2025年安全资产定量研究：现金流指数的复现和增强

一、自由现金流指数及相应产品

近年来，随着全球资本市场对财务稳健性重视程度的提升，现金流资产逐步受到机构 和个人投资者的重视。自由现金流（Free Cash Flow，FCF）是衡量企业真实盈利能力和 财务健康度的关键指标，不仅反映了公司在维持正常经营和必要资本开支后的可支配现金 创造能力，更揭示了其长期可持续发展的潜力。

1.1 海外现金流策略

根据国际市场的实践经验，自由现金流指数化投资已较为成熟。自 2016 年起，美国 市场便陆续推出基于现金流策略的 ETF，目前较具代表性的产品包括 COWZ、CALF 和 VFLO。2022 年以来，COWZ 的规模持续攀升。截至 2025 年 4 月 30 日，该 ETF 规模已 达 210 亿美元。

COWZ（Pacer US Cash Flows 100 ETF）由 Pacer 发布，基础池为罗素 1000 指数， 剔除金融和房地产行业后，以自由现金流收益率（FCF Yield = 自由现金流/企业价值）作 为核心筛选指标，选取该比率排名前 100 的公司作为成分股。采用自由现金流绝对值加权， 设定单只成分股权重上限不超过 2%，每季度对指数成分股进行重新筛选及权重再平衡。

与 COWZ 类似，Pacer 推出的另一只现金流 ETF——CALF（Pacer US Small Cap Cash Cows 100 ETF）专注于小盘股领域，基础池为罗素 2000 指数成分股，同样在剔除 金融和房地产行业后，选取自由现金流收益率前 200 的公司，使用自由现金流绝对值加权， 季度再平衡。 Victory 发行的 VFLO（VictoryShares Free Cash Flow ETF）先从 VettaFi 1000 指数 成分股中剔除金融和房地产行业，再选取自由现金流收益率最高的 75 只股票，最后挑选 高成长预期的 50 只股票，自由现金流绝对值加权，季度再平衡，个股上限设定为 4%。 综上所述，我们认为，海外典型的现金流策略普遍遵循三大原则：1）系统性剔除金 融地产行业，可能是因为其特有的杠杆经营模式和现金流结构，使得传统自由现金流指标 难以准确评估其真实盈利能力；2）以自由现金流收益率（FCF Yield）作为核心选股标准， 筛选具备高质量现金流的上市公司；3）采用自由现金流绝对值加权方式构建指数，确保 组合权重与企业的实际现金流创造能力相匹配。

1.2 国内现金流指数

2024 年以来，国内的指数公司相继布局自由现金流策略，形成了多层次、差异化的 自由现金流指数体系。中证指数公司推出覆盖全市场的中证全指自由现金流指数，及基于 沪深 300、中证 500、中证 800 和中证 1000 的宽基自由现金流精选指数；深证信息公司 编制的国证自由现金流指数覆盖沪深北三市，精选 100 只高自由现金流收益率个股；华证 指数公司则发布了华证自由现金流 100 指数及 50 只成分股的精选版；富时罗素也推出了 包含 50 只高自由现金流收益率 A 股的富时中国 A 股自由现金流聚焦指数。

1.2.1 编制方案

本文主要介绍以下四个自由现金流指数：中证自由现金流、国证自由现金流、华证自 由现金流 100 和富时 A 股自由现金流聚焦。它们的编制方案均沿袭海外成熟市场的策略 逻辑，主要编制要素保持一致。即，采用自由现金流收益率作为核心选股因子，以自由现 金流绝对值加权，并进行季度调整。

但具体的编制细则，各指数展现出一定的差异化特征。选样标准上，国证和华证指数 要求企业最近三年现金流为正且企业价值为正，而中证指数设置更严格的五年经营现金流 持续为正的门槛，富时指数则不对历史经营现金流做要求。行业选择上，四只指数均剔除 金融股，其中，国证、中证和富时指数进一步剔除房地产行业。质量维度上，中证和国证 指数引入盈利质量，富时指数则综合公司财务质量、成长性和波动率等多因子优选个股， 而华证指数保持最纯粹的现金流因子暴露，不额外剔除个股。

