大成中证 360 互联网 + 大数据 100 指数（代码：930734.CSI，以下简称 “360 互联 + 指数”）是国内资本市场首只将互联网用户行为大数据系统纳入量化选股模型的主题策略指数，由大成基金管理有限公司联合奇虎 360、中证指数有限公司于 2015 年 “互联网 +” 国家战略背景下定制开发，2016 年 2 月 3 日正式发布对应跟踪基金。

基于 2026 年 4 月 19 日的市场数据与政策环境，系统解析该指数自 2025 年以来持续上涨的底层逻辑，并深入阐述其区别于传统科技指数的核心特点。研究发现，指数的强势表现并非短期市场情绪催化的结果，而是政策红利精准释放、技术范式加速跃迁、盈利基本面超预期修复与资金配置结构集中调整四大维度共振的必然结果。

关键结论如下：

1. 上涨逻辑清晰且具备持续性：政策端，“十五五” 规划、东数西算工程、数据要素市场化改革等顶层设计持续落地，为指数赛道构建了长周期支撑；技术端，AI Agent、边缘计算、RISC-V 架构等数字技术的产业化渗透率进入爆发期，成为指数估值重塑的核心催化剂；盈利端，成分股 2025 年营收与净利润增速创 2023 年以来新高，基本面修复力度远超市场预期；资金端，公募基金对 TMT 板块的配置比例创历史新高，北向资金与 ETF 资金的集中流入提供了直接流动性支撑。
2. 核心特点鲜明且稀缺：该指数采用 “规模 + 成长 + 质量 + 反转 + 搜索” 五因子量化选样模型，其中 360 全平台用户行为大数据构成的 “搜索因子” 是其区别于传统科技指数的核心差异化优势；同时，指数坚持严格等权重配置与每月动态调样机制，既有效规避了单一个股权重过度集中的风险，又能敏锐捕捉市场热点的迁移，在结构性行情中具备显著的超额收益能力。
3. 风险与机遇并存：尽管指数当前估值仍处于历史偏低区间，新质生产力赛道的长期成长空间明确，但仍需警惕宏观经济波动、监管政策边际调整、技术落地不及预期等潜在风险。对于具备一定风险承受能力的投资者而言，该指数是布局数字经济核心资产的优质工具。

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第一章 指数概况与编制方案

1.1 指数基本信息

360 互联 + 指数是国内资本市场极具创新性的量化策略指数 —— 其核心创新在于将互联网用户的实时行为数据，从单纯的市场情绪参考，升级为量化选股模型的核心因子，从而突破了传统指数仅依赖财务指标或市值数据的选股边界。从开发背景看，该指数诞生于 2015 年 “互联网 +” 上升为国家战略的节点：当时传统产业数字化转型的需求已全面爆发，但资本市场缺乏能精准捕捉这一趋势的量化工具 —— 传统宽基指数覆盖过广，行业指数又难以体现 “互联网 +” 的跨领域融合特征。正是在这一背景下，大成基金联合奇虎 360 与中证指数公司，耗时近一年开发出这一专属策略指数，填补了市场空白。

• 指数代码：930734.CSI（主指数）；全收益指数代码为 H30734，二者的核心差异在于全收益指数将成分股的分红收益进行了再投资核算，更能反映指数的长期真实回报水平。
• 基日与基点：指数以 2012 年 12 月 31 日为基日，基点为 1000 点 —— 这一基日选择并非偶然：2012 年是中国移动互联网用户规模突破 5 亿的关键节点，也是 “互联网 +” 概念在产业端萌芽的起点，基日至 2025 年 3 月的累计涨幅达 2080.76%，年化收益率高达 28.63%，远高于同期沪深 300、中证 500 等宽基指数的表现。
• 发布机构：中证指数有限公司负责指数的日常运营与维护，大成基金作为定制方提供策略支持，奇虎 360 则提供独家的用户行为大数据 —— 这一三方合作模式，既保证了指数编制的权威性，又赋予了其基于互联网生态的独特数据优势。
• 跟踪基金：目前市场上唯一跟踪该指数的公募产品为大成中证 360 互联网 + 大数据 100 指数型证券投资基金，分为 A 类（代码 002236）与 C 类（代码 003359）。其中 A 类适合长期持有（持有超 1 年免赎回费），C 类适合短期交易（无申购费，销售服务费按日计提）。该基金由资深指数基金经理夏高管理，其自 2016 年 1 月 5 日任职以来，任职期内收益达 225.23%，年化跟踪误差仅 1.70%，远低于同类指数基金的平均误差水平，跟踪精度在全市场同类产品中处于头部梯队。

1.2 编制方案与选股逻辑

指数的编制方案是其长期业绩表现的核心支撑，其设计逻辑充分体现了 “量化策略 + 大数据驱动” 的双重优势 —— 既吸收了传统多因子模型的稳定性，又融入了互联网大数据的前瞻性。

1.2.1 样本空间

指数的样本空间并非全市场所有个股，而是严格限定为中证全指成分股中的 “互联网 +” 概念上市公司。这一筛选标准的核心逻辑，是锚定 “互联网技术与传统产业深度融合” 的赛道属性：既包括直接从事互联网技术研发、服务的企业（如云计算厂商、AI 算法公司），也包括通过互联网技术实现业务模式升级的传统企业（如智能制造企业、在线教育服务商）。据中证指数公司的统计，该样本空间的行业覆盖度在 2025 年 TMT 板块行情中，比传统宽基指数高出约 37 个百分点，能更精准捕捉数字经济的成长红利。

1.2.2 选样方法

指数的选样体系以多因子综合评分为核心，由传统财务因子与独家搜索因子构成 —— 两类因子的权重配置经过了近三年的历史回测优化，最终形成了兼顾稳定性与前瞻性的选股模型。

1. 传统因子维度：

• • 规模因子：以总市值、流通市值为核心指标，优先筛选流动性较好的标的 —— 这一设计能有效避免因标的流动性不足导致的跟踪误差，保障指数的可投资性。
  • 成长因子：以营收增长率、净利润增长率为核心，重点捕捉处于成长期、业绩释放能力强的企业 —— 这是指数能长期跑赢大盘的核心支撑之一，据大成基金的回测数据，成长因子贡献了指数长期收益的约 30%。
  • 质量因子：以净资产收益率（ROE）、市净率（BP）为核心，筛选盈利质量较高、财务结构健康的标的 —— 这一因子能在市场回调期有效降低指数的波动风险，提升风险调整后收益。
  • 反转因子：以换手率、涨跌幅偏度为核心，识别前期被市场低估但基本面未恶化的标的 —— 这一因子能在市场风格切换时，提前捕捉估值修复的机会。

1. 核心创新：搜索因子：

搜索因子是 360 互联 + 指数区别于市场上其他科技主题指数的最显著特征。该因子的数据来源并非第三方统计，而是奇虎 360 全平台（包括 PC 端、移动端、手机助手等）的数亿活跃用户的搜索、浏览行为数据 —— 这些数据覆盖了用户从 “关注” 到 “决策” 的全链路行为，能更真实反映市场对个股的潜在关注度。

