• ETF市场概述：截至2019年9月30日，沪深两市共226只ETF，规模6461.80亿元，ETF成交额及占比持续上升，2018年成交额近10万亿元，占比约3%。

• 研究对象与数据说明：选取华夏上证50ETF为研究样本，使用Wind数据库分钟收盘价和交易所提供的基金份额参考净值(IOPV)估算分钟折溢价，定义折溢价为ETF分钟收盘价相对于分钟净值的偏离比例。

- ETF折溢价被视为投资者情绪反映，高溢价对应高涨情绪，短期标的指数上行概率较大 [page::4][page::5].

• 日内成交量和折溢价走势：

- 分钟成交量呈U型日内分布，上午开盘和下午收盘附近活跃度最高。
- 折溢价在开盘及收盘前后15分钟较高，反映投资者情绪波动集中。

• 特色指标构建：

- “收盘VS开盘”：计算前后各m=40分钟的折溢价均值，若收盘折溢价 > 开盘折溢价，则发出看多信号。
策略回测年化收益22.55%，收益波动比1.73，最大回撤13.60%。

- “收盘VS日内平均”：将开盘折溢价换为日内平均折溢价比较，信号效果更优，年化收益25.41%，收益波动比1.95，最大回撤12.63%。

- 参数灵敏度分析显示两种指标稳健，m取值范围广泛均保持较高胜率和收益波动比。


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• 价量指标构建：定义当分钟折溢价上涨时的成交量为“折溢价上行成交量”，下跌时为“折溢价下行成交量”，日内累计比较二者总量发出信号。该指标无参数依赖，回测年化收益24.67%，收益波动比2.16，最大回撤5.71%。

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• 综合指标策略：将特色指标（收盘VS日内平均）与价量指标结合，只有两者同时看多时发出综合看多信号。

- 信号频率降低至26.01%，但策略风险收益特征显著提升，年化收益24.74%，波动8.96%，收益波动比2.76，胜率61.38%，最大回撤5.38%。

- 参数敏感性良好，综合策略稳定性高。

[page::9]

• 手续费影响及VWAP改进：

- 在0至0.1%双边手续费水平，综合策略仍稳健，年化收益在13.95%-24.74%间，最大回撤低于7%。

| 手续费 | 年化收益 | 年化波动 | 收益波动比 | 日度胜率 | 盈亏比 | 最大回撤 |
|-------------|---------|---------|-----------|---------|-------|---------|
| 无手续费 | 24.74% | 8.96% | 2.76 | 61.38% | 1.59 | 5.38% |
| 0.0002 | 22.50% | 8.93% | 2.52 | 59.28% | 1.60 | 5.53% |
| 0.0003 | 21.40% | 8.91% | 2.40 | 59.28% | 1.54 | 5.61% |
| 0.0005 | 19.22% | 8.88% | 2.16 | 57.22% | 1.55 | 5.76% |
| 0.0008 | 16.03% | 8.85% | 1.81 | 56.19% | 1.44 | 6.08% |
| 0.001 | 13.95% | 8.83% | 1.58 | 54.64% | 1.40 | 6.94% |
- 开盘价格替换为前5分钟VWAP，年化收益21.86%，收益波动比2.73，胜率57.22%，盈亏比1.84，最大回撤4.13%。手续费置入后表现略降但依旧稳健。


| 手续费 | 年化收益 | 年化波动 | 收益波动比 | 日度胜率 | 盈亏比 | 最大回撤 |
|-------------|---------|---------|-----------|---------|-------|---------|
| 无手续费 | 21.86% | 7.99% | 2.73 | 57.22% | 1.84 | 4.13% |
| 0.0002 | 19.68% | 7.96% | 2.47 | 56.19% | 1.75 | 4.28% |
| 0.0003 | 18.60% | 7.95% | 2.34 | 55.67% | 1.71 | 4.36% |
| 0.0005 | 16.48% | 7.93% | 2.08 | 55.67% | 1.57 | 4.68% |
| 0.0008 | 13.36% | 7.90% | 1.69 | 53.09% | 1.54 | 5.99% |
| 0.001 | 11.33% | 7.90% | 1.43 | 51.55% | 1.51 | 6.85% |
[page::10][page::11][page::12]

• 风险提示：所有结果基于历史数据，未来市场可能发生变化。折溢价的计算基于公开市场数据，存在误差可能 [page::0][page::12].

