报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025年二季度基金持仓有板块、行业和规模等多方面变化 ，如减持主板、制造消费，增持科创板、创业板、TMT周期等 ，且公募基金规模、份额收缩 [7][30][60] - 各规模基金调仓方向较一致 ，但在不同行业的增减持幅度有差异 [70][75] 根据相关目录分别总结 仓位小幅提升，集中度再度回落 - 板块配置方面 ，二季度基金减持主板 ，增持科创板、创业板 ，主板重仓配置比例降至72.52% ，创业板升至15.20% ，港股持仓占比继续提升 [7][11] - 从基金类型看 ，四类基金股票持仓占比小幅上升 ，股票的基金资产总值占比升至84.24% ，债券和现金比例下降 [11][14] - 基金持仓集中度下降 ，前50大持股集中度为38.2% ，重仓个股赚钱效应有分化 ，前50大标的跑赢普通股票型基金指数 [17][18] - 龙头公司配置继续下降 ，一线/二三线龙头公司持仓占比降至27.06%、13.24% ，二季度主要增配通信、农林牧渔行业龙头 ，减配电子、食品饮料、家电等行业龙头 [20][21] 公募基金规模、份额收缩 - 公募基金整体管理规模、份额收缩 ，各规模基金管理规模变化有分化 [60][64] - 大小公募基金调仓方向较为一致 ，各规模基金在不同行业的增减持方向大体相同 ，但小规模基金从消费向TMT切换 ，大规模产品单独增仓制造、原材料 [70][75] 制造消费减持、TMT周期增持 各板块配置比例变化 - 上游板块 ，石油石化配置比例稳定在0.52% ，煤炭回落0.1个百分点至0.36% ，有色金属上升0.12个百分点至4.68% ，钢铁下降0.26个百分点至0.37% [85][90] - 中游制造 ，电力设备及新能源配置比例回落0.99个百分点至8.78% ，国防军工上升0.89个百分点至3.64% [118] - 中游加工 ，机械配置比例回落0.99个百分点至5.55% ，建材维持在0.47% ，交通运输上升0.31个百分点至1.97% ，轻工制造回落0.01个百分点至0.86% [123][127] - 下游消费 ，家电配置比例回落0.84个百分点至4.05% ，食品饮料回落2.13个百分点至6.62% ，汽车回落1.35个百分点至5.4% ，医药上升0.44个百分点至11.06% [157][161] - 地产 + 金融 ，银行配置比例上升1.13个百分点至4.88% ，房地产回落0.18个百分点至0.68% ，非银行金融上升0.76个百分点至1.83% ，综合金融上升0.02个百分点至0.02% [164][169] - TMT板块 ，电子配置比例回落0.01个百分点至18.81% ，计算机回落0.49个百分点至2.54% ，通信上升2.61个百分点至5.27% ，传媒上升0.57个百分点至1.94% [193][196] 各板块个股配置情况 - 金属板块 ，如紫金矿业持股比例变动 -1.6% ，山东黄金变动12.7%等 ，持仓集中度有变化 [79] - 电新板块 ，宁德时代持股比例变动 -5.8% ，明阳智能变动53.7%等 ，持仓集中度有变化 [95] - 国防军工板块 ，中航沈飞持股比例变动140.8% ，振华科技变动 -47.1%等 ，持仓集中度有变化 [104] - 机械设备板块 ，九号公司 - WD - 21持股比例变动7% ，徐工机械变动 -48.0%等 ，持仓集中度有变化 [111] - 食品饮料板块 ，贵州茅台持股比例变动 -14.9% ，东鹏饮料变动22.1%等 ，持仓集中度有变化 [130] - 家电制造板块 ，美的集团持股比例变动 -8.7% ，海信视像变动23.3%等 ，持仓集中度有变化 [137] - 医疗保健板块 ，恒瑞医药持股比例变动 -4.7% ，百利天恒变动14.8%等 ，持仓集中度有变化 [143] - 汽车板块 ，比亚迪持股比例变动 -67.1% ，江淮汽车变动101.6%等 ，持仓集中度有变化 [150] - 电子板块 ，立讯精密持股比例变动 -21.9% ，沪电股份变动244.7%等 ，持仓集中度有变化 [173] - 计算机板块 ，华大九天持股比例变动 -0.9% ，工业富联变动159.4%等 ，持仓集中度有变化 [179] - 通信板块 ，新易盛持股比例变动136.0% ，中际旭创变动529.7%等 ，持仓集中度有变化 [186] - 港股板块 ，腾讯控股持股比例变动 -14.8% ，泡泡玛特变动5.7%等 ，持仓集中度有变化 [199]

