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文档总结：AI识图关注银行、红利低波、交通运输

核心内容概述

本报告由广发证券金工团队发布，聚焦于利用AI技术对市场趋势进行识别与分析，重点探讨了近期市场表现、估值水平以及基于卷积神经网络（CNN）的AI识图策略。报告指出，当前市场中部分行业表现优于整体，AI模型识别出的配置主题包括银行、红利低波、交通运输等。

最近市场表现

• 科创50指数：上涨 $6.61%$
• 创业板指：上涨 $6.55%$
• 大盘价值：下跌 $3.06%$
• 大盘成长：上涨 $4.31%$
• 上证50：上涨 $1.28%$
• 国证2000：上涨 $9.21%$

从上述数据可以看出，近期市场整体呈现分化态势，小盘股（如国证2000）涨幅较大，而大盘价值指数则表现较差。电子、有色金属等板块涨幅靠前，而食品饮料、银行等板块涨幅相对滞后。

估值水平分析

截至2026年8月7日，中证全指PETTM分位数为 $81%$，表明整体市场估值处于较高水平。具体来看：

• 中证全指PETTM： $81%$
• 上证50： $74%$
• 沪深300： $77%$
• 创业板指：接近 $80%$
• 中证500： $67%$
• 中证1000： $60%$

从估值分位数来看，中小盘指数（如中证1000）估值相对较低，可能具备一定的配置价值。

AI识图策略分析

报告基于《基于卷积神经网络的股价走势AI识别与分类》等深度学习研究，构建了标准化的价量图表，并使用卷积神经网络对这些图表进行建模，以预测未来价格走势。AI模型将学习到的特征映射到行业主题板块中，从而识别出具有潜在上涨趋势的行业。

• AI模型应用：使用卷积神经网络对价量数据进行建模，识别未来价格走势。
• 最新配置主题：银行、红利低波、交通运输等。
• 数据获取方式：具体细分指数信息需联系团队获取。

该策略表明，AI技术在识别市场趋势和配置行业主题方面具有一定优势，能够辅助投资者做出更精准的决策。

风险提示

• 模型成功率：GFTD模型和LLT模型的历史择时成功率为 $80%$ 左右，非 $100%$。
• 市场不确定性：市场波动可能导致模型信号失效，存在日历效应和宏观因子事件的影响。
• 策略有效性：市场结构及交易行为的变化可能影响量化策略的效果。
• 结论差异：由于量化模型不同，本报告的观点可能与其他模型得出的结论存在差异。

法律声明

• 本报告仅供广发证券客户参考，其他读者需自行评估内容的适当性。
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总结要点

• 市场表现：近期市场呈现分化，小盘股表现优于大盘股，电子、有色金属涨幅靠前，银行、食品饮料涨幅靠后。
• 估值水平：中证全指PETTM处于 $81%$ 分位数，上证50与沪深300分别为 $74%$ 和 $77%$，中证1000估值最低。
• AI识图策略：利用CNN对价量数据建模，识别未来价格走势，并将特征映射至行业主题板块。
• 最新配置主题：银行、红利低波、交通运输等。
• 风险提示：AI模型并非完美，市场变化可能影响其有效性，且结论可能与其他量化模型存在差异。