党委履行巡视整改主体责任情况 - 成立巡视整改领导小组及办公室 由党委书记担任组长和办公室主任 建立专项责任体系和工作机制[2] - 召开多次党委会议和专题会议 学习习近平总书记重要讲话和中央巡视工作会议精神 研究制定落实举措[2] - 召开专题民主生活会和警示教育大会 通报典型案件 深化思想认识 明确整改方向[2] - 党委成员分工领办重点任务 通过谈心谈话和约谈提醒传递整改信号 驻集团纪检监察组每两周一调度[3] - 举一反三排查共性问题 一体推动十九届中央第八轮巡视整改不到位问题与本次巡视问题集成整改[4] - 研究制定问题 责任 任务清单 党委书记赴子公司调研督导 党委成员结合基层党建联系点制度开展督导[5] 落实党中央重大决策部署整改 - 加强党委会第一议题学习 开展党委中心组课题式研讨 深入学习贯彻中央经济工作会议精神[7] - 启动金融强核工程 为实体经济提供更高质量综合金融支持 压实资本市场看门人责任[7] - 制定落实国务院文件指导意见 开展问责回头看 抓好管理干部问责 助力资本市场健康发展[7] - 弘扬中国特色金融文化 深化风险合规文化建设 优化经营绩效考核体系[7] - 开展违规违法问题专项治理 完善专项检查和问责追责机制[7] - 总结评估十四五规划执行情况 开展世界一流企业评估和行业竞争力分析 谋划十五五规划[7] - 制定国际化发展战略 发布出国和来华服务品牌 举办德国先进制造企业重庆行活动[8] - 2024年集团境外净利润贡献占比同比提升 境外工程承包新生效合同额同比增长[8] - 制定港澳业务发展战略 在金融竞争优势 北部都会区建设 科技创新三个方向发力[8] 风险管控能力提升 - 健全风险管理委员会机构设置及议事规则 修订风险事件问责办法[9] - 制定风险并表管理意见 风险管理三道防线责任清单 建立实业风险综合治理机制[9] - 建成集团风险管理应用项目三期 实现总部风险偏好指标线上管理[9] - 指导中信金融资产做精不良资产主业 2024年主业新增投放和营业收入均同比大幅增长[9] - 推动中信国安加强资金管控 提升盈利能力[9] - 督导金融子公司对大额风险项目一案一策制定方案 抓住隐债置换政策契机加快风险处置[9] - 制定下属公司之间金融业务合规指引 完成金融与实业子公司业务合规风险排查[10] - 开展金融子公司关联交易 风险隔离年度评估 推动修订内控制度[10] - 制定金融基础设施建设指导意见 提升网络安全和数据安全管理水平[10] - 中信证券加强集中交易系统扩容 启用新机房 改造现有机房[10] - 中信银行制定信息系统机房建设技术规范 通过同城双数据中心运营模式降低系统风险[10] 全面深化改革推进 - 开展聚焦主责主业 瘦身健体专项工作 推动集团管理层级压降[11] - 抓实金融强核 实业星链工程 推动六大金融业态协同联动[11] - 构建全球布局和国际竞争力的综合金融服务体系[11] - 统筹传统产业升级 新兴产业壮大 未来产业培育 加快发展新质生产力[11] - 明确中信金控功能定位 梳理领导机制 管理架构和部门设置[11] - 厘清中信金控与集团总部职责边界 确保权责清晰运转顺畅[11] - 系统梳理全级次并表公司管理关系和层级 制定财务并表管理 参股公司管理制度[12] - 修订重大事项报告 突发事件应急管理 年度经营绩效考核管理制度[12] - 制定品牌使用管理办法 完成不具备品牌使用资格公司的清理工作[12] 金融服务实体经济成效 - 指导金融子公司完善指标体系 健全协同合作和督导落实机制[13] - 科技金融方面 前五批国家级专精特新企业服务覆盖率较整改期初提升13个百分点[13] - 监管口径科技企业贷款余额较整改期初显著增长[13] - 战略性新兴产业股权融资 科技创新债承销规模保持市场领先[13] - 绿色金融方面 对公绿色信贷余额较整改期初显著增长 