量化模型与构建方式 1. **模型名称：ETF风险偏好指数模型**[11] * **模型构建思路**：通过监测ETF资金流向，构建一个反映市场整体风险偏好的指数。当指数上升时，表明市场风险偏好提升；当指数下降时，表明市场风险偏好收缩[11]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该指数的具体计算公式和构建细节，仅提及了其应用逻辑。模型通过跟踪ETF的资金流入流出情况，特别是不同风格（如科技成长 vs. 红利防御）ETF的资金流向对比，来综合判断市场风险偏好的变化方向[11]。 2. **模型名称：游资活跃度指标模型**[11] * **模型构建思路**：构建一个指标来监测市场中游资（活跃短线资金）的交易活跃程度，作为市场情绪的一个侧面观察[11]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算公式和构建细节。该模型通过分析市场交易数据（可能涉及成交额、涨停板数量、特定股票或板块的资金流向等）来量化游资的活跃水平[11]。 3. **模型名称：知情交易者活跃度指标模型**[15][18] * **模型构建思路**：构建一个指标来监测市场中“知情交易者”（可能指机构、大资金等拥有信息优势的交易者）的交易活跃程度，用于微观市场结构择时[15]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该指标的具体计算公式和构建细节。该模型通过分析高频或特定维度的交易数据，来捕捉知情交易者的行为变化，其数值高低和方向变化被用于判断市场短期走势的边际变化[15][18]。 4. **模型名称：价格分段体系模型**[14][17] * **模型构建思路**：对指数价格走势进行多时间周期（如日线、周线）的技术分析，通过观察不同周期价格趋势线的位置关系（如重合、背离）来判断市场所处的趋势阶段[14]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体算法细节。从描述和图表看，该模型可能涉及对指数价格进行平滑处理（例如使用移动平均线或类似“dea”的指标），并分别绘制日线级别和周线级别的趋势线，通过比较两者的相对位置（如“基本重合”、“边际上行”）来进行分析[14][17]。 5. **因子名称：分析师一致预期景气因子**[19][20] * **因子构建思路**：利用分析师对上市公司未来财务指标的一致预测数据，构建行业层面的景气度监测因子，以反映市场对行业基本面的预期变化[19]。 * **因子具体构建过程**：对于每个申万一级行业，计算两个核心指标： 1. **一致预期ROE环比变化**：计算行业成分股未来12个月滚动预测ROE（ROEFTTM）的一致预期值，并观察其本周相较于上周的环比变化率[19][20]。 2. **一致预期净利润增速环比变化**：计算行业成分股未来12个月滚动预测净利润（FTTM）增速的一致预期值，并观察其本周相较于上周的环比变化率[19][20]。 * **因子评价**：该因子能够及时捕捉市场对行业盈利能力和成长性的预期调整，是进行行业景气比较和监测的有效工具[19]。 6. **因子名称：行业融资融券净流入因子**[21][23] * **因子构建思路**：通过计算各行业融资净买入与融券净卖出的差额，构建反映杠杆资金在行业间偏好和流向的因子[21]。 * **因子具体构建过程**：对于每个行业，计算指定周期（本周）内的净买入额。 $$期间净买入额 = 融资净买入额 - 融券净卖出额$$ 其中，融资净买入额代表看多资金的流入，融券净卖出额代表看空资金的流出。两者之差即为杠杆资金对该行业的净流入金额[21][23]。 7. **因子名称：BARRA风格因子体系**[24][25] * **因子构建思路**：采用经典的BARRA风险模型框架，计算一系列风格因子的收益，以监测市场在不同风格维度上的暴露和偏好变化[24]。 * **因子具体构建过程**：报告直接引用了BARRA风格因子的收益结果，未详述每个因子的具体计算公式。涉及的风格因子包括： * **基本面与价值类**：换手、财务杠杆、盈利波动、盈利质量、盈利能力、投资质量、长期反转、EP价值、BP价值、成长、股息率。 * **交易与技术类**：动量、波动率、贝塔（报告中“近释”可能指短期贝塔）。 * **市值类**：市值、非线性市值。 这些因子的收益通常是通过对股票收益率进行横截面回归，或将股票按因子值分组后计算多空组合收益等方式得到[24][25]。 模型的回测效果 *报告未提供上述量化模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告中对模型的讨论集中于当前市场状态下的信号解读和逻辑分析[11][14][15]。* 因子的回测效果 1. **分析师一致预期景气因子**，本周ROE环比变化值：房地产 8.99%，通信 4.57%，社会服务 2.15%...[20]；本周净利润增速环比变化值：农林牧渔 101.71%，环保 13.11%，房地产 38.87%...[20] 2. **行业融资融券净流入因子**，本周净买入额：电子 70.6亿元，通信 (具体数值未列出，从图表看约为40-50亿元)，国防军工 (具体数值未列出，从图表看约为30-40亿元)...[21][23]；净流出额：计算机 (具体数值未列出，从图表看约为-15至-20亿元)，汽车 (具体数值未列出，从图表看约为-10至-15亿元)...[21][23] 3. **BARRA风格因子**，本周收益：波动率 0.8%，非线性市值 0.8%，成长 0.3%，市值 0.3%，EP价值 0.2%，动量 0.1%，换手 -0.1%，财务杠杆 -0.1%，盈利质量 -0.1%，长期反转 -0.1%，盈利波动 -0.2%，BP价值 -0.3%，投资质量 -0.4%[25]；上周收益：动量 0.7%，盈利能力 0.4%，EP价值 0.3%，BP价值 0.2%，投资质量 0.2%，换手 0.1%，财务杠杆 0.1%，盈利质量 0.0%，非线性市值 0.1%，市值 -0.1%，成长 -0.2%，股息率 -0.3%，长期反转 -0.6%，波动率 -1.0%[25]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融街证券研究所基于相关策略报告构建基于行业和主题ETF的策略组合 [2] - 20251201 - 20251205期间策略累计净收益约0.55%，相对于沪深300ETF的超额收益约为 - 0.81%；2024年10月14日至今，策略样本外累计收益约24.26%，相对于沪深300ETF累计超额约3.20% [3] - 20251208一周模型推荐配置航空装备、软件开发、游戏、通信设备、通信服务等板块，未来一周策略将新增持有航空航天ETF、计算机ETF、游戏ETF、云计算ETF、央企科创ETF等产品 [12] 根据相关目录分别进行总结 策略说明 - 金融街证券研究所基于《行业轮动下的策略组合报告:基于行业风格延续和切换视角下的定量分析》(20241007)和《股票型ETF市场概览与配置方法研究:以基于行业轮动策略的ETF组合为例》(20241013)构建基于行业和主题ETF的策略组合 [2] 策略更新 - 调入航空航天ETF、计算机ETF南方、游戏ETF等多只ETF，各ETF有不同的市值、重仓申万行业及权重，还有周度和日度择时信号（择时信号为量价指标，1为看多、0为中性、 - 1为看空） [3] 业绩追踪 - 20251201 - 20251205期间策略累计净收益约0.55%，相对于沪深300ETF的超额收益约为 - 0.81%；2024年10月14日至今，策略样本外累计收益约24.26%，相对于沪深300ETF累计超额约3.20% [3] 持仓与表现 - 20251201 - 20251205调出房地产ETF、粮食ETF、石化ETF等多只ETF，该周ETF组合平均收益0.55%，沪深300ETF收益1.36%，ETF组合超额收益 - 0.81% [12] 推荐板块与产品 - 20251208一周模型推荐配置航空装备、软件开发、游戏、通信设备、通信服务等板块，未来一周策略将新增持有航空航天ETF、计算机ETF、游戏ETF、云计算ETF、央企科创ETF等产品 [12]

