推动人民币升值的因素逐渐增多，市场关注度也开始升温，投资者要逐步适应在一个人民币持续升值的 环境下去做资产配置。从过去20年间7轮人民币升值周期来看，汇率并不是主导行业配置的决定性因 素。然而，部分行业在持续升值预期形成的初期确实会有更好表现，市场可能会复制这样的肌肉记忆， 同时从成本收入分析来看，约19%的行业会因为升值带来利润率提升，这些行业也会逐步被投资者重视 起来。此外，为抑制过快单边升值趋势而做出的政策应对，反而是影响行业配置的更重要因素。行业配 置上，在人民币持续升值的背景下，可以关注短期肌肉记忆驱动、利润率变化驱动以及政策变化驱动三 条线索，我们在本期聚焦详细梳理了潜在受益行业。 推动人民币持续升值的因素逐渐增多，市场关注度也开始升温 我们认为投资者要逐步开始适应在一个人民币持续升值的环境下去做资产配置。今年前11个月中国的累 计贸易顺差达到1.076万亿美元，同比增长21.7%，创历史新高。更重要的是出口企业的结汇意愿开始不 断上升，今年10月顺差转化为顺收的比例已经超过100%，这是与过去几年最大的差异。2022年以来， 我们估算出口商积累的待结汇规模为1万亿美元左右，一旦人民币升值预期形成 ...

量化模型与构建方式 本报告为市场追踪周报，未涉及具体的量化选股模型或多因子模型的构建与测试。报告主要描述了基于高频数据测算的基金仓位模型，以及基于成交单划分的资金流因子。 1. **模型名称：主动权益型基金仓位测算模型**[22][23] * **模型构建思路**：通过分析公募基金的净值与持仓数据，估算其整体的股票资产配置比例（即仓位），以追踪市场主力资金的动向和情绪。 * **模型具体构建过程**： 1. **样本筛选**：对主动权益型基金设定合格样本门槛，包括：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位大于60%。对“固收+”基金设定门槛为：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位在10%-30%[23]。 2. **数据基础**：使用聚源、同花顺iFinD等数据源的基金净值与持仓数据[23]。 3. **加权计算**：对合格样本，按其持股市值进行加权，计算得到市场平均仓位[23]。 4. **范围限定**：以上测算均剔除不完全投资于A股的基金[24]。 2. **因子名称：主力/主动资金流因子**[50][51] * **因子构建思路**：根据同花顺对成交单的划分标准，将市场交易资金分为特大单、大单、中单、小单，通过计算不同类别资金的净流入/流出情况，构建反映主力资金和散户资金动向的因子。 * **因子具体构建过程**： 1. **资金分类标准**： * 特大单：成交量在20万股以上，或成交金额在100万元以上的成交单。 * 大单：成交量在6万股到20万股之间，或成交金额在30万到100万之间，或成交量占流通盘0.1%的成交单。 * 中单：成交量在1万股与6万股之间，或成交金额在5万到30万之间的成交单。 * 小单：成交量在1万股以下，或成交金额在5万元以下的成交单[50]。 2. **因子计算**：对于个股或行业，分别计算特定周期内（如本周）特大单、大单、中单、小单的净买入金额（流入-流出）。通常将特大单与大单的净流入合计视为主力资金流，将中单与小单的净流入合计视为中小单资金流[51]。主动资金流的计算逻辑类似，但可能基于更复杂的算法识别“主动”买卖盘。 * **因子评价**：该因子是监测市场短期资金情绪和结构分化的重要高频指标，可用于判断资金在行业和个股间的轮动方向[51]。 模型的回测效果 （报告未提供仓位测算模型的量化回测指标，如历史预测准确率、跟踪误差等。） 因子的回测效果 （报告未提供资金流因子的量化回测指标，如IC值、IR、多空收益等。报告仅展示了因子在当周的具体取值情况。） 1. **主力/主动资金流因子**（截至2025/12/19当周） * **个股主力资金净流入TOP5**：永辉超市、C优迅、中国平安、山子高科、C昂瑞-UW等[51]。 * **行业主力资金净流入TOP5**：商贸零售、消费者服务、纺织服装、银行、食品饮料等[51]。 * **行业主力资金净流出TOP5**：电子、电力设备及新能源、计算机、机械、通信等[51]。 * **个股主动资金净流入TOP5**：新易盛、中国平安、航天电子、永辉超市、贵州茅台等[51]。 * **行业主动资金净流入TOP5**：非银行金融、有色金属、银行、食品饮料、交通运输等[51]。 * **行业主动资金净流出TOP5**：电子、电力设备及新能源、机械、计算机、汽车等[51]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：卷积神经网络趋势观察模型**[79] * **模型构建思路**：利用深度学习技术，将个股历史价量数据转化为标准化的图表，通过卷积神经网络（CNN）学习图表中的特征模式，以预测未来价格走势，并将学习到的有效特征映射到行业主题板块，生成行业配置建议。[79] * **模型具体构建过程**： 1. **数据准备**：对每个个股，选取一个特定窗口期内的价量数据（如价格、成交量等）。[79] 2. **图表化**：将标准化处理后的价量数据构建成可视化的图表。研报中提及了“标准化数据价量图表”。[80] 3. **模型训练**：使用卷积神经网络对上述图表化的价量数据与对应的未来价格（或收益率）进行建模训练，使网络学会从图表中识别出与未来价格变动相关的特征模式。[79] 4. **特征映射与配置**：将训练好的CNN模型学习到的特征应用于市场当前数据，识别出具有相似积极特征的股票集群，并将其映射到对应的行业或主题板块，从而生成看好的行业主题配置列表。[79][82] 2. **模型名称：宏观因子事件分析模型**[54] * **模型构建思路**：通过跟踪一系列关键的国内外宏观指标，定义并识别这些指标在特定时间段内的走势事件（如创短期高点、连续下跌等），并基于历史回测，筛选出对未来资产收益率有显著预测作用的“有效因子事件”，用以判断市场趋势。[54] * **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**：跟踪25个国内外宏观指标，涵盖货币政策、财政政策、流动性、通胀水平及其他经济指标等多个维度。[54] 2. **事件定义**：为每个宏观因子定义四类走势事件：短期高低点、连续上涨/下跌、创历史新高/新低、因子走势反转。[54] 3. **有效性检验**：从历史数据中寻找“有效因子事件”，即那些发生后，对资产（如股票）未来收益率产生统计上显著影响的事件。[54] 4. **趋势分析**：采用历史均线（如1月、3月、12月均线）将宏观因子走势分为趋势上行或下行，并统计在不同趋势下，各类资产（如大盘股、中小盘股）未来一个月的平均收益表现，以形成观点。[56][57] 3. **模型名称：期权成交量看涨看跌比（CPR）模型**[47] * **模型构建思路**：通过监测上证50ETF期权成交量的看涨看跌比率（CPR）与其布林通道的相对位置，来判断蓝筹股市场的短期超买或超卖风险。[47] * **模型具体构建过程**： 1. **计算CPR**：计算上证50ETF期权成交量的看涨看跌比率。 2. **计算布林通道**：计算CPR的60日移动平均线及其上下轨（通常为标准差的倍数）。 3. **信号生成**：观察最近20个交易日的CPR数值是否持续低于60日布林通道的上轨。若低于上轨，则认为蓝筹股短期不存在超卖风险。[47] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：新高新低比例因子**[33] * **因子构建思路**：通过统计市场中创近期新高与新低的个股数量占比，来度量市场的极端情绪和内部结构强度。[33] * **因子具体构建过程**： 1. 每日计算创近60日新高的个股数。 2. 每日计算创近60日新低的个股数。 3. 分别计算新高个股数占总股票数的比例（60日新高比例），以及新低个股数占总股票数的比例（60日新低比例）。[33][34] 2. **因子名称：个股均线结构因子**[37] * **因子构建思路**：通过计算处于不同均线多头排列和空头排列状态的个股占比之差，来反映市场整体的技术趋势强弱。[37] * **因子具体构建过程**： 1. 对每只个股，判断其短期、中期、长期均线（如5日、20日、60日均线）是否呈多头排列（短期>中期>长期）或空头排列（短期<中期<长期）。 2. 计算当日处于多头排列的个股数量占比。 3. 计算当日处于空头排列的个股数量占比。 4. 计算“均线强弱指标”：多头排列个股占比 减去 空头排列个股占比。[37][38] 3. **因子名称：长期均线以上比例因子**[40] * **因子构建思路**：统计股价位于长期移动平均线（如200日线）之上的个股比例，用以衡量市场整体的长期趋势强弱和广度。[40] * **因子具体构建过程**： 1. 对每只个股，计算其200日移动平均线。 2. 判断当日收盘价是否位于200日移动平均线之上。 3. 计算股价位于200日线上方的个股数占总股票数的比例，即“长期均线以上比例”。[40] 4. **因子名称：风险溢价因子**[66][82] * **因子构建思路**：计算股票市场隐含收益率与无风险收益率（通常为十年期国债收益率）的差值，用以衡量股票资产相对于债券资产的吸引力。