绿色债券承销数量及规模居市场首位[13] - 普惠金融方面 在乡村振兴考核评估中获得优秀[13] - 养老金融方面 完善幸福+养老服务体系 年金管理规模提升[13] - 数字金融方面 中信银行自主建设数据中心投产 中信证券和中信金融资产新一代信创核心系统上线[13] - 集团获得12项金融科技发展奖[13] - 健全金融子公司同业对标分析机制 推动项目早签早投能投尽投[14] - 中信银行优化考核体系 出台制造业贷款补贴政策 加强信贷投放[14] - 全面起底统筹压降通道业务 建立领导领办责任到人责任追究机制[14] - 督导相关子公司制定工作方案 压降通道业务和明股实债类资产[14] 全面从严治党与监督体系建设 - 健全全面从严治党主体责任五化五责落实机制 制定18项具体措施[15] - 修订落实全面从严治党主体责任清单 严格子公司领导班子分工审核与报备[15] - 构建大监督体系 修订实施办法及内部审计项目实施规范等配套制度[15] - 建设五时监督机制 召开大监督联席会议 启动数字化大监督平台建设[15] - 对4家子公司开展常规巡视 推动18家子公司启动巡察[15] - 开展做好金融五篇大文章专题调研 深入金融子公司检查工作方案落地情况[15] - 开展靠企吃企专项治理 严肃查办违规关联交易 内外勾结等行为[16] - 印发警示教育工作方案 廉洁文化建设指导意见 组织旁听庭审[16] - 修订贯彻落实中央八项规定及其实施细则精神意见 加强党纪教育培训[16] - 开展违规吃喝专项整治 严肃处理违纪问题[16] - 制定整治形式主义为基层减负工作措施 纠治文山会海考核检查过多问题[17] - 优化授权管理体系和审批流程 修订决策审批与流程优化方案[17] - 完成公文上云一期建设 公文审批时间缩短效率提升[17] 组织建设与人才培养 - 完善第一议题 党委中心组学习制度 修订党委议事规则[18] - 调研子公司领导班子执行情况 发挥党委把方向管大局保落实作用[18] - 着力破解干部队伍老化难题 加强干部人才队伍统筹谋划[18] - 将一批中层优秀年轻干部纳入选用视野 持续加强培养[18] - 优化总部绩效管理体系 开发绩效考核系统[18] - 把职业经理人履职情况列入年度考核重点内容[18] - 2024年领导人员个人有关事项报告一致率明显提升[18] - 加强基层党建规范化建设 选取43个基层党组织开展专项试点[18] - 严格落实按期换届制度要求 规范联合党支部设置[18] 长期整改事项进展 - 编制集团年度风险战略 形成全面风险管理体系优化方案[20] - 修订全面风险管理办法 制定风险预警机制优化方案[20] - 启动金融板块集中度限额管理方案重检工作[20] - 开展金融板块合规管理三年提升行动阶段性评估[20] - 组织金融子公司开展基础设施和核心系统应急演练[20] - 深入实施创建世界一流企业方案 建设一批一流企业[20] - 打造符合监管要求具有中信特色的金融控股集团[20] - 坚持发展新质生产力 加快向高端化智能化绿色化转型[20] - 构建金字塔型人才梯队和四级三类培养体系[20] - 建立国际化人才培养机制 常态化开展公开遴选[20] - 加大干部交流力度 大力培养优秀年轻干部[20] - 健全风腐同查同治机制 深入推进党风廉政建设和反腐败斗争[21] - 建立优秀年轻干部到巡视组接受培养锻炼工作机制[21] - 推进数字化大监督平台建设 推动监督要素数据化和业务智能化[21] 下一步工作安排 - 坚持标准不降尺度不松力度不减 全力抓好巡视后半篇文章[22] - 建立巡视整改回头看机制 认真盘点查漏补缺[22] - 将落实巡视整改情况纳入内部巡视巡察重点内容[22] - 把巡视整改与深入学习贯彻党的二十届三中全会精神结合[23] - 深入推进十五五规划制定 金融强核和实业星链工程[23] - 推进压降层级瘦身健体专项工作 科技创新磐石行动等重点任务[23] - 扎实推进党建引领专项工作 增强党组织政治功能和组织功能[23]

