ETF市场概况与近期动态 - 截至2026年2月6日，沪深两市共有1439只ETF，资产管理总规模为53280.88亿元[2] - 其中股票型ETF共1116只，规模31401.67亿元，债券型ETF共53只，规模7213.28亿元，货币型ETF共27只，规模1615.16亿元，商品型ETF共17只，规模3225.87亿元，跨境ETF共211只，规模9760.39亿元，未上市ETF共15只，规模64.51亿元[2] - 在2026年2月2日至2月6日当周，共有10只ETF新上市，均为股票型ETF，包括2只光伏ETF和8只其他股票型ETF[3] - 同期共有9只ETF新成立，包括2只有色金属相关ETF和7只其他ETF，总发行规模为36.04亿元[3] 各类ETF近期市场表现 - 上周股票型ETF周涨跌幅中位数为-1.63%，科创板新能源ETF与光伏ETF表现相对较好，其中科创板新能源ETF上涨4.09%，而黄金股票ETF和科创创业人工智能ETF表现较差，其中黄金股票ETF下跌13.25%[3][4] - 上周53只债券型ETF周涨跌幅中位数为0.06%，30年国债ETF上涨0.93%，而可转债ETF下跌0.30%[4] - 上周跨境ETF的涨跌幅中位数为-2.39%，恒生消费ETF嘉实涨幅最高，周累计上涨4.81%，而巴西ETF跌幅最高，共下跌11.63%[4] PB-ROE框架下的ETF轮动策略 - 策略通过高低PB以及高中低ROE将各行业区分为六个象限，重点关注第三象限（高PB高ROE）和第五象限（低PB中ROE）[5] - 在2017年至2024年2月的回测期内，第三象限组合及第五象限组合的复合年化超额收益率分别为4.27%与1.55%[5] - 策略以行情指标、资金强度、预期指标以及财务纵比四个维度对PB-ROE框架进行补充，补充后的第三象限及第五象限组合表现均有明显提升[6] - 构建的PB-ROE框架下的ETF轮动策略年化收益率为11.93%，年化超额收益率为13.22%[6] - 策略上周关注的行业为有色金属、交通运输和公用事业，对应的ETF分别为其行业ETF[6] - 上周策略累计收益率为-0.45%，沪深300指数累计收益率为-1.33%，策略相对于沪深300指数的累计超额收益率为0.89%[6] - 自2023年以来，策略累计收益率为28.45%，同期沪深300累计收益率为19.94%，策略相对于沪深300指数的累计超额收益率为8.51%[6] 投资建议 - PB-ROE框架下的ETF轮动策略推荐本周对有色金属、交通运输和公用事业行业进行关注，对应的ETF分别为其行业ETF[7][8] - 按照ETF申赎情绪指标模型，在行业ETF与主题ETF中，推荐下周对有色金属ETF、化工ETF、软件ETF、食品饮料ETF及光伏50ETF进行关注[8]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周市场行业涨多跌少，主力资金净流出，ETF市场有新上市和新成立产品，不同类型ETF表现各异，PB - ROE框架下的ETF轮动策略有一定表现并给出下周关注建议 [4][5][7] 各目录总结 最近一周市场概况 - 截至2026年1月23日，上证指数周涨0.84%，深证成指周涨1.11%，创业板指周跌0.34%，北证50周涨2.60%，恒生指数周跌0.36%，沪深两市日均成交额27727.12亿元，当周总成交额13.86万亿元 [11] - 31个申万一级行业中24个上涨，7个下跌，涨幅较多的是建筑材料、石油石化和钢铁，跌幅较多的是银行、通信与非银金融 [4][11] - 本周主力资金4个交易日净流出、1个交易日净流入，全周合计净流出1252.07亿元，净流入较多的行业为银行、非银金融和有色金属，净流出较多的为电子、通信和计算机 [4][11] 最近一周ETF市场表现 - 截至2026年1月23日，沪深两市共有1419只ETF，资产管理总规模为57783.49亿元，其中股票型ETF 1102只（35709.89亿元），债券型ETF 53只（7345.75亿元）等 [17] - 本周按上市日有8只股票型ETF新上市，按成立日有9只ETF新成立，总发行规模44.16亿元 [5][18] - 股票型ETF周涨跌幅中位数为0.88%，黄金股票ETF与光伏龙头ETF表现较好，科创半导体ETF和金融地产ETF表现较差；周平均份额变动为减少5181.74万份，化工ETF及电网设备ETF份额增加多，沪深300ETF与上证50ETF份额减少多 [5][21] - 53只债券型ETF周涨跌幅中位数为0.11%，可转债ETF涨幅最多，国债ETF涨幅最少，海富通中证短融ETF规模最大 [6][24] - 跨境ETF涨跌幅中位数为 - 0.66%，巴西ETF涨幅最高，港股通创新药ETF跌幅最高；本年以来涨跌幅中位数为3.84%，中韩半导体ETF涨幅高，纳指科技ETF跌幅高 [26] PB - ROE框架下的ETF轮动策略跟踪 - PB分位因子有效性强于PB因子，ROE因子在2018年后有效性下降，使用ROE因子优于ROE分位因子，预期ROE因子有效性和胜率改进明显，结合PB和ROE进行行业配置更优 [29] - 通过高低PB以及高中低ROE将全行业分为六个象限，第三象限高PB高ROE行业和第五象限低PB中ROE行业为重点关注对象，回测期内第三、五象限组合复合年化超额收益率分别为4.27%与1.55% [29] - 补充指标后第三、五象限策略年化超额收益率分别为4.78%与3.94%，综合PB - ROE策略年化收益率为11.93%，年化超额收益率为13.22%，构建每月持有3个行业ETF的轮动策略 [30] - 本周策略关注通信、农林牧渔和交通运输行业对应的ETF，本周累计收益率为1.29%，相对沪深300指数累计超额收益率为1.91% [7][31] - 2023年以来策略累计收益率为27.65%，相对沪深300指数累计超额收益率为6.19% [7] - 2022年以来策略累计收益率为9.16%，相对沪深300指数累计超额收益率为13.98% [35] 投资建议 - PB - ROE框架下的ETF轮动策略推荐下周关注通信、农林牧渔和交通运输行业对应的ETF [8][36] - 按照ETF申赎情绪指标模型，推荐下周关注养殖ETF、卫星ETF、医药ETF、证券ETF及科创AIETF [8][36]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周 31 个申万一级行业涨跌相当，主力资金全周净流出 2752.39 亿元 [5][12][13] - 本周有多只 ETF 新上市和成立，不同类型 ETF 表现有差异 [6][21] - PB - ROE 框架下的 ETF 轮动策略本周关注通信、农林牧渔和交通运输行业，该策略 2023 年以来有超额收益 [8][34][36] - 推荐下周关注通信、农林牧渔和交通运输行业对应的 ETF，以及科创 50ETF、上证 50ETF、医疗 ETF、光伏 ETF 及机器人 ETF [9][40] 根据相关目录分别进行总结 最近一周市场概况 - 截至 2026 年 1 月 16 日，上证指数周跌 0.45%，深证成指周涨 1.14%，创业板指周涨 1.00%，北证 50 周涨 1.58%，恒生指数周涨 2.34%，沪深两市当周总成交额为 17.13 万亿元 [12] - 31 个申万一级行业中 13 个上涨、18 个下跌，涨幅较多的是计算机、电子和有色金属，跌幅较多的是国防军工、房地产与农林牧渔 [5][12] - 本周主力资金 5 个交易日净流出，全周合计净流出 2752.39 亿元，净流入较多的行业为银行、公用事业和煤炭，净流出较多的行业为国防军工、电力设备和计算机 [5][13] 最近一周 ETF 市场表现 - 截至 2026 年 1 月 16 日，沪深两市共有 1411 只 ETF，资产管理总规模为 60766.01 亿元 [20] - 本周按上市日有 8 只股票型 ETF 新上市，按成立日有 7 只 ETF 新成立，总发行规模为 51.24 亿元 [21] - 股票型 ETF 周涨跌幅中位数为 0.59%，科创半导体 ETF 与半导体设备 ETF 表现较好，航天航空 ETF 和高端装备 ETF 表现较差；周平均份额变动为减少 1947.16 万份，软件 ETF 及传媒 ETF 份额增加较多，科创 50ETF 与沪深 300ETF 份额减少较多 [24] - 53 只债券型 ETF 周涨跌幅中位数为 0.12%，可转债 ETF 涨幅最多，科创债 ETF 跌幅最多，海富通中证短融 ETF 规模最大 [27] - 跨境 ETF 本周涨跌幅中位数为 1.18%，中韩半导体 ETF 涨幅最高，香港证券 ETF 跌幅最高；本年以来涨跌幅中位数为 3.82%，中韩半导体 ETF 累计上涨 22.58%，纳指 ETF 累计下跌 2.01% [29] PB - ROE 框架下的 ETF 轮动策略跟踪 - 理论上 ln（PB）与预期 ROE 存在线性关系，倾向比较各行业自身历史分位数；PB 分位因子有效性强于 PB 因子，使用 ROE 因子优于 ROE 分位因子，预期 ROE 因子更优；结合 PB 和 ROE 进行行业配置更有效，关注第三象限高 PB 高 ROE 行业和第五象限低 PB 中 ROE 行业 [31][32] - 补充指标后第三象限与第五象限策略年化超额收益率分别为 4.78%与 3.94%，综合 PB - ROE 策略年化收益率为 11.93%，年化超额收益率为 13.22%，构建每月持有 3 个行业 ETF 的轮动策略且月度调仓 [33] - 本周策略关注通信、农林牧渔和交通运输行业，本周累计收益率为 - 0.86%，相对沪深 300 指数累计超额收益率为 - 0.29% [8][34] - 2023 年以来策略累计收益率为 26.03%，相对沪深 300 指数累计超额收益率为 3.81% [8][36] - 2022 年以来策略累计收益率为 7.77%，相对沪深 300 指数累计超额收益率为 11.99% [39] 投资建议 - PB - ROE 框架下的 ETF 轮动策略推荐下周关注通信、农林牧渔和交通运输行业对应的 ETF [9][40] - 按照 ETF 申赎情绪指标模型，推荐下周关注科创 50ETF、上证 50ETF、医疗 ETF、光伏 ETF 及机器人 ETF [9][40]

报告核心观点 - 报告为一份ETF市场跟踪与配置周报，旨在通过分析近期市场表现、ETF动态及跟踪量化策略，为投资者提供配置参考 [1][2][3] - 报告核心策略为基于PB-ROE框架并结合补充指标的行业ETF轮动策略，该策略长期表现优于基准，近期关注通信、农林牧渔和交通运输行业 [6][30][31] - 报告基于不同模型给出了下周的ETF关注建议，包括PB-ROE策略推荐的三个行业ETF，以及申赎情绪模型推荐的五只主题/宽基ETF [7][39] 最近一周市场概况 - 主要股指普遍上涨：截至2026年1月9日当周，上证指数周涨3.82%，深证成指周涨4.40%，创业板指周涨3.89%，北证50周涨5.82%，恒生指数周跌0.41% [10] - 市场交投活跃：本周沪深两市日均成交额为28259.76亿元，当周总成交额为14.13万亿元 [10] - 行业表现分化：在31个申万一级行业中，30个行业上涨，1个行业下跌，涨幅前三为综合（涨14.55%）、国防军工（涨13.63%）和传媒（涨13.10%），唯一下跌的行业为银行（跌1.90%）[4][10] - 主力资金持续净流出：本周5个交易日主力资金全部净流出，全周合计净流出1384.03亿元，净流入较多的行业为银行、传媒和石油石化，净流出较多的行业为电子、电力设备和通信 [4][11] 最近一周ETF市场表现 - **整体市场概览**：截至2026年1月9日，沪深两市共有1404只ETF，资产管理总规模为61878.71亿元，其中股票型ETF（1090只，40132.62亿元）和跨境ETF（204只，9783.93亿元）规模居前 [18] - **新发行动态**：本周有10只ETF新上市，均为股票型ETF，包括多只人工智能主题ETF；另有2只ETF新成立，为鹏华中证卫星产业ETF和广发中证A50ETF，总发行规模为4.83亿元 [5][19] - **股票型ETF表现**：本周股票型ETF周涨跌幅中位数为4.30%，卫星与通用航空主题ETF表现领先，其中卫星ETF易方达上涨22.46%；银行与红利低波ETF表现落后，其中银行ETF龙头下跌2.00% [5][22] - **股票型ETF份额变动**：本周股票型ETF周平均份额减少1045.17万份，医疗器械ETF份额增加最多（增加27.68亿份），酒ETF份额减少最多（减少23.99亿份）[22][24] - **债券型ETF表现**：本周53只债券型ETF周涨跌幅中位数为-0.03%，可转债ETF上涨4.47%表现最好，30年国债ETF下跌0.73%表现最差，规模最大的为海富通中证短融ETF（631.50亿元）[5][25] - **跨境ETF表现**：本周跨境ETF涨跌幅中位数为2.34%，中韩半导体ETF上涨15.52%涨幅最高，纳指ETF下跌0.72%跌幅最大 [5][27] PB-ROE框架下的ETF轮动策略跟踪 - **策略逻辑**：策略基于PB（市净率）与ROE（净资产收益率）框架，结合行业历史分位数和预期ROE进行行业比较，重点关注高PB高ROE（第三象限）和低PB中ROE（第五象限）的行业 [29][30] - **策略优化**：通过行情、资金、预期及财务四个维度的指标对基础PB-ROE框架进行补充，优化后第三象限与第五象限策略的年化超额收益率分别提升至4.78%与3.94%，综合策略年化超额收益率为13.22% [30][31] - **近期表现**：本周（2026年1月5日至9日）策略关注通信、农林牧渔和交通运输行业，累计收益率为1.31%，跑输沪深300指数（累计收益率2.79%），累计超额收益率为-1.47% [6][32] - **长期表现**：自2023年以来，策略累计收益率为27.12%，超额收益率为4.20%；自2022年以来，策略累计收益率为8.71%，超额收益率为12.38% [6][34][36] 投资建议 - **基于PB-ROE框架**：策略推荐下周关注通信、农林牧渔和交通运输行业，对应的投资工具为各自的行业ETF [7][39] - **基于申赎情绪指标模型**：模型推荐下周关注酒ETF、创业板50ETF、医疗ETF、芯片ETF及机器人ETF [7][39]

量化模型与构建方式 1. 三维择时框架 * **模型名称**：三维择时框架[8] * **模型构建思路**：通过监测市场分歧度、流动性和景气度三个维度的变化趋势，综合判断市场整体走势[8] * **模型具体构建过程**：模型基于三个独立的指数进行判断[12] 1. **市场分歧度指数**：衡量市场参与者观点的离散程度，下行趋势表示市场观点趋于一致[12][17] 2. **市场流动性指数**：衡量市场资金面的宽松程度，上行表示流动性改善[12][19] 3. **A股景气度指数2.0**：衡量上市公司整体盈利增长趋势，上行表示景气度提升[12][22] 当三个维度（分歧度下行、流动性上行、景气度上行）的趋势判断一致时，给出明确的看涨或看跌信号[8] 2. 热点趋势ETF策略 * **模型名称**：热点趋势ETF策略[29] * **模型构建思路**：结合价格形态（支撑阻力）与市场短期关注度（换手率变化）筛选ETF，构建组合[29] * **模型具体构建过程**： 1. **初筛形态**：根据K线的最高价与最低价的上涨或下跌形态，先选出最高价与最低价同时为上涨形态的ETF[29] 2. **计算支撑阻力因子**：根据最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，构建支撑阻力因子[29] 3. **筛选高关注度标的**：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率/近20日换手率最高的10只ETF，即短期市场关注度明显提升的标的[29] 4. **组合构建**：对最终选出的10只ETF构建风险平价组合[29] 3. ETF三策略融合模型 * **模型名称**：ETF三策略融合轮动模型[32] * **模型构建思路**：将基于基本面、质量低波、困境反转三种不同逻辑的行业轮动策略进行等权融合，实现因子与风格互补，降低单一策略风险[32] * **模型具体构建过程**： 1. **策略一：行业轮动策略**：核心因子包括超预期景气度、行业龙头效应、行业动量、拥挤度、通胀beta，旨在覆盖行业多维度特性，宏观适配性强[33] 2. **策略二：个股风格驱动策略**：核心因子包括个股动量、个股质量、个股波动率，聚焦个股质量与低波，防御性突出[33] 3. **策略三：困境反转策略**：核心因子包括PB_zscore、分析师长期预期、短期筹码交换，旨在捕捉估值修复与业绩反转机会[33] 4. **策略融合**：将上述三个策略的选股结果进行等权组合，形成最终的ETF轮动组合[32] 4. 资金流共振策略 * **模型名称**：融资-主动大单资金流共振策略[44] * **模型构建思路**：利用融资融券资金流与主动大单资金流两个维度，寻找资金形成共振效应的行业进行推荐[44][47] * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：计算个股融资净买入-融券净卖出（即两融资金流）并在行业层面加总[41][44]。对该行业资金流进行barra市值因子中性化处理，然后计算其最近50日均值，最后计算该均值近两周的环比变化率[44] 2. **构建行业主动大单资金因子**：计算行业主动大单资金净流入，并对其进行最近一年成交量的时序中性化处理，得到排序分位值，最后取最近10日均值[44] 3. **策略逻辑**：研究发现，融资融券因子的多头端在不同市场状态下有稳定的负向超额收益，而主动大单因子剔除极端多头行业后有稳定正向超额收益[45]。因此，策略在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子得分也较高的行业，以提高策略稳定性[45]。进一步剔除大金融板块后构建最终组合[45] 5. 多风格增强策略 * **模型名称**：多风格增强策略[59] * **模型构建思路**：在基础的多风格策略之上，叠加额外的增强因子，以在其他风格端增厚收益，抑制单一风格波动，实现在不同市场周期下的稳定超额收益[59] * **模型具体构建过程**：报告提及了多种具体的风格增强策略，包括质量增强、红利增强、长期成长增强、价值增强、低波增强、短期动量增强、长期动量增强策略[63]。这些策略均在对应的风格基准（如中证红利全收益、中证全指等）上，通过叠加增强因子进行优化[63] 量化因子与构建方式 1. 