当日市场表现 - 大盘在下午出现显著拉升，收盘时上涨较多，市场整体评级回升至4.2星[1] - 大、中、小盘股均上涨，其中小盘股涨幅相对略低[2] - 前两日跌幅较大的成长风格今日出现大幅反弹[3] - 港股市场整体也呈现上涨态势[4] 近期市场波动分析 - A股中证全指自10月高点至本周二回调约5-6%，此回调幅度小于今年1月和4月出现的10%以上级别回调[6][7][8] - 港股近期波动较A股更大，同时亚太地区股票市场普遍出现波动[11][12] - 长期纯债市场亦出现波动，30年期国债指数基金自今年高点至周二已回调8.9%，回调幅度超过同期A股[13][14] - 股票与长期纯债通常呈负相关性，两者同时下跌在历史上较少见，多出现在流动性短期收紧时期，例如2013年和2020年初[16][17][18] 流动性环境与政策影响 - 美联储于12月11日降息，但释放了“鹰式降息”信号，预示2026、2027年将继续降息，但降息节奏与间隔存在不确定性[19][20][21] - 日元可能在12月加息，其10年期国债收益率已从2015-2020年的0利率附近回升至约1.94%，实质进入利率上升周期[23][30][31] - 部分国际投资者曾借入低成本日元投资其他资产，日元加息将导致此类策略承压，并引发全球资产流动性阶段性收紧，但其影响小于2022年美元大幅加息（当时A股回调超20%）[32][34][35] - 临近年底，银行面临揽储压力，资金面趋于紧张，每年6月底和12月底常出现流动性紧张，2022至2024年12月市场均出现短期流动性收紧[36][37][38] - 短期市场波动由美联储降息后的间歇期、日元加息预期及年底资金面紧张共同引发，此类流动性收紧带来的波动往往是短期的，持续时间以数周至数月为单位[39][40][41] 估值数据概览 - 提供涵盖主流指数的详细估值表，包括盈利收益率、市盈率、市净率、股息率及ROE等核心数据[49] - 表格通过颜色区分投资状态：绿色品种为低估适合定投，黄色为正常可暂停定投持有，红色为高估，蓝色为债券类参考[50] - 投资星级体系中，1星代表泡沫阶段，5星代表投资价值最高阶段[50] - 同时提供人民币债券估值表，包含修正久期、到期收益率及不同期限年化收益等数据[53]

核心观点 - 报告核心观点为ETF市场资金流动呈现明显的防御与再平衡特征，具体表现为资金从行业主题转向宽基指数，并显著涌入红利类策略基金，同时债券ETF中信用债与科创债受青睐，而整体市场杠杆水平在下降 [4][10][16][22] 各类ETF基金平均收益及资金流动概览 - 全球大类资产表现分化，能源价格震荡，黄金和白银资产表现亮眼，国内债券市场在连续下跌后反弹，30年国债指数上涨0.75% [4][9] - 各类型ETF基金中除跨境ETF外均录得周度平均正收益，其中商品型ETF（黄金资产占比较高）以周度上涨0.68%表现居前 [4][9] - 全市场ETF基金本周资金净流入124.96亿元，除股票型ETF外，其他各类型均出现净流入 [4][10] - 跨境ETF基金呈现“越跌越买”态势，净流入102.36亿元，结构上延续一手港股科技类ETF（净流入27.66亿元）、一手高股息策略基金（净流入13.08亿元）的趋势 [4][10] - 股票型ETF内部资金继续从行业主题投资转向宽基指数投资，规模指数净流入68.86亿元，而行业和主题指数ETF净流出140.91亿元 [4][10] 股票ETF基金挂钩的指数收益及资金流动情况 - 股票ETF挂钩指数中，半导体、人工智能上游硬件端表现亮眼，通信设备主题指数周度涨幅达7.25% [4][15][16] - 资金流动趋势显示，除青睐宽基投资外，布局红利策略和红利低波策略的趋势明显，净流入前10的指数中有5只属于红利策略类基金 [4][16] - 资金转向防御性策略的原因包括：日元加息预期扰动市场导致风险资产波动加大，以及临近年度考核尾声，机构有强烈的“落袋为安”需求，预计12月内资金将继续涌入红利策略基金 [4][16][17] - 具体来看，中证A500指数获得最大单笔净流入96.84亿元，科创50指数净流入23.88亿元，多只红利类指数如红利指数、标普中国A股大盘红利低波50等均获显著资金流入 [19] 债券ETF基金挂钩的指数收益及资金流动情况 - 转债类ETF基金周度平均上涨0.21% [4][18] - 纯债ETF中，利率债基金表现强于信用债基金，长久期利率债基金反弹幅度较大 [4][18] - 从资金流动看，资金更偏好信用债、公司债、城投债及科创债挂钩指数，其中科创债基金持续“吸金”71.74亿元 [4][18] - 债券ETF整体净流入43.3亿元，净流入前三的挂钩指数分别是AAA科创债（净流入65.88亿元）、国债及政金债0-3（净流入13.83亿元）和中债－中高等级公司债利差因子净价指数（净流入5.11亿元） [18][20][24] - 