金工专题报告分析——《绪温度计——基于高频折溢价的择时策略》

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一、元数据与报告概览

报告标题：《绪温度计——基于高频折溢价的择时策略》
作者及执业信息：证券分析师 高子剑（执业证号：S0600518010001021-60199793），研究助理 沈芷琦，感谢实习生刘定萱、朱正尧的贡献
发布机构：东吴证券研究所
发布日期：2019年11月6日
研究主题：基于ETF分钟级高频折溢价数据，提取投资者情绪信号，构建择时策略，重点研究华夏上证50ETF。

核心观点：

• ETF分钟折溢价反映投资者的短期情绪波动，溢价上升暗示看多情绪增强，折价扩大则看空情绪加剧。

- 结合多个折溢价相关指标（开盘VS收盘折溢价、收盘VS日内平均折溢价、折溢价价量指标）构建多种择时信号。

• 通过对华夏上证50ETF 2016/10/10-2019/10/31的回测，相关策略均展现出显著的正收益、优良的收益风险比和较低的最大回撤。

- 综合指标结合多个单一信号增强择时有效性，且策略在考虑交易手续费和用VWAP代替开盘价后依然稳健。[page::0,3,4,6-12]

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二、逐节深度解读

1. 前言与市场背景

• 华夏上证50ETF作为中国A股市场第一只ETF自2005年上市以来，推动了ETF市场快速发展。截至2019年9月，沪深两市共有226只ETF，总规模6461.80亿元。

- ETF交易额在2018年达到近10万亿元，占沪深两市总成交额约3%，显示出ETF逐步成为重要资产配置工具。

• ETF紧密跟踪指数，交易行为隐含投资者预期，折溢价成为反映投资者情绪的核心指标。

图表分析：

• 图1显示2005-2019年ETF数量和规模稳步增长，尤其2015年后增长显著，规模由不足1000亿元迅速扩大至6000多亿元。

- 图2显示ETF成交额和占比逐年提升，2018年ETF成交额逼近10万亿元，占比约3%。这一趋势表明ETF市场流动性持续增强，为研究折溢价提供了数据基础。[page::3]

2. ETF折溢价定义及理论基础

• 折溢价定义为ETF市场价格与理论净值（通过IOPV估算）之间的偏离，计算公式为ETF分钟收盘价减去分钟净值，再除以分钟净值得分钟折溢价。

- 理论假设：折溢价反映投资者情绪，溢价越高表明市场情绪越高涨，短期内相关指数上涨可能性增大；反之亦然。

• IOPV（基金份额参考净值）由交易所基于成份股价格、现金替代等多项参数计算，是估值的基准。

逻辑说明：

• 投资者交易行为导致市场价格偏离净值，短期可作为情绪信号用于择时。

- 本文策略围绕这一假设展开，通过分钟级高频数据更精细捕捉市场情绪变化。[page::4,5]

3. 分钟数据分析（图3-4）

• 成交量走势：华夏上证50ETF的分钟成交量日内呈典型的“U”型，两峰分别位于上午开盘（1分钟左右）和下午收盘（230分钟左右），上午收盘与下午开盘附近有较大成交波动。

- 折溢价走势：分钟折溢价在开盘和收盘前后15分钟内波动更明显，早盘开盘时溢价最高，随后逐渐回落。

• 这一日内走势确认了择时策略中关注“开盘”和“收盘”折溢价的合理性，因为这两个时间段的情绪信息更丰富。

图表解读：

• 图3的U型成交量与市场典型的开盘冲击和收盘集中交易一致，为构建开盘和收盘指标提供基础。

- 图4折溢价走势显示情绪波动集中在上述两个时段，支撑上述择时假设。[page::5]

4. 择时指标构建及回测

4.1 折溢价特色指标

4.1.1 收盘VS开盘

• 指标定义：计算当日开盘前m分钟和收盘后m分钟折溢价均值（以m=40为例），比较收盘折溢价与开盘折溢价。

- 若收盘折溢价大于开盘折溢价，视为情绪“归宿”高于“开端”，发出第二日看多信号。

• 回测结果：共746个交易日，368次信号，年化收益22.55%，年化波动13.04%，夏普比率1.73，最大回撤13.60%，日胜率53.33%，盈亏比1.32。

