- The report constructs an industry crowding model to monitor the daily crowding levels of Shenwan primary industry indices, identifying high crowding in building materials and electrical equipment, while home appliances and transportation show lower levels[3] - A Z-score model is used to screen ETF products based on premium rates, providing signals for potential arbitrage opportunities and warning of potential risks of price corrections[4] - The industry crowding model highlights significant daily changes in crowding levels for agriculture, forestry, animal husbandry, and fishery, as well as non-ferrous metals[3] - The Z-score model applies rolling calculations to identify ETFs with potential arbitrage opportunities, focusing on premium rate deviations[4] - The industry crowding model suggests monitoring industries with extreme crowding levels for potential investment opportunities or risks[3] - The Z-score model emphasizes the importance of tracking premium rate deviations to identify arbitrage opportunities and mitigate risks[4]

- The industry crowding monitoring model was constructed to monitor the daily crowding levels of Shenwan primary industry indices. It identified utilities and building materials as having high crowding levels, while automotive, food & beverage, and home appliances showed low crowding levels. The model also tracked significant daily changes in crowding levels for industries like agriculture, coal, and environmental protection[4] - The Z-score premium rate model was developed to screen ETF products for potential arbitrage opportunities. This model uses rolling calculations to identify signals and warns of potential risks of price corrections for the identified ETFs[5] - Daily net inflows for broad-based ETFs amounted to 3.77 billion yuan, with top inflows observed in CSI 1000 ETF (+7.78 billion yuan), SSE 50 ETF (+6.96 billion yuan), and CSI 300 ETF (+5.38 billion yuan). Conversely, top outflows were recorded for ChiNext ETF (-6.73 billion yuan), CSI A500 ETF (-4.06 billion yuan), and STAR 50 ETF (-3.51 billion yuan)[6] - Industry-themed ETFs saw a daily net inflow of 1.82 billion yuan, with top inflows in Military ETF (+4.01 billion yuan), Securities ETF (+2.63 billion yuan), and Defense ETF (+2.31 billion yuan). Top outflows were noted for Robotics ETF (-1.39 billion yuan), Semiconductor ETF (-1.05 billion yuan), and AI ETF (-0.99 billion yuan)[6] - Style-strategy ETFs recorded a daily net inflow of 2.29 billion yuan, with top inflows in Low Volatility Dividend ETF (+1.62 billion yuan), Low Volatility Dividend 50 ETF (+0.53 billion yuan), and Dividend State-Owned Enterprise ETF (+0.28 billion yuan). Top outflows included CSI Dividend ETF (-0.19 billion yuan), Low Volatility Dividend ETF (-0.18 billion yuan), and Low Volatility Dividend 100 ETF (-0.15 billion yuan)[6] - Cross-border ETFs experienced a daily net outflow of 0.51 billion yuan, with top inflows in Hong Kong Non-Bank ETF (+3.84 billion yuan), Hang Seng Low Volatility Dividend ETF (+0.63 billion yuan), and S&P 500 ETF (+0.42 billion yuan). Top outflows were observed for Hang Seng Tech ETF (-1.19 billion yuan), Hong Kong Dividend ETF (-0.82 billion yuan), and Nasdaq 100 ETF (-0.69 billion yuan)[6]

- The report mentions the construction of an "industry crowding monitoring model" to track the crowding levels of Shenwan first-level industry indices on a daily basis. The model identifies industries with high crowding levels, such as utilities and building materials, and those with lower levels, like automobiles and food & beverage. It also highlights significant daily changes in crowding levels for industries like real estate and utilities[6] - Another model mentioned is the "premium rate Z-score model," which is used to screen ETF products for potential arbitrage opportunities. The model employs rolling calculations to identify ETFs with potential risks of price corrections[6] - The industry crowding monitoring model evaluates crowding levels based on daily fund flows and crowding metrics, providing insights into industry trends and fund allocation changes over recent trading days[6] - The premium rate Z-score model calculates Z-scores for ETF premium rates, identifying deviations from historical averages that may signal arbitrage opportunities or risks[6] - The industry crowding monitoring model is qualitatively assessed as effective for identifying industry trends and fund allocation shifts, aiding investors in decision-making[6] - The premium rate Z-score model is qualitatively evaluated as useful for detecting arbitrage opportunities and potential risks in ETF pricing[6] - The industry crowding monitoring model highlights utilities and building materials as having high crowding levels, while automobiles and food & beverage exhibit lower levels. Real estate and utilities show significant daily crowding level changes[6] - The premium rate Z-score model identifies ETFs with potential arbitrage opportunities based on deviations in premium rates, though specific Z-score values are not provided in the report[6]

