A股市场ETF快速成长及相对收益ETF组合表现回顾 [page::1][page::2]

• 2018Q4至2025Q2权益ETF数量从133只增至972只，规模从0.27万亿元增至3.03万亿元。

- 2016年底至2025年中，相对收益ETF组合累计收益为201.79%，显著优于基准33.38%。

• 超额收益主要受动量效应影响，但可能在市场风格转换中回落。

指数拥挤度多角度构建及单指标测试 [page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 拥挤度从成交额占比、Beta（波动水平）、融资余额市值比、融资增量成交额比、基金持仓比例、中小单主动买入额占比6个维度计算。

- 各拥挤指标基于历史分位数阈值定义拥挤状态（如90%以上）；拥挤指数表现普遍弱于样本权益指数。

• 相关超额收益显著弱于样本指数，且在拥挤状态月度后通常出现平均负超额收益。

- 多指标拥挤指数间相关性低，单指标等权指数组合累计收益-2.45%，显著弱于样本权益指数41.03%。

多指标结合提升ETF组合表现 [page::12][page::13][page::14][page::15]

• 定义拥挤指数为拥挤状态指标数≥2的指数，剔除其对应ETF构建ETF组合。

- 结合拥挤度筛选的相对收益指数组合累计收益355.05%，高于292.66%（仅相对收益组合）。

• 结合拥挤度筛选的相对收益ETF组合累计收益263.53%，高于201.79%。

- ETF组合构建要求ETF规模>2亿元，日均成交额>0.1亿元，存续时间>180天，且限制相同宽基指数及同类行业ETF持仓。

指数增强ETF组合表现提升 [page::16][page::17][page::18]

• 基于中证800指数构建指数增强ETF组合，结合拥挤度筛选提升组合收益表现。

- 拥挤度过滤后指数增强组合年化收益率15.29%，高于13.58%（未过滤组合）。

• 最大回撤30.17%低于未过滤组合32.59%，长期稳定跑赢中证800指数和未过滤组合。

- 超额收益表现稳定，绝大多数年份表现优于不结合拥挤度组合。

指数拥挤度指标的具体构建方法与筛选逻辑 [page::4][page::5][page::6]

• 报告详细列明拥挤度指标定义、历史分位数阈值及筛选过程。

- 以月频为单位动态计算，分别测算成交额占比、融资余额比重、Beta等指标的拥挤状态。

• 对单一指标的拥挤指数组合进行历史回测，指标有效性得到验证。

风险提示 [page::18]

• 文章基于历史数据分析，未来表现不确定。

- 研究结果不构成投资建议，实际投资需谨慎评估风险。

【广发金工】多角度定量刻画指数拥挤度，结合拥挤度提升ETF组合表现——报告深度解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《多角度定量刻画指数拥挤度，结合拥挤度提升ETF组合表现：基金产品专题研究系列之七十》

- 作者及机构： 李豪（资深金工分析师）、安宁宁（首席金工分析师）等，广发证券金融工程研究团队

• 发布日期： 2025年8月4日

- 研究主题： 本报告聚焦A股市场的指数拥挤度，依托多维度指标体系，结合指数拥挤度剔除策略构建ETF组合，实证探索拥挤度指标对提升ETF组合长期表现的效果与稳定性。

核心论点总结：
作者提出，通过多角度（成交额、波动水平、融资存量与增量、基金持仓、资金流）定量刻画指数拥挤度，能够识别出短期拥挤度较高的指数。剔除这些拥挤指数后，构建的ETF组合能够显著提升长期超额收益并降低市场反转风险。报告回测数据支持拥挤度剔除策略在相对收益及指数增强ETF组合中的应用取得稳健表现提升。[page::0,1]

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2. 逐章节深度解读

2.1 A股ETF市场现状与现有指数轮动策略回顾

• 2019年以来，A股权益ETF数量快速增长，从2018Q4的133只增至2025Q2的972只，规模从0.27万亿元暴增至3.03万亿元（图1），市场活跃度大幅提升，基金规模和数量呈爆发性扩张趋势，表明ETF发展加速，为指数轮动及策略构建提供丰富投资标的。[page::1,2]
• 权益指数轮动基础上构建的月度相对收益ETF组合采用6个维度指标体系：历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格（图2），回测期间（2016年底到2025年中）累计收益201.79%，远超基准33.38%；绝大多数年份超额收益为正，体现该策略较强的有效性与稳定性（图3，表1）。但该策略与动量因子相关性较高，相关系数约60%，暗示存在一定风格依赖性和潜在波动期亏损风险。[page::2,3]

2.2 指数拥挤度指标的构建与测试

• 指数拥挤度从六个视角建立指标体系：成交额（成交额占比）、波动水平（Beta）、融资余额（融资余额市值比）、融资增量（融资增量成交额比）、基金持仓比例、中小单主动买入额占比。

