9月ETF组合构建策略简介 [page::3]

• 结合盈利因子（单季度ROE、净利润同比增长率）、动量因子（过去一个月涨跌幅与夏普比率）、分析师预期因子（净利润一致预期同比）进行多维度评分。

- 各指标先标准化再等权相加，选择得分最高的5个指数对应ETF进行组合。

• 指数组合策略基于34个A股指数，历史表现年化收益率9.26%，超沪深300年化4.16%[page::3]

组合历史表现分析 [page::4]

| 指标 | 富国ETF组合 | 沪深300 |
|----------------|-------------|-----------|
| 总收益率 | 48.94% | 25.06% |
| 年化收益率 | 9.26% | 5.10% |
| 年化波动率 | 24.36% | 19.68% |
| 最大回撤 | -44.81% | -39.59% |
| 年化夏普比率 | 0.49 | 0.35 |

• ETF组合在5年多时间内表现领先沪深300，波动率和回撤略高但夏普比率更优。

- 2023年9月组合涵盖旅游ETF、军工龙头ETF、家电50ETF、创50ETF、医药龙头ETF，选股基于盈利和动量因子数据[page::4]

本期ETF组合及指标详情 [page::5]

| 基金代码 | 基金简称 | 上市日期 | 指数名称 | 近1月涨跌幅 | 近1月夏普比 | 单季度ROE(%) | 净利润同比增长率(%) | 一致预期净利润增长率(%) |
|------------|-------------|--------------|-----------|-------------|-------------|--------------|---------------------|-------------------------|
| 159766.OF | 旅游ETF | 2021-07-23 | 中证旅游 | -12.44% | -0.41 | -0.45 | 94.73 | 202.81 |
| 512710.OF | 军工龙头ETF | 2019-08-26 | 军工龙头 | -1.76% | -0.04 | 2.76 | 10.90 | 26.41 |
| 561120.OF | 家电ETF | 2022-02-15 | 家电 | -5.09% | -0.19 | 5.65 | 17.60 | 15.61 |
| 588380.OF | 创50ETF | 2021-07-06 | 科创创业50| -4.79% | -0.19 | 3.90 | 18.73 | 29.97 |
| 515950.OF | 医药龙头ETF | 2020-04-01 | 医药50 | -4.60% | -0.17 | 4.50 | -7.22 | 15.41 |

• 选择基于净利润增长率、ROE、短期动量效应等因子，体现盈利与动量结合的量化选股逻辑[page::5]

ETF网格交易策略介绍及回测表现 [page::5][page::6]

| 指标 | 网格交易策略 | 沪深300 |
|----------------|--------------|------------|
| 总收益率 | 3.60% | -9.32% |
| 年化收益率 | 1.01% | -2.74% |
| 年化波动率 | 7.92% | 19.61% |
| 最大回撤 | -14.03% | -39.59% |
| 年化夏普比率 | 0.17 | -0.04 |

• 网格交易策略通过设定区间涨跌幅和买卖比例，机械化操作，有效提升收益并降低回撤风险。

- 以沪深300为例，网格策略实现超额收益12.92%，显著改进风险收益特征。[page::5][page::6]

富国旗下ETF网格交易策略绩效比较 [page::7]

| 基金代码 | 基金简称 | 网格策略总收益率 | 指数总收益率 | 超额收益 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 年化夏普比率 |
|------------|----------------|-----------------|--------------|----------|------------|------------|-----------|--------------|
| 512710.OF | 军工龙头ETF | -14.97% | -32.49% | 17.53% | -6.13% | 17.19% | -24.23% | -0.28 |
| 515650.OF | 消费50ETF | -10.76% | -39.17% | 28.41% | -4.34% | 5.97% | -16.45% | -0.71 |
| 515950.OF | 医药龙头ETF | -16.88% | -42.10% | 25.22% | -6.96% | 10.50% | -23.68% | -0.63 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

• 富国大多数ETF采用网格交易策略后均获得显著超额收益，最高达28.41%[page::7]

富国基金ETF布局及市场现状 [page::7][page::8]

