市场趋势与仓位建议 - WIND全A指数短期均线（20日）收于5752点，长期均线（120日）收于5271点，两线差值扩大至9.12%，显著高于3%的阈值，市场处于上行趋势格局 [2][3][8][9][14] - 赚钱效应值为5.22%（前值3.73%），显著为正，建议在赚钱效应转负前保持高仓位并逢低加仓 [1][2][8][10][14] - 绝对收益产品建议仓位提升至80%，因PE估值处于85分位点（中等水平），PB估值处于50分位点（较低水平） [3][10] 行业表现与配置方向 - 近期强势行业：通信（上涨10.47%）、电子；弱势行业：房地产（微涨0.98%）、医药；资金流入明显的行业包括家电和消费者服务 [1][9] - 中期配置推荐困境反转型板块：港股创新药、证券保险；政策驱动板块：光伏、化工；科技板块：军工算力、电池（TWO BETA模型） [2][3][8][10][14] - 短期信号显示黄金股在调整后有望反弹 [2][3][8][14] 市场表现与估值数据 - WIND全A指数全周上涨3.87%，中证2000涨3.23%，中证500涨3.87%，沪深300涨4.18%，上证50涨3.38% [1][9] - 估值分位数基于2014年10月17日至2025年8月22日历史数据，当前PE分位数85%、PB分位数50% [3][10][12]

市场定价状态 - 本期市场交易热度边际抬升，全A日均成交额上升至2.1万亿元，上证指数换手率分位数上升至93%，沪深300换手率分位数上升至91% [2] - 个股上涨比例下降至54.4%，全A个股周度收益中位数下降至0.4% [2] - 行业交易集中度提升，行业换手率历史分位数处于90%以上的行业达到13个，其中综合金融和国防军工换手率分位数超95% [2][27] A股资金流动 - 外资转为流入2.7亿美元，北向资金成交占比降至11.0% [4] - ETF被动资金流出规模扩大至279.3亿元，被动成交占比环比上升至5.4% [4] - 融资净买入457.0亿元，成交额占比上升至10.6% [4] - 散户活跃度边际抬升，另类指标显示散户为买入主力 [4][22] 行业资金配置 - 融资资金主要流入电子(+132.7亿元)和机械设备(+40.1亿元)，流出煤炭(-2.3亿元)和纺织服饰(-0.1亿元) [4] - 外资明显流出家用电器与机械设备等行业，流入有色金属 [4] - ETF资金集中流入食品饮料(+5.9亿元)和煤炭(+4.6亿元)，大幅流出电子(-180.6亿元)和计算机(-39.0亿元) [4] - 龙虎榜资金主要集中于机械设备、计算机和电子行业 [4][23] 港股与全球资金流动 - 南下资金单周净买入上升至381.2亿元，处于2022年以来92%分位 [5] - 外资流入港股市场3.7亿美元，主动型外资自24年10月后首次单周流入中概股 [5] - 全球外资边际流入发达市场，其中美国(+52.8亿美元)和英国(+8.5亿美元)流入居前，中国(+5.6亿美元)也获外资流入 [5] 交易数据表现 - 电子行业日均成交额达3082.67亿元，占比14.67%，计算机行业成交2038.84亿元，占比9.70% [26] - 非银金融和房地产成交热度抬升明显，成交额边际变化率分别达130.56%和51.89% [26] - 上证指数区间收益1.70%，创业板8.58%，科创板5.53%，北证50下跌0.62% [14]

A股市场表现 - 沪指突破2021年2月18日高点3731.69点，创2015年8月以来十年新高 [1] - 北证50创历史新高，深成指、创业板指均突破去年10月8日高点 [1] - A股总市值首次突破百万亿元大关，达100.19万亿元，较年初增加14.33万亿元 [1] - 今年以来总成交金额223.65万亿元，日均成交1.47万亿元 [1] 行业市值变动 - 工业、信息技术、金融、材料总市值排名前四，分别为196599.44亿元、189308.70亿元、177022.25亿元、107139.17亿元，合计占全行业总市值比重超六成 [6] - 信息技术行业市值增幅最显著，8月以来增长11.55% [7] - 材料行业市值增长7.10%，工业领域市值增长6.54% [7] - 可选消费市值79546.38亿元，月增6.38%，金融行业市值177022.25亿元，月增3.39% [7] - 能源行业市值小幅下降0.56%，最新市值40837.11亿元 [7] 资金动向 - 游资活跃度创年内新高，杠杆资金持续净流入，私募仓位提升，量化与主观多头产品表现优异 [8] - 个人投资者新开户数边际改善但绝对数值偏弱，7月上交所A股新增开户196万 [8] - 