基于动量因子的易方达基金ETF轮动策略

1、基于动量因子的 ETF 轮动策略概述动量效应是与有效市场假说背离的“市场异象”之一，指的是过去收益较高的资产，未来一段时间内仍可能获得较高的收益，过去收益较低的资产，未来一段时间内仍可能收益较低。学术界对动量效应的研究始于股票动量效应，如 Jegadeesh 和 Titman 在 1993 年发表的文献中利用美国股票收益率数据对美国市场股票的动量效应进行了验证。部分学者对行业动量效应进行了研究，最早进行行业动量效应研究的是 Moskowitz and Grinblatt，他们 1999 年发表的文献显示，美国市场行业动量效应存在，并且行业动量效应在中短期内高且显著。Giannikos 和 Ji

2、（2007）研究了美国市场和其他市场，发现了行业动量效应存在的普遍性。对于中国市场的行业动量效应，一些学者进行了论证。杜敏杰与林寅（2005）、樊澎涛（2006）、张华（2006）、石江伟（2007）等人的研究结果表明，中国市场也存在着行业动量效应，中短期行业动量效应较为显著。业界对于行业动量效应的应用也十分广泛，行业动量因子已经普遍应用于行业轮动策略中，即行业动量策略。行业动量策略的思路是，找到过去一段时间内表现较为强势的行业，认为他们未来也会有较好的表现。我们统计了近 12 个月的月度收益排名前 5 的中信一级行业指数，从表 1 可以看出，在前一个时间段内表现突出的行业指数，在未来一段时间

3、内的表现较好。表1：近 12 个月中信一级行业指数月度收益前 5 名202082020.92020.102020.112020.122021.12021.22021.3 2021.42021.52021.6 2021.7第食品饮一名料第国防军汽车汽车电力设有色金属电力设备及新能源消费者石油石化房地产农林牧电力及公用事业医药有色金国防军工电力设备及新能源有色金属二工备及新名能源家电煤炭服务银行渔煤炭属综合电子钢铁第交通运三名输消费者服务电力设备及新能源石油石化食品饮料基础化工钢铁钢铁钢铁计算机汽车电力设备及新能源第石油石四化家电名食品饮料钢铁国防军工有色金属有色金属建筑电力设备及新能源基础化工综

4、合电子第农林牧五渔名非银行金融银行银行医药电力设备及新能源石油石化纺织服装电子有色金属基础化工基础化工资料来源： Wind， 随着 ETF 市场的蓬勃发展，细分行业的 ETF 产品日益丰富，由于 ETF 可在二级市场进行交易，具有交易效率高、交易成本较低、清晰透明等优点，可以让投资者方便的投资于行业/主题。因此在本篇报告中，我们将以 ETF 为投资标的来实现行业轮动策略，通过构建不同时间周期的动量因子，选择表现最好的动量因子来构建 ETF 轮动组合。以 ETF 为主要投资标的的 FOF 产品（FOF-LOF）正在密集申报，随着这类产品的不断推广，以 ETF 作为工具的轮动策略将有更大的发展空间

5、。ETF 投资标的池筛选ETF 筛选原则本篇报告中，我们从同一个基金管理人管理的主题行业 ETF 及宽基 ETF 中选择多只 ETF 构建 ETF 轮动组合，考虑到科创板 50 指数及双创 50 指数覆盖了我国新兴行业、科技行业的股票，因此我们把宽基 ETF 中的跟踪科创板 50 指数、双创 50 指数的 ETF 纳入了筛选范围。选择基金管理人的原则是，在拥有一定数量的主题行业 ETF 和符合条件的宽基 ETF 情况下，选择近 1 个月平均跟踪误差较小、ETF 交易相对活跃的基金管理人。我们制定了如下筛选规则：剔除上市不足 1 个月的 ETF（截至 2021.8.13）；剔除近一个月日均成交额

