而非供需结构失衡这一长期因素[46] - 银行方面，大行一级被动承接增加，久期指标压力下二级“买短”强化，12月以来10 - 3y国债期限利差持续走扩；农商行配债情绪好转，存单转为净买入[55][61] - 保险11月债市收益率震荡上行时逢高增配，主要增持交易所地方债[70] - 广义基金11月托管量涨幅收窄，主要增持上清所托管的金融债。基金11月赎回压力再起，降久期卖超长债，12月中旬以来配债情绪好转；银行理财主要配置品种由存单切换为短端信用债，为明年提前储备票息资产[78][81][84] - 外资买存单综合收益处在较低水平，单月净流出规模增加，主要减持同业存单、国债[93] 分券种 - 11月债市托管量增量环比回升至14798亿，政府债是主要支撑项，国债、地方债增量分别为6457亿、5902亿[95] - 利率债净融资规模均增加，11月由6230亿上行至14951亿，其中国债、地方债、政金债净融资规模均上行[102] - 同业存单到期压力放大，净融资大幅下行，11月净融资规模由7969亿大幅下行至 - 5112亿[105] 投资建议 - 跨年配置窗口可适当参与小波段交易行情，若宽松未兑现，当10y国债接近1.85%时有安全边际可适当配置[8][108] - 参与30y可在30 - 10y在40bp以上小波段操作，更大仓位需宽松情绪推动10y国债收益率下行启动、确认α机会后再参与[8][108] - 跨年资金有望延续宽松，套息空间下把握持券票息策略，利率方面产品户维持3 - 5y加杠杆挖掘凸点和10y国债的票息储备策略，配置盘抓住震荡波动高点配置长端地方债，信用方面优选底仓品种，优先布局明年中短端票息资产[8][108]

报告行业投资评级 - 评级：增持（维持）[2] 报告的核心观点 - 核心观点：本轮财富管理市场（2025-2026）与上一轮（2020-2021）相比，在资金宽松、产业主线引领和居民资产迁移等共性逻辑下，呈现出显著的分层、分化与匹配特征[5] - 核心观点：本轮财富管理端（资金来源）和资产端的分层分化均加大，不同客群的风险偏好会分层和固化[5] - 核心观点：财富管理机构的核心竞争力是匹配，行业正由“卖方销售”向“买方投顾”转型，竞争从规模驱动转向精准匹配与长期服务能力[5] - 核心观点：投资建议围绕客群分层、资产配置能力和长期服务价值展开，拥有中高净值客群的金融机构更受益[5] 两轮周期共性逻辑 - 相同点1：流动性宽松为牛市奠基，资金供给充足[6][9] - 相同点1：上一轮（2020-2021）依托货币财政双宽松及全球QE，2020年国内M2/社融存量同比增速达10.10%/13.30%[16] - 相同点1：本轮呈现“低利率+预防性储蓄过剩”，2023/2024年居民存款分别增长13.84%/10.41%，2025年至10月同比再增9.69%[16] - 相同点2：明确产业趋势引领资产方向，赛道效应显著[6][9] - 相同点2：上一轮以新能源、消费为主导，“茅指数”、“宁组合”领涨[20] - 相同点2：本轮以AI为核心，硬科技、出海并行，截至2025年10月，网信办已备案的生成式AI产品达611款[22] - 相同点3：居民资产从房产向金融资产迁移的趋势不可逆，金融化进程持续[6][9][23] 两轮周期核心差异 - 不同点1：宏观环境从“强刺激扩张”转向“弱复苏博弈”[7][9][25] - 不同点1：上一轮（2020-2021）经济V型修复，2021Q1 GDP增速达18.90%，2021年商品房销售面积/金额同比+1.90%/+4.80%[27] - 不同点1：本轮（2025-2026）经济换挡，2023/2024年GDP增速为5.30%/5.40%，2025年前三季度为4.80%，2025年1-10月商品房销售面积/金额同比-6.80%/-9.60%[27] - 不同点2：居民状态从“收入普涨、高风险偏好”转向“收入分化、风险收敛”[7][9][35] - 不同点2：本轮高净值客群可投资资产增速显著高于大众客群，财富分化加剧[37] - 不同点2：上一轮居民风险偏好高，偏股基金2021年发行突破2万亿份[38] - 不同点2：本轮居民风险偏好收敛，预防性储蓄特征明显，资金涌向稳健资产[43] - 不同点3：配置逻辑从“单一押注权益”转向“防守均衡”的哑铃型策略[7][9][45] - 不同点3：本轮资产配置以“高股息为盾+AI/硬科技为矛”，并引入黄金、REITs、QDII等另类资产作为风险对冲标配[10][48] - 不同点4：机构与监管从“卖方销售冲规模+监管清乱象”转向“买方投顾重适配+监管促价值”[7][9][54] 上轮周期核心特征 - 宏观驱动：强刺激催生“躺赢红利”，货币财政双宽松叠加注册制改革直接点燃权益牛市[8][57] - 宏观驱动：2020-2021年A股全A指数累计上涨34.99%，新能源/消费等结构性赛道涨幅高达212.62%/56.40%[57] - 资产端：权益独霸，呈现“造星运动”，“茅指数”、“宁组合”领涨，居民盲目追逐明星基金，“日光基”、“百亿基”扎堆[8][57][67] - 资金端：激进加配，市场成交额连月破万亿，融资余额创新高[8][69][71] - 资金端：银行理财仍存“隐性刚兑”，投资者风险认知不足[8][76] - 行业端：跑马圈地拼规模，渠道（银行）主导，重销售轻服务，客户盈利体验被忽视[8][10][82] 