1000多只ETF，如何快速「扫码识别」？

文/二马小姐

ETF进入“千基时代”。当市场上ETF超过1000只，即使对比较有经验的投资者来说，在这个庞大的体系里快速识别ETF都不算太容易。

庞大的ETF阵容，现在的分类检索体系却还停留在过去，很不方便！

比如，对投资者来说，沪深300和中证1000之间的风险收益差异很大，但现在都被称为“宽基”，模糊了界限。再比如，人工智能ETF其实是主题ETF，而不是行业ETF，这两种ETF之间的差异和真实特征还是有区别的。例子不少。这种情况下，概念模糊容易混淆，投资者很难找到能与自己真实需求相匹配的ETF。

针对这个痛点，易方达最近倒是做了件挺有意义的事，结合本土实践和国际惯例，对股票指数的ETF做了类别的梳理。

这个分类简明扼要的将ETF分为4个大类——规模指数（宽基）、风格因子指数、行业指数、主题指数。在这些大类下，再进行一系列通俗易懂的细分。投资者只要分类别按图索骥，或者知道自己有兴趣的ETF属于哪种类别，可以比较清楚的知晓基本的风险收益特征，有助于大家更精准的找到自己需要的ETF。

规模指数ETF：

市场+市值两个维度

大家比较常见的宽基，通常也可以称之为“规模指数”。

以往，我们通常把沪深300，中证1000，科创板50统称为“宽基”，但实际上，这三只指数之间的风险收益特征是完全不同的。

易方达对于这些规模指数，做了进一步的细分，就很容易辨别其中差异了。

首先，对于国内的规模指数，按照成份股的上市地点——细分为 A 股、沪市、深市、科创板和创业板、港股、沪港深等类别。同时对公司的市值——分为大盘、中盘、小盘和全市场等市值层次。

这样就可以很清晰的辨认这些宽基的身份标签，中证 A500 是“A 股大盘指数”，中证 1000 是“A 股小盘指数”，科创板 50 属于“科创板大盘指数”。规模指数的基础特征，一目了然。

图：规模指数（宽基）的分类

对国际市场规模指数，只需要按照全球、区域市场和单一国家进行划分，不再进一步区分市值。（如上图）

行业和主题ETF：

8大行业+6大主题

现在市场上行业分类体系很多。全球主流分类是MSCI和标普共同制定的全球行业分类标准（GICS）。国内大家用的比较多的是中证、国证、申万、中信的行业分类。这些分类虽有差异，但逻辑上和GICS是相似的。

另一个问题是，行业ETF和主题ETF过去的界限相当模糊。比如现在热门的人工智能、机器人，或者前几年很热的新能源，其实都隶属于主题ETF范畴（主题所涵盖的行业范围往往更广阔）。而银行ETF，军工ETF，都属于行业ETF。这些模糊不清，给检索和寻找ETF带来阻力。

易方达对行业和主题ETF做了概念的厘清。简单来说，行业ETF是以行业分类为基础，反映的是某一个特定行业内股票表现，比如医药行业，消费行业。而主题ETF，指的是围绕某一个长期趋势、主题或概念，主题ETF中涉及的成份股，往往横跨多个行业，比如现在很热的人工智能就是主题行业ETF。

然后整合行业分类，分为八个大类——金融、医药、科技、消费、制造、周期、公用事业、房地产。同时结合指数名称匹配程度，以及成份行业权重等指标，来确定是否属于行业指数。

主题 ETF整合为六大主题——数字化与人工智能、高端制造、低碳转型、国企改革、人口趋势、ESG。

这样的简单区分，就变得非常容易搜索。

图：行业和主题分类示例

按照这样的分类，现在比较热门的机器人ETF易方达（159530），实际上也属于主题ETF。这只ETF所跟踪的国证机器人产业指数，最近还修订过编制方法，将指数中人形机器人相关的权重占比由38%显著提升至53%，另有30%和17%的权重分别为工业机器人和服务机器人，现在是全市场人形机器人含量最高的指数。

风格因子ETF:

成长、价值、红利和其他

还有一类ETF也是我们常见的，但投资者可能不熟悉，就是风格因子ETF。

比如这两年曝光率很高的红利ETF，红利低波ETF，就是典型的风格因子ETF。

例如自由现金流ETF易方达（159222），也是一种典型的风格因子，这只ETF所跟踪的国证自由现金流指数，是以“自由现金流率”为主要的选股因子。

平时我们说的“风格”一般指成长、价值。“因子”则包括动量、市值、质量、红利和低波等，学术界研究认为这些因子能够在长期改善收益或控制风险。

易方达将风格因子类的ETF，分为4个大类——成长、价值、红利和其他。成长、价值风格，同时对接大中小盘维度细分。

这样就非常容易识别彼此之间的区别，比如沪深300成长，是大盘成长指数；中证 1000 价值是小盘价值。彼此之间收益风险特点差异不同。

图：风格因子分类示例