量化策略｜ETF全场景配置实现：资产、风格和行业

量化策略｜ETF全场景配置实现：资产、风格和行业

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在当前市场环境下，如何有效地进行ETF配置成为投资者关注的焦点。本文从资产、风格和行业三个维度，构建了全面的ETF配置解决方案，并提供了针对不同投资主体的定制化策略，为投资者提供了有价值的参考。

“国九条”政策引领，ETF配置大有可为

1. 市场规模稳步提升：截至11月末，境内ETF市场总规模已超3.7万亿元，年内大幅增加1.5万亿元。
2. 资金流向变化：“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. 政策支持：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. 市场需求：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. 宏观驱动因子识别：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，包括经济增长、通胀、剩余流动性、利率和人民币汇率。
2. 高频宏观因子框架：使用因子模拟组合的方法，构建高频宏观因子框架，该框架历史可比且包含市场预期，通过稳健回归模型验证其与大类资产价格间的多维关系。
3. 配置应用：结合风险平价、普林格经济周期理论，将高频宏观因子框架应用于ETF资产配置。2024年11月末的资产配置信号为：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. 风格轮动维度：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。
2. 信号体系构建：通过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. 策略有效性：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，从历史表现看策略信号有效性稳健。
4. 当前配置建议：2024年11月末，模型显示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. 监测系统构建：构建涵盖中观景气度、预期景气度、行业估值、股价趋势、交易拥挤度和两融资金流的多维度行业配置价值监测系统。
2. 轮动策略：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为核心，结合股价、拥挤度和资金等信号进行权重择时。2017年以来策略年化收益达28%。
3. 当前行业机会：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

1. 配置型资金：通过对多资产、风格和行业的ETF配置策略进行整合，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：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”政策明确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. 提供了多层次的ETF配置策略，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. 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

1. 历史数据失效
2. 模型风险
3. 经济复苏不达预期
4. 国内外经济政策重大变动