本轮周期及未来核心特征 - 宏观底色：低利率+资产重估新常态，居民资产迁移呈“斜坡式推进”，节奏放缓但方向确定[10][84] - 资产端：呈现“哑铃型”权益（科技+高股息）、被动投资崛起、另类资产主流化的“多元均衡”格局[10][86] - 资产端：被动投资崛起，2018-2024年我国ETF资产净值规模CAGR达+43.36%，截至2025年10月规模达47449.95亿元，较上年末增长54.86%[50] - 资产端：银行理财净值化转型基本完成，净值型产品占比从2019年的43.29%提升55.21个百分点至2024年的98.50%[48] - 资金端：分层分化显著，赚钱效应可能长期集中于“专业玩家”（高净值客群、机构）[10][89] - 资金端：大众客群偏好货币基金、短期固收，截至2025年11月末，货币基金份额达14.25万亿份，占全部基金份额的45.93%[90][91] - 资金端：保费呈现长期化增长趋势，行业从“规模驱动”转向“价值驱动”[10][92] - 行业端：从“规模竞赛”转向“精准匹配”，开启买方投顾革命，收费模式从佣金为主转向“管理费+投顾费+绩效报酬”[10][94] - 行业端：“AI+人”混合服务成为行业标配，AI提升效率，人工负责情感连接与深度信任[103] - 行业端：马太效应加剧，头部机构凭借“强投研+客群精准分层”胜出，中小及第三方机构面临分化洗牌[94][100] 投资建议 - 总体建议：未来行业将呈现机构化、专业化、分层化趋势，重点关注具备“投研+服务+科技”综合能力的头部机构，以及在细分资产赛道和一站式财富解决方案有布局的金融机构[10][104] - 银行业：受益于客群基础与综合服务能力，建议关注私行业务领先、理财转型彻底的银行，如招商银行、平安银行、工商银行、建设银行等[5][104] - 券商行业：受益于投研能力与产品创新，建议关注投研实力强的头部券商及在ETF、跨境配置有优势的机构，如中信证券、中金公司、华泰证券、国泰君安等[5][104][106] - 保险行业：受益于长期资金属性与功能型产品需求，建议关注资产配置能力强、养老健康布局深的险企[5][104][106]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股景气度高频指数模型**[26] * **模型构建思路**：通过高频数据对A股整体景气度进行Nowcasting（即时预测），以跟踪宏观经济和企业盈利的实时变化趋势[26]。 * **模型具体构建过程**：该模型以上证指数归母净利润同比作为Nowcasting目标进行构建。报告未详细披露具体构建步骤和公式，仅提及构建详情可参考其历史报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》[26]。 2. **模型名称：A股情绪指数系统**[33] * **模型构建思路**：基于市场波动率和成交额的变化方向来刻画市场情绪，并构建择时信号[33]。 * **模型具体构建过程**： 1. 将市场状态根据波动率和成交额的变化方向划分为四个象限[33]。 2. 通过历史统计发现，只有“波动率上行-成交额下行”的区间表现为显著负收益，其余三个象限均为显著正收益[33]。 3. 基于此规律，构建了包含“见底预警”与“见顶预警”两个子指数的A股情绪指数系统，用于生成综合择时信号[33]。 3. **模型名称：主题挖掘算法**[43] * **模型构建思路**：通过对新闻和研报文本进行多维度处理，挖掘主题投资机会并识别相关概念股[43]。 * **模型具体构建过程**：算法涉及多个维度，包括文本处理、主题关键词提取、主题个股关系挖掘、主题活跃周期构建以及主题影响力因子构建[43]。报告未提供具体公式。 4. **模型名称：中证500增强组合模型**[43][47] * **模型构建思路**：构建一个旨在持续跑赢中证500基准指数的量化投资组合[43]。 * **模型具体构建过程**：报告未披露该增强模型的具体因子构成、权重配置及组合优化过程，仅展示了其持仓明细和业绩表现[47]。 5. **模型名称：沪深300增强组合模型**[50][52] * **模型构建思路**：构建一个旨在持续跑赢沪深300基准指数的量化投资组合[50]。 * **模型具体构建过程**：报告未披露该增强模型的具体因子构成、权重配置及组合优化过程，仅展示了其持仓明细和业绩表现[52]。 6. **模型名称：风格因子模型（基于BARRA框架）**[53] * **模型构建思路**：参照BARRA因子模型框架，构建一套用于描述A股市场收益来源的十大类风格因子体系，用于风格分析、风险管理和绩效归因[53]。 * **模型具体构建过程**：报告列出了十大类风格因子的名称，但未提供每个因子的具体计算公式。十大类风格因子包括：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[53]。 模型的回测效果 1. **A股情绪指数系统择时表现**：报告包含“A股情绪指数系统择时表现”图表，但未在文本中给出具体的量化指标数值[41]。 2. **中证500增强组合模型**：截至报告本周（2025年12月22日-26日），组合相对中证500指数超额收益为-1.24%[43]。自2020年至今，累计超额收益为47.91%，最大回撤为-6.60%[43]。 