量化模型与构建方式 **本报告为市场跟踪周报，未涉及具体的量化模型或量化因子的构建思路、过程及评价。** 模型的回测效果 **本报告未涉及具体量化模型的回测效果指标。** 量化因子与构建方式 **本报告未涉及具体量化因子的构建思路、过程及评价。** 因子的回测效果 **本报告未涉及具体量化因子的回测效果指标。** 市场表现与数据跟踪 1. **各类量化策略收益表现**：报告跟踪了样本量化私募在主要指数增强及市场中性策略上的近期收益与超额收益[1] * 300增强策略：周/月/年初以来平均收益分别为+0.3%/-0.6%/+24.6%，平均超额分别为+0.4%/+0.3%/+6.2%[1] * 500增强策略：周/月/年初以来平均收益分别为+0.3%/-1.3%/+36.5%，平均超额分别为-0.7%/-0.4%/+12.7%[1] * A500增强策略：周/月/年初以来平均收益分别为+0.1%/-0.8%/+29.7%，平均超额分别为-0.2%/-0.2%/+7.2%[1] * 1000增强策略：周/月/年初以来平均收益分别为-0.3%/-2.1%/+39.6%，平均超额分别为-0.7%/-0.3%/+16.6%[1] * 空气指增策略：周/月/年初以来平均收益分别为-0.9%/-2.4%/+35.6%[1] * 市场中性策略：周/月/年初以来平均收益分别为-0.4%/-0.9%/+10.1%[1] 2. **风格指数相对收益**：报告展示了不同风格指数相对于中证500指数的超额收益[2] * 沪深300相对中证500：周/月/年初以来超额收益分别为-0.2%/-1.3%/-7.9%[2] * 中证1000相对中证500：周/月/年初以来超额收益分别为-0.6%/-1.7%/-2.7%[2] * 中证2000相对中证500：周/月/年初以来超额收益分别为+0.3%/-0.1%/+6.4%[2] * 微盘股相对中证500：周/月/年初以来超额收益分别为+3%/-4.4%/+42.5%[2] 3. **市场交投活跃度**：报告统计了主要宽基指数及微盘股的日均成交额及其环比变化[3] * 沪深300：周/月/年初以来日均成交额分别为4042/4187/3998亿元，环比-12.4%/-48.8%/+0.6%[3] * 中证500：周/月/年初以来日均成交额分别为2913/2855/2802亿元，环比-9.4%/-48%/+0.8%[3] * 中证1000：周/月/年初以来日均成交额分别为3624/3692/3579亿元，环比-8.3%/-44.3%/+0.5%[3] * 中证2000：周/月/年初以来日均成交额分别为4227/4385/4347亿元，环比-10.6%/-42.4%/+0.3%[3] * 微盘股：周/月/年初以来日均成交额分别为253/345/306亿元，环比-29.2%/-45.8%/+0.7%[3] 4. **行业表现**：报告列出了不同时间窗口内涨幅居前和靠后的行业[4] * 本周涨幅前三行业：日常消费零售+10.6%、可选消费零售+6.5%、消费者服务+4.8%[4] * 本周涨幅后三行业：电气设备-3.4%、半导体-3.3%、硬件设备-1.8%[4] * 本月涨幅前三行业：国防军工+9.6%、日常消费零售+6.6%、硬件设备+5.4%[4] * 本月涨幅后三行业：煤炭-7.5%、房地产-7.3%、工业贸易与综合-5.5%[4] * 年初以来涨幅前三行业：有色金属+75.5%、硬件设备+49.9%、工业贸易与综合+45.7%[4] * 年初以来涨幅后三行业：电信服务-3.3%、房地产-0.5%、食品饮料-0.4%[4] 5. **股指期货基差情况**：报告跟踪了IF、IC、IM合约的年化贴水率及其历史分位数[4] * 当月合约年化贴水：IF/IC/IM均为+0%，近一年分位数分别为21.3%/9.9%/7.3%[4] * 下季合约年化贴水：IF为+3.9%（分位数64.6%），IC为+8.5%（分位数32.8%），IM为+11.6%（分位数47.1%）[4]

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]。

广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 张钰东 SAC: S0260522070006 zhangyudong@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 最近5个交易日，科创50指数跌2.99%，创业板指跌2.26%，大盘价值涨1.52%，大盘成长跌1.39%，上证50涨0.32%，国证2000代表的小盘跌0.37%，商贸零 售、非银金融表现靠前，电子、电力设备表现靠后。 风险溢价，中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率，权益与债券资产隐含收益率对比，截至2025/12/19指标2.79%，两倍标准差边界为4.71%。 估值水平，截至2025/12/19，中证全指PETTM分位数80%，上证50与沪深300分别为74%、73%，创业板指接近55%，中证500与中证1000分别为59%、 60%，创业板指风格估值相对历史总体处于中位数水平。 资金交易层面，最近5个交易日，ETF资金流入721亿元，融资盘5个交易日减少约76亿元，两市日均成交17380亿元。 | 日期 | 指数代码 | 指数名称 | ...

