量化模型与构建方式 1. **模型名称：周期分析模型**[1][6] * **模型构建思路**：通过分析市场指数的历史价格数据，识别并划分不同时间周期（如月线级别）的波动规律和趋势，以判断当前市场所处的周期阶段和未来可能的趋势方向[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和数学公式，主要将其作为一种分析框架使用。其核心在于识别价格图表中的周期性波动特征，并结合其他技术分析方法进行综合判断[1][6]。 2. **模型名称：缠论及趋势分析模型**[1][6] * **模型构建思路**：基于缠论（一种技术分析理论）对市场走势进行形态划分和对比，识别类似的历史走势模式（如将2025年12月走势与2017年12月类比），并结合趋势分析来评估当前市场走势的强弱[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建过程和数学公式。其应用主要涉及对K线走势进行笔、线段、中枢等缠论元素的划分，并进行跨时间段的形态相似性比较，以辅助市场判断[1][6]。 3. **因子名称：趋势强度因子**[1][6] * **因子构建思路**：通过观察市场指数多条移动平均线（MA）的排列关系（如多头排列）及其变化，来量化市场向上或向下趋势的强度[1][6]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出该因子的具体计算公式。其构建逻辑通常涉及计算短期、中期、长期等多条移动平均线，并观察它们是否呈现短期均线在上、长期均线在下的有序排列（多头排列），以及这种排列状态的改善或恶化程度，以此作为趋势强弱的度量[1][6]。 * **因子评价**：该因子能有效捕捉市场趋势的延续和转折信号，为判断市场整体格局提供量化依据[1][6]。 4. **指标名称：行业分歧度指标**[1][6] * **指标构建思路**：衡量不同行业板块在同一时期表现差异（涨跌同步性）的指标。当行业表现趋同（同涨同跌）时，分歧度低；当行业表现分化（涨跌互现）时，分歧度高[1][6]。 * **指标具体构建过程**：报告未给出该指标的具体计算公式。其常见构建方法可能基于各行业指数收益率的相关性矩阵、收益率截面标准差或特定熵模型来计算[1][6]。 * **指标评价**：历史经验表明，在牛市或上行格局中，行业分歧度处于低位往往对应市场的局部低点或重要底部，可作为判断市场情绪和阶段的重要逆向参考指标[1][6]。 5. **模型名称：行业四轮驱动模型**[1][6] * **模型构建思路**：一个用于捕捉行业轮动交易机会的量化模型，旨在识别短期内具有上涨潜力的行业或板块[1][6]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细披露该模型的具体构建逻辑、因子构成和信号生成算法。从输出结果看，该模型会定期（如每日）生成包含“行业代码”、“行业简称”、“信号类型”（如“交易机会”）等信息的信号列表[15]。 模型的回测效果 （报告中未提供各模型或因子具体的历史回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等数值结果。） 量化因子与构建方式 （因子与指标已在“量化模型与构建方式”部分列出，此处不再重复。） 因子的回测效果 （报告中未提供各因子具体的历史回测绩效指标，如IC值、ICIR、多空收益、因子收益率等数值结果。）

市场回顾 (2025.12.01-2025.12.05) - 主要宽基指数表现分化，深证红利、创业板指、上证50分别上涨0.79%、0.54%、0.28%，而万得微盘股日频等权指数、科创50、科创综指分别下跌1.20%、0.80%、0.75%[13] - 风格指数中，中盘价值、中盘成长、周期(风格.中信)领涨，涨幅分别为1.65%、1.49%、0.93%；消费(风格.中信)、小盘成长、成长(风格.中信)领跌，跌幅分别为0.97%、0.75%、0.59%[15] - 申万一级行业中，有色金属、非银金融、机械设备涨幅居前，分别为2.42%、2.24%、2.10%；传媒、美容护理、计算机跌幅居前，分别为-4.67%、-2.41%、-2.35%[18] - 权益类ETF近5个交易日整体净流入分化，规模指数ETF净流入42.73亿元，而行业指数ETF和主题指数ETF分别净流出14.73亿元和31.19亿元[11] 市场展望与模型信号 - 宏观择时模型对2025年12月的月度评分为-2分，预示万得全A指数可能调整但空间有限，市场增量资金仍需等待[31] - 高频日度宏观模型信号在当周由负转正，截至12月5日综合信号为1分，预示后续大盘可能呈震荡走势[33] - 风险趋势模型显示，截至12月5日，主要宽基指数中北证50、科创100、科创综指综合评分最高，分别为82.08分、63.18分、58.83分；万得微盘股日频等权指数和红利指数评分最低，分别为34.55分和35.99分[37][41] - 历史数据显示，历年12月份主要宽基指数中深证红利、上证50、沪深300平均收益率领先，分别为4.71%、4.43%、3.88%；而科创100、北证50、科创50平均收益率为负，分别为-4.99%、-4.65%、-2.43%[45] 配置建议与风险 - 基于市场可能处于区间震荡的研判，报告建议进行均衡偏积极型的ETF配置[64] - 报告推荐了包括化工ETF、港股创新药ETF、有色金属ETF等在内的10只ETF作为后续一周的配置选择[67] - 主要风险提示包括模型基于历史数据可能失效、宏观经济不及预期以及发生重大预期外宏观事件[68]

