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. 收益能力评估模型 - 构建思路：通过基金分年度区间收益率衡量收益能力[5] - 具体构建：计算2022年以来各年度收益率，筛选收益显著的产品（如翟相栋、王贵重管理的基金）[5] - 评价：能有效识别长期收益能力突出的基金 2. 回撤控制能力模型 - 构建思路：结合最大回撤和波动率指标评估风险控制能力[5] - 具体构建：统计2022年以来分年度最大回撤及波动率，筛选低回撤产品（如张帆、谢治宇管理的基金）[5] 3. 持有体验评估模型 - 构建思路：通过滚动胜率、创新高次数等指标衡量持有舒适度[5] - 具体构建：计算近2年任意持有1年/半年/3月的胜率及回撤修复天数（如刘元海管理的产品）[5] 4. 市值风格分类模型 - 构建思路：基于持仓股市值划分大/中/小市值风格[10] - 具体构建：统计近6期持仓个股市值分布（如广发港股通成长精选为大市值风格）[10] 量化因子与构建方式 1. 港股超额收益因子 - 构建思路：捕捉港股科技指数相对A股的稳定超额收益[4] - 具体构建：计算恒生科技指数与中证TMT指数的年度收益差，均值达15.07%[4] - 评价：港股市场超额收益持续性更强 2. 估值分位因子 - 构建思路：利用PE(TTM)分位值判断估值水平[4] - 具体构建： $PE(TTM)分位值 = \frac{当前PE - 近1年PE最小值}{近1年PE最大值 - 近1年PE最小值}$ 如SHS云计算分位值为41.67%[4] 3. 市场环境适应性因子 - 构建思路：区分基金在上涨/震荡/下跌市的表现差异[13] - 具体构建：以中证TMT指数划分市场阶段，统计被动基金在上涨市平均收益61.36%，主动基金在震荡市更优[13] 模型回测效果 1. 收益能力模型 - 年化收益率：头部基金2022年以来年均收益超20%[5] 2. 回撤控制模型 - 最大回撤：优质基金回撤控制在-15%以内[5] - 波动率：低于同类平均10%[5] 3. 港股超额收益因子 - 年化超额收益：15.07%（2015-2025年）[4] 因子回测效果 1. 估值分位因子 - 港股科技指数PE分位值：41.67%-96.67%[4] 2. 市值风格因子 - 大市值基金规模占比：超60%（如广发港股通成长精选21.51亿元）[10] （注：部分模型如进攻/防守能力模型因文档未提供具体构建公式，仅保留描述性内容）