经济政策与宏观环境 [page::3][page::5][page::6]

• 2024年下半年政策组合拳持续加力，促消费、稳地产、支持化债、投放流动性，显著改善宏观经济信心和部分经济指标。

- 宏观经济指数近月处于缓慢修复，制造业PMI连续两个月扩张，房地产商品房销售面积11月首次同比转正，流动性宽松趋势明显。

• 美国降息周期开启、特朗普当选预计推动美元走强，但贸易政策不确定性对我国出口存在扰动风险。

市场风格切换与资金动态 [page::7][page::10][page::12]

• 2024年上半年红利及高股息行业表现优异，银行煤炭等上涨；9月底政策利好推动行情切换，TMT及成长板块表现活跃，红利板块回调。

- 主动资金净买入10月出现峰值，11月维持高位，小单成交占主导；融资余额创新高，ETF持仓净申购持续释放，被动指数型基金占股票型基金规模八成以上。

• 游资11月净买入显著增多，产业资本减持加剧，ETF市场产品数量和规模创新高，千亿级ETF数量增加，跨境ETF快速扩容。

ETF配置策略综述 [page::25][page::28][page::31][page::33]

• 宏观择时基于经济和流动性指数，结合SOFR-Tbill利差代替TED利差，应用Copula-Black-Litterman模型，2020年以来策略年化收益约6.58%，最大回撤约4.6%。

- 动量择势策略结合XGBoost模型预测上升概率与拥挤度指标，选择动量前20%且拥挤度较低的板块，2020年以来年化收益17.1%，最大回撤28.7%。

• 基于资金流向与行业扩散指数构建低波扩散行业轮动策略，年化收益9.16%，2024年表现超20.97%，二阶随机占优策略年化收益27.96%，2024年达47.87%。

- 各策略针对不同市场环境表现差异明显，宜多策略结合提升稳定性和收益。

量化选股与因子策略 [page::36][page::39][page::41][page::43]

| 策略 | 年化收益率 | 超额收益 | Sharpe比率 | Calmar比率 |
|-------|------------|----------|------------|------------|
| 央国企基本面选股策略 | 24.02% | 21.12%（中证国企指数基准） | 1.10 | 0.95 |
| 科技主题基本面选股策略 | 24.81% | 10.02%（科技股样本池基准） | 0.90 | 0.67 |
| 科创50指数增强策略（含Alpha+基本面+特征向量收缩） | 4.08% | 13.05%（科创50指数基准） | 0.28 | 0.09 |

• 央国企主题分红型行业关注股息率与经营效率成长型行业加强研发与成长性指标。

- 科技主题按企业生命周期分类，成长期企业关注融资杠杆和研发投入，成熟期企业重视营运效率和研发持续性。

• 科创50指数增强策略引入多因子Alpha和基本面因子，并结合协方差特征向量调整，显著提升超额收益和风险控制。

主题投资与分域选股展望 [page::36][page::37]

• 央国企和新质生产力主题为当前最大投资主线，利用基本面因子结合行业分域进行选股，有助于策略稳健超额收益的挖掘。

- 分域选股克服行业差异导致的因子适用性差异，因子权重差异化增强策略效果。

• 投资主题选股策略对分领域基础面因子的综合权重评分构建优选组合，实现较高业绩表现。

中国银河证券——金融工程2025年年度策略报告详尽分析

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《风格切换，拐点确立，关注被动化及主题投资——金融工程2025年年度策略报告》

- 作者/分析师：马普凡（金融工程首席分析师）、吴金超、吴俊鹏

• 发布机构：中国银河证券研究院

- 发布日期：2024年12月26日

• 主题覆盖：宏观经济走势、A股市场风格切换、ETF配置策略、量化基金业绩、金融工程策略展望—主要围绕中国资本市场的宏观环境、ETF投资策略及量化选股应用

- 核心观点：
- 宏观经济政策组合拳持续发力，经济增长动能边际改善，流动性保持宽松。
- A股市场风格特征明显切换：上半年红利板块表现优异，下半年随着重磅政策落地，TMT等成长板块快速反弹。
- 被动指数化投资需求显著增长，ETF规模创历史新高，基金配置策略基于宏观择时、动量择势、行业轮动等多策略持续迭代，取得优异的年化收益。
- 主题投资中，央国企和科技主题为重点，分域选股策略通过构建通用因子和行业特色因子，显著提升选股策略有效性和超额收益率。
- 风险提示提醒：市场不可预测性强，历史表现不代表未来，需审慎参考报告观点。[page::0,1,3]

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二、逐节深度解读

1. 市场环境观察：宏观经济与风格切换

（1）宏观经济表现与政策刺激

• 通过宏观经济指数和流动性指数的熵值法及马尔可夫区制转换模型分析，2024年下半年宏观经济指数基本持平后微升，表明经济处于缓慢修复阶段；流动性指数处于宽松区间且呈上升趋势，央行货币政策偏宽松。

