> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 广发金工报告总结：AI识图关注半导体、能源 ## 核心内容概述 本报告由广发证券首席金工分析师安宁宁及其团队发布，聚焦于近期市场表现、ETF规模变化、AI模型趋势分析以及市场情绪与风险偏好等多个维度，旨在为投资者提供基于AI技术的市场洞察。 ## 主要观点与关键信息 ### 一、近期市场表现 - **指数涨跌情况**： - 科创50指数近期5个交易日下跌 **4.74%**，跌幅最大。 - 创业板指下跌 **1.96%**，上证50下跌 **1.89%**。 - 国证2000（小盘）下跌 **0.55%**。 - 表现较好的行业包括 **煤炭**（+6.3%）、**通信**（+3.9%）。 - 表现较差的行业包括 **医药生物**（-4.5%）、**电力设备**（-5.1%）。 - **估值水平**： - 截至 **2026/6/05**，中证全指PETTM分位数为 **83%**，表明整体市场估值偏高。 - 上证50与沪深300分别为 **67%** 和 **74%**，创业板指接近 **82%**。 - 中证500与中证1000均为 **68%**，显示中小盘指数估值相对合理。 - **风险溢价**： - 风险溢价（中证全指静态PE的倒数EP - 十年期国债收益率）为 **2.56%**。 - 两倍标准差边界为 **4.50%**，显示当前市场风险溢价处于中等偏下水平。 ### 二、主流ETF规模变化 - ETF规模从 **2025年12月31日** 的 **48000亿元** 开始波动，至 **2026年6月5日** 下降至 **35500亿元**。 - 资金流呈现明显波动，部分日期出现 **-140亿元** 的净流出，但也有 **+5亿元** 的净流入。 - 整体趋势显示ETF规模有所收缩，资金流出压力较大。 ### 三、卷积神经网络趋势观察 - 团队基于《基于卷积神经网络的股价走势AI识别与分类》等深度学习研究报告，构建了标准化价量图表模型。 - 使用卷积神经网络对价量数据与未来价格进行建模，识别出当前 **半导体**、**能源** 等行业为AI模型关注的重点。 - 具体细分指数的配置信息需联系团队获取。 ### 四、市场情绪：200日长期均线之上比例 - 200日长期均线之上比例长期保持在 **1.00**，表明市场情绪相对稳定。 - 沪深300指数在该指标上也保持在 **1.00**，显示整体市场情绪未明显波动。 ### 五、权益资产与债券资产风险偏好跟踪 - 风险溢价指标为 **2.56%**，处于中等偏下水平。 - 该指标的两倍标准差边界为 **4.50%**，显示市场风险偏好尚未达到极端水平。 - 风险偏好指标的回测数据表明，历史择时成功率约为 **80%**，存在模型失效风险。 ### 六、融资余额 - 融资余额从 **2016年1月4日** 的 **11000亿元** 到 **2026年1月4日** 达到 **27000亿元**，呈现增长趋势。 - 融资余额占流通市值比例从 **3.0%** 到 **3.1%**，显示市场杠杆水平略有上升。 ### 七、个股年初至今基于收益区间的占比分布 - **<-10%** 收益的个股占比最高，为 **42.7%**。 - **-10%~0%** 收益的个股占比为 **17.9%**。 - **0%~10%** 收益的个股占比为 **11.5%**。 - **10%~30%** 收益的个股占比为 **11.2%**。 - **30%~50%** 收益的个股占比为 **6.1%**。 - **50%~100%** 收益的个股占比为 **6.5%**。 - **>100%** 收益的个股占比为 **4.1%**。 - 中位数收益为 **-6.7%**，显示整体市场收益偏负。 ### 八、指数超卖情况 - **指数超卖指数**（NEW）显示，**电力设备** 超卖指数为 **92.0**，**创业板指** 为 **93.0**，表明这些指数存在超卖风险。 - **2018年12月28日** 的超卖指数（20181228）显示，**电力设备** 为 **14.0**，**创业板指** 为 **11.0**。 - **行业超卖指数**（NEW）中，**煤炭** 为 **85.0**，**通信** 为 **95.0**，**基础化工** 为 **85.0**，显示这些行业存在超卖风险。 - **2018年12月28日** 的行业超卖指数（20181228）中，**基础化工** 为 **30.0**，**医药生物** 为 **12.0**，**电力设备** 为 **14.0**，显示部分行业超卖程度较高。 ## 风险提示 - **模型风险**：本报告中使用的 **GFTD模型** 和 **LLT模型** 历史择时成功率为 **80%** 左右，非 **100%**，存在模型失效风险。 - **市场波动**：AI模型的信号可能因市场结构及交易行为的改变而失效。 - **策略差异**：由于量化模型的不同，本报告的观点可能与其他模型存在差异。 ## 法律声明 - 本报告仅供广发证券客户参考，其他读者需自行评估其适用性。 - 投资观点以广发证券研究所发布的完整报告为准。 - 广发证券不对报告内容的准确性或完整性做出任何保证，且不承担因使用报告内容而产生的任何损失责任。 - 报告内容可能随时更改，且不会提前通知。 - 本报告版权归广发证券所有，未经书面许可，任何机构或个人不得翻版、复制、刊登、转载和引用。