• 本周中信一级行业表现领先者为国防军工(7.44%)、有色金属(7.07%)、计算机(6.46%)、传媒(5.19%)和机械(4.7%)，表现较差的行业包括石油石化(-1.28%)、房地产(-0.74%)、电力及公用事业(-0.02%)、煤炭(0.13%)及交通运输(0.23%) [page::0][page::2]。

• 年度看，今年涨幅最高行业为计算机(21.65%)、机械(14.54%)、传媒(13.34%)、汽车(13.14%)及电子(11.51%)，表现最差为煤炭(-13.4%)、石油石化(-6.79%)、交通运输(-5.2%)、非银行金融(-4.59%)和电力及公用事业(-4.54%) [page::2][page::3]。

• 融资余额方面，上升最多的行业是计算机(51.94亿元)、电子(40.32亿元)、机械(24.94亿元)、汽车(19.61亿元)和电力设备及新能源(14.35亿元)，下降最多的为煤炭(-4.55亿元)、非银行金融(-2.69亿元)和银行(-2.64亿元) [page::1][page::3]。

| 行业 | 融资余额净增（亿元） |
|-----------------|------------------|
| 计算机 | 51.94 |
| 电子 | 40.32 |
| 机械 | 24.94 |
| 汽车 | 19.61 |
| 电力设备及新能源 | 14.35 |
| 煤炭 | -4.55 |
| 非银行金融 | -2.69 |
| 银行 | -2.64 |

• 行业/主题ETF资金流向，净流入前五为科创芯片ETF(10.41亿元)、房地产ETF(4.79亿元)、机器人ETF(3.97亿元及2.97亿元)、光伏ETF(2.82亿元)，按行业分类净流入领先的为中游制造(11.81亿元)、新能源(8.48亿元)、上游及材料(4.27亿元)、消费(4.09亿元)及医药生科(2.62亿元) [page::0][page::2][page::4][page::5]。

| 行业分类 | 净流入（亿元） |
|------------|-------------|
| 中游制造 | 11.81 |
| 新能源 | 8.48 |
| 上游及材料 | 4.27 |
| 消费 | 4.09 |
| 医药生科 | 2.62 |
| 金融地产 | -13.01 |
| 国防军工 | -4.73 |

• 扩散指数行业轮动模型表现：截至2025年3月7日，扩散指数排名前六行业为银行(0.994)、非银行金融(0.972)、综合金融(0.956)、家电(0.951)、计算机(0.936)、电子(0.932)。行业轮动今年以来超额收益为-0.79%，3月以来保持正超额0.40%，本周行业变化排名提升的行业包括国防军工、机械和通信 [page::0][page::6]。

• GRU因子行业轮动特征及表现：截至2025年3月7日，GRU行业因子排名前六为银行(4.62)、电力及公用事业(3.35)、煤炭(2.83)、交通运输(1.75)、钢铁(1.24)和建材(1.12)。本周调入电力及公用事业，调出通信。GRU模型今年以来超额收益为-5.28%，3月以来超额为-0.77%，反映在市场主题较为集中的情况下，模型表现承压。 [page::1][page::7][page::8][page::9]

• 风险提示包括扩散指数模型失效风险（价格趋势反转使模型失效）、GRU模型失效风险（极端行情可能削弱深度学习模型表现）以及政策变化风险（政策短期密集或导致轮动模型滞后）[page::0][page::9]。

- 综述：ETF资金仍聚焦科创芯片与机器人板块，中游制造与新能源行业资金流入活跃，但在当前主题行情集中背景下，行业轮动策略有效性显著回撤，投资者应关注模型与政策相关风险 [page::0][page::5][page::9]。

中邮·金工ETF资金流动与行业轮动专题报告详尽分析

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 《ETF资金仍聚焦科创芯片与机器人，主题行情下行业轮动有效性回撤 行业轮动周报20250309》

