行业主题被动指数快速增长及筛选难点 [page::1]

• 2021年以来行业主题类被动指数基金爆发式增长，2024年底市场有1089只相关产品。

- 传统关键词搜索和成分股分类存在抽象性和不完整性，难以精准匹配行业概念指数。

• 行业概念与行业分类难以一一对应，造成筛选误差和遗漏风险。

大语言模型DeepSeek应用与流程概览 [page::2][page::4][page::5]

• 采用DeepSeek V2.5具备卓越的中文理解与逻辑推理能力，支持API调用且成本低。

- 通过解析指数名称及编制方式，大模型初筛与判断与概念相关的指数池。

• 利用上市公司定期报告中的主营业务描述，模型自动判定成分股是否为目标概念股。

- 最终计算成分股概念含量，实现目标行业概念指数与相关产品的自动精准匹配。

芯片概念指数编制与成分分析 [page::8][page::9][page::10]

| 指数代码 | 指数全称 | 概念含量 | 成分数量 | 发布机构 |
|--------------|----------------------|----------|--------|--------------|
| H30184.CSI | 中证全指半导体产品与设备指数 | 100.00% | 87 | 中证指数有限公司 |
| 932066.CSI | 中证半导体行业精选指数 | 100.00% | 50 | 中证指数有限公司 |
| 980017.CNI | 国证半导体芯片 | 100.00% | 30 | 深圳证券信息有限公司 |
| H30007.CSI | 中证芯片产业指数 | 100.00% | 50 | 中证指数有限公司 |
| 990001.CSI | 中华交易服务半导体芯片行业指数 | 100.00% | 50 | 中华证券交易服务有限公司 |

• 多指数覆盖芯片产业链上下游多个环节，部分指数侧重中下游集成电路或上游设备材料。

- 近5年中证半导体产业指数表现最佳，夏普比率最高但波动较大。

新兴消费指数对比分析 [page::6][page::7][page::8]

• 中证沪港深新消费指数与线上消费主题指数编制方法、成分股数量相同，但成分股行业分布与港股占比有差异。

- 新消费指数近五年累计收益率显著优于线上消费主题指数。

苹果产业链、创新药、新能源车及光伏等其他重点行业指数对比 [page::11][page::12][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19]

• 苹果产业链指数主要涉及消费电子细分领域，成分股覆盖面有差异，表现上中证消费电子主题指数略优。

- 创新药指数中港股通创新药指数收益弹性最大，整体表现不佳，跟踪产品规模和数量居中。

• 新能源车指数覆盖电池到整车全产业链，国证新能源车电池指数近1年表现最佳。

- 光伏指数中，华证清洁能源主题指数综合表现较好，市场覆盖度高，产品丰富。

行业概念被动指数产品丰富，产品存量分布详尽 [page::20][page::21][page::22][page::23]

• 详列芯片、苹果产业链、创新药、新能源车、光伏等行业被动指数基金产品，涵盖ETF、联接基金及其他产品。

- 芯片概念ETF领先市场规模居前，创新药与新能源车领域指数基金产品逐渐增多。

• 报告底部列出系统性的往期报告及相关主题系列文献资源。

量化因子与策略相关内容说明

• 本报告核心聚焦热点行业概念指数与ETF的自动匹配与对比，未涉及具体的量化因子构建或量化策略生成，属于以行业指数研究与产品比较为主的研究，策略分类选择其他（other）[page::0][page::1][page::25]。

ETF投资宝典之一：热点概念相关ETF的自动匹配与对比 —— 深度分析报告解构

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《ETF投资宝典之一：热点概念相关ETF的自动匹配与对比》

- 作者：高智威、赵妍

• 发布机构：国金证券股份有限公司

- 发布日：2024年12月24日

• 报告主题：分析被动投资时代下的行业/主题指数及其对应的被动指数基金产品，重点介绍利用大语言模型（LLM）对行业概念指数的自动识别、匹配及比较方法。

报告核心论点：

• 随着被动指数基金数量的爆发，尤其是行业主题指数产品的层出不穷，传统基于关键词或成份股行业分类的筛选方式面临效率和准确性的瓶颈。

- 利用大语言模型结合指数信息、成分股详情及上市公司经营描述，可以实现对目标行业概念指数的自动检索和精准筛选，极大降低了筛选难度，提高了投研效率。

• 报告通过此方法对多个热点行业和主题指数（如芯片、新能源车、光伏、创新药、苹果产业链、新兴消费等）进行了详细对比分析，为投资者提供了系统的被动指数基金选择参考。

