根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：沪深300指数增强模型 模型构建思路：通过跟踪沪深300指数并进行超额收益增强[1][2][3] 模型具体构建过程：基于沪深300成分股，通过多因子选股和优化权重分配实现超额收益，具体公式为： $R_{enhanced} = R_{index} + \alpha_{factor}$ 其中，$R_{index}$为指数收益，$\alpha_{factor}$为因子超额收益[4] 2. 模型名称：中证500指数增强模型 模型构建思路：跟踪中证500指数并增强收益[1][2][3] 模型具体构建过程：采用动态因子暴露和风险控制模型，公式为： $R_{enhanced} = R_{index} + \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i$ 其中，$w_i$为因子权重，$f_i$为因子收益[4] 3. 模型名称：中证1000指数增强模型 模型构建思路：跟踪中证1000指数并实现超额收益[1][3] 模型具体构建过程：结合动量因子和波动率控制，公式为： $R_{enhanced} = R_{index} + \beta \cdot MOM$ 其中，$\beta$为动量因子暴露，$MOM$为动量因子收益[4] 4. 模型名称：多因子主动量化模型 模型构建思路：综合多因子选股和主动管理[1][6] 模型具体构建过程：集成价值、质量、动量等因子，公式为： $Score = \sum_{i=1}^{k} \lambda_i \cdot F_i$ 其中，$\lambda_i$为因子权重，$F_i$为因子标准化值[13] 模型的回测效果 1. 沪深300指数增强模型 - 本周超额收益中位数：-0.04%[3][4] - 本年度超额收益中位数：1.22%[3][4] 2. 中证500指数增强模型 - 本周超额收益中位数：0.16%[3][4] - 本年度超额收益中位数：1.29%[3][4] 3. 中证1000指数增强模型 - 本周超额收益中位数：0.12%[3][4] - 本年度超额收益中位数：3.36%[3][4] 4. 多因子主动量化模型 - 本周收益中位数：2.20%[13][19] - 本年度收益中位数：6.28%[13][19] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：动量因子（MOM） 因子构建思路：捕捉股票价格趋势[13] 因子具体构建过程：计算过去12个月收益率剔除最近1个月，公式为： $MOM = \frac{P_{t-1}}{P_{t-12}} - 1$ 因子评价：在中小盘股中表现显著[13] 2. 因子名称：价值因子（Value） 因子构建思路：衡量股票估值水平[13] 因子具体构建过程：结合PE、PB、PS指标，公式为： $Value = \frac{1}{3}(PE_{norm} + PB_{norm} + PS_{norm})$ 因子的回测效果 1. 动量因子（MOM） - 信息比率（IR）：0.85[13] 2. 价值因子（Value） - 信息比率（IR）：0.72[13] 注：部分模型和因子的具体构建细节未在研报中完整披露，已根据公开内容最大化还原[1][3][4][13][19]