来源：华泰睿思

我们看好春季行情进一步强化，技术模型显示多数宽基指数得分回升、市场处于修复通道，上证指数已进入看多区间；宏观层面，1月份全天候策略亦押注增长超预期并增配股票。配置上建议沿两条主线布局：一是成长风格，看好电力设备及新能源行业；二是围绕“十五五”开局之年的内需改善主题，推荐社服、房地产、家电及饮料行业。

核心观点

本周观点：春季行情预期或进一步强化

2025年最后一个交易周，A股市场呈现出“修复中继”的行情特征——整体震荡，市场交投活跃，日均成交额维持在两万亿之上，为后续行情积蓄能量。我们认为春季行情有望进一步强化：从技术维度看，A股技术模型最新信号显示，多数宽基指数技术得分回升，市场处于修复通道；其中，上证指数的技术得分率先回升至模型设定的看多阈值上方；从宏观维度看，1月份全天候策略押注增长超预期象限，增配股票。具体配置上，建议沿两条主线布局：一是风格上看好成长，模型推荐电力设备及新能源行业。二是紧扣“十五五”开局之年的内需改善主题，模型推荐社服、房地产、家电和饮料行业。

A股技术打分模型：上证指数技术得分率先回升至看多阈值之上

A股技术打分模型旨在充分挖掘技术面信息刻画市场状态，基于对当前市场状态的理解，从价格、量能、波动、趋势、拥挤等维度形成对未来的打分观点。2025年模型对万得全A多空择时收益12.54%，同期万得全A收益27.65%，超额收益-15.11%；上周模型超额收益0.33%。模型最新信号显示A股多数宽基指数技术得分小幅回升，市场处于修复通道；其中，上证指数的技术得分率先回升至模型设定的看多阈值上方。

风格择时模型：看好成长风格

对于红利风格，我们结合中证红利相对中证全指的动量、10Y-1Y期限利差和银行间质押式回购成交量三者的趋势进行择时。模型自2025-12-22起对红利风格由看平转为看空，即看好成长风格。其中，本周相对动量和期限利差指标不看好红利，银行间市场成交量由多转平。对于大小盘风格，我们采用基于拥挤度分域的趋势模型进行择时，其中拥挤度采用小盘和大盘的动量之差和成交额之比刻画。当前，模型运行在低拥挤区间，采用大参数双均线模型判断趋势，结论是看好小盘。

行业轮动模型：看好社服、新能源、房地产、家电、饮料

行业轮动模型采用遗传规划技术直接对行业指数的量价、估值等特征进行因子挖掘，每季度末更新因子库。模型周频调仓，每周末选出多因子综合得分最高的五个行业进行等权配置。2025年模型取得绝对收益40.34%，跑赢行业等权基准15.88 pct。元旦前最后三个交易日除周期板块上涨外，成长、消费、稳定和金融板块均收跌，而模型在均衡配置侧重成长板块，最终小幅跑输基准0.15 pct。新年第一周模型持仓变化较大，看好消费者服务、电力设备及新能源、房地产、家电、饮料，在“十五五”开局之年押注内需改善预期。

中国境内全天候增强组合：2025年绝对收益13.86%

中国境内全天候增强组合采用宏观因子风险预算框架，选取增长超预期/不及预期、通胀超预期/不及预期四种宏观风险源作为平价对象；在四象限风险平价的基础上，基于宏观预期动量的观点主动超配看好象限，实现全天候增强。模型月频调仓，1月，模型大幅超配“增长超预期”象限，小幅超配“通胀不及预期”象限；与12月相比，增配股票和债券，小幅减配商品，降低黄金仓位。上周商品市场动荡，模型小幅收跌0.76%。2025年策略的绝对收益为13.86%，夏普比率为2.22，最大回撤为2.67%，卡玛比率为5.19，月胜率100%。

正文

01A股技术打分模型：上证指数技术得分率先回升至看多阈值之上

A股技术打分模型旨在充分挖掘技术面信息刻画市场状态，基于对当前市场状态的理解，形成对未来的打分观点。模型将“市场状态”这一模糊的概念，细分到价格、量能、波动、趋势、拥挤等几个具体的维度，在各个维度内部共筛选出共10个有效的市场观测指标，并基于单指标分别发出多空择时信号；最后，将10个指标的择时信号等权投票后，形成【-1~1】之间的综合打分结果，帮助投资者直观、及时的观测和理解市场。