30年国债ETF基金波动较大，配置盘乏力，非银交易盘在降久期，可能需要进一步降准降息政策催化 [4][18] ETF基金融资融券分析 - 从杠杆资金净融资买入额看，ETF基金整体在降杠杆且防御动向明显 [4][22] - 年内涨幅靠前的AI产业链和黄金资产均在降杠杆，黄金资产本周融资净买入额为-1.79万亿元 [4][22] - 融资净买入居前的指数主要分布在纳斯达克100指数、香港证券、港股创新药和红利策略 [4][22] - 具体数据显示，中证短融指数融资净买入1.27亿元居首，纳斯达克100指数融资净买入1.04亿元，多只红利相关指数也位列融资净买入前十 [23]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 在权益市场波动剧烈背景下“固收+”产品受青睐，是2025年财富管理核心赛道，传统“固收+”公募基金不断进化，新型“固收+”产品通过+基金提供平衡风险与收益新方式，“固收+”再进化是必然，“+基金”实践是进化中最具想象力注脚，让“固收+”成为更开放、动态、灵活的财富管理生态，报告旨在为投资者提供+基金实践指南 [12] 根据相关目录分别进行总结 +基金的政策法规要点 - 非基金中基金投资公募基金需遵循持仓规则，在合同约定投资范围、资产占比上限并叙述策略，现有规章制度允许固收+基金配置证券投资基金，估值等技术细节已由FOF基金探索完成，基础设施完备，已有小部分产品开启配置探索 [1][13][15] - 基金投资范围及分类参考《公开募集证券投资基金运作管理办法》，投资基金的基金产品估值参考《基金中基金估值业务指引（试行）》 [13][14] 固收+基金配置基金的产品实践 - 偏债混和二级债基是“固收+”基金中+基金的排头兵，除特定三类基金外，143只产品投资范围含公开募集证券投资基金，均为混合债券型二级基金或偏债混合型基金，2021年12月首只相关产品发行，2024年以来近半数相关产品将基金纳入投资范围 [16] - 143只产品对基金投资比例限制均≤10%，普遍将偏股型等基金仓位计入权益仓位约束，可投资标的常见表述为“经核准或注册的公开募集证券投资基金”，多数合同约定不包括特定基金，部分对非上市基金投资有管理人限制，部分约定仅投资股票型ETF [19] +基金：主动基金和被动基金齐头并进 - 基金投资策略普遍将基金分为主动和被动两类，被动基金基于投资时钟等特性筛选，主动型基金从定量和定性层面考量，定量考量风格稳定性等指标，定性考量基金经理及管理人情况等因素 [21] 宽基和行业ETF备受青睐 - 截至2025年三季度，143只产品中47只有基金持仓，合计持仓规模34.18亿元，产品今年以来回报与基金市值占比无明显关系，富国裕利基金投资规模最大，安联安裕A基金投资市值占比最高 [26] - 47只产品重仓基金标的共106个，红利类最常见，宽基指数中科创和沪深300指数出现频率高，行业指数中非银等配置较常见，持有18只主动型非ETF产品，主要为偏股混合型和灵活配置型 [30] - 与FOF基金相比，固收+基金配置ETF比例显著更高，持仓基金中ETF占比均值92%，持仓数目更少，仓位更集中 [32][34] +基金的绩优“固收+”产品拆解 - A基金资产总值78.84亿元，为混合债券型二级基金，2022 - 2025年净值回报0%/-5%/7%/5%，2025年最大回撤 - 4%，最新一期国债等资产占比分别为55%、10%等，历史股债比约8：2，偏好聚焦优势行业，单季度持仓风格集中，股票和基金仓位对净值增长贡献大 [35][37] - B基金资产总值129.03亿元，为混合债券型二级基金，2022 - 2025年净值回报0%/1%/7%/6%，2025年最大回撤 - 2%，最新一期国债等资产占比分别为4%、6%等，历史股债比约8.5：1.5，行业配置均衡，关注市场热点，基金持仓行业多元，股票以大市值龙头为主，转债配置小市值高价低溢价标的 [42][47] +基金的可行性分析 配置基金而非个股/个债的优势 - 筹码可获得性更强，对大体量资金友好，可降低可转债等买量困扰，减少交易磨损 [51] - 可参与资产范围更广，可通过基金便捷参与港股等投资，解决小市值公司入库问题，捕捉小盘股行情 [51] - 从上而下的投研思路体系可更顺畅迁移，与债券投资出身经理的传统技能和知识储备匹配，过往投研框架和知识体系可迁移应用 [51] - 有利于产品净值波动稳定性，基金产品波动率和夏普比例普遍更优，对固收投资者净值管理友好 [51] - 与纯债仓位风险对冲，黄金等资产与利率债有较好对冲效果 [51] 配置基金而非个股/个债的劣势 投资于基金的进攻锐度受限，看好某细分方向时不一定有合适基金产品，基金涨幅可能不如核心个股 [52] 主动/被动基金的选择探讨 - 对于β不明显但部分公司α突出的行业如创新药等，需要主观力量精选投资标的，优秀主观基金经理业绩优于行业ETF，ETF优于非专业投资者直接投资股票 [53] - 绝大部分固收+基金仅能投资同管理人旗下主动型产品，若旗下有能跑出超额的主题型基金但超出传统受众偏好范围，固收+基金通过+基金投资可实现“纯债+主题型基金”产品内核，是固收+基金与主题型基金相互成就的新思路 [53]