证券研究报告|金融工程研究报告 [Table_Date] 2025 年 7 月 5 日 [Table_Title] 一周市场数据复盘 20250704 [Table_Summary] ► 宽基指数表现 上周市场普涨，大盘板块涨幅相较小盘板块更加明显， 沪深 300、创业板指分别上涨 1.54%、1.50%；科创 50 指数 下跌 0.35%。 今年以来小盘风格表现最好，中证 2000、中证 1000 指 数涨跌幅排名靠前，分别为 14.16%、5.95%。 ► 行业指数表现 上周涨幅最大的行业是钢铁、建筑材料，分别上涨 5.06%、3.96%；跌幅最大的行业是计算机、非银金融，分别 下跌 1.28%、0.72%。 今年以来有色金属、银行行业表现最好，分别上涨 19.21%、17.77%。 PE 分位数最高的三个行业是钢铁、国防军工、建筑材 料，分别为 100%、99%、99%；PE 分位数最低的三个行业 是食品饮料、农林牧渔、家用电器，分别为 8%、10%、 28%。 ► 行业拥挤度 我们使用行业指数最近一周价格和成交金额变动的马氏 距离衡量拥挤度。 上周建筑材料行业出现明显交易拥挤。 风险提示 量化报告的结 ...

报告导读： 从技术面来看， Wind 全 A 向上突破 SAR 点位，均线强弱指数虽有所上行， 但仍有一定向上的空间；情绪模型判断市场情绪较为乐观。综上所述，我们认为，市场下 周有望继续上行。 下周 （ 20250630-20250704 ，后文同） 市场观点：市场下周有望继续上行。 从量化指标上看，基于 沪深 300 指数的流动性冲击指标周五为 1.36 ，高于前一周（ 1.23 ），意味着当前市场的流动性高于过 去一年平均水平 1.36 倍标准差。上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比率震荡下降，周五为 0.95 ， 低于前一周（ 1.06 ），投资者对上证 50ETF 短期走势谨慎程度下降。上证综指和 Wind 全 A 五日平均 换手率分别为 0.99% 和 1.63% ，处于 2005 年以来的 67.61% 和 75.94% 分位点，交易活跃度有所 上升。从宏观因子上看， 1. 上周人民币汇率震荡，在岸和离岸汇率周涨幅分别为 0.2% 、 0.09% 。日 历效应上， 2005 年以来，上证综指、沪深 300 、中证 500 、创业板指在 7 月上半月上涨概率分别为 60% 、 60% ...

报告导读： 从技术面来看， Wind 全 A 向下突破 SAR 点位，并且与反转点位有一定的距 离；情绪模型判断市场情绪较弱。综上所述，我们认为，市场下周恐将延续震荡态势。 下周市场观点：市场下周恐将延续震荡态势。 从量化指标上看，基于沪深 300 指数的流动性冲击指标周 五为 1.23 ，高于前一周（ 0.74 ），意味着当前市场的流动性高于过去一年平均水平 1.23 倍标准差。 上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比率震荡上升，周五为 1.06 ，高于前一周（ 0.99 ），投资者 对上证 50ETF 短期走势谨慎程度上升。上证综指和 Wind 全 A 五日平均换手率分别为 0.81% 和 1.37% ，处于 2005 年以来的 54.84% 和 67.59% 分位点，交易活跃度有所下降。从宏观因子上看， 1. 上周人民币汇率震荡，在岸和离岸汇率周涨幅分别为 -0.03% 、 0.14% 。事件驱动上， 1. 上周美股 市场震荡下行。道琼斯工业指数、标普 500 指数和纳斯达克指数周收益率分别为 0.02% 、 -0.15% 、 0.21% 。根据 Wind 援引央视新闻，当地时间 6 月 ...

