核心观点 - 11月以来市场延续宽幅震荡，波动加大，主要原因是市场进入业绩和政策空窗期，行情对不确定因素敏感，同时四季度居民资金流入放缓拉长了缩量震荡时间[2][10] - 指数实现突破需要满足三个潜在条件：增量政策催化、经济数据（盈利）持续改善、或居民资金大幅流入[2][3][10] - 年底优先关注12月中央经济工作会议能否带来超预期的稳增长政策，这可能提前春季行情时间；经济改善信号尚不明显，需观察2026年年初社融信贷数据；资金格局的改善更大概率出现在2026年第一季度[2][3][10] - 战术上牛市基础依然坚实，未来可能出现盈利改善与资金流入共振；战略上需警惕业绩空窗期、经济数据偏弱和海外市场调整带来的波动[27][29] 短期市场震荡原因分析 - 市场处于业绩和政策空窗期，仅靠预期和估值支撑的行情对利空因素反应敏感[2][11] - 经济数据走弱：10月工业增加值、社融、房地产、社零等数据均出现环比回落，中国经济意外指数显示经济预期仍然偏弱[11][12][13] - 海外市场扰动加剧A股波动：12月美联储降息预期曾降至30%，但近期因美联储官员对劳动力市场担忧，降息预期反转大幅上升至85.9%[11][15] - 居民资金流入速度放缓：四季度以来新增开户数、融资余额增长均放缓，ETF流入速度较9月放慢，融资余额/流通市值上升速度较第三季度放缓[10][16][18] 指数突破可能的条件一：增量政策催化 - 超预期的稳增长政策前置发力可能提前春季行情时间，例如2012年12月全面深化改革预期和2014年11月降息均催化了市场在年底突破上行[19] - 建议重点关注12月中央经济工作会议政策定调，在“十五五”开局之年保证经济增速是实现长期目标的重要支撑，经济修复力度偏弱提升了增量政策出台可能性[2][19] - 从季节性规律看，会议召开前半个月，越接近会议召开胜率逐渐提升；会议后随着政策预期兑现会有短期调整，但调整半个月后胜率和涨跌幅均有望大幅提升[19][22] 指数突破可能的条件二：经济数据（盈利）改善 - 盈利驱动的牛市（如2019-2020年）突破震荡需要经济数据持续改善，例如2020年7-9月震荡期间PMI出现明显回升[3][23] - 流动性驱动的牛市（如2014-2015年）在震荡期后也需要经济数据企稳，例如2015年2月开始PMI出现弱反弹[3][24] - 当前PMI尚处于荣枯线之下，工业生产、房地产销售、社融等数据偏弱，经济改善可能要等2026年年初，因社融和信贷数据年初易出现高点，一季度经济数据也容易有超预期波动[3][20] 指数突破可能的条件三：居民资金大幅流入 - 牛市中期（尤其是流动性牛市）突破震荡大多伴随着居民资金的大幅流入[3][25] - 2019-2020年牛市期间，2020年7-9月突破震荡的条件是偏股混合型基金份额快速上升；2014-2015年牛市期间，2015年1月-2月初突破震荡的条件是融资余额/流通市值的快速增长[3][25][26] - 2024年9月以来，融资余额和ETF是居民资金流入的重要渠道，但最近2个月增长均较慢；年底可能催化增量资金改善的是12月美联储降息带来全球流动性修复，但资金格局改善更大概率出现在2026年第一季度[3][27] 近期配置观点 - 风格切换可能会越来越强，关注低位价值板块；第四季度风格容易发生变化，政策预期和估值重要性提升，低位板块优势更明显，容易出现估值切换行情[32] - 行业配置建议关注：非银金融（估值偏低，牛市概率上升，业绩弹性存在）；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）；机械设备（工程机械出口景气持续，机器人板块催化事件多）；周期（钢铁、化工、建材，稳供给政策逐步落地）[33][34] - 消费板块基本面依旧偏弱，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或高分红属性行业；成长板块中AI和机器人产业趋势强，但短期估值和交易拥挤度达到高位后可能有调整[34]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周转债市场消化上周高估值，正股反弹但转债跟涨弱，偏股区估值变化小，低平价偏债区估值有松动，金融转债表现弱或为偏债区估值下行拖累因素，权益市场波动大、上涨趋势不明朗，偏债区估值高位保护度不足，可关注偏股型转债结构性机会 [2][6] 根据相关目录分别进行总结 周观点及展望 - 本周转债市场消化高估值，正股温和反弹但转债跟涨弱，偏股区估值变化不大，低平价偏债区估值有松动，90 - 100 元平价区间估值回落明显，银行和非银转债表现差致金融转债偏弱，或为偏债区估值下行重要拖累因素，权益市场波动大、上涨趋势不明朗，偏债区估值高位保护度不足，可关注偏股型转债结构性机会 [2][6] 转债估值 - 本周正股反弹、转债消化高估值，百元溢价率回落至常态化水平 37.1%，单周下行 2.6%，分位数处于 2017 年以来 95.5%百分位 [5][7] - 本周高平价区消化估值，低平价偏债区估值中枢下移，130 - 140 元平价区间转股溢价率回落幅度大，低平价偏债区转股溢价率和兜底溢价率回落，90 - 100 元平价区间回落幅度略大 [5] - 本周转债价格中位数和到期收益率分别报收 131.11 元、 - 6.54%，较上周分别变化 - 0.28 元、 - 0.13%，分位数处于 2017 年以来的 97.60、1.30 百分位 [5][15] 条款跟踪 赎回 - 本周中能、伟 24、中旗转债公告赎回，1 只转债公告不赎回，强赎率 75%，已发强赎和到期赎回公告且未退市转债共 19 只，潜在转股或到期余额 70 亿元，最新处于赎回进度转债 37 只，下周有望满足赎回条件 8 只，预计发布触发赎回公告 13 只 [5][19][20] 下修 - 本周天能、蓝帆转债提议下修，101 只转债处于暂不下修区间，20 只因净资产约束无法下修，2 只已触发且股价低于下修触发价未出公告，37 只正在累计下修日子，2 只已发下修董事会预案但未上股东大会 [23] 回售 - 本周洽洽转债发布有条件回售公告，5 只转债正在累计回售触发日子，1 只提议下修，4 只处于暂不下修区间 [26] 一级发行 - 本周无转债发行，茂莱转债、瑞可转债已发行待上市，处于同意注册进度转债 9 只，待发规模 74 亿元，处于上市委通过进度转债 6 只，待发规模 75 亿元 [5][28]

国企改革指数整体表现 - 国企改革指数（399974）于11月28日报收1841.64点，当日上涨0.22%，成交额为863.26亿元，换手率为0.48% [1] - 指数成份股中63家上涨，33家下跌，东方电气以5.56%的涨幅领涨，招商蛇口以2.63%的跌幅领跌 [1] 十大权重成份股详情 - 紫金矿业权重最高为3.49%，最新价28.58元，微跌0.07%，总市值7595.86亿元，属于有色金属行业 [1] - 招商银行权重3.06%，最新价42.95元，下跌0.56%，总市值10831.92亿元 [1] - 长江电力权重3.00%，最新价27.98元，下跌0.39%，总市值6846.21亿元，属于公用事业行业 [1] - 兴业银行权重2.99%，最新价21.11元，下跌1.31%，总市值4467.48亿元 [1] - 北方华创权重2.93%，最新价427.90元，上涨1.40%，总市值3100.03亿元，属于电子行业 [1] - 闻泰科技权重2.93%，最新价19.16元，上涨0.84%，总市值3377.70亿元，属于非银金融行业 [1] - 中信证券权重2.81%，最新价27.59元，微涨0.04%，总市值4088.99亿元，属于非银金融行业 [1] - 五粮液权重2.74%，最新价117.85元，微跌0.08%，总市值4574.48亿元，属于食品饮料行业 [1] - 中国船舶权重2.47%，最新价34.37元，上涨0.67%，总市值2586.56亿元 [1] - 中科曙光权重2.32%，最新价99.16元，微涨0.03%，总市值1450.83亿元，属于计算机行业 [1] 指数成份股资金流向 - 国企改革指数成份股当日主力资金净流出合计7.88亿元，游资资金净流入1998.58万元，散户资金净流入7.68亿元 [3] - 招商银行主力资金净流入3.25亿元，净占比15.29%，但游资净流出3.61亿元，净占比-16.97% [3] - 中国卫星主力资金净流入1.53亿元，净占比6.36%，而散户资金净流出9186.52万元 [3] - 紫金矿业主力资金净流入1.51亿元，净占比2.67%，散户资金净流入2.13亿元，净占比3.75% [3] - 长江电力主力资金净流入1.43亿元，净占比8.67%，但散户资金净流出1.13亿元 [3] - 中国船舶主力资金净流入1.29亿元，净占比8.00%，游资和散户分别净流出7597.18万元和5273.93万元 [3]

公司立案调查事件 - 公司于2025年11月28日收到中国证监会下发的《立案告知书》[1] - 立案原因为涉嫌信息披露违法违规和违法提供融资[1] - 目前公司生产经营正常 将积极配合调查并履行信息披露义务[1] 公司股价与交易数据 - 截至公告当日收盘 公司股价报收4.83元/股 较前日上涨0.02元 涨幅0.42%[2][3] - 当日开盘价4.81元 最高价4.84元 最低价4.78元 昨日收盘价4.81元[3] - 总成交量为98.4万手 成交额为4.74亿元 换手率为1.14%[3] - 公司总市值为487亿元[2][3] 公司技术指标与行业表现 - 股价技术指标显示MA5为4.822 MA10为4.903 MA20为5.026[3] - 所属行业为非银金融 当日行业指数上涨0.63%[3] - 公司涉及概念板块包括创投和国企改革 两板块当日均上涨1.14%[3]

市场规律与点位分析 - 市场运行存在“均值回归”规律，价格围绕价值波动，如同遛狗理论所描述[1] - 2025年之前上证指数以3000点为锚点上下波动，4000点则需考虑新的布局策略[1] 行业估值与盈利分析框架 - 使用估值分位点指标衡量行业“贵贱”，该指标将当前估值置于历史中进行比较[2] - 结合行业营收总收入增长（X轴）和PE（TTM）估值分位数（Y轴）进行二维分析可提高投资胜率[2] - 非银金融、有色金属等行业估值分位数在35%以内，且今年盈利同比有较强增长[5] - 通信、半导体等行业尽管估值走高，但市场高预期下景气度维持高位[5] - 医药行业盈利增速放缓主要受地缘因素影响，当前盈利水平不能完全代表其实际水平[5] 具体产品表现 - 广发中证港股通非银ETF（513750）规模超200亿，今年以来收益超40%[5] - 易方达沪深300非银ETF（512070）规模超130亿，今年以来取得近8%的正收益[5] 市场底部特征与投资策略 - 历史数据显示市场大跌后探底过程漫长，最长754天，最短230天，投资者需做好心理和资金准备[6][7] - 在市场大概率处于高性价比布局区域时，通过分批买入方式配置中长期向好资产是较好选择[6] - 可借助网格交易策略应对市场波动，设定5%-25%的买入阈值，按计划分批买入[7][8] - 网格交易需严格按设定执行，避免情绪干扰，但在单边市中效果有限，适合有经验投资者[8]

根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：GAN_GRU模型**[4][13] * **模型构建思路**：该模型是一种深度学习选股模型，首先利用生成式对抗网络（GAN）对量价时序特征进行增强处理，然后再利用门控循环单元（GRU）网络对处理后的时序特征进行编码，最终输出股票的预测收益作为选股因子[4][13]。 * **模型具体构建过程**： * **基础特征**：模型使用18个量价特征，包括日频特征（如前收盘价、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额、涨跌幅、振幅、换手率、均价）和月频特征（如月成交金额、月涨跌幅、月振幅、月换手率、月收盘最高价、月收盘最低价、月日均换手率）[14][17][19]。 * **数据预处理与采样**：使用所有个股过去400天内的18个量价特征，每5个交易日进行一次特征采样。每次采样的特征形状为40天*18个特征，用以预测未来20个交易日的累计收益[18]。