核心观点 - 报告核心观点为ETF市场资金流动呈现明显的防御与再平衡特征，具体表现为资金从行业主题转向宽基指数，并显著涌入红利类策略基金，同时债券ETF中信用债与科创债受青睐，而整体市场杠杆水平在下降 [4][10][16][22] 各类ETF基金平均收益及资金流动概览 - 全球大类资产表现分化，能源价格震荡，黄金和白银资产表现亮眼，国内债券市场在连续下跌后反弹，30年国债指数上涨0.75% [4][9] - 各类型ETF基金中除跨境ETF外均录得周度平均正收益，其中商品型ETF（黄金资产占比较高）以周度上涨0.68%表现居前 [4][9] - 全市场ETF基金本周资金净流入124.96亿元，除股票型ETF外，其他各类型均出现净流入 [4][10] - 跨境ETF基金呈现“越跌越买”态势，净流入102.36亿元，结构上延续一手港股科技类ETF（净流入27.66亿元）、一手高股息策略基金（净流入13.08亿元）的趋势 [4][10] - 股票型ETF内部资金继续从行业主题投资转向宽基指数投资，规模指数净流入68.86亿元，而行业和主题指数ETF净流出140.91亿元 [4][10] 股票ETF基金挂钩的指数收益及资金流动情况 - 股票ETF挂钩指数中，半导体、人工智能上游硬件端表现亮眼，通信设备主题指数周度涨幅达7.25% [4][15][16] - 资金流动趋势显示，除青睐宽基投资外，布局红利策略和红利低波策略的趋势明显，净流入前10的指数中有5只属于红利策略类基金 [4][16] - 资金转向防御性策略的原因包括：日元加息预期扰动市场导致风险资产波动加大，以及临近年度考核尾声，机构有强烈的“落袋为安”需求，预计12月内资金将继续涌入红利策略基金 [4][16][17] - 具体来看，中证A500指数获得最大单笔净流入96.84亿元，科创50指数净流入23.88亿元，多只红利类指数如红利指数、标普中国A股大盘红利低波50等均获显著资金流入 [19] 债券ETF基金挂钩的指数收益及资金流动情况 - 转债类ETF基金周度平均上涨0.21% [4][18] - 纯债ETF中，利率债基金表现强于信用债基金，长久期利率债基金反弹幅度较大 [4][18] - 从资金流动看，资金更偏好信用债、公司债、城投债及科创债挂钩指数，其中科创债基金持续“吸金”71.74亿元 [4][18] - 债券ETF整体净流入43.3亿元，净流入前三的挂钩指数分别是AAA科创债（净流入65.88亿元）、国债及政金债0-3（净流入13.83亿元）和中债－中高等级公司债利差因子净价指数（净流入5.11亿元） [18][20][24] - 30年国债ETF基金波动较大，配置盘乏力，非银交易盘在降久期，可能需要进一步降准降息政策催化 [4][18] ETF基金融资融券分析 - 从杠杆资金净融资买入额看，ETF基金整体在降杠杆且防御动向明显 [4][22] - 年内涨幅靠前的AI产业链和黄金资产均在降杠杆，黄金资产本周融资净买入额为-1.79万亿元 [4][22] - 融资净买入居前的指数主要分布在纳斯达克100指数、香港证券、港股创新药和红利策略 [4][22] - 具体数据显示，中证短融指数融资净买入1.27亿元居首，纳斯达克100指数融资净买入1.04亿元，多只红利相关指数也位列融资净买入前十 [23]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化投资模型或选股模型的构建与测试。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指标（可视为观测因子）进行了计算和跟踪，具体如下： 1. **因子名称**：风险溢价因子[27] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[27]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率。报告中具体计算了各宽基指数相对于十年期国债即期收益率的风险溢价及其历史分位值[27][29]。 2. **因子名称**：市盈率（PE-TTM）因子[39] * **因子构建思路**：观察各指数的滚动市盈率作为估值参考，衡量各指数在当前时点的投资价值[39]。 * **因子具体构建过程**：计算指数成分股的总市值除以归属于母公司股东的净利润（TTM）之和，得到指数的PE-TTM[39]。报告跟踪了该因子的当前值及其在不同历史窗口（近1年、近5年、全历史）的分位值[43][44]。 3. **因子名称**：股债性价比因子[46] * **因子构建思路**：以股票市场收益率（用PE-TTM的倒数近似）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）之差来衡量股票相对于债券的吸引力[46]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[46]。报告通过对比该因子当前值与历史分位值（如80%分位的机会值和20%分位的危险值）来判断市场状态[46]。 4. **因子名称**：股息率因子[48] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标，跟踪其走势以观察市场风格和估值变化[48]。 * **因子具体构建过程**：计算指数成分股的现金分红总额除以指数总市值，得到指数的股息率[48]。报告跟踪了该因子的当前值及其历史分位值[53]。 5. **因子名称**：破净率因子[54] * **因子构建思路**：破净率表示市净率小于1的个股占比，反映市场整体的估值态度和悲观/乐观程度[54][56]。 * **因子具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中市净率小于1的个股数量) / (指数成分股总数量)[54]。