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. **主动权益基金筛选模型** - 模型构建思路：通过持仓比例和规模变化筛选主动权益基金[5][28] - 具体构建过程： 1. 筛选普通股票型、偏股混合型、平衡混合型和灵活配置型基金 2. 计算四个季度平均持股比例>60%的基金 3. 按规模变动和行业集中度（前10大重仓股占比）进一步筛选[7][31] - 模型评价：有效捕捉头部效应，但需注意规模波动对集中度的影响[32] 2. **固收+基金分类模型** - 模型构建思路：基于权益仓位弹性分组[49][50] - 具体构建过程： 1. 定义权益仓位 = 股票仓位 + 50%×可转债仓位 2. 按均值划分三组： - 低弹性（≤10%） - 中弹性（10%~25%） - 高弹性（>25%）[49] - 模型评价：能清晰反映不同风险偏好，但需动态调整阈值[50] 3. **FOF重仓基金优选模型** - 模型构建思路：结合市值和频次双重指标[126][129] - 具体构建过程： 1. 剔除同一管理人子基金 2. 按被重仓市值（亿元）和次数排名 3. 分主动权益、被动权益、固收+、固收四类独立排序[126] - 模型评价：避免单一指标偏差，但需考虑规模与业绩的平衡[129] --- 量化因子与构建方式 1. **权益仓位因子** - 构建思路：衡量基金风险暴露水平[37][38] - 具体构建： $$权益仓位 = \frac{股票市值 + 0.5 \times 可转债市值}{基金净值}$$ 计算过去4季度均值[49] - 因子评价：对固收+产品风险分层效果显著[50] 2. **行业超配因子** - 构建思路：捕捉基金行业配置偏好[76][77] - 具体构建： $$超配比例 = 基金行业持仓占比 - 基准指数行业权重$$ 对比中证全指行业分布[77] - 因子评价：需结合行业景气度动态分析[76] 3. **债券杠杆因子** - 构建思路：反映固收基金杠杆策略[96][97] - 具体构建： $$债券仓位 = \frac{债券市值}{基金净值}$$ 分位数统计25%/50%/75%分位点[97] - 因子评价：对利率敏感性分析有参考价值[96] --- 模型回测效果 1. **主动权益基金模型** - 头部10家公司规模占比44.0%[32] - 前10大重仓股集中度38.08%[31] 2. **固收+分类模型** - 高弹性组季度收益均值1.67%（中弹性1.21%，低弹性1.17%）[65] - 中弹性组规模占比49.1%[50] 3. **FOF优选模型** - 最优FOF季度收益7.63%（偏债混合型）[132] - 被重仓次数最高基金：大成高鑫C（36次）[129] --- 因子回测效果 1. **权益仓位因子** - 高弹性组收益波动率4.0%（95分位）vs 低弹性组2.1%[65] 2. **行业超配因子** - 银行板块超配6.3%，电子板块低配10.7%[77] 3. **债券杠杆因子** - 中长期纯债基金平均仓位115.0%（短期纯债110.4%）[97] 注：所有测试结果均基于2025年二季度数据[5][65][97]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告回顾主动偏股基金2025年二季度业绩表现、规模变化、新发市场情况及二季度末投资组合 为公募基金投资者提供市场观察与分析 [1] 根据相关目录分别进行总结 主动偏股基金市场回顾 - 业绩概况：二季度北交所领涨 大盘价值风格占优 港股分化 恒生指数优但恒生科技回调 综合金融和国防军工领先 主动偏股基金平均收益2.9% 70%为正收益 多数回报在0%至5% 重仓创新药、算力和北交所的基金表现突出 [4][9] - 规模变化：二季度末偏股基金规模降1% 源于份额赎回 规模增幅大的基金重仓军工、创新药等 头部基金规模缩水 [4][19] - 新发市场：2025Q2新发基金市场回暖 数量和规模显著提升 二季度成立72只 规模374.19亿 三季度以来成立14只 规模55.36亿 [4][29] 持仓分析 - 仓位分析：二季度末普通股票、偏股混合、灵活配置型、平衡混合型基金股票仓位分别为90.10%、88.49%、85.77%、65.99% 较上季末升0.75、0.33、0.87、3.21个百分点 [4][38] - AH市场选择：可投资港股的主动偏股基金二季度加仓港股 占比增1.6个百分点 港股仓位连升6季度 [4][38] - 市值风格：主板占比降 科创板和创业板占比升 500亿以下中小盘股占比增0.76个百分点 [4][38] - 行业分布：主动偏股基金加仓TMT、金融地产 减持消费、中游制造 重仓市值增加最多为通信、银行和国防军工 减少最多为食品饮料、汽车、电力设备及新能源 [4][38] - 持仓个股：2025年二季度末腾讯控股为第一大重仓股 其次是宁德时代和贵州茅台 腾讯控股减持多 中际旭创、新易盛增持多 [4][38]

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. **模型名称**：基金抱团度模型 **模型构建思路**：通过重仓股抱团度及其持仓占比来衡量基金的抱团程度，反映机构投资者的趋同性[25] **模型具体构建过程**： - 股票抱团度计算：统计每只股票被重仓的基金数量，计算其百分位排名 $$stock\_score_{i,t} = rank_{pt}(num_{i,t})$$ 其中，$num_{i,t}$为第$t$期重仓第$i$只股票的基金数量，$rank_{pt}$为百分位排名[25][26] - 基金抱团度计算：对基金重仓股的抱团度得分按持仓市值加权求和 $$fund\_score_{j,t}=\sum_{k=1}^{10}stock\_cap_{k,t} \times stock\_score_{k,t}$$ 其中$stock\_cap_{k,t}$为第$k$只股票市值占基金股票市值的比例[27] 2. **因子名称**：板块配置因子 **因子构建思路**：通过分析主动权益基金在8大板块的配置比例变化，捕捉资金流向趋势[8][11] **因子具体构建过程**： - 板块划分：消费、周期、TMT等8大板块（含港股），细分至中信一级行业[11] - 计算当期配置比例与历史均值的偏离值： 超配比例 = 当期配置比例 - 近5年历史均值[12] 例如2025Q2港股超配9.67%，TMT超配4.65%[12] 3. **因子名称**：行业配置因子 **因子构建思路**：基于中信一级行业的基金持仓变动，识别行业轮动信号[14][16] **因子具体构建过程**： - 计算行业持仓占比变化：当期配置比例 - 上期配置比例（如通信行业2025Q2环比+1.85pct）[16] - 计算行业超欠配值：当期配置比例 - 近8个季度均值（如电子行业超配2.03%）[16][17] 模型与因子的回测效果 1. **基金抱团度模型**： - 2025Q2抱团度处于历史中枢水平，较上季度下降[27] - 抱团基金筛选结果：前20只基金港股配置中位数15.9%（如易方达蓝筹精选港股占比43.5%）[30] 2. **板块配置因子**： - 2025Q2超配板块：港股(+9.67pct)、TMT(+4.65pct)、金融(+1.69pct)[12] - 低配板块：消费(-6.73pct)、周期(-3.18pct)[12] 3. **行业配置因子**： - 超配行业：港股(+7.22pct)、电子(+2.03pct)、银行(+1.32pct)[17] - 低配行业：食品饮料(-3.09pct)、电力设备及新能源(-1.96pct)[17] 关键数据补充 - 仓位指标：2025Q2主动权益基金仓位中位数90.63%，处于历史高位[7] - 个股因子：宁德时代为第一大重仓股（持仓占比2.9%），腾讯控股为港股第一重仓（占比3.7%）[20][22][23] 注：所有计算公式与数据均来自原文标注的文档ID，未包含风险提示等非核心内容。

