1月外资流入创新高，北上资金表现及行业偏好分析 [page::0][page::4][page::5]

• 2023年1月北上资金净流入1426亿元，超2022年全年，创2014年以来最高。

- 流入主要集中在电力设备及新能源、食品饮料、医药、银行和家电行业，净买入排名前三为电力设备/新能源（255.50亿元）、非银行金融（194.63亿元）、食品饮料（183.53亿元）。

• 流出主要集中在煤炭、房地产和交通运输行业。

富国基金21只ETF轮动因子表现及标的基本情况 [page::1][page::4]

| 交易代码 | ETF简称 | 上市日期 | 跟踪指数代码 | 跟踪指数简称 | ETF类型 |
|--------------|----------------|------------|--------------|--------------|-------------|
| 515400.SH | 大数据ETF | 2021/1/20 | 930902.CSI | 中证数据 | 主题/行业 |
| 515750.SH | 科技50ETF | 2019/12/6 | 931186.CSI | 中证科技 | 主题/行业 |
| 516830.SH | 300ESGETF | 2021/7/5 | 931463.CSI | 300 ESG | 策略/风格 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

• ETF轮动因子IC在样本内最高达65.44%，因子预测能力在近期有所波动，1月因子IC为-17.01%，多空组合收益率-4.86%。

- 北上资金流动和持股变化因子对ETF配置影响明显，其中大数据ETF因北上资金流入排名第一，1月涨幅超过10%，体现资金对信创板块青睐。

ETF轮动策略构建及回测表现 [page::2][page::3][page::6]

| 指标 | ETF轮动组合 | 等权基准 |
|-----------------|-------------|-----------|
| 年化收益率 | 7.06% | 4.51% |
| 年化波动率 | 23.85% | 20.68% |
| 夏普比率 | 0.30 | 0.22 |
| 最大回撤 | 43.66% | 35.45% |
| 双边换手率（月度） | 60.29% | 6.15% |
| 年化超额收益率 | 2.68% | |

• ETF轮动策略每月末等权配置排名前三的ETF，结合北上资金持股偏好、持股变化与动量因子构成，采用120日动量因子筛选。

- 尽管1月策略表现暂时跑输基准，但外资流入趋势和因子的时滞性带来未来改善机会。

• 策略回测整体具有较优的风险调整后收益，特别是在外资持续流入推动市场环境下策略表现预期提升。

ETF轮动因子构建详细方法 [page::6]

• ETF轮动因子由北上资金持股偏好因子、持股变化因子和120日动量因子等权合成。

- 持股偏好因子为当前持仓市值占ETF成分股自由流通市值比例。

• 持股变化因子为当前期持股偏好因子减去上一期，反映资金动向变化。

- 动量因子依据ETF跟踪指数价格的历史涨幅计算，120日动量表现最佳。

• 因子构建兼顾了外资持股结构、流动变化及价格趋势，为轮动策略基础。

2023年2月ETF推荐及因子排名 [page::3][page::4]

• 最新推荐组合为旅游ETF(159766)、物流ETF(516910)和医药龙头ETF(515950)，均在持股偏好、变化和动量因子排名较高。

| 交易代码 | ETF简称 | 北上资金持股偏好 | 北上资金持股变化 | 动量 |
|--------------|----------------|------------------|------------------|--------|
| 515400.SH | 大数据ETF | ○ | ++ | ++ |
| 515750.SH | 科技50ETF | ++ | ++ | + |
| 515950.SH | 医药龙头ETF | + | + | ++ |
| 159766.SZ | 旅游ETF | ++ | | ++ |
| 516910.SH | 物流ETF | ○ | ++ | ○ | [page::4]

深度分析报告：北上资金创纪录流入及1月关注大数据ETF的ETF轮动因子表现与策略研究

撰写单位：国金证券金融工程组
分析师：高智威（执业证号S1130522110003）
发布时间：2023年2月左右

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一、元数据与报告概览

1.1 报告标题与作者信息

报告标题为《北上资金创纪录流入，1月关注大数据ETF》，由国金证券金融工程组出具，主要分析师为高智威。报告联系人郭子锋。

1.2 研究主体与主题

报告聚焦中国A股市场中的北上资金（通过陆股通进入A股的外资资金）流入情况，并基于北上资金的持股偏好构建ETF轮动因子，探究ETF轮动策略的预测能力及表现，尤其对1月份北上资金流入创纪录背景下的大数据ETF表现进行了重点关注。