核心观点 - 报告认为A股市场面临的宏观环境与风格特征在11月下旬后已“还原”至10月底前的状态，但向上空间受限的根本问题未变[4] 当前市场处于2025年科技结构牛行情的高位区域，并处于季度级别的高位震荡阶段[4][5] - 报告维持“牛市两段论”的中期判断，即2025年的牛市1.0（科技结构牛）已处高位，而2026年下半年将迎来由基本面周期性改善、科技产业趋势新阶段、居民资产配置迁移等多因素共振的全面牛市（牛市2.0）[10] - 2026年的风格节奏预计为：上半年顺周期和价值风格占优，下半年全面牛市中科技和先进制造将最终占优[10] 春季行情被判断为小级别行情，赚钱效应主要来自政策和产业主题[11] 市场环境与风格分析 - 11月市场曾因稳增长加码期待、美联储宽松预期下修、涨价周期催化及2026年中PPI同比转正预期，出现顺周期和价值占优、科技成长调整的风格冲击[4] 但11月下旬以来，随着稳增长力度预期下修、美联储宽松预期回归及海外算力Alpha逻辑演绎，市场风格出现“还原”，表现为光连接向上突破，其他科技成长反弹，顺周期和价值调整，结构特征回归10月底前状态[4] - 尽管风格还原，但市场向上空间受限问题未解决，仅有光连接行业因Alpha逻辑（如谷歌TPU用量增加、纵向拓展新增量、2026年满产满销业绩可见度高）推动短期向上突破[5] 然而，2026年美股科技龙头资本开支回落的一致预期仍压制AI产业链整体Beta，光连接的突破可能无法带动产业链其他环节[4][5] - 量化情绪指标跟踪显示，截至2025年12月12日，国防军工、通信、电力设备、公用事业、非银金融等行业的赚钱效应处于“继续扩散”状态[15] 而多数行业如有色金属、银行、煤炭、房地产等则处于“全面收缩”状态[15] 政策解读（2025年中央经济工作会议） - 报告概括2025年中央经济工作会议核心思想为“苦练内功来应对外部挑战”，与2024年“超常规逆周期调节”形成对比，政策导向偏向保持发力而非边际发力[6] - 报告提炼出六大政策要点：1) 将当前经济问题归结为“发展中、转型中的问题”[9] 2) 经济政策强调逆周期与跨周期调节并重，更注重提质增效[9] 3) 刺激内需特别提及“制定城乡增收计划”，认为比消费刺激更本质[9] 4) 科技创新突出京津冀、长三角、粤港澳等区域重点，旨在通过优势区域和企业提升全要素生产率[9] 5) 突出强调建设统一大市场、整治“内卷式竞争”[9] 6) 在段落结构上，民生就业和绿色转型位置提前，防风险和房地产段落靠后[9] - 报告认为，市场风格已“还原”，短期政策保持发力的预期差有限[9] 若2026年上半年经济结果仍有提升空间，2026年下半年稳增长额外发力带来经济边际改善是大概率事件[10] 行业与主题机会 - **光连接**：是短期实现向上突破的行业，Alpha逻辑反映到位后，行情仍有空间，但之后可能进入新的高位震荡波段[11] - **其他科技成长**：重点在于捕捉超跌反弹机会[11] - **春季行情主题**：春季政策和产业主题活跃是主要赚钱效应来源，建议关注**商业航天、机器人**等领域[11] 中央经济工作会议提供的主题线索还包括：**海洋经济、服务对外开放、能源强国、北方防洪基建、好房子**等[11] - **涨价周期**：基于供给侧逻辑，在2026年中PPI由负转正预期掩护下，仍具弹性，建议重点关注**周期Alpha、工业金属和基础化工**[11] ETF资金动向 - 重点ETF跟踪数据显示，在2025/12/08-2025/12/12期间，部分科技类ETF份额出现收缩，例如华夏中证5G通信主题ETF份额减少6.0%，易方达中证人工智能ETF份额减少6.1%[17] 而南方中证申万有色金属ETF份额增加4.6%[17] - 同期涨幅居前的ETF包括华夏中证5G通信主题ETF（涨4.2%）、易方达中证人工智能ETF（涨2.1%）、华安创业板50ETF（涨1.9%）[17] 跌幅较大的有国泰中证煤炭ETF（跌-3.6%）、国泰中证钢铁ETF（跌-3.8%）[17]

