根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 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：通过整合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数据，模拟补全基金的全部股票持仓[7][8] - 模型具体构建过程： 1. 利用基金季报（T期）的行业配置信息和T-1期半年报/年报的非重仓股持仓，假设非重仓股在各行业下持股种类不变，仅按比例调整权重，生成T期模拟持仓[9] 2. 将模拟持仓拆分为大、小盘组合，基于基金日收益率与对应指数收益率，采用加权最小二乘法估计每日仓位配置： $\text{基金日收益率} = \alpha + \beta_{\text{大盘}} \cdot R_{\text{大盘}} + \beta_{\text{小盘}} \cdot R_{\text{小盘}} + \epsilon$ 其中$\beta_{\text{大盘}}$和$\beta_{\text{小盘}}$分别代表大盘和小盘组合的配置权重[11] - 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，但依赖历史持仓比例假设可能引入误差[11] 2. 模型名称：基金风格监控模型 - 模型构建思路：基于仓位估计结果，从大小盘配置、市值暴露、行业配置三个维度分析基金风格[11] - 模型具体构建过程： 1. 根据中信一级行业分类计算行业配置权重[18] 2. 结合市值分组（大/小盘）计算风格暴露值，通过历史分位点评估当前配置水平[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：86.31%（2025-05-16），周环比下降1.99%[13] - 偏股混合型基金仓位中位数：82.48%，周环比下降2.79%[13] - 大盘组合仓位变动：普通股票型下降1.07%，偏股混合型下降1.74%[14] - 小盘组合仓位变动：普通股票型下降0.91%，偏股混合型下降1.06%[14] 2. 基金风格监控模型 - 行业配置权重：电子（14.36%普通股票型）、医药（10.79%）、电力设备（9.31%）[18] - 行业分位点：机械（94.1%偏股混合型）、汽车（99.26%）、医药（12.18%普通股票型）[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：通过基金持仓的大/小盘组合权重差异捕捉市值风格偏好[11] - 因子具体构建过程： $\text{市值暴露} = \frac{\text{小盘组合权重} - \text{大盘组合权重}}{\text{总股票仓位}}$ 结果标准化为历史分位点（如普通股票型小盘仓位分位点19.38%）[14][16] 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[20][21] - 因子具体构建过程：计算各行业仓位周度变化百分比（如电子行业仓位下降，医药行业上升）[21] --- 因子的回测效果 1. 市值暴露因子 - 普通股票型小盘仓位分位点：19.38%（2016年以来）[14] - 偏股混合型小盘仓位分位点：25.36%[14] 2. 行业动量因子 - 周度增仓行业：非银行金融（+0.5%）、医药（+0.3%）[21] - 周度减仓行业：电子（-1.0%）、计算机（-0.8%）[21]