• 国内ETF市场规模快速扩大，截至2021年底，ETF产品总规模超1.1万亿元，占全部指数基金规模的一半以上，宽基ETF和行业ETF规模增长显著[page::3][page::4][page::5]。

• 富国基金旗下非货币ETF丰富，覆盖宽基、行业、主题、Smart Beta等，33只非货币ETF合计规模约202亿元，具备较充分的资产配置工具[page::5][page::6].

- 构建轮动模型时，结合宏观、基本面、资金流、分析师预期及交易特征因子，采用“货币+信用”宏观周期划分，指导因子选择和适用环境[page::7][page::8][page::11][page::12].

• 估值因子表现依赖宏观环境，宽货币宽信用周期适用估值分位数因子，高估值行业表现更优，其他周期则PEG因子效果更佳[page::8][page::9][page::10][page::11].

• 基本面景气改善因子经过Zscore时效性和有效性提升，紧货币紧信用阶段表现最好，合成因子多空组合表现优异[page::10][page::11][page::12][page::13].

• 分析师预期改善因子及时反映未来盈利变化，整体多空分化明显，选择部分表现佳因子整体合成后效果显著[page::13][page::14][page::15].

• 资金流因子，尤其北向资金净流入指标，表现出较强的板块选择能力，合成资金流因子在收益和稳定性方面优异[page::15][page::16].

• 动量延续性因子基于夏普比率优化，剔除极端涨幅捕捉稳定上涨趋势，多空组合效应明显，适合行业和板块分析[page::16][page::17][page::18].

• 富国基金ETF轮动策略结合上述多维因子，采用等权配置前5策略得分产品，月度调仓，长期回测显示策略年化收益20.54%，显著超额沪深300指数14.94%及等权组合10.25%[page::18][page::19].

• 2022年四月推荐关注科创创业50ETF、800银行ETF、现代物流ETF、芯片产业ETF、细分机械设备ETF等ETF产品，基于最新综合因子得分筛选[page::19].

方正证券研究报告详尽分析——基于富国基金ETF产品的轮动策略构建

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《基于富国基金ETF产品的轮动策略构建——指数基金资产配置系列之四》

- 作者机构：方正证券研究所，金融工程研究团队

• 发布日期：2022年4月7日

- 研究对象：富国基金旗下ETF产品，着重于A股市场的指数基金轮动配置策略

• 核心主题：探讨富国基金旗下多样化ETF产品如何基于宏观、中观、微观多维因素构建轮动策略，实现资产配置的优化与超额收益

- 投资建议：结合底层指数的估值、业绩、分析师预期、资金流和交易特征等多因子构建轮动组合，建议关注创50ETF、银行ETF、物流ETF、芯片龙头ETF等产品

• 主要结论：

- 富国基金ETF轮动策略相较于等权组合及沪深300指数具有显著超额收益，年化超额收益分别约为10.25%、14.94%。
- 研究发现不同宏观经济周期（货币+信用周期）下，不同因子的有效性差异显著，针对周期性调整因子权重以提升模型有效性。
- 组合每月调整，选取综合得分靠前的5只ETF等权配置。

• 风险提示：

- 基于历史数据的策略，存在历史规律可能失效的风险
- 宏观环境变化可能导致驱动因子阶段性失效
- 富国基金为方正证券签约客户，报告可能隐含利益关联 [page::0][page::20]

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二、逐章节深入解读

1. 国内ETF市场及富国基金产品概览

1.1 ETF市场快速发展

• 2018年以来，ETF市场资金净流入显著，产品体系丰富。截至2021年底，ETF基金数量614只，规模超11269亿元，约占全部指数基金规模一半（20746亿元）。

- ETF产品涵盖宽基、行业、主题等多类，分别占43%、33%的市场份额，显示投资者结构多元，产品结构趋于完善。

• 富国基金作为较早进驻指数业务的机构，现有33只已上市非货币ETF，类型覆盖宽基、行业、主题、SmartBeta等多个赛道，规模合计约202亿元，提供广泛的投资选择空间[page::3-6]

