重要指数涨跌表现及风格分化 [page::0][page::1]

• 科创50指数近5个交易日上涨6.47%，创业板指涨1.96%，大盘成长类指数涨2.48%，大盘价值指数微跌0.34%。

- 中证全指估值处于历史高位分位数77%，创业板指估值相对接近中位数水平。

• 中证全指权益风险溢价为2.88%，处于两倍标准差之下，显示估值压力仍存。

主流ETF规模及资金流向变化 [page::2]

• 电力设备、有色金属ETF表现最佳，规模有所增加。

- 社会服务及综合行业ETF规模出现较大回撤。

• 两市ETF资金净流入178亿元，反映市场短期配置偏好。

AI卷积神经网络对行业主题映射及趋势观察 [page::2]

• 通过卷积神经网络识别价量图表，提取价格走势特征映射至行业板块。

- 最新聚焦半导体材料、芯片与新一代信息技术领域，支持市场热点板块配置决策。

• 相关主题指数包含：上证科创板半导体材料设备主题指数、中证半导体产业指数等。

市场风险偏好及融资力度监测 [page::3]

• 长期均线以上比例与沪深300指数走势基本同步，体现市场情绪起伏。

• 融资余额及融资余额占流通市值比例近期显著回升，反映资金面活跃度增加。

个股收益区间分布与指数超卖状态 [page::4]

• 超四成个股年初至今收益处于10%〜30%区间，少数个股涨幅超过100%。

• 主要指数超卖指标位于历史中高水平，短期风险偏好保持谨慎。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]

【广发金工】AI识图关注半导体、信息技术 —— 研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告标题： 《AI识图关注半导体、信息技术》

作者与机构：

• 安宁宁，广发证券首席金融工程分析师

- 张钰东，广发证券资深金融工程分析师

• 广发金融工程研究团队

发布日期： 2025年9月28日

研究主题： 本报告利用卷积神经网络人工智能模型对股价走势图表识别，重点聚焦半导体和信息技术行业的相关指数及细分板块表现。

核心论点与目标：

• 利用基于AI的技术手段识别并建模价量图表中的价格变动特征，识别未来行情趋势。

- 最新AI模型配置的重点行业主题包括半导体材料、芯片及新一代信息技术。

• 报告揭示当前市场估值水平变化，以及风险溢价与资金流向情况的背景分析。

- 作者主张通过人工智能量化技术捕捉未来A股半导体、信息技术板块的投资机会。

无明确评级或目标价，但通过行业与资金流向显示板块可能受益。重点体现在技术驱动下对细分产业板块的配置指导。[page::0]

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二、逐章节深度解读

1. 摘要与市场概况

• 指数表现差异显著：科创50指数5日内涨幅高达6.47%，创业板指涨1.96%，而大盘价值指数小幅下跌0.34%。

- 中证全指隐含风险溢价为2.88%，接近历史波动区间的中点（两倍标准差边界4.76%）。这显示权益资产相较债券资产的吸引力适中，但非极端。

• 估值方面，整体中证全指PETTM处于77%分位数，创业板处于较中性水平（51%左右）。表明市场整体估值偏高，创业板相对合理。

- 利用卷积神经网络提取价量图表特征，赋能AI识别股价未来表现，并将识别出的信号映射到具体行业，重点半导体材料、芯片板块及信息技术等。

• 最近5日ETF资金流入178亿元，融资余额增加约417亿元，体现市场成交活跃和资金氛围趋向看多。两市日均成交额达2.29万亿。

- 报告列出了相关半导体和信息技术主题指数代码，为后续行业跟踪提供标的依据。[page::0]

2. 市场涨跌表现

结合图表（page 1）分析：

• 上证指数上涨0.21%，深证成指上涨1.06%，创业板指涨1.96%，科创50表现最强劲涨6.47%。

- 大型蓝筹指数（上证50与沪深300）均涨约1.07%。中证100涨1.62%，中证500涨0.98%，中证800涨1.05%。

• 小盘股指数表现疲弱，国证2000下跌1.27%，中证1000跌0.55%。

- 风格方面，大盘成长股上涨2.48%，大盘价值股下跌0.34%，中盘成长和价值分别涨2.30%和0.56%，小盘股成长上涨2.03%，小盘价值下跌0.85%。

解读： 近期市场风格偏向成长类股，尤其以科创50表现突出，反映市场对科技创新尤其是芯片半导体领域预期积极。相对低迷的是小盘价值和大盘价值板块，显示资金更多流向成长驱动型主题板块。[page::1]

