近期主要指数表现与估值分析 [page::0][page::1]

• 科创50指数涨7.49%，创业板指涨7.74%，大盘成长涨5.83%，而大盘价值指数下跌1.37%。

- 中证全指静态PE倒数指标风险溢价2025年8月29日为2.92%，历史高位区约4.77%。

• 上证50与沪深300估值水平处于70%左右分位，创业板指估值相对较低，约46%。

主流ETF规模及资金流动情况 [page::2]

• 大盘成长、中盘成长ETF分别上涨5.83%、5.67%，大盘价值下跌1.37%。

- 通信、有色金属等行业主题ETF资金流入较多，煤炭、纺织服饰资金流出明显。

• ETF规模持续增加，近期资金净流入有所回撤，但整体依旧活跃。

卷积神经网络模型及行业主题映射 [page::3]

• 应用卷积神经网络对个股价量图表信号进行深度学习，发现行业主题映射特征。

- 最新偏好集中在中证消费电子、中证人工智能产业、中证5G通信、通信设备与化工细分领域。

融资余额与市场资金活跃度 [page::4]

• 融资余额持续攀升至历史高点，5日内增长近千亿元，显示资金对股票市场的积极参与。

- 权益市场成交量活跃，两市日均成交近3万亿元。

个股年度收益及指数超卖情况 [page::4][page::5]

• 超三成个股年初以来收益在10%-30%区间，约20%个股收益位于中位数水平，少量个股实现超100%涨幅。

• 指数超卖指标较历史均值明显提高，显示短期市场调整后潜在反弹机会。

风险提示 [page::5]

• 量化择时模型历史成功率约80%，风险包括市场结构变化及宏观因素影响可能导致信号失效。

【广发金工】融资余额持续增加——深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《融资余额持续增加》

- 作者团队：安宁宁（广发证券首席金工分析师）、张钰东（资深金工分析师）及广发金工安宁宁陈原文团队

• 发布机构：广发证券金融工程研究团队

- 发布日期：2025年8月31日

• 研究主题：本报告主要聚焦A股市场的量化择时指标，以融资余额增加为核心切入点，结合市场估值、风险溢价和资金流动，分析当前市场走势及未来可能的趋势变化。

本报告的核心论点是：近期，A股市场资金面持续活跃，尤其融资余额显著增加，伴随资金结构和风险偏好的变化，市场从技术周期和估值层面均显示潜在的底部反转和上升新周期的信号。作者通过深度学习模型（卷积神经网络）对价量数据进行特征提取，映射至行业主题辅助判断，综合多个维度给出市场当前估值与风险溢价状态解读，支持市场有望进入新的上升周期。报告中还明确披露了模型及研究方法的适用边界与风险提示。

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二、逐节深度解读

1. 摘要与市场表现分析

报告开篇简述了近期主要指数的表现：

• 科创50指数上涨7.49%，创业板指上涨7.74%，大盘价值指数下跌1.37%，大盘成长上涨5.83%，上证50上涨1.63%，国证2000小盘指数上涨0.33%；

- 行业表现中，通信、有色金属板块涨幅靠前，纺织服饰与煤炭类板块表现较差。

风险溢价层面，报告依据“静态市盈率倒数（EP）-10年期国债收益率”计算，即权益资产隐含收益率减去债券收益率，作为衡量市场风险溢价的量化指标。此指标历史上多次达到极端底部水平（两倍标准差区间），例如2012年、2018年、2020年疫情突发和2022年4月、10月等，伴随市场反弹。2025年8月29日该指标为2.92%，距离两倍标准差边界4.77%尚有一定差距，但为2016年以来第五次超过4%的警戒水平。

估值层面，截至2025年8月29日，中证全指PETTM分位数为78%，上证50和沪深300估值分位数分别为72%和70%，而创业板估值相对甚低（约46%），体现了创业板风格的估值优势。

技术周期方面，深100指数每3年形成波动周期，熊市幅度40%-45%，本轮调整始于2021年第一季度，目前技术面时间和幅度均符合底部区域，暗示即将展开新一轮牛市的可能。

资金面表现，报告关注ETF和融资余额两个重要指标，近5个交易日ETF资金净流入286亿元，融资余额增长约966亿元，市场日均成交量达到29510亿元，显示资金活跃度显著提升[page::0]。