核心观点 - 报告核心观点认为，当前市场缩量震荡是牛市中的正常现象，且成交量低点往往是较好的买入时点[2][3] 报告判断2025年12月或成为布局2026年跨年行情的窗口期，建议在跨年前后保持乐观并寻找做多机会[2][3][10] 市场现状与缩量分析 - 本周市场继续震荡，成交缩量，海外流动性扰动持续影响风险偏好，日本央行可能再次加息的信号引发市场对套息交易逆转的担忧[2][10] 美元指数自11月以来在100附近震荡，市场对美联储12月降息的预期博弈陷入拉锯战[2][10] - 本轮缩量震荡时间偏长，内在原因在于消化前期高换手率和部分板块交易拥挤，目前这两点已有所缓和[10][11] 当前市场稳定的买入力量更多来自中长期资金和产业资本，局部板块快速轮动较难驱动居民资金大幅流入，年底机构行为趋于稳健及部分止盈资金离场也拉长了震荡时间[2][3][11] - 当前A股总成交额与总流通市值的比值已从8月底高点下降约1/2，距离4月低点空间不大，TMT板块成交额占比也有所回落[11][13] - 从历史经验看，在2005-2007年和2019-2021年的牛市中，调整或震荡期的成交量往往会快速萎缩，而事后来看，成交量低点通常也是市场的阶段性低点，是较好的买入时点[3][10][14] 跨年行情历史规律与展望 - 岁末年初需要重视跨年行情的日历效应，但其启动时间存在不确定性[3][18] 历史数据显示，如果指数处在低位，跨年行情启动较早、幅度较大、正收益概率较高；若指数处在高位，则启动较晚、幅度和收益不确定性更大[3][18] - 跨年行情以交易性资金博弈经济和政策预期为主，启动前市场大多会先有一定调整，以为博弈腾挪安全边际[3][10][21] 2015年之前，启动前的调整幅度通常在10%以上；2015年之后，调整幅度通常在5%-10%之间[3][21] - 报告认为2026年大概率还会有跨年行情，2025年12月或成为布局窗口期[3][23] 宏观预期偏弱为博弈更大力度稳增长政策提供了空间，12月政治局会议和中央经济工作会议可能带来积极变化[23] 但当前A股估值不低，跨年行情启动时间可能不会太早，增量资金入市需要等待“赚钱效应”扩散及经济数据企稳或海内外流动性边际转向宽松，这些积极变化更可能在明年初出现[3][23] 牛市基础与未来节奏推演 - 报告认为牛市基础依然坚实，支撑因素包括：资本市场支持政策持续发力，宏观流动性环境宽松；产业资本回购增持、分红及“国家队”持续贡献增量资金；保险、理财、信托等中长期资金入市仍有较大空间；资产荒和赚钱效应累积驱动的居民资金流入条件逐渐成熟[24][25] - 与2014-2015年对比，当前市场在交易热度、资金流入速度、市场估值、股权融资规模等方面均离过热有一定距离[25] 未来若更多行业实现产能出清、需求回升，且AI等新兴产业实现商业化落地和业绩验证，市场可能进入盈利驱动的健康慢牛[25] - 需要关注的风险包括监管政策对渠道资金的影响变化，以及股权融资规模若快速放量可能使股市供需格局转弱并加大市场波动[25] 近期配置观点 - 风格展望：第四季度风格容易发生变化，政策预期和估值重要性提升，低位的板块优势更明显[29] 当前小盘风格转向大盘风格比较确定，成长价值风格切换正在逐渐走出混沌，后续若有政策催化或居民资金流入，低位价值板块可能有较强表现[29] - 行业配置建议：关注金融（非银金融）、电力设备、机械设备、化工等行业[30][31] - **金融（非银金融）**：估值偏低，牛市概率上升使业绩弹性存在，后续居民资金加速流入有望带来较高超额收益确定性[30][31] - **电力设备**：2026年基本面触底企稳概率高，受益于AI产业链投资机会扩散，供需格局转好存在涨价动力[30] - **机械设备**：工程机械出口景气持续，机器人板块催化事件多，可能受益于成长反弹和风格内部高低切换[30] - **周期（钢铁、化工、建材）**：稳供给政策逐步落地，年底可能有需求稳定政策，化工部分环节因成长属性弹性可能较大[30] 周期品也受益于AI等新兴产业发展带来的新需求机会[31] - 对其他板块观点：消费基本面依旧偏弱，但价格数据修复，经济企稳可能性提升，投资机会可能集中在新消费模式及高分红属性行业[31] 成长板块长期产业趋势强，但短期估值和交易拥挤度达高位后可能有调整[31] 本周市场变化总结 - **A股表现**：本周A股主要指数全部上涨，创业板50（+2.58%）、创业板指（+1.86%）、沪深300（+1.28%）涨幅靠前[32] 