散户资金流入速率慢于去年"9·24"后，6月保证金余额增速19.4%，处于历史分位水平 [9] - 居民存款达162万亿创历史新高，7月居民存款减少1.1万亿，非银存款环比多增2.14万亿 [10] - 外资由净减持转为净增持，保险资金一季度运用余额环比增长5%，预计4000多亿元将投向股市 [10] 行业配置建议 - 科技方向关注消费电子、智驾、国产算力、AI软件 [10] - 新消费、反内卷相关品种 [10] - 主题投资如商业航天、脑机接口等 [10]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：均线距离择时模型 **模型构建思路**：通过比较Wind全A指数的短期均线（20日）和长期均线（120日）的距离，判断市场趋势[2][9] **模型具体构建过程**： - 计算Wind全A指数的20日均线（短期）和120日均线（长期） - 计算两线距离百分比： $$均线距离 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$$ - 当距离绝对值大于3%且短期均线位于长期均线之上时，判定为上行趋势[2][9] **模型评价**：简单直观，能有效捕捉市场趋势变化 2. **模型名称**：仓位管理模型 **模型构建思路**：结合估值水平和趋势信号，动态调整绝对收益产品的股票仓位[3][10] **模型具体构建过程**： - 评估Wind全A的PE（70分位）和PB（30分位）估值水平[3][10] - 结合均线距离模型的趋势信号（当前7.96%） - 根据预设规则输出仓位建议（当前80%）[3][10] 3. **模型名称**：TWO BETA行业配置模型 **模型构建思路**：通过双因子分析筛选科技等特定板块[2][8][15] **模型具体构建过程**： - 未披露具体因子构建细节 - 输出行业推荐：军工、算力、电池等科技板块[2][8][15] 4. **模型名称**：行业轮动模型 **模型构建思路**：综合政策驱动和困境反转逻辑配置行业[2][8][15] **模型具体构建过程**： - 未披露具体构建方法 - 输出推荐：港股创新药、证券保险、光伏、煤炭、有色[2][8][15] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：赚钱效应因子 **因子构建思路**：通过趋势线偏离度衡量市场赚钱效应[2][8][9] **因子具体构建过程**： - 计算Wind全A当前价格与趋势线的偏离百分比 - 公式： $$赚钱效应值 = \frac{当前价格 - 趋势线}{趋势线} \times 100\%$$ - 当值为正时视为赚钱效应显著[2][8][9] 2. **因子名称**：估值分位数因子 **因子构建思路**：通过历史分位数评估市场估值水平[3][10][17] **因子具体构建过程**： - 计算Wind全A的PE/PB相对于2014-2025年历史数据的分位数 - 当前PE位于70分位，PB位于30分位[3][10][17] 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型** - 当前均线距离：7.96%[2][9] - 趋势判定：上行趋势[2][9] 2. **仓位管理模型** - 当前建议仓位：80%[3][10] 因子的回测效果 1. **赚钱效应因子** - 当前取值：3.73%[8][15] 2. **估值分位数因子** - PE分位数：70%[3][10] - PB分位数：30%[3][17]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：均线距离择时模型** - **模型构建思路**：通过比较Wind全A指数的短期均线（20日）和长期均线（120日）的距离来判断市场趋势[2][9] - **模型具体构建过程**： 计算20日均线和120日均线的差值，公式为： $$均线距离 = \frac{20日均线 - 120日均线}{120日均线} \times 100\%$$ 当均线距离绝对值大于3%时，认为市场处于上行趋势[2][9] - **模型评价**：简单直观，能够有效捕捉市场趋势变化 2. **模型名称：仓位管理模型** - **模型构建思路**：结合估值水平和短期趋势判断，为绝对收益产品提供仓位建议[3][10] - **模型具体构建过程**： 根据Wind全A的PE（70分位）和PB（30分位）估值水平，结合均线距离信号，建议仓位80%[3][10] 3. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - **模型构建思路**：基于市场风险偏好和行业特性推荐科技板块[2][8] - **模型具体构建过程**： 未披露具体公式，但持续推荐军工和算力板块[2][8] - **模型评价**：适合上行趋势市场环境 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型** - 当前均线距离：6.92%[2][9] - 趋势判断：上行趋势（距离>3%）[2][9] 2. **仓位管理模型** - 建议仓位：80%[3][10] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：赚钱效应因子** - **因子构建思路**：通过计算当前价格与趋势线的偏离程度反映市场赚钱效应[2][8] - **因子具体构建过程**： $$赚钱效应值 = \frac{当前价格 - 趋势线}{趋势线} \times 100\%$$ 当值为正时保持高仓位[2][8] - **因子评价**：有效反映市场资金流向 2. **因子名称：估值分位因子** - **因子构建思路**：通过PE/PB历史分位数判断市场估值水平[3][10] - **因子具体构建过程**： 计算Wind全A指数PE/PB在过去10年（2014-2025）的历史分位数[11][14] 因子的回测效果 1. **赚钱效应因子** - 当前取值：2.30%[2][8] - 趋势线位置：5540点[2][8] 2. **估值分位因子** - PE分位：70%[3][10] - PB分位：30%[3][10]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股赔率模型** - 模型构建思路：基于ERP（股权风险溢价）和DRP（债务风险溢价）的标准化数值等权计算A股赔率，用于衡量市场安全边际[7] - 模型具体构建过程： 1. 计算ERP和DRP的原始值 2. 对两者进行标准化处理（Z-score） 3. 等权加权求和得到综合赔率指标 $$ \text{赔率} = \frac{\text{ERP}_{标准化} + \text{DRP}_{标准化}}{2} $$ 截至7月底，赔率指标为0.9倍标准差[7][8] 2. **模型名称：A股胜率评分卡模型** - 模型构建思路：通过货币、信用、增长、通胀与海外五因子合成宏观胜率评分，预测资产未来表现[9] - 模型具体构建过程： 1. 选取五类宏观因子（如PMI、信贷数据等） 2. 对各因子进行标准化和方向调整（如增长因子负向影响胜率） 3. 加权合成综合胜率指标 当前A股胜率因PMI下滑回落至0轴附近[9][11] 3. **模型名称：A股拥挤度模型** - 模型构建思路：结合成交热度和行业分歧度（长期指标）与期权CPR（短期指标）刻画市场交易过热风险[12] - 模型具体构建过程： 1. 长期拥挤度：成交热度（换手率） + 行业分歧度（横截面波动） 2. 短期拥挤度：期权认购认沽成交比率（CPR） 3. 分别标准化后输出信号 当前长期/短期拥挤度分别为1.0和1.1倍标准差[12][14][15] 4. **模型名称：债券赔率模型** - 模型构建思路：基于长短债预期收益差构建债券估值指标[21] - 模型具体构建过程： 1. 计算长债（10年期）与短债（2年期）预期收益差 2. 标准化处理并反向调整（赔率越低表示估值风险越高） 当前债券赔率为-1.4倍标准差[19][21] 5. **模型名称：美联储流动性指数模型** - 模型构建思路：结合数量维度（如资产负债表规模）和价格维度（如利率）构建流动性指标[22] - 模型具体构建过程： 1. 选取净流动性、信用支持等子指标 2. 标准化后加权合成综合指数 当前指数位于20%中高水平[25][26] 6. **模型名称：行业轮动三标尺模型** - 模型构建思路：通过景气度、趋势、拥挤度三维框架筛选行业[43] - 模型具体构建过程： 1. 景气度：过去12个月行业IR（信息比率） 2. 趋势：动量指标 3. 拥挤度：换手率比率+波动率比率+Beta比率 2025年策略超额收益8.5%[44][45] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价值因子** - 因子构建思路：通过估值指标（如PB、股息率）筛选低估值股票[27] - 因子评价：当前呈现"中高赔率-中等趋势-低拥挤"特征，综合得分最高[27][28] 2. **因子名称：质量因子** - 因子构建思路：基于ROE、盈利稳定性等财务指标构建[29] - 因子评价：高赔率（1.7倍标准差）但趋势弱（-1.4倍标准差），需等待右侧确认[29][30] 3. **因子名称：成长因子** - 因子构建思路：结合营收/净利润增长率等指标[32] - 