报告计算并展示了各宽基指数的当前破净率[57]。 6. **因子名称**：价格与均线相对位置因子[14] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置，判断市场短期趋势和强度[14]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的偏离百分比，公式为：$$偏离百分比 = (收盘价 / MA_n - 1) \times 100\%$$[15]。报告通过表格展示了各指数相对于各条均线的具体偏离值[15]。 7. **因子名称**：收益分布形态因子（偏度与峰度）[23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度和峰度，描述收益分布的不对称性和尖峰肥尾特征，以评估市场风险结构[23]。 * **因子具体构建过程**：计算指数日收益率序列的偏度（衡量分布不对称性）和超额峰度（计算中减去了3，即相对于正态分布的偏离）[23][25]。报告对比了当前值与近5年历史值的差异[25]。 8. **因子名称**：换手率因子[17] * **因子构建思路**：换手率衡量市场交易活跃度，是反映市场情绪和流动性的重要指标[17]。 * **因子具体构建过程**：指数换手率计算方式为：$$\text{指数换手率} = \frac{\sum(\text{成分股流通股本} \times \text{成分股换手率})}{\sum(\text{成分股流通股本})}$$[17]。报告计算并列出了各宽基指数的当前换手率[17]。 9. **因子名称**：交易金额占比因子[17] * **因子构建思路**：计算各宽基指数交易金额占全市场（以中证全指为代表）的比例，用于观察资金在不同板块间的流向和集中度[17]。 * **因子具体构建过程**：交易金额占比 = 该指数当天交易金额 / 中证全指当天交易金额[17]。报告计算并展示了各指数的交易金额占比[17]。 因子的回测效果 本报告为市场状态跟踪报告，未提供基于历史数据的因子分层测试、多空组合收益、信息比率（IR）等量化回测绩效指标。报告主要展示了各因子在特定截止日（2025年12月8日）的截面取值或时间序列上的当前状态，具体数值如下： 1. **风险溢价因子**：当前风险溢价：上证50 (0.57%)， 沪深300 (0.80%)， 中证500 (1.04%)， 中证1000 (1.09%)， 中证2000 (1.46%)， 中证全指 (1.01%)， 创业板指 (2.60%)[31]。近5年分位值：创业板指 (93.41%)， 中证2000 (85.79%)， 中证500 (83.41%)， 中证全指 (83.73%)， 中证1000 (81.19%)， 沪深300 (80.56%)， 上证50 (76.11%)[30][31]。 2. **市盈率（PE-TTM）因子**：当前值：上证50 (11.88)， 沪深300 (14.09)， 中证500 (32.74)， 中证1000 (47.48)， 中证2000 (157.16)， 中证全指 (21.20)， 创业板指 (41.38)[44]。近5年历史分位值：中证1000 (97.52%)， 中证500 (95.54%)， 中证全指 (92.98%)， 上证50 (85.62%)， 沪深300 (84.30%)， 中证2000 (84.30%)， 创业板指 (57.69%)[41][43][44]。 3. **股债性价比因子**：报告指出，在2025年12月8日，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500低于其近5年20%分位（危险值）[46]。 4. **股息率因子**：当前值：上证50 (3.30%)， 沪深300 (2.71%)， 中证500 (1.37%)， 中证1000 (1.12%)， 中证2000 (0.75%)， 中证全指 (2.01%)， 创业板指 (1.00%)[53]。近5年历史分位值：创业板指 (66.69%)， 中证1000 (44.55%)， 沪深300 (36.28%)， 上证50 (35.12%)， 中证全指 (34.96%)， 中证500 (15.54%)， 中证2000 (8.84%)[51][53][55]。 5. **破净率因子**：当前值：上证50 (22.0%)， 沪深300 (16.33%)， 中证500 (11.6%)， 中证1000 (7.9%)， 中证全指 (6.08%)， 中证2000 (2.95%)， 创业板指 (1.0%)[57]。 6. **价格与均线相对位置因子**：以 vsMA5（收盘价相对于5日均线偏离百分比）为例，取值如下：创业板指 (3.1%)， 中证2000 (1.8%)， 中证500 (1.5%)， 中证1000 (1.5%)， 中证全指 (1.4%)， 沪深300 (1.2%)， 上证50 (1.1%)[15]。 7. **收益分布形态因子**：当前峰度（超额）：中证1000 (1.43)， 创业板指 (1.27)， 中证2000 (1.17)， 中证全指 (1.00)， 中证500 (0.87)， 沪深300 (0.65)， 上证50 (0.03)[25]。当前偏度：上证50 (1.33)， 沪深300 (1.54)， 中证500 (1.56)， 中证全指 (1.62)， 创业板指 (1.62)， 中证2000 (1.64)， 中证1000 (1.65)[25]。 8. **换手率因子**：当前值：中证2000 (4.34)， 创业板指 (2.78)， 中证1000 (2.47)， 中证全指 (1.77)， 中证500 (1.69)， 沪深300 (0.61)， 上证50 (0.26)[17]。 9. **交易金额占比因子**：当前值：沪深300 (24.95%)， 中证2000 (24.75%)， 中证1000 (21.02%)[17]。

