主要指数涨跌表现及风格分化 [page::0][page::1]

• 创业板指涨幅最高达2.36%，中小盘指数表现优于大盘，行业轮动呈现房地产、钢铁等表现强劲，银行、煤炭相对疲软。

- 市场风险溢价指标逼近历史极值区间，显示权益资产吸引力逐步增强，静态PE估值综合处中长期合理区间偏低，创业板风格估值相对便宜。[page::0]

主流ETF规模与资金流向趋势 [page::2]

• 大盘成长和价值型ETF规模分化明显，近阶段小盘成长与价值型ETF资金流入显著，显示资金偏好持续向中小盘及成长板块集中。

- 行业层面，房地产、钢铁、计算机等行业ETF增量资金显著，银行与煤炭资金流出现下降位置。[page::2]

卷积神经网络趋势建模与行业主题映射 [page::3]

• 通过卷积神经网络对图表化的价格与成交量数据建模，学习的特征映射至银行及相关行业主题，体现AI量化分析对市场热点识别的辅助作用。

- 列示了最新涵盖银行指数、中证通信设备等多个主题指数的映射对象，辅助判断行业轮动方向。[page::3]

长期均线市场情绪与风险溢价跟踪 [page::3]

• 200日均线之上比例显示市场整体情绪仍在修复中，但阶段性下探仍有可能。

- 风险溢价多次跃升至历史两倍标准差区间，对应市场每次重要的反弹节点。

• 当前风险溢价指标处于3.57%，仍未达到历史极值4.7%，意味着仍有上行动力。[page::0][page::3]

融资余额及资金活跃度持续提升 [page::4]

• 融资余额呈稳步上升趋势，当前水平较近几年整体明显抬升，显示市场参与热情及杠杆意愿有所回暖。

- 融资余额占流通市值比例在2%左右浮动，反映杠杆使用规模逐渐恢复。[page::4]

个股收益区间分布及指数超卖程度 [page::4][page::5]

• 年初至今，约三成股票涨幅处于10%至30%区间，整体呈现结构性轮动。

- 超卖指标显示当前多只指数处于相对底部状态，具备中短线修复机会。[page::4][page::5]

风险提示 [page::5]

• 量化模型择时成功率虽达80%，但不排除失效风险，市场波动性及结构性变化可能影响模型表现，结果仅作参考。

- 内容仅供客户参考，不构成具体投资建议，敬请谨慎决策。[page::5]

【广发金工】均线情绪持续修复——深度剖析与解读

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一、元数据与整体概览

报告标题：《均线情绪持续修复》
发布机构：广发证券金融工程研究所
首席分析师：安宁宁（广发证券首席金工分析师）、张钰东（广发证券资深金工分析师）
发布日期：2025年7月13日
核心议题：基于量化模型、技术分析和机器学习方法，研究A股市场的均线情绪修复趋势及资金流向，重点跟踪主要指数表现和ETF资金动向，运用卷积神经网络（CNN）模型探索行业主题，评估市场风险偏好及融资余额的变化，辅助投资者判断市场潜在走势。

报告核心论点和信息梗概：
报告指出，在最近5个交易日，科创50、创业板及小盘股表现优于大盘价值股，体现出成长和创新板块的强劲反弹。风险溢价指标（权益资产隐含收益率减去国债收益率）多次突破历史极端区间，显示权益市场价值相对吸引。估值分位数显示创业板估值仍相对较低，具备修复空间。技术面基于深证100指数的历史周期规律提示当前处于熊市底部附近，具有反弹潜力。结合资金流向及时序数据，ETF及融资盘均呈现资金增量，显示市场风险偏好修复。基于卷积神经网络的价量图分析，银行等主题板块得到重点配置。整体自下而上的数据和技术模型提炼出策略指引，强调均线情绪修复健康，市场等待进一步发酵的可能[page::0]。

