20260507-中国银河-市场行业风格跟踪月报_资金持续加码制造能源_市场风格由成长切向价值红利_15页_910kb

市场行业风格跟踪月报总结（2026年4月）

核心内容

2026年4月，市场资金主要流向制造与能源板块，尤其是有色金属、基础化工、通信等。与此同时，传统行业如传媒、电力公用、建材等则持续受到资金冷落。整体来看，市场风格呈现由成长向价值红利转变的趋势。

主要观点

• 资金集中流向制造与能源
  制造与能源板块成为资金主攻方向，有色金属、基础化工、通信等行业的资金流入显著。其中，通信行业在4月第2周达到单周最高得分11.15，显示出其在资金配置中的重要性。

• 科技制造内部主题轮动
  尽管科技制造行业内部存在周度轮动现象，如第2周国防军工主题指数表现突出，但整体来看，AI、云计算和新能源等热点主题仍是最具收益潜力的方向。

• 市场风格由成长向价值红利过渡
  4月市场风格从盈利波动、动量风格向市值、动量与股息风格转变。根据Logistic模型预测，5月首周市值、动量、杠杆和股息风格表现突出，显示出市场对大市值、趋势延续和高股息策略的偏好。

• 价值红利指数预期收益占优
  价值稳健与红利低波策略指数如180价值、沪深300红利、大盘价值等在4月30日的综合打分中位居前列，而科创成长、创成长等成长型指数则排名靠后，显示出价值型指数在当前市场环境下的相对优势。

关键信息

资金流向指标

• 指标选择与标准化
  使用了五项资金流向指标（指数主动净买入额、机构主动净买入额、主力净流入额、机构净流入额滚动和、标准差变动和）进行标准化处理，消除单位差异，便于综合评分。

• 行业表现
  4月期间，电子、通信、综合金融等科技与金融类行业表现优异；有色金属、基础化工在第2、3周表现突出；而电力及公用事业、传媒、建材等则持续为负。

分位数随机森林分布预测

• 算法应用
  使用分位数随机森林（QRF）预测科技与制造行业指数的收益率分布，通过预测分位数和分布特征来评估收益潜力。

• 预测指标
  选取了24个统计指标，包括分位数类、分布特征类、收益率类、胜率类和风险收益类，用于综合评分。

• 科技与制造指数表现
  4月期间，AI、云计算、新能源等主题指数表现优异，而第2周则出现了对航空航天及军工领域的关注，显示出主题轮动现象。

风格表现

• 风格因子收益率
  4月波动率风格收益率最高（+3.88%），动量风格次之（+1.36%），市值风格（+0.86%）和盈利波动（+0.71%）也有较好表现，而盈利能力、价值、成长等风格表现较差。

• 风格因子预测
  使用Logistic模型对风格因子进行预测，结合宏观指标和风格收益滞后项。结果显示，5月首周市值、动量、杠杆和股息风格预期表现较好。

• 指数综合打分
  在4月30日的预测中，价值、大盘、基本面和红利低波风格指数表现优异，而科创和创业等成长型指数则表现较差，显示出市场风格向价值稳健方向倾斜。

风险提示

• 报告结论基于历史价格信息和统计规律，但二级市场受即时性政策影响，可能出现与统计规律不符的走势。
• 基金历史收益不代表未来业绩，文中观点仅供参考，不构成投资建议。

图表目录

• 图1：行业ETF分类流程示例
• 图2：宏观指标跟踪（截至2026年4月30日）
• 表1：资金流向指标选择
• 表2：2026年4月中信一级行业指数资金流向综合打分汇总
• 表3：大类行业对照表
• 表4：Fama-French五因子简易计算方法
• 表5：分位数随机森林分布预测统计指标选择
• 表6：2026年4月每期分位数随机森林分布预测科技与制造行业指数综合打分
• 表7：风格因子收益率
• 表8：10种风格因子标签预测结果（2026年4月30日）
• 表9：指数综合打分前10（2026年4月30日预测结果）
• 表10：指数综合打分后10（2026年4月30日预测结果）

分析师信息

• 分析师：马普凡
• 联系方式：021-68597610 / mapufan_yj@chinastock.com.cn
• 登记编码：S0130522040002
• 研究助理：童诗倍 / tongshibei_yj@chinastock.com.cn

联系方式

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