超十八年指数产品布局，明星单品的精细化运营经验，华泰柏瑞积淀了"宽基领域"的绝对自信。 自2024年"9·24"行情启动以来，ETF悄然成为普通投资者资产配置中的"财富密码"——透明、高效、一 键布局新时代核心资产。交易所数据显示，2025年中国ETF市场规模接连突破4万亿元与5万亿元大关， 被动投资正在迈入主流，成为大众理财不可或缺的工具。 流动性对ETF的运作至关重要。Wind数据显示，A500ETF华泰柏瑞（563360）8月以来（2025/8/1- 2025/9/19）日均成交额超40亿元。较高流动性的背后是管理人在做市商资源与交易机制上的持续注 重，力争无论是大额申购赎回，还是日常交易，都能够以更小的冲击成本达成。 在这一浪潮中，中证A500指数尤为受到瞩目：发布仅一年，即跃居市场所有跟踪的ETF合计规模第二大 的A股标的指数，截至9月22日全市场相关ETF规模合计近1900亿元，成为A股指数投资史上成长最迅速 的宽基标杆之一。不仅成为国内资产配置的核心工具，其影响力更辐射至海外——近日，德国万亿资管 巨头DWS宣布将于今秋在欧发行挂钩该指数的ETF，中证A500指数，日渐成为中国资产全球化一张崭 ...

超十八年指数产品布局，明星单品的精细化运营经验，华泰柏瑞积淀了"宽基领域"的绝对自信。 自2024年"9·24"行情启动以来，ETF悄然成为普通投资者资产配置中的"财富密码"——透明、高效、一 键布局新时代核心资产。交易所数据显示，2025年中国ETF市场规模接连突破4万亿元与5万亿元大关， 被动投资正在迈入主流，成为大众理财不可或缺的工具。 在这一浪潮中，中证A500指数尤为受到瞩目：发布仅一年，即跃居市场所有跟踪的ETF合计规模第二大 的A股标的指数，截至9月22日全市场相关ETF规模合计近1900亿元，成为A股指数投资史上成长最迅速 的宽基标杆之一。不仅成为国内资产配置的核心工具，其影响力更辐射至海外——近日，德国万亿资管 巨头DWS宣布将于今秋在欧发行挂钩该指数的ETF，中证A500指数，日渐成为中国资产全球化一张崭 新的名片。 而在这条群雄逐鹿的赛道中，截至2025年9月22日，A500ETF华泰柏瑞(563360)以224亿元规模居首， 1.2154元的累计单位净值也是首批跟踪中证A500指数的ETF中仅有的超过1.21元的产品。其背后，是华 泰柏瑞多年来在宽基布局中的深厚底蕴与战略定力。 对投资 ...

超十八年指数产品布局，明星单品的精细化运营经验，华泰柏瑞积淀了"宽基领域"的绝对自信。 自2024年"9·24"行情启动以来，ETF悄然成为普通投资者资产配置中的"财富密码"——透明、高效、一键 布局新时代核心资产。交易所数据显示，2025年中国ETF市场规模接连突破4万亿元与5万亿元大关，被动 投资正在迈入主流，成为大众理财不可或缺的工具。 在这一浪潮中，中证A500指数尤为受到瞩目：发布仅一年，即跃居市场所有跟踪的ETF合计规模第二大的 A股标的指数，截至9月22日全市场相关ETF规模合计近1900亿元，成为A股指数投资史上成长最迅速的宽 基标杆之一。不仅成为国内资产配置的核心工具，其影响力更辐射至海外——近日，德国万亿资管巨头 DWS宣布将于今秋在欧发行挂钩该指数的ETF，中证A500指数，日渐成为中国资产全球化一张崭新的名 片。 而在这条群雄逐鹿的赛道中，截至2025年9月22日，A500ETF华泰柏瑞（563360）以224亿元规模居 首，1.2154元的累计单位净值也是首批跟踪中证A500指数的ETF中仅有的超过1.21元的产品。其背后，是 华泰柏瑞多年来在宽基布局中的深厚底蕴与战略定力。 对投资 ...

