广发证券资深金工分析师 李豪
lhao@gf.com.cn
广发证券首席金工分析师 安宁宁
anningning@gf.com.cn
广发金工安宁宁陈原文团队
摘要
A股市场ETF发展现状：
2019年以来，A股市场ETF迎来了快速发展，总数量从2018Q4的198只上升至2024.11的1023只，总规模从2018Q4的0.51万亿元上升至2024.11的3.65万亿元。从不同类型ETF的情况来看，截至2024.11，当前股票型ETF的总规模约为2.86万亿元，占比约为80%；跨境ETF、货币型ETF、债券型ETF、商品型ETF的总规模合计为0.79万元，占比约为20%。
全球多元配置ETF组合：
我们基于不同方法分别构建A股市场大类资产配置ETF组合、QDII-ETF组合、A股相对收益ETF组合及A股绝对收益ETF组合，并进一步地结合上述4个ETF组合构建全球多元配置ETF组合。
A股市场大类资产配置ETF组合及QDII-ETF组合：
对于A股市场大类资产配置ETF组合及QDII-ETF组合，我们从宏观视角、技术视角出发构建指标，以月度为频率对于A股市场大类资产及海外权益指数进行定量打分，以此作为构建ETF组合的依据。
A股相对收益ETF组合及A股绝对收益ETF组合：
对于A股相对收益ETF组合及A股绝对收益ETF组合，我们分别从不同视角出发构建指数指标，以月度为频率对于A股权益指数进行定量打分，以此作为构建ETF组合的依据。
全球多元配置ETF组合表现：
我们以中证800*20%+MSCI全球*10%+南华商品*10%+中证全债*60%作为基准组合，结合上述ETF组合构建方法，构建全球多元配置ETF组合。从回测结果来看，在2016.12.31-2024.11.30的时间区间内，全球多元配置ETF组合的年化收益率为12.76%，最大回撤为4.29%，年化波动率为5.47%。长期来看，该组合的月度胜率、滚动3月胜率、滚动1年胜率分别为77.89%、92.47%、100%。分年度来看，该组合在回测区间中的不同年份中均获得了正向的绝对收益。进一步地，我们测试不同费率及不同换仓时点对于组合表现的影响，长期来看组合表现对于费率及换仓时点的敏感性较低。
一、如何通过ETF实现全球多元配置
（一）A股市场ETF发展现状
2019年以来，A股市场ETF迎来了快速发展，总数量从2018Q4的198只上升至2024.11的1023只，总规模从2018Q4的0.51万亿元上升至2024.11的3.65万亿元。
从不同类型ETF的情况来看，截至2024.11，当前股票型ETF的总规模约为2.86万亿元，占比约为80%；跨境ETF、货币型ETF、债券型ETF、商品型ETF的总规模合计为0.80万元，占比约为20%。
（二）通过ETF实现全球多元配置
本文中，我们基于不同方法分别构建A股市场大类资产配置ETF组合、QDII-ETF组合、A股相对收益ETF组合及A股绝对收益ETF组合，并进一步地结合上述4个ETF组合构建全球多元配置ETF组合。
具体来看，对于A股市场大类资产配置ETF组合及QDII-ETF组合，我们从宏观视角、技术视角出发构建指标，以月度为频率对于A股市场大类资产及海外权益指数进行定量打分，以此作为构建ETF组合的依据；对于A股相对收益ETF组合及A股绝对收益ETF组合，我们分别从不同视角出发构建指数指标，以月度为频率对于A股权益指数进行定量打分，以此作为构建ETF组合的依据。
二、A股市场大类资产配置ETF组合
（一）大类资产配置ETF组合构建方法
近年来，随着ETF产品线的扩容，其对于不同类别大类资产的覆盖也趋于完善。在研究对象的选择上，我们选择当前存在ETF跟踪的大类资产指数作为研究对象，并采用对应的ETF进行配置。具体来看，A股权益方面，我们选择沪深300、中证500作为研究对象；债券方面，我们选择当前跟踪ETF规模较大的7-10年政策性金融债作为研究对象；商品方面，我们选择SGE黄金、大商所豆粕期货价格、上期有色金属、易盛能化A作为研究对象；货币方面，我们选择中证短融作为研究对象。
