近期权益市场被动化趋势明显[page::3]

• 行业轮动速度与偏股基金指数收益呈显著负相关。

- 全面注册制后，A股涨指数不涨个股的天数明显增加。

• 七大核心板块中，除医药和消费外，主动权益基金业绩整体落后ETF。

股票型ETF成交量及投资者结构变化[page::4]

• ETF日成交金额大幅上升，2019年底至2023年6月涨幅达257%。

- ETF成交金额占全A比例从2.3%提升至5.0%。

• 个人投资者占ETF持有人比例由2014年14.6%上升到2022年底44.6%。

- 公募FOF与基金投顾配置明显增加股票型ETF权重。

行业主题ETF发展及布局现状[page::6]

• 2023Q1股票型ETF规模达1.43万亿，行业主题及宽基ETF各占半壁江山。

• 核心板块行业主题ETF已全面铺开，涵盖TMT、制造、金融地产、医药、消费等重点领域。

ETF因子体系构建及绩效表现[page::8][page::9][page::10]

• 核心资金面因子：北向净流入占比、同步相关性及主力交易强度，年化多头收益超基准12.4%。

• 技术面因子：下行波动率占比、非流动性变异系数、逐笔成交分位数及动量，2023年表现尤为突出，年化超额20.7%。

• 基本面因子：毛利增长率与ROA表现弱势，2023年回撤较大，年化收益6.9%。

• 综合因子筛选出的优选ETF标的指数组合，规模10只时年化收益19.5%，2023年年化超额收益率达52.3%

“Star-ETF”组合构建与绩效[page::12]

• 通过综合因子筛选成交量充足的ETF，等权构建10只“Star-ETF”组合。

• 无手续费假设下，年化超额收益率23.22%，夏普1.67，2023年度各月均表现为正超额收益。

| 月份 | 组合收益 | 中证800 | 超额收益 |
|--------|----------|---------|----------|
| 2023.1 | 7.83% | 7.49% | 0.34% |
| 2023.2 | 2.73% | -1.57% | 4.30% |
| 2023.3 | 1.21% | -0.39% | 1.60% |
| 2023.4 | 4.18% | -0.99% | 5.17% |
| 2023.5 | -3.96% | -4.70% | 0.74% |
| 2023.6 | 4.51% | 1.01% | 3.49% |

指数增强框架下的“Star-ETF”组合[page::13]

• 设置行业偏离度约束（30%~70%），保证组合行业暴露稳健。

• 在50%行业偏离度条件下，较中证800全区间实现年化超额收益15.8%，夏普1.08。

- 相较万得偏股混合型基金指数，超额年化收益率15.85%，夏普1.26。

金融研究报告详尽分析报告 —《微观视角下的ETF轮动组合构建》

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《微观视角下的ETF轮动组合构建》

- 发布机构：开源证券股份有限公司，开源证券研究所金融工程研究团队

• 发布日期：2023年6月27日

- 主要作者/分析师：魏建榕（首席分析师）、张翔、傅开波、高鹏、苏俊豪、胡亮勇、王志豪、盛少成、苏良、何申昊等

• 研究主题：股票型ETF市场发展现状与轮动组合构建，基于微观因子（资金面、技术面、基本面）分析行业主题ETF的优选标的组合及“Star-ETF”组合的构建与绩效表现。

核心论点与主旨

• A股市场中主动权益基金整体表现下降，指数化、被动化趋势明显，股票型ETF获得个人及机构投资者青睐，成交金额和持有人结构均显示此趋势。

- 行业主题ETF迅速发展，规模和数量均全面铺开主要核心板块。

• 通过资金面、技术面和基本面三类因子合成综合因子，对行业主题ETF跟踪指数实施多因子打分，实现优选ETF标的的组合构建。

- 优选ETF标的组合表现出优异的长期收益及风险调整后收益能力，相对基准中证800有显著超额收益。

• “Star-ETF”组合在不同行业偏离度约束下，通过指数增强策略进一步提升组合绩效，2023年以来表现尤为突出。

- 风险提示强调模型基于历史数据，未来市场变化可能导致策略效果波动，报告不构成产品推荐。

整体来看，报告重点体现了当前市场被动投资主导趋势，利用量化因子框架对ETF轮动组合构建方法的创新探索与实证验证。[page::0,1]