量化模型与构建方式 行业拥挤度监测模型 1. 模型名称：行业拥挤度监测模型[3] 2. 模型构建思路：通过多维度指标监测申万一级行业指数的拥挤程度，识别过热或过冷行业[3] 3. 模型具体构建过程：模型基于多个市场指标（如交易量、价格波动、资金流向等）构建综合拥挤度指标，每日对申万一级行业指数进行监测排名。具体计算过程未详细披露，但通过热力图形式展示近30个交易日的拥挤度变化[3][9] 4. 模型评价：能够有效识别行业拥挤状态变化，为行业轮动提供参考依据[3] 溢价率Z-score模型 1. 模型名称：溢价率Z-score模型[4] 2. 模型构建思路：通过统计套利方法识别ETF溢价率的异常波动，挖掘潜在套利机会[4] 3. 模型具体构建过程：计算ETF溢价率的Z-score统计量，公式为： $$Z = \frac{P_{溢价率} - \mu_{溢价率}}{\sigma_{溢价率}}$$ 其中$P_{溢价率}$为当前溢价率，$\mu_{溢价率}$为历史溢价率均值，$\sigma_{溢价率}$为历史溢价率标准差。通过滚动窗口计算Z-score值，当Z-score超过特定阈值时生成交易信号[4] 4. 模型评价：能够有效捕捉ETF定价偏差，但需警惕标的回调风险[4] 量化因子与构建方式 资金净流入因子 1. 因子名称：资金净流入因子[5] 2. 因子构建思路：通过监测各类ETF产品的资金流动情况，识别资金偏好方向[5] 3. 因子具体构建过程：每日计算各类ETF产品的资金净流入额，公式为： $$资金净流入 = 流入资金总额 - 流出资金总额$$ 按宽基ETF、行业主题ETF、风格策略ETF、跨境ETF四大类别分别统计，并筛选单日资金净流入TOP3和净流出TOP3产品[5] 主力资金净流动因子 1. 因子名称：主力资金净流动因子[11] 2. 因子构建思路：监测申万一级行业指数的主力资金流向变化[11] 3. 因子具体构建过程：计算各行业指数的主力资金净流入额，按T日、T-1日、T-2日分别统计，并汇总近3个交易日合计值。公式为： $$近3日主力净流入合计 = 主力净流入_T + 主力净流入_{T-1} + 主力净流入_{T-2}$$ 其中主力净流入额为正值表示资金流入，负值表示资金流出[11] 模型的回测效果 （报告中未提供具体的模型回测效果指标数据） 因子的回测效果 （报告中未提供具体的因子回测效果指标数据）

银行股及红利资产市场表现 - 工商银行盘中一度大跌超2% 近一年来首次跌破120天半年线（牛熊分界线）[1][2] - 农业银行、中信银行、中国银行盘中均跌近2% 国有大行普遍下行[1][2] - 银行板块自7月11日以来连续杀跌 截至今日上午最低位板块跌幅超14%[3] - 红利ETF呈现明显空头排列 昨日跌破年线后今日继续下行 自7月最高位跌幅超7%[1][3] 市场资金流向与风险偏好变化 - 市场风险偏好显著提升 资金从国债和红利资产向成长股转移[4] - M1增速等关键指标反弹引发存款搬家逻辑 增量资金难以流入红利和国债资产[1][4] - 同期科创50、创业板50、沪深300、A500等指数大幅上涨 与银行股走势形成鲜明对比[3] 宏观经济与政策环境影响 - 美元进入降息周期引发"美元潮汐" 国内"反内卷"政策强化通胀上行预期[1][4] - 通胀预期抬升导致权益风格变化 成长股受追捧而红利资产受压制 类似2021年及2014-2015年牛市特征[4] 银行业基本面分析 - 二季度商业银行不良率下降至1.49% 拨备覆盖率提升但关注类贷款规模扩大需警惕潜在风险[5] - 国有大行受益于稳定高股息率和净息差收窄趋缓 净利润向好 区域性银行受消费贷贴息政策及监管影响利差承压明显[5] - 银行业在低利率环境下凭借超4%的稳定股息率吸引险资和理财资金流入 国有大行因分红稳定具备安全边际[5] 投资策略视角 - 银行股前期涨幅较大估值处相对高位 但经济向好将提升资产质量 经济存在压力时风格仍偏向银行[5] - 红利资产长期持有价值显著 超过4%的稳定股息率仍具配置价值 恐慌性出逃并无必要[5]

