主要指数与行业表现概览 [page::0][page::2][page::3]

• 本周上证指数突破3700点，最高触及3825.76，创10年新高。中信一级行业涨幅居前为通信(10.47%)、电子(9%)、计算机(7.8%)、传媒(5.82%)和综合(5.17%)。

- 年度累计涨跌幅前列行业为通信(44.44%)、有色金属(40.52%)、综合金融(34.67%)、计算机(33.13%)、传媒(30.14%)。

• 融资余额增幅最大行业为电子(219.39亿元)、计算机(118.94亿元)、通信(79.12亿元)等行业。

行业ETF资金流向分析 [page::4][page::5]

| 证券简称 | 本周涨跌幅 | 上周末规模(亿) | 本周末规模(亿) | 净流入(亿) |
|------------|------------|----------------|----------------|--------------|
| 证券ETF | 7.50% | 365.44 | 417.16 | 23.89 |
| 化工ETF | 6.31% | 49.30 | 74.38 | 22.00 |
| 消费ETF | 3.91% | 137.11 | 154.75 | 12.27 |
| 金融科技ETF| 13.85% | 86.53 | 110.27 | 11.78 |
| 券商ETF | 7.50% | 267.34 | 296.79 | 9.14 |
| 芯片ETF | 15.83% | 259.45 | 271.50 | -28.95 |
| 半导体ETF | 15.02% | 235.87 | 244.72 | -26.40 |
| 科创芯片ETF| 17.52% | 306.88 | 337.26 | -23.16 |
| 机器人ETF | 6.84% | 170.78 | 169.43 | -12.99 |
| 科创AIETF | 18.17% | 68.25 | 67.64 | -12.97 |

• 金融地产行业ETF净流入明显，为50.41亿元，中游制造、上游材料、消费、医药生科行业同样呈现资金流入。

- 芯片相关ETF（芯片ETF、半导体ETF、科创芯片ETF）资金大量流出，显示投资者对该板块短期持续性涨幅的谨慎。

扩散指数行业轮动模型表现及建议配置 [page::5][page::6][page::7]

• 扩散指数行业轮动2025年以来累计超额收益达2.71%，8月以来为2.38%。

- 建议配置行业包括钢铁、综合金融、非银行金融、综合、有色金属、建筑。

• 行业扩散指数排名前六为综合金融、综合、钢铁、非银行金融、有色金属、通信。

GRU因子行业轮动：变化及超额收益 [page::7][page::8][page::9]

• GRU行业轮动模型2025年以来整体超额收益为-8.59%，本周调入电子，调出钢铁。

- 周度GRU因子排名前列为建材(3.32)、电子(2.36)、非银行金融(1.97)，通信、传媒等行业因子环比明显提升。

• GRU因子在短周期表现较好，但面对市场聚焦和主题炒作，获取行业间超额收益难度加大。

风险提示 [page::0][page::9]

• 扩散指数模型存在价格趋势反转时的失效风险。

- GRU模型在极端行情和长周期表现存在不确定性，可能失效。

• 行业轮动模型对短期政策变化敏感度不足，政策波动可能影响策略及时性。

深度分析报告：《指数上行重返十年高位，涨幅超 10% 芯片相关ETF净流出较多——行业轮动周报20250824》【中邮金工】

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《指数上行重返十年高位，涨幅超 10% 芯片相关ETF净流出较多——行业轮动周报20250824》

- 作者：肖承志，李子凯（Zeta金工研究团队）

• 发布机构：中邮证券有限责任公司

- 发布日期：2025年8月25日

• 主题：本报告以中信一级行业为单位，结合扩散指数和GRU因子模型，深度分析中国股市最近一周（2025年8月15日至8月22日）及近期行业表现、资金流向、ETF动态，探讨指数上涨背景下行业轮动趋势及行业ETF资金流动特点，特别关注半导体及芯片相关ETF的资金净流出。

- 核心论点和传达信息：
- 上证指数突破3700点后持续走高，达到3825点，创10年新高，市场行情加速，大盘出现两根超过1%的大阳线。
- 科技板块，尤其是以寒武纪为代表的科创和半导体板块补涨，但芯片相关ETF出现较大资金流出，资金轮动至金融地产及其他行业。
- 行业扩散指数模型提示钢铁、综合金融等领域表现活跃，而深度学习驱动的GRU行业轮动模型在当前行情表现较弱。
- 报告提醒扩散指数和GRU模型存在失效风险，且政策变化可能对行业轮动造成扰动。

