时点动量和聚类重构视角下的主题ETF轮动策略

时点动量和聚类重构视角下的主题ETF轮动策略 金融工程专题报告 金融工程·数量化投资 证券分析师：张欣慰021-60933159zhangxinwei1@guosen.com.cnS0980520060001 联系人：俞璐琦021-61761069yuluqi@guosen.com.cn 从Alpha挖掘到Beta重构：行业主题轮动的新视角 在行业轮动策略的研究中，市场通常更关注Alpha因子的挖掘。国信金工团队2022年6月6日发布的专题报告《CANSLIM行业轮动策略》，从行业拥挤度（C）、分析师预期（A）、基本面景气度（N）、聪明资金（S）、价格动量（L）、机构资金（I）以及宏观视角下的动态估值（M）等多个维度出发，构建CANSLIM复合因子，为行业轮动提供了一套较为系统的Alpha挖掘框架。 随着市场有效性的不断提升，传统依赖宏观景气度与中低频基本面信息的行业轮动框架逐渐弱化，Alpha因子在行业轮动中的超额获取难度明显上升。国信金工团队2023年5月17日发布的专题报告《寻找关键时刻的“领头羊”——时点动量全解析》，创新性提出了时点动量因子。时点动量更关注市场发生重要转折的关键时刻，试图识别资金发生方向选择的起始点。时点动量因子在样本内外的表现显著优于传统行业轮动因子，且与传统因子相关性较低。 而值得我们进一步探讨的是，量化策略的瓶颈未必仅来自Alpha因子本身，也可能来自底层资产池的划分方式，在行业轮动领域，这一思路仍具备可行性。我们将视角下沉至当前市场中有ETF跟踪的行业主题指数，对市场主题ETF进行系统性梳理，并通过集中度筛选、聚类、类内优选、热点补充等方式对主题ETF池进行重构，重构主题ETF池能够有效增厚策略收益。行业轮动的研究框架演绎 目录 从一级行业到细分主题：捕捉更多轮动机会 Part1 聚焦细分Beta：全域主题ETF轮动组合构建与复盘Part2 时点动量和聚类重构视角下的主题ETF轮动策略Part4 时点动量行业轮动策略：样本内外表现稳定 前文提及，国信金工团队于2023年5月提出时点动量框架，其核心在于捕捉市场发生重要转折的关键时刻，并以资金方向选择预测后续行业收益。本节进一步回顾时点动量的信号体系及行业轮动策略构建方式。 我们对A股存在的时点动量效应进行了系统检验，发现市场大跌反弹日、顶部切换日以及三角形突破日均有较强的动量效应，此外，A股在受到北向资金异常净流入、预期外的宏观经济数据公布等外部事件冲击时也存在显著的动量效应。最后，我们还对A股的节假日、重要会议等日历效应进行了检验，也发现了一定的动量效应。我们在关键时点根据行业当天的表现，构建了基于时点动量的行业轮动策略。 根据沪深港交易所于2024年4月发布的《关于沪港通交易信息披露机制调整相关事项的通知》，自2024年8月19日起，交易所不再披露北向资金每日实时净流入及余额等数据，仅保留成交总额、成交笔数及活跃证券名单等统计信息。因此，我们当前不再跟踪北向资金异常净流入信号。同时，基于我们对市场行为特征的持续观察，将“跳空高开日”纳入原有信号体系，作为对时点动量框架的补充。 时点动量行业轮动策略：样本内外表现稳定 基于前文梳理的时点动量信号，我们在每次信号触发后，依据综合时点动量因子对中信一级行业进行排序，选取得分最高的前6个行业等权配置，持有20个交易日；若持有期结束后未出现新的信号，组合则切换至基准指数。 2014年1月9日至2026年8月7日，一级行业组合年化收益率为22.74%，相对中证全指的年化超额收益为16.27%，信息比为1.47，相对最大回撤为10.61%。尤其在2022Q4以来景气度投资有效性有所减弱、行业轮动加快的市场环境下，策略仍保持较好的超额收益获取能力；2023年至2025年，组合年度超额收益分别为12.18%、16.29%和9.82%，样本外表现较为稳健。 