> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 量化选基月报总结 ## 核心内容概述 本报告为国金证券金融工程组发布的量化选基月报，主要分析了2026年7月份各类基金的表现及三种选基策略的跟踪结果。报告涵盖了宽基ETF、行业ETF、主动权益型基金、基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略、基金经理持股网络中交易独特性选基策略以及基于申报信息的行业主题ETF选基策略的跟踪情况。此外，还提供了策略构建方法及风险提示。 --- ## 7月份市场表现 ### 宽基ETF资金流动 - **科创50ETF** 净流入 **657.89亿元**，成为资金流入最多的宽基ETF。 - **上证180ETF** 净流出 **1.93亿元**。 - **7月份宽基ETF总体呈净流入状态**。 ### 行业ETF资金流动 - **科技行业ETF** 净流入 **2316.67亿元**，为资金流入最多的行业ETF。 - **高端制造、金融地产、周期、医药生物、消费板块ETF** 分别净流入 **162.40亿元**、**117.13亿元**、**97.07亿元**、**36.96亿元**、**0.81亿元**。 - **7月份行业ETF总体呈净流入状态**。 ### 主动权益型基金表现 - **万得偏股混合型基金指数** 7月份下跌 **13.81%**，跑输沪深300指数（-7.86%）和Wind全A指数（-13.13%）。 - **消费主题基金** 收益率中位数为 **5.69%**，表现相对较好。 - **制造和TMT主题基金** 收益率中位数分别为 **-21.34%** 和 **-29.79%**，大幅回撤。 --- ## 选基策略跟踪 ### 基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略 - **7月份收益率**：-28.76% - **相对于偏股混合型基金指数的超额收益率**：-20.99% - **2026年累计超额收益率**：10.35% - **2011年3月末以来的年化超额收益率**：4.25% - **策略表现**：跑输万得偏股混合型基金指数，但长期表现优于基准。 ### 基金经理持股网络交易独特性选基策略 - **7月份收益率**：-24.46% - **相对于偏股混合型基金指数的超额收益率**：-15.59% - **2026年累计超额收益率**：12.36% - **2017年至今的年化超额收益率**：6.62% - **策略表现**：跑输万得偏股混合型基金指数，但长期表现优于基准。 ### 基于申报信息的行业主题ETF选基策略 - **7月份收益率**：-6.33% - **相对于中证800指数的超额收益率**：4.14% - **2018年12月末以来的年化超额收益率**：14.21% - **策略表现**：跑赢中证800指数，长期表现优异。 --- ## 策略表现对比 | 策略类型 | 7月份收益率 | 相对于基准的超额收益率 | 年化超额收益率 | |----------|--------------|-------------------------|----------------| | 交易动机与股票价差收益策略 | -28.76% | -20.99% | 4.25% | | 交易独特性策略 | -24.46% | -15.59% | 12.36% | | 申报信息行业主题ETF策略 | -6.33% | 4.14% | 14.21% | --- ## 风险提示 1. 历史数据统计、建模和测算结果不能保证未来表现。 2. 市场环境变化可能导致模型失效。 3. 交易成本或其他条件改变可能影响策略收益。 4. 基金历史业绩不代表未来表现。 5. 本报告仅供研究使用，不作为募集或宣传材料。 --- ## 附录：选基因子构建方法 | 因子类别 | 因子构建方式 | 因子出处 | |----------|--------------|----------| | 交易动机类因子 | 估值/流动性动机因子、业绩粉饰动机因子等权合成 | 《智能化选基系列之五:如何刻画基金经理的交易动机并进行基金优选?》 | | 股票价差收益因子 | 基金利润表中股票价差收入计算 | 《智能化选基系列之五:如何刻画基金经理的交易动机并进行基金优选?》 | | 基金规模类因子 | 基金规模、份额（合并口径） | 《智能化选基系列:通过全方位特征预测基金业绩并构建跑赢指数的基金组合》 | | 持有人结构类因子 | 员工持有份额占比 | 《智能化选基系列:通过全方位特征预测基金业绩并构建跑赢指数的基金组合》 | | 基金业绩动量类因子 | 四因子模型alpha、夏普比率、区间胜率、择时能力系数等权合成 | 《智能化选基系列:通过全方位特征预测基金业绩并构建跑赢指数的基金组合》 | | 选股能力因子 | 多期Brinson模型计算，由选股胜率、选股超额收益率等权合成 | 《智能化选基系列之三:基金经理多维度能力评价因子的优化》 | | 隐形交易能力因子 | 隐形收益能力因子、风险转移能力因子等权合成 | 《智能化选基系列之三:基金经理多维度能力评价因子的优化》 | | 含金量因子 | 考察基金重仓股中包含的券商金股情况 | 《智能化选基系列之三:基金经理多维度能力评价因子的优化》 | | 主动轮动收益因子 | 区间风格主动变化及区间风格因子收益计算 | 《智能化选基系列之二:风格轮动型基金智能识别与量化优选》 | | 绝对主动轮动指标 | 剔除被动变化，保留基金经理主动调整部分 | 《量化漫谈系列之四:成长价值和大小盘双风格轮动基金如何识别与优选?》 | | 交易独特性因子 | 基金经理网络构建，计算交易差异 | 《智能化选基系列之八:持股网络中基金经理交易独特性是否能贡献超额收益?》 | | 行业主题申报相似因子 | 申报指数与市场指数成分相似度计算 | 《智能化选基系列之十二:基于申报信息的行业主题ETF轮动策略》 | --- ## 总结 本报告提供了多维度的量化选基策略分析，揭示了7月份市场资金流向与基金表现之间的关系。尽管部分策略在当月表现不佳，但长期来看仍显示出一定的超额收益能力。投资者在使用这些策略时，需注意市场环境变化和交易成本等潜在风险因素。