行业配置模型及ETF转化框架简介 [page::0][page::2]

• AIA主动行业配置模型融合策略、宏观与量化，设定6因子打分（景气度、估值、夏普比等）。

- QIA量化模型借鉴多因子股票研究，涵盖景气度、资金流、情绪等维度，持续迭代优化。

• 引入择时体系形成AIA-Timing及QIA-Timing模型，提升配置超额收益及稳定性。

- ETF市场自2004年发展迅速，2023年股票型ETF超万亿元，主题及行业ETF数量和规模持续增长。

• ETF转化行业配置的两种方法：ETF打分法和行业指数映射法，报告聚焦后者，建立行业指数-ETF的映射关系并确定权重。

建立行业指数与ETF映射与权重确定方法 [page::6][page::7][page::8]

• 映射方法包括收益率匹配法、权重匹配法、双重匹配法，每行业均对应3只匹配ETF。

- 权重确定采用等权分配或基于持仓差异和跟踪误差的组合优化方法，优化目标分别为复制持仓和收益表现。

• 组合优化时设定换手率和持仓偏离限制，如换手率上限为2%，持仓偏差允许10%。

- 跟踪误差优化方法通过方差协方差矩阵，强调高波动股票持仓复制，提升收益表现。

基于QIA模型的ETF组合回测表现详解 [page::9][page::10]

| 策略名称 | 年化收益 | 最大回撤 | 年化波动 | 跟踪误差 | 夏普比率 | 卡玛比率 | 月均换手 |
|----------------------------|---------|---------|---------|---------|---------|---------|----------|
| QIA模拟策略 | 16.54% | 32.57% | 23.68% | - | 0.61 | 0.51 | 30.77% |
| 收益率匹配+等权配置 | 16.05% | 31.47% | 22.49% | 5.01% | 0.62 | 0.51 | 42.62% |
| 权重匹配+等权配置 | 16.06% | 30.93% | 23.18% | 4.78% | 0.60 | 0.52 | 42.43% |
| 双重匹配+等权配置 | 15.26% | 31.11% | 22.32% | 4.90% | 0.59 | 0.49 | 44.07% |
| 收益率匹配+持仓差异优化 | 17.44% | 30.40% | 23.36% | 5.11% | 0.66 | 0.57 | 62.00% |
| 收益率匹配+跟踪误差优化 | 17.87% | 30.68% | 22.96% | 5.20% | 0.69 | 0.58 | 61.81% |
| Wind全A指数 | 7.71% | 28.00% | 19.79% | - | 0.29 | 0.28 | - |

• 收益率匹配法无论配权采用等权还是优化，均表现优于权重匹配和双重匹配法。

- 跟踪误差优化方案收益最高（17.87%），较QIA基础模型超额收益1.32%。

• 持仓差异优化方案跟踪误差稍低，但收益略逊于跟踪误差优化。

- 组合优化策略换手率较高，费用影响不可忽视。

交易费用影响分析 [page::11]

| 策略名称 | 年化收益 | 最大回撤 | 年化波动 | 跟踪误差 | 夏普比率 | 卡玛比率 | 月均换手 |
|----------------------------|---------|---------|---------|---------|---------|---------|----------|
| 收益率匹配+跟踪误差优化 (含手续费) | 17.08% | 30.96% | 22.96% | 5.20% | 0.65 | 0.55 | 61.81% |
| QIA模拟策略 (未扣费) | 16.54% | 32.57% | 23.68% | - | 0.61 | 0.51 | 30.77% |

• 1‰双边手续费假设下，组合收益平均下降0.5%至0.8%。

- 组合优化策略受换手率影响较大，费用冲击更显著。

• 收益率匹配＋跟踪误差优化方案仍保持超额收益优势。

AIA-Timing与QIA-Timing模型ETF落地实证 [page::12]

• 2022年以来，AIA-Timing ETF组合年化收益13.80%，跟踪误差4.73%，超额收益4.59%，换手率72.71%。

- QIA-Timing ETF组合年化收益5.47%，跟踪误差3.16%，超额收益2.89%，换手率57.55%。

• 1‰手续费假设下，超额收益有所下降，但仍保持正收益空间。

5月行业配置模型ETF组合推荐 [page::13]

• 详列AIA-Timing与QIA-Timing各主要行业的ETF持仓配置及对应基金代码、名称和仓位比例。

- 组合推荐实用性强，结合最新行业配置模型提供落地参考。

行业轮动模型的 ETF 组合落地方法研究——详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：行业轮动模型的 ETF 组合落地方法研究 ——行业配置研究系列08

- 作者与机构：廖静池、刘凯至、张雪杰、王大霁等，国泰君安证券研究所

• 发布日期：2023年5月中旬

- 研究主题：基于国泰君安主动及量化行业配置模型（AIA-Timing与QIA-Timing），研究将行业轮动策略转化为ETF投资组合的具体方法和策略实现。主要解决行业配置模型落地的瓶颈问题。

