ETF市场快速发展及轮动策略背景 [page::1][page::2]

• 国内指数基金规模达58330亿元，ETF占比超70%，近年数量激增，特别是股票型ETF份额快速扩张。

- 宽基、行业、主题及跨境ETF产品齐发力，满足多样化资产配置需求。

多因子轮动策略框架与宏观经济周期划分 [page::4][page::5]

• 构建基于估值、业绩、分析师预期、资金流、动量延续性等多维因子的行业板块轮动模型。

- 运用“货币+信用”周期模型划分宏观经济周期，依据10年期国债收益率与M2及社融同比指标分辨货币与信用环境。

主要因子表现及其市场周期依赖性分析 [page::6][page::7][page::9][page::10]

• 估值因子表现受经济周期影响显著，宽货币宽信用期适用估值分位数，其他阶段选用PEG因子。

- 基本面景气改善因子通过营业利润、净利润、ROE变化的Zscore处理增强信息效率，紧信用阶段表现最佳。

• 分析师预期因子动态反映预期变动，适合作为基本面景气的领先指标，效果稳健。

- 资金流因子（北向资金净流入、机构大单资金等）表现出色，资金流向对轮动选股提供重要信号。

• 动量延续性因子以夏普比率剥离最大涨幅测算，体现板块走势稳定性，多空组合分化明显。

主要指数及ETF组合表现 [page::18][page::19][page::20]

| 年份 | 轮动组合收益率 | 等权组合收益率 | 沪深300收益率 | 轮动超等权收益率 | 轮动超沪深300收益率 |
|------|----------------|----------------|---------------|-------------------|--------------------|
| 2013 | 22.64% | 14.02% | -7.65% | 8.62% | 30.29% |
| 2014 | 55.77% | 42.88% | 51.66% | 12.89% | 4.11% |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2025 | 26.26% | 25.81% | 17.94% | 0.44% | 8.32% |
| 年化 | 15.53% | 10.14% | 4.90% | 5.39% | 10.64% |

• 轮动组合表现稳健，长期超越基准及等权组合，2025年9月跑赢沪深300指数3.55个百分点。

- 10月重点关注中证A100ETF基金、A50ETF华宝、有色龙头ETF、电子ETF、双创龙头ETF等优质标的。

量化因子构建与策略生成总结 [page::4][page::6][page::10][page::12][page::14][page::17]

• 多因子融合估值（分位数与PEG结合）、业绩增长（基本面Zscore）、分析师预期、资金流与动量延续性因子。

- 因子选择灵活应对宏观货币信用周期，提升策略适应性和收益稳定性。

• 基因合成后的多因子组合在特定指数范围内显示出显著的多空收益分化，支撑轮动策略有效性。

- 实证回测显示年化超额收益达5.39%-10.64%，风险可控。融合华宝指数产品，具备较强可操作性。

【方正金工】9月轮动组合战胜基准 3.55%，10月建议关注中证A100ETF基金、有色龙头ETF、电子ETF、双创龙头ETF等 — 详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题: 《9月轮动组合战胜沪深300指数 3.55%，10月建议关注中证A100ETF基金、A50ETF华宝、有色龙头ETF、电子ETF、双创龙头ETF等产品》

- 发布机构: 方正证券研究所（方正金工团队）

• 撰写分析师: 曹春晓（金融工程硕士，10年经验，研究重点量化选股与行业轮动）

- 发布日期: 2025年10月8日

• 核心主题:

- 分析ETF市场快速发展背景下的指数基金轮动策略。
- 利用宏观经济“货币＋信用”周期模型，结合估值、业绩、分析师预期、资金流和交易特征多维度因子构建指数轮动组合策略。
- 展现2025年9月轮动策略组合超额收益表现，及10月精选关注指数基金及ETF产品建议。

• 主要结论与评级:

- 2025年9月轮动组合收益6.75%，超越等权组合3.03%和沪深300指数3.55%。
- 推荐重点关注华宝基金旗下中证A100ETF、A50ETF华宝、有色龙头ETF、电子ETF、中证A500ETF华宝、双创龙头ETF等产品。