公募基金规模 - 二季度末公募基金管理规模达34万亿元，非货币基金管理规模20万亿元，均创历史新高 [1][2] - 公募基金规模环比增长7.04%至34.05万亿元，同比2024年二季度增长10.76% [2] - 非货基金规模环比增长6.85%至20.11万亿元 [2] - 货币市场型基金规模13.93万亿元，债券型基金10.77万亿元，环比分别增长7.32%和8.74% [2] 各类基金表现 - 股票型基金规模4.74万亿元，环比增长6.06% [3] - 混合型基金规模3.32万亿元，环比微增0.02% [3] - 商品基金规模环比大增47.79%至0.27亿元，FOF基金增长10.28%至0.17万亿元 [3] - QDII基金规模0.68万亿元，环比增长6.97% [3] - ETF规模创新高达4.31万亿元，非货币ETF达4.14万亿元 [3] 行业配置变化 - 大金融和科技板块配置分别增加1.82%和1.71%，消费板块减仓3.9% [5] - 电子、医药、电力设备及新能源为配置权重前三行业，占比分别为18.88%、11.11%、8.8% [5] - 通信、银行、非银行金融为主动加仓前三行业，分别加仓2.37%、0.76%、0.73% [5] - 食品饮料、汽车、机械行业主动减仓最多，分别减仓1.52%、1.1%、0.84% [5] 重仓股变动 - 公募前十大重仓股为腾讯控股、宁德时代、贵州茅台、美的集团、紫金矿业、小米集团、立讯精密、阿里巴巴、新易盛、中芯国际 [6] - 公募持有腾讯控股总市值592亿元，宁德时代521亿元 [6] - 小米集团、新易盛新进前十大重仓股，比亚迪、五粮液退出 [7] 基民申赎行为 - 货币基金净申购8876.70亿份，债券基金净申购4592.47亿份 [9] - 商品类基金净申购208.35亿份，申购比例达40.49% [9] - QDII净申购比例1.48% [9] - 权益类基金净赎回1402.68亿份，FOF净赎回55.31亿份 [10][11]

基金仓位监控 - 普通股票型基金仓位中位数为91.27%，偏股混合型基金仓位中位数为90.08%，较上一季度略有提升，自2020年以来持续围绕90%震荡 [1][8] - 普通股票型基金仓位处于历史88.71%分位点，偏股混合型基金仓位处于历史93.55%分位点 [1][8] - 普通股票型和偏股混合型基金港股仓位均值分别为12.91%和16.85%，较上一季度分别提升0.84%和1.57%，均处于历史最高分位点 [1][9] - 配置港股的基金数量占比为58.35%，其中普通股票型233只，偏股混合型1601只 [1][9] 基金持股集中度监控 - 基金重仓股占权益配置比重为52.23%，较上一期53.21%略有下降 [2][13] - 基金经理总体持股数量为2436只，较上一季度增加，显示持仓差异化提升 [2][13] 板块配置监控 - 主板配置权重为52.44%，创业板15.3%，科创板12.31%，港股19.94%，其中创业板权重较上季度提升1.78%，主板下降2.64% [3][23] - 科技板块配置权重最高达37.42%，大周期板块次之为23.92% [26] - 大金融和科技板块分别加仓1.82%和1.71%，消费板块减仓3.9%，医药和大周期板块权重变化不大 [3][26] 行业配置监控 - 配置权重最高的三个行业为电子（18.88%）、医药（11.11%）、电力设备及新能源（8.8%） [4][28] - 主动加仓最多的行业为通信（+2.37%）、银行（+0.76%）、非银行金融（+0.73%），减仓最多的为食品饮料（-1.52%）、汽车（-1.1%）、机械（-0.84%） [4][30] - 电子、通信、机械等行业配置权重处于历史高位，房地产、建材行业处于历史低位 [29] 个股配置监控 - 绝对市值配置最高的三只股票为腾讯控股（580亿元）、宁德时代（512亿元）、贵州茅台（286亿元） [5][34] - 配置市值比最高的三只股票为诺诚健华-U（32.6%）、百济神州-U（27.39%）、潍柴重机（24.96%） [34] - 主动加仓最多的个股为中际旭创（+130亿元）、新易盛（+77亿元）、沪电股份（+76亿元），减仓最多的为比亚迪（-137亿元）、腾讯控股（-117亿元）、阿里巴巴-W（-89亿元） [37] 绩优基金与百亿基金行业配置 - 绩优基金配置最高的三个行业为医药（64.79%）、国防军工（9.06%）、通信（8.41%） [6][38] - 百亿规模基金配置最高的三个行业为电子（23.01%）、食品饮料（16.73%）、医药（16.05%） [6][38] - 绩优基金主动增仓国防军工1.83%，减仓医药1.67%；百亿基金增仓交通运输1.19%，减仓食品饮料1.33% [39][40]