[66][82] * **因子具体构建过程**： 1. 计算中证全指（或其它市场指数）的静态市盈率（PE_TTM）。 2. 求其倒数，得到盈利收益率（Earnings Yield, EP）。公式为： $$EP = \frac{1}{PE\_TTM}$$ 3. 减去当前十年期国债收益率，得到风险溢价（Risk Premium）。公式为： $$风险溢价 = EP - 十年期国债收益率$$[66][82] 4. 同时计算该风险溢价的历史均值和标准差通道（如均值±2倍标准差）作为参考边界。[67] 5. **因子名称：指数超买超卖因子**[69] * **因子构建思路**：通过特定指标（研报中未明确具体计算方法，常见如RSI、乖离率等）度量主要宽基指数和行业指数是否处于超买或超卖状态。[69] * **因子具体构建过程**：研报中展示了“超跌指标统计”图，但未详细说明该指标的具体构建公式。其核心是计算一个用于衡量指数短期偏离程度的标准化指标。[69][70][73] 6. **因子名称：融资余额因子**[76] * **因子构建思路**：跟踪市场融资余额的绝对规模及其占流通市值的比例，以观察杠杆资金的入场意愿和市场热度。[76] * **因子具体构建过程**： 1. 获取每日市场融资买入的总余额。 2. 计算融资余额占A股流通市值的百分比。[78] 模型的回测效果 *本报告未提供所列量化模型（卷积神经网络模型、宏观因子事件模型、CPR模型）具体的回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要展示了卷积神经网络模型的最新输出结果（行业配置列表）以及宏观因子模型的当前观点。[57][81]* 因子的回测效果 *本报告未提供所列量化因子（新高新低比例、均线结构、长期均线以上比例、风险溢价、超买超卖、融资余额）具体的因子测试结果（如IC值、IR、多空收益等）。报告主要展示了这些因子在最新一期（2025年12月19日）的截面取值或时间序列状态。例如：* 1. **新高新低比例因子**：60日新高比例为7.7%，60日新低比例为6.4%。[33] 2. **个股均线结构因子**：均线强弱指标（多头排列占比减空头排列占比）为-24%。[37] 3. **风险溢价因子**：中证全指风险溢价为2.79%，其历史均值+2倍标准差边界为4.71%。[67][82] 4. **融资余额因子**：最近5个交易日融资余额减少约76亿元。[82]

市场整体表现 - 本周A股市场出现回暖，上证指数上涨，主要宽基指数涨跌分化[4] - 上证50指数表现最好，周涨跌幅为0.3%，科创50指数表现最差，周涨跌幅为-3.0%[4] - 当前万得全A估值处于2010年以来85.7%的分位数[4] 行业表现 - 本周申万一级行业涨跌互现，商贸零售、非银金融、美容护理行业表现相对较好，周涨跌幅分别达到6.7%、2.9%、2.9%[4] - 电子、电力设备、机械设备行业表现相对靠后，周涨跌幅分别达到-3.3%、-3.1%、-1.6%[4] “春季躁动”历史规律 - 历史来看，A股市场几乎每年都存在“春季躁动”行情，2012年以来的14年间，除2022年外共出现过13次[5] - 央行货币政策调整、重要经济数据公布、重要会议召开等事件均可催化春季行情[5] - 在“春季躁动”期间，中证1000、创业板指指数表现较好，2012年至2025年（除2022年）区间涨跌幅均值分别为21.0%、20.7%[5] - 分板块看，TMT、先进制造板块在同期“春季躁动”期间表现较好，涨跌幅均值分别为22.2%、21.3%[5] 当前市场展望与配置 - 政策有望持续发力，叠加各类资金有望积极流入，市场有望震荡上行[6] - 本周三市场的强力上涨或许标志着2026年跨年行情已经开启，可能与股票型ETF出现大幅净申购等中长期资金积极流入有关[6] - 行业配置方面，结合往年规律及当前市场环境，建议关注成长及消费板块[6] - 成长板块中，TMT及先进制造板块在“春季躁动”期间弹性相对更大[6] - 消费板块当前受到政策重视，且今年相对滞涨，有望获得部分“踏空”资金的青睐[6]