支撑阻力因子 * **因子名称**：支撑阻力因子[29] * **因子构建思路**：根据价格高点与低点的回归趋势陡峭程度，判断价格的支撑或阻力强度[29] * **因子具体构建过程**：分别对ETF的最高价和最低价序列计算近20日的线性回归系数，根据这两个回归系数的相对陡峭程度构建因子[29] 2. 短期关注度因子 * **因子名称**：短期关注度因子（换手率变化）[29] * **因子构建思路**：用短期换手率相对于中长期换手率的提升幅度，衡量市场关注度的短期变化[29] * **因子具体构建过程**：计算ETF的近5日平均换手率与近20日平均换手率的比值[29] 3. 行业融资融券资金因子 * **因子名称**：行业融资融券资金因子[44] * **因子构建思路**：衡量经市值调整后的行业层面两融资金流的近期变化趋势[44] * **因子具体构建过程**： 1. 计算个股的两融资金流：融资净买入 - 融券净卖出[41][44] 2. 在行业层面将个股资金流加总[44] 3. 对行业资金流进行barra市值因子中性化处理[44] 4. 计算中性化后资金流的最近50日移动平均值[44] 5. 计算该50日均值近两周的环比变化率作为最终因子值[44] 4. 行业主动大单资金因子 * **因子名称**：行业主动大单资金因子[44] * **因子构建思路**：衡量经成交量调整后的行业大单资金净流入的近期强度[44] * **因子具体构建过程**： 1. 计算行业的主动大单资金净流入[44] 2. 对该净流入进行最近一年成交量序列的时序中性化处理，并转换为排序分位值[44] 3. 取该分位值的最近10日移动平均值作为最终因子值[44] 5. 风格因子 报告跟踪了多种市场风格因子，包括： * **市值因子**[51] * **贝塔因子**[50][51] * **动量因子**[51] * **波动率因子**[51] * **非线性市值因子**[51] * **价值因子**[55] * **流动性因子**[50][55] * **盈利收益率因子**[55] * **成长因子**[50][55] * **杠杆因子**[55] 6. Alpha因子（选股因子） 报告从不同维度列举了多个Alpha因子，部分因子构建过程如下： * **3个月成交量均值因子 (ln_volume_mean_3m)**：过去3个月成交量的自然对数均值[56] * **3个月成交量标准差因子 (ln_volume_std_3m)**：过去3个月成交量的自然对数的标准差[56] * **单季度净利润同比增长（考虑快报、预告）因子 (yoy_np_q_adv)**：$$ yoy\_np\_q\_adv = \frac{NP_{q} - NP_{q-4}}{|NP_{q-4}|} $$，其中NP为单季度净利润，考虑快报和预告数据[58] * **单季度ROA同比差值（考虑快报、预告）因子 (roa_q_delta_adv)**：$$ roa\_q\_delta\_adv = ROA_{q} - ROA_{q-4} $$，其中ROA为单季度总资产收益率，考虑快报和预告数据[58] * **一致预期净利润变化（FY1）因子 (mom1_np_fy1)**：$$ mom1\_np\_fy1 = \frac{NP_{FY1}^{current} - NP_{FY1}^{1m\ ago}}{|NP_{FY1}^{1m\ ago}|} $$，其中NP_FY1为未来一年一致预测净利润[58] * **研发总资产占比因子 (tot_rd_ttm_to_assets)**：$$ tot\_rd\_ttm\_to\_assets = \frac{研发支出_{TTM}}{总资产} $$[58] * **SUE因子 (sue1)**：$$ sue1 = \frac{(NI_{q} - NI_{q-4}) - mean(NI_{t} - NI_{t-4}, t=q-7:q)}{std(NI_{t} - NI_{t-4}, t=q-7:q)} $$，其中NI为净利润，计算过去八个季度的标准化未预期盈余[58] 模型的回测效果 1. 热点趋势ETF策略 * **测试周期**：2025年以来[29] * **组合收益率**：43.6%[29] * **超额收益率（相对沪深300）**：22.4%[29] 2. ETF三策略融合轮动模型 * **测试周期**：2017年4月10日至2025年12月31日[34][37] * **全周期表现**[38]： * **组合收益率**：12.18% * **基准收益率**：2.08% * **超额收益率**：10.10% * **组合波动率**：16.54% * **信息比率(IR)**：1.07 * **最大回撤**：-24.55% * **夏普比率**：0.74 * **2025年表现**[38]： * **组合收益率**：27.29% * **基准收益率**：24.60% * **超额收益率**：2.69% 3. 融资-主动大单资金流共振策略 * **测试周期**：2018年以来[45] * **年化超额收益（费后）**：14.3%[45] * **信息比率(IR)**：1.4[45] * **近期表现（上周）**[45]： * **绝对收益率**：-0.94% * **超额收益率（相对行业等权）**：-0.95% 因子的回测效果 1. 风格因子近期表现（截至2025年12月31日） * **测试周期**：最近一周[51][55] * **市值因子收益**：-0.09%[51] * **贝塔因子收益**：1.47%[51] * **动量因子收益**：0.12%[51] * **波动率因子收益**：-0.71%[51] * **非线性市值因子收益**：0.01%[51] * **价值因子收益**：-0.89%[55] * **流动性因子收益**：0.16%[55] * **盈利收益率因子收益**：-0.78%[55] * **成长因子收益**：0.26%[55] * **杠杆因子收益**：-1.30%[55] 2. Alpha因子多头超额收益（截至2025年12月31日） * **测试周期**：近一周[56] * **3个月成交量均值因子 (ln_volume_mean_3m)**：0.68%[56] * **3个月成交量标准差因子 (ln_volume_std_3m)**：0.65%[56] * **6个月成交量均值因子 (ln_volume_mean_6m)**：0.61%[56] * **1个月与12个月成交量差值因子 (volume_1m_minus_12m)**：0.57%[56] * **1个月与12个月成交量比值因子 (volume_1m_div_12m)**：0.56%[56] * **3个月动量因子 (mom_3m)**：0.56%[56] 3. 