> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # ETF量化策略周度更新（20260612）总结 ## 核心内容概述 本报告是银河金工于2026年6月15日发布的ETF量化策略周度更新，内容涵盖多种ETF量化策略的表现、持仓情况以及相关风险提示。报告由分析师马普凡、白拙朴撰写，研究助理童诗倍协助完成，旨在为投资者提供基于历史数据和统计规律的ETF配置参考。 --- ## 主要策略表现 ### 1. 宏观择时策略 - **累计收益率**：50.58%（2020年至今） - **年化夏普比率**：1.29 - **年化卡玛比率**：1.20 - **最新一周收益率**：-0.67% - **最新持仓**（2026年5月29日调仓）： - 沪深300ETF：7.51% - 中证500ETF：7.49% - 国债ETF：57.10% - 豆粕ETF：11.79% - 有色ETF：4.63% - 黄金ETF：6.48% - 货币ETF：5.00% - **未配置**：标普500ETF、公司债ETF ### 2. 动量择势策略 - **累计收益率**：168.32% - **年化夏普比率**：0.84 - **年化卡玛比率**：0.60 - **最新一周收益率**：-2.21% - **最新持仓**（2026年6月11日调仓）： - 天弘中证计算机主题ETF：20.63% - 广发中证全指信息技术ETF：20.63% - 鹏华中证酒ETF：19.93% - 华安黄金ETF：19.58% - 富国中证全指建筑材料ETF：19.23% ### 3. 资金流向策略 - **累计收益率**：47.98% - **年化夏普比率**：0.40 - **年化卡玛比率**：0.21 - **最新一周收益率**：-1.50% - **最新持仓**（2026年6月15日调仓）： - 国泰中证钢铁ETF：30.00% - 富国中证全指证券公司ETF：30.00% - 富国中证全指家用电器ETF：10.00% - 华泰柏瑞中证油气产业ETF：30.00% ### 4. 分位数回归策略 - **累计收益率**：166.55% - **年化夏普比率**：0.90 - **年化卡玛比率**：0.58 - **最新一周收益率**：-0.14% - **最新持仓**（2026年6月12日调仓）： - 国泰中证全指集成电路ETF：2.50% - 易方达中证军工ETF：2.50% - 华安中证电子50ETF：40.00% - 华泰柏瑞中证全指航空航天ETF：2.50% - 广发上证科创板人工智能ETF：2.50% - **剩余配置**：国泰上证5年期国债ETF（511010.SH）：50.00% ### 5. 期权基础策略 - **buywrite策略**： - 最佳表现：创业板ETF（累计收益率24.58%） - 最新报告期（20260608-20260612）：上证50ETF（收益率1.21%） - **putprotection策略**： - 最佳表现：科创50ETF（累计收益率42.17%） - 最新报告期：上证50ETF（收益率-0.03%） - **straddle策略**： - 最佳表现：科创50ETF（累计收益率36.02%） - 最新报告期：中证500ETF（收益率0.14%） --- ## 关键信息总结 - **策略表现**：不同策略在2020年以来的表现差异较大，其中动量择势策略和分位数回归策略表现相对较好，累计收益率分别为168.32%和166.55%。 - **风险提示**：报告基于历史数据和统计规律，但二级市场受即时性政策影响较大，存在无法预测的市场波动风险，投资者应谨慎参考。 - **ETF配置逻辑**：各策略根据不同的市场特征和统计模型进行ETF配置，如宏观择时策略侧重于国债和大宗商品，动量择势策略关注行业ETF，分位数回归策略侧重于科技类ETF。 - **期权策略**：在期权策略中，科创50ETF和创业板ETF表现突出，但最新报告期中，上证50ETF在buywrite和putprotection策略中表现相对稳定。 --- ## 附录策略简介 1. **宏观择时策略**：基于宏观周期判断，配置国债、大宗商品等资产。 2. **动量择势策略**：利用价格动量和行业轮动效应进行ETF配置。 3. **二阶随机占优策略**：结合Copula模型，优化资产组合的风险收益比。 4. **分位数随机森林策略**：利用机器学习技术，预测科技类ETF的配置机会。 5. **ETF期权基础策略**：包括buywrite、putprotection和straddle等策略，用于对冲风险或捕捉波动收益。 --- ## 报告来源与团队介绍 - **报告来源**：中国银河证券2026年6月15日发布的研究报告《【银河金工】ETF跟踪研究：ETF量化策略周度更新（20260612）》 - **分析师团队**： - **马普凡**：金融工程团队负责人，有丰富的衍生品、资产配置和量化策略研究经验。 - **白拙朴**：主要从事可转债定价模型、期权及配对交易策略研究。 - **吴金超**：擅长指数择时、行业轮动、量化选股。 - **吴俊鹏**：研究领域涉及机器学习、大数据、新闻事件、大宗商品。 - **刘璐**：从事资产配置、量化选股、衍生品策略研究。 - **童诗倍**：研究助理，专注于ETF量化配置和衍生品策略研究。 --- ## 法律申明 本报告评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，以沪深300指数为A股市场基准。报告结论仅供参考，不构成投资建议，基金历史收益不代表未来业绩表现。