核心观点 - 本周A股总体估值收缩，但商贸零售行业领涨，其PB(LF)处于历史37.0%分位数，仍有较大估值提升空间，主要受商务部“三新”消费试点工作部署及“犒赏经济”概念提振 [1] - 市场结构分化，主板估值扩张而创业板、科创板估值收缩，同时算力基建（剔除运营商/资源类）的相对估值也出现收缩 [1][17][25][28] - 通过比较赔率与胜率，农林牧渔、公用事业、石油石化等行业呈现低估值高盈利特征，而建筑材料、电力设备、传媒、国防军工等行业兼具低估值与高业绩增速预期 [2][3] - 股市相对债市性价比上升，A股非金融ERP及股债收益差均较上周有所提升 [3][63][70] 本周估值概览 - 本周A股总体估值收缩，商贸零售行业领涨，其整体PB(LF)处于历史37.0%分位数 [1][8] - 行业修复受到商务部“三新”（消费新业态新模式新场景）试点工作部署推进会的政策支撑，同时“犒赏经济”概念兴起进一步提振消费板块情绪 [1][8] 本周A股估值详情 A股总体估值收缩 - A股总体PE（TTM）从上周的21.74倍微降至本周的21.73倍，PB（LF）维持在1.77倍 [10] - A股总体重点公司全动态PE维持在14.88倍 [12] 主板估值扩张，双创估值收缩 - 主板PE（TTM）从上周的17.46倍升至本周的17.54倍，PB（LF）从上周的1.48倍升至本周的1.49倍 [17] - 创业板PE（TTM）从上周的72.27倍降至本周的71.32倍，PB（LF）从上周的4.27倍降至本周的4.21倍 [19] - 科创板PE（TTM）从上周的210.87倍降至本周的205.59倍，PB（LF）从上周的5.17倍降至本周的5.04倍 [25] 算力基建剔除运营商/资源类的相对估值收缩 - 算力基建剔除运营商/资源类的相对PE（TTM）从上周的4.47倍降至本周的4.28倍 [28] - 其相对PB（LF）从上周的4.66倍降至本周的4.46倍 [28] 大类板块估值水平 - 从PE（TTM）看：可选消费、大消费、中游制造、周期类、中游材料的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中可选消费、大消费、中游制造高于历史90分位数；必需消费的绝对和相对估值低于历史中位数，其中必需消费、服务业相对估值低于历史10分位数 [2][32] - 从PB（LF）看：资源类、TMT、周期类、中游制造的绝对和相对估值均高于历史中位数；可选消费、中游材料、金融服务、服务业、大消费、必需消费的绝对和相对估值均低于历史中位数，其中大消费、必需消费相对估值低于历史10分位数 [2][34] - 从全动态PE看：可选消费、中游制造、周期类、中游材料的绝对和相对估值均高于历史中位数，其中可选消费绝对估值高于历史90分位数；必需消费绝对和相对估值均低于历史中位数，其中必需消费相对估值低于历史10分位数 [2][41] 一级行业估值水平 - 从PE（TTM）看：纺织服饰、计算机、轻工制造绝对和相对估值均高于历史90分位数；非银金融、商贸零售、综合等行业绝对和相对估值均低于历史10分位数 [44] - 从PB（LF）看：电子、机械设备、有色金属、汽车、电力设备、钢铁、煤炭、通信、综合、国防军工绝对和相对估值均高于历史中位数，其中电子、机械设备、有色金属相对估值高于历史90分位数 [47] - 从全动态PE看：电子、电力设备、汽车、建筑材料、商贸零售、计算机、机械设备、煤炭等行业绝对和相对估值均高于历史中位数，其中电子行业绝对和相对估值均高于历史90分位数；轻工制造、家用电器、社会服务、医药生物、环保、食品饮料、房地产、非银金融相对估值低于历史10分位数 [53] - 综合赔率（PB历史分位数）与胜率（ROE历史分位数）：农林牧渔、公用事业、石油石化等行业具有低估值高盈利能力的特征 [59] - 综合赔率（全动态PE）与胜率（25-26年一致预期净利润复合增速）：建筑材料、电力设备、传媒、国防军工等行业兼具低估值与高业绩增速 [62] ERP与股债收益差 - 从静态估值看：A股非金融ERP从上周的0.87%升至本周的0.89%；股债收益差从上周的-0.12%升至本周的-0.05% [63] - 从动态估值看：A股非金融重点公司全动态ERP从上周的2.77%升至本周的2.80% [70]

核心观点 - 报告核心观点认为，受政策持续发力与资金积极流入的推动，2026年跨年行情或已开启，市场有望震荡上行，行业配置应关注成长及消费两大方向 [4][5] 近期市场表现回顾 - 本周A股市场出现回暖，上证指数上涨，主要宽基指数涨跌分化，其中上证50表现最好，涨跌幅为0.3%，科创50表现最差，涨跌幅为-3.0% [1][11] - 当前万得全A估值处于2010年以来85.7%分位数，位于历史偏高水平 [1][11] - 市场风格偏向价值，大盘价值涨跌幅为1.5%，大盘成长涨跌幅为-1.4% [13] - 行业方面，商贸零售、非银金融、美容护理表现相对较好，涨跌幅分别达到了6.7%、2.9%、2.9%，而电子、电力设备、机械设备表现靠后，涨跌幅分别达到了-3.3%、-3.1%、-1.6% [1][13] “春季躁动”历史规律总结 - 历史来看，A股市场几乎每年都存在“春季躁动”行情，2012年以来的14年间，除2022年外共出现过13次 [2][19] - 行情驱动因素多元化，包括央行货币政策调整、重要经济数据公布、重要会议召开、产业事件催化等 [2][19] - 从启动时点看，“春季躁动”在前一年12月启动演变为“跨年行情”的情况并不少见，2012年至2025年期间，在上一年12月启动的情形共出现过5次 [19] - 历史数据显示，在“春季躁动”期间，多数宽基指数表现较好，其中中证1000、创业板指指数区间涨跌幅均值分别为21.0%、20.7% [3][21] - 分板块看，TMT、先进制造等板块表现较好，其在2012年至2025年（除2022年）“春季躁动”期间涨跌幅均值分别为22.2%、21.3% [3][21] - 分行业看，计算机、有色金属、机械设备、电力设备等行业表现相对较好，其区间涨跌幅均值分别为24.7%、23.9%、22.7%、22.0% [21] 2026年跨年行情展望与催化 - 政策有望持续发力，中央经济工作会议明确延续“更加积极的财政政策”和“适度宽松的货币政策”，并将“坚持内需主导，建设强大国内市场”置于首位，为市场提供支撑 [28][30] - 政策红利释放有望提振市场信心，吸引社保基金、保险资金等中长期资金及外资加大布局 [28] - 本周三（12月17日）市场午后强力上涨，或与中长期资金积极流入有关，近期股票型ETF出现大幅净申购，标志着2026年跨年行情可能已经开启 [4][29] 行业配置建议 - 结合历史规律及当前环境，建议关注成长及消费板块 [5] - **成长板块**：历史来看，“春季躁动”期间TMT及先进制造板块弹性相对更大 [5][35] - 在流动性驱动行情下，行情中期TMT更容易成为主线，本轮行情可能延续此规律 [35] - TMT板块当前存在较多催化，如阿里巴巴推出更高效的Qwen3-Next AI模型、美联储继续降息等，自身存在上行动力 [36] - 若行情转向基本面驱动，在基本面驱动的行情中期，先进制造板块成为阶段性主线的概率更高 [37] - **消费板块**：本轮行情中也值得关注 [5] - 当前政策对消费板块重视程度高，有望持续得到政策催化 [5][41] - 消费板块今年相对滞涨，风险可能较低，更容易获得“踏空”资金及“高切低”资金的青睐 [42] - 从本周行情看，消费板块已有所表现，如商贸零售、美容护理等行业涨幅居前 [42] 本周重要事件汇总 - **政策会议**：习近平总书记发表重要文章《扩大内需是战略之举》，海南自由贸易港于12月18日正式启动全岛封关 [49] - **经济数据**：国内11月工业增加值同比增4.8%，1-11月固定资产投资累计同比减2.6%，11月社零同比增1.3%，数据整体低于预期 [50] - **产业动态**：飞天茅台终端价格回升，首批两款L3级自动驾驶车型获工信部准入许可，中金公司吸收合并东兴证券、信达证券预案出炉，沐曦股份IPO上市并成为A股全面注册制以来“最赚钱新股” [51][52][53]

报告核心观点 - 报告认为A股市场呈现结构性分化，价值风格占优，在政策持续发力提振资本市场和消费的背景下，市场有望保持结构性活跃，建议关注消费升级、科技创新和高端制造等领域[6][7] - 报告认为港股市场整体承压，但在美联储降息周期和内地经济政策支撑下，流动性预期改善将带来积极影响，建议关注金融、必需性消费及科技板块[8] A股市场分析 - **市场走势**：本周A股市场整体表现分化，价值板块相对强势，宽基指数中上证50、中证2000等小幅上涨，而创业板指累计下跌2.26%，风格指数中大盘价值、中盘价值和小盘价值表现突出，行业方面商贸零售、消费者服务、非银行金融等板块涨幅居前，成交额方面本周日均成交额为1.76万亿元，环比下滑9.86%[4][6] - **驱动因素**：政策面是主要驱动，证监会主席主持召开资本市场“十五五”规划专家座谈会，表示将深化规划、投融资改革并扩大制度型高水平对外开放，中央财办强调扩大内需是明年首要任务，需把握消费结构性变化并从供需两侧发力，受此影响消费板块表现较好[4][6] - **未来展望**：在政策面持续发力的背景下，A股市场有望保持结构性活跃，尽管成交额下滑，但科技与新能源等新兴产业的政策支持、技术突破以及扩大内需对消费的拉动将为市场提供支撑，建议投资者关注受益于政策支持的消费升级、科技创新和高端制造领域[4][7] 港股市场分析 - **市场走势**：本周港股市场整体承压，主要指数均下跌，恒生指数、恒生中国企业指数和恒生科技指数分别下跌1.1%、1.96%和2.82%，其中恒生科技指数跌幅居前，行业表现上必需性消费和金融业板块逆市上涨，而信息科技业、非必需性消费等多数板块表现疲软[4][8] - **驱动因素**：市场虽承压，但美联储降息预期带来流动性改善支撑，2025年美联储已进行三次降息且未来可能进一步宽松，有助于优化港股负债端，此外周四周五美国科技股反弹对港股科技板块形成一定带动[4][8] - **未来展望**：港股短期可能受外部因素影响而波动，但在美联储降息周期支撑下，流动性预期改善将带来积极影响，同时内地经济的强劲表现、政策持续发力以及高水平对外开放的推进将为港股提供坚实基础，建议投资者关注受益于美联储宽松预期和内地经济复苏的金融、必需性消费板块，以及在AI浪潮下具备成长潜力的科技板块[4][8]