3. 主流ETF规模变化

图表（page 2）显示不同主题ETF规模变化百分比：

• 电力设备、有色金属和电子行业ETF呈现资金流入增长态势。

- 环保、传媒、公用事业等行业ETF规模变化平稳。

• 房地产、教育、社会服务等行业ETF则呈现明显的资金流出趋势。

- 其次，ETF整体规模图显示2025年以来，主流ETF资产规模缓慢增长，资金流向波动幅度收窄，近期出现小幅净流出。

解读： 资金偏好明显聚焦于新能源及有色电子类板块，符合前文提及半导体及信息技术主题的产业聚焦趋势。资金流出较多的行业多为传统及周期性受限板块，如地产和社会服务，反映投资者结构性偏好向科技成长板块集聚。[page::2]

4. 卷积神经网络趋势观察

本节核心为解释作者通过卷积神经网络（CNN）模型对价量图表的标准化处理及特征提取，结合历史数据构建股价趋势分类模型。

• 该方法基于股价的图形化表现（如K线形态、成交量变化等）做深度学习，模型尝试捕捉“未来价格走势”的隐含信号。

- 学习到的特征被映射回产业板块层面，形成投资配置建议。

• 最新阶段揭示投资配置重点落在半导体材料及新一代信息技术领域指数。

解读： 本技术方法突破了传统基于财报与基本面指标的投资策略，利用机器视觉方式刻画价格动态，提升量化择时的精准度及行业风格捕捉能力，为投资者提供新的策略视角。[page::2]

5. 风险偏好跟踪

图表（page 3）表明：

• 长期均线以上的股票比例与沪深300指数走势呈正相关，当前该比例自2024年以来呈显著稳步回升，短期触及较高点位。

- 反映市场风险偏好有所恢复，投资者对权益市场信心增强。

此外，报告中的融资余额数据展现出：

• 融资余额整体呈现稳步上升趋势，近期提升加速，融资余额占流通市值比例也有所上升。

- 反映资金利用杠杆放大投资的意愿增强，市场活跃度走高。

结合风险溢价曲线，当前套利空间处于中等偏高水平，显示收益预期合理，但仍存波动风险。[page::3]

6. 个股收益区间分布统计

图表（page 4）显示年初至今个股收益率区间分布：

• 25.9%的个股在10%-30%区间内波动，占比最大。

- 其次19.1%个股持平左右，15.9%个股涨幅区间为50%-100%。

• 超过100%涨幅的个股占比7.3%，表现突出。

指数的超卖指标反映多数行业仍有明显波动，近期多个主流指数相较2018年12月处于更大波动区间内，暗示市场存在一定的调整压力与机会共存局面。[page::4]

7. 量化模型绩效与局限

• GFTD和LLT两种量化模型择时成功率约80%，但非完美。存在模型信号失效可能。

- 市场不确定性、结构变迁及宏观事件均可能影响模型表现。

• 模型观点与其他量化模型可能存在差异，需谨慎对待。

报告透明指出量化方法局限性，强调本报告观点仅代表特定模型视角，避免过度依赖单一策略。[page::5]