银行股技术走势 - 工商银行盘中一度大跌超2% 近一年来首次跌破120天半年线（牛熊分界线）[1][2][4] - 农业银行 中信银行 中国银行盘中均跌近2% 国有大行普遍下行[1][4] - 银行板块指数自7月11日以来连续杀跌 累计跌幅超过14% 处于空头排列状态[5] 红利资产表现 - 红利ETF跌破年线后继续下行 形成明显空头排列[1] - 红利指数自7月最高位累计跌幅超过7% 先后跌破半年线和年线[5] - 30年期国债期货各期限均线向下发散 国债期货市场整体疲弱[1] 市场风格变化 - 同期科创50 创业板50 沪深300 A500等指数大幅上涨 与银行股走势形成反差[5] - 市场风险偏好提升引发存款搬家逻辑 资金从国债和红利资产向成长股转移[6] - 美元降息周期叠加国内"反内卷"政策强化通胀预期 不利于固收类资产表现[1][6] 银行板块基本面 - 商业银行二季度不良率下降至1.49% 拨备覆盖率提升[8] - 国有大行净息差收窄趋势趋缓 净利润向好且分红稳定[8] - 区域性银行受消费贷贴息政策及监管影响利差承压明显[8] 投资价值分析 - 国有大行具备超过4%的稳定股息率 对险资和理财资金具有吸引力[8] - 经济向好时银行资产质量提升 经济承压时市场风格仍偏向防御性银行股[8] - 银行股前期涨幅较大使估值处于相对高位 但长期仍具配置价值[8]

港股市场表现 - 9月份以来港股市场表现抢眼并走出显著反弹行情 市场吸引力持续提升 [1] 恒生港股通50ETF产品特征 - 景顺长城基金旗下恒生港股通50ETF于9月18日正式发行 跟踪恒生港股通50指数 [1] - 指数精选50只流动性较好的港股通范围内上市龙头企业 覆盖新经济领域和传统行业领军企业 [1] - 成份股覆盖港股市场52%流通市值和56%净利润 代表港股核心资产 [1] - 指数前四大行业为消费 金融 科技和医药 合计权重达85.82% 基本实现港股热门资产全覆盖 [1] - 产品特设分红机制 基金管理人可每月评估 若基金份额净值增长率超标的指数则安排分红 [1] 景顺长城基金产品布局 - 公司持续拓展ETF产品线 已形成覆盖多元的港股全家桶产品系列 [2] - 产品线包括聚焦科技龙头的港股科技50ETF 捕捉新消费的恒生消费ETF 布局稀缺生物科技的港股创新药50ETF及多策略红利ETF [2] - 恒生港股通50ETF推出进一步完善公司在港股指数产品布局的重要拼图 [2]

海外市场表现 - 美股三大指数全线下跌 道琼斯工业平均指数下滑0.19% 标普500指数下跌0.10% 纳斯达克综合指数下跌0.19%[1] - 芯片半导体板块表现疲软 核心PCE同比回升对美股形成压力[1] - 商品市场中COMEX黄金上涨2.86%[1] - 全球资产配置策略超配债券和外汇 模拟组合年化收益率7.25% 夏普比率1.50[3] A股市场表现 - A股日均交易额突破2.9万亿元 创业板指和科创50指数周涨幅均超7%[1] - 上证指数月度同比收益率达35.74% 创2016年以来新高[2] - 微盘股指数下跌3.74% 市场风格分化明显[1] - 市场波动性可能上升 与2014年下半年快速上升时的历史表现相似[2] 行业与风格表现 - 成长因子表现优异 科创成长50ETF等产品收益领先[1] - 红利因子表现疲软 红利ETF和红利低波ETF出现负收益[1] - 遗传规划行业轮动模型绝对收益36.15% 领先行业等权基准17.81个百分点[2] - 模型选中TMT及顺周期行业表现良好 采用周频调仓策略[2] 经济数据对比 - 当前周期与2012-2015年周期相似 均呈现海外股指先行启动 A股后续补涨的特征[1] - 中国制造业PMI在荣枯线附近震荡 PPI同比增速持续处于零轴以下[1] - 境内绝对收益ETF模拟组合累计收益6.89% 近期上涨0.55%[2] - 组合持仓包含红利风格ETF及医药、有色金属等行业ETF 配置整体均衡[2]

