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 各指数有不同的构建方法和收益表现 [12] 根据相关目录分别进行总结 1. ETF策略指数跟踪 - 上周部分ETF策略指数绩效：华宝研究大小盘轮动ETF策略指数上周收益2.41% 基准为中证800 超额收益-0.36%；华宝研究量化风火轮ETF策略指数上周收益4.16% 基准为中证800 超额收益1.39%；华宝研究量化平衡术ETF策略指数上周收益1.03% 基准为沪深300 超额收益-1.35%；华宝研究SmartBeta增强ETF策略指数上周收益1.37% 基准为中证800 超额收益-1.40%；华宝研究热点跟踪ETF策略指数上周收益1.72% 基准为中证全指 超额收益-1.20%；华宝研究债券ETF久期策略指数上周收益-0.41% 基准为中债 - 总指数 超额收益0.03% [13] 1.1 华宝研究大小盘轮动ETF策略指数 - 构建方法：利用多维度技术指标因子 采用机器学习模型对申万大盘指数和申万小盘指数的收益差进行预测 周度输出信号决定持仓获取超额回报 [14] - 收益情况：截至2025/8/15 2024年以来超额收益为17.66% 近一月超额收益为-0.85% 近一周超额收益为-0.36% [14] - 持仓情况：截至2025/8/15 持仓沪深300ETF 权重100% [17] 1.2 华宝研究SmartBeta增强ETF策略指数 - 构建方法：利用量价类指标对自建barra因子进行择时 依据ETF在9大barra因子上的暴露度将择时信号映射到ETF上获取超越市场的收益 [16] - 收益情况：截至2025/8/15 2024年以来超额收益为14.35% 近一月超额收益为-0.74% 近一周超额收益为-1.40% [16] - 持仓情况：截至2025/8/15 持仓价值100ETF 权重100% [21] 1.3 华宝研究量化风火轮ETF策略指数 - 构建方法：从多因子角度出发 把握中长期基本面维度 跟踪短期市场趋势 分析市场参与者行为 通过估值与拥挤度信号提示行业风险 挖掘潜力板块获取超额收益 [20] - 收益情况：截至2025/8/15 2024年以来超额收益为11.50% 近一月超额收益为5.27% 近一周超额收益为1.39% [20] - 持仓情况：截至2025/8/15 持仓通信ETF权重21.14%、工业母机ETF权重20.37%、有色金属ETF权重20.30%、医药卫生ETF权重19.11%、建材ETF权重19.07% [24] 1.4 华宝研究量化平衡术ETF策略指数 - 构建方法：采用多因子体系 包含经济基本面、流动性、技术面和投资者行为四大类因子 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分布 综合择时和轮动获取超额收益 [24] - 收益情况：截至2025/8/15 2024年以来超额收益为-3.51% 近一月超额收益为-1.66% 近一周超额收益为-1.35% [24] - 持仓情况：截至2025/8/15 持仓十年国债ETF权重9.66%、中证1000ETF权重5.76%、500ETF增强权重5.60%、300增强ETF权重30.99%、政金债券ETF权重24.08%、短融ETF权重23.90% [29] 1.5 华宝研究热点跟踪ETF策略指数 - 构建方法：根据市场情绪分析、行业重大事件跟踪、投资者情绪和专业观点、政策和法规变动以及历史演绎等策略 跟踪挖掘热点指数标的产品 构建ETF组合 [28] - 收益情况：截至2025/8/15 近一月超额收益为-1.03% 近一周超额收益为-1.20% [28] - 持仓情况：截至2025/8/15 持仓有色50ETF权重29.98%、港股消费ETF权重26.56%、港股红利ETF权重26.06%、国债ETF5至10年权重17.40% [32] 1.6 华宝研究债券ETF久期策略指数 - 构建方法：采用债券市场流动性指标、量价指标筛选择时因子 用机器学习方法预测债券收益率 预期收益率低于阈值时减少长久期仓位 提升组合长期收益和回撤控制能力 [32] - 收益情况：截至2025/8/15 近一月超额收益为0.00% 近一周超额收益为0.03% [32] - 持仓情况：截至2025/8/15 持仓十年国债ETF权重50.03%、国债ETF5至10年权重25.02%、政金债券ETF权重24.95% [36]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 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 [13] 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 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 获超额回报 [5][15] - 截至2025/8/8 2024年以来超额收益17.66% 近一月-0.25% 近一周-0.11% [5][15] - 上周指数收益1.27% 基准中证800收益1.38% [14] - 持仓为沪深300ETF 权重100% [19] 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ETF在9大barra因子暴露度映射择时信号 选主流宽基及风格、策略ETF获超越市场收益 [5][19] - 截至2025/8/8 2024年以来超额收益15.81% 近一月-0.76% 近一周-0.34% [5][19] - 上周指数收益1.03% 基准中证800收益1.38% [14] - 持仓含中证1000ETF、科创50ETF等 [23] 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 [6][23] - 截至2025/8/8 2024年以来超额收益9.46% 近一月4.80% 近一周1.54% [6][23] - 上周指数收益2.92% 基准中证800收益1.38% [14] - 持仓含工业母机ETF、有色金属ETF等 [27] 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 [6][27] - 截至2025/8/8 2024年以来超额收益-1.88% 近一月-0.84% 近一周-0.48% [6][27] - 上周指数收益0.76% 基准沪深300收益1.23% [14] - 持仓含十年国债ETF、中证1000ETF等 [31] 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 [7][31] - 截至2025/8/8 近一月超额收益0.78% 近一周0.91% [7][31] - 上周指数收益2.81% 基准中证全指收益1.89% [14] - 持仓含有色50ETF、港股消费ETF等 [35] 华宝研究债券ETF久期策略指数 - 用债券市场流动性、量价指标筛选择时因子 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 [7][35] - 截至2025/8/8 近一月超额收益0.05% 近一周0.06% [7][35] - 上周指数收益0.14% 基准中债 - 总指数收益0.08% [14] - 持仓含十年国债ETF、国债ETF5至10年等 [38]

