如何使用ETF资金流指导投资？| 开源金工

作者：建榕量化研究

题图：建榕量化研究微信公众号

摘要

背景：A股ETF市场发展迅速

近年来，国内ETF市场快速发展。截至2024年7月末，沪深两市上市的ETF中，股票ETF合计规模超过2万亿元，占比超过70%。同时，股票ETF的规模达到A股流通市值的3%，成交额与A股成交额之比则一度超过10%。

2024年以来，以中央汇金为代表的“国家队”大幅增持沪深300等宽基ETF。从公募基金的2024年半年报来看，中央汇金（包括中央汇金投资有限责任公司、中央汇金资产管理有限责任公司）共出现在23只ETF基金的前十大持有人中，合计持仓规模超过5800亿元，相较于2023年末大幅提升。

按标的指数汇总，截至8月末，2024年以来沪深300指数累计流入金额超过5000亿元，中证1000、中证500的累计流入金额也均超过500亿元。

ETF资金流在选股与行业轮动中的应用

我们使用ETF持仓占比变动与ETF资金流入衡量股票过去一段时间的ETF资金流。测试表明，各回看参数下，ETF资金流类因子的RankICIR普遍为负，这表明前期ETF资金流入越多，股票未来预期收益反而越低。对因子做市值行业中性化后，大部分因子依旧保有较强的负向选股能力。综合来看，持仓占比变动与资金流入/市值因子对回看参数敏感度较低，且中性化前后因子选股能力差距较小。

与个股一样，我们计算一级、二级行业上相应的ETF资金流因子，并进行相应的月度三分组测试。ETF资金流因子在一、二级行业轮动中的表现与股票类似：在一级、二级行业中，ETF资金流负向预测行业下月收益。ETF资金流因子在行业轮动中同样具有空头端收益更为显著的特征。20天资金流入/市值因子在行业轮动中表现更优，在一级、二级行业轮动中，三分组年化多空收益分别为17.32%和11.68%。

不同类型的ETF资金流的选股与行业轮动能力差异

我们分别汇总不同分类ETF的资金流因子，测试其在选股与行业轮动方面的表现。在本节测试中，对于股票因子，我们选择综合表现较好的20日持仓占比变动因子；对于一级行业轮动因子，选择20日资金流入/市值因子。

测试结果表明：使用ETF资金流构造选股因子时，使用全体ETF计算的效果更优；在构造行业轮动因子时，可考虑使用非宽基、高集中度、高换手率的ETF计算相关因子。

01

快速发展的ETF市场

近年来，国内ETF市场快速发展。截至2024年7月末，沪深两市上市的ETF中，股票ETF合计规模超过2万亿元，占比超过70%。同时，股票ETF的规模达到A股流通市值的3%，成交额与A股成交额之比则一度超过10%。

按跟踪的标的指数类型来分，股票ETF可以大致分为宽基ETF与非宽基ETF。其中，非宽基ETF又可细分为主题指数、行业指数、风格指数、策略指数等。而根据ETF是否被动追踪标的指数，还可把ETF分为被动型ETF与增强型ETF。

从规模占比上看，2018年以前，宽基ETF占比可达80%以上。2018年之后，随着主题投资的兴起，宽基ETF的规模占比有所下降。2024年以来，以中央汇金为代表的“国家队”大幅增持沪深300等宽基ETF，宽基ETF的规模占比再度回升至70%以上。

从公募基金的2024年半年报来看，中央汇金（包括中央汇金投资有限责任公司、中央汇金资产管理有限责任公司）共出现在23只ETF基金的前十大持有人中，合计持仓规模超过5800亿元，相较于2023年末大幅提升。

按标的指数汇总，截至8月末，2024年以来沪深300指数累计流入金额超过5000亿元，中证1000、中证500的累计流入金额也均超过500亿元。

02

ETF资金流在选股与行业轮动中的应用

ETF基金每天披露申购赎回清单，申赎清单中的信息包括该ETF最小申购、赎回单位资产净值，以及每只成份股的股票数量、现金替代标志、现金差额等。据此我们可以计算出ETF清单中各成分股的权重，结合ETF的份额与净值数据，可以进一步计算出ETF对每只股票的持仓金额。同时，根据ETF每天的规模变动，还可以计算出ETF在相应股票上的资金流向与大小。

