根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：基金仓位估计模型 - 模型构建思路：通过整合基金季报前十大重仓股、上市公司十大股东信息及行业配置数据，模拟补全基金的全部股票持仓[7][8] - 模型具体构建过程： 1. 利用基金季报（T期）披露的前十大重仓股和上市公司季度报告中的十大股东信息，补充重仓股明细[8] 2. 根据T-1期半年报/年报的非重仓股持仓，假设行业下持股种类不变，按比例调整权重生成T期非重仓股模拟持仓[8] 3. 将基金持仓拆分为大、小盘组合，通过加权最小二乘法回归基金日收益率与大/小盘指数日收益率，估计每日仓位配置[10] - 模型评价：解决了基金持仓披露滞后性问题，实现了日度仓位监控[10] 2. 模型名称：基金风格分析模型 - 模型构建思路：基于仓位估计结果，从市值和行业维度刻画基金风格变化[10] - 模型具体构建过程： 1. 市值暴露：统计基金在大盘（沪深300为代表）和小盘（中证1000为代表）组合的仓位占比[10] 2. 行业配置：按中信一级行业分类计算持仓权重，分析行业配置变化[16][20] 模型的回测效果 1. 基金仓位估计模型 - 普通股票型基金仓位中位数：91.74%（2025-03-14），周环比下降0.84%[13] - 偏股混合型基金仓位中位数：90.80%（2025-03-14），周环比下降0.79%[13] - 大盘仓位周变动：普通股票型+1.44%，偏股混合型+0.90%[13] - 小盘仓位周变动：普通股票型-2.28%，偏股混合型-1.69%[13] 2. 基金风格分析模型 - 行业配置权重（2025-03-14）： - 电子（普通股票型20.19%）、电力设备（10.26%）、医药（9.45%）[16] - 行业配置分位点（2016年以来）： - 电子元器件（97.33%分位）、汽车（94.27%分位）[17] - 医药（4.58%分位）、房地产（4.20%分位）[17] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值风格因子 - 因子构建思路：通过基金持仓组合与大盘/小盘指数的收益率相关性，量化市值暴露程度[10] - 因子具体构建过程： - 定义大盘组合为沪深300成分股，小盘组合为中证1000成分股[10] - 计算基金日收益率对两个指数日收益率的回归系数，系数值即为仓位暴露因子[10] 2. 因子名称：行业动量因子 - 因子构建思路：跟踪基金行业配置权重的周度变化[20][21] - 因子具体构建过程： - 按中信一级行业分类统计持仓权重周环比变动[16] - 计算行业仓位变动百分比：$\Delta W_{i,t} = W_{i,t} - W_{i,t-1}$ 其中$W_{i,t}$为第i行业在t周的配置权重[21] 因子的回测效果 1. 市值风格因子 - 普通股票型基金小盘仓位分位点：93.70%（2016年以来）[13] - 偏股混合型基金小盘仓位分位点：98.32%（2016年以来）[13] 2. 行业动量因子 - 周度增仓行业：医药（+0.5%）、食品饮料（+0.3%）[20] - 周度减仓行业：电子（-0.8%）、计算机（-0.6%）[20]