量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场环境择时体系（均线距离模型）** * **模型构建思路：** 通过计算Wind全A指数的短期均线与长期均线的距离差，来划分市场的整体环境（如上涨、下跌、震荡格局）[2][6]。 * **模型具体构建过程：** 1. 选择标的指数：Wind全A指数[2][6]。 2. 计算均线：计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线）和120日移动平均线（长期均线）[2][6]。 3. 计算均线距离差：计算短期均线与长期均线的距离差，通常以百分比表示[2][6]。公式可表述为： $$距离差 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$$ 4. 设定阈值进行环境判断：根据距离差的绝对值大小来界定市场状态。报告中提到，距离绝对值低于3%时，市场进入典型的震荡格局[2][6]。 2. **模型名称：仓位管理模型** * **模型构建思路：** 结合市场估值水平和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位的配置建议[7]。 * **模型具体构建过程：** 1. 评估估值水平：计算Wind全A指数的PE（市盈率）和PB（市净率）在其自身历史数据中的分位数位置，以判断估值处于高位、中等还是低位[7]。例如，PE位于90分位点附近属于偏高水平，PB位于60分位点属于中等水平[7]。 2. 结合趋势判断：参考其他择时模型（如上述均线距离模型）对市场短期趋势的研判[7]。 3. 输出仓位建议：综合估值和趋势两个维度的信息，给出具体的仓位配置比例。例如，当前建议仓位为50%[5][7]。 3. **模型名称：中期行业配置模型（业绩趋势模型）** * **模型构建思路：** 通过分析行业的业绩趋势，筛选出未来一段时间内值得重点关注的行业方向[2][5][7]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细披露该模型的具体构建公式和步骤，仅提及模型名称为“业绩趋势模型”，并根据其信号提示重点关注方向[2][5][7][11]。 模型的回测效果 （注：本篇报告为周度市场观点，未提供上述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、信息比率（IR）等具体数值。） 量化因子与构建方式 （注：本篇报告主要讨论择时与行业配置模型，未涉及个股层面的量化因子构建。） 因子的回测效果 （注：本篇报告未涉及量化因子，故无相关测试结果。）

报告投资评级与核心观点 - 报告标题为《量化择时周报：成交量接近阈值，逢低分批布局》[1]，其核心观点是市场处于震荡格局，成交量已接近模型目标值，建议逢低分批布局[2][5][7] - 报告对市场整体（wind 全A指数）的格局判断为“震荡格局”[5] - 根据报告的仓位管理模型，当前以wind全A为配置主体的绝对收益产品建议仓位为**60%**[2][5][7] 市场大势与择时分析 - 从择时体系看，wind全A的20日均线收于**6536**点，120日均线收于**6490**点，两线距离差为**0.71%**，距离绝对值低于**3%**，市场进入典型的震荡格局[2][6][11] - 前周报告提示需等待成交萎缩至**1.7万亿**之下，最终wind全A在周五（北向资金缺席情形下）缩量至**1.67万亿**，全周下跌**2.25%**[2][6] - 市场处于震荡格局，核心观测变量是风险偏好的变化，短期中东地区战火持续、油价大幅波动压制了风险偏好[2][5][7] - 价量方面，市场逐渐缩量，周五成交量已到达模型临界值，接近地量水平[2][5][7] - 综合判断，成交量已接近模型目标值，市场短期或仍有小幅下探空间，建议可以分批布局[2][5][7] 市场表现回顾 - 