ChatGPT概念爆火，基金追逐计算机板块资金 [page::3]

• 万得ChatGPT概念指数2023年涨幅达84.17%，远超计算机（43.26%）和传媒（47.14%）行业指数。

- 计算机行业成交额占比创历史新高，电力设备及新能源成交额及指数表现持续下滑。

重仓新能源基金业绩分化显著，部分调仓收益较高 [page::5][page::6]

• 多数基金因新能源板块下跌而亏损，重仓新能源的基金收益率中位数为-5.54%。

- 部分基金通过调仓取得20%以上调仓收益，调仓收益大小与基金规模相关，小规模基金灵活调仓效果更明显。

基金调仓收益计算方法及调仓收益分布 [page::5][page::7]

• 基金调仓收益为实际收益与模拟持仓（基于2022年末持仓，不考虑调仓）收益的差异，考虑管理费因素。

- 偏股主动型基金中约半数表现出正调仓收益，其中新能源重仓基金3月末调仓收益显著提升。

重仓新能源基金与ChatGPT概念指数相关性增强 [page::8][page::9]

• 27只重仓新能源基金与ChatGPT指数相关系数超过0.5，14只超过0.8，且部分基金3月后相关度提升至0.9以上。

- 相关度高的基金与ChatGPT指数收益走势高度一致，显示基金调仓向AI板块转移。

量化回归测算显示：偏股主动基金加仓计算机，减仓新能源 [page::10][page::11]

• 采用Lasso回归模型估计偏股主动基金行业仓位，2023年TMT板块仓位显著上升，电力设备及新能源板块仓位明显下降。

- 计算机行业加仓尤为显著，一季度超269只基金加仓幅度超过10%。

重仓新能源基金主动调仓迹象明显，部分大幅增持计算机行业 [page::12][page::13]

• 105只重仓新能源基金中有22只加仓计算机行业超过10%，58只大幅减仓新能源超过10%。

- 筛选出12只基金大幅减仓新能源、加仓TMT，与ChatGPT指数相关度高，调仓收益优异。

总结：[page::14]

• ChatGPT引发AI产业浪潮，带动资金从新能源板块流入AI相关计算机及传媒行业板块。

- 多数重仓新能源基金业绩受挫，部分积极调仓基金通过增加AI持仓取得良好收益。

• Lasso回归行业仓位分析进一步证实基金行业轮动趋势。

金融研究报告深度分析：有多少基金从新能源切换到了AI？——ChatGPT概念爆火，新能源跌下神坛

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：有多少基金从新能源切换到了AI？ChatGPT概念爆火，新能源跌下神坛

- 作者及联系方式：金融工程组分析师 高智威（执业S1130522110003）；联系人赵妍（邮箱：zhao_yan@gjzq.com.cn）

• 发布机构：国金证券股份有限公司

- 发布日期：未明确具体日期，内容截止至2023年4月12日

• 研究主题：探讨2023年初以来基金经理是否从新能源板块投资转向AI（特别是ChatGPT相关）板块，判断资金流向及基金调仓策略的逻辑和趋势。

核心论点总结：

• 自OpenAI于2022年底推出ChatGPT以来，ChatGPT及人工智能产业概念股爆发，尤其带动计算机与传媒行业指数大幅上涨。

- 与此同时，新能源板块表现低迷，成交量及股价均持续下跌。

• 通过基金调仓收益、净值相关性及行业仓位测算三维度数据，报告分析了市场上一部分重仓新能源的基金，是否已经逐步转向投资火热的AI板块。

- 结论是：已有不少原本重仓新能源的基金经理开始调仓进入AI相关板块，尤其是计算机行业，取得了不少正向调仓收益。

总体报告是一篇结合统计、模型测算和基金持仓数据，重点揭示市场中资金流向转变及行业配置变化的研究报告，具有较强的现实操作意义。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 ChatGPT概念爆火，新能源跌下神坛（第1章）

此章详细介绍ChatGPT技术背景、行业推动力及市场反应：

• OpenAI于2022年底推出ChatGPT，自然语言处理技术突破，用户迅速增长（1亿月活用户，GPT-4发布）。

- 国内外科技巨头纷纷布局人工智能，政策大力支持数字经济，预计2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。

