主要指数近5日表现及估值状况 [page::0][page::1]

• 科创50指数跌1.89%，创业板指微涨0.22%，大盘价值上涨0.10%，大盘成长指数下跌0.16%。

- 指数估值方面，中证全指静态PE的倒数EP减去10年期国债收益率的风险溢价达到近5年较高水平，2025/06/13为3.83%。

• 创业板指估值分位数仅13%，处于较低水平，行业估值存在风格分异。

主流ETF资金流动与规模趋势 [page::2]

• 大盘成长ETF规模下降0.76%，大盘价值略增0.10%。

- 有色金属、石油石化行业ETF资金流入显著，家用电器、食品饮料板块资金流出较多。

• 资金流向体现市场对周期性行业的偏好。

卷积神经网络模型应用与行业主题配置 [page::3]

• 利用卷积神经网络深度学习价量图表，以捕捉股价趋势特征，映射至行业主题板块。

- 最新模型推荐配置有色金属、银行等行业主题指数，包括中证工业有色金属主题指数、中证800银行指数等。

市场情绪指标与风险溢价跟踪 [page::3]

• 200日长期均线以上股票比例波动明显，短期反弹迹象显现。

• 权益资产风险溢价多次回到两倍标准差范围，暗示底部风险情绪得到修复。

融资余额与市场资金活跃度 [page::4]

• 融资余额整体维持高位，融资余额占流通市值比率近期略有波动。

个股收益分布统计 [page::4]

| 收益区间 | 占比(%) |
|-------------|---------|
| >100% | 1.6 |
| 50%~100% | 5.0 |
| 30%~50% | 8.2 |
| 10%~30% | 25.8 |
| 0%~10% | 23.9 |
| -10%~0% | 22.9 |
| 中位数收益 | 5.5 |

• 大部分个股收益集中在-10%至30%区间，市场整体呈现出震荡整理特征。

指数超卖情绪监测 [page::4]

• 多数指数超卖指标处于历史中等偏高位置，表明市场存在一定程度的短期调整压力。

风险提示及法律声明 [page::5]

• 量化择时模型包括GFTD与LLT信号成功率约80%，存在失效风险。

- 投资决策需结合多因子、多角度综合判断，避免盲目依赖单一模型。

• 报告数据和观点仅供参考，不构成投资建议。

【广发金工】均线情绪修复研究报告详尽解读

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《均线情绪修复》

- 作者：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）及广发金工陈原文团队

• 发布机构：广发证券金融工程研究

- 发布时间：2025年6月15日

• 研究主题：聚焦中国股市情绪修复与量化择时，结合均线技术、风险溢价、估值、资金流向等多维度数据，应用卷积神经网络进行趋势研判和行业主题配置建议。

核心论点概括：
报告认为当前市场处于由长期熊市向牛市的底部修复阶段，基于均线比率和风险溢价的历史统计，市场估值整体处于合理偏低水平，个股和板块表现分化明显。利用深度学习模型结合价量图表特征，对行业主题板块进行主题配置建议，重点关注有色金属、银行等板块。未来短中期市场有望迎来情绪修复和上涨周期，市场资金结构和情绪指标均有积极信号，但仍需关注各种风险含义[page::0]。

---

二、章节细节解读

1. 市场近期表现与风险溢价

• 市场表现

- 近5个交易日中，科创50指数跌幅达1.89%，创业板指略涨0.22%，沪深大盘指数涨跌幅不大，波动有限。
- 板块分化突出，有色金属和石油石化表现靠前，家用电器及食品饮料表现较弱。

• 风险溢价指标

- 定义为中证全指静态市盈率倒数（EP）减去十年期国债收益率，衡量权益资产相对于无风险债券的额外收益。
- 历史数据显示，当风险溢价超过均值两倍标准差时，通常对应市场极端底部，如2012年、2018年、2020年疫情爆发、2022年4月和10月。
- 当前（2025年6月13日）风险溢价为3.83%，略低于两倍标准差上限4.75%，属于较高水平，显示市场存在较高的风险补偿，偏向底部修复区间。

• 估值水平

- 中证全指PETTM分位数为54%，上证50和沪深300分别为62%、52%，创业板指偏低仅13%，中证500与中证1000均低于30%。
- 这表明成长风格指数估值仍相对较低，价值股估值处于中等偏上，市场整体估值合理偏低，有一定配置价值。

