微盘价值和ETF轮动的优势

一个追逐强趋势，一个寻找小市值溢价：两种收益来源如何组成低频策略

量化投资
ETF轮动
微盘股
策略研究
用同区间聚宽回测解释单ETF轮动的特点，以及ETF轮动结合微盘策略后可能获得的收益与分散优势。
作者

WZ ETF

发布于

2026-08-18

为什么要把两种策略放在一起？

ETF轮动与微盘价值，表面上是两个不同世界。

ETF轮动研究的是：当前哪一类资产或行业正在形成最强、最稳定的价格趋势？ 微盘策略研究的是：在个股市场中，哪些小流通市值公司在满足一定财务条件后，可能获得小市值溢价？

一个偏向趋势，一个偏向横截面选股；一个主要持有基金，一个主要持有股票。它们组合在一起的意义，不是简单把两个收益相加，而是让投资组合拥有两种不同的收益来源。

本文使用我的0.5策略回测作为案例，对比：

  • 单ETF轮动版：不持有微盘股，资金主要用于ETF轮动；
  • ETF＋微盘版：正常状态下ETF约49%、微盘股约49%，保留约2%现金缓冲；风险状态下切换为ETF_ONLY，退出微盘。

两组回测区间、初始资金与ETF逻辑一致，因此可以作为一次有价值的策略消融对照。不过，它仍然只是单一历史样本，并不等于未来收益保证。

单ETF轮动是怎么工作的？

不是长期持有一只ETF

这里的“单ETF”指的是：每次只集中持有排名第一的ETF，而不是永远只交易某一只固定ETF。

策略在38只ETF组成的资产池中寻找第一名，范围覆盖A股宽基、行业主题、海外市场、商品、黄金、原油、白银和债券等类别。每天重新计算排名，强者变化时进行轮动。

ETF排名的核心步骤是：

  1. 最近10个交易日收益必须为正；
  2. 使用25日复权收盘价做对数线性回归；
  3. 把趋势斜率年化；
  4. 用回归的 \(R^2\) 衡量趋势平滑程度；
  5. 最终得分为“年化趋势 × \(R^2\)”；
  6. 选择得分最高且为正的ETF。

可以简化为：

\[ \text{ETF Score}=\text{Annualized Trend}\times R^2 \]

其中，趋势斜率代表“涨得有多快”，\(R^2\) 代表“上涨路径是否稳定”。一只ETF即使短期涨幅很大，如果路径剧烈跳动、回归拟合度很低，最终得分也会受到压制。

合成K线示例，比较平稳上行与剧烈震荡上行的趋势质量

上图使用的是合成数据，只解释评分思想，不对应任何真实ETF。A与B都从较低位置上涨，但A的价格更贴近回归趋势线，\(R^2\) 通常更高；B虽然也上涨，却因为路径反复，最终得分可能低于A。

def weighted_trend_score(closes):
    y = np.log(np.asarray(closes, dtype=float))
    x = np.arange(len(y), dtype=float)

    # 越近的数据权重越高
    weights = np.linspace(1.0, 2.0, len(y))
    slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1, w=weights)

    fitted = slope * x + intercept
    ss_res = np.sum(weights * (y - fitted) ** 2)
    ss_tot = np.sum(weights * (y - np.average(y, weights=weights)) ** 2)
    r_squared = 1.0 - ss_res / ss_tot if ss_tot > 0 else 0.0

    annualized_trend = np.exp(slope * 250) - 1
    return annualized_trend * r_squared

自身K线趋势过滤

排名第一不代表一定满仓。策略还使用第一名ETF自身的复权K线进行四项趋势检查：

  • 收盘价高于MA20；
  • 收盘价高于MA60；
  • MA20高于MA60；
  • 当前MA60高于20个交易日前的MA60。

满足至少3项时，ETF资金桶按正常目标运行；不足3项时，ETF资金桶减半。这个设计的目的不是预测顶部，而是在趋势结构恶化时减少风险暴露。

此外，ETF部分还有“最近3日高点回撤8%”的利润保护机制。它与趋势过滤一起，构成ETF轮动的风险控制层。

单ETF轮动的优势与代价

单ETF轮动最直接的优势是简单、透明、容易自动化：

  • ETF避免了个股退市和财务造假的单体风险；
  • 跨市场、跨行业资产池能够捕捉结构性行情；
  • 只持有第一名，资金不会被弱趋势品种稀释；
  • 规则主要依赖价格数据，QMT与聚宽较容易保持一致；
  • 日频策略不需要预测公司基本面，也不依赖高频基础设施。