• 受益于此，ChatGPT相关概念股暴涨，带动计算机、传媒行业指数分别上涨43.26%、47.14%，万得ChatGPT概念指数则大涨84.17%，且计算机行业成交额占比创历史新高（图表1、2、3详见下文图表解读）。

- 与此形成强烈对比的是新能源行业自2021年末震荡走低，2023年2月份以来跌幅超10%，成交额持续萎缩，被计算机行业反超（图表4）。

• 新发基金申报数也显示市场热点转向AI和TMT相关主题，新能源主题基金申报数明显较少，显示资金偏好变化。

本章节奠定了行业背景：数字经济及AI产业的爆发带动资本重新配置，而新能源行业走势跌落“神坛”，为后续基金调仓的分析提供了市场逻辑支持。[page::3,4]

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2.2 特征一：部分重仓新能源的基金业绩大幅偏离上年末持仓（第2章）

本章节分为三个部分：

2.2.1 重仓新能源基金收益表现分化

• 统计数据显示，2023年一季度多数重仓新能源板块的基金亏损（这类基金收益中位数为-5.54%），而重仓TMT板块（包括电子、传媒、计算机）的基金表现优异，中位收益约15.61%（图表5、6）。

- 个别重仓新能源的基金通过调仓实现了正收益，如长安宏观策略A获得20.95%，提示调仓效果值得挖掘（图表7）。

2.2.2 调仓收益的测算方法

• 报告通过模拟基金2022年末持仓不变计算模拟组合收益，比较实际基金收益，计算“调仓收益”，即基金经理调仓带来的额外收益。

- 模拟时假定无资金流动，现金和债券收益按2.5%年化计算，扣除费用以保证真实比较。

• 这一模型允许度量基金调仓产生的区分收益，是分析基金经理主动调仓能力的关键数字工具。[page::5]

2.2.3 调仓收益统计与表现

• 偏股主动型基金中约有半数的调仓收益为正，其中3月底已有18只基金调仓收益超过20%，且10只基金原重仓新能源（其中海富通、长安策略等多只基金调仓收益显著）。

- 调仓收益的提升主要发生在3月，提示基金经理在该阶段加大调仓力度，调整行业配置。

• 大多调仓收益显著的基金规模较小，可能因为规模较小的基金调仓更灵活（图表8、9、10、11）。

总结：基金调仓带来的收益差异明显，部分新能源重仓基金通过回避新能源风险，及时抄底AI主题获得超额收益。[page::6,7]

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2.3 特征二：部分基金与ChatGPT概念指数高度相关（第3章）

• 利用滚动20个交易日窗口计算基金净值与万得ChatGPT概念指数收益率的相关系数，发现2023年初以来，与该指数相关度大于0.5的偏股主动基金数量逐步增加（图表12）。

- 特别是原重仓新能源基金中，4月10日前已有27只基金与ChatGPT概念指数相关系数超过0.5，14只超过0.8，甚至8只超过0.9（图表13）。

• 相关系数最高的5只重仓新能源基金在3月以后相关性显著上升至0.9以上，其净值走势与ChatGPT指数高度吻合（图表14、15）。

- 细览这批基金名单（图表16），其一季度收益均为正且调仓收益高，多为海富通、长安宏观策略等知名基金。

• 4月10日 ChatGPT和计算机指数出现大跌时，这些重仓此类概念股的基金当日也显著下跌，表明资金已高度配置到AI板块（图表17）。

这部分有效证实了基金中部分原新能源重仓玩家正在“转仓”至AI主题，且资金流向集中，驱动业绩和净值与AI板块表现高度一致。[page::8,9]

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2.4 特征三：重仓新能源的基金加仓计算机，减仓新能源（第4章）

2.4.1 行业仓位测算方法

• 因公募基金仅半年和年报披露持仓，时效差较大，报告引入关注日度基金净值与中信一级行业指数收益的Lasso回归模型，测算基金行业仓位（限制仓位总和及非负，分不同基金类型设置仓位下限，采用时间加权回归减少多重共线性和过拟合）。