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要涉及对市场指数的多维度跟踪分析，并未明确构建新的量化模型或因子，而是应用了多个经典的市场分析指标。因此，总结将围绕报告中出现的各类分析指标（可视为广义的“因子”）进行。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价**[29] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[29] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[29][31] * **因子评价**：各跟踪指数的风险溢价有明显的均值复归现象，其中中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[30] 2. **因子名称：股债性价比**[47] * **因子构建思路**：以各指数PE-TTM的倒数代表股票的隐含收益率，计算其与十年期国债即期收益率之差，作为衡量股票与债券相对吸引力的指标[47] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$[47] 3. **因子名称：指数换手率**[18][19] * **因子构建思路**：通过计算指数的整体换手率，反映市场的交易活跃度和资金情绪[18] * **因子具体构建过程**：指数换手率的计算方式为： $$指数换手率 = \frac{\sum(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum(成分股流通股本)}$$[19] 4. **因子名称：破净率**[50][56] * **因子构建思路**：统计指数中市净率（PB）小于1的个股数量占比，反映市场的估值态度和悲观程度[50][56] * **因子具体构建过程**：破净率计算公式为： $$破净率 = \frac{指数成分股中PB < 1的股票数量}{指数成分股总数} \times 100\%$$[56] 5. **因子名称：收益分布形态指标（偏度与峰度）**[25][27] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率的偏度和峰度，描述收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，以评估风险[25][27] * **因子具体构建过程**：报告中对峰度的计算减去了3（正态分布的峰度值），即计算超额峰度[27]。偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的标准计算公式如下： $$偏度 = \frac{E[(R-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ $$峰度 = \frac{E[(R-\mu)^4]}{\sigma^4}$$ 其中，\(R\)为收益率，\(\mu\)为收益率均值，\(\sigma\)为标准差 因子的回测效果 报告未提供针对上述因子的传统量化回测结果（如IC、IR、多空收益等），而是展示了各宽基指数在这些因子上的当前取值及历史分位情况。 1. **风险溢价因子**[33] * 上证50，当前风险溢价-1.75%，近5年分位值4.21% * 沪深300，当前风险溢价-2.45%，近5年分位值1.83% * 中证500，当前风险溢价-3.47%，近5年分位值0.63% * 中证1000，当前风险溢价-3.72%，近5年分位值1.11% * 中证2000，当前风险溢价-3.99%，近5年分位值1.83% * 中证全指，当前风险溢价-3.14%，近5年分位值0.71% * 创业板指，当前风险溢价-4.03%，近5年分位值1.19% 2. **PE-TTM因子**[44][45] * 上证50，当前值11.88，近5年历史分位值84.88% * 沪深300，当前值13.88，近5年历史分位值80.74% * 中证500，当前值31.24，近5年历史分位值94.63% * 中证1000，当前值45.27，近5年历史分位值94.21% * 中证2000，当前值147.04，近5年历史分位值77.02% * 中证全指，当前值20.56，近5年历史分位值90.08% * 创业板指，当前值38.31，近5年历史分位值50.74% 3. **股息率因子**[52][54] * 上证50，当前值3.30%，近5年历史分位值35.87% * 沪深300，当前值2.75%，近5年历史分位值38.43% * 中证500，当前值1.44%，近5年历史分位值23.97% * 中证1000，当前值1.16%，近5年历史分位值54.88% * 中证2000，当前值0.81%，近5年历史分位值34.05% * 中证全指，当前值2.08%，近5年历史分位值38.02% * 创业板指，当前值1.08%，近5年历史分位值72.81% 4. **破净率因子**[56] * 上证50，当前破净率22.0% * 沪深300，当前破净率16.0% * 中证500，当前破净率11.8% * 中证1000，当前破净率8.0% * 中证2000，当前破净率3.45% * 中证全指，当前破净率6.32% * 创业板指，当前破净率1.0% 5. **指数换手率因子**[18] * 中证2000，当前换手率4.81 * 创业板指，当前换手率2.96 * 中证1000，当前换手率2.92 * 中证全指，当前换手率1.99 * 中证500，当前换手率1.84 * 沪深300，当前换手率0.68 * 上证50，当前换手率0.36

