沪深两市ETF两融余额变化 - 截至8月7日沪深两市ETF两融余额为1022.73亿元较上一交易日减少28.66亿元 [1] - ETF融资余额为958亿元较上一交易日减少29.47亿元 [1] - ETF融券余额为64.73亿元较上一交易日增加0.81亿元 [1] ETF融资净买入情况 - 8月7日有152只ETF获融资净买入 [1] - 华宝中证医疗ETF获融资净买入额居首净买入4974.11万元 [1] - 华夏纳斯达克100ETF融资净买入4886.18万元 [1] - 博时上证科创板100ETF融资净买入3443.76万元 [1] - 易方达中证香港证券投资主题ETF融资净买入3357.24万元 [1] - 景顺长城纳斯达克科技市值加权ETF融资净买入3033.56万元 [1] - 国泰中证全指证券公司ETF融资净买入2865.91万元 [1] - 南方中证1000ETF融资净买入2229.67万元 [1]

美股持仓动向 - 东方港湾海外基金2025年二季度持仓规模上涨至11.27亿美元，持仓标的增加至13只 [1][3] - 英伟达继续位居第一重仓股，期末持有126.78万股，二季度股价上涨45.77% [3] - 谷歌跃升为第二大重仓股，期末持有92.16万股，二季度股价上涨13.54% [3][4] - 新进持有特斯拉19.83万股，该股二季度上涨22.57% [4] - 新进持有奈飞4.28万股，该股二季度上涨43.6% [4] 科技行业布局 - 持仓主要围绕"AI技术、算力设施、AI应用"展开，以科技龙头为主 [3] - 持有2倍做多英伟达ETF12.17万股，该ETF二季度上涨88.29% [3] - 加仓谷歌凸显对算力基建的信心 [6] - 投资框架强调"投资改变世界的公司" [5] 数字货币领域尝试 - 新进持有数字货币概念股Coinbase15.61万股，二季度股价飙涨超过103% [2][5] - Coinbase是美国领先的数字货币交易平台，业务覆盖法币与加密资产兑换等 [5] - Coinbase在Web3生态中地位逐步上升，具备"坐地收钱"能力 [5] ETF基金配置 - 国内基金组合重仓16只与美股关联密切的ETF基金，持仓总市值约9.3亿元 [6] - 具体持仓包括景顺长城纳斯达克科技市值加权ETF5101万元、大成纳斯达克100ETF6625万元等 [6] - 这些ETF成分股高度集中于微软、苹果、谷歌、英伟达等美股科技巨头 [6] 投资策略分析 - 呈现"双轨进化"特征，主线强化同时布局新兴领域 [6] - 采用"核心+卫星"架构，80%仓位锚定确定性趋势，20%布局范式革命 [7] - 建议聚焦符合MCGF与AI10年周期的交叉领域 [7][8] - 关注中国AI驱动产业技术升级和海外AI基础设施相关产业机会 [8]

但斌旗下私募产品业绩表现 - 但斌旗下64只私募产品中近一个月收益超***%的有62只，绝大多数产品近一年收益已超***% [2] - 业绩反弹主要源于重仓股近期表现亮眼，海外基金一季度美股持仓市值达8.68亿美元（约62亿元人民币），较2024年末9.95亿美元略有下降 [5][7] 美股持仓调整策略 - 清仓Palantir、SoundHound AI及三倍做多小盘股指ETF，大幅加仓苹果（+38%）、微软（+25%）、亚马逊（+70%）、谷歌（+38%）及三倍做多纳指ETF（+47%） [7] - 对第一大重仓股英伟达微幅减仓2%，同时持有2倍做多英伟达ETF（NVDL）自4月7日以来涨幅达91.65% [7][8] - 台积电持股数减少95%，持股市值仅130万美元 [8] 国内基金美股相关布局 - 国内基金2024年末重仓7只美股ETF，总市值9.31亿元，涉及景顺长城纳斯达克科技ETF等产品 [8][9] - 银河东方港湾1号、2号资管产品除A股、港股外，亦重仓多只美股相关基金 [9] 人工智能与美股投资观点 - 但斌强调AI已从科技热点转变为重塑企业基本面的核心力量，认为AI行情将持续10年以上 [12][14] - 指出美股一季报超预期，AI资本开支未停滞，企业基本面战胜市场恐惧 [14] - 坚持"抓大放小"策略，认为美股每次大跌后都是买入时机 [12] 重仓股近期市场表现 - 英伟达、微软股价距历史前高仅一步之遥，英伟达自4月7日以来上涨43.57%，微软上涨26.24% [7][8] - 三倍做多纳指ETF（TQQQ）同期涨幅达73.89%，META上涨26.87% [8]