1.2 富国基金ETF产品细节

• 具体产品涵盖军工龙头ETF、农业ETF、创50ETF、科技50ETF等多样化，并有明确的成立及上市时间及资产规模分布。

- 产品规模分布不均，大型ETF如军工龙头ETF规模达42.62亿元，亦有小型ETF规模低于1亿元，体现产品的不均衡发展态势。

• 这为构建轮动策略提供了充分空间，使得投资者能够通过多元化组合实现风险分散和收益优化[page::6]

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2. 基于多维因素构建ETF轮动策略

2.1 行业/板块轮动策略框架

• 核心在于标的指数选择，结合宏观经济周期（总体经济状况）、中观（行业景气改善）、微观层面（资金流、微观交易结构）驱动行业/板块涨跌分化。

- 策略结合“货币+信用”周期模型，估值、业绩、分析师预期、资金流与动量因子构成多维因子体系，设计成指数轮动模型以捕捉行业板块轮动特征。

• 通过每月调整权重，挑选因子综合得分最高的5只ETF等权配置，达到动态优化资产配置目标[page::6-7]

2.2 宏观经济周期划分：“货币+$^{+}$信用”模型

• 货币周期通过10年期国债收益率曲线划分，宽货币对应低利率环境，紧货币对应加息或高利率环境。

- 信用周期则根据广义货币供应量M2同比和社融余额同比，两个指标同步上行定义宽信用周期，同步下行为紧信用周期，背离情况下保持前期状态判断。

• 周期划分为四个宏观环境：宽货币宽信用、宽货币紧信用、紧货币宽信用、紧货币紧信用，分别对应不同的资金供给和需求状况，为因子有效性评估和组合调整提供基础[page::7-8]

2.3 行业/板块驱动因子研究及表现

估值因子

• 单纯的估值指标（PETTM）在行业层面分化能力弱，低估值并未带来显著超额收益，PE历史分位数多空组合表现接近（图表12-13）。

- 加入成长修正后的PEG指标（PE与未来两年利润复合增速之比）反映出更好的分组区分能力，倒数PEG指标多头组合表现明显优于空头组合（图表14-15）。

• 估值因子表现强烈依赖宏观周期：

- 在宽货币宽信用周期，估值分位数因子显示强正向能力，高估值行业表现优异；
- 其他三类周期内，PEG表现更优；

• 因此，策略将根据当期宏观周期选择估值因子类型，以适应周期性变化（图表16）。

- 在富国基金部分ETF标的指数范围内，估值类因子表现出明显的多空组合收益差（图表17）[page::8-10]

基本面景气改善因子

• 主要基于上市公司盈利指标（ROE、净利润、营业利润等）的同比环比变化，进行时间序列标准化（Z-score）处理，提高因子信号有效性（图表18）。

- 多因子测试发现，ROE同比环比变动Zscore等指标多空组合年化收益达11.54%，信息比率达到1.67，表现突出（图表19）。

• 基本面因子在紧货币紧信用周期表现最佳，宽货币宽信用周期表现失效风险（图表20）。

- 经过市场环境加权合成后，基本面景气改善因子长期表现稳定优良，富国部分ETF标的指数范围内多空组合收益显著（图表21）。

• 目前芯片产业、军工龙头、中证800银行等指数基本面景气得分较高（图表22）[page::10-13]

分析师预期改善因子

• 作为基本面因子的补充，分析师预期因子基于成分股市值加权一致预期净利润、ROE、营业收入、EPS及复合增长率近期变动。

- 多个分析师预期因子，如净利润三个月变动率、EPS三个月变动率，拥有较高Rank IC（0.37、0.34）及年化多空收益率（超10%），表现稳健（图表24）。

• 宏观环境不同，分析师预期因子有效性有所差异，经过因子筛选与合成，综合因子在富国ETF范围内表现突出，形成有效多空分化（图表25）。

- 最新分析师预期高分指数包括细分机械、科创创业50、芯片产业等（图表26）[page::13-15]

