市场表现与板块轮动 - 最近5个交易日，科创50指数跌1.51%，创业板指涨1.77%，大盘价值跌0.67%，大盘成长跌0.33%，上证50跌1.50%，国证2000代表的小盘涨1.45% [1] - 通信、医药生物板块表现靠前，美容护理、有色金属板块表现靠后 [1] 估值与风险溢价 - 截至2026/8/14，中证全指风险溢价指标为2.82%，两倍标准差边界为4.46% [1] - 截至2026/8/14，中证全指PETTM分位数81%，上证50与沪深300分别为73%、77%，创业板指接近82%，中证500与中证1000分别为67%、61% [1] 量化模型配置主题 - 使用卷积神经网络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 [1][9] - 最新配置主题为现金流、物流、交通运输等 [1]

好的，作为一名熟练的金融工程分析师，我将对您提供的这篇研报进行总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：卷积神经网络（CNN）趋势识别模型[73] * **模型构建思路**：使用卷积神经网络对个股窗口期内的标准化价量图表进行学习，建模图表化数据与未来价格之间的关系，并将学习到的特征映射到行业主题板块，以进行配置[73]。 * **模型具体构建过程**： 1. 对每个个股在特定窗口期内的价量数据（如价格、成交量等）进行标准化处理，构建标准化的图表[73]。 2. 利用卷积神经网络（CNN）对这些图表化的价量数据进行特征提取和学习[73]。 3. 模型的目标是学习图表化数据与未来价格走势之间的映射关系[73]。 4. 将模型学习到的特征映射到行业主题板块层面，从而得出当前应关注的行业主题[73]。 模型的回测效果 * 本报告未提供该模型的具体回测效果指标取值。 量化因子与构建方式 * 本报告未涉及具体的量化因子构建。 因子的回测效果 * 本报告未涉及具体的量化因子回测效果。