权重设置上，四只指数虽均采用自由现金流绝对值加权，但上限不同。中证、国证和 富时指数均为 10%，而华证自由现金流 100 指数则为 5%。值得注意的是，海外同类策略 设置的权重上限普遍较低（如 COWZ 为 2%等），而国内指数的个股权重限制更为宽松。

1.2.2 挂钩ETF产品

华夏基金和国泰基金率先于 2024 年 12 月上报现金流 ETF，分别跟踪的是国证自由 现金流指数和富时中国 A 股自由现金流聚焦指数。2025 年初，国内首批自由现金流 ETF 正式获批，标志着这一 Smart Beta 策略正式登陆 A 股市场。 截至 5 月 23 日，全市场已成立 23 只相关 ETF。其中，跟踪国证现金流的 ETF 规模 最大，为 42.72 亿元；跟踪中证现金流的 ETF 数量最多，为 12 只。

二、国内自由现金流指数对比

2.1 业绩对比

自由现金流全收益指数具备较强的防御属性，在市场较为低迷时，表现相对稳健。如 表 5 所示，2018 年市场下行期间，主要自由现金流全收益指数的跌幅（中证：-15.2%、 国证：-14.7%、华证：-18.0%、富时：-13.7%）均小于沪深 300 全收益指数（-23.6%）。 2021-2023 年市场调整阶段，自由现金流全收益指数表现优异（年平均收益分别为， 中证：17.8%、国证：28.0%、华证：9.9%、富时：17.7%），优于同期沪深 300 全收益 指数（年均：-10.8%）和中证红利全收益（年均：8.1%）。 此外，国证自由现金流全收益于 2021 年实现 49.2%的涨幅，中证自由现金流全收益 于 2024 年取得 40.9%的收益率，也展现出良好的上涨弹性。

此外，现金流指数还能在大多数年份跑赢中证红利全收益。因此，我们认为，站在历 史回测的视角，自由现金流指数有较好的长期投资价值，展现出一定穿越市场周期的稳健 收益特征。 进一步，我们计算中证宽基自由现金流指数相对其基准宽基全收益指数的超额收益率。 由表 6 可见，自由现金流选股策略在中证各宽基指数成分股中，均能实现较为稳定的收益 增强。例如，2021 年至今，全指和中证 800 成分股内的现金流策略表现最为突出，年均 超额收益率分别为 18.6%和 18.4%。沪深 300、中证 1000 和中证 500 成分股内的现金流 策略也分别获得了 12.4%、12.3%和 9.9%的年均超额收益率。我们认为，现金流因子在 不同市值范围的股票内都具备较好的选股能力。

2.2 风格对比

除了业绩，我们进一步对比了各现金流指数之间及其和红利类资产的风格差异。 市值分布方面，中证和国证现金流指数各有 50 只左右的个股，市值 在 100 亿以下，远高于中证红利的 15 只。同时，大盘股偏少，千亿市值以上的个股数量 占比仅约 10%。因而，各现金流指数成分股的平均市值显著偏低，中证红利（1922.8 亿） 则与沪深 300（1903.2 亿）接近。但需要注意的是，由于采用自由现金流绝对值加权，指 数权重仍集中于少数现金流充裕的中大型企业。估值方面，现金流指数的市盈率（TTM）较高，与沪深 300 基本持平，显著高于中证 红利。股息率较为中庸，虽明显不及中证红利（6.37%），但中证现金流（4.02%）和富时 现金流（4.19%）的股息率仍小幅优于沪深 300（3.45%），也能较好地满足关注分红的投 资者的实际需求。

