专栏名称: 银行螺丝钉
银行螺丝钉,专注于指数基金,雪球超人气大V,畅销书《指数基金投资指南》作者,曾多次排名亚马逊财经书籍榜首。北京电视台投资者说节目特邀嘉宾,中央广播电视台经济之声节目特邀嘉宾。雪球、微博账号:银行螺丝钉
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中证A系列指数A50、A100、A500,该如何投资呢?(精品课程)

银行螺丝钉  · 公众号  · 基金  · 2025-01-07 21:12

正文

文 | 银行螺丝钉 (转载请注明出处)



有朋友问,最近中证A500比较火爆。中证A系列指数还有哪些呢?

它们之间有啥区别?当前估值如何?

想投资这些指数,有哪些品种可以选择呢?


针对大家的这些疑问,螺丝钉也通过直播课,进行了讲解。

长按识别下面二维码,添加@课程小助手 微信,回复「1115」即可观看直播回放。

(提示:回复后可以耐心等待几秒哦~)



中证A系列指数:不再单纯基于市值大小选股


我们先来了解一下,这个中证A系列指数,是啥意思呢?


咱们之前介绍过,指数分为几大类:

· 宽基指数:通常按上市公司的市值规模选股,包含各个行业的股票。
· 策略指数:通常是用了某一种投资策略,覆盖的行业也会比较广泛。
· 行业指数:仅覆盖某个行业的股票,例如消费、医药、金融等。
· 主题指数:包含的股票跟某个主题密切相关,例如新能源、人工智能等。


PS:更多关于常见指数分类的介绍,可以阅读《指数基金那么多,我们该从哪些开始入手呢?| 螺丝钉带你读书


其中宽基指数,最有代表性的是市值选股指数。

也就是按照上市公司规模大小挑选股票。


代表就是沪深300、中证500、中证1000、中证2000系列。

这也是目前A股规模最大的宽基指数系列。


但是市值选股也有一些缺点。


例如:

· 有的公司是因为短期被炒作,规模才大起来的。
· 有的行业很多股票市值都很大,单个行业可能就会占比较高。


例如2013年银行股、2021年的消费股,在沪深300中都一度占比较高。

这也会提高指数风险。


如果在指数选股规则上应用一些策略,不再单纯依靠市值大小挑选,对指数长期收益也更有利。
这就是策略指数。


策略指数中,有6个主要的策略。

· 龙头策略:挑选行业龙头股票。
· 红利策略:挑选高股息率的股票。
· 价值策略:挑选低市盈率、低市净率的股票。
· 低波动策略:挑选波动率较低的股票哦。
· 成长策略:挑选收入、盈利成长性高的股票。
· 质量策略:挑选高ROE的股票,盈利能力比较强。


除了这6大类之外,还有一些后起之秀,比如基本面、护城河、自由现金流、ESG等策略。

未来这些策略的规模发展壮大,也可能成为主流策略指数。


A系列指数就是应用了细分龙头策略。


当前,中证A系列指数有三个。



中证A系列指数的策略特点


这里我们以A100指数为例。
从具体的编制要素来看,中证A100在市值选股的基础上,主要增加了两种策略:

(1)增加了ESG评分的要求。

ESG代表了可持续发展的理念。
筛选出来的是对于环境、对于整个社会都比较利好的一些公司。

比如说,有一些公司,虽然赚钱能力很强,但是对环境、对整个社会有一些负面的影响,就不符合ESG的理念。

(2)增加了细分行业龙头策略。

中证A100指数,还会纳入每个二级细分行业中的龙头公司。

有的行业,可能每家公司规模都很大。如果纯粹按照市值选股,那有的行业占比就很高。

考虑到这个情况,中证A100会先把所有细分行业列出来,纳入每个行业最头部的公司,做好行业分散配置。



中证A50、中证A500的编制规则也是类似的,同时考虑了ESG评分和细分龙头策略。


中证A系列指数的基本信息及选股规则


如下是中证A50、A100、A500的基本信息介绍。


这三个指数,成立时间都不长。

只不过,中证A100是在2024年10月28日,由中证100指数改名而来的。这里的成立时间,也延续了之前的中证100。



从选股数量上:

• A50数量最少,50只,主要集中在头部公司。

• A100选股数量增加,属于大盘股指数。

• A500数量增加到500只。这500只股票,大多属于沪深300+中证500(也就是中证800)的成分股。属于大中盘股风格。相对前两个,增加了一些中小盘股。


这三个A系列指数是包含关系。

A50的股票在A100中,A100的股票在A500中。


风格类似、都是细分龙头策略指数,只是选股数量、大小盘风格有区别。



中证A系列指数的行业分布和前十大重仓股


如下表格中,对比了中证A50、中证A100、中证A500的行业分布


因为用了细分龙头策略,保证了每一个细分行业都会有一些龙头股进到指数里,所以A系列指数整体的行业分布都比较均匀。


与沪深300这种市值选股指数相比,A系列指数最明显的一个区别就是金融行业。


在沪深300中,金融行业占比差不多是达到了24%上下。

而A50、A100、A500这三个指数,金融行业占比都不超过20%,反而是工业、信息技术行业的占比更高一些。



从前十大重仓股来看,中证A50、中证A100、中证A500也是基本重合的。只是在比例和顺序上面会有一些细微的区别。


另外,因为这三个指数成分股数量不同,所以前十大重仓股的合计占比,差别也比较大。


像中证A50,前十大重仓股的合计占达到了50%以上。

而中证A100,前十大重仓股的合计占比不到40%。

中证A500持股数量更多、更分散,这一比例刚超过20%。



中证A系列指数的历史走势


▼中证A50


在过去10多年里,中证A50整体也是上涨。


从2004年12月31日至2025年1月6日,指数的年化收益率是4.18%。

如果加上分红,中证A50全收益指数的年化收益率达到了6.5%。


历史上的最大回撤达到了46.22%,发生在2021年2月10日-2024年2月2日。



▼中证A100


中证A100指数,从2005年12月30日至2025年1月6日,年化收益率达到了6.94%。

如果加上分红,然后扣掉分红税的话,中证A100净收益指数的年化收益率达到了9.05%。


历史上的最大回撤达到了71.72%,发生在2007-2008年的全面大牛市之后。


这里需要注意的是,以上展示的中证A100的历史收益和波动数据,主要是之前中证100的数据,参考意义不太大。

只有从2024年10月28日之后,才是中证A100的数据。



▼中证A500


中证A500指数,从2004年12月31日至2025年1月6日,年化收益率达到了7.68%。

如果加上分红,中证A500全收益指数的年化收益率达到了9.52%。


历史上的最大回撤达到了70.9%,同样是发生在2007-2008年的全面大牛市之后。



中证A系列指数的历史估值走势


▼中证A50


如下是中证A50的历史估值走势。

这个指数,当前还在低估,不过距离正常估值也不远。



▼中证A500

如下是中证A50的历史估值走势。

因为含有较多的中小盘股票,中证A500整体估值也处于低估的位置。



▼中证A100


如下是中证A100的历史估值走势。

不过,由于规则修改的问题,直接看中证A100的市盈率、市净率,所计算出来的估值百分位数据并不太准确。



在实际投资中,我们可以参考中证A50和中证A500,来判断中证A100的估值。

中证A100的估值,处于A50和A500之间。


截止到2025年1月6日,A50和A500均低估。
因此,中证A100也处在比较低估的位置。


其中,中证A50和MSCI A50的选股规则比较类似。



2024年以来,这两个指数的全收益指数走势也比较相似。


我们也可以参考估值表上MSCI A50的估值,来判断中证A50的估值。


中证A系列的指数基金


▼中证A50


如下列举了A50相关的指数基金。

包括场内和场外规模最大的,各5只。


中证A50相关的指数基金,成立时间都比较短一些。业绩表现还有待观察。



▼中证A100

中证100之前有比较长的历史,也有很多中证100的老基金,其中一些老基金也运作了10年以上,历史业绩也不错。


在中证100改为中证A100之后,之前的老基金也完成了修改,后续会跟随中证A100的新规则投资股票。

所以中证A100也不需要新发基金,可以直接选老基金。



▼中证A500


投资A500指数基金,大家也可以重点考虑咱们估值表里展示的这2只。


基金的相关信息如下图所示。



快速查询A系列指数当前估值


大家可以参考公众号每个交易日更新的估值表,来查看各个指数的最新估值。



之前,螺丝钉也设计了「螺丝钉指数地图」。
按照宽基、策略、行业、主题的这种分类,展示了各个常用指数的选股规则、行业分布、市值平均数和中位数等信息,方便大家查询。

在公众号底部对话框回复「指数地图」即可查看。



总结


中证A系列指数,目前有三个:A50、A100和A500。
是在市值选股的基础上,增加了ESG评分要求,并应用了细分龙头策略。
这样能降低指数风险,对指数长期收益也更有利。

这三个A系列指数是包含关系。
风格类似、都是细分龙头策略指数,只是选股数量、大小盘风格有区别。

从历史走势来看,A50、A100和A500的长期收益都还是比较不错的。
当前普遍都还在低估。
大家可以参考公众号每个交易日更新的估值表,以及「螺丝钉指数地图」,来快速查询A系列指数的当前估值。


作者:银行螺丝钉(转载请获本人授权,并注明作者与出处)


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风险提示


基金投资组合策略过往业绩并不预示其未来表现,为其他客户创造的收益并不构成业绩表现的保证。

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