申万一级行业中，有色金属（+5.35%）、通信（+3.69%）、国防军工（+2.82%）领涨；传媒（-3.86%）、房地产（-2.15%）、食品饮料（-1.90%）领跌[32] - **全球市场**：全球股市涨跌不一，恒生指数（+0.87%）、德国DAX（+0.80%）、日经225（+0.47%）表现靠前[33] 商品市场中，LME铜（+4.25%）、NYMEX原油（+2.72%）、螺纹钢（+1.65%）涨幅较大[33] 2025年至今全球大类资产收益率中，黄金（+51.76%）、日经225（+26.56%）、富时新兴市场指数（+22.31%）排名靠前[33][44] - **资金面**：本周南下资金（港股通）净流入103.03亿元[34] 央行公开市场操作累计净回笼8480亿元[34] 银行间拆借利率和十年期国债收益率本周均值相比前期有所下降，普通股票型与偏股混合型基金仓位均值相比前期上升[34]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：PB-ROE-50组合** * **模型构建思路：** 基于市净率（PB）和净资产收益率（ROE）两个核心指标，构建一个价值与质量相结合的选股模型[23]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该组合的具体构建公式和步骤，仅提及了其核心选股逻辑（PB和ROE）[23]。 2. **模型名称：公募调研选股策略** * **模型构建思路：** 利用公募基金调研上市公司的行为信息，构建事件驱动选股策略[25]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该策略的具体构建公式和步骤，仅提及了其信息源（公募调研）[25]。 3. **模型名称：私募调研跟踪策略** * **模型构建思路：** 利用私募基金调研上市公司的行为信息，构建事件驱动选股策略[25]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该策略的具体构建公式和步骤，仅提及了其信息源（私募调研）[25]。 4. **模型名称：大宗交易组合** * **模型构建思路：** 基于“高成交、低波动”原则，从发生大宗交易的股票中筛选后续表现更佳的标的[29]。 * **模型具体构建过程：** 报告提及了构建该组合的两个关键因子：“大宗交易成交金额比率”越高、“6日成交金额波动率”越低的股票，其后续表现更佳。组合通过月频调仓方式构造[29]。 5. **模型名称：定向增发事件驱动选股组合** * **模型构建思路：** 以定向增发的股东大会公告日为事件节点，构建事件驱动选股策略[35]。 * **模型具体构建过程：** 报告提及构建时综合考虑了市值因素、调仓周期以及对仓位的控制，但未给出具体公式和详细步骤[35]。 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50组合**，本周超越基准收益率（中证500）0.76%[24]，本周超越基准收益率（中证800）0.21%[24]，本周超越基准收益率（全市场）-0.09%[24]，今年以来超额收益率（中证500）2.84%[24]，今年以来超额收益率（中证800）15.39%[24]，今年以来超额收益率（全市场）18.22%[24]，本周绝对收益率（中证500）1.71%[24]，本周绝对收益率（中证800）1.40%[24]，本周绝对收益率（全市场）0.68%[24]，今年以来绝对收益率（中证500）27.48%[24]，今年以来绝对收益率（中证800）36.63%[24]，今年以来绝对收益率（全市场）43.75%[24] 2. **公募调研选股策略**，本周超越基准收益率0.42%[26]，今年以来超额收益率16.98%[26]，本周绝对收益率1.61%[26]，今年以来绝对收益率38.51%[26] 3. **私募调研跟踪策略**，本周超越基准收益率0.29%[26]，今年以来超额收益率16.12%[26]，本周绝对收益率1.48%[26]，今年以来绝对收益率37.50%[26] 4. **大宗交易组合**，本周超越基准收益率-0.16%[30]，今年以来超额收益率39.03%[30]，本周绝对收益率0.61%[30]，今年以来绝对收益率69.06%[30] 5. **定向增发组合**，本周超越基准收益率-2.30%[36]，今年以来超额收益率-5.43%[36]，本周绝对收益率-1.55%[36]，今年以来绝对收益率15.00%[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：单季度ROA** * **因子构建思路：** 衡量公司最近一个季度的资产盈利能力，属于盈利类因子[12]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常，单季度ROA = 单季度净利润 / 期初和期末平均总资产。 