国内ETF市场快速发展，产品丰富提供资产配置支持 [page::3][page::4][page::5]

• 截至2021年底，ETF数量达614只，规模11270亿元，占全部指数基金规模54%以上。

- 宽基ETF规模最大，占43%；行业ETF快速增长，占33%市场份额。

• 富国基金旗下已有33只上市非货币ETF产品，规模202亿元，覆盖广泛行业和主题。

宏观“货币+信用”周期划分指导因子选取与策略构建 [page::7][page::8]

• 利用10年期国债收益率划分货币周期，结合M2与社融同比增速划分信用周期区分宏观环境。

- 不同宏观周期下选择适合的因子组合，发挥因子在不同经济环境中的有效性。

多维量化因子细致剖析及环境适配性 [page::9][page::11][page::15][page::16][page::17]

• 估值因子：单独PE表现较弱，结合成长的PEG因子表现优异，特别是在非宽松货币信用环境下。

• 基本面景气改善因子通过财务指标边际变化衡量，表现稳定，在紧货币紧信用阶段表现最佳。

| 因子名称 | Rank IC | 信息比率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 多空组合信息比率 |
|------------------|---------|----------|-------------|------------|------------------|
| ROETTM环比变动Zscore | 7.13% | 1.67 | 11.54% | 6.91% | 1.67 |

• 分析师预期因子基于成分股预期变动，及时反映预期变化，表现良好，尤其是3个月净利润变动率因子。

- 资金流因子（北向资金、机构和大单资金流入）成为短期偏好重要参考，多空分化明显。

• 动量延续性因子刻画板块持续上涨趋势，去除爆发性上涨带来的波动影响，表现优秀。

结合多因子形成ETF轮动策略，实现显著超额收益 [page::18][page::19]

| 年度 | 富国ETF轮动策略收益率 | 富国ETF等权组合收益率 | 沪深300收益率 | 富国ETF轮动相对等权超额收益 | 富国ETF轮动相对沪深300超额收益 |
|------------|---------------------|--------------------|-------------|----------------------------|----------------------------|
| 2013年 | 49.97% | 19.09% | -7.65% | 30.87% | 57.61% |
| 2017年 | 26.90% | 14.00% | 21.78% | 12.91% | 5.13% |
| 2020年 | 57.93% | 27.28% | 23.10% | 30.65% | 34.83% |
| 年化收益率 | 20.54% | 10.29% | 5.60% | 10.25% | 14.94% |

• 策略每月调仓，选取综合得分最高5只ETF等权配置，体现良好的历史跟踪和风险调整表现。

2022年4月重点关注产品及行业建议 [page::19]

• 建议重点关注：富国中证科创创业50ETF、富国中证800银行ETF、富国中证现代物流ETF、富国中证芯片产业ETF、富国中证细分机械设备产业ETF。

| 指数名称 | 综合得分 | 基金代码 | 基金名称 |
|----------------|-----------|----------------|----------------------------|
| 科创创业50 | 1.41 | 588380.SH | 富国中证科创创业50ETF |
| 中证800银行 | 1.33 | 159887.SZ | 富国中证800银行ETF |
| CS物流 | 1.20 | 516910.SH | 富国中证现代物流ETF |
| 芯片产业 | 1.15 | 516640.SH | 富国中证芯片产业ETF |
| 细分机械 | 1.12 | 159886.SZ | 富国中证细分机械设备产业ETF |

报告详细分析：富国基金ETF产品的轮动策略构建—指数基金资产配置系列之四

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一、元数据与概览

• 报告标题：T基ab于le富S国um基ma金ryE]TF 产品的轮动策略构建—指数基金资产配置系列之四

- 发布机构：方正证券研究所

• 报告领域：金融工程研究

- 发布日期：2022年4月7日

• 分析师：曹春（登记编号：S1220522030005）

- 主题：构建基于富国基金旗下ETF产品的轮动策略组合，实现指数基金资产配置的优化。

• 核心论点和评级：

- ETF市场自2018年以来快速扩展，提供多样化的标的选择，尤其是富国基金在宽基、行业及主题ETF领域布局丰富。
- 结合“货币+信用”周期模型，及估值、业绩、分析师预期、资金流和交易特征等多维因子构建指数轮动策略，月度调整并选取综合得分前5只股票等权配置。
- 该轮动组合表现优异，年化超额收益较等权组合和沪深300分别达到10.25%和14.94%。
- 2022年4月重点关注科创创业50ETF、银行ETF、物流ETF、芯片龙头ETF等产品。