核心观点 - 报告核心观点为在岁末年初的业绩真空期，ETF市场资金流动出现显著变化，整体呈现从主题投资转向宽基指数投资的趋势，其中中证A500指数获得大规模资金流入，成为市场焦点，同时债券ETF中资金偏好信用债及科创债，而整体市场杠杆水平有所下降 [6][12][18] 各类ETF基金平均收益及资金流动概览 - 全球权益市场整体偏强，美国三大股指全线收涨，港股表现较好，欧洲市场相对疲弱，国内市场权益市场震荡上行，多数宽基指数上涨，但科创50和科创200指数分别微跌0.08%和0.02% [11] - 本周长久期利率债调整幅度较大，30年国债ETF基金下跌2.01%，各类型ETF基金中仅债券型ETF基金周度平均收益为负 [11] - 本周ETF基金整体资金净流入209.88亿元，各类型ETF基金均出现不同程度净流入 [12] - 12月作为业绩考核最后一个月和明年开门红布局月，资金流动特征明显：跨境ETF中，资金继续青睐港股科技并布局高股息策略；A股ETF中，资金从主题投资转为宽基指数投资 [12] - 具体来看，主题指数ETF和行业指数ETF合计净流出40.49亿元，而规模指数ETF净流入49.21亿元，其中中证A500、中证1000和科创50指数净流入居前，分别净流入44.14亿元、18.89亿元和15.55亿元 [12] 股票ETF基金挂钩的指数收益及资金流动情况 - 市场处于业绩真空期，短线资金活跃，对概念题材炒作活跃，商业航空板块受“朱雀三号”可回收火箭成功首飞催化，卫星通讯指数周度上涨7.67%，有色金属板块因年底交割逼仓行情及供需紧平衡也表现优异 [15] - 股票型ETF收益前十主要集中在有色金属主题和商业航空主题ETF，例如工业有色指数周度上涨7.89%，卫星通信指数上涨7.67% [15][16] - 本周资金流动趋势发生明显改变，从青睐主题投资转为宽基投资，净流入靠前的四个指数均为宽基指数，且周度净流入均超过10亿元 [16] - 中证A500指数周度净流入44.14亿元，居所有股票型指数之首，而截至12月5日该指数年内净流出1062.13亿元，此现象一反常态 [18] - 中证A500指数覆盖259个申万三级行业中的198个，行业覆盖面广且配置均衡，相较于沪深300指数，其明显减配金融、食品饮料，增配新质生产力方向，在成长风格占优时更具进攻性，并逐渐获得保险资金认可 [18] - 股票型ETF资金净流入前十指数中，中证A500指数净流入44.14亿元（周涨1.34%），中证1000指数净流入18.89亿元（周涨0.11%），科创50指数净流入15.55亿元（周跌-0.08%） [19] 债券ETF基金挂钩的指数收益及资金流动情况 - 转债类ETF基金周度平均上涨0.17%，纯债ETF中，利率债基金表现弱于信用债基金，长久期利率债基金净值回撤较大 [20] - 从资金流动看，资金更偏好信用债、公司债、城投债及科创债挂钩指数，其中科创债基金持续“吸金”超36.4亿元 [20] - 短期内，30年国债ETF基金波动较大，配置盘乏力，非银交易盘在降久期，可能需要等待进一步降准降息政策催化才能有较好表现 [20] - 本周债券ETF基金净流入26.42亿元，资金净流入前三的挂钩指数分别是AAA科创债、中债-中高等级公司债利差因子净价（总值）指数和深AAA科创债 [22] - 根据数据，信用债、公司债、城投债及科创债挂钩指数本周净流入31.59亿元，今年以来净流入3125.14亿元，基金规模达3505.69亿元，占比56.24%；而国债、政金债挂钩指数本周净流出3.97亿元 [21] ETF基金融资融券分析 - 从杠杆资金净融资买入额来看，ETF基金整体在降杠杆，岁末年初个股加杠杆也显乏力，原因包括获利资金落袋为安以及市场缺乏明显主线、主题轮动较快 [23] - 美国市场方面，博弈焦点在于美联储降息预期，11月纳斯达克100指数因AI泡沫担忧和鹰派信号承压，后随谷歌全链路AI叙事获认可而企稳反弹，本周反弹至接近前期高点，周度上涨1.01% [23][24] - 报告预计纳斯达克100指数将在宏观经济数据和美联储货币政策下反复拉扯，若美联储降息将直接利好该指数 [23] - 本周融资净买入额前十的ETF挂钩指数中，纳斯达克100指数融资净买入额最高，达22887.19万元 [24]

研究背景与核心观点 - 核心观点：主要宽基指数（如上证50、沪深300、中证500等）每半年定期调整成分股，跟踪这些指数的被动型基金规模巨大，其被动调仓行为可能为相关股票带来短期交易性机会，即调入股票可能跑赢指数，调出股票可能跑输指数 [1][4] - 研究背景：指数化投资理念普及，ETF等被动指数型基金因透明、低费率、交易便捷等优势，成为重要配置工具，其规模增长显著 [4] - 指数调整机制：上证50、沪深300、中证500等宽基指数于每年6月和12月定期调仓，调整方案通常在实施前约两周公布 [4][5][12] 指数类基金规模统计 - 总体规模：截至9月底，全市场1548只被动指数型基金（包括ETF和场外基金）规模合计达4.9万亿元 [1][7] - 规模靠前指数：跟踪规模靠前的指数包括沪深300、中证A500、上证50和中证500等 [1][11] 指数成分股历史调整效应测算 - 测算方法：观察指数调整方案公布后至正式实施前约两周内，调入和调出股票相对于指数的超额收益表现，回测周期为2019年至2025年上半年 [12][13] - 整体效应：历史测算显示，在调入实施前两周，即将调入的股票总体相对跑赢指数，即将调出的股票总体相对跑输指数 [2][14] - 上证50指数效应： - 