投资要点
　　◆网格交易策略概述：“网格交易”本质上是一种高抛低吸的交易策略，基于价格在一定范围内的自然波动来获取价差收益。“网格交易”顾名思义，如同一张“渔网”一样，横向的渔网线代表不同的价格水平；纵向的渔网线代表在每个价格水平所采取的交易动作以及仓位管理，纵横共同构成了网格状的交易策略布局。具体做法为，将投资标的未来一段时间可能的价格变化范围事先划分为多层网格，并将资金分成多份。当投资标的价格从当前价格下降，并来到下一条横向渔网线时，进行买入操作，这就好比在这个位置张开网口等待鱼儿（价格下跌带来的买入机会）游进来；当投资标的价格从当前价格上升，并来到上一条横向渔网线时，进行卖出操作获利了结。
　　◆适用网格交易标的特征：1、选择场内标的；2、价格波动区间稳定；3、交易费用低廉；4、流动性好；5、波动幅度较大。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（7.20-7.24）华宝证券ETF网格策略重点关注标的：
　　（1）券商ETF银华（159842.SZ）：布局券商板块在A股交投持续活跃背景下的中报业绩兑现窗口。A股2026上半年行情收官。根据iFinD数据统计，2026H1沪深两市股票与基金累计成交额376.16万亿元，日均两融余额2.78万亿元，相比2025H1分别实现了约100%与50%的增长。另一方面，截至7月20日，已有21家券商披露2026年半年度业绩预告，其中共有20家券商实现业绩预增。在市场交投情绪活跃、交易热度创下多个历史新高的背景下，券商中报业绩高增可期。政策端，2023年中央金融工作会议首提“培育一流投资银行和投资机构”，2024年3月证监会发布《关于加强证券公司和公募基金监管加快推进建设一流投资银行和投资机构的意见（试行）》，明确到2035年形成2-3家具备国际竞争力的投行。近年，无论是国泰君安吸收合并海通证券，打造总资产破2.1万亿的行业“超级航母”，还是中金公司换股吸收合并东兴、信达证券，亦或是国联证券+民生证券、东吴证券+东海证券、东方证券+上海证券等案例密集落地，可以观察到券商行业“头部强强联合”与“区域国资整合”的双主线合并路径愈发清晰，有望加速抬升行业集中度，打造“国际一流投行”。
　　（2）中韩半导体ETF华泰柏瑞（513310.SH）：捕捉全球AI存储周期弹性与国内半导体国产替代红利。伴随人工智能热潮所催生的海量存储需求，全球存储芯片呈现供不应求格局。据瑞银集团7月发布的《存储芯片月度报告》显示，全球存储芯片月销售额达到了创纪录的746亿美元，环比增长31.7%，行业景气度持续上行。而据韩国存储芯片大厂SK海力士CEO郭鲁正于7月10日公开发表的预测，其认为存储芯片的供给缺口仍将延续，2027年或将成为史上短缺最严重的一年。另一方面，“十五五”规划强调“科技自立自强水平大幅提高”。半导体作为数字经济与人工智能产业的核心底层硬件，有望依托产业政策持续加码、国家集成电路基金有序投放，实现全产业链自主可控进程加速，设备、晶圆制造、国产算力芯片、国产存储芯片等赛道长期成长空间持续打开。该ETF跟踪中证韩交所中韩半导体指数，均衡配置中韩两国半导体龙头企业，依托双市场分散持仓平抑单一市场行情波动，有望兼顾半导体行业周期上行弹性与国产替代长期成长价值。
　　（3）红利ETF华泰柏瑞（510880.SH）：把握“国家队”增持动能，与新“国九条”下红利资产的中长期配置价值。短期消息面来看，7月19日晚间，中国国新与中国诚通相继发布公告，双双表态“坚定看好中国资本市场发展前景”，中国国新已动用超500亿元再贷款及配套资金，中国诚通累计买入近百亿元，并宣布将继续增持中央企业股票及科技类企业股票，对红利板块构成信心提振。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。而《关于推动中长期资金入市的指导意见》（2024年9月由中央金融办与证监会联合发布）、《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》（2025年1月由中央金融办等六部门联合发布）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。
　　◆风险提示：国内经济复苏及政策落地效果不及预期的风险。国际形势与地缘风险事件超预期变化的风险。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理管理其他产品的历史业绩不代表未来表现。本报告策略模拟回测结果基于对应模型及假设计算，需警惕模型失效的风险，且相关假设可能导致模拟回测结果与真实交易情况不同，仅供研究参考，不构成投资建议。本报告策略模拟回测结果均基于历史数据测试得到，在未来存在失效的可能，不代表基金未来表现，仅供研究参考，不对基金的未来表现构成预测。本报告研究依赖数据可靠性、研究假设和估算方法，结果可能