报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 外围美股圣诞节后开盘下跌或压制今日A股开盘，但大盘八连阳且未加速、市场放量，指数表现良性，仍将震荡上涨，不过接近4000点时短期不建议追高，单拉权重时市场波动会放大 [1][2] 各部分总结 重要资讯 - 芝商所全线上调金属品种履约保证金 [4] - 白银价格屡创新高，马斯克表示白银在工业生产中必不可少 [4] - 美乌总统会谈，双方在安全保障达成程度表述有差异，特朗普见泽连斯基前与普京通话，泽连斯基提及全民公投用于和平计划，俄乌未就关键领土问题达成一致且不排除三方会晤 [4] - 当地时间12月27日凌晨起，俄军对乌克兰多地发起大规模空袭，控制扎波罗热地区部分城市 [4] - 日本内阁批准2026财年创纪录初始预算，预计该财年将实现28年来首次基础财政收支盈余 [4] - 财政部表示明年将扩大财政支出盘子，实施提振消费专项行动，安排资金支持消费品以旧换新，促进居民就业增收 [4] - 国家创业投资引导基金启动，引导金融资本投长期、投硬科技 [5] - 中方对20家美国军工相关企业及高级管理人员采取反制措施 [6] - 截至12月27日，中国ETF规模达6.03万亿元，首次突破6万亿元大关 [6] - 沪深交易所推出2026年降费措施，预计降费金额超19亿元 [7] - 中国人民银行、国家外汇管理局决定在全国范围内推广跨国公司本外币一体化资金池业务 [7] 期货市场跟踪 - 展示上证50、沪深300、中证500、中证1000指数及各对应期货合约的收盘价、结算价、涨跌、涨跌幅、基差等数据 [9] - 呈现上证50、沪深300、中证500、中证1000各期货合约成交量、成交额、持仓量等交易数据及变化情况 [10] - 给出沪深300、上证50、中证500各合约基差及跨期价差相关图表 [12][16][25] 现货市场跟踪 - 列出万得全A、上证指数、深证成指等指数的当前点位、涨跌幅、成交额、市盈率等数据 [33] - 分析市场风格（周期、消费、成长、金融、稳定）对上证50、沪深300、中证500、中证1000指数涨跌的影响 [34][35] - 展示重要指数估值、申万估值相关图表 [37][40] - 呈现市场周日均成交量、换手率、两市上涨下跌股票数、指数成交额变化、股债相对回报、港股通、两融余额、两融交易净买额及占A股成交额比例等图表 [43][45][46] 流动性跟踪 - 给出央行公开市场操作（货币投放、回笼、净投放）及Shibor利率水平相关图表 [49]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 上周（12/22 - 12/26）债券型ETF资金净流入545.15亿元，信用债ETF、利率债ETF、可转债ETF分别净流入570.05亿元、11.04亿元、净流出35.93亿元，债券ETF净值边际修复 [2][12] 根据相关目录分别进行总结 发行进度跟踪 - 上周无新发行债券ETF [3][16] 存量产品跟踪 - 截止2025年12月26日，利率债ETF、信用债ETF、可转债ETF流通市值分别为1526亿元、4264亿元、609亿元，信用债ETF规模占比为66.6%，海富通中证短融ETF、博时可转债ETF流通市值位居前二，分别为651亿元、523亿元 [4][18] - 相较于上周，利率债ETF、信用债ETF、可转债ETF流通市值分别增加15.86亿元、316.21亿元、减少27.68亿元，上周规模增长明显的产品包括科创债ETF银华、嘉实中证AAA科技创新公司债ETF、汇添富中证AAA科创债ETF，环比规模增长均超60亿元 [4][20] - 基准做市信用债ETF、科创债ETF流通市值分别为1248亿元、3405亿元，较上周分别增加72.62亿元、566.94亿元 [22] ETF业绩跟踪 - 上周利率债ETF、信用债ETF累计单位净值分别收于1.18、1.03 [5][23] - 截止12月26日，以2月7日为基日，基准做市信用债ETF累计收益率均值升至0.89%；以7月17日为基日，科创债ETF累计收益率边际修复至0.22%，重返正区间 [5][29] 升贴水率跟踪 - ETF升贴水率衡量基金在二级市场交易价格与单位净值偏离程度，上周信用债ETF、利率债ETF、可转债ETF升贴水率均值分别为 - 0.11%、 - 0.06%、 - 0.10%，信用债ETF配置情绪偏低，基准做市信用债ETF和科创债ETF周度升贴水率均值分别为 - 0.25%、 - 0.07% [36] 换手率跟踪 - 上周换手率利率债ETF＞信用债ETF＞可转债ETF，三类产品周度换手率均边际上升，分别升至136%、102%、84%，华夏上证基准做市国债ETF、南方中证AAA科技创新公司债ETF、科创债ETF永赢等产品换手率较高 [7][41]

