近期市场指数涨跌情况 [page::0][page::1]

• 科创50指数5个交易日跌1.48%，创业板指跌3.79%，表现相对较弱。

- 上证50涨1.13%，沪深300及中证500均有小幅上涨，反映大盘价值股表现较好。

• 市场风格从大盘成长向大盘价值及中盘价值倾斜。

主流ETF规模及资金流向分析 [page::2]

• 有色金属、钢铁等资源类ETF规模增长居前，通信、传媒、社会服务类资金流出明显。

• ETF整体规模持续上升，资金流入活跃，显示投资热情提升。

卷积神经网络行业主题映射 [page::2]

• 采用卷积神经网络对个股价量图表标准化建模，提取未来价格走势特征。

- 重点映射半导体材料设备、芯片及新一代信息技术等主题指数，包括中证半导体产业指数、上证科创板半导体材料设备主题指数等。

• 利用AI模型辅助行业主题投资配置，提升量化分析的准确性与前瞻性。

权益资产与债券资产的风险溢价及风险偏好跟踪 [page::3]

• 中证全指静态PE的倒数EP减去十年期国债收益率的风险溢价为2.84%，位于两倍标准差边界的低位，显示权益资产相对债券溢价不高。

- 长期均线以上比例与沪深300指数走势存在同步性，反映市场风险偏好动态。

融资余额变化与市场杠杆情况 [page::3]

• 融资余额总体呈上升趋势，反映市场融资活跃度提高。

- 融资占流通市值比重小幅提升，暗示市场杠杆率有所增长。

指数超卖及市场情绪状态 [page::4]

• 多指数的超卖区间成分股比例较高，存在较强反弹潜力。

- 结合历史数据，采用GFTD和LLT模型进行择时，但指出策略存在模型失效风险，需结合市场结构与事件因素判断。

研报免责声明及适用提示 [page::5]

• 模型择时成功率约80%，非绝对，市场波动性与结构变更可能导致失效。

- 报告内容仅供客户参考，不构成投资建议。

【广发金工】AI识图关注半导体——研究报告详尽解读

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《AI识图关注半导体》

- 作者及研究机构：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）及安宁宁陈原文团队，发布于广发证券金融工程研究部门

• 发布日期及地点：2025年10月12日，广东

- 研究主题：围绕A股市场运作，聚焦基于AI卷积神经网络的图表化价量数据分析，着重对半导体行业及相关细分板块的洞察

核心论点与目标

本报告通过构建和运用卷积神经网络（CNN）对图表化的价格和成交量数据进行深度学习，探析未来价格走势与行业主题板块相关联的内在模式。结合AI识图的最新进展，确定市况中资金流入的重点行业为半导体材料、芯片及信息技术主题板块。报告同时辅以风险溢价、估值分位数等多维度指标，给出了市场风格及资金流方向的量化解读。核心信息在于识别与半导体深度相关的细分指数的最新投资机会。

---

二、逐节深度解读

1. 摘要部分

• 市场表现：

- 过去5个交易日中，科创50指数下跌1.48%，创业板指数跌幅更大，达到3.79%；
- 大盘价值风格上涨1.03%，大盘成长风格小幅下跌0.67%，表明资金短期更偏好多风格价值股；
- 有色金属和钢铁板块表现突出，传媒和通信板块则表现较弱。

• 风险溢价测算：

- 以中证全指静态PE倒数（盈利收益率，EP）减去10年期国债收益率作为权益风险溢价，当前为2.84%，处于历史偏低但未极端的水平（两倍标准差界限4.76%），体现市场对权益资产的风险认可度适中。

• 估值分位数：

- 中证全指PETTM估值分位数为80%，上证50和沪深300均为71%，显示大盘估值偏高；
- 创业板指估值接近中位数（50%），中证500和中证1000分别为63%和61%，反映中小盘整体估值相对合理。[page::0]

• AI模型与细分主题配置：

- 采用卷积神经网络对价量图表进行标准化学习，映射并发现当前阶段关注度和资金偏好集中于半导体材料、芯片及新一代信息技术等板块；
- 具体关注的指数包括中证半导体产业指数、上证科创板半导体材料设备主题指数、芯片指数和新一代信息技术指数等。

