20260116-中银证券-中银量化多策略行业轮动周报_21

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 金融工程|证券研究报告—周报 2026年1月16日 # 中银量化多策略行业轮动周报 - 20260115 当前（2026年1月15日）中银多策略行业配置系统仓位：基础化工（ $13.8\%$ ）、非银行金融（ $12.9\%$ ）、煤炭（ $8.5\%$ ）、计算机（ $8.1\%$ ）、医药（ $7.0\%$ ）、综合（ $6.4\%$ ）、石油石化（ $5.0\%$ ）、家电（ $4.9\%$ ）、电子（ $4.1\%$ ）、综合金融（ $3.5\%$ ）、房地产（ $3.4\%$ ）、建材（ $3.2\%$ ）、钢铁（ $3.2\%$ ）、电力设备及新能源（ $3.2\%$ ）、轻工制造（ $3.0\%$ ）、有色金属（ $2.6\%$ ）、建筑（ $2.5\%$ ）、农林牧渔（ $2.5\%$ ）、银行（ $2.3\%$ ）。 市场表现回顾：中信一级行业平均周收益率 $1.5\%$ ，近1月平均收益率 $8.3\%$ 。本周收益率表现最好的三个行业是传媒（ $14.2\%$ ）、计算机 $(9.3\%)$ 、有色金属 $(7.1\%)$ 。收益率表现最差的三个行业是银行（- $2.0\%$ ）、非银行金融（ $-1.9\%$ ）、农林牧渔（ $-1.6\%$ ）。 模型表现：本周行业轮动复合策略获得累计收益 $1.1\%$ ，中信一级行业等权基准收益 $1.5\%$ ，对应超额收益 $-0.4\%$ 。今年以来，行业轮动复合策略获得累计收益 $3.1\%$ ，中信一级行业等权基准收益 $3.4\%$ ，对应超额收益 $-0.4\%$ 。今年以来各单策略超额如下： S1行业盈利景气度追踪策略（周度）较基准超额收益为 $-1.4\%$ S2隐含情绪动量策略（周度）超额收益为 $0.5\%$ S3宏观风格行业轮动策略（月度）超额收益为 $-0.4\%$ S4中长期困境反转策略（月度）超额收益为 $-0.6\%$ S5资金流策略（月度）超额收益为 $-2.7\%$ S6财报因子失效反转策略（月度）超额收益为 $-0.1\%$ S7传统多因子打分策略（季度）超额收益为 $1.4\%$ ■单策略权重：目前单策略权重最高的策略为S7传统多因子打分策略，对应权重 $20.4\%$ ，权重最低的策略为S2隐含情绪动量策略，对应权重 $8.9\%$ 。其余策略权重信息请见报告正文。 调仓动向：本周复合策略主要加仓TMT、消费、医药板块，减仓金融、地产基建、中游非周期板块。 ■风险预警：观察各中信一级行业滚动6年稳健PB分位数结果可知，本周商贸零售、计算机、有色金属、国防军工、石油石化、电子、传媒、机械行业当前PB估值高于过去6年PB估值（剔除极端值）的 $95\%$ 分位点，触发高估值预警。 ■风险提示：本报告所涉及的策略模型均基于公开资料、历史数据构建，相关结论仅供参考。金融市场具有高度不确定性，市场价格受多种不可控因素影响，存在模型失效的可能，敬请投资者注意风险，谨慎决策。 # 相关研究报告 《中银证券量化行业轮动系列（七）：如何把握市场“未证伪情绪”构建行业动量策略》20220917 《中银证券量化行业轮动系列（八）：“估值泡沫保护”的高景气行业轮动策略》20221018《中银证券宏观基本面行业轮动新框架：对传统自上而下资产配置困境的破局》20230518 《中银证券量化行业轮动系列（九）：长期反转-中期动量-低拥挤”行业轮动策略》20240914《中银证券量化行业轮动系列（十）：如何基于资金流构建行业轮动策略？》20250326 《中银证券量化行业轮动系列（十一）：如何利用财报因子的阶段失效构建行业轮动策略？》20250326 中银国际证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 # 金融工程 证券分析师：郭策 (8610)66229239 ce.guo@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300522080002 证券分析师：李腾 (8610)66229367 teng.li@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300522080001 # 目录 一、近期中信一级行业表现回顾 4 二、行业估值风险预警 5 三、单策略排名靠前行业及近期业绩表现 6 四、策略复合 13 五、复合策略行业配置与业绩回顾. 16 六、风险提示 19 # 图表目录 图表1.近期中信一级行业收益率跟踪 4 图表2.各中信一级行业PB估值稳健分位数... 5 图表3.近期中信一级行业景气度跟踪 6 图表4.近期中信一级行业“隐含情绪”指标跟踪 图表5.近期宏观基本面风格行业占优排序 8 图表6.近期中长期困境反转策略占优行业排序 9 图表7.近期各行业资金流入强度排序 10 图表8.近期财报因子失效反转策略行业排序 11 图表9.传统多因子打分因子展示 12 图表10.近期传统多因子打分策略行业排序 12 图表11.复合策略资金分配调仓设定 13 图表12.由策略权重映射至行业权重（示例） 14 图表 13. 单策略历史配置权重时间序列 ..... 14 图表14.当前各单策略权重 15 图表15.复合策略近10周行业配置权重 16 图表 16. 复合策略近 10 周板块配置权重 ..... 16 图表17.策略近期收益测算 17 图表 18.2014 年以来策略表现与行业等权基准 ..... 17 图表19.2014年以来各策略超额收益（较行业等权） 17 图表20.2020年以来策略表现与行业等权基准 18 图表21.2020年以来各策略超额收益（较行业等权） 18 本报告时间统计口径： 近一周或本周：2026年1月8日至2026年1月15日 近一月：2025年12月15日至2026年1月15日 年初至今：2026年1月5日至2026年1月15日 # 一、近期中信一级行业表现回顾 本周收益率表现最好的三个行业是传媒（14.2%）、计算机（9.3%）、有色金属（7.1%）。收益率表现最差的三个行业是银行（-2.0%）、非银行金融（-1.9%）、农林牧渔（-1.6%）。30个中信一级行业平均周收益率1.5%，近1月平均收益率8.3%。具体各行业周度及月度收益表现如下表所示。 图表 1. 