2. **因子名称：市销率TTM倒数** * **因子构建思路：** 估值类因子，市销率（Price-to-Sales）的倒数，值越高代表估值可能越低[12]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常，市销率TTM倒数 = 最近12个月营业收入 / 总市值。 3. **因子名称：日内波动率与成交金额的相关性** * **因子构建思路：** 量价关联因子，描述股票日内价格波动与成交金额的同步关系，负向因子表明相关性越低（量价背离）可能预示后续表现越好[12]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。 4. **因子名称：5日平均换手率** * **因子构建思路：** 流动性因子，衡量股票近期交易活跃程度，通常作为负向因子使用[14]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常为最近5个交易日换手率的算术平均值。 5. **因子名称：6日成交金额的移动平均值** * **因子构建思路：** 流动性因子，衡量近期平均成交规模，通常作为负向因子使用[14]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常为最近6个交易日成交金额的简单移动平均。 6. **因子名称：市盈率因子** * **因子构建思路：** 估值类因子，通常指市盈率（PE）或其倒数，衡量公司股价相对于其盈利水平的比值[16]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。 7. **因子名称：单季度EPS** * **因子构建思路：** 盈利类因子，衡量公司最近一个季度的每股收益[16]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常，单季度EPS = 单季度归属于母公司股东的净利润 / 期末总股本。 8. **因子名称：市盈率TTM倒数** * **因子构建思路：** 估值类因子，滚动市盈率（PE TTM）的倒数，即盈利收益率（Earnings Yield）[16]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常，市盈率TTM倒数 = 最近12个月归属于母公司股东的净利润 / 总市值。 9. **因子名称：5日反转** * **因子构建思路：** 短期反转因子，认为过去短期内跌幅较大的股票在未来短期内可能有反弹，反之亦然，通常作为负向因子[12]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常为股票过去5个交易日的收益率，取负值。 10. **因子名称：对数市值因子** * **因子构建思路：** 规模因子，使用公司总市值的自然对数来衡量公司规模，通常作为负向因子（小市值效应）[12]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。通常，对数市值因子 = Ln(总市值)。 11. **因子名称：大类因子（盈利因子、市值因子、非线性市值因子、动量因子、残差波动率因子）** * **因子构建思路：** 将多个底层单因子按照其逻辑归属，合成代表某一特定风格维度的大类因子[1][18]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体合成方法。 12. **因子名称：行业内因子（如净资产增长率、净利润增长率、每股净资产、每股经营利润TTM、EP因子、BP因子、残差波动率、流动性、对数市值等）** * **因子构建思路：** 在申万一级行业内部，计算并比较各类因子的表现，以观察因子表现的行业差异性[21][22]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供行业内因子值的具体计算方法。 13. **因子名称：大宗交易成交金额比率** * **因子构建思路：** 用于大宗交易组合构建的特定因子，衡量大宗交易成交的活跃程度[29]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。 14. **因子名称：6日成交金额波动率** * **因子构建思路：** 用于大宗交易组合构建的特定因子，衡量近期成交金额的稳定性[29]。 * **因子具体构建过程：** 报告未提供具体计算公式。 因子的回测效果 **（注：以下因子表现数据均为“最近1周”的收益，为剔除行业与市值影响后多头组合相对于基准指数的超额收益[12]。）