上周市值维度表现：代表小市值股票的中证1000指数下跌**2.71%**，中盘股中证500指数下跌**2.62%**，沪深300指数下跌**1.37%**，上证50指数下跌**0.24%**[2][6] - 上周中信一级行业中，涨幅靠前的包括通信和医药，其中通信上涨**2.67%**；新能源、电力表现较弱，新能源下跌**8.09%**[2][6] - 上周成交活跃度上，医药与食品饮料行业资金流入明显[2][6] 估值水平分析 - 从估值指标看，wind全A指数的PE（市盈率）位于**80分位点**附近，属于中等偏高水平[2][7] - wind全A指数的PB（市净率）位于**50分位点**，属于较低水平[2][7] 行业配置建议 - 中期行业配置模型显示，业绩趋势模型提示重点关注**电池以及算力相关的产业链**，具体提及储能电池ETF（代码159566.SZ）和通信ETF（代码515880.SH）[2][5][7] - 同时建议关注**周期板块**，具体提及油气资源ETF以及能源化工ETF（建信代码159981.SH）[2][5][7] - 报告补充指出，若在有北向资金参与的情形下缩量信号出现，应重点关注**有色金属及中韩半导体ETF**[2][5][12]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：市场环境择时体系（均线距离模型）[2][6] 模型构建思路：通过计算Wind全A指数的短期均线与长期均线的距离差，来划分市场的整体环境（如上涨、下跌、震荡）[2][6] 模型具体构建过程：首先，计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线）和120日移动平均线（长期均线）。然后，计算两条均线之间的距离差（以百分比表示）。根据距离差的绝对值大小来定义市场状态，例如，报告指出距离绝对值低于3%时，市场进入典型的震荡格局[2][6]。公式为： $$市场状态信号 = \frac{短期均线(20日) - 长期均线(120日)}{长期均线(120日)} \times 100\%$$ 其中，公式结果代表短期均线相对于长期均线的偏离百分比，其绝对值用于判断市场格局。 2. 模型名称：成交量阈值模型[2][5][7] 模型构建思路：通过监测市场整体成交量是否萎缩至一个特定的临界值（阈值）来判断市场是否接近“地量”水平，从而为短期交易提供信号[2][5][7] 模型具体构建过程：模型设定一个成交量的目标阈值（例如1.7万亿元）。当市场成交量（报告中指Wind全A的成交量）萎缩至该阈值之下时，模型发出市场可能即将迎来反弹或已接近调整底部的信号。报告中提到，在北向资金缺席的情况下，成交量缩量至1.67万亿，达到了模型的临界值[2][7]。 3. 模型名称：仓位管理模型[2][7] 模型构建思路：结合市场的估值水平和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位的配置建议[2][7] 模型具体构建过程：首先，评估市场估值水平（如PE、PB的历史分位数）。然后，结合其他择时信号（如上述均线距离模型和成交量模型对短期趋势的判断），综合得出一个建议的股票仓位比例。报告示例中，Wind全A的PE位于80分位点（中等偏高水平），PB位于50分位点（较低水平），结合市场处于震荡格局的判断，模型给出的建议仓位为60%[2][7]。 4. 模型名称：中期行业配置模型（业绩趋势模型）[2][5][7] 模型构建思路：基于业绩趋势来筛选未来一段时间内值得重点关注的行业或产业链[2][5][7] 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体因子和计算过程，仅提及了其输出结果。该模型会提示业绩趋势向好的行业方向，例如报告指出模型提示重点关注电池、算力相关产业链以及周期板块[2][5][7]。 模型的回测效果 1. 市场环境择时体系（均线距离模型），最新均线距离差值0.71%[2][6] 2. 