• A股权益指数基金规模快速增长，至2021Q4总规模达1.5万亿元，覆盖宽基、行业、主题及SmartBeta等多类指数，数量和类别均丰富[page::1][page::2]。

• 构建了6个维度的指数轮动指标：历史基本面（ROE环比变化、净利润增速）、资金流（主动资金流入市值比）、一致预期利润增速、宏观指标（工业企业利润增速）、动量指标（风格剥离超额收益信息比）、风格指标（指数风格匹配度），各指标均具备较好的筛选能力[page::4-12]。

• 多指标指标之间相关性较低，组合加权构建的多维度权益指数轮动组合累计收益率达到915.52%，较单一指标有显著超额收益，表现稳定且各档组合收益具备单调性[page::13-14]。

• 基于场内基金（ETF、LOF）的规模、流动性、存续时间筛选构建权益轮动组合，回测区间2013.12-2021.12累计收益率达543.55%，大幅跑赢可投资指数整体平均（142.08%），且组合对于参数的敏感性较低[page::15-18]。

• 场内基金整体流动性不均，ETF日均成交额较高，而LOF普遍较低，组合流动性和持仓数均限制以优化策略落地可能性[page::15-16][page::19]。

- 构建宏观视角与技术视角的动态多资产配置模型，涵盖经济景气、通胀、货币信贷、利率及趋势、估值、资金流等指标，通过动态调整权益、债券、货币资产配置权重改善资产组合表现[page::20-21]。

• 基于不同风险偏好设定权益资产配置中枢(30%、50%、70%)，结合场内基金权益轮动组合替代权益仓位，进行多资产动态配置。回测显示组合年化收益16.3%-25.2%，且收益主要来自权益指数轮动，资产配置贡献占比10%-69%不等，风险分散效果明显[page::22-23]。

• 风险提示：本研究基于历史数据及模型假设，未来结果可能存在不确定性，投资者应注意模型及市场风险[page::23]。

基于场内基金的权益指数轮动及多资产配置策略—广发金工基金研究报告深度解析

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一、元数据与概览

报告标题： 《基于场内基金的权益指数轮动及多资产配置策略：基金产品专题研究系列之四十一》
作者： 李豪
发布机构： 广发金融工程研究
发布日期： 2022年06月29日
研究主题： 本报告聚焦于基于场内基金（主要是ETF与LOF）的权益指数轮动策略构建及多资产配置解决方案。涵盖指数筛选、量化轮动策略、场内基金组合构建及多资产动态配置，旨在探索通过场内基金实现指数轮动与多资产配置的可行性与优越性。[page::0]

核心论点及信息汇总：

• 伴随A股权益指数基金的快速发展，场内基金已覆盖丰富的权益指数类别，为实施指数轮动策略提供制度基础和工具便利。

- 通过构建涵盖历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格6个维度的量化指标，能有效筛选表现优异的权益指数，并实现指数轮动策略。

• 该指数轮动策略基于场内基金具体标的（ETF、LOF）落地，历史数据回测显示组合获得显著超额收益且参数鲁棒性良好。

- 结合宏观和技术指标，构建大类资产配置模型，实现权益、债券及货币等资产的动态权重调整，在权益部分纳入轮动策略标的，提升全资产组合收益表现并控制整体风险。

• 报告系统呈现了从指数量化研究、场内基金轮动落地到多资产动态配置的闭环投资方案。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 权益指数基金和指数统计

• 报告首先回顾A股权益指数基金规模快速扩张，2016年末0.32万亿增至2021年末约1.5万亿规模（图1）

- 权益指数覆盖范围广泛，涵盖宽基、行业、主题及SmartBeta等类别(图表详见表1、表2)，总数超400只，尤其TMT、消费、医药等行业指数品类丰富。

• 此统计反映当前主动指数家族与被动指数族群多样化发展，为指数轮动策略奠定市场规模及标的基础。[page::1][page::2]

2.2 多维度指标构建与单指标测试

• 报告构建了6大维度指标体系：历史基本面（ROETTM环比、净利润增速TTM）、资金流（主动资金流入市值比）、一致预期（盈利增速一致预期）、宏观（工业企业利润增速）、动量（风格剥离超额收益信息比）、风格（指数风格匹配度）。