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[25] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[25] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中具体展示了各指数的当前风险溢价值，例如上证50为0.31%，创业板指为-0.40%[29]。同时，报告还计算了该因子在近1年和近5年的历史分位值，以判断当前水平在历史中的位置[29] 2. **因子名称：股债性价比因子**[41] * **因子构建思路**：通过比较股票市场收益率（用PE-TTM的倒数代表）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差异，来评估股票和债券两类资产的相对吸引力[41] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为各宽基指数PE-TTM的倒数减去十年期国债即期收益率[41]。报告通过对比当前股债性价比值与近5年历史分布的80%分位值（机会值）和20%分位值（危险值）来判断投资机会[41] 3. **因子名称：估值因子（PE-TTM）**[35] * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为衡量宽基指数估值水平的核心指标，观察其绝对水平和历史分位值以判断投资价值[35] * **因子具体构建过程**：直接采用宽基指数的PE-TTM当前值[39]。报告重点分析了其近5年历史分位值，用以判断当前估值在历史中的相对高低位置[38][39] 4. **因子名称：股息率因子**[44] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是高股息投资风格的重要指标，在市场低迷时期通常具有防御性[44] * **因子具体构建过程**：直接采用宽基指数的股息率当前值[49]。报告同样关注其近5年历史分位值，以评估当前股息率在历史中的水平[47][49] 5. **因子名称：破净率因子**[49] * **因子构建思路**：破净率（市净率低于1的股票占比）反映市场的估值态度，破净率越高表明市场低估情况越普遍[49] * **因子具体构建过程**：计算各宽基指数成分股中，市净率（股价/每股净资产）小于1的股票数量占总成分股数量的比例[51]。报告列出了各指数当前的破净率具体数值[51] 6. **因子名称：技术指标因子（均线比较）**[14] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数的短期和长期趋势强度[14] * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日（MA5）、10日（MA10）、20日（MA20）等移动平均线的偏离幅度，公式为 $$（收盘价 / MA_n - 1） * 100\%$$，其中n代表移动平均周期[14]。报告中以“vsMA5”等列示了具体计算结果[14] 7. **因子名称：市场分布形态因子（峰度与偏度）**[23] * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率分布的峰度和偏度，来描述收益分布的集中程度和对称性，捕捉市场极端行情和分布形态的变化[23] * **因子具体构建过程**：计算指数近一年日收益率序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness），并与近5年的历史均值进行对比[23]。报告中指出，计算峰度时减去了3（正态分布的峰度值）[23] 因子的回测效果 1. **风险溢价因子** * 近5年分位值：上证50 (65.56%)[29], 沪深300 (44.92%)[29], 中证500 (25.32%)[29], 中证1000 (26.35%)[29], 中证2000 (27.14%)[29], 中证全指 (32.38%)[29], 创业板指 (40.63%)[29] * 近1年波动率：上证50 (0.89%)[29], 沪深300 (1.01%)[29], 中证500 (1.33%)[29], 中证1000 (1.50%)[29], 中证2000 (1.72%)[29], 中证全指 (1.20%)[29], 创业板指 (1.90%)[29] 2. **估值因子（PE-TTM）** * 当前值：上证50 (12.08)[39], 沪深300 (14.32)[39], 中证500 (33.18)[39], 中证1000 (47.95)[39], 中证2000 (157.06)[39], 中证全指 (21.47)[39], 创业板指 (40.96)[39] * 近5年历史分位值：上证50 (88.35%)[39], 沪深300 (86.53%)[39], 中证500 (96.20%)[39], 中证1000 (97.44%)[39], 中证2000 (82.98%)[39], 中证全指 (95.70%)[39], 创业板指 (55.79%)[39] 3. **股息率因子** * 当前值：上证50 (3.24%)[49], 沪深300 (2.65%)[49], 中证500 (1.36%)[49], 中证1000 (1.09%)[49], 中证2000 (0.76%)[49], 中证全指 (1.98%)[49], 创业板指 (1.01%)[49] * 近5年历史分位值：上证50 (34.79%)[49], 沪深300 (34.63%)[49], 中证500 (16.28%)[49], 中证1000 (36.53%)[49], 中证2000 (13.97%)[49], 中证全指 (32.81%)[49], 创业板指 (69.01%)[49] 4. **破净率因子** * 当前值：上证50 (20.0%)[51], 沪深300 (15.33%)[51], 中证500 (10.8%)[51], 中证1000 (6.8%)[51], 中证2000 (2.4%)[51], 中证全指 (5.4%)[51], 创业板指 (1.0%)[51] 5. **市场分布形态因子（峰度与偏度）** * 当前峰度：上证50 (0.08)[23], 沪深300 (0.61)[23], 中证500 (0.89)[23], 中证1000 (1.48)[23], 中证2000 (1.55)[23], 中证全指 (0.92)[23], 创业板指 (1.45)[23] * 当前偏度：上证50 (1.34)[23], 沪深300 (1.53)[23], 中证500 (1.57)[23], 中证1000 (1.63)[23], 中证2000 (1.69)[23], 中证全指 (1.59)[23], 创业板指 (1.65)[23]

宽基ETF市场表现 - 2025年第三季度创业板指涨幅达50.4%，科创50指数涨幅49.02%，深证成指涨幅29.25%，对应宽基ETF涨幅超越大部分主动基金 [1] - 近十年间沪深300、中证500、中证1000等宽基指数的年化收益率稳定在5%—7%区间，中证2000的年化收益率突破9% [1] - 2025年上半年境内ETF规模净增5800亿元，个人投资者持有份额占比由44.3%升至49.1%，创历史新高，其中科创板ETF个人持仓比例达72% [5] 资金流入与市场结构 - 2025年上半年中央汇金体系通过二级市场净买入龙头宽基ETF达2072.66亿元 [2] - 外资和险资等配置型资金持续增配宽基ETF，形成稳定资金流入 [2] - 机构投资者持仓占比已达60%左右，市场定价效率持续提高 [2] 宽基ETF的独特优势 - 宽基ETF具备分散化、低成本、高透明度的独特优势，能有效规避个人投资者常见的投资行为偏差 [1] - 通过复制指数成份股，把选股简化为一次交易，具备纪律化、分散化、低成本、高透明度四项优势 [3] - 为缺乏专业金融知识的个人投资者提供容易执行且可持续的投资选择 [3] 个人投资者的挑战与选择 - 个人投资者在信息获取和调研深度上处于明显劣势，2025年上半年外资机构累计调研A股4766次，私募机构月均调研数千次 [3] - 主动型基金存在经理变更、风格漂移、规模骤增等因素，选基难度与选股相当 [3] - 宽基ETF正从个人投资者的保底备选转变为更受青睐的主动选择 [5] 投资框架建议 - 认识产品谱系，例如上证50代表沪市大盘蓝筹股，适合保守型投资者；沪深300是反映A股整体走势的晴雨表 [4] - 制定配置策略建议采用核心加卫星策略，大部分资金作为压舱石配置宽基指数ETF，小部分资金灵活配置捕捉额外机会 [4] - 实施风险管理可优先考虑规模超50亿元、日均成交额过亿元的产品以确保流动性，并每半年进行一次资产再平衡 [4] 行业发展前景 - 当前宽基ETF投资规模占公募基金总规模的比例仅为8%，远低于美国30%的水平，仍有3—4倍提升空间 [6] - 随着相关行动方案的落地实施，在低利率与财富管理需求升级背景下，宽基ETF将逐步成为个人投资者资产配置的重要工具 [6] - 宽基ETF在沪市ETF中的占比已接近半壁江山 [1]

根据提供的金融工程报告内容，以下是关于报告中涉及的量化模型和因子的总结。报告主要对宽基指数进行多维度跟踪分析，并未涉及复杂的量化选股模型或因子，其核心是对各类市场指标进行统计和展示。 量化因子与构建方式 **1 因子名称：风险溢价** - **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数收益率与其差值，用以衡量权益资产相对于无风险资产的超额回报和投资价值[26] - **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中对各指数（如上证50、沪深300等）的当前风险溢价、近1年及近5年分位值进行了统计[28][30] $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[30] **2 因子名称：股债性价比** - **因子构建思路**：通过计算股票市盈率倒数（即盈利收益率）与债券收益率之差，来比较股票和债券两类资产的相对吸引力[42] - **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为各宽基指数PE-TTM的倒数减去十年期国债即期收益率[42] $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 无风险利率$$ 报告中使用近5年数据的80分位值（机会值）和20分位值（危险值）作为参考基准[42] **3 因子名称：破净率** - **因子构建思路**：通过统计市净率（PB）小于1的个股数量占指数总成分股数量的比例，来反映市场总体的估值水平和悲观情绪[49][51] - **因子具体构建过程**：破净率因子直接计算指数成分股中破净个股的占比。