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]

报告行业投资评级 - 领先大市-A(维持) [2] 报告的核心观点 - 中央经济工作会议定调资本市场改革 以新“国九条”为核心的“1+N”政策加速落地 深化资本市场投融资综合改革 作为资本市场重要服务机构的证券公司有望全面受益 建议关注板块投资机遇 [2][3][6] - 证监会下发《公开募集证券投资基金销售行为规范（征求意见稿）》 旨在全面规范基金销售行为 推动行业回归本源 以切实防范金融风险 保护投资者权益 [2][6] 行情回顾 - 2025年12月8日至12月14日期间 申万一级非银金融指数涨幅为0.81% 在31个申万一级行业中排名第7位 [7] - 期间主要指数表现分化 上证综指下跌0.34% 沪深300下跌0.08% 创业板指数上涨2.74% [3][10] - 期间A股日均成交额1.95万亿元 环比上涨15.14% [3][10] - 个股方面 周涨幅居前的有瑞达期货（7.30%）、九鼎投资（3.23%）、国泰海通（3.04%） 周跌幅居前的有渤海租赁（-5.41%）、怡亚通（-4.79%）、爱建集团（-4.39%） [7][10] 行业重点数据跟踪 - **信用业务**：截至12月14日 两融余额2.50万亿元 环比提升0.79% 其中融资规模2.48万亿元 融券余额176.72亿元 市场质押股2938.59亿股 占总股本3.58% [12][15] - **基金发行**：2025年11月 新发行基金份额530.52亿份 发行145只 环比下降34.09% 其中股票型基金发行139.69亿份 环比下降43.70% 发行份额占比26.33% [12][19] - **投行业务**：2025年11月 股权承销规模525.75亿元 其中IPO金额101.88亿元 再融资金额423.88亿元 [12][19] - **债券市场**：中债-总全价(总值)指数较年初下跌2.23% 中债国债10年期到期收益率为1.84% 较年初上行23.19bp [3][12][13] 监管政策与行业动态 - 国家金融监督管理总局发布《商业银行托管业务监督管理办法（试行）》 进一步加强商业银行托管业务监督管理 促进规范健康发展 办法禁止商业银行为托管产品承诺本金或保证收益 [23] 上市公司重点公告 - **红塔证券**：公司2025年第五次临时股东大会审议通过修订公司章程的议案 修订后公司法定代表人变更为董事长景峰先生 [23] - **国信证券**：股东华润深国投信托有限公司计划减持公司股份不超过52,000,000股 不超过公司当前总股本的0.51% [24]

天河区企业总量连续多年居广州市首位，藏着怎样的"营商密码"？ 继官宣获批开业后不到一个月，中信银行全资子公司——信银金融资产投资有限公司(下称"中信AIC") 传来新消息。12月17日，中信AIC全国总部在粤海金融中心正式揭牌开业，总部经济密集的天河再添一 家重量级企业。该项目是广州唯一一家银行AIC全国总部，也是全国第二家获准开业的股份制银行 AIC。这个承载着"耐心资本"使命的百亿级金融总部，为何独钟天河？这座企业总量连续多年居广州市 首位的城区，藏着怎样的"营商密码"？ 融资服务创新：线上30秒智能匹配融资需求，线下"街道+银行"搭伴走访提供一站式解决方案。 政策精准触达：开发"政策计算器"模块，企业输入关键标签即可生成个性化申报清单。 诉求响应机制：覆盖街道的营商环境观测服务站作为"神经末梢"，确保企业诉求"有人听、有人管"。 百亿级"金融国家队"的战略落子 AIC即金融资产投资公司，是经国家批准设立的非银行金融机构，最初的任务是处理银行债转股业务。 从诞生发展至今，AIC的业务已延伸到股权投资，成为陪伴与赋能科技企业穿越发展周期的"耐心资 本"。今年3月，国家金融监督管理总局发文明确支持符合条件的商 ...