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2. 逐节深度解读

2.1 被动投资时代需要更方便的指数检索方式

关键论点与数据：

• 产品爆发大背景：自2009年首只行业主题被动指数基金成立以来，尤其是2021年起，行业和主题类被动指数基金迎来爆发式增长，截至2024年12月已有1089只相关产品。

- 指数数量激增带来的筛选难题：同类行业指数众多，增加基金筛选难度。

• 传统筛选的困难：

- 关键词搜索难以全面涵盖行业概念，容易遗漏（如“芯片”关键词无法涵盖所有芯片相关指数）。
- 行业概念抽象，概念与传统行业分类（如中信行业分类）的不匹配，加剧成分股判别复杂度。

• 图表1显示了2009年-2024年年行业主题被动指数产品的饱满增长趋势，2021年后尤其显著增长，体现市场需求及投资者热情提升。

推理依据：

• 行业主题指数复杂性和同质化现象使得依赖关键词或行业分类进行筛选面临遗漏风险与准确性问题。

- 大语言模型的逻辑推理能力被提出作为克服传统筛选局限的有效工具，能够综合处理指数描述与成分数据实现自动判别。

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2.2 大语言模型在筛选行业概念指数中的应用

技术简介：

• 报告选用的DeepSeek V2.5大语言模型，具备业界领先的中文理解和逻辑推理能力。

- 图表2展示了DeepSeek V2.5在多项主流能力指标（如中文综合AlignBench得分8.04，逻辑推理BBH得分84.3）中的领先表现，以及其价格相对于其他模型优势显著。

• 使用大语言模型API结合Python编程语言，实现指数筛选的自动化和智能化。

行业概念股判断流程：

• 通过上市公司2024年最新半年度报告中“管理层分析与讨论”部分详细的主营业务描述，作为判别依据，比简单经营范围更全面精准。以宁德时代为例（详见图表4），精准提取其动力电池及储能电池业务，体现详细产业链环节。

- 采用二步大语言模型提问：
1. 概念定义及上下游产业链扩展。
2. 结合上市公司主营业务描述进行概念股判定输出，是/否分类判断（以芯片为例，准确剔除宁德时代，确认紫光国微为芯片概念股）。

• 图表5展示判定流程图，突出结合概念名称、提示词说明及主营业务文本输入，提高判定精准度。

行业指数判别流程：

• 先对市场指数进行名称、简介、编制方式等信息初筛（如寻找含“芯片”关键字指数示例有26个），筛掉不相关的行业。

- 通过对成份股判别概念股及计算该指数概念含量，进一步精准定位核心指数。

• 图表7、图表8和图表9详细展现了该筛选流程、初筛判别方法及部分样例指数说明。

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2.3 行业概念指数对比分析（以芯片、新兴消费、苹果产业链、新能源车、创新药、光伏为主）