更丰富的轮动机会：二级行业收益分化显著 在行业层面验证了时点动量的有效性后，我们进一步将研究视角下沉至一级行业内部。下图展示了2025年部分中信一级行业中，涨幅最高与最低的二级行业收益表现。可以看到中信一级行业内部二级行业的收益分化显著，为更精细的轮动布局提供了空间。 以2025年为例，在当年涨幅居首的通信行业内部，“通信设备”上涨129.70%，而“电信运营Ⅱ”下跌8.38%；电子行业内部，“元器件”上涨105.65%，而“光学光电”仅上涨7.82%；医药行业内部，“化学制药”上涨20.94%，而“中药生产”微跌0.03%。由此可见，即便同属一级行业，不同细分方向的行情演绎亦存在显著差异；若仅在一级行业层面进行配置，可能难以充分捕捉细分主题的轮动机会。 更丰富的轮动机会：落地层面对应多种主题ETF 从轮动策略落地的角度看，当前市场中跟踪行业主题指数的ETF工具日益丰富。这不仅提升了行业轮动策略的可实施性，也使得策略能够进一步下沉至行业内部，在更细分的主题层面创造超额机会。我们首先计算所有主题指数的中信一级行业权重分布，将指数中权重占比超过50%的中信一级行业定义为该指数所属行业。我们观察发现： 即便聚焦同一细分领域，市场上也常存在多个可供选择的标的。例如芯片方向，既有国证半导体芯片指数、中证芯片产业指数，也有上证科创板芯片指数覆盖；半导体设备赛道，有中证半导体材料设备主题指数、上证科创板半导体材料设备主题指数、中证半导体产业指数等标的覆盖。 首尾高分化的同时指数同质化特征明显 我们进一步比较了同一一级行业内部各主题指数在2025年的表现，左图和右图分别展示了计算机行业和医药行业内部部分细分主题在2025年的净值走势。我们发现行业内部细分主题呈现出以下两个较为鲜明的特征： 同一行业内部不同细分主题之间的收益分化显著，表现最优与最弱的主题之间往往存在较大差距。例如在计算机行业内，云计算50指数2025年收益率达到93%，而创业软件指数收益率仅为5%；在医药行业内，科创新药指数2025年收益率为57%，而中证中药指数则下跌6%。 部分处于中间层的细分主题之间同质化特征较为显著。例如在计算机行业内，工业软件、软件开发、计算机、CS计算机等指数的净值走势与收益分布高度接近；在医药行业内，上证医药、制药指数、中证生科等指数之间也呈现出较强的相似性。这表明行业内部并非所有主题都具备足够鲜明的差异化特征，部分主题本质上只是对相近资产的一种重复表征。 潮起之际立于潮头：高弹性主题领跑 前文我们从年度收益维度展示了一级行业内部细分主题的显著分化，现将观察视角切换至时点动量信号触发的截面，我们同样考察：信号触发后，入选的一级行业内部是否同样存在表现更强的细分主题。我们以2025年1月7日大跌反弹信号为例，统计当期入选行业及其细分主题在信号触发后20个交易日内的收益表现。 结果显示，信号触发后，入选一级行业整体相对中证全指已取得较为明显的超额收益；但进一步下沉至行业内部可以发现，部分细分主题的表现显著强于行业整体。例如，传媒行业区间收益为22.19%，其中动漫游戏主题收益达到30.17%；电子行业区间收益为12.37%，其内部科创AI主题收益则达到23.15%。 目录 从一级行业到细分主题：捕捉更多轮动机会 Part1 聚焦细分Beta：全域主题ETF轮动组合构建与复盘Part2 时点动量和聚类重构视角下的主题ETF轮动策略Part4 细分主题ETF：可落地的轮动标的池 可见中信一级行业内部的细分方向分化显著，在时点动量触发截面超额机会可观，且相当一部分高弹性赛道已经可以通过主题ETF实现便捷配置；基于此，我们自然而然地将关注点转向主题ETF层面：能否将时点动量框架直接应用至主题ETF层面，从而更直接地捕捉细分主线中的轮动机会？为回答这一问题，我们首先需梳理出一个具备现实可投资性的主题ETF轮动标的池。 中证指数有限公司、深圳证券信息有限公司等指数公司在指数编制过程中，通常会对指数设置规模、策略、行业、主题等分类标签。