** 1. **单季度ROA**，最近1周收益（沪深300）1.43%[13]，最近1周收益（中证500）0.78%[15]，最近1周收益（流动性1500）1.01%[17] 2. **市销率TTM倒数**，最近1周收益（沪深300）1.39%[13]，最近1周收益（中证500）0.54%[15]，最近1周收益（流动性1500）1.01%[17] 3. **日内波动率与成交金额的相关性**，最近1周收益（沪深300）1.36%[13]，最近1周收益（中证500）1.66%[15]，最近1周收益（流动性1500）1.11%[17] 4. **5日平均换手率**，最近1周收益（沪深300）0.75%[13]，最近1周收益（中证500）1.68%[15]，最近1周收益（流动性1500）0.84%[17] 5. **6日成交金额的移动平均值**，最近1周收益（沪深300）0.28%[13]，最近1周收益（中证500）1.30%[15]，最近1周收益（流动性1500）1.15%[17] 6. **市盈率因子**，最近1周收益（沪深300）0.91%[13]，最近1周收益（中证500）0.88%[15]，最近1周收益（流动性1500）2.13%[17] 7. **单季度EPS**，最近1周收益（沪深300）0.98%[13]，最近1周收益（中证500）1.04%[15]，最近1周收益（流动性1500）2.07%[17] 8. **市盈率TTM倒数**，最近1周收益（沪深300）0.93%[13]，最近1周收益（中证500）0.94%[15]，最近1周收益（流动性1500）1.86%[17] 9. **5日反转**，最近1周收益（沪深300）-1.25%[13]，最近1周收益（中证500）-0.48%[15]，最近1周收益（流动性1500）-1.44%[17] 10. **对数市值因子**，最近1周收益（沪深300）-1.70%[13]，最近1周收益（中证500）-1.21%[15]，最近1周收益（流动性1500）-0.33%[17] 11. **大类因子-盈利因子**，最近1周收益（全市场）0.61%[18] 12. **大类因子-市值因子**，最近1周收益（全市场）0.25%[18] 13. **大类因子-非线性市值因子**，最近1周收益（全市场）0.24%[18] 14. **大类因子-动量因子**，最近1周收益（全市场）0.23%[18] 15. **大类因子-残差波动率因子**，最近1周收益（全市场）-0.59%[18]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率计算模型[17] **模型构建思路**：通过计算最高价涨停且收盘涨停的股票数量占最高价涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的封板质量[17] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17] 2. 识别在当日盘中最高价达到涨停的股票[17] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别收盘价仍为涨停的股票[17] 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数$$[17] 2. **模型名称**：连板率计算模型[17] **模型构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占昨日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停效应的持续性[17] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17] 2. 识别在昨日收盘涨停的股票[17] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别今日收盘也涨停的股票[17] 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数$$[17] 3. **模型名称**：大宗交易折价率计算模型[26] **模型构建思路**：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交份额总市值的差异，来反映大额交易的折溢价水平，从而体现大资金的交易情绪[26] **模型具体构建过程**： 1. 获取当日所有大宗交易的成交总金额[26] 2. 获取当日大宗交易成交份额按当日市价计算的总市值[26] 3. 计算折价率，公式为： $$折价率=大宗交易总成交金额/当日成交份额的总市值-1$$[26] 公式说明：当结果为负值时表示折价交易，正值表示溢价交易[26] 4. **模型名称**：股指期货年化贴水率计算模型[28] **模型构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格与现货指数价格的基差，并进行年化处理，来衡量股指期货的升贴水程度，反映市场对未来走势的预期和对冲成本[28] **模型具体构建过程**： 1. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[28] 2. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)$$[28] 公式说明：基差为负时表示贴水，年化贴水率为负；基差为正时表示升水，年化贴水率为正[28] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：两融余额占比因子[22] **因子构建思路**：通过计算融资融券余额占市场总流通市值的比重，来反映杠杆资金在市场中的整体规模和参与度[22] **因子具体构建过程**： 1. 获取当前市场的融资余额与融券余额，求和得到两融余额[22] 2. 获取当前市场的总流通市值[22] 3. 计算占比：两融余额占比 = 两融余额 / 市场总流通市值[22] 2. **因子名称**：两融交易占比因子[22] **因子构建思路**：通过计算融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例，来反映杠杆资金交易的活跃程度[22] **因子具体构建过程**： 1. 获取当日的融资买入总额与融券卖出总额，求和得到两融交易总额[22] 2. 获取当日的市场总成交额[22] 3. 计算占比：两融交易占比 = 两融交易总额 / 市场总成交额[22] 模型的回测效果 （报告中未提供相关模型的长期历史回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率等具体数值，故本部分省略） 因子的回测效果 （报告中未提供相关因子的长期历史回测效果指标，如IC值、ICIR、多空收益、因子收益率等具体数值，故本部分省略）

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周转债市场微涨，权益市场小幅上涨 当前权益市场有所波动，高价、高估值转债或面临一定调整压力，转债交易难度较大，建议结合转债条款和正股情况综合判断，精细化择券，关注结构性机会和景气度较高行业新券机会 [4] 各部分总结 市场行情 - 2025年12月1日至12月5日，中证转债指数涨跌幅为+0.08%（上周-0.27%），中证全指变动为+0.77%（上周+2.82%） 2025年以来中证转债涨跌幅为+16.27%，中证全指涨跌幅为+21.60% [1] - 分评级看，高评级券（AAA）、中高评级券（AA+）、中评级券（AA）、中低评级券（AA-）和低评级券（AA-及以下）本周涨跌幅分别为+0.09%、-0.26%、-0.89%、-1.17%、-1.31%，除高评级券外均下跌 [1] - 分转债规模看，大规模转债（债券余额大于20亿元）、中大规模转债（余额15至20亿元）、中规模转债（余额10至15亿元）、中小规模转债（余额5至10亿元）、小规模转债（余额小于5亿元）本周涨跌幅分别为-0.93%、-0.57%、+0.46%、-0.90%、-1.37%，除中规模转债外均下跌 [2] - 分平价看，超高平价券（转股价值大于130元）、高平价券（转股价值120至130元）、中高平价券（转股价值110至120元）、中平价券（转股价值100至110元）、中低平价券（转股价值90至100元）、低平价券（转股价值80至90元）、超低平价券（转股价值小于80元）本周涨跌幅分别为-2.74%、-1.23%、-1.67%、+0.11%、-0.89%、-1.31%、-0.30%，除中平价券外均下跌 [2] 转债价格、平价和转股溢价率 - 截至2025年12月5日，存量可转债共407只（上周410只），余额为5569.96亿元（上周5610.91亿元） [3] - 转债价格均值为129.56元（上周130.12元），分位值为90.38%（2023年初至2025年12月5日） [3] - 转债平价均值为100.82元（上周100.90元），分位值为87.69% [3] - 转债转股溢价率均值为30.76%（上周30.39%），分位值为34.51% [3] 可转债表现和配置方向 本周转债市场微涨，权益市场小幅上涨 当前权益市场有所波动，高价、高估值转债或面临一定调整压力，转债交易难度较大，建议结合转债条款和正股情况综合判断，精细化择券，关注结构性机会和景气度较高行业新券机会 [4] 转债涨幅情况 本周涨幅排名前15的转债有亚科转债、微导转债、永02转债等，涉及有色金属、电力设备、机械设备等行业 [20]