核心方法论：

报告选取以上热点行业，基于前述自动筛选搭配大语言模型判别逻辑，得到多只行业概念指数，并对比其：

• 编制方式（样本空间、筛选条件、加权及调整频率等）

- 行业成分结构（利用中信三级行业分类分析成分股分布差异）

• 历史业绩表现（近1年、近3年、近5年收益率、波动率、最大回撤、夏普比率）

- 挂钩被动指数基金产品数量及规模

以上为主要对比维度。

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以新兴消费概念指数为例（见图表11-16）：

• 两大主流指数《中证沪港深新消费指数》和《中证沪港深线上消费主题指数》均由中证指数发布，基期和成份数相同。

- 但两者筛选标准有所差异，导致成分股部分重合、部分不同。其中新消费指数成份股覆盖领域更广，港股占比较高，线上消费指数则更集中于媒体、计算机及商贸零售。

• 历史收益显示新消费指数表现明显优于线上消费主题指数，近5年内累计涨幅及近1年年化收益率均高出一倍以上。

- 挂钩产品均比较有限，分别为一只ETF型产品。

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芯片概念指数对比（见图表17-22）：

• 25只初步筛选指数中16只含量超过50%，7只指数概念含量达到100%，涵盖中证、国证、中华证券交易服务等主要指数机构。

- 编制方式各有侧重，部分专注于产业链上游材料设备，部分专注于设计制造封测等不同环节。

• 行业分布主要集中在集成电路和半导体设备板块，细分行业占比差异明显，例如中证全指集成电路指数重中游，而中证半导体产业指数重上游设备。

- 近五年表现，中证半导体产业指数收益最高且波动最大，整体风险与回撤均在可控范围内。

• 挂钩产品涵盖ETF、联接基金等，多只产品总规模达到数百亿元，显示市场认可度较高。

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苹果产业链概念指数（见图表23-28）：

• 仅筛选出3只相关指数，两大主流指数概念含量均超过60%。

- 重点覆盖手机、可穿戴设备，国证指数还涵盖智能家居。

• 行业覆盖较宽，包括消费电子组件、集成电路、面板、汽车零部件等。

- 历史收益上中证消费电子主题指数表现更稳健且收益较好。

• 挂钩产品数量不多，但都有一定市场规模。

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创新药概念指数（见图表29-35）：

• 26只初步指数中20个含量>50%，6个含量>90%，主要以中证及国证为主。

- 样本覆盖A股与港股市场，部分纯港股指数也有差异化样本空间设计。

• 行业集中在生物医药、化学制剂及医疗服务，体现较强专业聚焦。

- 近5年整体表现不佳，均呈现负年化收益，波动和最大回撤较高，夏普比率低。

• 投资者需谨慎对待创新药板块高波动和周期性风险。

- 被动产品数量和规模较多，尤其中证创新药产业指数基金规模较大。

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新能源车概念指数（见图表36-41）：

• 12只指数中5只含量>90%，其中电池及充电桩主题指数侧重产业链上游，其他指数则涵盖新能源汽车整车及上下游。

- 行业分布以锂电池、锂电化学品、乘用车为主，电池相关板块权重较高。

• 近一年收益数值整体较好，部分高含量指数年化收益超10%。

- 最大回撤普遍较大反映高波动风险，但夏普比率说明风险调整收益尚可。

• 挂钩产品丰富，尤其中证新能源汽车指数挂钩基金数最多，市场接受度良好。

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光伏概念指数（见图表42-47）：

• 9只相关指数中有3只含量高于80%，且样本数量、成分股特征差异显著。

- 主要覆盖光伏上下游产业链，各指数对风电等能源板块的纳入不同。

• 以中证光伏产业指数挂钩产品最丰富，规模最大，且有其他多种被动指数基金形式产品。

- 近五年收益呈现较大波动，波动率及回撤均较高，夏普比率处于中等水平。

• 反映新能源板块的周期性与技术驱动特性。

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3. 图表深度解读

• 图表1：行业、主题被动指数基金历年成立数显著增长，尤其2021年以来爆发式增加，2024年达近200只/年水平，支撑行业被动投资快速发展趋势。

- 图表2、3：大语言模型DeepSeek V2.5具备较强的逻辑推理和中文综合能力，且API价格极具优势，适合大规模自动化指数筛选。

• 图表4：以宁德时代2024年半年报管理层分析展示如何精准提取主营业务文本，辅助大语言模型判断。

- 图表5：模型判定流程图清晰表现输入概念名称及主营业务文本，通过两步提问实现精准分类。

• 图表6-10：芯片概念筛选流程，涵盖初筛指数池、成份股判定与概念含量计算，量化出筛选指数的行业匹配程度。

- 图表11-16（新兴消费）：展示指数编制方式、成分行业分布、港股占比对比及历史累计收益表现，体现两大指数的区别和表现优势。

• 图表17-22（芯片）：详细展现七个高含量芯片概念指数的信息、成分股行业分布、历史表现及挂钩产品数量规模，帮投资者全面理解指数特征。

- 图表23-28（苹果产业链）：体现不同指数编制政策差异及行业覆盖，提供收益与风险参考。

• 图表29-35（创新药）：着重体现创新药行业集中特征，细节展现指数构成与基金产品规模，配合负收益趋势提醒风险。

- 图表36-41（新能源车）：体现细分产业链不同指数侧重点及表现差异，挂钩产品情况与资金规模分析。

• 图表42-47（光伏）：分析不同指数对光伏产业链及风电等新能源的覆盖，历史表现和相关基金覆盖情况。

以上图表均以结构化和历史数据为支撑，依托深度挖掘及智能分析辅助投资决策。

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4. 估值分析

本报告暂无直接涉及公司盈利预测或具体股票估值模型（如DCF、市盈率法、市净率法等），主要以大语言模型辅助下的指数筛选与比较为主，侧重行业指数层面。估值部分未单独设立。