- 作者： 肖承志、李子凯

• 发布机构： 中邮证券有限责任公司研究所

- 发布时间： 2025年3月9日（报告发布日期）

• 主题： 本报告聚焦2025年3月初ETF资金流向及中信一级行业轮动表现，重点分析ETF资金对科创芯片、机器人相关行业的偏好，以及通过扩散指数和GRU行业轮动模型对行业轮动效应的深入剖析。

- 核心论点： 尽管泛科技板块表现回暖，AI细分领域持续创新高，ETF资金流依然显示出明显集中于科创芯片与机器人ETF；扩散指数行业轮动模型和GRU模型表现出现回撤，主题炒作行情导致行业轮动的超额收益获取难度加大，行业间轮动的有效性有所下降。

简而言之，报告借助量化模型与资金流数据分析当前市场主题偏好与行业轮动效能，指出行业轮动呈现阶段性疲软态势，但泛科技及成长板块仍受资金青睐。[page::0,1,2]

---

2. 逐节深度解读

2.1 投资要点与观点综述

• 行业表现分化明显，国防军工、有色金属、计算机、传媒及机械成为涨幅居前行业，涨幅分别7.44%、7.07%、6.46%、5.19%和4.7%，而石油石化、房地产等行业表现相对弱势，分别下跌1.28%、0.74%，电力及公用事业持平。

- 融资余额显示计算机行业融资净流入最大（约52亿元），其次为电子（40亿元）、机械（25亿元）、汽车及新能源设备。

• ETF资金表现为科创芯片ETF、机器人ETF明显吸金，净流入分别达10.41亿及多个机器人ETF合计近7亿元，房地产业ETF也有一定流入，但金融地产ETF遭遇超13亿元资金净流出，显示资金偏好调整。

- 扩散指数显示，银行、非银行金融、家电、计算机、电子行业排名靠前，行业轮动中获益的主要为金融及科技相关行业，然而整体超额收益回落，2025年至今扩散指数行业轮动超额收益为负（-0.79%）。

• GRU因子模型自2021年以来表现优异，但2025年初以来也出现明显回撤，2月至今超额收益达到-5.28%，与市场主题炒作高度集中，不利于行业间轮动收益的实现相关。

这些要点体现出台股市场在当前科技及成长主题资金聚焦下，行业轮动策略面临挑战，传统轮动模型的效益正被削弱。[page::0,1,2,5,7]

---

2.2 行业指数表现

• 周度表现（图表1）：上涨领跑的是国防军工（+7.44%）、有色金属（+7.07%）和计算机（+6.46%）；下跌主要由石油石化(-1.28%)及房地产(-0.74%)领跌。整体呈现出科技和军工领域强势，资源能源行业分化严重。

- 年度累计涨跌（图表2）：2025年以来计算机行业累计上涨21.65%，机械和传媒亦表现强劲，煤炭、石油石化等周期及能源类行业表现逊色，年度表现结构继续体现“科技驱动”和“成长优先”特征。

• 融资余额变动（图表3）：计算机行业融资余额净流入最多，累计51.94亿元，显示市场对计算机板块的持续关注和资金支持；电子、机械、汽车等行业融资余额同样显著增加，反映资金对科技及制造业的青睐。相比之下，煤炭、传媒和金融行业融资余额明显减少。[page::2,3]

---

2.3 行业/主题ETF资金流向分析

• 资金净流入主要集中于科创芯片ETF（净流入10.41亿元）、机器人ETF（合计约6.94亿元）和房地产ETF（4.79亿元）及光伏ETF（2.82亿元）。主流资金在半导体、新能源、机器人和光伏领域持续聚集，反映市场对新兴科技与制造升级的乐观预期。

- 资金净流出的ETF主要集中在证券ETF、半导体ETF、金融科技ETF及芯片ETF，尤其证券ETF净流出6亿元；这体现市场对部分传统金融及芯片部分细分领域的风险厌恶。