1.3 核心论点与评级

• 2023年1月北上资金净流入1426亿元，创2014年以来历史最高，反映外资对中国经济复苏的信心提升。

- ETF轮动因子综合考虑北上资金持股偏好、持股变化和动量，体现外资资金配置变化的动态特征，用于ETF轮动投资策略。

• 1月ETF轮动因子整体表现一般，策略收益率2.20%，跑输等权基准。不过，大数据ETF成为北上资金流入排名第一，1月涨幅超10%，体现信创板块受关注。

- 2月份策略有望改善，因北上资金风险偏好提升，资金轮动趋势更明朗。最新推荐聚焦旅游、物流和医药龙头ETF。

• 报告指出若政策或市场环境变化，模型可能失效存在风险。

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二、逐节深度解读

2.1 ETF轮动因子表现及北上资金偏好分析

报告首先对1月ETF轮动因子表现进行了总结：

• 以富国基金旗下21只ETF为样本，构建ETF轮动因子模型，1月因子IC为-17.01%，多空组合收益为-4.86%，意味着ETF轮动因子本期预测能力较差。

- 北上资金通过流入排名顶端的ETF为大数据ETF（代码515400）、科技50ETF（515750）、300ESGETF（516830），其中大数据ETF因北上资金对信创板块的偏好成为重点标的，1月上涨超10%，综合模型得分第一。

• 导致1月ETF轮动策略表现不佳的原因包括：北上资金出现资金流入流出的“摇摆”特征，导致跟踪误差；银行类资金占比大，属于长期配置资金，对短期行业偏好调整不及时。

- 2023年以来外资风险偏好提升，资金轮动特征更加明显，预期二月以后策略表现将显著改善。

关键数据点与逻辑说明

• ETF轮动因子由三个维度组成：北上资金持股偏好（即该ETF成分股中北上资金持仓市值占自由流通市值的比例）、持股变化（偏好因子的变动，捕捉资金加减仓动态）、动量（跟踪指数的价格涨幅，120日动量表现最优）。

- ETF轮动因子的构建逻辑基于认为北上资金配置变化提前反应市场及行业趋势，资金偏好的提早发现可捕获超额收益。

2.2 ETF轮动策略表现分析

• 构建的ETF轮动策略按照每月末选择因子排名前3的ETF组合，等权配置及月度调仓，含手续费千分之三。

- 长期来看，轮动策略年化收益7.06%，高于等权基准4.51%，但波动率也更高（23.85% vs 20.68%）。

• 2023年1月，该策略收益为2.20%，但跑输等权基准7.24%，超额收益为-5.04%。

- 夏普比率（风险调整收益率）为0.30，高于等权基准0.22，显示策略具备一定的风险调整收益优势。

• 最大回撤为43.66%，超过基准（35.45%），显示策略下行风险较大。月度换手率高达60.29%，大幅高于基准6.15%，表明策略活跃度高且换手成本不可忽视。

图表深读

• 图表3显示2017年6月至2023年1月样本内外ETF轮动因子IC的波动趋势，IC在2020年一度达到65%，但近期已大幅下降至负值附近，验证1月因子效果较差的结论。

- 图表4呈现多空组合收益率，显示策略在2021-2022年有明显下降趋势，反映市场环境变动或资金行为转向导致策略表现滑落。

• 图表6的净值曲线体现策略长期超额净值增长，但2021年后波动及下跌明显。

2.3 北上资金流入及行业偏好回顾

• 陆股通持股市值长期增长，特别2023年1月北上资金净流入1426亿元，超过2022全年900亿元，创2014年来最高。

- 市场不确定性减少，宏观稳增长政策明确，疫情影响减弱，美联储加息预期放缓以及人民币汇率升值等因素推动外资持续流入。

• 北上资金持股偏好集中于电力设备及新能源、食品饮料、医药、银行和家电五大行业。

- 1月净流入最多的行业为电力设备及新能源255.50亿元、非银行金融194.63亿元、食品饮料183.53亿元；流出较多的行业包括煤炭、房地产和交通运输。

图表说明

• 图表9和图表10显示陆股通持股市值年内及长期走势，持股比例占A股流通市值比例稳定在约3.5%附近。

- 图表11和图表12分别比较陆股通持股和整体A股流通市值行业分布，不同持股结构体现外资行业偏好差异。

• 图表13则细致展示1月份不同行业的净买入状况。

2.4 ETF轮动因子构建方法详细说明

• ETF轮动因子由三大因子等权合成：

- 北上资金持股偏好因子(Relative Factor)：计算某ETF成分股中北上资金持股市值占成分股自由流通市值总和的比例，衡量外资的资金关注度。
- 北上资金持股变化因子(Flow Factor)：当前期相减，反映外资近月买卖偏好变化方向和强度。
- 动量因子(Momentum Factor)：ETF所跟踪指数的120日价格涨跌幅，采用此周期动量因子效果最佳。