行业分布方面，根据 2025.05.23 可获得的最新数据，中证现金流指数前四大行业分 别为煤炭（22.1%）、石油石化（11.23%）、家电（11.15%）和交通运输（11.06%）；国证 现金流指数依次为家电（13.84%）、石油石化（11.50%）、有色金属（11.22%）和电力设备及新能源（10.28%）；中证红利指数则集中于银行（23.2%）、煤炭（16.27%）和交通 运输（14.18%）。

现金流指数的个股集中度较高，中证、国证和富时现金流指数的前十大权重股合计占 比分别为 65.4%、56.7%和 72.4%。其中，消费龙头——美的集团在三个指数中的权重都 超过 10%。此外，由于采用的是自由现金流绝对值加权的方式，因此，个股权重差异较大。 相比之下，中证红利指数的个股集中度低，前十大权重股合计占比仅为 16.2%。基于 股息率而非分红金额加权，也使得个股的权重分布较为均衡。

三、自由现金流指数的复现和增强

3.1 自由现金流指数的复现

由于公开的现金流指数历史持仓较为有限，因此，我们先严格依据编制方案复现指数， 尽可能准确还原选股逻辑及因子计算方法。然后在此基础上，优化选股方式，进一步构建 增强组合。根据中证和国证现金流指数的编制方案，可分别设定如下的基础股票池。 中证现金流基础股票池：1）剔除近 1 年日均成交额排名后 20%的股票；2）剔除中 信一级行业中的金融和房地产行业；3）剔除近一年自由现金流或企业价值为负的股票；4） 要求连续 5 年经营活动产生的现金流量净额为正；5）筛选盈利质量指标前 80%的个股。 国证现金流基础股票池：1）剔除新股及近半年日均成交额后 20%的股票；2）剔除 中信一级行业中的金融和房地产行业；3）剔除近 12 个季度 ROE 稳定性排名后 10%的股 票；4）剔除近一年自由现金流或企业价值为负的股票；5）要求近 3 年经营活动现金流均 为正；6）剔除近一年经营活动现金流占营业利润比例排名后 30%的个股。

3.1.1 初步复现方案及效果

根据各现金流指数的调整方案，我们在 2、5、8、11 月末，筛选上述基础池中，自由 现金流收益率前 100 的个股，按自由现金流绝对值加权构建组合，并于次月月中调仓（第 二个星期五的下一交易日）。其中，自由现金流和企业价值均采用中证现金流指数的算法 （国证算法细节未披露）。即，自由现金流 = 过去一年经营活动产生的现金流量净额 − 过 去一年购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金；企业价值 = 总市值 + 总负 债 − 货币资金。

进一步对比复现组合的持仓与中证、国证现金流指数最新两期的公开数据， 可以发现，我们复现的中证现金流组合的持仓与实际披露数据高度重合。2025 年 3 月， 中证现金流指数前 10/50/100 只个股的复现正确率分别为 100%/96%/94%。相比之下， 国证现金流复现的持仓重合度较低，正确率仅为 40%左右。

我们猜测，国证现金流的复现效果不佳，可能是自由现金流及企业价值的计算方法与 中证现金流不同所致（国证现金流指数未公布计算细节，复现时以中证算法代替）。因为 在自由现金流收益率 = 自由现金流/企业价值的公式中，自由现金流和企业价值均非财报 直接披露的数据，因而两者都有多种计算口径。 例如，在 Wind 中，自由现金流采用“息税前利润调整法”，计算公式为：自由现金流 = 息税前利润（1-所得税率） + 折旧与摊销 - 营运资金增加 - 资本支出。其中，息税前 利润的计算采用正向法（从营业收入开始逐项扣除）。但是，息税前利润也可采用反向法， 即从净利润开始加回。再如，Wind 计算的企业价值 = 总市值 + 带息债务 - 货币资金， 而中证指数公司则采用总负债而非带息负债。 结果是，在最新一期（2025.03）国证现金流指数的前 20 大成分股中，仅有 7 只出现 在我们的复现结果中。表 12 列示的剩余 13 只个股，皆因我们计算的自由现金流收益率（第 5 列）过低，而没能进入复现的前 100 名（第 100 名的自由现金流收益率为 8.65%）。但 它们在国证自由现金流指数中的权重都超过 1%，甚至不乏 4%以上的个股。