• 按行业细分，净流入行业依次为：中游制造（11.81亿元）、新能源（8.48亿元）、上游及材料（4.27亿元）、消费（4.09亿元）及医药生科（2.62亿元）；而金融地产行业资金却出现大幅净流出（-13.01亿元），显示资金明显调整配置结构，偏向制造及成长主题。

- 行业ETF成交活跃度方面，机器人ETF和光伏ETF均为所在行业成交额最高ETF，说明资金流动集中、配置明确。[page::2,4,5]

---

2.4 扩散指数行业轮动模型解读

扩散指数行业轮动模型基于价格动量的原理，2021年表现优异，年内最高超额收益超过25%，但随后受周期股回调影响，效率下降显著：

• 2022年全年超额收益为正（6.12%），表明模型仍有效捕捉行业趋势。

- 2023年及2024年则出现明显回撤，2024年超过5%负超额，主要因模型在9月后未及时适应由趋势向反转的市场行情。

• 2025年3月，模型建议重点配置银行、非银行金融、家电、综合金融、计算机和电子行业，这些行业的扩散指数表现位居前列。

- 从周度角度看，国防军工、机械和通信行业扩散指数环比提升较明显，处于扩散指数排名靠前行列，显示资金和价格动量有所回归这些板块。

• 扩散指数轮动本周平均收益2.50%，相较中信一级行业等权收益超额0.40%，显示行业轮动策略本周略有改善，但自年初以来仍处于负收益状态。

图表7和8清晰展示了扩散指数的阶段性波动及3年来的轮动净值走势，表现出模型的时效性依赖市场趋势明确程度。[page::5,6,7]

---

2.5 GRU因子行业轮动模型分析

• GRU模型使用分钟级量价数据，通过深度GRU神经网络对市场交易信息进行捕捉，能够较好地捕捉短周期行业轮动信号。

- 自2021年以来，GRU模型超额收益显著，但2025年开年后回撤明显，2月以来超额收益达到-5.28%，反映当前主题行情下模型效果有限。

• 截至2025年3月7日，GRU模型推荐配置的行业包括银行、电力及公用事业、煤炭、交通运输和钢铁。值得关注的是，计算机、综合金融、通信等成长与科技相关行业因子排名下滑，领取负值，说明短周期交易信号不支持该部分行业。

- 环比变化显示农林牧渔、纺织服装和消费者服务行业因子有所上升，而石油石化、综合金融和电力设备及新能源则因子下降。

• 模型本周调入电力及公用事业，调出通信，体现模型动态调仓尝试捕捉市场热点的策略。

- GRU模型本周组合收益1.33%，但相较行业基准有0.77%的超额负收益，模型尚未完全反映市场热点。

图表9、图表11分别展现了GRU因子周度RankIC及行业净值走势，直观体现模型短周期性能优势和近期收益波动。[page::7,8,9]

---

2.6 风险因素评估

报告提出了三大主要风险：

• 扩散指数模型失效风险：基于价格动量的模型，当市场价格趋势由单向变为频繁反转时，模型策略可能失效，造成收益波动加大。

- GRU模型失效风险：其基于高频量价数据和深度学习，长期表现稳定但对极端行情或突发事件适应有限，可能导致短期策略失准。

• 政策变化风险：行业轮动模型基于历史统计数据建模，对于快速政策调整反应滞后，短期密集政策可能导致投资组合调仓不及时，影响预期收益。

风险揭示明确提示了行业轮动模型应用的局限性和预期外变量影响。[page::9]

---

3. 图表深度解读

图表1（中信一级行业指数周度涨跌幅）

• 展示行业周度涨跌幅，以柱状图形式直观反映不同一级行业表现差异。

- 国防军工和有色金属领先，涨幅均超过7%，科技板块如计算机、传媒也表现活跃。

• 传统能源行业石油石化跌幅最大，显示本周资金对能源板块情绪偏弱。

- 该图强烈支持文本结论，当前市场资金偏好科技和军工主题板块。[page::2]