分指数Alpha因子多头超额收益（上周，截至2025年12月31日） * **单季度ROA同比差值（考虑快报、预告）因子 (roa_q_delta_adv)**[58]： * **沪深300中超额**：28.46% * **中证500中超额**：5.09% * **中证800中超额**：18.15% * **中证1000中超额**：18.69% * **单季度净利润同比增长（考虑快报、预告）因子 (yoy_np_q_adv)**[58]： * **沪深300中超额**：24.46% * **中证500中超额**：8.23% * **中证800中超额**：17.73% * **中证1000中超额**：20.81% * **一致预期净利润变化（FY1）因子 (mom1_np_fy1)**[58]： * **沪深300中超额**：13.97% * **中证500中超额**：17.03% * **中证800中超额**：21.95% * **中证1000中超额**：9.30% * **研发总资产占比因子 (tot_rd_ttm_to_assets)**[58]： * **沪深300中超额**：11.80% * **中证500中超额**：18.21% * **中证800中超额**：20.87% * **中证1000中超额**：16.47% 4. 风格增强策略绩效（截至2025年12月31日） * **红利增强策略 (GL888002)**[63]： * **本周超额收益率（相对中证红利全收益）**：0.68% * **本年超额收益率**：14.44% * **最近一年年化收益率**：22.12% * **最近一年年化超额收益**：15.35% * **夏普比率**：1.92 * **区间最大回撤**：-5.40% * **低波增强策略 (GL888005)**[63]： * **本周超额收益率（相对中证全指）**：0.65% * **本年超额收益率**：4.37% * **最近一年年化收益率**：33.57% * **最近一年年化超额收益**：2.70% * **夏普比率**：2.67 * **区间最大回撤**：-8.73% * **长期成长增强策略 (GL888003)**[63]： * **本周超额收益率（相对中证全指）**：-0.13% * **本年超额收益率**：3.47% * **最近一年年化收益率**：34.66% * **最近一年年化超额收益**：3.80% * **夏普比率**：2.09 * **区间最大回撤**：-11.44%

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 截至2025年12月31日基金市场规模与ETF市场规模均上升 成长型基金表现超价值型基金 股票型ETF在12月整体收益率较高 基于主力资金和PB - ROE框架构建的行业ETF轮动策略各有表现 并给出2026年1月投资建议[4][6] 根据相关目录分别进行总结 基金市场跟踪 - 市场概况：截至2025年12月31日 全市场存续基金13617只 较上月增加142只 总资产净值36.32万亿元 增加3151.15亿元 数量占比最高的三类为混合型 债券型和股票型基金 规模占比最高的为货币型 债券型和股票型基金 12月股票型基金数量和规模增加较多[11] - 基金表现：2025年12月 价值 平衡 成长基金指数收益率分别为1.14% 2.71% 3.69% 成长型基金表现超价值型基金 成长与平衡基金指数战胜沪深300指数 中盘基金略超大盘与小盘基金 且均超越沪深300指数 所有基金收益率中位数为0.53% 79.33%基金取得正收益 12月表现靠前的是永赢高端装备智选A 涨幅47.93% 本年以来表现靠前的是永赢科技智选A 涨幅233.29%[17][22] ETF市场跟踪 - ETF新发产品：2025年12月 按上市日有18只ETF新上市 按成立日有32只ETF新成立 总发行规模125.36亿元[26] - ETF产品分类表现：12月股票型ETF收益率中位数3.34%最高 跨境ETF - 3.50%最低 商品型ETF 2.58%优于债券型ETF 股票型ETF内部偏离度最高 债券型最低 股票型ETF中卫星和通用航空ETF表现好 酒和科创创新药ETF表现差 中证A500ETF与创业板50ETF份额增加多 军工龙头ETF与银行ETF减少多 债券型ETF中可转债ETF涨幅最多 30年国债ETF跌幅最多 海富通中证短融ETF规模最大 跨境ETF中12月中韩半导体ETF涨幅最高 港股通创新药ETF跌幅最高 本年以来中韩半导体ETF累计涨幅高 恒生科技ETF天弘累计跌幅高 商品型ETF中有色ETF涨幅多 豆粕ETF跌幅多 华安黄金ETF规模最大[31][33][37][39][42] ETF策略跟踪 - 基于主力资金的行业ETF轮动：构建该策略 对历史一个月主力资金净买入额进行行业市值调整 持有3个行业时策略效果优 月度调仓 12月关注银行 食品饮料和石油石化行业 2025年12月策略累计收益率 - 1.70% 相对沪深300指数超额收益率 - 3.98% 2023年以来累计收益率48.47% 超额收益率28.88% 2022年以来累计收益率11.18% 超额收益率17.46%[46][47][48][49] - PB - ROE框架下的行业ETF轮动：比较各行业PB及ROE自身历史分位数 结合PB分位因子和预期ROE因子进行行业配置 关注高PB高ROE和低PB中ROE行业 构建每月持有3个行业ETF的轮动策略 月度调仓 12月关注汽车 美容护理和农林牧渔行业 2025年12月策略累计收益率 - 1.23% 相对沪深300指数超额收益率 - 3.51% 2023年以来累计收益率25.47% 超额收益率5.89% 2022年以来累计收益率7.30% 超额收益率13.58%[53][54][57][59][60] 投资建议 2026年1月 针对主力资金偏好看好有色金属 非银金融和钢铁行业ETF 针对PB - ROE情况及补充指标 推荐关注通信 农林牧渔和交通运输行业ETF[9][61][64]