3. **沪深300增强组合模型**：截至报告本周（2025年12月22日-26日），组合相对沪深300指数超额收益为0.54%[50]。自2020年至今，累计超额收益为40.99%，最大回撤为-5.86%[50]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：十大类风格因子（整体）**[53] * **因子构建思路**：系统性地刻画影响股票收益的不同风险来源和风格特征[53]。 * **因子具体构建过程**：报告未提供每个风格因子的详细计算公式，仅说明是参照BARRA模型构建，并给出了因子列表：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[53]。 2. **因子名称：行业因子**[54] * **因子构建思路**：捕捉不同行业板块相对于市场的超额收益特征[54]。 * **因子具体构建过程**：报告未提供行业因子的具体构建方法。 因子的回测效果 *报告未提供各个因子（如十大类风格因子、行业因子）独立的历史回测指标（如IC、IR、多空收益等）。仅提供了近期（近一周）的因子表现描述和纯因子收益率分析[54]。* 1. **近期风格因子表现（近一周）**： * **Beta因子**：超额收益较高，表现优异[54]。 * **成长因子**：呈较为显著的负向超额收益[54]。 * **杠杆因子、残差波动率因子**：表现不佳[54]。 2. **近期行业因子表现（近一周）**： * 石油石化、国防军工、建材等行业因子相对市场市值加权组合跑出较高超额收益[54]。 * 商贸零售、传媒等行业因子回撤较多[54]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：价格分段体系**[7][14] * **模型构建思路**：通过分析指数价格在不同时间周期（如日线、周线）上的走势，对市场状态进行分段识别，以判断趋势方向[14]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式，仅展示了其应用结果。从图表看，该模型可能涉及对指数价格序列进行技术分析，以划分出不同的趋势段[17]。 2. **模型名称：微观市场结构择时模型**[7][15] * **模型构建思路**：通过监测“知情交易者”的活跃度变化，来捕捉市场微观结构中的信息，并用于判断市场后市走向[15]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式。模型核心是构建“知情交易者活跃度”指标，该指标的变化与市场走势同步，其快速升温被视为对后市乐观的信号[15][18]。 3. **模型名称：分析师行业景气预期模型**[7][19] * **模型构建思路**：基于卖方分析师对上市公司的一致预测数据，计算各行业未来盈利预期的变化，以监测行业景气度的边际变化[19]。 * **模型具体构建过程**：模型计算两个核心指标： 1. 一致预测滚动未来12个月ROE（ROE FTTM）的环比变化。 2. 一致预测滚动未来12个月净利润增速（净利润增速 FTTM）的环比变化。 通过跟踪这些指标每周的变化，来观察哪些行业的盈利预期在改善或恶化[19][20]。 4. **模型名称：ETF资金流多空信号模型**[3][13] * **模型构建思路**：根据ETF的资金流入流出情况，构建多头和空头ETF组合，并穿透至底层行业，形成对行业板块的看好或看空信号，用于指导行业轮动[3][13]。 * **模型具体构建过程**：报告未给出具体的筛选规则和构建公式。其过程大致为：首先根据ETF资金流数据筛选出资金流入（多头）和流出（空头）的ETF；然后，将这些ETF的持仓穿透汇总到申万一级行业，得到模型相对看好或谨慎的行业板块[3][13]。 模型的回测效果 （报告中未提供上述量化模型的具体回测效果指标值，如年化收益率、夏普比率等。） 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BARRA风格因子体系**[24][25] * **因子构建思路**：采用经典的BARRA风险模型框架，从多个维度（基本面、交易、市值等）刻画股票的风格特征，并计算这些风格因子在特定周期内的收益表现[24][25]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述每个因子的具体计算公式。它直接引用了BARRA风格因子的收益表现。报告中提及的因子包括： * **基本面类因子**：换手、财务杠杆、盈利波动、盈利质量、盈利能力、投资质量、长期反转、EP价值、BP价值、成长。 * **交易类因子**：动量、非线性市值、市值、波动率、贝塔、股息率。 这些因子通常经过标准化、中性化等处理，以代表纯粹的风格暴露[24][25]。 因子的回测效果 1. **BARRA风格因子**，本周收益：换手因子0.9%，财务杠杆因子0.1%，盈利波动因子0.1%，盈利质量因子-0.1%，盈利能力因子+0.2%，投资质量因子-0.3%，长期反转因子0.4%，EP价值因子-0.1%，BP价值因子+0.2%，成长因子0.2%，动量因子0.7%，非线性市值因子0.7%，市值因子0.6%，波动率因子-0.2%，贝塔因子1.7%，股息率因子0.1%[25]。