- 拥挤定义是指标相对于指数历史1年、3年、5年分位数达到80%、90%、95%、甚至100%等高位，对此分别进行指标测试。核心思路是高拥挤度往往预示逆转风险，从回测表现看，拥挤指数的表现整体明显弱于样本权益组合（示例多指标指数剔除体现负面择时信号价值）。[page::5-11]

单指标拥挤度回测解读

• 成交额占比拥挤指标：当指数成分股成交额占全部A股比例处于历史3年90%以上时，拥挤组合累计收益-11.66%，远低于41.03%样本权益指数，示意高成交额拥挤反映被过度关注，存在反转风险（图6，表4）。

- Beta拥挤指标：值处于历史5年90%以上的指数，累计收益22.34%明显逊色于基准41.03%，过度波动的指数通常含有过分投机或波动风险（图7，表5）。

• 融资余额市值比：融资余额占流通市值比较高的指数，表现逊色（4.96% vs 41.03%，图8，表6），反映杠杆推高的拥挤风险。

- 融资增量成交额比：融资资金净流入占成交额比例高，表现较弱（1.86% vs 41.03%，图9，表7）。

• 基金持仓比例：主动型基金重仓股指数占比高，表现明显弱（-9.5% vs 41.03%，图10，表8），提示基金集中投资恐导致拥挤风险。

- 中小单主动买入占比：资金净流入高度集中，累积表现同样不佳（-22.67% vs 41.03%，图11，表9）。

• 多指标结合：多维拥挤指标之间相关度普遍偏低（平均相关系数接近0），表明各视角独立捕捉不同拥挤信息。将多指标等权结合指数拥挤指数组合（剔除拥挤状态指标数量≥2的指数）表现优于单维度拥挤组合，显示多角度方法有效增强稳定性，减少指标单一性缺陷（图12-13，表10-11）。[page::11-12]

2.3 结合指数拥挤度的ETF组合构建及实证表现

2.3.1 指数组合构建

• 先通过历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格六大类指标打分，将样本指数划分为10档，择取得分最高档第1档。

- 在第1档中剔除拥挤状态指标≥2个的指数，再等权构建组合，得到结合指数拥挤度的相对收益指数组合。

• 回测区间（2016.12.31-2025.6.30），该组合累计收益355.05%，显著高于未剔除拥挤指数的相对收益指数组合292.66%（图14，表12）。年化收益率19.75%对比17.67%，最大回撤与波动率均有所降低，风险调整后更优（表12，表13）。[page::13-14]

2.3.2 相对收益ETF组合构建

• 篩选ETF时附加规模（>2亿元）、流动性（日均成交额>0.1亿元）、存续时间（>180天）等硬性条件，排除转型基金。

- 对可投资的ETF对应指数进行综合得分排名并筛选 前20%，剔除拥挤状态指标≥2个的指数所对应ETF。

• ETF组合在同一宽基指数、同类行业主题和SmartBeta指数数量有限制，持仓最多10只ETF。

- 回测结果显示，结合指数拥挤度后的相对收益ETF组合累计收益263.53%，显著优于未剔除ETF组合的201.79%，年化收益16.59% vs 14.04%。同时表现更加稳定，最大回撤降至25.78%，优于对照组（图15-16，表14-15）。[page::14-15]

2.3.3 指数增强ETF组合构建

• 以中证800指数为基准，上述方法筛选指数，在控制组合与中证800板块、行业配置比例偏差范围内，最大化综合得分构建持仓比例。

- 采用对应ETF构建组合，目标实现增强回报。

• 回测期间累计收益149.26%，显著优于未剔除组合的126.45%，年化收益率15.29%更优，最大回撤30.17%较低（图17-18，表17-18）。[page::16-17]

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3. 图表深度解读

3.1 图1:A股权益ETF数量与规模

• 蓝色柱状代表ETF数量，红色折线代表规模（亿元）。

- 2018年底，ETF逾130只，总规模约2700亿。到2025年中，ETF数量近千只，规模突破3万亿元。

• 说明A股ETF市场高度活跃，品种丰富，规模庞大，市场认可度提升，为策略落地提供足够投资空间。[page::2]

3.2 图3:相对收益ETF组合表现

• 蓝线为策略组合净值，红线为基准，黄线为相对收益（右轴）。

- 策略整体超越基准，波动中保持上行态势，约两倍基准收益。

• 表明基于6维指数指标构建的策略较为有效。[page::3]

3.3 图6-11:不同拥挤度指标对应拥挤指数组合表现

• 蓝线为对应拥挤指数组合，红线为样本权益指数，黄线为该组合相对收益。

- 全部拥挤指数组合表现弱于权益指数（蓝线低于红线），绝对收益和相对收益（黄线）均显示负面表现。

• 说明判定的拥挤状态指标稳定筛出表现不佳指数，验证指标有效性。[page::5-11]

