ETF市场表现 - 纳指科技ETF（159509）领涨2 39% [2] - 港股创新药ETF（513120）涨2 04% [2] - 恒生创新药ETF（520500）涨2 04% [2] - 国联中证500ETF（515550）领跌1 76% [2] - 大数据ETF（159739）跌1 42% [2] - 创业板人工智能ETF国泰（159388）跌1 41% [2]

市场表现 - 中证云计算与大数据主题指数(930851)上涨1 68% 成分股新易盛(300502)上涨12 90% 云天励飞(688343)上涨5 35% 税友股份(603171)上涨4 34% [1] - 大数据ETF(159739)上涨1 41% 最新价报1 22元 近1周累计上涨5 99% 涨幅排名可比基金1/5 [1] 行业动态 - 英伟达获准向中国出售H20芯片 多家互联网大厂表示积极购买 对云计算服务和大模型训推带来利好 [1] - 海外token需求持续增长 AI算力与应用实现正向循环 [2] - AI Agent商业模式从"提供工具"向"交付价值"转变 垂直行业know how型卡位公司投资机会提升 [2] 指数成分 - 中证云计算与大数据主题指数选取50只业务涉及云计算服务 大数据服务及相关硬件设备的上市公司证券 [2] - 前十大权重股合计占比51 84% 包括科大讯飞(002230) 中际旭创(300308) 新易盛(300502)等 [2] 投资建议 - 建议关注国内NV链相关企业 字节生态合作伙伴 以及AI Agent布局领先的垂直领域卡位SAAS企业 [2] 产品信息 - 大数据ETF(159739)场外联接A 021090 联接C 021091 联接I 022882 [3]

CPO光模块概念市场表现 - 中证云计算与大数据主题指数(930851)强势上涨2 13% [1] - "易中天"三剑客表现突出：新易盛上涨6 57%，中际旭创上涨7 16%，天孚通信上涨13 56% [1] - 大数据ETF(159739)上涨2 08%，最新价报1 13元 [1] CPO技术发展前景 - CPO技术因低功耗、高带宽特性被视为AI算力关键基础设施 [1] - AI算力模组及AI解决方案产品将广泛应用于智慧交通、智慧能源、金融支付等九大领域 [1] - 全球端侧AI市场规模预计从2025年3219亿元增长至2029年12,230亿元，复合年增长率39 6% [1] - 中国端侧AI市场预计从2025年802亿元增长至2029年3,077亿元，复合年增长率39 9% [1] 中证云计算与大数据主题指数构成 - 指数选取50只业务涉及云计算服务、大数据服务及相关硬件设备的上市公司证券 [2] - 前十大权重股合计占比51 84%，包括科大讯飞、中际旭创、新易盛等 [2] 大数据ETF产品信息 - 大数据ETF(159739)紧密跟踪中证云计算与大数据主题指数 [2] - 场外联接基金包括A类021090、C类021091、I类022882 [3]

ETF资金流向概况 - 2025年7月1日共167只ETF基金获资金净流入，461只ETF基金净流出 [1] - 净流入金额超1亿元的有21只，净流出金额超1亿元的有32只 [1][3] 显著净流入ETF - 银华日利ETF(511880 SH)净流入10 20亿元 [1] - 短融ETF(511360 SH)净流入7 64亿元 [1] - 科创芯片ETF(588200 SH)净流入6 78亿元 [1] - 华宝添益ETF(511990 SH)净流入5 70亿元 [1] - 光伏ETF(515790 SH)净流入4 43亿元 [1] - 中证500ETF华夏(512500)净流入4309万元 [3] - 黄金ETF(518880)净流入3718万元 [3] - 科创50ETF(588000)净流入3437万元 [3] 显著净流出ETF - 中证A500ETF基金(563360 SH)净流出22 82亿元 [3] - 沪深300ETF(510300 SH)净流出14 65亿元 [3] - 中证A500ETF龙头(563800 SH)净流出9 90亿元 [3] - A500ETF嘉实(159351 SZ)净流出8 90亿元 [3] - 上证50ETF(510050 SH)净流出7 57亿元 [3] - 中证1000ETF(512100)净流出67842万元 [5] - 沪深300ETF天弘(515330)净流出5363万元 [5] 连续资金流向情况 - 近期连续净流入的ETF基金有86只 [5] - 十年国债ETF连续20天净流入101 34亿元 [5] - 公司债ETF易方达连续19天净流入94 05亿元 [5] - 红利低波ETF基金连续15天净流入6827 06万元 [5] - 黄金基金ETF连续11天净流入2 24亿元 [5] - 银行ETF连续11天净流入2 66亿元 [5] - 连续净流出的ETF基金有290只 [6] - 信创ETF基金连续17天净流出4 11亿元 [6][8] - 300ETF增强连续17天净流出3 01亿元 [6][8] - 信创ETF富国连续16天净流出8 76亿元 [6][8] - 大数据ETF连续16天净流出9735 74万元 [6][8] - 创业板新能源ETF国泰连续16天净流出2 86亿元 [6][8] 近5天累计资金流向 - 近5天累计净流入超过1亿元的有89只 [8] - 中证A500ETF基金近5天净流入82 78亿元，规模增长至203 91亿元 [8] - 上证公司债ETF近5天净流入33 80亿元 [8] - 公司债ETF易方达近5天净流入25 62亿元 [8] - 国债ETF东财近5天净流入25 56亿元 [8] - 可转债ETF近5天净流入22 54亿元 [8] - 近5天累计净流出超过1亿元的有115只 [9] - 银华日利ETF近5天净流出100 55亿元，规模下降至677 21亿元 [9] - 沪深300ETF近5天净流出81 97亿元 [9] - 上证50ETF近5天净流出36 69亿元 [9] - 中证500ETF近5天净流出30 67亿元 [9] - 沪深300ETF易方达近5天净流出26 45亿元 [9]

