2026年中期策略报告：新旧主线切换下的量化策略应对

目录CatalogTOC\o"1-2"\h\z\u一、市场跟踪观察 4(一) 市场周期风格 4(二) 行业情况 8(三) 观察总结与展望 12二、主动权益市场及产品观察 12（一）主动管理产品变化 12（二）量化基金表现 14（三）观察总结与展望 17三、主动权益主题选股策略 18（一）国企主题选股：红利型传统行业避风险，成长型新兴行业求发展 18（二）科技主题选股：现金流划分企业生命周期，优选成长与成熟期企业 21（三）消费主题选股：成长盈利现金流并重，挖掘高质量新消费潮流 24四、ETF市场：新增配置转向功能分化 28（一）结构变化：主题、跨境与防守工具承接增量份额 28（二）表现与份额：科技制造领涨，配置迁移并非追涨 29（三）政策与展望：竞争回到基准约束与配置功能 30五、ETF量化配置策略 31(一) ETF量化配置策略 31(二) ETF期权基础策略 35六、总结与展望 37七、风险提示 38八、附录 38(一) 宏观择时策略 38(二) 宏观指标熵权法合成方法 40(三) 市场风格分类 40(四) 指数风格打分模型及风格轮动策略 42(五) 资金流向中信一级行业综合打分模型及资金流向策略 44(六) 行业ETF分类模型 46(七) 基于分位数随机森林的科技大类行业指数打分模型及轮动策略 47(八) ETF期权基础策略 49一、市场跟踪观察(一)市场周期风格市场周期观察传统的美林投资时钟依据经济增长与通胀将经济周期划分为复苏、过热、滞胀和衰退四个阶段，被广泛应用于大类资产配置。参考美林投资时钟，依据经济基本面变动和流动性变化可以将经济周期划分为以下四个阶段：“经济上行、流动性宽松”，应提高股票配置权重“经济上行，流动性紧缩”，应提高商品配置权重“经济下行，流动性紧缩”，应提高货币配置权重我们分别从市场和基本面的表现评估宏观经济状况，流动性的观测主要从流动性的量价与央行的货币政策两个层面进行观测，其中宏观数据滞后一个月，进而通过熵权法加权构建经济综合指数和流动性综合指数，并基于马尔可夫区制转换模型进行状态划分，判断经济所处的周期阶段，并同时根据美国SOFR-Tbill利差，观察海外经济大背景，从而判断海外资产的可投资性。根据模型结果，2026年截至5月29日的上半年，经济指数维持震荡，没有出现上行区间，流动性指数在今年1至3月出现宽松区间，之后流动性指数下跌。根据模型判断，市场整体在今年1至3月处于“经济下行，流动性宽松”的阶段，4至5月处于“经济下行，流动性紧缩”的阶段。根据利差情况，海外经济大背景在2026年1至5月同样面临流动性紧缩的局面。综合来看，2026年上半年的大类资产配置思路应从“债券超配”逐渐转换为“现金为王”主基调，同时面对海外经济紧缩的大背景，应当减少海外资产的配置。图1：经济指数区制划分 图2：流动性指数区制划分0.80.70.60.50.40.30.2

经济上行 经济指数

10.80.60.40.2

流动性宽松 流动性指数 图：Sbl利差区划分 图：模型超配资产划分1.5

利差下行 OR-Tll利差指数

股票 商品 货币 债券10.50-0.5-1-1.5-22020/1/22021/1/22022/1/22023/1/22024/1/22025/1/22026/1/2

2020/1/232021/1/232022/1/232023/1/232024/1/232025/1/232026/1/23为进一步观察宏观经济的运行情况，我们选取下面5类宏观指标分别采用熵权法计算每一类指标的综合宏观指数：消费类：消费类指标（乘用车零售与批发、电影票房、轻纺城成交量）共同反映了居民终端消费需求的活跃程度，涵盖耐用品（汽车）、非必需服务（电影）和日常消费品（轻纺产品）。这类指标的边际变化直接体现了居民收入预期、消费信心以及整体消费景气的走向，是判断内需驱动经济增长的关键高频代理变量。出口类：出口类指标（出口集装箱运价指数、沿海散货运价指数）综合反映了中国对外出口物流的活跃度以及出口导向型工业生产的景气程度。运价上升意味着出口订单旺盛、港口吞吐量增加，是中国作为“世界工厂”参与全球贸易循环的实时温度计，也是外需变动向国内经济传导的重要渠道。工业生产类：工业生产类指标（三峡水库出入库流量、生产资料价格指数）综合刻画了工业部门的生产活跃度以及上游原材料供需格局。水库流量与水力发电高度相关，进而折射工业用电需求；生产资料价格指数则直接反映工业品价格变化，是生产端景气度的综合体现。两者结合，能够较全面地捕捉制造业和能源领域的短期波动。信贷类：信贷类指标（SHIBOR1/1Y、国债收益率1/10Y、DR007、中债新综合指数）综合反映了金融体系的流动性松紧程度和实体经济融资成本。短期利率和DR007刻画银行间资金面状况，中长期国债收益率体现市场对经济增长和通胀的预期，债券价格指数则从反向角度反映利率变动趋势。这些指标共同构成衡量货币信贷环境的实时标尺。汇率类：汇率类指标（CFETS美元兑人民币即期汇率）综合反映了人民币对主要贸易伙伴货币的强弱变化，尤其是对美元的走势。汇率变动直接影响进出口企业的盈利核算、进口成本、外债负担以及跨境资本流动方向，是国内经济与全球金融市场联动的关键纽带。从2026年上半年上述指标的综合表现来看，出口、工业生产和信贷综合指数上升，说明宏观经济运行中这3方面具有明显的改善，汇率类综合指数维持高位，显示汇率对于经济的持续利好。消费指数从年初走低后维持低位震荡，宏观消费层面持续承压。图5：宏观综合指标跟踪（截至2026年5月29日）消费类 出口类 工业生产类 信贷类 汇率类10.80.60.40.202019-01-14 2020-01-14 2021-01-14 2022-01-14 2023-01-14 2024-01-14 2025-01-14 2026-01-14市场风格观察2026上半年风格轮动速度较快，质量风格整体表现弱势。今年以来，市场表现为显著的成长风格，无论从Barra因子收益表现还是从价值成长指数相对走势来看，成长风格均强于价值；在市值风格上表现为大小盘风格反复轮动，近期偏大盘。4月以来市场抱团科技股，成交集中于AI算力、光模块等科技主题，4月以来市场高波动、高动量的风格尤为显著。分化行情下，质量风格表现弱势，从Barra因子收益来看，盈利波动性因子收益为正、盈利能力因子收益为负；从质量指数收益来看，今年以来中证质量跑输中证全指，4月以来跑输幅度尤为明显，反映出分化行情中市场对于财务基本面的关注度较弱，质量风格失效。而红利风格与质量风格类似，3月科技股回调时较强，4月以来科技股继续走强，资金抽离红利类资产，红利风格走弱。图6：2025-2026年Barra因子收益（%）图7：2025-2026年大盘VS小盘的对收益表现 图8：2025-2026年价值VS成长的对收益表现10.90.80.7