近期中信一级行业收益率跟踪 行业收益率跟踪 中信一级 近一周 近一个月 年初至今 传媒 14.2% 27.3% 17.9% 计算机 9.3% 20.1% 11.9% 有色金属 7.1% 23.1% 10.4% 消费者服务 3.4% 10.7% 5.5% 商贸零售 3.2% 3.7% 5.0% 综合金融 3.0% 14.4% 4.5% 医药 2.3% 7.4% 4.5% 电子 2.1% 13.2% 4.9% 基础化工 2.1% 13.2% 4.9% 石油石化 2.0% 9.4% 3.0% 通信 1.5% 7.1% 1.4% 机械 1.5% 12.9% 4.2% 建材 0.8% 9.3% 3.0% 建筑 0.7% 7.4% 4.3% 轻工制造 0.6% 6.7% 2.1% 电力设备及新能源 0.5% 8.0% 2.6% 电力及公用事业 0.5% 1.3% 1.6% 纺织服装 0.5% 5.1% 1.4% 家电 0.4% 2.9% 0.3% 钢铁 0.2% 7.7% 2.9% 汽车 0.1% 7.7% 1.1% 交通运输 -0.3% 0.8% 0.0% 综合 -0.6% 3.5% 0.7% 国防军工 -0.7% 22.8% 7.0% 食品饮料 -0.9% -1.3% -1.4% 房地产 -1.5% 5.8% 1.7% 煤炭 -1.5% 1.8% 3.4% 农林牧渔 -1.6% 0.5% -1.0% 非银行金融 -1.9% 1.5% -2.1% 银行 -2.0% -3.7% -3.1% 资料来源：万得，中银证券 # 二、行业估值风险预警 # （一）估值预警系统概述 为了规避行业高估值风险，我们采用各行业近6年的PB（剔除极端值）作为样本数据，计算当前各行业PB在样本数据中的分位数，越靠近0表示估值越低，越靠近1表示估值越高。当某个或某几个行业的拥挤度过高，出现极端估值时，模型将不对该行业进行测算。 具体实施步骤如下： 步骤1：时刻t，剔除近“6年”滚动窗口中最高前 $10\%$ PB，以保证稳健估计（注：如果窗口期包含2015年股灾，那么当前估值永远可能不是极端高估值）； 步骤2：计算当前PB处于剔除极值的窗口分位数，若行业的滚动6年稳健PB分位数高于 $95\%$ ，该行业则会被剔除，不参与各分项策略的测算。 更详细计算方法请参见研究报告《中银证券量化行业轮动系列（八）：“估值泡沫保护”的高景气行业轮动策略》20221018。 # （二）当前预警信号 观察各中信一级行业滚动6年稳健PB分位数结果可知，本周商贸零售、计算机、有色金属、国防军工、石油石化、电子、传媒、机械行业当前PB估值高于过去6年PB估值（剔除极端值） $95\%$ 分位点，触发高估值预警。 图表2.各中信一级行业PB估值稳健分位数 行业稳健PB分位数(95%为高估值预警线) 中信一级 当前 上一个月 当月变动 高估值预警? 商贸零售 100.0% 100.0% 0.0% Y 计算机 100.0% 98.3% 1.7% Y 有色金属 100.0% 97.0% 3.0% Y 国防军工 100.0% 96.6% 3.4% Y 石油石化 100.0% 95.7% 4.3% Y 电子 100.0% 87.6% 12.4% Y 传媒 100.0% 93.5% 6.5% Y 机械 100.0% 80.0% 20.0% Y 综合 94.6% 74.0% 20.6% - 纺织服装 93.9% 73.8% 20.1% - 钢铁 92.1% 82.9% 9.1% - 汽车 86.8% 75.8% 11.0% - 综合金融 85.9% 59.3% 26.5% - 煤炭 84.0% 77.2% 6.8% - 通信 82.4% 76.0% 6.3% - 电力及公用事业 80.3% 59.0% 21.3% - 非银行金融 78.2% 70.7% 7.4% - 电力设备及新能源 74.3% 65.8% 8.5% - 轻工制造 70.7% 51.8% 19.0% - 银行 70.6% 71.6% -1.0% - 基础化工 66.8% 59.5% 7.4% - 房地产 49.5% 39.6% 9.9% - 家电 43.4% 29.6% 13.8% - 建材 42.5% 32.3% 10.2% - 消费者服务 40.0% 28.7% 11.3% - 医药 39.3% 25.3% 14.0% - 建筑 38.6% 17.7% 20.9% - 交通运输 35.2% 29.1% 6.1% - 农林牧渔 29.3% 27.0% 2.3% - 食品饮料 3.8% 1.3% 2.6% - 注：稳健PB分位数超过 $95\%$ 则进入高危估值预警区间 资料来源：万得，中银证券 # 三、单策略排名靠前行业及近期业绩表现 # （一）S1高景气行业轮动策略（周度）概述 行业盈利景气度追踪模型是通过 wind 分析师一致预期滚动行业数据建立的多因子模型。该模型旨在挑选出当前盈利预期向上的行业。 本策略尝试通过盈利预期的原值、斜率和曲率三个维度来描述盈利景气度的变化趋势，具体操作时可根据分析师预期数据构建三大类因子： 1. 净利润预期同比与预期ROE相关指标，代表3-5年的赛道概念； 2. 景气度变化因子，为一类因子的季度变化，反映各行业的中短期景气度变化； 3. 短期情绪因子，为二类因子的月度变化，反映景气度变化的斜率，即加速上升或减速上升 我们以“单因子年化超额 $>3\%$ ”为条件筛选备选因子，再通过“分层聚类法”将备选因子分为8类并优选每类中超额收益最高的因子进行rank等权复合，形成复合因子。剔除估值过高的行业后，每周选取因子值最高的3个行业等权持有。 具体模型的构建方法可参考报告《中银证券量化行业轮动系列（八）：“估值泡沫保护”的高景气行业轮动策略》20221018。 当前景气度排名前三的行业为：非银行金融、基础化工、煤炭。 图表3.近期中信一级行业景气度跟踪 中信一级 2025/11/13 2025/11/20 2025/11/27 2025/12/4 2025/12/11 2025/12/18 2025/12/25 2025/12/30 2026/1/8 2026/1/15 非银行金融 1 1 1 1 5 3 3 3 1 1 基础化工 13 12 13 8 12 10 7 4 3 2 煤炭 10 9 4 2 2 2 2 3 农林牧渔 15 14 19 22 24 22 23 20 8 4 综合 7 13 21 25 22 21 16 5 综合金融 3 2 4 16 15 16 17 9 4 6 电力设备及新能源 6 5 6 4 3 4 4 5 7 7 银行 10 9 11 10 9 12 9 10 9 8 家电 8 8 14 14 7 5 5 8 6 9 通信 5 3 3 3 2 8 12 14 11 10 纺织服装 22 16 12 6 9 8 7 10 11 轻工制造 14 