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5. 风险因素评估

报告明确指出本方法及数据应用存在以下风险：

• 大模型输出随机性：不同提示词或模型运行回合可能产生不同筛选结果，影响复现性及准确性。

- 模型理解片面：大语言模型对行业概念的理解有可能局限或偏差，导致部分成分股或指数概念归类错误。

• 样本遗漏风险：筛选仅覆盖部分指数公司发布的指数，且仅考虑A股及港股市场股票，因此存在部分指数或成分股遗漏风险。

- 历史业绩不代表未来：指数历史表现具参考性，但未来走势不可预测，投资需谨慎。

以上风险提示体现了对自动化筛选方法的认知边界和应用局限，提醒投资者理智使用。

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6. 批判性视角与细微差别

• 自动化筛选的优势与局限并存：尽管大语言模型赋能筛选显著节约时间和提升精准度，但依赖于模型训练语料和设计的提示结构，仍难以完全替代人工深度研究判断。

- 产业链包容性不同带来指数差异：同一行业不同指数的编制方法涵盖产业链不同环节、不同市值标准，可能导致投资标的和风格差异，投资者需结合自身需求甄别选择。

• 指数成分行业分类兼容性问题：行业分类存在一定的不一致性，不同指数间的行业占比比较可能存在统计口径和样本时点差异，需谨慎解读。

- 历史业绩受市场周期影响显著：所有指数历史数据波动大，尤其创新药和新能源车等高科技、高成长行业受政策及技术变革影响强劲，投资风险较高。

• 基金产品流动性不均：部分挂钩基金规模较小，交易活跃度不足，可能带来流动性风险。

- 报告强调A股、港股覆盖，缺乏海外市场（如美股、欧洲等）扩展视角，限制了投资全球化配置。

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7. 结论性综合

本报告《ETF投资宝典之一：热点概念相关ETF的自动匹配与对比》通过引入先进的大语言模型DeepSeek，实现了行业主题类指数及其对应被动指数基金的自动筛选与对比，解决了传统关键词及单一成份股行业分类筛选难题。报告展示了大语言模型在结合指数编制方式、上市公司详细主营业务描述的智能判别流程，在芯片、新兴消费、苹果产业链、创新药、新能源车、光伏等主要行业领域广泛应用。

深刻分析如下要点：

• 被动投资产品爆发：指数基金数量激增，传统筛选难度陡增，亟需更智能便捷的筛选工具。

- 大语言模型选用优势明显：DeepSeek模型具备出色的中文逻辑推理和成本优势，是实现此类筛选任务的合适选择。

• 系统化筛选流程：先基于名称和编制方式获取初筛指数池，再深入由大语言模型判别成份股的行业概念属性，计算指数概念含量，精准选出行业主题指数。

- 详细指数及基金产品对比：报告从编制细节、成份行业配置、历史收益表现及挂钩被动产品数量、管理规模等维度展开，为投资者选择适合的被动基金提供指南。

• 行业差异显著：芯片等高科技板块指数组较多且表现参差，新兴消费类指数差异受成分行业分布及地域结构影响较明显，创新药板块表现承压较大，新能源车与光伏指数的波动特征体现行业成长与技术迭代属性。

- 风险提示完整：充分揭示了自动筛选技术固有的不确定性、筛选范围及模型理解的局限性，符合法规合规标准的披露。

图表和数据直观显示，基于大语言模型的行业指数筛选不仅提高了选基效率，也有助于较为科学地理解指数构成及行业属性。该方法为被动基金投资者提供了有力的工具以应对指数产品多样化带来的筛选挑战，推动投研智能化升级。

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附录

附录部分详列了各行业概念挂钩被动指数基金的详细产品清单，包括基金代码、基金名称、基金经理、成立时间、规模及成交额等关键指标，为投资者跟踪和选择基金提供一手数据支持。

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总结

本报告以深刻的行业见解与先进技术应用相结合，为行业主题ETF投资者提供了全面而智能的筛选解析框架，在被动投资日益细化与分层的时代，彰显了大语言模型的创新赋能价值。

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