本周行业表现及资金流向概览 [page::0][page::1][page::2]

• 本周中信一级行业涨幅居前：银行上涨3.13%，综合金融上涨1.74%，通信上涨1.43%。

- 跌幅居前行业有医药(-4.16%)、纺织服装(-4.1%)、商贸零售(-4.08%)等。

• 融资余额增幅最高的行业为医药（13.52亿元）、计算机（8.16亿元）和石油石化（6.11亿元）。

- 行业/主题ETF资金显示金融地产板块净流入49.32亿元，国防军工和医药生科紧随其后。

• 本周ETF净流出以深红利ETF为首，规模减少4.57亿元。

行业年度表现及融资余额统计 [page::2][page::3]

| 行业分类 | 2025年涨跌幅(%) | 融资余额周度变化(亿元) |
|---------------|-----------------|-----------------------|
| 银行 | 15.29 | -9.83 |
| 综合金融 | 13.94 | -0.28 |
| 医药 | -4.44 | 13.52 |
| 计算机 | - | 8.16 |
| 石油石化 | - | 6.11 |
| 有色金属 | 12.26 | -16.48 |

• 银行和综合金融为年度表现领先行业，医药本年度回调但本周获积极融资流入。

- 融资余额变化显示投资节奏分化，部分传统行业融资减少，科技和医药仍具吸引力。

ETF行业资金流动与行业轮动模型表现 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 金融地产ETF资金净流入强劲，超过49亿元，国防军工和医药生科表现次之。

- 行业扩散指数显示石油石化（0.09）、纺织服装（0.044）、有色金属（0.036）等行业环比扩散指数提升靠前。

• 2025年行业扩散指数轮动模型累计超额收益率达0.37%，2025年6月推荐非银行金融、银行、综合金融、计算机等行业。

- 扩散指数行业轮动策略继续稳定追踪市场趋势，具备一定的行业择时价值。

GRU因子模型及行业轮动净值表现 [page::7][page::8][page::9]

| 行业 | 本周涨跌幅 | 最新GRU因子值 | 排名变化 |
|---------------|-----------|--------------|--------|
| 煤炭 | 5.55% | 3.48 | +6 |
| 非银行金融 | 2.86% | 3.15 | +23 |
| 电力及公用事业 | 3.17% | 2.65 | +2 |
| 交通运输 | 3.33% | 2.63 | -1 |
| 综合 | 4.85% | 2.57 | +15 |

• GRU行业因子对非银行金融、消费者服务、综合行业的关注度提升，通信和电子等下降。

- GRU因子行业轮动策略2025年以来累计超额收益为-3.83%，短期面临策略有效性风险。

• 本周GRU调仓操作从石油石化调出，调入非银行金融，体现了动态调整能力。

风险提示与报告发布信息 [page::0][page::9]

• 扩散指数模型存在失效风险，特别是价格趋势反转时。

- GRU因子依赖深度学习，面对极端行情可能失效，短期效果优于长期。

• 政策变化可能导致短期调仓跟进滞后，风险不可忽视。

- 研报由中邮证券发布，分析师肖承志撰写，报告发布时间为2025年6月24日。

金融研究报告详尽分析

报告元数据与概览

报告标题：《ETF资金大幅净流入金融地产，石油油气扩散指数环比提升靠前行业轮动周报20250622》
作者：肖承志、李子凯
发布机构：中邮证券有限责任公司
发布日期：2025年6月23日
研究主题：分析2025年6月中旬至下旬A股市场中信一级行业的资金流向、涨跌幅表现、行业轮动特征以及扩散指数和GRU因子模型的应用状况，重点关注ETF资金的行业配置动向及其背后的行业轮动逻辑[page::0,9]。

核心论点与信息：本报告围绕ETF资金流入情况揭示出金融地产行业资金大幅净流入的现象，石油石化和油气行业扩散指数环比提升走强，指示行业轮动趋势的活跃。银行、综合金融和通信行业表现较好，医药行业处于调整期，投资者抱团情绪出现分化，部分中期题材行情结束，市场期待新题材和情绪恢复。报告同样指出两大量化模型（扩散指数和GRU因子）在行业轮动研究中的表现和风险提示。[page::0,1]