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[12] 根据相关目录分别进行总结 1. ETF策略指数跟踪 - 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2025/7/25 2024年以来超额收益17.92% 近一月0.16% 近一周 -0.33% 上周持仓沪深300ETF权重100% [4][14][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因子上的暴露度映射择时信号 选取主流宽基及风格、策略ETF 截至2025/7/25 2024年以来超额收益15.29% 近一月 -1.20% 近一周0.25% 持仓包括价值100ETF、中证2000ETF等多只ETF [4][18][23] - 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2025/7/25 2024年以来超额收益8.22% 近一月4.29% 近一周2.67% 持仓包括建材ETF、有色60ETF等多只ETF [5][22][26] - 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 综合择时和轮动获超额收益 截至2025/7/25 2024年以来超额收益 -2.75% 近一月 -2.91% 近一周 -1.03% 持仓包括十年国债ETF、中证1000ETF等多只ETF [5][26][30] - 华宝研究热点跟踪ETF策略指数根据市场情绪、行业事件等策略跟踪挖掘热点指数标的产品 构建ETF组合 为投资者提供短期趋势参考 截至2025/7/25 近一月超额收益 -0.38% 近一周1.48% 持仓包括有色50ETF、港股消费ETF等多只ETF [6][30][33] - 华宝研究债券ETF久期策略指数采用债券市场流动性和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 提升组合长期收益和回撤控制能力 截至2025/7/25 近一月超额收益0.19% 近一周0.12% 持仓包括十年国债ETF、国债ETF5至10年等多只ETF [6][33][38]

报告核心观点 提供多个借助ETF构建的策略指数，以周度为频率跟踪指数绩效和持仓，各指数采用不同方法获取相对市场的超额收益，不同时间段超额表现有差异 [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2025/7/11，2024年以来超额收益17.48%，近一月0.51%，近一周 -0.04% [4][14] - 上周收益1.08%，基准（中证800）1.11% [13] - 持仓为沪深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 [4][18] - 截至2025/7/11，2024年以来超额收益16.32%，近一月 -3.12%，近一周 -0.68% [4][18] - 上周收益0.44%，基准（中证800）1.11% [13] - 持仓为红利低波ETF，权重100% [23] 华宝研究量化风火轮ETF策略指数 - 从多因子角度，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 [5][22] - 截至2025/7/11，2024年以来超额收益3.63%，近一月 -0.55%，近一周0.50% [5][22] - 上周收益1.62%，基准（中证800）1.11% [13] - 持仓包括建材ETF、医药卫生ETF等5只，权重分别为20.97%、19.99%等 [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 [5][25] - 截至2025/7/11，2024年以来超额收益 -0.88%，近一月 -1.91%，近一周 -0.39% [5][25] - 上周收益0.43%，基准（沪深300）0.82% [13] - 持仓包括十年国债ETF、中证1000ETF等6只，权重分别为9.91%、5.40%等 [29] 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产品，构建ETF组合提供短期趋势参考 [6][29] - 截至2025/7/11，近一月超额收益 -3.76%，近一周 -1.27% [6][29] - 上周收益0.27%，基准（中证全指）1.54% [13] - 持仓包括有色50ETF、港股消费ETF等4只，权重分别为28.12%、26.84%等 [33] 华宝研究债券ETF久期策略指数 - 用债券市场流动性、量价指标筛选择时因子，机器学习预测收益率，低于阈值减少长久期仓位 [6][33] - 截至2025/7/11，近一月超额收益0.00%，近一周0.06% [6][33] - 上周收益 -0.13%，基准（中债 - 总指数） -0.19% [13] - 持仓包括十年国债ETF、政金债券ETF等3只，权重分别为50.06%、12.50%等 [37]