调入效应（2019-2025整体）：平均超额收益为4.89%，胜率66.67% [15] - 调出效应（2019-2025整体）：平均超额收益为-2.57%，胜率69.49% [17] - 沪深300指数效应： - 调入效应（2019-2025整体）：平均超额收益为4.04%，胜率59.39% [18] - 调出效应（2019-2025整体）：平均超额收益为-1.68%，胜率62.88% [19] - 中证500指数效应： - 调入效应（2019-2025整体）：平均超额收益为2.84%，胜率56.79% [20] - 调出效应（2019-2025整体）：平均超额收益为-1.40%，胜率62.38% [21] 指数成分股最新调整冲击测算 - 测算说明：根据指数成分股权重、跟踪基金规模及调整方案，测算被动调仓对个股的资金冲击，指标包括调入/调出金额、净买入金额及冲击系数（净买入金额/近一月日均成交额），并考虑了个股权重上限再平衡的影响 [22][23] - 测算基准：以11月28日最新披露的持仓权重为基准，覆盖跟踪基金规模超过200亿元的指数 [2][23] - 整体情况：涉及调整的股票合计572只，其中净买入金额超过10亿元的股票有20只，净卖出超过10亿元的有14只，冲击系数超过2的股票有18只，冲击系数低于-2的有46只 [3][25] - 主要指数编制差异：不同指数的个股权重上限（如10%、15%、20%）、前五大持仓权重上限及加权方式（自由流通市值、股息率等）存在差异 [23][24] - 净买入金额前列个股示例： - 胜宏科技：净买入54.56亿元，冲击系数0.59 [26] - 东口精密：净买入49.07亿元，冲击系数1.17 [26] - 光启技术：净买入38.48亿元，冲击系数3.33 [26] - 净卖出金额前列个股示例： - 阳光电源：净卖出47.76亿元，冲击系数-0.32 [27] - 中际旭创：净卖出39.73亿元，冲击系数-0.23 [27] - 药明康德：净卖出34.93亿元，冲击系数-1.05 [27] - 冲击系数较高（潜在买入压力大）个股示例： - 江中药业：冲击系数3.62 [28] - 宁波港：冲击系数3.36 [28] - 光启技术：冲击系数3.33 [28] - 冲击系数较低（潜在卖出压力大）个股示例： - 深高速：冲击系数-13.07 [29] - 万和电气：冲击系数-10.13 [29] - 天佑德酒：冲击系数-9.09 [29]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：成交量模型**[9][12] * **模型构建思路**：基于价量关系进行市场择时，认为成交量变化蕴含市场情绪和趋势信息[9]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 2. **模型名称：特征龙虎榜机构模型**[12] * **模型构建思路**：利用龙虎榜中机构投资者的买卖行为特征来构建择时信号[12]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 3. **模型名称：特征成交量模型**[12] * **模型构建思路**：基于更精细或具有特定特征的成交量数据（可能与普通成交量不同）进行择时[12]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 4. **模型名称：智能算法模型（沪深300/中证500）**[12] * **模型构建思路**：运用智能算法（如机器学习）对市场数据进行建模，以生成择时信号[12]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 5. **模型名称：涨跌停模型**[13] * **模型构建思路**：通过分析市场中涨停和跌停股票的数量或比例等特征来研判市场情绪和强度[9][13]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 6. **模型名称：上下行收益差模型**[13] * **模型构建思路**：通过计算市场上涨阶段与下跌阶段的收益差异，来衡量市场的内在动能和趋势[9][13]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 7. **模型名称：月历效应模型**[13] * **模型构建思路**：基于历史数据中存在的特定月份或时间窗口的规律性收益模式进行择时[13]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 8. **模型名称：长期动量模型**[14] * **模型构建思路**：利用长期的价格动量效应，即过去表现较好的资产未来继续表现较好的趋势，进行择时[9][14]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 