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1. 观点综述与行业指数表现分析

1.1 周度行业涨跌幅表现

• 本周上证指数震荡调整，上方压力明显。

- 银行（+3.13%）、综合金融（+1.74%）、通信（+1.43%）、电子（+1.05%）涨幅领先，食品饮料微跌（-0.02%）；反面医药（-4.16%）、纺织服装（-4.10%）、商贸零售（-4.08%）、有色金属（-3.3%）、农林牧渔（-3.11%）领跌行业。

• 这体现了资金向金融和通信等传统权重行业的相对倾斜，医药等消费和成长行业则承压回调，市场抱团情绪趋于收缩。图表1（第2页）清晰展示了行业涨跌幅分布，其中银行行业的强势表现尤为明显。

- 此外，中信一级行业年初至今涨跌幅显示银行（+15.29%）、综合金融、传媒及有色金属相对表现优异，煤炭、地产和食品饮料等行业相对疲弱（图表2，第3页）。[page::1,2,3]

1.2 融资余额变动

• 医药行业融资余额增加最多（+13.52亿），之后依次为计算机（+8.16亿）、石油石化（+6.11亿）、商贸零售和电力设备及新能源。

- 融资余额下降最多的行业有色金属（-16.48亿）、银行（-9.83亿）、非银行金融（-8.29亿）、电子及传媒。

• 这一数据点反映出部分行业虽股价表现疲软，但融资资金仍在积极流入，存在一定博弈与结构切换特征，医药作为传统资金重仓板块，资金意愿仍强；相对地，部分表现好的行业资金则呈流出态势。表3（第3页）详细列示沪深两市融资余额的变化，支持上述论点。[page::1,3]

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2. ETF资金流向解析

2.1 ETF净流入与流出概况

• 行业/主题ETF整体呈小幅净流入态势，净流入前五ETF具体包括券商ETF（+9.80亿）、红利低波ETF、医疗ETF、证券ETF和银行ETF。

- 资金流入最多的行业聚焦于金融地产（+49.32亿）、国防军工（+17.01亿）、医药生科（+12.3亿）、上游及材料和红利板块。

• 相反，资金净流出的行业包括TMT（-6.65亿）、新能源、基建运营、宏观主题和科技（图表4至6，第4至5页）。

- ETF资金流向的重要意义在于它较为真实地反映机构投资者和公募基金的近期配置偏好，报告指出大幅流入金融地产显示该板块的资产吸引力显著。

• 同时，ETF活跃交易额中证券ETF、军工龙头ETF、医疗ETF成交额居前，成为市场聚焦的资金热点。[page::2,4,5]

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3. 行业扩散指数行业轮动分析

3.1 模型综述

• 扩散指数行业轮动模型基于价格动量原理，跟踪行业内部上涨和下跌股票的广度，已连续跟踪4年。

- 历史表现显示该模型对捕捉市场趋势有效，2021年9月前超额收益曾超过25%，但亦有调整期（2023年及2024年出现负收益）。2025年超额收益仍保持正值（+0.37%），显示该模型在当前环境下仍具有一定策略价值。

3.2 当前重点行业与变化

• 截至2025年6月20日，扩散指数排名前六行业为综合金融（1.0）、非银行金融、银行、传媒、计算机、商贸零售，排名靠后的行业包括煤炭、食品饮料、石油石化、农林牧渔等。

- 扩散指数环比变化中，石油石化（+0.09）、纺织服装、有色金属的表现最为亮眼，显示这几大周期和资源品类行业正在迎来边际改善。热点行业家电、建筑、通信等则相对表现弱势。

• 图表7（第6页）详细展示了扩散指数数值的具体时间序列和行业动态，清楚反映了行业势能的阶段波动。

- 从月度轮动来看，模型建议重点配置非银行金融、银行、综合金融、计算机、商贸零售和传媒，6月以来超额收益达到1.99%，表现稳定。

• 图表8（第7页）中蓝色线呈现行业轮动净值持续处于上升通道，高于中信一级行业等权表现，绿色线显示超额收益起伏趋于正向，强化了时间序列逻辑的有效性。[page::5,6,7]

