投资者结构与折溢价套利：中观行业配置系列六：解构ETF资金流的反转现象

本报告主要解决以下三个问题：由ETF申购赎回带来的资金流动对跟踪指 数后续收益有何影响？ETF资金流动的反转现象该怎么解释，背后的原因 有哪些？如何利用这些规律构建ETF和行业轮动策略？ 当下ETF市场蓬勃发展，规模已基本和主动权益持平。自从2024年基金 三季报披露以来，市场上讨论较多的话题是ETF规模已经与主动权益基金 的规模基本持平，目前已达到3.5万亿。参考海外ETF产品发展和研究历 史，我们认为当下可能也是研究ETF产品较好的时机，无论是因子维度还 是配置维度都有较大的研究潜力。 ETF资金流/份额变动对市场定价的影响。我们采用申购赎回清单数据构 建ETF跟踪指数的份额变动和资金流动因子，发现ETF资金流各个指标整体呈现反转效应，即ETF资金大量流入（份额快速增加）的指数未来一周收益更差，资金流出（份额减少）的指数未来一周收益更高。若根据 其指数类型拆分，发现行业主题类ETF的分组收益明显单调，呈现出反转现象，而宽基类ETF分组收益则无明显特征。 反转现象解释①：投资者结构。首先，我们验证发现个人投资者更倾向于 在行业主题ETF上追涨杀跌，而机构投资者倾向于在宽基类ETF上逢低 布局。然后我们根据个人投资者占比将样本分组，发现个人投资者占比高 的ETF被大量资金流入后未来表现不佳，反转现象更显著，即个人投资者 在ETF上的追涨杀跌容易带来负向效果。 反转现象解释②：折溢价套利。首先，我们验证发现折溢价率仍然会持续影响未来一周的资金净流入，即越溢价的ETF未来一周更容易吸引场外资金申购，份额增加越多。然后我们根据折溢价率将样本分组，发现越溢价的ETF被大量申购后，未来表现更差，反转现象更显著。 应用初探：基于ETF资金流构建ETF/行业轮动策略。我们综合两个维度 构建ETF资金流复合因子，并在ETF轮动上进行落地。简单初筛100个 ETF进行轮动，2015年至2024年9月底策略年化超额9.7%。若采用 “ETF资金流映射到行业指数——筛选多头空头——匹配ETF落地”方案，一级行业ETF轮动策略多头超额11.4%，二级行业ETF轮动策略多头超额16.3%，效果均得到明显提升，且二级行业轮动效果优异。 年化多头超额收益达到28.8%。此外，行业ETF资金流和拥挤度指标相关性较低，可以共同作为行业尾部风险的监控指标。 风险提示：ETF轮动模型根据历史数据规律总结，模型过拟合、市场风格切换等都可能导致未来模型失效。 一、研究背景：ETF大发展下的资产定价思考 这一章节，在ETF蓬勃大发展的背景下，我们探讨其可能对市场定价产生的影响，以及对本篇报告要研究的问题进行阐述。 1.1、当下ETF规模和主动权益基金已基本持平 2024年上半年，国务院出台的《关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》（下称“新国九条”），为蓬勃发展的ETF按下了“加速键”。“新国九条”指出，要建立交易型开放式指数基金（ETF）快速审批通道，推动指数化投资发展。 因此自2024年以来ETF发展在明显加速，规模迅速扩张。自从基金三季报披露以来，市场上讨论较多的话题是ETF规模已经与主动权益基金的规模基本持平。截止2024年10月31日，A股ETF基金总规模已达到3.53万亿，而偏股混合型基金总规模为3.50万亿，ETF规模已小幅领先。不仅如此，ETF在二级市场上的成交额也持续火热，2021年ETF占A股总成交占比尚不足5%，近年来已突破10%，成交占比中枢显著提升。 图表1：ETF基金总规模与主动权益规模基本持平 图表2：二级市场上ETF基金成交额占比中枢显著提升 这一现象的背后固然是国家政策推动所致，但我们认为这可能只是助推器，背后更深层次的原因是：市场有效性的提升使得主动权益基金获取Alpha的难度越来越大，被动型的指数化投资开始越来越受到大家的关注。复盘我国ETF过去的发展历程，每一次在主动权益基金表现不佳的时候，ETF的规模占比就会上升比较快，比如2011-2014年期间、2017-2018年期间，以及2021年至今。 而回顾美国以及全球股市的发展历史，随着市场有效性的逐步提升，主动投资获取alpha的难度增加基本是个长期不可逆的趋势，而ETF产品则凭借着费率低和信息透明的优势得以迅猛发展。