作为透明 、高效 、低成本的配置工具 ，ETF受到投资者喜欢 的同时 ，也伴随着“选品难、择时难 、拿不住 ”的现实焦虑 。为回应市场关切，近日 ，中信证券 、同花顺、国泰海通证券 、景顺长城（根据首字笔画排序）联合发布《2026 ETF客户投资行为洞察报告》（下称“报告 ”） 。
报告完整梳理国内ETF市场发展格局 、投资者分层画像与真实投资行为 ，为普通投资者构建理性投资组合 、行业机构开展精准投教提供了翔实借鉴 。报告显示，2026年上半年ETF市场呈现“数量扩容、规模缩水”态势 ，全市场共1595只产品 ，较年初净增193只，资产规模4.74万亿元 ，降幅21.32% 。在供给端 ，硬科技、创新药等行业主题ETF成为新发主力，但赛道同质化加剧了选品难度；在需求端，ETF渗透率持续提升至20.5% ，年轻 、高学历 、一线及新一线城市群体成为核心增量 ，但投资者普遍面临择基难、择时难 、风控难三大痛点 。
作为行业的重要参与者，近年来景顺长城紧抓时代机遇 ，沿着“特色化 、世界 化 ”两大战略方向 ，大力发展被动投资。截至6月30日，公司ETF规模达678.27亿 。通过深入洞察市场需求 ，公司也在不断丰富指数产品线 ，覆盖宽基 、行业/主题、跨境 、SmartBeta等产品，提供各类不同的底层资产和投资策略 ，满足投资者多样化的需求 。以港股市场为例 ，公司已构建起较完整的产品矩阵“港股全家桶 ”，覆盖宽基 、科技及消费主题基金、红利策略指数等。
在夯实业务布局的同时 ，景顺长城亦注重加强有温度的投资者陪伴 。为降低理解门槛 、增强记忆点 ，景顺长城打造了“ETF动物园”IP，将产品特性与动物形象深度绑定，构建生动的营销体系：如纳指科技ETF景顺对应“那只柯基 ” ，中证A500ETF景顺对应“大象 ”（象征行业龙头的“宽 、大、强”） ，红利类产品对应“卡皮巴拉 ”（契合低波动、稳心态的特点）等 。在内容陪伴层面，公司也打造了多维度的投教IP矩阵 ，如在小宇宙播客《投资不南》对指数投资逻辑和市场动态进行深度拆解 ，通过IP“HeyETF ”输出专业有趣的投教内容，此外日常还有“港股全家桶”“洞见红利价值”等系列直播和活动科普主题板块知识。
为助力改善投资者体验 ，景顺长城已连续两年发布ETF系列报告 ，旨在通过持续追踪投资者行为，为推动行业高质量发展提供多维数据借鉴 。基于报告 ，本文梳理出三大核心看点 。
看点一：年轻 、高学历 、一线群体更偏爱ETF
谁在买ETF？报告显示 ，ETF投资者呈现出鲜明的“年轻化、高学历 、核心城市聚集 ”特征 。
从年龄结构看，30-40岁人群仍是ETF交易核心客群 ，但市场的年轻化特征持续凸显：2025年末 ，35岁以下ETF交易者占比为35.6%，2026年6月升至39.5%；其中18-25岁年龄段ETF交易相对股票交易的比例达到173%，年轻人对ETF的偏好明显领先。不过 ，各年龄段首购人群占比均有所下滑 ，新增投资者入场热度降温 。
性别方面，男性（84.3%）依旧是股票与ETF交易的主力 。但值得注意的是 ，女性投资者对ETF的接受度显著提升 ，首购用户中女性占比由2025年末的10.8%升至15.4%，但如何将“流量 ”转化为“留量” ，仍是行业亟待解决的课题。
地域方面 ，北上广深 、杭州、成都 、重庆 、武汉等一线及强新一线城市长期稳居ETF交易人数前列，体现核心城市投资者更喜欢 ETF工具化投资方式；下沉市场新客增长提速 ，初次布局ETF的意愿更强 ，但参与ETF的热情不及个股交易 。
