正文目錄TOC\o"1-1"\h\z\u為什么ETF資金流與行情往往呈現(xiàn)負相關？ 4如何從ETF資金流中提取有效信息？ 8風險提示 13圖表目錄圖1：ETF資金流與當日收益率之間多數(shù)情況下呈現(xiàn)負相關性 4圖2：個人投資者占比越高，負相關性反而越強 5圖3：無論是寬基ETF還是非寬基ETF，均呈現(xiàn)出個人投資者占比越高，負相關性越強的特征 5圖4：股價位置越高，平均負相關性越低 6圖5：不同折溢價水平下平均相關系數(shù)變化 6圖6：剔除2024.9.30-2024.10.9數(shù)據(jù)后統(tǒng)計結果 6圖7：限制溢價率小于0后，股價位置對相關系數(shù)的影響不再明顯 7圖8：季度波動率與季度資金流-漲跌幅相關系數(shù)間始終呈現(xiàn)負相關關系 8圖9：ETF資金流相較漲跌幅走勢更加平滑（右軸單位：億元） 8圖10：強勢ETF篩選策略表現(xiàn) 9圖優(yōu)化底層標的池后，強勢ETF篩選策略表現(xiàn) 10圖12：ETF累計資金流與 全A呈現(xiàn)顯著負相關性（右軸單位：億元） 圖13：ETF累計資金流與高估值風格相對收益呈現(xiàn)顯著負相關性（右軸單位：億元） 圖14：ETF風險偏好指數(shù)走勢 12圖15：估值風格擇時策略回測表現(xiàn) 12圖16： 全A擇時策略回測表現(xiàn) 13表1：策略績效統(tǒng)計 9表2：優(yōu)化底層標的池后策略績效統(tǒng)計 10為什么ETF資金流與行情往往呈現(xiàn)負相關？隨著ETF市場規(guī)模的不斷擴大，ETF資金流對股票定價的影響也越來越受到市場關注。從歷史上看，ETF資金流動與當日收益率之間大多數(shù)情況下呈現(xiàn)負相關性，即ETF資金呈現(xiàn)出較為持續(xù)的低買高賣特征。ETF資金流為何會呈現(xiàn)出這一特性？我們又能如何從中挖掘投資機會？本文嘗試做出系統(tǒng)性的分析和解答。圖1：ETF資金流與當日收益率之間多數(shù)情況下呈現(xiàn)負相關性0.050-0.352019/1 2020/1 2021/1 2022/1 2023/1 2024/1 2025/1ETF資金流-收益率滾動60日平均相關系數(shù)個人投資者占比越多，負相關性反而越明顯。對于ETF資金與行情反向的解釋，最直接的假設便是，參與ETF的資金中，配置型的機構資金更多，因此會表現(xiàn)出不同于追漲殺ETF在半年報及年報中公布的持有人結構數(shù)據(jù)，ETF0%-33%33%-66%，66-100%ETF的平均資金流-ETF可能會在較長ETF1ETFETF資金低買高賣特征的源頭。圖2：個人投資者占比越高，負相關性反而越強0.10-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.666%-100% 33%-66% 0%-33%圖3：無論是寬基ETF還是非寬基ETF，均呈現(xiàn)出個人投資者占比越高，負相關性越強的特征0-0.05-0.1-0.15-0.2-0.25-0.3-0.350%-33% 33%-66% 66%-100%寬基 非寬基2019-2025.6這一結果雖然違反直覺，似乎個人投資者在ETF上反而成為了聰明資金，但也并非完全無法解釋。例如，可能個人投資者在震蕩市中普遍采用低買高賣的網(wǎng)格交易策略，而在趨勢行情出現(xiàn)后則會跟隨趨勢。從統(tǒng)計結果上看，若我們將ETF收盤價在滾動20日區(qū)間內的分位數(shù)劃分為10組，則可以發(fā)現(xiàn)，股價位置越高，負相關性整體越弱，即隨著股價的持續(xù)上漲，ETF資金流傾向于與市場行情逐步轉向正相關，似乎可以驗證這一假說。圖4：股價位置越高，平均負相關性越低-0.1-0.11-0.12-0.13-0.14-0.15-0.16-0.17-0.18-0.19-0.2滾動20日相關系數(shù)均值。注：統(tǒng)計區(qū)間為2019-2025.6不過，我們知道，在ETF們在得出最終結論前需要剔除套利資金的影響。ETF存在溢ETFETF份額，并在二級市場ETFETF溢價/ETF份額的擴張/收縮，即折溢價較大時，ETF52024.10.8ETF跟蹤的10%ETF10%漲停限制，因此出現(xiàn)了被動的大幅折價，由于這種折2024.10.8前后的三個交易日圖5：不同折溢價水平下平均相關系數(shù)變化 圖6：剔除2024.9.30-2024.10.9數(shù)后統(tǒng)計結果0

