本周中信一级行业涨跌幅概览 [page::0][page::2]

• 综合金融涨幅领跑，达到10.5%，国防军工、医药、农林牧渔和通信等行业同样表现较好。

- 汽车、有色金属、电力设备及新能源、食品饮料和家电等行业出现下跌，汽车跌幅最大达4.32%。

行业年度表现与融资余额变动 [page::3][page::4]

| 行业 | 融资余额净流入(亿元) |
|------------|--------------------|
| 汽车 | 20.94 |
| 医药 | 16.82 |
| 食品饮料 | 14.72 |
| 基础化工 | 14.47 |
| 电力设备及新能源 | 12.17 |

• 汽车行业融资余额大幅净流入，反映资金积极布局，医药、食品饮料等消费类行业也保持资金流入。

- 融资余额下降显著的行业包括电子、通信、有色金属、非银行金融和房地产。

ETF资金流向情况 [page::4][page::5][page::6]

• 行业/主题ETF资金净流前三行业为TMT、红利和新能源，分别净流入25.58亿元、13.1亿元和1.94亿元。

- 净流出较多的行业为医药生科(-14.37亿元)、消费(-5.19亿元)及金融地产(-2.67亿元)。

• 净流入ETF主要包括红利低波ETF、科创芯片ETF、证券ETF、半导体ETF等。

| ETF名称 | 净流入(亿元) | 周涨跌幅 |
|--------------|------------|-----------|
| 红利低波ETF | 5.77 | +0.34% |
| 科创芯片ETF | 5.12 | -0.32% |
| 证券ETF | 4.11 | -0.10% |
| 半导体ETF | 3.96 | -0.73% |
| 消费ETF | -4.19 | -0.03% |
| 医药ETF | -4.14 | +0.61% |

行业扩散指数轮动及配置建议 [page::6][page::7][page::8]

• 扩散指数显示非银行金融、银行、综合金融稳居领先行业。

- 从周度环比看，医药、房地产、电力设备及新能源等行业扩散指数提升明显。

• 2025年6月建议重点配置非银行金融、银行、综合金融、计算机、商贸零售及传媒行业。

- 本月扩散指数策略累计超额收益为-1.61%。

GRU因子行业轮动及调仓动态 [page::8][page::9][page::10]

• GRU因子模型显示石油石化、银行和农林牧渔行业因子值位列前三。

- 行业因子环比增幅较大者为农林牧渔、电力公用事业和非银行金融，汽车及基础化工因子下降明显。

• 本周调入银行行业，调出汽车行业，配置包含房地产、交通运输等。

- GRU行业轮动今年以来累计超额收益为-4.08%。

风险提示 [page::0][page::10]

• 扩散指数模型当价格趋势转为反转阶段可能失效。

- GRU深度学习模型在极端行情下自适应能力或受限。

• 短期政策密集变化可能导致行业轮动模型调仓不及时，影响收益。

综合金融受益于稳定币表现突出，ETF资金逢高净流出医药和消费行业轮动周报（2025年6月1日）——中邮金工研究详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《综合金融受益于稳定币表现突出，ETF资金逢高净流出医药和消费行业轮动周报20250601》

- 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4日

• 报告主题：行业及主题ETF资金流动、中信一级行业表现、基于扩散指数和GRU因子的行业轮动策略表现分析，以及风险因素提示。

核心论点：
本周上证指数处于窄幅震荡下跌周期，综合金融板块得益于稳定币表现强劲，涨幅显著。资金流向显示融资资金较多流入汽车、医药板块，电子板块资金大幅流出。ETF资金结构中，资金流入集中于红利及芯片板块，医药和消费类资金则出现获利了结行为。基于扩散指数和GRU模型的行业轮动策略提供了当前及未来周期的行业配置建议。其中，扩散指数模型表现优于GRU模型。报告同时提出了模型失效及政策变化的风险提示。[page::0, 1]

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二、报告章节深度解读

1. 观点综述与行业表现（章节1及2）

关键内容：

• 本周中信一级行业涨跌幅排名前列的为综合金融（+10.5%）、国防军工（+2.49%）、医药（+2.21%）、农林牧渔（+1.95%）和通信（+1.84%）。跌幅前列行业为汽车（-4.32%）、有色金属（-2.27%）、电力设备及新能源（-2.21%）等。

- 融资余额方面，汽车（+20.94亿元）、医药（+16.82亿元）、食品饮料（+14.72亿元）、基础化工（+14.47亿元）和电力设备及新能源（+12.17亿元）表现突出，资金净流入明显；反向电子、通信及有色金属等行业融资余额减少。

• ETF资金流向显示净流入主要集中在红利低波、科创芯片、证券及半导体ETF，反映资金对稳定收益及科技细分领域的青睐。与此同时，医药、消费ETF资金净流出，投资者可能通过获利了结实现收益兑现。