综上所述，鉴于国证自由现金流指数未公布现金流收益率的算法细节，且中证的算法 与海外成熟现金流策略产品 COWZ 保持一致，流程较为透明、复现准确率较高。故如无 特别说明，下文所有的讨论均以中证算法为基础。

3.1.2 修改调样时点带来的收益增强

中证指数公司并未公布成分股调整所需数据的计算时点，上一节将其定为每年 2、5、 8、11 月末，是考虑到编制方案中的季度调整规则。但事实上，4、8、10 月末即可获得 最新财报的数据，延后一个月再用于调样，有可能损失时效性，进而影响复现组合的收益 表现。为保证最大限度地利用最新信息，我们将数据计算时点提前至 1、4、8 及 10 月末， 并于次月月中（次月第二个星期五的下一交易日）调仓，其余步骤保持不变。 如表 13 和图 6 所示，修改调样时点后的复现组合（下称现金流 100）与中证现金流 全收益指数在收益风险特征上更为相似，区间年化收益率、波动率和最大回撤均只相差 0.3 个百分点。作为对比，我们进一步将复现组合缩窄至现金流收益率前 50 的股票，构建 现金流 50 组合，但收益率反而出现了下降。这表明，如果想对现金流指数进行增强，仅 依赖现金流收益率是不够的，可能需要寻求更多的维度。

不过，改变调样时点也存在弊端，现金流 100 组合与指数成分股的重合度有所下降。 尤其是 2025 年 4 月，组合已基于最新年报数据调整；而指数及初步复现组合的调仓时点 都为 2025 年 3 月，使用的数据来自上年三季报，从而导致了较大差异。

综上所述，我们认为，如果目标是尽可能准确地预测或还原中证现金流指数的成分股， 完全按照公布的编制规则计算和调样是更加合理的做法。但如果是在跟踪的基础上，实现 收益增强，建议按照财报公布的时点，即每年的 1、4、8 和 10 月末及时更新组合，下文 也正是这样做的。

3.2 自由现金流指数的低波增强方案

近年来，红利低波策略凭借“高股息+低波动”的双因子驱动，在风险调整后收益上 展现出一定优势。既然现金流指数有着与红利相似的财务质量选股逻辑，我们认为，应当 同样具备优化为“高自由现金流+低波动”复合的潜力。基于这一思路，我们可将现金流 收益率和波动率及质量因子结合，实现收益增强。

3.2.1 增强方案构建

现金流低波

首先，在中证的基础现金流股票池中，筛选自由现金流收益率前 30%的个股。其次， 分别从中选取过去 5 年周度收益率波动率最低的 100 只和 50 只股票，构建现金流低波 100 与现金流低波 50 组合。最后，采用自由现金流绝对值加权，并设置权重上限为 10%。 2015.12.31-2025.05.23，现金流低波 100 和 50 组合分别实现了 16.7%和 18.3%的 年化收益率，年化波动率均控制在 18%左右。同期，中证现金流全收益指数的年化收益率 和波动率分别为 15.10%与 20.50%，国证现金流全收益指数分别为 15.50%与 20.70%。 由此可见，“现金流+低波”的组合确实可在提升收益的同时，有效降低波动，获得更优的 收益风险比。

