2025年ETF市场整体表现 - 截至12月21日，年内全市场共计发行ETF产品351只，发行份额高达2554.55亿份，创下历史新高并超越此前两年的发行总和 [1] - 股票型ETF是发行主力军，年内发行312只，合计发行份额达1602.05亿份，分别占全年ETF发行总量的88.89%和62.71% [1] - 债券型ETF迎来发行大年，新发产品32只，发行份额达914.83亿份，发行数量和规模均超历史总和 [1] 各类型ETF产品表现 - 科技类ETF最受市场追捧，名称包含“科技”字眼的产品达47只，合计发行份额665.25亿份，分别占全年发行总量的13.39%和26.04% [1] - QDII型ETF发行7只，发行份额为37.67亿份，而截止日份额则高达160.50亿份，超募比例超过4倍 [2] - 债券型ETF截止日份额达39.67亿份，创下历年来次新高，并达到过去4年总和的3倍以上 [1] 主要发行机构情况 - 年内共有47家公募机构参与ETF产品发行 [2] - 易方达基金以发行31只产品和172.41亿份的发行规模位居榜首 [2] - 富国基金发行26只ETF产品，发行份额160.12亿份，排名第二 [2] - 鹏华基金发行25只产品，发行规模135.27亿份，排名第三 [2]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于分位数随机森林（QRF）分布预测的科技类ETF轮动策略**[1] * **模型构建思路**：针对科技类指数波动大、尾部风险高的特点，采用分位数随机森林模型预测指数未来周度收益率的完整分布，以更精确地刻画短期风险[28]。基于预测分布构建多维度评价体系筛选潜力指数，并结合仓位控制与组合优化方法，构建ETF轮动策略，旨在控制下行风险的同时获取超额收益[1][68]。 * **模型具体构建过程**： * **步骤1：指数分布预测**。使用分位数随机森林模型，以Fama-French五因子的周度收益率作为自变量，预测各科技大类行业指数未来一周收益率的分位数[52]。回归窗口为近104周数据[85]。通过预测得到的一系列分位数（如以5%为间隔），采用在相邻分位数间填充均匀分布的方法，近似得到指数的完整收益率分布，并可进行模拟抽样[42][43]。 * **步骤2：指数综合评价与初选**。基于步骤1得到的预测分布（或模拟样本），为每个指数计算7个指标并标准化，然后加权复合得到综合评分[61][66][67]。7个指标及其权重为：50%分位数（1倍）、75%分位数（1倍）、平均收益率（1倍）、Sharpe比率（2倍）、Sortino比率（1倍）、Omega比率（1倍）、胜率（1倍）[68]。选取综合评分最高的5支指数，并确保所选指数覆盖的最小行业层级最多出现一次，以防止行业过度集中[85]。 * **步骤3：ETF标的选取**。为步骤2选出的每支指数，选取追踪该指数、且过去21个交易日日均成交额最大的ETF作为投资标的[85]。 * **步骤4：组合权重优化**。对步骤3选出的5支ETF，采用结合指数收益率分布预测的二阶随机占优方法进行权重优化，以控制组合尾部风险[75]。具体流程包括：利用指数近8周日频收益率序列拟合GARCH模型，得到标准化残差序列并构建协方差矩阵[75][76]；生成多维正态分布样本，并映射到由QRF预测的分位数所构建的实际边际分布中，得到预测的联合分布模拟样本[79]；以该模拟样本为基础，以二阶随机占优条件作为约束，求解ETF最优持仓权重，并约束每支ETF权重不低于科技大类持仓总权重的5%[77][78][80][82]。 * **步骤5：整体仓位控制**。在每次调仓日，计算科技大类行业指数的平均收盘价序列的MACD指标，若出现“死叉”，则将总ETF持仓权重设为50%[71][72]。若未出现“死叉”，则计算市场波动率（基于上述指数滚动标准差均值）在过去252个交易日中的分位点，若该分位点大于50%，则总ETF持仓权重设为50%，否则设为(1-分位点)[72]。