【国金证券】跟踪资金流系列专题（四）：基于ETF持有人结构资金流因子的行业轮动策略-251216（20页）.pdf

1、 敬请参阅最后一页特别声明 1 研究背景 为系统追踪 A 股市场轮动，我们构建了一个基于资金属性的分析框架：市场资金按其驱动逻辑可分为基本面驱动型（公募、外资）、长期配置型（险资、国资机构）和情绪驱动型（散户）。为感知其动向，我们通过北向资金、公募持仓、两融及 ETF 资金流等代理变量进行高频观测。我们的“资金流系列”报告即致力于拆解这些变量，前期已构建了海外 ETF 资金流因子、建仓期 ETF 资金流因子等。鉴于 2024 年以来 ETF 的配置托底作用与保险等中长期增量资金的主导地位日益凸显，本篇报告将聚焦于此，通过创新性地截面拆解 ETF 资金流的持有人结构，重点分析保险、国资机构等中长

2、期资金的 ETF 投资行为，以此构建更具洞察力的行业轮动模型。ETF 持有人结构：近年来机构投资者占比提升，保险显著加仓行业 ETF 对 ETF 持有人结构进行穿透（穿透联接基金）计算后我们发现，2024 年以来机构持有人比例大幅增加，截至 2025Q3规模加权后的机构持有人比例接近 7 成，用 ETF 资金来分析机构持有人的行为是一条可行的路径。其次，参考上交所的机构分类，我们对 ETF 前十大持有人进行了细致的标签刻画，发现从规模占比情况来看（截至 2025Q2），行业 ETF和宽基 ETF 持仓规模前四大机构类型高度一致，均为：保险公司、国资机构、证券公司、公募基金。在行业 ETF 中，

3、保险机构持仓比例最高，占比达 52%；在宽基 ETF 中，国资机构持仓优势突出，占比达 87.54%，遥遥领先于其他机构投资者。聚焦行业 ETF 我们发现，保险从 2019 年底开始显著持有行业 ETF，到 2023 年开始取代其他央国企，成为行业 ETF 的最主要的持有人，并且存在明显的轮动效应，因此下文我们进一步构建基于持有人结构的 ETF 资金流因子，并重点关注险资的 ETF 行业资金流。基于持有人结构的 ETF 资金流因子构建行业轮动模型 本文超越了传统仅观察 ETF 份额总变动的做法，将 ETF 资金流的“负债端”（即持有人结构）进行精细拆解。这使得分析维度从“有多少钱流入”升级为“

4、谁的钱在流入”，洞察了不同属性资金（如保险、国资机构）的行为模式及其对市场的差异化影响。具体来看，本文包括多层次的因子构建与优化流程：（1）通过“资金流下沉”方法，将跨行业 ETF的资金精确分配至个股和行业，解决了 ETF 与行业直接映射的难题，并采用双周度数据平衡了噪声与时效性。（2）不仅区分了机构与个人，更进一步识别出保险、国资机构、基金、券商等特定类型持有人的资金流，为构建“聪明钱”因子奠定了基础。（3）因子持续优化，包括参数寻优（测试不同累积/预测周期）和颗粒度细化（拆分至头部保险公司单主体），系统性寻找有效预测参数。最终，我们发现：（1）拆解至持有人维度（特别是保险资金）能显著提升因

5、子的预测能力（ICIR 绝对值提高）；（2）ETF 资金流普遍呈现“短期反转、长期动量”的特征，这与 ETF“越跌越买、左侧布局”的特性相符；（3）、最终优化的“保险资金流（2 周累积）”因子在 2020 年后的回测中表现突出，分组单调性好，相对于行业等权基准具有稳定且显著的超额收益（年度胜率高，超额夏普比率接近 1），相较主要基准指数均有较高的胜率，是一个相对有效的行业轮动因子。风险提示 模型依赖于历史数据的统计、建模、训练完成，存在模型失效的可能；策略模型回测效果不代表未来收益，收益表现同时受政策、市场多方面因素影响。资金流因子存续时间较短，策略有效性有待长期观察验证。基金投资策略报告 敬

6、请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录内容目录 引言.4 ETF 基金发展：规模与成交双增，2020 年以来成为重要资金来源.4 ETF 持有人结构：近年来机构投资者占比提升，国资、险资借道 ETF 入市.6 ETF 基金投资者概况及分类框架.6 ETF 持有人特征：宽基 ETF 中国资机构占比超八成，保险显著增持行业 ETF 成第一大持有人.7 国资机构.9 保险机构.10 公募基金.11 证券公司.11 基于持有人结构的 ETF 资金流因子构建行业轮动模型.12 ETF 持有人结构测算及因子构建.12 行业覆盖度检验与回测参数确定.13 模型结果：因子有效性IC 及时序 I