- 图5展示净值从0.95攀升至约1.8，波动较大，但趋势明显向好。

4.1.2 收盘VS日内平均

• 指标改进，以日内平均折溢价替代开盘折溢价做比较，简化并增强情绪基准。

- 同样以m=40计算，收盘折溢价与日内平均相比，收盘更高则看多。

• 结果稍优于前者：信号次数372次，年化收益25.41%，波动13.04%，夏普比率1.95，最大回撤12.63%，日胜率55.07%。

- 图6显示净值更稳定，涨幅略优。

4.1.3 参数敏感性

• 对m从1到90的数值进行敏感性分析，发现收益波动比均保持在1.2以上，胜率稳定在50%-55%间，说明策略对开盘/收盘窗口长度较为稳健。

- 图7、图8以收益波动比（左轴）和日胜率（右轴）曲线表示，m=40处表现优良且有限参数灵敏度风险。

4.2 折溢价价量指标

• 结合成交量，分别累计折溢价上涨和下跌分钟的成交量，若每日“上行成交量”大于“下行成交量”，则发看多信号。

- 此策略不依赖参数m，简单高效。

• 回测结果优异：365次信号，年化收益24.67%，年化波动11.4%，夏普比率2.16，最大回撤5.71%，日胜率55.99%。

- 图9净值显著提升，回撤控制更好，显示价量结合提升了风险调整后的收益。

总结本节：特色指标与价量指标均展示正向择时能力，价量指标表现更优，且无需调节参数，降低模型复杂性。[page::6-9]

5. 综合指标与策略优化

5.1 综合指标

• 将特色指标（选用“收盘归宿与日内平均”）与价量指标结合，仅当两者同时看多时才发信号。

- 此策略大幅减少了信号发生频率（194次，约占交易日26.01%），但提升了整体策略的夏普比率和最大回撤控制。

• 回测收益24.74%，波动8.96%，夏普比率2.76，最大回撤5.38%，日度胜率61.38%，盈亏比1.59。

- 图10显示策略净值平稳提升，风险显著降低。

• 参数敏感性仍保持较好的稳定性（图11）。

5.2 手续费影响分析

• 交易手续费双边不同水平（0到0.1%），均带来策略收益的逐步下降。

- 即使在千一手续费下（0.001），策略仍保持13.95%的年化收益，最大回撤仅略升至6.94%，夏普比率1.58。

• 图12和表2清晰展现手续费对策略的影响，但整体韧性较强。

5.3 开盘VWAP策略

• 将交易价格基点从开盘价调整为开盘5分钟成交量加权平均价（VWAP），更加真实反映实际成交价格。

- 回测年化收益21.86%，波动7.99%，夏普比率2.73，最大回撤4.13%，盈亏比提升至1.84，显示交易执行更优。

• 手续费敏感性结果也稳健，千一手续费下收益仍保持11.33%。

- 图13、14及表3、4展示该策略的表现及手续费影响。

总结本节：综合指标结合主要提升策略风险控制，手续费和实际买入价考虑使策略更贴近实操表现，仍展现良好的择时能力。[page::9-12]

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三、图表深度解读

• 图1-2 描绘了中国ETF市场的迅速扩张，规模和成交额增长为研究折溢价提供了丰富基础数据。

- 图3-4 揭示ETF日内成交量和折溢价的显著结构性特征，支持将开盘、收盘折溢价及其对比作为择时指标的合理性。

• 图5-6（特色指标净值走势） 展示了两个折溢价特色指标策略的净值累计曲线，均显示稳健增长，图6表现更优。

- 图7-8（参数敏感性） 显示不同窗口(m)对策略胜率和收益波动比的影响，确认40分钟参数选取的合理性和策略的稳定性。

• 图9（价量指标净值） 显示价量指标策略净值曲线，回撤和波动率均优于特色指标，表明价量结合效果显著。

- 图10-11（综合指标净值及敏感性） 显示综合策略极大优化了策略的收益风险比，且参数稳定性良好。

• 图12（手续费影响） 展示手续费对综合策略净值的侵蚀，虽有下降但收益保持吸引力。

- 图13-14（开盘VWAP策略净值及手续费影响） 显示实际买入成交价对策略表现有积极改善，手续费下模型依然稳健。[page::3,5-12]

