报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 报告聚焦 ETF 基金市场表现，总结 3 月 9 日 - 3 月 13 日 ETF 基金市场、不同热门细分类型 ETF 基金、创新主题及细分行业 ETF 基金的业绩表现和资金流动 [1] 各部分总结 ETF 市场整体表现 - 股票 ETF 涨跌互现，港股中游制造 ETF 涨幅靠前，规模以上基金平均上涨 3.15%；沪港深主题 ETF、港股医药生物 ETF 和港股消费 ETF 跌幅靠前，规模以上基金平均跌幅分别为 3.19%、3.09%和 2.96% [2][6] - 资金大幅净流入 A 股中游制造 ETF，全周资金净流入 89.96 亿元；A股 大盘和债券 ETF 资金分别净流出 124.75 亿元和 99.38 亿元 [3][8] - 列出最近一周收益表现较优的基金、资金流入排名前十基金和资金流出排名前十基金的相关数据 [9][13][14] 不同热门细分类型 ETF 基金市场表现 - 涵盖 A 股、港股、沪港深、美股等不同市场的宽基指数、行业、SmartBeta、主题等各类 ETF 基金的周资金流动额、周涨跌幅、周成交额、最近 1 月涨跌幅和年初以来涨跌幅等数据 [16][31][36][38] 创新主题及细分行业 ETF 基金市场表现 - 展示 TMT 创新主题、消费细分行业、医药细分行业、新能源主题、央国企主题、稳增长主题、沪港深/港股通细分行业、红利/红利低波指数家族、科创/创业板指数家族等创新主题及细分行业 ETF 基金的周涨跌幅、年初以来涨跌幅、基金代码、代表基金简称和最新规模等数据 [44][45][52]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 上周股票型ETF周度收益率中位数为 -0.28%，宽基ETF中创业板类ETF收益最高，板块ETF中周期ETF跌幅最小，热点主题中新能车ETF收益最高 [1][12][16] - 上周股票型ETF净赎回86.49亿元，宽基ETF中上证50ETF净赎回最少，板块ETF中科技ETF净申购最多，主题ETF中芯片ETF净申购最多 [2][28][31] - 截至上周五，华夏、易方达、华泰柏瑞三家基金公司的已上市、非货币ETF总规模排名前三 [53] - 本周将有华宝中证全指家用电器ETF等7只ETF发行 [56] 根据相关目录分别进行总结 ETF业绩表现 - 上周股票型ETF周度收益率中位数为 -0.28%，创业板类、沪深300、A500、中证1000、上证50、中证500、科创板ETF涨跌幅中位数分别为2.49%、0.17%、 -0.26%、 -0.42%、 -1.21%、 -1.44%、 -1.89%；货币型、债券型、跨境型、商品型ETF涨跌幅中位数分别为0.02%、 -0.00%、 -0.73%、 -0.73% [12] - 分板块看，周期、消费、大金融、科技板块ETF涨跌幅中位数分别为 -0.12%、 -0.13%、 -1.41%、 -1.89%；按热点主题分类，新能车、电力、光伏ETF涨跌幅中位数分别为5.01%、4.02%、3.55%，军工、资源、AI ETF涨跌幅中位数分别为 -6.86%、 -4.00%、 -3.85% [16] ETF规模变动及净申赎 - 截至上周五，股票型、跨境型、债券型ETF规模分别为30086亿元、9812亿元、7261亿元，商品型、货币型ETF规模相对较小，分别为3601亿元、1709亿元 [19] - 宽基ETF中沪深300、A500ETF规模较大，分别为5714亿元、2427亿元，科创板、中证500、创业板类、上证50、中证1000ETF规模相对较小，分别为1747亿元、1195亿元、1165亿元、759亿元、435亿元 [19] - 分板块看，截至上周五科技板块ETF规模为5113亿元，周期板块ETF规模次之，为4015亿元，消费、大金融ETF规模相对较小，分别为1987亿元、1925亿元 [26] - 按热门主题看，截至上周五芯片、资源、证券ETF规模最高，分别为1842亿元、1417亿元、1367亿元 [26] - 上周股票型ETF净赎回86.49亿元，总体规模减少327.20亿元；货币型ETF净赎回23.69亿元，总体规模减少23.54亿元 [28] - 宽基ETF中，上证50ETF净赎回最少，为5.98亿元，规模减少15.33亿元；创业板类ETF净赎回最多，为62.04亿元，规模减少32.05亿元 [28] - 按板块看，上周科技ETF净申购最多，为51.78亿元，规模减少74.19亿元；大金融ETF净赎回最多，为0.83亿元，规模减少25.33亿元 [31] - 按热点主题看，上周芯片ETF净申购最多，为45.72亿元，规模减少21.33亿元；资源ETF净赎回最多，为72.47亿元，规模减少125.51亿元 [31] ETF基准指数估值情况 - 截至上周五，上证50、沪深300、中证500、中证1000、创业板类、A500ETF市盈率分别处于80.68%、89.93%、97.27%、97.69%、63.17%、91.69%分位数水平，市净率分别处于54.95%、77.29%、97.52%、81.50%、65.24%、93.59%分位数水平 [34] - 自2019年12月31日开始计算，科创板类ETF目前市盈率和市净率分别处于74.57%、77.37%分位数水平 [34][36] - 截至上周五，周期、大金融、消费、科技板块ETF市盈率分别处于88.93%、23.04%、20.48%、91.82%分位数水平，市净率分别处于94.63%、35.14%、23.78%、83.65%分位数水平 [37] - 截至上周五，光伏、红利、军工ETF市盈率分位数较高，分别为99.92%、98.51%、96.45%；红利、AI、机器人ETF市净率分位数较高，分别为99.83%、95.71%、90.67% [42] - 与前周相比，电力ETF估值分位数明显提升 [42] - 总体来看，宽基ETF中创业板类ETF估值分位数相对较低；按板块看，消费、大金融ETF估值分位数相对温和；按细分主题看，酒、证券ETF估值分位数相对较低 [46] ETF融资融券情况 - 近一年内股票型ETF融资余额和融券余量双升，截至上周四，股票型ETF融资余额由前周的478.24亿元下降至473.86亿元，融券余量由前周的23.85亿份上升至25.00亿份 [47] - 上周一至周四股票型ETF中日均融资买入额较高的为证券ETF和科创板ETF，日均融券卖出量较高的是中证1000ETF和中证500ETF [49][51] ETF管理人 - 截至上周五，华夏基金上市非货币ETF总规模排名第一，在规模指数ETF、主题、风格及策略指数ETF和跨境型ETF等多个细分领域管理规模较高；易方达基金上市非货币ETF总规模排名第二，在规模指数ETF和跨境型ETF方面管理规模较高；华泰柏瑞基金上市非货币ETF总规模排名第三，在规模指数ETF和主题、风格及策略指数ETF方面管理规模较高 [53] - 上周新成立10只ETF，本周将有华宝中证全指家用电器ETF等7只ETF发行 [56]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 - 南方基金林乐峰打造的固收 + 产品线风险收益特征清晰，投资框架可复制，能满足不同风险偏好投资者需求，其投资理念、体系化支撑与严格风控共同构成长期业绩坚实基础 [4][32] - 南方宝丰高配港股、均衡持仓，在同仓位港股固收 + 产品中业绩优异，“债券筑底、股票增强”策略有效 [33][36][72] - 南方宝元债券低估值高质量均衡配置，呈现“短期锐度高、中期稳健性强、长期根基深”特征，能兼顾绝对收益与相对排名 [77][79] 各部分内容总结 南方基金林乐峰：打造多元可复制的固收 + 产品线 - 产品矩阵横跨固收 + 与主动权益，管理 10 只公募产品，规模 176.11 亿元，含 