• 多因子模型中因子开发和迭代的重要性日益突出，因子拥挤导致传统因子收益下降，高频数据在因子挖掘中具有更高的样本独立性及多样性 [page::0][page::1]。

- 指数增强型ETF市场快速增长，尤其是基金数量和规模（亿元）均呈显著上升趋势，为因子构建提供数据基础。

• 基于指数增强型ETF每日申购赎回清单（PCF），计算基金经理个股持仓权重与基准指数成分股权重的差值，构建“指增ETF因子”，反映基金经理对个股的超低配倾向。

- 指增ETF因子策略合理性得到验证，相关ETF表现普遍优于基准指数，说明主动管理策略具备一定超额收益能力。

• 回测期间分组收益特征明显，沪深300指数分组多头累计收益率及累计收益曲线等均呈现单调递增趋势，说明指增ETF因子能够有效区分股票未来表现差异。

• 其他指数如中证500、中证1000、中证2000的因子分组收益情况和走势同样支持因子的选股有效性。

• 因子IC表现稳定，沪深300、中证500、中证1000、中证2000区间内因子IC胜率分别约为62.42%、64.33%、72.32%、60.00%，表明因子持续具备预测能力。

• 多空策略回测结果显示，指增ETF因子在沪深300、中证500、中证1000和中证2000均获得稳健的正收益率，信息比率和最大回撤均处于合理区间，体现了因子良好的风险调整后收益。

• 指增ETF因子通过直接追踪基金经理的超低配意图，为主动管理捕捉Alpha提供了新的因子视角，特别是在指数增强型ETF快速发展的背景下，未来因子稳定性和有效性有望持续增强 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]。

【广发金工】追踪聪明基金经理的因子研究——全面分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《追踪聪明基金经理的因子研究》

- 作者及团队：陈原文（广发证券联席首席金工分析师）、安宁宁（广发证券首席金工分析师）及广发金工团队

• 发布机构：广发证券金融工程研究

- 发布日期：2025年5月7日 09:36

• 研究主题：基于指数增强型ETF基金经理每日申购赎回数据构建选股因子的因子研究。

核心论点与目标：

报告提出在传统多因子模型收益压力增加的背景下，通过捕捉指数增强型ETF基金经理申购赎回清单（PCF）中的超低配（相对基准权重的偏好）信息，构建一个新颖且有效的“指增ETF因子”，以追踪基金经理的实际投资倾向，进而形成Alpha信号并体现出显著的选股能力和超额收益能力。报告结合沪深300、中证500、中证1000及中证2000等四大指数成分股的周频回测，展示此因子的稳健表现与收益趋势。

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二、逐章深度解读

2.1 摘要

报告开宗明义指出传统多因子模型存在因子收益下降的问题，挖掘因子关键在于因子的开发及更新迭代。该研究创新点是利用指数增强型ETF基金经理每日披露的申购赎回数据作为新因子信号基础，通过对基金持仓权重与基准指数权重的对比提炼“指增ETF因子”[page::0]。

实证中，该因子在沪深300、中证500、中证1000、中证2000均表现出因子收益分组的明显单调递增关系，IC胜率均超过60%，表现稳定且具有一定超额收益潜力。

2.2 因子挖掘思考

高频信息

• 市场机构化与量化私募机构扩张推动高频数据的因子开发。

- 高频数据体量巨大（如2020年分钟级行情12GB），需要高效处理能力，有利于因子的多样化与低因子拥挤度。

• 高频数据中的噪声较高，需通过信号变换、时间序列分析和机器学习提取有用特征。

- 高频因子调仓频率高，提供更多独立样本，有助于验证因子稳定性。

低频信息

• 基于传统低频价量与财务数据开发的因子创新空间有限，增量信息减少，过度挖掘存在过拟合风险。

- 低频因子创新多来自另类数据（网络舆情、专利、供应链）和新理论（图网络）。

• 指数增强型ETF由于申购赎回机制信息公开，成为低频另类增量信息的一个创新源。

以上分析为后续因子构建奠定理论基础，强调利用差异化的低频申购赎回数据做因子开发的重要性[page::0,1,1].

