ETF投资+系列之七：基于富国指数基金的多资产多策略组合

——ETF投资+系列之七 n分析师：吕思江nSAC编号：S1050522030001n联系人：刘新源nSAC编号：S1050123100011 n联系人：武文静nSAC编号：S1050123070007 投 资 要 点 如何用ETF实现多资产多策略配置： 在前期关于华鑫量化全天候的报告中，我们介绍了通过ETF实现多资产多策略配置方案。从资产层面，使用ETF完成对中国权益，QDII（美股、德股、日股、印度、东南亚、美债等海外资产）、中国债券以及大宗商品的配置；从策略层面，通过构建权益、固收、QDII和大宗商品子策略，将底层资产的夏普率提升到同一水平，解决了风险平价方法在国内资产的不适配，从而在策略层面实现了“全天候”。 使用富国旗下指数基金实现沪深300增强： 富国基金成立于1999年，是国内首批设立的十家公募基金管理公司之一，并在ETF产品线上展开了全面布局，拥有行业主题ETF，宽基ETF、商品ETF、Smart Beta等多条ETF产品线。通过富国旗下的行业、风格、宽基以及黄金ETF产品，我们纳入了“黄金择时策略”、“A股宽基策略（大小盘轮动、红利&成长轮动、技术面量化的绝对收益策略信号）”、“港股择时策略”三大类子策略，通过三个子策略的风险特征和收益预测来分配权重，动态调整构建能够在不同市场周期中获利的“全天候”策略组合。 权益三大子策略均有效跑赢沪深300全收益： 全天候策略2021年至今年化收益9.44%，远优于同期沪深300指数的-7.89%，单一年度回报均为正，夏普比率0.96，且在风险端指标上同样更胜一筹。得益于富国旗下丰富的权益产品线，风格轮动、行业轮动和大小盘轮动三个子策略均可稳定跑赢沪深300全收益指数。 诚信、专业、稳健、高效 风 险 提 示 数据全部来源于公开市场数据，市场环境出现巨大变化模型可能失效 系统化定量策略和数据体系0 1 •股票：收益波动大、持有体验差•债券：依赖于拉长久期，长期票息空间下降•多资产多策略：基于全球范围更多标准化资产和低相关收益来源，用风险预算技术和定量方法配置，用高频价量、基本面数据、仓位资金流向数据进行主动管理增强 系统化定量宏观：byRule历史压力测试清晰，适应不同宏观场景 不同宏观场景下，总有底层资产能够有所表现关注底层资产变动背后的驱动因素 系统化定量宏观：byRule历史压力测试清晰，适应不同宏观场景 系统化定量宏观：同一套内核逻辑针对R1-R5不同风险等级 系统化定量宏观：策略框架 •通过大类资产配置获得在不同宏观情境下的Beta收益•通过量化子策略获得资产内部的Alpha增强•通过系统化打分保证决策不受主观影响•通过定期再平衡获得增厚收益 系统化定量宏观：数据体系 宏观数据因子化：经济增速（超预期）、通胀（超预期）、货币和利率、信用和期限利差、尾部风险中观行业数据：行业景气度预测、风格因子微观资金和价量：多种类市场参与者跟踪、隔日和日内价量 富国指数基金产品线0 2 富 国 基 金 ： 行 业 全 牌 照 、 基 金 全 品 类 的 万 亿 公 募 基 金 p富国基金成立于1999年，是国内首批设立的十家公募基金管理公司之一，拥有公募、社保、基本养老、年金、专户、基金投顾、QDII、RQFII（通过香港子公司）管理资格和QFII投资顾问业务资格全牌照。凭借着出色的管理能力，公司荣获10次《中国证券报》颁发的“十大金牛基金公司奖”、10次《上海证券报》颁发的“Top公司奖”和8次《证券时报》颁发的“十大明星基金公司奖”。 p截止目前，富国基金资产管理规模10786.57亿，是国内7家万亿基金管理公司之一。其中非货币ETF规模6953.09亿元，排名第四位。 权益、固收、量化多点开花，悉心打造ETF全产品线 p富国量化投资团队成立于2009年，是国内最早发展的量化团队之一，深耕指数领域多年。2009年成立了国内第一只主动量化指数增强基金，2011年打造了业内第一只抽样复制技术ETF，创下了多个行业第一。团队拥有公募、专户、养老金和海外投资等丰富的产品组合，管理实力雄厚。目前，富国基金已在ETF产品线上展开了全面布局，拥有行业主题ETF，宽基ETF、商品ETF、Smart Beta等多条ETF产品线。 营 运 能 力 出 色 ， 把 握 市 场 新 风 向 pETF规模是最为核心的流动性观测指标，高流动性ETF才能保证高效、低摩擦成本地跟踪底层指数。团队etf营运能力出色，以港股通互联网ETF和富国中证1000ETF两只产品为例，港股通互联网ETF上市首日规模仅1.95亿元，当前最新规模已飙升至453.18亿元，在同类产品中规模遥遥领先；中证1000ETF也一路从79亿元上市规模一路增至113.63亿元，增幅达44%。 富国ETF全天候底层子策略详解0 3 子策略之一：系统化定量择时模型——黄金 p供需框架下金价主要源于需求端变动。黄金需求主要包括四大部分：珠宝首饰、工业生产、私人投资、央行购金，对应黄金商品、金融、货币三大属性。从各需求构成来看，珠宝首饰占比最大但变动很小，工业生产用金量占比很低且同样稳定，因此黄金总需求波动主要来自私人投资和央行购金的变动。私人投资包括实物金条、黄金ETF、金融衍生品（主要集中于comex黄金期货和期权市场），央行购金目前已经成为黄金第二大需求来源。黄金的金融属性、货币属性、避险属性、以及需求衍生品属性共同决定了私人和官方投资需求，也成为金价的核心定价因素。 子策略之二：系统化定量择时模型——港股 p我们以恒生指数为核心标的，从基本面、流动性、资金面、情绪面、估值五大维度筛选细分指标，对港股市场涨跌的影响因子进行详尽了的定性分析和定量评估。国内经济基本面、资金面里的外资、情绪面共同决定了港股市场表现。 p最终选取单因子测试中的有效信号：OECD中国经济领先指标、恒指期权认沽认购比PCR、外资净买入金额三个指标，给出恒生指数的看多看空信号。