• 资金面：

- 近期ETF资金净流入686亿元，融资余额增加约153亿元，日均成交量保持在2.33万亿元以上，表明市场活跃度较高，资金运作积极。[page::0]

---

2. 市场涨跌（图表解读）

（图表来源：图1，展示市场涨跌幅）

• 总体走势：

- 创业板跌幅最大（约-3.79%），大盘成长和深证成指下跌明显；
- 上证50及沪深300小幅上涨，显示大盘权重股获得资金支撑；
- 中证500增长0.78%，反映中盘股活跃度较强。

• 风格表现：

- 中盘价值涨幅最高（5.26%），中盘成长（3.12%）次之；
- 大盘价值表现积极（1.03%），但大盘成长仍遭遇小幅调整（-0.67%）。

此涨跌结构体现市场资金在不同市值和风格间部分轮动，有色和钢铁等周期资源相关板块表现明显优于成长科技板块。

---

3. 主流ETF规模变化（图表详解）

（图表2和3展示ETF行业规模变化和资金流动趋势）

• 行业ETF规模变动排名：

- 有色金属和钢铁行业ETF规模增幅最大，分别达到约12%和8%；
- 传媒、通信、社会服务和计算机等科技类ETF规模有所回落，呈现资金流出态势；
- 基础化工、公用事业、房地产等传统行业ETF规模稳定增长，显示避险资金需求。

• 资金流量时序图：

- ETF整体规模持续上升，资金流入波动表现周期性特征；
- 2025年9月末资金净流入显著增加，契合整体市场成交活跃和机构买入情绪转暖。

以上反映出资金短期对周期性行业与价值板块的增配趋势，科技板块正经历调整压力。

---

4. AI识图与卷积神经网络趋势观察

• 应用卷积神经网络模型，将个股及细分主题板块的价量图表作为输入，模型通过深度特征学习揭示未来价格走势的潜在规律；

- 特别关注与半导体产业链相关的指数，最新模型配置充满指向性，体现AI筛选出的热门投资主题；

• 通过五个专项指数数据确认分析方向，量化识别支持半导体板块中长期配置信号。

该技术突破传统基本面和技术指标分析，体现了金融科技在量化投资领域的应用潜力。[page::2]

---

5. 权益资产与债券资产风险偏好跟踪（图表解析）

（图4显示长期均线以上比例与沪深300指数走势关系）

• 长期均线以上比例指标回升，显示越多股票价格持续位于长期均线上方，市场整体处于多头行情，更受投资者情绪推升。

- 沪深300指数走势与该比例呈高度正相关，反映风险偏好增强，权益资产配置吸引力提高。

结合权益风险溢价2.84%，表明当前市场风险适中，投资者偏好有所提升。

---

6. 融资余额（图表含义、趋势）

• 融资余额增幅和其占流通市值比率持续上升，显示杠杆资金增多，反映市场融入资金动力仍强；

- 风险溢价指标在合理区间波动，保证融资杠杆使用的合理性和风险可控。

整体看，市场流动性良好，杠杆资金活跃为股市反弹提供有力支撑。

---

7. 指数超卖及个股收益分布统计

（图5＆6）

• 多数指数处于合理区间，较少超卖迹象，反映综合市场维持基本稳健；

- 个股收益区间占比表明，利润正向分布广泛，中小盘成长风格较好；

• 不同行业的分布对比印证了科技成长股近期调整明显，但整体估值尚未过低。

---

三、图表深度解读总结

| 图表编号 | 内容描述 | 关键发现与趋势 | 论证关系 |
|-|-|-|-|
| 图1（page 1） | 近期不同指数涨跌，对比大盘成长、价值、中盘及小盘表现 | 创业板跌幅最大，中盘价值表现最强；大盘成长疲软，有色金属钢铁反弹显著 | 支持资金短期偏好周期性、有色及价值股观点 |
| 图2（page 2） | ETF分行业规模变化，资金流入流出动态 | 有色、钢铁ETF资金大幅流入，传媒、通信等流出 | 反映资金轮动并验证摘要资金流向分析 |
| 图3（page 2） | ETF整体规模与资金流动时序 | ETF规模稳步增长，近期流入显著 | 体现市场活跃与资金面宽松 |
| 图4（page 3） | 长期均线以上比例与沪深300走势对比 | 两者高度同步，风险偏好提升 | 解释权益资产配置价值的技术支撑 |
| 图5（page 4） | 指数超卖程度分布 | 大多数指数超卖程度适中，无系统性超卖风险 | 佐证市场非极端波动 |
| 图6（page 4） | 个股收益区间占比统计，行业对比 | 科技成长股波动较大，有色及周期股表现稳健 | 进一步印证行业资金偏好变化 |