总体而言，报告强化了当前市场强势上涨的趋势，行业资金流动出现分化，金融地产板块资金流入反而较为集中，科技尤其是芯片板块虽然涨幅显著但资金净流出风险突出，投资者需关注资金轮动节奏及模型风险。[page::0,1,5,9]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与投资要点

• 本周上证指数突破3700点后加速上涨，一路创新高至3825.76点，成交形成两根超1%的大阳线，显示多头力量强劲。

- 科技主题轮动明显，寒武纪带头的科创板和半导体板块补涨，尾盘多只ETF涨超10%，但溢价较高，可能面临获利回吐的风险。

• 稳定币和数字经济相关主题依然是短线热点。

- 融资资金流向集中于TMT（科技、媒体、通信）和机器人领域，但行业ETF中资金却更多流入金融地产的证券方向，而芯片相关ETF即使涨超10%却出现净流出，显示资金存在阶段性悄然撤离迹象。

• 扩散指数模型体现行业轮动小幅提升，推动超额收益2.17%，但GRU模型节奏稍显滞后，调入电子板块，调出钢铁板块。

- 行业涨跌幅方面，通信板块领先，房地产、医药和煤炭表现相对欠佳。

• 融资余额净流入排名首位行业依次为电子、计算机、通信、机械和汽车，反映资金对成长及制造类行业的青睐。[page::0,1]

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2.2 行业指数表现及融资余额

• 周度涨跌：通信涨幅最大（10.47%），电子紧随其后涨9%，计算机涨7.8%。传媒和综合类行业涨幅也显著，均超过5%。表现较弱的是房地产（0.98%）、医药（1.17%）、煤炭（1.23%）、银行（1.23%）与家电（1.54%），均低于2%。

- 年度累计表现：
- 通信（44.44%）、有色金属（40.52%）、综合金融（34.67%）、计算机（33.13%）、传媒（30.14%）行业今年以来表现突出，涨幅均在30%以上。
- 煤炭、食品饮料、交通运输、石油石化和房地产表现相对较弱，甚至煤炭出现了年度负收益（-2.97%）。

• 融资余额（资金流向）：

- 电子行业融资余额累计增加219.39亿元，计算机、通信、机械及汽车行业融资余额净增也均超过50亿元，说明资本市场资金重心明显向科技和制造类行业倾斜。
- 融资余额减少行业主要是煤炭、纺织服装和消费者服务，资金撤离迹象明确。

• 结合表格图表（图表1、3）（详见下文图表分析章节），资金流入和价格涨跌形成共振，展现出科技成长行业的活跃趋势，而传统周期和消费类部分板块资金相对谨慎。[page::2,3]

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2.3 行业/主题ETF资金流向

• 净流入最大的ETF：

- 证券ETF（23.89亿元）、化工ETF（22亿元）、消费ETF（12.27亿元）、金融科技ETF（11.78亿元）和券商ETF（9.14亿元）获得较大资金净流入，反映机构对金融地产及传统制造消费领域的关注增强。

• 净流出最大的ETF：

- 芯片ETF（净流出28.95亿元）、半导体ETF（26.4亿元）、科创芯片ETF（23.16亿元）、机器人ETF（12.99亿元）和科创AIETF（12.97亿元）均呈现明显资金流出，尽管这些ETF本周回报较高（均超过6%以上涨幅），但资金开始撤离，暗示市场对此类科技主题ETF的风险偏好趋于谨慎。

• 行业级别净流入：

- 金融地产行业整体净流入显著（50.41亿元），中游制造（22.85亿元）和上游材料（21.44亿元）表现稳健，消费（20.05亿元）及医药生科（11.9亿元）持续获得资本关注。
- 资金流出行业中TMT大幅流出近百亿元（-98.14亿元），国防军工、宏观主题、低碳环保及科技主题均出现资金净流出，反映出短期内投资者对部分成长性行业的谨慎态度。

