指数研究|ETF全场景配置实现:资产、风格和行业

财富   财经   2024-12-21 09:10   北京  

吴聪俊  王兆宇  赵文荣  史周 

指数化投资浪潮兴起背景下,如何因地制宜地进行ETF配置成为市场核心关切,本研究以市场分析为出发点,同时提供了多种ETF配置策略工具和使用范例。市场层面,主动权益基金超额收益的消失和中央汇金的大幅增持共同推动了ETF规模快速上升和“赎主动买ETF”的资金趋势,参考海外经验和“国九条”政策目标,境内ETF市场仍有发展空间。在此基础上,研究将视角聚焦于ETF的全场景配置,通过自上而下的梳理分析,使用量化研究方法分别构建了资产、风格、行业层面的ETF配置解决方案,从历史表现看策略具备稳健的配置有效性。基于ETF全场景配置框架,考虑重点投资主体的差异化需求,通过模型的组合和优化,研究分别提供了针对配置型投资者、公募基金的定制化ETF组合。


“国九条”政策引领,ETF配置大有可为:


1)市场波动放大的背景下,ETF市场规模稳步提升,截至11月末境内ETF市场总规模超3.7万亿元,年内大幅增加1.5万亿元。


2)资金流层面“赎主动买ETF”成为长期趋势。2021年以来成长风格持续走弱,主动权益产品较ETF的超额收益转负,凸显ETF的投资性价比。


3)ETF获得市场与监管层认可,近一年来中央汇金等长期投资者大举增持ETF,“国九条”政策纲领明确将进一步发展指数化投资,对比美国市场境内ETF仍有发展空间。


4)ETF已可满足市场主流投资需求,基于ETF的多元配置成为市场核心关切。



资产配置:高频宏观因子框架与ETF资产配置应用。


1)使用主成分分析识别大、小盘股票、国债和黄金资产价格的宏观驱动因子:经济增长、通胀、剩余流动性、利率和人民币汇率。


2)使用因子模拟组合的方法,使用宏观资产组合的收益率代替月频实际经济指标,构建高频宏观因子框架。


3)高频宏观因子历史可比且包含市场预期,稳健回归模型验证其与大类资产价格间的多维关系,结合风险平价、普林格经济周期理论,可将高频宏观因子框架应用于ETF资产配置。


4)2024年11月末,宏观因子中经济增长边际上行,剩余流动性因子回升,通胀因子低位震荡,人民币汇率贬值,资产配置信号为:中证1000 > 国债 > 沪深300 > 黄金。



风格配置:自上而下的风格轮动策略与ETF实现。


1)成长、价值和大、小市值风格的演绎始终在A股市场中扮演着重要角色,针对这两对风格的配置价值凸显。


2)通过历史行情复盘,自上而下提炼出影响风格轮动的四大维度:宏观经济运行、流动性环境、风格行业景气度和微观市场环境,并结合主动分析与量化测试方法,分步构建了风格配置信号体系。


3)使用信号打分的方法构建了针对四风格的月频综合轮动策略,并筛选风格属性强烈的ETF作为配置标的,从历史表现看策略信号有效性稳健。


4)2024年11月末,模型各维度中经济景气度环比回升,宏观流动性环境充裕,微观市场交投情绪旺盛,风格配置策略相对看多与成长、小市值风格。 



行业配置:基于多维价值监测的行业ETF轮动。


1)构建涵盖多维度的行业配置价值监测系统,对中观景气度、预期景气度、行业估值、股价趋势、交易拥挤度和两融资金流进行因子化跟踪。


2)综合配置与择时的方法构建行业ETF轮动策略,以景气度和估值性价比作为配置价值的核心,结合股价、拥挤度和资金等信号进行权重择时。以多空逻辑构建月频行业ETF组合,2017年以来策略年化收益达28%。


3)2024年11月末,行业轮动策略显示景气度改善在各板块中初步扩散,可选消费、锂电设备、基础化工、汽车等行业景气度也边际改善。



重点投资主体定制化ETF策略框架:配置型资金、公募基金。


1)配置型资金参与ETF市场的热情提升迅速,且对跨资产配置和权益市场内部选择均有较大需求。通过对多资产、风格和行业的ETF配置策略进行自上而下地整合,构建定制化的配置型资金ETF解决方案,2017年以来组合年化收益达17%,夏普比率为1.5。


2)公募基金作为ETF工具的提供方,“投顾+ETF”、组合化或成为其提升投资者参与意愿的新抓手,研究结合各基金公司的ETF产品布局特点,在各基金公司的产品池中进行定制化ETF组合构建,以华夏基金和国泰基金为例,在公募基金ETF策略框架下构建的ETF精选组合2017年以来可以实现良好收益表现。



研究结论:


1)“国九条”政策引领,ETF发展目标明确:“国九条”纲领明确要推进指数化投资工具发展,中央汇金等长期资金大规模增持。


2)“赎主动买被动”成为资金长期趋势:2021年以来成长风格和主动权益产品超额收益持续走弱。


3)ETF全场景配置解决方案:提供了多层次的ETF配置策略,具体包括:基于高频宏观因子的资产配置模型、自上而下的风格轮动策略、基于多维价值监测的行业ETF轮动策略。


4)定制化的ETF策略框架:在已有配置模型的基础上,如何因地制宜使用?我们结合配置型资金、公募基金的自身需求,提供了定制化的ETF策略框架。



风险因素:


历史数据失效,模型风险,经济复苏不达预期,国内外经济政策重大变动。






本文节选自中信证券研究部已于2024年12月20日发布的《指数研究与指数化投资系列—ETF全场景配置实现:资产、风格和行业》报告,具体分析内容(包括相关风险提示等)请详见报告。若因对报告的摘编而产生歧义,应以报告发布当日的完整内容为准。


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