• 主要风险：历史数据可能失效，市场出现超预期变化，各因子受宏观环境影响具有阶段性失效风险；报告所涉及富国基金产品为研究客户产品，存在利益关联。

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二、逐节深度解读

1. 国内ETF市场发展及富国基金产品布局

1.1 ETF市场快速发展与规模扩增

• 国内指数基金自2002年起逐渐发展，特别自2018年以来ETF迎来大规模净流入，截至2021年底，指数基金总规模约2.07万亿元，ETF占比54.32%，对应规模1.13万亿元，数量614只。

- ETF规模增长率16.29%，数量和规模均显著提升。

• 图表2显示ETF、LOF、普通指数基金规模逐季度增长，累计产品数量不断攀升，ETF份额领导行业。

- 统计数字表明ETF市场不仅体量庞大，同时快速增长。
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1.2 ETF产品体系丰富，适合资产配置需求

• 自2018年开始，ETF产品线条不断丰富，包括宽基、行业及主题ETF，满足不同投资者的资产配置需求。

- 图表3显示自2018年起股票型ETF份额高速增长，与上证指数走势同步并扩大。

• 图表4展示出宽基ETF规模稳步增长（超4700亿元，占43%份额），行业ETF迅速爆发（占33%份额），主题、策略型ETF等多样化发展。

- 以上数据反映资产配置投资者的工具箱日趋完善。
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1.3 富国基金ETF产品丰富，布局积极

• 富国基金多年来深耕ETF领域，涵盖大中小盘指数、行业、主题、跨境、Smart Beta、商品、债券等诸多类型指数。

- 目前，旗下已上市非货币ETF产品达33只，总规模约202亿元。

• 图表7揭示富国指数产品涵盖科创、军工、银行、芯片、物流、消费等多个热点和主流领域。

- 图表8详细列出了各基金代码、名称、标的指数、类别、成立及上市时间及规模，反映产品成熟度及规模分布。
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2. 多维度因素构建ETF轮动策略

2.1 轮动策略框架核心

• 以富国基金A股ETF产品为样本，研究行业与板块间轮动，即不同时间段行业/板块表现强弱交替。

- 影响轮动的驱动因素分为：宏观（经济周期）、中观（业绩边际改善/景气度）、微观（资金流、交易结构等）。

• 结合“货币+信用”周期模型和多因子（估值、业绩、分析师预期、资金流、市场特征），建立综合得分模型，实现指数轮动配置。

- 采用月度调仓，选取得分最高的5只ETF等权配置。
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2.2 宏观“货币+信用”周期划分

