2025 年 08 月 11 日 申万金工 ETF 组合 202508 相关研究 证券分析师 沈思逸 A0230521070001 shensy@swsresearch.com 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 研究支持 白皓天 A0230525070001 baiht@swsresearch.com 联系人 沈思逸 (8621)23297818× shensy@swsresearch.com 权 益 量 化 研 究 证 券 研 究 报 告 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 本研究报告仅通过邮件提供给 中庚基金 使用。1 量 化 策 略 - ⚫ 宏观行业组合：针对所有标记为"行业主题"的 ETF，选择成立时间 1 年以上、当期规模 2 亿以上的产品跟踪的行业主题指数，每个月根据历史数据计算经济、流动性、信用的敏 感性得分，然后根据最新的经济、流动性、信用判断指标调整得分方向后进行加总，最终 得到排名前 6 的行业主题指数，然后取对应规模最大的 ETF 进行等权配置。当前经济转弱、 信用仍较好，选择偏向成长。 ⚫ 宏观+动量行业组合：基于宏观类配置策略主 ...

市场表现与投顾业绩 - 6月A股三大指数全线飘红，上证指数单月上涨2.9%，深证成指与创业板指分别录得4.23%和8.02%的涨幅 [3] - 股票交易组TOP10平均收益率高达47.41%，TOP300平均收益率为27.19%，显著跑赢大盘 [3] - ETF组TOP10平均收益率为30.93%，TOP200平均收益率为17.34%，同样大幅超越同期上证指数5.04%和深证成指5.71%的涨幅 [10][11] 投顾评选概况 - 第八届新财富最佳投资顾问评选吸引来自90家证券公司的39,893名投顾参评，创历届新高 [1] - 股票交易组前三甲分别为广发证券浙江分公司刘环宇、东方证券上海浦东新区张杨路证券营业部王宇航和国联民生证券浙江分公司雷梦瑶 [3] - ETF组前三甲为中信建投证券佛山南海南桂东路证券营业部严国裕、中泰证券青岛正阳路证券营业部崔坤华和国泰海通证券上海奉贤区金海公路证券营业部周恒毅 [11] 投顾投资策略 - 广发证券刘环宇采用"5+30"模型，聚焦行业渗透率约5%且未来3年复合增长率预期≥30%的高成长赛道 [13] - 东方证券王宇航在6月重点控制回撤，增配黄金仓位对冲风险，严格执行单一标的持仓≤20%、单一行业配置≤40% [16] - 中信建投证券严国裕基于行业景气度研判，结合技术分析与资金面动向实施波段操作，核心收益来源于港股创新药、港股金融和A股航天军工 [18] 机构实力比拼 - 股票交易组机构实力榜：广发证券以51人入围居首，中信建投证券29人、中国银河证券24人分列二三位 [28] - ETF组机构实力榜：广发证券28人继续领跑，中国银河证券25人、中信建投证券21人紧随其后 [34] - 华西证券、国海证券、国元证券等机构在总参评人数维度展现出强劲实力 [29][35] 后市展望 - 广发证券刘环宇持续关注国家级政策导向，运用"5+30"模型扫描确定性成长赛道，长期看好数字货币赛道 [17] - 东方证券王宇航关注大科技和基本金属与有色板块，首选铜品种和小金属弹性储备 [17] - 中信建投证券严国裕后市重点关注高景气赛道（创新药、航天军工、游戏）、黄金板块和港股价值品种 [21]

报告核心观点 - 构建行业轮动模型并基于此构建ETF组合，行业轮动模型长期有稳定超额收益，不同ETF轮动模型各有优劣，权重调整后的最优化组合在牛市阶段表现较好 [8][10] 行业轮动模型 因子构建 - 针对中信一级行业指数（剔除综合金融行业）从趋势、拥挤度、资金流向、均值回归等维度构建6个因子，包括动量、主买金额等，调仓频率为月度，研究区间为2019/1 - 2025/4 [5] 因子表现 - 不同阶段各因子表现不同，如动量因子在2019/1 - 2021/8为正向，2021/9 - 2023/7为负向，2023/8 - 2025/4为正向 [6] 算法步骤 - 月末计算各行业指数6个因子值，按因子表现阶段排序，将行业排序值分组，计算各行业因子新排序值平均值并排序，取前6个行业作为下月推荐行业 [6] 模型效果 - 回测期内行业轮动模型总收益212.87%，波动率合理，夏普比率好于沪深300、中证500和中证1000指数，长期保持稳定超额收益 [8][9][10] 不同市场效果 - 2019/1 - 2021/12总收益156.59%，2022/1 - 2025/4总收益21.93%，均有较好胜率 [13][15] 推荐组合 - 2025年5月推荐家电、煤炭等行业，2025年6月推荐石油石化、银行等行业 [17][18] ETF市场概况 规模变化 - 截至2024年末，股票型ETF整体规模29259.35亿元，综合ETF规模21381.13亿元，行业主题ETF规模6161.25亿元，行业主题ETF代替行业指数作投资工具可行性高 [25] ETF分布 - 展示不同大类ETF的所属概念、基金规模、周涨跌幅、周资金净买入额等信息 [27] 行业主题ETF - 基本能覆盖中信一级行业，但轻工、商贸零售、纺服等行业无相应ETF覆盖 [28] ETF组合构建 ETF轮动模型1 - 按中信一级行业指数成分股在行业主题ETF中找接近产品构建组合，计算相似度，筛选出各行业相似度高的跟踪指数及对应ETF产品 [32][33][34] 模型1效果 - 跟踪指数平替组合2019/1 - 2025/4总收益130.85%，有超额收益但不及行业轮动模型 [38][39] 模型1不同市场效果 - 2019/1 - 2021/12总收益132.63%，2022/1 - 2025/4总收益 - 0.77%，效果不及行业轮动模型 [42][44] ETF轮动模型2 - 用最优化方法将ETF组合成分股和行业轮动组合成分股分布差异求最优解，选取权重前15名ETF跟踪指数模拟构建组合 [46] 模型2效果 - 最优化组合2019/1 - 2025/4总收益117.09%，波动率显著降低 [55][56] 模型2不同市场效果 - 2019/1 - 2021/12总收益112.07%，2022/1 - 2025/4总收益2.37% [59][61] ETF轮动模型2权重调整 - 调整权重至100%后，2019/1 - 2025/4总收益155.49%，牛市阶段收益表现超行业轮动组合 [64][65] 模型2权重调整不同市场效果 - 2019/1 - 2021/12总收益159.06%，2022/1 - 2025/4总收益 - 1.38% [68][70] 推荐组合 - 给出权重调整后组合中各跟踪指数的权重、基金代码、简称、规模及细分投资类型 [71]