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 。