核心观点 - 国内市场主要股指于2025年12月15日普遍收跌，呈现冲高回落、震荡走弱的态势，市场成交额较前一日下降至17944亿元 [1][9] - 高层在《求是》杂志发表重要文章，强调扩大内需是战略之举，需加快补上消费短板，使其成为经济增长的主动力和稳定锚 [3][10][11][12] - 11月国民经济数据延续稳中有进态势，工业生产、服务业及网上零售保持增长，但固定资产投资同比下降，内需不足仍是挑战 [3][15][16] - 自动驾驶与6G等新兴产业取得重要进展，首批L3级自动驾驶车型获准入许可，6G预计在2035年形成万亿级产业市场 [3][14][17] 国内市场表现 - 截至2025年12月15日收盘，上证综指报3867.92点，下跌0.55%；深证成指报13112.09点，下跌1.10%；创业板指报3137.80点，下跌1.77%；科创50指数报1318.91点，下跌2.22% [1][4][9] - 万得全A市场总成交额为17944亿元，较前一日有所下降 [1][9] - 行业表现分化，30个中信一级行业中17个上涨，商贸零售、非银行金融及农历牧渔涨幅居前，而电子、通信及计算机跌幅较大 [1][9] - 概念板块中，乳业、保险精选及化学纤维精选等指数表现活跃 [1][9] - 个股层面，当日2314只个股上涨，2968只下跌，66只个股涨停，27只个股跌停 [10] 海外市场表现 - 2025年12月15日，美国三大股指小幅收跌，道琼斯指数跌0.09%，标普500指数跌0.16%，纳斯达克指数跌0.59% [2][4] - 科技股普遍下跌，万得美国科技七巨头指数跌0.23%，亚马逊、苹果跌超1%，芯片股中博通跌超5%，ARM跌逾4% [2] - 中概股普遍下跌，小马智行跌超5%，百度集团跌近5% [2] - 其他主要市场中，日经225指数下跌1.31%，英国富时100指数上涨1.06%，德国DAX指数微涨0.07% [4] 宏观经济与政策动态 - 《求是》杂志发表重要文章，指出扩大内需是关系经济稳定与安全的战略之举，需形成以国内大循环为主体的新发展格局 [3][11] - 文章强调要扩大有收入支撑的消费需求、有合理回报的投资需求，并建立扩大居民消费的长效机制 [12] - 11月国民经济数据显示：规模以上工业增加值同比增长4.8%，其中装备制造业和高技术制造业增速分别达7.7%和8.4% [15] - 服务业生产指数同比增长4.2%，信息传输、软件和信息技术服务业增速领跑，达12.9% [15] - 社会消费品零售总额43898亿元，同比增长1.3%；1-11月实物商品网上零售额占社零总额比重达25.9% [15] - 1-11月全国固定资产投资同比下降2.6%，但制造业投资逆势增长1.9% [15] - 11月货物进出口总额同比增长4.1%，民营企业进出口占比提升至57.1% [15] - 11月城镇调查失业率为5.1%，与上月持平；居民消费价格同比上涨0.7% [15][16] - 11月70个大中城市中，仅8城新建商品住宅价格环比上涨，一线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.4% [20] 行业与产业动态 - 工业和信息化部批准我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，两款分别来自重庆和北京的纯电动轿车将在指定区域开展上路试点 [3][14] - 重庆车型可在拥堵环境下实现最高时速50公里的自动驾驶，北京车型可在高速及城市快速路实现最高时速80公里的自动驾驶 [14] - 中国信通院研究显示，我国正积极推进6G创新发展，预计2030年左右启动商业应用，到2035年有望培育形成万亿元级的6G产业及应用市场 [3][17] - 日本央行可能最早于2026年1月开始出售其持有的ETF资产，截至2024年9月底，这些资产市值为83万亿日元，账面价值为37.1万亿日元 [3][18] - 日本央行计划以每年3300亿日元的账面价值为基础出售，若速度不变，整个过程预计需要约112年 [18]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大买单成交金额占比[7] * **因子构建思路**：通过逐笔成交数据还原买卖单，筛选大单，计算大买单成交金额占总成交金额的比例，以刻画大资金的买入行为[7]。 * **因子具体构建过程**： 1. 使用逐笔成交数据，根据叫买和叫卖序号，将数据还原为买卖单数据[7]。 2. 按照每单的成交量筛选得到大单[7]。 3. 计算大买单的成交金额占当日总成交金额的比例[7]。 * 公式：$$大买单成交金额占比 = \frac{当日大买单成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$ 2. **因子名称**：净主动买入金额占比[7] * **因子构建思路**：根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定主动买入和主动卖出，计算两者成交金额之差占总成交金额的比例，以刻画投资者的主动买入行为[7]。 * **因子具体构建过程**： 1. 使用逐笔成交数据，根据买卖标志界定每笔成交属于主动买入还是主动卖出[7]。 2. 计算主动买入成交金额与主动卖出成交金额的差值，得到净主动买入金额[7]。 3. 计算净主动买入金额占当日总成交金额的比例[7]。 * 公式：$$净主动买入金额占比 = \frac{当日主动买入成交金额 - 当日主动卖出成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$ 因子的回测效果 1. **大买单成交金额占比因子**，近5日（20251208-20251212）均值：再升科技 91.4%[9]，安妮股份 91.2%[9]，康欣新材 87.9%[9]，广田集团 87.6%[9]，中泰化学 87.5%[9]，宁波港 87.3%[9]，古越龙山 87.2%[9]，酒钢宏兴 87.1%[9]，富森美 87.1%[9]；上证指数 73.0%[12]，上证50 68.9%[12]，沪深300 72.0%[12]，中证500 73.3%[12]，创业板指 71.4%[12]；非银行金融行业 78.5%[13]，钢铁行业 78.2%[13]，银行业 78.1%[13]，房地产业 77.9%[13]，电力及公用事业行业 77.6%[13]；国泰中证A500ETF 91.5%[15]，国泰上证10年期国债ETF 91.1%[15]，华宝中证军工ETF 90.9%[15]，华宝中证银行ETF 90.7%[15]，广发中证军工ETF 90.5%[15]。 2. **净主动买入金额占比因子**，近5日（20251208-20251212）均值：热景生物 15.9%[10]，蓝晓科技 14.5%[10]，壹连科技 14.0%[10]，厦门银行 14.0%[10]，华懋科技 13.1%[10]，苑东生物 12.6%[10]，晋亿实业 12.6%[10]，东山精密 11.3%[10]；上证指数 0.8%[12]，上证50 3.1%[12]，沪深300 2.6%[12]，中证500 5.0%[12]，创业板指 3.5%[12]；非银行金融行业 6.3%[13]，电力设备及新能源行业 5.9%[13]，通信行业 2.5%[13]，电子行业 2.2%[13]，电力及公用事业行业 1.8%[13]；国泰上证10年期国债ETF 25.9%[16]，华夏中证5G通信主题ETF 19.1%[16]，华夏中证人工智能ETF 16.7%[16]，广发上证科创板50ETF 15.9%[16]，易方达中证科创创业50ETF 14.6%[16]。