活动概况 - 2025年深圳市网络安全宣传周"法治日"活动暨常态化警营开放日网络安全专场活动于9月18日举行 [1] - 活动以"网络安全为人民 网络安全靠人民——以高水平安全守护高质量发展"和"相约我和你 警民零距离"双主题开展 [1] 公司战略定位 - 公司定位为全球领先的"综合金融+医疗养老"集团 [1] - 公司拥有超2.4亿个人客户 [1] - 平安好医生是平安集团医疗养老生态圈的旗舰 [1] 网络安全实践 - 公司全力保护客户信息安全与财产安全 [1] - 平安好医生在平安集团支持下积极参与网络安全建设 [1] - 公司建立端到端全场景数字化赋能体系 [1] 活动具体参与 - 平安好医生组建专业服务志愿者团队为网络安全宣传活动提供应急救援支持 [1] - 团队针对可能出现的突发健康状况提供保障 [1] - 结合网络安全主题开展健康科普活动 [1] 科技与社会责任 - 公司坚守"金融为民"初心并践行社会责任 [1] - 以科技实践为载体开展志愿者服务及教育公益项目 [1] - 平安好医生坚持普惠医疗和社会责任 注重数据安全基石建设 [1] 未来发展 - 平安好医生将持续发挥技术与资源优势参与社会公益与安全保障项目 [1] - 以专业医疗健康服务守护市民安全 [1] - 助力健康中国与网络强国建设 [1]

核心观点 - 报告维持对中国股市的看多立场 强调在基本面缓慢回升和微观流动性充沛的背景下 市场将呈现"慢牛"行情 建议投资者保持信心和耐心[4][7][12] - 短期市场存在阶段性高低切换机会 建议关注价值方向中营收增速和毛利率连续提升的行业 以及科技成长方向的AI算力、应用和机器人主线[7] - 中长期看好AI算力、港股创新药和军工等科技成长方向 同时关注受益于"反内卷"政策的传统经济板块重估机会[7][13] 市场表现总结 - 2025年9月18日A股三大指数集体下跌 其中上证指数下跌1.15% 深证成指下跌1.06% 创业板指下跌1.64% 科创50逆势上涨0.72%[2][4][7] - 市场成交额约3.17万亿元 维持在较高水平[2][7] - 电子板块领涨0.93% 电信业务上涨0.31% 社会服务上涨0.29% 而金属材料及矿业下跌3.16% 综合金融下跌3.00% 保险下跌2.22%[7] - 概念板块中光模块上涨2.51% 覆铜板上涨2.18% 光通信上涨1.95% 半导体设备上涨1.89%[7] - 核心风格表现排序为成长>高估值>红利>盈利质量>低估值[7] 市场驱动因素 - AI算力硬件股再次领涨 主要受Bright Green Corporation与特斯拉签订机器人采购意向书消息带动[7] - 机器人产业链早盘涨幅居前 半导体设备板块早盘表现突出但午后回调[7] - 炒股软件、稀有金属、稀土、工业金属、黄金珠宝等板块出现明显回调[7] 配置建议 短期配置方向 - 价值方向关注最近两个季度营收增速与毛利率连续提升的行业 包括玻纤及制品Ⅱ、水泥及混凝土、精细化工及新材料、其他金属及材料Ⅱ、稀土磁材、纸包装Ⅱ、运输设备、油气服务Ⅱ、其他酒精饮品、食品与医疗服务[7] - 科技成长方向继续关注AI算力、应用和机器人主线 同时关注供需格局逐步出清的锂电池、军工和港股互联网[7] - 战略性布局低空经济和深海科技方向[7] 中长期配置方向 - 科技成长方向看好AI算力、港股创新药和军工 增加对相对低位的AI应用、港股互联网、低空和深海方向的关注[7] - 供需格局改善方向关注受益于"反内卷"政策的金属、交运、化工、锂电、光伏、生猪养殖等领域[7] - "慢牛"行情下看好非银方向[7] 后市展望 短期视角 - 在股市微观流动性相对充沛的驱动下 A股市场有望维持相对强势[12] - 