报告列出了各宽基指数当前的破净率具体数值[4][51] $$破净率 = \frac{指数成分股中PB < 1的股票数量}{指数总成分股数量}$$ **4 因子名称：指数换手率** - **因子构建思路**：衡量指数整体的交易活跃程度，计算方式为指数成分股的加权平均换手率[17] - **因子具体构建过程**：指数换手率的具体计算公式为：Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)。报告列出了各宽基指数在特定日期的换手率[17] **5 因子名称：股息率** - **因子构建思路**：计算指数成分股的现金分红回报率，是红利投资风格的重要参考指标[44] - **因子具体构建过程**：股息率为指数成分股每股股息与每股股价的比率。报告跟踪了各指数股息率的当前值、历史分位值及与均值的偏离情况[49] 因子的回测效果 报告未提供基于历史数据的严格因子回测绩效指标（如IC值、IR等）。所有因子的“测试结果”均表现为在特定时点（2025年10月27日）的截面数值或历史分位值，具体取值如下： **1 风险溢价因子** - 上证50：当前值0.77%，近5年分位值81.43%[30] - 沪深300：当前值1.18%，近5年分位值88.17%[30] - 中证500：当前值1.66%，近5年分位值92.94%[30] - 中证1000：当前值1.02%，近5年分位值79.37%[30] - 中证2000：当前值0.94%，近5年分位值74.92%[30] - 中证全指：当前值1.20%，近5年分位值87.22%[30] - 创业板指：当前值1.98%，近5年分位值88.73%[30] **2 股债性价比因子** - 测试结果：报告中未列出各指数股债性价比的具体数值，仅指出没有指数高于其80%分位，中证500低于其20%分位[42] **3 破净率因子** - 上证50：22.0%[4][51] - 沪深300：16.33%[4][51] - 中证500：10.8%[4][51] - 中证1000：7.4%[4][51] - 中证2000：3.0%[4][51] - 中证全指：5.83%[4][51] - 创业板指：1.0%[4][51] **4 指数换手率因子** - 中证2000：3.85[17] - 创业板指：2.99[17] - 中证1000：2.73[17] - 中证500：2.05[17] - 中证全指：1.89[17] - 沪深300：0.8[17] - 上证50：0.41[17] **5 股息率因子** - 上证50：当前值3.18%，近5年分位值34.55%[49] - 沪深300：当前值2.60%，近5年分位值34.30%[49] - 中证500：当前值1.32%，近5年分位值13.72%[49] - 中证1000：当前值1.10%，近5年分位值38.76%[49] - 中证2000：当前值0.77%，近5年分位值16.12%[49] - 中证全指：当前值1.95%，近5年分位值31.74%[49] - 创业板指：当前值0.96%，近5年分位值64.79%[49] 其他市场指标（非因子） 报告还展示了一系列基础市场指标，它们描述了市场状态但本身不直接作为量化因子使用： **1 指标名称：PE-TTM（滚动市盈率）** - **构建思路**：衡量指数估值水平，计算为总市值除以归母净利润TTM[36] - **具体构建过程**：标准PE-TTM计算方法。报告列出了各指数的当前PE-TTM及其近1年、近5年和全历史分位值[39][40] **2 指标名称：均线比较** - **构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（如MA5, MA10等）的位置关系，判断短期趋势和支撑压力[14][15] - **具体构建过程**：计算指数收盘价相对于各期均线的百分比偏离。例如，`vsMA5 = (收盘价 / MA5) - 1`。报告展示了各指数相对于5日、10日、20日等均线的偏离幅度[15] **3 指标名称：收益分布形态（偏度与峰度）** - **构建思路**：通过统计日收益率分布的偏度和峰度，分析收益分布的特征和变化[23][24] - **具体构建过程**：计算近5年及当前日收益率序列的偏度和峰度（计算峰度时减去了3）。报告比较了各指数当前值与近5年均值的差异[24]

文章核心观点 - 通过类比日本“失落的三十年”期间股市表现，探讨中国当前低利率环境下宽基指数ETF的潜在投资机会 [5][6][35] - 日经225指数实现十年慢牛的核心驱动力从政策托底逐步转向企业盈利驱动，此模式对中国市场具有参考意义 [21][23][30] - 中国资本市场正经历结构性转变，沪深300等宽基指数在政策支持和居民资产配置拐点下可能具备长期投资价值 [33][35][46] 日本股市表现与驱动因素 - 日经225指数从2009年3月7054点的历史低点上涨至报告期48580.44点，期间年均复合收益率超10% [5] - 日本央行是日股重要托底力量，其持有的ETF账面价值相当于东证主板总市值的7%，甚至成为众多日本企业最大股东 [6][9] - 指数上涨根本动力源于经济模式转变，即从增长转向回报，企业盈利成为主要推手，日经225指数每股盈利从2012年442.1日元增至2023年1214.4日元，增幅172.7%，远超市盈率17.4%的增幅 [14][21][23] - 东证所通过优化成分股提升指数质量，上市公司2023年分红总额达近16万亿日元历史新高，2024年股票回购额创16.81万亿日元纪录 [12] - 日经225指数成分结构从银行和公用事业主导转变为科技高端制造（占比近50%）和消费创新（占比23.1%）为核心 [12] 中国资本市场与ETF发展 - 中国居民面临低利率环境，银行活期利率降至0.05%至0.2%，定期利率约1%，但前三季度存款仍增加12.73万亿元，9月单月暴增2.96万亿元 [4] - 中国ETF市场规模已突破5万亿元，正式超越日本成为亚洲最大ETF市场，但较美国约12万亿美元规模仍有空间 [43] - 个人投资者对ETF参与度显著提升，持有比例从2014年不足20%升至2023年末44.3%，2025年股票型ETF持有比例达47%以上 [45] - Z世代（00后）投资者数量2024年同比激增212%，2025年占比达35%，且对ETF接受度远超传统主动基金 [46] - 沪深300指数经历“去地产化”和“科技权重上升”的结构演变，当前金融地产权重超20%，工业与主要消费占比各约15%至20%，信息技术与医疗保健权重显著提升但未成主导 [36] 政策与市场环境比较 - 中国资本市场自2023年7月提出“活跃资本市场、提振投资者信心”后，推出一系列措施包括打击内幕交易、吸引长期资金入市、降费等，旨在通过控流、堵漏、开源、严管积累资金 [36] - 中国“国家队”（中央汇金、证金等）第二季度持有A股流通市值约3.94万亿元，占流通市值比例4.81%，低于日本央行约7%的持股比例 [42] - A股当前上涨行情更多由预期和流动性驱动，2025年上半年全市场上市公司营收同比增0.16%，净利同比增2.54%，而主要指数市盈率处于历史较高位，沪深300增长相对稳健 [39]

半导体设备板块市场表现 - 9月23日半导体设备板块领涨A股市场，多只相关ETF涨幅超过4% [1][2] - 科创半导体材料设备指数收报1952.53点，创下近四年新高 [2] - 具体ETF表现突出，芯片设备ETF(560780)单日涨幅达7.72%，今年以来涨幅为45.96% [3] - 半导体设备ETF(561980)今年以来涨幅达53.83%，半导体产业ETF(159582)今年以来涨幅达52.05% [3] - 科创半导体设备ETF(588710)近五个交易日日均成交额突破1.32亿元，累计获得1.51亿元资金净流入 [3] 中证A500指数产品发展 - 中证A500指数发布满一周年，跟踪该指数的ETF数量达40只，合计规模近1900亿元 [1][5] - 产品包括32只中证A500ETF及8只中证A500增强ETF [5] - 规模最大的A500ETF华泰柏瑞(563360)最新规模达224.16亿元，9月以来日均成交额超36亿元 [7] - 该ETF是首批中证A500ETF中唯一单位净值超过1.21元的产品 [7] - A500ETF华泰柏瑞设置了低费率结构，管理费率和托管费率分别为0.15%/年和0.05%/年 [8] 中证A500指数编制特点与表现 - 中证A500指数采用行业中性的编制规则，各个行业之间权重相对均衡 [8] - 今年以来该指数跑赢上证50、中证800等宽基指数 [8] - 指数超配电子、基础化工、医药、有色金属、传媒等行业，这些行业年内涨幅靠前 [9] - 指数低配银行、非银、食品饮料等行业，这些行业表现相对较弱 [9] - 在主题快速轮动的结构性行情中，宽基指数能体现分散布局的优势 [9] 保险资金配置动向 - 中证A500ETF吸引了149个险资账户持有，持有人数量远超其他指数型ETF [1][10] - 截至2025年一季度末，险资持有的ETF规模达2974亿元，其中股票型ETF持仓规模2109亿元 [10] - 在规模指数中，险资持仓前三大ETF类型为中证A500ETF、沪深300ETF、科创板ETF，持仓规模占比分别为34%、21%、16% [10] - 险资偏爱中证A500ETF因其行业均衡、龙头特性、兼具成长与稳健的指数内涵 [10] - ETF资金利用率高，无需预留5%现金仓位应对赎回，可避免收益损耗 [11]

半导体设备板块市场表现 - 9月23日半导体设备板块领涨A股市场，多只相关ETF涨幅超过4% [1][2] - 科创半导体材料设备指数收报1952.53点，创下近四年新高 [2] - 芯片设备ETF（560780.SH）单日涨幅达7.72%，今年以来涨幅为45.96% [3] - 半导体材料ETF（562590.SH）单日涨幅为6.04%，今年以来涨幅为41.56% [3] - 科创半导体设备ETF（588710.SH）近五个交易日日均成交额突破1.32亿元，期间累计获得1.51亿元资金净流入 [3] 中证A500指数及ETF概况 - 中证A500指数发布满一周年，跟踪该指数的ETF数量达40只，合计规模近1900亿元 [1][5] - 相关产品吸引了包括“国家队”资金、险资、外资等多元投资者的参与 [5] - A500ETF华泰柏瑞（563360.SH）规模居首，达224.16亿元，9月以来日均成交额超36亿元 [6] - 该ETF自上市以来涨幅为22.85%，是首批中证A500ETF中唯一单位净值超过1.21元的产品 [6] - 中证A500指数今年以来跑赢上证50、中证800等宽基指数 [7] 中证A500指数编制特点与优势 - 指数采用行业中性的编制规则，各个行业之间权重相对均衡 [7] - 指数低配银行、非银、食品饮料等表现较弱行业，超配电子、基础化工、医药、有色金属、传媒等涨幅靠前行业 [8] - 指数兼顾传统产业与新兴赛道，行业分布均衡，能较好地分享经济复苏与转型红利 [11] - 指数编制时精选三级行业龙头，整体盈利水平更佳，在不同经济环境中更具韧性 [12] 保险资金对中证A500ETF的配置 - 中证A500ETF吸引了149个险资账户持有，持有人数量远超其他指数型ETF [1][10] - 截至2025年一季度末，险资持有的ETF规模达2974亿元，其中股票型ETF持仓规模为2109亿元 [10] - 在规模指数中，险资持有中证A500ETF的规模占比为34%，位列第一，高于沪深300ETF的21%和科创板ETF的16% [10] - 险资偏爱该ETF的原因包括其行业均衡、龙头特性，以及ETF工具的资金利用率高、交易灵活等优势 [10]