本文基于上述既有分类体系，筛选其中已有ETF跟踪的行业、主题类指数，作为后续轮动策略的基础标的池（后文统称为主题指数）。 我们根据这些指数的发布时间，统计了历史各月末主题指数的数量和规模。主题指数数量由2013年末的77只增长至2026年初的234只，2025年9月，主题ETF规模首次突破一万亿元大关。后续构建的主题ETF轮动组合，亦将主要基于这一主题指数池进行测试。 基于上文提到的所有主题ETF，我们构建不定期换仓的时点动量全域主题ETF轮动组合，构建方式如下： l回测时间：2014年1月9日–2026年8月7日l选样空间：截至最新信号日，所有在中证、上证、深证、巨潮行业主题体系下已有ETF跟踪的指数l选样方式：选择截面综合时点动量因子打分最高的前10%的主题指数l业绩比较基准：中证全指l调仓模式：时点动量触发日调仓，持有至下一个信号触发l交易费用：单边千分之一 Ø我们在因子加权上进行时间半衰的权重倾斜。 其中w为权重，H为半衰期，n为信号日距离当前的天数，半衰期与回看窗口期一致，设定为10日。 时点动量在全域主题ETF上的应用 2014年以来，全域主题ETF轮动组合年化收益率25.85%，同期中证全指年化收益6.47%，组合年化超额收益19.38%，信息比1.22。 整体来看，时点动量在主题ETF轮动中仍然有效，能够相对稳定地战胜中证全指。 相较一级行业轮动组合而言，一方面，全域主题ETF轮动组合年化收益有一定提升，尤其在2020年、2025年等市场风险偏好提升、主题活跃度较高的阶段，超额收益表现更为突出；另一方面，尽管全域主题ETF轮动组合在收益弹性上有所增强，但在风险收益比维度并未体现出十分明显的优势，组合的波动和回撤相较一级行业的轮动组合都出现了明显放大。 见微知著：全域主题ETF轮动面临两方面问题 为识别组合配置中的潜在问题，我们以2024年初一次典型的大跌反弹信号为例，对全域主题ETF轮动组合进行复盘，重点考察信号触发时的持仓结构及后续收益表现。具体来看，2024年2月6日，中证全指单日上涨4.4%，此前在无明显反弹的情况下累计下跌11.90%，从而触发大跌反弹信号。根据信号触发当日的时点动量因子值，我们对全域主题ETF跟踪指数进行排序，选取排名前10%的指数构建组合，具体持仓情况如右表所示。 该期组合共持有23只主题指数，持有期等权收益率为7.86%，低于同期中证全指的11.43%。进一步观察持仓结构，可以发现组合主要存在两方面问题：一是部分主题指数行业分布较为分散，呈现“类宽基”特征，主题表达不够纯粹；二是多个指数集中于同一细分赛道，形成重复暴露，组合内部风险较为集中。 全域主题ETF轮动问题一：主题不够鲜明 问题一：组合中包含行业分布分散，具备“类宽基”特征的主题指数。这类指数虽然在指数公司分类体系中被归入主题指数，但其成分股往往覆盖多个行业，行业权重分布相对分散，因此整体特征更接近宽基指数，收益表现通常也相对更加平滑。 以2024年2月6日的持仓为例，组合中包括G60成指，左图展示了G60成指的行业分布，可见其横跨电子、计算机、电力设备及新能源等多个行业，且多个行业权重均超过10%。从信号触发后的走势来看，G60成指整体表现较为平滑，处于几个主要持仓行业的中间水平，缺乏足够鲜明的进攻性；若组合中纳入过多此类主题边界模糊、行业暴露分散的指数，可能会削弱时点动量策略对市场主线的聚焦能力。 解决方案一：对主题指数进行初筛，限制行业、板块集中度，以定位到主题特征更清晰，行业暴露更集中，未来走势相对更极致的主题指数。 全域主题ETF轮动问题二：风险暴露集中 问题二：尽管组合持有的主题指数数量较多，但部分指数实际上可能对应单一细分赛道，行情走势存在较强的共线性。一旦某一赛道在后续阶段出现集中回调，组合也容易面临较大的阶段性回撤风险。 仍以2024年2月6日的持仓为例，当期组合等权持有23个主题指数，其中有10个指数集中在