投资评级 - 重申对Palo Alto Networks的买入评级 尤其关注财报后股价回调带来的机会 [1] 行业背景 - 分析师专注于科技媒体通信(TMT)领域 拥有穿越互联网泡沫 2008年信贷危机及当前AI浪潮的完整周期经验 [1] - 研究框架强调动量因子在投资决策中的核心地位 [1] 公司动态 - 最新分析覆盖Palo Alto Networks 2025财年第三季度财报前基本面 [1] 注 原文中doc2和doc3内容涉及免责声明及披露条款 根据任务要求已自动过滤

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市场交易情绪因子 **因子构建思路**：通过换手率、成交额和威廉变异离散变量指标来刻画全市场交易活跃度[4][12][15] **因子具体构建过程**： - 换手率：计算全A股五日移动平均换手率，转化为过去一年百分位 - 成交额：计算全A股五日移动平均成交额，转化为过去一年百分位 - 威廉变异离散变量：成交量加权的量价指标，将每日开盘与收盘之间的成交量视为有真实意义的成交量，数值越高代表市场交易更活跃[16] **因子评价**：有效捕捉市场整体交易热度，对极端风格行情有预警作用[12][18] 2. **因子名称**：风格交易情绪因子 **因子构建思路**：通过收益分化和拥挤度指标来刻画特定风格的交易情绪[12][27] **因子具体构建过程**： - 收益分化：计算风格指数成分股过去40交易日收益标准差之差[28] - 拥挤度：由四个子因子等权构成： 1. 价格乖离成交量加权：成份股股价与其30日移动均线距离的偏离程度用成交量加权 2. 上涨交易额占比：成份股过去40天内上涨时的交易额之和与指数过去40天总交易额比值 3. 领涨牵引：成份股中过去20交易日上涨8%的个股交易额占比 4. 流通市值换手率：成份股成交金额之和/行业当日有交易的成份股流通市值之和[28] **因子评价**：能够有效识别风格内部交易过热情况，对极端风格行情结束有预警作用[30][35] 3. **因子名称**：风格收益分化因子 **因子构建思路**：通过计算风格内个股收益分化程度来识别极端风格行情结束信号[30] **因子具体构建过程**： - 计算各风格收益分化指标（成分股过去40交易日收益标准差之差） - 转化为过去半年百分位[34] **因子评价**：当收益分化程度到达高位（过去半年百分位高于90%）时，极端风格行情结束的概率较高[30][34] 因子回测效果 1. **市场交易情绪因子** - 成长风格下情绪指标平均拉升幅度：换手率23.0%，成交额35.9%，威廉变异离散变量30.3%[23] - 低估值风格下情绪指标平均拉升幅度：换手率23.2%，成交额-3.8%，威廉变异离散变量-0.1%[23] - 金融风格下情绪指标平均拉升幅度：换手率14.6%，成交额20.2%，威廉变异离散变量3.2%[23] 2. **风格交易情绪因子** - 创业板指拥挤度百分位在极端行情结束时平均从35.0%升至91.2%[42] - TMT拥挤度百分位在极端行情结束时平均从50.0%升至68.3%[30] - 中证红利拥挤度百分位在极端行情结束时平均从11.9%升至95.2%[44] 3. **风格收益分化因子** - 创业板指收益分化百分位在极端行情结束时平均从54.5%升至99.6%[30] - TMT收益分化百分位在极端行情结束时平均从5.8%升至60.0%[30] - 中证红利收益分化百分位在极端行情结束时平均从50.0%升至94.1%[30] 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：极端风格区间划分模型 **模型构建思路**：识别市场中出现极端风格收益的区间[7] **模型具体构建过程**： - 定义7种风格：成长（创业板指、TMT）、稳定（中字头央国企）、消费、金融、红利、低估值、盈利质量[7] - 滚动10至60个交易日区间，特定风格较中证全指超额收益在15%及以上则标记为极端风格[8] - 