资金流因子

• 资金流为短期偏好主导，纳入北向资金流入流出、大单资金流、机构资金流入等数据计算的边际流入幅度因子。

- 多空组合年化收益率、信息比率均较高，例如北上资金最近1个月净流入幅度的多空组合信息比率达到1.54（图表27）。

• 资金流因子有效性同样受到宏观周期影响，经过环境适配和因子合成表现优异（图表28）。

- 最新资金流动指数高分为中证800银行、科创创业50、国信价值等（图表29）[page::15-16]

市场交易特征因子（动量延续性）

• 动量效应在A股整体短期表现为反转，但行业板块层面动量延续效应显著。

- 利用剔除极端区间最大涨幅的夏普比率，重新刻画动量延续性。

• 动量延续性因子多空组合收益稳定，高夏普比率显示良好风险调整表现（图表30、31）。

- 最新高分指数包括国信价值、CS物流、中证800银行等（图表32）[page::16-18]

2.4 轮动组合构建与表现

• 将估值、业绩、分析师预期、资金流与动量延续性五因子进行宏观周期加权合并，构建综合打分。

- 基于月度调整策略，从富国基金旗下ETF池中，选出综合得分前5只产品等权持有。

• 历史回测显示该轮动策略年化收益达20.54%，相较于富国ETF等权组合年化收益10.29%及沪深300指数5.60%，分别取得约10.25%和14.94%的超额收益（图表33）。

- 年度表现波动明显，2013、2014、2015、2020年表现尤为亮眼，部分年份如2016、2018、2022年亏损（图表34）。

• 4月重点推荐：科创创业50ETF、银行ETF、物流ETF、芯片产业ETF、细分机械设备ETF，具体名单详细列出（图表35）[page::18-19]

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3. 风险评估

• 主要风险来自历史规律的可能失效，策略基于历史数据构建，未来市场及宏观环境变化可能导致预测失准。

- 各驱动因子在不同宏观周期受影响波动明显，存在有效性阶段性丧失风险。

• 报告涉及的富国基金旗下多只ETF为方正证券签约客户产品，存在潜在利益冲突。

- 市场波动性和政策调整等不可控因素不可忽视[page::20]

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三、图表深度解析

• 图表1-6： 国内ETF市场快速扩容，特别是股票型ETF份额自2018年起高速增长。宽基ETF作为主体，行业ETF之后快速壮大，共计基金规模超万亿，显示出市场基础坚实与产品丰富。

- 图表7-8： 富国基金产品覆盖了宽基、行业、主题、跨境、SmartBeta、商品、债券及同业存单等多样品种。单个ETF成立时间、规模差异显著，体现了分层次战略布局。

• 图表9： 行业/板块轮动模型整体架构，展示宏观经济驱动下，估值、业绩、预期、资金与交易特征共同作用，适配多因素轮动策略设计。

- 图表10-11： 宏观周期划分采用债券收益率与货币、社融数据联合判定，创新性区域展示周期变迁时间序列，直观展示阶段性宏观环境变迁。

• 图表12-17： 估值以及PEG指标分别通过分组表现及多空组合收益，量化验证低估值的行业板块并不持久领先，成长性调整后的PEG指标表现更优。图表16针对不同周期表现表现敏感度差异，体现因子周期适配性。

- 图表18-22： 基本面景气度改善因子基于多种财务指标环比同比的标准化，单因子与多因子组合均展现有效的多空分化能力，为轮动提供业绩支撑。

• 图表23-26： 分析师预期因子基于成分股一致预期变化，多因子测试中月度与季度变动均显著，补充基本面信息的时效性不足。

- 图表27-29： 资金流因子中的北向资金与大单资金流入呈现较强的预测能力，多空组合信息比率较高，直观资金偏好对行业轮动的作用。

• 图表30-32： 动量延续性因子通过区间最大涨幅剔除后的夏普比率计算验证其有效性，适合行业板块层面轮动策略，帮助捕捉分阶段趋势。

- 图表33-35： 轮动策略组合与对比指数收益曲线、分年度收益率表格及最新综合因子得分排名，直观展示策略显著优异的历史超额收益及最新投资推荐，体现实用性与可操作性。

