• 行业ETF资金流分析与轮动策略构建 [page::1][page::2]

- 行业类ETF的机构持有率仅约20%，较低的机构持仓比例使ETF份额变动高度反映散户行为。
- 新覆盖行业ETF发行前行业指数普遍下跌，发行后半年至一年显示正向超额收益，滞后1-3个月持有效果最佳。

• ETF新品类和份额变动的投资策略探索 [page::4][page::5][page::6]

- 新品ETF上市前三个月平均表现负收益，3个月后份额趋稳，整体超额收益不显著。
- 直接用ETF份额变动率构造策略，2022年以来多头表现欠佳但空头稳定，结合ETF同类型分类（Leiden算法）调整后，策略年化收益提升至31.03%。

• ETF份额变动率构建行业轮动策略的详细构建与回测 [page::6][page::7][page::8]

- 对中信一级行业，使用20交易日窗口、70%阈值、5档分组的份额变动率策略可实现多空年化26.52%。
- 对中信二级行业采用50%阈值，同参数参数下策略稳定性更好，年化多空收益32.24%，夏普比约1.5。

• 新发主动权益基金资金流估算与行业轮动策略 [page::11][page::12][page::13]

- 通过基金经理管理产品聚类和语义相似度估算新发基金持仓，实现2016年至2024年9月的月度行业新增资金流测算。

- 构建以月度新增资金流和同比变化率为行业轮动因子的策略，年化多空收益9.81%，使用同比因子后收益更稳健，达到8.01%。

• 私募基金资金流及仓位测算与策略表现 [page::14][page::15][page::16][page::17]

- 使用周度私募基金净值数据，通过卡尔曼滤波估算私募基金行业仓位，私募仓位与公募保持较高相关但有更高择时灵活度。

- 基于私募与公募仓位差构造择时策略，年化收益6.9%，部分数据披露调整期对策略有影响。

- 私募行业配置轮动策略各年多数正收益，年化多空收益14.2%，跑赢公募5.79%，显示更高抗风险能力。

• 策略增强与风险提示 [page::10][page::18]

- 结合ETF份额变动率与公募优选基金仓位信号构造增强轮动策略，多空年化超额收益提高明显，2024年夏普比保持稳定。

- 报告最后强调量化模型存在政策与市场风险，历史数据不代表未来表现，模型结果作为参考不构成投资建议。

【中信建投金融工程】深度专题131：机构资金研究系列之四——利用散户、公募及私募的资金流构造行业轮动策略详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 标题：《机构资金研究系列之四：利用散户、公募及私募的资金流构造行业轮动策略》

- 作者：丁鲁明

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司金融工程研究团队

- 发布时间：2024年11月4日

• 研究主题：围绕散户（行业ETF）、公募主动权益基金（新发基金）及私募基金的资金流动，研究其对不同行业资金轮动策略的构建及其投资效果。

- 核心观点摘要：
- 行业ETF反映散户投资偏好，机构持有比例低（整体20%），ETF份额变动显著影响对应行业走势，行业轮动策略二级行业年化多空收益达32.24%。
- 新发主动权益基金资金流构建的行业轮动策略年化多空收益约9.81%，采用同比横截面因子优化后策略稳定性提升。
- 私募基金资金流行业轮动策略表现出较强抗风险能力，年化多空收益14.2%，相较公募超额收益达5.79%。
- 报告附有量化模型及参数敏感性分析，强调风险提示及模型应用限制。

此报告旨在打造一套基于多主体资金流的行业轮动策略体系，结合散户、主动公募和私募资金行为，构造量化轮动模型和投资组合。[page::0,1]

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二、章节深度解读

2.1 行业ETF的资金流行业轮动效应分析

2.1.1 ETF投资者结构及行业覆盖新机制

• 行业类ETF机构持有率最低，整体仅20%。机构持有率在不同ETF类型和行业间差异显著。例如，宽基ETF机构持有中位数42.6%，而行业ETF普遍偏低，医药、新能源及金融行业仅10%-20%。

- 行业ETF极大程度上反映散户投资行为，故通过ETF的份额变动追踪散户买卖行为，判断资金流动对行业指数影响。

2.1.2 新ETF覆盖行业的资金流影响

• 定义“ETF覆盖行业”标准为当ETF跟踪指数中某一级行业占比超过设定阈值（70%或90%），即该行业被ETF覆盖。通过统计覆盖时间点前后行业指数的超额收益发现：