中央汇金ETF投资概况 - 中央汇金投资有限责任公司上半年在ETF投资上选择"按兵不动"，其全资子公司中央汇金资产管理有限责任公司共增持12只ETF产品，涉及上证50、沪深300、中证500、中证1000、科创板50、创业板指等品种 [1][2] - 按照Wind数据上半年成交均价估算，中央汇金资产管理有限责任公司增持12只ETF累计耗资超2100亿元 [1][3] - 截至二季度末，两家公司合计持有ETF总市值达1.28万亿元，创历史新高，占ETF总规模三成左右 [1][3] 中央汇金投资有限责任公司持仓情况 - 截至二季度末，中央汇金投资有限责任公司重仓持有21只ETF产品，与2024年末保持一致 [2] - 除易方达上证50ETF上半年发生基金份额合并外，中央汇金投资有限责任公司持有其余ETF的基金份额数量均保持不变 [2] 中央汇金资产管理有限责任公司增持明细 - 华泰柏瑞沪深300ETF增持112.37亿份，交易金额441.88亿元，二季度末持有市值1508.43亿元，今年以来涨幅16.98% [4] - 华夏沪深300ETF增持94.45亿份，交易金额369.08亿元，二季度末持有市值864.91亿元，今年以来涨幅17.03% [4] - 易方达沪深300ETF增持89.31亿份，交易金额335.95亿元，二季度末持有市值1111.58亿元，今年以来涨幅17.02% [4] - 嘉实沪深300ETF增持56.57亿份，交易金额225.07亿元，二季度末持有市值656.01亿元，今年以来涨幅16.85% [4] - 华夏上证50ETF增持81.83亿份，交易金额221.31亿元，二季度末持有市值560.37亿元，今年以来涨幅13.66% [4] - 南方中证500ETF增持33.66亿份，交易金额192.56亿元，二季度末持有市值356.92亿元，今年以来涨幅24.91% [4] - 南方中证1000ETF增持56.55亿份，交易金额136.38亿元，二季度末持有市值338.62亿元，今年以来涨幅26.19% [4] - 华夏中证1000ETF增持38.05亿份，交易金额92.42亿元，二季度末持有市值232.90亿元，今年以来涨幅25.80% [4] - 广发中证1000ETF增持25.13亿份，交易金额61.39亿元，二季度末持有市值175.77亿元，今年以来涨幅25.96% [4] - 易方达上证科创板50ETF增持41.46亿份，交易金额43.00亿元，二季度末持有市值100.81亿元，今年以来涨幅36.19% [4] - 易方达创业板ETF增持20.88亿份，交易金额42.41亿元，二季度末持有市值120.59亿元，今年以来涨幅36.30% [4] - 富国中证1000ETF增持8.60亿份，交易金额21.08亿元，二季度末持有市值60.33亿元，今年以来涨幅25.64% [4] - 12只ETF增持总交易金额2182.52亿元，二季度末总持有市值6087.24亿元 [4] ETF市场表现 - 广发基金、易方达基金、天弘基金旗下创业板ETF以及易方达基金、工银瑞信基金旗下上证科创板50ETF今年以来涨幅均超35% [5] - 南方基金、华夏基金、广发基金、富国基金旗下中证1000ETF以及嘉实基金、华夏基金、南方基金旗下中证500ETF今年以来涨幅在25%左右 [5] 汇金资管专户主题ETF投资 - 易方达基金、华夏基金旗下中央汇金资产管理有限责任公司单一资产管理计划重仓持有ETF市值超98亿元 [6] - 上半年两只单一资产管理计划增持医药、酒、军工、有色、芯片、红利、黄金股等主题ETF [6] - 易方达基金旗下汇金资管单一资产管理计划增持易方达沪深300医药ETF、易方达中证海外互联ETF、鹏华中证酒ETF、国泰中证军工ETF、南方中证申万有色金属ETF等 [6] - 华夏基金旗下汇金资管单一资产管理计划增持华夏国证半导体芯片ETF、华泰柏瑞中证中央企业红利ETF、华夏恒生中国内地企业高股息率ETF、华夏中证沪深港黄金产业股票ETF等 [6] - 7月以来华夏国证半导体芯片ETF、南方中证申万有色金属ETF涨幅均超30% [6] - 易方达沪深300医药ETF、国泰中证军工ETF、鹏华中证酒ETF、华夏中证沪深港黄金产业股票ETF涨幅均超10% [6] 汇金资管专户减持情况 - 易方达基金旗下汇金资管单一资产管理计划上半年减持广发中证海外中国互联网30ETF、华夏中证5G通信主题ETF等 [7] - 华夏基金旗下汇金资管单一资产管理计划减持华宝中证医疗ETF、华夏中证细分食品饮料产业主题ETF、南方中证申万有色金属ETF、华宝中证电子50ETF、富国中证旅游主题ETF、国泰中证800汽车与零部件ETF、国泰中证钢铁ETF等 [7]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 布局底仓与灵活进攻一样重要，一篮子“高分红 × 低波动”的红利资产能在收益与回撤间保持优势，为组合提供“减震垫”，用稳定现金流和低 β 压住波动，再用剩余仓位捕捉景气错配 [3] - 在红利池里放大收益，需叠加低波、盈利质量或机构持仓等第二道过滤，剔除隐患，放大泛红利资产收益 [3] - 在红利底仓之上，把握产业周期从左侧到右侧带来的系统性超额机遇，优先关注“利润受压但现金流仍稳”的企业，结合供需两端筛选赛道，初期建观察仓，盈利拐点确认后加仓，以盈利走弱或毛利倒挂作退出信号 [3] 根据相关目录分别进行总结 底仓配置必要性：“纯左侧”与“纯右侧”不可取 - 极端左侧抄底或右侧追涨长期收益低且回撤深，红利组合能稳定提供两位数年化收益，回撤可控，应增加“高分红 + 低 β”敞口作底仓，待机遇时加仓景气行业 [7] - 红利指数跌幅浅，充当止损垫，Sharpe 曲线稳，以更低尾部风险守住本金，提供持续 β，是优质底仓选择 [10] - 红利资产自带“低买高卖”自我纠偏，能控制回撤，保持正的风险 - 收益效率，无需择时 [12] - 红利资产在不同持有窗口取得正收益概率高，叠加低波筛选优势放大，以红利低波或质量低波作底仓，辅以适度股息率单因子筛选的红利 ETF，可实现胜率、收益和回撤控制 [21] 股息率单因子陷阱 - 纯股息因子不完全可取，只按“高股息”挑股票收益抬不动、回撤大，需叠加低波或盈利质量筛选，规避伪高息等雷区 [29] - 列举工业公司、金融机构、交运公司和材料公司四个案例，说明“高股息”可能是假象，需满足相关条件避免陷阱 [37][40][44][50] 高股息 Smart - Beta 的失真风险 - 以“红利质量”与“红利潜力”为代表的改良指数防御失效，波动更大、回撤更深，原因是风格漂移与风险敞口失控 [60] - 三大红利指数选股与权重规则不同，红利质量与潜力指数因估值、集中度高，β 偏高且频繁换仓追高，回撤高于中证红利 [64] - 中证红利、红利质量和红利潜力指数行业暴露与漂移明显，不设行业上限与低波约束，难以担当稳健底仓 [67][71][75] 红利低波增强的潜在打开方式 - 红利 + 定价权思路，对全 A 上市公司打分排序，选取综合得分前二十股票等权纳入组合，十年回测显示该组合收益领先、回撤小 [83][84] - 考虑机构参与率，机构深度参与的标的风险 - 收益曲线更顺，应叠加机构参与率视角构建红利组合 [89] 底仓不止红利：质量低波与现金奶牛 - 质量低波攻守兼备，用 ROE 等指标筛选，波动率倒数加权，五年滚动净值约翻 1.6 倍，年化回报稳在低两位数，波动与回撤削减近三成 [94] - 红利资产长期收益主要来自稳健派息和利润，非估值抬升 [98] - 现金奶牛增强框架从六大维度对高股息组合暗雷体检，针对缺陷给出增强手段，实现“先排雷、再增效” [108] 产业周期反转：从左侧到右侧 - 产业周期存在一致性规律，产业拐点时多维指标同向拐点，行业维度和细分行业与公司维度均有一致性监测思路 [111][112][114] - 产业周期反转与底仓轮动思路，以“三盏灯”判定产业拐点，三灯同亮可大举进攻，否则持有红利底仓 [115]