所有图表数据均准确支持报告文本结论，反映市场在AI识图辅助下的最新热点和风险偏好变动。

---

四、估值分析

报告中核心估值指标基于中证全指的静态PE（市盈率）倒数得到盈利收益率EP，并与十年期国债收益率比较计算权益风险溢价。该指标用来判断权益资产相较于债券的吸引力，为配置决策提供衡量依据。

• 估值分位数：基于历史市盈率分布，将当前估值置于80%分位（中证全指），表明整体市场估值处于历史高偏阶段，但创业板等成长板块估值则更接近中位，显示未来存在一定的估值修复空间。

没有直接采用DCF或绝对估值模型，估值主要通过相对历史位置和风险溢价动态衡量。

---

五、风险因素评估

• 量化模型局限：报告最后强调GFTD、LLT等模型历史择时成功率约80%，非绝对成功，存在失效可能。AI识图模型基于历史数据回测，未来市场结构和行为改变可能影响信号准确度。

- 市场波动风险：创业板及科技成长股近期调整显著，资金流出增多，短期风险累积。

• 估值风险：大盘估值偏高，若宏观环境恶化，可能触发调整。

- 技术模型风险：深度学习模型依赖历史数据，面临日历效应和宏观因子冲击，模型可能失灵。

报告未提供具体风险缓释策略，但强调模型与市场动态的动态适配需求。

---

六、批判性视角与细节洞察

• 报告基于最新AI技术特色鲜明，但也坦诚模型并非万无一失，显示出较强的学术谨慎。

- 对行业关注点偏向半导体和信息技术，可能呈现一定主题集中风险，对其他行业关注较少。

• 估值与风险溢价采用相对指标，缺少绝对估值模型补充，未来盈利能力和宏观经济变化影响仍需关注。

- 资金流动分析详尽，但宏观政策和国际环境变化等外部变量隐含性较高，量化模型对突发事件敏感性有限。

• 数据及图表多以指数层面为主，缺少对具体优质公司及竞争格局的深度讨论。

---

七、结论性综合

此次广发金工发布的《AI识图关注半导体》报告综合运用深度学习模型与传统量化指标，为行业配置和量化择时提供了创新视角和坚实证据。从整体市场表现和资金流向看，近期风险偏好偏向大盘价值及周期性行业，有色金属、钢铁ETF资金增幅显著。与此同时，卷积神经网络模型确立了半导体材料、芯片及信息技术为AI精选的核心投资主题，符合当前中国科技自主与半导体国产化战略背景。

风险溢价指标和估值分位数显示市场整体估值偏高但尚未到极端，融资余额增加及长期均线以上比例同步回升，市场流动性与风险偏好同步改善。指数超卖分析与个股收益分布佐证了市场波动虽有调整，但无系统风险爆发迹象。

图表中各指数与行业资金流向、风险偏好指标的动态关系清晰明了，强化了报告对半导体及科技板块长期价值的判断。该报告不仅从宏观视角量化市场风格轮动，也通过AI图表识别深入捕捉细分产业链机会，突显了未来量化投资技术的发展方向。

综上，报告展现出的判断立场是：在当前市场风险可控、资金面活跃的环境下，重点关注以半导体为代表的科技创新产业链主题，同时警惕成长板块调调整压力及量化模型可能失效的风险。该立场基于详实数据和多层次模型论证，具有较强的前瞻参考价值。[page::0,1,2,3,4,5]

---

附——重要图表展示示例

• 市场涨跌幅对比图

• 主流ETF规模变化柱状图

• 权益资产风险偏好指标走势图

• 指数超卖分布柱状图

---

（以上分析严格依据报告原文及图表数据，力求客观详尽呈现报告全部重要信息与洞察）

报告