重點推薦
1. 智能駕駛專題（一）：端到端智駕加速整車出清，全棧自研有望突圍
2. 容知日新公司點評：單季度利潤破億，迎業績拐點
3. Alpha掘金系列之十四：GBDT+NN機器學習可轉債擇券策略
今日研究
1. 上海港灣公司深度研究：掘金印尼沙特，基建龍頭加速出海
2. 創業板50擇時跟蹤：流動性持續寬松，維持創業板50看漲信號
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今日精選
【汽車陳傳紅】智能駕駛專題（一）：以城市NOA為代表的高階智駕滲透率進入加速擴張階段，高階智駕核心競爭要素從算法轉向數據+算力。高階智駕將在2025年從“能用”邁向“好用”，成為toC市場競爭的重要手段,加速20萬-40萬價格段整車競爭市場出清。伴隨端到端技術的落地，高階智駕的核心競爭要素從算法轉向數據+算力，整車廠全棧自研模式競爭力強于第三方供應商，建議關注華為系、理想汽車等。
(超預期)【機械滿在朋/倪趙義】持續推薦容知日新，公司公告24全年預計實現收入5.83億元/+17.06%；歸母凈利潤1.08億元/+72.25%；扣非后歸母凈利潤為1.05億元/+84.8%，業績超預期。管理層改善、董事長帶頭增持、股權激勵設定業績目標，彰顯公司業績長期增長信心；數字化轉型推進、多元化增長，帶動公司業績拐點；看護設備、故障案例數量穩步提升，看好公司長期核心競爭力。
【金工高智威】Alpha掘金系列之十四：對于GRU模型，利用日度K線和轉債的三種溢價率作為輸入，可以取得最好的效果，為應對訓練樣本不足的問題，引入數據增強策略。對于LGBM模型，將轉債和正股的Alpha158因子，以及一組手工構建的12個因子作為輸入，結果顯示手工構建的因子表現不佳，可能需要進一步的因子擴充來滿足模型需求。GRU模型與LGBM模型訓練得到的因子相關性較低，將兩者等權合成得到機器學習轉債擇券因子（ML因子），進一步考慮扣費和換手率緩沖，使用20%的轉債，相對中證轉債指數構建機器學習轉債擇券策略，該策略在全部轉債上年化收益率14.59%，跟蹤誤差5.18%。
【建筑建材李陽】首次覆蓋&關注上海港灣，受益于新興國家城鎮化+工業化進程不斷推進，公司海外訂單高景氣，境外新簽訂單占比83.2%，預計25年起業績增速有望邊際向上。看好公司印尼、沙特區域未來5年基建需求保持高景氣、增速確定性強：23年港灣印尼貢獻公司凈利潤54.5%；沙特地區貢獻公司凈利潤約20%。
【金工高智威】創業板50擇時跟蹤：對于創業板50指數，策略給出1月份倉位建議為50%，相較12月份建議的倉位配置維持不變。策略倉位高于歷史平均倉位，維持對創業板50的看好。拆分來看，模型對于1月份經濟增長信號強度為0%，上月為0%；貨幣流動性層面持看多觀點，信號強度為100%，上月為100%。
重點推薦
智能駕駛專題（一）：端到端智駕加速整車出清，全棧自研有望突圍
陳傳紅
汽車組
汽車首席分析師
核心觀點：以城市NOA為代表的高階智駕滲透率進入加速擴張階段。高階智駕將在2025年從“能用”邁向“好用”，成為toC市場競爭的重要手段,加速20萬-40萬價格段整車競爭市場出清。伴隨端到端技術的落地，高階智駕的核心競爭要素從算法轉向數據+算力，整車廠全棧自研模式競爭力強于第三方供應商，建議關注華為系、理想汽車等。
風險提示：行業競爭加劇、汽車與電動車產銷量不及預期、法規進展不及預期、自動駕駛技術進展不及預期等。
容知日新公司點評：單季度利潤破億，迎業績拐點
滿在朋
機械組
機械首席分析師
核心觀點：1月8日，公司發布24年業績預告，24年全年公司預計實現收入5.83億元，同比+17.06%；歸母凈利潤1.08億元，同比+72.25%；扣非后歸母凈利潤為1.05億元，同比+84.8%，業績超預期。我們認為主因公司管理層改善、董事長帶頭增持、股權激勵設定業績目標，彰顯公司業績長期增長信心。數字化轉型推進、多元化增長，帶動公司業績拐點。根據公告，24年公司在數字化轉型、智能化轉型領域升級，助力公司實現訂單增長；此外24年公司在風電、煤炭和鋼鐵板塊收入增速較高，實現多元化增長，帶動公司收入提升。
風險提示：賤金屬漿料研發進展不及預期；終端接受程度不及預期；行業盈利長時間承壓風險。
Alpha掘金系列之十四：GBDT+NN機器學習可轉債擇券策略
高智威
金工組
金工首席分析師
核心觀點：GRU模型與LGBM模型訓練得到的因子相關性較低，僅為0.35，因此我們將兩者等權合成得到機器學習轉債擇券因子（ML因子）。ML因子在全部轉債上5分組多頭年化收益率為22.80%，相對中證轉債指數構建機器學習轉債擇券策略，該策略在全部轉債上年化收益率14.59%，信息比率2.23。
風險提示：以上結果通過歷史數據統計、建模和測算完成，在政策、市場環境發生變化時模型存在時效的風險。
今日研究
上海港灣公司深度研究：掘金印尼沙特，基建龍頭加速出海