根据提供的金融工程周报内容，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**：大类资产市场概况模型 **模型构建思路**：通过跟踪全球主要市场指数、债券收益率、商品价格及外汇汇率的变化，构建大类资产市场表现的量化模型[4][9][10][26][27][32][33][39] **模型具体构建过程**： - 权益市场：采集A股/港股/美股主要指数涨跌幅，按市值风格（大盘/中盘/小盘）和行业分类计算收益分布[9][10][11][12][13][15][17][18][19][22] - 债券市场：计算国债收益率变动（1/3/10年期）、信用利差（企业债-国债）及中美利差[26][27][28][29][31] - 商品市场：跟踪原油/黄金/工业金属等商品的绝对收益和南华指数分类表现[32][33][34][35][37][38] - 外汇市场：监控主要货币兑人民币汇率变动及美元指数与黄金价格相关性[39][41][42][43] 2. **模型名称**：基金业绩归因模型 **模型构建思路**：基于基金类型分类（权益/固收/QDII等）分析业绩表现与市场基准的关联性[44][45][46][47][51][55][56] **模型具体构建过程**： - 按基金类别统计规模占比（固收基金占67.77%，权益基金占22.78%）[47][50] - 计算各类基金不同时间维度的回报率（近1周/1月/1年），并与对应市场指数（如纳斯达克指数与QDII基金）进行相关性分析[51][55][56][57] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市场风格因子 **因子构建思路**：通过A股市场不同市值风格（大盘价值/小盘成长等）的收益差异捕捉风格轮动[9][12][13] **因子具体构建过程**： $$风格收益 = \frac{指数_{风格}}{指数_{基准}} - 1$$ 其中基准采用沪深300指数，风格分类包括大盘价值（本周+1.45%）、小盘成长（-0.20%）等[13] 2. **因子名称**：商品动量因子 **因子构建思路**：利用商品期货价格变化率构建趋势跟踪因子[32][33][34][37] **因子具体构建过程**： $$动量值 = \frac{价格_{t}}{价格_{t-5}} - 1$$ 应用于沪铜（本周+0.93%）、沪铝（+3.03%）等品种[34] 模型的回测效果 1. **大类资产市场概况模型**： - A股中证2000指数近1周收益0.97%，北证50收益3.13%[9] - 10年期美债收益率变动-4BP，期限利差收窄至45BP[27][31] - 南华贵金属指数近1周下跌3.25%[37] 2. **基金业绩归因模型**： - QDII基金近1周平均收益2.14%，跑赢恒生指数（2.09%）[51] - 商品基金近1周亏损3.58%，与COMEX黄金（-3.72%）表现一致[54][55] 因子的回测效果 1. **市场风格因子**： - 大盘成长风格近1月累计收益3.45%，显著优于小盘成长（-0.20%）[13][55] 2. **商品动量因子**： - 沪铝近1月动量值达3.03%，同期原油动量值为-2.10%[34][37] 注：报告中未提及对模型/因子的定性评价，故未包含相关描述[1][2][3][6][8][60][61][62][63][64][65][66]