对同起始日、截止日、首尾月份为同一月份的区间保留超额收益最大的区间[7] - 相邻时间区间有重合的，取相邻时间区间的最早日期为起始日、最晚日期为截止日[7] **模型评价**：能够有效捕捉市场极端风格轮动周期[9][10] 2. **模型名称**：风格收敛预测模型 **模型构建思路**：预测极端风格行情结束后的短期风格收敛方式[51] **模型具体构建过程**： - 统计极端风格行情区间和区间截止日至未来10/20个交易日区间中风格收益表现的相关性[52] - 在强势市场中（成交量高、牛市市场），预测短期风格以此前强势风格转为震荡、此前弱势风格补涨为主[54][56] - 在弱势市场或遇重大事件冲击时，预测短期风格以此前强势风格出现明显回调为主[54][64] **模型评价**：能够根据市场环境差异提供有效的短期风格切换预测[55][63] 模型回测效果 1. **极端风格区间划分模型** - 创业板指最长极端风格区间：2012/11/28-2013/10/9，持续315天，超额收益102.71%[10] - TMT最长极端风格区间：2019/11/6-2020/2/25，持续111天，超额收益30.56%[10] - 低估值最长极端风格区间：2021/11/29-2022/4/15，持续137天，超额收益28.80%[10] 2. **风格收敛预测模型** - 强势市场预测准确率：2014-2015年、2019-2020年预测准确率较高[56][63] - 弱势市场预测准确率：2011-2013年、2018年和2021年下半年至2024年上半年预测准确率较高[64][66] - 重大事件冲击预测准确率：2020年初疫情冲击预测准确率较高[68][69]

基金经理变动 - 张坤卸任易方达副总专注投资，鲍无可正式官宣离职，业内猜测其下一站或为私募 [3][4] - 鲍无可为"双十"基金经理，从业超10年、年化回报超10%，在景顺长城任职15年多，管理基金总回报超380%，年化回报约15.5% [5][6] - 鲍无可投资体系注重安全边际，偏好估值合理或偏低的高壁垒公司，产品以低波动率、小回撤为特色 [7][8] 接管基金经理情况 - 鲍无可离任前管理规模162亿，8只基金分别由刘苏、张仲维、邹立虎、王勇接管 [11] - 邹立虎接管景顺长城能源基建混合A等3只基金，专注周期研究，在管规模225亿，三成为权益基金 [12][13] - 张仲维接管景顺长城沪港深精选股票A，科技成长风格，TMT板块占净值比近7成 [20][24] - 刘苏接管景顺长城价值边际灵活配置混合A等3只基金，均衡配置风格，食品饮料、医药为长期底仓 [28][30] 基金业绩与持仓 - 景顺长城沪港深精选股票A在2019-2024年连续6年正收益 [20] - 邹立虎持仓集中在黄金和工业金属等周期股，一季度前十大重仓占基金净值比42.57% [17][18] - 张仲维一季度前十大重仓股主要为科技细分领域龙头，占基金净值比50.79% [25][26]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **主动偏股基金仓位高频估测模型** - 构建思路：通过净值序列回归估算基金仓位变动[62] - 具体构建： 1. 以每日净值为因变量，基准指数或行业指数为自变量 2. 采用带约束的多元回归模型求解仓位权重 3. 通过模拟组合优化估算精度 4. 计算行业配置偏离度：$$\Delta w_i = w_{i,t} - w_{i,t-1}$$ 其中$w_i$代表第i行业仓位占比[62][63] - 模型评价：能捕捉短期调仓动向但存在滞后性 2. **REITs指数构建模型** - 构建思路：分级靠档法保持指数稳定性[47] - 具体构建： 1. 按底层资产类型划分产权类/特许经营权类指数 2. 采用除数修正法处理非交易变动（如扩募） 3. 同步计算价格指数和全收益指数 4. 