科创200ETF指数(588240)紧密跟踪上证科创板200指数，上证科创板200指数从上海证券交易所科创板中 选取市值较小且流动性较好的200只证券作为样本。上证科创200指数与上证科创板50成份指数、上证科 创板100指数共同构成上证科创板规模指数系列，反映科创板市场不同市值规模上市公司证券的整体表 现。 科创200ETF指数(588240)，场外联接A：023926；联接C：023927。 截至2025年9月24日 13:31，上证科创板200指数(000699)强势上涨2.13%，成分股神工股份(688233)上涨 20.01%，海目星(688559)上涨14.37%，京仪装备(688652)上涨13.06%，骄成超声(688392)，汇成股份 (688403)等个股跟涨。科创200ETF指数(588240)上涨2.20%，最新价报1.4元。 消息面上，半导体领涨，神工股份涨停，科技板块整体走高，成长风格延续。机构指出，展望后市，第 一，宏观流动性方面，美联储点阵图指引年内降息3次，外溢的美元流动性有望驱动全球风险资产risk on；第二，微观流动性方面，监管降温导致市场阶段性横盘震荡，但总体来看市场 ...

科创200ETF指数表现 - 科创200ETF指数(588240)上涨3.57% [1] - 跟踪指数成分股腾景科技(688195)上涨20.00% [1] - 海目星(688559)上涨14.74% [1] - 航天宏图(688066)上涨14.29% [1] - 先惠技术(688155)和联赢激光(688518)等个股跟涨 [1] 行业驱动因素 - CPO概念反弹 腾景科技盘中涨停 [1] - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 标志人工智能进入全面赋能经济社会发展新阶段 [1] - 行动意见强调技术研发和产业落地与社会治理 明确2027年至2035年发展路线图 [1] - 电子行业市场领涨者地位继续加强 [1] - AI芯片已明确走出独立行情 [1] - 关注AI芯片、光模块（CPO）及计算机服务器相关方向 [1] 指数构成与定位 - 科创200ETF指数(588240)紧密跟踪上证科创板200指数 [1] - 上证科创板200指数选取科创板市值较小且流动性较好的200只证券作为样本 [1] - 上证科创200指数与上证科创板50成份指数、上证科创板100指数共同构成上证科创板规模指数系列 [1] - 系列指数反映科创板市场不同市值规模上市公司证券整体表现 [1] 产品信息 - 科创200ETF指数(588240)场外联接A：023926 [2] - 科创200ETF指数(588240)场外联接C：023927 [2]

指数表现 - 上证科创板200指数成分股涨跌互现 赛诺医疗领涨20.01% 翔宇医疗上涨11.74% 神工股份上涨8.95% [1] - 科创200ETF指数最新报价1.24元 多空胶着 [1] 指数特征 - 科创200指数偏向小微盘风格 成份股市值主要集中在100亿元以下 [1] - 行业分布较科创50和科创100更为分散 新经济行业和战略新兴行业权重占比超九成 [1] - 分散的行业分布降低单一行业波动影响 保持稳定性与韧性 [1] 投资前景 - 美联储9月18日降息预期抬升 10年期美债利率回落 美元指数下挫 [2] - 全球股市有望迎来risk on行情 资金将更加聚焦科技成长板块 [2] - 机器人板块政策频出 产业融资活跃 商业化加速落地 [2] - 8月世界人形机器人运动会临近 机器人板块有望迎来补涨行情 [2] 产品信息 - 科创200ETF指数(588240)紧密跟踪上证科创板200指数 [2] - 场外联接A代码023926 联接C代码023927 [3] - 指数选取科创板市值较小且流动性较好的200只证券作为样本 [2]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型** - **模型构建思路**：通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别当前市场热点行业和潜在风险行业[4] - **模型具体构建过程**： 1. 基于行业指数价格、成交量、资金流向等数据计算拥挤度 2. 拥挤度指标可能包含波动率、换手率、资金集中度等维度 3. 每日更新各行业拥挤度排名，识别高位和低位行业 - **模型评价**：能够有效识别市场过热行业，辅助规避回调风险 2. **模型名称：溢价率Z-score模型** - **模型构建思路**：通过计算ETF溢价率的Z-score值，筛选存在套利机会的标的[5] - **模型具体构建过程**： 1. 计算ETF溢价率：$$溢价率 = \frac{ETF市价 - ETF净值}{ETF净值} \times 100\%$$ 2. 滚动计算溢价率的Z-score值：$$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$，其中X为当前溢价率，μ为历史均值，σ为标准差 3. 设置阈值筛选异常溢价标的 - **模型评价**：能够捕捉ETF定价偏差带来的套利机会 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度因子** - **因子构建思路**：综合多维度市场数据构建行业拥挤度指标[4] - **因子具体构建过程**： 1. 选取价格动量、成交量、资金流向等基础指标 2. 对各指标进行标准化处理 3. 加权合成最终拥挤度得分 - **因子评价**：能够反映市场情绪和资金集中程度 2. **因子名称：主力资金净流入因子** - **因子构建思路**：通过监测主力资金流向捕捉行业资金动向[11] - **因子具体构建过程**： 1. 计算申万一级行业指数的主力资金净流入额 2. 统计单日及多日累计净流入数据 3. 构建资金流向排名指标 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型** - 医药生物、轻工制造、纺织服饰拥挤度最高（前30%分位）[4] - 房地产、电子、家用电器拥挤度最低（后30%分位）[4] 2. **溢价率Z-score模型** - 筛选出科创200ETF、创业板50ETF等关注标的[13] 因子的回测效果 1. **行业拥挤度因子** - 医药生物拥挤度达90%分位以上[10] - 轻工制造拥挤度达85%分位以上[10] 2. **主力资金净流入因子** - 非银金融单日净流入16.2亿元[11] - 传媒单日净流入12.43亿元[11] - 计算机单日净流出20.08亿元[11]

ETF市场表现 - 黄金股票ETF(517400)领涨2.62% [1] - 黄金股ETF(517520)上涨2.45% [1] - 上海金ETF(159830)上涨2.06% [1] - 汽车零部件ETF(159565)领跌2.18% [1] - 生物疫苗ETF(159657)下跌1.42% [1] - 科创200ETF指数(588240)下跌1.34% [1]