2026年7月第4周：AI识图模型转向红利能源价值板块配置

一、市场结构分化显著，大盘价值风格占优

本期（2026年7月20日—7月24日）A股市场呈现明显的结构性分化特征。从规模指数表现观察，中证100、上证50、沪深300等大盘指数涨幅靠前，而中证1000、国证2000等中小盘指数出现下跌。风格层面，大盘价值与大盘成长均录得正收益，中盘成长、小盘成长及小盘价值则表现偏弱。行业维度上，有色金属、石油石化、煤炭、电力设备、公用事业位列强度前五；房地产、纺织服饰、传媒、建筑材料、综合居强度后五。

二、估值与情绪指标跟踪

市场估值方面，主要宽基指数PE（TTM）历史分位数处于中等偏高水平，中证全指PETTM分位数接近八成，上证50与沪深300分位数均在七成以上，创业板指分位数亦接近八成，而中证1000分位数相对较低。行业估值呈现分化，建筑装饰、美容护理、食品饮料、电力设备、纺织服饰相对PE较低；机械设备、计算机、房地产、农林牧渔、电子相对PE较高。

市场情绪指标显示，创近60日新高个股数占比小幅回落至6.4%，创近60日新低个股数占比从38.7%显著降至24.9%。均线结构方面，多头排列减空头排列个股占比从前一期的-43.9%进一步降至-47.1%，表明市场整体技术形态仍偏弱。

三、宏观因子与风险溢价分析

宏观因子趋势模型显示，PMI三个月均线上行对权益市场发出看多信号；社融存量同比一个月均线、10年期国债收益率十二个月均线、美元指数一个月均线均发出看空信号。CPI同比一个月均线信号为中性。

风险溢价指标方面，中证全指静态PE倒数EP减去十年期国债收益率的差值处于历史中等水平，距离两倍标准差上边界仍有一定空间。年初至今个股收益中位数为负，收益分布显示大部分个股录得负收益，少数个股实现显著正收益。

四、卷积神经网络模型配置转向

基于卷积神经网络对标准化价量图表的深度学习模型，本期行业主题配置出现明显转向。模型将学习到的特征映射到行业主题板块，最新配置主题从前期关注的半导体、芯片、能源、红利低波等，调整为红利、能源、价值三大方向。具体配置指数包括沪深300红利低波动指数、中证能源指数、国证价值100指数、中证A500红利低波动指数、中证全指能源指数等细分指数。这一转向反映了AI模型对当前市场风格与动量特征的识别结果。

五、多维技术指标综合观察

超跌指标显示，主要宽基指数中部分指数处于相对低位，但与历史极端低位相比仍有距离。行业层面，钢铁、电子、汽车等行业超跌指标相对较高，而建筑材料、综合等行业处于较低水平。融资余额及占流通市值比例保持相对稳定。ETF资金流向呈现阶段性波动，市场真实换手率反映交易活跃度处于中性区间。基金仓位跟踪显示权益基金整体仓位维持在历史中等偏上水平。