• 通过该因子体系力求捕获外资时序性配置变化，揭示行业与资金轮动趋势。

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三、图表深度解读

3.1 图表1（富国ETF基本信息）

系统列示21只富国旗下ETF的上市时间、标的指数及类型，覆盖宽基、行业主题和策略风格多样的ETF。为ETF轮动策略的投资标的池。

3.2 图表2 & 图表3（ETF轮动因子IC）

表2给出因子IC平均5.53%，但标准差高达32.21%，最小-66.47%，最大65.44%，说明因子稳定性不足。图3中，因子IC移动平均在20年初达到高峰，之后呈下降趋势，尤其2022年后转负，印证近期因子表现疲软。

3.3 图表4（多空组合表现）

样本内多头组合月度收益出现明显波动，2021年后走势开始陷入波动下行，样本外表现也显示类似疲软趋势，表明策略难以保持持续稳定的预测能力。

3.4 图表5（策略关键指标表）

策略年化收益超基准，夏普比率优于基准，但波动率和最大回撤较大，资金换手率超过60%，提示短期流动性和交易成本重要。1月策略收益为2.20%，却跑输7.24%基准，反映策略在资金流“摇摆”期表现不足。

3.5 图表6及7（策略净值及年度收益率）

净值曲线显示策略长期增值，2020年尤其强势，但2022年大幅回撤。年度收益率同样显示波动，2018年和2022年为负，验证策略存在周期性风险。

3.6 图表8（ETF因子排名表）

清楚标注各ETF在北上资金持股偏好、持股变化和动量三因子中的排位，比如大数据ETF在多个因子中均位于前六分之一，展示其综合竞争优势。

3.7 图表9—图表13（北上资金流入和行业结构）

• 图表9和图表10展示持股市值长期增长及年内波动，有力说明外资的持续配置趋势。

- 图表11和12对比行业分布差异，反映外资和整体市场对行业的不同定价和配置偏好。

• 图表13用柱状图展示1月份各行业的净买入额，为微观流入结构提供直观展示。

3.8 图表14（ETF轮动因子构建示意）

以三角形示意图呈现持股变化、持股偏好及动量因子的等权构成，公式计算清晰解释了各因子的定义与数学表达。

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四、估值分析

本报告主要聚焦资金流向和策略表现，并未提供具体的个股或ETF的传统估值方法（如DCF、市盈率等）分析。因而，估值分析的重点聚焦于策略投资价值的量化评估，如因子IC、收益率、夏普比率和最大回撤的风险调整收益评估。

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五、风险因素评估

5.1 模型风险

• 因子与策略构建基于历史数据及统计回测，模型假设历史关系稳定，若政策或市场环境剧变，存在模型失效风险。

5.2 政策环境风险

• 宏观经济政策调整将影响资产涨跌及资金流动逻辑，导致因子失效。

5.3 市场风险

• 国际政治摩擦升级、全球经济波动可能导致资产同向大幅波动，量化策略预期受挫。

报告未详述缓解策略，提示投资者对模型收益及风险进行动态监控。

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六、批判性视角与细微差别

• 1月因子表现不佳表明北上资金的资金流动表现出较大波动，说明单纯追踪北上资金流入并不能准确捕捉资金真正的行业配置趋势。

- 银行资金为主导的配置型资金行为迟滞，增加了策略短期失效的可能，需结合更多流动资金或主动管理的视角。

• 换手率高达60%，增加交易成本，可能在净收益中吞噬超额收益空间，需注意策略实施的成本效益平衡。

- ETF样本相对集中于富国基金旗下，样本广度及代表性尚可，但扩大样本可能提升研究的外推能力。

• 策略未来表现高度依赖外资风险偏好变化，若外资资金因全球或中国市场波动逆转，策略效果亦将受限。

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七、结论性综合

本报告深入解析了2023年1月北上资金创纪录流入背景下，基于北上资金持股偏好、持股变化及动量构建的ETF轮动因子及策略表现。尽管1月整体因子预测能力疲弱，策略收益跑输基准，但大数据ETF作为信创板块的代表，受到显著资金青睐，涨幅突出，体现外资看好信创产业链的重点配置价值。策略历史数据显示，ETF轮动策略长周期表现优于基准，具有一定风险调整收益优势，但高波动和换手率提示投资者需要考量策略实施的成本及周期性波动风险。基于当前外资风险偏好提升及1月资金流入创纪录趋势，报告预计2月以后策略有望借助资金配置的趋势性增强而得到显著改善，推荐关注具备高因子排名的旅游、物流及医药龙头ETF。

投资者需警惕政策和市场环境变化导致模型失效的风险，建议动态调整策略与仓位，理性利用北上资金流动作为投资信号。整体来看，报告呈现了一条基于大数据量化模型与外资行为分析深度结合的ETF轮动投资思路，具有现实指导意义，同时提示需综合考量外资流动特征的动态性及资金成本约束，以期达到更稳健的投资回报。

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# 以上全文所引内容均来源于国金证券金融工程组《北上资金创纪录流入，1月关注大数据ETF》报告正文。[page::0，1，2，3，4，5，6]

报告