报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 可借助ETF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] 各策略指数总结 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盘和小盘指数收益差 模型周度输出信号预测下一周指数强弱并决定持仓 以获取超额回报 [4][14] - 截至2025/10/24 2024年以来超额收益20.29% 近一月超额收益0.96% 近一周超额收益0.04% [4][14] - 持仓为100%的沪深300ETF [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因子上的暴露度将择时信号映射到ETF上 选取主流宽基指数ETF及风格、策略ETF 以求超越市场收益 [4][18] - 截至2025/10/24 2024年以来超额收益16.69% 近一月超额收益 -3.36% 近一周超额收益 -1.71% [4][18] - 持仓包括央企红利ETF（25.11%）、800自由现金流ETF（25.05%）、高股息ETF（24.99%）、红利ETF（24.85%） [22] 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、跟踪短期市场趋势、分析市场参与者行为 通过估值与拥挤度信号提示行业风险 多维度挖掘潜力板块获取超额收益 [5][22] - 截至2025/10/24 2024年以来超额收益29.58% 近一月超额收益3.36% 近一周超额收益1.45% [5][22] - 持仓包括有色金属ETF（20.59%）、房地产ETF（20.16%）、通信ETF（19.95%）、家电ETF（19.91%）、新能源ETF（19.39%） [26] 华宝研究量化平衡术ETF策略指数 - 采用多因子体系 涵盖经济基本面、流动性、技术面和投资者行为因子 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权益市场仓位分布 综合择时和轮动获取超额收益 [5][26] - 截至2025/10/24 2024年以来超额收益 -12.08% 近一月超额收益 -2.08% 近一周超额收益 -1.83% [5][26] - 持仓包括十年国债ETF（9.30%）、500ETF增强（6.03%）、中证1000ETF（5.82%）、300增强ETF（32.62%）、政金债券ETF（23.13%）、短融ETF（23.09%） [29] 华宝研究热点跟踪ETF策略指数 - 根据市场情绪分析、行业重大事件跟踪等策略 跟踪并挖掘热点指数标的产品 构建捕捉市场热点的ETF组合 为投资者提供短期市场趋势参考并助其决策 [6][29] - 截至2025/10/24 近一月超额收益1.88% 近一周超额收益 -2.60% [6][29] - 持仓包括有色50ETF（35.76%）、港股红利ETF博时（23.35%）、港股通医药ETF（22.15%）、短融ETF（18.74%） [33] 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 用机器学习方法预测债券收益率 预期收益率低于阈值时减少长久期仓位 提升组合长期收益和回撤控制能力 [6][33] - 截至2025/10/24 近一月超额收益0.45% 近一周超额收益0.06% [6][33] - 持仓包括短融ETF（49.96%）、十年国债ETF（25.03%）、政金债券ETF（12.51%）、国债ETF5至10年（12.50%） [36]