宏观经济表现与近期预测 - 印度经济持续表现良好且保持韧性 2024财年至2025财年经济增长率为6.5% 2025财年至2026财年一季度实际GDP同比增长7.8% [1] - 整体通胀水平出现明显下降 食品价格走势温和为抑制通胀提供了有利条件 [1] - 在基准假设下 预计2025财年至2026财年印度实际GDP将增长6.6% 通胀率将下降至2.8% [2] - 预计2026财年至2027财年 印度实际GDP增速将放缓至6.2% 通胀率将反弹到4% [2] 贸易与外部账户 - 服务贸易出口展现出韧性 对不断扩大的商品贸易赤字产生了积极的对冲作用 [1] - 预计2025财年至2026财年 商品贸易出口额将达到4163亿美元 同比下降5.8% 商品贸易进口额将达到7466亿美元 同比增长2.4% [2] - 预计2026财年至2027财年 商品贸易出口额将进一步下降至4095亿美元 同比下降1.6% 贸易进口额将达到7826亿美元 同比增长4.8% [2] - 预计2025财年至2026财年外债将增加至7910亿美元 占GDP的19.2% 2026财年至2027财年外债将持续增长至8563亿美元 占GDP的19% [2] 金融与财政状况 - 金融和企业部门经济韧性增强 得益于充足资本的缓冲和不良资产率创多年新低的支撑 [1] - 财政和金融稳定性得到改善 [1] - 实现财政赤字目标需要严格的财政纪律 [3] - 中期来看 有必要增加国内财政收入以提高财政政策的缓冲空间 同时采取更具针对性的措施来提升财政支出效率 [3] 结构性改革与政策影响 - 印度政府推进的全面结构性改革提升了潜在经济增长率 [2] - 2025年9月22日改革后的商品及服务税正式实施 大幅简化了印度的税率结构 同步改进了企业注册合规流程 使实际税率明显下降 [2] - 商品及服务税改革有助于刺激国内消费 促进贸易增长 缓解高关税带来的不利影响 并控制整体通胀 [2] - 需密切关注商品与服务税及个人所得税税率下调的财政影响 并提高关税减免措施的针对性 透明度和时效性 [3] - 印度政府需要持续推进金融结构性改革 进一步完善利率传导机制 并增强汇率灵活性 [3] 增长动力与长期发展重点 - 全面结构性改革对支撑印度经济持续增长至关重要 [4] - 需进一步加强人力资本积累 提升女性劳动参与率 持续推动公共投资并优化营商环境 [4] - 应深化国内市场和贸易一体化以提升经济竞争力 改善市场条件以吸引更多外国直接投资 [4] - 应加大研发投入和创新能力培育 推动经济绿色转型并拓展优惠融资渠道 为实现经济的可持续增长提供坚实保障 [4] 潜在风险与挑战 - 地缘经济割裂的进一步深化可能导致金融条件收紧 投入成本上升 以及贸易 外国直接投资和经济增长放缓 [3] - 不可预测的气候变化风险可能对印度农业产生较大影响 将抑制农村消费 推高农产品价格 进而重新抬高通胀压力 [3] - 非银行金融机构风险也需谨慎防范 审慎监控信贷集中度与金融部门关联性风险 [3]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：三维择时框架 * **模型构建思路**：通过构建分歧度、流动性、景气度三个维度的指标，综合判断市场走势，当三个维度趋势一致时给出明确的上涨或下跌判断[9]。 * **模型具体构建过程**：模型基于三个核心指标进行判断[9]。 1. **分歧度**：衡量市场参与者观点的离散程度，当前处于下行趋势[9]。 2. **流动性**：衡量市场资金面的松紧程度，当前处于下行趋势[9]。 3. **景气度**：衡量上市公司基本面的繁荣程度，当前处于上行趋势[9]。 当三个指标的趋势方向一致时，框架转为一致的上涨或下跌判断。例如，当前分歧度下行、流动性下行、景气度上行，框架转为一致上涨判断[9]。 2. 模型名称：热点趋势ETF策略 * **模型构建思路**：结合价格形态（支撑阻力）和市场短期关注度（换手率变化）来筛选ETF，构建风险平价组合[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. **形态筛选**：根据K线的最高价与最低价的上涨或下跌形态，先选出最高价与最低价同时为上涨形态的ETF[30]。 2. **构建支撑阻力因子**：根据最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，构建支撑阻力因子[30]。 3. **关注度筛选**：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率/近20日换手率最高的ETF，即短期市场关注度明显提升的品种[30]。 