根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：沪深300指数成分调整预测模型 - 模型构建思路：基于历史数据和指数编制规则，预测沪深300指数成分股的调整情况[7] - 模型具体构建过程： 1. 从样本空间构造、停牌剔除、财务亏损剔除等角度检验指数编制的技术细节[7] 2. 根据日均成交量和市值排名变化筛选调出和调入成分股[9] 3. 对于调出成分股，主要考虑日均成交下滑和市值排名下滑两个因素[9] 4. 对于调入成分股，统一考虑成交排名和市值排名满足条件[9] 2. 模型名称：中证500指数成分调整预测模型 - 模型构建思路：延续沪深300指数的方法论，预测中证500指数成分股的调整情况[7] - 模型具体构建过程： 1. 同样基于样本空间构造、停牌剔除、财务亏损剔除等技术细节[7] 2. 主要根据市值排名变化筛选调出成分股，其中部分因日均市值上升而被调出[11] 3. 对于调入成分股，统一考虑成交排名和市值排名满足条件[12] 模型的回测效果 1. 沪深300指数成分调整预测模型 - 预测调出成分股8只，包括一汽解放、龙源电力、华兰生物等[9] - 预测调入成分股8只，包括国货航、领益智造、光启技术等[9] - 备选名单包含15只股票，排名前三位的是渝农商行、软通动力、龙芯中科[10] 2. 中证500指数成分调整预测模型 - 预测调出成分股50只，包括冀东水泥、远兴能源、新兴铸管等[11] - 预测调入成分股50只，包括深圳华强、渤海租赁、粤高速A等[12] - 备选名单包含24只股票，排名前三位的是中谷物流、广深铁路、威胜信息[14] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：日均成交量因子 - 因子构建思路：用于识别因流动性不足可能被调出的成分股[9] - 因子具体构建过程： 1. 计算每只成分股的日均成交量 2. 与市场整体成交量和历史成交量进行比较 3. 设定阈值筛选出日均成交下滑的股票[9] 2. 因子名称：市值排名因子 - 因子构建思路：用于识别因市值变化可能被调整的成分股[9][11] - 因子具体构建过程： 1. 计算每只股票的总市值 2. 在样本空间内进行市值排名 3. 设定排名阈值筛选出市值排名下滑的股票[9][11] 3. 因子名称：日均市值因子 - 因子构建思路：用于识别因市值增长可能被调出的中证500成分股[11] - 因子具体构建过程： 1. 计算每只股票的日均市值 2. 与沪深300成分股市值门槛进行比较 3. 筛选出日均市值上升至超过中证500标准的股票[11] 因子的回测效果 1. 日均成交量因子 - 在沪深300指数中识别出2只因日均成交下滑被调出的股票（一汽解放、龙源电力）[9] 2. 市值排名因子 - 在沪深300指数中识别出6只因市值排名下滑被调出的股票[9] - 在中证500指数中识别出42只因市值排名下滑被调出的股票[11] 3. 日均市值因子 - 在中证500指数中识别出8只因日均市值上升被调出的股票[11]