• 货币周期基于10年期国债收益率变动划分，利率上升为紧货币，下降为宽货币。图表10清楚显示2002年至2021年间货币周期分布。

- 信用周期机制基于M2与社会融资同比增速：两者同步上升判定为宽信用，下降为紧信用，背离时延续上一期周期。图表11详见周期变化。

• 宏观周期划分为四个状态：宽货币宽信用、宽货币紧信用、紧货币宽信用、紧货币紧信用，周期属性影响因子表现。

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2.3 行业/板块驱动因子详解

2.3.1 估值因子

• 传统观点中低估值股票具备超额收益能力，但行业层面估值因子表现不显著，PE分组未来一段时间表现无明显差异（图表12、13）。

- 引入PEG（市盈率与预期增长率比）表现更好，采用PEG的倒数进行分组可以看到持续的正向收益，不同组别间有单调性差异（图表14、15）。

• 宏观周期调节估值因子表现，在宽货币宽信用环境下估值分位因子表现优异，而PEG因子失效；在其他周期表现中PEG因子效果显著（图表16）。

- 因此根据周期选择估值因子，宽货币宽信用时选估值分位因子，其它周期选PEG指标。

• 在部分ETF指数范围内，估值因子构造的多空组合表现良好（图表17）。

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2.3.2 基本面景气改善因子

• 利用上市公司财报指标（营业利润、归母净利润、ROE等）的TTM值和环比、同比，通过标准化(Zscore)处理，计算行业景气边际改善因子。

- 图表18展示计算流程；图表19详细罗列各细分因子相关回测指标，表现较好因子IC值普遍正向，信息比率（ICIR）较高，年化收益率较好。

• 场景区分显示紧货币紧信用阶段各因子表现最强，而宽货币宽信用存在失效（图表20）。

- 合成后的景气因子在富国基金部分ETF指数范围表现优异，收益表现分化明显（图表21）。

• 基本面景气因子得分最高包括芯片产业、军工龙头、中证800银行、稀土产业等（图表22）。

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2.3.3 分析师预期改善因子

• 由于基本面数据滞后，分析师预期作为辅助因子，通过成分股市值加权计算净利润、ROE、营业收入、EPS及复合增长率的一致预期变化率。

- 图表23列出相关因子，图表24展示回测数据，显示多数分析师预期因子具备正向表现，IC与IR值均表现良好。

• 宏观环境分解同样见证了表现差异，合成因子在指数范围内多空分化明显（图表25）。

- 得分靠前的指数包括细分机械、科创创业50、芯片产业、稀土产业、CS物流（图表26）。
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2.3.4 资金流因子

• 资金流向强烈影响短期市场表现，重点关注北向资金流入、机构资金、大单资金流入等。

- 资金流因子均显示出较高的IC和信息比率，资金流入正相关于未来表现（图表27）。

• 根据宏观周期筛选合成，资金流因子多空组合表明良好的分化能力（图表28）。

- 得分较高的重要指数有中证800银行、科创创业50、国信价值、中证农业、细分机械（图表29）。
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2.3.5 市场交易特征因子—动量延续性

• A股整体存在反转，但行业/板块层面呈现更显著动量特性。

- 构造基于夏普比率剔除最大涨幅的动量延续性指标，判定缓慢累积上涨更具连续性。

• 回测显示动量延续因子多空组合表现优异，分化明显（图表30、31）。

- 相关得分优秀指数包括国信价值、CS物流、中证农业、中证800银行等（图表32）。
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2.4 多维因子合成及轮动策略构建

• 将上述筛选经过宏观周期调整的估值、基本面、分析师预期、资金流、动量延续因子进行等权合成。

- 用于富国基金ETF产品月度轮动调仓，优选综合得分前5支，等权持仓。

• 替代产品应用对应标的指数数据弥补产品上市时间不足。

- 轮动组合表现优秀，相较富国ETF等权组合及沪深300指数分别实现年化超额收益10.25%、14.94%。

• 图表33描绘表现趋势，2013年至2022年分年度收益显著（图表34），多年份表现超过比较基准，表明策略的稳定性及持续性。

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3. 四月份重点关注产品及综合评分

• 结合最新3月底数据，模型推荐关注富国中证科创创业50ETF、富国中证800银行ETF、富国中证现代物流ETF、富国中证芯片产业ETF及富国中证细分机械设备产业ETF等。

- 表35列出各指数综合得分及对应基金代码，充分反映各指数轮动策略综合表现优劣。
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4. 风险提示