择时策略样本外2024年9月23日到10月10日从空仓转向看多恒生指数，成功把握住政策反弹带来的港股波段行情。之后港股震荡调整，策略以空仓为主，成功避开了港股下跌区间。2025年被动外资率先开始增持港股，模型1月翻多，港股正式开启以科技为核心的资产重估牛市。 p当前策略年化收益8.28%，远优于同期恒生指数的-1.2%，择时信号对恒生科技指数同样有效。 子策略之三：系统化定量择时模型——红利&成长轮动 p国内基本面、海外流动性、资金博弈和交易拥挤度对于红利&高景气成长轮动择时指示效果出色。每月底，模型选取单因子测试中的有效信号：期限利差、社融增速、CPI与PPI四象限、美债利率、资金博弈（外资、保险、公募ETF）五个指标，分别给出买入高景气或买入红利的配置信号，各期取均值作为最终的打分。 p红利&高景气轮动模型2024年以来调仓16次，看对11次，胜率69%，年化收益高达12.27%。 子策略之四：系统化定量择时模型——大小盘 p2024年风格主线整体偏向小微盘，但政策冲击下市场出现4次大幅度调整，使得最终小盘市场表现不及大盘： 1月量化监管、雪球敲入、两融爆仓，流动性危机下小微盘暴跌 4月“新国九条”发布，同日证监会发布《关于严格执行退市制度的意见》，市场误读引发退市恐慌，小微盘暴跌；5-6月，交易所大量发年报问询函引发避险情绪，监管升温打压套利资金，小微盘调整；12月，退市新规即将全面实施，前期获利资金了结，小盘回 落。 p因此我们在大小盘模型轮动中非常重视风险端因子考量。最终选择交易拥挤度、货币周期、修正货币活化指数、大小盘相对强度等四个角度对大小盘风格轮动进行建模。 p轮动策略2016年以来年化收益+8.53%，大幅跑赢同期沪深300指数和中证2000指数，表现远胜于单一择时信号。 子策略之五：基于技术面量化的绝对收益策略 p我们希望在一个有足够波幅、也非趋势性向下的标的上通过K线顶底背离信号做出绝对收益，俗称“搓波段”。 p通过吸收部分缠论中的定义，我们首先对行情做出结构划分，之后在保证没有未来函数存在的前提下，测试了该波段策略在主要标的中的有效性。结果显示该方法在历史上，尤其是当前震荡行情中表现优异。 p通过“抽屉法”，我们在场内权益ETF池中进一步进行测试。2024年初至今策略样本外绝对收益29.96%，相对沪深300超额18.89%，相对ETF等权超额19.42%。最新持仓：黄金ETF、食品饮料ETF、电力ETF、生物医药ETF、豆粕ETF、芯片龙头ETF、酒ETF、恒生科技指数ETF、电池ETF、通信ETF。 基于风险平价模型的多元资产全天候策略 p全天候策略的核心是超越对经济形式和市场环境的单一预测模式，通过合理的资产配置，保障在各种复杂的市场条件下均能收获相对稳定的收益。 p富国旗下ETF主要分布在行业、风格、宽基，以及黄金上。根据“黄金择时策略”、“A股宽基策略（大小盘轮动、红利&成长轮动、技术面量化的绝对收益策略信号）”、“港股择时策略”三个子策略的风险特征和收益预测来分配权重，动态调整构建能够在不同市场周期中获利的“全天候”策略组合。 p策略2021年至今年化收益9.44%，远优于同期沪深300指数的-7.89%，单一年度回报均为正，且在风险端指标上同样更胜一筹。 基于风险平价模型的多元资产全天候策略 p得益于富国旗下丰富的权益产品线，风格轮动、行业轮动和大小盘轮动三个子策略相对沪深300全收益均能稳定跑赢 数据全部来源于公开市场数据，市场环境出现巨大变化模型可能失效 量化和基金研究组介绍 吕思江：量化和基金研究首席，数学博士，2022年3月加入华鑫证券研究所。9年量化和基金研究经验，覆盖各类定量策略，尤其擅长定量资产配置、行业风格轮动、FOF和基金投顾策略研究。 马晨：南加州大学金融工程硕士，上海财经大学金融工程学士，2022年3月加入华鑫证券研究所，主要覆盖FOF和基金定量研究方面内容。 黄子轩：格拉斯哥大学硕士，2022年3月加入华鑫研究所。 武文静：上海财经大学硕士，2023年7月加入华鑫研究所。 刘新源：哥伦比亚大学硕士，2023年10月加入华鑫研究所。 证券投资评级说明 证券分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。 免责条款 华鑫证券有限责任公司（以下简称“华鑫证券”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告由华鑫证券制作，仅供华鑫证券的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告中的信息均来源于公开资料，华鑫证券研究部门及相关研究人员力求准确可靠，但对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。我们已力求报告内容客观、公正，但报告中的信息与所表达的观点不构成所述证券买卖的出价或询价的依据，该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时结合各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就财务、法律、商业、税收等方面咨询专业顾问的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华鑫证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露。 本报告中的资料、意见、预测均只反映报告初次发布时的判断，可能会随时调整。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。在不同时期，华鑫证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。华鑫证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。 本报告版权