被动投资对市场流动性和波动性的结构性影响 [page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]

• 沪深300成分股流动性整体优于中证500和中证1000，流动性与ETF规模正相关，但2024年市场波动剧烈时流动性与ETF规模出现反向波动。

- ETF持仓占比高的股票整体流动性较好，但沪深300内高持仓股票流动性反而下降，原因可能是流通股本减少。

• 大盘指数成分股波动率较低，历史上波动率与ETF规模呈负相关，2024年波动剧烈时波动率快速上升。

被动投资对市场风格与因子表现的影响 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 大盘股表现持续优于小盘股，价值风格收益与被动规模正相关。

- 质量因子和成长因子长期受被动资金积极影响，超额收益表现稳定；反转因子与分析师预期因子表现受抑制。

• 低波动因子得到提升，显示被动资金推动了偏好稳定收益因子的表现。

Alpha挖掘难度提升及量化策略有效性的变化 [page::11][page::12][page::13][page::14]

• 被动投资规模上升导致传统Alpha因子有效性下降，市场因子拥挤度加大，个股相关性提升，挖掘超额收益空间受限。

- 指数增强策略关注度提升，但面临Alpha难寻、风险模型及组合优化复杂度增加的挑战。

• 主动量化策略受负面影响较大，尤其大盘和中盘风格；小盘策略受影响较小。

- 事件驱动策略受益，指数调整套利和ETF套利成为重要获利渠道。

量化投资应对被动化趋势的策略建议 [page::14][page::15][page::16]

• 长期趋势下重点挖掘非主流指数成分股Alpha，发展新闻舆情和高频价量分析等另类Alpha。

- 积极抓住指数调整套利机会，开展ETF套利和追踪被动资金流的跟踪策略。

• 临时短期波动期强调灵活仓位管理和风险控制，利用高频交易策略捕捉短线套利机会。

资管变革系列（1）：被动化趋势下的量化投资报告详尽分析

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1. 元数据与概览

报告标题：《资管变革系列（1）：被动化趋势下的量化投资》

作者：周萧潇、刘均伟等

发布机构：中国国际金融股份有限公司（中金公司）

发布日期：2025年2月21日

主题：量化投资如何在全球和中国A股被动化趋势加速发展的背景下应对市场微观结构变化、Alpha挖掘难度提升及策略有效性变动。

该报告核心观点在于，随着全球尤其是A股市场被动化投资快速扩张，量化投资面临流动性及波动性结构变化、Alpha挖掘日趋困难的挑战。同时，报告分析了被动投资对市场风格、因子表现的影响，并针对不同量化策略（指数增强、主动量化、事件驱动）做出分层评价，最终提出分阶段的量化策略应对方案，包括关注非主流指数股的Alpha、开发舆情高频另类因子以及套利策略机遇等，力求帮助投资者在被动趋势下捕捉量化投资的新机遇。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与被动投资对市场微观结构的影响

报告指出全球范围内被动投资快速增长，尤其A股市场ETF规模大幅扩张。截至2024年底，A股ETF市场规模达3.7万亿元，同比增长83%，政策支持力度加大为此提供动力。

被动投资对市场微观结构产生复杂影响：

• 流动性方面，重要指数成分股因被动基金持续买入流动性提升，但非成分股相对降低；A股沪深300流动性优于中证500和中证1000，ETF规模对大盘和中盘股流动性带来正面影响，但市场波动剧烈时流动性受抑。

- 波动性方面，被动投资减少个股基本面分析，市场信息反应减缓短期波动性下降，但市场压力时有可能放大价格剧烈波动且尾部风险增大；沪深300波动率低于中证500和中证1000，ETF规模提升大盘股波动率下降，但在市场剧烈波动时短期波动率跃升明显。

流动性测量采用日内价差（spread）、订单簿深度、Amihud指标，波动率用区间波动和分钟收益率波动等高频指标，从A股历史高频数据实证表明ETF基金规模与指数成分股流动性呈正相关，大盘中盘流动性显著改善但小盘股相关性较弱或不明显。2024年市场波动较大时，ETF份额上涨反而伴随流动性下降，提示被动资金快速流动可能带来短期微观流动性风险。

被动基金持仓占比分组数据显示，ETF持仓比例越高的股票整体流动性较好，但在沪深300成分股内部ETF持仓占比高者反而流动性较差，疑似被动资金集中持有导致真实流通股本降低影响交易深度。

波动率层面，自2022年以来沪深300指数范围波动率整体下降，ETF规模逐步扩大，但2024年ETF规模快速增长伴随短暂波动率上升明显，两次短期波动加剧与ETF规模反向变化对应。中证500指数波动率与ETF规模整体负相关，小盘的中证1000变动无显著相关，体现大盘流动性优势和稳定性增强。

