部分ETF机构投资者会出于利润锁定等需求进行非信息性交易,而非信息性的大额交易会带来短期的股票供需不平衡,造成股票价格暂时性“扭曲”。这一规律对于ETF依然成立,基于ETF资金流构建的周频行业轮动策略样本内(2018.1.1-2024.7.30)年化收益率超过20%,Sharpe超过1,Calmar接近1,月开仓胜率接近70%,盈亏比超过1.4,空头策略也有较可观的超额收益。对于行业ETF而言,若某行业出现了历史分位数较高的ETF资金净流入,则短期内建议规避该行业。同样,若某行业出现了历史分位数较高的ETF资金净流出,则短期内建议关注该行业。
01 ETF市场参与者及行为模式
ETF资金净流入数据的计算方法和观测意义
ETF市场参与者、价格形成机制与份额变动原因
本篇报告的主要目的是研究ETF资金流对其跟踪标的未来收益的指向性作用,因此首要任务是对ETF市场具体参与者及行为模式进行分析,从而理清ETF资金流入流出的逻辑、理解资金流向与标的收益的内在关联。
价格形成机制:一级市场的IOPV代表实际价值,二级市场的交易价格由供需关系决定
ETF市场包括一级发行市场和二级交易市场,两个市场的价格形成机制有较大差异,交易对手方也有较大差异,从价格形成机制来看:
1)ETF的一级市场价格是ETF份额参考净值(IOPV),是ETF实时单位净值的近似值,由交易所根据基金公司提供的申购赎回清单(PCF)与清单内证券的最新成交价格计算,每3秒或每15秒公布一次。
2)ETF的二级市场价格则是由买盘和卖盘的供需关系决定的。正常情况下,ETF的二级市场价格与一级市场IOPV不会完全一致但也不会有较大偏离,但在市场情绪极度高涨(极度低迷)的情况下,二级市场价格相比一级市场IOPV会有较高的溢价(折价)。
通过一级市场申赎基金份额的投资者多为机构投资者。这些机构投资者的交易对手方是基金公司,申购和赎回行为会直接带来基金份额的变动,最终反映为资金流入或流出。
通过二级市场买卖基金份额的投资者包括个人投资者、机构投资者、做市商和套利投资者。这些投资者的交易对手方是其他投资者,买入或卖出行为一般不会直接带来基金份额的变动。但大资金的买卖行为会导致ETF的二级市场价格偏离一级市场价格,进而通过ETF做市商和套利投资者的操作间接造成份额变动。
行为模式:部分机构投资者频繁进行非信息性交易,导致ETF资金流难以清晰传递观点
做市商和套利交易者:当市场情绪高涨,二级市场出现大量买盘,二级市场价格相比一级市场IOPV出现较高溢价时,做市商会向基金公司申购ETF份额并在二级市场上卖出,在提供流动性的同时获取价差收益,这一操作会造成ETF资金净流入。反之当市场情绪低落,二级市场大量卖盘导致ETF出现折价,做市商和套利投资者的操作会造成资金净流出。
有明确多空观点的机构投资者:看多则申购或买入,看空则赎回或卖出,这种投资者通常交易频率不会很高,仅在明确看多/看空的时候会进行操作。
进行波段操作的机构投资者:另一种机构投资者则是长期持有ETF并积极进行短期波段操作的投资者,行为模式通常是在ETF上涨到阶段性收益目标后进行部分赎回以兑现收益,在ETF下跌时则继续申购以累积低价筹码。这样的交易行为在学术论文中被称为Non-informational Trading,即非信息性交易,这种交易行为通常不是基于资产价值变化的预期,而是出于利润锁定、投资组合再平衡、流动性需求等原因进行的操作。
波段操作的机构投资者与做市商和套利投资者的交易方向是相反的,个人投资者对联接基金的申购赎回也会带来ETF份额变化,有明确多空观点的投资者交易频率又不会太高,由此可知,ETF申赎的主要参与者具有很强的异质性,既没有统一的方向,也不存在趋同的交易模式,因此ETF的份额变动通常难以清晰反映某类投资者的观点,导致日常的ETF资金净流入数据看起来并没有那么的“Smart”。
虽然ETF资金日常小幅流入流出的数据很难用来指导投资,但极端情况下的ETF资金流向数据却可以在一定程度上反映投资者观点和市场情绪,具备较高的参考价值。本篇报告对全市场ETF产品做了较为详尽的分类,提取各类ETF资金净流入位于历史高点和资金净流出位于历史高点的情景,分析此后的市场表现并构建策略进行回测。在接下来的章节中,我们将首先明确ETF分类规则,再对ETF资金净流入与市场涨跌之间的统计规律进行分析,最后对策略效果进行展示。
02 ETF资金流是较为有效的反向指标,可以此构建行业轮动策略
业界和学界在使用ETF资金流预测收益率方面做过许多尝试,但多数都没有明确结论,或给出ETF资金流数据无效的结论。但经过精细化的产品分类、长时间的跟踪观测和大量的数据挖掘工作,我们发现ETF资金流是有效性较强的反向指标。在本章节中,我们将采用ETF资金流指标构建行业轮动策略,并尝试对出现超额收益的原因进行解释。