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. **模型名称**：行业形态择时策略 - **模型构建思路**：基于行业指数成分股的多空形态信号构建剪刀差指标，通过统计看多/看空成分股数量比率生成择时信号[14] - **模型具体构建过程**： 1. 每日统计行业指数成分股中触发看多形态和看空形态的股票数量 2. 计算多空剪刀差比率：若当日无信号，则数量记为0；若多空数量均为0，则剪刀差为0 3. 根据剪刀差方向（正向/负向）生成行业择时信号[14] - **模型评价**：历史回测显示，该模型在所有中信一级行业中均跑赢基准指数，胜率表现优秀[14] 2. **模型名称**：券商金股形态增强策略 - **模型构建思路**：结合券商月度金股推荐与形态学信号，筛选基本面与技术面共振的标的[25][26] - **模型具体构建过程**： 1. 监控券商金股中出现特殊形态信号（如捉腰带线、倒锤头等）的股票 2. 在信号触发后第二个交易日买入，持有至当月月底[25] - **模型评价**：形态学信号可显著提升金股组合收益并降低回撤[25] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：隐含波动率因子 - **因子构建思路**：采用Heston模型计算近月平值期权隐含波动率，反映市场恐慌情绪[7][9] - **因子具体构建过程**： $$ \text{IV} = \sqrt{\frac{2\pi}{T}} \cdot \frac{C}{S} $$ 其中： - \( IV \) 为隐含波动率 - \( T \) 为期权剩余期限 - \( C \) 为期权价格 - \( S \) 为标的资产价格[7] 2. **因子名称**：特殊K线形态因子 - **因子构建思路**：识别六类技术形态（如金针探底、满江红等）作为多空信号[21][22] - **因子具体构建过程**： 1. **金针探底**：要求K线下影线长度超过80%，振幅>5%，且出现在20日低位[21] 2. **满江红**：连续阳线组合，需满足成交量递增条件[21] --- 模型的回测效果 1. **行业形态择时策略**： - 年化收益：15.01%~33.44%（不同行业） - 最大回撤：13.18%~53.53%[15][16] 2. **券商金股形态增强策略**： - 胜率：70%（特殊信号股票）[25] 因子的回测效果 1. **隐含波动率因子**： - 上证50波动率：13.5%（周环比-0.91%）[9] - 中证1000波动率：16.79%（周环比-1.3%）[9] 2. **特殊K线形态因子**： - 金针探底未来5日胜率：73.85%[11] - 满江红组合平均持有收益：19.49%（商贸零售行业）[15] --- 注：以上内容严格基于研报中明确提及的模型、因子及数据[7][9][11][14][15][16][21][22][25][26]，未包含风险提示等非核心信息。

历史行情复盘 - 2014年下半年和2020年4-7月A股上涨主要由流动性和政策宽松驱动，呈现经济弱但指数强的特征 [2] - 两段行情共性包括：宏观流动性宽松（降准降息）、股市资金流入（融资/外资/新发基金）、政策积极且估值低位 [2] - 风格差异：2014年大盘价值占优，2020年成长占优且大小盘均衡 [2] 当前市场对比 - 经济与盈利处于弱修复周期：出口承压但消费/基建/制造业投资较强，房地产投资偏弱，全A中报盈利增速环比提升 [3] - 流动性环境宽松：海外掣肘较小，央行可能加大投放，外资/融资/新基金或持续流入A股 [3] - 短期风格均衡：4月以来价值略优于成长，类似2014年，但后续成长可能相对占优 [3] 行业配置建议 - 中报盈利增速占优行业：传媒、建材、农林牧渔、计算机、家电 [1] - 高性价比板块：成长中的传媒/汽车/医药/电力设备及新能源，蓝筹中的农林牧渔/非银金融/食品饮料/家电 [1] - 短期均衡配置方向： - 政策与产业趋势向上的科技成长（AI应用/游戏/数字货币/消费电子/半导体/算力/军工/机器人/创新药） [1] - 估值与盈利匹配的周期消费（有色金属/电新/大金融/食品/商贸零售/养殖） [1] 月度风格展望 - 7月风格均衡：经济弱修复+流动性宽松下科技成长/大金融/周期均有机会 [4] - 8月成长占优：流动性宽松+科技产业趋势向上支撑成长风格，但7月价值或因反内卷政策短暂走强 [4]

