报告摘要：
　　2025年市场回顾。2025年全球主要权益市场均实现显著正收益，A股表现尤为突出。有色金属（75.90%）、通信（61.88%）和电子（48.10%）领涨，中小成长指数（如科创、北证）涨幅更为迅猛。科技股（如AI、半导体）成为超额收益核心来源，近期科技股修正引发年末风格切换，红利资产因低估值优势逐步走强，形成“成长+红利”哑铃结构。2025年国内债券收益率上行，短端波动显著，债券基金收益普遍承压。
　　2026年展望。2026年不确定性冲击减少，但需重视资产选择与配置管理。受益于未来政策利好和资金驱动的AI投资、国防支出等板块将更有机会，红利类资产也将继续发挥稳定器作用。市值端大市值大概率延续优势。确定与不确定：全球科技（AI为主）投资热度与各国加码趋势明确，为高估值提供支撑，但前期涨幅透支预期，科技股后续上涨空间不确定；一致与分化：国内权益市场的高风险偏好仍将维持，但主线投资趋势收敛，资产配置需调整。成长股需业绩验证，红利资产近期表现较优，固收市场操作难度大，主动管理与多策略配置重要性凸显；高波与低波：短期受科技股高估值、资金兑现收益等影响，市场波动较高；中长期低波资产需求提升，红利、对冲、套利类产品受关注；股债对比来看，权益资产收益可能性仍高于债券，但配置价值不及年初。
　　基本面量化：受数据源质量及更新频率限制，低相关强逻辑alpha因子获取难度攀升，未来超额收益将源于另类数据挖掘、数据清洗处理优化及奇异值处理能力提升；可借鉴Man Numeric模式，深化基本面理解，以系统化方法捕捉投资者行为偏差引发的错误定价，同时通过长期暴露高超额收益风格，构建持续跑赢指数的SmartBeta组合。
　　量化机器学习应用和量价因子：聚焦量化策略构建与AI大模型应用两大核心方向。策略构建端未来需强化高频量价数据挖掘与特征工程创新，同时研发契合量化场景的专属模型；AI大模型端，核心价值是高效转化新闻、研报等非结构化数据为投资信号，未来将向多模态融合、强化学习、AIAgent自主决策深化，推动量化投资自动化升级。量价因子应与深度学习相结合，吸收新闻舆情、研报等非结构化数据，多模态融合以提升因子表现。
　　资产配置方面：机构对资产配置方案分歧显著，主观判断仍为主流，但量化优化技巧已获大型资管机构认可。未来将走向“量化+主观”融合模式（如FIFFA方案），虽实操中面临数据与观点层面的挑战，但该方向将持续优化资产配置效果。
　　行为金融量化：传统行为金融量化落地路径间接，难以与基本面深度结合。海外主流机构（如PIMCO）已探索将行为金融融入投资流程，通过学术合作建立行为模式监督自查机制，提升决策稳健性与风控能力，这将成为未来行为金融量化落地的核心模式。
　　风险提示：市场变化、政策变化风险，模型失效风险