长线资金不断入市推动大盘走"慢牛"行情 科技产业政策催化提升市场活跃度[12] - 居民存款可能逐步成为股票市场资金的新来源[12] - 市场短期过快上涨后存在兑现压力 但对中国市场"慢牛"看法保持不变[12] 中期视角 - 市场持续走强需要宏观政策和科技产业逻辑进一步配合[13] - 新兴科技产业如AI、机器人正在经历"0>1"的技术商业化关键窗口期[13] - 传统经济部门面临供给过剩问题 但光伏、钢铁行业已迎来"反内卷"政策落地[13] - 需要观察宽信用和经济需求端的政策节奏 若能从供需两端支持实体经济 传统经济相关板块或迎来系统性重估[13] 长期视角 - 基本面是决定股市走势的根本因素[13] - 房价"止跌回稳"、"反内卷"政策效果显现叠加科技产业逻辑兑现业绩将助力A股市场持续走牛[13] - 地产链等周期板块基本面或逐步企稳[13] - AI算力、机器人零部件、创新药等高端制造科技领域已开始兑现业绩 技术进步推动更多领域商业化[13]

根据提供的金融工程日报内容，报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向及各类指标，但**并未涉及任何量化模型或量化因子的构建、测试与评价**。报告内容集中于市场行情数据统计、资金面指标计算（如折溢价、升贴水率）和市场情绪指标（如封板率）的描述，这些属于市场监测指标，而非用于选股或定价的量化模型或因子。 因此，本报告**无**需总结量化模型或量化因子的相关内容。

A股市场表现 - 市场全天低开高走，创业板指上涨1.95%创阶段新高，上证指数和深证成指分别上涨0.37%和1.16%[3] - 市场成交额达24029.16亿元，较上一交易日增加358.68亿元[3] - 全市场2504只个股上涨，2758只个股下跌[3] 风格与行业表现 - 风格表现排序为成长>周期>稳定>金融>消费，其中大盘成长风格领先[3] - 综合金融行业涨幅最高达3.93%，电力设备及新能源和汽车分别上涨2.90%和2.13%[3] - 消费者服务、农林牧渔和商贸零售表现靠后，跌幅分别为-1.07%、-0.98%和-0.95%[3] 资金流向 - 主力资金净流出383.06亿元，其中超大单和大单分别净流出170.53亿元和212.53亿元[4] - 小单资金持续净流入473.14亿元[4] - 南向资金净流入94.41亿港元，沪市和深市港股通分别流入21.56亿和72.85亿港元[5] ETF资金动态 - 华夏上证50ETF成交额17.87亿元，较前日减少2.04亿元[4] - 华泰柏瑞沪深300ETF成交额33.16亿元，减少3.27亿元[4] - 南方中证1000ETF成交额12.30亿元，增加2.30亿元[4] 全球市场表现 - 恒生指数上涨1.78%，恒生科技指数大涨4.22%[5] - 美股三大指数普遍下跌，道琼斯、标普500和纳斯达克分别下跌0.27%、0.13%和0.07%[6] - 欧洲主要股指下跌，德国DAX、英国富时100和法国CAC40分别下跌1.77%、0.88%和1.00%[6]

市场流动性概况 - R007利率由1.4566%上升至1.4651%，增幅0.85个基点；DR007利率由1.4372%升至1.4575%，增幅2.03个基点；两者利差缩小1.18个基点，中美利差减少6.80个基点 [1][9] - 全市场资金净流入29.97亿元，较上周减少649.04亿元；资金供给1101.77亿元（增加155.40亿元），资金需求1071.80亿元（增加804.44亿元） [1][13] - 融资净买入增加378.22亿元，股票分红减少16.72亿元，股票型ETF净申赎减少140.31亿元，股票型与混合型基金成立规模减少65.79亿元 [1][13] - 主要宽基指数融资余额多数创新高，中证1000除外；全板块融资净买入环比上升，融券净卖出普遍减少；日均成交额与换手率同步回落 [16][17] 行业板块表现与资金动向 - 中信一级行业多数上涨，房地产板块领涨（周涨幅6.99%），电子、农林牧渔小幅跟涨；银行（-0.64%）和综合金融（-0.58%）领跌 [2][18] - 电子行业获杠杆资金净加仓168.39亿元，为最高流入；交通运输行业净流出10.31亿元，为最大减持 [21][22] - 陆股通重仓股主力资金整体流出，计算机行业净流入3.77亿元，电力设备及新能源净流出98.79亿元 [23][25] - 电子行业综合拥挤度最高（72.50%），基础化工（71.67%）、计算机（70.83%）紧随其后；电子行业波动率与动量分位数均达96.67% [2][28][29] 风格板块表现与流动性特征 - 成长风格上涨3.56%，周期风格上涨1.87%；成长风格日均成交额占比58.61%，换手率3.45%，均居市场首位 [3][35][37] - 周期风格成交额占比环比增加0.96%，金融风格减少0.72%；陆股通重仓股主力资金减持成长风格179.94亿元，周期风格67.62亿元 [31][34][36] - 金融风格换手率最低（0.74%），稳定风格为1.02%；成长风格近三个月累计涨幅33.56%，周期风格为17.26% [3][35][37] 行业热度与资金配置 - 电力设备及新能源、电子行业杠杆资金占比处于近16周高位；交通运输、银行等21个行业占比处于低位 [26][27] - 电子行业杠杆资金净买入增幅最大，交通运输行业降幅最大；行业间资金流向呈现结构性分化 [26][27] - 拥挤度排名中，传媒行业换手率分位数达100%，轻工制造量价相关性分位数96.67%，银行与非银行金融拥挤度偏低（37.50%和30.83%） [29]

这份研报主要跟踪和分析了各类市场指标和风格表现，并未涉及传统意义上需要构建的量化选股模型或阿尔法因子。报告的核心是对现有风格指数、估值、资金面等指标的跟踪和解读。以下是基于报告内容的总结： 量化模型与构建方式 本报告未涉及需要构建的量化选股模型或阿尔法因子。 模型的回测效果 本报告未涉及量化模型的回测效果。 量化因子与构建方式 本报告未涉及需要构建的量化选股因子。 风格指数与跟踪指标 1. 风格拥挤度 **构建思路：** 衡量不同风格（如成长/红利、小盘/大盘等）的交易热度相对于历史水平和市场整体水平的位置，用于判断风格是否过热或过冷[37][122]。 **具体构建过程：** 1. 分别计算风格指数和万得全A指数近n个交易日（n=63，即一个季度）的日均换手率。 2. 在滚动y年（y=6）的历史窗口内，对这两组换手率时间序列分别进行z-score标准化。 3. 计算风格指数标准化后的换手率与万得全A指数标准化后的换手率之差。 4. 最后计算该差值的滚动历史分位值，即为风格拥挤度分位点[122]。 2. 风格累计超额净值 **构建思路：** 计算各风格指数相对于万得全A指数的累计超额收益，用于观察风格的长期表现[37][123]。 **具体构建过程：** 1. 以2016年1月4日为基准日，计算风格指数和万得全A指数的每日累计净值（当日收盘价 / 基准日收盘价）。 2. 将风格指数的每日累计净值除以万得全A指数同日的累计净值，得到每日的相对净值。 3. 这一系列相对净值连接起来即构成该风格相对于万得全A的累计超额净值曲线[123]。 3. 机构调研活跃度 **构建思路：** 衡量不同板块或行业受到机构关注度的历史分位水平，分为长期和短期口径[104][124]。 **具体构建过程：** 1. 计算板块（或指数、行业）近n个交易日的“日均机构调研次数”。 * 长期口径：n取126（近半年）[124] * 短期口径：n取63（近一季度）[124] 2. 在滚动历史窗口（长期口径为6年，短期口径为3年）内，对该“日均机构调研次数”序列以及万得全A的对应序列分别进行z-score标准化。 