现金流低波增强

在投资逻辑上，“现金流+低波”虽然可以通过自由现金流收益率识别企业的真实盈利 能力，再利用低波因子剔除股价波动较大的高风险个股，从而筛选出财务稳健、抗风险能 力强的优质企业，但仍需警惕以下情景。 首先，当企业持续保有充裕的自由现金流（FCF）却长期维持低股息或分红不断下滑 时，可能是公司存在治理缺陷，表现为管理层过度囤积现金，未通过有效投资或股东回报 实现资金价值最大化。 其次，当企业现金流充裕但财务杠杆高企时，需审慎评估其现金流质量的可持续性。 若现金流主要依赖持续的债务融资维持（如，通过借款支撑营运资金），而非核心业务的造血能力，则在融资环境收紧时，容易因利息负担加重或再融资困难而遭遇流动性危机， 尤其是在经济下行周期，上述状况会加速恶化。 因此，我们认为，更好的现金流策略须在关注自由现金流质量的同时，考察分红情况 和杠杆水平的合理性，以此规避潜在风险，提升策略的长期稳定性和可投资性。 根据以上分析，我们在现金流 100 组合中，依次剔除股息率（过去 3 年平均分红/市 值）、分红增速（分红率增速的 3 年平均）排名后 10%和债务现金杠杆（总债务/货币资金） 排名前 10%的股票。然后在剩余样本中，优选周收益率波动率最低的 50 只股票。采用自 由现金流绝对值加权，并设置 10%的个股上限，构建现金流低波增强 50 组合。

综上所述，我们认为，和红利低波策略的逻辑相似，“现金流+低波”也是较为适配的 因子组合。在此基础上，进一步引入分红持续性和财务杠杆健康度的双重筛选，降低“伪 优质现金流”企业的潜在风险，最终可在较低的波动和回撤下，实现长期稳健的投资回报。

3.2.2 增强组合持仓特征

作为 Smart Beta 类的增强组合，除了收益的对比，与基准指数在持股特征上的差异 也是重要的考察维度。如果偏离过大，超额收益就不具备太高的参考价值。由于中证现金 流指数的历史数据较少，我们采用复现准确率较高的现金流 100 组合替代。 市值维度，不论是权重分布还是数量分布，现金流低波增强 50 组合与现金流 100 组合都较为接近，均呈现“千亿以上个股数量占比低，但权重占比高；百亿以下个股 数量占比高，但权重占比低”的特征。相对而言，增强组合更偏向大盘风格，500 亿以上 个股的平均权重占比和数量占比分别为 72.3%和 21.6%，高于现金流 100 组合（58.5%和 11.8%）。

综上所述，我们认为，本文构建的现金流低波增强 50 组合，其超额收益并非来自过 度的小市值暴露或是行业偏离。加入低波因子，并剔除现金流质量较差的“伪高现金流” 公司，确实能获得更好的现金流投资组合。

3.3 中证800现金流低波组合

然而，不论是中证现金流指数还是上文的增强组合，市值百亿以下的个股数量仍较多， 考虑到市场代表性及可投资性，我们将选股范围缩小至中证 800 成分股以内，尝试构建 “800 现金流低波增强组合”。对比基准为中证 800 现金流指数，其编制逻辑与中证现金 流指数基本一致，主要区别在于不设成交量过滤条件，且最终选取的成分股数量为 50 只。 类似地，我们参考中证 800 现金流指数的编制思路，构建 800 现金流增强组合备选 池：剔除中信一级行业中的金融和房地产行业；剔除近一年自由现金流和企业价值为负的 个股；仅保留连续 5 年经营活动现金流净额为正的公司；在剩余样本中筛选盈利质量排名 前 80%的个股；选取自由现金流收益率排名前 30%的个股。 现金流收益率等数据的更新时点依然设定为每年的 1、4、8 和 10 月月末，并于次月 中（次月第二个星期五的下一交易日）完成调仓。