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四、风险因素评估

• 报告明确指出所有统计结果基于历史数据，未来市场环境可能产生重大变化，策略依赖历史有效性，面临历史偏差风险。

- 高频折溢价估算基于市场公开数据及近似值，可能存在估计误差，影响指标准确度。

• ETF市场结构、制度或投资者行为的变化可能削弱折溢价指标的信号效力。

- 交易手续费、滑点以及市场冲击成本均会影响策略实操收益率。

• 报告未明确量化策略在极端市场环境下的表现，需关注最大回撤和潜在亏损风险。

整体报告呈现对风险的谨慎声明，强调投资者应警惕历史数据的局限性及模型的动态适应能力。[page::0,12]

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五、估值与技术方法解析

• 本报告不涉及传统的企业估值方法如DCF或可比分析，而是侧重基于分钟级折溢价数据构建投资情绪指标和择时模型。

- 特色指标以简单均值比较（开盘/收盘、日内平均）反映市场情绪起始与归宿关系。

• 价量指标引入成交量权重，量化推动情绪上涨或下跌的成交力量。

- 综合指标取信号交集提高选股信号的准确度。

• 回测指标主要包括年化收益、年化波动、收益/波动比（夏普比率意义类似）、最大回撤、日胜率和盈亏比，定量表征策略效果。

- 参数敏感性检验增加了模型的稳健性验证。

策略的设计简洁且精炼，直观反映情绪波动对市场的短期影响，体现了“情绪温度计”的主题。[page::4,6-10]

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六、批判性视角与细微差别

• 策略仅提供单边多头信号，未考量做空可能，忽略市场做空机制的影响。

- 回测起点信息依赖于2016年，未涵盖更多复杂市场周期，外推能力存疑。

• 折溢价与投资者情绪的关系虽有理论支持，但未深入探讨情绪与基本面变动的交互影响，可能存在情绪过度解释风险。

- 未来若ETF市场结构或制度发生变化（如更宽松的做空机制、基金估值方式调整等），策略的有效性可能下降。

• 报告未披露回测中是否包括实盘交易滑点、成交延迟等现实操作风险。

- 参数m的选择虽有敏感性验证，但对极端异常日的处理未详述。

• 策略信号频率约26%，较为稀疏，实操中可能错失部分行情，需要结合其它策略综合运用。

总体而言，报告观点务实且方法合理，但需结合实际市场环境审慎运用。[page::7,12]

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七、结论性综合

本报告基于华夏上证50ETF的分钟高频折溢价数据，成功构建了反映投资者情绪的择时策略。报告通过细致的日内成交量及折溢价结构分析，提出“收盘归宿与开盘希冀”、“收盘归宿与日内平均”、“价量指标”等特色指标，并结合成交量因素提升策略的风险调整收益能力。回测显示，所有指标均能稳定捕捉短期市场情绪变化，驱动策略实现20%以上年化收益，收益波动比达1.7至2.7不等，最大回撤保持在5%至13%之间，综合指标表现尤为出色。在将手续费及更现实的买入价（开盘5分钟VWAP）纳入考量后，策略依然表现稳健，彰显策略实用性。

通过图表高度量化展示市场情绪与ETF价格走势的内在联系，报告为投资者提供了一种高效、参数稳定、实操友好的择时工具。风险提示明确，强调历史数据局限性及模型存在误差的可能，体现了对投资风险的严肃态度。

综上所述，报告贯穿基于ETF分钟折溢价的创新指标体系设计、精准的量价逻辑结合及严密的统计验证，为投资者理解和利用短期市场情绪提供了有力的工具支持与实证依据，具有较强的理论与实务指导价值。[page::0-12]

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参考图片（部分）

图1：A股市场ETF产品数量与规模（2005-2019）


图3：华夏上证50ETF分钟成交量日内走势


图4：华夏上证50ETF分钟折溢价日内走势


图5：特色指标策略净值（收盘归宿VS开盘希冀）


图9：折溢价价量指标策略净值


图10：折溢价综合指标策略净值


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本分析严格基于报告内容展开，结合所有关键章节、数据及图表，力求全面客观呈现研究成果及其投资意义。

报告