根据提供的金融工程周报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. ETF资金流动计算模型 - 模型构建思路：通过每日份额变化与前一日净值的乘积计算ETF净申购/赎回额，并对份额拆分的ETF进行调整[12] - 模型具体构建过程： $净申购/赎回额 = (当日份额 - 前一日份额) \times 前一日净值$ 对份额拆分情况采用线性调整处理[12] - 模型评价：直接反映市场资金动向，但需依赖准确的份额和净值数据 2. 增强策略ETF超额收益模型 - 模型构建思路：通过对比ETF净值增长率与业绩基准的差异计算超额收益[26] - 模型具体构建过程： $超额收益率 = ETF净值增长率 - 基准指数收益率$ 采用滚动窗口计算不同时间维度的超额收益（周/年/年初至今）[26] 模型的回测效果 1. ETF资金流动模型 - 股票型ETF周净流出107.05亿元，债券型净流入41.99亿元[12] - 科创50ETF周净流入27.36亿元，沪深300ETF净流出超50亿元[12] 2. 增强策略ETF模型 - 招商中证1000增强策略ETF近1年超额收益13.71%[26] - 工银中证1000增强策略ETF 2025年以来超额收益5.45%[26] - 34只增强ETF中19只上周跑赢基准[26] 量化因子与构建方式 1. 自由现金流因子 - 因子构建思路：跟踪SmartBeta类ETF中自由现金流主题产品的表现差异[18] - 因子具体构建过程： 通过对比华泰上证红利ETF（15.37亿成交）与自由现金流ETF（如159201.OF 11.84亿成交）的相对收益构建[18] 2. 行业主题动量因子 - 因子构建思路：捕捉金融地产/TMT等主题基金的持续超额收益[36] - 因子具体构建过程： 计算主题基金收益率中位数（金融地产近1年19.58%，TMT 20.21%）[36] 因子的回测效果 1. 自由现金流因子 - 华泰柏瑞中证红利低波动ETF周收益2.07%[18] - 华夏国证自由现金流ETF周收益1.46%[18] 2. 行业主题动量因子 - 金融地产主题基金上周收益中位数2.83%[36] - TMT主题基金近1年收益中位数20.21%[36] 其他量化指标 1. 增强指数基金超额收益 - 安信量化精选沪深300增强周超额0.66%[38] - 海富通中证500增强周超额1.06%[38] - 国金中证1000增强周超额0.97%[38] 2. 主动量化基金表现 - 上周收益率中位数1.89%，近1年8.36%[35]