此步骤用于规避系统性下行风险[68]。 * **步骤6：最终持仓确定**。将步骤4得到的5支ETF优化权重，等比例缩放至步骤5确定的总ETF持仓权重，剩余仓位全部配置华安黄金ETF（518880.SH）以进行风险对冲[85][71]。 模型的回测效果 1. **基于QRF分布预测的科技类ETF轮动策略**（回测区间：2020年1月2日至2025年12月12日）[86] * 年化收益率：24.19%[86][88] * 年化波动率：20.58%[88] * Sharpe比率：1.1560[88] * Calmar比率：0.9061[88] * 最大回撤：-26.70%[88] * 累计收益率：245.45%（相较于科创50指数超额累计156.10%）[86][89] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Fama-French五因子**[44] * **因子构建思路**：作为资产定价模型，用于解释股票回报率的差异，包含市场、市值、价值、盈利和投资五个维度的系统性风险因子[44][46]。在本报告中，其周度收益率被用作分位数随机森林模型的自变量，以预测指数收益率分布[52]。 * **因子具体构建过程**：采用简易计算方法，日频计算，具体如下[46][49]： * **MKT（市场因子）**：每个交易日，在A股成分股中剔除风险警示板股票及最近报告期每股净利润为负的股票，以前一交易日总市值加权计算当日市场收益率，减去当日银行间同业拆借加权利率[49]。 * **SMB（市值因子）**：以上述股票池为样本，按前一交易日总市值从小到大均分为10组，做多第1组（最小市值），做空第10组（最大市值），以前一交易日总市值加权计算当日因子收益率[49]。 * **HML（价值因子）**：以上述股票池为样本，按前一交易日最近财年市净率（PB-LF）从大到小均分为10组，做多第1组（高市净率，价值股），做空第10组（低市净率，成长股），以前一交易日总市值加权计算当日因子收益率[49]。 * **RMW（盈利因子）**：以上述股票池为样本，按最近报告期营业利润从大到小均分为10组，做多第1组（高盈利），做空第10组（低盈利），以前一交易日总市值加权计算当日因子收益率[49]。 * **CMA（投资因子）**：以上述股票池为样本，按最近报告期净资产收益率（ROE）从小到大均分为10组，做多第1组（低ROE，投资保守），做空第10组（高ROE，投资激进），以前一交易日总市值加权计算当日因子收益率[49]。 2. **因子名称：基于QRF分布预测的指数轮动复合因子**[56][66] * **因子构建思路**：从预测的指数收益率分布中提取多个有效信号，综合收益率、风险调整后收益及胜率三个维度，构建一个用于指数轮动的综合评分因子[56]。 * **因子具体构建过程**： * **步骤1：计算基础指标**。利用QRF预测的分布（或生成的模拟样本），为每个指数计算以下7个指标[61][63][64]： * **收益率指标**：50%分位数（中位数）、75%分位数、平均收益率（通过模拟样本计算）[61]。 * **风险调整后收益指标**：Sharpe比率（无风险利率设为0）、Sortino比率（下行标准差）、Omega比率[63]。 * **胜率指标**：模拟样本中收益率大于0的样本频率[64]。 * **步骤2：指标标准化**。对每个指标进行截面标准化，以消除量纲影响[66]。公式为： $$X_{i j}={\frac{x_{i j}-{\overline{{x_{i}}}}}{S_{i}}}$$ 其中，$x_{ij}$为第$j$个指数第$i$个指标的实际值，$X_{ij}$为标准化后的值，$\overline{x_i}$为第$i$个指标的截面均值，$S_i$为截面样本标准差[67]。 * **步骤3：指标复合**。