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2. 逐章节详细解析

2.1 现象篇：ETF优势显现，主动权益基金表现下滑（第1章）

关键论点总结

• 行业轮动频繁加快，主动权益基金无法持续跑赢指数，部分核心板块主动权益基金业绩不及对应ETF。

- 全面注册制实施后，A股指数上涨但多数个股上涨幅度不足，市场风格逐步向指数行情靠拢，个股选择难度提升。

• 股票型ETF成交金额与市场总成交比例明显提升，个人投资者持仓比例提升迅速。

- 公募FOF及基金投顾明显增加了股票型ETF的配置权重。

逻辑与证据分析

• 行业轮动速度与偏股混合基金指数的负相关（图1显示二者相关系数-0.03，自2021年以来负相关更明显）说明市场热点快速轮动，主动基金受限于重点持仓更难捕捉这一变化，绩效受损。

- 注册制后涨指数不涨个股的天数增加（图2），意味着指数成分变化及行业结构调整使得单只股票获利困难，体现“指数行情”占优。

• 七大核心板块对比显示医药和消费主动权益基金表现优于ETF，其他板块则不然（图3）。

- ETF成交金额与全市场成交比例从2019年底2.3%提升至5.0%（图4），成交活跃度明显增强。

• 个人投资者持有比例从2014年14.6%提升至2022年44.6%（图5），反映投资者对ETF产品的认可。

- FOF及基金投顾数据（图6、图7）显示机构配置偏好也向股票型ETF集中，特别是行业主题ETF，体现产品结构演进。

关键数据点与意义

• 个人投资者占比较2014年提升约30个百分点，ETF竞争力提升明显。

- FOF持有的行业主题ETF占比达70%，显示行业主题ETF在资产配置中地位突出。

整体该章节明确了ETF相对于主动权益基金的优势加强，为后文优选ETF组合构建提供了现实基础。[page::3,4,5]

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2.2 发展态势篇：ETF快速扩容，行业主题布局全面（第2章）

关键论点总结

• 2018年以来股票型ETF快速扩容，尤其行业主题ETF异军突起。

- 2023年Q1，股票型ETF总规模约1.43万亿，行业主题ETF和宽基ETF规模各占约半壁江山（占比合计97%）。

• ETF规模增长明显快于主动权益，2021年下半年以来格外突出。

- 行业主题ETF涵盖主要核心板块：TMT、金融地产、制造、医药、消费等，产品数量和规模均布局齐全。

逻辑与证据

• ETF规模的扩容反映投资者和机构对该市场认可度提高，宽基至行业主题的结构多样化满足不同投资需求。

- TMT和金融地产等行业主题ETF规模达千亿级别，显示资金主要向重点成长和价值板块流入。

• 自然筛选和市场机制推动ETF规模向高流动性、规模大产品集中。

图表解读

• 图8显示基金合计规模中行业主题ETF从2018年开始高速增长，且比例稳定升至近50%。

- 图9右轴显示从2019年起股票型ETF规模/主动权益基金规模比例跃升至约30%，表明股票型ETF地位提升。

• 图10产品数量及规模图谱全景展现行业主题ETF对核心板块的覆盖，且已铺开主要细分领域。

关键数据

• Q1 2023股票型ETF规模14304亿元，行业主题ETF规模6859亿，占比47.8%。

- 七大核心板块的行业主题ETF合计432只，规模达到上千亿元。

该章节为后续构建优选组合提供丰富的标的池及市场规模保障。[page::5,6]

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2.3 组合构建篇：优选ETF标的指数组合绩效优异（第3章）