4. **组合构建**：最终选择10只ETF，采用风险平价方法构建组合[30]。 3. 模型名称：ETF三策略融合轮动模型 * **模型构建思路**：将基于基本面、质量低波、困境反转三种不同逻辑的行业轮动策略进行等权融合，实现因子与风格的互补，降低单一策略风险[35]。 * **模型具体构建过程**： 1. **策略构成**：模型融合了三个子策略[35]。 * **行业轮动策略**：核心因子包括超预期景气度、行业龙头效应、行业动量、拥挤度、通胀beta，旨在覆盖行业多维度特性[36]。 * **个股风格驱动策略**：核心因子包括个股动量、个股质量、个股波动率，聚焦个股质量与低波，防御性突出[36]。 * **困境反转策略**：核心因子包括PB_zscore、分析师长期预期、短期筹码交换，旨在捕捉估值修复与业绩反转机会[36]。 2. **融合方式**：将三个子策略的选股结果进行等权组合[35]。 4. 模型名称：融资-主动大单资金流共振策略 * **模型构建思路**：利用融资融券资金流和主动大单资金流两个维度，通过取交集（在主动大单因子头部行业中剔除融资融券因子头部行业）的方式，筛选出具有资金共振效应的行业，以提高策略稳定性[44][45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：定义为经过Barra市值因子中性化后的（融资净买入-融券净买入）个股加总值，取最近50日均值后的两周环比变化率[44]。 2. **构建行业主动大单资金因子**：定义为行业最近一年成交量时序中性化后的净流入排序，并取最近10日均值[44]。 3. **策略逻辑**：研究发现融资融券因子的多头端在不同市场状态下有稳定的负向超额收益，而主动大单因子剔除极端多头行业后有稳定正向超额收益。因此，策略在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子的头部行业[45]。 4. **行业剔除**：进一步剔除大金融板块[45]。 5. 因子名称：风格因子（盈利收益率、市值、价值） * **因子构建思路**：报告跟踪了多个风格因子的表现，本周市场呈现“高盈利高市值高价值”的特征[50]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建公式，但提及了因子的表现方向。盈利收益率因子代表高盈利个股，市值因子代表高市值个股，价值因子代表高价值个股[50]。 6. 因子名称：Alpha因子（动量、研发收入类等） * **因子构建思路**：从多维度（时间、指数、行业）观察不同因子的表现趋势，计算其多头超额收益（前1/5组）[52]。除规模因子外，均进行了市值、行业中性化处理[52]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了多个因子的近期表现和释义，例如： * **一年期动量因子 (pb_roe)**：近一周多头超额收益1.13%，定义为“1年-1个月的收益率”[55]。 * **研发销售收入占比因子 (safexp_operrev)**：近一周多头超额收益1.04%[55]。 * **销售费用因子 (ep_q_adv)**：近一周多头超额收益0.96%，定义为“管理费用/总销售收入”[55]。 7. 模型名称：多风格增强策略（质量增强、红利增强等） * **模型构建思路**：在多风格策略的基础上叠加增强因子，通过在其他风格端增厚收益，抑制单一风格波动，实现在不同周期下的稳定超额[58]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体增强因子的构建方法，但展示了基于不同风格（质量、红利、长期成长、价值、低波、短期动量、长期动量）的增强策略及其绩效[62]。 模型的回测效果 1. 