但它的代价同样明显：

  • 单一ETF持仓较集中；
  • 趋势切换时容易出现来回交易；
  • 震荡市场可能连续止损；
  • 当所有ETF都缺乏强趋势时，资金利用率与收益能力下降；
  • 组合收益会高度依赖少数大趋势阶段。

换句话说，ETF轮动擅长抓“市场已经走出来的主线”，却不一定能覆盖A股个股层面的微盘风格收益。

微盘模块提供了什么？

我的微盘模块并不是直接买全市场最小的10只股票。它先用五个财务因子计算线性总分：

  • 营业收入增长率；
  • 利润总额增长率；
  • 净利润增长率；
  • 长期盈利增长；
  • 每股收益TTM。

策略保留五因子总分前10%的股票，再要求EPS大于0，最后按照流通市值从小到大排序，选择10只股票等权配置。

所以它更准确的名称是：带财务特征约束的小流通市值策略。

微盘部分的价值主要来自三个方面：

  1. 小市值风险溢价：小公司流动性更弱、波动更高、研究覆盖更少，投资者承担额外风险后可能获得补偿；
  2. 与ETF不同的收益来源：ETF轮动依靠时间序列趋势，微盘选股依靠横截面差异；
  3. 多股票分散：10只微盘股等权持有，降低某一只个股事件对整个组合的影响。

当然，小市值溢价不是免费午餐。微盘股更容易遭遇跌停、流动性枯竭、冲击成本和监管环境变化，因此必须配合可交易过滤、持仓分散和状态退出机制。

ETF与微盘结合后的结构

0.5策略不是永远机械地维持一半一半，而是存在两个状态：

状态 ETF目标 微盘目标 现金缓冲 含义
DUAL 49% 49% 2% 两类策略同时运行
ETF_ONLY 98% 0% 2% 微盘走弱或市场结构不利时退出微盘

当策略从ETF_ONLY切换到DUAL时，会把ETF目标仓位从约98%降到约49%，释放资金后，在周一微盘调仓时买入10只目标股票。反过来，进入ETF_ONLY时则清空微盘持仓，把主要资金重新交给ETF模块。

这种结构的重要之处在于：微盘不是永久配置，而是可以关闭的第二收益引擎。

我的回测对照

两组聚宽回测均采用：

  • 回测区间：2018年1月1日至2026年6月18日；
  • 初始资金：100万元；
  • 相同的38只ETF池；
  • 相同的ETF排名、趋势过滤及利润保护逻辑。

差别是：一组只运行ETF轮动，另一组启用ETF与微盘组合及状态切换。

仅ETF轮动与ETF加微盘版本的同区间回测指标对比

指标 仅ETF轮动 ETF＋微盘 观察
累计收益 3097.60% 4493.72% 组合版更高
年化收益 52.55% 59.44% 提高6.89个百分点
最大回撤 24.81% 19.94% 降低4.87个百分点
夏普比率 1.486 1.903 单位风险收益改善
策略波动率 0.327 0.291 组合版更低
卡玛比率 2.536 2.539 两者接近
胜率 50.9% 56.9% 组合版更高

ETF＋微盘版本截图

0.5自身K线版ETF加微盘聚宽回测截图

截图显示：累计收益4493.72%，年化收益59.44%，最大回撤19.94%，夏普比率1.903。

仅ETF轮动版本截图

仅ETF无微盘版本聚宽回测截图

截图显示：累计收益3097.60%，年化收益52.55%，最大回撤24.81%，夏普比率1.486。

日志如何证明两种仓位结构？

组合版回测第一天的日志显示，策略在9:30买入10只微盘股票；14:01再买入当日排名第一的ETF。ETF目标权重为49%。

2018-01-02 09:30:00 - BUY 10只微盘目标股票
2018-01-02 14:00:00 - ETF weight=0.49
2018-01-02 14:01:00 - ETF rank 1: 501018.XSHG
2018-01-02 14:01:00 - BUY 501018.XSHG amount 473000 price 1.035