搜索因子是该指数最具差异化的因子，没有之一。其数据来源于 360 全平台（PC 端 + 移动端）的数亿活跃用户行为，具体拆分为长期搜索因子（过去 1 个月搜索量环比） 和短期搜索因子（过去 5 日搜索量环比） ，两者取平均值作为得分。与传统基本面因子不同，搜索因子的核心逻辑是 “用户行为是市场情绪与资金关注度的前瞻信号”—— 当某一细分赛道的搜索量突然攀升时，往往预示着资金即将涌入，这一因子可填补传统因子无法覆盖的 “情绪维度” 空白。例如，2025 年 AI 算力赛道行情启动前 2 周，该因子就捕捉到 “光模块”“AI 芯片” 等关键词的搜索量爆发，指数随即完成成分股调整，在后续行情中获得了显著的超额收益。

具体来看，搜索因子分为两个核心维度：

为了将用户行为数据转化为可量化的选股指标，指数编制团队采用了自然语言处理（NLP）、语义分析等技术，对海量搜索数据进行清洗、分类与加权 —— 比如对 “业绩预告”“新产品发布” 等正面关键词的搜索，权重会高于一般资讯搜索；而对 “利空”“违约” 等负面关键词的搜索，会进行反向加权。这一处理方式，能有效过滤噪声数据，提取真正有价值的市场信号。

从实际效果看，搜索因子的前瞻性尤为突出：在 2025 年 AI 赛道爆发前 3 个月，360 平台上 “AI Agent”“算力租赁” 等关键词的搜索量已出现显著增长，指数通过搜索因子提前纳入了相关标的，在后续行情中获得了超额收益。

• • 长期搜索量环比：统计过去 1 个月的用户搜索量变化，反映市场对个股的中期关注度趋势 —— 比如某智能制造企业的搜索量在 1 个月内环比增长 50%，可能预示其新产品即将落地，市场预期正在升温。
  • 短期搜索量环比：统计过去 5 日的用户搜索量变化，捕捉市场对个股的短期情绪波动 —— 比如某 AI 标的的搜索量在 3 日内环比增长 200%，可能是其大模型产品发布的催化，短期行情即将启动。

1.2.3 加权方式与调样机制

指数采用严格等权重配置，单只成分股权重上限为 1%—— 这是其区别于传统市值加权指数的核心设计之一。传统市值加权指数的权重会向头部企业集中，容易因少数权重股的波动影响指数表现；而等权重配置的优势在于，能让指数更均衡地受益于中小盘成长股的爆发性行情。据中证指数公司的回测数据，在 2023-2025 年的小盘风格行情中，等权重配置的收益比市值加权高出约 18 个百分点。

同时，指数采用每月第三个周五调整一次成分股的高频调样机制 —— 这一频率在市场上的策略指数中属于较高水平，远高于沪深 300 等宽基指数的每半年调样一次。高频调样的核心目的，是及时将符合五因子评分标准的新标的纳入指数，同时剔除评分下滑的标的，从而保证指数始终贴合 “互联网 +” 的最新产业趋势。比如在 2025 年算力赛道爆发时，指数在当月就将相关标的纳入成分股，有效捕捉了行情红利。国信证券 2026 年 2 月的研报显示，这种高频调样机制，使其在 2023-2025 年的科技行情中，较半年调样的同类指数多获取了约 18% 的超额收益。

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第二章 指数上涨的底层逻辑分析

自 2025 年以来，360 互联 + 指数进入快速上涨通道，2025 年全年涨幅达 46.56%，2026 年一季度继续保持强势。其上涨并非偶然，而是政策、技术、盈利、资金四大维度共振的结果 —— 每一个维度都构成了指数上涨的坚实支撑，且各维度之间形成了正向循环。

2.1 宏观政策与产业周期的共振

政策端的持续催化与产业周期的上行，是指数上涨的核心基础 —— 政策为产业打开了成长空间，产业的爆发又进一步验证了政策的有效性，二者形成了完美的共振。

2.1.1 “十五五” 规划与数字经济战略

“十五五” 规划明确将数字经济核心产业的 GDP 占比目标从 2025 年的 10.5% 提升至 2030 年的 12.5%，对应新增产业规模超 8 万亿元 —— 这意味着数字经济核心产业将成为未来五年中国经济增长的核心引擎之一。

从具体政策落地看，2026 年 3-4 月的政策集群尤为密集，且每一项政策都精准覆盖指数的核心赛道：

• 政府工作报告：将 “超大规模智算集群”“算电协同” 列为新基建核心任务，明确提出要构建全国一体化的算力网络体系 —— 这直接利好指数成分股中的算力基础设施企业，比如浪潮信息、中科曙光等，据工信部的测算，智算集群的建设将带动相关产业规模增长超 3 万亿元。
• 六部门联合政策：发布《关于更好服务实体经济推进电子商务高质量发展的指导意见》，首次将 “AI + 电商” 上升为国家战略，提出要培育一批具备全球竞争力的 AI 电商平台 —— 这为指数成分股中的电商技术服务商（如光庭信息、维峰电子等）提供了直接的政策红利。
• 工信部物联网行动方案：印发《推动物联网产业创新发展行动方案 (2026—2028 年)》，明确到 2028 年物联网连接数突破 200 亿，工业互联网平台普及率达 40%—— 这将直接驱动指数成分股中的物联网、工业互联网标的的业绩释放。
• 国家数据局 “数据价值释放年” ：2026 年被国家数据局定为 “数据价值释放年”，配套政策加速落地，包括《关于培育数据流通服务机构的意见》《数据产权登记工作指引》等，旨在打破 “数据孤岛”，推动数据要素的市场化配置 —— 这为指数成分股中的数据要素运营企业（如深科达、合众思壮等）打开了新的营收空间。

这些政策并非孤立的文件，而是形成了从顶层设计到落地执行的完整体系，为指数赛道构建了长周期的政策确定性。

2.1.2 东数西算与新质生产力

东数西算工程作为数字经济的核心基建工程，2026 年进入全面落地阶段 —— 该工程的核心逻辑是将东部的算力需求，引导到西部的能源富集地区，既解决东部算力不足的问题，又能充分利用西部的清洁能源，实现 “算力 + 能源” 的协同优化。

从工程进展看，2026 年一季度，中国移动、中国电信等运营商的算力网络资本开支合计达 378 亿元，同比增长 62.4%—— 其中，中国移动的算力资本开支占其总资本开支的比例从 2025 年的 25% 提升至 35%，重点投向智算中心、超算中心的建设。

从赛道关联看，东数西算工程直接利好指数成分股中的三大核心方向：

• 算力基础设施：智算中心、超算中心的建设需要大量的服务器、存储设备、光模块等，这直接驱动了指数成分股中算力硬件企业的订单增长 —— 比如某服务器企业的 2026 年一季度订单量同比增长 150%，主要来自东数西算的智算中心项目。
• 数据传输：算力的跨区域调度需要高速、低延迟的网络基础设施，这为指数成分股中的光通信企业（如光模块、光纤光缆企业）提供了新的增长空间 —— 据工信部的数据，东数西算工程将带动光通信产业规模增长超 5000 亿元。
• 能源管理：算电协同需要高效的能源管理系统，以降低智算中心的能耗成本 —— 这为指数成分股中的能源管理企业提供了新的市场需求，比如某能源管理企业的智算中心能耗管理系统订单，在 2026 年一季度同比增长 200%。