- 政策组合拳包括降准降息、下调LPR利率、房地产支持政策、财政赤字率提升和专项债发行等，明显提振市场信心和经济预期，反映在PMI回升（11月50.3%表扩张）、价格回暖（PPI转正0.1%）及房市销售面积11月转正19.83%。

• 需求结构上，内需持续扩张带动总需求回暖，外需虽受美贸易政策不确定性影响减弱，但总体经济复苏趋势明显。

- 流动性方面，M1、M2增速回升，居民中长贷改善，信贷结构趋向合理，但企业贷款仍疲软；社融新增中政府债券占比过半，政府发力推助经济增长。

• 美国CPI软化推动美联储降息，美元指数四季度上涨，特朗普当选带来经济刺激预期但贸易政策不确定性仍存，影响中国出口。

- 图表深入说明：
- 经济指数展示缓慢回暖，流动性指数宽松且波动性良好（图3，3页）。
- PMI指标细分显示新订单和出口订单逐渐改善（图5，5页）。
- 房地产销售数据月度同比逐渐改善，30大城市商品房成交面积复苏明显（图5，5页）。
- 信贷与社融结构透视政策效果，居民信贷改善凸显（图6，6页）。[page::3,5,6,7]

（2）A股市场及行业风格切换

• 2024年上半年红利和高股息风格占优，银行、煤炭、石油石化涨幅领先，房地产板块及关联消费承压。

- 9月24日重磅政策及美联储降息刺激市场，资本市场情绪改善，TMT板块（AI、国产替代）强势反弹，体现成长和高波动高杠杆特征；红利板块估值偏高受压。

• 行业表现与估值分位数：除少数行业估值较高外，大部分行业仍属于低估值区间，消费和房地产板块估值仍有上行空间。

- Barra因子分析显示：
- 规模风格表现切换，大盘风格在下跌期优先，小盘风格反弹时占优。
- 价值风格整体占优，但下半年成长风格短暂占先。
- 波动、流动性、动量因子表现反复，尤其波动因子下半年持续表现正向，表明Alpha交易机会依旧较多。
- 质量因子中盈利波动性因子收益负面，反映市场偏好稳定业绩股票；杠杆因子与盈利能力因子表现有分化。

• 主要宽基指数风格因子暴露显示大盘股普遍偏价值和红利风格，小盘股偏成长和高动量特征（图7-9，7-9页）。资金流向分析显示11月游资净买入显著，融资买入额高位维持，ETF净申购企稳增长，产业资本减持11月略有加大。公募基金股票仓位上行，行业配置向金融和消费倾斜，体现风格切换和政策影响。[page::7,8,9,10,11,12,13,14]

2. ETF配置策略及量化多策略解读

（1）ETF市场及量化基金规模与结构

• ETF数量和规模持续飙升，2024年11月末ETF总规模达3.65万亿元，股票型基金规模为4万亿，被动指数基金占股票型基金比例提高至80.3%。

- 跨境ETF快速增长，规模同比上涨近48%，数量突破135只，成为资本市场国际化的重要驱动力。

• 量化基金迅速发展，公募量化基金规模超过3000亿元，指数型量化基金成长显著，对冲型规模较小且表现不佳，主动量化基金头部集中且整体表现一般。

- 行业主题量化基金规模较小但快速增长，行业轮动、多因子和大数据基金策略成果各异，部分基金表现亮眼。

• 图表详解：

- ETF跨境发展及千亿级ETF明细展现市场成熟（图14-16，15-16页）。
- 量化基金结构与规模分布揭示不同策略发展阶段（图37-43，18-23页）。[page::13,14,15,16,18-23]

（2）ETF多策略回测与表现

• 宏观择时策略基于经济增长与流动性分区的美林时钟理念，结合SOFR-Tbill利差替代TED利差用以更准确反映全球流动性，搭配Copula函数生成资产收益的联合分布，构建修正后的Black-Litterman组合优化模型。该策略年化收益约6.58%，最大回撤小于5%，表现稳健，2024年收益率达9.7%。

- 动量择势策略基于XGBoost预测ETF上涨概率作为动量指标，结合基金份额历史分位数作为拥挤度指标，动态选择动量与拥挤度兼顾的行业板块和ETF，年化收益达17.1%，但波动和最大回撤较大，2024年表现回暖。

• 行业轮动策略利用低波扩散因子，通过资金流向筛选行业，月度调仓，年化收益9.16%，超额收益约10%，今年表现突出 (20.97%)，但最大回撤接近-43%，波动较大。

- 基于Copula的二阶随机占优策略利用资金流向辅助选股，月度调仓，基于Copula生成的收益分布进行概率占优优化，年化收益最高达28%，2024年更是飙升至47.87%，但策略伴随最高的回撤和波动，短期波动风险需管理。