富国基金旗下涵盖多类型ETF，管理规模达639亿元，覆盖宽基、行业、主题、风格、策略、商品、债券与货币ETF，布局齐全。[page::7][page::8]

核心ETF产品线及细分 [page::9]

• 富国基金ETF产品覆盖广泛，包含主流宽基ETF，银行、券商、军工等行业ETF，以及消费、医药、科技等主题ETF，满足多样化组合需求[page::9]

2023年9月ETF组合构建报告详尽分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《2023年9月ETF组合构建》

- 作者：证券分析师 宋施怡

• 发布机构：申万宏源研究

- 发布日期：2023年9月1日

• 研究主题：聚焦富国基金股票ETF的投资策略研究与组合构建，结合多维度指标方法，对ETF组合进行筛选和网格交易策略应用，旨在提升ETF投资组合的管理效率及收益表现。

核心论点：
报告基于富国基金的股票ETF产品线，采用多维度指标体系（盈利能力、动量指标、分析师预期）对ETF跟踪的指数进行评分，选出得分前五的ETF构建月度组合，并引入网格交易策略以提升投资收益和降低风险。报告数据显示该策略历时数年表现优异，优于沪深300指数。报告提供ETF市场背景介绍、富国基金ETF布局分析，以及具体ETF组合构建逻辑和风险提示。本报告不具基金推荐性质，旨在呈现量化组合构建与网格交易的效果及方法。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 9月ETF组合构建策略

2.1.1 ETF组合构建策略简介（第3页）

• 关键论点：ETF组合构建依赖于对跟踪标的指数的多维度指标分析，指标类别分为：

- 盈利指标：单季度ROE（净资产收益率）、净利润同比增长率；
- 动量指标：过去一个月的指数涨跌幅和夏普比率；
- 分析师预期：一致预测净利润同比增长（FY2比FY1）。

这些指标均通过标准分转换后等权求和，形成综合指数得分。每月底对富国基金旗下跟踪34个A股指数的ETF进行评分，选得分最高的五只ETF作为下月组合。

• 推理依据：多维度指标覆盖公司盈利质量、市场动量和预期，能够综合反映指数代表的成分股表现潜力。信息系数（IC）、信息比率（IR）等用于验证指标的有效性和单调性，确保选取指标具备统计学意义上的预测能力。
• 图表解读（图1 — 指数打分体系）：

图中清晰展示了三个大类指标权重分配（每类占1/3），盈利因子又细分为两部分（各占1/6），动量因子细分成涨跌幅和夏普比率（各占1/6），分析师预期直接占1/3。结构科学统一指标尺度后同比加权，保证综合评分的系统性和透明性。[page::3]

2.1.2 组合历史表现（第3～4页）

• 关键论点：自2018年12月28日至2023年8月31日，采用该策略的指数组合累计总收益48.94%，年化9.26%；相比沪深300同期总收益25.06%、年化5.10%，策略超额收益显著，且夏普比率优于基准（0.49对0.35），体现了较好的风险调整后回报表现。
• 数据解读：

- 最大回撤策略较沪深300大（-44.81% vs. -39.59%），但考虑其收益提升，风险承受合理；
- 年化波动率24.36%略高于沪深300的19.68%，表示策略波动性增加，风格较激进。

• 图表解读（图2 & 表1）：

图2中，富国ETF组合（蓝线）长期走势优于沪深300（橙线），绝大多数时间高于沪深300水平，体现策略的超额收益能力。表1统计数据支持这一现象，反映此组合基于多指标筛选方法具备优异的选基能力。[page::3,4]

2.1.3 本月组合名单及选取逻辑（第4～5页）

• 基金选取：2023年9月的ETF组合包括旅游ETF、军工龙头ETF、家电50ETF、创50ETF、医药龙头ETF。

- 选取理由：
- 旅游ETF：因其2023年第二季度净利润同比大幅增长（94.73%）且分析师预期净利润增长（202.81%）领先；
- 军工龙头ETF：指数过去一个月涨跌幅表现突出，动量效应明显；
- 家电ETF与创50ETF：均因单季度ROE及净利润同比增长率表现较好；
- 医药龙头ETF：单季度ROE较优，短期动量显著。