13 20 24 23 23 24 22 12 12 汽车 19 18 23 19 16 18 19 24 18 13 医药 21 20 24 23 22 15 15 17 13 14 建筑 16 15 18 21 19 14 16 19 14 15 建材 20 19 22 20 20 20 20 18 15 16 食品饮料 17 16 17 17 8 7 6 6 5 17 房地产 24 21 25 26 18 17 14 15 17 18 电力及公用事业 12 11 15 11 11 13 11 12 19 19 交通运输 11 7 9 7 9 11 10 13 20 20 钢铁 9 10 12 15 17 21 25 25 22 21 消费者服务 23 22 26 25 25 24 21 23 21 22 机械 7 6 8 5 1 1 1 1 传媒 6 13 15 电子 4 4 5 6 14 19 18 11 国防军工 18 17 21 18 13 有色金属 2 2 2 石油石化 计算机 商贸零售 注：数字1代表当前最优行业，数字越大推荐等级越低 资料来源：万得，中银证券 # （二）S2隐含情绪动量策略（周度）概述 隐含情绪动量策略主要针对“市场估值常跑在可获取卖方盈利预期具体数字之前”的困境，构建“跑在盈利预期数据公布之前”的情绪动量策略。 动量/反转效应在微观层面主要体现为“量与价的博弈”。策略认为从微观角度，股价的波动可以被拆解为两种正交的情绪贡献，即已经反映在换手率变化中的“预期内情绪”和面对各种未证实传闻下的“隐含情绪”（市场对“常规换手交易对股价正常推动”之外的定价）。 为获取“隐含情绪”，我们将行业日度收益率对日度换手率变化率进行截面回归，剥离“预期内情绪”，其残差即为“隐含情绪”，本质和因子中性化思想是一致的。 $$ \Delta t u r n o v e r \_ r a t i o _ {i, t} = \frac {\text {t u r n o v e r} _ {r a t i o _ {i , t}}}{\text {t u r n o v e r} _ {r a t i o _ {i , t - 1}}} - 1 $$ $$ r e t _ {i, t} = \left[ \beta_ {t} (\Delta t u r n o v e r _ {r a t i o}) _ {i, t} \right] + \left[ \varepsilon_ {i, t} \right] $$ 预期内情绪 未证伪情绪 基于以上测算方法，我们可以逐日计算各行业“隐含情绪收益率”得到累计隐含情绪因子净值，再以此净值构建半个月和12个月动量因子，并将两者等权rank复合，得到复合因子。剔除估值过高的行业后，每周选取因子值最高的3个行业等权持有。 模型具体构建方法请参考报告《中银证券量化行业轮动系列（七）：如何把握市场“未证伪情绪”构建行业动量策略》20220917。 当前市场隐含情绪指标排名前三的行业为：基础化工、轻工制造、医药。 图表 4. 近期中信一级行业 “隐含情绪” 指标跟踪 中信一级 2025/11/13 2025/11/20 2025/11/27 2025/12/4 2025/12/11 2025/12/18 2025/12/25 2025/12/30 2026/1/8 2026/1/15 基础化工 1 1 15 12 4 5 1 1 1 1 轻工制造 3 5 15 2 4 15 11 9 4 2 医药 18 16 18 22 22 22 21 21 11 3 电力设备及新能源 10 6 7 12 6 3 6 10 2 4 纺织服装 3 12 21 13 18 16 14 10 4 通信 12 4 1 1 1 1 3 4 5 6 综合金融 13 20 21 16 16 11 14 7 7 7 建材 16 14 8 9 12 11 6 5 2 8 综合 23 12 7 11 17 16 9 9 钢铁 2 2 8 6 10 7 4 5 6 10 建筑 20 18 15 19 20 22 19 17 11 11 消费者服务 9 7 24 16 16 19 15 12 13 11 汽车 21 19 8 10 8 8 20 13 8 13 煤炭 25 23 23 25 21 24 21 14 电力及公用事业 6 10 19 11 14 15 9 20 16 14 农林牧渔 17 12 21 20 18 9 11 14 15 16 房地产 11 17 26 25 19 24 25 23 19 16 银行 5 2 4 15 14 14 8 11 14 18 家电 18 12 6 8 21 20 21 22 20 19 交通运输 7 8 13 7 10 15 18 19 17 19 非银行金融 23 20 20 26 25 10 13 18 18 21 食品饮料 22 10 13 24 24 21 24 25 22 22 石油石化 有色金属 7 4 5 机械 13 14 2 2 2 4 5 3 国防军工 24 22 11 16 9 商贸零售 电子 15 9 3 4 3 2 2 2 计算机 传媒 6 10 8 资料来源：万得，中银证券 # （三）S3宏观风格轮动策略（月度）概述 宏观风格行业轮动策略首先借助当前各宏观指标及指标与四种行业风格（高beta、高估值、12个月动量、高波动率）收益的相关性对四种行业风格多空情况进行预判。再通过各中信一级行业在四种风格的暴露程度对各行业的契合程度进行排序。 基本面指标体系构建：从“经济增长”、“通货膨胀”、“货币”、“信贷”和“市场情绪”优选宏观指标，并从“指标所处历史中枢定位”、“指标超预期”和“指标边际变动”三个维度刻画各宏观指标。 行业风格体系构建：我们以中信一级行业为标的，计算行业在t时期基本面、估值、资金、量价等维度的因子暴露。将各行业t时刻至t+1时刻的收益率与期初t时期各行业标准化后的因子暴露度进行截面回归，来估算t+1期各风格因子的预期多空收益率。我们从因子“显著性”、“稳定性”、“低相关性”三个维度筛选，最终确定选择估值(value)、Beta（beta_1y）、3个月波动率（vol_3m）、12个月价格动量（mom_12m)四个风格因子作为预测因子。 风格研判量化模型：我们将风格多空研判转化为二分类问题，同时将各宏观指标3个维度的子指标进行哑变量处理，构建了一个等权投票打分的弱投票器，最终得到4个风格的多空预测。具体投票器的构建方式请见对应深度报告。 风格优选映射至行业：将对应风格的多空预测（看多为1，看空为-1，中性为0）乘以各行业对该风格的暴露度，得到各行业对该风格的得分。