不同学历的投资者对ETF的接受度是否存在差异？报告显示，学历越高 ，选取 ETF产品的倾向越突出 。其中 ，硕士及以上学历人群ETF相对股票交易的比例达到136%，是所有学历层级中偏好比较高 的群体；本科学历该比例为100%，高中、中专学历为102% ，大专 、初中及以下学历分别为93% 、81%。
买ETF的投资者都赚钱了吗？收益表现上 ，投资者的预期与实际收益之间存在明显落差 。报告显示，超五成投资者将年化收益目标设定在5%-20%区间 ，其中追求10%-20%收益的受访者占比比较高 。而反观过往一年的实际收益 ，45.05%的受访者出现不同程度亏损，仅30.34%实现盈利 ，大幅盈利人群占比仅7.72% ，表明多数投资者的收益预期高于自身真实获利水平。
看点二：交易赛道化偏好鲜明，调研决策趋于理性
从“买什么 ”到“怎么买 ” ，投资者的交易行为模式也在发生微妙变化 。
从持仓结构看 ，行业/主题热门赛道ETF是投资者近一年新增买入与当前持仓存量的核心配置品种，分别占比61.16%、57.36% ，显著高于宽基 、跨境及固收类产品；对比一年前的配置行为 ，22.62%的资金由宽基转向行业主题ETF，9.77%的投资者选取 增配跨境资产，9.71%选取 向固收产品平衡波动 ，可见分散配置 、风险对冲、海外多元布局的差异化需求提升 。
投资决策层面 ，投资者购买ETF前的调研行为整体较为主动，包括查看资金流向与市场情绪、分析指数历史表现及估值 、研读产品基础信息 、横向对标同类产品四项主要的调研方式 ，仅凭他人推荐直接买入的受访者仅占3.09% ，决策理性化程度提升。
在ETF选品借鉴 依据方面，自主技术分析（22.13%）、ETF规模及流动性榜单（20.29%）是投资者首要借鉴 的两大因素 ，新闻热点 、券商研报/投顾建议 、指数官方资料紧随其后 ，依托社区热度、熟人 、KOL推荐等主观类信息占比相对偏低。
投资风格上，坚持长期配置的人群占主导（30.76%） ，但短线交易参与者同样较多（25.75%） ，仅少数人选取 中期波段与动态灵活切换的投资方式，中期轮动策略受众相对较少 。
面对ETF同质化情况 ，超三成投资者会优先选取 规模最大 、流动性最优的产品 ，流动性、标的指数前景是两大核心决策依据 。但“知易行难”，受访投资者的交易纪律仍显薄弱。超四成投资者未使用任何专业工具辅助投资，缺乏标准化的仓位管理规则 。
看点三：投资决策到行业生态 ，AI将赋能全链条变革
面对复杂的市场环境与个性化的配置需求 ，AI正成为破局关键 。
报告指出，近来 AI已初步渗透至投资决策与机构运营全链路 ，但个人端使用率尚不足六成 ，机构端的产品创新 、智能投顾亦处于初级阶段。展望未来，AI将驱动行业竞争逻辑发生根本性转变：从单纯的产品发行 、费率比拼 ，转向智能工具、数字化投顾 、AI研报体系的综合较量 。在具体实践层面 ，AI的价值已在多个场景显现：
在客户端，通过自动估值测算 、资金监控及持仓诊断 ，直击新手“选品难 ”痛点；在机构端 ，依托大数据实时监控宏观、产业、舆情 、资金等多维数据，辅助细分产品创新与前置风险预警；在渠道端 ，基于用户画像构建AI体系 ，实现千人千面的投教内容与陪伴服务 。报告认为，随着人机协同成为常态，垂直化AI工具将大幅降低投资门槛 ，推动ETF行业迈入高质量 、普惠化、数字化发展的新阶段。
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