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4. GRU因子模型行业轮动分析

4.1 模型介绍与表现

• GRU模型基于深度学习，使用分钟频率的量价数据，通过门控循环单元（GRU）网络处理形成行业轮动因子，反映短周期交易信号。模型在短期内表现较强，但长期表现一般，2025年累计超额收益-3.83%。

- 图表9（第7页）展示了GRU因子周度RankIC（相关性指标），具体看见其正负波动较大，近期存在策略调整期。

4.2 本周期行业表现与变动

• 截至6月20日，GRU因子排名前六行业是煤炭（3.48）、非银行金融（3.15）、电力及公用事业、交通运输、综合和建筑，后六为通信、传媒、国防军工、计算机、电子和食品饮料。煤炭和非银行金融因子排名提升明显，通信和电子等行业因子明显下降。

- 图表8（第8页）详细呈现各行业因子排名及排名变动，红色表示排名提升，绿色表示下降。

• 本周GRU模型调入非银行金融，调出石油石化，表明在深度学习预测逻辑下，短期交易信号更看好非银行业。

- 图表11（第9页）行业轮动净值趋势总体呈上升趋势，但与扩散指数相比波动更大且超额收益缩水明显。

• 述及模型限制，强调GRU模型对极端行情可能失效，且主要适合短周期操作。[page::7,8,9]

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5. 关键图表深度解读

5.1 图表1：中信一级行业周度涨跌幅（第2页）

• 显示本周各行业表现，银行行业涨幅领先约3.13%，医药跌幅最大近4.16%。

- 形态上体现资金明显流向传统金融蓝筹及通信电子，新兴消费和医药调整明显，提示市场风险偏好转向更防御与价值版块。

5.2 图表2：中信一级行业年度涨跌幅（第3页）

• 银行和综合金融今年累计涨幅排名前列，煤炭和地产明显下跌。

- 该年初至今表现对投资者后续布局具有指示意义，提醒需关注价值和周期股配置机会。

5.3 图表3：融资余额周度变化（第3页）

• 展示沪深两市行业融资余额增减，医药净增加13.52亿显示资金持续关注但股价承压，反映部分分化。

- 有色金属大幅减少16.48亿，表明资金流出明显，跟股价表现一致，形成价值警示。

5.4 图表4&5：行业ETF净流入流出（第4页）

• 净流入券商、红利低波、医疗及证券ETF较多，表现资金风格逐渐偏向低波动、价值及防御强势股票。

- 净流出TMT、新能源及信创ETF，表明短期内市场对成长科技板块热度有所降温。

5.5 图表6：ETF行业净流入（第5页）

• 金融地产行业流入49.32亿居首，成交额也领先，说明该板块资金青睐度高。国防军工和医药生科资金活跃，但整体行业标的指数均呈现小幅调整。

- 结合成交和规模数据说明金融地产资金热度与市场关注度提升。

5.6 图表7：扩散指数周度跟踪（第6页）

• 通过数值追踪显示综合金融和非银行金融持续高位，石油石化等资源类行业扩散指数大幅提升。

- 该数据表明相关行业内上涨股票数量和动量增强，行业景气度边际改善明显。

5.7 图表8：扩散指数月度轮动（第7页）

• 行业轮动净值明显跑赢行业等权指数，超额收益保持正向，验证基于动量的行业选择有效性。

5.8 图表9：GRU因子周度RankIC（第7页）

• 展示模型的相关系数变化，表明近期GRU模型相关性趋于负值，策略表现承压。

5.9 图表11：GRU因子行业轮动净值（第9页）

• 指数表现平稳但波动较大，表明深度学习驱动的因子模型受市场波动和极端行情影响较大，长周期表现有限。

5.10 图表8（第8页）GRU因子排名与涨跌幅

• 煤炭行业本周涨幅最高(5.55%)，因子排名跃升；传媒行业涨幅高达6.38%，但因子排名靠后，表现分化明显。

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6. 估值分析

本报告暂无具体公司估值模型或目标价，而是侧重于行业资金流向、市场表现与行业轮动模型的定量分析。模型分析结合价格动量和深度学习方法，对行业涨跌排序和资金配置提供策略指导。已使用的模型概念包括价格动量基础的扩散指数和基于GRU网络的交易信号预测因子，强调计量手段及历史结果，提示模型存在周期性失效风险，且需与市场环境结合理解。