总结来看，市场被动化长期趋势下，大盘中盘股流动性和波动率改善明显，短期面临被动资金快速流入流出带来的流动性风险和波动性跃升。[page::0,2,3,4,5,6,7]

2.2 被动投资对市场风格与因子表现的影响

海外经验

被动资金按指数权重配置，增强了大盘股需求，形成“强者恒强”大盘偏好格局。成长股因成长性预期和被动投资带来的正反馈较价值股表现更优。低波动率和质量等因子因在指数成分股中占比高，也受益于被动资金流入。

A股实证

A股中价值风格与被动资金规模相关明显正面，2019年以来价值风格与ETF增长相关性升高；大盘风格关联度较低但略有受益，小盘风格在2023年出现一定正相关回升，呈现不同于海外的多样化表现。

量化因子方面：

• 质量因子（QQC）、成长因子（QPT）多头超额收益与ETF份额增长保持高度正相关（历史相关系数0.83,0.85）。

- 反转因子自2020年以来与ETF资金流出表现负相关，反转效果削弱可能动量效应增强。

• 低波动因子表现与被动资金相关性上升，分析师预期因子相关性有所减弱。

整体体现被动资金推动质量、成长、低波等因子受益，但对反转等因子负面影响，因子收益结构发生调整。[page::8,9,10,11]

2.3 被动投资对Alpha及策略有效性影响

随着被动投资规模拓展，利用错误定价模式挖掘Alpha难度加大。被动基金持续买入减少了套利空间和逆向操作的有效性，同时提高了个股收益相关性和因子拥挤度，压缩传统Alpha因子超额收益空间。

主要影响体现在：

• 传统Alpha因子（动量/反转、估值等）收益被削弱，反应速度减慢，难度增加。

- 指数增强策略受影响偏负面，Alpha挖掘更难但因跟踪指数需求仍受青睐。

• 主动量化策略负面更明显，基本面因子拥挤，超额收益空间被压缩。

- 事件驱动和套利策略受被动资金流动带来新机会，特别是指数成分股调整相关的套利，如指数调整套利和ETF套利策略的重要性增强。

A股基金数据显示，主动量化产品超额收益与ETF资金流向负相关较强，指数增强产品相关性中性偏正，反映了策略受到被动投资扩张的不同程度影响。

被动资金高频流入流出造成微观流动性及价格短期剧烈变化，适合通过实时仓位管理、高频套利策略应对风险与把握短线机会。

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2.4 量化投资的应对策略

报告基于A股市场ETF逐步发展及2024年规模跃升的现实，将应对策略分为两类：

• 长期性趋势下：

- 把握非主流指数成分股的Alpha空间，尤其中小盘股票受被动资金影响较小，且个人交易者活跃。
- 开发新闻舆情、高频价量等另类因子，利用指数编制未覆盖的新信息增强Alpha挖掘。
- 积极把握指数调整套利、ETF套利等事件驱动策略新机遇。
- 利用大语言模型等机器学习技术提升舆情信息判别与风险监控能力。

• 临时性变化时段：

- 快速调整仓位，缩短持仓周期，防范被动资金突发流动带来的流动性和价格风险。
- 应用高频交易捕捉短期套利和均值回归机会，利用指数再平衡等时点增强策略表现。

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3. 图表深度解读

图表1-3：三大宽基指数成分股流动性指标

• 图1（日内Spread）展示2018至2025年1月期间沪深300、中证500和中证1000指数成分股日内买卖价差走势。显示沪深300指数（大盘股）价差最低，流动性最佳。中证1000（日小盘股）价差最高，流动性相对较差。

- 图2（Amihud非流动性指标）显示同一时间段内非流动性趋势，沪深300非流动性明显低于中证500和中证1000，佐证大盘股流动性更优。

• 图3（指数ETF规模与日内深度年度相关性）表明，2018年至2023年，沪深300和中证500成分股流动性与相应指数ETF规模总体正相关，大盘中盘股因被动资金流入流动性改善明显，但2024年市场波动加剧时，该相关性转为负，ETF快速扩容伴随成分股流动性下降，显示被动资金短期流动性扰动效应。

图表4-5：ETF持仓占比与流动性分化

• 图4（全市场股票日内深度分组）显示ETF持仓占比越高的股票整体流动性更好，日内深度越高。

- 图5（沪深300成分股同指标）表明沪深300内部ETF持仓最高组流动性最低，推测因被动资金集中持有减少自由流通股本，反而削弱微观流动性。

图表6-7：指数波动率与ETF规模

• 图6（沪深300指数range波动率和ETF规模）呈现2022年到2024年波动率总体下降趋势，但2024年两次ETF规模快速增长均伴随短期波动率爆发，指出被动资金短期波动掩盖了长期稳定趋势。