根据提供的研报内容，该报告主要对A股市场主要宽基指数进行多维度数据跟踪和统计，并未涉及具体的量化交易模型或用于选股的量化因子。报告的核心内容是展示各类市场指标的当前状态和历史比较。 量化模型与构建方式 报告未涉及具体的量化交易模型。 量化因子与构建方式 报告未涉及用于选股或组合构建的量化因子。报告中所提及的均为对市场整体或宽基指数的描述性统计指标，例如风险溢价、PE-TTM等，这些指标用于衡量市场状态，而非作为预测未来收益的因子。 市场指标与构建方式 以下是报告中重点跟踪和分析的市场指标： **1 指标名称：风险溢价** * **指标构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数收益率与其的差值，用以衡量股票市场相对于无风险资产的超额收益和投资价值[25]。 * **指标具体构建过程**：风险溢价 = 宽基指数收益率 - 十年期国债即期收益率[26][27]。报告中对各指数的风险溢价进行了历史分布分析，并计算了其在近1年和近5年的分位值[27][29]。 * **指标评价**：各跟踪指数的风险溢价有明显的均值复归现象。中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[26]。上证50的分布更集中，而中证1000、中证2000和创业板指的风险溢价分布较分散，不确定性相对更大[32]。 **2 指标名称：市盈率（PE-TTM）** * **指标构建思路**：观察各指数的滚动市盈率作为估值参考，衡量各指数在当前时点的投资价值[37]。 * **指标具体构建过程**：PE-TTM = 总市值 / 最近12个月净利润总和。报告跟踪了各宽基指数的PE-TTM绝对值及其历史分位值[37][38][40]。 * **指标评价**：各宽基指数的PE-TTM分位数在2024年9月底附近探底后急速拉升，整体中枢上移，保持震荡上扬趋势[37]。 **3 指标名称：股债性价比** * **指标构建思路**：通过比较股票市场收益率与债券收益率的差异，辅助进行资产配置决策[43]。 * **指标具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 宽基指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[43]。报告将当前值与近5年的分位值（如80%分位和20%分位）进行比较[43]。 **4 指标名称：股息率** * **指标构建思路**：股息率反映现金分红回报率，红利投资是一种投资风格。在市场低迷时期，高股息因其稳定的现金流和较低的估值而成为避风港[45]。 * **指标具体构建过程**：股息率 = 近12个月现金分红总额 / 总市值。报告跟踪了各宽基指数的当前股息率及其历史分位值[45][50][51]。 **5 指标名称：破净率** * **指标构建思路**：破净意味着股票价格跌破公司每股净资产值，反映市场的估值态度。破净数和占比越高，低估的情况越普遍[50]。 * **指标具体构建过程**：破净率 = 指数成分股中市净率（PB）小于1的股票数量 / 指数总成分股数量。报告展示了各宽基指数的当前破净率[50][52]。 **6 指标名称：指数换手率** * **指标构建思路**：衡量市场的交易活跃度[16]。 * **指标具体构建过程**：指数换手率计算方式为：Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)[16]。 **7 指标名称：收益分布形态（峰度和偏度）** * **指标构建思路**：通过分析日收益率的分布形态（峰度和偏度），了解收益分布的集中程度和偏斜方向[22]。 * **指标具体构建过程**：报告计算了各宽基指数当前日收益率分布的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness），并与近5年的历史数据进行比较。在峰度计算中减去了3（正态分布峰度）以观察偏离程度[22][23]。 指标的回测效果 报告未提供基于这些指标构建的投资策略的回测效果（如年化收益率、夏普比率等）。报告主要呈现了这些指标在特定时点（2025年9月22日）的截面数据以及短期（近1年）和中期（近5年）的历史统计值。部分关键指标的当前取值和历史分位值如下： **风险溢价近5年分位值 (截至2025-09-22)[29]** * 中证500: 76.11% * 上证50: 70.56% * 中证1000: 70.40% * 沪深300: 70.32% * 中证全指: 69.68% * 创业板指: 65.24% * 中证2000: 57.70% **PE-TTM近5年历史分位值 (截至2025-09-22)[40][41]** * 中证500: 99.92% * 中证全指: 96.78% * 中证1000: 95.70% * 中证2000: 86.78% * 沪深300: 82.07% * 上证50: 81.49% * 创业板指: 59.75% **股息率近5年历史分位值 (截至2025-09-22)[50][51]** * 创业板指: 65.04% * 中证1000: 41.07% * 上证50: 38.26% * 沪深300: 37.02% * 中证全指: 34.55% * 中证500: 14.30% * 中证2000: 12.31% **破净率 (截至2025-09-22)[52]** * 上证50: 24.0% * 沪深300: 17.0% * 中证500: 11.8% * 中证1000: 7.8% * 中证全指: 6.37% * 中证2000: 3.5% * 创业板指: 1.0%