云计算ETF市场表现 - 11月26日云计算ETF（159890）盘中涨幅扩大至4.02% [1] - 前两大重仓股中际旭创、新易盛分别飙涨15.49%和11.57% [1] - 中科曙光、浪潮信息涨幅超4%和5%，石基信息封涨停板 [1] - ETF当日收盘价为1.655元，成交额为2893.11万元，换手率达7.03% [2] AI产业利好驱动因素 - 阿里巴巴于2025年11月17日发布“千问”App，蚂蚁集团于11月18日推出全模态通用AI助手“灵光” [3] - 2025年1-9月头部互联网集团共完成182次模型发布/更新/迭代 [3] - 英伟达2026财年第三季度营收达570.06亿美元，同比增长62%，净利润达317.67亿美元，同比增长59% [4] - 谷歌正式推出Gemini 3系列AI模型，称其为迄今最智能和最具事实准确性的系统 [4] 云计算ETF投资价值 - 云计算ETF跟踪云计算指数，前十大成份股覆盖光模块龙头中际旭创（权重16.41%）和新易盛（权重11.20%） [5][6] - 成份股包括中科曙光、浪潮信息等电子终端及组件龙头，以及科大讯飞、金山办公等软件开发龙头 [5][6] - ETF兼具AI基建与AI应用双重属性，被视为AI大时代的一站式解决方案 [5]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融街证券研究所基于相关策略报告构建基于行业和主题ETF的策略组合，2025年11月10日当周模型推荐配置通信设备、软件开发、消费电子等板块，未来一周策略将新增持有云计算ETF、电池ETF等产品，继续持有通信ETF、VRETF等产品 [2] - 2025年11月3日 - 11月7日期间，策略累计净收益约 - 0.76%，相对于沪深300ETF的超额收益约为 - 1.58%；2024年10月14日至今，策略样本外累计收益约25.60%，相对于沪深300ETF累计超额约2.13% [2] 根据相关目录分别进行总结 策略说明 - 金融街证券研究所基于《行业轮动下的策略组合报告:基于行业风格延续和切换视角下的定量分析》（20241007）和《股票型ETF市场概览与配置方法研究:以基于行业轮动策略的ETF组合为例》（20241013）构建基于行业和主题ETF的策略组合 [2] 策略更新 - 2025年11月10日当周模型推荐配置通信设备、软件开发、消费电子等板块，未来一周策略新增持有云计算ETF、电池ETF、工业有色ETF等产品，继续持有通信ETF、VRETF等产品，截至上周末部分ETF及标的指数的交易择时信号给出日度或周度风险提示 [2] 业绩追踪 - 2025年11月3日 - 11月7日期间，策略累计净收益约 - 0.76%，相对于沪深300ETF的超额收益约为 - 1.58%；2024年10月14日至今，策略样本外累计收益约25.60%，相对于沪深300ETF累计超额约2.13% [2]