- 覆盖前12个月，行业指数多数表现下跌（中位数下跌3%-7%不等，阈值提升时下跌更显著），反映被资金标记前的调整。
- 新ETF上市后三个月开始，行业收益逐步回升，10个月后平均超额收益达到4%左右。

• 不同行业新ETF覆盖表现不一，医疗、有色、新能源表现较好；煤炭、传媒等表现较差。

- 投资新品ETF策略：在新ETF上市前一个月开始配置新行业并持有12个月，策略年化可获得1.9%收益，超额收益5.5%。滞后1-3个月入场效果最佳。

2.1.3 新品类ETF的数量和收益表现

• 新品类ETF定义为跟踪指数与现有ETF持仓余弦相似度低于0.7的新ETF。自2006年至今，共192只新品类ETF，2018年开始数量爆发增长，偏行业和风格类。

- 新品ETF刚上市前三个月平均表现负收益，随后一年收益逐步趋正。宽基类负收益明显，行业类能在第3-6个月见正收益，风格类无明显规律。

• ETF份额在上市前三个月急剧增加，之后趋于稳定，份额变动与升值呈负相关。

2.1.4 ETF份额变动行业轮动策略构建与验证

• 用ETF基金持仓中对一级行业的占比超过阈值确定行业ETF，统计基金过去一定时期份额变动，计算行业对应ETF份额变动的加权和，按份额变动排序构建多空组合。

- 使用20交易日窗口份额变动率，分五档，一级行业多空年化收益约26.52%。二级行业表现更佳，年化32.24%，夏普比1.5，分档越细收益越好。

• ETF组合直接用份额变动率筛选策略效果欠佳，原因是资金流可能在同类型ETF分散。引入Leiden算法基于基金持仓相似度划分ETF社群，再组内等权加权，跨社群等权，获得年化多空31.03%。

- 使用滚动参数优化防止过拟合，回测显示2020年11月后策略表现持续稳定。

2.1.5 资金流行业轮动信号增强

• 结合选取长期能力因子排名前20公募基金优选基金的行业仓位变化（仅采信长期能力指标更新时点），构造资金流行业轮动策略，策略最近两年（2023-2024）表现优异，年化多空收益达到12.59%。

- 合并ETF资金流和优选公募资金流信号取交集，滤除噪声，弱化信号，策略从2021年至2024年持续正向收益，尤其2024年多头超额达15.31%，多空收益30.62%。

2.2 新发主动权益基金资金流的行业轮动策略研究

• 构建新发基金的建仓资金流估算法，估计时间范围2016至2024年9月。以基金经理过往持仓表现及基金名称语义相似度判别投资偏好，仿真新基金建仓股票的资金流分布，将资金按照日期线性分配。

- 新发主动权益基金新增资金与对应行业指数表现存在一定共振，尤其电子、医药、食品饮料和通信行业表现较明显。

• 直接用单行业资金流入同比构造择时策略效果不稳定，部分行业如电子、交通运输表现较好。

- 基于估算资金流入行业占比和其一年同比变化构建多档轮动策略，年化多空收益9.81%，使用同比因子后策略稳定性增加，年化8.01%。建仓期设为1或3个月影响不大。

2.3 私募基金资金流的行业轮动策略研究

样本选取与数据质量审查

• 使用Wind私募数据库股票型基金净值，剔除名称含CTA、FOF等非股票私募和披露不完整的基金，保持披露完整度为1的周频数据。样本覆盖2015年至2024年7月，7月后监管影响样本急剧减少。

- 私募基金指数相对偏股混指数（公募）超额年化6.6%，2021年后优势显著，2024年跑输趋势明显。

私募基金风格及仓位测算

• 私募基金相比公募更激进地择时成长-价值风格以及大小盘风格，卡尔曼滤波法估算私募行业仓位，展示不同行业仓位动态。

- 私募仓位和公募仓位、市场指数相关性较高，但私募频率更灵活，2024年7月后的仓位数据波动大。

私募与公募行业配置异同及轮动策略

• 私募倾向的行业多为电力公用、银行和交通运输，公募倾向医药、电子、食品饮料行业。

- 构造私募行业轮动策略（月度多头持高仓行业，空头反之），2015、2022和2023年表现较差，其余年份整体优于公募行业轮动策略，年化多空收益14.2%，相对公募超额5.79%。