3.4 图12-13:多指标拥挤指数组合表现

• 图12单指标等权组合表现尽管也不佳，但多指标结合（图13）筛选更严苛（拥挤状态≥2指标）时表现更差，准确捕捉了拥挤风险。

- 表明多角度拥挤指标的互补性，结合各视角提高识别效果。[page::12]

3.5 图14-16:结合指数拥挤度后的相对收益指数组合与ETF组合

• 图14与图16中，结合拥挤度的组合持续跑赢未结合版本，且持续保持正超额收益。

- 直观展示拥挤度剔除为投资组合带来实质性回报提升与风险控制。[page::13-15]

3.6 图17-19:结合拥挤度指数增强ETF组合表现与超额表现

• 支持结合拥挤度的指数增强ETF组合实现相对中证800及未结合增强组合的稳定超额收益。

- 说明拥挤度筛选方法对不同策略类型均有正面辅助作用。[page::16-18]

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4. 估值分析

本报告重点在于指数拥挤度指标构建与实证检验，未涉及传统估值方法分析（如DCF或PE倍数估值）。报告核心为量化策略构建与有效性验证，而非公司基本面估值。

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5. 风险因素评估

报告明确风险提示：

• 数据和结论基于历史数据，未来市场表现可能不一致。

- 模型依据和假设可能无法精确反映复杂现实市场。

• 打分和组合构建不构成具体投资建议。

- 投资者需谨慎参考，量化模型固有局限需警惕。

这些风险提示表明作者对此方法和结论的适用范围保持谨慎态度，未夸大其泛化能力。[page::18]

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6. 审慎视角与细微差别

• 依赖历史分位数定义拥挤： 采用历史分位数高位标准定义拥挤，虽合理但存在历史窗口选择和极值影响问题，指标稳定性可能受数据窗口大小和市场结构变化影响。

- 指标样本和频率限定： 指数筛选和拥挤定义主要基于月度数据，短期高频波动或突发事件可能难以捕捉。

• 相对收益ETF与动量策略具相关性，超额收益波动较大： 尤其在市场风格转变时，该超额可能回落，反映策略对市场环境适应性有限。结合拥挤度后效果更稳定。

- 多指标拥挤度相关性低，但非完全独立，实际投资组合中担忧指标对共性风险存在一定敞口。

• 组合权重均等，未考虑因子权重差异或风险贡献，未来优化空间存在。

- 报告仅披露历史回测表现，缺乏手续费、滑点等交易成本考虑，实际可实施性需实证验证。

总体上，报告数据详实，结论合理，结合指数拥挤度指标剔除拥挤成分获得有效超额收益，理论与实证逻辑清晰。但投资者应结合自身风险偏好及实际交易成本审慎应用。

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7. 结论性综合

本报告系统构建并验证了基于六大视角指标（成交额、波动水平、融资余额、融资增量、基金持仓、资金流）对A股市场指数拥挤度的量化度量方法，利用历史分位数筛选出高拥挤度指数。单个指标及多指标结合均显示拥挤指数相对表现弱于样本指数，验证拥挤度为有效逆转信号。

借助该拥挤度指标，作者分别构建了结合指标剔除策略的相对收益指数组合、相对收益ETF组合和指数增强ETF组合。三者均实现了显著的年化收益率提升（19.75%、16.59%、15.29%），最大回撤及波动率有所下降，且年度超额收益表现稳定，显示结合拥挤度的组合在风险调整下更优。

报告中的图表直观展示相关组合的净值增长及相较基准的超额收益，系统化验证拥挤度剔除策略在当前市场环境中的有效性与稳定性。

综上，报告充分展示了多维拥挤度指标在指数选取和ETF组合构建中的实用价值，提供了可量化、可操作的拥挤度识别方法，为指数轮动策略风险控制与收益提升提供了创新工具和实证支持。

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重要图表标注示例（Markdown格式引用）

• 图5：结合指数拥挤度的ETF组合构建流程

• 图16：结合指数拥挤度的相对收益ETF组合表现

• 图18：结合指数拥挤度的指数增强ETF组合表现

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总结

本报告立足于实际市场数据，基于多角度拥挤度指标体系定量构建指数拥挤度，系统剔除拥挤指数以构建ETF组合，取得持续超额收益和风险降低。其方法论及实证结果在丰富ETF投资策略工具箱的同时，为指数工具的风控和动态配置提供了坚实支撑，展现了量化因子多角度融合的强大潜力及实际应用价值。报告所揭示的拥挤度风险识别具有普适意义，建议结合具体市场变动动态调整指标和阈值，进一步挖掘模型效能。[page::0-18]

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（注：引用页码标注均对应报告页，便于后续溯源与验证）

报告