再对特定行业将4种风格的得分求和，最终得到总分。我们将各行业的总分排序，每月选取总分最高的6个行业等权持有。 模型具体构建方法请参考报告《中银证券宏观基本面行业轮动新框架：对传统自上而下资产配置困境的破局》20230518。 当前宏观指标看多的前六行业为：银行、石油石化、煤炭、家电、有色金属、建筑。 图表5.近期宏观基本面风格行业占优排序 中信一级 2025/04 2025/05 2025/06 2025/07 2025/08 2025/09 2025/10 2025/11 2025/12 2026/01 银行 28 30 30 28 30 30 1 1 1 1 石油石化 29 24 28 29 29 29 2 3 4 2 煤炭 30 23 29 30 27 26 12 8 7 3 家电 20 26 19 21 24 25 6 6 2 4 有色金属 21 15 18 18 16 10 24 24 21 5 建筑 25 25 26 24 23 23 5 4 6 6 电力及公用事业 27 29 27 27 28 28 4 5 3 7 交通运输 26 28 24 25 26 27 3 2 5 8 通信 5 8 8 10 7 3 26 25 25 9 农林牧渔 22 19 22 23 22 22 9 9 8 10 食品饮料 23 21 25 26 25 24 7 10 9 11 建材 24 22 23 22 18 18 15 13 11 12 钢铁 19 20 21 20 20 13 18 15 13 13 纺织服装 18 18 17 17 19 21 8 7 10 14 非银行金融 10 27 13 14 10 11 14 17 12 15 汽车 7 17 6 9 12 15 13 14 16 16 轻工制造 15 12 15 13 14 19 11 12 14 17 基础化工 14 13 14 15 15 16 21 20 22 18 医药 16 14 16 16 17 14 17 19 18 19 房地产 17 16 20 19 21 20 22 18 19 20 机械 8 5 7 7 8 8 19 21 17 21 电力设备及新能源 11 6 10 11 9 9 28 26 26 22 商贸零售 9 11 9 8 11 12 10 11 15 23 传媒 4 3 4 3 4 6 16 16 20 24 电子 2 10 3 5 6 5 27 27 30 25 综合 13 7 12 6 5 7 20 22 23 26 消费者服务 12 4 11 12 13 17 23 23 24 27 国防军工 6 9 5 4 3 4 29 29 27 28 综合金融 3 1 1 1 1 1 30 30 29 29 计算机 1 2 2 2 2 2 25 28 28 30 资料来源：万得，中银证券 # （四）S4中长期困境反转策略（月度）概述 基于行业常在2年内存在动量效应，3年以上存在反转效应的特征，我们采用“2-3年反转”、“1年动量”、“旬度截面低换手率”三个因子行业排序等权方式进行复合，构建“长期反转-中期动量-低拥挤”复合策略。 动量因子：本策略在构建“1年动量”因子时，需剔除最近1个月收益以规避短期反转影响。 反转因子：若当前时间为T，使用3年前（T-36）至2年前（T-24）时间区间计算反转因子。 换手因子：采用各行业旬度自由流通市值换手率进行截面排序。 将三因子等权 rank 复合，得到最终复合因子。每月选取最优的 5 个行业等权配置。 具体模型的构建方法可参考报告《中银证券量化行业轮动系列（九）：长期反转-中期动量-低拥挤”行业轮动策略》20240914。 本月中长期困境反转策略推荐的行业为：基础化工、电力设备及新能源、建材、钢铁、综合。 图表6.近期中长期困境反转策略占优行业排序 中信一级 2025/04 2025/05 2025/06 2025/07 2025/08 2025/09 2025/10 2025/11 2025/12 2026/01 基础化工 11 13 17 18 5 3 3 3 6 1 电力设备及新能源 14 6 19 8 8 6 12 5 3 3 建材 7 6 5 3 29 9 9 18 5 3 钢铁 3 3 2 2 29 2 8 8 3 4 综合 20 20 20 13 1 1 2 14 12 5 医药 11 17 30 13 24 4 8 3 9 6 有色金属 16 8 7 17 10 7 5 10 1 8 银行 1 1 1 1 4 11 6 14 4 8 农林牧渔 18 19 14 13 6 6 4 1 21 8 房地产 5 15 12 5 20 15 21 27 24 10 电子 4 2 3 10 3 23 15 12 9 11 交通运输 9 10 8 10 15 13 11 8 9 12 机械 26 22 29 27 18 18 13 8 7 13 建筑 9 13 10 20 30 21 24 20 13 14 电力及公用事业 13 18 25 25 15 21 15 18 11 17 消费者服务 30 29 9 4 15 21 21 8 17 17 非银行金融 2 4 4 8 9 13 18 22 17 17 食品饮料 29 29 27 16 20 21 11 25 23 17 传媒 28 26 23 23 23 29 27 20 29 19 轻工制造 18 30 27 22 11 17 27 25 25 20 计算机 27 22 19 25 27 28 27 16 27 21 石油石化 24 27 21 30 25 25 21 22 18 22 通信 25 22 24 29 17 26 15 12 14 23 国防军工 13 10 23 25 13 11 1 4 20 25 家电 22 16 15 21 12 30 29 27 22 25 煤炭 20 11 6 16 27 9 19 29 27 26 综合金融 6 15 12 20 22 24 23 30 20 28 纺织服装 21 26 29 28 22 28 30 28 30 28 汽车 23 8 13 10 2 15 27 23 15 29 商贸零售 16 24 17 6 8 17 18 15 27 30 注：数字1代表当前最优行业，数字越大推荐等级越低 资料来源：万得，中银证券 # （五）S5基于资金流的行业轮动策略（月度）概述 该策略从“市场主力资金流向与强度”和“尾盘资金流向与强度”两个维度构建行业轮动策略。 “市场主力资金流向与强度”：我们将每笔挂单金额介于4万-100万的交易称之为“机构单”，通过统计各行业日度“机构单净买入金额”3个月移动平均（记为net_buy_MA_3）与绝对值移动平均的比值（记为net_buy_abs_MA3），构建“机构单趋势强度因子”。 $$ \text {机 构 单 趋 势 强 度 因 子} = \frac {\text {n e t} _ {\text {b u y}} \text {m a 3}}{\text {n e t} _ {\text {b u y}} \text {a b s} _ {\text {m a 3}}} $$ “尾盘资金流向与强度”：我们将每日14:30- 15:00的交易称之为“尾盘交易”，分别统计近6个月各行业尾盘资金流入日度平均占各行业平均流通市值（市值占比）和各行业尾盘资金流入日度平均占个行业平均日度成交额（成交额占比）。再分别计算两个比例的月度差分，将差分等权rank复合，得到“尾盘资金流向与强度因子”。每月选取资金流入强度最高的5个行业等权配置。 具体模型的构建方法可参考报告《中银证券量化行业轮动系列（十）如何基于资金流构建行业轮动策略？》20250326。 本月资金流入强度较大的行业有：农林牧渔、石油石化、非银行金融、煤炭、家电。本月各行业资金流入强度排名如下。 图表7.近期各行业资金流入强度排序 注：数字1代表当前最优行业，数字越大推荐等级越低，本策略剔除拥挤度超过 $90\%$ 的行业 资料来源：万得，中银证券 # （六）S6财报因子失效反转行业轮动策略（月度）概述 我们基于“长期有效的因子在出现阶段失效后，未来有更大概率重新变得有效”这一基本假设，充分利用了财报因子近年来表现不佳的现象，构建了一套基于因子有效性均值回复理论的行业轮动策略。 该策略将财报因子库中的因子按构建方法分为大类，以3年为滚动窗口筛选年化超额超过 $5.5\%$ 的财报因子称为“长期有效因子”，再在“长期有效因子”中筛选连续4个月跑输行业等权基准的因子称为“短期失效因子”。 若存在“短期失效因子”，则在“短期失效因子中”按对应大类，从每类中筛选窗口内年化超额最高的因子等权zscore复合，得到“财报失效反转因子”。 若不存在“短期失效因子”，则将条件放宽至连续3个月跑输行业等权基准，如果有因子满足条件，按之前的方法复合得到“财报失效反转因子”。若仍没有因子满足条件，则在“长期有效因子”中从每类选取年化超额最高的因子进行等权zscore复合，得到“财报失效反转因子”。 每月该策略选取因子值最高的5个行业等权配置。 具体模型的构建方法可参考报告《中银证券量化行业轮动系列（十一）：如何利用财报因子的阶段失效构建行业轮动策略？》20250326。 本月财报失效反转策略看多的行业有：房地产、综合、计算机、综合金融、非银行金融。 图表 8. 近期财报因子失效反转策略行业排序 中信一级 2025/04 2025/05 2025/06 2025/07 2025/08 2025/09 2025/10 2025/11 2025/12 2026/01 房地产 26 25 22 24 24 6 1 27 30 1 综合 27 23 27 25 20 21 16 6 18 2 计算机 19 26 28 30 30 9 6 20 23 3 综合金融 29 12 10 19 7 30 24 19 20 4 非银行金融 3 29 30 20 29 1 4 1 1 5 电子 9 19 21 18 17 7 13 13 15 6 电力设备及新能源 21 2 2 27 26 8 5 22 27 7 有色金属 15 6 7 6 6 5 9 5 6 8 传媒 16 14 13 8 3 19 12 10 11 9 基础化工 24 16 17 17 15 11 27 18 19 10 汽车 14 13 12 10 10 3 10 12 10 11 机械 20 22 23 22 23 16 11 15 16 12 国防军工 25 28 29 29 27 2 7 30 29 13 家电 4 3 3 3 11 29 8 3 3 14 医药 17 9 9 12 16 13 30 21 21 15 通信 10 4 5 4 8 15 2 4 4 16 建材 22 20 24 28 28 17 3 26 26 17 电力及公用事业 11 11 11 9 2 12 23 11 9 18 食品饮料 8 1 1 1 5 26 17 2 2 19 消费者服务 12 24 25 23 21 27 25 9 8 20 轻工制造 23 27 26 26 25 18 28 23 24 21 纺织服装 18 8 8 5 1 28 22 25 25 22 石油石化 6 5 4 2 4 14 21 7 7 23 交通运输 2 15 16 13 12 10 20 8 5 24 煤炭 7 21 20 15 19 4 29 17 17 25 银行 1 7 6 7 9 25 15 14 12 26 农林牧渔 5 30 19 21 18 24 19 29 28 27 商贸零售 30 18 18 16 13 23 26 24 22 28 建筑 13 17 14 14 22 22 18 16 14 29 钢铁 28 10 15 11 14 20 14 28 13 30 注：数字1代表当前最优行业，数字越大推荐等级越低 资料来源：万得，中银证券 # （七）S7多因子打分复合行业轮动策略（季度）概述 该策略是季度换仓策略，出于风控角度，首先剔除在中证800中权重低于 $2\%$ 的行业。再从“动量”、“流动性”、“估值”和“质量”四个维度中各优选2个因子进行等权rank复合。该策略每季度优选因子值最高的5个行业等权配置。具体单因子如下表所示。 图表 9.传统多因子打分因子展示 分类 因子 因子释义 因子方向 动量 252_mom 1年收益率动量因子 正向 756_mom 3年收益率动量因子 反向 流动性 turnover_free_m 自由流通股本换手率近21个交易日简单平均 反向 turnover_free_q_margin 相邻两个季度自由流通股季度换手率均值差值[1] 反向 估值 div_3y_rank 股息率近3年排名百分位 反向 pb_lf_d2m pb_lf 12个月边际变化 反向 质量 roe_ttm_d1q roe_ttm 1个季度边际变化 正向 roe_fy2 明年净资产收益率一致预期 正向 注[1]: 计算T日过去63个交易日自由流通股本换手率的简单平均，记为avg_turnover, 因子 = avg_turnover - avg_factort-63 资料来源：万得，中银证券 本季度推荐的行业有：计算机、非银行金融、电子、基础化工、医药。本季各行业推荐排名如下。 图表 10. 