8 只固收 + 与 2 只主动权益基金，固收 + 产品线按风险等级分三层，适配不同投资者需求 [11][12] - 投资框架：理念上以产品风险收益为出发点，用宏观工具调整资产配置，行业配置自上而下比较，选股聚焦成长价值兼顾的企业；体系上有专业团队、四维研究体系、数智科技平台支撑，贯彻以客户需求为核心的理念；风控上通过投决会、持仓指标跟踪、集中度管理和回撤风险预算机制落实纪律；产品体系风险收益特征清晰，可复制性强 [20][25][30][32] 南方宝丰：高配港股增厚收益，均衡持仓行稳致远 - 收益风险特征：成立以来跑赢偏债混合型基金指数 10.78%，近一年在同仓位港股固收 + 产品中业绩居首，Calmar 比率领先，最大回撤控制能力强 [33][36] - 大类资产配置：早期调降转债仓位提升股票仓位，港股仓位占比提升，近三年股票仓位均值 26.65%，港股仓位均值 9.51%，仅在关键节点调仓 [39] - 债券投资风格：纯债以信用债为核心，把握利率债机会，采用“中等久期 + 适度杠杆”策略，近三年久期中枢 1.87 年，杠杆均值 123.41%，重仓高信用等级债券 [41][46][51] - 股票投资风格：行业集中度适中，防御与成长板块平衡布局并动态调整，呈现低估值、中大市值、高盈利质量特征，低换手、长期持股，个股均衡配置，重仓股收益贡献高，“债券筑底、股票增强”策略有效 [53][57][68][72] 南方宝元债券：低估值高质量均衡配置，铸就长期业绩护城河 - 收益风险特征：年化收益 5.82%，累计超额收益 31.12%，最大回撤多控制在 3% 以内，短期爆发力强、中期稳健、长期根基深，投资者赚钱效应随持有时间拉长提升 [77][79][83] - 大类资产配置：是稀缺的股票仓位上限 35% 的二级债基，股票仓位 25%-35%，不投港股，仓位择时稳健，当前股票仓位 30.21% [87] - 债券投资风格：券种以中票、金融债、企业债和国债为主，杠杆率 100%-125%，久期 1 - 3.5 年并动态调整，重仓银行永续债和少量国债 [91][94][98] - 股票投资风格：行业均衡布局并随市场调整，呈现低估值、中大市值、高盈利质量特征，低换手、长期持股，个股分散配置，重仓股收益贡献高，消费曾是核心收益来源，近两年先进制造与周期板块接棒，债券利息提供稳定安全垫，股票提供进攻性 [99][103][108][116][127]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 商业航天6G通信是6G与商业航天深度融合构建的空天地海一体化全域覆盖通信网络 报告从个股视角筛选主题相关ETF标的 以产业链环节核心股票池为基础 通过基准指数权重穿透方法计算各ETF基准指数持股权重 保留权重较高的指数和ETF产品[1] 根据相关目录分别进行总结 技术概况 商业航天6G通信指将6G与商业航天深度融合 构建空天地海一体化的全域覆盖通信网络[1] 筛选逻辑 以卫星通信、通信模组、6G设备制造、运营商、PON设备、路由器交换机、无线基站等产业链环节核心股票池为基础 通过基准指数权重穿透方法 计算各ETF基准指数持股权重 保留权重较高的指数和ETF产品[1] 商业航天6G通信产业链公司 产业链公司涉及卫星通信、通信模组、6G设备制造、运营商、光纤等多个环节 如卫星通信有上海瀚讯、臻镭科技等 通信模组有移远通信、广和通等[2] 重点关注ETF标的清单 包括富国中证通信设备主题ETF、国泰中证全指通信设备ETF等多只ETF 各ETF有对应的基金代码、指数代码、指数名称及持股权重 如富国中证通信设备主题ETF持股权重为72.97%[3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告围绕“十五五”规划中的量子科技未来产业展开研究，介绍量子科技技术概况，通过个股视角筛选主题相关ETF标的，还列出量子科技产业链公司及重点关注的ETF标的清单[1] 