具体策略上，我们结合战略配置模型以及战术动态调整模型构建大类配置策略。战略配置模型方面，我们分别考虑固定比例、控制波动率以及风险平价模型，并以月度作为权重调整或再平衡的周期；战术动态调整方面，此处我们根据宏观指标以及技术指标对于各个风险资产进行月度频率的定量打分，并以此作为战术动态调整权重的依据。
（二）宏观视角及技术视角指标
宏观视角方面，我们根据宏观指标对于各个风险资产进行月度频率的定量打分，并以此作为战术动态调整权重的依据。基于宏观视角的战术动态调整策略方面，我们从宏观指标的趋势出发构建宏观指标与大类资产表现的影响。
为了研究宏观指标趋势对于大类资产收益率的影响，我们将单个宏观指标分为趋势上行以及趋势下行的情况，并统计在上行和下行的情况下，某个大类资产的平均收益是否会出现明显的分化。相比于直接统计宏观指标趋势在上行和下行情况下大类资产的绝对收益，统计平均收益的差排除了大类资产的测算区间内整体走势的影响。
对于各个大类资产，我们测试历史上各个宏观指标在不同周期趋势对于大类资产的影响，并筛选在不同趋势下能够使大类资产表现出现明显分化的宏观指标。在确定各个大类资产所跟踪的宏观指标之后，对于单个宏观指标，我们将根据其趋势及影响方向，对于其对应的大类资产进行月度频率的打分，打分范围为-1、0、1。
技术视角方面，我们从技术视角出发构建具体指标对于各个风险资产进行月度频率的定量打分，并以此作为动态调整权重的依据。基于技术视角的战术动态调整策略方面，我们从趋势、估值、资金流3方面入手研究技术指标对于大类资产表现的影响。
对于不同大类资产，我们分别筛选在不同时间区间中对于未来1个自然月表现整体影响较为显著的技术指标。在筛选过程中，我们将对于历史上的不同时间段进行测试，寻找在不同时间段内整体较为有效的指标。对于单个技术指标，我们将根据其最新值，对于其对应的大类资产进行月度频率的打分，其中趋势、资金流指标打分范围为-1、0、1，估值指标打分范围为-2、-1、0、1、2。
（三）大类资产ETF组合表现
在具体组合的构建上，我们以月度为调仓周期，分别采用固定比例、控制波动率以及风险平价模型作为战略配置模型，并在此基础上根据宏观指标及技术指标的总得分进行权重的调整，并相应地调高或调低货币资产的配置比例。
测试中，我们配置指数对应当期规模最大的ETF；对于ETF未上市的情况，则采用指数进行代替。此处我们主要考察各个大类资产配置ETF组合的绝对收益特征，因此不设置对应的基准组合。
从回测结果来看，在2013.12.31-2024.11.30的时间区间内，收益方面，固定比例ETF组合、控制波动率6%ETF组合以及风险平价ETF组合的年化收益率分别为12.03%、9.62%及10.84%；风险方面，该3个组合的最大回撤分别为9.60%、5.99%及9.51%，年化波动率分别为6.13%、5.73%及5.24%。长期来看，该3个组合的长期走势均较为稳健，在回测区间中的不同年份均获得了正向的绝对收益。
三、海外权益QDII-ETF组合
（一）QDII-ETF组合构建方法
近年来，A股投资者对于海外权益资产的关注度逐渐上升，相关QDII基金的规模均出现了较为显著的增长。本章中，我们同样从宏观视角及技术视角出发，构建海外权益QDII-ETF组合。
在研究对象的选择上，我们主要关注当前存在ETF跟踪的海外权益指数，具体包括标普500、纳斯达克100、道琼斯工业指数、日经225、东证指数、法国CAC40及德国DAX。
（二）宏观视角及技术视角指标
与第一章中的方法类似，对于不同海外权益指数，我们分别筛选在不同时间区间中对于未来1个自然月表现整体影响较为显著的宏观指标。在筛选过程中，考虑到美国宏观指标对于全球权益市场的影响较为显著，因此我们将考虑美国宏观指标对于所有海外权益指数的影响，而其它国家的宏观指标仅对于该国权益指数的影响。
从筛选结果来看，美国核心CPI同比、美国M1同比对于各个海外权益指数的影响均较为显著。对于单个宏观指标，我们将根据其趋势及影响方向，对于其对应的海外权益指数进行月度频率的打分，打分范围为-1、0、1。