• 周交易额：

- 行业ETF交易活跃，金融地产交易额最高，证券ETF为其中成交额最大的单项ETF，机器人ETF及煤炭ETF在各自行业内成交也非常活跃。

• 资金流向的数据综合表明，在指数创新高的背景下，资金由部分科技高估值板块向更稳健的金融地产和制造业板块转移，存在短期获利了结和调整迹象。[page::4,5]

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2.4 行业轮动模型分析

2.4.1 扩散指数行业轮动模型

• 模型基于价格动量原理，反映趋势方向的行业轮动，据2025年8月22日的数据，排名靠前的行业有综合金融、综合、钢铁、非银行金融、有色金属和通信，扩散指数均接近1，显示出强劲的上行动能。

- 行业轮动出现周度环比变化，电力设备与新能源、农林牧渔、商贸零售等行业排名提升较显著，煤炭、房地产、电力公用事业等下降明显。

• 模型过去几年的表现需谨慎解读，2021年表现较好，2023-2024年多次出现回撤，但2025年以来行业扩散指数模型依然保持正超额收益（2.71%）。

- 本周建议配置行业：钢铁、综合金融、非银行金融、综合、有色金属、建筑，策略本周平均收益4.18%，超额收益0.78%。

• 图表8（行业扩散指数月度轮动）展现模型超额收益波动情况，与同期板块表现高度相关，验证了扩散指数模型对捕捉中期行业趋势的有效性。

- 值得注意的是该模型对价格趋势具敏感性，但对短期反转较弱，可能在行情转折时失效。[page::5,6,7]

2.4.2 GRU因子行业轮动模型

• 利用深度学习GRU神经网络对分钟级价格和量价数据进行挖掘，识别行业短中期轮动节奏。

- 2025年以来表现不佳，累计超额收益为-8.59%，显示在当前市场主题明显、行情聚焦的情况下，模型难以在中信一级行业间有效获取超额收益。

• 周度排名显示，建材、电子、非银行金融排名领先，电力及公用事业、银行、医药、消费者服务等排在底部。

- 本周模型调入电子行情，调出钢铁，配置包括有色金属、建材、房地产、电子、建筑及交通运输。

• 图表9（GRU因子周度Rank IC）和图表11（GRU因子行业轮动净值）显示模型波动性较大，且受市场极端行情影响显著，具有一定的不稳定性。

- 分析指出GRU模型短周期表现优于长周期，极端行情可能导致失效，风险不容忽视。

• 本周平均收益1.80%，超额收益为-1.58%，表现逊于扩散指数模型。[page::7,8,9]

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2.5 风险提示

• 扩散指数模型失效风险：模型基于趋势动量，市场从趋势转为震荡或反转时，模型信号可能失真，导致策略失败。

- GRU模型失效风险：虽然GRU通过深度学习自适应市场，但极端行情环境下模型可能失去有效性，且长周期表现不佳。

• 政策变化风险：行业轮动模型依赖历史数据，短期政策导向突变可能导致模型反应滞后，无法及时调仓，影响策略表现。

- 报告教育投资人关注模型的周期性失效风险及市场政策的不确定性，避免策略盲目跟随。[page::1,9]

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3. 重要图表详尽解读

图表1：中信一级行业指数周度涨跌幅

• 展示了2025年8月15日至8月22日各中信一级行业的周涨跌幅。

- 通信行业涨幅最高超过10%，电子、计算机、传媒等科技类板块紧随其后表现优异；传统周期板块如钢铁、建材等涨幅较低但多数为正；房地产、医药等防御型板块涨幅最低。

• 该图佐证了报告提到的市场偏好成长科技和通讯类行业，目前科技板块回暖明显但资金流向复杂。[page::2]

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图表2：中信一级行业指数年度涨跌幅

• 反映2025年累计至8月底各行业年初以来涨跌表现。

- 图中通信、有色金属、综合金融、计算机和传媒涨幅显著，均超过30%。

• 煤炭为唯一出现负收益的主要行业，食品饮料和交通运输等传统消费及物流行业表现低迷。

- 形象显示科技及金融板块为年内最大赢家，资源类和周期股表现参差不齐。[page::3]