2.3 被动与增强ETF的市场增长态势及因子构建策略

• 图1、图2展示了过去三年被动指数型ETF和指数增强型ETF的数量及规模持续增长趋势，特别是增强型ETF由10只增至33只，规模保持约70-80亿[page::2]。

- 策略逻辑为基于指数增强型ETF每日申赎清单（PCF）数据，计算基金经理持仓权重与基准指数成分股权重的差值（超低配比例），并对该比例横截面标准化，构建反映基金经理操作偏好的指增ETF因子。

• 通过基金净值表现（图3-图6），增强型ETF整体超越基准指数，证明基金经理具备一定主动管理能力，支持跟踪基金经理配置的策略合理性。

- 精选沪深300、中证500、中证1000、中证2000四个主流指数成分股，在2022年1月至2025年2月的时间窗口内开展因子回测，剔除ST股票、停牌、涨跌停及上市不足一年新股确保数据质量。

• 计算逻辑详述两大步骤：先计算每日个股持仓权重，再剔除基准持仓权重获取相对超低配比例，最后进行横截面Z-score标准化[page::2,3,4].

2.4 因子回测表现

分组累计收益

• 十二个图表（图11-图18）分展示沪深300、中证500、中证1000与中证2000因子分组多头累计收益直方图及收益曲线，结果显示5个分组中因子值由低到高分组（G1-G5）的累计收益基本呈显著递增趋势。

- 此现象表明超配股票未来表现优于低配股票，反映基金经理配置倾向捕捉了Alpha信号，且四大指数均体现了因子分组收益的稳定性[page::5,6].

IC表现

• 因子信息系数（IC）评价分析，沪深300、500、1000与2000指数均表现出正向的IC均值和较高IC胜率，以中证500胜率最高达64.33%，沪深300则稍低但仍维持62.42%。

- 各指数中IC累计曲线呈上升趋势，说明因子信号持续有效，且随着时间推移因子的表现逐渐提升，尤其2024年与2025年初IC达到峰值，显示该因子强度不断增强。

• 统计期间因子IC最大值均大幅正向，最低值虽有负数，说明因子亦存在波动，但总体正向趋势清晰。

- 该层面实证进一步强化因子稳定性及风险调整后的有效性[page::6,7,8].

多空组合表现

• 多空组合累计收益从2022年至2025年初均表现出积极收益，尤其中证500和中证2000年化收益率分别接近19%和21%。

- 最大回撤控制较好，普遍不足10%，且信息比率较高，说明因子不仅能带来超额收益，且风险调整后表现稳健。

• 具体区域如中证1000年化信息比率达4.46，显示该因子在中小盘股票中可能表现更优。

- 多空策略曲线清晰呈上升趋势，表现出良好的交易信号价值和策略执行效力[page::8,9,10,11].