细分项目指数公式：$$I_t = I_{t-1} \times \frac{\sum (P_{i,t} \times S_{i,t})}{\sum (P_{i,t-1} \times S_{i,t-1})}$$ 其中$P$为价格，$S$为调整份额[47][48] 量化因子与构建方式 1. **行业主题基金标签因子** - 构建思路：基于持仓数据识别基金主题特征[36] - 具体构建： 1. 提取近4期年报/中报持仓前五大行业 2. 定义三类标签： - 行业主题（单一行业占比>40%） - 行业轮动（行业集中度年变化>30%） - 行业均衡（其他情形） 3. 计算主题指数收益率：$$R_{theme} = \sum_{i=1}^n w_i \times R_{fund_i}$$[36][37] 2. **ETF资金流因子** - 构建思路：监测细分赛道资金动向[53] - 具体构建： 1. 按宽基/行业/主题分类计算净流入 2. 标准化处理：$$Flow_{std} = \frac{Flow_i - \mu_{flow}}{\sigma_{flow}}$$ 3. 结合收益率构建资金热度指标[53][54] 模型的回测效果 1. **主动偏股基金仓位模型** - 周度仓位变动：-0.66pcts[62] - 行业配置偏离极值： - 医药生物 +0.82pcts - 非银金融 -1.15pcts[63][68] 2. **REITs指数模型** - 本周收益： | 指数类型 | 收益率 | 年化波动率 | |---|---|--| | 综合指数 | 1.73% | 11.23% | | 消费基础设施 | 3.24% | 10.63% | | 能源基础设施 | -0.09% | 10.19% |[48][52] 因子的回测效果 1. **行业主题因子** - 本周收益： | 主题 | 收益率 | |---|---| | 金融地产 | 1.45% | | TMT | -1.02% | | 行业轮动 | 0.45% |[36][37] 2. **ETF资金流因子** - 极端值监测： | 类别 | 净流入(亿) | |---|---| | 科创板ETF | +17.98 | | 大盘宽基ETF | -128.90 | | 黄金ETF | -43.08 |[53][54][59]

随着中美相互调整关税正式实施，市场交投热情正在被点燃，具有高度成长属性的创业板板 块正迎来低位布局时机。就在这个5月，深交所发布公告，宣布对开板15年的创业板指数编 制方法进行优化，通过引入ESG负面剔除机制、限制个股权重上限，进一步提升了指数的 科学性和可持续性。 东财基金适时精准捕捉市场拐点，正式推出创业板ETF东财（代码：159205） ，助力投 资者一键配置中国新经济核心资产，抢占创新成长红利，为投资者布局"新质生产力"核心 资产再添投资利器。 创业板：中国新经济的"风向标"，为什么值得重点关注？ 1 成长先锋，定位"三创四新" 创业板自2009年成立以来，如今已走过15余年的岁月。作为我国资本市场"先行先试"的 试验田，创业板成为推动经济创新发展的重要力量。 高"研"值，创新龙头盈利能力强劲 创业板服务于成长型创新创业企业，以高新技术产业、战略性新兴产业为主要特征。近年 来，创业板上市企业平均研发投入持续加大，平均研发费用占比逐年提升，不断积蓄发展新 动能。 创业板指历年ROE均保持在13%以上，显著优于市场整体，展现出强劲的盈利能力。代表 性成份股宁德时代、迈瑞医疗、阳光电源、中际旭创等2024年 ...

核心观点 - 2024年机构资金配置延续“哑铃策略”，即提升科技与新能源领域配置，并重点挖掘高景气细分龙头，减配传统周期行业 [1] - 资金配置呈现“左手科技创新，右手红利防御”的结构性特征，反映对经济新旧动能转换期的审慎布局逻辑 [1] - 市场预期AI将进入产业红利兑现期，资金更追求确定性溢价，挖掘具备技术护城河与优质现金流的细分龙头 [6] 资金整体配置策略 - 公募基金和北向资金均采用“哑铃策略”，增配科技与新能源，减配传统周期行业 [1] - 以人工智能为核心的科技板块机构持仓占比提升至21.3% [1] - 银行业获得6.2%的超配比例，为近三年最高值，反映高股息吸引力 [1] - 