全球及地区市场表现 - 全球主要金融市场普遍上涨，A股市场呈现结构性震荡上行，成长风格显著领跑 [1] - 美股三大指数集体收高，纳斯达克指数以0.91%的涨幅领先 [1] - 亚太市场同步回暖，日经225指数上涨0.47% [1] - 港股表现亮眼，恒生指数与恒生科技指数分别上涨0.87%和1.13%，南向资金持续流入 [1] A股市场整体情况 - A股主要指数全线收涨但内部分化显著，截至12月5日，创业板指以1.86%的周涨幅领跑，深证成指、万得全A和上证指数分别上涨1.26%、0.72%和0.37% [1] - 市场情绪在周五迎来关键转折，全天超4300只个股上涨，成交额显著放量至1.74万亿元，创下近期高位 [1] - 非银金融与有色金属板块强势发力，带动上证指数重返3900点上方 [1] - 成长风格活跃度更高，创业板指周换手率达11.53%，上证指数周换手率为5.07% [1] 行业板块表现与驱动因素 - 行业板块表现呈现鲜明对比，上游资源与高端制造成为领涨主线 [2] - 有色金属行业以5.35%的涨幅领先，通信、国防军工和机械设备行业涨幅居前 [2] - 非银金融板块周五单日大涨3.5%，成为点燃市场情绪的关键火花 [2] - 部分消费与科技应用板块承压，传媒行业重挫3.86%，房地产、美容护理等行业跌幅居前 [2] - 驱动逻辑包括政策预期构成核心支撑，产业与事件催化提供方向，以及市场情绪在周五显著回暖 [2] 具体行业驱动因素 - 有色金属等行业上涨主要受益于全球工业金属价格强劲上涨，以及国内对“新质生产力”的政策支持预期 [2] - 非银金融板块的直接驱动力来源于监管层下调保险资金投资股票的风险因子，释放了增量资金入市的积极信号 [2] - 部分板块下跌反映出市场对消费复苏节奏及部分行业风险的担忧 [2] 未来展望与关注焦点 - 市场将进入重要的政策观察期，核心焦点在于国内外两大政策信号的落地 [3] - 12月10日的美联储议息会议将影响全球流动性预期 [3] - 预计即将召开的中央经济工作会议将为明年经济政策定调，其关于“促消费、扩内需”的具体部署备受市场关注 [3] - 从机会来看，有色金属、非银金融以及通信、军工等受益于政策与价格的板块仍值得关注 [3] - 可留意政策潜在惠及的消费板块的轮动机会 [3] - 上证指数在3900点上方将面临前期技术压力，需要持续的成交量配合来巩固突破 [3]

市场整体表现 - 12月5日A股市场放量上涨，上证指数重返3900点，深证成指、创业板指分别上涨1.08%、1.36% [1][2] - 当日市场成交额显著放量至1.74万亿元，较前一交易日增加1773亿元，但已连续16个交易日成交额不足2万亿元 [1][2] - 个股表现极为活跃，全市场超4300只股票上涨，其中4387只股票上涨，80只股票涨停 [1][2] - 本周（12月首周）市场震荡上涨，上证指数、深证成指、创业板指本周累计分别上涨0.37%、1.26%、1.86% [1][4] 行业与板块表现 - 12月5日申万一级行业普遍上涨，非银金融、有色金属、机械设备行业领涨，涨幅分别为3.50%、2.84%、2.34%，仅银行行业下跌0.58% [3] - 非银金融板块是市场走强的主要驱动力，其中中银证券、瑞达期货涨停，中国太保、四川双马涨逾6%，中国平安、兴业证券涨逾5% [2][3] - 本周行业表现分化，有色金属、通信、国防军工行业领涨，累计涨幅分别为5.35%、3.69%、2.82%，传媒、房地产、美容护理行业跌幅居前，累计跌幅分别为3.86%、2.15%、2.00% [4] - 从盘面看，炒股软件、保险、商业航天、光模块、铜产业等板块爆发，而摩尔线程、银行、GPU等板块出现调整 [3] 资金流向与情绪 - 12月5日沪深两市主力资金净流入17.75亿元，结束了连续4个交易日的净流出，市场资金情绪转向乐观 [1][4][5] - 当日沪深300主力资金净流出21.86亿元，出现主力资金净流入的股票数为2099只，净流出的为3054只 [5] - 本周5个交易日A股市场成交额合计超8万亿元，主力资金有4个交易日出现净流出 [4] - 金融板块（保险、互金、券商等）在12月5日午后的突然拉升，被市场解读为释放了多重积极信号，可能是市场底部与跨年行情启动的重要前兆 [3] 市场观点与后市展望 - 分析人士认为，后市在政策、资金与基本面的共振下，有望开启跨年行情 [1][5] - 跨年行情的启动时点呈现显著的“弱势行情前置启动”特征，本质是市场对政策宽松预期与流动性改善的提前定价 [1][5] - 政策因子被认为是过去5年跨年行情比较核心的驱动因素，宏观数据或产业景气并非决定性因素 [5] - 跨年行情的轮动路径遵循从价值风格主导到成长风格接棒的动态平衡，最近三年小盘股均有突出表现 [5] - A股市场将步入国内外重要政策观察窗口，市场风险偏好或逐渐抬升，跨年行情迎来布局期 [5] 个股与特殊事件 - 新股摩尔线程于12月5日上市，首日收盘大涨425.46%，市值为2823亿元，盘中最大涨幅超500%，市值一度超过3200亿元 [3] - 本周个股方面，超2300只股票上涨，占比超四成 [4] - 大小盘股在12月5日携手上涨，上证50指数、沪深300指数分别上涨0.93%、0.84%，中证1000指数、中证2000指数、万得微盘股指数分别上涨1.29%、1.87%、1.58% [2]