将标准化后的各指标按既定方向和权重加权求和，得到每个指数的最终复合评分[67]。公式为： $$S c o r e_{j}=\sum_{i=1}^{M}D_{i}\;W_{i}X_{i}$$ 其中，$Score_j$为第$j$个指数的总复合指标值，$D_i$为第$i$个指标的方向（全部为正向），$W_i$为第$i$个指标的权重[67][68]。 因子的回测效果 1. **50%分位数因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0642[62] 2. **75%分位数因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0582[62] 3. **平均收益率因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0719[62] 4. **Sharpe比率因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0616[64] 5. **Sortino比率因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0581[64] 6. **Omega比率因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0602[64] 7. **胜率因子**，平均斯皮尔曼IC值：0.0586[64] *(注：以上IC值为各指标与对应指数下一周真实收益率的斯皮尔曼秩相关系数在2020年至2025年12月12日期间的周度平均值)[61][63][64]*

市场整体表现 - 12月10日A股市场调整，个股表现分化[1] - 近期A股市场整体偏强震荡，个股分化特征凸显，市场主线轮动加快[11] 行业与主题ETF表现 - 12月10日房地产板块异军突起，多只房地产相关ETF位居涨幅榜前列[1] - 房地产类ETF今日表现强势，跻身涨幅榜前列，例如房地产ETF(159768.SZ)上涨3.79%，地产ETF(159707.SZ)上涨3.73%[3][4] - 12月10日农业板块表现亮眼，种业、土地流转、水产品等主题强势，农业相关主题ETF涨幅居前[2] - 今日卫星产业、农业、黄金等ETF表现强势，卫星产业ETF(159218.SZ)上涨1.69%，粮食ETF(159698.SZ)上涨1.58%，黄金股ETF(517520.SH)上涨1.57%[5][6] - 工程机械ETF(159542.SZ)今日上涨2.23%[4] - 线上消费ETF(159725.SZ)今日上涨1.91%，标普消费ETF(159529.SZ)上涨1.70%[4] 资金流向 - 上周科技类ETF显著吸金，多只相关主题ETF上周净流入额超10亿元[2] - 本周前两个交易日，资金持续流入科技类ETF，科创债、科创板代表指数、恒生科技指数等相关主题ETF显著吸金[2][9] - 南方中证A500ETF本周前两个交易日吸金超15亿元，全市场排名第一[9] - 具体资金流入：南方中证A500ETF(159352.OF)区间净流入15.66亿元，嘉实中证AAA科技创新公司债ETF(159600.OF)净流入10.95亿元，汇添富中证AAA科创债ETF(551520.OF)净流入9.98亿元[10] - 华夏上证科创板50ETF(588000.OF)净流入6.43亿元，华夏恒生科技ETF(513180.OF)净流入5.11亿元[10] - 港股创新药ETF（513120）在连续8日获资金加仓后，12月9日再获资金净买入2.15亿元[11] 债券ETF交易情况 - 今日多只债券型ETF交投活跃，短融ETF、基准国债ETF和银华日利ETF等品种今日成交额超100亿元[7] - 多只科创债主题ETF今日成交金额超80亿元[7] - 