核心观点 - 报告核心结论指出，中证A500 ETF合计规模已接近3000亿元，成为市场重要宽基产品[1] - 上周A股市场整体上涨，其中中证500指数涨幅最大，达4.03%[1] - 市场资金流向呈现显著分化，中证A500指数ETF获得大量资金净流入，而沪深300指数、军工及TMT板块ETF则遭遇净流出[2] 全球及A股市场概况 - 上周（2025.12.22-2025.12.26）A股主要指数普遍上涨，中证500指数领涨4.03%，创业板指上涨3.90%，科创50上涨2.85%[12][13] - 港股恒生指数微涨0.50%[13] - 美股主要指数亦上涨，道琼斯工业指数、标普500、纳斯达克指数分别上涨1.20%、1.40%、1.22%[13] - 涨幅居前的ETF跟踪标的多为新能源板块指数[1] - 上周A股ETF跟踪标的指数涨幅前10名中，卫星产业指数以12.17%的涨幅居首，新能源车、电池等相关指数涨幅也超过7%[15] - 跌幅后10名中，港股通创新药、银行、煤炭等板块指数出现下跌，其中港股通创新药指数下跌1.42%[16] ETF新发统计 - **上报情况**：上周内地市场共上报18只股票型ETF，涉及港股通信息技术、生物科技、通信设备、红利质量、科创板、上证综指、有色金属、电池、互联网等多个主题[17][18] - **发行情况**：截至上周，A股市场有8只股票型ETF正在发行，涵盖科技优势成长、创业板、科创200、港股通汽车、工业软件、创业板新能源、电力公用事业、食品等主题[20] - **成立情况**： - A股市场：上周新成立8只股票型ETF，包括港股通高股息、上证50联接、科创50联接、恒生生物科技、创业板人工智能、恒指港股通、上证综合增强策略、民企300联接等，合计募集规模约15.6亿元[22] - 美国市场：上周新成立5只权益型ETF，其中2只为主动ETF，涉及软件平台、国际出口、能源基础设施等主题[23] 资金流向 A股市场 - **整体流向**：净流入前10的股票ETF多为中证A500指数ETF，其中“中证A500ETF”（159338）净流入106.75亿元；净流出前10的多为沪深300指数、军工、TMT板块ETF，其中“沪深300ETF”（510300）净流出34.08亿元[25][28] - **宽基ETF**： - 净流入居前：中证A500指数净流入493.12亿元，跟踪ETF总规模达2999.07亿元；中证500指数净流入41.04亿元[27][29] - 净流出居前：沪深300指数净流出57.73亿元，跟踪ETF总规模达11942.26亿元；创业板指净流出26.49亿元[30] - **行业ETF**： - 按板块划分，中游制造板块净流入7.46亿元居首，医药生科板块净流入4.02亿元[32] - TMT板块净流出66.52亿元，国防军工板块净流出48.62亿元，金融地产板块净流出19.67亿元[34] - **主题ETF**：金融科技ETF（159851）净流入1.63亿元居首；碳中和ETF（159790）净流出1.50亿元居前[35][36] - **主动ETF**：500增强ETF（561550）净流入0.31亿元居首；300增强ETF（561300）净流出0.30亿元居前[38][40] - **Smart Beta ETF**：红利低波ETF（512890）净流入3.83亿元居首；红利ETF基金（159581）净流出3.62亿元居前[42][43] 美股市场 - **主题ETF**：资源管理主题净流入1.90亿美元居首；多元科技主题净流出4.63亿美元居前[45][47] - **主动ETF**：NEOS Nasdaq-100(R) High Income ETF（QQQI）净流入2.86亿美元居首；JPMorgan Nasdaq Equity Premium Inc ETF（JEPQ）净流出6.56亿美元居前[51][52] - **Smart Beta ETF**：按策略类型划分，仅风险导向类（Risk-Oriented）ETF获得净流入4599.44万美元；价值、成长类ETF净流出最多，分别达157.48亿美元和130.97亿美元[55] - **其他ETF（主要为宽基）**：跟踪富时全球（除美国）指数的ETF净流入57.47亿美元居首；跟踪道琼斯美国全市场指数的ETF净流出28.16亿美元居前[57][58] - **投资A股和港股的ETF**：上周合计净流出1.10亿美元，其中投资A股的KWEB（CSI中国互联网ETF）净流出9004.94万美元[59][61] 商品市场 - **内地商品ETF**：黄金ETF净流入18.71亿元居首，跟踪总规模达2485.07亿元；能源化工ETF净流出1.29亿元[63] - **美国商品ETF**：其他贵金属（Other Precious Metals）ETF净流入11.66亿美元居首；农业（Agriculture）ETF净流出509.99万美元[64] ETF策略跟踪 - **扩散指标+RRG ETF轮动策略**： - 策略自2018年12月28日至2025年12月26日，年化收益率为20.4%[67] - 截至2025年12月26日，策略年内（YTD）收益率为28.16%，相对中信一级等权和沪深300指数的累计超额收益分别为4.28%和9.54%[67][68] - 上周策略收益率为3.84%，相对上述两个基准的超额收益分别为1.66%和1.89%[67] - 策略最新一期（2025年11月28日）持仓包括电网设备、钢铁、银行AH优选、矿业、科创芯片设计、通信等行业的ETF[74] - **ETF日内动量策略**： - 截至2025年12月26日，50%底仓+日内动量策略在上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的YTD收益率分别为5.39%、9.65%、22.66%和17.63%[71] - 相较于买入持有50%仓位对应ETF，该策略在上述四个标的上的YTD超额收益分别为-2.75%、-0.83%、6.03%和2.86%[72][75] - 上周，该策略在四个标的上的收益率分别为0.52%、0.82%、1.97%和2.05%，相较于对应50%仓位ETF的超额收益分别为-0.16%、-0.2%、-0.04%和0.24%[71]