• 长周期技术分析：深证100指数

- 每3年左右有一轮熊市，幅度在40%-45%。本轮熊市始于2021年一季度，调整时间与幅度均充分。
- 当前技术面显示可能进入底部向上阶段，值得关注牛市启动的可能。

• 卷积神经网络（CNN）应用

- 利用CNN对价量图表数据进行建模与未来价格预测。
- 学习的特征映射到行业主题板块，最新推荐有色金属、银行等板块。
- 说明技术驱动的量化研究正为选股及行业配置提供辅助支持。

• 资金交易层面

- 过去5个交易日ETF资金流出170亿元，融资盘增加94亿元。
- 两市日均成交额超1.3万亿元，活跃度较高。资金面呈现结构性轮动特征。

[page::0]

---

2. 图表深度解读

图1: 主要指数近5天涨跌幅（页1图1）

• 描述：展示了沪深主要指数近5个交易日的涨跌幅。

- 解读：科创50跌幅最大达-1.89%，显示科技创新板块近期承压；创业板指数微涨0.22%，表明创业板表现相对坚挺；大盘指标如上证指数、沪深300以及上证50均略有下跌或微涨，市场整体波动较小。

• 关联分析：符合报告摘要中板块分化明显的表述，成长股优势减弱，价值股相对抗跌的格局。[page::1]

图2: 中证系列指数近5天涨跌幅（页1图2）

• 描述：细分中证100、沪深300、中证500、中证800、中证1000及国证2000指数近5天涨跌表现。

- 解读：幅度均为下跌，中证100跌幅最大-0.44%，中证1000及国证2000小盘指数跌幅也较显著，分别为-0.76%和-0.74%。显示市场中小盘板块受压，但跌幅均在1%以内，表现较为稳定。

• 与文本绑定：反映中小盘板块近期承压，创业板估值低但表现波动较小，短期出现结构性调整的迹象。[page::1]

图3: 主流ETF规模变化（页2图1）

• 描述：六类ETF资金流动比例，涵盖大盘成长/价值、中盘成长/价值、小盘成长/价值。

- 解读：大盘成长和小盘成长ETF流出显著，比例分别为-0.76%和-0.56%，而中盘价值ETF资金净流入0.54%，大盘价值ETF小幅流入0.10%。显示资金偏好价值风格蓝筹及中盘优质股，成长风格遭遇资金出逃。

• 关联文本：资金轮动明显，有助于理解估值低的创业板及成长股短期承压，价值股获得相对资金支撑趋势。[page::2]

图4: ETF个股资金流动分布（页2图2）

• 描述：显示各行业ETF资金流入流出比例及规模。

- 解读：有色金属、石油石化、农林牧渔等资源类板块资金流入较多；电子、计算机、家电、食品饮料等消费类板块资金流出较多，反映了资金偏好资源和周期类行业。

• 文本对接：凸显主题配置的转变契合深度学习模型的提示，有色金属、银行指数的推荐背后有资金支撑。[page::2]

图5: 200日均线以上比例与沪深300指数（页3图1）

• 描述：展示市场上挂牌股票价格位于200日均线以上的百分比（蓝线）与沪深300指数走势（红线）。

- 解读：200日均线以上比例周期性波动，极端低位常出现在市场底部。近期比例有所回升但尚未回到高位，暗示市场情绪处在修复阶段，仍未完全乐观。

• 结合文本：验证“均线情绪修复”主题，表明量化技术指标支持市场底部反转可能。[page::3]

图6: 权益资产与债券资产风险溢价历史走势（页3图2）

• 描述：风险溢价与平均值及上下两倍标准差的统计区间。

- 解读：风险溢价已多次接近或突破历史极值区域，显示市场潜在低估和风险偏好提升，存在吸引资金入市的底部信号。

• 支撑文本：结合历史数据，表明当前市场估值与风险溢价处于历史底部区间，有较强反弹基础。[page::3]

图7: 融资余额走势（页4图1）

• 描述：2016年以来融资余额及其占流通市值比例的变化。

- 解读：融资余额呈稳步上升趋势，比例近期有所企稳但震荡，显示市场融资热度尚存，有望支撑市场成交和流动性。

• 文本对应：呼应融资盘近5天增加94亿元，资金面呈改善趋势利好市场反弹。[page::4]

图8: 年初至今个股收益区间分布（页4图2）

• 描述：统计个股不同收益区间中所占比例。

- 解读：大部分个股集中在收益区间为-10%至30%之间，说明市场虽弱但个股分化明显，仍有超过100%收益的个股仅占1.6%。

• 说明：市场整体表现温和，机会与风险并存。[page::4]