6、不足 100 万元的 ETF（截至 2021.8.13）；管理主题/行业 ETF 及跟踪科创板 50 指数、双创 50 指数的宽基 ETF 数量超过 15 只的基金管理人；在满足上述条件的基金管理人中选择近一个月跟踪误差较小并且近一个月日均成交额较高的基金管理人。基于上述筛选规则，我们剔除不符合条件的 ETF 后，统计了各基金管理人旗下的主题/行业 ETF 数量以及跟踪科创板 50 指数、双创 50 指数的宽基 ETF 数量，并计算近 1 个月（截至 8.13）的平均跟踪误差。综合考虑多项因素后，易方达基金管理的符合条件的 17 只 ETF 近 1 个月平均跟踪误差相对较小，同时交易更为活跃，

7、因此，我们以易方达基金管理的 ETF 作为标的池。此外，由于部分 ETF 所涉及的行业板块存在重复的情况，因此我们剔除了相近板块ETF 中交易相对不活跃的，最终筛选出 15 只ETF。ETF 基本信息按照筛选结果，选入 ETF 轮动策略投资标的池的 ETF 信息如下表所示。管理托管基金份额*表2：ETF 投资标的池ETF 代码ETF 简称上市日期标的指数基金经理费率费率（%）（%）（亿份）159807.OF易方达中证科技 50ETF2020-03-30931380.CSI张湛0.150.059.00159819.OF易方达中证人工智能 ETF2020-09-23930713.CSI张湛0.15

8、0.0522.26159837.OF易方达中证生物科技主题 ETF2021-01-27930743.CSI张湛0.150.0514.38512010.OF易方达沪深 300 医药卫生 ETF2013-10-28000913.SH余海燕0.500.1043.43512070.OF易方达沪深 300 非银 ETF2014-07-18h30035.CSI余海燕0.500.1015.59512560.OF易方达中证军工 ETF2017-07-28399967.SZ张湛0.500.104.16512570.OF易方达中证全指证券公司 ETF2017-08-11399975.SZ张湛0.500.101.1

9、4515110.OF易方达中证国企一带一路 ETF2020-01-15000859.CSI杨俊,刘树荣0.150.057.22516070.OF易方达中证内地低碳经济 ETF2021-04-23000977.CSI张湛0.150.052.70516310.OF易方达中证银行 ETF2021-05-28399986.SZ刘树荣0.150.052.01（亿份）ETF 代码ETF 简称上市日期标的指数基金经理管理费率托管基金份额*费率（%）（%）516510.OF易方达中证云计算与大数据2021-04-07930851.CSI张湛0.150.051.09ETF516570.OF易方达中证石化产业 E

10、TF2021-06-18h11057.CSI宋钊贤0.150.050.41516590.OF易方达中证智能电动汽车 ETF2021-05-12h11052.CSI成曦0.150.051.53159781.OF易方达中证科创创业 50ETF2021-07-05931643.CSI成曦0.500.1062.78588080.OF易方达上证科创板 50ETF2020-11-16000688.SH林伟斌,成曦0.500.1071.59资料来源： Wind， *基金份额数据截至 2021.08.13ETF 的行业构成已筛选的 15 只 ETF 所跟踪指数，对行业的覆盖较为广泛，既包含电子、医药、电力设备

11、及新能源、计算机等热门行业，也包括非银金融、银行、基础化工等行业。表3：投资标的 ETF 所跟踪指数行业构成基金代码基金简称指数代码指数简称主要行业构成159807.OF易方达中证科技 50ETF931380.CSI科技 50电子、医药、电力设备及新能源159819.OF易方达中证人工智能 ETF930713.CSICS 人工智计算机、电子159837.OF易方达中证生物科技主题 ETF930743.CSI中证生科医药512010.OF易方达沪深300 医药卫生ETF000913.SH300 医药医药512070.OF易方达沪深 300 非银 ETFh30035.CSI300 非银非银金融、计

12、算机512560.OF易方达中证军工 ETF399967.SZ中证军工国防军工512570.OF易方达中证全指证券公司 ETF399975.SZ证券公司非银金融515110.OF易方达中证国企一带一路 ETF000859.CSI国企一带一路基础化工、交通运输、电子、电力设备及新能源、建筑、汽车、食品饮料、有色金属516070.OF易方达中证内地低碳经济 ETF000977.CSI内地低碳电力设备及新能源516310.OF易方达中证银行 ETF399986.SZ中证银行银行516510.OF易方达中证云计算与大数据ETF930851.CSI云计算计算机516570.OF易方达中证石化产业 ETF

