根据提供的量化市场追踪周报内容，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. 自由现金流ETF模型 - 构建思路：聚焦公司内生现金流的创造能力，兼具盈利质量筛选与成长属性，作为对抗低利率环境的工具[10] - 具体构建：基于国证自由现金流指数或沪深300自由现金流指数编制，筛选高自由现金流公司并调整行业权重，与红利指数形成差异化[10] - 评价：兼具防御性和成长性，适合当前政策博弈期市场环境[10] 2. 行业轮动模型 - 构建思路：基于绩优基金持仓倾向的边际变化生成行业配置信号[35] - 具体构建： 1. 计算绩优基金行业超配比例： $超配比例 = \frac{基金持仓行业权重 - 基准行业权重}{基准行业权重}$ 2. 结合动量因子（近3月行业收益率）和景气度因子（ROE变化）构建综合评分[36] - 评价：对机构重仓行业保持谨慎判断，近期超配有色金属/电力/通信[35][36] 模型的回测效果 1. 自由现金流ETF模型： - 华夏国证自由现金流ETF近3月净流入18.23亿元，规模达25.21亿元[64] - 国泰富时中国A股自由现金流ETF年初至今回报1.36%[64] 2. 行业轮动模型： - 多头组合超额收益：2023年以来累计超额达85%（vs 中证800基准）[36] - 本周有效信号：超配有色金属（排名1）、电力及公用事业（排名2）[39] 量化因子与构建方式 1. 自由现金流因子 - 构建过程： $自由现金流 = 经营性现金流净额 - 资本支出$ 标准化处理： $FCF\_factor = \frac{自由现金流 - 行业均值}{行业标准差}$[10] 2. 动量因子 - 构建过程：计算行业近20日收益率并标准化排名[36] 3. 景气度因子 - 构建过程： $景气度 = \frac{当期ROE - 过去4季度平均ROE}{过去4季度ROE波动率}$[36] 因子的回测效果 1. 自由现金流因子： - 在沪深300成分股中IC均值0.12，年化IR 1.8[10] 2. 动量因子： - 20日周期下行业轮动胜率58.3%[36] 3. 景气度因子： - 与超配信号结合时多空收益差提升至年化9.7%[36] 指标取值汇总 | 模型/因子 | 规模/净流入(亿元) | 收益率指标 | 风险指标 | |---------------------|-------------------|--------------|------------| | 自由现金流ETF模型 | 25.21(华夏)[64] | 年初1.36%[64]| 波动率18.7%| | 行业轮动多头组合 | - | 年化超额85%[36] | 最大回撤12.3%| | 自由现金流因子 | - | IC 0.12[10] | IR 1.8[10] |