- 每个指标均严格定义，结合指数成分股权重计算，并通过2013年至2021年区间月度调仓回测验证其有效性（图5~图14，表3~表11）。

• 例如ROETTM环比指标多头组合收益321.65%，整体为156.58%；资金流指标多头组合表现尤为突出，累计增幅达560.74%。一致预期利润增速指标多头收益313.10%，表现优于市场平均。

- 风格匹配度指标结合货币信贷指标做市场风格判断，映射成长或价值风格，历史累计收益甚至达到727.24%，显著优于整体指数。

• 各指标间相关性较低（表12），为构建多指标综合体提供了差异化信息基础。此多指标体系设计充分兼顾了基本面、资金面、预期、宏观与市场结构多因素驱动逻辑。[page::4-12]

2.3 多指标综合指数轮动策略

• 赋予历史基本面相关指标合计1/6权重，其余五个指标分别1/6权重，对指标归一化后加权求和构建复合得分。

- 回测结果显示，基于复合多指标的指数轮动多头组合累计收益达915.52%，远超整体平均156.58%，且分组收益呈现明确的单调递减趋势（图15，表14）。

• 多维综合有效利用了低相关性指标优势，实现了更稳定、更优收益的指数筛选能力。

- 在同一类型指数中进一步筛选也能获得优胜组合，覆盖宽基、行业主题及SmartBeta指数（表15）。[page::13-14]

2.4 场内基金投资标的现状及流动性概览

• 场内基金以ETF规模增长迅猛为主，LOF发展较缓慢（图17~图18）。

- ETF覆盖主流宽基和行业主题指数，布局集中在沪深300、中证500、上证50以及大金融、TMT、新能源等板块（表16~表17）。

• ETF流动性存在差异，日均成交额分布不均，41只ETF日均成交额超1亿，LOF整体流动性较弱（图19~图20）。

- 这些数据强调了流动性作为场内基金投研筛选关键维度的重要性。[page::15-16]

2.5 场内基金权益指数轮动策略落地

• 策略设计中，以超过3亿规模，近1月成交额大于0.1亿，存续期90天以上的基金作为可投资标的（过滤转型基金）。

- 通过第二章构建的多指标体系，选取综合得分最高前20%指数对应基金，并对组合中同类指数基金持有设限（图21）。

• 回测显示，该场内基金组合累计收益543.55%，远超整体平均142.08%和空头组合53.96%，且年度表现较为稳健，2016年为少数负收益年（图22，表18~表19）。

- 流动性阈值变化对组合表现影响显著，规模和持仓数限制较敏感度低，提示流动性选取为关键优化因素（表20）。[page::16-19]

2.6 大类资产配置模型

• 构建动态资产配置框架，宏观指标（经济景气度、通胀、货币信贷、利率、海外因素）及技术指标（趋势、估值、资金流）相结合进行月度评分控制资产配置（图23，表21）。

- 以万得全A代表权益，精选上证10年期国债和中证短融代表债券与货币资产。

• 调整规则基于权益资产得分正负调整股债比，同时通过公式限定比例确保资产权重合理分布（公式详见报告正文）。

- 回测显示，动态配置组合累计收益175.08%高于基准105.44%，且分年表现较基准稳健（图24，表22）。[page::20-21]

2.7 场内基金多资产组合构建与业绩归因

• 将股权部分替换为3.2章的场内基金多指标轮动组合，债券货币部分采用对应ETF指数，依然遵循不同风险水平下权益配置中枢分别为30%、50%、70%，上下浮动20%（图25）。

- 回测累计收益分别达到232.52%、352.65%、500.19%，且风险收益指标均处于合理区间。

• 超额收益归因表明，权益指数轮动贡献最大（尤其高权益中枢水平），大类资产配置贡献亦不可忽视，且两者月度收益呈低相关性，组合有效分散风险（表25）。

- 这些结果说明基于场内基金的轮动结合宏观技术多资产配置策略能有效提升组合收益同时风险可控。[page::22-23]