3. 计算板块标准化后的数值与万得全A标准化后的数值之差，得到“机构调研活跃度”。 4. 最后计算该“机构调研活跃度”在滚动历史窗口内的历史分位数[124]。 4. 股债风险溢价（ERP） **构建思路：** 衡量股票市场相对于债券市场的估值吸引力，是常见的股债性价比指标[72]。 **具体构建过程：** $$ erp = \frac{1}{指数 PE_{TTM}} - 10年期中债国债到期收益率 $$ 其中，$PE_{TTM}$ 为指数滚动市盈率[72]。 指标跟踪结果 风格表现 (截至2025年9月12日) | 风格对比 | 近一周收益(%) | 近一月收益(%) | 年初至今收益(%) | | :----------------- | :------------ | :------------ | :------------- | | 成长-红利 | 1.9 | 13.9 | 22.9 | | 小盘-大盘 | 1.6 | -0.3 | 9.1 | | 微盘股-基金重仓 | 0.1 | -6.4 | 35.1 | | 动量-反转 | -1.3 | -2.0 | 24.4 | *数据来源：图表6[27]* 风格拥挤度历史分位 (截至2025年9月12日) | 风格 | 当前分位 | | :--------- | :------- | | 成长 | 14% | | 红利 | 32% | | 小盘 | 32% | | 大盘 | 76% | | 微盘股 | 15% | | 基金重仓 | 88% | *数据来源：图表11[37]* 估值水平 (PE_TTM历史分位) | 指数 | 当前分位 | 状态 | | :--------- | :------- | :--- | | 万得全A | 91% | 极高 | | 沪深300 | 80% | 极高 | | 中证500 | 73% | 较高 | | 创业板指 | 39% | 较低 | *数据来源：图表26,27,28,29,30[62][68][70]* 股债性价比 (ERP历史分位) | 指数 | 当前分位 | 状态 | | :--------- | :------- | :--- | | 万得全A | 47% | 均衡 | | 沪深300 | 48% | 均衡 | | 中证500 | 66% | 较高 | | 创业板指 | 86% | 极高 | *数据来源：图表31,32,33,34,35[72][78][80]* 机构调研活跃度历史分位 (长期口径) **前列行业:** 有色金属(97%)、房地产(94%)、石油石化(93%)[104] **后列行业:** 银行(9%)、机械(18%)、医药(23%)[104] *数据来源：图表47[105]*

市场趋势与择时信号 - 市场处于上行趋势格局，Wind全A指数短期均线（20日）位于6087点，长期均线（120日）位于5378点，均线距离为13.19%，显著高于3%的阈值 [1][2][3][4][7] - 赚钱效应为1.9%，处于正值区间，中期增量资金有望持续入场，建议在赚钱效应转负前耐心持有 [1][2][4][7] - 下周进入美联储议息窗口期，市场可能出现利好兑现后的反复震荡，波动率预计明显上升，配置建议均衡化 [1][2][4][7] 行业配置方向 - 中期推荐困境反转型板块，重点关注港股创新药，其上行趋势延续 [2][4][7] - 政策驱动板块中，化工和科创新能源有望保持上行 [2][4][7] - TWO BETA模型推荐科技板块，细分领域关注算力和电池 [2][4][7] - 短期信号显示军工板块若出现明显缩量，可视为较好买点 [2][4][7] 指数表现与估值水平 - 上周Wind全A指数上涨2.12%，中证2000上涨2.16%，中证500上涨3.38%，沪深300上涨1.38%，上证50上涨0.89% [3] - 