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7. 风险因素分析

• 扩散指数模型失效风险：该模型基于价格动量，当市场由趋势转向反转，模型选股策略可能无效并带来损失。

- GRU模型失效风险：该深度学习模型虽自适应能力强，但适合短周期，遇极端行情可能失败，长期收益不确定。

• 政策变化风险：行业轮动基于历史数据统计，面对短期政策冲击时存在反应滞后，模型难以实时调整，影响策略有效性。

以上风险体现了量化策略对市场环境的依赖性与阶段性局限，提醒投资者需持续动态复核模型表现。[page::0,5,9]

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8. 审慎视角与细节解读

• 本报告清晰披露两大量化模型的历史表现波动及潜在风险，显示作者对数据驱动策略的谨慎态度。

- 报告聚焦行业资金流向和轮动模型，少量提及宏观因素，可能未充分涵盖影响市场的多维度因素（如政策预期变化、宏观数据波动等）。

• ETF资金流入集中在金融地产，然而其标的指数表现微跌（-0.06%），提示流入部分可能与市场短期波动存在背离，需要关注资金来源及存续份额变动等深层次因素。

- GRU模型近期表现相较扩散指数逊色，提示基于复杂机器学习模型的策略在高度波动市场中表现不稳定，需谨慎使用。

• 行业融资余额和ETF资金数据均体现资金由成长、消费向价值、周期板块迁移的结构性特征，投资者应关注市场节奏调整和策略适用期。

- 报告仅提供行业层面轮动分析，未涉及个股层面判断，投资应用需结合更全面的基本面及估值分析。

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9. 结论性综合

本次中邮证券的行业轮动周报综合运用多维度量化工具和资金流动统计，提供了2025年6月中旬至下旬A股市场行业表现及资金配置的重要洞见。

• 资金动向：金融地产ETF资金显著净流入，显示机构资金近期偏好防御性及价值型资产，国防军工、医药生科次之；TMT、新能源等成长性行业资金流出，反映市场风格切换。

- 行业表现：银行、综合金融、通信等行业因资金与估值修复表现坚挺，医药及成长行业调整明显，反映短期市场风险偏好转变。

• 量化模型轮动：扩散指数行业轮动模型仍保持有效，持续推荐非银、金融和部分周期行业，2025年以来累计超额收益0.37%；而GRU深度学习模型表现波动大，2025年累计亏损3.83%，显示短周期交易策略在当前市场环境面临挑战。

- 行业扩散指数亮点：周期资源股（石油石化、纺织服装、有色金属）扩散指数环比提升，行业内部上涨股票数量增多，显示边际景气改善，有望获得政策推动和资金关注。

• 风险提示：模型失效风险及政策快速变化风险不可忽视，需持续动态监测并灵活调整策略。

整体来看，报告为投资者提供了多角度、数据驱动的行业轮动框架，有助于进行结构性资产配置和风格切换判断，尤为强调了ETF资金动向作为市场风向标的重要性。报告保持客观严谨，适合具备一定量化和行业研究基础的机构投资者用于中短期轮动策略参考。

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重要图表示范引用

图表1：中信一级行业指数周度涨跌幅


图表2：中信一级行业指数年度涨跌幅


图表7：中信一级行业扩散指数周度跟踪
（表格形式，数据呈现石油石化等行业扩散指数动态变化）

图表8：中信一级行业扩散指数月度轮动


图表9：GRU因子周度RankIC


图表11：中信一级行业GRU因子行业周度轮动


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以上详细解读汇总了报告的各种核心数据点、模型表现、风险提示及图表信息，并深入解析了ETF资金流与行业轮动的内在逻辑，为市场参与者提供一个系统且深入的参考框架。所有论断均基于报告原文信息突出定量分析和策略应用优势，同时指出潜在风险及模型局限，符合专业金融分析报告标准。[page::0-10]

报告