核心观点 - 研究通过6个维度（成交额、波动水平、融资存量、融资增量、基金持仓、资金流）构建指数拥挤度指标，用于筛选ETF组合中的高拥挤指数以提升长期稳定性 [1][17][19] - 拥挤度指标测试显示高拥挤指数组合长期表现显著弱于样本权益指数组合，如成交额占比拥挤组合累计收益-11.66% vs 样本组合41.03%（2016-2025）[26][33][38][43][47][52] - 多指标结合策略中，同时满足≥2个拥挤指标的指数剔除效果最佳，使相对收益指数组合累计收益率从292.66%提升至355.05% [59][63][64] - ETF组合应用显示，结合拥挤度筛选后相对收益ETF组合累计收益率从201.79%提升至263.53%，指数增强ETF组合从126.45%提升至149.26% [70][76][79] A股ETF市场发展 - 2019年以来权益ETF快速扩张，数量从2018Q4的133只增至2025Q2的972只，规模从0.27万亿元增至3.03万亿元 [7] 拥挤度指标构建 - 6个核心指标包括：成交额占比（3年分位数>90%）、Beta（5年分位数>90%）、融资余额市值比（3年分位数>90%）、融资增量成交额比（1年分位数>90%）、基金持仓比例（5年分位数>90%）、中小单主动买入额占比（3年分位数>100%）[23][24][57] - 指标间相关性低（平均相关系数0），如成交额占比与中小单买入额占比相关系数-0.36，基金持仓比例与融资余额市值比相关系数-0.16 [57][58] 单指标测试表现 - 成交额占比拥挤组合超额收益：2025年3月14只指数平均超额-3.48%，其中中证软件指数超额-6.03% [29][30] - Beta拥挤组合：2024年12月金融科技指数超额-8.91%，累计收益22.34% vs 样本组合41.03% [33][37] - 融资余额市值比拥挤组合：2021年10月17只指数中14只跑输，平均超额-7.05%，累计收益4.96% [41][42] - 基金持仓比例拥挤组合：2022年11月7只指数中5只跑输，平均超额-9.06%，累计收益-9.50% [49][50] 组合构建方法 - 相对收益ETF组合构建流程：先按6维度指标综合评分分10档，剔除第1档中≥2个拥挤指标的指数，剩余等权配置 [63] - ETF筛选标准：规模>2亿元、日均成交额>0.1亿元、存续>180天，限制同类主题产品数量 [67] - 指数增强组合以中证800为基准，控制行业偏离度同时最大化综合得分 [76]