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. 宽基轮动策略模型 - 构建思路：基于不同宽基指数（沪深300、中证500、中证1000、中证2000及"其他"组）的热度变化率进行轮动选基[7][8] - 具体构建过程： 1. 计算各宽基组成分股的总热度指标（个股浏览、自选与点击次数之和的归一化值×10000）[7] 2. 计算周度热度变化率并取MA2平滑处理[11] 3. 每周买入热度变化率MA2最大的宽基，若为"其他"组则空仓[13] - 模型评价：通过捕捉市场情绪异常变化实现超额收益 2. 概念热度组合模型 - 构建思路：利用热门概念中低关注度个股的反转效应构建对冲组合[31] - 具体构建过程： 1. 筛选本周热度变化率最大的5个概念作为股票池 2. 排除流通市值最小的20%股票 3. 等权持有概念内热度排名前10（TOP组合）与后10（BOTTOM组合）的个股[31] - 模型评价：BOTTOM组合长期表现优于高热度个股 模型的回测效果 1. 宽基轮动策略模型 - 年化收益率：8.74% - 最大回撤：23.5% - 2025年收益：9.6%（基准等权8.4%）[16] 2. 概念热度BOTTOM组合 - 年化收益率：15.71% - 最大回撤：28.89% - 2025年收益：20%[33] 量化因子与构建方式 1. 总热度因子 - 构建思路：通过归一化处理市场关注度数据衡量个股情绪[7] - 具体构建过程： $总热度 = \frac{浏览+自选+点击次数}{全市场总和} \times 10000$ 聚合为宽基/行业/概念层面时对成分股热度求和[7] 2. 热度变化率因子 - 构建思路：捕捉市场关注度的边际变化[11] - 具体构建过程： 计算周度热度环比变化率并采用MA2平滑： $变化率_{MA2} = \frac{热度_t - 热度_{t-1}}{热度_{t-1}}的2期移动平均$[11] 3. 估值分位数因子 - 构建思路：监控行业估值相对历史水平的位置[38] - 具体构建过程： 计算当前估值在2015年以来或滚动5年历史分位数[40][41] 因子的回测效果 1. 宽基热度变化率因子 - 本周最优宽基：沪深300（+5.07%） - 最差宽基："其他"组（-2.71%）[18] 2. 行业热度变化率因子 - 正向TOP5行业：基础化工（+66.0%）、公用事业、银行、综合、医药生物 - 负向TOP5行业：纺织服饰（-18.0%）、食品饮料、国防军工、通信、计算机[27] 3. 概念热度变化率因子 - 本周TOP5概念：青蒿素（+286.7%）、光刻机（+214.8%）、信托概念（+141.2%）、中韩自贸区（+135.6%）、动物疫苗（+121.6%）[36]