【广发金工】多角度定量刻画指数拥挤度，结合拥挤度提升ETF组合表现：基金产品专题研究系列之七十|中证|etf|成分股

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来源：市场投研资讯

（来源：广发金融工程研究）

多角度定量刻画指数拥挤度：

为了提升ETF组合长期表现的稳定性，我们尝试在组合中剔除短期拥挤度较高的指数所对应的ETF，降低ETF组合受到市场反转带来的影响。本文中，我们尝试从成交额、波动水平、融资存量、融资增量、基金持仓、资金流等6个角度出发，构建指标定量刻画指数的拥挤度。具体流程上，首先我们从指数的成交额、波动水平、融资存量、融资增量、基金持仓、资金流等6个角度出发，计算指标历史分位数刻画指数的拥挤度；而后，我们筛选出较为有效的拥挤度指标，并将多个拥挤度指标结合；最后，我们结合指数拥挤度，构建相对收益ETF组合及指数增强ETF组合。

指数拥挤度指标的构建与测试：

拥挤度指标的构建上，我们从成交额、波动水平、融资余额、融资增量、基金持仓、资金流等6个维度出发，构建指数拥挤度指标；拥挤度指标的测试上，我们在样本权益指数中筛选处于拥挤状态的指数等权构建拥挤指数组合，并与所有样本指数的平均水平进行比较，观察拥挤指数组合的表现是否显著弱于样本权益指数组合。进一步地，我们将筛选出的指数拥挤度指标进行结合，构建多指标拥挤指数组合。长期来看，整体上不同视角拥挤度指标之间的相关性较低，多指标拥挤指数组合的表现较为稳定。

结合指数拥挤度的ETF组合构建：

结合本文中指数拥挤度指标的筛选结果，我们在综合得分较高的指数中，将拥挤状态指标数量大于等于2个的指数进行剔除，并等权配置其余指数构建相对收益指数组合。进一步地，我们基于相同思路构建结合指数拥挤度的相对收益ETF组合及指数增强ETF组合。经回测，结合指数拥挤度的指数组合及ETF组合均跑赢了未考虑指数拥挤度的对应组合，长期来看超额收益较为稳定。

一、多角度定量刻画指数拥挤度

（一）A股市场ETF发展现状

2019年以来，A股市场权益ETF迎来了快速发展，总数量从2018Q4的133只上升至2025Q2的972只，总规模从2018Q4的0.27万亿元上升至2025Q2的3.03万亿元。

在先前的专题报告《基于场内基金的权益指数轮动及多资产配置策略：基金产品专题研究系列之四十一》中，我们构建了月频相对收益ETF组合。考虑到ETF的收益形式主要为复制跟踪指数的表现，我们从权益指数轮动策略出发，并配置对应的ETF构建相对收益ETF组合。具体来看，我们从6个维度出发构建指数指标，分别为：历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量及风格。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，相对收益ETF组合的累计收益率为201.79%，同期基准组合的累计收益率为33.38%。长期来看，组合的超额收益较为显著，在回测区间内的多数年份中获得了正向的超额收益。

历史上来看，相对收益ETF组合获得了较为可观的超额收益，然而整体超额收益中存在较为明显的动量特征，在市场风格出现明显切换的时间段内，超额收益的表现可能将有所回落。经统计，相对收益ETF组合与动量ETF组合的相关性较高，平均相关系数约为60%。

（二）结合指数拥挤度的ETF组合构建

为了提升ETF组合长期表现的稳定性，我们尝试在组合中剔除短期拥挤度较高的指数所对应的ETF，降低ETF组合受到市场反转带来的影响。本文中，我们尝试从成交额、波动水平、融资存量、融资增量、基金持仓、资金流等6个角度出发，构建指标定量刻画指数的拥挤度。

具体流程上，首先我们从指数的成交额、波动水平、融资存量、融资增量、基金持仓、资金流等6个角度出发，计算指标历史分位数刻画指数的拥挤度；而后，我们筛选出较为有效的拥挤度指标，并将多个拥挤度指标结合；最后，我们结合指数拥挤度，构建相对收益ETF组合及指数增强ETF组合。