沪深300VS中证2000

1.110.90.80.70.6

国证价值VS国证成长 图9：2025-2026年红利风格表现 图10：2025-2026年质量风格表现1.05

中证红利VS中证全指

1.1

中证质量VS中证全指0.95 10.85 0.90.75 0.80.65 0.7基于10种市场分类，我们利用上述消费、出口等5类宏观指标，对市场风格构建标签化的预测模型，进而对市场风格进行方向预测，同时从市场风格层面对相应的指数进行打分。从2026529日最新的风格标签预测结果来看，在6月第一周市场将依然维持动量风格，成长和波动率风格也将表现突出，价值风格将不再受到市场青睐。表1：10种风格因子标签预测结果（2026年5月29日）风格名称ltveige-ekTrend预测综合标签市值0110.33波动率010-0.33流动性010-0.33动量1111.00杠杆0110.33盈利波动001-0.33盈利能力010-0.33价值000-1.00成长0110.33股息010-0.33基于10种市场分类，我们利用上述5类宏观指标，对市场风格构建标签化的预测模型，进而对市场风格进行方向预测，同时从市场风格层面对相应的指数进行打分。从2026529日最新的格将不再收到市场青睐。表210（2026529）指数名称风格综合打分科创501.94科创创业501.76科创成长1.49创成长1.44成长401.35创业板501.35创业成长1.33成长1001.31智选沪深港科技501.30科技50策略1.29表310（2026529）指数名称风格综合打分1000价值稳健-1.44A股红利-1.16500价值稳健-0.99智选高股息-0.76中证红利质量-0.71红利低波100-0.70500现金流-0.69中证国企红利-0.66医药健康100-0.64中证500价值-0.61(二)行业情况行业资金流向观察资金流向指标描述了市场不同角度及主体的资金流入流出情况，分行业来看能直观反映出市场对每个行业的关注度情况。我们利用基于中信一级行业的资金流向综合打分模型，观察行业的资金流向情况。从2026年上半年截至5月29日整体情况来看，资金流向指标表现最好的为机械行业，平均综合资金流向指标2.25，表现最差的为传媒行业，平均综合指标-3.66。细分来看，上半年机构资金整体青睐电子和机械等科创类行业。全单净买入来看，市场对电子行业的整体更为关注，与机构的关注方向保持一致，通信行业在辅助标准差指标中排名靠前，代表其在本月整体变动较大。图15：2026年上半年行业指数标准差变动和指标平均值排序0.40.3图15：2026年上半年行业指数标准差变动和指标平均值排序0.40.30.20.10-0.1-0.2-0.3-0.4-0.52026年上半年截至5月，选取每月平均综合得分最高的前5个行业，其得分和对应突出的资金流向指标如下表所示。5个月中，每一期的行业轮动较为明显，但单子行业连续52026年上半年截至5月，选取每月平均综合得分最高的前5个行业，其得分和对应突出的资金流向指标如下表所示。5个月中，每一期的行业轮动较为明显，但单子行业连续5个月资金流向居前，机械行业5个月中有4个月出现在全行业前5名，这也与上述5个月的平均结果相印证。其余汽车医药纺织服装农林牧渔基础化工消费者商贸零售非

房地产家电图13：2026年上半年行业指数主力净流入额指标平均值排序0.60.40.20图13：2026年上半年行业指数主力净流入额指标平均值排序0.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1电子计算机传媒

银行医药电力设备及新能源交通运输石油石化非银钢铁综合金融建材建筑电力及公用事业图11：2026年上半年行业指数主动净买入额指标平均值排序0.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8图12：2026年上半年行业指数机构主动净买入额指标平均值排序0.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.810.50-0.5-1-1.5-2210-1图11：2026年上半年行业指数主动净买入额指标平均值排序0.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8图12：2026年上半年行业指数机构主动净买入额指标平均值排序0.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.810.50-0.5-1-1.5-2210-1-2-3-4医药食品饮料计算机电力及公用事业9传媒9

图16：2026年上半年行业指数资金流向综合指标平均值排序3家电图16：2026年上半年行业指数资金流向综合指标平均值排序3电力设备及新能源房地产轻传媒

图14：2026年上半年行业指数机构净流入额滚动和指标平均值排序1.5综合图14：2026年上半年行业指数机构净流入额滚动和指标平均值排序1.5电力设备及新能源建筑房地产银行建材农林牧渔消传媒行业如家电，医药等零星出现，体现资金流向月度的行业轮动现象。整体来说，2026年上半年市场资金展现以机械和电子行业为主线，其它行业分时轮动的特性表4：2026年上半年中信一级行业指数资金流向综合打分汇总月份行业名称综合打分最大贡献指标2026年1月电子2.28指数机构净流入额滚动和机械2.25指数机构净流入额滚动和汽车1.57指数机构净流入额滚动和家电1.39指数机构净流入额滚动和有色金属1.31指数主动净买入额2026年2月基础化工4.11指数机构净流入额滚动和机械3.12指数机构净流入额滚动和电子2.13指数机构净流入额滚动和有色金属1.77指数机构净流入额滚动和汽车1.37指数机构净流入额滚动和2026年3月通信4.65指数机构净流入额滚动和有色金属2.54指数机构净流入额滚动和基础化工1.61指数机构净流入额滚动和电子1.21指数机构净流入额滚动和医药0.99指数标准差变动和2026年4月综合金融4.50指数机构主动净买入额通信4.12指数机构净流入额滚动和电子3.91指数主动净买入额机械2.16指数主动净买入额有色金属1.97指数机构净流入额滚动和2026年5月家电4.46指数机构净流入额滚动和机械3.68指数机构净流入额滚动和商贸零售1.65指数主力净流入额电子1.60指数机构净流入额滚动和煤炭1.14指数主动净买入额科技与制造大类行业细分观察利用基于分位数随机森林的科技大类行业指数打分模型对今年5月每一期指数进行打分，每一类指标在2026年上半年1-5月平均综合得分前10如下所示。卫星产业指数在分位数类、分布特征类和收益率类指标中表现较好，均位于全指数第一，风险收益类指标表现最好的为民企300指数，风险类为创业板人工智能指数，胜率类表现最好的为电网设备主题指数。图17：2026年上半年指数分位数类指平均综合得分前10 图18：2026年上半年指数分布特征类标平均综合得前100.80.70.60.50.40.30.20.10

0.60.50.40.30.20.10 图19：2026年上半年指数收益率类指平均综合得分前10 图20：2026年上半年指数胜率类指标均综合得分前101.41.210.80.60.40.20

