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广发金工 | AI识图关注半导体、芯片：A股量化择时研究报告总结

核心内容概述

本报告使用卷积神经网络（CNN）对图表化的价量数据与未来价格进行建模，并将学习的特征映射到行业主题板块中，得出当前最新配置主题为半导体、芯片等细分行业。同时，报告分析了A股市场近期表现、估值水平、市场情绪、宏观因子影响、指数超买超卖情况以及融资余额等多维度信息，以提供量化择时的参考。

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主要观点与关键信息

一、市场表现回顾

（一）市场涨跌之结构表现

• 上证指数：-1.08%
• 深证成指：-0.14%
• 创业板指：+2.53%
• 科创50指数：-2.20%
• 国证2000：-4.50%

小盘股整体表现不佳，其中国证2000跌幅最大，而创业板指涨幅较好。

（二）市场涨跌之行业表现

• 煤炭和公用事业涨幅靠前，分别为6.7%和6.5%。
• 计算机跌幅最大，为-7.5%。
• 机械设备和电子跌幅也较大，分别为-5.0%和-0.2%。

防御性行业如公用事业、煤炭表现较好，而科技类行业如计算机、电子表现较差。

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二、市场与行业估值

（一）市场估值趋势

• 中证全指：PE_TTM为23.1倍，分位数为84%
• 创业板指：PE_TTM为64.6倍，分位数为85%
• 中证1000：PE_TTM为47.1倍，分位数为69%
• 上证50：PE_TTM为12.8倍，分位数为68%

市场整体估值偏高，尤其是创业板指和中证全指，而上证50估值相对较低。

（二）行业估值变动跟踪

• 机械设备：PE_TTM为52.0倍，分位数为100%
• 传媒：PE_TTM为68.0倍，分位数为96%
• 农林牧渔：PE_TTM为190.0倍，分位数为101%

机械设备、传媒等行业估值处于高位，而房地产、银行估值相对较低。

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三、A股市场情绪跟踪

（一）新高新低比例指标

• 60日新高比例：在2025年12月和2026年4月达到95%和45%。
• 60日新低比例：在2022年3月达到68%，之后有所回落。

市场情绪波动较大，新高比例在2025年12月显著上升，可能反映市场短期内情绪回暖。

（二）个股均线结构指标

• 2026年1月：中位数为1.0%
• 2026年3月：中位数为5.0%
• 2026年4月：中位数为-7.0%

个股表现波动较大，2026年3月表现较好，4月则明显回调。

（三）基金仓位

• 普通股票、偏股混合、平衡混合、灵活配置基金的仓位中位数在60%以上。
• 基金规模加权反映整体权益基金仓位，近期仓位略有下降。

基金整体仓位处于中等水平，但近期有所下调。

（四）ETF规模变化

• 2026年1月：ETF规模为50,000亿元
• 2026年4月：ETF规模为37,500亿元
• 2026年5月：ETF规模为37,500亿元，资金流为-38亿元

ETF规模有所下降，资金流呈负值，表明市场资金流出。

（五）市场交易活跃度

• 中证全指：换手率在2026年4月达到36.0%
• 创业板指：换手率在2026年4月达到19.5%

市场整体交易活跃度有所上升，创业板指换手率较高，表明市场活跃。

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四、多维视角看市场

（一）宏观因子事件

• PMI、CPI同比、M2同比等宏观因子对市场有显著影响。
• 宏观因子趋势分为趋势上行和趋势下行，部分因子趋势对股票市场有正向影响。

宏观因子的变化对市场有较大影响，PMI、CPI同比、M2同比等因子趋势对市场有利。

（二）年初至今个股表现统计

• 中位数：在2026年5月为-5.2%
• >100%：占比3.9%
• 50%~100%：占比6.4%
• <-10%：占比39.4%

个股表现分化明显，多数个股表现不佳，少数个股涨幅较大。

（三）风险溢价

• 中证全指风险溢价：截至2026年5月29日为2.51%
• 两倍标准差边界：4.51%

风险溢价处于较低水平，可能表明市场风险偏好较低。

（四）指数超买超卖

• 中证全指：NEW为90.0%，20181228为9.0%
• 计算机：NEW为55.0%，20181228为8.0%
• 机械设备：NEW为88.0%，20181228为12.0%

多数指数处于超买状态，计算机、机械设备等板块超买明显。

（五）融资余额

• 2026年1月4日：融资余额为27,000亿元
• 2026年5月6日：融资余额为37,500亿元

融资余额有所上升，可能反映市场融资需求增加。

（六）卷积神经网络趋势观察

• 卷积神经网络用于分析价量数据与未来价格之间的关系。
• 最新配置主题为半导体、芯片等，包括中证半导体产业指数、中证半导体行业精选指数、上证科创板新一代信息技术指数、国证半导体芯片。

AI识图模型对市场趋势有较强的识别能力，半导体、芯片等行业被重点配置。

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风险提示

1. 模型失效风险：在市场极端情况下，模型可能失效。
2. 历史数据依赖：日历效应和宏观因子事件由历史数据回测得到，可能不适用于当前市场。
3. 策略差异：由于量化模型不同，本报告观点可能与其他模型结论存在差异。

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报告信息

• 报告名称：《金融工程：AI识图关注半导体、芯片：A股量化择时研究报告》
• 发布日期：2026年5月31日
• 作者：安宁宁 S0260512020003

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法律声明

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