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三、图表深度解读

图1-2: ETF数量与规模增长趋势

• 图1显示2022-2025年被动指数型ETF基金数量从607只增加到868只，基金规模翻倍至近3万亿元。

- 图2指数增强型ETF基金数量从10只增加至33只，基金规模达到70多亿元，份额持续增长表明投资者对主动增强策略认可提升。

图表揭示了指数增强型ETF作为主动管理类别的增长潜力和市场关注度，为基于其数据的因子开发提供数据基础与市场背景。

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图3-6: 指数增强型ETF平均净值表现

• 四张图对比指数增强型ETF与对应基准指数平均净值走势，基金净值明显跑赢基准指数，显示主动管理的超额能力。

- 这些基金样本的稳健表现为跟踪基金经理实际配置构建因子的有效性奠定了基础。

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图7-10: 具体指数增强型ETF净值表现

• 个别增强型ETF净值低于基准指数少数案例，体现不同基金经理表现存在差异，但整体仍优于指数，进一步证明基金经理配置信息中潜藏Alpha。

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图11-18: 分组收益率与收益曲线

• 分组柱状图清晰显示“分组收益单调递增”，表明因子有效区分表现优劣股票。

- 累积收益曲线表现因子强弱组分化明显，顶层组表现突出，验证因子预测能力。

• 不同指数均有此特征，体现因子跨指数的稳定性。

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图19-22: IC与累计IC曲线

• 说明因子优秀的预测能力。

- 累计IC上升且稳定增长，正面反馈因子信号强且一致。

• 个别负IC出现可能因市场偶发事件，但总体IC胜率高说明因子长期有效。

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图23-26: 多空累计收益曲线

• 策略从2022年低点逐步回升，162-172%区间的累计收益体现策略的稳健性与超额收益能力。

- 波动率与最大回撤控制较好，风险与收益匹配合理。

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四、估值分析

该报告主要聚焦因子构建与回测表现，未涉及传统估值模型，故无具体DCF、市盈率等估值输入与目标价，因此本部分无需展开。

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五、风险因素评估

• 因子成果基于历史统计结果，政策调整与市场环境变动可能导致信号失效。

- 量化策略存在因市场结构及交易行为改变导致模型失效的风险。

• 报告明示该因子并非投资建议，投资者需结合自身情况审慎参考。

- 投资者还需警惕因因子公开后套利资金介入可能造成收益下降的因子拥挤风险[page::0,12].

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六、批判性视角与细节剖析

• 报告强调因子基于“基金经理实际配置偏好”，但并未详尽讨论申赎行为是否可能被交易成本、流动性限制或其他非公开信息影响，存在隐含假设所有申购赎回均真实反映经理判断。

- 样本区间较短（2022年初起）且中证1000与2000数据起步晚，因子表现稳定性与长期有效性仍待验证。

• ETF数量快速增加可能增加因子信号噪声，因子稳定性如何应对基金经理挤兑未明确。

- 报告内部对2025年初部分IC波动存在负向表现提示，需要持续跟踪后续数据。

• 部分表格数字及图表说明略显凌乱，可能影响读者理解。报告在基本面解释与机制验证之间尚需增强因果说明。

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七、结论性综合

本报告围绕利用指数增强型ETF基金经理申购赎回申报权重与基准指数权重差异构建“指增ETF因子”，通过横截面标准化及多指数样本的覆盖，创新性地将主动管理交易行为转化为量化Alpha信号。

报告实证验证：

• 指数增强型ETF基金经理倾向的超低配比例在沪深300、中证500、中证1000、中证2000四大市场主流指数成分股中均呈现稳定明显的选股能力，反映在因子收益分组的收益率梯度、IC值正向及胜率高、多空组合收益累计及年化表现优良。

- 因子在2022年至2025年初表现出从收益、IC、信息比率、多空组合回撤等多维度衡量的稳健性，尤其在中证500和中证1000表现尤为突出，符合中小盘二级市场结构性机会出现的逻辑。

• 图表丰富、数据充分支持了报告的主要论点，基金经理配置行为信息具备实证有效性，可为量化选股模型注入新的Alpha来源。

总体立场：

报告显示“指增ETF因子”作为基于主动管理行为的选股因子具备显著且稳定的超额收益能力，适合融合进多因子选股框架。随着增强型ETF市场规模扩大和数据积累，因子表现有望进一步提升。同时，报告也明确提醒风险，建议持续关注市场结构及政策环境变化对因子的影响。

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重要图表示例

图1：近三年被动指数型ETF规模与数量增长趋势



图11：沪深300指增ETF分组多头累计收益率



图19：指增ETF因子在沪深300指数成分股中的IC与累计IC曲线



图23：指增ETF因子在沪深300指数成分股中的多空累计收益曲线



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参考文献

• [page::0-12] 广发证券金融工程研究，陈原文、安宁宁等《追踪聪明基金经理的因子研究》，2025年5月7日

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以上为广发金工团队《追踪聪明基金经理的因子研究》报告的详细、专业解析。报告清晰展现了指数增强型ETF申赎数据作为主动管理痕迹的独特价值及实证有效性，适合深入理解基金经理行为与因子投资融合路径的专业投资人及研究员参考。

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