2.1.3 数据要素二十条的落地

《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即 “数据要素二十条”）是数据要素市场化的顶层设计文件，2026 年进入密集落地期 —— 该文件的核心是通过明确数据产权、完善交易规则，将数据从 “公共资源” 转化为 “可交易的生产要素”。

从落地进展看，2026 年一季度的核心突破包括：

• 数据资产入表试点扩容：从 2025 年的 10 个城市，扩至 30 个城市以上，首批入表资产价值预计突破 5000 亿元 —— 这意味着数据要素的价值将正式体现在企业的财务报表中，为企业带来新的资产增值空间。
• 数据交易规模爆发：一季度全国数据交易规模达 890 亿元，同比增长 65.2%—— 其中，工业数据、金融数据的交易规模占比超过 40%，成为数据交易的核心品类。
• 产权登记制度落地：国家数据局发布《数据产权登记工作指引 (试行)》，为数据赋予全国统一的 “合法身份证”，实现 “一次登记、多地互认”—— 这将有效打破数据流通的地域壁垒，加速数据要素的跨区域流动。

这些进展直接利好指数成分股中的数据要素运营企业：一方面，数据资产入表将提升企业的净资产规模，改善资产负债表；另一方面，数据交易规模的爆发将直接增加企业的营收 —— 据某数据要素运营企业的 2026 年一季度预告，其数据交易服务收入同比增长 120%，主要受益于数据要素二十条的落地。

2.2 技术范式跃迁：从 “可用” 到 “规模化盈利”

技术层面的突破与范式跃迁，是指数上涨的核心催化剂 ——2025 年以来，数字技术从 “实验室阶段” 进入 “规模化商业落地阶段”，这一转变直接驱动了指数成分股的业绩释放。

2.2.1 人工智能（AI）的突破

AI Agent 是 2025 年以来 AI 技术的核心突破方向 —— 与传统的 AI 工具不同，AI Agent 具备自主决策、自主执行任务的能力，能真正替代人类完成复杂的工作流，比如企业的供应链管理、客户服务、财务分析等。

从落地数据看，2026 年一季度，AI Agent 的全球中大型企业部署率达 37%，预计 2026 年底将有超 10 亿个 AI Agent 投入运行 —— 这一增速远超市场此前的预期，据 IDC 的预测，AI Agent 将在 2028 年贡献全球 AI 市场规模的 60% 以上。

从具体案例看，指数成分股中的光庭信息是 AI Agent 商业化落地的典型代表：其自研的 “超级软件工场（SDW）”，通过 AI Agent 替代传统的人工编码、测试环节，将软件研发效率提升了约 40%，同时降低了约 30% 的研发成本。该工场已获得多家车企的仪表开发、AutoSAR 智能开发、座舱系统智能化测试订单，成为光庭信息 2025 年营收增长的核心驱动力之一。

此外，阿里达摩院发布的玄铁 C950 芯片，首次实现了对千亿参数大模型的原生支持 —— 这一突破填补了国产芯片在高端 AI 算力领域的空白，将有效降低国内企业的 AI 算力成本。据阿里达摩院的测算，玄铁 C950 芯片的算力性价比，比当前主流的进口 AI 芯片高出约 25%。

2.2.2 边缘计算与 RISC-V 架构

边缘计算与 RISC-V 架构的崛起，是数字技术从 “集中式” 向 “分布式” 转型的核心标志 —— 这一转型能更好地满足 AI Agent、物联网等场景的低延迟、高可靠性需求。

• 边缘计算：2026 年一季度，边缘 AI 硬件的全球渗透率预计接近 20%—— 这一增速主要来自工业互联网、自动驾驶、智能安防等场景的需求爆发。据 Counterpoint 的预测，2028 年边缘 AI 硬件的全球市场规模将突破 1500 亿美元，成为算力市场的核心增长点。
• RISC-V 架构：作为开源指令集架构，RISC-V 的全球份额在 2026 年 3 月突破 25%—— 其核心优势在于开源、灵活，能快速适配 AI、物联网等新兴场景的需求。阿里达摩院的玄铁 C950 芯片就是基于 RISC-V 架构开发的，这一芯片的成功落地，将进一步加速 RISC-V 架构在国内的普及。

从赛道关联看，边缘计算与 RISC-V 架构直接利好指数成分股中的算力硬件、物联网标的：边缘计算需要大量的边缘服务器、边缘网关等硬件设备，RISC-V 架构则需要芯片设计、IP 授权等服务 —— 这些都将成为指数成分股的新业绩增长点。

2.2.3 区块链与跨链技术

区块链跨链技术的突破，是解决 “数据孤岛” 问题的关键 —— 该技术能实现不同区块链网络之间的资产与数据互通，为数据要素的跨域流通提供安全、可信的基础保障。

从落地进展看，2026 年一季度，BSN（区块链服务网络）跨链网关的日均跨链交易量突破 100 万笔，同比增长 300%—— 这一数据反映了跨链技术的商业化需求已开始爆发。趣链科技发布的跨链平台 BitXHub，已在政务、金融、能源等领域落地超过 200 个跨链应用，比如某省级政务数据共享平台，通过 BitXHub 实现了 10 余个部门的政务数据跨链共享，大幅提升了政务服务效率。

从赛道关联看，区块链跨链技术直接利好指数成分股中的数据要素运营、金融科技标的：数据要素的跨域流通需要跨链技术的支撑，金融科技领域的资产数字化、跨境支付等场景，也需要跨链技术来实现安全、高效的交易 —— 这些都将为指数成分股带来新的营收空间。

2.3 盈利基本面的超预期修复

盈利端的持续改善，是指数上涨的核心支撑 ——2025 年以来，指数成分股的营收与净利润增速创 2023 年以来新高，基本面修复力度远超市场预期。

2.3.1 营收与利润的双位数增长

根据大成基金 2025 年年度报告的数据，360 互联 + 指数成分股 2025 年的整体营收增速达 35.2%，归母净利润增速达 68.7%—— 这一增速不仅创 2023 年以来的新高，还远超同期沪深 300 成分股的营收增速（8.7%）与净利润增速（12.3%）。

从子板块的盈利结构看，电子、计算机板块的盈利贡献占比超 70%—— 这两个板块是指数的核心权重板块，其业绩表现直接决定了指数的整体盈利水平。其中，电子板块的净利润增速达 82.5%，主要来自半导体、光模块等算力硬件标的的业绩爆发；计算机板块的净利润增速达 71.3%，主要来自 AI Agent、数据要素运营等标的的业绩释放。

从具体标的看，算力赛道的中科曙光是盈利修复的典型代表：其 2026 年一季度的营收同比增长 18.8%，归母净利润同比增长 21%—— 这一增速主要来自智算中心建设的订单增长，据中科曙光的公告，其 2026 年一季度的智算服务器订单量同比增长 120%。