图表2（年度行业涨跌幅）

• 纵向对比不同中信一级行业的2025年以来年度表现。

- 计算机行业21.65%涨幅明显领先，机械和传媒板块紧随其后。

• 煤炭和石油石化负增长突出，表明周期性行业近期承压。

- 图示强化了行业分化的年度趋势，说明资金长期趋向科技成长方向。[page::3]

图表3（融资余额变化）

• 详细列出沪深两市主要行业融资余额及变化。

- 计算机、电子、机械等科技及制造业融资余额增加显著，表明资金流入热点明确。

• 煤炭、传媒、金融等行业融资余额减少，显现资金撤退或观望。

- 数据有效反映市场资金结构动态及投资者情绪差异，对后续ETF资金流形成佐证。[page::3]

图表4与图表5（ETF资金净流入与净流出排名）

• 系统展示了行业/主题ETF资金净流入及净流出排名，反映资金热点及疏离领域。

- 净流入榜单中科创芯片ETF领先，机器人ETF和房地产ETF也突出，契合主题投研方向。

• 净流出榜单中证券ETF和金融科技ETF为净流出主体，显示资金短期规避部分金融类资产风险。

- 表格清晰体现基金资金实际走向，具体数据（以亿元计）有助量化资金流力度。[page::4]

图表6（行业ETF净流入情况）

• 分类统计不同行业资金净流入总额及对应行业涨跌幅、交易额。

- 重点行业中游制造和新能源资金流最为活跃，涨跌幅变化温和，存在结构性资金持续投入。

• 金融地产行业大幅资金净流出，与行业估值压力和盈利预期密切相关。

- 表格展现了ETF行业资金配置整体趋势与市场成交活跃度的关系，反映当前市场结构性资金流趋势。[page::5]

图表7和图表8（扩散指数行业轮动追踪）

• 图表7通过表格形式展示多周期扩散指数具体数值及行业排名变化，图表8为扩散指数行业轮动净值走势图。

- 拓展解读价格动量模型在历史波动及2025年表现，行业轮动策略的超额收益在近期出现明显回落趋势。

• 数据表明扩散指数对趋势股的捕捉具有一定时效性特点，当前处于模型与市场趋势不完全匹配阶段。

- 图表整体支持报告对扩散指数模型有效性逐步减弱的结论。[page::6,7]

图表9和图表11（GRU因子RankIC与行业轮动净值）

• 图表9展示GRU因子模型周度RankIC分布和累计RankIC，为深度学习模型预测强度和稳定性指标。

- 图表11展示GRU行业轮动策略净值曲线及超额收益变化，体现模型运行历史表现及近期调整效果。

• 报告指出，2025年2月至今该模型效果显著回落，图表表现出累积超额收益低迷的趋势。

- 结合行业GRU因子排名变化，模型短周期特征明显，但受市场主题行情干扰影响较大。

• 该图表明确反映模型预测信号的时效及市场适应性问题，[page::7,9]

图表10（GRU行业因子排名及变化）

• 表格具体列出行业对应因子得分、排名及本周跳动，体现因子动态变化对行业级轮动的影响。

- 银行、电力及公用事业因子排名领先，计算机和科技相关行业因子表现较弱。

• 行业间因子排名变动强调了产业资金和交易信息的短期转移，反映市场热点切换。

- 图文结合展示了GRU模型如何基于真实交易数据反映行业轮动动态，辅助资金配置决策。[page::8]

---

4. 估值分析

本报告未详细展开传统估值方法（如DCF、市盈率倍数法）内容，核心关注点在基于量化模型（扩散指数和GRU模型）对行业轮动与资金流动的预测及表现评估。故估值部分重点在模型预测收益和超额收益的数学统计，折现率、可比公司等传统估值参数未提及。[page::0-9]