核心观点 - 市场呈现“中线方向三天两变”的特征，宽基指数涨跌不一，整体处于区间震荡格局 [1] - 在“棋眼”券商板块拉出大阳线、确定大盘中线方向之前，市场或维持胜负难分、区间震荡的格局 [1][4] - 考虑到全市场调整逐渐充分，未来交易策略的重点将从“防波动、降弹性”转变为“找买点、伺机动”，对调整充分的指数或行业应积极对待 [1][4] - 配置上基于“区间震荡方向难测，一颗红心两手准备”的判断，建议持仓等待，同时为不同宽基指数设定“击球区”以分批增配 [1][5] 本周行情概况 - **主要指数表现**：市场区间震荡，宽基指数涨跌不一。具体来看，上证指数上涨0.03%，上证50上涨0.32%，沪深300下跌0.28%，中证500平盘，中证1000下跌0.56%，国证2000下跌0.37%，创业板指下跌2.26%，科创50下跌2.99%，北证50微跌0.13%。港股方面，恒生指数下跌1.10%，恒生科技指数下跌2.82% [12][56] - **板块观察**：中信一级行业20涨10跌，呈现“消费回暖非银上涨，科技相关有所调整”的特征。大消费板块明显回暖，商贸零售上涨6.58%，消费者服务上涨4.40%，纺织服装上涨2.23%，食品饮料上涨2.01%。非银金融板块全周上涨2.99%。同期，泛科技行业调整，电力设备及新能源下跌3.09%，电子下跌3.02%，机械下跌1.71%，计算机下跌1.58%，通信下跌0.61%，传媒微跌0.19% [15][57] - **市场情绪**：本周沪深两市日均成交额1.74万亿元，较上周的1.94万亿元下降。股指期货主力合约大多贴水，其中IF主力合约基差为-41.18点（升水率-0.90%），IC主力合约基差为-114.15点（升水率-1.59%），IH主力合约小幅升水2.06点（升水率0.07%） [17] - **资金流向**：最新两融余额为2.49万亿元，与上周基本持平；本周融资买入占比为10.3%，较上周的9.2%略有上升。股票型ETF本周净流入402亿元，分行业看，消费ETF净流入最多，为3.6亿元，而证券ETF净流出最多，为11.5亿元 [28] - **量化指标**：主要市场指数估值大多处于中等偏上区域，但创业板指估值水位较低，其PE-TTM为39.87，处于29.92%的历史分位数。下跌能量模型显示，当前市场主要宽基指数的下跌能量处于正常水平，尚未触发下跌信号 [47][50] 本周行情归因 - 日本央行宣布加息0.25个百分点至0.75%，此为2025年1月后11个月来的再次加息，靴子落地后，压制风险偏好的因素解除，带动A股市场回暖 [52] - 美国11月未季调CPI年率录得2.7%，低于市场预期的3.1%，核心CPI同比上涨2.6%，为2021年3月以来新低，低于预期的3%，这为美联储货币宽松政策提供了更多想象空间 [54] 下周行情展望与配置建议 - **市场展望**：市场中线仍处于“未分胜负”状态，尚无法判断“春季攻势”是否已启动。值得注意的是，本轮调整结构正在逐渐完善，上证指数、创业板指已分别整理6周、8周，而恒生科技指数、科创50已调整11周，其中恒生科技指数出现日线MACD底背离迹象，部分港股指数已落入“击球区” [4][57] - **择时策略**：建议持仓等待，避免追涨杀跌。可根据不同宽基指数的“左脚”（如上证指数9月4日低点或前期跳空缺口、恒生科技指数近期低点、科创50前期低点）设定“击球区”，一旦临近或落入则考虑分批增配 [5][58] - **行业配置**：建议关注明显滞涨且份额扩张的券商板块。短期可关注走势顺畅且历史上在12月胜率较高的家电板块 [5][58] - **个股选择**：留意医药、消费、AI应用板块中相对低位的标的，同时关注年线上方的低位滞涨个股 [5][58]