13、h11057.CSI石化产业基础化工、石油石化516590.OF易方达中证智能电动汽车 ETFh11052.CSI智能电车电力设备及新能源、汽车、基础化工159781.OF易方达中证科创创业 50ETF931643.CSI科创创业 50医药、电力设备及新能源、电子588080.OF易方达上证科创板 50ETF000688.SH科创 50电子、计算机、医药资料来源： Wind， ETF 动量因子构建与测试ETF 动量因子构建在构建易方达基金 ETF 轮动组合过程中，由于部分投资标的 ETF 成立时间较晚，难以进行较长时间的回测，因此我们用 ETF 所跟踪指数的收益来代替 ETF 收益。我们首先通

14、过 ETF 所跟踪指数的数据构建 ETF 轮动因子，然后用指数的数据进行组合收益回测。为了筛选出表现最好的 ETF 动量因子，我们分别构建了 20 日动量因子、60 日动量因子、120 日动量因子，各动量因子的定义如下：其中， 为 t 时间点 ETF 所跟踪指数的收盘价，根据动量因子的不同，n 分别取值 20、60 及 120 个交易日。为了评估三种 ETF 动量因子的有效性，我们采用因子 IC 测试和构建分位数组合的方法进行研究。因子 IC 测试主要研究因子取值与下一期收益率的相关性，即 ( ( ,), ( +1,)其中，Rank 表示计算变量排序， ,表示因子取值， +1,表示下一期行业指

15、数的收益率。IC 的绝对值越高，因子的下期收益率的预测能力越强。因子 IC 测试表 4 展示了三种 ETF 动量因子的 IC 统计结果，回测时间段为 2015 年 7 月至 2021 年 7 月。可以看出，20日动量因子 IC 均值为 3.49%，ICIR 为 0.13；60 日动量因子 IC 均值为 5.30%，ICIR 为 0.19；120 日动量因子 IC 均值为 9.67%，ICIR 为 0.35。三个动量因子中，120 日动量因子表现最佳。从 IC 结果可以看出，偏长期的行业/主题动量效应更显著，对未来收益的预测能力更强，下图展示了 120 日动量因子的 IC 时间序列。因子平均值标

16、准差最小值最大值风险调整的 ICt 统计量平均 ETFICIR表4：各动量因子 IC 统计动量 120D9.67%39.27%-85.16%85.71%0.252.10数13.320.35动量 60D5.30%44.81%-85.16%79.67%0.121.0113.410.19动量 20D3.49%40.23%-85.16%81.32%0.090.7413.470.13资料来源： Wind， 图1：120 日动量因子 IC10.80.60.40.20-02.2015/7/312016/4/29-0.4-0.6-0.8-1动量120D-IC动量120D-IC的移动平均2017/1/26 20

17、17/10/31 2018/7/312019/4/302020/1/23 2020/10/30 2021/7/30资料来源： Wind， 分位数组合测试对于分位数组合测试，我们分别对 20 日动量因子、60 日动量因子、120 日动量因子进行了研究。测试时按照因子值从高到低，将所有 ETF 所跟踪指数分为 5 组，分别等权构建 Top 组合至 Bottom 组合，做多组合 top同时做空组合 Bottom，得到多空组合（L-S 组合），通过该组合的表现来衡量因子的预测能力。市场组合代表将所有 ETF 所跟踪指数等权构建的组合，每月末进行再平衡，由于部分 ETF 所跟踪指数发布时间较晚，因此在初

18、期市场组合是 13 个指数的等权组合。我们的回测区间取为 2015 年 7 月 31 日至 2021 年 7 月 31 日。下面展示了表现相对较好的 120 日动量因子的分位数组合表现。从 120 日动量因子的分位数组合表现可以看出，从 Top 组合至 Bottom 组合，年化收益率整体呈现出单调递减的趋势，Top 组合至 Bottom 组合的差异非常明显，Top 组合的年化收益率显著超过市场组合收益率。图2：120 日动量因子分位数组合年化收益率组合年化收益率 市场年化收益率Top组合123Bottom组合0.20.150.10.050-0.05-0.1资料来源： Wind， 从分位数组合的

