- 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 自媒体A股搜索热度创年内次新高 ——流动性&交易拥挤度&投资者温度计周报 2025年7月8日 证券分析师：姚佩 执业编号：S0360522120004 邮箱：yaopei@hcyjs.com 联系人：朱冬墨 邮箱：zhudongmo@hcyjs.com @2021 华创 版权所有 核心结论 证 券 研 究 报 告 • 资金流动性： 本报告由华创证券有限责任公司编制 卖的出价或询价。本报告所载信息均为个人观点，并不构成对所涉及证券的个人投资建议。 请仔细阅读PPT后部分的分析师声明及免责声明。 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（2009）1210 号 2 1）资金供给端收缩，公募权益新发回落，杠杆&ETF资金持续分化，上市公司回购大幅增加； 2）资金需求端股权融资高位回落，南向资金近七周维持周均规模百亿以上净流入，累计净流入超1200亿。 • 交易拥挤度：以过去四周成交额占比/市值占比（较全A）作为衡量主题行业交易热度的表征指标来看，本周热度 分位（下同）上行行业主要为：光伏+22pct至27%、钢铁+21pct至39%、券商+14pct至53%；下行行业主要 为：机械 ...

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。 报告来源 以上内容节选自国泰海通证券已发布的证券研究报告。 报告导读： 从技术面来看， Wind 全 A 继续位于 SAR 点位之上，均线强弱指数仍有向上 的空间，且情绪模型判断市场情绪较为乐观。综上所述，我们认为，市场上行趋势将会延 续。 下周 （ 202500707-20250711 ，后文同） 市场观点：市场上行趋势将会延续。 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 1.19 ，低于前一周（ 1.36 ），意味着当前市场的流动性高于 过去一年平均水平 1.19 倍标准差。上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比率震荡下降，周五为 0.79 ，低于前一周（ 0.95 ），投资者对上证 50ETF 短期走势乐观程度上升。上证综指和 Wind 全 A 五日平 均换手率分别为 0.98% 和 1.62% ，处于 2005 年以来的 66.75% 和 75.52% 分位点，交易活跃度基 本持平。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% 、 0.12% 。 2. 根据国家统计局 ...

截至 7 月 4 日，城投债、产业债成交期限分别加权于 2.27 年、3.27 年，均处于 2021 年 3 月以来 90%以上分位数水 平，商业银行债中，二级资本债、银行永续债以及一般商金债加权平均成交期限分别为 4.28 年、3.73 年、3.27 年， 其中银行永续债处于较低历史水平；从其余金融债来看，证券公司债、证券次级债、保险公司债、租赁公司债久期分 别为 1.52 年、1.69 年、3.33 年、1.37 年，其中证券公司债、证券次级债位于较低历史分位，租赁公司债位于较高历 史分位。 商业银行债：一般商金债久期拉长至 3.27 年，处于 99.50%的历史分位，高于去年同期水平。二级资本债久期拉长至 4.28 年，处于 97.30%的历史分位，高于去年同期水平；银行永续债久期拉长至 3.73 年，处于的 68.10%历史分位数， 高于去年同期水平。 其余金融债：从加权平均成交期限来看，保险公司债＞证券次级债＞证券公司债＞租赁公司债，分别处于 83%、14%、 30%、71%的历史分位数，保险公司债久期较上周有小幅拉长。 模型适用性风险；模型估算误差 敬请参阅最后一页特别声明 1 城投债：城投债加权 ...

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 ...

最近，借着港股创新药的一波大涨行情，昭衍新药（603127）(06127)股价触及19.49港元，这一股价在突破今年3月前高的同时，也创下自2023年9月以来的 股价新高。 但实际上，昭衍新药此次股价新高之路并不平坦。今年4月，港股整体大震荡叠加FDA宣布计划逐步取消单抗和其他药物的动物实验要求，昭衍新药当月股 价一度大跌近30%，但在5月港股创新药行情推动下，昭衍新药股价又迅速反弹，月度涨幅又超过40%，在市场情绪烘托下，公司股价最终达到6月17日高 点。 不过就在6月17日冲高拉出条长上影线之后，昭衍新药股价却走出了三连跌的"断头铡"行情，并于6月20日盘中最低触及13.89港元，较17日高点跌去 28.73%。但6月23日，昭衍新药迅速止跌，股价转头向上，在7个交易日内是收复了大量"失地"，7月2日最高股价回到18.44%，距前高仅剩5.39%的空间。 与此同时，恒生医疗保健指数同样在"五连阴"后止跌回弹，6月20日至今，指数最大回弹幅度已达9.45%，港股医药板块显示出继续上攻的势头。但7月3日和 4日，昭衍新药股价却并未继续拉升，为市场判断其后期走势留下悬念，继续震荡上行的昭衍新药能否走出新高，显然 ...

证 券 研 究 报 告 本报告由华创证券有限责任公司编制 卖的出价或询价。本报告所载信息均为个人观点，并不构成对所涉及证券的个人投资建议。 请仔细阅读PPT后部分的分析师声明及免责声明。 @2021 华创 版权所有 核心结论 证 券 研 究 报 告 • 资金流动性： 杠杆&ETF资金分化，快手A股搜索热度持续飙升 ——流动性&交易拥挤度&投资者温度计周报 2025年7月3日 证券分析师：姚佩 执业编号：S0360522120004 邮箱：yaopei@hcyjs.com 联系人：朱冬墨 邮箱：zhudongmo@hcyjs.com 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（2009）1210 号 2 1）资金供给端小幅收缩，公募权益新发近两周整体回暖，杠杆资金净流入显著提升，ETF资金情绪低点； 2）资金需求端股权融资近两周暴增5435亿元，南向资金仍持续放量。 • 交易拥挤度：以过去四周成交额占比/市值占比（较全A）作为衡量主题行业交易热度的表征指标来看，金融 &TMT上行，周期多数降温：券商热度分位（下同）上升34pct至39%；保险+17pct至34%；计算机+16pct至 67%；通信+7p ...

有色金属ETF收益反弹 金融工程周报 基金市场回顾： 操作评级 中信五风格-成长★☆☆ 金融工程组 张婧婕 Z0022617 010-58747784 gtaxinstitute@essence.com.cn 本报告版权属于国投期货有限公司 1 不可作为投资依据，转载请注明出处 截至2025/06/27当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南 华商品指数周度涨跌幅分别为3.35%、-0.10%、-2.00%。 公募基金市场方面，近一周增强指数策略领涨，周度收益率为 3.18%；权益策略中普通股票策略指数表现相对偏弱，中性策 略产品跌多涨少，债券方面中长期纯债小幅回撤，转债收益优于 纯债，商品方面能源化工与豆粕ETF收益回调，有色金属ETF 净值反弹，贵金属ETF走势分化，其中白银ETF小幅收涨，黄 金ETF收益延续走弱。 权益市场风格 周度报告 2025年6月30日 中信五风格方面，上周五风格指数均收涨，成长和金融风格领跑， 风格轮动图显示相对强弱层面消费与稳定处于截面偏低水平，指 标动量层面相比上期五风格均走强，消费与稳定升幅较大。公募 基金池方面，近一周周期与消费风格基金平均收益跑赢指数，超 额收益率分别 ...