0.40.350.30.250.20.150.10.050图21：2026年上半年指数风险收益类标平均综合得前10 图22：2026年上半年指数风险类指标均综合得分前100.7 1.40.6 1.20.5 10.4 0.80.3 0.60.2 0.40.1 0.20 02026年上半年1-5月中每月平均表现最好的3支指数如下表所示。科技与制造大类中的主题在月度出现明显的轮动现象，今年1月表现对照的为金融科技指数和国证航天等，至今年4-5月，热点主题逐渐变成AI、半导体以及芯片制造等前沿科技类主题，市场重心明显从传统科技领域转向AI产业链。表5：2026年上半年每月分位数随机森林分布预测科技与制造行业指数平均综合打分（每月取前3）月份指数代码指数简称追踪ETF数量指数综合评分最大贡献因子指数综合评分最大贡献因子类型指数行业标签指数综合评分2026年1月I金融科技8极差分布特征类计算机20.832026年1月I国证航天4四分位距分布特征类国防军工14.972026年1月I中证软件5极差分布特征类计算机14.822026年2月I创业板人工智能8下行偏差风险类科技与制造18.872026年2月I云计算50175%分位点分位数类计算机18.422026年2月ISHS云计算3下行偏差风险类计算机18.282026年3月I创业板人工智能85%CVaR风险类科技与制造15.682026年3月I科创AI11标准差风险类科技与制造12.882026年3月I科创芯片设计7极差分布特征类半导体11.502026年4月I科创半导体材料设备325%分位点分位数类半导体8.622026年4月000692.SH科创新能325%分位点分位数类科技与制造8.232026年4月I中证信创325%分位点分位数类计算机7.462026年5月I科创芯片设计7标准差风险类半导体9.072026年5月I集成电路2四分位距分布特征类半导体9.042026年5月I卫星产业5四分位距分布特征类科技与制造8.61(三)观察总结与展望2026年上半年，市场整体呈现“宏观承压、结构分化”的特征：经济指数震荡下行，流动性从年初宽松转为4—5层面，动量风格贯穿上半年，成长与波动率风格在年中逐步回暖，而价值、红利等防御风格明显走弱；行业层面，资金高度集中于机械、电子、通信等先进制造及能源赛道，消费板块普遍遇冷。科技与制造内部则完成从金融科技、航天等传统主题向AI、半导体、芯片设计等前沿产业链的切换，市场主线围绕智能制造与能源安全展开。展望2026下半年，若流动性紧缩态势不改，宏观层面仍需维持谨慎防御，但结构上科创与能源赛道的资金共识有望延续，成长风格或继续占优；建议关注美联储货币政策转向信号及国内稳增长政策落地节奏，若流动性边际改善，可适时增配科技类宽基（如5050）AI、半导体、卫星产业等主题ETF，同时警惕消费板块修复不及预期及海外市场波动传导风险。二、主动权益市场及产品观察（一）主动管理产品变化在权益基金中，定义普通股票型、偏股混合型和指数增强型基金为主动型权益基金。从A股市场表现来看，自2022年至2026年5月，市场自2025年年中开启震荡上行区间，主要宽基指数强劲，主动权益基金份额合计自2023年一季度出现下跌趋势，于2025年年末达到最低点2.32万亿份，距离高点回撤幅度接近30%。2026年一季度，主动权益基金份额下跌趋势被扭转，总份额迎来小幅抬升为2.37万亿份，从主动权益基金的份额变化来看，其份额的增长和减少往往滞后于市场表现，投资者信心重塑需要缓冲时间。在市场2026年的结构性牛市预期下，未来主动权益基金的份额上涨空间巨大。图23：主要宽基指数累计收益率VS主动权益基金份额1.251.151.050.950.850.750.652022-01-042022-03-042022-01-042022-03-042022-05-042022-07-042022-09-042022-11-042023-01-042023-03-042023-05-042023-07-042023-09-042023-11-042024-01-042024-03-042024-05-042024-07-042024-09-042024-11-042025-01-042025-03-042025-05-042025-07-042025-09-042025-11-042026-01-042026-03-042026-05-04

沪深300 中证800 中证500 主动权益基金份额（亿份）（右轴）

32000.0030000.0028000.0026000.0024000.0022000.0020000.00主动权益基金超额表现企稳，份额下跌趋势扭转。A股牛市行情下，今年以来主动权益基金相对于中证800获得的超额收益高位企稳，2026年一季度普通股票型与偏股混合型基金中跑赢中证800的基金数量占比达到56.49%，略低于去年年底的64.74%，但仍然由于前几年的市场低迷区间。主动型基金的份额下跌趋势在今年一季度得到扭转，投资者信心得到改善，市场越来越多地关注主动权益基金，预测主动权益基金在今年的份额增长趋势将维持，上涨空间巨大。图24：主动权益基金想对证800超收益VS基金份额 图25：普通股票型+偏股合型数量跑赢中证800数量占比12014-01-022015-01-022014-01-022015-01-022016-01-022017-01-022018-01-022019-01-022020-01-022021-01-022022-01-022023-01-022024-01-022025-01-022026-01-02

主动权益基金VS中证800超额收益净值主动型基金份额（亿份，右轴）

35000300002500020000150001000050000

0

基金总数 跑赢中证800数量占比（右轴）00%80.00%60.00%40.00%20.00%.%20192020202120222023202420252026表现优异基金集中在制造类行业，采取较为集中的权益配置思路。我们选取202611331日对比中证800超额收益达10%及以上的普通股票型和偏股混合型基金，共246只。基金持仓（采用2025年年报数据）集中于电子、有色金属和电力设备等制造类行业。246只基金中，重仓电子行业有811/33名的行业共有17170良好的主动权益基金扎堆在制造类行业。从集中度来看（2026年一季报数据），246只基金前十大重仓股占比超过60%的基金有131只，说明集中度高的制造类主题型基金今年更易实现超额收益。图26：中证800超额收益10%基金第重仓行业数量分布 图27：中证800超额收益10%基金十重仓股占权益投资值分布70 3560 3050 252040 1530 1020 5[4.83,[4.83,9.42](9.42,14.01](14.01,18.59](18.59,23.18](23.18,27.77](27.77,32.36](32.36,36.95](36.95,41.54](41.54,46.13](46.13,50.71](50.71,55.30](55.30,59.89](59.89,64.48](64.48,69.07](69.07,73.66](73.66,78.25](78.25,82.83](82.83,87.42](87.42,92.01](92.01,96.60]非银金融表6：量化基金规模

