量化模型与构建方式 1. 风格轮动模型 **模型名称**：基于微观的择时+打分风格轮动模型[4][9] **模型构建思路**：从基础风格因子（估值、市值、波动率、动量）出发，通过微观个股层面构造特征，使用随机森林模型进行风格择时和打分，最终构建月频风格轮动框架[4][9] **模型具体构建过程**： 1. 优选80个底层微观因子作为原始特征[9] 2. 基于80个基础微观指标，构造640个微观特征[4][9] 3. 通过常用指数作为风格股票池取代风格因子的绝对比例划分，构造新的风格收益作为标签[4][9] 4. 使用随机森林模型对单个风格进行择时，并得到每种风格的当期得分[4][9] 5. 通过滚动训练随机森林模型，有效规避过拟合风险，优选特征并得到风格推荐[9] 6. 根据择时结果与打分结果，综合构造月频风格轮动模型[4] 模型的回测效果 1. 风格轮动模型 **回测区间**：2017/01/01-2025/10/31[4][10] **年化收益率**：16.18%[4][10][11] **年化波动率**：20.28%[4][10][11] **信息比率(IR)**：0.80[4][10][11] **月度胜率**：59.43%[4][10][11] **最大回撤**：25.20%[11] 2. 策略对冲市场基准 **回测区间**：2017/01/01-2025/10/31[4][10] **年化收益率**：10.36%[4][10][11] **年化波动率**：10.85%[4][10][11] **信息比率(IR)**：0.95[4][10][11] **月度胜率**：54.72%[4][10][11] **历史最大回撤**：8.53%[4][10][11] 量化因子与构建方式 1. 基础风格因子 **因子名称**：估值、市值、波动率、动量[4][9] **因子的构建思路**：从微观个股层面出发，作为风格轮动模型的基础风格因子[9] 因子的回测效果 1. 2025年风格因子实际收益率（多空对冲） **动量因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] **波动率因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] **估值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] **市值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[13] 2. 2025年风格因子择时后收益率（多空对冲） **动量因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18] **波动率因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18] **估值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18] **市值因子收益率**：图中显示在2025年1月至10月期间有正有负，具体数值需从图表中读取[18]

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 [11] 根据相关目录分别进行总结 1. ETF策略指数跟踪 1.1 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 周度输出信号决定持仓获取超额回报 截至2025/10/10 2024年以来超额收益18.82% 近一月-1.13% 2025/9/26以来-0.18% 持仓为100%沪深300ETF [13][15][16] 1.2 华宝研究SmartBeta增强ETF策略指数 利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 选取主流宽基及风格、策略ETF获取超越市场收益 截至2025/10/10 2024年以来超额收益18.21% 近一月3.83% 2025/9/26以来0.21% 持仓包括中证1000ETF、中证2000ETF等 [17][19][20] 1.3 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2025/10/10 2024年以来超额收益29.29% 近一月8.12% 2025/9/26以来1.30% 持仓有新能源ETF、有色金属ETF等 [21][22][24] 1.4 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 综合择时和轮动获超额收益 截至2025/10/10 2024年以来超额收益-10.98% 近一月-2.94% 2025/9/26以来-0.45% 持仓含十年国债ETF、500ETF增强等 [25][26][28] 1.5 华宝研究热点跟踪ETF策略指数 根据市场情绪、行业事件、投资者情绪等跟踪挖掘热点指数标的 构建ETF组合捕捉市场热点 为投资者提供参考 截至2025/10/10 近一月超额收益0.23% 2025/9/26以来2.95% 持仓包括有色50ETF、港股通医药ETF等 [27][31][32] 1.6 华宝研究债券ETF久期策略指数 采用债券市场指标筛选择时因子 用机器学习预测债券收益率 低于阈值减少长久期仓位 提升组合收益和回撤控制能力 截至2025/10/10 近一月超额收益0.69% 2025/9/26以来0.06% 持仓有短融ETF、十年国债ETF等 [30][33][35]

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]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 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 [11] 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，用机器学习模型预测申万大盘和小盘指数收益差，周度输出信号决定持仓获取超额回报 [3][13] - 截至2025/6/6，2024年以来超额收益15.99%，近一月-1.76%，近一周-0.11% [3][13] - 近一周收益0.95%，近一月-1.40%，2024年以来27.08%，基准中证800对应收益为1.07%、0.35%、11.09% [15][16] - 持仓为沪深300ETF，权重100% [16] 华宝研究SmartBeta增强ETF策略指数 - 利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获取超额收益 [3][16] - 截至2025/6/6，2024年以来超额收益20.75%，近一月3.74%，近一周0.40% [3][16] - 近一周收益1.47%，近一月4.10%，2024年以来31.84%，基准中证800对应收益为1.07%、0.35%、11.09% [17] - 持仓为红利低波ETF（47.58%）、中证2000ETF（33.84%）、中证1000ETF（18.59%） [21] 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 [4][20] - 截至2025/6/6，2024年以来超额收益2.38%，近一月0.81%，近一周-0.22% [4][20] - 近一周收益0.84%，近一月1.16%，2024年以来13.47%，基准中证800对应收益为1.07%、0.35%、11.09% [21] - 持仓为有色60ETF（20.20%）、煤炭ETF（20.08%）、医药卫生ETF（20.00%）、银行ETF（19.89%）、物流ETF（19.83%） [23] 华宝研究量化平衡术ETF策略指数 - 采用多因子体系，含经济基本面、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仓位，综合择时和轮动获超额收益 [4][23] - 截至2025/6/6，2024年以来超额收益0.97%，近一月-0.14%，近一周-0.36% [4][23] - 近一周收益0.52%，近一月0.41%，2024年以来13.88%，基准沪深300对应收益为0.88%、0.55%、12.91% [25] - 持仓为中证1000ETF（5.27%）、增强500ETF（5.11%）、300增强ETF（29.60%）、政金债券ETF（25.15%）、短融ETF（24.80%）、十年国债ETF（10.06%） [27] 华宝研究热点跟踪ETF策略指数 - 根据市场情绪分析、行业事件跟踪、投资者情绪和专业观点、政策法规变动及历史演绎等策略，跟踪挖掘热点指数标的产品，构建ETF组合捕捉市场热点，为投资者提供参考 [5][27] - 截至2025/6/6，近一月超额收益1.49%，近一周0.43% [5][27] - 近一周收益1.91%，近一月2.06%，基准中证全指对应收益为1.47%、0.57% [30] - 持仓为港股消费ETF（28.59%）、有色50ETF（26.84%）、港股红利ETF（25.57%）、国债至ETF5至10年（19.00%） [31] 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，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 [5][31] - 截至2025/6/6，近一月超额收益0.25%，近一周-0.01% [5][31] - 近一周收益0.14%，近一月-0.12%，2024年以来9.23%，成立以来14.37%，基准中债 - 总指数对应收益为0.14%、-0.38%、4.63%、6.56% [32] - 持仓为十年国债ETF（50.02%）、国债ETF5至10年（12.50%）、政金债券ETF（12.49%） [34]