风险提示。 市场系统性风险、海外市场波动风险、模型误设风险。 文章来源 本文摘自：2025年6月16日发布的 量化择时和拥挤度预警周报（20250616） 郑雅斌 ，登记编号： S0880525040105 曹君豪，登记编号：S0880525040094 下周市场观点：市场下周较难打破震荡趋势。 从量化指标上看，基于沪深300指数的流动性冲击指标周五 为0.74，高于前一周（0.30），意味着当前市场的流动性高于过去一年平均水平0.74倍标准差。上证50ETF 期权成交量的PUT-CALL比率震荡上升，周五为0.99，高于前一周（0.85），投资者对上证50ETF短期走势 谨慎程度上升。上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为0.94%和1.57%，处于2005年以来的64.94%和 74.46%分位点，交易活跃度有所上升。从宏观因子上看，1. 上周人民币汇率震荡，在岸和离岸汇率周涨幅 分别为0.05%、-0.02%。2. 国家统计局数据显示，中国5月CPI同比-0.1%，与前值持平，高于Wind一致预 期（-0.17%）；PPI同比为-3.3%，低于前值（-2.7%）和Wind一致预期（-3.17%）。3 ...

金 金融工程点评 [Table_Title] [Table_Message]2025-06-09 金工 ETF 点评：宽基 ETF 单日净流出 21.69 亿元；国防、恒生医疗指数 ETF 可关注 [Table_Author] 证券分析师：刘晓锋 电话：13401163428 E-MAIL：liuxf@tpyzq.com 执业资格证书编码：S1190522090001 研究助理：孙弋轩 电话：18910596766 E-MAIL：sunyixuan@tpyzq.com 一般证券业务登记编码：S1190123080008 一、资金流向 融 工 程 点 评 太 平 洋 证 券 股 份 有 限 公 司 证 券 研 究 报 告 ETF [Table_Summary] 数据截止日：2025/6/6 二、行业拥挤度监测 ◼ 通过构建行业拥挤度监测模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测， 前一交易日基础化工、纺织服饰、轻工制造拥挤度靠前，相比较而言，家用 电器、房地产、电子的拥挤度水平较低，建议关注。此外，建筑装饰、有色金 属单日拥挤度变动较大。从主力资金流动来看，前一交易日主力资金流入建 筑装饰、煤炭、房地产，流出 ...

因子拥挤度观察：小市值因子表现较好。 小市值因子拥挤度 1.05 ，低估值因子拥挤度 0.06 ，高盈利因 子拥挤度 -0.18 ，高盈利增长因子拥挤度 -0.23 。 行业拥挤度：机械设备、综合、商贸零售、环保和美容护理的行业拥挤度相对较高。 美容护理和银行的行 业拥挤度上升幅度相对较大。 报告导读： 从技术面来看， Wind 全 A 于 6 月 4 日突破 SAR 点位，发出做多信号；均 线强弱指数与顶部仍有一定的距离，证明指数仍有上行空间。因此，我们认为，市场下周 或将延续震荡上行态势。 下周市场观点：市场下周或将延续震荡上行态势。 从量化指标上看，基于沪深 300 指数的流动性冲击指 标周五为 0.30 ，高于前一周（ 0.13 ），意味着当前市场的流动性高于过去一年平均水平 0.30 倍标准 差。上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比率震荡下降，周五为 0.85 ，低于前一周（ 1.15 ），投资 者对上证 50ETF 短期走势谨慎程度下降。上证综指和 Wind 全 A 五日平均换手率分别为 0.82% 和 1.40% ，处于 2005 年以来的 56.33% 和 68.58% 分位点 ...

行业拥挤度：机械设备、综合、商贸零售、环保和汽车的行业拥挤度相对较高。 交通运输和有色金属的行 业拥挤度上升幅度相对较大。 风险提示。 市场系统性风险、海外市场波动风险、模型误设风险。 文章来源 本文摘自：2025年5月25日发布的 量化择时和拥挤度预警周报（20250525） 郑雅斌 ，资格证书编号： S0880525040105 曹君豪 ，资格证书编号： S0880525040094 报告导读： 从技术面来看，Wind全A向下突破 SAR点位，但均线强弱指数依旧处于平均 值以上，并未出现见底形态。下周即将迎来端午假期，投资者或将出现节前避险情绪。 因此，我们认为，下周A股或将继续维持震荡。 下周市场观点： A 股或将继续维持震荡。 从量化指标上看，基于沪深 300 指数的流动性冲击指标周五为 1.13 ，低于前一周（ 2.63 ），意味着当前市场的流动性高于过去一年平均水平 1.13 倍标准差。上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比率震荡下降，周五为 0.94 ，低于前一周（ 1.03 ），投资者对上证 50ETF 短期走势谨慎程度下降。上证综指和 Wind 全 A 五日平均换手率分别为 0 ...