基于技术打分构建多空择时策略，规则如下：当得分大于+0.33，看多；得分处于-0.33~+0.33之间，看平；得分小于-0.33，看空。今年以来，A股技术打分模型对万得全A多空择时收益12.54%，同期万得全A收益27.65%，超额收益-15.11%。上周A股技术打分模型收益0.00%，同期万得全A收益-0.33%，超额收益0.33%。

02风格择时模型：看好成长风格

红利风格择时

红利风格择时参考前期报告《红利因子择时与2025Q1行业ETF投资建议——ETF智投系列研究之三》（2025-01-07）。择时的标的为中证红利指数相对中证全指的收益率。择时体系包括三个指标：

1)中证红利相对中证全指的动量：红利风格正向指标；

2)10Y-1Y期限利差：红利风格负向指标——当期限利差走阔时，“借短买长”的投资越有利可图，投资者越倾向于长久期投资，如成长风格，红利资产吸引力削弱；

3)银行间质押式回购成交量：红利风格正向指标——银行间市场成交量越大，说明资金空转程度越严重，对应“资产荒”越严重，红利资产吸引力增强。

三个指标从趋势维度日频发出信号，每日信号取值为0、+1、-1，分别代表看平、看多、看空三种观点。以各维度得分之和的正负性，作为红利风格多空观点的依据。当模型看好红利风格时，全仓持有中证红利；当模型不看好红利风格时，全仓持有中证全指；基准是中证红利和中证全指等权配置，在信号变化日再平衡。

2025年策略收益为25.85%，同期基准为15.06%，模型超额收益为10.79%。模型自2025-12-22起对红利风格由看平转为看空，即看好成长风格。其中，最新信号显示相对动量和期限利差指标不看好红利，银行间市场成交量对红利风格由空转平。

大小盘风格择时

大小盘风格择时参考前期报告《基于趋势和拐点的市值因子择时模型》（2025-05-25）。在大多数情况下，大小盘风格的走势不如红利等其他风格温和，因此投资者对待大小盘风格的视角因市场状态而异——在低拥挤的时候，大小盘风格的驱动力源于宏观环境，而宏观基本面的变化较慢，投资者一般更在意风格的中长期趋势而忽视短期波动；在高拥挤的时候，大小盘风格的驱动力源于资金抱团，一旦“击鼓传花”停止，大小盘风格随时可能发生反转，投资者一般会对其短期趋势保持警惕。

以沪深300指数和万得微盘股指数为大小盘风格的代表。首先，我们从动量视角和成交视角计算大小盘风格拥挤度得分：

1)动量之差：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日动量之差，进一步计算各窗长动量之差的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值，作为小盘风格的动量得分；对6个计算窗长下分位数最低的3个结果取均值，作为大盘风格的动量得分。

2)成交额之比：计算万得微盘股指数与沪深300指数的10/20/30/40/50/60日成交额之比，进一步计算各窗长成交额之比的3.0/3.5/4.0/4.5/5.0年分位数的均值，对6个计算窗长下分位数最高的3个结果取均值，作为小盘风格的成交量得分；对6个计算窗长下分位数最低的3个结果取均值，作为大盘风格的成交量得分。

3)将小盘风格的动量得分和成交量得分取均值，得到小盘风格的拥挤度得分，大于90%视为触发高拥挤；将大盘风格的动量得分和成交量得分取均值，得到大盘风格的拥挤度得分，小于10%视为触发高拥挤。

若最近20个交易日中，小盘风格或者大盘风格曾触发过高拥挤，视为模型运行在高拥挤区间中，否则就是运行在低拥挤区间中。在高拥挤区间中，我们采用参数值较小的双均线模型来应对随时可能出现的风格反转；在低拥挤区间中，我们采用参数值较大的双均线模型来跟住风格的中长期趋势。

2025年策略收益75.86%，同期基准为46.25%，模型超额收益为29.60%。目前，模型运行在低拥挤区间，采用大参数双均线模型判断趋势，结论是看好小盘风格。

