量化模型与构建方式 增强策略ETF模型 1. 模型名称：增强策略ETF模型 模型构建思路：通过量化建模和历史数据测算，构建增强策略ETF，旨在超越业绩基准收益率[21][22] 模型具体构建过程： - 选取特定指数（如沪深300、中证500、中证1000等）作为基准 - 运用量化模型对成分股进行优化配置，调整权重以获取超额收益 - 通过历史数据回测验证模型有效性，筛选出表现优异的增强策略ETF[21][22] 模型评价：增强策略ETF在近一年和2024年以来的表现显示出较强的超额收益能力，尤其是中证1000增强策略ETF表现最佳[21][22] 2. 模型名称：沪深300增强指数型基金 模型构建思路：基于沪深300指数，通过量化增强策略优化成分股配置，获取超额收益[31][32] 模型具体构建过程： - 以沪深300指数为基准，构建增强策略 - 运用量化模型对成分股进行筛选和权重调整 - 通过回测验证策略有效性，优化模型参数[31][32] 模型评价：沪深300增强指数型基金整体表现稳定，部分基金如易方达沪深300精选增强A在近一年取得了显著的超额收益率[32] 3. 模型名称：中证500增强指数型基金 模型构建思路：基于中证500指数，通过量化增强策略优化成分股配置，获取超额收益[31][32] 模型具体构建过程： - 以中证500指数为基准，构建增强策略 - 运用量化模型对成分股进行筛选和权重调整 - 通过回测验证策略有效性，优化模型参数[31][32] 模型评价：中证500增强指数型基金整体表现良好，部分基金如汇添富中证500指数增强A在近一年取得了较高的超额收益率[32] 4. 模型名称：中证1000增强指数型基金 模型构建思路：基于中证1000指数，通过量化增强策略优化成分股配置，获取超额收益[31][32] 模型具体构建过程： - 以中证1000指数为基准，构建增强策略 - 运用量化模型对成分股进行筛选和权重调整 - 通过回测验证策略有效性，优化模型参数[31][32] 模型评价：中证1000增强指数型基金表现突出，尤其是博时中证1000指数增强A在近一年取得了显著的超额收益率[32] 5. 模型名称：国证2000增强指数型基金 模型构建思路：基于国证2000指数，通过量化增强策略优化成分股配置，获取超额收益[31][32] 模型具体构建过程： - 以国证2000指数为基准，构建增强策略 - 运用量化模型对成分股进行筛选和权重调整 - 通过回测验证策略有效性，优化模型参数[31][32] 模型评价：国证2000增强指数型基金整体表现较好，招商国证2000指数增强A在近一年取得了显著的超额收益率[32] --- 模型的回测效果 1. 增强策略ETF模型 - 上周超额收益率：招商中证1000增强策略ETF为1.49%，华泰柏瑞中证1000增强策略ETF为1.30%[22] - 2024年以来超额收益率：招商中证1000增强策略ETF为9.63%，华泰柏瑞中证1000增强策略ETF为6.38%[22] - 近一年超额收益率：招商中证1000增强策略ETF为10.92%，华泰柏瑞中证1000增强策略ETF为5.47%[22] 2. 沪深300增强指数型基金 - 上周超额收益率：华夏沪深300指数增强A为1.34%，易方达沪深300精选增强A为0.99%[31][32] - 近一年超额收益率：易方达沪深300精选增强A为11.03%，华夏沪深300指数增强A为1.39%[32] 3. 中证500增强指数型基金 - 上周超额收益率：中欧中证500指数增强A为1.17%，汇添富中证500指数增强A为0.15%[31][32] - 近一年超额收益率：汇添富中证500指数增强A为7.47%，中欧中证500指数增强A为4.19%[32] 4. 中证1000增强指数型基金 - 上周超额收益率：大成中证1000指数增强A为2.14%，太平中证1000指数增强A为2.02%[31][32] - 近一年超额收益率：博时中证1000指数增强A为9.57%，太平中证1000指数增强A为7.54%[32] 5. 国证2000增强指数型基金 - 上周超额收益率：鑫元国证2000指数增强A为1.06%，招商国证2000指数增强A为-1.54%[31][32] - 近一年超额收益率：招商国证2000指数增强A为8.92%，鑫元国证2000指数增强A为0.89%[32]