2.1、 ETF资金流是显著的负向选股指标

随着股票ETF的快速发展，ETF对股票的持仓占比逐渐提升，ETF资金流对其带来的影响也或将愈加明显。得益于科创板相关ETF规模的快速增长，科创板部分股票的ETF持仓占流通市值比例较高（表2）。而从ETF覆盖度（即股票被多少只ETF基金持有）来看，创业板的多个股票ETF覆盖度较高（表3）。

我们使用ETF持仓占比变动与ETF资金流入衡量股票过去一段时间的ETF资金流，各指标的定义如下：

同时，我们设置不同的回看参数T日（T = 5，10，20，40，60），考察ETF资金流对股票次月收益的预测能力。如图6，各回看参数下，ETF资金流类因子的RankICIR普遍为负，这表明前期ETF资金流入越多，股票预期收益反而越低。对因子做市值行业中性化后，大部分因子依旧保有较强的负向选股能力（图7）。综合来看，持仓占比变动与资金流入/市值因子对回看参数敏感度较低，且中性化前后因子选股能力差距较小。我们以20日持仓占比变动因子为例，进行进一步测试与分析。

如图10所示，20日持仓占比变动因子的分组收益单调性一般，空头组的收益更加显著，更适合作为风险预警指标。十分组下，因子多空年化收益为15.2%。此外，考虑到ETF持仓占比过低的股票，ETF资金流对其的影响可能有限。我们还测试了剔除相应股票后因子的选股表现，结果显示，在各剔除阈值下，因子表现均有所提升。

2.2、 ETF资金流负向预测行业未来收益

我们把个股层面的ETF资金流数据加总到一二级行业上，如图12、13所示，截至7月末，一级行业中电子、通信、电力设备、医药生物等行业的ETF持仓占比较高。而二级行业中，半导体、医疗美容的ETF持仓占比超过了10%。

与个股一样，我们计算一级、二级行业上相应的ETF资金流因子，并进行相应的月度三分组测试。如图14、15所示，ETF资金流因子在一、二级行业轮动中的表现与股票类似：在一级、二级行业中，ETF资金流负向预测行业下月收益。如表5、表6所示，ETF资金流因子在行业轮动中同样具有空头端收益更为显著的特征。20天资金流入/市值因子在行业轮动中表现更优，在一级、二级行业轮动中，三分组年化多空收益分别为17.32%和11.68%。

在二级行业轮动中，我们也测试了剔除ETF持仓占比过低的二级行业后，因子的行业轮动表现。结果与选股测试中同样类似，在各剔除阈值下，因子表现均有所提升。

03

不同类型的ETF资金流的选股与行业轮动能力差异

在第一部分中，本文按照标的指数的类型把股票ETF分为宽基/非宽基，从最近一期半年报来看，宽基ETF的机构投资者占比显著高于非宽基ETF（图17）。不同ETF的投资标的、投资者结构不同，其背后的资金流带来的影响也可能有所区别。

我们分别汇总不同分类ETF的资金流因子，测试其在选股与行业轮动方面的表现。在本节测试中，对于股票因子，我们选择综合表现较好的20日持仓占比变动因子；对于一级行业轮动因子，选择20日资金流入/市值因子。

从因子多空表现上看，非宽基ETF在选股与行业轮动上均领先于宽基ETF，但均落后于全体ETF。而从因子的RankICIR来看，非宽基ETF在行业轮动方面预测能力明显更强。我们猜测，这或许是因为非宽基ETF以行业主题类ETF为主，更利于投资者直接使用其对相关行业表达交易观点。

除了宽基/非宽基等固定的分类，我们还测试了按照持仓集中度、场内成交活跃程度等动态分类指标，每天统计截面上股票ETF过去20日的平均持仓集中度（以前10大重仓股合计权重衡量）与换手率，并据此把ETF等分为低/高集中度ETF、低/高换手ETF，结果如图20~23，表8~9所示。低集中度ETF在选股能力上领先，高集中度ETF在行业轮动能力上更优。而高换手ETF在选股与行业轮动能力上均领先于低换手ETF。综上所述，使用ETF资金流构造选股因子时，使用全体ETF计算的效果更优，而在构造行业轮动因子时，可考虑使用非宽基、高集中度、高换手率的ETF计算相关因子。

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风险提示

本报告模型及结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场波动不确定性下可能存在失效风险；历史数据不代表未来业绩。

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