报告行业投资评级 - 增持（维持） [1] 报告的核心观点 - 后续市场可能呈现震荡上行行情，绝对收益大级别行情出现可能性小，但结构行情会涌现，建议进行均衡型的ETF配置 [5][67][68] 根据相关目录分别进行总结 A股市场行情概述（2025.6.23 - 2025.6.27） 主要宽基指数 - 排名前三的宽基指数为万得微盘股日频等权指数（6.94%）、北证50（6.84%）、创业板指（5.69%）；后三名是红利指数（-0.51%）、中证红利（0.42%）、深证红利（1.01%） [5][10] 风格指数 - 排名前三的风格指数为成长(风格.中信)（5.21%）、巨潮小盘（4.25%）、小盘成长（4.13%）；后三名是稳定(风格.中信)（0.78%）、大盘价值（0.85%）、国证价值（1.23%） [5][12] 申万一级行业指数 - 排名前三的申万一级行业指数为计算机（7.70%）、国防军工（6.90%）、非银金融（6.66%）；后三名是石油石化（-2.07%）、食品饮料（-0.88%）、交通运输（-0.24%） [5][15] A股市场行情展望（2025.6.30 - 2025.7.04） 整体观点 - 震荡上行，注意投资节奏；万得全A指数后续可能上行且震荡，大盘指数向上空间可能不大；成长风格相对占优，红利风格本阶段确定性高，6月底至7月通常表现好，6月结束后银行板块有望止跌反弹；港股走势和A股相似，关注AH溢价指数及A股是否阶段性强于港股 [5][18] 大盘指数宏观模型结果展示 - 大盘指数宏观模型从基本面、资金面、国际面、估值面、技术面五个维度对万得全A指数打分测算，包括低频月度和高频日度宏观模型；截至2025年6月27日，低频月度宏观模型分数是0分，判断6月万得全A指数可能震荡偏强；高频日度宏观模型分数本周从负转正，预测万得全A指数后续可能震荡上行 [24][28] 各大指数技术分析模型结果展示 主要宽基指数模型结果展示 - 截至2025年6月27日，风险趋势模型中主要宽基指数综合评分前三名是科创50（65.88分）、深证红利（61.92分）、深证成指（57.96分）；后三名是红利指数（22.54分）、上证指数（32.19分）、中证红利（33.35分） [33] - 统计1999 - 2024年主要宽基指数6月平均收益率前三名是科创100（8.41%）、科创50（4.85%）、创业板指（0.91%）；后三名是红利指数（-3.51%）、中证红利（-3.42%）、中证500（-3.03%） [38] - 7月平均收益率前三名是中证500（2.67%）、万得微盘股指数（2.67%）、科创100（2.66%）；后三名是北证50（-4.15%）、中证2000（0.03%）、创业板指（0.32%） [40] 风格指数模型结果展示 - 截至2025年6月27日，风险趋势模型中风格指数综合评分前三名是国证成长（65.2分）、中盘成长（63.58分）、大盘成长（60分）；后三名是大盘价值（25.2分）、稳定(风格.中信)（26.04分）、国证价值（27.86分） [44] - 统计1999 - 2024年风格指数6月平均收益率前三名是大盘成长（-0.04%）、国证成长（-0.50%）、金融(风格.中信)（-0.95%）；后三名是巨潮小盘（-3.35%）、巨潮中盘（-3.13%）、中盘价值（-2.95%） [49] - 7月平均收益率前三名是金融(风格.中信)（3.14%）、周期(风格.中信)（2.99%）、成长(风格.中信)（2.31%）；后三名是大盘价值（-0.37%）、国证价值（0.19%）、大盘成长（0.31%） [53] 申万一级行业指数模型结果展示 - 截至2025年6月27日，风险趋势模型中申万一级行业指数综合评分前三名是计算机（66.63分）、食品饮料（66.06分）、社会服务（65.34分）；后三名是交通运输（15.93分）、石油石化（19.08分）、银行（28.66分） [56] - 统计1999 - 2024年申万一级行业指数6月平均收益率前三名是食品饮料（0.74%）、非银金融（0.14%）、家用电器（-0.50%）；后三名是农林牧渔（-4.23%）、纺织服饰（-3.43%）、环保（-3.21%） [61] - 7月平均收益率前三名是有色金属（4.21%）、钢铁（3.70%）、国防军工（2.91%）；后三名是家用电器（-0.39%）、计算机（-0.39%）、非银金融（0.08%） [63] 基金配置建议 - 基金配置以ETF为主，筛选时要求基金成立时间满一年且最新一期季报基金规模大于一亿元；建议进行均衡型的ETF配置 [67][68]