近期传统多因子打分策略行业排序 S7:传统多因子打分复合策略(近10个季度) 中信一级 2023/09 2023/12 2024/03 2024/06 2024/09 2024/12 2025/03 2025/06 2025/09 2025/12 计算机 2 15 17 14 16 16 14 9 16 1 非银行金融 9 1 3 4 8 2 1 5 3 2 电子 6 8 10 13 13 8 2 1 14 3 基础化工 15 14 12 8 4 6 7 7 2 4 医药 10 15 9 3 15 10 8 13 8 5 电力设备及新能源 7 12 14 15 12 5 13 2 7 6 机械 12 11 13 9 9 15 16 8 6 7 有色金属 14 10 15 12 1 1 4 3 9 8 通信 11 13 11 10 11 14 5 12 9 8 汽车 13 7 6 11 10 13 10 11 15 10 食品饮料 3 5 6 1 7 11 15 10 1 11 银行 8 6 2 7 2 3 9 5 4 12 电力及公用事业 3 4 8 6 5 7 12 15 12 13 家电 1 2 3 2 6 12 11 4 13 14 交通运输 5 2 1 5 3 4 3 14 4 15 国防军工 16 9 16 16 14 9 5 16 11 16 石油石化 5 煤炭 钢铁 建筑 建材 轻工制造 商贸零售 消费者服务 纺织服装 农林牧渔 房地产 传媒 综合 综合金融 注：数字1代表当前最优行业，数字越大推荐等级越低，本策略剔除中证800权重低于2%的行业 资料来源：万得，中银证券 # 四、策略复合 # 中银波动率控制复合 我们尝试使用“波动率控制模型”，即“单策略负向波动率倒数”对7个单策略进行资金分配。“波动率控制模型”模型构建方法如下： 以63个交易日为滚动窗口，计算窗口内各策略下跌交易日的波动率（负向波动率）； 计算前步中各策略负向波动率的倒数，并归一化，得到各策略的资金配置比例。理论上负向波动越高的策略配置比例越低，负向波动率越低的策略配置比例越高。 $$ D = \{r _ {i} | r _ {i} < 0, i = 1, 2, \dots , T \} $$ $$ \sigma_ {D} = \sqrt {\frac {1}{n - 1} \sum_ {r _ {i} \in D} \left(r _ {i} - \frac {1}{n} \sum_ {r _ {i} \in D} r _ {i}\right) ^ {2}} $$ 其中， $ri$ 为策略日度收益率， $\mathbf{n}$ 为下跌日数量，T为窗口长度。 # 调仓频率设定 7个策略中存在2个周度策略，4个月度策略和1个季度策略，因此复合策略的换仓频率设定如下。 ■ 每季度（1、4、7、10月）第一个交易日对所有7个策略根据负向波动率平价模型给出的权重分配资金，并以该日收盘价调仓： 每月度（除1、4、7、10月）第一个交易日，先计算除季频策略外其他策略当前的资金总和，再对6个周频、月频策略根据负向波动率平价模型给出的权重将6个策略的资金总和分配出去，并以该日收盘价调仓； 每周四交易日（除月、季第一个交易日），先计算2个周频策略当前的资金总和，再对2个周频策略根据负向波动率平价模型给出的权重将2个策略的资金总和分配出去，并以该日收盘价调仓。 图表 11. 复合策略资金分配调仓设定 资料来源：万得，中银证券 # 策略权重映射至行业 在利用“负向波动率平价”得到7个单策略的配置比例后，对于各策略看多的行业等权配置。 为方便理解，我们假设仅有3个策略，5个行业，某期“负向波动率平价”模型给出的3个策略资金分配比例为 $a\%$ 、 $b\%$ 、 $c\%$ ，且 $a\% + b\% + c\% = 1$ ，其中S1、S2看多2个行业，S3看多1个行业，因此S1、S2的分配资金需要平均分配给看多的两个行业。最终各行业的配置比例等于各策略对该行业的配置比例之和。 图表 12. 由策略权重映射至行业权重 (示例) 策略 策略资金分配比例 行业1 行业2 行业3 行业4 行业5 S1 a% 1 1 S2 b% 1 1 S3 c% 1 策略 策略资金分配比例 行业1 行业2 行业3 行业4 行业5 S1 a% a%*0.5 a%*0.5 S2 b% b%*0.5 b%*0.5 S3 c% c%*1.0 各行业最终配置比例（各策略加总） a%*0.5+b%*0.5 b%*0.5+c%*1.0 a%*0.5 0% 0% 资料来源：万得，中银证券 # 单策略配置权重回顾 各单策略示例配置权重时间序列如下图所示。 图表 13. 单策略历史配置权重时间序列 资料来源：万得，中银证券 当前（2026年1月15日）各单策略权重如下： 图表 14. 当前各单策略权重 资料来源：万得，中银证券 # 五、复合策略行业配置与业绩回顾 # 行业仓位回顾 当前（2026年1月15日）中银多策略行业配置系统仓位：基础化工（ $13.8\%$ ）、非银行金融 $(12.9\%)$ 、煤炭 $(8.5\%)$ 、计算机 $(8.1\%)$ 、医药 $(7.0\%)$ 、综合 $(6.4\%)$ 、石油石化 $(5.0\%)$ 、家电 $(4.9\%)$ 、电子 $(4.1\%)$ 、综合金融 $(3.5\%)$ 、房地产 $(3.4\%)$ 、建材 $(3.2\%)$ 、钢铁 $(3.2\%)$ 、电力设备及新能源 $(3.2\%)$ 、轻工制造 $(3.0\%)$ 、有色金属 $(2.6\%)$ 、建筑 $(2.5\%)$ 、农林牧渔 $(2.5\%)$ 、银行 $(2.3\%)$ 。 图表 15. 复合策略近 10 周行业配置权重 所属板块 中信一级 2025/11/13 2025/11/20 2025/11/27 2025/12/4 2025/12/11 2025/12/18 2025/12/25 2025/12/30 2026/1/8 2026/1/15 TMT 电子 1.8% 2.4% 2.6% 2.5% 2.5% 4.0% 4.1% 通信 2.9% 6.9% 8.8% 9.2% 9.6% 6.0% 6.0% 3.5% 计算机 7.5% 8.1% 传媒 消费 轻工制造 1.3% 1.9% 3.0% 商贸零售 消费者服务 家电 4.2% 4.2% 4.4% 4.5% 4.4% 4.4% 4.3% 4.3% 4.9% 4.9% 纺织服装 5.4% 4.2% 4.2% 食品饮料 7.8% 7.8% 7.9% 7.8% 7.7% 7.8% 7.6% 7.4% 农林牧渔 3.3% 3.3% 3.3% 3.5% 3.5% 3.5% 3.4% 3.5% 2.5% 2.5% 医药 医药 3.2% 3.1% 