- 这为近似捕捉基金仓位变化趋势提供了数据模型基础，并能反映真实仓位结构的动态。

2.4.2 偏股主动基金整体趋势

• 统计显示2022年底至2023年4月，偏股主动型基金对TMT板块仓位持续提升(+6.79%)，而电力设备及新能源仓位不断下降(-9.75%)，3月份调仓最明显。至一季度末，TMT仓位已超过新能源（图表18）。

- TMT板块内，计算机和传媒行业仓位不断上升，通信仓位3月激增但4月小幅回落，电子行业仓位整体呈现先降后升。（图表19）

• 计算机行业加仓幅度最大，加仓超过10%的基金达269只，数量远超其他TMT细分行业。（图表20、21）

2.4.3 重点基金仓位变化

• 重仓新能源基金转加计算机的现象明显，截至4月10日，约105只重仓新能源基金中22只加仓计算机行业超10%，数量明显高于其他行业基金（图表22）。

- 重仓新能源基金计算机行业平均仓位持续上升，5%分位数显示少数基金计算机仓位已超50%（图表23、24）。

• 22只重仓新能源基金大幅加仓计算机且58只基金大幅减仓新能源，调仓行为主要发生于3月（图表25）。

- 报告筛选出12只新能源重仓基金大幅减仓新能源且大幅加仓TMT的重点样本，调仓收益高且与ChatGPT指数相关性强，均体现了主动投资策略转向主题。（图表26）

总结：基金经理积极从新能源回撤，加码计算机相关的AI板块，反映了当前产业及投资热点的大幅转向，调仓策略灵活且带来业绩提升。[page::10,11,12,13]

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2.5 总结与风险提示

• 报告总结强调，2023年数字经济及人工智能产业受政策和产业推动，形成新的投资主线，资金显著迁移至ChatGPT及AI相关板块，新能源表现相对疲弱。

- 基金从调仓收益、相关度分析和行业仓位角度数据说明，已有部分原新能源重仓基金成功主动调仓布局AI产业，获得正向收益。

• 提示风险包括模型测算存在误差，基金历史业绩不代表未来表现，行业景气度和宏观经济影响可能引发未来波动等。[page::13,14]

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3. 图表深度解读

图表1：万得ChatGPT概念指数成分股行业分布

• 内容：扇形图展示ChatGPT指数构成，计算机占63.16%，传媒占23.68%，通信、轻工制造、建筑、消费者服务合计约13%。

- 解读：表明ChatGPT板块主要集中在计算机和传媒两个行业，行业结构高度集中，折射AI主题的技术与媒体融合特征。

• 与文本联动：正对应文本指出ChatGPT指数由计算机、传媒占85%以上两大行业组成，资金集中流入这两个行业。[page::3]

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图表2：ChatGPT相关指数累计收益率

• 内容：折线图显示2022年12月底至2023年4月，ChatGPT指数累计涨幅最高，约84%，计算机指数和传媒指数涨幅分布较低。

- 解读：体现ChatGPT概念股表现大幅领先传统科技行业指数，市场对AI主题偏好强烈。

• 与文本联动：验证文字中2023年ChatGPT指数涨幅超80%，驱动资金向相关板块倾斜。[page::3]

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图表3：计算机、传媒行业成交额占沪深A股比例

• 内容：柱状图表现2023年起两行业成交额占比上升趋势，计算机最高触及约18%，传媒有所增长至约9%。

- 解读：说明资金流入加速，交易活跃度创历史高位，市场聚焦计算机板块。

• 与文本联动：支持计算机行业成交额创历史高，反映资金流入现象。[page::3]

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图表4：电力设备及新能源指数点位及成交额

• 内容：复合图表示2020年至2023年电力设备及新能源指数走势及其成交额占比，从2021年高点位开始震荡下行，成交额占比逐步下降至不足15%。

- 解读：新能源板块明显调整且交投清淡，与AI板块形成鲜明对比。

• 与文本联动：映证新能源跌落神坛、成交额被计算机板块反超的数据表述。[page::4]