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三、图表解读与数据趋势分析

图表1（page 1）：指数涨跌幅比较

• 视觉化显示科创50涨幅6.47%领涨市场，创业板和成长股指数也有显著正向表现。

- 小盘股与价值股明显落后，跌幅接近1%。

• 说明近期市场风格偏成长和大科技板块滚动上涨，资金特征明显。

图表2（page 2）：各行业ETF规模变化

• “电力设备”和“有色金属”板块ETF规模增长最快，资金净流入积极。

- “社会服务”、“综合”及“零售”等传统行业ETF规模持续流出，行业景气分化严重。

• ETF整体规模图演示资金流动趋势，表明短期资金波动但长期稳增长。

图表3（page 3）：长期均线以上比例与融资余额

• 蓝色线（长期均线以上股份比例）与红色线（沪深300指数）同步上行，市场中长期上涨动力增强。

- 融资余额数据（紫色线）大幅攀升，表明融资交易活跃，杠杆资金进入市场意愿增长。

• 融资余额占市场流通市值比例稳定提升，潜在风险需关注。

图表4（page 4）：个股收益区间分布及指数相对超卖状态

• 个股收益集中在10-30%区间，表示绝大多数个股表现稳健，多数市场参与者获益良好。

- 超卖指标对比2018年冬季更为严峻，市场目前仍处于一定波动调整阶段，为择时及量化模型提供机会。

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四、估值分析

报告虽未直接进行DCF或市盈率细致估值测算，但通过静态PE倒数及风险溢价指标披露：

• 权益收益率风险溢价为2.88%，位于两倍标准差边界中间偏低。

- 中证全指PETTM分位数77%，上证50和沪深300分别为70%、69%，整体市场估值偏历史高位。

• 创业板估值分位58-62%，相对中性。

此估值信息间接说明当前市场整体处于估值偏贵区，结构性分化明显，投资需甄别成长板块机会。[page::0][page::3]

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五、风险因素评估

报告识别的风险包括：

• 模型风险： AI量化模型依赖历史数据和市场固定结构，未来结构变化、宏观事件及日历效应均可能导致模型失效。

- 市场波动风险： 当前股市整体估值偏高，尽管薄弱行情中风险溢价不算极高，但杠杆资金增加及融资余额高企增加系统性风险。

• 资金流动性风险： ETF资金流入结构分化明显，部分板块资金流出较为严重，流动性与市场广度存在潜在隐患。

- 行业主题风险： 半导体及信息技术板块虽受AI驱动需求支撑，但全球宏观及贸易政策变化带来的不确定性仍然存在。

报告未明确提出缓解策略，但通过多模型、多指标综合分析及透明风险说明，体现对风险管理的审慎态度。[page::5]

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六、审慎视角与分析细节

• 报告对AI识图模型的依赖为其特色，但强调了模型非100%成功，存在结果偏差和失效可能，展现了较为理性的态度。

- 指数估值与资金流动信息相对宏观，对细分行业及个股解析较少，投资建议较为方向性和策略性，缺少具体个股推荐。

• 不同ETF及行业资金流向数据说明结构性分化严重，未来策略应动态调整，避免一刀切。

- 报告将AI技术量化模型与资金面指标结合，体现金融工程对传统分析技术的强化，但也存在依赖模型认知局限。

• 由于市场结构可能变动，历史表现不能完全预测未来，需结合宏观政策与地缘政治因素动态调整观点。

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七、结论性综合

广发证券的本份报告充分展示了AI卷积神经网络对A股行情，尤其是半导体材料、芯片及新一代信息技术板块的识别能力。通过图表化价量数据的深度学习模型，报告强调当前市场风格偏成长尤其是科技创新主题，科创50指数表现突出，资金面活跃，ETF规模在新能源、有色及电子行业呈现增长趋势。

估值方面，中证全指及蓝筹板块估值处于高位，创业板估值较为中性，风险溢价2.88%揭示市场尚存正向收益预期但不具极端价值优势。融资余额攀升和长期均线以上股票比例的提高反映市场风险偏好改善，但杠杆资金提升也潜藏潜在风险。

报告的量化模型绩效证明其择时能力约80%，但模型本身的局限和市场多变环境意味着策略需稳健审慎。整体看，报告对AI量化技术在半导体、信息技术板块中的应用持积极态度，建议关注科技创新板块的结构性机会。

综上，报告为投资者提供了科学、系统的量化择时框架及行业行情视角，强调未来投资重点应聚焦于半导体及信息技术等高成长性板块，同时提示需关注宏观及资金面潜在风险，以实现较优的风险调整后收益。[page::0,1,2,3,4,5]

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附录：关键图片预览

• 市场涨跌幅对比图

• 主流ETF规模变化图

• 长期均线以上比例与沪深300指数趋势图

• 个股收益区间分布图

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总结： 本报告立足于AI驱动的金融工程视角，结合技术分析、资金面分析及风险评估，为半导体和信息技术板块投资提供细分行业的量化支持和市场动向确认，兼顾理性审视模型局限与市场不确定，适合量化投资者及科技成长风格投资者参考。

报告