2025年金融工程专题报告:怎样从历史走势规律发现ETF投资机会
- 来源:华西证券
- 发布时间:2025/06/25
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金融工程专题报告:怎样从历史走势规律发现ETF投资机会.pdf
金融工程专题报告:怎样从历史走势规律发现ETF投资机会。本篇报告研究根据历史走势规律构建ETF投资组合的方法。由于ETF标的指数的历史走势信息(特别是成交金额)比ETF自身的交易信息更加客观有效,而且数据开始更早。因此走势规律分析是基于标的指数,而非ETF产品本身。ETF标的指数的选取标准为:1.指数基日不晚于2014/12/31,2.指数成份股全部为A股,3.指数类别为行业或主题指数。符合条件的指数合计约130只。由于ETF标的指数之间的主题重合度可能较高,为了避免大量相似主题的指数影响分析结果,我们首先将全部指数根据历史走势聚类为60个类别。在每个类别内选择指数总市值最高的1只,共60只指...
历史走势规律度量
研究背景
本篇报告研究根据历史走势规律构建ETF投资组合的方法。由于ETF标的指数的历史走 势信息(特别是成交金额)比ETF自身的交易信息更加客观有效,而且数据开始更早。因 此走势规律分析是基于标的指数,而非ETF产品本身。
ETF标的指数的选取标准为:1.指数基日不晚于2014/12/31,2.指数成份股全部为A股 ,3.指数类别为行业或主题指数。符合条件的指数合计约130只。
由于ETF标的指数之间的主题重合度可能较高,为了避免大量相似主题的指数影响分析 结果,我们首先将全部指数根据历史走势聚类为60个类别。在每个类别内选择指数总市 值最高的1只,共60只指数作为备选指数。
我们关注指数价格与成交金额的走势规律,它们的组合变化可分为4种形态:放量上涨 、放量下跌、缩量下跌、缩量上涨。但这种分类还不够精细,例如对于放量上涨,通过 计算价格上涨幅度、成交金额上涨幅度,以及两者的相对比例,可以对指数走势形态做 更准确的定位、对未来走势做更准确的预测。
价量形态与未来涨幅关系
从单期到多期的价量形态
我们以20日周期变化为例,将所有备选指数在极坐标系中展示。当期大部分指数的极角在0至90°之间,即过去20日出现放量上涨。如果统计2017年至今每个月末的20日周期价量变化,并将多期数据在极坐标系中叠加 ,可以得到右图。这说明历史上多数指数呈现放量上涨和缩量下跌两种形态。
历史价量形态与未来涨幅
更需要关注的是历史价量变化形态与未来涨幅的关系。在上页基础上,进一步计算指数 未来20日涨幅,并根据涨幅渲染散点颜色,红色表示涨幅较高,绿色表示涨幅较低。
建立位置参数表
历史与未来周期的多对一关系
为了能够预测指数涨幅,要寻找历史周期与未来周期之间的多对一关系: 由于是构建月度组合,在分析指数历史形态与未来走势关系时,固定未来涨幅周期为20 个交易日;同时为了发现更稳定的规律,遍历从5日到240日的多个历史价量周期,并从 中选择最有效的历史周期做预测。这种多对一关系就是模型的核心——位置参数表。 如果需要研究周频调仓,将参数中的未来涨幅周期改为5个交易日即可。
根据历史规律选择ETF
根据价量形态和位置参数表选择ETF
在每个调仓时点上,计算指数多个历史周期的价量形态,并分别与相应历史周期位置参 数表进行对比,匹配未来涨幅排名靠前的区域,得到最优区域内的指数。
生成位置参数表时,采取三种时间窗口。 1.全样本内时间窗口:使用2017年-2024年的数据,在构建2024年之前的投资组合时会 包含未来信息,因此这个组合只做对比使用。 2.固定时间窗口:使用2017-2020年的数据,从2021年起投资组合不再包含未来信息。 3.滚动时间窗口:2021年开始使用滚动时间窗口,在T月末调仓时,仅使用不晚于T-2月 的价量形态参数,在计算未来20日涨幅的情况下,可以确保结果不含未来信息。
全样本内参数ETF组合
全样本内组合使用了未来信息,但未来信息反应的是历史平均规律,与每个调仓月的实 际情况可能有所差异,因此并未出现过高的涨幅。
固定时间窗口ETF组合
ETF组合从2021年开始为样本外。2021-2025/6/20,ETF组合上涨15.82%,同期ETF等 权组合下跌14.72%,ETF组合超额收益为35.81%。
滚动时间窗口ETF组合
ETF组合从2021年开始为样本外。2021-2025/6/20,ETF组合上涨51.38%,同期ETF等 权组合下跌14.72%,ETF组合超额收益为77.51% 。
报告节选:



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