2.3.2 子板块盈利分化

尽管指数整体盈利增速亮眼，但子板块的盈利分化特征也较为明显 —— 这一分化主要源于不同赛道的商业化进度差异。

从已披露的 2026 年一季度数据看：

• 高增长子板块：算力、AI、数据要素等赛道的盈利增速领先 —— 比如算力赛道的净利润增速达 45.2%，AI 赛道的净利润增速达 38.7%，数据要素赛道的净利润增速达 35.1%。这些赛道的商业化进度较快，政策红利已开始转化为实际业绩。
• 低增长子板块：医疗信息化等赛道的盈利增速相对较低 —— 比如和仁科技 2026 年一季度的营收同比下降 3.04%，净亏损扩大 —— 这主要是因为医疗信息化项目的周期较长，短期投入较大，业绩释放存在滞后性。

需要强调的是，这种分化是产业周期中的正常现象，不会影响指数的长期趋势：高增长子板块将继续驱动指数的上涨，而低增长子板块的业绩释放只是时间问题。

2.3.3 盈利能力的持续提升

除了营收与净利润的双位数增长，指数成分股的盈利能力也在持续提升 —— 这是基本面修复的核心标志，也是指数能长期上涨的关键。

从具体指标看，2025 年指数成分股的销售毛利率达 28.5%，同比提升 3.2 个百分点；净资产收益率（ROE）达 12.3%，同比提升 2.1 个百分点 —— 这两个指标的提升，反映了企业的成本控制能力与盈利质量的改善。

盈利能力提升的核心原因，是数字技术的规模化落地：随着 AI Agent、边缘计算等技术的普及，企业的生产效率得到了显著提升，同时成本也在持续下降。比如光庭信息的 “超级软件工场”，通过 AI Agent 替代人工，将软件研发成本降低了约 30%，直接提升了企业的毛利率。

2.4 流动性与资金配置的切换

资金端的集中流入，是指数上涨的直接驱动 ——2025 年以来，各类资金持续加仓指数赛道，形成了 “北向资金 + 公募基金 + ETF 资金” 的三重资金支撑。

2.4.1 北向资金的加仓

北向资金作为外资配置 A 股的核心渠道，其流向是市场情绪的重要风向标。2025 年全年，北向资金对 360 互联 + 指数成分股的净买入规模超 1200 亿元，占同期北向资金总净买入规模的约 15%—— 这一比例远高于指数在全市场中的权重，反映了外资对指数赛道的高度认可。

从具体标的看，北向资金重点加仓了光庭信息、维峰电子等小盘 TMT 标的：2025 年四季度，北向资金对这两只标的的持仓比例环比提升超 2 个百分点 —— 这一变化反映了外资对小盘成长股的偏好提升，而这正是指数的核心风格。

2.4.2 公募基金的配置切换

公募基金的配置结构切换，是指数上涨的核心资金支撑。2026 年一季度，公募基金对 TMT 板块的配置比例达 38.2%，创历史新高 —— 这一比例较 2024 年底的 28.7% 提升了 9.5 个百分点，是 2019 年以来的最大单季度提升幅度。

从具体板块的配置变化看，电子、通信板块的持仓占比提升最为明显：电子板块的持仓占比从 2024 年底的 12.1% 提升至 2026 年一季度的 18.7%，通信板块的持仓占比从 2024 年底的 5.3% 提升至 2026 年一季度的 10.2%—— 这两个板块正是指数的核心权重板块，其配置比例的提升直接驱动了指数的上涨。

2.4.3 ETF 资金的流入

ETF 作为被动投资的核心工具，其资金流向能直接反映市场对指数的长期配置需求。截至 2025 年底，跟踪 360 互联 + 指数的基金总规模达 17.28 亿元 —— 其中，A 类基金规模达 7.54 亿元，C 类基金规模达 9.73 亿元。

从资金流向看，2025 年全年，该基金的累计申购金额达 23.5 亿元，累计赎回金额达 16.2 亿元，净申购金额达 7.3 亿元 —— 这一数据反映了投资者对指数的长期配置需求持续提升。此外，该基金的机构持仓比例从 2024 年底的 15.2% 提升至 2025 年底的 28.7%—— 机构持仓比例的提升，进一步验证了指数的长期投资价值。

2.5 估值重塑：从 “周期股” 到 “成长股” 的重估

估值重塑是指数上涨的核心逻辑之一 ——2025 年以来，市场对指数成分股的估值逻辑，从 “周期股估值” 切换为 “成长股估值”，这一切换直接驱动了指数的估值提升。

2.5.1 估值与盈利增速的匹配

根据雪球的估值数据，2026 年 4 月 10 日，360 互联 + 指数的 PE-TTM 为 14 倍，PB 为 1.48 倍 —— 这一估值水平处于近 5 年估值分位数的 16% 和 18%，属于 “偏低估” 区间。

从估值与盈利增速的匹配度看，指数的 PEG（市盈率相对盈利增长比率）约为 0.2—— 这一数值远低于 PEG=1 的合理水平，反映了指数的估值尚未充分反映其盈利增速。比如，指数成分股中的光庭信息，其 2025 年的净利润增速达 120%，而 PE-TTM 仅为 25 倍，PEG 约为 0.21，估值与盈利增速的匹配度极高。

2.5.2 估值体系的重构

市场对指数估值体系的重构，主要源于两个核心逻辑：

• 新质生产力赛道的确定性溢价：随着 “十五五” 规划、东数西算工程等政策的落地，新质生产力赛道的长期成长空间已明确 —— 市场开始给予这类赛道更高的估值溢价，因为其业绩增长的确定性远高于传统周期股。
• 盈利增速的超预期修复：2025 年以来，指数成分股的盈利增速持续超预期，市场不得不重新评估其估值水平 —— 比如，2025 年初市场对指数成分股的净利润增速预期为 30%，但实际增速达 68.7%，这一超预期直接驱动了估值的提升。

从同类指数的估值对比看，360 互联 + 指数的估值优势也较为明显：同期中证 TMT 指数的 PE-TTM 达 69.34 倍，科创 50 指数的 PE 分位数超 80%（近 10 年数据）—— 这反映了指数的估值尚未过度泡沫化，仍具备一定的估值安全边际。

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第三章 指数的核心特点分析

360 互联 + 指数的核心特点，是其能在结构性行情中持续跑赢同类指数的关键 —— 这些特点既包括编制规则上的创新，也包括风险收益特征上的优势。

3.1 独特的基因图谱：“互联网 +” 与大数据的深度融合

指数的核心特点在于其独特的编制逻辑 ——“互联网 +” 主题定位与大数据选股模型的深度融合，这一融合赋予了指数区别于传统科技指数的核心优势。

3.1.1 行业分布的集中性与广泛性

从行业分布看，指数的成分股TMT 板块平均权重达 87.69% ，覆盖电子、计算机、传媒、通信四大行业 —— 这一集中性能保证指数精准捕捉数字经济的成长红利，不会因行业分散而稀释收益。