行业表现方面，电子行业上涨5.98%，房地产资金流入明显，银行下跌0.64% [3] - Wind全A整体PE位于历史85分位点（当前值22.27），PB位于50分位点（当前值1.97），估值处于中等水平 [4][6] - 绝对收益产品建议仓位为80% [2][4] 策略表现数据 - 戴维斯双击策略本月绝对收益1.68%，本年累计绝对收益48.70%，超额中证500指数24.84% [1][8][11] - 净利润断层策略本周超额收益1.34%，本年累计绝对收益53.50%，超额基准28.67% [1][7][11][13] - 戴维斯双击策略自2010年至今年化收益29.43%，年化超额基准26.44% [11] - 净利润断层策略自2010年至今年化收益29.43%，年化超额基准26.44% [13]

核心观点 - 中银多策略行业配置系统当前重点配置有色金属(15.3%)、非银行金融(12.9%)、综合(7.3%)等行业，采用七种量化策略复合配置，通过负向波动率平价模型动态分配策略权重[1][55][56] - 行业轮动复合策略年初至今累计收益20.2%，超越中信一级行业等权基准2.3个百分点，其中S2隐含情绪动量策略超额收益达8.9%表现最佳，S6财报因子失效反转策略表现最差(-5.8%)[3][61] - 本周市场表现分化显著，电力设备及新能源板块上涨2.4%领涨，国防军工板块大跌11.9%领跌，30个行业平均周收益率为-3.0%[3][10][11] - 估值预警系统显示商贸零售、传媒、计算机和国防军工四个行业PB估值处于过去6年95%分位点以上，触发高估值预警[15][16] 近期行业表现回顾 - 本周收益率前三行业：电力设备及新能源(2.4%)、食品饮料(0.8%)、医药(0.5%)；表现最差行业：国防军工(-11.9%)、计算机(-9.8%)、电子(-9.7%)[3][10] - 近一月平均收益率3.1%，年初至今平均收益率17.9%[3][10] - 年初至今收益率前三行业：通信(55.7%)、有色金属(49.3%)、传媒(30.0%)；表现最差行业：煤炭(-4.6%)[11] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年PB数据(剔除前10%极值)计算分位数，超过95%分位点触发高估值预警[14][16] - 当前高估值预警行业：商贸零售(100.0%)、传媒(100.0%)、计算机(100.0%)、国防军工(95.9%)[16] - 估值较低行业：食品饮料(9.5%)、交通运输(23.6%)、建筑(21.7%)[16] 单策略表现与配置 S1高景气行业轮动策略(周度) - 当前推荐前三行业：有色金属、非银行金融、农林牧渔[18] - 年初至今超额收益5.1%，近一周收益-2.1%[3][60] - 基于盈利预期原值、斜率和曲率三个维度构建多因子模型[17] S2隐含情绪动量策略(周度) - 当前推荐前三行业：通信、有色金属、电子[22] - 年初至今超额收益8.9%，近一周收益-6.9%[3][60] - 通过剥离"预期内情绪"获取"未证伪情绪"构建动量因子[20][21] S3宏观风格轮动策略(月度) - 当前推荐前六行业：综合金融、计算机、通信、国防军工、电子、传媒[25] - 年初至今超额收益-3.7%，近一周收益-8.8%[3][60] - 基于经济增长、通货膨胀等宏观指标预测四种风格多空情况[23][24] S4中长期困境反转策略(月度) - 当前推荐行业：综合、钢铁、基础化工、医药、农林牧渔、电力设备及新能源[28] - 年初至今超额收益7.5%，近一周收益-3.6%[3][60] - 结合2-3年反转、1年动量和低换手率三个因子构建[28] S5资金流策略(月度) - 