具体成交额：短融ETF(511360.SH)成交401.12亿元，基准国债ETF(511100.SH)成交129.15亿元，银华日利ETF(511880.SH)成交121.25亿元[8] - 科创债ETF国泰(551800.SH)成交86.35亿元，科创债ETF汇添富(551520.SH)成交85.75亿元，科创债ETF招商(551900.SH)成交81.53亿元[8] 机构观点与投资方向 - 华泰证券表示，近期商业航天产业利好消息频出，包括SpaceX估值提升、中国火箭可回收即将迎来奇点时刻，星网启动相控阵终端招标等，看好商业航天成为12月重要投资主题，建议关注地面终端与应用、火箭发射、卫星制造环节[5] - 中航证券认为，近期A股种业板块情绪显著提振，生物育种商业化持续推进，利好相关头部企业，生猪养殖端价格持续运行于低位，行业产能去化加速，优质规模企业成本优势凸显，长期配置价值提升[5] - 多家机构建议可重点关注黄金、创新药等投资方向[11] - 工银瑞信基金表示，随着美联储降息预期进一步升温，新一轮货币宽松及债务扩张或将削弱美元信用，从而可能利好金价表现，从长期来看，黄金或将持续受益于全球多极化与信用格局的重塑，这可能推动黄金在外汇储备中的占比提升，金价中枢有望继续上移[11] - 国信证券表示，中国首版商保创新药目录发布，标志着我国商业健康保险在创新药支付领域迈出实质性步伐，与基本医保目录形成错位互补，为我国创新药产业的健康发展注入动力，有助于深化医疗产业投资机会[11]

市场动态与指数化投资趋势 - 截至12月9日，上报新基金已超70只，其中指数型产品占据近半席位，且多瞄准科技方向[1] - 同期在发新基金中，指数产品占比亦超过三成，涵盖创业板、科创板及多只科技类ETF[1] - 国内指数化投资仍处高速扩张期，相较成熟市场渗透率提升空间巨大，公募抢滩布局旨在提前卡位下一轮资金流入风口[1] 新基金发行与产品布局 - 12月9日新发基金共有8只，主要为FOF和债券型基金，其中英大上证科创板综合指数增强A募集目标金额达80.00亿元[2] - 12月以来，新基金发行进入冲刺模式，正在或即将启动募集的产品已超120只[2] - 新基金布局主线呈两极分化：一端面向高风险偏好，主推股票型、混合型等权益品种；一端锁定稳健需求，力推“固收+”及低波策略[2] - 年末密集上新显示机构对当前市场位置的看好，也为明年行情提前占位，发行热潮有望延续至岁尾[2] 私募行业发展 - 2025年私募行业多项指标刷新纪录：总规模首度站上22万亿元，证券类私募规模突破7万亿元，S基金年度交易额预计创历史新高[2] - 行业整体盈利与分红金额同步抬升，资金“投早、投小、投硬科技”趋势显著[2] - 私募正成为撬动新质生产力与科技创新的关键力量，科技红利持续释放带动行业整体回暖[2] 跨境ETF交易风险警示 - 12月9日，易方达、华夏、南方等头部公募同步发声，提示旗下跨境ETF二级市场交易价格溢价风险[3] - 进入12月后，14家公募累计发布溢价风险提示公告已突破200份[3] - 高溢价意味着买入成本高于实际净值，一旦溢价收敛将直接侵蚀本金[3] - 多家公司声明，若溢价幅度持续居高不下，将向交易所申请盘中临停或延长停牌时间，以遏制非理性炒作[3] 基金分红情况 - 12月09日基金分红共有80只，多为债券型[2] - 派发红利最多的基金是易方达深高速高速公路封闭式基础设施证券投资基金，每10份基金份额派发红利2.2410元[2] - 分红基金列表显示，广发、富国、华夏、博时等多家公司旗下均有产品进行分红，涵盖混合型、债券型、ETF联接基金等多种类型[6][7] 股市表现 - 12月9日，A股三大股指全天震荡下行，尾盘小幅回升，截止收盘，沪指跌0.37%报3909.52点，深成指下跌0.39%报13277.36点，创业板指上涨0.61%报3209.60点[1] - 沪深两市成交额1.9万亿，全市场超4000只个股下跌[1]