热点趋势ETF策略 * 今年以来收益率：34.49%[30] * 相比沪深300指数的超额收益：19.58%[30] 2. ETF三策略融合轮动模型 * 截至2025年12月12日组合收益率：12.11%[39] * 夏普率：0.73[39] * 今年以来组合收益率：25.60%[39] * 信息比率 (IR)：1.09 (All)[40] * 最大回撤：-24.55% (All)[40] * 分年度绩效详见报告表4[40] 3. 融资-主动大单资金流共振策略 * 2018年以来费后年化超额收益：14.3%[45] * 信息比率 (IR)：1.4[45] * 策略上周（截至报告期）绝对收益：-0.27%[45] * 策略上周（截至报告期）超额收益（相对行业等权）：0.37%[45] 4. 多风格增强策略（截至2025年12月12日） * **质量增强策略**：本周超额收益率2.00%，本年超额收益率-0.01%，最近一年年化收益率18.89%，夏普率1.54，区间最大回撤-5.73%[62] * **红利增强策略**：本周超额收益率0.62%，本年超额收益率13.71%，最近一年年化收益率17.45%，夏普率1.45，区间最大回撤-5.88%[62] * **长期成长增强策略**：本周超额收益率-0.97%，本年超额收益率4.29%，最近一年年化收益率24.26%，夏普率1.40，区间最大回撤-12.76%[62] * **价值增强策略**：本周超额收益率-1.97%，本年超额收益率-12.03%，最近一年年化收益率8.76%，夏普率0.54，区间最大回撤-11.34%[62] * **低波增强策略**：本周超额收益率-2.08%，本年超额收益率4.30%，最近一年年化收益率22.72%，夏普率1.73，区间最大回撤-8.73%[62] * **短期动量增强策略**：本周超额收益率-1.86%，本年超额收益率-15.35%，最近一年年化收益率6.46%，夏普率0.46，区间最大回撤-9.14%[62] * **长期动量增强策略**：本周超额收益率-1.20%，本年超额收益率-16.31%，最近一年年化收益率7.55%，夏普率0.55，区间最大回撤-9.53%[62] 量化因子与构建方式 （注：报告中提及的Alpha因子和风格因子，其具体构建方式已在上述“量化模型与构建方式”部分的第5、6点中说明，此处不再重复列出。） 因子的回测效果 1. 风格因子（本周表现） * 盈利收益率因子：正收益2.04%[50] * 市值因子：正收益1.51%[50] * 价值因子：正收益1.37%[50] 2. Alpha因子（近一周多头超额收益，截至2025年12月12日） * 一年期动量因子 (pb_roe)：1.13%[55] * 研发销售收入占比因子 (safexp_operrev)：1.04%[55] * 销售费用因子 (ep_q_adv)：0.96%[55] 3. 分指数Alpha因子表现（上周多头超额收益，截至2025年12月12日，前20因子示例） * **单季度ROA同比差值（考虑快报、预告）因子 (roa_q_delta_adv)**：在沪深300中超额收益25.52%，在中证500中10.16%，在中证800中17.88%，在中证1000中21.98%[57] * **单季度ROE同比差值（考虑快报、预告）因子 (roe_q_delta_adv)**：在沪深300中超额收益24.15%，在中证500中11.37%，在中证800中19.46%，在中证1000中20.24%[57] * **一致预期净利润变化（FY1）因子 (mom1_np_fy1)**：在沪深300中超额收益14.41%，在中证500中18.54%，**在中证800中21.49%**，在中证1000中15.27%[57] * **研发总资产占比因子 (tot_rd_ttm_to_assets)**：在沪深300中超额收益11.41%，**在中证500中20.25%**，在中证800中19.65%，在中证1000中16.88%[57] * **单季度净利润同比增速（考虑快报、预告）因子 (yoy_np_q_adv)**：在沪深300中超额收益22.25%，在中证500中9.56%，在中证800中15.85%，**在中证1000中22.74%**[57]