报告核心观点 - 报告给出几个借助ETF构建的策略指数，并以周度为频率对指数的绩效和持仓进行跟踪，各指数有不同构建方法和收益表现 [4][12] 各策略指数情况 华宝研究大小盘轮动ETF策略指数 - 利用多维度技术指标因子，用机器学习模型预测申万大小盘指数收益差，周度输出信号决定持仓获取超额回报 [4][14] - 截至2025/7/4，2024年以来超额收益17.33%，近一月0.78%，近一周0.29% [4][14] - 近一周收益1.64%，近一月3.52%，2024年以来31.47%，持仓沪深300ETF权重100% [18] 华宝研究SmartBeta增强ETF策略指数 - 用量价类指标对自建barra因子择时，依据ETF在9大barra因子暴露度映射择时信号，涵盖主流宽基及风格、策略ETF [18] - 截至2025/7/4，2024年以来超额收益17.02%，近一月 -2.18%，近一周0.69% [4][18] - 近一周收益2.05%，近一月0.56%，2024年以来31.15%，持仓红利低波ETF权重100% [18][24] 华宝研究量化风火轮ETF策略指数 - 从多因子角度出发，把握中长期基本面、跟踪短期趋势、分析参与者行为，用估值与拥挤度信号提示风险挖掘潜力板块 [21] - 截至2025/7/4，2024年以来超额收益3.01%，近一月0.46%，近一周 -0.09% [5][21] - 近一周收益1.26%，近一月3.20%，2024年以来17.15%，持仓建材ETF等5只基金 [24][25] 华宝研究量化平衡术ETF策略指数 - 采用多因子体系构建量化择时系统研判权益市场趋势，建立大小盘风格预测模型调整仓位分布 [25] - 截至2025/7/4，2024年以来超额收益 -0.42%，近一月 -1.27%，近一周 -0.87% [5][25] - 近一周收益0.68%，近一月1.52%，2024年以来15.64%，持仓十年国债ETF等6只基金 [28][30] 华宝研究热点跟踪ETF策略指数 - 根据市场情绪、行业事件、投资者情绪等策略跟踪挖掘热点指数标的产品，构建ETF组合提供短期趋势参考 [29] - 截至2025/7/4，近一月超额收益 -0.68%，近一周 -1.09% [6][29] - 近一周收益0.04%，近一月2.10%，持仓50ETF等6只基金 [30] 华宝研究债券ETF久期策略指数 - 采用债券市场流动性、量价指标筛选择时因子，用机器学习预测债券收益率，低于阈值减少长久期仓位 [33] - 截至2025/7/4，近一月超额收益 -0.10%，近一周 -0.05% [6][33] - 近一周收益0.10%，近一月0.22%，2024年以来9.48%，成立以来14.63%，持仓十年国债ETF等3只基金 [36][37]