---

5. 风险因素评估

详细提出模型失效和政策风险，具体如下：

• 扩散指数模型失效风险：动量原理依赖价格趋势连续性，一旦走势多次反转，预测准确率下降，投资策略可能大幅亏损。

- GRU模型失效风险：深度学习模型对复杂数据拟合良好，但其表现依赖于训练样本的代表性和市场稳定，极端行情或结构性变化可能导致策略失准。

• 政策变化风险：政策频繁调整会影响市场结构和行业预期，模型基于历史数据往往反应延迟，这使风险敞口增加。

报告未具体给出风险发生概率的定量估计，但明确提醒用户模型策略应结合宏观政策与市场环境综合判断。[page::9]

---

6. 审慎视角与细微差别

• 主题行情影响限制行业轮动效果： 报告反复强调当前市场环境下，主题炒作行情高度集中，导致投资者对于成长性行业过度聚焦，而传统轮动模型未能顺利捕捉日益复杂的资金流动，提示模型在短周期强烈波动时的局限。

- 模型表现分化： 扩散指数模型和GRU模型各有优势和局限，前者适合趋势明确期，后者偏重短周期交易信号，二者在2025年均遇到回撤，表明行业轮动的有效性受市场结构变化影响显著。

• ETF资金流向体现细化资金偏好： 尽管资金聚焦科技，但净流入和净流出不平衡，尤其半导体相关ETF资金净流出显著，提示细分领域内部的资金冷暖不均。

- 融资余额与指数表现并非完全同步： 部分行业如电子融资余额上升，但市场表现有时相对平缓，显示资金介入有时与短期价格表现存在时间差异。

• 报告数据较全面但部分表格出现排版不整： 例如图表3融资余额变化表混入HTML词句，但不影响核心数据理解。整体数据完整且细节详尽。[page::3,8]

---

7. 结论性综合

本次中邮证券研究所发布的周度ETF资金流向与行业轮动专题报告，深入探讨了2025年3月上旬中国股市资金重点流向及行业轮动策略表现。报告通过多维度量化模型和实证数据，得出以下关键结论：

• 资金聚焦科创芯片与机器人： ETF资金净流入明显集中于科创芯片ETF（10.41亿元）和机器人ETF（合计近7亿元），反映投资者对新兴科技和制造升级板块的热情。同期房地产ETF也获得一定资金，但金融地产大幅净流出(13亿元)，显示资金结构优化调整。

- 行业表现分化，科技和军工强势： 国防军工、有色金属、计算机和传媒等板块表现优异，矿业及能源周期股表现较弱，反映市场资金偏好科技成长及战略性新兴产业主题。

• 行业轮动策略有效性下降： 扩散指数模型和GRU深度学习模型都表现出2025年初以来超额收益回撤的态势，主要原因在于市场主题炒作集中度高，交易信息复杂化，行业间轮动效应减弱。

- 量化模型提示行业配置： 扩散指数建议配置银行、非银行金融及消费家电等，短周期GRU模型调入电力及公用事业，动态捕捉市场热点和资金流向。

• 风险因素突出，模型适用需谨慎： 模型均依赖历史价格或交易结构，面对价格趋势反转、极端行情及政策突变时存在失效风险，需结合宏观环境和投资策略多元化。

总的来看，报告详细揭示了当前主题行情下的ETF资金动向及行业轮动策略的挑战与机遇，通过丰富图表量化数据呈现市场资金结构的微妙变化，提供了决策参考价值。投资者在跟踪行业轮动时，需审慎评估模型适用性，紧密关注政策及市场微观结构变化，灵活调整配置策略。[page::0-9]

---

图表展示示例

• 图表1（行业周涨跌幅）示意图：

• 图表8（扩散指数行业轮动净值走势）示意图：

• 图表9（GRU因子周度RankIC）示意图：

• 图表11（GRU因子行业周度轮动净值）示意图：

---

（完）

报告