• 核心数据：

- 旅游ETF的净利润同比增长近95%，分析师盈利预期超过200%，体现行业强劲增长；
- 军工龙头ETF短期涨幅虽不高（-1.76%），但动量指标夏普比率相对优于同类ETF，体现一定的上涨潜力；
- 家电、创50与医药ETF方面，ROE分别达到5.65%、3.90%、4.50%，结合净利润增长保证了盈利质量和成长性（详见表2）。

• 逻辑总结：采用多因子量化筛选坚持盈利与动量兼备原则，凸显公司盈利能力与市场认可度双重优选，确保组合质量。[page::4,5]

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2.2 ETF网格交易策略详析（第5～7页）

2.2.1 网格交易策略简介（第5页）

• 策略原理：网格交易策略由Claude Shannon提出，利用价格区间上下波动间隙，通过机械化的买卖规则实现"逢低买入，逢高卖出"。

- 具体实施：以沪深300指数为例，区间划分为8格，每上涨8%即卖出12.5%仓位，每下跌8%买入12.5%，初始仓位50%，实现自动化交易。

• 成效：

- 2020年至今，策略实现9次买入和9次卖出；
- 相比同期沪深300指数-9.32%的总收益，网格策略获得3.60%的正收益；
- 风险指标显著改善，回撤从-39.59%降至-14.03%。

• 图表解读（图3）：

图3标记了买入（红点）和卖出（绿点）信号，以历史价格为背景，表明策略在价格波动中多次买低卖高，捕捉波动中的利润机会。

• 逻辑说明：

利用市场的自然波动性，网格交易避免主动择时判断的盲目性，优势在于平滑市场波动带来的风险，适合震荡行情。[page::5]

2.2.2 网格交易策略对富国基金ETF应用（第6～7页）

• 应用范围：将网格交易策略应用于2021年1月1日之前成立的富国基金的股票ETF，以2020年全年最高、最低点位为区间划分8格，初始仓位50%，计算单边交易费用0.2%。
• 收益表现（表4）：

- 除央企创新ETF之外，大多数ETF采用该策略后均显著超越相应指数表现，超额收益区间为-5.03%至28.41%；
- 消费50ETF通过该策略实现最高的28.41%超额收益；
-比如军工龙头ETF，网格策略下虽总收益为-14.97%，但相较指数-32.49%，超额收益17.53%，明显优于基准。

• 风险收益指标：

- 年化波动率和最大回撤均较相应指数有所降低，表明策略有效抑制了风险；
- 夏普比率有所提升，确认策略在风险调整后绩效的改善。

• 图表解读（图4）：

沪深300网格交易策略较相应指数走势更稳健，波动幅度和下行风险明显减小，全年稳定累积收益。

• 总结：

网格交易法通过系统化买卖规则有效捕获市场波动利润，辅助ETF投资者在震荡市场中获得稳健回报，是强化ETF交易策略的有效工具。[page::6,7]

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2.3 富国基金ETF布局及市场概况（第7～9页）

2.3.1 国内ETF市场规模与结构（第7～8页）

• 市场总体：

- 截至2023年8月底，国内ETF数量827只，管理规模合计2.03万亿元，股票ETF占据绝对主导地位；
- 股票ETF数量765只，管理规模1.68万亿元，占比数量及规模均过80%；

• 图表解读（图5 & 图6）：

图5为蛋糕图，明显展示股票ETF的数量优势（765只远超其他类别）；图6显示股票ETF管理规模1.68万亿远超商品、债券、货币ETF，市场定位稳固。

2.3.2 富国基金ETF布局完整度（第8～9页）

• 发展历程：

- 富国基金自2011年推出首只上证综指ETF起，逐步扩展ETF产品线；
- 2019年后ETF布局提速，至2023年8月底共管理39只股票ETF，规模约578.76亿元，同时涵盖1只货币ETF、1只债券ETF、1只商品ETF，总规模近60.61亿元；