• 私募基金增减仓构建轮动策略时，多空收益正但波动大，表现不稳定。

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三、图表深度解读

3.1 ETF机构持有率分布 (图1)

• 展示各类ETF中机构投资者持有占比的平均与中位数。行业类ETF机构持有率最低，普遍在20%，细分行业中以公用事业及交运最稳定（超40%）。反映出行业ETF散户投资占比高。该信息揭示资金流动主要受散户影响。[page::1]

3.2 ETF新覆盖行业前后收益变化 (图2、3、4)

• 图2以柱状图展示新ETF覆盖的行业在新发前12个月至后12个月的超额收益趋势，中位数表现先跌后升，10个月后明显正向溢价。

- 图3细化行业维度，医药、新能源表现突显，煤炭传媒表现较差。

• 图4提高覆盖阈值到90%，样本减少但下跌和上涨两阶段表现更极端。

- 说明资金标记新行业前有调整，下跌导致估值阶段性优惠，新资金进入后推动指数上涨。[page::3]

3.3 新ETF上市数量及收益变化(图7-11)

• 图7显示2006年至今新品类ETF数量增长趋势，2018年后爆发式增长，以行业和风格类为主。

- 图8-11分别展示不同ETF品类上市后前1年平均与中位收益，显示整体短期负收益，随后收益平均回升，行业类ETF表现优。

• 新品ETF份额变动图（图13-16）表明上市前三个月份额快速增长，示资金快速流入过程与短期价格调整相关。[page::4,5,6]

3.4 ETF份额变动率构造的行业轮动策略表现(图17-26)

• 图17显示使用份额变动构造的一级行业轮动策略净值曲线，G1档（份额变动最负）表现优异。

- 图19为基于份额变动率的策略，稳健性较份额变动更强。

• 图21-26下探二级行业后，份额变动率策略多空年化达到32.24%，细分档位数越多表现越好，夏普比达1.5。

- 参数测试结果推动回看窗口设为20个交易日，阈值70%，5档分类为最优参数。[page::7,8]

3.5 ETF份额变动构造ETF组合策略(图27-33)

• 图27显示直接使用ETF份额变动率构造ETF组合策略，效果不佳，2022年多头表现差。

- 引入Leiden算法进行ETF持仓相似度社群划分（图29），完善资金流归类。使用社群资金流版本策略（图30-33）表现明显提升，多空收益持续稳定。

• 滚动最优参数法应用后，策略性能改进且降低过拟合风险。[page::8,9,10]

3.6 资金流行业轮动信号增强效果(图34-37)

• 图34显示优选公募基金资金流行业轮动策略的净值曲线，2023年至2024年多空均获显著正收益。

- 合并ETF资金流信号与公募资金流信号后强化，图36策略收益曲线提高，2024年9月多空收益达30.62%，超越原始公募策略。[page::10,11]

3.7 新发主动权益基金资金流及策略表现(图38-50)

• 图38显示市场新增资金峰值出现于2020-2021年初。

- 图39颜色堆叠图表示不同一级行业资金占比动态，电子、医药等行业占比较高。

• 图40-47重点行业新增资金与同期指数走势比较，行业资金流与相应指数呈现一定共振，尤其电子、医药和通信。

- 图48-50基于资金流构造策略累计净值与偏股混基资金流对比显示，资金轮动策略具有跟踪能力和一定超额收益，年化策略收益约9.81%。[page::11,12,13]

3.8 私募基金仓位与风格分析(图51-61)

• 图51展示股票型私募基金净值披露样本变化，私募2023年前样本明显多于公募，但2024年7月后急降。

- 图52显示私募股票基金指数与公募偏股混合指数对比，私募指数2021后表现溢出明显。

• 图53-56风格暴露回归图表，私募基金较公募更激进择时成长价值和大小盘风格。

- 图57行业仓位堆叠面积图揭示私募基金多行业均有一定配置，仓位随时间变动。

• 图58-59展示私募与公募仓位差择时效果，策略年化6.9%，但面临阶段性回撤。

- 图60-62行业配置对比及私募行业轮动策略，私募行业配置信号优于公募，年化多空跑赢5.79%。[page::14,15,16,17]

3.9 私募基金增减仓构造轮动策略(图63-64)

• 按私募加仓行业构成多头，减仓空头，动态构建行业轮动组合，整体表现为正多空收益，但存在波动性和阶段性风险。[page::18]