因子评价：高赔率（0.9倍标准差）但拥挤度中等（0.1倍标准差），建议标配[33][34] 4. **因子名称：小盘因子** - 因子构建思路：按市值分组捕捉小盘股超额收益[35] - 因子评价：低赔率（-0.7倍标准差）+高拥挤（0.6倍标准差），风险较高[36][37] --- 模型的回测效果 1. **赔率+胜率策略** - 年化收益：7.0%（2011年以来）、7.6%（2014年以来）[48][54] - 最大回撤：2.8%（2011年以来）[54] - 夏普比率：2.86（2011年以来）[56] 2. **行业轮动策略** - 信息比率（IR）：1.18（2011年以来）[44] - 最大回撤：25.4%（2011年以来）[44] 3. **债券赔率模型** - 当前赔率：-1.4倍标准差[19] 4. **A股拥挤度模型** - 长期拥挤度：1.0倍标准差[14] - 短期拥挤度：1.1倍标准差[15] --- 因子的回测效果 1. **价值因子** - 赔率：0.3倍标准差[28] - 拥挤度：-1.3倍标准差[28] 2. **质量因子** - 赔率：1.7倍标准差[30] - 趋势：-1.4倍标准差[30] 3. **小盘因子** - 趋势：1.6倍标准差[36] - 拥挤度：0.6倍标准差[36]

市场定价状态 - 本期市场交易热度小幅回落，全A日均成交额降低至1.8万亿元，上证指数换手率分位数下降至92%，沪深300换手率分位数下降至94% [8] - 个股上涨比例下降至31.9%，全A个股周度收益中位数下降至-1.48% [8] - 行业交易集中度提升，本期行业换手率历史分位数处于90%以上的行业有6个，其中医药和钢铁换手率分位数超95% [8][19] 资金流动情况 - ETF资金流出规模明显扩大，净流出390.1亿元，被动成交占比环比上升至5.9% [8] - 融资资金净买入392.0亿元，成交额占比上升至10.4%，两融余额升至1.9万亿元 [8] - 外资流入2.6亿美元，北向资金成交占比降至11.6% [8] - 南下资金单周净买入上升至590.2亿元，处2022年以来97%分位 [8] 行业资金配置 - 融资资金主要流入医药生物(+67.0亿元)和电子(+60.6亿元)，煤炭(-2.2亿元)和石油石化(-1.5亿元)净流出 [8] - 外资明显流入银行、电子等行业，无明显流出 [8] - ETF资金中食品饮料(+9.5亿元)和煤炭(+2.2亿元)净流入居前，电子(-110.9亿元)和医药生物(-64.6亿元)净流出居前 [8] - 龙虎榜资金上榜行业前三为机械设备、医药生物和电子 [8] 全球市场表现 - 本期恒生指数收跌3.5%，全球主要市场普遍下跌，法国CAC40指数(-3.7%)跌幅居前 [8] - 发达市场主动/被动资金净流动-6.5亿/188.2亿美元，新兴市场主动/被动资金净流动1.6/10.0亿美元 [8] - 外资主要流入欧美发达市场，其中美国(+40.6亿美元)与英国(+9.8亿美元)居前，中国上期获9.8亿美元流入 [8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：均线距离择时模型** - **模型构建思路**：通过比较wind全A指数的20日均线与120日均线的距离来判断市场趋势[2][9] - **模型具体构建过程**： 1. 计算wind全A指数的20日收盘价均值（短期均线）和120日收盘价均值（长期均线） 2. 计算两均线的距离百分比： $$\text{均线距离} = \frac{\text{20日均线} - \text{120日均线}}{\text{120日均线}} \times 100\%$$ 3. 当距离绝对值>3%时判定为上行趋势，否则为震荡/下行趋势[2][9] - **模型评价**：通过均线系统捕捉市场趋势变化，对趋势性行情敏感但可能滞后于快速反转 2. **模型名称：仓位管理模型** - **模型构建思路**：结合估值分位数与趋势信号动态调整股票仓位[3][10] - **模型具体构建过程**： 1. 计算wind全A的PE/PB历史分位数（PE 70分位、PB 30分位） 2. 当均线距离模型显示上行趋势且PB分位数<50%时，建议仓位80%[10] 3. **模型名称：TWO BETA行业配置模型** - **模型构建思路**：通过双beta因子筛选具有超额收益的科技板块[2][9] - **模型具体构建过程**：未披露具体因子构建细节，输出推荐科技子领域（固态电池/机器人/军工）[7][15] 4. **模型名称：困境反转行业模型** - **模型构建思路**：识别基本面触底回升的行业[2][7] - **模型具体构建过程**：未披露具体因子，输出推荐港股创新药/恒生红利低波/证券[9][15] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：赚钱效应因子** - **因子构建思路**：量化市场赚钱效应以判断资金流入持续性[2][7] - **因子具体构建过程**： 1. 