报告核心观点 - 基于PB-ROE框架构建的ETF轮动策略，重点关注高PB高ROE行业（第三象限）和低PB中ROE行业（第五象限），策略自2023年以来累计收益率为24.82%，跑赢沪深300指数6.50个百分点 [5][6] - 策略根据当前市场情况，推荐本周关注汽车、美容护理和农林牧渔行业，并建议配置对应的行业ETF [7][8] 金融工程：基金市场与ETF策略 - 截至2025年12月12日，沪深两市共有1379只ETF，资产管理总规模为57806.33亿元，其中股票型ETF规模最大，共1073只，规模达36774.09亿元 [2] - 在2025年12月8日至12月12日当周，共有4只ETF新上市，6只ETF新成立，总发行规模为29.01亿元，新上市及成立的ETF中，人工智能主题ETF占据多数 [3] - 上周股票型ETF周涨跌幅中位数为0.10%，通信设备ETF与创业板人工智能ETF表现较好，其中通信设备ETF上涨7.30%，而煤炭ETF和能源ETF表现较差，其中煤炭ETF下跌3.98% [3][4] - 上周股票型ETF份额平均减少295.00万份，A500ETF华泰柏瑞份额增加最多，达32.76亿份，而银行ETF份额减少最多，达26.51亿份 [4] - 上周债券型ETF周涨跌幅中位数为0.06%，30年国债ETF上涨0.75%表现最佳，跨境ETF涨跌幅中位数为-1.68%，中韩半导体ETF上涨1.59%表现最佳，巴西ETF下跌5.90%表现最差 [4] - PB-ROE轮动策略在2017年至2024年2月的回测期内，第三象限（高PB高ROE）组合年化超额收益率为4.27%，第五象限（低PB中ROE）组合年化超额收益率为1.55% [5] - 策略通过四个补充维度优化后，年化收益率达11.93%，年化超额收益率达13.22%，上周策略关注汽车、美容护理和农林牧渔行业，对应行业ETF [6] - 策略上周累计收益率为-1.42%，跑输沪深300指数（-0.08%）1.34个百分点，但自2023年以来累计收益率为24.82%，跑赢沪深300指数（18.32%）6.50个百分点 [6]

核心观点 - 报告核心结论指出，上周A股市场表现分化，北证50指数涨幅最大为2.79%，港股恒生指数下跌0.42%，涨幅居前的ETF多跟踪TMT板块指数[1] - 报告标题及核心内容强调，中证A500 ETF合计净流入近百亿元，成为上周A股ETF市场最显著的资金流向特征[1][2] 全球及A股市场概况 - 上周全球主要市场表现分化：A股北证50指数上涨2.79%，深证成指上涨0.84%，中证500指数上涨1.01%，而上证50指数下跌0.25%，沪深300指数下跌0.08%；港股恒生指数下跌0.42%；美股道琼斯工业指数上涨1.05%，而纳斯达克指数下跌1.62%[12][15] - A股ETF跟踪标的指数中，通信设备主题、创业板人工智能、通信设备指数涨幅居前，上周涨幅分别为7.25%、6.96%、6.77%[14] - A股ETF跟踪标的指数中，中证煤炭、国新港股通央企红利、中证钢铁指数跌幅居前，上周跌幅分别为-3.87%、-3.49%、-2.97%[16] ETF新发统计 - **上报统计**：上周内地市场共上报20只股票型ETF，涉及工业有色金属、畜牧养殖、生物科技、机器人、光伏产业、卫星产业等多个主题[17][18] - **发行统计**：截至上周，A股市场正在发行的股票型ETF包括科技优势成长50策略、自由现金流、港股通高股息、创业板、上证50、科创50、恒指港股通、创业板人工智能、生物科技、汽车产业、芯片、通用航空、卫星产业、互联网、工程机械主题等各类产品[20] - **成立统计**：上周A股市场新成立7只股票型ETF，包括港股通科技、科创创业人工智能、工程机械主题、智选沪深港科技50、食品、科创芯片设计等主题，合计募集规模约32.37亿元[22] - **美国市场成立统计**：上周美国市场新成立21只权益型ETF，其中17只为主动ETF，此外还包括多只Smart Beta ETF[1][24] 资金流向：A股市场 - **整体流向**：上周A股股票型ETF资金净流入前10名中，多只为中证A500指数ETF，例如华泰柏瑞A500ETF净流入40.33亿元，南方A500ETF净流入37.64亿元；净流出前10名中多为行业指数ETF，如证券ETF净流出23.05亿元，银行ETF净流出21.68亿元[27][28][29] - **宽基ETF**：宽基ETF中，跟踪中证A500指数的ETF净流入居前，合计净流入96.84亿元；跟踪创业板指的ETF净流出居前，合计净流出31.38亿元[2][31][33] - **行业ETF**：按板块划分，新能源板块ETF净流入居前，合计净流入10.76亿元；而TMT和金融地产板块ETF净流出显著，分别净流出67.56亿元和57.99亿元[2][35][36] - **主题ETF**：主题ETF中，央企50ETF净流入居前，为0.78亿元；科技ETF净流出居前，为-0.86亿元[2][38][40] - **主动ETF**：主动ETF中，科创50增强ETF净流入居前，为2.22亿元；中证2000增强ETF净流出居前，为-0.21亿元[2][42][43] - **Smart Beta ETF**：Smart Beta ETF中，红利ETF净流入居前，为8.21亿元；自由现金流ETF基金净流出居前，为-0.90亿元[2][45][47] 资金流向：美股市场 - **主题ETF**：美国市场主题ETF中，AI+大数据主题净流入居前，为2.05亿美元；网络安全主题净流出居前，为-1379.04万美元[3][49][50] - **主动ETF**：美国主动ETF中，以罗素3000指数为基准的Dimensional US Core Equity 2 ETF净流入居前，为4.41亿美元；以Solactive GBS Global Mkt All Cap TR USD指数为基准的Roundhill Magnificent Seven ETF净流出居前，为-5897.50万美元[3][52][53][54] - **Smart Beta ETF**：按策略类型划分，成长类和价值类Smart Beta