当前推荐行业：煤炭、综合金融、综合、纺织服装、交通运输[32] - 年初至今超额收益-3.8%，近一周收益-2.6%[3][60] - 基于机构单净买入和尾盘资金流向两个维度构建[31][32] S6财报因子失效反转策略(月度) - 当前推荐行业：非银行金融、国防军工、汽车、煤炭、有色金属[38] - 年初至今超额收益-5.8%，近一周收益-4.6%[3][60] - 利用长期有效因子阶段性失效后的均值回复特性构建[36][37] S7多因子打分策略(季度) - 当前推荐行业：电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行[42] - 年初至今超额收益6.4%，近一周收益-2.8%[3][60] - 从动量、流动性、估值和质量四个维度优选因子[40][41] 策略复合与配置 - 采用负向波动率平价模型分配策略权重，当前权重最高为S1(21.4%)，最低为S2(6.0%)[3][56] - 复合策略行业配置前五：有色金属(15.3%)、非银行金融(12.9%)、综合(7.3%)、农林牧渔(7.1%)、电子(6.8%)[57] - 本周调仓动向：加仓上游周期和医药板块，减仓TMT、消费和中游周期板块[3] - 复合策略近一周收益-4.1%，超额基准-1.1个百分点[3][60] 历史业绩表现 - 2014年以来复合策略累计超额收益显著，各单策略中S2和S4表现持续领先[61][65] - 2020年以来复合策略在波动市场中保持稳定超额收益[66][68] - 策略换仓频率结合周度、月度和季度调仓，采用分层资金分配机制[45][46][48]

人工智能+行动政策推动 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》推动人工智能与各行业广泛深度融合 [1] - 金融行业是拥抱人工智能最为积极的领域之一 [1] - 中国平安明确表示将"All in AI"并推行智能化营销、服务、运营、管理、经营战略 [1] 人工智能技术发展三阶段 - 人工智能发展经历小模型阶段解决单一问题 大模型阶段具备跨领域泛化能力 "强思考"阶段能举一反三 [2] - 人工智能技术加速迭代 几乎每天都有新突破 [2] - AI将极大改变金融、医疗、养老等行业 可能用机器人取代医生助手 [2] 平安AI应用成效 - 搭建通用模型、垂域模型、应用模型三层大模型体系 [2] - 单个车险保单成本每年以10%速度下降 车险保费规模持续增长 [3] - AI辅助诊疗系统覆盖超2000种疾病 导诊准确度超99% 辅助诊断准确率超95% [3] 大模型应用挑战 - 大模型在金融医疗等严肃场景存在AI幻觉挑战 [3] - 需要依赖专业数据和案例训练减少错误 [3] - 已布局大小模型矩阵实现灵活按需组合应用 [3] AI理财应用现状 - AI无法直接作为个人理财顾问 但可开发工具帮助理财顾问提高效率 [4] - AI在研究分析、信息检索、研报解读方面发挥重要作用 [4] - 个人投资者依靠AI直接选择股票和资产组合并不保险 [4] 机构投资者AI应用 - 机构投资者能通过AI释放更多潜能 [5] - 平安理财自主开发的新一代投资组合管理平台支持数千只理财产品运作 [5] - 数字员工"Copilot"助手实现领域知识迁移和全天候自动化运营作业 [5] 科技叙事条件 - 传统金融企业的科技叙事注重科技为业务带来的实际增量 [6] - 产生增量价值需要数字化基础、产业规模大、利润水平高三个条件 [6] - 金融业具备规模庞大、数字化基础扎实、利润水平高等特点 [6] 中国市场优势 - 中国市场在数据、人才、政策环境、创新包容度等方面形成优势 [6] - 国内大模型训练数据中超过一半甚至七成来自中文语料 [6] - 集中力量办大事的制度优势助力传统行业科技叙事机会增多 [6]