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图表5：偏股主动型基金2023年一季度收益Top5

• 内容：表格列出了2023年Q1盈利最高的5只基金，业绩领先40%+，重仓TMT相关（电子、传媒、计算机）。

- 解读：突显TMT主题基金2023Q1成果显著，收益远超市场多数基金。

• 与文本联动：和较差的重仓新能源基金盈利形成对比，强调行业配置的重要性。[page::4]

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图表6、7：基金收益分布及分化

• 图6展示不同行业重仓基金收益中位数和显著分化，其中新能源重仓基金中位数近-5.5%。

- 图7显示重仓新能源基金收益分布，绝大多数为亏损，正收益基金数量有限。

• 说明新能源板块基金表现总体疲软，但存在个别逆势调仓策略成功者。

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图表8-11：调仓收益及相关基金清单

• 图8列举调仓收益20%以上的基金，覆盖多个行业，电力设备新能源占多数，3月调仓收益攀升。

- 图9、10显示不同基金及新能源基金调仓收益的分布及规模关系，小型基金调仓收益往往更明显。

• 图11展示3月底调仓收益超10%的新能源重仓基金，证实了调仓活跃且收益正向的事实。

- 图表数据支撑调仓策略获得实际业绩改善。

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图表12-17：基金与ChatGPT指数相关性分析

• 图12、13显示偏股主动及新能源重仓基金与ChatGPT指数相关性逐步提升，部分基金相关系数超过0.9，体现投资风格切换。

- 图14、15展示个别基金相关系数变化及净值走势高度贴合ChatGPT指数，验证强关联性。

• 图16表列相关性最高的10只基金名单，均有良好一季度表现和较高调仓收益。

- 图17列出了资金高度配置至AI领域的基金在4月10日大跌中的净值波动，体现行情波动风险。

• 这些图表集中展现基金投资者正从新能源向AI主题主动切换。

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图表18-21：行业仓位动态（Lasso模型估算）

• 图18显示偏股主动型基金对TMT行业仓位稳步提升，新能源仓位同步下降。

- 图19细分TMT行业，计算机和传媒增长显著，通信略有波动，电子行业回升。

• 图20、21统计加仓幅度，计算机行业加仓幅度最大，274只基金加仓幅度超10%，显示计算机细分赛道最受热捧。

- 明确资管机构在行业层面进行集中调仓，侧面印证了基金经理调仓数据。

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图表22-26：重仓新能源基金调仓行为详细数据

• 图22比较多个行业重仓基金2023年加仓计算机行业数量，新能源重仓基金转向最为明显。

- 图23、24显示计算机行业仓位明显抬升，少数基金仓位超过50%。

• 图25揭示计算机行业加仓和新能源行业减仓的基金数量逐月增加。

- 图26列举12只极端行为基金，调仓收益高且与ChatGPT指数高度相关，展示了基金经理主动风格的代表样本。

• 数据局部深度剖析个体基金的调仓意图和结果。

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4. 估值分析

报告未涉及具体上市公司估值模型或股票估值预测，侧重于基金整体行业仓位与调仓收益的定量分析，及相关指数表现，无DCF、市盈率计算等细节，因此此部分无标明估值分析。

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5. 风险因素评估

报告风险提示包括：

• 基金行业仓位测算基于模型估算，可能与实际仓位有偏差。

- 调仓收益基于假设和历史数据测算，存在一定不确定性和误差。

• 基金历史业绩不代表未来表现，不能完全代表基金经理未来调仓策略的成效和收益。

- 行业未来表现受宏观经济、产业政策和市场波动影响较大，风险难以准确预测。

• 投资者应关注市场波动风险及策略切换的潜在局限。

报告未详细描述缓解策略，仅进行风险提示，提醒投资者关注数据模型和历史业绩限度。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告在数据与统计方法使用上较为严谨，采用调仓收益模型、滚动相关系数和Lasso行业仓位估算，数据来源可靠，样本覆盖广。