成交量阈值模型，最新成交量阈值参考值1.7万亿元，当前观测值1.67万亿元[2][7] 3. 仓位管理模型，当前建议仓位60%[2][7] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：估值因子（PE分位数）[2][7][8] 因子构建思路：使用市盈率（PE）的历史分位数来衡量市场当前的估值水平高低[2][7][8] 因子具体构建过程：计算Wind全A指数当前的市盈率（PE）。在历史时间序列（例如报告提及数据自2014年10月17日至2026年4月3日）中，计算当前PE值所处的百分位位置（分位数）。分位数越高，代表当前估值相对于自身历史水平越高[7][9]。 2. 因子名称：估值因子（PB分位数）[2][7][10] 因子构建思路：使用市净率（PB）的历史分位数作为另一项衡量市场估值水平的指标[2][7][10] 因子具体构建过程：计算Wind全A指数当前的市净率（PB）。在历史时间序列中，计算当前PB值所处的百分位位置（分位数）。分位数越高，代表当前估值相对于自身历史水平越高[7][11]。 因子的回测效果 1. 估值因子（PE分位数），当前取值位于约80分位点[2][7] 2. 估值因子（PB分位数），当前取值位于50分位点[2][7]

沪深股通成交概况 - 沪深股通今日合计成交2892.86亿元，其中沪股通成交1342.83亿元，深股通成交1550.03亿元 [1][2] - 沪股通成交额首位是紫金矿业，成交金额为37.04亿元，药明康德和佰维存储分别以19.48亿元和12.51亿元位列第二、三位 [2][3] - 深股通成交额首位是宁德时代，成交金额为44.88亿元，新易盛和中际旭创分别以39.61亿元和34.65亿元位列第二、三位 [2][4] 板块资金流向 - 从板块表现看，军工、电力、工业金属板块涨幅居前，油气板块跌幅居前 [5] - 主力资金净流入方面，有色金属板块净流入63.17亿元居首，净流入率为4.32%，通信和工业金属板块分别净流入36.82亿元和28.41亿元 [6][7] - 主力资金净流出方面，电力设备板块净流出37.74亿元居首，净流出率为3.38%，交运设备和汽车整车板块分别净流出17.41亿元和13.83亿元 [7][8] 个股资金流向 - 个股主力资金净流入前十中，紫金矿业净流入13.98亿元居首，净流入率为9.65%，德明利和汉缆股份分别净流入10.96亿元和9.95亿元 [9] - 个股主力资金净流出前十中，阳光电源净流出13.59亿元居首，净流出率为9.33%，华工科技和兆易创新分别净流出7.51亿元和6.88亿元 [10][11] ETF成交动态 - 成交额前十的ETF中，能源化工ETF建信（159981）以138.468亿元居首，黄金ETF华安（518880）以137.167亿元位列次席 [13] - 成交额环比增长前十的ETF中，巴西ETF易方达（520870）成交额环比增长190.22%至4.8505亿元居首，A500ETF汇添富（563880）成交额环比增长126.17%至3.6624亿元位列次席 [14] 龙虎榜机构动向 - 机构方面，PCB概念股南亚新材触及20CM涨停，获四家机构买入1.41亿元，同时遭一家机构卖出1940万元 [16] - 云南锗业走出3天2板，获三家机构买入7620万元 [16] - 算力租赁人气股美利云冲板回落，遭三家机构卖出1.09亿元，同时获一家机构买入1383万元 [16] 龙虎榜游资与量化资金动向 - 游资方面，绿电概念股韶能股份走出5天4板，获四家一线游资合计买入2.76亿元，汉缆股份强势涨停，获一家一线游资买入2.07亿元 [1][18] - 量化资金方面，汉缆股份获两家量化资金合计买入1.58亿元 [1][19]