图表解读 — 主要指数涨跌幅（见图片/page1）

• 描述：图表展示了2025年近5个交易日主要指数涨跌幅，创业板指涨幅最高达到7.74%，科创50紧随其后7.49%，大盘价值指数则出现1.37%下跌。

- 趋势与意义：成份股和行业偏向成长和科技的板块受到追捧，价值板块则相对弱势，反映市场偏好风格的显著切换。

• 支持文本：此图验证了摘要中关于权重板块表现的描述，说明市场受科技等成长主题资金青睐。

图表解读 — 中证指数涨跌幅分布（见图片/page1）

• 描述：展现了中证100、300、500、800指数不同规模级别的涨跌情况，均呈现一定涨幅，国证2000小盘涨幅相对小。

- 趋势与意义：中型规模企业表现优于小盘，且成长风格显著，体现机构资金偏好结构。

• 文本联系：图表支持市场成长板块的资金流入主线[page::1]。

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2. 主流ETF规模及资金流变动（第2页）

• ETF资金流向分析显示大盘成长和中盘成长ETF规模增幅分别为5.83%和5.67%，大盘价值板块规模减少1.37%，小盘价值和中盘价值增长分别为0.86%和1.11%。

- 主题板块资金流分布差异明显，通信、有色金属、电子等板块资金净流入比例最高，传统地产、煤炭、银行、纺织服饰等出现资金流出。

• 时间序列图描绘了ETF总体规模及资金流量情况，流量虽有所波动，但规模连续增长，显示市场布局信心增强。

意义：ETF作为被动和主动结合的资金代表，其资金流态和规模变化说明市场偏好多集中于成长、科技及周期行业，传统行业资金撤出或观望，反映了资金风向的明显转变。这种资金动向也验证前文市场成长风格占优的结论[page::2]。

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3. 卷积神经网络趋势观察（第3页）

• 报告提及基于卷积神经网络（CNN）模型对个股价量数据图表进行学习，映射预测未来价格特征，行业主题指数如消费电子、人工智能、5G通信等成为热点。

- 该模型通过图形化处理大幅提升对价格走势非线性特征的捕捉，辅助判断市场行业热点及趋势。

• 结合CNN模型输出的行业主题，当前重点推荐“人工智能”等科技类主题。

模型意义：CNN深度学习技术突破传统量化因子限制，能够处理更丰富的时序数据形态，辅助投资者捕捉未来机会，形成量化择时策略的重要补充[page::3]。

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4. 市场情绪与风险偏好跟踪（第3页）

• 图表显示沪深300指数与市场中股票价格处于200日均线以上比例的历史变化，反映市场整体多空情绪波动。

- 权益资产相对债券资产的风险溢价指标多次达到与超过均值两倍标准差，指向市场可能的极端风险偏好变化。当前数据处于高位但尚未极端，提示市场风险厌恶情绪有所回落但仍需警惕。