对于不同海外权益指数，我们分别筛选在不同时间区间中对于未来1个自然月表现整体影响较为显著的技术指标。在筛选过程中，我们同样将对于历史上的不同时间段进行测试，寻找在不同时间段内整体较为有效的指标。
从筛选结果来看，不同海外权益指数对应的技术指标存在一定的差异。对于单个技术指标，我们将根据其最新值，对于其对应的海外权益指数进行月度频率的打分，其中趋势、资金流指标打分范围为-1、0、1，估值指标打分范围为-2、-1、0、1、2。
（三）QDII-ETF组合表现
在具体组合的构建上，我们以月度为调仓周期，采用固定比例模型作为战略配置模型，并在此基础上根据宏观指标及技术指标的总得分进行权重的调整，并相应地调高或调低货币资产的配置比例。
测试中，我们配置指数对应当期规模最大的ETF；对于ETF未上市的情况，则采用指数进行代替。此处，对应各个指数的权重中枢，我们以MSCI全球*90%+中证短融*10%作为基准组合。
从回测结果来看，在2013.12.31-2024.11.30的时间区间内，QDII-ETF组合的年化收益率、最大回撤分别为15.56%、14.71%。分年度来看，在回测区间内的多数年份中，QDII-ETF组合跑赢了同期基准组合的表现。
四、A股相对收益ETF组合
（一）相对收益ETF组合指数指标构建
本章中，我们从权益指数轮动策略出发，并配置对应的ETF构建相对收益ETF组合。具体来看，我们从6个维度出发构建指数指标，分别为：历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量及风格。
对于不同的考察维度，我们将根据不同的数据出发构建具体指标，并测试不同指标在指数筛选问题上的有效性以及指标之间的相关性，最终根据多个指标的综合结果构建指数轮动策略。在此基础上，我们通过ETF实现指数轮动策略的具体配置。
基于指数指标测试的结果，此处我们筛选出以下7个指标，分别代表指数在历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格等维度的具体特征，具体指标构建方法如下：
从各个指数指标的相关性来看，除了历史基本面中的ROETTM环比变化、净利润增速TTM环比变化指标的相关性较高，其余指标之间两两的相关性均处于相对较低的水平。因此，我们给予ROETTM环比变化、净利润增速TTM环比变化这2个指标共计1/6的权重，并分别给予其它5个指标各自1/6的权重。在具体指数得分的计算上，我们根据将指标的Z值作为得分，并根据对应指标的权重加权求和。
（二）相对收益ETF组合表现
在具体组合的构建上，首先我们筛选规模、流动性、存续时间满足一定条件的ETF，并将这些产品的跟踪指数作为可投资指数；而后，我们计算各个可投资指数的指标，并筛选综合得分在前20%的指数；最终，我们在选择这些指数的对应ETF构建组合，同时对于组合中ETF的数量上限、相同宽基指数、同类行业主题、SmartBeta指数所对应的产品数量进行约束。
此处，我们在每个月度换仓时点要求ETF的最新规模大于2亿元、近1月日均成交额大于0.1亿元、存续时间大于180天、且不为转型基金，并约束组合中相同宽基指数、同类行业主题、SmartBeta指数对应产品的数量上限。
样本基金筛选：
（1）基金类型：被动指数型基金；
（2）运作模式：ETF；
（3）基金规模：最新规模超过2亿元；
（4）场内流动性：近1个月日均成交额大于0.1亿元；
（5）存续时长：存续时间超过180天；
换仓时点：每月末；
基金加权：等权；
基金数量：最多10只。
从回测结果来看，在2016.12.31-2024.11.30的时间区间内，相对收益ETF组合的累计收益率为213.22%，同期可投资指数组合的累计收益率为31.17%。长期来看，组合的超额收益较为显著，在回测区间内的多数年份中获得了正向的超额收益。
五、A股绝对收益ETF组合
（一）绝对收益ETF组合指数指标构建