市场整体表现 - 12月5日A股市场放量上涨，上证指数上涨0.70%重返3900点，深证成指、创业板指、北证50指数分别上涨1.08%、1.36%、1.52%，科创50指数收平 [1] - 当日市场成交额显著放量至1.74万亿元，较前一交易日增加1773亿元，但此前市场已连续16个交易日成交额不足2万亿元 [1][2] - 个股表现极为活跃，全市场有4387只股票上涨，80只股票涨停，下跌股票数为975只，12只股票跌停 [2] - 大小盘股携手上涨，上证50指数、沪深300指数分别上涨0.93%、0.84%，中证1000指数、中证2000指数、万得微盘股指数分别上涨1.29%、1.87%、1.58% [2] - 本周（12月首周）A股震荡上涨，上证指数、深证成指、创业板指分别累计上涨0.37%、1.26%、1.86%，本周5个交易日成交额合计超8万亿元 [1][3] 行业板块表现 - 12月5日申万一级行业普遍上涨，非银金融、有色金属、机械设备行业领涨，涨幅分别为3.50%、2.84%、2.34%，仅银行行业下跌0.58%，公用事业行业收平 [2] - 在非银金融板块中，中银证券、瑞达期货涨停，中国太保、四川双马涨逾6%，中国平安、兴业证券涨逾5%，中国人保、中国人寿、新华保险、东方财富等涨逾4% [2] - 从盘面看，炒股软件、保险、商业航天、光模块、铜产业等板块爆发，而摩尔线程、银行、GPU等板块出现调整 [2] - 本周行业表现分化，有色金属、通信、国防军工行业领涨，累计涨幅分别为5.35%、3.69%、2.82%，传媒、房地产、美容护理行业跌幅居前，累计跌幅分别为3.86%、2.15%、2.00% [3] - 本周有17个行业上涨，14个行业下跌，个股方面超2300只股票上涨，占比超四成 [3] 资金流向与市场情绪 - 12月5日沪深两市主力资金净流入17.75亿元，结束此前连续4个交易日的净流出，但沪深300主力资金净流出21.86亿元 [1][3][4] - 当日出现主力资金净流入的股票数为2099只，出现净流出的股票数为3054只 [4] - 分析人士认为金融板块的拉升释放了积极信号，可能是市场底部与跨年行情启动的重要前兆 [3] - 市场观点认为后市在政策、资金与基本面的共振下，有望开启跨年行情，投资者应关注政策、资金流向和行业轮动等关键变量 [3][4] 市场观点与行情特征 - 分析指出跨年行情的启动时点呈现显著的“弱势行情前置启动”特征，本质是市场对政策宽松预期与流动性改善的提前定价 [1][4] - 从过去5年看，政策因子是跨年行情比较核心的驱动因素，宏观数据或产业景气并非决定性因素 [4] - 跨年行情的轮动路径遵循从价值风格主导到成长风格接棒的动态平衡，最近三年小盘股均有突出表现 [4] - 有观点认为A股市场将步入国内外重要政策观察窗口，市场风险偏好或逐渐抬升，跨年行情迎来布局期 [4] 个股与事件 - 新股摩尔线程于12月5日上市，首日收盘上涨425.46%，市值为2823亿元，盘中最大涨幅超500%，市值一度超过3200亿元 [3]

市场整体表现 - 12月5日A股三大股指全线收涨，上证指数涨0.70%报3902.81点，深证成指涨1.08%报13147.68点，创业板指涨1.36%报3109.30点 [2] - 沪深两市合计成交额17257亿元，较前一交易日放量1768亿元 [2] 大金融板块表现 - 以券商、保险、期货为代表的大金融板块午后集体发力，带动股指走强 [3] - 申万一级行业中，非银金融指数收盘上涨3.50%，涨幅居所有行业首位 [3] - 个股方面，中银证券、瑞达期货涨停，中国太保涨超6%，中国平安、兴业证券涨超5% [3] - 中信证券发布报告认为，严监管推动保险公司资产负债表走向良性扩张，预计2026年向上趋势将加强 [3] - 险资年度资产配置规模为5万亿至6万亿元，按20%权益配置比例测算，预计可带来权益投资资金1.2万亿元 [3] AI硬件与科技板块表现 - 国产GPU公司摩尔线程在科创板上市，首日股价较发行价高开469%，收盘涨幅425.46%报600.50元/股 [4] - 摩尔线程全天成交153亿元居A股首位，公司总市值扩张至2823亿元 [4] - 公司主要从事GPU及相关产品研发，本次募集资金约80亿元投向新一代AI芯片及图形芯片研发等项目 [5] - 摩尔线程大涨提振AI硬件板块情绪，CPO概念股表现活跃，长光华芯收获20%幅度涨停并创历史新高 [5] - 瑞银证券报告指出，2025年全球投资者对中国AI发展的兴趣和认可度大幅提升，得益于大模型技术、计算基础设施及应用的进展 [5] - 报告预计2026年中国大模型能力将快速迭代，算力国产化持续推进，芯片性能有所突破 [5] - 报告认为现阶段中国科技股出现“AI泡沫”的可能性不大，中国互联网龙头开展AI投资的态度相对审慎，更注重ROI和运营效率 [5] 市场资金面展望 - 本周A股日均成交16824亿元，较11月最后一周缩量约400亿元 [6] - 招商证券研报称，12月容易形成各路增量资金的共振，从而形成跨年行情 [6] - 政策要求提升商业保险新增保费投入A股的比例，每年一季度是保险行业“开门红”，12月是提前布局时机 [6] - 过去两年基金业绩整体较好，岁末年初居民存款增加，居民配置权益基金的概率加大 [6] - 招商证券判断，央行货币政策支持性立场明确，资金面大概率保持合理充裕 [6] - 美联储12月降息预期升温，美元指数走弱和人民币汇率走强为外资重新流入A股提供了基础，外资活跃度有望回升 [6]