在时序上对每个特征进行去极值和标准化处理，并在个股截面上进行标准化处理[18]。训练集与验证集的比例为80%:20%[18]。 * **基础模型（GRU+MLP）**：构建一个包含两层GRU层（GRU(128, 128)）和后续多层感知机（MLP(256, 64, 64)）的神经网络。模型最终输出的预测收益（pRet）作为选股因子[22]。 * **GAN特征增强**：为了提升特征质量，引入GAN模型对原始量价时序特征（Input_Shape=(40,18)）进行增强[33][37]。 * **生成器（G）**：采用长短期记忆网络（LSTM）作为生成器，以保留输入特征的时序性质。其目标是生成逼真的量价时序特征。生成器的损失函数为： $$L_{G}\,=\,-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(D(G(z)))]$$ 其中，\(z\) 是随机噪声，\(G(z)\) 是生成器生成的数据，\(D(G(z))\) 是判别器判断生成数据为真实数据的概率[24][25]。 * **判别器（D）**：采用卷积神经网络（CNN）作为判别器，将量价时序特征视为二维图像进行处理。其目标是区分真实数据与生成数据。判别器的损失函数为： $$L_{D}=-\mathbb{E}_{x\sim P_{d a t a}(x)}[\log\!D(x)]-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(1-D(G(z)))]$$ 其中，\(x\) 是真实数据，\(D(x)\) 是判别器对真实数据的输出概率，\(D(G(z))\) 是判别器对生成数据的输出概率[27]。 * **训练过程**：生成器和判别器交替训练。先训练判别器，再训练生成器，循环迭代直至模型收敛[29][30][34]。 * **GAN_GRU整合**：将训练好的GAN模型中的生成器（G）用于处理原始量价时序特征，生成增强后的特征。然后将增强后的特征输入到前述的GRU+MLP基础模型中进行训练和预测[38]。 * **训练与预测设置**：采用半年滚动训练方式，每年6月30日和12月31日进行模型训练，用于未来半年的预测。回测采用月频调仓。选股范围为全A股，剔除ST股及上市不足半年的股票。训练超参数包括：batch_size为截面股票数量、优化器为Adam、学习速率为1e-4、损失函数为IC、早停轮数为10、最大训练轮数为50[15][18]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：GAN_GRU因子**[4][13] * **因子构建思路**：GAN_GRU因子是GAN_GRU模型最终输出的股票预测收益（pRet）[22]。该因子在用于测试前，会经过行业和市值中性化处理，并进行标准化[22]。 * **因子具体构建过程**：因子值直接来源于GAN_GRU模型的输出，即模型对每只股票未来20个交易日收益的预测值[18][22]。构建过程与上述GAN_GRU模型的构建过程完全一致。 模型的回测效果 1. **GAN_GRU模型**（基于其输出的因子进行回测，回测期间：2019年1月至2025年11月，月频调仓）[41][42] * IC均值：0.1131*** * ICIR（未年化）：0.90 * 换手率：0.83 * 年化收益率：37.52% * 年化波动率：23.52% * 信息比率（IR）：1.59 * 最大回撤率：27.29% * 年化超额收益率：23.14% 因子的回测效果 1. **GAN_GRU因子**[41][42] * 最新一期IC（截至2025年11月27日）：0.1241*** * 近一年IC均值（截至2025年11月27日）：0.0867*** * 近期行业IC表现（2025年10月当期，申万一级行业除综合）：社会服务(0.2198***)、房地产(0.2027***)、钢铁(0.1774***)、非银金融(0.1754***)、煤炭(0.1537***)[42] * 