股票ETF市场资金流向概览 - 截至12月5日当周，全市场股票ETF（含跨境ETF）总规模达4.38万亿元，单周资金净流入108.73亿元，其中12月5日单日净流入89.54亿元 [1][2] - 当周股票ETF总份额增加353.78亿份，伴随A股市场反弹，创业板指单周涨幅达1.86% [2] 资金流入的主要方向 - 宽基ETF是资金流入主力，上周五单日净流入98.71亿元，规模上升317.03亿元 [4] - 跟踪中证A500指数的ETF资金流入显著，上周五单日净流入34.82亿元，最近5个交易日净流入超44亿元 [5][6] - 跟踪恒生科技指数的相关ETF在最近5个交易日净流入超19亿元 [6] - 债券ETF中，科创债ETF嘉实单周资金净流入超31亿元，公司债ETF净流入超8亿元 [10] 主要基金公司产品动态 - 易方达基金旗下ETF总规模达8171.2亿元，12月5日规模增加80.8亿元，其中沪深300ETF易方达净流入2.3亿元，科创创业ETF净流入1.4亿元，深证100ETF净流入1.2亿元 [7] - 华夏基金旗下科创50ETF和A500ETF基金12月5日单日净流入居前，分别净流入10.8亿元和6.21亿元，最新规模分别达730.35亿元和223.16亿元 [7] - 华夏基金旗下中证1000ETF和上证50ETF12月5日分别净流入5.93亿元和5.30亿元 [7] 资金流入居前的具体产品 - 上周非货ETF资金净流入前十名中，有8只为股票ETF且均为宽基ETF [9] - A500ETF华泰柏瑞单周资金净流入超22亿元，华夏基金旗下A500ETF华夏、科创50ETF单周资金净流入均超10亿元 [9] 资金流出的主要领域 - 行业主题ETF上周五单日净流出26.35亿元 [4] - 跟踪证券公司指数的相关ETF上周五单日净流出8.96亿元 [5] - 银行ETF、化工ETF、上证50ETF、黄金股ETF、证券ETF单周资金净流出均超10亿元 [11] 政策与市场背景 - 金融监管总局于2025年12月5日发布通知，将保险公司持仓超三年的沪深300指数及中证红利低波100指数成份股风险因子从0.3下调至0.27 [8] - 市场观点认为，保险公司风险因子下调从中长期利好宽基ETF [8]

市场表现 - 四季度以来多只机器人主题ETF跌幅超过14%，科创人工智能ETF跌幅超过13%，游戏、智能驾驶、半导体等泛科技类ETF也跌幅居前 [1][2] - 四季度以来科创板三大宽基指数出现回调，科创50指数下跌9.19%，科创100指数下跌8.16%，科创200指数下跌6.5% [2] - 四季度以来传统价值风格走强，煤炭、能源、稀有金属等主题ETF领涨全市场，最大一只涨幅超过11% [4] - 得益于前三季度强势行情，科创50指数年内仍上涨超过37%，科创100指数和科创200指数年内涨幅均超过45% [2] - 纳斯达克100指数四季度以来下跌1.34% [2] 调整原因 - 科技板块调整受三方面因素影响：二季度以来涨幅较大导致机构获利了结意愿增强、资金流向防御性板块、受美股科技股下跌联动影响及市场对国内科技政策短期见效信心不足 [3] - 市场风格切换、估值修复以及外部市场波动是科创类ETF出现显著调整的多重因素 [3] - 11月缺乏政策与业绩催化，叠加科技板块交易拥挤度偏高，促使资金暂时流向低估值价值板块避险 [5] - 科技板块高估值令部分资金却步，科创50指数PE在152倍附近，科创100和科创200指数PE均在200倍以上 [4] 行业观点与前景 - 以人工智能为代表的大科技板块长期成长逻辑未改变，短期波动被视为高位正常震荡 [4] - 对AI板块中长期表现乐观的核心逻辑包括：对人工智能领域技术后续突破保持乐观、科技巨头稳健的营收与现金流足以支撑AI投入、板块当前估值处于合理区间 [4] - 科技板块作为长期投资主线仍具备政策与产业基本面的坚实支撑，泛科技板块仍然是市场中长期主线 [6] - 指数级别的布局机会或在11月底逐步出现，科技板块有望在明年二季度年报行情落幕后回调到位 [6] - 以机器人为代表的AI应用还在迭代，爆品节点还需等待，明年或迎来关键拐点 [6] 投资策略建议 - 对于泛科技类ETF可以采取逐步逢低布局的策略，建议采取分批布局以平滑波动风险 [1][6] - 投资者选股需更加审慎，若打算抄底科技股须保持谨慎，避开年报业绩可能爆雷的个股 [1][6] - 当前位置性价比显现，投资者或可逐步介入泛科技ETF [6]