计算wind全A指数相对趋势线（未披露计算方法）的偏离度 2. 当赚钱效应值>0时判定为正向市场环境[7][15] 2. **因子名称：情绪周期因子** - **因子构建思路**：捕捉行业情绪极端值反转机会[7][15] - **因子具体构建过程**：未披露具体公式，识别白酒行业处于情绪低位[9] 模型的回测效果 1. **均线距离择时模型** - 当前均线距离：6.06%（20日均线5510 vs 120日均线5195）[2][9] - 趋势判定：上行趋势（距离>3%）[7][15] 2. **仓位管理模型** - 当前建议仓位：80%（PB分位数30%+上行趋势）[10] 因子的回测效果 1. **赚钱效应因子** - 当前值：1.45%（wind全A趋势线5480点）[7][15] - 历史比较：前值为4.09%（5400点）[8] 注：行业配置模型与TWO BETA模型未披露具体测试指标值[9][15]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 各部分总结 二季度公募基金规模变化 - 截至2025年二季度末国内有12907只公募基金较一季度末增加307只 其中股票型、混合型、债券型基金分别增加209只、31只、54只 [4] - 2025年二季度末全部公募基金资产净值为33.72万亿元较一季度末增长21112亿元 其中股票型、债券型、货币市场型基金分别增长2478亿元、8575亿元、9044亿元 混合型基金下降72亿元 [5] - 2025年二季度末股票型基金贡献68%的基金数量增长和12%的基金资产净值增长 混合型基金贡献10%的基金数量增长但拖累基金规模增长 债券型基金贡献18%的基金数量增长和41%的基金资产净值增长 货币型基金贡献43%的基金资产净值增长 [11] - 2025年二季度末被动指数型基金和增强指数型基金的数量和资产净值均有增长 增幅分别为7.99%、7.85%和15.90%、2.15% [11] - 2025年二季度末主动偏股型基金合计4582只较一季度末增加45只 资产净值合计34651亿元较一季度末减少211.8亿元 [13] 主动偏股型基金股票仓位延续回升 - 2025年二季度在关税冲击、政策支持等因素影响下 主要宽基指数中全A指数上涨3.86% 北证50涨幅领先 上证指数涨超3% 科创50、深证成指下跌 [18] - 2025年第二季度主动偏股型基金持有股票市值2.94万亿元较一季度末下降0.02万亿元 但股票仓位环比升至84.24% 处于2005年以来历史高位 A股占比降至70.05% 已是连续第三个季度下降 [23] - 四类主动偏股型基金的股票仓位多数上升 普通股票型、平衡混合型、灵活配置型基金的仓位分别上升0.57、2.05、0.49个百分点 偏股混合型基金的仓位基本持平 [24] A股板块分布与风格配置 创业板配置比例提升 - 2025年第二季度创业板配置比例逆转下滑态势升至18.93% 科创板配置比例环比提升0.18个百分点 北证配置比例大幅上行至0.41% 主板持股市值占比降至65.39% 已是连续第四个季度下降 [25] 持仓风格偏向成长和金融 - 2025年第二季度以沪深300为代表的大盘风格和小盘风格的持股市值占比均下降 成长风格和价值风格的配置比例上升 [26] - 从五大风格指数分类来看 成长风格和金融风格的持股市值占比上升 消费风格和周期风格的配置比例下滑 [27] A股行业配置: 加仓通信行业, 金融热度提升 一级行业配置 - 2025年第二季度电子、医药生物等行业持股市值占比位于前列 综合、钢铁等行业占比处于相对低位 [30] - 2025年第二季度电子、医药生物等行业明显超配 非银金融、计算机等行业处于低配状态 [30] - 2025年第二季度15个一级行业的持股市值占比环比增长 通信、银行等行业占比上涨超0.5个百分点 食品饮料、汽车等行业持股市值占比下滑 [32] - 2025年第二季度通信、国防军工等行业超配比例上涨明显 食品饮料、汽车等行业比例下滑 [35] - 整体来看 2025年第二季度科技成长板块获得加仓 金融板块配置热度提升但仍低配 大消费板块受青睐 [38] 二级行业配置 - 2025年第二季度半导体、化学制药等行业持股市值占比排名居前 多数行业超配比例也位于前十 [41] - 