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图表3：中信一级行业融资余额周度变化统计

• 明细表格展示沪深两市各行业融资余额（单位亿元）8月15日与8月22日的对比及净增额。

- 电子行业净增219.39亿元居首，计算机和通信紧随其后，说明市场资金配置向科技板块明显倾斜。

• 煤炭融资余额微幅下降，反映该板块资金明显流出。

- 表格数据为资金强度的直观体现，是资金面情绪重要晴雨表。[page::3]

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图表4&5：行业/主题ETF净流入与净流出TOP10

• 净流入榜单以证券ETF和化工ETF为两大主力，反映机构资金偏好金融及传统制造等防御性及周期性行业。

- 净流出榜单则明显集中在芯片、半导体及科创相关ETF，资金流动性出现分化，尽管这一板块价格强势，但资金撤离压力不容忽视。

• 表格显示尽管一些ETF涨幅超10%，但多出现净流出，说明短期获利盘逐步兑现，未来需关注资金流向的持续性。

- ETF资金流量数据为行业资金配置方向的直接信号，对于策略调整有重要参考价值。[page::4]

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图表6：ETF行业净流入情况

• 分行业总体资金净流入和周成交额统计。

- 金融地产行业资金净流入最高，成交额最大，行业ETF整体表现稳定。

• TMT行业资金流出近百亿元，尽管涨幅较大，但资金流出量庞大，提示行业资金风格切换风险。

- ETF交易额指标显示资金活跃度，结合净流入数据可洞察行业资金偏好及市场热度的真实走向。[page::5]

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图表7：中信一级行业扩散指数周度跟踪

• 具体数值透视各行业扩散指数变化，排名靠前的钢铁、综合金融等行业指数维持高位，煤炭等传统周期板块指数相对低迷。

- 行业扩散指数显示价格趋势稳定性，指数靠近1说明行业趋势积极向上，可为行业配置提供中期交易信号。

• 表格还展示了周度环比变化，电力设备、新能源等新兴周期行业表现提升，提示资金短期关注度有结构性转变。

- 对照行业价格表现，扩散指数模型能有效捕捉行业趋势。[page::6]

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图表8：中信一级行业扩散指数月度轮动净值走势图

• 从2021年至今的扩散指数策略净值变化与中信一级行业等权指数及超额收益的走势对比。

- 走势显示策略净值整体优于等权指数，累计实现正超额收益，体现动量模型有效捕捉行业趋势。

• 走势波动对应市场主要阶段表现，2023年及2024年部分时间策略净值出现回撤，说明模型在不同市场阶段存在性能差异。

- 该图表直观体现模型历史表现和风险点。[page::7]



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图表9：GRU因子周度RankIC走势图

• 该图反映GRU模型刷新行业轮动因子信息有效性（Rank IC）及累计IC值。

- 近期Rank IC多数为负，累计IC呈下降趋势，提示GRU模型在当前市场表现及预测能力受限。

• 结合报告数据，GRU模型较适合短周期且对单一成长板块捕捉能力较强，但中信一级行业轮动效果有限。

- 图表为深度学习模型性能验证核心指标，具重要参考意义。[page::7]



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图表11：GRU因子行业周度轮动净值

• 显示自2019年以来的GRU模型行业轮动净值、等权指数以及超额收益走势。

- 净值曲线波动较大，近期超额收益为负，模型尚未稳定跑赢大盘。

• 说明GRU因子还处于调整与优化期，需要结合其他信号使用。

- 图表佐证文中GRU模型风险提示及其当前策略局限性。[page::9]



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图表10（第8页资金强度图）

• 行业轮动及涨跌幅红绿热力图，结合周涨跌与模型因子排名变化详细展示行业板块动向。

- 通信、电子、传媒等行业涨幅居前，且GRU因子排名明显上升，显示短期市场资金热度提升。

• 电力及公用事业、银行、医药等板块因子排名下降，提示资金关注存在明显分化和调整。

- 图表支持报告对于行业资金配置及模型调仓建议的核心结论。[page::8]



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4. 估值分析

报告未直接涉及具体估值方法（如DCF、市盈率等）部分，更多聚焦于资金流向与行业轮动动态分析。通过扩散指数与GRU因子模型，间接反映市场对行业板块估值认可度及资金配置节奏，估值隐含于资金偏好和涨跌幅中。