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四、估值与策略方法分析

尽管报告主要面向ETF产品轮动配置，未涉及单只标的的传统估值模型（如DCF），策略对估值因子采用分市场周期动态调整：

• 宽货币宽信用时侧重PE分位数因子（市场风险偏好高）；

- 其他周期采用基于PEG因子的成长估值指标；

• 多因子加权组合形成综合评分，每只ETF对应的标的指数特征被映射到综合因子上，最后等权配置前5名ETF。

这种方法创新地将宏观周期与因子表现结合，并基于ETF指数特征数据多维度筛选出具备轮动潜力的标的产品，具有一定的创新性和实践指导意义。

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五、风险因素评估

• 历史数据局限性：策略基于历史数据，未来市场结构、宏观政策等可能变化导致策略失效风险。

- 宏观风险：经济周期判断失准，信用环境变动剧烈，将影响因子选择的有效性。

• 因子周期相关性风险：某些因子如估值因子受宏观环境制约较大，错判周期可能导致选股失误。

- 利益相关性：富国基金为签约客户，存在潜在利益冲突，需投资者风险自担。

• 市场波动及政策风险：不可控外部因素可能影响指数表现，导致策略收益波动。

报告未就风险缓解策略做过多展开，投资者需结合自身投资偏好审慎判断[page::0][page::20]

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六、批判性视角

• 报告在构建因子时，对宏观周期依赖较重，周期划分较为粗糙，可能未能充分捕捉经济微变动对市场因子的细微影响。

- 估值因子周期敏感调整具有创新点，但也可能增加策略实施难度，若周期判定错误可能增加策略风险。

• ETF轮动选取的标的数量固定为5只，缺少对组合权重动态调整的讨论，未充分考虑风险平衡、相关性等因素。

- 部分小规模ETF可能存在流动性不足问题，影响实际操作效果。

• 报告附带风险提示明确，但未详细说明如何应对政策或市场超预期变化。

- 部分数据截止至2022年3月，涉及市场环境已过两年，需关注市场变化对策略适用性的影响。

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七、结论性综合

本报告以富国基金ETF产品为载体，基于“货币+信用”宏观周期划分，结合估值、业绩、分析师预期、资金流和动量延续性等多因子，通过多层次综合评分和月度轮动，构建动态优化投资组合。

报告论证详实，数据支持充分，各主要因子均经过独立测试和多空组合验证，显示在不同宏观环境下因子表现差异，报告合理利用周期调整展示了其策略的灵活性和适应性。组合历史回溯表现优异，年化收益达20.54%，远超沪深300及等权组合，体现策略实际价值。

重点推荐ETF产品包括科创创业50ETF、银行ETF、物流ETF、芯片产业ETF及细分机械设备ETF，结合基本面和资金流变化，为投资者提供明确操作方向。

整体来看，报告框架科学，因子构建严谨，宏观周期分析具备创新意义，结合实际产品落地，为指数轮动策略提供了切实可行的解决方案。但周期划分的准确性、因子的稳定性及组合流动性管理依然是未来实践中的关键挑战，投资者需保持审慎，合理评估潜在风险。

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附录：主要图表

• 图表2（指数基金规模季度统计）:

- 图表3（股票型ETF份额快速增长）:

• 图表4（宽基、行业、主题ETF规模及数量）:

- 图表9（多维度行业板块轮动模型）:

• 图表10（货币周期划分）:

- 图表11（信用周期划分）:

• 图表16（不同货币信用环境下估值因子表现）:

- 图表33（富国基金ETF产品轮动策略历史表现）:

• 图表34（轮动策略年度表现）: 表格数据详见报告

- 图表35（4月关注产品综合得分排序）: 表格数据详见报告

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以上为对《基于富国基金ETF产品的轮动策略构建》报告的系统性解读与评析，旨在深化对报告观点、数据和策略的理解，辅助投资决策和策略执行。[page::0-21]

报告