• 策略切换明显反映市场风格变动，二阶随机占优因其灵活捕捉行业资金动向能力，在激烈市场波动中展现优异收益与回撤平衡。

- 各策略近五年净值曲线与配置组合详见报告图31-35（31-35页）。[page::25-35]

3. 主题投资与分域选股策略

• 当前中国经济弱人口红利下，全要素生产率和资本投资推动GDP增长，央国企与新质生产力科技成两大投资主线。

- 央国企主题：
- 股票池来源：中证国企指数、北交所国企及事业单位控股企业，剔除ST股。
- 选股逻辑：结合“一利五率”构建通用因子（股息率、资产负债率、ROE等）和基于行业属性划分的特色因子（盈利能力、营运效率、偿债能力、资本支出率等）。红利型行业偏重分红与稳健，成长型行业侧重研发投入与成长能力。
- 因子加权方法：通用因子占比30%，特色因子70%。选取总分前50股票，构成选股组合。
- 业绩：2019年底至2024年11月，年化收益24%，相对于中证国企指数超额21%，Sharpe超额近1.7，表现显著优异。

• 科技主题：

- 定义以电子、通信、计算机、新能源、生物医药、机器人等行业且研发费用占比高者为科技股。
- 根据企业现金流特点划分生命周期（引入、成长期、成熟期、震荡、衰退），重点选成长与成熟期企业。
- 采用毛利率增速、净利润增长、发明专利数量作为通用因子；成长期强调资产负债率和研发费用结构，成熟期强调应收账款周转与研发直接投入。
- 选股前50，年化收益达24.8%，超样本池约10%，表现稳健。

• 科创50指数增强策略：

- 扩样本池纳入科创板前100市值科技股，并加入多Alpha因子和基本面因子优化权重，加入特征向量调整的协方差提升风险控制。
- 2020年后年化收益提升至4.08%，超额收益超13%，极大改善了指标表现和回撤风险。

• 综述：分域选股策略显著提升量化配置的超额收益及风险调整能力，央国企与科技主题均实现了稳健且优异超额收益，风格多元化组合效果良好。

- 图表详解：因子解释、生命周期划分、策略净值比较及效能评估见报告页37-45。[page::36-45]

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三、图表深度解读

• 宏观经济指数、流动性指数及政策密集图（图3-5页）展现经济缓步回升及流动性宽松状态，政策信号清晰强化市场预期。

- PMI细分雷达图及PPI与房地产销售图（图5页）细化需求回暖及价格变动趋势，房地产销售数据显著企稳。

• 资金流向热图与融资余额、净买入额曲线（图10-13页）展示游资活跃、融资交易热度提升、产业资本减持风险与ETF净申购稳定。

- 基金规模及被动指数型基金占比增长曲线（图13页）强调市场被动化趋势。

• Barra因子多维度时间序列表与行业轮动估值图（图7-9页）体现风格切换与估值分布，为量化策略布局提供基础。

- 多策略净值增长曲线（图28,31,33,35页）清晰反映策略各异表现与波动风险，二阶随机占优策略收益最优但回撤最大。

• 主题选股策略净值曲线（图39,41页）央国企及科技主题策略年化收益和超额收益显著。

- 科创50指数增强策略绩效对比图（图43-45页）显示Alpha与基本面因子及风险矩阵优化的协同效果。

• 附录中Barra风格因子构建结构表（46页）详细说明因子构成与计算方法，为深入策略优化提供技术支撑。

报告使用大量数据图表支撑策略有效性，且对图表内容与文本论断紧密结合，体现报告专业性与实证逻辑。

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四、估值分析

报告未直接进行传统意义上的公司估值分析，而是通过ETF组合和量化基金构建及优化，以大类资产配置为背景，利用Black-Litterman模型及高级Copula分布修正模型，来动态调整资产权重，形成风险调整后的资产配置收益最大化。

• Black-Litterman模型融合投资者观点与市场均衡收益，报告创新性地使用Copula函数对资产收益的联合分布进行模拟抽样，解决了传统高斯模型在协方差矩阵估计上的不足，提高了组合优化的准确性。

- 利用SOFR-Tbill利差替代传统TED利差以更灵敏反映流动性变化，改进宏观择时资产配置权重。

• 通过特征向量调整法改进协方差矩阵估计，有效降低估计偏差，提升指数增强策略的风险调整后收益表现。

- 指数增强策略中限制资产配置权重偏差，防止超配过度风险，保障策略稳健运行。

• 风险惩罚项引入，表现出策略在风险控制方面的进一步优化。

- 多因子与基本面因子结合，用于细分的科技主题选股，配合协方差矩阵修正，提升了Alpha策略有效性和风险管理。[page::25,26,44,45,46,47,48]

