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报告概述

本报告是广发证券发布的A股量化择时定期研究，覆盖2025年12月25日至31日的市场表现。报告从结构表现、行业涨跌、市场与行业估值、市场情绪（新高新低、均线、基金仓位、ETF资金等）、宏观因子事件、个股统计、风险溢价、超买超卖、融资余额等多维度分析市场，并重点介绍了基于卷积神经网络的股价走势AI识别模型，将学习到的特征映射到行业主题板块，提供最新的主题配置建议。报告旨在帮助投资者快速把握市场状态和量化模型指向的主题方向。

报告的核心结论

模型最新配置化工、非银和卫星主题。

报告使用卷积神经网络对图表化价量数据建模，将学习到的特征映射到行业主题板块，最新配置中证细分化工产业主题、国证商用卫星通信产业指数、沪深300非银行金融指数、中证全指红利质量指数等，显示这些主题在当前市场环境下具有相对优势。

创业板指估值处于历史中位数水平。

截至2025年12月31日，创业板指PE_TTM分位数为58%，相对历史总体处于中位数水平，而上证50和沪深300分位数均为75%，中证500和中证1000分别为62%和64%，表明不同指数间估值分化，创业板估值压力相对较小。

风险溢价指标位于均值附近，市场未现极端情绪。

中证全指风险溢价（EP减去十年期国债收益率）为2.69%，处于历史均值附近，远离两倍标准差边界4.70%，显示当前权益资产相对债券的隐含收益率处于正常区间，市场未出现极端高估或低估迹象。

市场情绪指标分化，新低比例上升。

创近60日新高个股数占比从前期的9.5%升至9.6%，但创近60日新低个股数占比从前期的6.4%升至10.7%，同时多头排列减空头排列个股占比从前期的-22%降至-29%，显示市场内部结构分化，部分个股风险加大。

报告回答的关键问题

AI如何应用于A股量化择时？

报告使用卷积神经网络（CNN）对个股窗口期内的价量数据构建标准化图表，通过深度学习对图表化的价量数据与未来价格进行建模，并将学习到的特征映射到行业主题板块中，从而输出当前市场环境下更值得关注的行业主题配置，如化工、非银和卫星。

当前哪些行业板块值得关注？

根据卷积神经网络模型的最新输出，当前值得关注的板块包括化工、非银和卫星。具体指数包括中证细分化工产业主题指数、国证商用卫星通信产业指数、沪深300非银行金融指数和中证全指红利质量指数。这些主题是通过对价量图表的学习得到的配置建议。

A股市场当前情绪状态如何？

市场情绪呈现分化：创近60日新高个股占比微升至9.6%，但创近60日新低个股占比从6.4%升至10.7%，均线强弱指标（多头排列减空头排列占比）从-22%降至-29%，显示短期虽然仍有热点，但更多个股进入调整，市场整体情绪偏弱。

当前A股整体估值水平高吗？

截至2025年12月31日，中证全指PE_TTM分位数为82%，处于历史较高水平；上证50和沪深300均为75%，创业板指为58%，中证500为62%，中证1000为64%。整体估值偏高，但创业板指相对历史处于中位数，结构性差异明显。

报告中的代表性数据

82%

中证全指PE_TTM分位数

截至2025年12月31日，中证全指静态PE（TTM）的历史分位数，反映整体市场估值处于历史较高分位。

75%

沪深300PE_TTM分位数

截至2025年12月31日，沪深300指数PE_TTM的历史分位数，显示大盘蓝筹估值也处于偏高水平。

58%

创业板指PE_TTM分位数

截至2025年12月31日，创业板指PE_TTM分位数相对较低，接近中位数水平，估值压力小于主板。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 市场涨跌结构表现：详细分析上证、深证、创业板、上证50、沪深300等主要指数的涨跌幅及大盘成长、大盘价值、中盘成长等风格的表现。
  • 申万一级行业表现：展示本期国防军工、石油石化、汽车等行业涨幅靠前，通信、综合等行业跌幅靠前的完整榜单。
  • 市场与行业估值：包含主要指数及申万一级行业的PE_TTM、PB_LF及其历史分位数图表，帮助判断估值高低。
  • 市场情绪跟踪：涵盖新高新低比例、个股均线结构（多头/空头排列占比）、基金仓位、ETF资金流向、期权成交量看涨看跌比、市场真实换手率等多项情绪指标。
  • 宏观因子事件分析：基于PMI、CPI、社融、利率、美元指数等宏观因子趋势，统计其对权益市场未来一个月的影响观点。
  • 2025年个股表现统计：展示A股个股全年收益区间分布及收益中位数走势。
  • 风险溢价与超买超卖：中证全指风险溢价跟踪曲线，主要指数和行业的超跌指标对比。
  • 融资余额变化：全市场融资余额及占流通市值比重的历史走势。
  • 卷积神经网络行业主题配置：详细说明模型原理，并给出最新配置的指数代码和名称，包括化工、卫星产业、商用卫星通信、非银金融、红利质量等。

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