（二）量化基金表现截至2026年第一季度，量化基金规模为4436.6亿元，与2025年底相比规模增加12.0%。基金份额为2920.2亿份，与2025年底相比份额增加12.7%。其中指数增强型基金规模最大，规模为2630.5亿元，与2025年底相比增加8.2%。主动型量化基金规模为1764.7亿元，与2025年底相比增加18.7%。对冲型基金规模为41.4亿元，与2025年底相比减少1.9%。基金规模(亿元)基金份额(亿份)25Q426Q125Q426Q1指数增强2430.52630.51630.71786.2主动1487.31764.7924.41099.5对冲42.241.435.334.5汇总3959.94436.62590.42920.2对于指数增强型基金，存续（2026年之前成立）的433只基金，截至2026年第一季度规模总计为2463.5亿元，与2025年底相比增长1.4%，而基金整体份额基金持平。对于单只基金的变化，其中41.8%的基金规模发生增长，42.3%的基金的份额增长。2026年新成立的指数增强型基金规模167.1亿元（截至2026年第一季度）169.4亿份。对于主动型量化基金，存续（2026年之前成立）295只基金，截至2026年第一季度规模总计为1727.2亿元，与25年底相比增长16.1%，基金整体份额增长14.9%。对于单只基金的变化，其中44.1%的基金规模发生增长，42.4%的基金的份额增长。2026年新成立的主动型量化基金规模37.5亿元（2026年第一季度）37.6亿份。对冲型基金均成立于2021年以前，对于单只基金的变化，其中23.8%的基金规模发生增长，28.6%的基金的份额增长。表7：存续量化基金情况基金规模(亿元)基金份额(亿份)25Q426Q125Q426Q1指数增强2430.52463.51630.71616.8主动1487.31727.2924.41061.9对冲42.1741.3635.334.5对于基金业绩统计，选取成立半年以上的基金（2026522日），业绩统计范围为本年度。对于指数增强基金，取基准指数为沪深300、中证500和中证1000的增强基金。纳入统计的沪深300指数增强基金数量为77只，本年度超额收益中位数为2.25%；纳入统计的中证500指数增强基金数量为75只，本年度超额收益中位数为-0.93%；纳入统计的中证1000指数增强基金数量为46只，本年度超额收益中位数为1.64%；纳入统计的中证A500指数增强基金数量为22只，本年度超额收益中位数为1.29%。表8：2026年指数增强基金超额业绩（%）分位数沪深300中证500中证1000中证A5000-7.46-11.89-11.33-5.51250.20-2.92-1.80-0.22502.25-0.931.641.29753.721.653.592.7510017.628.046.788.94基准指数4.6514.8914.458.37基金数量77754622下图给出的是对应指数增强基金收益中位数的统计净值走势。图28：HS300指数增强基金业绩中位数指数增强基金HS300指数增强基金HS300超额基金数量1.11.0 60净值基金数量0.9净值基金数量400.8200.70.602022/1/12022/7/12023/1/12023/7/12024/1/12024/7/12025/1/12025/7/12026/1/12026/7/1图29：ZZ500指数增强基金业绩中位数 指数增强基金 指数增强基金ZZ500 超额基金数量1.31.2 701.1净值基金数量1.0 60净值基金数量0.90.8 500.70.6 402022/1/1 2022/7/1 2023/1/1 2023/7/1 2024/1/1 2024/7/1 2025/1/1 2025/7/1 2026/1/1 2026/7/11.6 指数增强基金1.6 指数增强基金ZZ1000超额基金数量1.51.41.31.21.11.00.90.80.70.6净值202对于绝对收益（对冲类型基金，纳入统计的数量为21只，本年度收益中位数为1.44%。对于其它主动量化类型基金，纳入统计的数量为288只，本年度收益中位数为11.44%。表9：绝对收益与主动量化基金2026年业绩(%)分位数绝对收益主动量化0-1.78-15.37250.523.44501.4411.44751.9917.821007.0979.93对于主动量化基金，按照主基准指数划分（取权重最大的权益指数，且对应权益指数权重超50%），取主权益指数对应基金数量较大的6个进行统计。对于主指数为“000300.SH”的基金纳入统计的有65只，本年度收益中位数为9.91%。对于主指数为“000905.SH”的基金纳入统计的有50只，本年度收益中位数为12.77%。对于主指数为“000906.SH”的基金纳入统计的有32只，本年度收益中位数为13.75%。对于主指数为“000985CSI”的基金纳入统计的有21只，本年度收益中位数为13.63%。对于主指数为“000922CSI”的基金纳入统计的有22只，本年度收益中位数为分位数沪深300中证500中证800中证全指中证红利中证10000-14.44-8.45-10.324.28-6.4211.22255.556.916.2211.94-1.5514.51509.9112.7713.7513.630.9418.547516.7116.8519.00分位数沪深300中证500中证800中证全指中证红利中证10000-14.44-8.45-10.324.28-6.4211.22255.556.916.2211.94-1.5514.51509.9112.7713.7513.630.9418.547516.7116.8519.0018.902.9621.2010055.8538.0543.8429.265.0232.14对于多因子类型的基金，纳入统计的数量为12只，本年度收益中位数为13.63%。此外对于行业主题轮动的基金也进行了统计，对于行业主题轮动的基金纳入统计的数量为28只，本年度收益中位数为11.82%。（三）观察总结与展望在目前A股结构性牛市行情下，今年以来主动权益基金相对于中证800获得的超额收益高位企稳，带动投资者对主动权益产品的信心恢复，主动权益基金总份额自2023年以来的下跌趋势在今年一季度得到扭转。随着侧重于先进制造类行业的高集中度主题基金相对于宽基指数持续获得可观超额收益，投资者对市场和对主动权益基金的信心得到进一步改善，主动权益基金的份额在今年下半年仍然有巨大的上涨空间。量化基金方面，基金新发是指数增强基金规模上涨的主因，在成熟宽基上新发产品是后续提升规模的一种路径。对于增强基金，存量基金份额缩水13.92026年Q1新发基金份额增加169.4亿份。新发指数增强基金宽基类贡献较大。最大的两只是广发中证500指数量化增强和汇添富中证A500指数量化增强，这两家在已有布局对应宽基增强产品的情况下，通过新发来拓展业务。在四月底五月初中欧也再次发行A500500指数对应的量化指数增强产品。主动型量化基金差异化更明显，存量基金的业绩是规模能够增长的关键。主动型量化基金份额增加为175.2亿份，对应的指数增强型量化基金份额增加为155.5亿份，二者份额增量大致相近。其中存量的主动型量化基金规模增加137.6亿份，2026年Q1新发基金份额增加37.6亿份。基金公司在新发基金的同时更加注重对应已有的主动产品的持续支撑。三、主动权益主题选股策略2025年国企、科技、消费三大主题量化选股策略均获得了优异的超额收益，但2026年以来基本面量化选股超额收益不够显著，一方面在牛市中市场情绪高涨时，质量风格相对偏弱，从前文中Barra风格因子收益表现也可见一斑；另一方面4月以来A股市场分化明显，资金抱团电子、通信等行业的科技股，而我们的量化选股多头组合基于市值中性、行业分散的原则构建，导致组合在4、5月超额收益回调明显。但5月底以来市场情绪趋于理性、资产价格震荡回调，伴随半年报业绩期临近，基本面量化选股将继续彰显其捕捉超额Alpha的优势。未来我们将进一步挖掘财报附注中的增量信息，通过代码爬取三大表以及管理层讨论与分析中的有效信息，对基本面数据库进行补全，并从成本、盈利、研发、风险等多角度开发新的基本面因子，构建一个完善的银河金工基本面系列数据库与策略体系。（一）国企主题选股：红利型传统行业避风险，成长型新兴行业求发展“国企”的判断依据的是公司属性与公司实控人，中证国企指数（000955.CSI）的成分股涵盖了沪深两市所有国资控股的上市公司，并剔除了ST、ST*等股票，是一个非常便利的筛选国企股票的方法；同时，我们加入了上市满6个月且属性为国有企业的北交所股票、实控人为中科院等事业单位的股票，构成央国企主题选股的股票池。基本面因子具有共性和个性，可分为通用因子和行业特色因子。“共性”意味着所有行业都关确要求。我们从中选择净资产收益率ROE（TTM）、营业现金比率、全员劳动生产率、资产负债率等作为国企选股的通用因子；同时国企相比于民企的重要特征之一是分红较多，因此我们将股息率指标类型指标名称说明指标类型指标名称说明通用因子股息率（TTM）国有企业相比民营企业而言分红更多、更稳定，是投资者关注的特征之一资产负债率2023央企业绩考核指标，负向因子ROE（TTM）2023央企业绩考核指标，反映企业的盈利能力营业现金比率经营现金流/营业总收入，2023央企业绩考核指标，反映企业的销售质量全员劳动生产率营业总收入/员工人数，2023央企业绩考核指标，反映企业的经营效率“个性”则意味着该指标在某些行业非常重要、某些行业则不看重，例如研发能力对电子行业十分重要、但对房地产业则影响较弱。我们依据各行业逻辑的不同对ZX三级行业进行分类，将所有行业划分为红利型、成长型两大类，其中红利型包括资源品、公用事业、房地产、银行、证券、其他6大类，成长型包括先进制造、软件服务和消费3大类。行业特色因子同样具有共性和个性，这反映在具体指标的选择上。在分析一家公司时，其盈利能力、营运效率和偿债能力是投资者广泛关注的特征，但哪个指标更适用于某一行业的则可能存在不同的选择。例如在分析盈利能力时，预收账款+合同负债增速能更前瞻地反映出房地产公司的收入增速，但不适用于应收账款占比较高的制造业公司。因此，除银行和证券外，在盈利能力、营运效率和偿债能力三个方面，我们综合考虑了行业特征和因子有效性，选择适合该行业类型的特色因子；同时，对于不同的行业分类，也在企业成长、创新能力等方面加入相应的基本面因子。在红利型行业中，对于资源品、房地产等成熟型行业，行业发展空间受限，更需要关注企业的盈利能力和营运效率，因此对于资源品行业我们加入ROIC反映盈利能力和营运效率，对于房地产行业采用预收账款+合同负债增速反映销售情况、存货周转率反映营运效率等；对于公用事业行业，新的投资可能带来增长点，因此我们选择资本支出/折旧摊销反映企业扩张；银行和证券更关注流动性与抗风险能力，因此我们选择了资本充足率、流动性覆盖率等指标。成长型行业则应突出其成长属性，对于先进制造和软件服务行业，企业增长点来自于科技创新，因此我们加入了成长能力和研发投入的指标；对于消费行业增长点则来自于企业扩张、销售增长与市占率的提高，因此我们用预收账款+合同负债增速反映销售情况，用资本支出/折旧摊销反映企业扩张。表12：央国企主题选股基本面因子：行业特色因子行业分类指标名称说明红利型资源品ROIC_环比增量税后净营业利润/投入资本，可同时反映企业的盈利能力和营运效率毛利率_环比增量毛利率=（营业收入/营业成本）/营业收入，反映企业的利润空间营业利润/营业总收入_环比增量营业利润/营业总收入比值越高说明费用占比越低、企业营运效率越高经营现金流/负债_环比增量反映企业偿债能力公用事业毛利率（营业收入/营业成本）/营业收入，反映企业的利润空间营业利润/营业总收入比值越高说明费用占比越低、企业营运效率越高经营现金流/流动负债反映企业偿债能力资本支出/折旧摊销资本支出/折旧摊销>1说明企业正在扩张，反映企业扩张速度银行资本净额衡量银行规模的大小PPOP净利润衡量银行盈利能力拨备覆盖率_环比增量衡量银行的风险抵补能力，也可以衡量在下行周期中“以丰补歉”的能力资本充足率资本总额/加权风险资产总额，衡量银行的抗风险能力证券营业利润同比增速_环比增量衡量券商的盈利能力净资本/各项风险准备之和衡量券商的风险管理能力流动性覆盖率流动性资产/未来30日内资金净流出，衡量券商的流动性风险管理能力房地产合同负债+预收账款同比增速地产公司已签约销售但尚未确认的金额，反映公司商品房的销售情况存货同比增速存货的高低体现了房企为未来销售做准备和开发的意愿与能力，可反映远期业绩增长潜力ROIC税后净营业利润/投入资本，可同时反映企业的盈利能力和营运效率存货周转率反映房地产企业的销售效率和销售热度已获利息倍数房地产行业普遍杠杆率偏高，可反映公司的长期偿债能力其他经营现金流/经营活动净收益_环比增量反映企业现金流的充裕程度与收益质量应收账款周转率_环比增量反映企业运营效率经营现金流/负债_环比增量反映企业偿债能力成长型先进制造研发支出/营业总收入反映企业研发投入强度，2023央企业绩考核指标EBIT_TTM环比增速反映企业的成长速度毛利率_环比增量毛利率=（营业收入/营业成本）/营业收入，反映企业的利润空间应收账款周转率反映企业营运效率经营现金流/负债反映企业偿债能力软件服务研发人员占比研发人员数量/员工总数，反映企业在人力方面的研发投入强度TTM反映企业的成长速度ROIC_环比增量税后净营业利润/投入资本，可同时反映企业的盈利能力和营运效率流动资产周转率反映企业营运效率经营现金流/负债_环比增量反映企业偿债能力消费ROIC_环比增量税后净营业利润/投入资本，可同时反映企业的盈利能力和营运效率预收账款+合同负债同比增速对消费行业而言订单是衡量业绩的重要指标，可实时反映企业销售情况经营现金流/负债反映企业偿债能力资本支出/折旧摊销_环比增量资本支出/折旧摊销>1说明企业正在扩张，反映企业扩张速度我们以标准化的因子值作为因子得分，然后计算通用因子与行业特色因子得分：对红利型行业，股息率权重为；对成长型行业，股息率权重为，资产负债率权重为0.5；其他所有因子权重为1，加权计算得分。两项得分按通用因子得分30%、行业特色因子得分70%的权重加总并进行归一化处理，最终得到国企基本面的百分制总分。选择总分最高的前50只股票，并按其基本面得分计算权重，即构成央国企基本面选股策略的配置结果。我们采用得分加权法计算个股权重。选择总分前N的个股并根据基本面因子得分分配权重，本报告中我们取N=50。对股票𝑖，其权重可表示为：𝑖 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖 𝑤=∑𝑖𝑖 𝑁∑𝑖𝑖=1

𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒3策略回测区间为20191231日至今，每月最后一个交易日调仓，不考虑交易费用。2019年12月31日至2026年5月29日，国企基本面因子选股多头策略回测净值的年化收益率为22.77%，相比基准中证国企指数实现年化超额收益18.32%Sharpe比率和Calmar比率分别为1.0965、1.0697，最大回撤为-21.29%；策略超额收益的Sharpe比率和Calmar比率分别为1.59341.3789，最大回撤为-13.29%。策略超额收益净值曲线在绝大部分时间内呈上升趋势，说明策略相对于中证国企指数能够持续获得超额正收益，从而验证了基本面因子选股在国企上市公司范围内能有效捕捉Alpha。图31：国企基本面因子选股多头策略净值表现情况43.532.521.512019-12-312020-02-262019-12-312020-02-262020-04-152020-06-052020-07-272020-09-112020-11-062020-12-242021-02-182021-04-082021-05-312021-07-192021-09-032021-11-012021-12-172022-02-112022-03-312022-05-252022-07-132022-08-302022-10-252022-12-122023-02-062023-03-242023-05-172023-07-062023-08-232023-10-182023-12-052024-01-232024-03-192024-05-132024-07-012024-08-162024-10-142024-11-292025-01-172025-03-142025-05-072025-06-252025-08-122025-09-292025-11-242026-01-132026-03-102026-04-28