3.3.1 增强方案构建

首先，从备选池中挑选波动率最低的 30 只股票，采用自由现金流绝对值加权，个股 权重上限设为10%，构建800现金流低波30组合。如表19所示，该组合年化收益率17.60%， 略高于中证 800 现金流全收益的 16.10%；年化波动率和最大回撤分别为 18.20%和 22.90%，均优于中证 800 现金流的 20.30%和 24.80%。 其次，在备选池中选出波动率最低的 100 只股票后，剔除这 100 只中股息率或分红 增速位于后 10%、债务现金杠杆位于前 10%的股票，再从剩余个股中选出波动率最低的 30 只。同样采用自由现金流绝对值加权，个股权重上限为 10%，构建 800 现金流低波增强 30 组合。该组合年化收益率为 21.00%，较 800 现金流低波 30 组合进一步提升，相对 800 现金流指数的年化超额收益率为 4.90%；年化波动率 20.20%，和指数（20.30%）接 近；最大回撤为 21.70%，显著小于指数的 24.80%。

2016 年以来，800 现金流低波增强 30 组合仅在 2021 年未能取得正超额收益，其余 年份均不同程度地战胜指数。即使站在绝对收益的角度，也只有 2018 年和 2025YTD 的 收益率小于 0。而且，2018 年仅亏损 11.30%，之后的 6 年（2019-24），每年收益率均在 10%以上。

3.3.2 增强组合持仓特征

和上文全 A 现金流增强组合相似的是，800 现金流低波增强 30 组合仍相对基准低配 煤炭、有色金属、交通运输和公用事业，超配通信设备和家电；但不同的是，食品饮料、 医药和汽车等消费板块的成长型行业也获得显著超配。由图 12 可见，增强组合的行业分 布结构十分均衡。

四、总结

首先，本文梳理了海外典型现金流策略的逻辑，总结出主要的共通原则。一是系统性 剔除金融与地产行业，因其杠杆经营特征及特殊的现金流结构，使传统自由现金流指标难 以准确衡量其真实盈利能力；二是以自由现金流收益率（FCF Yield）为核心选股标准， 筛选具备高质量现金流的企业；三是采用自由现金流绝对值加权构建组合，使组合权重更 贴近企业实际的现金流创造能力。 其次，本文系统整理了国内现有的现金流指数编制方案，并尝试复现中证与国证现金 流指数。中证现金流指数的复现较为准确，年化收益率的偏差仅-1.10%，跟踪误差 2.17%。 2025年3月，中证现金流指数前10/50/100只个股的复现正确率分别为100%/96%/94%。 相比之下，国证现金流复现的持仓重合度较低，正确率仅为 40%左右。我们推测，可能是 其自由现金流及企业价值的计算方法与中证现金流不同所致（国证现金流指数未公布计算 细节，复现时以中证算法代替）。

最后，鉴于中证的算法与海外成熟现金流策略产品 COWZ 保持一致，流程较为透明、 复现准确率较高。我们以中证算法为基础，构建增强组合。同时，为保证最大限度的利用 最新信息，将数据计算时点提前至 1、4、8 及 10 月末，并于次月月中（次月第二个星期 五的下一交易日）调仓，而非指数编制规则中的 3、6、9、12 月，其余步骤保持不变。 和红利低波策略的逻辑相似，“现金流+低波”也是较为适配的因子组合。在此基础上， 进一步引入分红持续性和财务杠杆健康度的双重筛选，降低“伪优质现金流”企业的潜在 风险，最终可在较低的波动和回撤下，实现长期稳健的投资回报。 具体地，现金流低波增强 50 组合年化收益率为 21.80%，相对中证和国证现金流指数 的年化超额收益率均在 6%以上。年化波动率为 19.80%，低于两个指数。因而，收益风 险比较为突出，夏普比率和 Calmar 比率都能达到 1 左右。800 现金流低波增强 30 组合 年化收益率为 21.00%，相对 800 现金流指数的年化超额收益率为 4.9%；年化波动率 20.20%，和指数（20.30%）接近。这两个增强组合相对基准都更偏大盘风格，且行业分 布也更为均衡，稳健性和可投资性得到进一步加强。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）