北向资金持A股总市值为22098亿元，环比减少1974亿元，配置方向与公募基金类似 [4] 科技与电子行业 - 电子行业全年机构资金净流入达3870亿元，占全市场资金增量的32% [2] - 半导体领域资金同比增加62%，消费电子同比增加45% [2] - 半导体设备、封测、晶圆代工环节受益下游需求复苏，业绩增幅领跑 [2] - SoC与ASIC芯片因人工智能发展需求大幅提升，模拟芯片、存储模组受价格竞争拖累增速放缓 [2] - 北向资金在半导体、AI领域配置比例提升至约30%，为近三年新高 [4] 新能源汽车与智能化 - 汽车板块全年资金净流入1800亿元 [2] - 智能化（自动驾驶、车载软件）配置比例提升至35%，超越传统零部件领域 [2] - 宁德时代持股总市值达1785.75亿元，被2861只基金共同持有 [2] - 比亚迪、理想汽车、德赛西威获得资金不小幅度增持 [2] - 北向资金增持宁德时代，减持隆基绿能 [4] 银行与高股息板块 - 社保基金持仓银行业市值最高，截至去年四季度末持股市值超过2300亿元，其中持有农业银行总市值超千亿元 [3] - 银行的高股息特征吸引资金持续加码 [3] - 公募基金从红利板块撤出部分资金，加仓TMT板块和中游制造 [3] 公募基金动态 - 2024年全年公募基金市场规模增速超过15% [3] - 主动偏股基金股票仓位有所下降，加强港股配置 [3] - 公募基金增持科创板明显，在TMT内部增持电子、计算机，减持电信业务 [3] - 公募基金加仓电力及新能源设备行业，减持医疗器械、食品饮料、红利板块 [3] - 公募基金地产行业配置比例从5.2%降至2.1% [6] 遭遇减配的行业 - 传统周期的煤炭、地产、化工、军工等行业资金流出显著 [1] - 煤炭、钢铁板块资金流出规模达850亿元 [5] - 全年房地产板块机构资金净流出980亿元，创2015年以来新高 [6] - 万科A、保利发展等龙头股遭社保基金减持超30% [6] - 主动型基金持仓军工处于历史低位，超配幅度环比减少0.34个百分点至0.08个百分点 [5] - 医药基金重仓占比环比略有下降，但部分创新药和CXO子板块有资金流入迹象 [5]

投资理念与框架 - 强调投资"确定性"，通过把握景气赛道中"从1到10"的产业爆发期，选择具备比较优势的个股，追求量价齐升阶段的业绩兑现 [1][7] - 注重以合理价格买入，避免高估值带来的亏损，在行业逻辑变化或泡沫化时果断卖出 [1][13] - 投资框架围绕成长风格，聚焦景气行业中的优势个股，动态跟踪行业供需、基本面及业绩变化 [3][7][11] 行业周期与选择 - 行业存在明确的供需周期，如新能源经历"0-1概念炒作→1-10量价齐升→供需失衡→成熟期"的典型路径 [2][9] - 偏好"1-10阶段"的成长行业，因需求爆发带动业绩可验证性高，如2020年新能源上游资源品因需求驱动实现量价齐升 [12] - 行业切换是穿越周期的关键，从互联网、5G到AI，需持续跟踪产业趋势变化 [5][6] 景气投资逻辑 - 景气度源于宏观环境与产业变革，需区分预期博弈与真实景气，如AI行业在2023年因估值合理替代新能源成为新标的 [8][12] - 需求端增长是核心关注点，供给端创新（如智能手机、新能源车）需结合行业阶段判断，高速增长期更依赖需求拉动 [9][10] - 通过比较优势筛选标的，如产品竞争力强的企业在景气上行期量价表现更优，直接反映于业绩 [11] 估值与风险控制 - 对估值容忍度低，避免泡沫化市值，采用静态估值与远期空间综合评估 [14] - 组合管理避免单一行业过度暴露，配置非景气关联资产（如2024年非银金融）以平衡回撤 [16] - 中小盘标的需控制比例，因流动性风险与规模增长后的纠错成本较高 [17]