根据相关目录分别进行总结 量子科技技术概况 - 量子科技是基于量子力学原理构建的新型技术体系，深度融合信息科学、计算科学与材料科学，旨在实现信息获取、处理和传输的颠覆性突破[1] 筛选逻辑 - 从个股视角筛选主题相关ETF标的，以上游核心硬件与材料、中游设备与系统、下游应用与服务等量子科技产业链环节核心股票池为基础，通过基准指数权重穿透方法，计算各ETF基准指数持股权重，保留权重较高的指数和ETF产品[1] 量子科技产业链公司 - 上游为核心硬件与材料，中游为设备与系统，下游为应用与服务，涉及神州信息、国盾量子、中国联通等众多公司[3] 重点关注ETF标的清单 | 基金代码 | 基金名称 | 指数代码 | 指数名称 | 持股权重(%) | | --- | --- | --- | --- | --- | | 563010 | 易方达中证电信主题ETF | 931235.CSI | 中证电信 | 46.63 | | 159695 | 嘉实国证通信ETF | 399389.SZ | 国证通信 | 28.63 | | 159335 | 融通中证诚通央企科技创新ETF | 932052.CSI | 央企科技创新 | 27.76 | | 159511 | 南方中证通信服务ETF | 000936.CSI | 800通信 | 23.68 | | 159385 | 富国中证诚通国企数字经济ETF | 931529.CSI | 国企数字经济 | 17.06 | | 159811 | 博时中证5G产业50ETF | 931406.CSI | 5G 50 | 16.81 | | 560810 | 融通中证诚通央企ESGETF | 931243.CSI | 诚通央企ESG | 15.90 | | 261380 | 国泰恒生A股电网设备ETF | HSCAUPG.HI | 恒生A股电网设备 | 15.17 | | 159326 | 华夏中证电网设备主题ETF | 931994.CSI | 电网设备主题 | 14.18 | | 159663 | 华夏中证机床ETF | 931866.CSI | 中证机床 | 14.10 | [4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 公募 FOF2026 年或将迎来大发展 ，未来发展将围绕财富管理、ETF、养老三个生态展开 [1][4] 根据相关目录分别进行总结 1 公募 FOF 或将迎来大发展 - 2025 年 FOF 规模止跌回升 FOF 规模自 2021 年后经历 3 年下行期 ，2025 年快速回升 ，年底规模达 2438.7 亿元 ，较 2024 年增长 88.13% ；行业集中度较高 ，前 10 名基金公司占比 58.9% [4][7] - FOF 增量的来源固收 + 是主要增长来源 2025 年 FOF 资金流入主要为固收 + 产品 ，流入规模前 20 产品中 ，除 1 只 FOF 产品的业绩基准中固定收益占比为 35% 以外 ，其余 19 只 FOF 产品的业绩基准中固定收益占比均大于等于 70% [4][12] - 2026 年以来 FOF 发行火热 截至 2026 年 3 月 10 日 ，发行数量 34 只 ，发行规模 480.3 亿元 ，发行规模靠前的是博时盈泰臻选、工银盈泰稳健、富国智汇稳健、中欧盈享稳健、广发悦盈稳健 [4][14] 2 FOF 发展三大生态 - 财富管理与基金投顾生态 财富管理侧重解决个人和机构投资者的财富管理需求 ，银行渠道需求较大 ；银行渠道客户对多元资产配置需求增加 ，招商银行推出 TREE 长盈计划 ，建设银行推出龙盈 FOF 计划 ，为投资者提供一站式资产配置服务 ，未来银行和基金合作 ，以 FOF 为抓手 ，有望实现财富管理和基金投顾的生态闭环 [4] - ETF 生态 从商业模式角度 ，基金公司可和券商合作 ，发行券商结算型产品 ，实现多方共赢 ；从投资角度 ，ETF 费率低、交易便捷、成本低 ，产品类别覆盖多种资产 ，用 ETF 作为主要底层资产 ，有望实现多元配置目标 [4][21] - 养老生态 美国经验显示养老生态是 FOF 存量规模主要来源 ，2024 年底个人养老金制度全面实施后 ，国内养老 FOF 规模开始止跌回升 ，未来个人养老金市场持续扩大 ，养老 FOF 或将构成国内养老第三支柱的重要组成部分 [4][26]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - OpenClaw 跳出对话窗口，为 AI 实现完全通过对话构建量化策略更进一步，其通过接入 API 完成数据提取，降低量化工作门槛，能完成多因子选股和机器学习策略构建，但执行效果有待提升，当前距离“好用”还有距离 [1] 根据相关目录分别进行总结 AI 的发展大幅提升了量化工作的效率 - AI 发展为量化工作带来新投资策略方法论，为传统量化框架提升效率，经历三个阶段：第一阶段大模型数据幻觉严重，难以辅助量化研究；第二阶段 AI Coding 能力进化，提升量化研究写代码效率；第三阶段 OpenClaw 出现，有望实现零代码基础构建量化策略 [3][4][5] OpenClaw 的部署和准备工作 部署方式比较：云端 vs 本地 - OpenClaw 部署不应选常用工作机，可选择闲置机器或云服务器，大模型可本地部署或购买 API；线下闲置电脑部署成本有差异，云服务器部署需付费但安装方便，系统装机不熟悉的投资者可采用云服务器镜像 + API 接入大模型方式 [7][8][9] 数据接口：既是 OpenClaw 的最大优势也是当前痛点 - OpenClaw 直接接入数据 API 接口是提升效率的优势，但商用 API 接口价格昂贵，免费或低价位第三方数据接口质量和读取速度难满足需求 [10] OpenClaw 的环境准备 - OpenClaw 可自主为 Python 安装量化处理所需库，配置数据源 API 的 Token 并自动测试，但装非官方 Skill 时让其自主配置 Token 有被盗风险 [11][13][14] OpenClaw 实现量化策略构建的尝试 简易量化：基于想法的策略回溯 - OpenClaw 能完成简易量化策略回溯，如中证 500 指数成分股内二连涨停后买入持有 20 天策略和二连跌停后打开买入策略，使投资者更清晰认知策略面貌 [19][26] 中证 500 指数内多因子量化选股 - OpenClaw 可完成中证 500 指数成分股相关数据提取、因子构建、行业中性处理、因子测算等，输出策略和指数比较图，但执行中 AI 易出错，目前更适合做执行者 [28][33][54] 机器学习策略 - OpenClaw 可自主完成机器学习策略开发环境搭建和 GRU 策略开发，虽策略不稳定，但实现了量化“平权” [56][58][62] 目前仍然面临较多的缺点 - OpenClaw 存在响应方式被动、文件发送出错、基础计算理解错误、偶发“罢工”和数据幻觉严重等问题，Skill 丰富完善和大模型能力提升是其发展方向 [64][67][70]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - AI发展提升量化工作效率，OpenClaw或可零代码构建量化策略，但当前距“好用”有距离 [1] - OpenClaw虽能执行量化策略构建流程，但执行效果待提升，且面临诸多缺点 [1] 根据相关目录分别进行总结 AI的发展大幅提升了量化工作的效率 - AI在量化研究工作上进化分三阶段：第一阶段大模型数据幻觉使AI难辅助量化研究；第二阶段AI Coding提升量化研究效率；第三阶段OpenClaw或可零代码构建量化策略 [4][5][6] OpenClaw的部署和准备工作 部署方式比较：云端 vs 本地 - OpenClaw部署不应放常用工作机，可选择闲置机器或云服务器，大模型可本地部署或买API [9] - 不同部署方式各有优缺点，系统装机不熟悉的投资者可采用云服务器镜像+API接入大模型方式 [9][10] 数据接口：既是OpenClaw的最大优势也是当前痛点 - OpenClaw接入数据API接口提升效率，但商用接口价高，免费或低价接口数据质量和读取速度难满足需求 [12] OpenClaw的环境准备 - OpenClaw可自主完成量化代码环境准备，配置数据源API的Token，但装非官方Skill时自主配置Token有被盗风险 [13][16] OpenClaw实现量化策略构建的尝试 简易量化：基于想法的策略回溯 - OpenClaw可完成简易量化策略测算，如中证500指数成分股内二连涨停后买入和二连跌停后买入策略 [21][27] 中证500指数内多因子量化选股 - OpenClaw可完成中证500指数成分股数据提取、因子构建、行业中性处理、因子测算等工作，但执行中易出错，目前更适合做执行者 [30][44][57] 机器学习策略 - OpenClaw可自主完成机器学习策略开发环境搭建和GRU策略开发，实现量化“平权”，但策略不稳定 [59][65] 目前仍然面临较多的缺点 - OpenClaw响应方式被动，需催促询问进度；发送Excel文件易出错；基础计算易理解错误；偶发“罢工”和胡乱回答情况 [67][70][74]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 截至2026年3月6日全市场ETF总规模5.30万亿元较年初缩水0.72万亿元上市只数增至1445只较年初新增45只 市场风格分化明显 资金防御倾向显著 从宽基向主题和周期方向迁移 部分低估值板块有配置价值 发行市场提速 [2][34] 根据相关目录分别进行总结 规模：总量扩张与结构分层（市场/产品/机构） - 产品规模：上周全市场ETF共1446只 合计规模53029.83亿元、份额33703.54亿份 较上上周整体份额增加309亿份但规模回落836亿元 各类型ETF有不同变化 [11][12] - 机构规模：上周TOP20基金公司合计管理资产净值23万亿元 占全市场62% 头部效应显著 从资产结构看Top10基金公司以货币与权益为核心底盘 上周规模波动主要来自股票型与ETF端 机构间分化加大 [14][16] 业绩：涨跌分化与估值位置 - 大类ETF：上周境内权益端整体偏弱 宽基普遍回撤 高估值资产回撤压力大 结构分化明显 石油、电力等板块相对占优 债券小幅走强 跨境偏弱 [21][22] - 中信一级行业指数：上周行业表现分化 石油石化、煤炭、银行等板块偏强但估值较高 电力及公用事业等板块偏强但估值相对不高 计算机等板块偏弱且估值较高 食品饮料等板块偏弱且估值较低 [26] - ETF代表产品：截至2026年3月6日 沪深300ETF华泰柏瑞规模居前 债券类ETF成交活跃度突出 市场高低估值分化明显 防御与避险资金活跃 低估值的港股科技和消费医药板块有配置吸引力 [28] 资金：板块流动性与净流入结构 - 全市场概览：上周全市场ETF总规模5.30万亿元 较年初小幅缩水0.72万亿元 上市只数增至1445只 较年初新增45只 股票型ETF规模最大但较年初减少 债券型ETF缩水幅度最大 商品型ETF表现亮眼 货币型和跨境ETF规模小幅增长 [34] - 大类资金：未提及 - 权益内部：上周主要宽基ETF资金整体偏弱 主题ETF和周期制造ETF是资金流入主线 宽基ETF持续承压 存量资金从宽基向主题和周期方向迁移 [49][50] - 股票型ETF申赎净流入Top20：上周能源与避险资产受资金追捧 石油ETF净流入居首 能源板块整体处于历史估值高位 货币及短融类产品受部分资金青睐 恒生科技ETF虽下跌仍获净流入 [54] - 杠杆资金：上周电网设备ETF融资净买入居首 恒生科技指数ETF、港股通互联网ETF和医疗ETF等低估值板块受关注 黄金相关ETF融资净买入逾1.3万亿元 电力ETF融资与申赎共振流入 市场关注度最高 [56][57] ETF交易拥挤度 - 