云计算ETF - 跟踪中证云计算与大数据主题指数 该指数由50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及相关硬件设备的公司股票组成 覆盖云计算产业链 [2] - 该指数当日涨跌为1.7% [2] - 该指数滚动市销率为4.8倍 [2] - 该指数自发布以来估值分位数为98.09 [2] 芯片ETF易方达 - 跟踪中证芯片产业指数 该指数由50只业务涉及芯片设计、制造、封装与测试以及半导体材料、半导体生产设备等公司股票组成 聚焦未来计算的核心硬件环节 [2] - 该指数当日涨跌为3.8% [2] - 该指数市净率为7.1倍 [2] - 该指数自发布以来估值分位数为86.29 [2]

云计算ETF融资活动概况 - 10月29日云计算ETF融资买入1178.35万元，融资偿还724.22万元，实现融资净买入454.13万元 [1] - 融资余额达到5786.83万元，近3个交易日连续净买入累计达870.68万元 [1] - 近20个交易日中有12个交易日出现融资净买入，显示资金持续流入态势 [1] 近期融资交易数据 - 10月27日至10月29日三个交易日融资净买入额分别为344.04万元、72.51万元和454.13万元，融资余额从5260.20万元增长至5786.83万元 [2] - 10月23日至10月29日五个交易日融资余额呈现持续增长趋势，从4865.13万元增至5786.83万元 [2] - 融券方面10月29日无交易活动 [2] 融资融券整体余额变动 - 10月29日两融余额为6878.34万元，较前一日增加461.16万元，单日增幅达7.19% [3] - 10月27日两融余额变动幅度为6.13%，10月29日7.19%的增幅为近期较高水平 [3] - 10月23日至10月29日期间两融余额从5878.72万元增长至6878.34万元，整体增长趋势明显 [3]