A股市场表现 - 沪指涨0.11%报3459.66点，深成指涨0.26%，创业板指涨0.31%，北证50指数涨1.24% [1] - 全市场半日成交额10026亿元，较上日放量538亿元，超2900只个股上涨 [1] - 电脑硬件、软件、通信设备板块涨幅居前，多只云计算、大数据、人工智能相关ETF涨幅超2% [1] ETF表现 - 通信设备ETF涨幅2.92%，云50ETF涨幅2.76%，云计算ETF华泰柏瑞涨幅2.15% [2] - 云计算50ETF、云计算ETF沪港深、大数据ETF涨幅均超2% [2] - 信创50ETF、数据ETF、计算机ETF南方等涨幅超1.8% [2] ETF跟踪指数 - 通信设备ETF跟踪中证通信设备主题指数，覆盖通信设备制造、通信技术服务及卫星互联网建设领域 [4] - 云计算50ETF跟踪云计算指数，覆盖光模块、算力租赁、数据储存、服务器等算力概念 [4] - 云计算ETF沪港深跟踪中证沪港深云计算产业指数，布局港股互联网企业及A股算力、计算机龙头 [5] 英伟达动态 - 英伟达股价涨4.33%至154.31美元，总市值3.77万亿美元重回全球第一 [7] - 公司CEO黄仁勋表示AI和机器人技术是最大增长机遇，自动驾驶汽车将成为首个主要商业应用领域 [7] - 近90%分析师给予买入评级，微软、Meta、谷歌、亚马逊贡献超40%收入 [7] - LoopCapital预测英伟达市值或达6万亿美元，较当前估值高出65% [8] A股投资机会 - 国内外云厂商加大资本开支，AI仍是全年主线，算力为重要方向 [9] - 国盛证券认为CPO方案推进将扩大光通信市场空间，光模块厂商有望进入CPO产业链 [9] - 推荐算力产业链相关企业如中际旭创、新易盛等 [9]

ETF市场表现 - 500成长ETF(159620)领涨3 49% [1] - 稀土ETF基金(516150)上涨3 41% [1] - 稀有金属ETF基金(159671)上涨3 36% [1] - 科创50ETF指数(588040)领跌1 15% [1] - 创新药产业ETF(516060)下跌1 06% [1] - 大数据ETF(515400)下跌1 05% [1]

ETF市场表现 - 汽车零部件ETF(562700)领涨2 97% [1] - 深100ETF银华(159969)上涨2 74% [1] - 汽车配件ETF(562260)上涨2 10% [1] - 500成长ETF(159620)领跌2 75% [1] - 大数据ETF(515400)下跌1 41% [1] - 德国ETF(159561)下跌0 75% [1] 行业ETF涨跌分化 - 汽车产业链相关ETF表现强势 其中汽车零部件和配件ETF涨幅均超2% [1] - 科技类ETF表现疲软 500成长ETF和大数据ETF跌幅居前 [1] - 海外市场ETF表现平淡 德国ETF小幅下跌 [1]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于价格动量原理，通过行业扩散指数捕捉行业趋势变化[26] - **模型具体构建过程**： 1. 计算各中信一级行业的扩散指数，反映行业价格趋势强度 2. 选择扩散指数排名靠前的行业作为配置标的 3. 定期（周度/月度）跟踪扩散指数变化并调整持仓[27] - **模型评价**：在趋势性行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[26] 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型** - **模型构建思路**：利用GRU神经网络处理分钟级量价数据，生成行业因子得分[32] - **模型具体构建过程**： 1. 输入行业分钟频量价数据至GRU网络 2. 输出行业因子得分（标准化处理） 3. 根据因子得分排名调仓（如配置前六行业）[33] - **模型评价**：擅长捕捉短期交易机会，长周期表现稳定性较弱[37] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年6月超额收益：0.82%（相对中信一级行业等权）[30] - 2025年以来累计超额收益：-0.81%[30] - 历史表现：2021年最大超额25%，2022年超额6.12%，2023年超额-4.58%[26] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年6月超额收益：-0.58%（相对中信一级行业等权）[35] - 2025年以来累计超额收益：-4.71%[35] - 周度因子Rank IC：显示短期预测有效性（图表9）[34] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业扩散指数** - **因子构建思路**：通过标准化处理行业价格趋势强度[27] - **因子具体构建过程**： 1. 计算行业价格变化率 2. 标准化为0-1区间（1表示最强趋势） 3. 示例取值：综合金融(1.0)、银行(0.969)、煤炭(0.166)[27] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：GRU网络输出的行业量价特征综合得分[33] - **因子具体构建过程**： 1. 输入量价数据至GRU网络 2. 输出因子得分（可正可负） 3. 示例取值：银行(1.41)、电力设备及新能源(-19.92)[33] --- 因子的回测效果 1. **行业扩散指数因子** - 周度环比变化：房地产(+0.194)、有色金属(-0.122)[29] - 月度轮动胜率：2025年6月配置行业平均收益2.22%[30] 2. **GRU行业因子** - 周度环比变化：通信因子提升显著，非银行金融因子下降明显[33] - 行业轮动净值：2025年累计跑输基准4.71%（图表11）[39] （注：所有数据引用自文档[26][27][29][30][32][33][34][35][37][39]，公式部分未在原文中明确给出）