纪要涉及的行业和公司 行业：非银金融、消费、制造、科技、TMT、锂电池、光伏设备、电商、纺织服饰、乳制品与调味品、航运、军工、机器人、汽车、金融、酒类、食品饮料、国防军工、机械设备、核电、煤炭、新能源、半导体元件、工程机械、电池、化妆品、中游材料、中游组件逆变器、电池片、跨境电商、餐饮、PVC 玻璃等 公司：兴全、易方达、阿里 纪要提到的核心观点和论据 - **市场走势**：上周市场缺乏明确主线，本周预计维持震荡，多空因素并存。多头因素有资金面和现货端情绪较好、关税缓和降低无序脱钩风险、出口修复带动盈利预期上修；空头因素有股指期货基差走扩反映偏空情绪、政策对冲力度减弱、社融数据偏弱以及传统日历效应影响[1][4][5] - **板块配置**：维持泛科技、内需和红利策略，有三点边际变化。一是公募新规利好权重股，最终选定基准以大盘中盘风格为主，大金融行业占比不低；二是科技板块投资支出逻辑有瑕疵，但产业事件密集催化短期交易机会；三是哑铃型配置策略在波动率下行环境下表现优异，建议关注上证 50[1][6] - **港股走势**：受关税缓和及人民币升值预期影响，港股吸引力有望提升，人民币升值利于南向资金流入，偏好港股资产配置[1][7] - **公募基金考核新规影响**：从公司层面看，新规下大部分基金经理若不满足考核要求公司压力大；投资经理相对淡定，应对策略有换策略和换基准；监管角度未来可能将业绩基准换成全收益指数，市场最终可能走向指数化。还建议关注主动运作的指数增强产品，如兴全沪深 300 增强和易方达沪深 300 精选增强[8] - **公募基金主动权益监管选择**：一是坚守行业和风格，将基准换成行业或风格指数；二是以宽基作为基准指数，需面对更大竞争，最终靠业绩说话[9] - **市场资金面**：上周市场整体资金面环比基本持平，融资资金净流入但 ETF 北向交易活跃度低，成交平均额中枢小幅回落，交投情绪下滑。外资主动配置型净流出 A 股和港股，被动配置型净流入，关注其动向对市场风格的影响。内部资金热度小幅回暖，融资余额回升，杠杆资金把握主题性机会，ETF 大幅净流出[10][11] - **行业 ETF 资金流向**：主要净流出消费板块，制造和科技板块小幅净流出。产业资本持续发力，大股东增持和企业回购数量走高，有望成为市场新的托底力量[12] - **港股和美股资金面**：上周港股小幅卖出，南向资金单周流出规模达近两年来最高值；美股继续净卖出[13] - **四月份 A 股景气数据**：全行业景气数据环比下行，内需消费板块底部修复，制造板块景气改善放缓，TMT 板块整体景气韧性强[2][14] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 5 月 14 日市场主要交易逻辑集中在公募欠配预期，但实际公募调仓并不明显[3] - 周四社融数据偏弱，但 618 预售高频消费数据良好，推动当天市场表现[3] - 阿里财报低于预期导致金融和酒类行业回调，科技端事件催化机器人、汽车等行业强势表现[3] - 截至四月底，亚洲区域配置型外资对 A 股仓位回升，全球配置型外资仓位回落至去年 9 月份水平[10] - 上周前四个交易日融资资金净流入约 43 亿元，规模有所缩减，国防军工、机械设备、非银金融板块净流入居前，汽车、计算机、食品饮料板块净流出居前[10][11] - 上周 ETF 净流出约 250 亿元，宽基与行业各占一半，宽基 TFE 主要净流出沪深 300、中证 500 等指数[11] - 今年 3 月新能源车销量和动力电池装机量环比回升，5 月电池排产数据继续改善，中游材料价格环比修复[15] - 今年 3 月光伏装机量有所改善，中游组件逆变器、电池片出口额环比修复，但整体 capex 削减力度不够[15] - 今年 3 月电商零售额及跨境电商出口数据环比明显修复，临近 618 促销力度不弱[15] - 今年 3 月纺织服饰国内零售同比增速持续修复，五一黄金周及 618 促销活动刺激短期需求上行[15] - 今年 3 月乳制品产量同比降幅收窄，4 月份牛奶零售额降幅低于生鲜乳平均价反映利润率可能改善，餐饮收入同比增速回升，PVC 