根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：Size（市值因子） - 构建思路：衡量股票市值大小对基金配置的影响[28] - 具体构建过程：通过基金重仓股的市值暴露计算，标准化处理后的Z-score表示相对市场基准的偏离程度。公式： $Size = \frac{MarketCap - \mu_{MarketCap}}{\sigma_{MarketCap}}$ 其中$\mu$和$\sigma$分别为全市场市值均值和标准差[28] - 因子评价：2025Q1暴露值0.05，显示基金偏好小市值股票的趋势减弱[28] 2. 因子名称：Liquidity（流动性因子） - 构建思路：反映基金对股票交易流动性的偏好[28] - 具体构建过程：基于过去20个交易日日均成交额构建标准化指标，暴露值计算方式同Size因子[28] - 因子评价：暴露值0.07达历史80%分位，显示基金显著增配高流动性个股[28] 3. 因子名称：Trend（趋势性因子） - 构建思路：捕捉基金对动量效应股票的配置倾向[28] - 具体构建过程：计算股票过去6个月收益率，经市值加权和标准化处理[28] - 因子评价：暴露值0.15且环比增加0.12，显示追涨策略增强[28] 4. 因子名称：Dividend Yield（股息率因子） - 构建思路：分析基金对分红特征的偏好变化[32] - 具体构建过程： $DividendYield = \frac{AnnualDividend}{MarketCap}$ 采用分红实施公告日数据计算[32] - 因子评价：当前暴露处于历史45.9%分位，显示分红策略配置中性[32] 因子回测效果 1. Size因子 - 2025Q1暴露值：0.05 - 环比变化：-0.05 - 历史分位：59.02%[28] 2. Liquidity因子 - 2025Q1暴露值：0.07 - 环比变化：+0.14 - 历史分位：80.33%[28] 3. Trend因子 - 2025Q1暴露值：0.15 - 环比变化：+0.12 - 历史分位：11.48%[28] 4. Dividend Yield因子 - 历史分位：45.90% - 相对沪深300低配：-0.76[32] 注：报告中未提及具体量化模型，仅分析了风格因子的暴露情况[28][32]