9. **模型名称：A股综合兵器V3模型**[15] * **模型构建思路**：这是一个综合性的择时模型，可能耦合了多个周期、多个策略的信号，以达到攻守兼备的效果[9][15]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 10. **模型名称：A股综合国证2000模型**[15] * **模型构建思路**：针对国证2000指数构建的综合择时模型[15]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 11. **模型名称：成交额倒波幅模型（港股）**[16] * **模型构建思路**：结合成交额和波动率（波幅）的倒数关系来对港股市场进行择时[16]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 12. **模型名称：恒生指数上下行收益差模型（港股）**[16] * **模型构建思路**：针对恒生指数，计算其上行与下行的收益差来构建择时信号[16]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤。 13. **模型名称：双底形态选股策略**[42][51] * **模型构建思路**：基于技术分析中的“双底”形态进行选股，该形态通常被视为看涨反转信号[42]。 * **模型具体构建过程**：识别股价走势中形成的两个近似低点（A点和C点）及之间的反弹高点（B点），当股价突破B点与A点连线构成的颈线位时，视为形态突破，产生买入信号[51]。报告展示了具体个股的A、B、C点日期及突破时点[51][54]。 14. **模型名称：杯柄形态选股策略**[42][45] * **模型构建思路**：基于技术分析中的“杯柄”形态进行选股，该形态是持续看涨的整理形态[42]。 * **模型具体构建过程**：识别股价先下跌后回升形成的“U”形杯状区域（A点到B点），随后在一段较小的回调整理（柄部，B点到C点）后，股价放量突破柄部高点，视为形态突破，产生买入信号[45]。报告展示了具体个股的A、B、C点日期及突破时点[45][55]。 15. **模型名称：倒杯子形态风险监控**[60] * **模型构建思路**：识别技术分析中的“倒杯子”形态，该形态被视为典型的负向形态，预示股价可能延续下跌趋势[60]。 * **模型具体构建过程**：在一波下跌后的反弹筑顶过程中，识别顶部形态，当股价再次下跌并实现向下突破时，确认该负面形态[60]。报告展示了具体个股的形态关键点（A、C、E点）[60]。 模型的回测效果 1. **双底形态组合**，本周收益0.13%，同期上证综指涨跌幅0.37%，本周相对收益-0.23%，自2020年12月31日至今累计收益14.14%，累计超额收益1.77%[42]。 2. **杯柄形态组合**，本周收益-0.23%，同期上证综指涨跌幅0.37%，本周相对收益-0.59%，自2020年12月31日至今累计收益10.57%，累计超额收益-1.8%[42]。 3. **上周杯柄形态突破个股**（30只），上周平均超额收益0.09%[43]。 4. **上周双底形态突破个股**（17只），上周平均超额收益1.17%[49]。 量化因子与构建方式 * 报告提及监控了33个“大师系列”量化选股策略，涉及价值型、成长型、综合型，但未详细阐述具体因子的构建方式[35]。 因子的回测效果 * 报告未提供具体因子的测试结果取值。

ETF市场整体表现 - 近一周ETF总份额增加451.54亿份，达到32,845.92亿份 [2] - 近一周ETF总规模增加653.53亿元，达到57,566.84亿元 [2] - 近一周ETF总成交额增加351.74亿元，达到4,363.53亿元 [2] - 市场ETF基金总数保持稳定，为1,373只，期间无新发产品 [2] 各类型ETF表现 - 跨境型ETF份额增长最为显著，一周内大增333.01亿份 [2] - 按行业划分，材料行业ETF份额增加最大，有2只跟踪基金 [2] - 按主题划分，跟踪中证医疗指数的ETF份额增加最大，有4只基金 [2] - 按指数标的划分，跟踪港股通科技指数的ETF份额增加最大，有5只基金 [2] - 按收益表现划分，跟踪工业有色指数的ETF收益最高，周涨幅达7.89%，有1只基金跟踪 [2]