• 核心论点：报告提出了一个“两步法”通用框架（建立中信一级行业指数与ETF映射关系、确定ETF组合权重），并通过实证检验发现“收益率匹配 + 跟踪误差优化”方法为行业配置模型ETF落地的较优方案。该方案不仅能够较准确地复制行业策略，还带来一定的超额收益。

- 风险提示：量化模型依赖历史数据，存在历史规律失效风险。

• 主要信息传递：投资者可以基于此框架和策略，实现行业轮动模型的ETF化管理，获得较为稳定的跟踪误差和超额收益。

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二、逐节深度解读

1. 从行业配置到ETF投资（第1-5页）

1.1 国君配置团队行业配置模型简介

• AIA主动行业配置模型：融合策略、宏观、量化与主动被动投资理念，使用6个中观因子（景气度、估值、夏普比、拥挤度、产业资本、北向资金），并基于周期划分赋予非均匀因子权重，形成定量的行业配置建议。

- QIA量化行业配置模型：借鉴股票多因子框架，维度包括行业景气度、资金流、情绪等，2022年开发多个细分模型，结合经济逻辑和结果赋权，形成综合模型。不断完善中，动量和估值因子将陆续纳入。

• AIA-Timing及QIA-Timing模型：叠加技术分析与量化择时体系（核心为技术指标与逻辑验证），在AIA与QIA模型基础上加入择时仓位管理，提升超额收益及稳定性。

- 图表1、2清晰展示了这两套模拟组合的净值增长曲线，表现优于基准指数，体现策略有效性。

• 现存问题是：行业指数不可直接投资，需转为ETF产品组合以实现落地，ETF的发展为行业配置策略实施提供了基础和工具。

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1.2 ETF大发展成为行业配置模型落地的基础

• 中国ETF市场自2004年起快速发展，规模和产品数量迅速攀升。

- 2019年以来，尤其是行业ETF和主题ETF大量涌现，截止2023年4月已有636只股票型ETF，总规模逾1.1万亿元。

• 图3、4说明ETF数量和规模年复合增长趋势，主题ETF和规模ETF产品占比最大，而行业ETF也成为重要类别。

- 细分类型中，规模ETF市场规模最高，主题ETF数量最多，行业ETF规模排名第三。平均规模与数量配合说明流动性良好。
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1.3 使用ETF进行行业配置的两种主流方法

• ETF打分法：重新开发基于ETF跟踪指数的多维度打分模型，优点是配置观点与标的完全对应，缺点是计算量大，处理复杂且ETF互斥性低，易导致持仓相似且行业分散差。

- 行业指数映射法：建立行业指数与ETF的对应关系，直接根据行业配置模型配置ETF，优点包括较好利用原模型结构，实现行业分散，缺点是ETF覆盖不足带来的局限。

• 由于团队已有明确的AIA-Timing和QIA-Timing行业配置观点，报告决定采用行业指数映射法作为落地重点。

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2. 行业配置模型的ETF落地方法研究（第6-8页）

2.1 建立行业指数与ETF映射关系

• 采用三种匹配方法：

- 收益率匹配法：通过历史日收益序列计算ETF与行业指数收益相关系数，选取相关度最高的3只ETF作为行业对应标的，最低相关系数阈值设置为0.6。优点在于筛选超额收益潜力的主动ETF；缺点是部分行业可能无高相关ETF。
- 权重匹配法：根据个股持仓权重的重合度进行筛选，要求重合度最低30%。通过计算行业指数与ETF成份股持仓权重的最小值求和。更注重持仓结构相似性。
- 双重匹配法：同时考虑收益率相关性与持仓重合度，联合筛选匹配ETF，确保两者符合阈值后选出行业对应ETF。提高映射准确度，但计算复杂度较高。

• 每个行业对应3只候选ETF，保证组合多样性。

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2.2 ETF组合权重确定

• 等权配置法：简单将行业权重按该行业对应ETF数量均分。方便实施，但未考虑ETF内部差异。

- 组合优化法：最小化持仓差异或跟踪误差两种优化目标，考虑个股持仓偏离及收益率协方差矩阵，使ETF组合尽可能复制行业组合持仓或收益表现。
- 优化模型考虑了换手率限制和行业偏离容忍，换手率T设置为2（双边）。
- 以持仓差异优化时，优化使得持仓尽量接近行业指标对应的成份股权重。
- 以跟踪误差优化时，更关注收益率波动特性，权重分配更注重高波动成份股。
- 结果剔除权重小于1%的ETF，调仓便捷。