玻璃价格环比回落带来成本端压力减轻[15]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周转债表现弱于正股，估值小幅压降；中美经贸会谈缓和超预期下权益上半周修复加速，后半周回落；转债市场大小盘风格分化，大盘转债因银行、公用事业等行业回补表现强劲，TMT等前期活跃风格回落；策略上，债市波动区间不大且权益中长期盈利改善存疑，转债估值提振空间不大，但供需矛盾下大概率维持强支撑，破局变量未现；配置上，建议以高股息大盘偏债转债为主，叠加平衡偏股方向，关注提议下修案例，寻找强促转股意愿标的，继续推荐不对称性交易、双低动量及结合条款博弈 [1][6] 根据相关目录分别进行总结 周观点及展望 本周转债表现弱于正股，估值小幅压降；权益市场受中美经贸会谈影响先升后降；转债市场大小盘风格分化；策略上转债估值提振空间有限但有支撑；配置建议以高股息大盘偏债转债为主，叠加平衡偏股方向，关注下修案例 [1][6] 转债估值 本周转债弱于正股，整体估值小幅下降；全市场转债百元溢价率28%，单周下行0.02%，处于2017年以来73.1百分位；低评级转债百元溢价率23%，单周下行0.2%，处于2017年以来71.2百分位；高评级转债百元溢价率22%，单周下行0.31%，处于2017年以来79.6百分位；转股溢价率下行，纯债溢价率上行，到期收益率下行，最新值分别为47.24%、26.13%、 -2.48%，较上周分别变化 -0.91%、0.42%和 -0.13%，分位数处于2017年以来的72.4、33.3和15.3百分位 [3][7][10] 条款统计 赎回 本周无新增强赎公告，已发强赎公告且尚在交易的转债1只，无到期赎回公告且尚在交易的转债，潜在到期或转股余额2.75亿元；处于赎回进度的转债26只，下周有望满足赎回条件的7只；强联等2只转债发布不提前赎回公告，49只转债处于不赎回期限内 [13][18][19] 下修 本周高测、普利公布下修董事会预案；170只转债处于暂不下修区间，2只转债已触发且股价低于下修触发价未出公告，46只转债处于下修进度，4只转债已发下修董事会预案但未上股东大会 [20][21][23] 回售 本周三诺、乐普2、昌红等3只转债发布回售公告；9只转债处于累积回售进度，1只转债处于下修进度，2只转债处于董事会提议修正但未上股东大会进度，6只转债已发布回售公告 [23][24] 一级发行 下周暂无待发行及上市的转债；处于同意注册进度的转债9只，待发规模约145亿元；处于上市委通过进度的转债4只，待发规模约27亿元 [25]

高盛上调中国股票评级 - 高盛在最新研报中将MSCI中国指数目标点位上调至84点，沪深300指数上调至4600点，对应潜在上涨空间分别为11%和17% [1] - 这是高盛月内第二次上调，5月8日已将MSCI中国指数从75点上调至78点，沪深300指数从4300点上调至4400点，对应潜在上升空间为7%和15% [1] - 高盛维持对中国股票的超配评级，认为中国股市已完全收复美国"自由日"以来的失地，MSCI中国指数、沪深300指数和恒生科技指数均超过四月初高点约2%至4% [1] 外资机构看好中国市场 - 高盛在亚太区看好互联网、服务、银行及地产等国内市场导向的板块，关注国内政策刺激受益、先进人工智能相关、新兴市场出口、地方政府支出受益的相关概念和股东回报概念 [2] - 野村5月13日将中国股票评级大幅上调至战术性超配，认为中美暂时降低关税的协议对市场情绪提供支撑，中国股市反弹将得以持续 [2] - 瑞银、景顺等多家外资行近期集体表态看好中国市场表现 [3] 瑞银对中国市场的分析 - 瑞银证券中国股票策略分析师孟磊认为中美关税大幅降低或助力A股市场重拾上升趋势，预计今年A股盈利将呈逐季回升态势 [4] - 孟磊预判全球资金或呈现持续净流入态势，因A股市场较全球新兴市场仍大幅折价，且"国家队"持股规模有进一步大规模提升以稳定市场的能力和意愿 [5] - 瑞银建议短期内投资者可增配成长风格，小盘股有望跑赢大盘股，看好TMT行业以及受益于国内政策利好的行业 [5] 景顺对行业的看法 - 景顺亚太区全球市场策略师赵耀庭认为最近的关税政策缓和、贸易政策正常化趋势以及美国对减税的专注可能推动市场重新回到2025年之前的状态 [5] - 赵耀庭指出中国的电动汽车电池、工程机械、家电和宠物食品公司等行业有望受益 [5]