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**：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量与最高价涨停股票总数的比例，来衡量涨停板的封板质量或市场追涨资金的坚决程度[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. 识别在当日交易中，最高价达到涨停价的股票集合[17]。 3. 在上述集合中，进一步识别收盘价也达到涨停价的股票[17]。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[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前一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集合[17]。 3. 在上述集合中，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： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[17] 3. **模型名称**：大宗交易折价率计算模型[27] **模型构建思路**：通过比较大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交份额总市值，计算折价率，以反映大资金交易的折让程度和市场情绪[27]。 **模型具体构建过程**： 1. 获取当日所有大宗交易的成交数据，包括每笔交易的成交金额和成交数量[27]。 2. 计算当日大宗交易的总成交金额[27]。 3. 对于每笔大宗交易的成交份额，以其成交数量乘以该证券当日的收盘价（或成交均价），计算出该笔交易按市价计算的总市值，然后加总所有交易得到“当日成交份额的总市值”[27]。 4. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[27] 4. **模型名称**：股指期货年化贴水率计算模型[29] **模型构建思路**：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，并将其年化，以标准化衡量不同期限合约的升贴水程度，反映市场对未来预期和套利成本[29]。 **模型具体构建过程**： 1. 确定股指期货主力合约的收盘价和对应的现货指数收盘价[29]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[29]。 3. 获取该主力合约的剩余交易日数[29]。 4. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[29] 当结果为负时，表示贴水；为正时，表示升水[29]。 模型的回测效果 1. 封板率计算模型，2025年12月19日封板率取值为73%[17] 2. 连板率计算模型，2025年12月19日连板率取值为27%[17] 3. 大宗交易折价率计算模型，2025年12月18日折价率取值为5.92%[27]；近半年平均折价率取值为6.64%[27] 4. 股指期货年化贴水率计算模型，2025年12月19日上证50股指期货年化升水率取值为0.30%[29]；沪深300股指期货年化贴水率取值为3.95%[29]；中证500股指期货年化贴水率取值为6.98%[29]；中证1000股指期货年化贴水率取值为11.25%[29] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：昨日涨停股今日收益因子[14] **因子构建思路**：追踪前一日收盘涨停的股票在次日的开盘及盘中表现，用于观察涨停股的资金承接力和短期动量效应[14]。 **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘涨停的股票[14]。 2. 计算该股票组合在今日的实时收益率序列[14]。 3. 通常关注其今日的开盘价、最高价、最低价、收盘价，并计算收盘收益[14]。 2. **因子名称**：昨日跌停股今日收益因子[14] **因子构建思路**：追踪前一日收盘跌停的股票在次日的开盘及盘中表现，用于观察跌停股的抛压释放情况和可能的超跌反弹机会[14]。 **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘跌停的股票[14]。 2. 计算该股票组合在今日的实时收益率序列[14]。 3. 通常关注其今日的开盘价、最高价、最低价、收盘价，并计算收盘收益[14]。 3. **因子名称**：机构调研热度因子[31] **因子构建思路**：统计近期对上市公司进行调研的机构数量，作为衡量机构关注度和信息获取程度的代理指标[31]。 **因子具体构建过程**： 1. 获取上市公司披露的投资者关系活动记录[31]。 2. 