• 风险提示: 主要涉及到华宝基金为签约客户的利益关联、历史数据规律可能失效及宏观环境影响下因子表现不确定风险。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 ETF市场快速发展与指数产品体系丰富（章节1）

关键论点：

• 自2018年以来，中国ETF市场规模和数量均实现快速扩张，截至2025年Q2，ETF规模达41555亿元，占整个指数基金规模71.24%（指数基金整体规模58330亿元），表明ETF已成为国内指数基金主流产品形式。

- ETF产品覆盖宽基、行业、主题、跨境等多种类型，满足不同资产配置需求。尤其宽基ETF规模稳居第一，行业ETF持续增长，2025年Q2分别占54%和13%市场份额。

• ETF的资金净流入充沛，产品数量增长使得投资者能更灵活地进行资产配置。

数据关键点：

• ETF产品1182只，规模41555.42亿元，季度增量4921亿元，季度增速13.43%。

- 普通指数基金（非ETF）规模14395亿元，LOF基金2379亿元。

• 图表1至4清晰展示了ETF及指数基金规模的增长轨迹和细分结构的变化趋势，体现出ETF逐渐成为市场主导。

论证逻辑：

ETF快速发展背景为制定指数基金资产配置策略提供充足工具与市场基础。详细的产品覆盖确保了策略的广泛适用和灵活结合。[page::1,2]

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2.2 多因素指数产品配置策略框架（章节2）

关键论点：

• 指出行业和板块轮动受宏观经济周期、景气度改善和微观资金流动三大层面影响，强调多因素综合判断的重要性。

- 提出“货币＋信用”模型为宏观周期划分基础，以期捕捉经济周期对市场的影响。

• 利用估值、业绩、分析师预期、资金流、市场交易特征构建多维度行业/板块轮动模型。

研究框架：

• 经济周期影响资金供需，货币政策通过国债收益率表现，信用周期由M2和社会融资总量变化决定。

- 多因子策略结合宏观周期和微观交易数据，实现对指数轮动的有效预测与配置优化。

图表解析：

• 图表7直观展示宏观经济周期如何驱动估值、业绩、资金流、预期及交易特征等多因素融合，构成综合轮动判断体系。

- 图表8和图表9则分别展示如何用10年国债收益率划分货币周期及如何用M2和社融同比变化划分信用周期，体现宏观周期分析工具的严谨设计。

要点：

• 货币政策和信用环境的差异导致市场结构和因子有效性变化，提示策略应动态调整相应因子权重。

[page::3,4,5]

