行业周度及年度表现概览 [page::2][page::3]

• 本周涨幅领先行业为通信（+12.55%）、有色金属（+7.59%）、电子（+5.94%），跌幅居前为煤炭（-3.11%）。

- 今年以来，通信、电子、有色金属和计算机等行业表现强劲，分别上涨62.57%、36.89%、51.19%和36.32%。

• 融资余额净流入最大行业是电子（308.44亿元）、通信（88.55亿元）、计算机（81.68亿元）、新能源及非银金融等。

ETF资金流向及行业配置偏好 [page::4][page::5]

| 证券简称 | 本周涨跌幅 | 上周末规模（亿元） | 本周末规模（亿元） | 本周净流入（亿元） |
|------------|---------|--------------|--------------|-------------|
| 化工ETF | 5.07% | 74.38 | 131.22 | 53.12 |
| 证券ETF | 2.49% | 417.16 | 457.61 | 29.61 |
| 通信ETF | 21.81% | 59.88 | 95.70 | 22.85 |
| 人工智能ETF | 22.58% | 39.45 | 69.66 | 21.36 |
| 消费ETF | 3.21% | 154.75 | 178.84 | 19.05 |

• 消费、金融地产、上游材料、中游制造和TMT行业ETF资金净流入居前，分别净流入58.89亿、57.26亿、55.58亿、55.09亿和40.31亿元。

- 芯片、半导体、科创芯片及军工方向ETF呈现资金净流出，净流出金额较大。

扩散指数行业轮动及表现 [page::6][page::7]

• 2025年8月底，扩散指数排名靠前行业为综合、有色金属、通信、银行、传媒和商贸零售。

- 行业扩散指数周度环比中，电力及公用事业排名提升最显著。

• 2025年9月行业配置建议为综合、有色金属、通信、银行、传媒及商贸零售，年内超额收益累计5.08%，表现稳定。

GRU因子行业轮动及模型表现 [page::7][page::8][page::9]

• GRU因子行业轮动排名领先行业有石油石化、非银行金融和商贸零售，行业因子变化体现轮动趋势。

- 本周模型调入石油石化，调出电子，当前年内超额收益为负，约为-7.65%。

• GRU模型基于深度学习处理分钟级量价信息，短周期表现较好，长周期稳定性较差，市场聚焦主题炒作导致行业超额收益难度加大。

风险提示 [page::9]

• 扩散指数模型在价格走势转换由趋势到反转时存在失效风险。

- GRU模型可能在极端行情下失效，且长期表现有一定波动。

• 行业轮动策略对短期政策变化敏感度有限，政策不确定性影响投资决策节奏。

《双创涨速明显提升，ETF资金配置思路偏补涨——行业轮动周报20250831》详细分析报告

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《双创涨速明显提升，ETF资金配置思路偏补涨——行业轮动周报20250831》

- 作者：肖承志、李子凯

• 发布机构：中邮证券有限责任公司

- 发布时间：2025年9月2日16:13（上海）

• 研究主题：本报告聚焦中国资本市场中信一级行业及行业/主题ETF的资金流向、涨跌幅表现，同时结合扩散指数与GRU因子模型，对2025年当前行情的行业轮动及资金配置策略进行深入分析与跟踪。

- 核心论点与目标：
- 本周双创（创新创业板块）涨速明显提升，资金流向体现出ETF配置偏向补涨板块。
- 行业内通信、有色金属、电子板块表现较为强势，而煤炭板块表现疲软。
- 资金流方面，融资资金主要流向电子和通信，ETF资金则流入化工、消费、金融地产等补涨行业；芯片军工等前期热门行业出现资金净流出。
- 采用扩散指数和GRU深度学习模型预判行业轮动，引导短期配置，提示模型及政策风险。

整体报告意在为专业投资者提供行业轮动的系统策略指引与资金流动态分析，从量化模型验证和资金面两端考察市场动向。[page::0, 1]

---

二、逐节深度解读

1. 摘要与投资要点

• 摘要强调上证指数持续攀升，周中虽有波动但快速修复，双创板块涨速显著。

- 通信与有色金属成为领涨行业，煤炭则表现最弱。

• 资金方面，融资余额最大的增量出现在电子与通信，反映机构资金偏好。

- ETF资金流向呈现补涨特征，消费和金融地产等板块资金流入显著；芯片与军工方向资金流出则显示主线资金转移的迹象。

• 扩散指数和GRU模型中，行业轮动表现稳健，表现超额收益分别为5.08%和负7.65%；模型表现差异说明各自优势及局限性。[page::0]

