◆网格交易策略概述：简单来说，“网格交易”本质上是一种高抛低吸的交易策略。但与依赖判断长期走势的趋势交易不同，网格交易是一种基于价格波动的策略，它不预测市场的具体走势，而是利用价格在一定范围内的自然波动来获取利润，适用于价格频繁波动的市场。在震荡行情中，投资者可以考虑灵活运用网格交易，通过反复多次地赚取相对较小的差价来增强投资收益，待新的方向或市场主线明确之后再进行仓位及策略上的切换。
　　◆适用网格交易标的特征：1、选择场内标的；2、长期行情稳定；3、交易费用低廉；4、流动性好；5、波动性较大。基于上述特征我们认为，权益型ETF是相对合适做网格交易的标的类型。
　　◆本期（12.22-12.26）华宝证券ETF网格策略重点关注标的：
　　（1）机器人ETF（159770.SZ）：“政策+技术+需求”三重共振下，2025年人形机器人赛道迎来爆发元年。政策层面，2025年政府工作报告提出大力发展智能机器人等新一代智能制造装备，培育具身智能等未来产业。同年8月，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，大力推动包括人形机器人在内的人工智能产业发展。技术层面，2025年中国机器人大会、机器人马拉松大赛、国际人形机器人技能大赛、机器人格斗大赛等每一次大会与赛事的举办，都是对我国人形机器人在机械结构、运动控制、软件算法、多模态信息处理、环境适应等技术成熟度与商业化能力的集中检验。我国凭借完整的供应链与强大的场景落地能力，正从起初的概念验证到如今对机器人规模化应用的逐步深入阶段。受益于政策面的大力支持与技术面的不断突破，我国机器人下游需求场景持续增加，产业正迎来营收与产量的“双高增长”。据工信部数据显示，2025年上半年我国机器人行业营业收入同比增长27.8%，其中工业机器人产量以35.6%的增速，持续巩固全球最大应用市场地位。
　　（2）央企科技ETF（560170.SH）：“央企”+“科技”双重属性，聚焦“国家队”科技力量。中国式现代化要靠科技现代化作支撑。“十五五规划”提出，“加快高水平科技自立自强……抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，统筹教育强国、科技强国、人才强国建设，提升国家创新体系整体效能，全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力。”我国将“科技自立自强”置于核心战略地位，而央企是攻坚“卡脖子”技术、推动科技领域国产化替代的绝对主力。另一方面，国企改革深化提升行动推动央企聚焦主责主业、提升经营效率，并加强市值管理，有望带动其价值重估。该ETF跟踪中证国新央企科技引领指数，投资于国务院国资委下属业务涉及航空航天与国防、计算机、电子、半导体、通信设备及技术服务等核心科技领域的50家央企上市公司，为投资者一键布局国家核心科技战略力量提供了便捷工具。
　　（3）证券ETF龙头（159993.SZ）：资本市场改革深化，为头部券商打开成长空间。2025年截至10月31日，43家上市券商三季报悉数披露。据Wind统计，其总营收、归母净利润分别达4214.16、1692.91亿元，同比+17.13%、62.48%，共计42家券商实现归母净利润正增长，且有超六成增速超过50%。具体至细分业务层面，43家上市券商经纪业务全部实现同比正增长；自营业务近八成同比正增长；资管业务承压；投行业务或触底回升，总收入251.51亿元，同比+23.46%。证券行业整体业绩显著提升，一方面来自于市场行情的回暖，另一方面也源自资本市场改革的持续深化。12月11日、18日，中央经济工作会议与中国资本市场学会学术委员会成立会议分别召开，会上均提出“持续深化资本市场投融资综合改革”，有望稳步扩大制度型高水平对外开放，持续提高资本市场制度包容性吸引力，提升券商等金融机构对促进经济高质量发展和中国式现代化大局的服务能力。而在12月6日，证监会主席吴清在出席中国证券业协会第八次会员大会时提出，“对优质机构适当‘松绑’，进一步优化风控指标，适度打开资本空间和杠杆限制”，有望提升头部券商资本利用效率，进一步打开其成长空间。
　　（4）港股央企红利ETF（513910.SH）：高股息驱动的红利投资逻辑，在低利率环境下有望长期具备显著的配置价值。中长期来看，自2024年新“国九条”提出“强化上市公司现金分红监管”以来，多项优化完善企业提升股东回报的国家政策陆续发布，上市公司生态正从“重融资、轻回报”向常态化分红机制积极转变。另一方面，《关于推动中长期资金入市的指导意见》、《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》等多项政策先后推出，在低利率与“资产荒”背景下积极引导险资、养老金等中长期资金入市，进一步提升了高股息资产的投资价值。短期来看，临近年末防御风格或相对占优，长期表现稳定且业绩与分红更具相对确定性的红利策略，届时可能更受市场青睐。
　　◆风险提示：国内经济复苏及政策落地不及预期的风险。国际形势超预期演变、地缘风险事件。历史规律可能存在偏差，过去的日历效应不一定能够准确预测未来市场表现。基金的过往业绩及基金经