成交额变化和换手率前十ETF：上周ETF市场总成交额约2.9万亿元 放量主要来自债券型ETF 其次是股票型 市场活跃度逐步修复 债券型ETF中短融ETF海富通成交额和换手率居前 股票型ETF中电子行业ETF交投活跃 大盘风格主导市场交易量 [61][66][68] 发行动态与交易拥挤度 - 上周ETF发行市场提速 正在发行77只 环比+48% 基金成立12只 环比+140% 基金上市7只 环比+133% 等待发行产品环比减少 股票型基金在上市各环节占主导 新上市7只ETF中能源方向占4只 电网设备ETF需警惕高位风险 电力ETF更具性价比 [78][80]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 报告基于宏观方法和动量指标构建多个 ETF 组合 包括宏观行业组合、宏观 + 动量行业组合、核心 - 卫星组合和三位一体风格轮动 ETF 组合 并介绍各组合构建方法、持仓情况及历史表现 [5] 根据相关目录分别进行总结 1. ETF 组合构建方法 1.1 基于宏观方法的 ETF 组合构建 - 根据经济、流动性、信用三个维度宏观变量 对宽基、行业主题、Smart Beta 三大类 ETF 跟踪指数计算宏观敏感性 依据当期宏观变量状态与指数宏观敏感性选 ETF 还考虑加入动量指标互补 [5] - 传统周期行业适合经济上行期配置 TMT 适合经济偏弱但流动性宽松时配置 消费在信用扩张时受益 国企、ESG 相关主题对流动性和信用低敏感 [5] - 依据宏观敏感性测算方法和动量构建宏观行业组合、宏观 + 动量行业组合、核心 - 卫星行业组合 并每月调仓 [5] 1.2 三位一体风格轮动 ETF 组合构建 - 以宏观流动性为核心构建中长期风格轮动模型 与沪深 300 指数对比 [6] - 综合胜率和赔率表现 筛选宏观因子、基本面因子与市场情绪因子构建成长/价值轮动、市值、质量三类模型 综合结果得最终指向 含 8 个风格偏好结果 [6] - 筛选目标风格暴露多的 ETF 控制行业暴露与风格组合相近 设置 3% - 20% 配置上下限 得 ETF 配置模型 [6] 2. 宏观行业组合 - 选成立 1 年以上、规模 2 亿以上的行业主题 ETF 跟踪指数 计算经济、流动性、信用敏感性得分 按最新指标调整得分方向后加总 若流动性与信用背离则去除流动性得分 取排名前 6 指数对应规模最大 ETF 等权配置 [7][8] - 目前经济前瞻指标回落、流动性偏松、信用指标偏紧 选对经济不敏感、对流动性敏感、对信用不敏感的 ETF 配置 整体偏向 TMT、创新药 [12] - 3 月持仓包括广发中证香港创新药 ETF、华夏中证 5G 通信主题 ETF 等 各占 16.67% [12] - 组合波动较大 2 月超额收益回撤 [13] 3. 宏观 + 动量行业组合 - 结合宏观与动量方法 各自筛选后合并 动量方法先将行业主题分组 每组选过去 6 个月涨幅最高产品等权配置 宏观和动量方法互补 [14] - 3 月持仓包括广发中证香港创新药 ETF、华夏中证 5G 通信主题 ETF 等 各占 8.33% 动量选中行业中周期占比高 [18] - 组合今年表现出色 2 月继续跑赢 [19] 4. 核心 - 卫星组合 - 因行业主题 ETF 波动高、行业轮动快 设计以沪深 300 为底仓的“核心 - 卫星”组合 [21] - 用宏观敏感性测算方法对国内宽基、行业主题和 Smart Beta ETF 指数池测算 构建宽基、行业、Smart Beta 三个股票组合 按 50%、30%、20% 权重加权得最终组合 [21] - 3 月持仓宽基偏向科创、创业板 组合表现稳健 除 12 月外几乎都跑赢 26 年 2 月继续跑赢 [26][28] 5. 三位一体风格轮动 ETF 组合 - 本期模型偏向小盘成长 - 高质量部分 展示模型因子暴露与历史表现 [29] - 3 月持仓包括景顺长城中证港股通科技 ETF、景顺长城中证国新港股通央企红利 ETF 等 [35]