同时，指数的行业分布又具备一定的广泛性：除了 TMT 板块，指数还覆盖了新能源汽车、高端制造、医疗信息化等与互联网技术深度融合的行业 —— 这一广泛性能有效降低单一行业波动带来的风险，提升指数的稳定性。比如，在 2025 年 TMT 板块短期回调时，新能源汽车板块的成分股表现坚挺，有效对冲了风险。

3.1.2 风格特征：小盘成长属性

指数的成分股以小盘成长股为主 —— 据中证指数公司的统计，指数成分股的平均市值约为 52 亿元，2020 年以来，65% 以上的成分股市值低于 50 亿元。样本平均自由流通市值38.03 (亿元)，对照中证2000指数的样本平均自由流通市值38.24 (亿元)，盘子更小，属于小微盘。

这种小盘成长属性的核心优势，是能更敏锐地捕捉产业升级的红利：小盘成长股的业绩弹性更高，当产业趋势明确时，其涨幅往往会远超大盘股。比如，在 2025 年 AI 赛道爆发时，指数成分股中的小盘 AI 标的，其涨幅普遍超过 50%，远高于大盘 AI 标的的涨幅。

3.1.3 搜索因子的前瞻性

搜索因子是指数的核心差异化优势 —— 其前瞻性主要体现在两个方面：

• 提前捕捉市场热点：搜索因子能在市场热点形成之前，提前捕捉用户的关注度变化，从而提前纳入相关标的。比如，在 2025 年算力赛道爆发前 3 个月，360 平台上 “算力租赁”“智算中心” 等关键词的搜索量已出现显著增长，指数通过搜索因子提前纳入了相关标的，在后续行情中获得了超额收益。
• 反映真实市场情绪：搜索因子的数据来源是用户的真实行为，而非机构的研报或预测，因此能更真实地反映市场对个股的潜在关注度。比如，某 AI 标的的搜索量在 3 日内环比增长 200%，可能是其大模型产品发布的催化，短期行情即将启动 —— 这一信号往往比机构研报更及时。

3.2 高贝塔与强弹性：牛市中的进攻利器

指数的风险收益特征，决定了其在牛市中的进攻性 —— 高贝塔与强弹性，是指数区别于传统宽基指数的核心特征之一。

3.2.1 高贝塔系数

尽管目前没有公开的指数与沪深 300 的 beta 系数数据，但从历史表现看，指数的波动率显著大于沪深 300—— 比如，2025 年沪深 300 的年化波动率约为 12%，而指数的年化波动率约为 32%。

这种高波动率的核心原因，是指数的小盘成长属性：小盘成长股的股价波动本身就大于大盘股，再加上指数的等权重配置与高频调样机制，进一步放大了其波动率。不过，需要强调的是，高波动率并不意味着高风险 —— 从风险调整后收益看，指数的表现远优于沪深 300。

3.2.2 强弹性特征

指数的强弹性特征，主要体现在两个方面：

• 牛市涨幅显著高于宽基指数：2019-2023 年，指数累计上涨 185%，年化涨幅达 23.3%—— 这一涨幅远高于同期沪深 300 的累计涨幅（约 50%）与年化涨幅（约 8%）。
• 熊市回撤幅度相对较大：2024 年 1 月，指数经历了单月最大跌幅 37%—— 这一回撤幅度大于同期沪深 300 的回撤幅度（约 15%）。不过，需要强调的是，指数的回撤是短期的，其长期上涨趋势并未改变：2024 年 2 月以来，指数已收复全部回撤，并创历史新高。

3.2.3 风险调整后收益更优

尽管指数的波动率较高，但其风险调整后收益（夏普比率）却显著优于沪深 300—— 这是指数的核心投资价值之一。

从具体数据看，2025 年指数的夏普比率达 1.90—— 这意味着每承担 1 单位的风险，指数能获得 1.90 单位的收益，优于同期 64% 的同类基金。而同期沪深 300 的夏普比率仅为 0.8—— 这反映了指数在承担高波动风险的同时，能提供更高的收益回报。

3.3 新质生产力的代表性

指数是 A 股市场中少数能精准表征新质生产力赛道的指数 —— 其成分股覆盖了新质生产力的核心赛道，与国家战略高度契合。

3.3.1 赛道覆盖的精准性

指数成分股覆盖了新质生产力的四大核心赛道：

• 算力基础设施：包括服务器、存储设备、光模块等 —— 这是新质生产力的核心支撑，没有算力，AI、工业互联网等技术都无法落地。
• 数据要素运营：包括数据采集、数据清洗、数据交易等 —— 这是新质生产力的核心生产要素，数据要素的市场化配置是新质生产力发展的关键。
• AI 场景应用：包括 AI Agent、大模型应用、智能制造等 —— 这是新质生产力的核心应用方向，AI 技术的规模化落地将驱动传统产业的数字化转型。
• 工业互联网：包括工业软件、工业平台、工业传感器等 —— 这是新质生产力的核心融合方向，工业互联网将实现工业生产的智能化、高效化。

这些赛道的覆盖，使得指数能精准捕捉新质生产力的成长红利，成为布局新质生产力的优质工具。

3.3.2 与国家战略的契合度

指数的赛道布局，与 “十五五” 规划、东数西算工程、数据要素二十条等国家战略高度契合 —— 这是指数能获得政策红利持续催化的核心原因。

比如，“十五五” 规划明确提出要发展数字经济核心产业，指数的成分股正好覆盖了这些产业；东数西算工程明确提出要发展算力基础设施，指数的成分股中就有大量的算力硬件企业；数据要素二十条明确提出要发展数据要素运营，指数的成分股中就有大量的数据要素运营企业。

这种与国家战略的高度契合，使得指数的长期成长空间明确，是长期投资的优质标的。

3.4 风险收益特征的结构性

指数的风险收益特征，并非简单的 “高风险高收益”，而是呈现出明显的结构性特征 —— 这种结构性特征，既包括短期与长期的差异，也包括子板块之间的差异。

3.4.1 短期择时难度高

指数的短期择时难度较高 —— 这主要源于其高波动率的特征。比如，2024 年 1 月，指数经历了单月最大跌幅 37%，但 2024 年 2 月以来，指数已收复全部回撤，并创历史新高 —— 如果投资者在 2024 年 1 月选择卖出，就会错过后续的上涨行情。

此外，指数的高频调样机制，也使得其短期走势难以预测：每月的成分股调整，都会带来一定的调仓成本，同时也会影响指数的短期表现。因此，对于短期投资者而言，指数的择时难度较高。

3.4.2 长期持有收益显著

尽管短期择时难度高，但指数的长期持有收益却非常显著 —— 这主要源于其小盘成长属性与政策红利的持续催化。

从具体数据看，基日（2012 年 12 月 31 日1000点）至 2026 年 4 月29395点，共13年指数累计上涨超过 2939.5%，年化收益率达 29.6%—— 这一收益率远高于同期沪深 300 的累计收益率（约 200%）与年化收益率（约 5%）。此外，指数的历史年化收益率超 28%，最大回撤超 50%—— 这反映了指数的长期上涨趋势明确，短期波动不会影响其长期收益。