3.0 基础方法

• 由于行业主题ETF跟踪误差小（图11显示2019-2023年跟踪误差下降至接近0.08%水平），回测多采用对应跟踪指数。

- 多因子策略基于资金面、技术面、基本面三个维度，计算综合因子对指数横截面打分，选择综合得分最高的ETF标的对应指数构建组合（图12流程示意）。

3.1 资金面因子表现

• 资金面因子包括北向资金流入比例、同步相关性、主力交易强度等。

- 多头组合年化多头相对中证800实现12.4%的超额收益，且多数年份正收益，表明资金流入对ETF优选组合有积极推动（图13-14）。

3.2 技术面因子表现

• 技术面因子包含成交量波动率、非流动性变异系数、单笔成交金额分位数、动量因子。

- 2023年技术面因子表现尤为优异，相对中证800指数年化超额收益20.7%，显示量价信息对ETF选股影响显著（图15-16）。

3.3 基本面因子表现

• 基本面因子选取毛利占总资产增长（GPOA）及资产回报率（ROA）。

- 基本面因子表现波动较大，2023年回撤显著，年化超额收益仅为6.9%，表明基本面短期波动影响较技术面和资金面更大（图17-18）。

3.4 综合因子组合绩效

• 三因子共同施密特正交去相关后加权，形成综合因子进行指数筛选，组合规模分别选择10只、20只、30只测试。

- 优选10只时，年化收益率达19.5%，年化波动率13.5%，收益/波动比1.45（图19）。

• 2015年至2023年各年度收益普遍为正，2023年优选10只组合累计收益19.1%，显著优于基准中证800年化52.3%（表3、表4）。

综合来看，报告构建的多因子驱动体系对行业主题ETF跟踪指数具有良好的长期选股效果，支持实施优选ETF战略。[page::7,8,9,10,11]

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2.4 拓展篇：“Star-ETF”组合绩效分析（第4章）

4.1 “Star-ETF”组合构建与绩效

• 基于综合因子顺序筛选当期流动性良好的行业主题ETF，选取10只构成“Star-ETF”组合。

- 该组合采用等权配置，考虑不同手续费场景。

• 不计手续费年化超额收益达23.2%，夏普比率1.67，手续费双边万五时年化收益仍达22.7%（图20-21）。

- 2023年各个月度均取得正向超额收益（表5）。

4.2 指数增强框架与行业偏离控制

• 基于行业暴露度限制，对“Star-ETF”组合实施指数增强管理，实现风险控制与超额收益平衡。

- 通过约束各一级行业偏离不超过30%、50%、70%三档，优化组合权重最大化综合因子得分。

• 50%行业偏离条件下，组合对中证800和万得偏股混合型基金指数均呈现15.8%左右的年化超额收益及良好夏普比率（图22-23，表6）。

该部分证明了基于综合因子构建的ETF组合不仅具备显著超额收益，也能够通过行业暴露调整实现风险管理。[page::12,13,14]