3.2% 4.0% 7.0% 金融 银行 6.2% 8.1% 6.4% 9.7% 9.5% 9.6% 9.3% 9.3% 2.4% 2.3% 非银行金融 11.6% 11.6% 11.5% 11.9% 8.0% 11.7% 11.8% 11.7% 13.7% 12.9% 综合金融 4.0% 4.0% 3.5% 3.5% 3.5% 3.6% 3.7% 3.4% 3.5% 地产基建 建筑 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 2.5% 2.5% 建材 3.4% 3.4% 3.4% 3.5% 3.4% 5.8% 3.2% 房地产 3.5% 3.4% 上游周期 煤炭 4.0% 4.0% 3.9% 3.5% 3.7% 3.6% 9.1% 8.5% 有色金属 7.1% 3.1% 6.9% 7.6% 3.5% 3.5% 3.5% 3.6% 2.5% 2.6% 钢铁 5.4% 5.8% 4.0% 6.9% 6.7% 6.8% 6.9% 6.9% 3.2% 3.2% 中游周期 石油石化 1.2% 1.2% 1.2% 4.8% 4.7% 4.7% 4.7% 4.9% 5.0% 5.0% 基础化工 9.6% 9.9% 8.1% 4.7% 4.7% 4.7% 7.3% 7.4% 13.7% 13.8% 机械 1.8% 1.9% 6.2% 3.5% 3.7% 6.1% 汽车 中游非周期 电力及公用事业 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 1.2% 电力设备及新能源 3.3% 3.1% 3.1% 3.4% 7.2% 5.9% 3.4% 3.4% 5.8% 3.2% 国防军工 3.1% 3.2% 3.2% 交通运输 10.1% 10.1% 9.9% 9.3% 9.1% 9.2% 9.1% 9.0% 综合 4.1% 4.1% 4.0% 3.5% 3.5% 3.4% 3.4% 3.4% 6.6% 6.4% 资料来源：万得，中银证券 板块仓位汇总如下： 图表 16. 复合策略近 10 周板块配置权重 所属板块 2025/11/13 2025/11/20 2025/11/27 2025/12/4 2025/12/11 2025/12/18 2025/12/25 2025/12/30 2026/1/8 2026/1/15 TMT 2.9% 6.9% 10.6% 9.2% 12.0% 8.6% 8.4% 6.0% 11.5% 12.2% 消费 21.9% 19.6% 19.7% 17.7% 15.6% 15.6% 15.4% 15.3% 7.4% 10.3% 医药 3.2% 3.1% 3.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 4.0% 7.0% 金融 21.8% 23.7% 18.0% 25.1% 21.0% 24.8% 24.7% 24.6% 19.5% 18.7% 地产基建 1.2% 1.2% 1.2% 4.6% 4.6% 4.5% 4.6% 4.6% 11.7% 9.0% 上游周期 16.4% 12.8% 14.8% 14.5% 10.2% 13.7% 14.1% 14.1% 14.8% 14.3% 中游周期 10.8% 11.1% 11.1% 11.4% 15.5% 12.9% 15.7% 18.4% 18.7% 18.8% 中游非周期 21.8% 21.6% 21.5% 17.4% 21.1% 19.8% 17.2% 17.0% 12.3% 9.6% 资料来源：万得，中银证券 # 业绩回顾 在回测时，我们参考场内ETF按照万分之2.5收取交易手续费（双边均收取），单策略及复合策略近期表现如下表所示。 图表 17. 策略近期收益测算 绝对收益 超额收益 近一周 近一个月 年初至今 近一周 近一个月 年初至今 S1:高景气轮动(周度换仓) -0.5% 4.0% 2.0% -2.0% -4.0% -1.4% S2:隐含情绪动量(周度换仓) 1.1% 10.6% 3.9% -0.4% 2.5% 0.5% S3:宏观风格轮动(月度换仓) 1.1% 5.3% 3.0% -0.4% -2.7% -0.4% S4:中长期困境反转(月度换仓) 0.6% 7.6% 2.8% -0.9% -0.5% -0.6% S5:资金流策略(月度换仓) -0.5% 5.1% 0.7% -2.0% -2.9% -2.7% S6:财报因子失效反转(月度换仓) 1.7% 6.6% 3.3% 0.2% -1.4% -0.1% S7:传统多因子打分(季度换仓) 2.8% 8.2% 4.8% 1.3% 0.1% 1.4% 波动率控制复合策略 1.1% 6.8% 3.1% -0.4% -1.2% -0.4% 基准:行业等权 1.5% 8.0% 3.4% 资料来源：万得，中银证券 本周行业轮动策略获得收益 $1.1\%$ ，中信一级行业等权基准收益 $1.5\%$ ，对应超额收益 $-0.4\%$ 。 今年以来行业轮动策略获得累计收益 $3.1\%$ ，中信一级行业等权基准收益 $3.4\%$ ，对应累计超额收益 $-0.4\%$ 。 S1高景气轮动策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额- $1.4\%$ S2隐含情绪动量策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额 $0.5\%$ S3宏观风格行业轮动策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额 $-0.4\%$ S4中长期困境反转策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额 $-0.6\%$ S5资金流策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额 $-2.7\%$ S6财报因子失效反转策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额 $-0.1\%$ S7传统多因子打分策略年初至今较中信一级行业等权基准实现超额 $1.4\%$ 2014年以来单策略及复合策略累计净值、超额累计净值如图表18-19所示。2020年以来单策略及复合策略累计净值、超额累计净值如图表20-21所示。 