国企基本面因子选股多头策略 中证国企 超额收益（右轴）

32.62.21.81.410.6数据截至2026.05.29表13：国企基本面因子选股多头策略回测业绩指标对比组合名称年化收益率年化波动率Sharpe比率alar最大回撤国企基本面因子选股多头策略22.77%20.69%1.09651.0697-%中证国企3.77%17.55%0.29920.1316-%超额收益18.32%10.95%1.59341.3789-%数据截至2026.05.29（二）科技主题选股：现金流划分企业生命周期，优选成长与成熟期企业与央国企不同，“科技股”没有一个明确的定义标准，为了获得有效的股票池，我们首先从所属行业与研发投入两个角度将科技股定义如下，以下所有条件需同时满足：所属SW三级行业属于电子、通信、计算机、电力设备、国防军工、传媒、医药、机械等的部分行业，如下表所示。最近一年研发费用占营业收入比例超过5或研发人员数量占员工总数超过10%。剔除ST、ST*股票以及上市时间不满一年的股票。表14SW三级行业一级行业三级行业电子LED，光学元件，面板，其他电子Ⅲ，品牌消费电子，消费电子零部件及组装，被动元件，印制电路板通信通信工程及服务，通信工程及服务，通信应用增值服务，其他通信设备，通信网络设备及器件，通信线缆及配套，通信终端及配件计算机IT服务Ⅲ，安防设备，其他计算机设备，垂直应用软件，横向通用软件传媒游戏Ⅲ国防军工航海装备Ⅲ，地面兵装Ⅲ，航海装备Ⅲ，航空装备Ⅲ，航天装备Ⅲ，军工电子Ⅲ电力设备锂电池，电池化学品，锂电池，锂电专用设备，燃料电池，蓄电池及其他电池，电机Ⅲ，电工仪器仪表，电网自动化设备，配电设医药原料药，化学制剂，原料药，其他生物制品，血液制品，疫苗，其他医疗服务，医疗研发外包，诊断服务，体外诊断，医疗耗材，医疗设备基础化工氟化工，改性塑料，合成树脂，膜材料有色金属磁性材料，其他金属新材料社会服务检测服务建筑材料玻纤制造机械轨交设备Ⅲ，机床工具，磨具磨料，仪器仪表，制冷空调设备，其他专用设备，工控设备，机器人，激光设备，其他自动化设备汽车汽车电子电气系统，电动乘用车，底盘与发动机系统美容护理医美耗材Dickinson（2011）提出了以现金流作为代理变量识别企业所处生命周期阶段的方法。我们将研发费用视为投资，对经营现金流、投资现金流进行了调整。根据企业经营现金流、投资现金流与融资现金流的正负，企业可划分为8种类别，并映射到5个不同的生命周期阶段，分别为引入期、成长期、成熟期、震荡期、衰退期。表15：企业生命周期划分与对应的现金流情况现金流引入期成长期成熟期震荡期震荡期震荡期衰退期衰退期经营活动现金净流量负正正负正正负负投资活动现金净流量负负负负正正正正融资活动现金净流量正正负负正负正负s（211 院由于震荡期和衰退期股票长期内无法获得稳健超额收益，我们从股票数量较多、股价表现较好的的引入期、成长期和成熟期股票中进行选股；考虑到引入期股票数量较少，将引入期和成长期的股票视为一类，后文中统称成长期。在因子选择上，我们同样采用了分域选股的方法，从基本面多角度选出了有效性较强的通用因子与特色因子。科技主题选股所采用的所有基本面因子如下表所示。表16：科技主题选股基本面因子：通用因子与特色因子因子类别指标名称说明通用因子盈利能力毛利率_环比增量毛利率=（营业收入-营业成本）/营业收入，反映企业的利润空间。成长能力归母净利润成长能力（）/8速度。技术水平累计独立获得的发明专利数量用新型专利和外观设计专利三类。其中独立获得的发明专利数量可有效反映企业的技术水平。供应链前5大供应商金额占比合计55/比例越高，供应链上游风险越大。5金额占比合计55/比例越高，供应链下游风险越大。Alpha因子平均距离因子基于股票的基本面指标与价格动量指标计算股票间的平均距离，具体指标可参考报告《金融地产板N只股票，则任一股票𝑥𝑖相对于其他股票的平均距离可表示为：𝑁1𝑑𝑖=𝑁−1∑‖𝑥𝑖−𝑥𝑗‖,𝑗≠𝑖𝑗=1特色因子成长期营运效率管理费用/营业总收入_环比增量/运效率的下降。研发投入研发费用折旧摊销占比_环比增量规模扩张资产负债率资产负债率=总负债/总资产，成长期公司需要适当举债为公司扩张提供资金。。成熟期营运效率应收账款周转率反映企业运营效率，周转率较高说明公司回收应收账款较快、在产业链中话语权较高。研发投入研发费用直接投入占比_环比增量/的上升更能反映企业的研发投入增加。估值盈利B-E𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑃𝐵_𝑀𝑅𝑄)−𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑅𝑂𝐸_𝑇𝑇𝑀)Rank（在当期所有A未来股票获得超额收益的概率较高。在对基本面因子完成预处理后，我们按照以下步骤对科技股样本池（已剔除震荡期和衰退期股票）进行打分：第一步：单因子打分：在同一时间截面上，正向因子按从低到高计算因子值在截面上的分位数，负向因子按从高到低计算因子值在截面上的分位数，分位数取值在0-100之间。成长期与成熟期股票分开排序，在得到所有因子值组内分位数得分后，将打分结果合并。第二步：计算总分：前5大供应商与客户金额占比合计等权加总为供应链因子，与其他4个通用因子、3个特色因子的得分按以下公式计算总分：总分 1

() 𝑀𝑒𝑎𝑛(𝑆𝑖)=5𝑀𝑒𝑎𝑛𝑆𝑖

+𝑆𝑡𝑑(𝑆𝑖)其中，𝑆𝑖表示某一股票8项因子（5个通用因子+3个特色因子的得分，𝑖=1,28。由于因子间相关关系较弱，为尽量选出各方面表现较为均衡的个股，避免出现所选个股某项得分过高、另一项得分过低的情况，我们加入了各项因子得分均值/标准差的调节项，与因子得分均值加权得到总分。表17：科技主题基本面因子选股策略因子方向与权重因子类别指标名称因子方向权重通用因子盈利能力毛利率_环比增量正1/8成长能力归母净利润成长能力正1/8技术水平累计独立获得的发明专利数量正1/8供应链前5大供应商金额占比合计负1/16前5大客户收入金额占比合计负1/16Alpha因子平均距离因子负1/8特色因子成长期营运效率管理费用/营业总收入_环比增量负1/8研发投入研发费用折旧摊销占比_环比增量负1/8规模扩张资产负债率正1/8成熟期营运效率应收账款周转率正1/8研发投入研发费用直接投入占比_环比增量正1/8估值盈利-E正1/8第三步：研发费用乘数调整总分：为体现对高研发行业的偏重，我们对第二步得到的总分用研发费用乘数进行调整，计算公式如下：4𝑀𝑒𝑎𝑛𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦(研发费用/总市值)研发费用乘数=0.9+0.2×𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(√ )𝑀𝑒𝑎𝑛𝐴𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘(研发费用/总市值)调整后总分=总分×研发费用乘数其中研发费用/总市值为个股最新一期财报披露的研发费用/调仓当日个股总市值，在全部A股范围内，以SW二级行业平均研发费用/总市值为分子，以全部A股平均研发费用/总市值为分母，并开四次方根对比值进行平滑处理。Normalization表示归一化，即在每一个时间截面上计算𝑋𝑖−𝑀𝑖𝑛(𝑋𝑖)，使比值落在0-1之间；最终乘上调节系数，使得研发费用乘数的取值范围在0.9-1.1𝑀𝑎𝑥(𝑋𝑖)−𝑀𝑖𝑛(𝑋𝑖)之间。对每一只股票，总分乘其所属SW二级行业的研发费用乘数，即可得到最终得分。在得到了所有科技股的基本面因子得分后，我们构建了多头选股策略，选择总分前50的个股，并按其基本因子面得分计算权重，即构成科技主题基本面选股策略的配置结果。权重计算公式如下：𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑖=∑50𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖=1 𝑖策略回测区间为20191231日至今，每月最后一个交易日调仓，不考虑交易费用。201912312026529日，科技主题基本面因子选股多头策略回测净值的年化收益率为%，相比科技股样本池平均收益实现年化超额收益9.19%；策略Sharpe比率和Calmar比率分别为1.0757、0.8658，最大回撤为-33.93%；策略超额收益的Sharpe比率和Calmar比率分别为1.2526、0.7921，最大回撤为-11.60%，表明基本面因子选股在科技股票池中可获得稳健的超额收益。图32：科技主题基本面因子选股多头策略净值表现情况6.55.54.53.52.51.5