云计算ETF - 跟踪中证云计算与大数据主题指数 该指数由50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及相关硬件设备的公司股票组成 覆盖云计算产业链[2] - 截至午间收盘该指数下跌3.9%[2] - 该指数滚动市销率为4.9倍[2] - 该指数自发布以来估值分位数为98.89[2] 芯片ETF易方达 - 跟踪中证芯片产业指数 该指数由50只业务涉及芯片设计、制造、封装与测试以及半导体材料、半导体生产设备等公司股票组成 聚焦未来计算的核心硬件环节[2] - 截至午间收盘该指数下跌3.9%[2] - 该指数市净率为7.9倍[2] - 该指数自发布以来估值分位数为93.29[2]

云计算ETF - 跟踪中证云计算与大数据主题指数 该指数由50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及相关硬件设备的公司股票组成 覆盖云计算产业链 [2] - 截至午间收盘 该指数涨跌0.1% [2] - 该指数滚动市销率为5.0倍 [2] - 该指数自发布以来估值分位数为99.79 [2] 芯片ETF易方达 - 跟踪中证芯片产业指数 该指数由50只业务涉及芯片设计、制造、封装与测试以及半导体材料、半导体生产设备等公司股票组成 聚焦未来计算的核心硬件环节 [2] - 截至午间收盘 该指数涨跌2.5% [2] - 该指数市净率为8.0倍 [2] - 该指数自发布以来估值分位数为93.89 [2]

云计算与大数据主题ETF表现 - 9月25日云计算及大数据主题ETF表现强劲，云50ETF（560660）单日涨幅超过4%，达到4.02% [1][2] - 多只相关ETF涨幅显著，包括大数据产业ETF（516700）涨3.60%、云计算ETF（159890）涨3.60%、云计算50ETF（516630）涨3.58% [2][3] - 信创ETF基金（562030）亦上涨3.47%，显示科技主题投资热度高涨 [3] 港股红利主题ETF市场表现 - 部分港股红利主题ETF出现下跌，港股红利ETF博时（513690）单日下跌1.77% [3] - 港股通红利低波ETF（520890）下跌1.64%，恒生央企ETF（513170）下跌1.47% [4] - 工程机械ETF（159542）和半导体设备ETF（159516、561980）等板块亦出现不同程度下跌 [4] 科创债ETF交投活跃度 - 短融ETF（511360）9月25日成交额达221.80亿元，位居全市场ETF成交额首位 [5][6] - 第二批新上市的科创债ETF交投持续活跃，其中国泰科创债ETF（551800）成交103.75亿元，汇添富科创债ETF（551520）成交95.05亿元 [5][6] - 南方科创债ETF（159700）成交额也达到72.45亿元，换手率高达58.63% [6] 科创债ETF资金流入情况 - 9月24日第二批14只科创债ETF上市当日合计净流入资金达638.94亿元 [7][8] - 其中5只ETF规模在上市首日即突破百亿元，包括兴业科创债ETF（551560）规模129.58亿元、工银科创债ETF（159116）规模115.05亿元 [7][8] - 汇添富科创债ETF（551520）和银华科创债ETF（159112）规模分别达到103.59亿元和102.51亿元 [8] 机构市场观点 - 建信基金认为科技方向仍是市场青睐重点，看好AI相关硬件与应用、半导体及光刻机产业链、储能与固态电池等新兴领域 [9] - 华夏基金表示当前市场风险偏好位于高位，但增量资金不足以推动估值中枢进一步上行，市场处于震荡态势 [9] - 机构认为A股中长期走好的逻辑未变，整体估值具备较高性价比，建议以定投方式保持市场参与 [9]

云与大数据行业 - 云50ETF上涨4.02% [1] - 大数据产业ETF上涨3.60% [1] - 云计算ETF上涨3.60% [1] 港股红利与低波策略行业 - 港股红利ETF博时下跌1.77% [1] - 港股通红利低波ETF下跌1.64% [1] 工程机械行业 - 工程机械ETF下跌1.56% [1]