图表 18.2014 年以来策略表现与行业等权基准 资料来源：Wind，中银证券 图表 19.2014 年以来各策略超额收益 (较行业等权) 资料来源：Wind，中银证券 图表 20.2020 年以来策略表现与行业等权基准 资料来源：Wind，中银证券 图表 21.2020 年以来各策略超额收益 (较行业等权) 资料来源：Wind，中银证券 # 六、风险提示 本报告所涉及的策略模型均基于公开资料、历史数据构建，相关结论仅供参考。金融市场具有高度不确定性，市场价格受多种不可控因素影响，存在模型失效的可能，敬请投资者注意风险，谨慎决策。 # 披露声明 本报告准确表述了证券分析师的个人观点。该证券分析师声明，本人未在公司内、外部机构兼任有损本人独立性与客观性的其他职务，没有担任本报告评论的上市公司的董事、监事或高级管理人员；也不拥有与该上市公司有关的任何财务权益；本报告评论的上市公司或其它第三方都没有或没有承诺向本人提供与本报告有关的任何补偿或其它利益。 中银国际证券股份有限公司同时声明，将通过公司网站披露本公司授权公众媒体及其他机构刊载或者转发证券研究报告有关情况。如有投资者于未经授权的公众媒体看到或从其他机构获得本研究报告的，请慎重使用所获得的研究报告，以防止被误导，中银国际证券股份有限公司不对其报告理解和使用承担任何责任。 # 评级体系说明 以报告发布日后公司股价/行业指数涨跌幅相对同期相关市场指数的涨跌幅的表现为基准： # 公司投资评级： 买入：预计该公司股价在未来6-12个月内超越基准指数 $20\%$ 以上； 增持：预计该公司股价在未来6-12个月内超越基准指数 $10\% -20\%$ 中性：预计该公司股价在未来6-12个月内相对基准指数变动幅度在 $-10\% - 10\%$ 之间； 减持：预计该公司股价在未来6-12个月内相对基准指数跌幅在 $10\%$ 以上； 未有评级：因无法获取必要的资料或者其他原因，未能给出明确的投资评级。 # 行业投资评级： 强于大市：预计该行业指数在未来6-12个月内表现强于基准指数； 中性：预计该行业指数在未来6-12个月内表现基本与基准指数持平； 弱于大市：预计该行业指数在未来6-12个月内表现弱于基准指数； 未有评级：因无法获取必要的资料或者其他原因，未能给出明确的投资评级。 沪深市场基准指数为沪深300指数；新三板市场基准指数为三板成指或三板做市指数；香港市场基准指数为恒生指数或恒生中国企业指数；美股市场基准指数为纳斯达克综合指数或标普500指数。 # 风险提示及免责声明 本报告由中银国际证券股份有限公司证券分析师撰写并向特定客户发布。 本报告发布的特定客户包括：1)基金、保险、QFII、QDII等能够充分理解证券研究报告，具备专业信息处理能力的中银国际证券股份有限公司的机构客户；2)中银国际证券股份有限公司的证券投资顾问服务团队，其可参考使用本报告。中银国际证券股份有限公司的证券投资顾问服务团队可能以本报告为基础，整合形成证券投资顾问服务建议或产品，提供给接受其证券投资顾问服务的客户。 中银国际证券股份有限公司不以任何方式或渠道向除上述特定客户外的公司个人客户提供本报告。中银国际证券股份有限公司的个人客户从任何外部渠道获得本报告的，亦不应直接依据所获得的研究报告作出投资决策；需充分咨询证券投资顾问意见，独立作出投资决策。中银国际证券股份有限公司不承担由此产生的任何责任及损失等。 本报告内含保密信息，仅供收件人使用。阁下作为收件人，不得出于任何目的直接或间接复制、派发或转发此报告全部或部分内容予任何其他人，或将此报告全部或部分内容发表。如发现本研究报告被私自刊载或转发的，中银国际证券股份有限公司将及时采取维权措施，追究有关媒体或者机构的责任。所有本报告内使用的商标、服务标记及标记均为中银国际证券股份有限公司或其附属及关联公司（统称“中银国际集团”）的商标、服务标记、注册商标或注册服务标记。 本报告及其所载的任何信息、材料或内容只提供给阁下作参考之用，并未考虑到任何特别的投资目的、财务状况或特殊需要，不能成为或被视为出售或购买或认购证券或其它金融票据的要约或邀请，亦不构成任何合约或承诺的基础。中银国际证券股份有限公司不能确保本报告中提及的投资产品适合任何特定投资者。本报告的内容不构成对任何人的投资建议，阁下不会因为收到本报告而成为中银国际集团的客户。阁下收到或阅读本报告须在承诺购买任何报告中所指之投资产品之前，就该投资产品的适合性，包括阁下的特殊投资目的、财务状况及其特别需要寻求阁下相关投资顾问的意见。 尽管本报告所载资料的来源及观点都是中银国际证券股份有限公司及其证券分析师从相信可靠的来源取得或达到，但撰写本报告的证券分析师或中银国际集团的任何成员及其董事、高管、员工或其他任何个人（包括其关联方）都不能保证它们的准确性或完整性。除非法律或规则规定必须承担的责任外，中银国际集团任何成员不对使用本报告的材料而引致的损失负任何责任。本报告对其中所包含的或讨论的信息或意见的准确性、完整性或公平性不作任何明示或暗示的声明或保证。阁下不应单纯依靠本报告而取代个人的独立判断。本报告仅反映证券分析师在撰写本报告时的设想、见解及分析方法。中银国际集团成员可发布其它与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告，亦有可能采取与本报告观点不同的投资策略。为免生疑问，本报告所载的观点并不代表中银国际集团成员的立场。 本报告可能附载其它网站的地址或超级链接。对于本报告可能涉及到中银国际集团本身网站以外的资料，中银国际集团未有参阅有关网站，也不对它们的内容负责。提供这些地址或超级链接（包括连接到中银国际集团网站的地址及超级链接）的目的，纯粹为了阁下的方便及参考，连结网站的内容不构成本报告的任何部份。阁下须承担浏览这些网站的风险。 本报告所载的资料、意见及推测仅基于现状，不构成任何保证，可随时更改，毋须提前通知。本报告不构成投资、法律、会计或税务建议或保证任何投资或策略适用于阁下个别情况。本报告不能作为阁下私人投资的建议。 过往的表现不能被视作将来表现的指示或保证，也不能代表或对将来表现做出任何明示或暗示的保障。本报告所载的资料、意见及预测只是反映证券分析师在本报告所载日期的判断，可随时更改。本报告中涉及证券或金融工具的价格、价值及收入可能出现上升或下跌。 部分投资可能不会轻易变现，可能在出售或变现投资时存在难度。同样，阁下获得有关投资的价值或风险的可靠信息也存在困难。本报告中包含或涉及的投资及服务可能未必适合阁下。如上所述，阁下须在做出任何投资决策之前，包括买卖本报告涉及的任何证券，寻求阁下相关投资顾问的意见。 中银国际证券股份有限公司及其附属及关联公司版权所有。保留一切权利。 # 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