核心观点 - 报告认为，保险资金风险因子下调政策是鼓励长期资金入市的配套措施，在偿付能力充足率不变情况下，释放的权益加仓空间达千亿级别，并可能催化市场对保险“开门红”及高股息行情的交易预期 [1][4] - 报告判断即将到来的春季行情可能是一个小级别行情，对总体市场而言是高位震荡中的反弹，对超跌科技股而言则是调整到位后向震荡阶段过渡的反弹，触发因素可能包括12月中旬开始的政策布局期和市场对保险开门红的“抢跑”交易 [1][6] - 报告提出“牛市两段论”中期判断，认为2025年科技结构牛已处高位，后续或有调整，而全面牛市将在2026年下半年展开，2026年上半年风格预计以顺周期和价值占优，下半年则切换回科技和先进制造主导 [1][6][8] 保险风险因子下调的影响与市场线索 - 保险公司对持仓超过3年的沪深300成分股和中证红利低波100成分股，以及持仓超过2年的科创板股票，其风险因子下调至九折 [1][4] - 该政策对已高比例配置权益的国资险企是滞后的政策优化，对其他险企则构成额外的增配权益激励 [1][5] - 政策进一步定向鼓励保险资金长期持有沪深300和科创板成分股，同时保留了战术机动空间（例如6年内持仓满3年即可） [5] - 在综合偿付能力充足率不变的情况下，此次风险因子下调释放的权益加仓空间为千亿级别，但保险资金提升整体权益配置比例才是其入市空间的主要来源，此次政策仅有边际影响 [1][4][5] - 由于春季行情缺乏明确的经济和产业大级别催化，资金供需逻辑可能成为主要矛盾，保险开门红交易预期正在升温，高股息行情正在提前抢跑，但博弈高股息的行情可能主要出现在2026年初之前 [1][4][5] 春季行情的级别、定位与触发因素 - 春季行情可能是一个小级别行情，对总体市场而言，可能是高位震荡行情中的一次反弹；对超跌的科技板块而言，可能是调整幅度到位后，向震荡阶段过渡的一波反弹 [1][6] - 触发春季行情的潜在因素包括：从12月中旬到2026年两会期间的政策布局期与“十五五”规划全面落地窗口，以及市场对保险开门红行情的“抢跑” [6] - 进攻型资产（科技和顺周期）在春季行情中容易出现有效反弹，但向上突破缺乏支撑 [6] 中期市场展望与2026年风格节奏 - 报告中期判断为“牛市两段论”：2025年的科技结构牛市已处于高位区域，中波段高位震荡已经演绎，后续可能还有“怀疑牛市级别的调整”；而全面牛市预计在2026年下半年展开 [6] - 2026年上半年（“牛市1.0”震荡休整波段），市场风格预计以顺周期和价值占优；下半年（“牛市2.0”全面牛市），顺周期可能只是启动牛市的资产，最终牛市将由科技和先进制造主导 [8] - 在春季行情中，顺周期可能是基础资产，看好基础化工和工业技术等领域的周期Alpha机会；科技股可能出现普遍反弹，其中创新药和国防军工因性价比矛盾较小且有望兑现产业催化而被重点关注，AI算力、存储、储能、机器人等也有反弹机会 [8] - 港股预计延续高beta特征，调整更充分的恒生科技指数在反弹波段可能更具弹性 [8] 市场情绪与资金动向观察 - 根据赚钱效应扩散指标，截至2025年12月5日，国防军工、轻工制造、建筑材料、石油石化、中证红利、交通运输、家用电器、机械设备、煤炭、通信、电子、汽车、沪深300、中证500、非银金融等板块呈现“继续扩散”状态 [12] - 银行、纺织服饰、环保、主板、基础化工、国证2000、全部A股、食品饮料、电力设备、美容护理、社会服务、建筑装饰、创业板、医药生物、房地产、传媒、计算机等板块呈现“全面收缩”状态 [12] - 重点ETF跟踪数据显示，近期（2025/12/01-2025/12/05）份额增长明显的包括富国中证全指家用电器ETF（份额增长8.2%），南方中证申万有色金属ETF（份额增长2.1%）；而汇添富中证国新央企股东回报ETF份额减少6.2%，国泰中证煤炭ETF份额减少3.2% [14]

根据您提供的研报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型与因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：主动偏股基金行业主题标签模型**[39] * **模型构建思路**：通过分析基金的历史持仓信息，为其打上长期行业主题标签，以支持资产配置、主题投资和产品选择，并构建相应的行业主题基金指数作为衡量工具[39]。 * **模型具体构建过程**：该模型基于基金近四期（中报/年报）的持仓信息来判断其长期行业主题特征。具体步骤如下： 1. 数据获取：收集主动偏股基金在连续四个报告期（中报和年报）的全部持仓数据。 2. 行业分类：将基金的持仓映射到标准的行业分类体系（如申万行业分类）。 3. 特征计算：计算基金在每个行业上的长期平均配置比例。 4. 标签定义：根据基金的行业配置特征，将其划分为不同的类型： * **行业主题基金**：长期持续超配某一特定行业主题。 * **行业轮动基金**：在不同时期内重点配置的行业主题发生显著变化。 * **行业均衡基金**：行业配置相对分散，无明显长期超配主题。 5. 指数构建：对具有相同长期行业主题标签的基金，采用合适的方法（如等权或规模加权）构建相应的主题基金指数，以反映该类基金的整体表现。 