动量择势ETF策略：动量择势ETF策略使用XGBoost预测出的ETF上涨概率作为动量指标，以基金份额历史分位数代表拥挤度，然后基于板块动量（板块内ETF均值）和拥挤度（ETF个体份额总和作为板块份额）选择板块动量和拥挤度（1-历史分位数）同时排名靠前的板块，最后再选择板块内动量最大的ETF，并根据拥挤度计算ETF配置权重。2020年1月1日以来截至2025年10月31日，策略年化收益率为18.25%，夏普比率和Calmar比率分别为0.8763和0.6355，最大回撤为-28.72%。
资金流向行业ETF轮动策略：策略首先基于资金流向的各项指标，判断哪些指标与中信一级行业指数未来一周收益率相关性较高。随后我们根据结果从中筛选出若干有效指标，再根据行业选择结果，使用周度调仓，在每周第一个交易日时，筛选出5个复合分数较高的行业。在每个行业中，我们再根据上个月该行业所有ETF的换手率和折溢价率表现，筛选出每个行业表现最好的ETF。在选择完ETF之后，对所选ETF根据其在上个月的收益率数据，进行二阶随机占优权重优化，获得本月在获得最大收益率情况下的ETF的持仓权重。2020年1月1日以来截至2025年10月31日，策略年化收益率为9.99%，夏普比率和Calmar比率分别为0.5399和0.3251，最大回撤为-30.72%。
分位数随机森林科技ETF轮动策略：策略以分位数随机森林法得到了指数未来收益率分布的预测结果。为进一步改善策略效果，我们根据指数未来收益率分布计算了若干新因子，并从中选取有效性较强、与未来收益率相关性稳定的因子，重新构建复合分数。选出每次调仓该复合指标最大的5个指数，追踪该5支指数截至调仓日规模最大的5只ETF作为ETF持仓，首先对其根据历史波动率进行仓位调整，再对其采用二阶随机占优优化，获得最终优化结果，加上上述仓位调整中的现金持仓，即为最终策略持仓。2020年1月1日以来截至2025年10月31日，策略年化收益率为17.03%，夏普比率和Calmar比率分别为0.9073和0.5856，最大回撤为-29.09%。
风险提示
报告结论基于历史价格信息和统计规律，但二级市场受各种即时性政策影响易出现统计规律之外的走势，所以报告结论有可能无法正确预测市场发展，报告阅读者需审慎参考报告结论。基金历史收益不代表未来业绩表现，文中观点仅供参考，不构成投资建议。
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本文摘自：中国银河证券2025年11月3日发布的研究报告《【银河金工】行业ETF策略矩阵跟踪表现（20251031）》
分析师：马普凡
研究助理：童诗倍
评级体系：
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，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。
推荐：相对基准指数涨幅10%以上。
中性：相对基准指数涨幅在-5%～10%之间。
回避：相对基准指数跌幅5%以上。
推荐：相对基准指数涨幅20%以上。
谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%～20%之间。
中性：相对基准指数涨幅在-5%～5%之间。
回避：相对基准指数跌幅5%以上。