2.2 科技主题基本面因子选股多头策略科技股样本池超额收益（右轴）1.81.61.41.212026/3/312025/12/312026/3/312025/12/312025/9/302025/6/302025/3/312024/12/312024/9/302024/6/302024/3/312023/12/312023/9/302023/6/302023/3/312022/12/312022/9/302022/6/302022/3/312021/12/312021/9/302021/6/302021/3/312020/12/312020/9/302020/6/302020/3/312019/12/31数据截至2026.05.29表18：科技主题基本面因子选股多头策略回测业绩指标对比组合名称年化收益率年化波动率Sharpe比率alar最大回撤月度胜率科技主题基本面因子选股多头策略29.38%27.50%1.07570.8658-%64.94%科技股样本池18.03%27.98%0.73340.4775-%61.04%超额收益9.19%7.23%1.25260.7921-%64.94%数据截至2026.05.29（三）消费主题选股：成长盈利现金流并重，挖掘高质量新消费潮流我们在所有申万三级行业中，筛选出业务/产品/服务直接toC的行业，消费品产业链中的中游行业不在我们所定义的消费股样本池内。同时，我们按三级行业的业务属于日常消费/可选消费、制造业/服务业，从两个维度对消费股进行进一步分域，分为日常制造型、可选制造行、日常服务型、可选服务型4大类。最终选定的“消费股”所属申万三级行业及其分类如下表所示。表19SW三级行业消费分类制造型消费服务型消费日常消费超市可选消费商用载客车医院汽车：，，在因子选择上，我们同样采用了分域选股的方法，从基本面多角度选出了有效性较强的通用因子与特色因子。消费主题选股所采用的所有基本面因子如下表所示。，，表20：消费主题选股基本面因子：通用因子与特色因子因子类别指标名称说明通用因子成长盈利现金流成长盈利现金流复合因子/8）FCFE/3ICIR33ICIR盈利质量经营现金流/营业收入反映盈利质量，收入中现金流占比越高，说明收入越真实。公司治理ESG总分7）EGEG而得。得分越高，说明公司当前在ESG各方面表现较好、公司治理水平较高。得分舆情变化ESG得分（3诉讼三大来源事件扣分加权而得。得分越高，说明公司当前舆情状况较优。通用因子经济敏感度EPU感度因子𝑅𝑖𝑡−𝑅𝑓𝑡=𝛼𝑖𝑡+𝛽𝐸𝑃𝑈𝐸𝑃𝑈𝑡+𝛽𝑀𝐾𝑇𝑀𝐾𝑇𝑡+𝛽𝑆𝑀𝐵𝑆𝑀𝐵𝑡+𝛽𝐻𝑀𝐿𝐻𝑀𝐿𝑡+𝛽𝑈𝑀𝐷𝑈𝑀𝐷𝑡𝑖𝑡 𝑖𝑡 𝑖𝑡 𝑖𝑡 𝑖𝑡+𝛽𝑅𝑀𝑊𝑅𝑀𝑊𝑡+𝛽𝐶𝑀𝐴𝐶𝑀𝐴𝑡+𝜀𝑖𝑡𝑖𝑡 𝑖𝑡SMB𝛽𝐸𝑃𝑈为ti的超额收益率对EPU𝑖𝑡epu_beta𝛽𝐸𝑃𝑈𝑖𝑡露敏感因子abs_epu_beta，以反映个股对经济不确定性的敏感程度。特色因子日常制造营运效率环比增量中话语权较高。市场份额市占率/制造行业以高频率、低单价为特征，龙头效应较为显著。可选制造研发投入研发费用/总市值占比可反映企业在新产品上的研发投入。营运效率流动资产周转率反映对所有流动资产的综合配置和管理能力。日常消费产出效率全员劳动生产率TM偿债能力有形资产/负债_环比增量能有效反映公司的负债水平与偿债能力。可选消费营销投入直接营销投入占比盈利能力预收账款+合同负债同比增速地反映公司未来的盈利水平。在对基本面因子完成预处理后，我们按照以下步骤对消费股样本池进行打分：第一步：单因子打分：在同一时间截面上，正向因子按从低到高计算因子值在截面上的分位数，负向因子按从高到低计算因子值在截面上的分位数，分位数取值在0-100之间。其中，通用因子是在整个样本池内进行排序打分；特色因子仅在细分域内排序打分。第二步：计算通用因子得分与特色因子得分：对每只个股，均有5个通用因子+2个特色因子。其中，考虑到成长盈利现金流复合因子是本策略中的关键因子，该因子在总分中的权重提高至2；其他因子的权重仍为1。股票通用因子得分与特色因子得分为对应单因子得分的均值。第三步：计算总分：通用因子得分与特色因子得分按2:1的比例加权，即可得到总分。图33：消费股基本面因子打分流程我们选择总分前50的个股，在其基本面得分的基础上，引入市销率PS（TTM）因子值对配置权重进行调整，即构成消费主题基本面选股策略的配置结果。具体而言，我们在计算权重时按以下步骤：第一步，将PS（TTM）因子值转化为正数，计算市销率乘数。我们使用的PS（TTM）并非原始值，而是已经过去极值、标准化等预处理的因子值，理论上服从N(0,1)正态分布。为将其转换为正数，我们对选出的50只股票对应的PS（TTM）因子值减去当期最小值、然后加1，将所有因子值转化为大于等于1的正数。1除以转化后的TTM）因子值，即为市销率乘数。公式可表示为：1𝑃𝑆_𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟𝑖=𝑃𝑆−𝑀𝑖𝑛(𝑃𝑆)+1𝑖 𝑖第二步，计算调整后总分。将基本面总分与市销率乘数相乘，即为调整后总分。𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝑎𝑑𝑗=𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝑓𝑢𝑛𝑑𝑎×𝑃𝑆_𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟𝑖 𝑖 𝑖第三步，计算个股权重。以调整后总分为权重，计算个股配置权重。𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝑎𝑑𝑗𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑖= 𝑖 ∑50𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝑎𝑑𝑗𝑖=1 𝑖策略回测区间为2019年12月31日至今，每月最后一个交易日调仓，不考虑交易费用。201912312026529日，消费主题基本面因子选股多头策略回测净值的年化收益率为21.07%，相比基准50%中证主要消费指数（000932.SH）+50%中证可选消费指数（000931CSI）实现年化超额收益20.19%；策略Sharpe比率和Calmar比率分别为0.9568、0.8681，最大回撤为-24.27%；策略超额收益的Sharpe比率和Calmar比率分别1.07180.4581，最大回撤为-44.07%。图34：消费主题基本面因子选股多头策略净值表现情况43.532.521.510.5