• 优化方法虽复杂，但可提升策略收益潜力，灵活性强。

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3. 基于行业配置模型的ETF投资组合效果回测（第9-13页）

3.1 回测说明及ETF备选池筛选

• 采用较长期区间（2020年1月1日至2023年3月31日）以QIA行业配置模型为基准，因AIA-Timing与QIA-Timing时间较短。

- ETF池剔除流动性差（5日均成交额低于2000万）、规模小于1亿及上市不满5日基金。旨在降低交易风险和实现性障碍。
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3.2 不同ETF组合构建方法效果对比

• 图8展示多种ETF策略净值表现，均超越Wind全A指数，贴近原QIA策略。

- 表1显示收益率匹配+跟踪误差优化方案表现优异，年化收益达17.87%，超额收益1.32%，夏普比最高达0.69，最大回撤与策略接近，换手率较高约61.8%。

• 等权配置表现稳健，换手率较低，但收益相对略逊。

- 持仓差异优化较跟踪误差优化交易成本稍低，但超额收益亦较低，显示主动管理型ETF被赋予较低权重。

• 采用收益率匹配法筛选的ETF，因对持仓要求较宽松，更易识别主动型ETF，带来超额收益。

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3.3 交易费用影响

• 假设双边万分之一交易手续费情况下，ETF组合年化收益下降0.5%-0.8%，换手率高的组合降幅更大。

- 收益率匹配+跟踪误差优化方案仍维持正超额收益0.54%，表现最优。

• 说明该方案交易成本仍可接受，具备可操作性。

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3.4 在AIA-Timing及QIA-Timing模型上的应用

• 对2022年1月至2023年4月加入择时的两个模型，应用上述最优ETF落地方法回测：

- AIA-Timing ETF组合无手续费年化收益13.80%，跟踪误差4.73%，超额收益4.59%，月换手率72.71%。1‰手续费后超额收益仍3.75%。
- QIA-Timing ETF组合无手续费年化收益5.47%，跟踪误差3.16%，超额收益2.89%，手续费影响后降至2.13%。

• 图10与图11分别展示两模型的ETF落地净值表现，均实现对原模型的较好复制。

- 证明方法在多模型、多时间段具备稳健适用性。
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3.5 5月行业配置模型ETF投资组合推荐

• 根据当月AIA-Timing和QIA-Timing行业配置结果，报告给出对应ETF投资组合建议，具体至行业代码、基金代码及仓位分配。

- 涉及多个重点行业如电力及公用事业、综合金融、传媒、交通运输、汽车、机械、食品饮料等，推荐基金均为流动性较好的知名ETF。

• 示例充分体现了落地框架的实战应用价值。

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4. 总结（第14页）

• 报告提出了“收益率匹配+跟踪误差优化”的“两步法”行业配置ETF落地框架。

- 通过实证结果显示，该方法在行业配置模型转化为ETF组合的过程中，能够有效跟踪行业策略，且具备一定超额收益能力。

• 未来，团队计划在行业配置模型月度报告中，提供对应ETF投资组合建议，帮助投资者快速落地。

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5. 附录及补充资料（第15-17页）

• 附录详细列出了截至2023年5月12日通过收益率匹配法构建的中信一级行业与ETF对应关系表。

- 涵盖多行业、具体基金代码、基金规模等信息，方便投资者实际应用时参考。

• 风险提示重申量化模型的局限性，历史规律易失效，投资需谨慎。

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三、图表深度解读

• 图1 & 图2（第3页）：AIA-Timing 与 QIA-Timing 模拟组合净值曲线。两图均显示策略组合净值普遍优于基准，展示策略的有效超额表现，技术择时机制增强年化超额收益稳定性。

- 图3（第3页）：ETF数量的爆发式增长，以主题ETF和行业ETF为主体，反映市场高度细分与丰富，为策略ETF落地提供基础。

• 图4（第4页）：ETF规模增长与数量趋势一致，主题与规模ETF规模较大，行业ETF市场份额亦稳步提升。

- 图5 & 图6（第4页）：股票型ETF细分类别的数量与规模统计，主题ETF产品众多但单只平均规模低，规模ETF平均资金量大，行业ETF均较为中庸，体现市场结构。