图9: 各指数超卖幅度（页4图3）

• 描述：统计多个指数近期的超卖情况。

- 解读：当前多指数处于较大超卖区间，尤其是创业板和中小盘指数，暗示短期有反弹需求和可能性。

• 衔接文本：支持短期市场情绪修复和反弹预期。[page::4]

---

3. 卷积神经网络趋势观察与主题配置

• 报告引入人工智能深度学习技术，基于CNN对价量图表数据进行特征提取与价格预测，将结果映射到行业主题指数。

- 推荐关注的行业主题包括：中证工业有色金属主题指数、中证800银行指数、上证180金融股指数、以及中证800证券保险指数等。

• 该方法创新性地将技术分析与AI深度学习结合，辅助传统量化投资策略，为行业配置选择提供了客观依据。

- 表格中列示的指数代码与名称增加了模型解读的透明度和针对性。

[page::3]

---

4. 市场情绪指标观察

• 200日均线以上比例指标显示市场成分股价格自2024年以来有所震荡，目前处于低位阶段，暗示市场总体还未完全进入牛市状态。

- 权益与债券资产风险溢价处于历史高位，显示投资者愿意为权益资产承担更高风险，偏向乐观，但仍需关注极端波动的可能。

• 资金流向显示ETF资金出现明显流出，但融资余额增加揭示市场投资者杠杆使用积极，或形成支撑。

[page::3-4]

---

5. 风险因素评估

• 报告明确指出GFTD（可能是某股市择时指标）和LLT模型历史择时成功率约80%，但非100%。

- 市场波动性及不可预知的系统性风险仍然存在，模型信号可能在某些时期失效。

• 宏观事件、日历效应和市场结构变化均可能导致策略表现分化。

- 报告强调此次观点建立在当前量化模型基础上，和其他模型可能存在差异，提示投资者合理评估风险。

这一段落体现了作者的审慎态度，提醒市场参与者不要对模型结论盲目乐观，应关注市场不确定性带来的风险[page::5]。

---

6. 法律免责声明

• 本报告及微信推送内容仅供广发证券客户参考，非独立投资建议。

- 广发证券对内容准确性不做担保，投资者应自负风险。

• 非授权不得转载和引用，否则法律责任自负。

- 反映作者发布当日观点，后续可能调整。

这部分反映公司对免责声明合规的重视和对投资者权益的界定[page::5]。

---

三、总体分析与综合评价

本报告系统地利用多维量化指标结合深度学习模型，对当前中国股市的情绪状态及资金流向进行了详尽分析。

• 市场底部信号充分：风险溢价屡次逼近历史极值区域，估值指标显示相对合理偏低，长周期熊市调整时间和幅度均已充分，均线长期通过率指标低位修复，均指向市场有望由熊转牛的情绪修复过程。
• 资金面与板块轮动：尽管大盘成长与小盘成长板块出现资金流出，但价值股和周期股有资金流入，有色金属、石油石化、银行等板块成为配置核心，这种分化轮动趋势由量化资金流数据和深度学习模型的行业主题反映一致。
• AI深度学习辅助选股：引入卷积神经网络建模技术创新地将技术面价格量信息与后续收益关联分析，有助于科学地映射主题投资方向，提高投资决策的准确性。
• 风险可控有警惕：虽模型成功率较高，但模型失效风险和市场不确定性不可忽视，投资需审慎以对。

正如报告标题“均线情绪修复”所示，当前市场仍处于修复早期，量化信号显示市场情绪和资金有望回暖，但仍需关注潜在波动。报告观点权威，数据详实，技术与资金面结合紧密，为投资者提供了丰富的信息参考与决策依据[page::0-5]。

---

结语

此份报告融合市场行情、估值、技术形态、资金流和人工智能模型预测，构建了一个多元且前沿的量化分析框架，为投资者识别当前市场修复的契机提供了坚实的理论和数据支撑。报告视角清晰，对市场情绪的量化监控及行业主题的深度学习反向映射值得高度关注。投资者应结合自身风险偏好，利用此类量化工具辅助判断市场走势，防范风险，同时把握潜在机会。

---

参考溯源

• 报告主体分析及数据均来自《均线情绪修复》（广发证券金融工程研究，2025年6月15日）[page::0-5]

- 图表具体数据见相应页码图片标注[page::1-5]

报告