其中扩散指数利用价格趋势作为估值信号的映射工具，而GRU因子则通过深度学习捕捉隐含市场信息，尚处于策略验证阶段，均有待进一步完善和结合基本面估值使用。

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5. 风险因素评估

• 扩散指数模型风险：

- 市场趋势反转或者震荡期，模型失效风险显著，超额收益可能转负。

• GRU模型风险：

- 该深度学习模型受极端行情影响，且长周期稳定性不足；模型可能因信息延迟或过拟合导致失效。

• 政策风险：

- 行业轮动模型基于历史价格走势，面对政策突然调整难以及时反应，短期波动加大，策略执行存在滞后。

• 报告提示投资者应警惕上述风险，否则可能导致策略回撤和资产损失。

- 未见具体缓解策略建议，只有模型性能的周期监控与警示。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告基于价格动量和机器学习模型，过分依赖历史价格信息，缺乏与基本面、宏观经济的深度结合，可能导致对结构性转变的迟钝反应。

- 半导体及芯片相关ETF虽涨幅显著但资金净流出严重，提示市场或存在阶段性举牌获利盘或市场风险偏好调整，报告对此仅作提示，未深入剖析结构性原因。

• GRU因子模型表现不佳反映市场轮动趋势分化，表明当前市场行情过于复杂，模型假设可能过于理想化，未来需结合多因子多策略以增强稳健性。

- 扩散指数和GRU因子两个模型在行业板块调仓方向存在不一致（如钢铁板块），须警示投资者多模型谨慎组合应用。

• 资金流动数据显示TMT大内耗明显，资金流出达到近百亿元但行业涨幅仍达12.91%，存在较大泡沫风险或短期获利回吐压力，报告未充分探讨这一矛盾。

- 政策风险提示存在必要但较为笼统，建议未来报告增强政策跟踪与情景分析模块。

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7. 结论性综合

本报告通过多视角分析呈现了当前中国股市指数新高背景下，行业轮动与资金流向的复杂格局：

• 指数表现及行业轮动：

- 上证指数创十年新高，涨幅显著，带动科技通讯等成长板块上涨，通信达到10.47%的领先涨幅。
- 年度表现显示通信、有色金属、综合金融及计算机等板块长期表现强劲，煤炭等周期板块弱势仍存。

• 资金流动动态：

- 尽管半导体及芯片ETF本周涨幅超过10%，资金净流出超百亿元，呈现明显阶段性获利回吐或风险偏好调整。
- 资金转向证券ETF、化工及金融地产等稳健板块，反映机构短期偏好防御与价值领域。

• 行业轮动模型表现：

- 扩散指数模型继续实现正超额收益，表现较为稳健，推荐关注钢铁、综合金融及非银行金融等行业。
- GRU深度学习模型表现失色，累计超额跌幅超8%，本周调仓略偏电子板块但收益仍不佳，体现当前市场行情多变。

• 风险点：

- 模型依赖历史价格走势存在趋势失效风险，政策突变可能导致模型调仓失效。
- 资金流出科技板块的连续性及市场估值泡沫风险需警惕。

• 投资策略建议：

- 投资者需灵活结合扩散指数与多模型视角，适度关注资金流入明显的金融地产及制造业板块，同时对科技成长板块的资金回撤保持谨慎。
- 注意模型轮动的滞后和失效风险，结合宏观政策及基本面动态调整配置。

本报告通过详尽的数据、模型分析和风险提示，为投资者描绘了一个技术与资金动因混合主导的行业轮动行情，强调了资金流向与价格行为的分化，特别是芯片ETF的资金流出与价格上涨的矛盾，提示投资者需重点关注市场资金节奏。[page::0-9]

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报告整体评价

本报告结构清晰，数据详实，结合量化模型与市场资金动态，为机构与专业投资者提供有价值的行情洞察与配置策略参考。图表丰富且贴来源，重点行业与资金流指标均衡覆盖，体现出较高的研究深度。报告在风险提示方面较为全面，但对热点板块资金流出背后的深层次市场心理和估值风险探讨略显不足，后续版本可增强对市场结构性变化的宏观与基本面解读，提升策略指导的全面性和前瞻性。

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如果需进一步具体行业或ETF标的深度解读，或模型参数详解，欢迎告知。

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