- 图7（三指数年度range波动率与ETF份额相关性）显示除2024年例外，沪深300和中证500波动率与ETF规模显著负相关，但中证1000小盘股无显著关系。

图表8-10：A股风格与因子收益相关性

• 图8-9展示价值、成长、小盘、大盘风格与ETF规模相关性，价值因子喜欢被动资金涌入，成长因子和大盘因子相关薄弱但有上升趋势，小盘因子周期性波动。

- 图10-11多条Alpha因子收益和ETF份额相关性曲线显示质量因子（QQC）和成长因子（QPT）正相关较强，反转因子收益与ETF反相关明显，低波动因子收益相关性随时间增强。

图表11：量化策略被动化趋势影响分析

列示指数增强策略和主动量化策略Alpha收益和风险的正负影响，以及事件驱动策略相对受益的特点。其中指数增强策略受Alpha下降影响偏负，事件驱动如指数调整套利受益显著。

图表12：A股量化策略与ETF资金流向相关性

柱状图显示2019-2024年主动量化策略相关性大多为负，尤其2021年跌至最低，指数增强策略则相关性波动较小，部分年份略偏正。

图表13-15：长期策略应对方案示意

总结长期趋势下扩展非主流股Alpha挖掘、强化舆情和高频因子研发、把握指数调整套利机会的策略，图示对策布局和思路清晰。

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4. 估值分析

本报告为行业策略研究，主要围绕市场结构及策略效能变化，未涉及具体公司估值模型、目标价或DCF等财务估值方法，因此本节不涉及直接的估值分析。

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5. 风险因素评估

报告风险提示部分指出所有分析均基于历史数据，历史表现不保证未来重复验证。被动资金流动突变可能带来流动性风险和价格剧烈波动，是量化策略短期面临的重要风险。指数调整套利和ETF套利虽然机会浮现，但亦存在执行风险和市场行为不确定性。

此外，Alpha挖掘难度加大和因子拥挤风险提升可能导致量化策略表现不及预期。策略对舆情和高频数据依赖提升也可能增加模型风险。报告未详述缓解策略概率，但强调需动态风险管理及强化实时监控。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体基于丰富国内外数据和实证分析，逻辑严谨，但A股数据受到市场成熟度及政策影响较大，某些结论可能难以完全通用。尤其小盘股特点复杂，流动性与投资者结构多变量影响交织，此处结论需谨慎解读。
• 市场短期波动与ETF规模关系呈现2024年明显不同表现，表明分析中长期趋势与短期事件驱动需严格区分，避免线性解读。
• 报告对被动投资带来的整体效应评价平衡，但对某些潜在系统性风险描述较弱，如被动投资加剧市场相关性和尾部风险的深层次机制。
• 对舆情、大语言模型的应用展望前瞻性强，但具体实施细节和效果验证尚待观察。

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7. 结论性综合

该报告全面分析了被动化投资趋势对量化投资的深刻影响，结合海外成熟市场经验和A股实际数据，从市场微观结构、风格因子表现、Alpha可挖掘性和不同量化策略影响等多角度展开。从高频数据来看，被动投资显著提升大盘中盘股的流动性并降低波动率中枢，但市场剧烈波动与被动资金快速扩张同步时会短暂扰动流动性和波动结构；ETF持仓集中度高与流动性间存在非线性较弱关系。

风格因子分析显示质量、成长及低波因子相对受益，被动资金规模快速增长压制了反转和估值等传统Alpha因子表现。量化策略中，指数增强策略受影响中性偏负，主动量化策略则面临更大压力，事件驱动套利策略则因指数调整波动和ETF资金流动而机遇明显。

报告建议量化投资需区分长期趋势与短期波动阶段，长期聚焦非主流指数成分股和新型另类Alpha因子开发，结合舆情与高频数据挖掘独立Alpha；短期强化实时资金流和风险监控，利用套利机会控制波动风险，形成渐进、分层、动态适配的量化投资新框架。

总结来看，被动投资趋势虽带来量化Alpha挖掘难度提升，但同样产生策略结构调整和事件驱动套利的新机遇。基于严密数据支撑，该报告为量化投资者在被动化潮流中的策略调整提供了系统性实务框架和科学指南。[page::0-16]

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报告关键图表示意

图表4 全市场不同ETF持仓占比的股票日内深度：



图表7 三大宽基指数成分股range波动率与指数ETF份额变化分年度相关性：



图表10 A股主要Alpha因子与ETF份额变化的相关性：



图表12 A股的量化策略与ETF资金流向的相关性：



图表13 长期性趋势下的应对策略：



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此分析为中金公司《资管变革系列（1）：被动化趋势下的量化投资》全文内容的深入解析，涵盖全文核心观点、关键数据解读及策略建议，力求为投资者提供全面知情的决策参考。

报告