2025Q2转债业绩前瞻 核心观点 - 2025Q2业绩向好的转债集中在通信、电子、军工、汽零、交运设备、工控设备、能源设备、电力设备等高端制造行业，以及涨价利好的有色和基础化工行业 [1] - 业绩增长主要受益于AI算力投资、国产替代加速、高端制造需求高增及有色金属/化工品涨价 [1][2][3] - 可通过工业企业利润数据、A股业绩预告及分析师预测上修线索挖掘标的 [1][4] 行业利润增长驱动因素 上游资源品 - 有色金属矿采选业利润同比增长41.7%，主因金、铜、锌、银等价格上涨及产销量回升 [2] 工业制造 - 铁路/船舶/航空航天设备制造业利润同比增长56%，受益于全球航运景气度回升（LNG船、集装箱船订单）、大飞机产业链放量及一带一路基建输出 [2] - 计算机/通信/电子设备制造业、电气机械/器材制造业、通用设备制造业保持双位数增长，驱动因素包括AI硬件、智能终端、电网设备、工控设备需求 [2] 消费制造 - 农副食品加工业利润增速达38.2%，因预制菜、健康食品等高附加值产品需求旺盛 [2] A股业绩高增行业分布 - 272家公司2025Q2扣非净利润同环比增速超30%，集中在以下行业： - **基础化工**：磷化工、农药化肥、制冷剂涨价 [3] - **电力设备及新能源**：海外光伏储能订单、国内特高压/智能电网建设、新能源车/军工订单 [3] - **机械**：工业母机、半导体设备、能源设备、造船业、轨道交通设备需求 [3] - **电子**：AI算力投资、半导体设备国产替代、消费电子出货增长 [3] - **汽车**：新能源车销量高增、商用车及零部件出海加速 [3] 分析师预测上修线索 - 13只转债标的过去三个月2025年平均预测净利润被上修超5%（预测机构家数>3） [4]

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. **模型名称**：银河沪深300指数增强策略 - **模型构建思路**：在跟踪沪深300指数的基础上，通过多因子选股、指数复制和事件驱动等方式进行收益增强，同时严格控制风险[60] - **模型具体构建过程**： 1. **多因子选股**：结合价值、成长、质量等因子构建选股模型，筛选具有超额潜力的个股 2. **指数复制**：采用优化复制法控制跟踪误差，确保组合与基准指数风格一致 3. **事件驱动**：捕捉如成分股调整、财报披露等事件带来的短期机会 4. **风险控制**：设定日均跟踪偏离度≤0.5%，年跟踪误差≤7.75%[39] - **模型评价**：策略兼顾超额收益与风险控制，历史表现稳定 2. **因子名称**：行业偏离因子 - **因子构建思路**：通过超配/低配特定行业获取超额收益，同时限制偏离幅度以控制风险[50] - **因子具体构建过程**： 1. 计算基金持仓与沪深300指数的行业权重差异 2. 设定单行业偏离阈值≤1.5%（电子、医药等部分行业放宽至2%） 3. 动态调整超配行业（如电子+1.66%、计算机+1.42%）和低配行业（如医药-1.86%）[52] - **因子评价**：在严格约束下有效贡献超额收益 模型的回测效果 1. **银河沪深300指数增强模型** - **年化超额收益**：6.49%（成立以来）[41] - **分年度超额收益**：2020年13.24%、2021年11.06%、2022年4.17%、2023年2.83%、2024年4.49%、2025年3.27%[43] - **年跟踪误差**：均值2.68%（2020年以来），最大3.38%[44] - **信息比率(IR)**：2025年3.98（同类排名前5）[46] - **最大回撤**：各年度均优于基准（如2024年-10.89% vs 沪深300 -14.41%）[44] 因子的回测效果 1. **行业偏离因子** - **电子行业超配**：2024年贡献超额收益1.66%[52] - **医药行业低配**：2024年规避风险收益1.86%[52] - **组合行业偏离度**：90%行业控制在±1.5%以内[50] 注：报告中未披露其他因子的具体构建公式或独立测试结果，主要超额收益归因于多因子模型的综合应用[60]