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2.3 因子分析与表现（章节2.3）

2.3.1 估值因子

• 单纯PE估值因子在行业/指数层面无明显区分能力（图表10，11）。

- 引入PEG因子（PE除以盈利增速）增强了行业分类识别能力，倒数PEG尤其有效（图表12，13）。

• 估值因子效果随货币信用周期显著变化：

- 宽货币宽信用期高估值行业表现优于低估值，PE分位因子表现强劲，PEG失效。
- 非宽货币宽信用期，PEG因子表现更好（图表14）。

• 因此策略在不同宏观阶段选择不同估值因子（图表15）。

- 最新高得分指数包括180价值、中证银行、红利低波等（图表16）。

2.3.2 基本面景气改善因子

• 通过上市公司利润、ROE、营业利润等指标的环比、同比变动计算，进行时间序列标准化形成景气改善因子（图表17、18）。

- 多数细分因子在紧货币紧信用环境表现最佳，宽货币宽信用期表现不佳（图表19）。

• 因子合成后在部分指数范围内多空分化能力显著（图表20）。

- 相关高得分指数有电子50、新材料、中证军工等（图表21）。

2.3.3 分析师预期景气改善因子

• 构造基于成分股市值加权的净利润、ROE、营业收入、EPS变化率等指标作为预期因子（图表22）。

- 预期因子较基本面更及时，测试显示整体表现良好（图表23）。

• 宏观分环境下科学选择预期因子后，多空组合表现优异（图表24）。

- 推荐关注科创AI、创业板人工智能、中证有色等指数（图表25）。

2.3.4 资金流因子

• 北向资金流入、机构资金和大单资金流入均为有效因子，反映短期资金方向和市场偏好（图表26）。

- 自2024年底北向资金日数据变更后，主要依靠机构和大单资金流动进行因子构建。

• 资金流因子同样在部分指数中多空分化明显（图表27）。

- 资金流最新高得分指数包括科创AI、新材料、绿色能源等（图表28）。

2.3.5 市场交易特征因子（动量延续性）

• 因子设计基于夏普比率剥离极端涨幅概念，判定相对缓慢累积上涨板块具备更强动量延续性（图表29）。

- 多空组合表现优异，显示在特定指数范围具有明显分化能力（图表30）。

• 重点推荐指数有中证A500、中证A100、中证A50等（图表31）。

整体来看，因子表现因宏观经济周期而异，结合周期动态调整因子权重与选择提高策略的适应性与有效性。

[page::6 至 page::18]

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2.4 华宝基金指数产品轮动策略表现（章节3）

• 基于华宝指数产品构建的轮动策略结合多个核心因子与宏观周期，长期较沪深300及等权组合有显著超额收益。

- 2013年至2025年间，轮动组合年化收益15.53%，超越等权组合10.14%、沪深300指数4.90%（图表32）。

• 2025年9月，累计收益6.75%，较等权组合3.72%和沪深300指数3.20%分别超出3.03%和3.55%。

- 策略已显示出较强的稳健性和适用性。

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2.5 2025年10月轮动组合建议关注产品

• 结合最新综合得分（基于估值、基本面景气、分析师预期、资金流、动量等多因子加权结果），前列为：

- 中证A100（华宝中证A100ETF）
- 中证A50（华宝A50ETF）
- 中证有色（华宝有色金属ETF）
- 电子50（华宝中证电子50ETF）
- 中证A500（华宝中证A500ETF）
- 科创创业50（华宝科创创业50ETF）

• 其他建议关注的还包括科技龙头、消费龙头、绿色能源等多领域ETF（图表33，表格详见页面20）。

- 以上产品均为华宝基金旗下，需注意利益关联风险。

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3. 图表深度解读

• 图表1至4：展示了指数基金及ETF数量、规模及细分类型季度变化，涵盖ETF占比超70%，宽基ETF市场占主导地位，行业、跨境、主题ETF增长迅速，体现ETF市场多元化发展趋势。

- 图表5至6：非货币ETF规模分类持续扩展，宽基、行业及跨境ETF占比明显，图形直观验证总体增长幅度和结构合理性。

• 图表7至9：多维度宏观周期划分模型，货币信用周期清晰划分红绿区域，反映经济流动性和信用环境对市场的系统性影响。

- 图表10至15：PE估值因子衰减，PEG因子在多数周期中优异且具辨识度，显示增加成长调整指标必不可少。

• 图表16、21、25、28、31、33：多表索引各标的指数因子得分分布，体现了策略对市场风格和板块配置的精细刻画及推荐因子驱动的量化选股标的。

- 图表17、18、19及20：基本面景气改善因子设计与检验细节，表现优异因子集中于环比、同比增长和标准化Zscore计算方法。

• 图表22、23与24：分析师预期因子覆盖净利润、ROE及营业收入等多维度，如3个月期变动率表现尤其突出。

- 图表26、27：资金流因子体现北向资金、大单及机构资金流动变化，指导短线资金轮动趋势判断。

• 图表29、30、31：动量延续性因子结构大幅提升行业/板块层面择时能力，打破A股整体反转偏好，强调平缓持续上涨趋势的重要性。

- 图表32：华宝基金指数产品轮动组合与标杆指数历史表现对比，年化收益率和超额收益清晰突显策略优势。

• 图表33：10月优选基金综合得分详细列表，直观反馈策略筛选过程结果，利于投资者快速参考产品选择。

各图表通过数据叠加、分环境比对和多指标融合方法，验证了多因子轮动策略在中国A股市场特别是ETF市场有效性的理论和实践连接。[page::1 至 20]

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4. 估值方法与分析

• 报告不涉及传统的折现现金流（DCF）模型或绝对估值，而采用基于“市盈率-成长比”PEG调节的相对估值方法，针对宏观周期调整估值因子权重，提升模型在不同周期的识别准确性。

