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，结合历史非重仓股持仓比例，模拟补全基金全部股票持仓[8][9] - 模型具体构建过程： 1. 从基金季报（T期）获取前十大重仓股及证监会行业配置比例[9] 2. 结合上市公司1/3季度十大股东信息，补充重仓股细节[9] 3. 假设非重仓股在行业内的持股种类不变，按T-1期（半年报/年报）非重仓股持仓比例放缩权重，生成T期模拟持仓[10] 4. 将持仓拆分为大、小盘组合，通过加权最小二乘法拟合基金日收益率与大小盘指数日收益率，估计每日仓位配置[12] - 模型评价：解决了基金持仓披露滞后性问题，实现了日度仓位监控 2. 模型名称：基金风格分析模型 - 模型构建思路：基于模拟持仓数据，从市值暴露、行业配置等维度刻画基金风格[12] - 模型具体构建过程： 1. 使用中信一级行业分类划分持仓股票[14] 2. 计算基金在大盘（沪深300成分）和小盘（非成分股）的仓位占比[11] 3. 统计行业配置权重及历史分位点[19][20] --- 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：88.30%（周环比-1.15%）[14] - 偏股混合型基金仓位中位数：85.28%（周环比-1.80%）[14] - 大盘仓位变动：普通股票型-0.67%，偏股混合型-2.01%[15] - 小盘仓位变动：普通股票型-0.48%，偏股混合型+0.21%[15] 2. 基金风格分析模型 - 当前仓位历史分位点：普通股票型49.38%，偏股混合型52.69%[15] - 行业配置权重最高：电子（14.96%）、电力设备（9.29%）、医药（10.68%）[19] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值暴露因子 - 因子构建思路：通过基金持仓在大、小盘组合的配置差异捕捉市值风格[11] - 因子具体构建过程： $\text{市值暴露} = \frac{\text{小盘组合仓位}}{\text{小盘组合仓位} + \text{大盘组合仓位}}$ 使用加权最小二乘法拟合基金日收益与大小盘指数收益计算[12] 2. 因子名称：行业动量因子 - 因子构建思路：跟踪基金行业配置周度变动方向[22] - 因子具体构建过程： 1. 计算中信一级行业本周仓位变动比例[22] 2. 标准化变动值并排序（如机械行业本周增仓幅度最大）[23] --- 因子的回测效果 1. 市值暴露因子 - 普通股票型基金小盘仓位：46.9%，大盘仓位41.4%[14] - 偏股混合型基金小盘仓位：50.9%，大盘仓位34.3%[14] 2. 行业动量因子 - 本周增仓行业：机械（+0.5%）、基础化工（+0.3%）、计算机（+0.2%）[22] - 本周减仓行业：医药（-0.4%）、食品饮料（-0.3%）[22]