ETF市场整体规模 - 截至12月26日，全市场ETF规模突破6万亿元，达到60304.77亿元 [2] - 当前规模较2024年底的37258.02亿元增长超过60% [2] “百亿ETF”产品发展 - 截至12月26日，“百亿ETF”数量增加至125只，接近2024年底数量的2倍 [1] - 多只产品在2025年规模突破百亿元，包括人工智能ETF（159819）、机器人ETF易方达（159530）、红利ETF易方达（515180）等 [1] 特定基金产品动态 - 国投瑞银白银期货证券投资基金（LOF）C类基金份额于今日开始暂停申购 [3]

板块与ETF市场表现 - 上周商业航天板块领涨，多只卫星主题ETF涨幅超过10% [1] - 锂电板块表现强势，多只电池主题ETF涨幅居前 [1] - 港股医药板块持续调整，多只相关ETF跌幅超过2% [1] ETF交投与资金流向 - 短融ETF（511360）交投活跃，周成交额超过1400亿元 [1] - 权益类ETF中，4只规模较大的中证A500ETF成交额居前 [1] - 上周全市场ETF获得915亿元资金净流入，其中科创债ETF和中证A500ETF大幅吸金 [1] 市场规模变化 - 在资金大幅涌入的背景下，全市场ETF总规模突破6万亿元 [1] - 全市场ETF规模较2024年底增幅超过60% [1]