科技类ETF流动性提升 - 多家公募基金为旗下科技类ETF新增流动性服务商，包括易方达基金、景顺长城基金、银华基金等 [1] - 下半年以来已有20余只科技类主题ETF完成流动性服务商扩容，其中超半数为年内新成立产品 [1] 公募基金地产持仓变化 - 三季度房地产板块的基金持仓总市值为558亿元，环比上升15% [2] - 地产板块持仓市值占股票投资市值比重为0.62%，环比下降0.05个百分点 [2] 公募基金调研活动 - 10月份共有159家公募机构参与A股上市公司调研，覆盖30个行业的632只个股，合计调研次数达7452次，较9月份环比大幅增长60.57% [3] - 医药生物等赛道是公募扎堆关注的核心方向 [3] 基金经理产品动态 - 中欧小盘成长混合基金自11月5日起暂停50万元以上的大额申购，并于11月6日起将基金资产净值上限控制在20亿元人民币 [3] - 截至三季度末，该基金A类份额规模为3.06亿元，C类份额规模为8.32亿元 [4] 市场整体表现 - 市场全天震荡走强，沪指涨0.97%，深成指涨1.73%，创业板指涨1.84% [5] - 沪深两市成交额2.06万亿元，较上一个交易日放量1829亿元 [5] - 化肥、有色、能源金属等板块涨幅居前，船舶制造、旅游酒店、文化传媒等板块回调居前 [5] ETF板块涨跌情况 - 半导体产业ETF领涨4.85%，科创芯片相关ETF全线走强，如半导体设备ETF涨4.85%，半导体产业ETF涨4.84% [6][7] - 影视ETF领跌2.25%，游戏、文化传媒相关ETF回调居前，如影视ETF跌2.19%，旅游ETF跌1.46% [8] 半导体产业投资机会 - 中国半导体产业正以"集体冲锋"姿态开启自主化突围，全国各地在2025年10月迎来一波覆盖全链条的半导体项目落地热潮 [9] - 山东德州通过激光雷达项目实现从材料到整机的"垂直一体化"生产，郑州、蚌埠和厦门分别在大尺寸硅片、MEMS传感器和高端模拟芯片等领域布局 [9] 新发基金信息 - 南方中证全指自由现金流ETF联接基金为ETF联接基金，基金经理为潘水洋 [9] - 业绩比较基准为中证全指自由现金流指数收益率×95%+银行活期存款利率（税后）×5% [9]

基金管理人动态 - 易方达基金、景顺长城基金、银华基金等多家基金管理人同日公告为旗下含"科"量较高的ETF新增流动性服务商 [1] - 下半年以来已有20余只科技类主题ETF完成流动性服务商扩容，其中超半数为年内新成立产品 [1] - 易方达基金自11月5日起新增中信证券和中信建投证券为易方达恒生生物科技ETF的流动性服务商 [1] 流动性服务商的作用 - 引入流动性服务商能够有效提升ETF的流动性水平，专业机构通过持续提供双边报价有助于缩小买卖价差，降低投资者的交易成本 [2] - 流动性服务商能减少二级市场价格的异常波动，避免ETF交易价格过度偏离基金净值，并在市场出现大额申购或赎回时及时提供流动性支持 [2] - 更多的流动性服务商有助于压缩买卖价差、提升订单深度，为投资者创造交易更顺畅、交易成本更低的交易环境 [2] 科技类ETF的市场特征 - 相较于宽基或其他行业主题ETF，科技类ETF大多有着较高的市场关注度，但部分产品规模偏小、成分股流动性或存在一定不足 [1] - 科技类ETF二级市场交易对流动性支持的需求更多，促使基金管理人通过优化流动性安排来改善交易环境 [1] - ETF流动性的根本仍依赖于产品自身规模的增长和底层资产流动性的支撑，要求基金管理人持续优化指数选择与产品运作管理 [2]