19、净值可以看出，Top 组合的表现显著跑赢市场组合，年化超额收益率为 10.04%。而 Bottom组合的表现显著跑输市场组合，年化超额收益率为-12.18%。图3：120 日动量因子分位数组合净值Top组合Bottom组合市场32.521.510.502015-072016-052017-032018-012018-112019-092020-072021-05资料来源： Wind， 多空组合收益与净值显示，多空组合净值稳步增加，多空组合的年化收益率为 23.09%，夏普比率为 1.16，多空净值的最大回撤为 12.74%。图4：120 日动量因子多空组合净值及月度收益多空收益（右轴）多空净值

20、43.532.521.510.502015/7/312016/5/312017/3/312018/1/312018/11/302019/9/302020/7/312021/5/3120.00%15.00%10.00%5.00%0.00%-5.00%-10.00%-15.00%资料来源： Wind， 表5：120 日动量因子分位数组合表现年化收年化超额超额最大组合益率波动率Sharpe 比率最大回撤率收益率跟踪误差信息比率回撤率Top 组合15.84%28.86%0.5530.55%10.04%13.26%0.7610.02%16.25%24.55%0.2532.71%0.32%7.91%0.0

21、411.59%211.44%23.32%0.4927.69%4.77%8.92%0.5310.63%31.47%22.75%0.0634.76%-4.83%9.10%-0.5334.24%Bottom 组合-6.80%24.82%-0.2746.31%-12.18%10.15%-1.2054.45%市场6.10%22.65%0.2730.51%L-S23.09%19.95%1.1612.74%资料来源： Wind， 对于 20 日动量因子及 60 日动量因子，经过分位数组合测试，我们发现这两个动量因子的分位数组合测试表现相对较差。综上，考虑到行业/主题不同周期的动量特征的差异，结合因子 IC

22、测试结果与因子分位数组合测试结果，我们选择了 120 日动量因子来构建ETF 轮动策略。基于动量因子的易方达基金 ETF 轮动策略在构建基于动量因子的易方达基金 ETF 轮动组合时，我们采用月度调仓的方式，每月末选取 ETF120 日动量因子值排名前 3 的行业，用 ETF 所跟踪指数的收益数据代替 ETF 收益数据进行回测，等权构建一个 ETF 轮动组合，并且将该组合与指数等权的基准组合进行对比。回测时间段为 2015 年 7 月 31 日至 2021 年 8 月13 日。手续费为严格的单边千分之三。下图展示了易方达基金ETF 轮动组合的净值表现。可以看出，ETF 轮动组合相比等权基准有较为

23、明显的优势。从下图的超额净值可以看出来，超额收益整体稳步增加，2018 年 3 月份之后超额收益大幅提升。在整个回测时间段，ETF 轮动组合的年化收益率为 14.05%，而等权基准仅为 6.11%。年化超额收益率为 8.27%，夏普比率为 0.49，信息比率为 0.69。图5：易方达基金 ETF 动量轮动组合净值轮动组合基准2.52.32.11.91.71.51.31.10.90.70.52015/7/302016/5/262017/3/232018/1/122018/11/122019/9/42020/7/72021/4/30资料来源： Wind， 超额净值图6：易方达基金 ETF 动量轮动

24、组合超额净值超额净值1.71.61.51.41.31.21.110.90.82015/7/302016/5/262017/3/232018/1/122018/11/122019/9/42020/7/72021/4/30资料来源： Wind， 表6：易方达基金 ETF 动量轮动组合收益、风险指标指标易方达基金 ETF 轮动组合等权基准年化收益率14.05%6.11%年化波动率28.73%24.10%夏普比率0.490.25最大回撤35.38%35.01%双边换手率（月度）51.19%4.95%年化超额收益率8.27%-跟踪误差12.68%-信息比率0.69-超额最大回撤13.50%-资料来源：