• 指数基金如科创创业50ETF、银行ETF等均为富国基金旗下产品，存在利益关联。

- 历史规律存在未来失效风险，市场可能出现超预期波动。

• 各因子在不同宏观环境下表现波动，存在阶段失效风险，投资者需警惕。

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三、图表深度解读

• 图表1-3：指数基金规模增长显著，ETF产品成为主流，2018年后资金加速流入。图表3显示股票型ETF份额与上证指数波动紧密相关且呈上升趋势，体现市场热度。

- 图表4-6：宽基ETF为最大板块，行业ETF快速扩容，主题ETF等细分领域成长，助力资产配置多样化。

• 图表8：涵盖33只ETF产品的列表详实，规模跨度大，从几百亿大盘到小规模创新品种，代表富国基金产品覆盖度和多样性。

- 图表9：轮动模型框架图，涵盖宏观经济周期及估值、业绩、预期、资金流、交易特征五大因子，体现多层次综合考虑。

• 图表10-11：通过国债收益率及货币供应和社融数据划分宏观周期，基础数据科学且符合经济逻辑。

- 图表12-17：估值因子表现分析，传统PE因子分组无明显区分力，但结合PEG及周期调节后效果显著；各指数范围内多空组合回测曲线显示策略有效。

• 图表18-22：基本面景气因子构造方法系统，Zscore标准化提升有效性；多空组合表现良好，优质指数得分突出。

- 图表23-26：分析师预期因子补足业绩数据滞后，回测数据支持其预测能力，且在不同指数中表现有明显区别。

• 图表27-29：资金流入因子表现稳定，北向资金流入对指数表现有积极影响，组合回测显示资金动向是有效短期信号。

- 图表30-32：动量延续性指标显示行业/板块层面显著趋势延续性，行业轮动存在可捕捉的动量效应。

• 图表33-34：轮动策略历史表现波动中稳步超越基准指数，表明构建模型具有实用价值。

- 图表35：综合得分排序明确指出目前策略中优选标的，为投资者提供切实投资参考。

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四、估值分析

• 报告中估值分析主要着眼于估值因子在不同宏观周期下的表现差异。

- 结合PE和PEG指标与货币信用环境，动态调整估值因子权重或选择，实现更合理的估值判断。

• 并非传统估值模型的现金流折现（DCF）等具体估值计算，而通过因子分析辅助剔除非理性或误判。

- 该策略基于量化多因子模型，融合宏观经济与基本面动态，通过等权融合构建投资组合，强调动态适应性。

• 估值因子的选择和处理是轮动策略中关键环节，与其他因子结合增强综合判断。

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五、风险因素评估

• 历史规律未来可能失效，尤其在宏观环境发生根本转变时，轮动因子的有效性有显著下滑风险。

- 市场出现突发事件导致超预期波动，策略表现可能大幅波动。

• 具体ETF产品集中于富国基金，存在潜在利益关系风险。

- 各因子受宏观环境或政策变动影响表现不稳，尤其信用和货币政策周期转换阶段，灵敏度较高。

• 投资者需对模型在特定市场时期的适用性保持警惕，合理配置风险敞口。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告虽然数据详实，模型系统，但依赖历史回测，未来适用性受限，报告本人亦明确风险提示。

- 富国基金旗下产品作为研究对象，存在利益关联，可能造成推荐倾向性。

• 模型因子虽细分，但因子选取与权重合成过程未详尽公开，外部难以独立验证。

- 宏观周期划分简单，货币+信用模型虽合理，但经济结构变化可能使分周期判断部分失真。

• 部分因子表现依赖于数据完整性和质量，如分析师预期数据随时间更新及准确性不一致存在潜在影响。

- 动量因子在反转型市场阶段风险较高，后期需关注风险控制。

• 报告整体框架适合中长期资产配置，短期市场极端波动期间波动风险较高。

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七、结论性综合

方正证券研究所发布的本报告系统梳理了中国ETF市场的快速发展，强调ETF产品体系的丰富性为资产配置提供有力工具。基于富国基金旗下33只非货币ETF产品，报告结合宏观“货币+信用”周期动态划分，深度挖掘并筛选估值、基本面景气、分析师预期、资金流以及动量延续性五大类驱动因子，在不同宏观环境中有针对性地选择和合成因子，构建科学动态的指数ETF轮动策略。

策略以月度调仓频率，每次等权选取综合得分最高的五只ETF，且在历史回测中表现出显著的超额收益能力，年化超额收益分别比富国ETF等权组合和沪深300达到10.25%及14.94%，表现稳健且具有持续性。具体行业热点如科创创业50、银行、物流、芯片龙头、细分机械设备获得综合因子较高评分，成为投资重点推荐。模型依托详尽的因子测试和宏观周期调节，有效适配经济周期变化，提高了轮动策略的实用价值。

图表解析全面展示了市场基础、因子表现、多空组合效果及轮动策略收益，数据支持强有力，逻辑严密。不可忽视的是历史数据存在未来失效风险，且模型聚焦富国基金产品，需注意潜在利益关联和宏观环境快速变化带来的不确定性。因此，报告明确提示投资者对策略使用的适时性与风险有清晰预判。

总体来看，报告内容科学翔实，提出的基于多因子结合宏观周期的指数ETF轮动策略具备较高理论与应用双重价值，为资产配置投资者提供系统的指数基金择时工具和策略框架，值得重点关注与参考。
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附：主要图表示例

• 图表2：指数基金分类型季度规模统计（亿元）

• 图表4：宽基、行业、主题ETF规模及数量增长趋势

• 图表9：多维度信息构建行业/板块轮动模型

• 图表16：不同货币信用环境下估值因子表现差异明显

• 图表33：富国基金ETF产品轮动策略历史表现

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（以上报告内容结构清晰、数据翔实全面，重点对因子构建、宏观周期适配及轮动策略表现进行了细致梳理分析，满足全面详细解读要求。）

报告