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：富国ETF轮动策略 - **模型构建思路**：通过盈利水平、经营质量、估值动量和分析师预期四个维度构建综合因子，筛选ETF进行月度轮动[26] - **模型具体构建过程**： 1. **因子合成**：将6个细分因子（扣非净利润环比、净利润同比、经营资本周转、经营资本占比、市盈率倒数、分析师预期变化）标准化后等权合成轮动因子[26][31] 2. **组合构建**：每月末按因子值排名前3的ETF等权配置，调仓频率为月度，手续费0.3%[16] 3. **基准对比**：以20只ETF等权组合作为基准[16] - **模型评价**：策略在长期回测中表现稳定，但近期受市场波动影响出现回撤[14][16] 2. **因子名称**：富国ETF轮动因子 - **因子构建思路**：从盈利、质量、估值、预期四个维度选取6个子因子，反映ETF的景气度特征[26][31] - **因子具体构建过程**： 1. **盈利类因子**： - 扣非净利润环比：$$ \text{扣非净利润环比} = \frac{\text{本期扣非净利润} - \text{上期扣非净利润}}{\text{上期扣非净利润}} $$，采用中位数法聚合[31] - 净利润同比：$$ \text{净利润同比} = \frac{\text{本期净利润} - \text{去年同期净利润}}{\text{去年同期净利润}} $$，中位数法聚合[31] 2. **质量类因子**： - 经营资本周转：$$ \frac{\text{经营收入}}{\text{经营资本}} $$，龙头股法聚合，半年环比计算[31] - 经营资本占比：$$ \frac{\text{经营资本}}{\text{总资产}} $$，龙头股法聚合，同比计算[31] 3. **估值动量因子**：市盈率倒数（$$ \frac{1}{\text{市盈率}} $$）半年环比变化，龙头股法聚合[31] 4. **分析师预期因子**：未来12个月EPS一致预期3个月变化率，龙头股法聚合[31] - **因子评价**：因子IC均值为6.8%，风险调整后IC为0.22，具备稳定选股能力[12][14] --- 模型的回测效果 1. **富国ETF轮动策略**： - 年化收益率：7.26% - 年化波动率：21.92% - 夏普比率：0.33 - 最大回撤率：42.20% - 信息比率（IR）：0.59 - 5月收益率：-2.03%（基准1.43%）[19] 2. **多空组合表现**： - 多空收益率：-6.96%（5月） - 历史IC均值：6.80%，标准差31.51%[12] --- 量化因子与构建方式 （与模型部分重复的因子构建内容已合并展示） --- 因子的回测效果 1. **富国ETF轮动因子**： - IC均值：6.80% - IC标准差：31.51% - 风险调整IC：0.22（t统计量2.24）[12] - 5月IC：-30.91%[14] 2. **子因子表现**： - 扣非净利润环比、市盈率倒数、分析师预期变化在农业ETF（159825.SZ）中排名显著靠前[24][25] --- 最新建议关注ETF（2025年5月） 1. **农业ETF（159825.SZ）**：扣非净利润环比、经营资本占比、市盈率倒数排名前1/7[24][25] 2. **大数据ETF（515400.SH）**：经营资本周转、经营资本占比排名靠前[24][25] 3. **稀土ETF（159713.SZ）**：市盈率倒数、分析师预期变化排名前1/7[24][25] --- 注：所有数据引用自研报原文，未包含风险提示等非核心内容。