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二、逐节深读与剖析

1. 摘要与行情表现

报告首先总结了主要指数5个交易日的涨跌情况：

• 科创50指数上涨0.98%，创业板指上涨2.36%，小盘指数国证2000上涨2.29%，表现较为强劲；

- 大盘价值股略有回调，下跌0.18%；大盘成长股微涨0.69%；上证50涨0.60%；

• 行业板块中，房地产和钢铁板块领先，煤炭和银行板块表现落后。

风险溢价指标分析：

• 该指标定义为中证全指静态PE倒数（即预期收益率）减去十年期国债收益率，体现权益资产相对于债券资产的超额收益。

- 指标历史曾多次达到均值2倍标准差附近，这些极端区间通常为行情底部区域，例如2012、2018、2020（疫情突发）和2022年多次触及。

• 2025年7月11日风险溢价为3.57%，虽未触及2倍标准差4.76%边界，但显示历史以来第五次高于4%，表明权益资产仍较有吸引力。

估值分位数情况：

• 中证全指PETTM分位数为63%，上证50和沪深300则分别为68%和61%，体现主流大盘指数估值处于中上游水平；

- 创业板指估值仅处于21%分位，明显处于较低的历史估值区，显示创业板仍有较大估值修复空间。

• 中证500和中证1000的分位分别为42%和31%，反映中小盘股整体估值偏低。

技术面历史规律：

• 深证100指数历史呈现出大约3年一个熊市周期，随之进入牛市，最近的熊市始于2021年一季度，幅度40%-45%。现阶段调整时间和下跌空间均充分，技术面暗示可能出现底部反转的机会。

技术方法上的创新：

• 通过卷积神经网络对价量图表进行建模，不仅识别技术面，还映射组合到行业主题板块。最新研究偏好银行等板块。

资金层面概况：

• 近五个交易日ETF资金净流入约30亿元，融资余额增长约141亿元，两市日均成交达到14748亿元，显示市场资金活跃且风险偏好有所回升[page::0]。

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2. 指数及板块表现图解（附图表详读）

图1：主要指数5日涨幅（第1幅图）

• 创业板指涨幅最高达2.36%，其次是深证成指（1.78%）、上证指数(1.09%)，上证50(0.60%)涨幅相对较小。

- 说明成长、创新和科技板块领涨，体现市场风险偏好逐步修复。

图2：各风格指数5日涨幅（第2幅图）

• 小盘成长及小盘价值指数涨幅分别为2.31%和2.71%，领先其他风格指数。

- 大盘价值指数微跌-0.18%，表明市场成长风格重新受到青睐。

• 行业层面，资金明显聚焦房地产、钢铁等表现优异板块。

图表解读结论：
这些数据视觉化展示了近期资金从大盘价值向小盘成长等高风险资产的转移，符合报告正文的市场情绪回暖趋势[page::1][page::2]。

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3. ETF规模变化与资金流

图3（第2页上图）显示主流ETF的规模变化比例

• 小盘价值和小盘成长ETF规模增长显著（2.71%、2.31%），中盘价值和成长略有增长，大盘价值ETF规模缩减。

- 进一步印证资金结构偏离大盘传统价值向中小盘活跃板块倾斜。

图4（第2页下图）行业ETF资金流向

• 资金净流入前列行业分别是房地产、钢铁、非银金融、综合、建筑材料等。

- 资金净流出行业为银行、煤炭、汽车和家用电器等。

图5资金规模与流量趋势图

• ETF整体规模稳定且缓慢扩大，资金流量波动明显，但整体维持正向流入趋势，显示市场资金参与度提升。

综述：
ETF资金流向清晰指向市场风险偏好和主题轮动，资金从传统大盘价值板块转向周期性与低估值板块，映射投资者情绪的修复和主动配置变化[page::2]。

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4. 卷积神经网络趋势分析与市场情绪

• 利用卷积神经网络结合价量图像特征对未来价格走势进行模型预测，创新把AI模型应用于量化选股和行业配置。

- 重点关注中证银行、中证800银行指数、中证通信设备等主题，表明银行板块仍被看好。

• 通过200日均线以上个股比例与沪深300指数走势对比（图6），展示情绪指标与大盘联动关系。

市场风险溢价走势（图7）

• 风险溢价连续多次突破平均值加2倍标准差阈值，显示权益资产收益前景被普遍看好，风险偏好持续上升。

这些技术与风险偏好指标确认行情处于积极修复阶段，支持报告整体结论[page::3]。

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5. 融资余额与筹码分布

融资余额走势图（图8）

• 融资余额呈现稳步上升趋势，且融资余额占流通市值比例保持在合理区间，表明杠杆资金积极参与，市场资金面健康。

个股收益区间分布（图9）

• 29.8%的个股年内收益在10%-30%区间，22.5%个股亏损在0%-10%区间，整体收益分布呈现偏向正收益。

组合来看，资金面和个股收益分布反映出市场并非单向爆发，而是有精选机会，市场风险情绪持续修复[page::4]。

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6. 指数超卖与分行业情绪对比（图10）

• 当前市场及多个细分指数均显示处于超卖状态，较2018年底同期相比，市场情绪相对较为悲观，空间具备反弹可能性。

- 行业层面电子、有色金属等板块情绪强劲，环保、计算机等板块风险偏好相对较弱，行业轮动趋势明显。

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7. 风险提示

• 量化模型历史择时成功率约为80%，非100%，存在策略失效风险。

- 市场波动性、宏观突发事件可能导致模型信号失灵。

• 市场结构及交易行为变化是风险因素。

- 报告风格基于特定量化模型，可能与其他模型结论存在偏差或冲突。

• 建议投资者结合其他信息独立作出投资判断。

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三、图表深度解读

• 图1与图2清晰呈现板块与风格5日收益对比，反映市场资金动态，说明成长和小盘股走强趋势，数据与正文观点一致。[page::1]

