2026年7月A股量化擇時：AI識圖聚焦半導體與芯片賽道

市場結構與行業表現回顧

在2026年6月29日至7月3日的交易周期內，A股市場呈現結構性分化特征。寬基指數方面，大盤風格整體承壓，上證指數、深證成指、創業板指及上證50均出現不同程度的下跌，其中創業板指跌幅較為顯著。相比之下，中小盤指數表現相對抗跌，中證500、中證1000及國證2000指數均錄得正收益，國證2000表現最佳，顯示出資金向小盤股流動的跡象。從風格因子來看，大盤價值風格表現優于大盤成長，小盤價值風格也展現出一定的韌性。

行業層面，市場熱點主要集中在防御性板塊及部分消費領域。醫藥生物、美容護理、汽車、農林牧漁及紡織服飾等行業表現居前，反映出投資者在不確定性環境下的避險情緒以及對內需消費的持續關注。相反，前期熱門的成長賽道如電力設備、基礎化工、電子、建筑材料及通信等行業表現靠后，資金流出跡象明顯。這種行業輪動特征表明，市場風險偏好有所收斂，資金從高位成長股向低位防御股切換。

估值水平與情緒指標分析

從估值維度觀察，市場整體估值處于歷史較高區間。截至報告期末，中證全指PE_TTM分位數處于83%的高位，顯示市場整體并不便宜。細分指數中，創業板指估值分位數接近91%，處于歷史極高分位，估值壓力較大；滬深300、中證500及中證1000的分位數分別為76%、71%和67%，同樣處于中高分位。行業估值方面，建筑裝飾、食品飲料、美容護理等板塊相對PE較低，具備一定安全邊際；而機械設備、計算機、電子等板塊相對PE較高，估值溢價明顯。

市場情緒指標顯示，短期波動加劇但極端情緒有所緩解。創近60日新高個股占比從前期的10.6%下降至7.9%，表明強勢股數量減少，上漲動能減弱。然而，創近60日新低個股占比從前期的55.2%大幅降至7.8%，說明前期持續下跌的個股數量顯著減少，市場拋壓得到一定釋放。均線結構方面，多頭排列減空頭排列的個股占比從前期的-37.8%降至-41.9%，意味著處于均線空頭排列的個股比例進一步增加，市場整體技術面偏弱，趨勢性機會較少，結構性行情為主。

宏觀因子與資金面跟蹤

宏觀因子對權益市場的影響呈現復雜態勢。基于歷史數據回測，PMI指標處于3月均線趨勢上行狀態，對權益市場構成看多信號；而社融存量同比、10年期國債收益率及美元指數等指標則呈現看空趨勢。這種宏觀因子的背離反映了經濟基本面修復與流動性環境之間的博弈。PPI同比數據作為判斷市場走勢的歷史依據，在當前市場結構及交易行為變化的背景下，其有效性面臨挑戰。

資金面方面，基金倉位處于歷史中位數60%以上，顯示權益基金配置意愿相對穩定。主流ETF資金凈流入估計顯示，資金在不同板塊間存在顯著的分流現象，部分寬基ETF及行業ETF獲得資金青睞，而部分熱門賽道ETF則面臨贖回壓力。市場真實換手率的變化反映了投資者交易活躍度的波動，需結合成交量變化綜合判斷市場熱度。融資余額作為杠桿資金的風向標，其變動趨勢對短期市場情緒具有指示意義，需密切關注其是否出現大幅波動。

AI量化模型與策略展望

本報告核心亮點在于引入卷積神經網絡（CNN）對圖表化的價量數據進行建模，以識別未來價格趨勢。該模型將學習到的特征映射到行業主題板塊中，從而提供量化擇時依據。最新一期模型輸出顯示，半導體及芯片相關板塊被標記為重點關注對象。具體配置主題包括中證半導體產業指數、中證半導體材料設備主題指數、上證科創板半導體材料設備主題指數、上證科創板芯片指數以及國證半導體芯片指數。

這一AI識圖策略的邏輯在于，通過深度學習捕捉股價走勢中的非線性特征和形態規律，從而發現傳統技術指標難以識別的潛在機會。半導體及芯片板塊在經歷前期調整后，其價量形態可能已出現有利于未來上漲的信號。然而，投資者需注意，量化模型基于歷史數據訓練，市場極端情況或結構性變化可能導致模型失效。此外，不同量化模型因算法差異可能得出不同結論，因此AI識圖結果應作為參考而非唯一決策依據。

風險提示

盡管AI量化模型在歷史回測中表現出一定的擇時能力，但其成功率并非100%。市場波動性、宏觀政策突變、地緣政治風險等因素均可能導致模型信號失效。特別是日歷效應和宏觀因子事件的影響具有不確定性，PPI同比數據判斷市場走勢的結論基于歷史統計規律，若市場結構發生根本性改變，該規律可能不再適用。投資者在使用此類量化策略時，應嚴格控制倉位，設置止損機制，避免單一模型依賴帶來的風險。