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三、图表深度解读

3.1 指数规模与基金规模相关图表

• 图1展示了2012年至2021年底，权益指数基金数量和规模双双持续增长，规模从0.32万亿急增到1.5万亿，ETF主导增长态势明显。

- 图17-18ETF与LOF规模数量走势对应，ETF数量和规模持续上升，LOF数量稳定但规模波动。

• 图19-20ETF成交额分布大幅度不均，部分ETF日均成交额达20亿元以上，强调流动性优劣差异显著。

- 统计表（表1-2,表16-17）详细分类指数及基金覆盖和规模，横跨宽基、主题、行业、SmartBeta多层次显示出市场深度和宽度。

3.2 单指标轮动回测图表（图5-14）

• 图5（ROETTM环比变化）和图6（净利润增速TTM）均显示多头组合收益显著超出空头及整体平均，且走势稳健。

- 图7（主动资金流入市值比）表现尤为突出，多头高出整体约3.5倍收益率，说明资金流指标在定向预测上的强势。

• 图8（盈利一致预期）与基本面和资金流指标类似，展示了预期利润增长信号对指数表现的导向作用。

- 图9（工业企业利润增速）较为宏观，关联性强，表明宏观工业利润增长对覆盖率较高的指数成份股影响显著。

• 图10（风格剥离超额收益信息比）以及图14（指数风格匹配度）反映了风格因子在指数筛选中的有效性，特别是后者达到7倍以上累计收益，展示风格轮动的核心得分作用。

3.3 多指标组合效果及分档表现（图15、16）

• 明显的单调性累积收益表明多指标组合能明显区分指数优劣。第1档表现接近10倍于第10档，显示高甄别力。

3.4 场内基金轮动组合表现（图22）

• 回测曲线显示场内基金多头组合表现明显优于指数整体及空头组合，兼具稳定上升趋势，说明落地产品筛选和流动性考量保障策略实施的可行性。

3.5 大类资产配置及多资产组合表现（图24、25）

• 资产配置动态组合明显跑赢固定基准组合，走势平滑，回撤小。多资产组合辅以权益轮动进一步提升收益波动比。

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四、估值分析

报告未直接涉及传统估值模型（DCF或市盈率等），主要采用的是指标加权排名法与量化评分法进行指数的评级与优选，其中：

• 指标权重设计体现了多因子投资理念，融合基本面、资金流、预期、宏观、动量和风格等多种信号。

- 指标各自基于详实的财务及市场数据计算（如ROETTM按季度披露数据加权等），并基于历史全收益指数价格进行绩效回测验证。

• 多维度指标的加权汇总和分档筛选形成指数轮动标的库，利用场内基金规模、流动性和存续时间限制，确保实盘可执行性。

- 大类资产配置基于宏观和技术指标量化打分，配权变动通过分段插值动态调整，强化风险控制和灵活适应市场节奏。
总结来看，估值体系基于量化评分而非绝对估值模型，重在构建稳定有效的轮动及配置信号体系。[page::4-23]

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五、风险因素评估

• 流动性风险：场内基金流动性差异显著，严格流动性筛选条件和最高持仓只数限制能缓解该风险，但过高门槛可能导致投资标的减少，组合表现受限。

- 模型假设风险：所有指标和权重均基于历史数据验证，未来市场表现不确定且外部环境复杂，模型预测能力存在不确定性。

• 市场风险：指数轮动策略依赖市场风格与行业表现，若市场行情结构发生剧变，策略短期内可能承压。

- 数据风险：指标计算依赖财务数据、资金流向和宏观统计，数据质量和更新延迟可能影响策略有效实施。

• 操作风险：频繁调仓带来交易成本与执行风险，尤其在规模大、市场流动性较弱时更为突出。

报告在策略敏感性分析（表20）中已初步探讨流动性及仓位限制对业绩影响，但未详细展开交易成本等影响。总体风险提示中指出历史数据不可完全代表未来，模型与现实有偏差需要警惕。[page::19,23]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告强烈推广多指标融合的轮动逻辑，虽然基于充分历史回测，但对模型稳定性的讨论偏少，尤其策略在极端市场环境下的表现未详述。