二、指数拥挤度指标的构建与测试

（一）指数拥挤度指标构建

本章中，我们从成交额、波动水平、融资余额、融资增量、基金持仓、资金流等6个维度出发，构建指数拥挤度指标。在具体指标的使用方法上，如果指数的某个拥挤度指标相对于其历史1年、3年、5年处于X%(X=80、90、95、100)以上分位数，则我们认为该指数处于较为拥挤的状态。

下文中，我们将以月度为频率，测试单个拥挤度指标的有效性。具体来看，我们在样本权益指数中筛选处于拥挤状态的指数等权构建拥挤指数组合，并与所有样本指数的平均水平进行比较，观察拥挤指数组合的表现是否显著弱于样本权益指数组合。

（二）拥挤度指标1：成交额占比

本节中，我们从成交额的角度出发，构建并测试拥挤度指标的有效性。具体来看，我们以月度为频率，在样本权益指数中筛选成交额占比处于拥挤状态，即历史1个月指数成分股在全部A股中的成交额占比相比于其历史3年分位数超过90%的指数构建成交额占比拥挤指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，成交额占比拥挤指数组合的累计收益率为-11.66%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，成交额占比拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

举例来看，2025年2月末，在样本权益指数中共有14只指数处于成交额占比拥挤状态。2025年3月，该14只指数均未跑赢样本权益指数组合，平均超额收益为-3.48%。

（三）拥挤度指标2：Beta

本节中，我们从波动水平的角度出发，构建并测试拥挤度指标的有效性。具体来看，我们以月度为频率，在样本权益指数中筛选Beta处于拥挤状态，即历史1个月指数相对于万得全A的Beta相比于其历史5年分位数超过90%的指数构建Beta拥挤指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，Beta拥挤指数组合的累计收益率为22.34%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，Beta拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

举例来看，2024年11月末，在样本权益指数中共有2只指数处于Beta拥挤状态。2024年12月，该2只指数均未跑赢样本权益指数组合，平均超额收益为-7.71%。

（四）拥挤度指标3：融资余额市值比

本节中，我们从融资余额的角度出发，构建并测试拥挤度指标的有效性。具体来看，我们以月度为频率，在样本权益指数中筛选融资余额市值比处于拥挤状态，即指数融资余额与指数流通市值的比值相比于其历史3年分位数超过90%的指数构建融资余额市值比拥挤指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，融资余额市值比拥挤指数组合的累计收益率为4.96%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，融资余额市值比拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

举例来看，2021年9月末，在样本权益指数中共有17只指数处于融资余额市值比拥挤状态。2021年10月，该17只指数中有14只未跑赢样本权益指数组合，平均超额收益为-7.05%。

（五）拥挤度指标4：融资增量成交额比

本节中，我们从融资增量的角度出发，构建并测试拥挤度指标的有效性。具体来看，我们以月度为频率，在样本权益指数中筛选融资增量成交额比处于拥挤状态，即历史1个月指数融资净增量与历史1个月指数成交额的比值相比于其历史1年分位数超过90%的指数构建融资增量成交额比拥挤指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，融资增量成交额比拥挤指数组合的累计收益率为1.86%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，融资增量成交额比拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

举例来看，2024年12月末，在样本权益指数中共有4只指数处于融资增量成交额比拥挤状态。2025年1月，该4只指数均未跑赢样本权益指数组合，平均超额收益为-7.05%。

（六）拥挤度指标5：基金持仓比例

本节中，我们从基金持仓的角度出发，构建并测试拥挤度指标的有效性。具体来看，我们以月度为频率，在样本权益指数中筛选基金持仓比例处于拥挤状态，即指数成分股在主动型权益基金重仓股中的持仓占比相比于其历史5年分位数超过90%的指数构建基金持仓比例拥挤指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，基金持仓比例拥挤指数组合的累计收益率为-9.50%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，基金持仓比例拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