- 多因子策略中采取动态因子选择与加权策略，根据货币信用环境选择PE分位数因子或PEG因子，符合经济学中风险偏好与盈利成长预期变化的逻辑。

• 因子表现的财务指标结合Zscore标准化处理，增强了跨市场和跨板块的可比较性。

- 预期因子、资金流因子和动量延续性因子共同完善估值因子可能面临的延迟和非理性行为风险，提高整体估值体系的前瞻性及实战适用性。

报告缺少对估值过程的现金流假设、成本资本或永续增长率等详细描述，反映了该策略更多依赖市场行为分析而非常规模型预估。[page::6-7,12-16]

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5. 风险因素评估

• 利益关联风险： 报告涉及多只华宝基金产品，华宝基金管理公司为方正证券签约客户，存在客户利益关联，可能影响客观性。

- 历史数据和策略失效风险： 报告多次提醒基于历史数据的规律可能在未来失效，特别是在宏观环境发生重大变化时，因子表现或轮动逻辑可能短期失真。

• 宏观环境波动风险： 货币及信用周期模型可能存在滞后和误判，周期调整的因子切换可能带来短期调整风险。

- 市场突发事件风险： 量化模型难以囊括政策突变、地缘政治、黑天鹅事件等不可预测因素。

报告中强调风险提示规范，未提供详细风险缓解方案，建议投资者结合自身风险承受能力谨慎使用策略。[page::0,20]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告策略依赖华宝基金现有产品体系，产品覆盖和因子选择范围或受限，可能未充分考虑其他券商及基金的差异化优势及市场多样性。

- 因子表现的周期性明显，尤其在宽信用宽货币环境估值相关因子的失效，可能使得策略执行对模型识别周期的准确性依赖较高，若周期判断出错，策略收益可能大幅波动。

• 动量延续性因子设计独特，但其效果是否贯穿全部市场周期仍需观察，报告中未提供对极端行情下的行为。

- 模型主要基于过去十多年数据，面对未来市场结构变化（如制度变革、新兴产业崛起）可能适应性有限。

• 报告多处聚焦华宝基金旗下产品，存在一定的侧重推荐偏向，但研究框架严谨，数据充分，整体分析符合当前市场逻辑。

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7. 结论性综合

本报告从宏观周期出发，通过构建以“货币＋信用”模型为核心的指数基金轮动策略，结合估值、业绩改善、分析师预期、资金流及微观交易动量等多维因子，实现了在中国ETF市场上的优异业绩表现。ETF市场的成熟与产品多样化为该策略提供了坚定的实施基础。报告强调了因子表现受周期影响极大，采用动态因子选择与加权，以周期调整指导投资轮动，提高策略的稳健性。

2025年9月，轮动组合超越沪深300指数3.55%，年化超额收益超过10%，充分证明策略具有实际应用价值。根据最新因子综合评分，推荐关注中证A100ETF、A50ETF华宝、有色龙头ETF、电子ETF等表现优异的行业与宽基ETF产品。

图表数据详实支撑各因子的选取与动态调整，为策略实施提供坚实量化基础。多维因子融合与宏观因素相结合的框架在当前市场展现出较强的适用性与预测能力，但投资者仍需关注策略周期判断的准确性及潜在的历史规律失效风险。

综上，报告为专业量化投资者提供了一套系统的ETF指数轮动策略框架，对指数投资者尤其关注行业轮动与资产配置的基金经理具有重要参考价值。[page::0 至 20]

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附录：部分核心图表示例

• ETF市场规模及构成变化

• “货币＋信用”经济周期划分示意

• 估值因子（PE与PEG）表现分组

• 基本面景气改善因子多空组合表现

• 轮动组合历年表现

• 2025年10月综合推荐ETF产品

（更多图表详见报告正文及附件）

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综述

方正金工团队结合严谨金融工程与量化研究方法，在行业宏观周期与多维因子融合分析框架下，提出适应中国ETF市场特点的轮动投资策略。本报告数据丰富、逻辑完整，适合专业投资者搭建科学的指数资产配置模型，辅以风险警示，有助于投资实践与研究应用。

报告