市场整体表现 - 2026年3月23日，A股市场剧烈调整，三大指数集体下跌超过3%，上证指数盘中创下近五个月新低，报收3813.28点，下跌3.63% [3][5] - 市场呈现普跌态势，超过5100只个股下跌，逾130只个股跌停，市场成交金额超过2.45万亿元，较前一交易日放量1450余亿元 [5] 能源板块逆势走强 - 在申万一级行业中，仅煤炭和石油石化板块逆势微涨，分别上涨0.2%和0.06%，成为全市场唯二上涨的行业 [5] - 相关个股如云煤能源、辽宁能源、恒逸石化、博迈科涨停 [5] - 能源主题ETF涨幅居前，如标普油气ETF富国、标普油气ETF嘉实涨幅均超过10%，能源化工ETF建信涨幅超过7% [5] 市场调整原因分析 - 市场调整主要源于外部扰动和情绪面放大，包括中东地缘冲突升级推升全球避险情绪，以及美联储“鹰派”表态带来全球流动性边际收紧的预期 [6] - 3月末临近机构季度考核，被动降仓、锁定收益的行为较为集中，同时沪指跌破关键支撑位可能触发部分量化交易止损指令，放大了下跌压力 [6] - 市场进入政策消化期与业绩等待期，部分资金因担忧上市公司业绩不及预期而主动撤离高波动标的 [6] 科技成长板块表现 - 与去年表现强势形成对比，今年以来科技成长板块经历显著回调，去年部分“翻倍基”产品年内跌幅已超过10% [7][8] - 例如，鹏华碳中和主题A年内跌幅已超过18%，前海开源嘉鑫A、华富科技动能A等跌幅超过14% [8] - 前期涨幅较高、拥挤度较强的核心资产成为抛售重点，反映出资金在不确定性上升时优先降低高弹性资产敞口 [9] 主动权益基金业绩分化 - 主动权益基金内部业绩差距持续拉大，截至3月22日，业绩领先的广发远见智选A年内回报为49.22%，而跌幅最大的山证资管数字经济锐选A累计跌幅超过23%，首尾业绩相差超过72个百分点 [9] - 尽管能源主题产品表现亮眼，但主动权益基金业绩领跑者仍以科技方向为主，例如配置存储及半导体设备的广发远见智选A和聚焦数字经济的国寿安保数字经济A（年内回报34.8%） [9] - 在亏损的主动权益基金中，有171只（仅计算A类）年内跌幅超过10% [9] 机构策略调整 - 市场风格切换推动机构投资策略加速调整，从“扎堆科技”转向“兼顾防御”，部分基金经理开始挖掘能源、周期等领域的结构性机会，以提升组合防御性 [3][12] - 部分机构采用“HALO PLUS”策略，防御端（HALO）围绕高现金流、重资产、高行业门槛且与TMT关联度低的板块，如煤炭、公用事业、建筑；进攻端（PLUS）聚焦交易拥挤度低、对利率敏感性较弱的成长方向，如商业航天、电池、太空光伏 [12][13] - 机构关注地缘冲突背景下的军工主题，以及受益于自主可控逻辑的板块 [12] - 有观点认为，全球通胀及地缘局势紧张将进一步驱动周期商品表现，在波动率走高的背景下，低波资产的配置价值回升 [13] 后市观点与配置方向 - 有基金经理认为，市场下跌更多反映风险偏好的收缩，悲观预期存在过度定价，市场继续大幅下探的空间可能有限，经历大幅调整后，A股已具备长期配置价值 [3] - 配置方向上，有观点依然看好科技成长方向的结构性机会，如国产算力、机器人、商业航天等，同时建议密切关注内需相关顺周期板块的投资机会，并长期看好红利资产的配置机会 [13] - 外资机构建议在不确定性下采取平衡型投资策略，通过分散配置、对冲风险及定期再平衡来提升组合韧性，组合中以优质债券、大宗商品、黄金和另类投资补充股票敞口 [13]

核心观点 - 市场整体（wind全A指数）处于震荡格局，短期调整或仍未结束，建议耐心防御，等待市场成交额萎缩至1.7万亿元以下，届时有望迎来反弹 [2][5][7] - 根据量化择时体系，均线距离为4.33%，绝对值大于3%的阈值，同时市场赚钱效应为-4.35%，确认市场处于震荡格局 [2][5][6] - 核心观测变量是风险偏好，短期受美联储降息预期变化和中东地缘冲突推高油价等因素压制 [2][5][7] - 市场在逐渐缩量，但成交缩小幅度仍低于模型临界值，存在下跌中继的可能 [2][5][7] 市场回顾与表现 - 前周wind全A指数全周大跌4.13% [2][6] - 