25、Wind， 下图，我们统计了策略分年度的超额收益率。在回测期间内，2015 年和 2021 年时间区间相对较短，2016-2020年这 5 年中有 3 年取得正超额收益，且获得正超额收益的年份的平均超额收益为 10.81%，获得负超额收益的年份的平均超额收益为-3.39%。这说明策略具有较高的胜率和盈亏比。在 2020 年，策略的超额收益达到了 24.09%。在 2021 年 1 月 1 日至 8 月 13 日，策略的超额收益达到了 22.82%。图7：易方达基金 ETF 轮动组合分年度收益情况轮动组合基准2015年2017年2018年2019年2020年2021年年201680%60%40%

26、20%0%-20%-40%资料来源： Wind， 图8：易方达基金 ETF 轮动组合分年度超额收益率超额收益2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年30%25%20%15%10%5%0%-5%-10%资料来源： Wind， 综上，我们通过构建 120 日动量因子，构建了易方达基金 ETF 轮动组合，月度调仓，最终实现了 14.05 %的年化收益率，相比于等权组合取得 8.27%的年化超额收益率，信息比率为 0.69。2021 年 1 月 1 日至 8 月 13日该 ETF 轮动组合取得了 22.82%的超额收益率，值得关注。易方达基金管理的 ETF 在科技、新兴产

27、业板块有较多的布局。2020 年及 2021 年，机构抱团股、科技股猛涨，是机构抱团股、科技股引领下的强动量行情，相对于等权重的基准组合，基于动量因子的 ETF 轮动组合超配了科技板块，因此相对于基准组合表现出色。在我国经济转型升级过程中，随着技术不断创新突破，科技产业逐渐成为新的经济增长点之一，科技板块的强势行情未来仍有可能延续。基金管理人介绍易方达基金简介易方达基金管理有限公司，成立于 2001 年 4 月 17 日，是经中国证监会批准成立的全国性公募基金管理公司之一，前 3 大股东分别为盈峰集团有限公司、广发证券股份有限公司、广东粤财信托有限公司。截至 2021年 8 月 13 日，易方

28、达基金总管理规模为 1.57 万亿元。易方达基金连续多年荣获各类奖项。2020 年 3 月，易方达基金获得中国证券报颁发的“金牛基金管理公司”奖项；2020 年 6 月，易方达基金获得证券时报颁发的“十大明星基金公司”奖项；2021 年 7 月，易方达基金获得上海证券报颁发的“金基金股票投资回报基金管理公司奖”和“金基金Top 公司奖”两大奖项。易方达基金产品体系易方达基金管理的基金产品，以非货币基金为主，截至 2021 年 8 月 13 日，非货币基金总规模 1.08 万亿元，占比高达 68.57%。非货币基金中，易方达基金旗下基金以股票型基金、混合型基金、债券型基金为主，股票型基金管理规模

29、占非货币基金总管理规模比重为 21.41%，债券型基金管理规模占比 27.47%，混合型基金管理规模占比 46.00%。图9：易方达基金非货币基金布局（截至 2021 年一季度末）4.25%0.74%0.13%21.41%27.47%46.00%股票型 混合型 债券型 另类投资QDII FOF资料来源： Wind， 截至 2021 年 8 月 13 日，易方达基金目前管理的已上市的股票型 ETF（不含 ETF 联接基金）共 27 只，其中包含 16 只主题/行业类 ETF，10 只宽基 ETF 以及 1 只策略/风格 ETF。主题/行业基金涉及医药生物、高端制造、周期、TMT、一带一路、金融地

30、产等不同行业板块，宽基 ETF 主要跟踪沪深 300、中证 500、中证 800、创业板指、上证 50 等主流宽基指数以及科创 50、双创 50 等新兴热门指数。表7：易方达基金目前管理的股票型 ETF 一览（截至 2021.08.13）ETF 分类ETF 代码ETF 简称跟踪指数代码成立时间上市日期策略/风格515180.SH红利 ETF 易方达000922.CSI2019-11-262019-12-20515810.SH中证 800ETF000906.SH2019-10-082019-10-25510100.SH上证 50ETF 易方达000016.SH2019-09-062019-10-09宽基159781.SZ双创 50ETF931643.CSI2021-06-282021-07-05512090.SHMSCIA 股 ETF 易方达716567.CSI2018-05-172018-06-01588080.SH科创板 50ETF000688.SH2020-09-282020-11-16510580.SH中证 500ETF 易方达000