近一年行业IC均值（申万一级行业除综合）：非银金融(0.1401***)、钢铁(0.1367***)、商贸零售(0.1152***)、纺织服饰(0.1124***)、公用事业(0.1092***)[42] * 近期行业多头组合超额收益（2025年11月当期，相对行业指数）：环保(7.24%)、机械设备(4.37%)、房地产(4.03%)、纺织服饰(3.89%)、建筑材料(2.91%)[2][45] * 近一年行业多头组合月平均超额收益（相对行业指数）：建筑材料(2.15%)、房地产(1.97%)、社会服务(1.77%)、纺织服饰(1.71%)、商贸零售(1.62%)[2][46]

市场表现 - 早盘A股市场震荡调整后翻红，半导体和卫星板块涨幅居前 [1] - 创业板成长ETF近3个交易日累计上涨6.42%，同期创业板指数上涨3.49%，超额涨幅近3个百分点 [1][2] - 从历史长期表现看，创成长指数自2019年12月31日至2025年11月21日累计上涨434.96%，显著高于同期创业板指数312.63%的涨幅 [3] 指数特征与估值 - 创成长指数权重行业集中于通信（36.69%）、电力设备（20.11%）、电子（12.66%）、非银金融（10.96%）和计算机（9.05%） [5] - 指数重仓股包括中际旭创、新易盛、胜宏科技等强势股 [5] - 创成长指数最新市盈率（PE-TTM）为37.61倍，处于近10年36.77%的分位，估值低于近10年63.23%以上的时间，估值水平适中 [5]

核心观点 - 市场大方向仍处牛市，但短期或进入宽幅震荡阶段，指数仍有相当大的上涨空间，牛市持续时间比涨幅更重要[2][14] - A股短期配置关注防御及消费板块，中期继续关注TMT和先进制造板块[2][16][17][19] - 港股未来或继续震荡上行，关注科技成长及高股息占优的“哑铃”型配置策略[3][21] 11月市场表现回顾 - 11月A股主要指数普遍下跌，科创50跌幅最大达7.1%，上证50跌幅最小为1.3%，沪深300、创业板指及中证1000涨跌幅分别为-2.7%、-4.5%、-3.4%[1][8] - A股行业端分化明显，综合、银行、传媒涨幅居前，偏成长性的电子、汽车、计算机等板块表现较差[1][8] - 11月港股市场走势震荡，恒生香港35、恒生指数、恒生中国企业指数、恒生综合指数、恒生科技的涨幅分别为1.1%、0.1%、-0.1%、-0.7%、-4.9%[1][10] A股市场观点与配置策略 - 市场短期缺乏强力催化，叠加年末投资者行为趋于稳健，股市或以震荡蓄势为主[2][14] - 短期关注防御板块如银行、公用事业、煤炭等高股息方向，以及消费板块如食品饮料、社会服务、美容护理等[16] - 中期流动性驱动行情下TMT更容易成为主线，受美债利率下行影响，股价表现可能更受益[19] - 若行情转向基本面驱动，先进制造板块值得重点关注，当前存在潜在催化如机械设备IPO推进、固态电池政策等[19][20] 港股市场观点与配置策略 - 港股整体盈利能力较强，互联网、新消费、创新药等资产相对稀缺，整体估值仍然偏低，长期配置性价比高[3][21] - 在AI产业趋势持续发展和美联储12月有望降息背景下，港股市场未来或继续震荡上行[3][21] - 配置采用“哑铃”策略：关注自主可控、芯片、高端制造；部分互联网科技公司；高股息低波动策略如通信、公用事业、银行等行业[3][21] 2025年12月金股组合 - A股金股组合包括顺络电子（电子，2025年PE 27.0倍）、中际旭创（通信，2025年PE 73.3倍）、华友钴业（有色金属，2025年PE 19.7倍）等10支股票[26][27] - 港股金股组合包括腾讯控股（传媒，2025年PE 19.8倍）、中国移动（通信，2025年PE 11.8倍）、中国铁塔（通信，2025年PE 17.1倍）等7支股票[30][31]