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]

报告核心观点 - 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绩效和持仓进行跟踪 [11] 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] - 截至2025/5/30，2024年以来超额收益15.96%，近一月超额收益 -0.32%，近一周超额收益 -0.32% [3] - 上周指数收益 -1.04%，基准中证800收益 -0.73%，超额收益 -0.32% [12] - 持仓为沪深300ETF，权重100% [16] 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获取超越市场收益 [3] - 截至2025/5/30，2024年以来超额收益20.01%，近一月超额收益0.81%，近一周超额收益1.26% [3] - 上周指数收益0.53%，基准中证800收益 -0.73%，超额收益1.26% [12] - 持仓为红利低波ETF，权重100% [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，通过估值与拥挤度信号提示风险，挖掘潜力板块获超额收益 [4] - 截至2025/5/30，2024年以来超额收益2.60%，近一月超额收益1.48%，近一周超额收益 -0.29% [4] - 上周指数收益 -1.02%，基准中证800收益 -0.73%，超额收益 -0.29% [12] - 持仓包括汽车ETF（20.21%）、银行ETF（20.16%）、农业ETF（20.05%）、有色60ETF（19.94%）、建材ETF（19.64%） [23] 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 [4] - 截至2025/5/30，2024年以来超额收益1.37%，近一月超额收益 -0.87%，近一周超额收益0.93% [4] - 上周指数收益 -0.15%，基准沪深300收益 -1.08%，超额收益0.93% [12] - 持仓包括中证1000ETF（5.22%）、增强500ETF（5.05%）、300增强ETF（29.58%）、政金债券ETF（25.18%）、短融ETF（24.88%）、十年国债ETF（10.08%） [27] 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组合供投资者参考 [5] - 截至2025/5/30，近一月超额收益 -0.15%，近一周超额收益 -0.55% [5] - 上周指数收益 -0.70%，基准中证全指收益 -0.15%，超额收益 -0.55% [12] - 持仓包括房地产ETF（4.00%）、港股消费ETF（27.78%）、港股红利ETF（25.62%）、豆粕ETF（23.43%）、国债至ETF5年10（19.16%） [31] 华宝研究债券ETF久期策略指数 - 采用债券市场流动性和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收益和回撤控制能力 [5] - 截至2025/5/30，近一月超额收益0.24%，近一周超额收益0.12% [5] - 上周指数收益0.01%，基准中债 - 总指数收益 -0.10%，超额收益0.12% [12] - 持仓包括十年国债ETF（49.99%）、国债ETF5至年10（12.50%）、政金债券ETF（12.48%） [34]

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 - 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，截至2025/5/23，2024年以来超额收益16.48%，近一月-0.14%，近一周0.30%，持仓为100%沪深300ETF [3][13][16] - 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，截至2025/5/23，2024年以来超额收益18.52%，近一月0.39%，近一周1.29%，持仓为100%红利低波ETF [3][16][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，截至2025/5/23，2024年以来超额收益2.95%，近一月1.33%，近一周1.25% [4][20][21] - 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2025/5/23，2024年以来超额收益0.31%，近一月-1.63%，近一周0.10%，持仓包括汽车ETF、银行ETF等多只基金 [4][23][24] - 华宝研究热点跟踪ETF策略指数根据市场情绪、行业事件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，截至2025/5/23，近一月超额收益1.07%，近一周1.60%，持仓包括房地产ETF、港股消费ETF等多只基金 [5][26][30] - 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收益和回撤控制能力，截至2025/5/23，近一月超额收益0.14%，近一周0.11%，持仓包括短融ETF、十年国债ETF等多只基金 [5][30][33]