本章中，我们尝试以绝对收益为导向，通过部分指标筛选指数构建绝对收益指数轮动及ETF配置策略。具体来看，此处我们从指数的基本面、分红以及技术面特征出发构建指标，并筛选基本面稳定性较高、分红比例较为可观、以及与市场波动特征相关性较低的指数构建组合。
基于指数指标测试的结果，此处我们筛选出以下7个指标，分别代表指数在基本面、分红及技术面等维度的具体特征，具体指标构建方法如下：
在指标权重的分配上，此处我们将基本面、分红、技术面特征指标的总权重均设定为1/3。在具体指数得分的计算上，我们根据将指标的Z值作为得分，并根据对应指标的权重加权求和。
（二）绝对收益ETF组合表现
在具体组合的构建上，首先我们筛选规模、流动性、存续时间满足一定条件的ETF，并将这些产品的跟踪指数作为可投资指数；而后，我们计算各个可投资指数的指标，并筛选综合得分在前20%的指数；最终，我们在选择这些指数的对应ETF构建组合，同时对于组合中ETF的数量上限、相同宽基指数、同类行业主题、SmartBeta指数所对应的产品数量进行约束。
此处，我们在每个月度换仓时点要求ETF的最新规模大于2亿元、近1月日均成交额大于0.1亿元、存续时间大于180天、且不为转型基金，并约束组合中相同宽基指数、同类行业主题、SmartBeta指数对应产品的数量上限。
样本基金筛选：
（1）基金类型：被动指数型基金；
（2）运作模式：ETF；
（3）基金规模：最新规模超过2亿元；
（4）场内流动性：近1个月日均成交额大于0.1亿元；
（5）存续时长：存续时间超过180天；
换仓时点：每月末；
基金加权：等权；
基金数量：最多5只。
从回测结果来看，在2016.12.31-2024.11.30的时间区间内，绝对收益ETF组合的累计收益率为167.45%，同期中证红利全收益、红利低波全收益指数的累计收益率分别为91.02%、106.47%。长期来看，组合的走势较为稳健，在回测区间内的多数年份中获得了正向的绝对收益。
六、全球多元配置ETF组合
（一）全球多元配置ETF组合构建
本章中，我们结合上述四章的ETF组合构建方法，构建全球多元配置ETF组合。在具体组合的构建上，我们以月度为调仓周期，采用固定比例模型作为战略配置模型，并在此基础上根据宏观指标及技术指标的总得分进行权重的调整，并相应地调高或调低货币资产的配置比例。进一步地，对于A股权益资产，我们始终配置10%的绝对收益ETF组合，并设定相对收益ETF组合的权重在0%-20%之间。
测试中，我们配置指数对应当期规模最大的ETF；对于ETF未上市的情况，则采用指数进行代替。此处，对应各个资产的权重中枢，我们以中证800*20%+MSCI全球*10%+南华商品*10%+中证全债*60%作为基准组合。
（二）全球多元配置ETF组合表现
从回测结果来看，在2016.12.31-2024.11.30的时间区间内，全球多元配置ETF组合的年化收益率为12.76%，最大回撤为4.29%，年化波动率为5.47%。长期来看，该组合的月度胜率、滚动3月胜率、滚动1年胜率分别为77.89%、92.47%、100%。分年度来看，该组合在回测区间中的不同年份中均获得了正向的绝对收益。
进一步地，我们测试不同费率及不同换仓时点对于组合表现的影响。此处，我们设定双边交易费率分别为0%、0.1%、0.2%及0.3%，换仓时点分别为每月末、及次月第1、2、3个交易日末。长期来看，不同参数对应全球多元配置ETF组合的表现差异较小，组合对于费率及换仓时点的敏感性相对较低。
七、风险提示
本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险；本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险；因量化模型不同，本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。
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