统计近7天内（或近一周内）参与每家上市公司调研或分析师会议的机构数量[31]。 3. 按机构数量对股票进行排序或直接使用机构数量作为因子值[31]。 4. **因子名称**：龙虎榜机构净流入因子[37] **因子构建思路**：通过龙虎榜数据，计算机构专用席位对特定股票的净买入金额，用于捕捉机构资金的短期动向[37]。 **因子具体构建过程**： 1. 获取当日披露龙虎榜的股票数据[37]。 2. 对于每只上榜股票，汇总其龙虎榜上所有“机构专用”席位的买入总额和卖出总额[37]。 3. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[37]。 4. 按净流入金额对股票进行排序或直接使用该金额作为因子值[37]。 5. **因子名称**：龙虎榜陆股通净流入因子[38] **因子构建思路**：通过龙虎榜数据，计算陆股通资金对特定股票的净买入金额，用于观察北向资金的短期交易偏好[38]。 **因子具体构建过程**： 1. 获取当日披露龙虎榜的股票数据[38]。 2. 对于每只上榜股票，汇总其龙虎榜上所有“陆股通”或相关席位（代表北向资金）的买入总额和卖出总额[38]。 3. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[38]。 4. 按净流入金额对股票进行排序或直接使用该金额作为因子值[38]。 因子的回测效果 1. 昨日涨停股今日收益因子，2025年12月19日收盘收益取值为3.21%[14] 2. 昨日跌停股今日收益因子，2025年12月19日收盘收益取值为-3.35%[14] 3. 机构调研热度因子，近一周内调研机构数量取值示例如：长安汽车被214家机构调研[31] 4. 龙虎榜机构净流入因子，2025年12月19日机构净流入前十的股票包括航天智造、山子高科、西部材料等[37]；机构净流出前十的股票包括通宇通讯、皇氏集团、雪人集团等[37] 5. 龙虎榜陆股通净流入因子，2025年12月19日陆股通净流入前十的股票包括平潭发展、中国一重、航天智造等[38]；陆股通净流出前十的股票包括华人健康、华菱线缆、德明利等[38]

市场整体表现与资金动向 - 本周A股市场探底回升，上证指数与上证50周线微幅飘红，深证成指、科创50、北证50周线微幅飘绿，全周成交额减少至8.8万亿元 [1] - 杠杆资金本周小幅净卖出逾11亿元，基础化工行业被融资净卖出逾19亿元，有色金属与食品饮料行业也被净卖出逾10亿元，电子行业获得逾28亿元融资净买入，国防军工行业获得逾18亿元净买入，非银金融行业获得逾12亿元净买入 [2] - 主力资金方面，商贸零售行业连续5日获得净流入，全周合计净流入逾225亿元，有色金属行业也获得逾201亿元净流入，国防军工、汽车等七个行业均获得超百亿元净流入，仅电子与电力设备两行业遭主力资金净流出 [2] 机构后市观点与策略 - 德邦证券指出，虽成交量下行，但赚钱效应仍佳，中小盘表现更佳，半导体设备、商业航天等领域的国产替代逻辑未变，政策对内需的重视或将提升市场对消费板块的关注度，建议维持在科技、消费等领域的均衡布局 [2] - 国泰海通称，中国“转型牛”将重振旗鼓，岁末年初的再配置与机构资金回流有望改善市场流动性和活跃成交，跨年攻势已经开始，春节前具备产业趋势的大盘成长与受益险资配置的大盘价值股有望占优 [3] 零售与消费行业表现及驱动因素 - 一般零售板块指数全周大涨近12%，创年内新高，百大集团7日6涨停，利群股份4日3涨停，上海九百连续2日涨停 [4] - 免税概念、网红经济、新零售、供销社等相关板块强势上攻，顺灏股份16日8涨停，南京商旅10日5涨停，九牧王6日4涨停 [4] - 政策层面，商务部与财政部印发通知，在北京等50个城市开展消费新业态、新模式、新场景试点，农业农村部部署开展2026年元旦、春节“品特产 寻年味”消费促进活动 [4] - 华西证券认为，扩大内需战略已成为顶层共识，有望成为2026年排在首位的重要任务，在优化休假制度、扩大优质供给推动下，文旅及零售产业有望迎来新增长动能 [5] 食品饮料行业表现与细分领域 - 食品饮料行业受益于“两节”销售旺季，休闲食品方向最为活跃，板块指数连续6日上涨，元祖股份、桂发祥等全周5日连涨 [6] - 食品加工、预制菜、人造肉、饮料乳品等板块走势强于大盘，红棉股份、西王食品、亚盛集团等周五强势涨停 [6] - 艾媒咨询统计显示，休闲零食以49.23%的占比成为年货第二大消费品类，40.23%的消费者倾向于选择休闲零食作为春节礼品 [7] - 国信证券表示，中国休闲食品人均消费额为954.4元，约为美国的1/4、日本的1/2，未来提升空间大，品类创新正向“健康化”迈进 [7]