【国盛证券有限责任公司】国盛金工“ETF轮动”系列研究（一）：基于高频资金流数据的ETF轮动策略-260702（25页）.pdf

1、证券研究报告|金融工程 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 gszqdatemark 量化专题报告量化专题报告 国盛金工国盛金工“ETF 轮动轮动”系列研究（系列研究（一一）基于高频资金流基于高频资金流数据数据的的 ETF 轮动策略轮动策略 本文是国盛金工“ETF 轮动”系列研究的首篇报告，尝试从个股的高频量价数据出发，构建有效的 ETF 轮动策略。ETF 资金流资金流因子簇的构建：因子簇的构建：借鉴“因子簇”的研究理念，我们设计了一套体系化的生产流程，通过各种差异化细分逻辑的互相搭配，批量生产了数以万计的 ETF 资金流因子。具体分为以下 3 个步骤：（1）构建个股日频资金流指

2、标：基于个股逐笔数据，从数据类型、订单大小、买卖方向等多个视角出发，构建多维度日频资金流指标；（2）将个股资金流指标做截面与时序变换：刻画个股资金流的相对强弱与时序变化，得到各种不同类型的资金流统计特征；（3）从个股资金流特征到 ETF 资金流因子：通过考察成份股资金流的整体情况或内部分化程度，将成份股的资金流统计特征聚合到 ETF 层面。我们在样本池内对 ETF 资金流因子进行分时段回测与筛选，综合考虑因子表现与互相之间的相关性，最终保留了约 40个有效且低相关的因子，称之为“ETF 资金流因子簇”。ETF 资金流资金流综合因子的综合因子的表现表现：以选取样本内（2019-2023 年）信息

3、比率最高的 10 个因子等权合成为例，展示 ETF 资金流综合因子的表现。回测时间段 2019/01/01-2026/06/12 内，ETF 资金流综合因子的周度 IC 均值为0.078，年化ICIR为2.50；样本池内5分组多空对冲的年化收益为32.66%，信息比率为 2.88，月度胜率为 80.00%，日度最大回撤为 8.95%。ETF 资金流综合因子的多头表现较为突出，分组 5 多头组相对所有样本等权的超额年化收益为 18.56%，信息比率为 2.91，月度胜率为 78.89%，日度最大回撤为 5.66%；TOP10 组合相对所有样本等权的超额年化收益为 22.06%，信息比率为 2.6

4、4，月度胜率为 73.33%，日度最大回撤为6.11%。在各种交易费率、入池规模下限、资金体量的敏感性测试中，ETF资金流多头组合的表现都较为稳定。ETF 轮动策略轮动策略在在 FOF 组合构建组合构建中中的的应用应用：（1）“核心+卫星”策略：基于“80%主动权益基金增强的核心策略+20%ETF 轮动的卫星策略”模式，构建对标万得偏股混合型基金指数的权益 FOF 组合。回测结果显示，“核心+卫星”FOF 组合的年化收益为 23.29%，相对偏股混合型基金指数的超额年化收益为 8.77%，年化跟踪误差为 5.35%，信息比率为 1.64，相比于原始多因子 FOF 组合，收益与稳定性都得到了明显

5、提升。（2）宽基ETF 轮动增强策略：先利用行业主题 ETF 构建对标中证 800 指数的复制组合，再引入 ETF 资金流综合因子作为增强信号，在复制组合内部进行ETF 的权重调整。当进攻参数 取值为 0.5、1.0、1.5 时，组合的年化超额收益分别为 5.12%、6.88%、8.22%，超额信息比率分别为 1.81、2.13、2.24，相对指数有明显增强。该方法能够在保留中证 800 主要风险暴露的基础上，提升组合收益弹性与超额收益表现，为宽基指数增强策略的构建提供了一种可行方案。风险提示：风险提示：以上结论均基于历史数据和模型的测算，若市场环境发生剧烈改变，不排除模型失效的可能性；模型测

6、算可能存在相对误差，不构成实际投资建议；单因子的波动较大，实际使用中需结合多因子与风控模型。作者作者 分析师分析师 周君睿周君睿 执业证书编号：S0680526010003 邮箱： 分析师分析师 沈芷琦沈芷琦 执业证书编号：S0680521120005 邮箱： 分析师分析师 刘富兵刘富兵 执业证书编号：S0680518030007 邮箱： 相关研究相关研究 1、“量价金金”选股因子系列研究（九）：Memory Map在因子生产加速上的应用以构建羊群效应因子簇为例2024-11-20 2、“量价金金”选股因子系列研究（十）：订单簿资金流因子簇的构建与生产加速基于 Memory Map 的分段读取