量化模型与构建方式 1. 模型名称：信达金工行业轮动策略 模型构建思路：基于绩优基金的持仓倾向，通过分析其超配和低配行业的变化，构建行业轮动模型，捕捉市场风格的变化[30] 模型具体构建过程：模型通过跟踪绩优基金的持仓数据，计算其在不同行业的超配和低配比例，结合市场风格的变化，生成行业轮动信号。具体步骤包括： 1. 收集绩优基金的持仓数据 2. 计算各行业的超配和低配比例 3. 结合市场风格变化，生成行业轮动信号 模型评价：该模型能够有效捕捉市场风格的变化，尤其在红利风格上表现较好[30] 模型的回测效果 1. 信达金工行业轮动策略，多头超额收益表现稳定，尤其在2020年至2025年期间，超额收益显著[32] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：主力资金流因子 因子构建思路：通过分析主力资金的净流入和净流出情况，构建反映市场资金流向的因子[53] 因子具体构建过程： 1. 根据同花顺对主力资金的划分标准，计算特大单、大单、中单和小单的净流入金额 2. 将净流入金额标准化，生成主力资金流因子 因子评价：该因子能够有效反映市场资金的流向，尤其在TMT板块的资金流出中表现显著[54] 2. 因子名称：主动资金流因子 因子构建思路：通过分析主动资金的净流入和净流出情况，构建反映市场主动资金流向的因子[54] 因子具体构建过程： 1. 计算主动资金的净流入金额 2. 将净流入金额标准化，生成主动资金流因子 因子评价：该因子能够有效捕捉市场主动资金的流向，尤其在TMT板块的资金流出中表现显著[54] 因子的回测效果 1. 主力资金流因子，本周主力资金净流出TMT板块，净流出金额为-5111.67亿元[54] 2. 主动资金流因子，本周主动资金净流出TMT板块，净流出金额为-5111.67亿元[54]