今年以来，A股市场结构性分化显著，热点板块快速轮动，ETF资金流向因此呈现高频波动状态。数据显示，今年以来ETF整体规模“先抑后扬”，资金“大进大出”常态化特征明显。
这对基金公司的运作管理能力提出全新挑战。在业内人士看来，公募基金行业要进一步优化投资者结构，通过技术赋能精细化管理，以适配新的市场生态。
ETF申赎波动加大
受A股结构性行情持续演绎、市场风格快速切换等因素影响，今年以来ETF资金申赎波动幅度明显放大。Choice数据显示：截至6月末，ETF规模从去年末的6.02万亿元回落至4.75万亿元，降幅超过两成；进入下半年市场风格快速切换，ETF资金持续流入，截至9月初ETF规模增至4.9万亿元。
从细分品类看，宽基ETF与行业主题ETF的资金走势明显分化。“一方面，宽基指数ETF的规模在上半年回落后企稳回升；另一方面，在科技相关主题产品的推动下，行业与主题ETF的规模持续提升。”瑞银证券中国股票策略分析师孟磊分析称。
从单只ETF看，资金“大进大出”现象较为明显。数据显示：截至9月11日，今年以来沪深300 ETF华泰柏瑞、沪深300 ETF华夏的基金份额均下降逾七成；金融ETF国泰、科创创业人工智能ETF鹏华的基金份额降幅均超过七成。短期来看，数百只ETF的单周基金份额波动率超过5%，资金买卖频率较高。
从投资者结构来看，ETF市场已形成以机构投资者为规模支柱、个人投资者为活跃力量的多层次结构。根据景顺长城基金研究，股票型ETF以机构投资者为主导，展现出强大的专业资金吸引力。个人投资者则成为撑起ETF新发市场的核心力量。在业内人士看来，两类市场资金偏好差异明显，也成为ETF资金波动加剧的重要原因。
考验ETF运作管理
多位受访人士表示，ETF资金大进大出趋于常态化，其对A股市场的影响呈现双向性，既是市场震荡中的“稳定器”，同时，阶段性波动对ETF运作能力带来挑战。
在市场调整阶段，ETF资金逆向操作，能够有效对冲市场抛压。例如，7月科技板块震荡加剧，市场情绪偏弱，但股票型ETF资金净流入超过4700亿元，其中科创50 ETF华夏、沪深300 ETF华泰柏瑞、创业板ETF易方达均超过300亿元，发挥了稳定市场的作用。
与此同时，高频、大幅度的ETF资金申赎波动，也给ETF日常运作、风险管控带来挑战。
华南地区一位基金经理表示，不少股票型ETF采用实物申赎机制，并设有大额赎回上限限制，能较好地应对大额集中赎回。由于部分全市场ETF需要现金替代，在极端行情下无法及时卖出足够多的股票时，ETF可能面临流动性问题。
该基金经理表示：“若ETF预留充足的流动性缓冲（包括现金头寸、高流动性成分股、场外现金替代等措施），可以降低风险，但可能会降低做市商效率；同时，ETF留有过高的现金持仓可能会扩大跟踪误差，不利于ETF贴合指数运作。”
一般来说，在资金平稳流动阶段，基金调仓、换股操作节奏平缓，可精准匹配指数成分股权重。一位公募基金研究人士表示，资金大进大出，意味着基金管理人要在短时间内大规模买卖成分股、调整持仓结构，造成交易冲击成本大幅上升。叠加单一行业主题个股波动偏大、部分细分标的流动性差异，基金管理人大幅调仓容易导致ETF净值与指数走势偏离，造成跟踪误差阶段性扩大，进而影响产品口碑。
借力AI破解运作难题
面对市场挑战，基金公司正在主动发力，进一步优化投资者结构，通过技术赋能精细化管理，破解行业发展痛点。
引入长线机构资金成为行业共识。一家大型基金公司相关人士表示，个人投资者是部分ETF流动性的提供者，但高风险偏好、高换手率的特点会导致产品申赎波动放大。扩大投资者结构，引入长线资金，有利于为ETF提供核心压舱石。其中，具备“长钱长投”特征的机构投资者，交易行为可预期，是ETF流动性溢价的稳定来源。
在运营管理升级层面，AI技术成为基金公司防控风险的核心抓手。据悉，多家基金公司加大AI技术投入，提升ETF运营端的管理能力，包括识别风险、监测异常、优化PCF（申购赎回清单文件）参数、预测申赎等。目前，基金公司运用大模型，能够实现停复牌智能监控预警，并在ETF现金差额中探索多种算法，以求实现现金差额最小化。在申赎预判方面，推动ETF AI申赎预测能力，为运营端提前研判申赎变化提供辅助支持。
“AI已在申赎预测、风险识别、PCF参数优化等环节发挥作用。PCF制作、IOPV（基金份额参考净值）等核心环节仍主要依靠确定性规则、计算模型和多数据源校验。AI更适合进行预测、异常识别、参数建议和辅助判断配资盘，核心结果仍需要规则校验和人工复核的保障。”招商基金相关人士表示。
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