• 布局策略：

- 包括宽基ETF（如上证综指、创业板、双创50、中证1000）；
- 行业ETF（军工龙头、家电等）；
- 主题ETF（农业、医药龙头等）。

• 图表解读（图7 & 图8）：

图7展示ETF市场从宽基到行业、主题再到增强等多层次结构的扩张趋势，富国基金ETF产品线（图8）形象展示了其多类型、多主题ETF覆盖，体现其ETF产品布局完整且稳健。

• 总结：

富国基金ETF覆盖全面，产品结构多样，兼顾市场主流指数及细分主题，具备较强市场竞争力和投资覆盖能力。[page::7,8,9]

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2.4 风险提示（第10页）

• 风险声明：

- 报告分析基于历史公开信息，可能因指数成分股调整导致偏差；
- 过去业绩不构成未来表现保证；
- 宏观经济、市场波动、风格切换等因素可能带来不确定风险；
- 报告不构成基金推荐或投资建议，不涉及具体个股操作建议；
- 量化模型及策略基于组合历史表现进行测算，不预测未来市场走势。

• 逻辑严谨性：

风险提示强调模型适用范围和数据限制，保护投资者认知风险，显示申万宏源研究的专业合规和审慎态度。[page::0,10]

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3. 图表深度解读

图1：指数打分体系（第3页）

• 展示构成ETF评价体系的三个核心因子类别：“盈利”“动量”“分析师预期”，权重均等；

- 进一步细分指标权重指导指标量纲处理和综合计算方式；

• 此图为该量化评价模型的框架图，突显方法论科学性。

图2：富国基金ETF组合历史表现（第4页）

• 2019年至2023年间，ETF组合整体走势明显优于沪深300，表现曲线差距不断扩大；

- 显示该组合策略具有持续选基超额收益的能力；

• 波动虽然较沪深300有所增加，但夏普比率提升表明风险调整后收益优化。

表1：富国基金ETF组合历史表现分析（第4页）

| 指标 | 富国ETF组合 | 沪深300 |
|--------------|-------------|----------|
| 总收益率 | 48.94% | 25.06% |
| 年化收益率 | 9.26% | 5.10% |
| 年化波动率 | 24.36% | 19.68% |
| 最大回撤 | -44.81% | -39.59% |
| 年化夏普比率 | 0.49 | 0.35 |

• 组合的年化收益接近沪深300的两倍，夏普比率提高显著；

- 但年化波动率与最大回撤也较高，说明收益提升伴随一定风险上涨。

表2：本期ETF组合名单（第5页）

• 列示5只ETF的多维指标具体数值，包含过去一个月涨跌幅、夏普比率、单季度ROE、净利润同比增长、一致预期净利润同比增长；

- 旅游ETF净利润指标远超其他ETF，彰显出该行业2023年业绩亮眼。

图3：网格交易策略买入卖出点（第5页）

• 标明具体买卖操作点，表明该策略能够有效捕获指数的区间波动机会；

- 视觉上表现策略交易执行分散，避免了集中买卖风险。

图4：沪深300网格交易策略对比（第6页）

• 表明网格策略曲线更加平稳，整体收益有所提升并降低了下行风险；

- 显示策略的稳健性和有效性。

表3：网格交易策略与沪深300历史表现对比（第6页）

| 指标 | 网格交易策略 | 沪深300 |
|--------------|--------------|----------|
| 总收益率 | 3.60% | -9.32% |
| 年化收益率 | 1.01% | -2.74% |
| 年化波动率 | 7.92% | 19.61% |
| 最大回撤 | -14.03% | -39.59% |
| 年化夏普比率 | 0.17 | -0.04 |