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] 相关目录总结 1. ETF策略指数跟踪 - 上周华宝研究大小盘轮动ETF策略指数收益-0.13% 基准为中证800 基准收益0.80% 超额收益-0.93% [12] - 上周华宝研究量化风火轮策略指数ETF收益0.78% 基准为中证800 基准收益0.80% 超额收益-0.02% [12] - 上周华宝研究量化平衡术ETF策略指数收益0.22% 基准为沪深300 基准收益1.12% 超额收益-0.89% [12] - 上周华宝研究SmartBeta增强策略指ETF收益0.38% 基准为中证800 基准收益0.80% 超额收益-0.43% [12] - 上周华宝研究热点跟踪策略指数ETF收益0.56% 基准为中证全指 基准收益0.67% 超额收益-0.11% [12] - 上周华宝研究债券ETF久期策略指数收益-0.35% 基准为中债 - 总指数 基准收益-0.40% 超额收益0.05% [12] 1.1. 华宝研究大小盘轮动ETF策略指数 - 该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 截至2025/5/16 2024年以来超额收益16.17% 近一月-0.28% 近一周-0.93% [3][13] - 持仓为中证500ETF占50% 中证1000ETF占50% [17] 1.2. 华宝研究SmartBeta增强ETF策略指数 - 该指数用量价类指标对自建barra因子择时 依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 截至2025/5/16 2024年以来超额收益16.94% 近一月-0.30% 近一周-0.43% [3][15] - 持仓包含银行ETF、汽车ETF、有色60ETF、农业ETF、建材ETF等 [25] 1.3. 华宝研究量化风火轮ETF策略指数 - 该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2025/5/16 2024年以来超额收益1.55% 近一月0.40% 近一周-0.02% [4][21] - 持仓有中证2000ETF占50.80%、中证1000ETF占23.54%、中证500ETF占13.17%、红利低波ETF占12.49% [23] 1.4. 华宝研究量化平衡术ETF策略指数 - 该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 综合择时和轮动获超额收益 截至2025/5/16 2024年以来超额收益0.20% 近一月-2.03% 近一周-0.89% [4][25] - 持仓包括中证1000ETF、500ETF增强、300增强ETF、政金债券ETF、短融ETF、十年国债ETF等 [29] 1.5. 华宝研究热点跟踪ETF策略指数 - 该指数根据市场情绪、行业事件、投资者情绪、政策法规及历史演绎等跟踪挖掘热点指数标的 构建ETF组合 为投资者提供短期趋势参考 截至2025/5/16 近一月超额收益-1.57% 近一周-0.11% [5][29] - 持仓有房地产ETF基金、港股消费ETF、港股红利ETF博时、豆粕ETF、国债ETF5至10年等 [35] 1.6. 华宝研究债券ETF久期策略指数 - 该指数采用债券市场流动性和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 提升组合收益和回撤控制能力 截至2025/5/16 近一月超额收益0.15% 近一周0.05% [5][32] - 持仓为十年国债ETF占49.99%、政金债券ETF占25.03%、国债ETF5至10年占24.98% [37]

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 - 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2025/5/9 2024年以来超额收益17.22% 近一月0.12% 近一周0.02% 持仓为中证500ETF和中证1000ETF各50% [3][13][15] - 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因子上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2025/5/9 2024年以来超额收益17.34% 近一月 - 0.23% 近一周0.43% 持仓为红利低波ETF 100% [3][15][23] - 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2025/5/9 2024年以来超额收益1.56% 近一月0.27% 近一周0.94% 持仓包括军工ETF、银行ETF等 [4][20][24] - 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2025/5/9 2024年以来超额收益1.19% 近一月 - 2.76% 近一周 - 1.17% 持仓包括中证1000ETF、增强500ETF等 [4][24][27] - 华宝研究热点跟踪ETF策略指数根据市场情绪、行业事件等策略跟踪挖掘热点指数标的 构建ETF组合 为投资者提供短期趋势参考 截至2025/5/9 近一月超额收益 - 3.20% 近一周 - 0.92% 持仓包括房地产ETF、港股消费ETF等 [5][27][31] - 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 低于阈值时减少长久期仓位 提升组合长期收益和回撤控制能力 截至2025/5/9 近一月超额收益0.23% 近一周 - 0.02% 持仓为十年国债ETF 50.00%、政金债券ETF 25.02%、国债ETF5至10年24.99% [5][31][35]