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【央视新闻客户端】
01
上周（10月20日至10月26日），A股三大指数收涨，创业板指周涨超8%，上证指数创逾十年新高。全市场1300余只ETF中，近1200只收涨。
02
创业板人工智能主题ETF表现亮眼。上周涨幅前十ETF中，有7只产品挂钩创业板人工智能指数，涨幅全部超过13%。通信主题ETF涨幅同样居前，3只相关产品跻身涨幅前十。
03
资金流向方面，上周ETF市场整体净流入超过130亿元。黄金ETF获资金青睐，周净流入额前十ETF中，黄金ETF占半数，红利ETF易方达（515180）等红利类ETF“吸金”势头也较强。
AI主题ETF走强
上周，人工智能ETF（159819）、科创人工智能ETF（588730）等主投人工智能领域的ETF涨势较好，全市场涨幅居前的多为此类产品。据Wind数据，全市场人工智能主题ETF约23只，上周全部收涨，其中最低涨幅超7%。
目前市场上已上市的人工智能主题ETF主要挂钩五类指数，分别为创业板人工智能指数、中证人工智能产业指数、中证人工智能主题指数、中证沪港深人工智能50指数、上证科创板人工智能指数。
其中，规模最大的为人工智能ETF（159819）。上周，该基金涨幅超过10%，截至10月24日，该基金规模约241.2亿元。其挂钩指数为中证人工智能主题指数，共包含50只成分股，前三大成分股为新易盛、中际旭创、寒武纪，均为近期市场热门股。10月24日，中际旭创涨超12%，汇顶科技封涨停板。
有业内人士认为，人工智能板块上涨，离不开国内外AI应用需求持续释放，以及产业趋势与全球算力景气提升的带动。
黄金ETF获资金逆势加仓
上周，货基、债基、黄金ETF等ETF“吸金”势头较盛。其中，周净流入额前十ETF中，黄金ETF占半数。
据Wind数据统计，挂钩SGE黄金9999、上海金的14只黄金ETF，上周全部获资金净流入，合计净流入金额超过150亿元。行情方面，14只黄金ETF上周跌幅全部超过6%。
部分货基产品获得大量资金布局。银华日利ETF、华宝添益ETF上周净流入额居市场前两位，分别净流入94.93亿元、41.07亿元。
股票型ETF方面，上周净流入居前的产品多为主投红利低波方向。以红利ETF易方达（515180）为例，该基金上周获净流入超7亿元，跻身股基ETF周净流入额前十。此外，港股通互联网ETF（513040）、科创板50ETF（588080）等产品净流入额也较为靠前。
中证A500指数产品成交活跃
按照成交额汇总口径（剔除货基和债基），上周中证A500指数旗下ETF成交活跃度居市场首位，周成交额超过1300亿元。其中，5只单品周成交额超过百亿元。以A500ETF易方达（159361）为例，该基金上周成交额约176亿元，并获得2.85亿元资金净流入。
获较多资金青睐的SGE黄金9999指数ETF，在场内成交活跃度方面领先。其旗下ETF上周总成交额接近900亿元。不过，相较于10月13日至10月17日的周成交额，SGE黄金9999指数旗下ETF成交额上周环比减少约124亿元。
与SGE黄金9999指数ETF成交额大致处于同一梯队的还有恒生科技、香港证券指数旗下产品。恒生科技ETF易方达（513010）等挂钩恒生科技指数的11只ETF合计成交888.2亿元，多只单品成交超百亿元；挂钩香港证券指数的1只ETF成交额超过780亿元。
值得注意的是，香港证券ETF（513090）是上周全ETF市场唯一一只单品成交额超过700亿元的股票型ETF。此外，股票型ETF单品成交额居前的还有创业板ETF（159915）、A500ETF易方达（159361）。包括这些产品在内，上周成交额超百亿元的股票型ETF共有15只。
ETF动向
多只红利类ETF实施分红
近期，红利类ETF密集分红。按照权益登记日进行统计，定档本月分红的红利类ETF接近20只。其中，易方达基金旗下的红利ETF易方达（515180）和红利价值ETF（563700）均于10月24日发放现金红利。
红利ETF易方达（515180）此次每10份基金份额分红0.61元，分红总额约4.2亿元，该ETF自2020年以来已连续六年实施分红，累计分红金额超10亿元；红利价值ETF（563700）此次每10份基金份额将分红0.1元，分红总额约700万元，为今年第二次分红。
ETF解盘
A股结构性机会值得关注
易方达基金基金经理成曦认为，新能源（固态电池）、人工智能、人形机器人等细分领域或成为驱动科技板块的核心变量。固态电池方面，产业化进程有望提速，需重点关注头部企业全固态电池量产时间表的明确、储能产业配套订单落地进展。人工智能方面，全球多个AI模型公司发布新应用，在图像生成、视频生成、辅助编程方面取得较大进展。AI模型的应用范围有望扩展至更广泛的日常娱乐场景。人形机器人方面，灵活性和智能化大概率将成为未来发展方向，量产预期随着海外龙头企业小批量试产计划的明确、国内厂商在物流分拣等场景的商业化落地等有望逐步强化。
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评论列表（3条）
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