由于本部分主要采用行业ETF进行研究,此处主要针对行业ETF的分类规则进行说明。在对行业ETF进行定量划分时,我们提取每只ETF(包括已清算ETF产品)的重仓行业名称(SW2021)及重仓行业投资市值占基金资产净值比,若ETF在某一行业上的权重超过70%,则将此ETF归类为该行业ETF。考虑到绝大多数行业指数的重仓行业不会随着时间发生改变,我们仅在2023年报这一截面上进行筛选。
在进行定性复核时,若ETF在单一行业上的权重不超过70%,但基金名称和跟踪指数名称中均有明确行业归属,则我们依然将其归为该行业的ETF。例如建信中证农牧主题ETF在农林牧渔上的权重为51%,在基础化工上的权重是41%,但其在基础化工行业的持股多集中在农化制品二级行业,且基金名称明确归属于农林牧渔行业,因此我们依然将其归为农林牧渔行业。
如上表所示,各行业ETF产品的总规模存在较大差异,因此不能使用绝对金额来衡量资金净流入的多少,也不能在截面上直接使用净流入额横向对比给出行业信号。在构建策略时,我们选择采用滚动N年的历史分位数来衡量行业资金净流入的多少,并进一步观测对行业未来收益率的预测效果。
以周频预测为例,我们将资金净流入的滚动两年历史分位数每隔10%划分一个阈值区间(左闭右开区间),观测每个行业ETF当周合计资金净流入落在各阈值区间时,下周该行业指数收益率的均值、中位数、正收益概率和盈亏比。关于资金净流入和收益率的计算方法,我们采用了自然周和每日向前滚动5个交易日的方法来计算:
1) 方法1:若采用自然周,则采用过去一周的资金净流入和未来一周的收益率来观测资金流预测效果;
2) 方法2:若采用滚动交易日,则采用T-4日到T日这五天的资金净流入之和作为周度资金净流入,采用T+1日到T+6日的收益率作为未来一周的收益率,以此来观测资金流预测效果。
03 原理讨论:非信息性交易带来的短期价格压力或可解释收益来源
出现这类现象的原理,我们尝试从市场情绪、股价动量、市场微观结构、行为金融学等角度进行讨论并验证,结果显示价格压力假说或能较好地解释超额收益来源。
市场情绪与股价动量无法解释此现象,简单动量策略并无显著超额
价格压力假说有一定解释力度,供需关系短期变化会带来股价非理性波动
价格压力假说:非信息性因素驱动下的供需关系变化会对股价造成短暂的非理性波动
而周度资金净流入历史分位数超过95%时,该现象依然成立,从下图中可以看到,各行业ETF总规模与净流入超过阈值时的预期收益率存在较为显著的负相关关系,两者相关系数为-0.48,秩相关系数为-0.58。各行业ETF总规模在行业中的占比与预期收益率之间也存在负相关关系,相关系数和秩相关系数都在-0.53左右。
在日度频率和月度频率下也观测到同样的结论。日度频率下,各行业ETF总规模与日度净流入低于阈值时的次日预期收益率之间,存在很显著的正相关关系,两者相关系数为0.75,秩相关系数甚至高达0.88。各行业ETF总规模在行业中的占比与预期收益率之间也存在正相关关系,相关系数和秩相关系数都0.77左右。月度频率下,各行业ETF总规模与月度净流入低于阈值时的次月预期收益率之间,存在正相关关系,两者相关系数为0.49,秩相关系数0.65。各行业ETF总规模在行业中的占比与预期收益率之间也存在正相关关系,相关系数和秩相关系数分别为0.49和0.59。
以上结果说明,非信息性因素驱动下的ETF资金大量流出(或流入),会在短期内改变成分股的供需关系,对股票价格产生向下(向上)的暂时性压力,这种压力会导致股票价格偏离股票的实际价值,当市场逐步消化这一偏离,股价也会随之反转。
行为金融学角度的其他参考理论
04 宽基和板块轮动策略也有一定超额,但收益低于行业轮动策略
对于宽基ETF,以99%作为阈值的月频空头轮动策略能够获得超额收益
对于板块ETF,周频和月频策略能够获得超额,但收益低于行业策略
板块ETF的资金流轮动策略也有一定超额,但超额收益及收益稳定性均低于行业策略。周度多头策略在5%阈值下有接近15%的年化收益和年化超额,但开仓胜率和开仓盈亏比低于行业策略。
05 附录:日度/月度行业轮动策略效果
日度多头策略回测结果:收益率低于、最大回撤幅度大于周度策略
月度多头策略回测结果:开仓次数较少,但超额收益月度盈亏比超过2
日度空头策略回测结果:超额收益较为稳定,绝对收益相对较低
月度空头策略回测结果:超额收益较为稳定,绝对收益相对较低
参考文献
风险提示
相关研报
研报:《基于 ETF 资金流构建行业轮动策略》2024年10月15日
分析师:林晓明 S0570516010001 | BPY421
分析师:刘依苇 S0570521090002 | BSU078
分析师:何 康 S0570520080004 | BRB318
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