• 图7（第5页）：行业ETF和主题ETF数量及规模呈逐年增长，该细分类别投资者关注度较高，有利于行业配置模型转换。

- 图8（第9页）：多ETF策略净值曲线基本重合，整体趋势趁势上扬且均超Wind全A，量化策略顺势复制良好。

• 表1（第10页）：详细量化回测指标归纳，重点显示收益率匹配+跟踪误差优化方案为最佳，夏普比最高，换手率合理，跟踪误差维持在5%附近。

- 图9与表2（第11页）：在双边手续费假设下，ETF策略收益均有所下调但依旧显著优于市场基准。

• 图10 & 图11（第12页）：AIA-Timing与QIA-Timing模型的ETF落地效果曲线，清晰展示落地组合与模拟策略高度吻合且远超基准指数。

- 表3 & 表4（第13页）：具体ETF投资组合推荐，展现策略实际运用指引。

• 综上，图表详实呈现实证分析成果，验证“收益率匹配+跟踪误差优化”法的优越性。

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四、估值分析

因报告核心为行业配置策略与ETF结构转化方法，未涉及传统的估值指标（如PE、DCF等）分析。重点在组合构建优化模型的数学表达及调仓约束限制，如换手率和权重偏离限制。组合优化模型基于最小化持仓差异和跟踪误差目标函数，结合约束与偏好，达到组合接近行业指标成分股的配置权重。其估值意义在于控制偏离、风险和成本，增强策略复制准确性。
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五、风险因素评估

• 历史规律失效风险：量化模型基于历史数据，假设经济和市场行为长期稳定，存在未来规律改变导致模型失效的风险。

- ETF市场流动性风险：尽管报告筛选了流动性较好的ETF，但市场极端波动可能导致流动性减少，影响交易执行效率。

• 映射缺失风险：部分行业可能无高匹配ETF，映射不完整可能导致策略无法精准复制行业配置模型。

- 交易费用风险：调仓成本和手续费影响策略整体收益，尤其当换手率高时，手续费削弱超额收益空间。

• 投资组合集中度风险：ETF组合持仓可能因映射集中特定ETF导致集中度过高，增加个别ETF风险暴露。

报告通过限制换手率、不完全仓位约束尝试缓解部分风险，但未表达风险发生概率，投资者需谨慎考虑。
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六、批判性视角与细微差别

• 报告兼顾精准度与实用性，提出了包含多种映射方法的框架，但最终偏重收益率匹配法，可能对主动型ETF偏好较重，忽视了持仓匹配法对风险复制的优势，存在一定方法选择偏向。

- 组合优化策略提升收益但换手率较高，带来交易成本和市场冲击风险，报告虽做手续费假设和验证，但实际应用中需要更精细的交易执行方案以避免滑点风险。

• 报告强调模型稳定性，但时间窗较短（尤其择时模型），长期有效性和抗周期波动能力尚待观察。

- 对是否纳入二级市场交易价差、ETF折溢价等市场微观结构影响未深度讨论。

• 组合优化模型依赖协方差矩阵估计，基于过去一年日频数据，这一估计可能对未来行情波动的预测能力有限，影响优化结果稳定性。

- 实际ETF映射表中部分ETF规模波动较大，可能影响大额交易实现难度。

• 风险提示较为笼统，未详述手续费波动、异常行情下的策略表现及极端风险管理框架。

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七、结论性综合

本报告系统地构建并实证验证了基于国泰君安主动与量化行业配置模型的ETF组合落地方法，核心在于“两步法”：
1）通过“收益率匹配法”建立中信一级行业指数与多个高相关ETF的映射关系，确保策略标的在收益层面高度相关，尤其利于捕捉主动ETF的超额收益潜力；
2）基于该映射利用“跟踪误差优化”组合优化算法确定ETF权重，有效平衡组合收益波动和行业持仓偏离，兼顾风险管理与收益提升。

实证回测覆盖2020年至2023年多阶段市场环境，各ETF组合均能较好复制原策略且在收益、夏普比等关键指标上优于基准Wind全A指数。其中，“收益率匹配+跟踪误差优化”方案表现最为优异，回测区间年化收益达17.87%，超额收益超1%，且手续费考虑后仍具收益优势。对加入择时机制的AIA-Timing、QIA-Timing模型同样适用，ETF组合复制效应显著，超额收益稳定且换手率可管理。

充足的ETF产品数量和规模支持了行业策略的实际落地，报告结合流动性及规模筛选，确保策略可操作性。详尽的映射表及月度推荐为投资者提供明确落地指导。

然而，模型依赖历史数据，存在规律变化的风险，且组合优化的高换手率带来交易成本，实际应用需权衡风险和执行难度。对映射ETF的持续跟踪和优化亦是后续重点。

总体而言，本报告为业内提出了较为完善且具备实操性的ETF行业轮动策略落地路径，兼顾收益、跟踪误差和交易成本，为投资者搭建了从行业配置观点到可交易ETF组合的桥梁，具备较高的参考和应用价值。
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结束语

本报告以严谨的量化分析与完整的ETF映射与优化框架，合理解决了行业配置策略理论到实操的困难，特别是在中国日益丰富的ETF市场环境下，为机构与个人投资者提供了科学、系统的行业轮动ETF组合构建方法和可行路径。投资者在应用时仍需结合市场环境和自身交易条件，动态调整映射与优化参数，保持稳健的投资理念。

报告