量化模型与构建方式 1. 模型名称：公募基金仓位估计模型 - 模型构建思路：基于基金季报披露的前十大重仓股、上市公司十大股东信息及行业配置，结合半年报/年报的全部持仓数据，模拟补全基金的非重仓股持仓，进而估计基金的整体股票仓位[9][10][11] - 模型具体构建过程： 1. 从基金季报获取前十大重仓股（T期），结合上市公司十大股东信息补充重仓股细节[10] 2. 利用最近一期（T-1期）半年报/年报的全部持仓数据，提取非重仓股行业分布[11] 3. 假设非重仓股在各行业内的持股种类不变，仅按比例调整权重，根据T-1期非重仓股持仓按行业比例放缩得到T期模拟持仓[11] 4. 将模拟持仓拆分为大、小盘组合，通过加权最小二乘法拟合基金日收益率与大盘/小盘指数日收益率，估计每日仓位配置[13] - 模型评价：解决了基金持仓披露不全和滞后性问题，实现了对基金仓位的日度监控[13] 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，从大小盘配置、市值暴露、行业配置三个维度刻画基金风格[13] - 模型具体构建过程： 1. 计算基金在大盘组合（如沪深300）和小盘组合（如中证1000）的仓位占比[15] 2. 按中信一级行业分类统计行业配置权重，计算行业配置变动[20][21] 3. 结合历史分位点评估当前配置的极端程度[16][19] --- 模型的回测效果 1. 公募基金仓位估计模型 - 普通股票型基金仓位中位数：89.45%（2025-04-30），较前周上升0.06%[16] - 偏股混合型基金仓位中位数：87.07%（2025-04-30），较前周下降0.49%[16] - 大盘仓位变动：普通股票型+0.64%，偏股混合型+2.20%[16] - 小盘仓位变动：普通股票型-0.57%，偏股混合型-2.69%[16] 2. 基金风格分析模型 - 行业配置权重：电子（14.96%普通股票型/17.17%偏股混合型）、电力设备（9.28%/8.37%）、医药（10.93%/9.20%）[20] - 行业配置分位点：汽车（97.77%/99.26%）、电子元器件（74.72%/85.87%）、医药（12.27%/21.93%）[20] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：大小盘仓位因子 - 因子构建思路：反映基金在大盘与小盘股票上的配置偏好[13] - 因子具体构建过程： $\text{大盘仓位} = \frac{\sum \text{大盘股持仓市值}}{\sum \text{全部股票持仓市值}}$ $\text{小盘仓位} = 1 - \text{大盘仓位}$ 通过加权最小二乘法回归基金日收益与大盘/小盘指数收益，估计系数作为仓位值[13] 2. 因子名称：行业配置因子 - 因子构建思路：衡量基金在特定行业的超配或低配程度[20] - 因子具体构建过程： $\text{行业权重} = \frac{\sum \text{行业持仓市值}}{\sum \text{全部股票持仓市值}}$ 结合历史分位点计算行业配置的极端值[20] --- 因子的回测效果 1. 大小盘仓位因子 - 普通股票型基金：大盘仓位42.1%，小盘仓位47.4%（2025-04-30）[15] - 偏股混合型基金：大盘仓位36.4%，小盘仓位50.7%（2025-04-30）[15] 2. 行业配置因子 - 电子行业：普通股票型配置分位点74.72%，偏股混合型85.87%[20] - 汽车行业：普通股票型配置分位点97.77%，偏股混合型99.26%[20]