市值维度上，上周中证1000下跌5.25%，中证500下跌5.82%，沪深300下跌2.19%，上证50下跌2.47% [2][6] - 行业表现上，通信行业上涨1.71%，银行也录得涨幅；而有色金属行业下跌11.91%，钢铁表现较弱 [2][6] - 成交活跃度上，非银金融与房地产行业资金流入明显 [2][6] 量化择时信号 - Wind全A指数的20日均线收于6761点，120日均线收于6481点，短期均线位于长期均线之上，两线距离差为4.33% [2][6] - 市场趋势线位于6766点附近 [2][5][6] - 市场赚钱效应显著为负，为-4.35% [2][5][6] - 均线距离绝对值继续大于3%的模型阈值，市场被判定为震荡格局 [2][5][6] 估值与仓位建议 - Wind全A指数市盈率（PE）位于85分位点附近，属于中等偏高水平 [2][7] - Wind全A指数市净率（PB）位于50分位点，属于中等水平 [2][7] - 根据仓位管理模型，当前以wind全A为配置主体的绝对收益产品建议仓位为50% [2][5][7] 行业配置方向 - 中期行业配置模型显示，业绩趋势模型提示重点关注算力相关的产业链，具体标的包括半导体设备ETF（159516.SZ）和通信ETF（515880.SH） [2][5][12] - 同时关注周期板块，具体标的包括油气ETF汇添富（159309.SZ）和能源化工ETF建信（159981.SH），以及与新能源板块 [2][5][12] - 在防御思路下，短期可关注银行ETF与旅游ETF [2][5][12]

文章核心观点 - 名称相似的化工类ETF产品因底层资产和跟踪指数不同，业绩表现差异巨大，投资者需根据投资目标（短期交易商品价格或长期配置股票资产）进行区分和选择 [4][6][26] 化工类ETF产品表现分化 - 2026年初至3月19日，名称带“化工”的ETF产品份额均增长，但业绩悬殊，表现最佳的产品年内回报接近35%，而其他产品回报均低于5% [3][4] - 建信能源化工ETF（159981.SZ）年内回报达34.6863%，表现断层式领先，而其他跟踪细分化工指数的ETF回报在4.37%至4.53%之间 [5][7][8][20] 商品期货类ETF：建信能源化工ETF - 该产品跟踪易盛郑商所能源化工期货指数A，是一个商品期货指数，而非股票指数 [11] - 指数主要挂钩郑州商品交易所的动力煤、PTA、甲醇和玻璃期货合约，走势与原油相关性高 [11] - 近期因地缘政治风险推高了PTA、甲醇等商品价格，直接驱动了该ETF上涨 [11] - 该产品直接映射化工品期货价格，在商品牛市中其对价格变动的敏感度远高于受股市情绪拖累的权益类ETF [13] - 根据2025年年报，其前三大期货持仓为PTA2605、甲醇2605和玻璃2605，其中PTA2605区间涨幅为10.13% [12] 权益类ETF：跟踪细分化工指数 - 除建信产品外，主流化工ETF均为权益类产品，通过买入化工上市公司股票来追踪行业表现 [14] - 这些产品主要跟踪“细分化工”指数，该指数精选化学制品、农化制品、化学原料等细分领域的龙头企业 [15] - 指数前十大权重股包括万华化学（权重10.56%）、盐湖股份（7.33%）、藏格矿业（4.09%）等，全面覆盖各细分领域龙头 [17][18] - 跟踪该指数的ETF有5只，规模最大的是鹏华化工ETF（159870.SZ），合并规模达282.45亿元，其他产品规模在20亿至88亿元之间 [19][20] - 2026年以来，资金净流入最多的也是鹏华化工ETF，区间净申购额估算达107.96亿元 [5][20] 特殊产品：跟踪细分化工全收益指数 - 国泰化工ETF（516220.SH）跟踪“细分化工全收益”指数，规模相对较小，为4.78亿元 [20][21] - 全收益指数与普通价格指数的核心区别在于，其将成分股的现金分红进行再投资并计入指数收益 [24] - 化工行业许多成熟龙头企业有稳定分红习惯，长期来看，包含分红再投资的全收益指数回报更高，但在短期高波动市场中，此优势不明显 [25] 投资策略选择 - 对于交易型投资者，若希望捕捉PTA、甲醇等大宗商品的短期趋势性行情，建信能源化工ETF是更贴合策略的工具 [26] - 对于配置型投资者，若更看好中国核心化工资产的长期竞争力，希望布局万华化学、盐湖股份等细分龙头，那么跟踪细分化工指数的权益类ETF是更合适的工具 [26]