核心观点 - 报告汇总了2025年12月各行业重点推荐的股票标的及投资逻辑 [1] 建筑行业金股 - 圣晖集成是台资洁净室工程服务商，作为谷歌TPU全链条核心工程供应商，将受益于台积电赴美建厂趋势 [2] - 公司与台湾母公司共享技术工艺与客户资源，服务于芯片制造、封装、PCB、组装、数据中心全产业链建厂需求 [2] - 公司即将赴美开展业务，潜在可能获得TSMC Arizona和北美多个数据中心订单 [2] 银行行业金股 - 在市场波动加大的背景下，持有招商银行此类低波动个股有助于降低净值波动 [2] - 12月份保险开门红资金配置需求增加，招商银行经营稳健，其2024年年报股息率达4.62%，具备吸引力 [2] - 考虑到招商银行中期分红大概率在明年1-2月，会吸引投资者提前布局 [2] 电子行业金股 - 翱捷科技-U有望在12月纳入科创50指数，其ASIC与手机SoC业务进展顺利 [2] - 公司具备2-5G全制式蜂窝通信能力，并兼备端侧连接与计算能力，全面受益于端侧物联网AI化趋势 [2] - 蜂窝配套模组客户应用AI玩具，RedCap技术有望推动可穿戴设备/眼镜等新趋势发展，公司ASIC能力国内领先，具备大芯片定制经验 [2] 电力设备与新能源行业金股 - 德力佳深耕风电主齿轮箱领域，市场份额保持行业领先，已与金风科技、远景能源等头部客户合作，其风电主齿轮箱出货量达全球前三、中国前二 [2] - 全球风电用主齿轮箱市场规模预计2030年将达到115.63亿美元，2024-2030年期间年复合增长率为5.10% [2] - 公司积极拓展客户矩阵，并拓展产能，建设年产1000台8MW以上陆风齿轮箱项目及年产800台海风齿轮箱项目 [2] 基础化工行业金股 - 亚钾国际的钾肥产能将迎来较大规模投放 [2] - 未来全球钾肥行业景气度预计将持续上行 [2] 农林牧渔行业金股 - 国内牛肉价格反转走势明确，原奶周期反转临近，看好后续肉奶景气共振上行 [2] - 优然牧业作为全球奶牛养殖龙头，原奶业务将直接受益于奶价回暖，牛肉价格上涨将增加奶牛淘汰和牛犊外售收益 [2] 互联网行业金股 - 阿里巴巴-W的云收入持续加速增长，FY26Q2收入同比增长34%，后续将保持高增长势头，全栈云服务能力有望助力市占率持续提升 [2] - 公司电商业务稳健增长，即时零售业务在稳定市占率基础上持续优化单位经济效益，10月以来较7-8月亏损高点已优化50% [2] - 长期来看，打造大消费平台有利于公司构建AI Agent入口 [2] 医药行业金股 - 益丰药房处于行业加速出清阶段，龙头市占率持续提升，处方外流带来行业增量空间 [2] - 公司门店结构不断优化，预计后续将改善利润端，其调改规划清晰节奏稳健，非药品类利润增量预计即将快速落地兑现 [2] - 当前公司估值处于低位 [2] 家电行业金股 - 美的集团确立国内国外双轮驱动、2B+2C齐头并进战略，海外推进自主品牌出海，国内发展2B端业务，进军汽车零部件、暖通楼宇、机器人与自动化、储能等新兴业务 [2] - 公司具备完善的激励机制和强大的组织执行力，研发体系、规模化生产、渠道网络优势明显 [2] - 公司现金流优异、股息率较为可观，当前处于历史估值较低水平 [2] 非银金融行业金股 - 中国平安践行"综合金融+医疗养老"战略，叠加AI科技赋能，巩固中长期发展壁垒 [2] - 公司在资产端持续加大优质中长期资产投资力度，以匹配负债端资金需求 [2] - 当前公司估值水平仍有提升空间，叠加年底市场风格切换等因素，预计仍有较大的估值提升空间 [2] 财务与估值数据 - 圣晖集成2025年预测EPS为2.06元，2026年预测EPS为3.05元，对应2025年预测PE为25.62倍，2026年预测PE为17.30倍 [3] - 招商银行2025年预测EPS为6.05元，2026年预测EPS为6.48元，对应2025年预测PE为7.14倍，2026年预测PE为6.67倍 [3] - 翱捷科技-U 2025年预测EPS为-0.97元，2026年预测EPS为0.12元，对应2025年预测PE为-94.28倍，2026年预测PE为762.08倍 [3] - 德力佳2025年预测EPS为2.67元，2026年预测EPS为3.32元，对应2025年预测PE为26.03倍，2026年预测PE为20.94倍 [3] - 