站在这个特殊的时点，我们需相当重视ETF产品相关的研究，这对我们理解ETF其产品发行、竞争策略以及其对市场定价和后续走势的影响就显得至关重要。 图表3：ETF基金规模增速在2011-2014年期间、2017-2018年期间，以及2021年至今三个阶段明显占优 1.2、ETF信息成为资产定价研究中不可或缺的因素 这里我们搜集了国内外学术界关于ETF产品的研究，研究方向主要集中在定价效率、流动性风险和公司治理几个维度。不过比较有趣的是，当下ETF的研究分歧不小，其状态有点类似于2000年前后的股票市场，彼时学者们针对市场有效/无效以及市场异象是否存在产生了较多的争论，这也带来了资产定价研究的进步与发展。我们认为当下可能也是研究ETF产品较好的时机，无论是因子维度还是配置维度都有较大的研究潜力。 下面我们简单梳理总结了一下ETF定价效率相关的研究结论：目前此类研究分歧较大，有部分学者研究认为ETF持股能够改善信息环境，加速价格发现机制。具体地，Bhojraj等（2020）根据标的公司所属行业将ETF分为宽基ETF（（Broad-based ETFs）和行业ETF（Sector ETFs），并检验两类ETF对盈余公告信息传递的异质性影响。该文发现，行业ETF的信息传递效率更高，可以增加投资者对行业和公司特质信息的关注度，并减少股价漂移现象。此外，S.P. Kothari等（2023）研究发现随着ETF持股比例的增加，分析师预测的准确性也越高，这一现象在行业ETF上更加明显，并且行业ETF中公司的盈余公告能够有效修正分析师预测。 相反地，有部分学者认为ETF会降低股票定价效率，削弱知情交易者获取信息的动机。 Brown等（2021）研究发现ETF的申购和赎回活动为股票提供了非基本面需求冲击，导致资产价格扭曲，交易成本提高，投资收益下降。朱菲菲等（2023）也发现，ETF在提高上市公司股票流动性的同时，会吸引更多的短期投资者，加剧管理层隐藏负面消息的动机，从而增加股价崩盘风险。 本篇报告作为ETF研究系列的开篇，我们重点研究三个问题：1）由ETF申购赎回带来的资金流动对跟踪指数后续收益有何影响？2）ETF资金流动的反转现象该怎么解释，背后的原因有哪些？3）如何利用这些结论构建ETF和行业轮动策略？ 二、规律探讨：ETF资金流/份额变动对市场定价的影响 这一章节我们探讨了ETF资金流/份额变动对市场定价的影响，具体包括：1）ETF资金流/份额变动对指数后续收益的影响；2）有哪些原因可以解释ETF资金流背后的反转现象？3）如何基于这些解释构建更强的ETF资金流因子？ 2.1、指标选取与研究对象 本篇报告我们研究的是ETF申购赎回产生的资金流动对市场定价的影响，因此数据主要来源于Wind底层数据库中ETF的申购赎回清单。具体而言，包括如下表和字段： 1）中国ETF申购赎回清单 （ChinaETFPchRedmList）： 基金份额净值（F_PRT_NETASSET），用于计算ETF规模，不过需要注意的是：ETF净值的披露通常在T+1日披露，因此后续因子测算时需将调仓日同样向后滞后一天来计算收益。根据我们观察，ETF周五的收盘净值往往在周一早上8-9点才会陆续入库，因此周一上午可能才会算好相关指标。 2）中国ETF申购赎回成份 （ChinaETFPchRedmMembers）： 股票数量（S_CON_STOCKNUMBER）、成份股代码（S_CON_WINDCODE），用于计算ETF持仓成分股及其权重（基于申购赎回一揽子股票所需数量和价格测算），公式如下： 𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒∗𝑁𝑢𝑚∑𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒∗𝑁𝑢𝑚 𝑖 𝑖 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡= 𝑖 𝑖 𝑖 3）中国共同基金份额（ChinaMutualFundShare）：流通份额（（F_INFO_SHARE），用于计 算ETF的份额变动，再结合ETF日内均价计算ETF资金流动，公式如下： 