- 然而，调仓收益测算基于“持仓不变”假设，忽略资金流动和交易细节，实际基金操作复杂度较高，模型简化可能掩盖部分策略特征。

• Lasso模型行业仓位仅为推测，不报告直接持仓数据，可能存在误判，尤其对港股持仓未覆盖带来潜在偏差。

- 报告多次强调调仓收益偏差及模型误差风险，体现较为谨慎的态度。

• 对行业配置变化的理解完全依赖指数和基金净值走势，未深入探讨宏观经济或行业基本面变化对资金流向的潜在影响。

- 在基金规模与调仓灵活性的分析中，规模较大基金调仓较少，可能表明大型基金的策略稳定性较好，但报告未对这一点做深入探讨。

• 报告总体客观，但报告立足于行业资金配置的视角，未考虑其他系统性风险或市场扰动对基金行为的影响。

综上，报告数据分析专业严谨，但模型和假设的限制需投资者留意，不能盲目复制。

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7. 结论性综合

本报告通过详实数据分析和多维度建模，深刻揭示了2023年初以来中国A股市场中基金资金流向的结构性变化：

• ChatGPT及人工智能产业的爆发引领市场新热点，带动相关计算机和传媒行业指数及相关基金表现大幅提升，成交活跃度创历史高位，显示资本对AI板块的极大热情。

- 新能源板块受调整压力，股价和成交活跃度均明显萎缩，基金整体表现疲软，多数重仓新能源的基金经历业绩下滑。

• 借助调仓收益模型、净值相关性分析和行业仓位Lasso回归测算，报告充分证实了大量2022年末重仓新能源的基金已开始大幅调仓，转向持仓计算机、传媒等AI相关行业。

- 这批基金调仓收益明显优于未调仓基金，与ChatGPT指数的净值相关系数高达0.8至0.9，体现出显著的投资风格切换和资本流向变化。

• 统计数据表明，从2023年3月开始，大量新能源重仓基金进行减仓新能源、加仓计算机的操作，基金经理灵活调整投资组合以适应市场热点变化，实现较高调仓收益。

- 报告谨慎指出调仓和仓位估算存在模型误差，基金历史业绩不代表未来，也有部分基金坚持新能源投资策略，体现基金投资风格多样化。

综上，从数据挖掘和实证分析角度，报告详细揭露了A股基金行业从新能源向AI主题调仓的趋势和机遇，同时评估了相关风险，对投资者理解当前投资格局及基金动态调整策略具有重要参考价值。[page::0-14]

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附录：关键图表展示

| 图表编号 | 主题描述 | 说明 |
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| 图表1 | ChatGPT概念指数行业分布 | AI概念股以计算机（63.16%）和传媒（23.68%）为主，超85%占比 |
| 图表4 | 新能源指数点位及成交额 | 指数自2021年高位跌29.97%，成交额被计算机板块反超，体现资金流出 |
| 图表5 | 偏股主动型基金2023Q1收益Top5 | 业绩优秀基金均重仓TMT行业，收益达40%以上 |
| 图表8 | 调仓收益超20%的偏股主动基金 | 多数为原重仓新能源基金，经调仓实现正收益 |
| 图表12 | 与ChatGPT指数相关系数>0.5的基金数量 | 2023年以来显著增加，反映资金涌入ChatGPT板块 |
| 图表18 | 偏股主动基金TMT和新能源行业仓位变化 | 2023年3月以来TMT仓位稳步上升，新能源仓位同步下降 |
| 图表25 | 重仓新能源基金计算机、新能源调仓情况 | 3-4月大量基金减仓新能源并加仓计算机行业，策略调整阶段 |

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总体评价

本报告结合前沿AI产业热点，运用科学的统计分析和模型测算，成功捕捉到基金行业投资方向的显著转移，数据详尽，逻辑严谨，图表清晰，具备较强的实用价值和战略参考意义。但需注意模型和假设的局限，结合宏观及基本面分析综合判断未来趋势。投资决策仍需谨慎考量多维度信息。[page::15]

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如需对报告中具体图表及章节进行更细化拆解，欢迎提出。

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