仅ETF版本使用相同的第一名ETF，但目标权重提高到98%：

2018-01-02 14:00:00 - ETF weight=0.98
2018-01-02 14:01:00 - ETF rank 1: 501018.XSHG
2018-01-02 14:01:00 - BUY 501018.XSHG amount 946800 price 1.035
2018-01-03 15:10:00 - ETF value 980804.29 / target 980764.04

这段日志很有价值，因为它说明两组测试并不是选择了不同ETF：开局都选择南方原油，成交价也相同。主要差异来自资金如何在ETF与微盘模块之间分配。

为什么组合版可能同时提高收益并降低回撤？

两个引擎不在同一时间发力

ETF趋势收益往往集中在少数强趋势阶段，例如商品、海外科技或特定行业形成持续行情时。微盘收益更依赖A股个股风险偏好和小市值风格。当两者并非完全同步，组合波动便可能降低。

集中ETF与分散股票互相平衡

ETF模块集中持有第一名，追求趋势强度；微盘模块持有10只股票，分散个股风险。一边负责进攻性集中，一边提供横截面分散。

状态切换减少最危险的微盘暴露

策略并未把微盘当作永久被动配置。当行业动量过度集中且微盘走弱时，ETF_ONLY会关闭微盘资金桶。这个机制可能减少微盘股集体下跌阶段的损失。

再平衡本身可能产生组合价值

DUAL状态下两类资产目标大致各占一半。随着两边涨跌不同，调仓会让资金回到目标区间，相当于在不同收益来源之间进行纪律化再平衡。

不能从这次回测直接得出的结论

虽然组合版在这组历史数据中更好，但不能直接断言“微盘一定能提高未来收益”。原因包括：

  1. 样本只有一条历史路径：2018—2026包含特定的商品、海外科技和A股微盘风格行情；
  2. 微盘成交可能被高估：涨跌停、滑点、冲击成本和可成交量都会影响实盘；
  3. 状态参数来自历史研究：确认天数、阈值和资金比例可能存在过度拟合；
  4. 组合版交易更多：盈利与亏损次数增加，说明策略行为更复杂；
  5. 卡玛比率几乎相同：组合版并不是所有风险收益指标都出现巨大改善。

特别值得注意的是，累计收益差距不能全部归因于“五因子”。组合版同时包含微盘选股、周频调仓、DUAL/ETF_ONLY状态判断和资金再平衡。若要识别各部分贡献，需要继续做模块消融测试。

我如何理解这两个版本？

仅ETF轮动不是失败版本。它结构更简单、数据依赖更少、实盘容量更大，也更容易解释和维护。对于不愿承担个股跌停与微盘流动性风险的人，它可能反而更合适。

ETF＋微盘版则追求更完整的收益来源：

ETF负责捕捉跨资产和行业主线，微盘负责捕捉A股小市值横截面溢价，状态切换负责在微盘环境恶化时降低暴露。

从本次同区间回测看，组合版不仅年化收益更高，最大回撤和波动率也更低。这说明微盘模块在这段历史中并非只是增加杠杆式风险，而是提供了一定的分散价值。

但真正让我愿意继续观察它的，不是4493.72%的累计收益，而是三件更重要的事情：

  • 聚宽和QMT模拟交易能够保持一致；
  • 状态切换在实际运行中确实避开过部分微盘与科技下跌；
  • ETF与微盘的信号来源不同，组合逻辑具有可以解释的经济含义。

结语

量化组合的价值，不是寻找一个永远正确的指标，而是让不同逻辑在适合自己的环境中工作。

单ETF轮动具有简洁、透明和捕捉大趋势的优势；微盘策略提供小市值风格和个股横截面收益；两者结合，再配合风险状态切换，可能比单独依赖任何一边更均衡。

这次回测给出的答案是：在2018年至2026年的历史样本中，ETF与微盘结合优于只做ETF轮动。但真正可靠的结论仍要来自更长时间的实盘跟踪、成交审计和持续的样本外检验。

警告风险提示

本文仅为个人策略研究记录，不构成投资建议。历史回测不代表未来表现。微盘股存在流动性不足、连续跌停和较大实盘冲击成本，ETF轮动也可能在震荡市场反复亏损。

数据来源

  • 聚宽回测日志：log-7.txt（ETF＋微盘）、log-8.txt（仅ETF）。
  • 聚宽回测截图：2026年8月10日与2026年8月11日保存。
  • 回测区间统一为2018年1月1日至2026年6月18日。