---

2. 行业指数本周与年度表现（章节2）

2.1 行业指数周度表现（含图表1）

• 本周行业涨幅榜首为通信（+12.55%）、有色金属（+7.59%）和电子（+5.94%），这三大板块表现亮眼，显示行情以科技及资源类热点为主导。

- 其他表现较好的是电力设备及新能源 (+3.74%) 和农林牧渔 (+3.17%)。

• 跌幅方面，煤炭 (-3.11%)、纺织服装 (-2.88%)、综合金融 (-2.25%) 和银行 (-2.14%)表现最弱。

- 图表1展示柱形图，清晰体现各行业涨跌幅度差异。通信行业的周涨幅遥遥领先，几乎是第二名的两倍以上，体现强烈的资金流入和市场热度。

• 这说明短期市场对通信及电子类成长板块的聚焦，传统周期类如煤炭依旧承压。[page::2]

2.2 行业指数年度表现（含图表2）

• 年度涨幅领先行业依然是通信（+62.57%）、有色金属（+51.19%）、电子（+36.89%）、计算机（+36.32%）和综合金融（+31.65%）。

- 煤炭 (-5.99%)仍是少数负收益行业，石油石化、房地产尽管为正，但涨幅偏弱，显示大周期行业仍在调整。

• 图表2柱状图展现年度涨跌幅，科技类和资源类板块是投资者逐年配置热点。

• 年度表现与周度表现趋势一致，反映中长期资金青睐通信和电子主题。 [page::3]

2.3 融资余额净流入行业统计（含图表3）

• 投资者融资余额净增最多的为电子（308.44亿），紧随其后是通信（88.55亿）、计算机（81.68亿）、电力设备及新能源（60.79亿）、非银行金融（52.04亿）。

- 融资余额下降行业主要集中在综合金融、石油石化、综合、建材及纺织服装。

• 融资余额变化反映机构资金最新偏好，显著偏向科技成长及新能源，重申资金热点聚焦。

- 表格详细列明沪深两市不同板块融资余额及增减幅，对资金面动态研判有高参考价值。

• 这一数据也验证了资金向电子和通信聚集的趋势。 [page::3]

2.4 行业/主题ETF资金流向（含图表4、5）

• 净流入资金最多的ETF为化工ETF（53.12亿）、证券ETF（29.61亿）、通信ETF（22.85亿）、人工智能ETF（21.36亿）及消费ETF（19.05亿）。

- 净流出金额较大的ETF主要为芯片ETF（多只，最大净流出39.81亿元）、半导体ETF及军工龙头ETF。

• 从行业角度看，ETF资金流入主要分布在消费（58.89亿）、金融地产（57.26亿）、上游及材料（55.58亿）、中游制造（55.09亿）和TMT（40.31亿），表明配置思路偏向于补涨板块。

- 而国防军工、宏观主题、新能源等则遭遇资金流出压力，短期或面临回调。

• 图表4和5分别列示ETF资金净流入和净流出前十名，具体数据提供投资者进行精细化择时。

• ETF资金流动清晰反映机构情绪转变，补涨板块获得资金重点配置。 [page::4]

---

3. 扩散指数行业轮动分析（章节3，含图表6、7、8）

• 扩散指数以动量为核心，衡量行业涨幅的扩散状态，反映市场趋势强度。

- 2025年以来，行业扩散指数模型累计超额收益为5.08%，显示策略整体有效。

• 8月以来以及本周均实现超额收益(分别为4.54%和1.94%)。

- 截至8月29日，扩散指数排名靠前为综合（1.0）、有色金属（0.973）、通信（0.971）、银行（0.965）、传媒（0.945）、商贸零售（0.916）。

• 扩散指数环比显示电力及公用事业（+0.069）及综合等行业排名提升。

- 相比之下，食品饮料、消费者服务、医药等环比下降显著，反映近期多为补涨或回调态势。

• 周动向显示从传统能源向综合与金融类板块轮动。

图表6及图表7以表格形式呈现扩散指数细节，图表8为扩散指数月度轮动净值曲线，蓝色线（行业轮动净值）明显领先市场基准橙色线，清楚显示策略的超额收益。

• 扩散指数模型显示明确行业趋势方向，对捕捉中期市场行业轮动有较大帮助。 [page::5, 6, 7]

---

4. GRU因子行业轮动分析（章节4，含图表9、11）

• GRU因子基于机器学习（GRU深度学习网络）处理分钟频率的量价数据，数字化捕捉短周期行业动向。

- 2025年以来，该模型超额收益为-7.65%，表现逊于扩散指数，表明在当前市场中其对行业间超额收益把握较难。

• 截至8月29日，GRU因子排名前三的行业为石油石化（3.38）、非银行金融（3.16）、商贸零售（2.59）；后六名为计算机、电子、通信等传统成长类行业（负值明显）。

- 本周调整为调入石油石化、调出电子，显示在当前环境下，模型更偏向资源金融类板块。

• 图表9展示周度Rank IC（预测准确度指标），波动较大，累计性能曲线显示波动与趋势不稳定。

- 图表11为GRU因子行业轮动净值曲线，蓝线（行业轮动净值）表现波动但未持续领先基准橙线，符合其当前策略难度加大的描述。

• GRU模型适合短周期及快速捕捉行情，但其日内噪声敏感及对主题炒作方向捕获依赖大，模型在近年来主题行情中不稳。 [page::7, 8, 9]

