2025年金融工程专题报告：基于基本面轮动、个股质量低波以及困境反转的ETF轮动策略

1. 引言

在中国资本市场有效性持续增强、ETF 产品矩阵愈发多元的背景下，依托行业轮 动的量化配置策略，已逐步成为机构投资者挖掘超额收益的核心路径。然而，传统依 赖单一因子或静态配置的模式，在复杂多变的市场格局中愈发显得局限，构建一套更 具系统性与动态性的多策略框架，已成为当前量化投研领域的迫切需求。 国联民生证券金融工程团队凭借多年深耕量化投研的实践积累，成功搭建起一 套完备的 ETF 轮动多策略体系。该体系通过多维度因子建模精准刻画市场规律、动 态识别宏观经济状态把握趋势方向、敏锐捕捉行业困境反转信号挖掘潜在机会，最终 实现了超额收益的显著且持续兑现。 本报告将全面拆解该策略体系的构建逻辑与方法、因子筛选的核心依据、风险管 控的具体机制，以及历史回测的业绩表现，为机构投资者提供一套可实际落地、可交 叉验证的 ETF 轮动操作方案。值得关注的是，这一策略体系不仅具备严谨的理论支 撑，更经过长期历史数据的反复检验，在不同市场环境下均展现出优异的稳健性与环 境适应性。

2. 基于基本面轮动策略

2.1国联民生行业轮动策略 2.0

2.1.1 策略简介

通过信用及企业盈利构建经济四象限。分别为[企业盈利上行，信用上行]、[企 业盈利上行，信用下行]、[企业盈利下行，信用上行]、[企业盈利下行，信用下行]。 并构建多维度行业风格因子，包括一致预期景气、超越预期盈利、龙头效应、行 业估值泡沫、反转因子、动量因子、拥挤度、通胀 beta。在四个象限分别对各因子 进行有效性检验。 基于四个经济象限的因子轮动并配置相应的高预期收益行业以此构建了适用于 A 股市场的行业轮动策略。

2.1.2 定义行业配置对象

行业配置对象的定义基于申万一级行业分类体系，但进行了进一步的精细化处 理。首先从量价信息、基本面信息等多个维度进行行业分化度刻画，将分化度高的一 级行业选入预拆分的备选池。然后根据二级行业的自由流通市值、成分股平均流通市 值和一二级行业的相关系数进行二次筛选，最终将原始的 31 个一级行业拆分为 52 个 行业组合。

这种拆分方法充分考虑了行业内部的结构性差异，避免了传统行业分类中“一刀 切”的问题，使得行业配置更加精准。每个行业组合选取一个对应行业的 ETF 基金作 为投资标的，既保证了策略的可执行性，又控制了交易成本。

2.1.3 构建多维度行业配置因子

因子体系构建是整个策略框架的核心。团队构建了包括基本面与量价两大类的 多维度行业配置因子。基本面因子主要包括盈利质量、成长性、估值水平等传统指标； 量价因子则包括动量、波动率、流动性等市场行为指标。

2022 年 1 月 2 日至 2025 年 8 月 22 日，整个区间内，龙头因子、通胀 beta 因子表现 较好。

2.1.4 基于 DCF 三阶段增长模型与一致预期数据刻画行业尾部风险

基于 DCF 的三阶段增长模型对一致预期估值进行刻画，然后用一致预期估值与 最新市净率的比值衡量绝对估值泡沫，基于估值泡沫指标对行业样本进行筛选，剔除 估值泡沫最高的 5 个行业。

3. 基于个股质量低波因子策略

3.1构建逻辑

选取高频波动因子、波动超前因子、投资质量因子、盈利质量因子，根据 RankIC 加权得到质量低波复合选股因子。

对于各行业追踪指数，计算成分股权重前十的股票的加权因子值，加总作为行业 因子暴露，选取综合暴露前五的行业对应的 ETF 基金构建组合，周度调仓。

4. 基于困境反转策略

4.1困境反转研究框架

1）定义困境：估值 PB_zscore 2）胜率视角：分析师一致预测未来两年净利润增长率和短期资金行为。

4.2组合构建与调仓

时间区间：2021 年 7 月 30 日-2025 年 8 月 22 日 样本选择：52 个申万行业（将原始的 31 个申万一级行业拆分为 25 个一级+27 个二 级行业共 52 个行业组合） 业绩基准：中证全指 策略构建方式：组合得分确定持仓。将 PB_zscore、短期资金行为以及长期分析师共 识信号进行综合运算，选取得分排名前 5 的行业，进行等权配置。

调仓频率：每周最后一个交易日。借助每周五股市休市后所获取的数据开展调仓操作， 旨在最大程度降低市场波动对投资决策的干扰，确保投资策略的稳定性与有效性。

5. 三大策略融合

5.1融合逻辑：因子互补与风格适配

将基于三大策略的 ETF 轮动进行等权组合，从不同维度筛选 ETF，可实现因子与 风格的互补，降低单一策略的风险。

（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。）