亚钾国际2025年预测EPS为2.00元，2026年预测EPS为2.94元，对应2025年预测PE为21.86倍，2026年预测PE为14.87倍 [3] - 优然牧业2025年预测EPS为0.17元，2026年预测EPS为0.59元，对应2025年预测PE为24.06倍，2026年预测PE为6.93倍 [3] - 阿里巴巴-W 2025年预测EPS为5.71元，2026年预测EPS为7.90元，对应2025年预测PE为26.40倍，2026年预测PE为19.06倍 [3] - 益丰药房2025年预测EPS为1.66元，2026年预测EPS为1.91元，对应2025年预测PE为13.83倍，2026年预测PE为12.02倍 [3] - 美的集团2025年预测EPS为5.84元，2026年预测EPS为6.43元，对应2025年预测PE为13.66倍，2026年预测PE为12.41倍 [3] - 中国平安2025年预测EPS为8.57元，2026年预测EPS为9.26元，对应2025年预测PE为6.92倍，2026年预测PE为6.41倍 [3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 近年来国内股票型ETF发展迅速 为投资者提供了便利的策略配置选择 未来仍有广阔扩容空间 报告系统梳理其市场整体情况 归纳各类产品特征与细分品种市场表现 为投资者把握投资机会提供框架[2] 根据相关目录分别进行总结 股票型ETF概览：规模快速扩张，可划分为五类 - 股票型ETF是以跟踪复制股票指数收益为目标的交易型开放式指数基金 具有交易型 开放式 指数基金三个特点 投资者买入可一次性配置标的指数全部成分股 具有构建分散头寸和管理费率低廉的优势[11] - 2024年起国内股票型ETF发展进入快车道 截至2025年9月末 数量达1040只 份额2.06万亿份 规模3.70万亿元 是2023年的2.53倍 规模已达主动型基金的1.2倍以上 但产品数量仍低于主动型基金 产品规模大多集中于100亿元以上产品[12][13][18] - 依照跟踪标的指数类型 股票型ETF可划分为宽基指数ETF 行业指数ETF 主题指数ETF 策略指数ETF和风格指数ETF五类 宽基指数ETF规模占比断层领先 是近几年规模增长的主要来源 不同类别股票ETF参与者结构有明显差异[23][24][25] 各类股票ETF特征全解析 - **宽基指数ETF：规模巨无霸，机构风向标**：以宽基指数为标的资产 规模分化大 高度集中于少量产品 成交活跃 能承载大规模资金配置需求 不同市场环境表现不同 下跌区间大盘ETF更稳健 震荡上涨阶段科创板50及中证1000相关品种风险回报比率更优 上涨区间双创板块产品展现显著优势 机构投资者占比普遍稳步提升 更注重产品稳健性[33][36][40] - **行业指数ETF：非银金融领跑，规模占比接近四成**：以行业指数为标的资产 规模高度集中于非银金融等八个行业 部分近期热度高的行业对应的行业指数ETF未获同等关注 不同市场环境表现不同 下跌区间银行等红利属性行业实现正收益 震荡上涨阶段半导体和银行行业表现突出 上涨区间半导体和有色金属行业相关品种行情领先 机构资金偏好红利属性行业 个人投资者更积极参与非银金融和弹性较高的行业品种[55][58][60] - **主题指数ETF：弹性急先锋**：跟踪特定主题指数 覆盖范围广泛 分布较为均衡 能较好涵盖市场热点主题 不同市场环境表现不同 下跌区间证券保险和央国企主题产品更稳健 震荡上涨阶段科技主题行情领先 上涨区间通信主题涨幅显著 整体弹性高于行业指数ETF 机构投资者倾向配置弹性较低品种 高弹性品种受个人投资者青睐[81][85][89] - **策略与风格指数ETF：红利策略主导，规模占比超七成**：分别跟踪相应策略指数与风格指数 是执行轮动策略的高效工具 红利策略相关ETF规模占比超七成 不同市场环境表现不同 下跌区间红利与价值相关品种实现正收益 震荡上涨阶段500等权ETF相对占优 上涨区间成长 质量相关产品表现领先 红利品种靠后 机构投资者偏好红利 价值等防守类产品 对成长 质量品种配置意愿较低[109][111][114]