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四、估值分析

本报告侧重于资金流动和轮动策略构造，未涉及企业估值模型或传统的DCF、相对估值等手段。重点为构建量化模型追踪资金行为，进行策略回测，参数选择基于历史表现优化。资金流表现的超额收益与市场结构、资金配置特点、投资者行为相关，估值分析非本报告研究重点。

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五、风险因素评估

1. 历史表现非未来保证：报告反复警示基于历史资金流模型与策略回测结果并不代表未来表现，尤其数量庞大的不确定风险因素如政策冲击、宏观经济波动等均可能导致模型失效。

2. 量化模型限度：所用模型和参数依赖历史数据，将面临变量变异或市场结构变化风险，尤其季度层面新闻突发事件可能导致信号失真。

1. 披露信息缺失及差异性：数据采集依赖基金披露，尤其私募数据在2024年7月后受监管影响披露不足，可能带来研究偏差。

4. 基金标签与实际偏差：基金量化标签为客观映射，不代表基金主动投资策略，组合拟合可能与实际基金净值差异较大。

1. 过拟合风险：策略研究中引入滚动窗口及多参数测试，以减轻过拟合，但无法完全消除，实际应用风险仍需注意。

报告明确声明，本文所有模型和策略结果仅供学术与内部研究，不构成投资建议。[page::0,19,18]

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六、批判性视角与细微差别

• 资金流动测算的假设性较强：尤其新发主动基金资金流的测算，依赖基金经理历史持仓偏好和名称相似度匹配，存在较强模型假设，可能与真实建仓差异较大，导致资金流数据有效性打折。

- 私募数据缺口与监管影响明显：2024年7月后数据突然萎缩，影响后期模型运行和有效性，私募策略表现可能被遮盖实际动态。

• 策略收益集中于特定阶段和样本：部分策略如ETF二级行业轮动策略收益很大程度上由少数年份和行业贡献，提示策略稳定性及抗周期风险需进一步探究。

- 行业界定阈值存在样本量与纯度权衡：如何合理选取如70%、90%等份额占比标准影响样本大小与行业纯净度，报告虽测试参数但仍存一定主观成分。

• 策略回测起点较短：基金持仓披露等数据可用起始时间较晚（如2016年），导致某些长期趋势判断不充分。

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七、结论性综合

本报告精细拆解了散户、主动公募、私募三大机构资金流动对行业指数轮动的影响和启示：

• 行业ETF资金流是散户投资趋势的重要信号，通过扩大样本至二级行业、引入份额变动率，并基于ETF持仓相似度分类优化策略，可构建稳健、收益率优异的资金流行业轮动策略，年化多空收益达到32.24%，显著超越等权基准。

- 主动公募新发基金资金流建仓期资金流估算方法创新，通过基金经理历史持仓与产品名称匹配模拟资金流入，发现资金流与对应行业指数存在共振。一年同比资金流因子能够消除行业偏好固有差异，增强策略稳定性，年化多空收益约9.81%。

• 私募基金资金优势及行业配置表现出独特价值，测算私募股票基金仓位及行业配置，发现其在成长价值及大小盘择时上具有更高灵活性，行业配置信号在2021年后显示更优正向多空收益，年化多空收益达14.2%，优于公募约5.79%。表明私募资金行为对于行业轮动战术同样具有重要参考价值。

- 资金流的量化模型结合资金类型和策略优化，能明显提升传统行业轮动效应。ETF资金流与公募及私募资金流的交叉和融合增强了信号稳健性和预期收益。

• 报告多处图表支持了资金流与行业收益的互动关系，清晰反映策略的适用范围、参数选择与风格特征变化，结合历史数据和敏感性测试增强了研究的实用参考价值。

综上，本报告为投资者展示了基于多主体资金流构建行业轮动策略的创新路径和实现手段，突出了散户ETF、新发公募基金与私募基金资金流的动态特征及其投资应用价值，具有较强的理论和实践指导意义，但也强调投资者需结合风险警示审慎应用。[page::0-18]

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重要图表示例（以部分关键图表为例）

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阅读本报告后，专业机构投资者可从结构化资金行为出发，结合ETF、公募及私募多维度资金流数据，构建并优化行业轮动策略，实现在细分市场的资金驱动下提升收益与风控能力的投资目标。

报告