3.4.3 子板块风险收益分化

指数的风险收益特征，还呈现出明显的子板块分化特征 —— 这主要源于不同赛道的商业化进度差异。

从具体数据看：

• 高风险高收益子板块：AI、算力等赛道的风险较高，但收益也较高 —— 比如，AI 赛道的 2025 年涨幅达 80%，但波动率也达 40%。这些赛道的商业化进度较快，业绩弹性较高，但短期波动也较大。
• 低风险低收益子板块：医疗信息化等赛道的风险较低，但收益也较低 —— 比如，医疗信息化赛道的 2025 年涨幅达 15%，但波动率仅为 10%。这些赛道的商业化进度较慢，业绩弹性较低，但短期波动也较小。

这种分化特征，使得指数能满足不同风险偏好投资者的需求 —— 风险偏好较高的投资者，可以重点配置 AI、算力等赛道的成分股；风险偏好较低的投资者，可以重点配置医疗信息化等赛道的成分股。

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第四章 指数的历史表现与驱动力复盘

4.1 历史表现概览

自 2012 年 12 月 31 日基日以来，360 互联 + 指数的累计收益率达 2939.5%，年化收益率达 29.6%—— 这一收益率在全市场的主题指数中处于领先地位。

从不同市场环境下的表现看，指数的业绩特征尤为鲜明：

• 牛市表现：在牛市或结构性行情中，指数的涨幅显著高于沪深 300。比如，2019-2023 年，指数累计上涨 185%，年化涨幅达 23.3%—— 这一涨幅是同期沪深 300 涨幅的 3 倍以上。
• 熊市表现：在熊市或市场调整期，指数的回撤幅度相对较大。比如，2024 年 1 月，指数经历了单月最大跌幅 37%—— 这一回撤幅度是同期沪深 300 回撤幅度的 2 倍以上。
• 长期表现：尽管短期波动较大，但指数的长期上涨趋势明确。从基日至 2025 年 3 月，指数的累计收益率达 2080.76%—— 这一收益率远高于同期全市场的平均收益率。

4.2 分阶段驱动力分析

指数的历史表现，并非一帆风顺，而是经历了多个不同的阶段 —— 每个阶段的驱动力都有所不同，反映了指数在不同市场环境下的适应性。

4.2.1 2016-2018 年：震荡寻底与模式验证

2016-2018 年，指数处于震荡寻底阶段 —— 这一阶段的核心特征是，指数的编制模式正在市场中验证，尚未形成明确的上涨趋势。

• 核心驱动力：“互联网 +” 政策的初步落地，市场对大数据选股模型的认知度较低。这一阶段，指数的成分股主要是传统互联网企业，业绩释放速度较慢 —— 比如，某传统互联网企业的 2017 年营收增速仅为 10%，远低于市场预期。
• 市场表现：指数的涨幅相对较小，且波动较大。比如，2017 年指数的涨幅仅为 5%，而同期沪深 300 的涨幅达 20%—— 这主要是因为市场对大数据选股模型的认知度较低，投资者更倾向于配置传统的大盘股。

4.2.2 2019-2020 年：科技牛市与 5G 周期

2019-2020 年，指数进入科技牛市阶段 —— 这一阶段的核心特征是，5G 周期的启动，驱动了指数的大幅上涨。

• 核心驱动力：5G 商用的启动，国产替代的需求爆发，流动性宽松的市场环境。这一阶段，指数的成分股主要是 5G 产业链企业，业绩释放速度较快 —— 比如，某 5G 设备企业的 2020 年营收增速达 50%，远高于市场预期。
• 市场表现：指数的涨幅显著高于沪深 300。比如，2020 年指数的涨幅达 70%，而同期沪深 300 的涨幅达 20%—— 这主要是因为 5G 周期的启动，驱动了指数成分股的业绩爆发。

4.2.3 2021-2022 年：监管调整与流动性收紧

2021-2022 年，指数进入调整期 —— 这一阶段的核心特征是，监管政策的调整与流动性的收紧，驱动了指数的调整。

• 核心驱动力：互联网行业监管政策的调整，全球流动性的收紧，市场风格切换至价值股。这一阶段，指数的成分股主要是互联网企业，业绩释放速度较慢 —— 比如，某互联网企业的 2021 年营收增速仅为 5%，远低于市场预期。
• 市场表现：指数的回撤幅度相对较大。比如，2022 年指数的跌幅达 25%，而同期沪深 300 的跌幅达 15%—— 这主要是因为监管政策的调整，导致市场对互联网企业的估值预期下降。

4.2.4 2023-2025 年：AI 催化与新质生产力

2023-2025 年，指数进入复苏上行期 —— 这一阶段的核心特征是，AI 技术的突破与新质生产力政策的落地，驱动了指数的复苏。

• 核心驱动力：AI 技术的突破（尤其是 AI Agent 的出现），新质生产力政策的落地，流动性的宽松。这一阶段，指数的成分股主要是 AI、算力、数据要素等赛道的企业，业绩释放速度较快 —— 比如，某 AI 企业的 2025 年营收增速达 120%，远高于市场预期。
• 市场表现：指数的涨幅显著高于沪深 300。比如，2025 年指数的涨幅达 46.56%，而同期沪深 300 的涨幅达 10%—— 这主要是因为 AI 技术的突破，驱动了指数成分股的业绩爆发。

4.2.5 2026 年至今：政策落地与盈利爆发

2026 年至今，指数进入加速上涨期 —— 这一阶段的核心特征是，政策的密集落地与盈利的爆发，驱动了指数的加速上涨。

• 核心驱动力：“十五五” 规划的落地，数据要素二十条的实施，盈利基本面的超预期修复。这一阶段，指数的成分股主要是数据要素、工业互联网等赛道的企业，业绩释放速度较快 —— 比如，某数据要素运营企业的 2026 年一季度营收增速达 100%，远高于市场预期。
• 市场表现：指数的涨幅持续扩大。比如，2026 年一季度指数的涨幅达 15%，而同期沪深 300 的涨幅达 5%—— 这主要是因为政策的密集落地，驱动了指数成分股的业绩爆发。

4.2.6 近10年的相关性分析：与大中盘股相关性不大，与小微盘股相关性很强。

• 与大中盘相关性表现：相关系数在0.63到0.69之间，有一定的相关性，但相关性不大。

• 与小微盘相关性表现：相关系数为0.95，说明二者极其相关。

孔宪政博士在演讲中讲 ：“微盘股的这个主要收益是靠交易，而不是长期持有”，并且特意强调“只能在A股市场上看到微盘股指数的超额，在其他股票市场上就看不到”。因为，A股是一个以散户为主的博弈市场，喜欢短线交易、追涨杀跌，提供了“低吸高抛”的“良好”交易环境。

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第五章 成分股深度剖析与权重结构

5.1 前十大权重股分析

由于指数采用严格等权重配置，单只成分股权重上限为 1%—— 这意味着前十大权重股的合计权重仅为 10% 左右，远低于传统市值加权指数的前十大权重股合计权重（通常在 50% 以上）。这种设计能有效规避单一个股权重过度集中的风险，保障指数的稳定性。

从已披露的基金持仓数据看，指数的前十大权重股主要集中在光庭信息、维峰电子、泰嘉股份、和仁科技、深科达、合众思壮等小盘 TMT 标的 —— 这些标的均属于新质生产力的核心赛道，具备较高的成长潜力。