---

5. 风险因素评估（章节5）

• 扩散指数模型失效风险：由于该模型基于价格动量，当市场趋势突然反转时（例如超跌反弹等非趋势行情）该模型可能失效导致策略亏损。

- GRU模型失效风险：依托深度学习网络处理分钟频数据，该模型短周期表现优于长周期，遇极端行情或非典型市场结构时预测准确率会降低。

• 政策变化风险：行业轮动基于历史数据统计，面对短期集中的政策变动或监管调整，策略可能难以迅速响应，导致持仓调整滞后，投资者需关注宏观政策环境。

报告明确指出以上模型和策略的局限性和潜在风险，提示投资者理性配置。[page::9]

---

三、图表深度解读总结

• 图表1和2清晰对比了行业周度和年度涨跌幅，量化了本轮行情下市场热点变化，通信、电子及有色金属成为资金追捧的重点；

- 图表3融资余额数据详细揭示了机构资金在沪深两市行业间的流动偏好，科技成长板块依然吸引融资热潮；

• 图表4和5反映ETF资金流入流出，补涨板块尤其是化工及消费类ETF获得大量增持，而芯片及军工板块遭遇调仓压力；

- 扩散指数相关表格和图表（6-8）展现出该模型具备较强的行业趋势捕捉能力和相对稳定的超额收益；

• GRU因子相关图表（9、11）显示高波动性表现以及在短周期内较强的快速反应能力，但伴随策略稳定性不足；

- 这些图表直观地支撑了报告中提出资金轮动逻辑和模型表现结论。

所有图表的数据信息为报告的逻辑链提供了强有力的量化依据，有效结合了市场实际例证和策略背书。

---

四、估值分析

本报告性质为行业轮动周报，聚焦资金流和量化模型行业表现，并未涉及个股估值、DCF或者细化市盈率分析，因此无详细估值章节。但报告通过扩散指数和GRU模型的超额收益表现，侧面体现了行业价值层面的动态估值机会。

---

五、批判性视角与细微差别

• 报告对扩散指数和GRU模型均做了正反面评价，显示出较为客观的分析态度。

- 扩散指数模型在趋势行情中表现稳健，但对反转行情敏感度弱，GRU模型短周期成绩突出但长期表现欠佳，两者策略的互补性及局限性均有明确指出。

• ETF资金流表现有助于说明市场“补涨优先”的资金结构，但报告中未对未来持续性和估值安全边际进行深入剖析，投资者仍需关注后续资金变化及市场波动带来的风险。

- 融资余额数据虽然详细，但未充分讨论融资规模变化与股价波动之间可能存在的滞后和非因果关系，投资者应谨慎解读。

• 行业轮动模型基于历史统计，政策快速变化可能导致短期信号失真，报告对此风险有明确提示，体现谨慎态度。

整体来看，报告较为全面、数据充分，逻辑严谨，但对潜在市场极端事件的预判分析相对有限。

---

六、结论性综合

本报告通过详实的行业涨跌幅数据、融资余额变化、ETF资金流向和两个核心量化行业轮动模型（扩散指数与GRU因子），全方位揭示了当前A股市场的资金偏好与行业轮动格局：

• 双创板块涨速明显加快，带动通信、有色金属等行业成为资金涌入热点，相关行业出现显著涨幅和融资余额增长。

- 资本市场的ETF资金配置呈现明显的“补涨”思路，尤其化工、消费与金融地产等中后排行业获得资金青睐，而前期热点芯片和军工资金有所撤离，反映资金逻辑的轮动特征。

• 扩散指数行业轮动模型表现较为稳健，2025年累计超额收益达5.08%，为投资者提供了较为有效的配置指引；而GRU因子模型对短周期信息捕捉灵敏，但整体表现仍存在较大波动，累计收益为负，显示市场主题炒作下模型难度加大。

- 行业轮动领域存在模型失效风险和政策突变风险，投资者需警惕市场趋势变化带来的潜在冲击。

图表深刻揭示了资金流动和行业表现的多维面貌，为专业机构和高端投资者提供了重要的行业轮动视角和风险管理框架。本周整体策略建议偏向精选通信、有色金属及综合金融等趋势，配置中后排补涨板块，同时重视模型风险和政策影响。

---

结语

该报告是一份结合定量资金流分析与先进量化行业轮动模型的综合性研究成果，体现了中邮证券在金融工程与行业轮动研究领域的专业实力。对理解当前市场资金节奏、把握行业配置机会具有较高参考价值，同时在风险提示方面恰当展示了模型及市场潜在的不确定性，体现了研报的专业性和严谨性。[page::0-9]

---

（完）

报告