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2.5 风险提示（第5章）

• 强调模型基于历史数据，未来市场环境可能发生变化，策略效果存在不确定性。

- 回测结果不直接等同于产品推荐，投资需谨慎。

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3. 图表深度解读

图1（行业轮动速度VS偏股混合基金指数）

• 展示2013年至2023年行业轮动速度（蓝线，右轴）与偏股混合基金指数（红线，左轴）走势。

- 关系呈负相关，尤其近年行业轮动速度升高，指数表现反而下滑，暗示频繁行业切换对主动业绩构成压力。

• 支持“权益被动化”趋势观点。

图2（注册制后指数涨个股涨幅分离）

• 注册制实施节点显示，涨指数不涨个股现象增多。

- 个股上涨数量占比与指数异步，使主动个股选取难度加大，指数型产品优势提升。

图3（核心板块主动权益与ETF超额业绩）

• 不同时间维度下，医药和消费板块主动权益优于ETF，其他核心板块如TMT、制造、金融地产、周期和央国企业绩普遍不及ETF。

- 突出了主动策略局限，ETF策略更稳健。

图4-5（ETF成交金额及个人投资者占比）

• 股票型ETF成交额持续成长，日成交金额比例从2.3%升至5%；

- 个人持有比例加大至45%，标明投资主体年轻化及大众化。

图6-7（FOF和基金投顾配置变化）

• FOF和基金投顾显著增配股票型ETF，尤其行业主题ETF；

- 体现机构对ETF的信任和重视，未来ETF市场潜力大。

图8-10（ETF发展与板块分布）

• ETF整体已大规模铺开，行业主题ETF增长迅猛；

- 主要板块如TMT、金融地产、制造均达到千亿规模，支撑多样策略构建。

图11-12（ETF跟踪误差与因子构建流程）

• ETF跟踪误差下降，表明被动跟踪指数质量提升。

- 多因子指标从个股维度映射到ETF，有助实现精准标的选择。

图13-19（资金面、技术面、基本面因子表现与组合回测）

• 资金面和技术面因子长期表现稳定且收益优异，2023年技术面尤显突出；

- 基本面表现波动较大，2023年回撤明显；

• 综合因子策略表现最佳，风险调整后收益指标优异。

图20-23与表5-6（“Star-ETF”组合绩效与指数增强）

• 不同手续费环境下组合表现稳健，年化超额收益超20%；

- 2023年各月均实现正超额收益，验证策略稳定性；

• 行业偏离度控制显示灵活调节行业风险，维持年化超额15%以上收益；

- 指数增强策略有助降低组合系统性风险，且保持高回报。

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4. 估值分析与模型方法综述

• 估值不直接为证券定价，侧重量化因子选股效果测试。

- 主要方法为横截面多因子模型，因子包括资金面（如北向资金流）、技术面（成交量变异率、动量等）、基本面（盈利能力指标）等。

• 通过历史数据回测，使用IC、ICIR、夏普比率、最大回撤等指标衡量因子有效性及组合稳健性。

- 典型组合构建为排名前N的ETF指数等权组合，“Star-ETF”结合流动性筛选且限定行业偏离度，强化风险管理。

• 公式层面指数增强模型通过约束组合相对基准行业暴露上限，优化加权因子得分，确保收益与行业风险的较优平衡。

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5. 风险因素分析

• 风险提示明晰指出历史回测性能不代表未来表现，市场情形及政策环境存在不确定性；

- ETF组合和因子模型存在参数、选样窗口和市场结构变化导致的适应性风险；

• 行业偏离度控制体现风险管理，但极端市场下组合可能遭受超预期波动；

- 研究不构成直接投资建议，投资者需结合自身风险承受能力科学决策。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告聚焦ETF与被动投资优势，但对主动权益基金表现不佳的解释可能忽视个别优质主动管理资产的差异化表现。

- 资金面和技术面因子表现优异，但基本面因子尤其2023年大幅回撤，提示纯量化模型对基本面判断可能存在时效和适应性问题。

• “Star-ETF”组合依赖日均成交额和存续时间等硬性筛选，或导致部分潜力新品种未被充分捕捉。

- 行业偏离度模型虽体现风险控制，但实际操作中交易成本、税费和市场流动性限制等未充分考虑。

• 组合表现数据多基于历史，面对市场结构性变化或极端行情，策略稳健性有待进一步检验。

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7. 结论性综合

本报告从微观视角深刻剖析了中国股票型ETF市场的发展现状及其轮动组合构建策略，重点观点和发现如下：

• 市场环境转变：主动权益基金表现持续受制于市场行业轮动加快及注册制环境，导致指数化投资和ETF投资加速成长，个人与机构投资者均显著增配股票型ETF，尤其青睐行业主题ETF。

- ETF产品扩容与结构：股票型ETF总规模突破1.4万亿元，行业主题ETF与宽基ETF共同撑起市场主体，行业覆盖扎实，形成丰富标的池。

• 多因子选股实证：基于资金面、技术面和基本面三类因子构建综合挑选模型，筛选行业主题ETF对应指数，回测显示优选组合稳定实现19.5%年化收益，波动性控制良好。

- “Star-ETF”组合创新：将综合因子筛选直接映射至实际ETF，结合流动性过滤和环节，采用等权配置，展现超越中证800指数23.2%的年化超额收益，2023年以来各期表现均为正，稳健性突出。

• 指数增强策略：约束行业偏离度开展风险管理，保证组合收益的同时限制系统性行业风险暴露，指数增强组合表现依旧保持15%以上的年化超额收益，夏普比率优化显著。

- 风险提示严谨：模型基于历史数据、参数驱动，存在结构变动风险，建议投资者理性参照，结合自身风险承受能力做出投资决策。

报告整体态度

报告展现出对股票型ETF市场及量化因子轮动组合构建前景的乐观判断，强调微观因子深入分析和指数增强风险控制的结合是未来被动投资超额收益的有效途径。

图表均展示了丰富量化实证成果和组合绩效验证，报告数据详实、方法科学，有助于投资者理解和应用ETF量化轮动策略，具较强实践参考价值。

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总结

该报告全面揭示了近年来中国股票型ETF快速发展、被动投资占优的趋势，基于多个微观因子详细验证了ETF标的优选策略的有效性，创新构建“Star-ETF”组合并实现超额收益及风险控制。报告逻辑严密，数据充分，方法先进，但需警惕模型的历史依赖性与未来市场不确定性。整体为专业投资者在ETF配置与智能轮动组合策略设计中提供了具有较强参考意义的理论与实证支持。[page::0-14]

报告