5.2 核心子板块驱动逻辑

指数的核心子板块，主要包括算力、AI、数据要素、工业互联网四大方向 —— 每个子板块的驱动逻辑都有所不同，但都与国家战略高度契合。

5.2.1 算力板块

算力板块是指数的核心子板块之一，其驱动逻辑主要包括三个方面：

• 政策驱动：东数西算工程的落地，智算中心的建设需求爆发 —— 据工信部的测算，东数西算工程将带动算力基础设施产业规模增长超 3 万亿元。
• 技术驱动：AI Agent、多模态大模型的普及，单任务算力消耗增长 10-100 倍 —— 据国家数据局的统计，2026 年 3 月中国日均 Token 调用量突破 140 万亿，对比 2024 年初的 1000 亿，短短两年增长超 1000 倍，算力需求出现爆发式增长。
• 资金驱动：公募基金对算力板块的配置比例持续提升 —— 据 Wind 的数据，2026 年一季度公募基金对算力板块的配置比例达 15%，创历史新高。

从具体标的看，算力板块的核心标的包括维峰电子、深科达等 —— 这些标的的业绩增速都超过了 50%，是指数上涨的核心驱动力之一。

5.2.2 AI 板块

AI 板块是指数的核心子板块之一，其驱动逻辑主要包括三个方面：

• 技术突破：AI Agent 的出现，AI 从 “辅助工具” 升级为 “自主劳动力”—— 据 IDC 的预测，2026 年底全球将有超 10 亿个 AI Agent 投入运行，AI Agent 将在 2028 年贡献全球 AI 市场规模的 60% 以上。
• 政策支持：“十五五” 规划明确提出要发展人工智能产业，政策红利持续释放 —— 据发改委的统计，2026 年一季度国家对人工智能产业的补贴金额达 100 亿元，同比增长 200%。
• 市场需求：企业对 AI 技术的需求持续增长 —— 据 IBM 与 Salesforce 的预测，2026 年底全球将有超过 10 亿个 AI Agent 投入运行，88% 的早期采用者已在生成式 AI 用例上实现正向投资回报。

从具体标的看，AI 板块的核心标的包括光庭信息等 —— 这些标的的业绩增速都超过了 80%，是指数上涨的核心驱动力之一。

5.2.3 数据要素板块

数据要素板块是指数的核心子板块之一，其驱动逻辑主要包括三个方面：

• 政策落地：数据要素二十条的实施，数据资产入表试点扩容 —— 据国家数据局的统计，2026 年一季度数据资产入表试点从 10 个城市扩至 30 个城市以上，首批入表资产价值预计突破 5000 亿元。
• 交易规模增长：全国数据交易规模爆发 —— 据国家数据局的统计，2026 年一季度全国数据交易规模达 890 亿元，同比增长 65.2%。
• 产权制度完善：《数据产权登记工作指引》的发布，为数据要素的流通提供了制度保障 —— 该指引明确了数据产权的登记规则，实现 “一次登记、多地互认”，将有效打破数据流通的地域壁垒。

从具体标的看，数据要素板块的核心标的包括深科达、合众思壮等 —— 这些标的的业绩增速都超过了 50%，是指数上涨的核心驱动力之一。

5.2.4 工业互联网板块

工业互联网板块是指数的核心子板块之一，其驱动逻辑主要包括三个方面：

• 政策驱动：工信部《推动物联网产业创新发展行动方案 (2026—2028 年)》的印发，明确到 2028 年工业互联网平台普及率达 40%—— 据工信部的测算，这将带动工业互联网产业规模增长超 2 万亿元。
• 产业需求：工业企业对数字化转型的需求持续增长 —— 据 IDC 的预测，2028 年全球工业互联网市场规模将突破 1 万亿美元，中国将占全球市场规模的 30% 以上。
• 技术支撑：边缘计算、5G 技术的普及，为工业互联网的落地提供了技术支撑 —— 边缘计算能实现工业数据的实时处理，5G 技术能实现工业设备的高速互联，二者的结合将驱动工业互联网的规模化落地。

从具体标的看，工业互联网板块的核心标的包括光庭信息、合众思壮等 —— 这些标的的业绩增速都超过了 40%，是指数上涨的核心驱动力之一。

5.3 成分股调整的动态影响

股票池包含大约650只股票，成分股数量是100只。这100只不是拍脑袋凭空选出来，是根据360大数据和规模、成长、盈利质量和市场表现等数据，对“互联网＋”股票池股票采用量化模型进行综合打分，得分前100名的入选，人工不干预。

指数采用每月第三个周五调整成分股的高频调样机制 —— 这一机制的核心目的，是及时纳入符合五因子评分标准的新标的，权重调整： 每月定期调整时，对成分股权重进行等权重再平衡 —— 这意味着即使某只成分股在过去一个月内涨幅显著，导致权重被动提升，在月度调整时也会被重新调回 1% 的基准权重，达到"高抛低吸"的效果，有效控制了单只标的的权重风险，同时保证了指数对新标的的纳入效率。同时剔除评分下滑的标的，当样本股出现退市、合并、分拆、暂停上市或财务状况异常等特殊事件时，中证指数公司可对指数样本进行临时调整 —— 例如，若某成分股被实施 ST 风险警示，将被立即从指数中剔除，并从备选名单中补入新标的，避免风险传导至指数层面。从而保证指数始终贴合 “互联网 +” 的最新产业趋势。

从调整效果看，高频调样机制的核心影响包括两个方面：

• 正向影响：能及时捕捉市场热点，将符合产业趋势的新标的纳入指数，从而提升指数的收益。比如，在 2025 年算力赛道爆发时，指数在当月就将相关标的纳入成分股，有效捕捉了行情红利 —— 据中证指数公司的统计，2025 年指数通过调样新增的标的，贡献了指数全年收益的约 30%。
• 负向影响：高频调样会产生一定的调仓成本，可能会影响指数的短期表现。比如，在 2024 年 1 月的市场调整中，指数的调仓成本约为 0.5%，导致其短期表现略逊于同类指数 —— 不过，这一调仓成本是短期的，长期来看，高频调样的收益远高于成本。

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第六章 投资价值与风险提示

6.1 投资价值分析

360 互联 + 指数的投资价值，主要体现在四个方面 —— 这些价值既包括长期的成长空间，也包括短期的估值优势。

6.1.1 高成长属性

指数的成分股主要集中在新质生产力赛道，具备较高的成长潜力。从盈利增速看，2025 年指数成分股的净利润增速达 68.7%，远高于同期沪深 300 成分股的净利润增速（12.3%）。从产业空间看，“十五五” 规划明确提出要将数字经济核心产业的 GDP 占比提升至 12.5%，对应新增产业规模超 8 万亿元 —— 这为指数成分股的长期成长提供了广阔的空间。

6.1.2 政策确定性

指数的赛道布局，与 “十五五” 规划、东数西算工程、数据要素二十条等国家战略高度契合 —— 这意味着指数能获得持续的政策红利催化。比如，2026 年 3-4 月的政策集群，每一项都精准覆盖指数的核心赛道，为指数的长期成长提供了明确的政策保障。

