（来源：华泰证券金融工程）

市场或已开始交易 PPI 同比转正预期，有望成市场主线。最近四次 A 股指数级别行情后不久 PPI 同比增速均快速上行，如 2008、2010、2016、2020 年，这可能源于流动性“脱虚向实”；同时，根据三周期滤波结果，PPI 同比或在年中进入短周期和中周期共振上行阶段。A股技术打分模型看多中证500和中证1000；风格择时模型近一个月哑铃结构表现优异；行业轮动模型看好贵金属、建筑、钢铁、农牧、非银。中国境内全天候增强组合今年以来绝对收益3.55%。

核心观点

本周观点：市场或已开始交易PPI同比转正预期，有望成市场主线

节后地缘冲突和HALO叙事对全球资本市场情绪造成了负面影响，风险资产持续处于高波状态，VIX指数仍运行在21日均线上方。A股受益于节后相对宽松的资金环境，走出了独立行情——万得全A指数上涨2.75%，收盘创十年新高，其中价值风格、周期板块相对占优，有色、钢铁、化工、煤炭、电力、建筑等涨幅均大于5%。参考报告《中国PPI的Nowcasting与通胀敏感型行业轮动》（2024-12-06）的结论，市场或已开始交易PPI同比转正预期。我们统计发现，最近四次A股指数级别行情后不久PPI同比增速均快速上行，如2008、2010、2016、2020年，这可能源于流动性“脱虚向实”；同时，根据三周期滤波结果，PPI同比或在年中进入短周期和中周期共振上行阶段。因此，我们判断PPI同比转正有望成为市场主线。

A股技术打分模型：看多中证500和中证1000

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、拥挤等多维度形成对未来的打分观点。今年以来，模型对万得全A多空择时收益-1.24%，同期万得全A收益8.30%，超额收益-9.55%；上周A股技术打分模型收益0.00%。模型最新信号显示，中证500和中证1000得分均位于看多区间。

风格择时模型：近一个月哑铃结构表现优异

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。模型目前对红利风格没有明确观点，不过从降低噪声干扰和换手磨损的角度来说，建议维持看多：其中，相对动量维持看多，期限利差维持看平，银行间市场成交量由看多转为看空。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，观点继续看好小盘风格。

行业轮动模型：看好贵金属、建筑、钢铁、农牧、非银

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。今年以来，模型取得绝对收益6.81%，跑输行业等权基准1.38pct。节后周期板块占优、价值风格占优，模型配置了有色金属、建筑、机械行业，表现亮眼，取得+1.04%的超额收益。本周模型继续看好贵金属、建筑、钢铁、农林牧渔、非银行金融，剔除工业金属、建材和机械，纳入钢铁和农林牧渔，整体持仓仍然偏向周期板块和价值风格，押注PPI同比转正。

中国境内全天候增强组合：今年以来绝对收益3.55%

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，2月模型并无明显观点，维持四象限风险平价配置。相比1月增配债券和红利，减配非防御性股票和商品，黄金保持低配。节后股票端价值风格占优，模型增配的红利仓位取得不错的表现，同时商品加速回暖，策略全周修复0.68%。今年以来，策略的绝对收益为3.55%。

风险提示：周度模型基于数据和逻辑推演，具有一定的局限性；相关模型均根据历史规律总结，历史规律可能失效。

正    文

01 A股技术打分模型：没有明确观点

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。模型将“市场状态”这一模糊的概念，细分到价格、量能、波动、趋势和拥挤等五个具体的维度，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至+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至+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-1.24%，同期万得全A收益8.30%，超额收益-9.55%。上周A股技术打分模型收益0.00%，同期万得全A收益2.75%，超额收益-2.75%。

02 风格择时模型：近一个月哑铃结构表现优异

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。

今年以来策略收益为8.72%，同期基准为7.23%，模型超额收益为1.49%。模型目前对红利风格没有明确观点，不过从降低噪声干扰和换手磨损的角度说，建议维持看多；其中，相对动量维持看多，期限利差维持看平，银行间市场成交量由看多转为看空。

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。

今年以来策略收益16.91%，同期基准为9.48%，模型超额收益为7.43%。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，看好小盘。

03 行业轮动模型：看好贵金属、建筑、钢铁、农牧、非银

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。今年以来，模型取得绝对收益6.81%，跑输行业等权基准1.38pct。节后周期板块占优、价值风格占优，模型配置的有色金属、建筑、机械行业表现亮眼，取得+1.04%的超额收益。本周模型继续看好贵金属、建筑、钢铁、农林牧渔、非银行金融，剔除工业金属、建材、机械，纳入钢铁和农林牧渔，整体持仓仍然偏向周期板块和价值风格，押注PPI同比转正。

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：今年以来绝对收益3.55%

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”。

节后股票端价值风格占优，模型增配的红利仓位取得不错的表现，同时商品加速回暖，策略全周修复0.68%。今年以来，策略的绝对收益为3.55%。今年2月模型并无明显观点，维持四象限风险平价配置。相比1月增配债券和红利，减配非防御性股票和商品，黄金保持低配。

其他支持性数据

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。

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