- 图3和图4细化展示ETF规模变化及行业资金流向，显示资金流动到低估值和周期板块，图形辅助支撑资金层面结论。[page::2]

• 图6和图7结合200日均线之上比例和风险溢价指标，形象演示情绪指标与市场估值关系，强调技术与基本面双重确认的市场机会。[page::3]

- 图8和图9融资余额和个股收益区间分布，刻画资金活跃度及市场参与度，加深理解市场活力和潜在风险。[page::4]

• 图10行业情绪综合反映，展示各行业风险偏好强弱与历史对比，洞察行业轮动动因。[page::5]

图表均与文中关键论据紧密结合，强化报告逻辑完整性和研究深度。

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四、估值分析

报告未直接提供具体估值模型（如DCF或直接市盈率目标价），但通过风险溢价指标和估值分位数间接评价市场估值层面。

• 风险溢价建立在权益资产隐含收益率减去债券收益率基础上，通俗理解为权益市场相对于风险无风险资产的收益补偿空间。

- 该指标突破历史高点常伴随市场底部反弹，反映权益风险偏好改善。

• 估值分位数运用历史估值区间百分位数据评价当前估值相对位置，支持市场创业板估值偏低，成长股具备相对优势的结论。

虽然估值方法未复杂展开，但结合风险溢价的解读，报告反映的是基于多维指标组合的定量估值观点。

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五、风险因素评估

• 模型风险：GFTD模型和LLT模型虽然历史成功率高达80%，但非绝对有效。可能遭遇各种市场突发事件导致信号失灵。

- 市场不确定性：变化快的宏观经济、政策调整及市场结构变迁均可能影响模型效果。

• 量化模型差异：不同模型产生的信号冲突提示投资者需警惕模型之间的不一致性。

- 法律声明部分强调投资决策需基于多元判断，模型信号不能单独作为决策参考。

整体风险提示体现对量化模型局限性的清醒认知，彰显报告的严谨与诚实。

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六、批判性视角与细节观察

• 报告主张均线情绪持续修复，但未详见对宏观政策、国际环境及主要经济变量的系统性分析，或许忽视了政策风险和国际市场联动影响。

- 对技术周期周期性判断基于历史规律带有一定假设，尤其熊市周期是否像历史一样循环尚不可完全确定。

• 卷积神经网络方法作为新兴量化工具，虽显示潜力，但具体模型准确性和解释性未详述，存在黑箱风险。

- 报告较少提及市场潜在短期波动风险及下行事件缓解策略，可能在乐观基调中忽视中期潜在不确定因素。

但整体来看，报告基于多指标、资金面及技术面结合，较为稳健。

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七、结论性综合

本报告通过详细数据和量化模型研究，指出A股市场在2025年7月中旬呈现均线情绪恢复态势。

• 指数表现：成长、小盘、新兴板块强势反弹，核心大盘价值股表现相对弱势。

- 估值与风险溢价：权益风险溢价高企，说明市场对风险资产接受度逐步增强，创业板和中小盘估值仍具修复空间。

• 资金流向和融资额：ETF和融资盘资金流入活跃，市场资金面稳健，融资余额维持低位上升趋势。

- 技术信号与AI应用：基于深证100指数周期和卷积神经网络模型的分析均表明市场技术情绪趋于积极，银行等板块为核心配置方向。

• 风险提示：量化模型存在的不确定性及市场波动需保持警惕，防范模型失效风险。

图表说明了当前市场情绪的修复节奏，资金的轮动路径及潜在行业配置建议。总体来看，报告表达了基于量化择时视角的市场“估值机会明显，均线情绪持续修复”的积极判断，为投资者提供了技术与资金视角的综合策略参考[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。

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参考图示示例

• 图1主要指数5日涨幅：

• 图3主流ETF规模变化：

• 风险溢价趋势：

• 融资余额走势：

• 指数超卖情绪比较：

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综上，该报告为投资者提供了用量化模型结合技术面与资金流向的综合视角，明确指出目前市场情绪正在向积极方向修复，风险溢价水平预示权益市场估值正处有吸引力的区间，建议关注成长、小盘及主题板块的战略配置机会。

报告