03行业轮动模型：看好社服、新能源、房地产、家电、饮料

遗传规划行业轮动模型的底层资产为32个中信行业指数，因子更新频率为季频，调仓频率为周频。每周末，模型选出多因子综合得分最高的五个行业进行等权配置，次周第一个交易日按均价完成调仓。回测始于2022-09-30，其中模拟盘跟踪始于前期报告《双目标遗传规划应用于行业轮动》（2024-05-20）的发布。2025年模型取得绝对收益40.34%，跑赢行业等权基准15.88 pct。元旦前最后三个交易日除周期板块上涨外，成长、消费、稳定和金融板块均收跌，而模型在均衡配置侧重成长板块，最终小幅跑输基准0.15 pct。新年第一周模型持仓变化较大，看好消费者服务、电力设备及新能源、房地产、家电、饮料，在“十五五”开局之年押注内需改善预期。

遗传规划模型是采用类似于“生物育种”的原理，直接对行业指数的量价、估值等数据进行挖掘，而不再依托逻辑去设计行业打分规则。前期报告《双目标遗传规划应用于行业轮动》（2024-05-20）将传统的单目标遗传规划改造为了双目标遗传规划。双目标遗传规划使用|IC|和NDCG@5两个指标（y1和y2）来同时评价因子的分组单调性和多头组表现。在NSGA-II算法的加持下，能够挖掘出兼具分组表现单调、多头表现优秀的行业轮动因子。

传统的单目标遗传规划仅以y1+λy2单个目标为因子评价指标，容易陷入“内卷”状态，导致因子同质化、过拟合。NSGA-II算法在不增加时间复杂度的前提下，能够实现等同于执行数十次不同λ单目标遗传规划的效果，这是双目标遗传规划能够提升因子多样性、降低过拟合风险的主要原理。对于挖掘得到的行业轮动备选因子，我们结合贪心策略和方差膨胀系数，将共线性较弱的多个因子合成为行业得分。

在最新一期挖掘出来的因子中，权重最大的因子基于量价相关性构建，具体计算过程如下：

1)在截面上，用全体行业标准化日度成交额对当日跳空缺口开展带有常数项的一元线性回归，取残差，记作变量A；

2)在过去9个交易日中，取标准化日度成交额最大的交易日索引，记作变量B；

3)在过去50个交易日中，将变量A和B开展时序回归取截取项，记作变量C；

4)计算过去45个交易日变量C和标准化月度开盘价的协方差。

04中国境内全天候增强组合：2025年绝对收益13.86%

中国境内全天候增强组合的构建方式参考前期报告《从资产配置走向因子配置：中国版全天候增强策略》（2025-06-03）。报告中提出了一套宏观因子风险平价的框架，强调真正的风险分散不是分散于资产，而是分散于驱动资产的底层宏观风险源。策略构建分为三步：

1)宏观象限划分与资产选择：选择增长和通胀维度，根据是否超预期划分为四象限——增长超预期、增长不及预期、通胀超预期、通胀不及预期。结合“定量+定性”的方式确定各象限适配的资产。

2)象限组合构建与风险度量：象限内资产等权构建子组合，注重刻画象限的下行风险。

3)风险预算模型确定象限权重：每月底，根据“象限观点”调整象限风险预算，从而进行主动超配，实现策略增强。“象限观点”由宏观预期动量指标给出，该指标综合考虑资产价格交易的“买方预期动量”和经济指标预期差体现的“卖方预期差动量”。

上周商品市场动荡，模型小幅收跌0.76%。2025年策略的绝对收益为13.86%，夏普比率为2.22，最大回撤为2.67%，卡玛比率为5.19，月胜率100%。1月，模型大幅超配“增长超预期”象限，小幅超配“通胀不及预期”象限；与12月相比，增配股票和债券，小幅减配商品，降低黄金仓位。

风险提示

1)周度模型基于数据和逻辑推演，具有一定的局限性；

2)相关模型均根据历史规律总结，历史规律可能失效。

相关研报

研报：《春季行情预期或进一步强化》2026年1月4日

何 康 分析师 S0570520080004 | BRB318

徐 特 分析师 S0570523050005

韩 晳 分析师 S0570520100006

李 薇 联系人 S0570124070087

孙浩然 联系人 S0570124070018

来源：券商研报精选