- 按行业ETF分类，TMT（25.58亿元）、红利（13.1亿元）、新能源（1.94亿元）等获得资金净流入，医药生科(-14.37亿元)、消费(-5.19亿元)净流出较大。

推理依据：

• 涨跌幅与融资余额数据反映投资者资金活跃度和偏好的变化，资金流向直观展现市场热点及冷点。

- ETF资金流入与流出提供行业热度参考，体现主动和被动资金对不同板块的认可度。

• 融资资金的分布表明部分行业虽然股价较弱，但融资需求依然旺盛，暗示潜在的业绩或估值支撑。

关键数据点：

• 综合金融周涨幅10.5%，汽车融资余额增长20.94亿元，医药ETF净流出4.14亿元，红利低波ETF净流入5.77亿元。[page::0, 1, 2, 4, 5]

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2. 行业指数表现及融资统计（章节2详解）

周度与年度涨跌幅对比：

• 周度图表1显示综合金融优势显著，汽车和部分资源股近期表现疲弱。

- 年度涨跌幅图表2指出今年以来汽车（+9.73%）、银行（+9.21%）和综合金融（+9.02%）等表现领先，而煤炭、非银、房地产呈现显著下跌趋势。

• 融资余额变化图表3具体展示了沪深市场各行业融资余额的变动情况，汽车、医药及食品饮料融资余额增加明显，电子、通信及有色金属融资余额下降。

资料说明：

• 数据来源为Wind及中邮证券研究所，涵盖沪深两市融资余额，单位亿元。

- 资金流入与流出现象反映不同行业的市场投资态度和资金策略调整。

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3. ETF资金流向与结构（章节2.4及相关内容）

ETF资金流入前五：

• 红利低波ETF(5.77亿元)、科创芯片ETF(5.12亿元)、红利低波50ETF(4.79亿元)、证券ETF(4.11亿元)、半导体ETF(3.96亿元).

- ETF资金偏好突出防御与科技属性，资金趋向低波动、高分红和科技成长板块。

ETF资金流出前五：

• 消费ETF(-4.19亿元)、医药ETF(-4.14亿元)、金融科技ETF(-3.79亿元)、医疗ETF(-3.52亿元)、银行ETF龙头(-2.22亿元)。

行业细分净流入与流出：

• 行业层面，TMT、红利、新能源仍为资金净流入主力；医药生科和消费行业资金净流出较大，反映资金逢高获利了结趋势。

资金流向的市场含义：

• 投资者在风险偏好提升与波动环境下，体现了在防御和科技成长间的资产配置调节。

- 流出医药和消费显示获利兑现意愿，可能对后续市场调整敏感。

• 高波动市况下，低波行业和科技板块ETF受到青睐。[page::4, 5, 6]

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4. 扩散指数行业轮动模型分析（章节3）

行业扩散指数模型介绍：

• 以趋势价格动量为基础，捕捉行业趋势表现。

- 2021年表现良好，2022年稳定，2023年至2024年出现回撤，主要因模型滞后于市场趋势反转。

• 2025年建议继续配置非银行金融、银行、综合金融、计算机、商贸零售及传媒行业。

本周扩散指数重要结果：

• 非银行金融(0.972)、银行(0.963)、综合金融(0.957)排名前三，显示金融板块强势。

- 医药(+0.037)、房地产(+0.034)、电力设备及新能源(+0.032)环比提升，行业动态正向。

• 扩散指数表现优于同期中信一级行业平均基准，5月以来累计超额收益1.29%，虽然2025年全年略为负超额收益(-1.61%)。

图表解读：

• 图表7详细呈现各行业扩散指数的时间序列及周环比变化。可见金融、科技及商贸零售行业扩散指数稳步提升，反映行业净多头趋势。

- 图表8（月度轮动）显示行业轮动净值复合趋势，扩散指数行业轮动模型期望以动量投资策略实现超额收益。[page::6, 7, 8]