平均滾動20日相關系數(shù)

0.050

剔除部分交易日后平均滾動20日相關系數(shù)。注：計區(qū)為2019-2025.6 。注：計區(qū)為2019-2025.6ETF上的交易往往都是逆勢的。圖7：限制溢價率小于0后，股價位置對相關系數(shù)的影響不再明顯-0.1-0.11-0.12-0.13-0.14-0.15-0.16-0.17-0.18-0.19-0.2限制溢價率小于0后滾動20日相關系數(shù)均值。注：統(tǒng)計區(qū)間為2019-2025.6ETF資金流逆勢變化的本質：反映市場風險偏好。這種看似矛盾的現(xiàn)象，換個角度來ETFETF資金流在本質上代表的是投資者對某一板塊的風險偏好，資金流入代表風險偏好下降，流出則代表風險偏好提升。ETFETF波動率和資金流-2019Q2以來持續(xù)呈現(xiàn)負圖8：季度波動率與季度資金流-漲跌幅相關系數(shù)間始終呈現(xiàn)負相關關系0-0.1-0.2-0.3-0.4-0.52019Q22019Q32019Q42020Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q32024Q42025Q12025Q22025Q3季度波動率與季度相關系數(shù)間的相關系數(shù)。如何從ETF資金流中提取有效信息？ETF資金流可以被視為強化版的動量指標。從前文梳理中，不難發(fā)現(xiàn)，ETF資金流的ETF（159841.SZ）為例，我們將簡單動量因子（20日平均漲跌幅）與ETF資金流的20日均值進行對比，可以發(fā)現(xiàn)，二者走勢高度負相關，但ETF資金流的短期波動明顯更低，受噪音影響更小，這意味著其能夠更準確的給出趨勢信號，因此可以被視為是強化版的動量指標。圖9：ETF資金流相較漲跌幅走勢更加平滑（右軸單位：億元）1.5%1.0%0.5%0.0%

-1-0.500.511.52漲跌幅_MA20 ETF資金流_MA20(右軸，逆序)。根據(jù)上文梳理，我們首先考慮基于ETF資金流數(shù)據(jù)構建一個強勢ETF篩選框架：1ETFETFETF當日規(guī)模得到資金流變動比例。2、考慮到越近的交易日的資金流在預測未來收益時的信息含量應越高，對資金流變動60日區(qū)間的資金流變動比例標準ETF資金流指標。3ETF（1ETF規(guī)模需大于5000（2）統(tǒng)計顯示個人投資者占比越高，負相關性明顯更強，我們要求ETF50（310以確保當前資金流中并非套利資金主導。4、在滿足要求的ETF中，按ETF資金流指標的大小排序，每期選擇指標最小/最大的5-10個ETF作為多頭/空頭組合。5、周度調倉，每周五收盤后計算最新指標值并篩選ETF，按下周一收盤價買入。調倉時計算雙邊千一的交易費用。ETF篩選策略多空兩端均能實現(xiàn)較優(yōu)表現(xiàn)。ETF800全收14.3%7.9%57.9%，月度勝率62.3%，年化雙邊換手61倍，同時空頭端也能實現(xiàn)近13%的年化超額。圖10：強勢ETF篩選策略表現(xiàn)2102020/1/7 2021/1/7 2022/1/7 2023/1/7 2024/1/7 多空組合(右軸) 多頭組合/中證800全收空頭組合/中證800全收益