增持前十的行业分别为通信设备、元件等 白酒Ⅱ、乘用车等二级行业减仓明显 [43] 重仓个股情况: 持仓集中度下降 - 主动偏股型基金持股总市值前二十的个股主要集中在TMT板块和大消费行业 与第一季度末相比 食品饮料、家用电器行业标的数量减少 通信、医药生物行业标的数量增加 出现轻工制造行业标的 汽车行业标的退出 [51] - 增持前十的个股中通信、电子、医药生物行业各有两只 减仓前十的个股中食品饮料板块个股居多 [52] - 2025年第二季度主动偏股型基金重仓个股集中度整体下降 前10、前20等个股占全部重仓股市值的比重较第一季度末均环比下降 [59] 港股市场配置变化 - 主动偏股型基金重仓股中A股市场配置比例连续六个季度回落 港股市场配置比例持续提升 2025年二季度末较一季度末上升0.81个百分点 [62] - 2025年二季度末主动偏股型基金重仓股中港股有360只较一季度末增加33只 港股持股市值为3265亿元较一季度末增加82亿元 [63] - 从港股恒生一级行业来看 医疗保健业、金融业持股市值占比提升 资讯科技业、非必需性消费业持股市值占比环比下降 [63] - 2025年二季度末主动偏股型基金重仓股中港股前五大二级行业依次是软件服务、药品及生物科技等 半导体、汽车等行业持股市值也相对较高 [67] - 2025年二季度末药品及生物科技等八个行业持股市值环比增长超10亿元 专业零售、软件服务业等行业持股市值下降 [70] - 2025年二季度主动偏股型基金大幅增持信达生物等个股 大幅减持阿里巴巴-W等个股 [73]

核心观点 - 公募基金 25Q2 前五大主动加仓行业为通信、医药生物、非银、银行和军工，主动减仓方向主要是食品饮料和汽车 [1][10] - 通信和医药的加仓对应海外算力景气和创新药行情，非银加仓或与稳定币/上证指数突破相关，银行加仓与银行长期估值修复、公募改革方案相关 [1][10] 市场资产配置与板块分布 资产配置 - 主动偏股基金 25Q2 股票仓位为 84.24%，25Q1 为 84.01%；25Q2 股票资产约 2.94 万亿，环比约-0.61%，债券和现金资产环比分别约-2.27%和-3.77% [14] 板块分布 - 25Q2 主板仓位下行，其余仓位反弹，主板、创业板、科创板仓位分别为 65.39%、18.92%、15.28%；25Q1 分别为 68.10%、16.58%、15.10% [15] 行业配置 行业大类 - 主动偏股 25Q2 行业大类配置为上游原料 9.29%（环比-0.26pct）、中游制造 41.86%（1.58pct）、下游消费 34%（-2.98pct）、金融房建 7.93%（1.67pct）、支持服务 6.8%（-0.03pct） [19] 上游原料 - 一级行业 25Q2 仓位分别为有色金属 4.65%（0.15pct），基础化工 2.95%（0pct），建筑材料 0.6%（-0.03pct），石油石化 0.38%（-0.02pct），煤炭 0.37%（-0.1pct），钢铁 0.34%（-0.27pct） [2][24] 中游制造 - 一级行业 25Q2 仓位分别为通信 5.33%（2.39pct），国防军工 4.17%（0.99pct），电子 18.67%（-0.07pct），机械设备 3.79%（-0.7pct），电力设备 9.89%（-1.03pct） [2][28] 下游消费 - 一级行业 25Q2 仓位分别为医药生物 10.91%（0.37pct），食品饮料 6.74%（-2.08pct），汽车 6.33%（-1.49pct）等 [2][33] 金融房建 - 一级行业 25Q2 仓位分别为银行 4.88%（1.12pct），非银金融 1.85%（0.76pct），房地产 0.68%（-0.19pct），建筑装饰 0.52%（-0.02pct） [3][36] 支持服务 - 各行业 25Q2 仓位为计算机 2.59%（-0.53pct），交通运输 1.97%（0.32pct），公用事业 1.12%（0.15pct），商贸零售 0.72%（0.05pct），环保 0.41%（-0.01pct） [3][39] 一级行业汇总 - 中游行业的通信为历史最高位，房地产为历史最低位 [45] 行业超低配 - 电子、医药生物、电力设备超配比例为全行业前 3，以万得全 A 配置比例为基准，通信、国防军工、非银金融超配比例上升，电力设备、汽车、食品饮料超配比例下降 [4][46] 重仓股 - 在基金重仓前 500 公司中，25Q2 中游制造、上游原料行业公司排名上升率较高 [4][51] - 电子、医药生物、电力设备公司数量在重仓股前 500 中位列前三，排名上升个股数量占比分别为 50.0%、52.0%、42.2% [4][51]