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5. GRU因子行业轮动模型分析（章节4）

模型背景：

• GRU因子依据分钟级别量价数据，利用深度学习GRU网络构建，聚焦短周期交易信息，适合捕捉市场微观结构变化。

- 2025年2月以来，随着市场聚焦主题炒作，GRU模型的行业超额收益获取难度上升，2025年累计超额收益-4.08%。

本周GRU因子表现：

• 行业因子排名前六：石油石化(7.24)、银行(6.64)、农林牧渔(4.63)、交通运输(4.62)、建筑(3.43)、家电(3.2)。

- 行业因子提升明显为农林牧渔、电力及公用事业、非银行金融。

• 行业因子下降较多为汽车、基础化工、轻工制造。

调整建议：

• 本周调入银行，调出汽车，反映模型基于交易信息驱动的行业配置变化。

- 本周平均收益-0.28%，表现不及行业等权基准。

图表解读：

• 图表9显示GRU因子周度RankIC指标，体现模型在不同市场环境下预测能力的波动性。

- 图表11表明GRU因子行业轮动净值其绩效波动及与等权指数比较差异。

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6. 风险因素评估（章节5）

• 扩散指数模型失效风险：基于价格动量原理，当市场趋势转换为反转，模型可能失效，出现连续错误判断。

- GRU模型失效风险：虽然具有自适应能力，但在极端行情下，训练模型可能无法准确捕捉市场变化，表现不稳定。

• 政策变化风险：由于模型依赖历史数据统计，面对短期政策快速变化时，调仓难以及时且准确，可能导致策略偏离市场节奏。

以上风险均为模型和策略实施过程中的固有风险，提示投资者需结合宏观政策及市场即时信息灵活调整。[page::0, 10]

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三、图表深度解读

图表1（行业指数周度涨跌幅，页2）

• 展示近一周中信一级行业涨跌幅，综合金融显著领先。

- 整体上游材料、资源行业表现疲软，汽车行业跌幅最大。

• 支持资金流动方向，反映市场避险偏好与主题轮动。

图表2（行业指数年度涨跌幅，页3）

• 显示2025年以来行业累计表现，汽车、银行和综合金融领跑。

- 煤炭、非银行金融等周期性板块表现低迷。

• 说明长期配置的战略布局，支持本报告对行业轮动的建议。

图表3（融资余额变化统计，页4）

• 详细分解沪深市场行业资金流入流出。

- 汽车和医药资金流入明显，电子和通信资金流出。

• 表明短期资金对热点板块的偏好以及对部分行业的谨慎。

图表4与图表5（ETF资金流入流出排行，页4-5）

• ETF资金流入以红利及科技芯片主题占主导。

- 医药、消费ETF系统性资金出现回吐。

• 投资者在开启择时获利了结，资金流向动态形成市场风向标。

图表6（ETF行业净流入详情，页6）

• 进一步拆解行业层面ETF资金流向，TMT和红利板块依然主流资金来源。

- 结合成交额数据，表明资金活跃集中区间。

图表7（扩散指数周度跟踪，页7）

• 行业扩散指数时间序列清晰显示主导行业及其动量分布。

- 金融、科技、商贸零售持续走强，传统周期表现分化显著。

图表8（扩散指数月度轮动，页8）

• 净值曲线及超额收益趋势图示出拟合与实际超额收益的相关表现。

- 历史高点对应周期行情波动，指导当前模型配置和期望。

图表9（GRU模型Rank IC表现，页8）

• 横轴体现时间序列，柱状和折线分别代表模型周度预测能力及累计效果。

- 展示模型短周期表现较优，长周期波动大。

图表11（GRU因子周度轮动净值，页10）

• 行业轮动净值曲线对比行业等权指数和超额收益。

- 近期模型绩效下滑，反映当前市场环境下策略局限及调整需求。

[page::2-10]

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四、批判性视角与分析细节

• 报告对扩散指数和GRU模型的优缺点均有客观认知，指出两模型在趋势识别及极端行情中的表现限制。

- ETF资金流向及时反映市场资金轮动的动态，但缺少对资金来源端的深度解析（如机构与散户的具体比例）。

• 报告延续了行业轮动模型的历史数据驱动逻辑，然而未充分考虑全球宏观风险与突发事件的潜在冲击，尤其政策变化风险虽指出，但对模型适应性的具体策略较少。

- 部分指标表现波动较大（如GRU模型Rank IC明显震荡），提示投资者策略执行中需严控模型风险与动态复盘。

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五、结论性综合

本期周报系统报告了2025年5月底至6月初阶段中国资本市场行业资金流转与表现，综合金融因稳定币主题表现突出，居中信一级行业涨幅首位。汽车和医药板块资金活跃，融资余额以及ETF资金流相对强劲，显示资金关注基本面及场内热点转换。

扩散指数行业轮动模型仍是当前择时的主要参考，推荐非银行金融、银行、综合金融、计算机、商贸零售和传媒作为核心配置方向，累计实现正超额收益，体现趋势动量优势。另一方面，基于深度学习的GRU因子行业轮动模型则因市场主题聚焦调整疲软，超额收益下降，提示策略需动态优化。

ETF资金流动数据显示投资者偏好低波防御与科技成长，医药和消费资金已经逢高获利回吐，资金轮动加速，提示市场结构性机会与风险并存。

风险方面，模型面临趋势反转的失效风险与政策突变的调仓响应迟滞风险，投资策略应保持风险控制与灵活调整。

综上，报告支持核心配置方向为金融、科技及低波红利行业，同时警示短期关注资金动向波动及轮动策略风险。投资者可结合扩散指数作为主要决策依据，辅以GRU模型进行短期调整，适度规避政策及模型突发风险。[page::0-10]

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# 综述完毕。

报告