54.543.532.521.51表1：策略績效統(tǒng)計。年化收益年化超額收益超額收益最大回撤周度勝率月度勝率多頭組合 19.6%14.3%7.9%57.9%62.3%空頭組合 -7.3%12.7%12.0%56.9%66.7%多空組合 31.8%/8.8%60.3%79.7%。注：統(tǒng)計區(qū)間為2020.1-2025.10。優(yōu)化底層ETF標的池后，策略收益進一步提升。ETF標的池進行精細化篩選，寬基指數(shù)中僅保留科創(chuàng)、創(chuàng)業(yè)板相關指數(shù)（代表科技板塊，及滬深300指數(shù)（代表大盤股）和國證2000、中證2000指數(shù)（代表小盤股ETF37.1%。圖11：優(yōu)化底層標的池后，強勢ETF篩選策略表現(xiàn)2.5 72 651.54130.5 20 12020/1 2021/1 2022/1 2023/1 2024/1 2025/1多空組合(右軸) 多頭組合/中證800全收空頭組合/中證800全收益。表2：優(yōu)化底層標的池后策略績效統(tǒng)計年化收益年化超額收益超額收益最大回撤周度勝率月度勝率多頭組合22.9%17.6%8.6%57.9%62.3%空頭組合-8.8%14.1%10.9%58.2%69.6%多空組合37.1%/8.2%61.6%75.4%。注：統(tǒng)計區(qū)間為2020.1-2025.10。除了截面篩選強勢ETFETF1、根據(jù)ETF每日份額變動及VWAP計算ETF每日資金流。2ETFETF（1）ETF持有者結構中，個人投資者持有占比大于50（3）資金流-漲跌幅間滾100。3、將符合要求的ETF資金流按日加總，累加后得到ETF累計資金流。ETF累計資金流與高估值風格、 全A間均存在顯著負相關性。若ETF資金流變化確實代表了市場風險偏好的波動那么邏輯上來說風險偏好走高時市場指數(shù)易于上漲同時高估值股票容易跑贏低估值股票則資金流指標應該對市場指數(shù)及高估值風格存在A之間均存在顯著負相關性，這也從側面驗證了我們此前的猜想。圖12：ETF累計資金流與 全A呈現(xiàn)顯著負相關性（右軸單位：億元）700065006000550050004500400035002019/9 2020/9 2021/9 2022/9 2023/9 2024/9 全A ETF累計資金流(右軸逆序)

-50005001000150020002500。圖13：ETF累計資金流與高估值風格相對收益呈現(xiàn)顯著負相關性（右軸單位：億元）0.260.240.220.20.180.160.140.120.12019/9 2020/9 2021/9 2022/9 2023/9 2024/9 申萬高市盈率指數(shù)/低市盈率指數(shù) ETF累計資金流(右軸逆序)

-50005001000150020002500。ETF資金流構建一個周頻調倉的市場指數(shù)及高低估值風圖14：ETF風險偏好指數(shù)走勢10005000-500-1000-1500ETF風險偏好指數(shù)。估值風格擇時策略年化超額收益15.7%20191020251021.3%15.7%17.8%53.5%61.6%5.89，即平均來看一年會發(fā)出3次左右切換信號，雖然為周度策略，但經去噪處理后整體信號頻率并不高。圖15：估值風格擇時策略回測表現(xiàn)3.5 2.532.5

2 1.71.51

0.5 0.92019/10 2020/10 2021/10 2022/10 2023/10 2024/10 2025/10相對凈值(右軸) 等權基準 擇時策略。全A擇時策略同樣能