2. **模型名称：公募REITs系列指数模型**[51] * **模型构建思路**：构建一套完整的REITs指数，包括综合指数、按底层资产和项目类型划分的细分指数，为投资者提供指数化投资和资产配置的工具，并充分考虑REITs的高分红特性[51]。 * **模型具体构建过程**： 1. 样本空间：确定纳入指数的公募REITs产品范围。 2. 指数计算：采用分级靠档的方法确定成分REITs的权重，以保持指数份额的相对稳定。计算公式为链式加权综合价格指数公式。 3. 指数维护：当样本成分发生非交易因素变动（如新发、扩募）时，采用除数修正法以保证指数的连续性。 4. 指数类型：同时发布价格指数和全收益指数，全收益指数将分红收益再投资考虑在内。 5. 指数分类：构建多维度指数体系，包括： * **综合指数**：反映整个REITs市场的表现。 * **底层资产指数**：如产权类REITs指数、特许经营权类REITs指数。 * **细分项目指数**：如生态环保、交通基础设施、园区基础设施、仓储物流、能源基础设施、保障性租赁住房、消费基础设施、市政设施、水利设施、新型基础设施等REITs指数。 模型的回测效果 1. **主动偏股基金行业主题指数**，本周收益率：TMT主题5.17%，医药主题3.98%，行业均衡主题3.46%，新能源主题3.11%，国防军工主题2.99%，行业轮动主题2.97%，周期主题2.32%，消费主题1.72%，金融地产主题0.73%[39] 2. **REITs综合指数**，本周收益-0.10%，累计收益-2.99%，年化收益-0.68%，最大回撤-42.67%，夏普比率-0.21，年化波动10.49%[55] 3. **产权类REITs指数**，本周收益0.08%，累计收益13.54%，年化收益2.90%，最大回撤-45.00%，夏普比率0.11，年化波动12.80%[55] 4. **特许经营权类REITs指数**，本周收益-0.50%，累计收益-20.66%，年化收益-5.08%，最大回撤-41.17%，夏普比率-0.72，年化波动9.11%[55] 5. **新型基础设施REITs指数**，本周收益1.84%，累计收益8.97%，年化收益1.95%，最大回撤-3.95%，夏普比率0.04，年化波动12.06%[55] 6. **消费基础设施REITs指数**，累计收益49.97%，年化收益9.55%，最大回撤-9.89%，夏普比率0.76，年化波动10.66%[55] 量化因子与构建方式 1. **因子类别：多因子/智能贝塔（Smart Beta）**[61] * **因子构建思路**：基于特定的投资逻辑或市场特征，构建不同于传统市值加权的指数，以期获得超越市场的风险调整后收益。研报中提及的因子主要用于ETF产品的分类和表现跟踪[61]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细阐述各因子的具体计算方法，但列出了在ETF市场中基于这些因子策略的产品类别。常见的构建思路通常如下： * **红利因子**：选取股息率较高的股票。公式可能为：$$ Dividend Yield = \frac{Annual Dividend per Share}{Price per Share} $$ * **现金流因子**：选取现金流状况良好（如经营现金流与市值之比高）的股票。 * **质量因子**：选取财务质量高（如高ROE、低杠杆）的股票。 * **低波因子**：选取历史波动率较低的股票。 * **价值因子**：选取估值指标（如市净率、市盈率）较低的股票。 * **动量因子**：选取近期收益率较高的股票。 * **成长因子**：选取盈利或收入增长较快的股票。 * **基本面因子**：基于公司基本面指标（如销售额、现金流、净资产、分红）综合加权选股。 因子的回测效果 1. **红利因子ETF**，本周净流入21.00亿元，本周回报-0.23%，近1月回报-0.36%，今年以来回报4.79%[61] 2. **现金流因子ETF**，本周净流入10.15亿元，本周回报0.48%，近1月回报1.17%[61] 3. **质量因子ETF**，本周净流入-0.11亿元，本周回报2.92%，近1月回报-4.48%，今年以来回报25.23%[61] 4. **低波因子ETF**，本周净流入-0.11亿元，本周回报2.06%，近1月回报-3.14%，今年以来回报12.16%[61] 5. **价值因子ETF**，本周净流入-0.14亿元，本周回报1.34%，近1月回报-0.65%，今年以来回报11.23%[61] 6. **动量因子ETF**，本周净流入-1.37亿元，本周回报6.76%，近1月回报-8.75%，今年以来回报29.41%[61] 7. **成长因子ETF**，本周净流入-1.39亿元，本周回报4.87%，近1月回报-5.52%，今年以来回报28.47%[61] 8. **基本面因子ETF**，本周净流入-0.02亿元，本周回报0.69%，近1月回报-1.83%，今年以来回报7.26%[61]