量化模型、因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场环境择时体系**[2][5][7][12] * **模型构建思路**：通过计算Wind全A指数的短期均线与长期均线的距离差，并结合市场趋势线、赚钱效应等指标，来区分市场的整体环境（如震荡、上涨、下跌），从而进行大势判断[2][7]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算Wind全A指数的20日移动平均线（短期均线，MA20）和120日移动平均线（长期均线，MA120）[7]。 2. 计算两条均线的距离差，公式为： $$均线距离 = (MA20 - MA120) / MA120 * 100\%$$ 其中，MA20代表短期均线值，MA120代表长期均线值[7]。 3. 设定阈值（如±3%）来判断市场状态。报告指出，当均线距离绝对值大于3%时，市场可能处于趋势行情；当绝对值小于3%时，市场可能处于震荡格局[2][7]。 4. 结合市场趋势线（报告中提及位于6796点）和赚钱效应（报告中为-0.02%）等辅助指标进行综合判断[5][7][12]。 2. **模型名称：仓位管理模型**[2][8] * **模型构建思路**：结合市场的估值水平（PE、PB分位数）和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位的配置建议[2][8]。 * **模型具体构建过程**： 1. 评估市场估值水平：计算Wind全A指数的PE（市盈率）和PB（市净率）在其自身历史数据中的分位数[2][8]。 2. 结合择时体系对短期趋势的判断（如上述市场环境判断）[2]。 3. 根据估值分位数和趋势状态的组合，输出建议仓位。例如，报告指出当前Wind全A的PE位于90分位点（较高水平），PB位于50分位点（中等水平），结合市场处于震荡格局的判断，模型建议仓位为60%[2][8]。 3. **模型名称：中期行业配置模型**[2][6][8][12] * **模型构建思路**：通过业绩趋势模型等子模型，筛选出未来一段时期内具备较强业绩增长趋势或配置价值的行业板块[2][6][8]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细披露该模型的具体构建公式和步骤，但提及了其核心子模型及输出结果。 1. 核心子模型为“业绩趋势模型”，用于识别业绩向好的行业[2][6][12]。 2. 模型最终输出具体的行业配置建议。例如，本期报告提示重点关注算力相关产业链（半导体设备、通信）、周期板块（油气、能源化工）与农业板块[2][6][8][12]。 模型的回测效果 *本报告未提供上述模型的历史回测指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等）的具体数值。报告主要展示了模型在最新时点（2026年3月）的输出信号和判断结果[2][5][7][8][12]。* 量化因子与构建方式 *本报告未涉及对单个股票进行评价或筛选的量化因子（如价值因子、动量因子、质量因子等）的构建与说明。报告内容聚焦于市场择时、仓位管理和行业配置模型。* 因子的回测效果 *本报告未涉及量化因子的测试结果。*