• 网格交易策略大幅改善了收益与风险指标，尤其显著降低了波动率和最大回撤。

表4：富国旗下ETF网格交易策略与相应指数收益对比（第7页）

• 多只ETF采用网格交易策略后实现明显超额收益；

- 消费50ETF、医药龙头ETF、军工龙头ETF等均取得15%以上的净超额收益；

• 个别ETF（如央企创新ETF）未实现超额收益，说明网格策略适用性有局限。

图5 & 图6（第7页）：国内ETF分类数量与规模分布

• 股票ETF占据数量和规模绝对优势，达765只和约1.68万亿元；

- 其他类别（商品、债券、货币）无论数量还是规模占比均显著较低，侧面印证了股票ETF市场活跃度和主导地位。

图7 & 图8（第8～9页）：国内股票ETF市场发展与富国ETF产品线

• 明显的增长曲线体现出ETF市场逐年扩容；

- 富国ETF产品线结构多元，覆盖宽基、行业、主题、策略增强等多个维度，反映其资产管理全面布局。

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4. 估值分析

本报告主要聚焦于ETF组合构建与交易策略，并未深入涉及单只ETF的估值模型或底层基金成分股的估值分析。因此，对DCF、市盈率等传统估值分析环节未有涉及。

选择理由基于量化多因子评分体系和历史表现验证，强调实证效果与风险控制，未触及具体估值细节。

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5. 风险因素评估

• 历史数据局限性：基于历史公开信息，数据变动或样本调整可能对指标评价产生影响。

- 未来不确定性：行业景气、宏观经济、政策变化、市场风格切换等均是影响指数及ETF表现的变量，导致未来表现不确定。

• 模型风险：量化模型和策略基于过去数据的参数设置，未来市场结构变化可能降低模型有效性。

- 报告范围受限：不提供基金评价或投资建议，不能作为投资决策唯一依据，投资者需自担风险。

报告虽提供风险提示，但未详细设定缓解措施，强调投资者需结合自身情况谨慎操作。[page::0,10]

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6. 批判性视角与细微差别

• 潜在偏颇：

- 报告强调组合超额收益和网格交易优势，但未充分讨论在不同市场环境下可能出现的策略表现波动，例如极端行情对网格交易策略的影响。
- 资产混合度（行业、主题ETF）和规模差异对组合收益贡献未做详细分解，可能影响策略理解。

• 假设稳健性：

- 网格交易策略参数固定（如8%涨跌幅，12.5%仓位变动），缺乏针对不同时期市场波动性的动态调节，可能限制策略弹性。

• 指标权重设定：

- 同等权重分配不一定适合所有市场或周期，可能导致部分重要因子权重不足，未来可考虑动态调整权重的探索。

整体而言，报告策略基于过去数据制定，未来适用需结合市场实际谨慎评估。

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7. 结论性综合

本报告系统地介绍了基于多维度指标（盈利能力、动量及分析师预期）的ETF组合构建方法，通过对富国基金旗下旗下ETF指数标的量化打分，每月底筛选前五得分ETF构建月度组合，显著跑赢沪深300基准指数，实现了 2018-2023年间约49%的累计收益，收益年化9.26%。

网格交易策略应用展示了机械化买卖规则在ETF交易中的有效性，通过沪深300与多个富国ETF产品的实证数据，体现了收益和风险指标双优，如最大回撤大幅降低以及多只ETF策略超额收益达到15%以上，尤其消费50ETF表现突出。

富国基金ETF布局涵盖了宽基、行业、主题、风格及货币、债券、商品ETF，产品线完整，市场规模稳健增长，具备丰富产品支持量化组合构建。

综合图表与表格显示，ETF组合策略具有较强的历史实证基础和风险调整后超额收益能力。报告对风险进行了谨慎提示，揭示策略基于历史数据，未来市场环境变化可能带来的潜在风险。同时，也指出了该策略尚存的参数设定和策略弹性改进空间。

总的来看，报告展现了申万宏源针对ETF量化组合构建与机械交易策略的深度研究成果，体现了基于数据驱动和科学指标构建高效ETF组合的实战价值，适合专业投资者了解ETF市场和量化交易策略的实践应用。[page::0-10]

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附件：部分关键图表示例

图1：指数打分体系



图2：富国基金ETF组合历史表现



图3：网格交易策略买入点、卖出点



图4：沪深300网格交易策略对比



图5 & 图6：国内ETF类型数量与规模





图7：国内股票ETF市场规模及数量变化



图8：富国ETF产品线示意



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以上为《2023年9月ETF组合构建》报告的详细分析解读，贯穿了整份报告的论点、数据、图表和模型方法，兼顾策略效果与风险提示，旨在帮助专业投资者把握ETF组合构建及交易策略核心见解。

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