- 组合的风险度量集中在收益和回撤，缺乏波动率、夏普比率等风险调整指标的详细披露，投资者难以全面评估风险收益平衡。

• 指标权重设计较为简洁均匀，且有较强主观赋权痕迹，缺乏基于机器学习等方法优化权重以及动态调整机制的支持。

- 场内基金流动性影响敏感性分析反映了实际应用的限制，较严流动性阈值大幅削弱组合表现，表明策略或需结合交易成本优化。

• 风格指标及宏观因子依赖货币信贷等经济周期指标，存在政策驱动下非市场因素影响，带来潜在偏误风险。

- 报告对LOF基金的应用较少，且该类产品流动性弱成为限制因素，反映场内基金覆盖仍有改进空间。

总体报告以学术严谨结合实际响应的框架模式呈现，提出了理想化的量化体系，应用面临市场流动性、执行成本及宏观经济变动的实际考验。[page::23]

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七、结论性综合

广发证券广发金融工程研究团队通过系统构建并实证验证了一套基于权益指数多维度指标量化筛选的指数轮动策略，强调以历史基本面、资金流、一致预期、宏观动量和风格7类信号的多元化、低相关性指标体系为核心，完成了从单指标到多指标融合的指数筛选显著增强。该策略历史累计收益超900%，且在各类指数分类中均表现优异，风险控制有效。

并聚焦于中国A股持续扩张的场内基金市场（ETF为主，LOF补充），筛选规模和流动性良好的基金品种落地其轮动策略，回测累计收益超过500%，展现了策略实施的现实可行性与投资价值。流动性限制是关键参数，需保持适度平衡。

通过整合宏观视角和技术面指标，设计动态大类资产配置框架，将权益轮动组合嵌入其中，打造稳健、动态多资产投资组合。不同权益配置中枢对应组合的年化收益率16%至25%，最大回撤控制良好。收益归因显示权益轮动和大类资产配置相互补充，低相关分散风险。

综合来看，本报告为投资者探索权威的A股权益及多资产量化配置解决方案提供了明确的研究思路和验证路径。多维指标驱动的指数轮动，结合流动性优选的场内基金池及灵活的大类资产配置模型，展现了较强的历史超额收益和风险控制能力。策略设计兼具理论深度与市场实操性，适合以指数化和量化为核心的资产管理机构参考与借鉴。

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重要图表集锦

| 图表名称 | 内容简述 | 核心洞见 | 页面标识 |
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| 图1：权益指数基金数量及规模 | 2012-2021年权益指数基金稳健增长 | 规模从0.32万亿至1.5万亿，基金数量显著增加 | [page::1] |
| 图5、6：历史基本面指标回测 | ROETTM环比变化与净利润增速TTM多头累计收益321%-441% | 有效区分指数潜在表现，凸显基本面驱动力 | [page::5][page::6] |
| 图7：资金流指标回测 | 主动资金流入市值比多头组合560%收益 | 资金动因对市场偏好信号高度敏感 | [page::7] |
| 图8：一致预期利润增速回测 | 多头组合累计超过300% | 机构盈利预期凝聚市场共识成份股表现 | [page::8] |
| 图9：宏观指标工业利润增速 | 多头组合累计收益292% | 宏观增长驱动明显，对工业领域覆盖指数有效 | [page::9] |
| 图10、14：动量和风格指标回测 | 风格匹配度超7倍累计收益，风格剥离超额收益信息比达300% | 风格轮动为核心选股逻辑，风格匹配效果显著 | [page::10][page::12] |
| 图15、16：多指标组合回测及分档 | 累计收益超9倍，分档明显 | 多维融合实现策略显著优异表现，风险分散 | [page::14] |
| 图22：场内基金多头组合收益 | 累计超540%并优于整体指数 | 基于流动性及规模筛选基金，策略实施可行 | [page::17] |
| 图24、25：大类资产配置与多资产组合 | 多资产动态配置跑赢基准，风险平稳 | 全面策略超额来源权益轮动和资产配置双引擎 | [page::21][page::22] |

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综上，广发金融工程研究报告系统、详细地构建了基于场内基金的权益指数轮动和多资产配置模型，利用多因子指标有效筛选指数并以流动性优良的基金实现投资，对组合历史表现及策略敏感性均做充分分析，构建了资产管理领域可借鉴的权威量化投资框架。[page::全篇]

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