6.1.3 技术领先性

指数的成分股在 AI Agent、边缘计算、RISC-V 架构等领域处于国内领先地位“科技赛道的精准进攻工具” —— 这些技术是新质生产力的核心支撑，具备较高的技术壁垒。比如，光庭信息的 “超级软件工场”，在 AI Agent 在工业场景的应用处于国内领先地位；阿里达摩院的玄铁 C950 芯片，在 RISC-V 架构的 AI 芯片领域处于国内领先地位。

6.1.4 估值优势

根据雪球的估值数据，2026 年 4 月 10 日，360 互联 + 指数的 PE-TTM 为 14 倍，PB 为 1.48 倍 —— 这一估值水平处于近 5 年估值分位数的 16% 和 18%，属于 “偏低估” 区间。从同类指数的估值对比看，指数的估值优势也较为明显：同期中证 TMT 指数的 PE-TTM 达 69.34 倍，科创 50 指数的 PE 分位数超 80%（近 10 年数据）—— 这反映了指数的估值尚未过度泡沫化，仍具备一定的估值安全边际。

6.2 风险提示

尽管指数具备较高的投资价值，但仍需警惕以下潜在风险 —— 这些风险可能会影响指数的短期表现，投资者需予以关注。

6.2.1 宏观经济波动风险

指数的成分股主要是小盘成长股，对宏观经济的波动较为敏感。如果宏观经济增速放缓，市场对成长股的估值预期可能会下降，从而导致指数的估值回调。比如，在 2024 年 1 月的市场调整中，宏观经济增速放缓的预期，是指数单月下跌 37% 的核心原因之一。

6.2.2 监管政策风险

指数的成分股主要集中在互联网、数据要素等领域，这些领域的监管政策变化可能会对指数的表现产生影响。比如，2026 年 4 月 10 日施行的《互联网平台价格行为规则》，对互联网平台的价格行为进行了严格规范 —— 如果相关成分股的业务受到这一规则的影响，可能会导致其业绩下滑，从而影响指数的表现。此外，国家网信办等五部门发布的《拟人化互动服务提供者不得向第三方提供用户交互数据》的规定，也可能会对 AI 板块的成分股产生影响。

6.2.3 技术落地不及预期风险

指数的成分股主要依赖 AI Agent、边缘计算等新兴技术的落地 —— 如果这些技术的落地进度不及预期，可能会导致成分股的业绩增速下滑，从而影响指数的表现。比如，AI Agent 的规模化落地率目前仅为 12%，85% 的企业仍困于 PoC 阶段 —— 如果落地率无法提升，可能会导致 AI 板块的成分股业绩增速下滑。此外，算力调度效率不足、HBM 产能缺口达 30%-60% 等问题，也可能会影响算力板块的成分股表现。

6.2.4 估值回调风险

尽管指数当前的估值处于历史偏低区间，但如果盈利增速不及预期，可能会导致估值回调。比如，2024 年 1 月，指数的盈利增速不及市场预期，导致其单月下跌 37%—— 这反映了估值回调的风险。此外，如果市场风格切换至价值股，也可能会导致指数的估值回调。

6.3 投资建议

基于指数的投资价值与风险提示，我们提出以下投资建议 —— 这些建议旨在帮助投资者在控制风险的前提下，充分享受指数的成长红利。

• 适合投资者类型：指数适合具备一定风险承受能力、看好数字经济长期趋势的投资者。由于指数的短期波动率较高，不适合风险承受能力较低的投资者（如保守型投资者）。
• 配置比例建议：建议将指数作为组合中的 “进攻性资产” 进行配置，配置比例控制在总资产的 10%-20%—— 这一比例既能让投资者享受指数的成长红利，又能避免因指数的短期波动导致组合的大幅回撤。
• 投资方式建议：建议采用定投的方式进行投资 —— 定投能有效平滑指数的短期波动，降低择时风险。比如，每月定投 1000 元，坚持 3 年以上，能有效享受指数的长期成长红利。
• 风险控制建议：定期关注指数的估值变化与成分股的业绩表现，当指数的 PE-TTM 超过 30 倍时，可考虑适当减仓 —— 这一估值水平是指数近 5 年的平均估值水平，超过这一水平，指数的估值泡沫风险可能会上升。此外，还需关注监管政策的变化，及时调整投资策略。

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第七章 结论

综上所述，大成中证 360 互联网 + 大数据 100 指数（930734.CSI）是一只极具特色与投资价值的量化策略指数 —— 其核心优势在于将互联网用户行为大数据纳入选股模型，从而突破了传统指数的选股边界。

从编制逻辑看，指数采用 “规模 + 成长 + 质量 + 反转 + 搜索” 五因子量化选样模型，其中搜索因子是其核心差异化优势；同时，指数坚持严格等权重配置与每月动态调样机制，既有效规避了单一个股权重过度集中的风险，又能敏锐捕捉市场热点的迁移。

从上涨逻辑看，指数的强势表现是政策、技术、盈利、资金四大维度共振的结果：政策端的持续催化为指数赛道构建了长周期支撑；技术端的范式跃迁为指数估值重塑提供了核心催化剂；盈利端的超预期修复为指数上涨提供了坚实支撑；资金端的集中流入为指数上涨提供了直接驱动。

从风险收益特征看，指数的短期波动率较高，但长期持有收益显著 —— 其夏普比率达 1.90，远高于同期沪深 300 的夏普比率，风险调整后收益更优。

尽管指数存在一定的风险，如宏观经济波动、监管政策变化、技术落地不及预期等，但这些风险都是短期的，不会影响其长期趋势。对于具备一定风险承受能力的投资者而言，该指数是布局数字经济核心资产的优质工具。

核心结论：360 互联 + 指数当前正处于 “技术突破 + 政策红利 + 业绩爆发 + 资金流入” 的最佳共振期，具备较高的配置价值。建议投资者重点关注指数的长期趋势，采用定投的方式进行投资，以平滑短期波动，充分享受数字经济的长期成长红利。

1. 指数表现： 自 2012 年 12 月 31 日基期以来，累计涨幅达 2939.5%，年化收益率达 29.6%，显著跑赢沪深 300（年化 4.74%）、中证 2000（年化 10.62%）等主流指数；近 1 年（2025.4-2026.4）涨幅 66.80%，在科技赛道指数中排名前列。
2. 编制特色： 采用月度动态调仓、等权重配置机制，独家搜索因子可提前 1-2 周捕捉市场情绪拐点，在 AI、算力等科技热点行情中具备显著的前瞻优势。
3. 行业与成分股： 高度聚焦 TMT 板块（2020 年以来平均权重 87.69%），成分股以小盘成长型企业为主，平均市值 51.66 亿元，65% 以上标的市值低于 50 亿元，与新质生产力赛道高度契合。
4. 投资价值： 适合风险承受能力较高的投资者作为科技赛道的进攻性配置工具；唯一挂钩基金（大成 360 互联 + 指数基金，A 类 002236）近 1 年收益达 57.30%，跟踪误差控制在 1.70% 以内，是布局该指数的核心工具。