消费主题基本面因子选股多头策略 50%中证主要消费+50%中证可选消费 超额收益（右轴）

3.532.521.510.5数据截至2026.05.29表21：消费主题基本面因子选股多头策略回测业绩指标对比组合名称年化收益率年化波动率Sharpe比率alar最大回撤月度胜率消费主题基本面因子选股多头策略21.07%22.72%0.95680.8681-%64.94%50%中证主要消费+50%中证可选消费-%21.12%0.0734-0.0131-%45.45%超额收益20.19%18.84%1.07180.4581-%57.14%数据截至2026.05.29四、ETF市场：新增配置转向功能分化ETF总量继续扩张并不构成新的判断，真正需要跟踪的是新增份额所反映的边际配置方向变化。ETF2026529ETF15304.74万亿元这一组数字背后，新增份额已经没有继续堆在宽基上，而是转向行业主题、跨境以及带有防守属性的工具。（一）结构变化：主题、跨境与防守工具承接增量份额如果只看存量规模，行业主题ETFETF1.281.25亿元，跨境ETFETF87008300ETFETF体量相对更小。宽基仍是底仓，但行业主题已不再只是边缘补充，跨境和债券则构成第二梯队。份额变化更能体现边际配置方向。宽基ETF20254982.76ETF903.41ETF488.09ETFETF194.09144.66亿份。份额增量与存量规模的排序并不一致，说明上半年新增配置并未继续集中于宽基底仓，而更多流向能够表达产业、区域和防守诉求的产品。图35：ETF分类结构的存量规模与份额变化数据截至2026年5月29日从结构变化看，上半年ETF新增配置已由宽基扩容转向主题表达与防守配置，存量规模与边际增量的指向并不一致。新发结构与存量资金偏好基本一致。按同花顺口径，2026年1月至5月启动募集的ETF共有9只，其中多数在5月底仍处于募集期，方向集中在港股互联网、食品、绿色电力、粮食产业、工程机械、新能源电池和稀有金属等赛道。宽基扩容并非上半年新发主线，产品供给更多围绕细分赛道补足工具。表22：ETF分类结构与份额变化一级分类二级分类ETF数量当前规模(亿元)份额变动(亿份)债券ETF债券538308.426.51商品ETF商品453720.03194.09股票ETF行业主题72212827.81903.41股票ETF宽基43012453.28-4982.76货币ETF货币481372.17144.66跨境ETF跨境2328736.86488.09数据截至2026年5月29日。注：份额变化基于年初可比样本口径。（二）表现与份额：科技制造领涨，配置迁移并非追涨规模居前的行业主题ETF中，中韩芯片年内上涨132.01%，科创半导上涨62.72%，科创芯片上涨53.12%，半导体上涨47.54%，电网设备ETF华夏上涨39.00%。涨幅居前产品主要集中于芯片、半导体、算力硬件和电网设备等科技制造链条，反映上半年资金定价仍主要围绕景气验证较快、资本开支线索较清晰的方向展开。份额增量前列产品与收益前列产品并不重合。通信ETF、半导体设备ETF国泰、5GETF年内分别下跌48.38%、21.71%和47.19%，份额却分别增加167.60亿份、136.29亿份和95.48亿份；ETF、证券ETF、医药ETFETF银华在收益承压阶段同样获得明显增配。份额变化更多反映配置迁移和工具使用，而不宜直接理解为对短期涨幅的追随。图36：行业主题ETF收益领先与份额扩张并不完全同步数据截至2026年5月29日回撤阶段仍获增配的通信、医药和券商类工具更值得重视，这说明份额扩张并不等同于追逐短期涨幅，而更多反映资金在不同场景下的配置需求。能够同时实现收益上行和份额扩张的方向并不多，电网设备ETF华夏是较为典型的一例。该产品年内上涨39.00%，份额增加117.05亿份，说明相关配置并非单纯交易性博弈，而是与电网投资和资本开支预期改善相互印证。与之对应，宽基份额整体回落，意味着部分存量资金正在让出底仓配置空间。表23：规模居前行业主题ETF年内表现基金简称当前规模(亿元)年内涨跌幅(%)中韩芯片133.84132.01科创半导106.3162.72科创芯片469.9453.12半导体190.5347.54芯片ETF华夏295.5443.82科创创业ETF易方达150.3241.77电网设备ETF华夏297.2139.0人工智能ETF易方达247.8728.46数据截至2026年5月29日表24：行业主题ETF份额增量前八基金简称当前规模(亿元)份额增量(亿份)通信ETF336.83167.6半导体设备ETF国泰249.73136.29电网设备ETF华夏297.21117.055GETF156.0195.48医疗ETF259.980.83卫星ETF永赢195.3570.57证券ETF538.0550.51医药ETF167.337.99数据截至2026年5月29日（三）政策与展望：竞争回到基准约束与配置功能上半年的制度变化，没有改变ETF扩容方向，却改写了产品竞争的重心。业绩比较基准指引、做市交易规则和 披露修订相继落地后，ETF比拼的重点开始从“有没有产品”转向“基准设定是否清楚、交易是否顺畅、配置功能是否明确”。科技成长资产供给被继续放宽之后，能够承担结构表达的工具也更容易拿到资金注意力。如果下半年仍有增量资金入场，最先受益的方向大概率还是科技制造链条，芯片、算力基础设施、通信设备和电网设备更值得跟踪。跨境、债券和商品ETF更多像配置补充，它们可以分散波动，但未必承担主攻任务。真正的风险不在于ETF总量是否继续增长，而在于宽基让出的底仓空间能否被新的主线平稳接住。若主题工具继续拥挤、而宽基承接又偏弱，波动放大几乎是顺理成章的结果。其后才是科技成长赛道本身的高位波动，以及跨境、商品产品受外部政策、汇率和地缘因素带来的扰动。下半年ETF资金未必重新平均分布，更可能继续集中在少数配置功能明确、交易承接更强的产品上。表25：2026年上半年ETF相关政策时间线日期政策名称归属章节要点2026-01-23公开募集证券投资基金业绩比较基准指引概况/展望强化业绩基准约束，评价重点由规模转向回报与长期。2026-01-23公开募集证券投资基金业绩比较基准操作细则概况明确基准设定、披露与跟踪的执行口径。2026-01-30基金业务指南第2号——上市基金做市交易业务展望完善ETF做市与交易机制，提升流动性和定价效率。2026-03-13公募基金 披规则订概况/展望信息披露继续向长期业绩展示和投资者获得感倾斜。2026-04-10关于深化创业板改革更好服务新质生产力发展的意见展望提升成长赛道ETF的配置便利度和市场活跃度。五、ETF量化配置策略我们从上述市场的宏观、风格、行业轮动、资金流向和科技与制造大类内部的主题轮动事实出发，构建ETF以及对应期权的多维度配置策略，以适应不同层面的资产配置需求。(一)ETF量化配置策略宏观择时策略截至2026年5月29日，宏观择时策略年化收益率为7.12%，年化夏普比率和Calmar比率分别为1.3436和1.2454，最大回撤为-5.72%。2026年以来，策略年化收益率6.92%，夏普比率和Calmar比率分别为0.8227和1.2101，最大回撤-5.72%。表26：宏观择时策略各年度净值表现时间年化收益率年化波动率年化Sharpe比率年化lar比率最大回撤2020年以来7.12%5.22%1.34361.2454-%20208.00%5.59%1.41242.2020-%20211.65%5.82%0.30990.3960-%20225.30%5.27%1.00571.5680-%20235.79%3.52%1.61632.5163-%20248.85%4.71%1.82251.9246-%202513.57%4.32%2.96817.3532-%20266.92%8.58%0.82271.2101-%图37：宏观择时策略单位净值表现跟踪情况1.71.61.51.41.31.21.112020/1/22020/3/22020/1/22020/3/22020/5/22020/7/22020/9/22020/11/22021/1/22021/3/22021/5/22021/7/22021/9/22021/11/22022/1/22022/3/22022/5/22022/7/22022/9/22022/11/22023/1/22023/3/22023/5/22023/7/22023/9/22023/11/22024/1/22024/3/22024/5/22024/7/22024/9/22024/11/22025/1/22025/3/22025/5/22025/7/22025/9/22025/11/22026/1/22026/3/22026/5/22.风格轮动策略截至2026年5月29日，风格轮动策略年化收益率为18.88%，年化夏普比率和Calmar比率分别为1.0296和1.0881，最大回撤-17.35%2026年以来，策略年化收益率29.78%，夏普比率和Calmar比率分别为1.4489和4.3239，最大回撤-6.89%。表27：风格轮动策略各年度净值表现时间年化收益率年化波动率年化Sharpe比率年化lar比率最大回撤2020年以来18.88%18.46%1.02961.0881-%202045.10%19.86%1.98183.0103-%20215.65%18.59%0.38850.4096-%20221.07%19.51%0.15180.0658-%20232.87%12.54%0.28780.1934-%