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2.75%，宽基ETF中中证500ETF收益最高，按板块划分周期ETF收益最高，按主题分类新能车ETF收益最高 [1][13][19] - 上周股票型ETF净申购356.34亿元，总体规模增加1322.02亿元，宽基ETF中A500ETF净申购最多，按板块消费ETF净赎回最少，按热点主题医药ETF净申购最多 [2][30][36] - 在宽基ETF中创业板类ETF估值分位数相对较低，按板块消费、大金融ETF估值分位数相对温和，按细分主题酒、新能车ETF估值分位数相对较低，与前周相比周期、A500、新能车ETF估值分位数明显提升 [3][37][44] - 上周一至周四股票型ETF融资余额上升，融券余量下降，日均融资买入额较高的是科创板ETF和证券ETF，日均融券卖出量较高的是中证1000ETF和沪深300ETF [4][50][52] - 截至上周五华夏、易方达、华泰柏瑞三家基金公司已上市、非货币ETF总规模排名前三，本周将有2只ETF发行 [5][53][59] 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2.75%，宽基ETF中中证500ETF涨跌幅中位数4.04%最高，商品型、跨境型、债券型、货币型ETF涨跌幅中位数分别为3.59%、0.16%、0.13%、0.02% [1][13] - 分板块，上周股票型ETF中周期、科技、大金融、消费板块ETF涨跌幅中位数分别为5.37%、3.93%、1.50%、 - 0.16% [17][19] - 按热点主题，股票型ETF中新能车、军工、光伏ETF涨跌幅中位数分别为7.17%、5.84%、5.38%表现强势，银行、酒、医药ETF涨跌幅中位数分别为 - 0.89%、 - 0.79%、 - 0.16%表现弱势 [19] 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38155亿元、9701亿元、8046亿元，商品型、货币型ETF规模较小，分别为2570亿元、1779亿元 [21] - 宽基ETF中沪深300、A500ETF规模较大，分别为11944亿元、2997亿元，科创板、中证500等ETF规模相对较小 [21] - 分板块，截至上周五科技板块ETF规模为4305亿元，周期板块ETF规模次之，大金融、消费ETF规模相对较小 [24] - 按热门主题，截至上周五芯片、证券、医药ETF规模最高 [25] - 上周股票型ETF净申购356.34亿元，总体规模增加1322.02亿元；货币型ETF净赎回83.24亿元，总体规模减少83.07亿元 [30] - 宽基ETF中A500ETF净申购最多，为493.22亿元，沪深300ETF净赎回最多，为58.97亿元 [30] - 按板块，上周消费ETF净赎回最少，为5.80亿元，科技ETF净赎回最多，为64.53亿元 [32] - 按热点主题，上周医药ETF净申购最多，为4.08亿元，芯片ETF净赎回最多，为66.80亿元 [32][33] ETF基准指数估值情况 - 截至上周五，上证50、沪深300等宽基ETF市盈率、市净率处于不同分位数水平，与前周相比A500ETF估值分位数明显提升 [37] - 截至上周五，周期、大金融等板块ETF市盈率、市净率处于不同分位数水平，与前周相比周期ETF估值分位数明显提升 [38] - 截至上周五，军工、光伏等主题ETF市盈率、市净率分位数有高低差异，与前周相比新能车ETF估值分位数明显提升 [42] - 总体上，宽基ETF中创业板类ETF估值分位数相对较低，按板块消费、大金融ETF估值分位数相对温和，按细分主题酒、新能车ETF估值分位数相对较低 [44] ETF融资融券情况 - 近一年内股票型ETF融券余量整体维持上升趋势，截至上周四，股票型ETF融资余额由前周的476.37亿元上升至478.82亿元，融券余量由前周的24.40亿份下降至24.33亿份 [45] - 上周一至周四，日均融资买入额较高的股票型ETF为科创板ETF和证券ETF，日均融券卖出量较高的是中证1000ETF和沪深300ETF [47][51][52] 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，易方达基金排名第二，华泰柏瑞基金排名第三 [53][54] - 上周新成立5只ETF，本周将有广发上证科创板芯片ETF、华宝上证科创板芯片ETF2只ETF发行 [5][56]

文章核心观点 - 文章认为ETF行业正经历史诗级大爆发 并探讨了2025年的潜在胜者[1] 根据相关目录分别进行总结 - 文章标题为“ETF进化论 史诗级大爆发 谁是2025年的胜者”[1]

市场总览 - 截至12月26日，全市场ETF总只数达到1391只 [1] - 全市场ETF总规模达到6.03万亿元，正式突破6万亿元大关 [1] - 相比于前一交易日，ETF总规模增长354.52亿元 [1]

文章核心观点 - 文章探讨了某类ETF产品规模或净值“悄悄”突破关键点位或历史记录的现象 并分析这一现象背后可能预示的市场趋势、资金流向或行业结构变化 [2] 根据相关目录分别进行总结 *注：由于提供的文档内容极为有限，仅包含标题和导语，无法根据具体目录结构进行详细总结 以下分析基于现有信息推断文章可能涉及的关键话题* 市场现象观察 - 观察到某类ETF产品出现了“悄悄破了”的情况 这可能指其规模突破了某个重要整数关口 或净值创下历史新高 [2] - 这一现象可能未被市场广泛关注或讨论 但其发生可能具有标志性意义 [2] 现象背后的含义 - 该现象可能意味着相关底层资产或行业板块获得了资金的持续流入或市场认可度的提升 [2] - 可能预示着市场投资风格、偏好或宏观环境正在发生某种转变 [2]