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五、风险因素评估

• 报告明确指出，此次策略和市场观点基于历史数据及统计模型，二级市场波动受政策和突发事件影响较大，存在不可预测风险。

- 量化策略因依赖历史经验和模型假设，可能在特定市场环境下表现失准，特别是高波动和流动性快速变化期间。

• 基金及ETF历史收益不能代表未来业绩，投资需谨慎，注意到模型回撤风险及策略特定风险。

- 主题投资中对行业景气度和政策依赖较强，结构调整风险及市场风格转换可能导致短期波动和策略失效。

• 报告中对模型协方差估计偏差进行了修正，但市场极端风险不可完全涵盖。

- 组合投资均衡与风险敞口限制应持续关注，防范集中度与流动性风险。

• 报告无明显策略偏见，风险判断较为审慎且附有透明风险提示。[page::1,48]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告极为强调被动指数化和量化策略的前景，但也坦言部分主动策略表现2024年有限，尤其对冲类量化策略表现一般，可能未得到充分探讨主动管理在某些市场环境下的优势。

- 各策略回测均基于较长历史，2024年部分策略在极端行情中表现差异较大，实际运作中需要结合交易成本与市场冲击成本。

• 主题投资策略虽表现突出，但对行业和生命周期划分存在人为划分的依赖，可能带来固化的选股偏见，未来变化需关注模型调整。

- 对海外政策影响及贸易不确定性提及较为简单，相关风险敞口管理未详述，可能是隐性风险。

• 模型依赖于大量数据预处理和参数选择，因果关系和模型稳健性需继续验证。

- 结构清晰，方法论扎实，但对极端市场波动下的模型表现及异常事件应有更多应对机制说明。

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七、结论性综合

本报告系统分析了2024年宏观经济政策背景下中国资本市场的转折与机遇，结合宏观经济复苏、政策组合拳及全球流动性变化，精确刻画当前经济处于缓慢修复阶段。

报告揭示2024年A股风格显著切换，由上半年红利股风格主导转向下半年成长高波动风格， TMT等科技主题和被动投资需求快速增长。被动指数基金占比大幅提升，ETF市场持续创新与扩容，跨境ETF异军突起，对市场国际化产生积极推动。

在ETF及量化策略方面，报告基于先进的统计学方法深化宏观择时模型，引入SOFR-Tbill利差替代TED利差，结合Copula分布提升资产收益分布刻画精度，体现科学创新；多策略(宏观择时、动量择势、低波扩散行业轮动、基于Copula的二阶随机占优)回测表现均优于基准指数，尤其二阶随机占优策略年化收益超27%，2024年收益更高达47.9%，显示量化策略在复杂市场中抓住超额收益的潜力。

主题投资方面，深度挖掘央国企及科技主题，采用分域选股策略，构建了通用因子与行业/生命周期特色因子相结合的选股框架，实现年化超20%的超额收益。科创50指数增强策略通过融合Alpha及基本面因子并引入特征向量调整协方差，进一步提升业绩和风险控制能力，表现卓越。

报告图表与数据详实丰富，有效支撑观点和策略，体现了成熟的金融工程研究水平和量化投资实践。虽然面临市场不可预见风险和策略模型依赖历史表现的固有限制，报告以稳健科学的视角展现未来市场格局及投资路径，强调投资者应结合多维度策略与主题，合理控制风险，把握风格切换带来的机遇。

综合来看，报告对2025年市场表达审慎乐观观点，推荐关注被动指数化趋势同时深化主题投资和量化策略的应用，推动投资组合的动态优化与稳健超额收益的实现。[page::1-45]

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参考部分重要图表示例

• 宏观经济指数及流动性指数图（3页）

- PMI细部指标雷达图（5页）

• 房地产销售同比曲线（5页）

- 资金流向及融资余额图（6-11页）

• Barra风格因子收益及行业估值分布（7-9页）

- ETF策略收益净值对比（28,31,33,35页）

• 主题投资策略净值与超额收益（39,41-45页）

- SOFR-Tbill与TED利差对比图（26页）

• ETF宏观择时策略流程图（27页）

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总结

本报告立足当下中国宏观政策环境与资本市场动态，从量化策略与主题投资视角全方位剖析市场机遇和风险。报告核心在于结合金融工程技术进步与策略创新，提升资产配置及个股选取的系统性和前瞻性，战略聚焦被动指数投资和以央国企、科技为核心的主题投资，兼顾动态宏观择时与行业轮动，助力构建未来稳健且高效的投资组合。

以上为本报告的极其详尽和全面的分析解构，涵盖核心数据、模型应用、策略评估及风险识别，供专业投资者及研究人员深入理解及参考。

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（全文引用页码示意：内容推断均附有尾注如[page::3,26,39]等以对应报告页，确保溯源准确）

报告