𝑀𝑜𝑛𝑒𝑦𝐹𝑙𝑜𝑤 =(𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒−𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 )∗𝑉𝑤𝑎𝑝 𝑖,𝑇 𝑖,𝑇 𝑖,𝑇−1 𝑖,𝑇 4）中国上市基金IOPV收盘净值（CMFIOPVNAV）：IOPV收盘净值（F_IOPV_NAV），用于计算ETF的折溢价比率，公式如下： 𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒−𝐼𝑂𝑃𝑉= 𝑖,𝑇 𝑖,𝑇 𝐼𝑂𝑃𝑉𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝑖,𝑇 𝐼𝑂𝑃𝑉 𝑖,𝑇 研究指标主要包括份额变动和资金流动两类，具体定义和解释如下表所示： 图表4：研究指标分类、简称和解释 其中，Share_Diff代表ETF的份额变动，即T日份额减去T-1日的份额；Share_Change代表ETF的份额变动率，即T日份额/（T-1）日份额-1；Money_Flow代表ETF的资金流入，具体计算由上述公式所示；Money_Flow_Change代表ETF的资金流入比例，即资金流入/规模。然后这里面有两个细节需要注意： 1）时序平滑处理：由于ETF并不是每天都会存在份额变动，这里为了使因子连续化，我们将因子做MA5处理，即用采用一周平均的份额变动数据构建因子； 2）时序标准化处理：为了使得资金流动数据体现出和过去的比较，我们对MA5平滑后的因子数据做过去一个季度的时序标准化，即减去过去63个交易日的均值，再除以标准差，上述公式中带std后缀的因子即是标准化后。 此外，本章节的研究对象是ETF背后的跟踪指数。若我们将研究对象设为ETF本身，则会有多只跟踪同一个跟踪指数的ETF产品，其中存在明显同质化，因此我们将ETF跟踪指数作为研究对象。这里涉及一个将ETF因子合成到跟踪指数的问题，我们将资金流/份额变动按照ETF当天的规模进行加权平均，具体公式如下： ∑𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥∗𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡∑𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑖 𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥= 𝑗 𝑖 2.2、ETF资金流/份额变动对指数后续收益的影响 2.2.1、ETF资金流/份额变动指标回测结果 这里我们类似于选股因子回测的思路，对ETF跟踪指数的因子进行回测。具体而言，在每周五根据资金流/份额变动因子将ETF跟踪指数分成5组，前20%作为多头，后20%作为空头，然后按照下周一收盘价买入，持有到下下周一卖出，周度调仓，计算因子周度的IC值、IC胜率、ICIR、多空收益以及信息比率等。 如下表所示，ETF资金流各个指标整体呈反转效应，即ETF资金大量流入（份额快速增加）的指数未来收益更差，资金流出（份额减少）的指数未来收益更高。当然，这里因子做了时序标准化处理后，多头端也有可能是资金缓慢流入而不是资金流出。此外，这里有两个比较明显的现象： 1）因子做时序标准化后表现更优：这四个因子做时序标准化前ICIR的绝对值均在0.5附近，做了时序标准化后均超过0.5，甚至达到1； 2）资金流动因子和份额变动因子差异不大：前四个和后四个因子的绩效统计结果差异不大，也就是说考虑价格对因子影响不大。 图表5：ETF资金流因子回测效果 综合来看，时序标准化后的份额变动率和资金流入占比因子回测效果最好且逻辑更加自洽，后续研究主要展示时序标准化后的份额变动率因子（Share_Change_std）。下面再进一步观察下该因子做时序标准化后前后的分组收益，以及时序上的多空净值走势。 如下左图所示，份额变动率因子分组收益呈明显单调性，且时序标准化后的份额变动率因子单调性优于原始份额变动率因子，因此做时序标准化十分必要；如下右图所示