市场整体表现 - 市场高开高走，沪指上涨超过1%，深成指上涨超过2% [1] - 上涨板块包括AI应用端、化工、光伏概念、算力硬件概念及商业航天概念 [1] - 下跌板块主要为油气股 [1] 行业与板块动态 - AI应用端持续拉升，算力硬件概念集体走强 [1] - 化工与光伏概念表现活跃 [1] - 商业航天概念走高 [1] - 影视板块因春节档临近催化趋于密集，2026年春节多部电影已定档，题材丰富且明星阵容强大 [3] - 春节期间观影、追剧等文娱消费需求的季节性释放，有望对影视板块情绪形成正向提振 [3] - 人工智能行业处于快速发展阶段，技术创新和应用场景不断拓展，产业链将迎来新的发展机遇 [3] - 人工智能中上游的基础技术领域如芯片、算法框架等，被视为未来投资的重点方向，长期投资价值显著 [3] ETF产品表现 - 影视ETF（516620.SH）上涨7.5%，现价1.276 [2] - 创业板人工智能ETF华安（159279.SZ）上涨6.98%，现价1.287 [2] - 影视ETF（159855.SZ）上涨6.89%，现价1.132 [2] - 创业板人工智能ETF富国（159246.SZ）上涨6.59%，现价2.119 [2] - 创业板人工智能ETF国泰（159388.SZ）上涨6.59%，现价0.922 [2] - 创业板人工智能ETF大成（159242.SZ）上涨6.58%，现价1.896 [2] - 创业板人工智能ETF华宝（159363.SZ）上涨6.53%，现价1.125 [2] - 创业板人工智能ETF华夏（159381.SZ）上涨6.51%，现价2.127 [2] - 创业板人工智能ETF南方（159382.SZ）上涨6.37%，现价2.406 [2] - 能源化工ETF建信（159981.SZ）下跌0.08%，现价1.279 [4] - 基本面ETF建信（159916.SZ）下跌0.07%，现价5.386 [4] - 科创债ETF富国（159200.SZ）下跌0.05%，现价100.444 [4] - 10年地方债ETF海富通（511270.SH）下跌0.04%，现价117.729 [4] - 城投债ETF海富通（511220.SH）下跌0.02%，现价10.261 [4] - 30年国债ETF（511090.SH）下跌0.02%，现价115.699 [4] - 科创债ETF泰康（551580.SH）下跌0.01%，现价100.538 [4] - 货币ETF国泰（511620.SH）下跌0.01%，现价100.005 [5] - 华泰天天金ETF（511670.SH）下跌0.01%，现价100.021 [5] - 财富宝ETF（511850.SH）下跌0.01%，现价100 [5]

ETF市场表现 - 2月9日ETF市场收盘涨跌不一，其中影视、人工智能主题ETF领涨，而能源化工、基本面及债券类ETF小幅下跌 [1] - 影视ETF（516620）以7.50%的涨幅领涨市场，最新价格为1.276 [1][2] - 创业板人工智能ETF华安（159279）上涨6.98%，最新价格为1.287 [1][2] 领涨ETF详情 - 涨幅榜前列主要由影视和人工智能主题ETF占据，多只创业板人工智能ETF涨幅超过6.50% [2] - 影视ETF（159855）上涨6.89%，最新价格为1.132 [1][2] - 创业板人工智能ETF国泰（159388）上涨6.59%，最新价格为0.922 [2] - 创业板人工智能ETF富国（159246）上涨6.59%，最新价格为2.119 [2] - 创业板人工智能ETF大成（159242）上涨6.58%，最新价格为1.896 [2] 下跌ETF详情 - 能源化工ETF建信（159981）领跌0.08%，最新价格为1.279 [1][2] - 基本面ETF建信（159916）下跌0.07%，最新价格为5.386 [1][2] - 科创债ETF富国（159200）下跌0.05%，最新价格为100.444 [1][2] - 10年地方债ETF海富通（511270）下跌0.04%，最新价格为117.729 [2] - 30年国债ETF（511090）下跌0.02%，最新价格为115.699 [2] - 城投债ETF海富通（511220）下跌0.02%，最新价格为10.261 [2]