全市场股票ETF资金流向 - 12月25日，全市场股票ETF（含跨境ETF）资金净流入73.95亿元，推动总份额增加31.27亿份，总规模达4.74万亿元 [1][2] - 12月以来，全市场股票ETF资金净流入超过1100亿元，推动全市场ETF规模逼近6万亿元大关 [1] - 从大类型看，12月25日宽基ETF与债券ETF净流入居前，分别达91.89亿元与88.14亿元，行业主题ETF净流出20.63亿元 [4] 中证A500ETF成为吸金主力 - 12月25日，华泰柏瑞、华夏、南方旗下中证A500ETF资金单日净流入均超过10亿元，全市场中证A500ETF合计净流入超过60亿元 [1][7] - 12月以来，全市场中证A500ETF资金净流入高达947.57亿元，接近950亿元 [1][6][7] - 资金净流入背后是基金公司对未来可能推出的中证A500ETF期权的争夺战 [7] 主要基金公司旗下ETF表现 - 易方达基金旗下ETF最新规模达8476.4亿元，12月25日规模增加20.6亿元，净流入3.0亿元，其中A500ETF易方达净流入4.2亿元 [4] - 华夏基金旗下，A500ETF基金和科创50ETF单日净流入居前，分别净流入14.49亿元和6.97亿元，最新规模分别达391.06亿元和764.93亿元 [5] 其他指数及产品资金流向 - 12月25日，跟踪AAA科创债指数的相关ETF单日净流入居前，达84.71亿元，银华及汇添富旗下科创债ETF净流入分别达34.74亿元、20.50亿元 [4][7] - 最近5个交易日，资金流入跟踪中证A500指数的相关ETF超557亿元，流入跟踪中证500指数的相关ETF超22亿元 [4] - 资金净流出方面，博时可转债ETF净流出超7亿元，富国军工龙头ETF、华夏机器人ETF、国泰军工ETF净流出均超5亿元 [7]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建一个量化模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别市场热度或交易过度的行业[3]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、使用的底层指标或计算公式。 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过计算ETF溢价率的Z-score值，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤，例如Z-score计算所基于的滚动窗口期长度、均值和标准差的计算方法。但根据金融工程常规做法，该模型的核心是计算当前溢价率相对于其近期历史分布的标准化偏离度。其核心公式可推断为： $$Z_t = \frac{PremiumRate_t - \mu_{t-n, t-1}}{\sigma_{t-n, t-1}}$$ 其中，$Z_t$ 为t日的溢价率Z-score值，$PremiumRate_t$ 为t日的IOPV溢价率，$\mu_{t-n, t-1}$ 为过去n个交易日（滚动窗口）溢价率的均值，$\sigma_{t-n, t-1}$ 为过去n个交易日溢价率的标准差[4]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：综合多个维度指标，合成一个用于衡量某个申万一级行业交易是否过度拥挤、风险是否积聚的综合性指标[3]。 * **因子具体构建过程**：报告未披露行业拥挤度因子的具体合成方法、所包含的子因子（如换手率、估值分位数、资金流入强度等）及其权重。 2. **因子名称：ETF溢价率**[4][6] * **因子构建思路**：计算ETF二级市场交易价格与其参考净值（IOPV）的偏离百分比，反映市场供需导致的定价偏差[4][6]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出公式，但该因子为市场通用计算方式。具体构建过程为：使用ETF的实时成交价格与其单位基金份额参考净值（IOPV）进行计算。 $$溢价率 = \frac{ETF市价 - IOPV}{IOPV} \times 100\%$$ 其中，IOPV（Indicative Optimized Portfolio Value）是由交易所根据ETF申购赎回清单和实时证券价格计算并发布的基金份额参考净值[6]。 3. **因子名称：主力资金净流入额**[10] * **因子构建思路**：统计特定时间段内（如单日）流入某行业板块的主力资金净额，用于观察大资金的动向[10]。 * **因子具体构建过程**：报告直接使用了Wind等数据提供商计算的主力资金净流入额数据，未说明其具体算法。通常该因子基于逐笔成交数据，结合成交价格、订单大小和买卖方向等信息估算得出。 模型的回测效果 （报告中未提供任何量化模型的回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等。） 因子的回测效果 （报告中未提供任何量化因子的回测效果指标，如因子IC值、IR、多空收益等。仅展示了因子在特定时点的截面数据。）