举例来看，2022年10月末，在样本权益指数中共有7只指数处于基金持仓比例拥挤状态。2022年11月，该7只指数中有5只未跑赢样本权益指数组合，平均超额收益为-9.06%。

（七）拥挤度指标6：中小单主动买入额占比

本节中，我们从资金流的角度出发，构建并测试拥挤度指标的有效性。具体来看，我们以月度为频率，在样本权益指数中筛选中小单主动买入额占比处于拥挤状态，即指数成分股历史1个月指数成分股主动买入额占比(中单+小单)相比于其历史3年分位数超过100%的指数构建中小单主动买入额占比拥挤指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，中小单主动买入额占比拥挤指数组合的累计收益率为-22.67%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，中小单主动买入额占比拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

举例来看，2025年1月末，在样本权益指数中共有6只指数处于中小单主动买入额占比拥挤状态。2025年2月，该6只指数中均未跑赢样本权益指数组合，平均超额收益为-1.60%。

（八）多指标结合

本节中，我们将上文中6个不同视角的拥挤度指标进行结合，构建多指标拥挤指数组合。具体来看，一方面，我们尝试等权配置6个不同视角的拥挤度指标所对应的拥挤指数组合；另一方面，我们尝试筛选同时处于多个指标拥挤状态的指数构建组合。

从不同拥挤度指标之间的相关性来看，整体上不同拥挤度指标之间的相关性较低。此处我们计算不同指标对应的拥挤度指数组合相对于样本权益指数组合的超额收益，并统计超额收益之间的相关系数，以此刻画拥挤度指标之间的相关性。经统计，上述6个指标对应的拥挤度指数组合的平均相关系数为0，整体相关性处于较低的水平。

此处，我们等权配置6个不同视角的拥挤度指标所对应的拥挤指数组合，构建单指标等权指数组合。从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，单指标等权指数组合的累计收益率为-2.45%，同期样本权益指数组合的累计收益率为41.03%。长期来看，单指标等权指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合。

此处，我们分别筛选拥挤状态指标数量大于等于N的指数，构建多指标拥挤指数组合。从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，不同参数下多指标拥挤指数组合的表现显著弱于样本权益指数组合，且在N=2所对应的拥挤指数组合的效果较为显著，下文中，我们将设定拥挤状态指标数量大于等于2个的指数为拥挤指数，即同时在两个或两个以上的指标处于拥挤状态。

三、结合指数拥挤度的ETF组合构建

（一）结合指数拥挤度的指数组合

本节中，我们在相对收益指数组合的基础上，结合第二章中对于指数拥挤度的定量刻画方法，构建结合指数拥挤度的相对收益指数组合。具体来看，首先我们在每个换仓时点根据指数指标的综合得分将所有样本权益指数分为10档；而后我们将得分最高的第1档指数组合中，拥挤状态指标数量大于等于2个的指数进行剔除；最后，我们将第1档指数组合中的剩余指数等权构建组合，得到结合指数拥挤度的相对收益指数组合。

从回测结果来看，在2016.12.31-2025.6.30的时间区间内，结合指数拥挤度的相对收益指数组合的累计收益率为355.05%，同期相对收益指数组合的累计收益率为292.66%。长期来看，结合指数拥挤度之后，相对收益指数组合的表现有了进一步地提升。

（二）结合指数拥挤度的相对收益ETF组合

在ETF组合的构建上，首先我们筛选规模、流动性、存续时间满足一定条件的ETF，并将这些产品的跟踪指数作为可投资指数；而后，我们计算各个可投资指数的指标，并筛选综合得分排名在前20%，且拥挤状态指标数量小于2个的指数；最终，我们在选择这些指数的对应ETF构建组合，同时对于组合中ETF的数量上限、相同宽基指数、同类行业主题、SmartBeta指数所对应的产品数量进行约束。

此处，我们在每个月度换仓时点要求ETF的最新规模大于2亿元、近1月日均成交额大于0.1亿元、存续时间大于180天、且不为转型基金，并约束组合中相同宽基指数、同类行业主题、SmartBeta指数对应产品的数量上限。