ETF净流入居前，分别为24.90亿美元和19.98亿美元；而多因子类则净流出1956.46万美元[3][56] - **其他ETF（主要为宽基）**：其他ETF中，跟踪道琼斯美国全市场指数的ETF净流入居前，为29.37亿美元；跟踪标普美国TMI指数的ETF净流出居前，为-7.53亿美元[3][58][59][62] - **投资A股和港股的ETF**：上周美国市场投资A股和港股的股票ETF合计净流入1.77亿美元，其中Xtrackers Harvest CSI 300 China A ETF净流入1.17亿美元[3][60][61][63][64] 资金流向：商品ETF - **内地商品ETF**：上周内地商品ETF中，黄金ETF净流出居前，合计净流出1.79亿元；而有色金属ETF净流入4.18亿元[3][65] - **美国商品ETF**：上周美国商品ETF中，黄金ETF净流入居前，合计净流入11.98亿美元[3][66] ETF策略跟踪 - **扩散指标+RRG ETF轮动策略**：该策略自2018年12月28日至2025年12月12日年化收益率为19.91%；截至上周，策略年内收益率为23.81%，上周收益率为0.73%，相对中信一级等权和沪深300指数的超额收益分别为1.30%和0.81%[4][69][70] - **ETF日内动量策略**：截至上周，50%底仓+日内动量策略在上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的年内收益率分别为4.75%、8.19%、20.34%和15.44%；上周收益率分别为-0.37%、-0.15%、0.75%和0.04%[4][77][78]

核心观点 - 报告核心结论为上周A股市场整体下跌，北证50指数跌幅最大达9.04%，港股恒生指数下跌5.09%，跌幅居前的ETF多跟踪新能源板块指数[1] - 上周内地市场上报股票ETF 19只，新成立股票ETF 9只，美国市场新成立权益型ETF 17只，其中16只为主动ETF[1] - 报告跟踪的两种量化策略上周表现不佳，扩散指标+RRG ETF轮动策略收益率为-6.37%，50%底仓+日内动量策略在主要宽基ETF上也录得负收益[4] 全球及A股市场概况 - 上周A股主要指数普遍下跌，北证50指数跌幅最大为9.04%，科创50指数下跌5.54%，创业板指下跌6.15%，沪深300指数下跌3.77%[15] - 港股市场恒生指数下跌5.09%，美国市场标普500指数下跌1.95%，纳斯达克指数下跌2.74%[15] - A股市场股票ETF跟踪标的指数中，跌幅前10名多为新能源板块指数，科创新能指数下跌13.34%，光伏产业指数下跌11.26%[16] ETF新发统计 - 上周A股市场上报股票型ETF 19只，其中7只为上证科创板芯片ETF，涉及易方达、鹏华、广发等多家基金公司[18] - A股市场新成立股票型ETF 9只，包括华夏标普港股通低波红利ETF（规模4.66亿元）、天弘中证细分化工产业主题ETF（规模5.50亿元）等[22] - 美国市场上周新成立权益型ETF 17只，其中16只为主动ETF，如AQE Core ETF（规模58645.29万美元）等[24][25] 资金流向：A股市场 - 上周A股市场净流入前10的股票型ETF多为宽基指数ETF，中证500ETF净流入57.78亿元，创业板ETF净流入46.78亿元，沪深300ETF净流入44.62亿元[27] - 净流出前10的ETF多为周期板块指数ETF，银行ETF净流出13.56亿元，化工ETF净流出9.64亿元，煤炭ETF净流出9.26亿元[28] - 宽基ETF中，跟踪中证500指数的ETF净流入64.13亿元居前，跟踪MSCI中国A50互联互通指数的ETF净流出1.83亿元[30][32] - 行业ETF中，TMT板块净流入44.87亿元居前，消费板块净流出4.78亿元[35] - 主题ETF中，港股通科技ETF基金净流入2.09亿元居前，金融科技ETF净流出4.61亿元[36][38] - 主动ETF中，科创50增强ETF净流入1.24亿元居前，中证2000增强ETF净流出0.18亿元[40][41] - Smart Beta ETF中，自由现金流ETF净流入7.59亿元居前，价值100ETF净流出0.63亿元[47][43] 资金流向：美股市场 - 美国市场主题ETF中，泛科技主题ETF净流入21632.21万美元居前，政治主题ETF净流出7017.90万美元[45][49] - 主动ETF中，FT Vest US Equity Buffer ETF Nov净流入65642.40万美元居前，YieldMax Ultra Option Income Strat ETF净流出15737.98万美元[51][52] - Smart Beta ETF中，价值类策略净流入437115.86万美元，质量类策略净流出489846.51万美元[54][55] - 其他ETF（主要为宽基）中，跟踪标普500指数的ETF净流入1068495.12万美元，跟踪纳斯达克100指数的ETF净流出186615.99万美元[57][59] - 投资A股和港股的美国股票ETF合计净流出0.44亿美元[60] 资金流向：商品市场 - 内地商品ETF中，黄金ETF净流入62.67亿元，有色金属ETF净流入1.19亿元[64] - 美国商品ETF中，其他贵金属ETF净流入6449.46万美元，黄金ETF净流出38156.47万美元[66] ETF策略业绩表现 - 扩散指标+RRG ETF轮动策略上周收益率为-6.37%，相对中信一级等权和沪深300指数的超额收益分别为-1.58%和-2.6%[68] - 截至2025年11月21日，该策略2025年以来累计收益率为15.66%，年化收益率为18.50%，最大回撤为-18.11%[69] - 50%底仓+日内动量策略在上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的上周收益率分别为-1.67%、-2.08%、-3.11%和-3.43%[76] - 相较于对应50%仓位ETF的超额收益分别为-0.37%、-0.2%、-0.25%和-0.56%[76] - 2025年以来，该策略在中证500ETF和中证1000ETF上表现相对较好，累计超额收益分别为6.43%和3.23%[77]