报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 借助ETF可将量化模型或主观观点转化为可实操配置的投资策略 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[12] 根据相关目录分别进行总结 1. ETF策略指数跟踪 - 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 采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 截至2025/7/25 2024年以来超额收益17.92% 近一月0.16% 近一周 -0.33% 上周持仓沪深300ETF权重100% [4][14][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因子上的暴露度映射择时信号 选取主流宽基及风格、策略ETF 截至2025/7/25 2024年以来超额收益15.29% 近一月 -1.20% 近一周0.25% 持仓包括价值100ETF、中证2000ETF等多只ETF [4][18][23] - 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 挖掘潜力板块获超额收益 截至2025/7/25 2024年以来超额收益8.22% 近一月4.29% 近一周2.67% 持仓包括建材ETF、有色60ETF等多只ETF [5][22][26] - 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 综合择时和轮动获超额收益 截至2025/7/25 2024年以来超额收益 -2.75% 近一月 -2.91% 近一周 -1.03% 持仓包括十年国债ETF、中证1000ETF等多只ETF [5][26][30] - 华宝研究热点跟踪ETF策略指数根据市场情绪、行业事件等策略跟踪挖掘热点指数标的产品 构建ETF组合 为投资者提供短期趋势参考 截至2025/7/25 近一月超额收益 -0.38% 近一周1.48% 持仓包括有色50ETF、港股消费ETF等多只ETF [6][30][33] - 华宝研究债券ETF久期策略指数采用债券市场流动性和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 提升组合长期收益和回撤控制能力 截至2025/7/25 近一月超额收益0.19% 近一周0.12% 持仓包括十年国债ETF、国债ETF5至10年等多只ETF [6][33][38]