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：基于公募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信息，模拟补全基金的全部股票持仓，并通过加权最小二乘法估计基金在大、小盘组合上的配置仓位[9][11][13] - 模型具体构建过程： 1. 非重仓股模拟：假设基金非重仓股持仓在行业层面持股种类不变，仅持股权重按比例变化，利用T-1期（半年报/年报）非重仓股持仓按比例放缩得到T期模拟持仓[11] 2. 仓位估计：将基金持仓拆分为大、小盘两部分，使用基金日收益率与对应指数收益率，通过加权最小二乘法求解仓位权重。公式为： $R_{fund,t} = w_{large} \cdot R_{large,t} + w_{small} \cdot R_{small,t} + \epsilon_t$ 其中，$w_{large}$和$w_{small}$分别代表大盘和小盘仓位权重[13] - 模型评价：实现了对基金仓位的日度监控，但依赖历史持仓假设，可能存在行业配置变化时的估计偏差[13] 2. 模型名称：基金风格配置监控模型 - 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变化[13] - 模型具体构建过程： 1. 大小盘配置：直接使用仓位估计模型输出的大、小盘权重[13] 2. 行业配置：根据中信一级行业分类，统计基金在各行业的权重分布及历史分位点[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：87.29%（周环比+0.98%）[15] - 偏股混合型基金仓位中位数：83.94%（周环比+1.46%）[15] - 大盘仓位周变动：普通股票型+1.39%，偏股混合型+2.86%[15] - 小盘仓位周变动：普通股票型-0.42%，偏股混合型-1.40%[15] - 历史分位点：普通股票型32.30%，偏股混合型37.24%（2016年以来）[15] 2. 基金风格配置监控模型 - 行业配置权重：电子（13.88%）、医药（10.98%）、电力设备（9.36%）为普通股票型基金前三大行业[19] - 行业分位点：汽车行业配置分位点最高（普通股票型98.16%，偏股混合型99.63%）[20] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：基金行业配置因子 - 因子构建思路：统计基金在中信一级行业的持仓权重，反映机构资金偏好[19][20] - 因子具体构建过程： 1. 根据模拟持仓计算各行业持仓占比 2. 标准化为历史分位点（2016年以来）[20] 2. 因子名称：大小盘仓位变动因子 - 因子构建思路：捕捉基金在大、小盘风格上的动态调整[13][15] - 因子具体构建过程： 1. 计算基金大盘仓位与小盘仓位的差值或比率 2. 统计周度变动幅度[15][17] --- 因子的回测效果 1. 基金行业配置因子 - 电子行业权重：普通股票型13.88%（分位点63.24%），偏股混合型16.13%（分位点77.94%）[19][20] - 医药行业权重：普通股票型10.98%（分位点13.60%），偏股混合型9.25%（分位点23.16%）[19][20] 2. 大小盘仓位变动因子 - 本周大盘仓位增幅：偏股混合型+2.86%（显著高于普通股票型+1.39%）[15] - 小盘仓位降幅：偏股混合型-1.40%（高于普通股票型-0.42%）[15]