核心结论
- 上周A股和港股市场整体回调，科创、芯片板块ETF涨幅居前。
- A股市场无上报股票ETF，新成立1只，为华泰柏瑞中证油气产业ETF。
- A股ETF资金流向：科创、创业板块和沪深300ETF净流入居前；半导体ETF、证券ETF、芯片ETF等净流出居前。宽基ETF中，跟踪沪深300指数的ETF净流入居前，跟踪中证100的ETF净流出居前；行业ETF中，消费板块ETF净流入居前；主题ETF中，创业板科技ETF（159773）净流入居前，央企创新驱动ETF（515900）净流出居前；主动ETF中，科创50、科创100指增ETF净流入居多，300增强ETF（561300）净流出居前；Smart Beta ETF中，创业板成长ETF（159967）净流入居前，红利ETF基金（159581）净流出居前。
- 美国市场数字经济主题ETF净流入居前，多元技术主题ETF净流出居前；主动ETF中，摩根大通纳斯达克股票溢价公司ETF净流入居前，资本集团全球成长型股票ETF净流出居前；Smart Beta ETF中，红利类ETF净流入居前；其他ETF中，跟踪富时中国50指数的ETF净流入居前，跟踪CRSP美国全市场指数的ETF净流出居前；投资A股和港股的股票ETF合计净流入59.52亿美元。
- 商品市场资金流向：内地黄金ETF净流出居前，美国市场黄金ETF净流入居前。
- ETF策略业绩表现：扩散指标+RRG ETF轮动策略上周收益率为-2.68%，相对中信一级等权和沪深300指数的超额收益分别为2.11%、0.57%；50%底仓+日内动量策略上周在上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的收益率分别为-3.04%、-3.64%、-3.99%和-4.37%，相较于对应50%仓位ETF的超额收益分别为-1.13%、-0.1%、0.6%和0.79%。
全球及A股市场概况
- 上周全球主要市场指数涨跌幅情况如图1所示。
- 上周A股市场股票ETF跟踪标的指数上涨/下跌前10名见表1-2。
ETF新发统计
- 上周A股市场无上报股票型ETF。
- 上周A股市场正在发行的股票型ETF见表3。
- 上周A股市场成立的股票型ETF见表4。
- 上周美国市场成立的股票型ETF见表5。
资金流向
A股市场
- 上周A股市场资金净流入/流出排名前10的股票型ETF见表6-7。
- 宽基ETF：跟踪沪深300指数的ETF净流入居前，跟踪中证100的ETF净流出居前（见表8-9）。
- 行业ETF：各板块资金净流入情况见表10。
- 主题ETF：资金净流入/流出排名前10的ETF见表11-12。
- 主动ETF：资金净流入/流出前10的ETF见表13-14。
- Smart Beta ETF：资金净流入/流出排名前10的ETF见表15-16。
美股市场
- 上周美国市场主题ETF资金净流入/流出排名前10的主题见表17-18。
- 上周美国市场资金净流入/流出排名前10的主动ETF见表19-20。
- 上周美国市场各类Smart Beta ETF的资金净流入/流出见表21。
- 上周美国市场其他ETF跟踪标的指数资金净流入/流出前10名见表22-23。
- 上周美国市场投资A股的股票ETF合计净流入59.52亿美元，各ETF净流入/流出见表24-25。
商品ETF
- 上周内地各类商品ETF资金净流入见表26。
- 上周美国各类商品ETF资金净流入/流出见表27。
ETF策略跟踪
扩散指标+RRG ETF轮动策略
- 模型介绍：每月筛选扩散指标最高的6个行业，剔除RRG图中处于三四象限的行业，选择已上市的行业、主题ETF，通过组合优化方法筛选ETF并确定配置权重。
- 业绩跟踪：策略年化收益率19.1%，截至2024.10.11，YTD收益率为3.08%，相对中信一级等权和沪深300指数的超额收益分别为0.75%和-10.21%。上周收益率为-2.68%，相对中信一级等权和沪深300指数的超额收益分别为2.11%、0.57%。策略最新一期持仓见表29。
ETF日内动量策略
- 通过构建噪声区域，并借助通道突破的思想，设计指数日内动量策略，并将其应用于对应的ETF上。
- 截止2024.10.11，50%底仓+日内动量策略在上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的YTD收益率分别为10.3%、7.33%、10.5%和5.86%，相较于买入持有50%仓位ETF的超额收益分别为0.98%、-0.95%、8.53%和8.45%。
- 上周，50%底仓+日内动量策略的收益率分别为-3.04%、-3.64%、-3.99%和-4.37%，相较于对应50%仓位ETF的超额收益分别为-1.13%、-0.1%、0.6%和0.79%。
- 上周各指数的信号及其收益率见表31。
风险提示
- 本报告1-3章涉及的ETF仅为客观统计结果，不构成投资建议。
- 第4章中的模型根据历史数据进行测算，存在模型失效风险。