该部分说明市场仍具备较强活跃度与波动性，风险时刻存在，投资者需审慎配置[page::3]。

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5. 融资余额（第4页）

• 融资余额快速增长，反映投资者杠杆参与市场意愿增强，是资金活跃度与投资信心的重要指标。

- 图表展示融资余额及融资余额流入比例，呈现近期快速攀升趋势，超越2016年至今大多数历史区间，彰显资金端积极态势。

融资余额的持续攀升，尤其在技术调整充分的市场底部背景下，有助于确认市场潜在的拐点和反弹动力[page::4]。

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6. 个股收益区间分布与指数超卖（第4-5页）

• 个股收益区间数据显示，近30%股票收益在10%-30%区间，超过20%的个股收益超过中位数，整体偏多头。

- 超卖指标曲线与历史水平对比体现目前市场存在一定超卖但较过去极端时点优于2018年年底，暗示短期反弹可能性较大。

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7. 风险提示（第5-6页）

• 报告明确指出，虽然量化模型择时准确率约80%，但非100%，存在模型失效风险，尤其面对市场结构与交易行为快速变化。

- 公司也披露资讯和法律免责声明，提示读者不应完全依赖报告结论进行投资决策，需结合个人判断与风险承受能力。

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三、图表深度解读

1. 各主要指数涨幅柱状图（第1页）

- 创业板指和科创50涨幅均超7%，上证指数涨幅欠佳，仅0.84%，体现市场结构分化。
- 创业板体现活跃的科技成长资金进场，支持成长风格行情。

1. ETF资金流和行业资金分布（第2页）

- 板块中通信、有色金属和电子行业吸引较多资金，反映科技和基建相关领域普遍看好。
- 地产、煤炭及银行等周期性、估值较高行业资金流出明显。

1. 融资余额走势（第4页）

- 融资余额由下至上显著上升，达到22000亿元以上，融资余额占流通市值比例也相应提升至3%以上区间。
- 资金加杠杆意愿充足，支持短中期行情。

1. 市场情绪指标200日均线以上比例（第3页）

- 蓝色曲线显示股票价格处于200日均线以上比例长期波动，最近上升至接近80%，说明多头情绪回归。
- 红色沪深300指数指数表现同步改善。

1. 风险溢价时间序列图（第3页）

- 风险溢价震荡幅度明显，过去极端点均对应市场低迷阶段，当前处于均值附近，未来上涨空间依赖宏观环境和政策。

1. 指数超卖指标（第5页）

- 新版超卖指标远高于2018年底，提示当前市场超卖程度分布相对有限，反弹潜力存在。

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四、估值分析

• 报告通过历史静态PE倒数（EP）与债券收益率对比的“风险溢价”指标，定量评估权益资产相对债券资产的吸引力。

- 静态PE数据来自中证全指，折合不同指数分位数显示市场整体估值偏高（78%分位数），创业板风格偏低(46%)。

• 报告关注中证全指PETTM估值分位作为市场估值综合指标，并结合融资余额变化与技术周期作为判断中长期趋势的组合指标。

该估值框架主要基于历史数据的统计分布和市场相对收益率，较为适合宏观资产配置和择时决策。

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五、风险因素评估

• GFTD和LLT量化模型择时成功率虽约80%，依然存在失效风险；

- 量化模型基于历史数据回测，忽略了潜在的市场结构变革和宏观事件冲击，存在信号失真；

• 报告揭示模型依赖的技术指标与统计分布对未来不一定持续有效，投资者需谨慎，结合宏观政策及其他因子综合研判；

- 报告强调结果不构成投资建议，遵循法律合规原则严守法律免责条款，避免盲目信任算法。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告较为专业客观，利用量化模型辅助判断，但风险提示一再强调模型风险，表明作者对于模型局限性持审慎态度；

- 关于模型的具体机制、超参数调整以及训练集样本特征缺少全面披露，未来模型稳健性还有待验证；

• 风险溢价与估值虽被用作核心量化指标，但资本市场对固定收益率的持续收紧或政策层面变化可能对指标有效性产生影响，模型假设可能存在隐患；

- 报告对行业资金流变化解读主要基于短期5日流量，未充分考虑资金流动的波动性和赎回压力，单日资金面波动可能放大短期走势；

• 技术周期部分主要基于历史经验规律，周期的演绎未必适用于未来所有市场情形，存在时间与幅度上的不确定性。

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七、结论性综合

本报告系统分析了当前A股市场的量化交易与资金面表现，重点指出融资余额的持续增加作为资金活跃度和杠杆参与度的重要信号，是支撑未来市场回暖和潜在牛市新周期开启的关键根基。同时结合风险溢价、估值分位、技术周期和深度学习模型的多维度融合方法，提供了较为全面的市场趋势判断。

• 风险溢价指标显示市场风险偏好处于偏高区间，虽不至极端，但曾在4%水平附近多次引发市场反弹；

- 估值维度，创业板风格估值低于整体市场，中证全指处于偏高分位，这显示成长板块依然具备吸引力；

• 资金流方面，ETF规模和行业资金偏好持续向成长、科技等主题集中，融资余额快速增长进一步确认牛市底部资金形成；

- 卷积神经网络模型作为辅助说明的技术路径，提出人工智能、通信等行业主题的策略配置建议，显示量化技术对传统技术指标的补充价值；

• 技术周期和情绪指标预示市场历经充分调整，有望开始新一轮上涨。

图表数据深入支持上述结论：例如融资余额的历史高位突破显示杠杆资金信心回归，ETF资金流入重心聚焦成长主题，行业资金分布强调资金结构性机会，市场价格位置多处突破长期均线，整体兼具技术与资金面的多重佐证。

风险方面，报告科学提示模型信号非100%有效率，提示投资者注重多因子、多模型融合的风控框架，避免过度依赖单一模型造成误判。

综上，报告保持积极但谨慎态度，认定当前A股市场具备资金支持和技术周期配合的新上升周期条件，对成长风格和科技主题板块具有相对青睐，融资余额和风险溢价作为择时核心指标值得关注，未来行情有望呈现结构性和阶段性反弹机会[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]。

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（全文完）

报告