活动概述 - 活动主题为芯光灿烂 决胜科技 2025科技投资主线解析暨ETF实战沙龙武汉站 [1][13] - 活动旨在为武汉及周边的投资顾问赋能 共同梳理科技浪潮下的投资图谱 [2] - 活动规模为100人 参会对象仅限各大证券公司投资顾问和理财顾问 [10][14] 核心投资主线 - 以芯片 半导体 光刻机 卫星通信为代表的硬科技是贯穿2025年的最强投资主线之一 [1] - 行业处于算力为基 AI潮涌的时代 科技投资机遇前所未有 [1] 活动核心内容 - 海外TMT首席分析师将深度剖析全球科技博弈下的TMT投资逻辑 [4][15][16] - 资深ETF基金经理将分享如何利用科技类ETF高效捕捉高景气赛道趋势 [5] - 最佳投资顾问将交流科技股甄选与客户资产配置实战心得 [6] 活动具体信息 - 活动时间为2025年10月16日13:30-17:00 地点在武汉香格里拉酒店宜昌厅 [10][14] - 活动主办方为新财富与广发基金 [2][11]

文章核心观点 - 当前A股市场呈现结构性行情，由“广义基本面”主导，其驱动因素包括全球货币秩序重构、风险溢价下行、科技产业链价值重估等，而代表企业盈利的“狭义基本面”尚未同步跟上，市场处于估值先行的阶段[3][7][13] - 市场分化明显，主板稳健而成长板块震荡，资金在科技主题（如AI、半导体、机器人）与避险资产（如黄金）间轮动，投资者策略倾向于“防守中带试探”[7][8][11] - 全球资本对中国资产兴趣升温，南向资金持续净买入，国际对冲基金增配中国股票，美元资产信仰松动背景下，被低估的中国科技资产成为潜在替代选择[10][13][15][16] 市场行情表现 - 9月初A股经历调整后强劲反弹，9月10日至11日三大指数集体上涨，深证成指单日涨3.36%，创业板指涨5.15%，全市场成交额达2.46万亿元[5] - 科技成长板块波动显著，科创综指在9月初三个交易日内累计下跌8.74%，但创业板指在过去4个月内上涨超55%，TMT板块市值逼近历史高位[4][12] - 市场成交活跃，融资融券余额创10年新高，小微盘指数及题材板块（如北交所、机器人、卫星通信）涨幅显著[7][12] 驱动因素分析 - “广义基本面”包含风险溢价重塑、全球资本再平衡、创新叙事回归及美元主导权边际衰退，当前行情更多由政策信号和全球流动性驱动而非企业盈利[3][13][19] - 科技产业链自主化与升级成为核心叙事，AI、算力、半导体等关键词构筑高风险偏好者的投资乐园，固态电池等新兴技术受设备招标和订单验证推动[3][11][12] - 全球宏观环境变化支撑中国资产重估，美国30年期国债收益率飙升至4.85%，多国长期国债遭遇抛售潮，资金从美元资产转向新兴市场寻求替代[10][13][15] 行业与板块动态 - 科技板块出现短期过热信号，部分核心标的（如寒武纪）多空交易意愿减弱，资金阶段性获利了结导致题材轮动（如固态电池板块单日下跌0.82%）[7][11][12] - 传统经济指标仍显疲弱，8月PPI同比下降2.9%，CPI同比转负，但核心CPI连续4个月回升，内需逐步恢复；出口同比增长4.4%，对非美市场渗透力增强[17][18] - 黄金板块走强反映避险需求，地产链指标（新房销售同比转正、建材供给回落）显示边际改善但动能不足，行情延续性依赖后续盈利验证[7][17][19] 资金流向与机构观点 - 外资持续增配中国资产，8月全球对冲基金对中国股票净买入规模创近一年新高，亚洲市场风险偏好连续4个月维持高位[10][15][16] - 南向资金60日净买入额达3519.24亿元，港股与A股联动增强，创业板估值快速抬升，部分AI标的市净率突破近年高点[13][15] - 机构认为行情本质是“风险溢价下行+产业升级”双轮驱动，未来需关注财政政策延续性与企业盈利修复的协同性，三季报业绩成关键分水岭[13][19][20]