根据研报内容，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：指数调样冲击效应估算模型 模型构建思路：通过计算被动指数调仓时资金流对个股流动性的冲击程度，预测短期价格影响[12][15] 模型具体构建过程： - 计算单只股票在每只指数中的净资金流：$\Delta weight_{k,i} \times AUM_k$，其中$\Delta weight_{k,i}$为股票i在第k只指数中的权重变动，$AUM_k$为挂钩产品总规模[15] - 汇总多指数影响的净资金流：$\sum_{k=1}^{N} \Delta weight_{k,i} \times AUM_k$ - 计算冲击系数：$impact_i = \frac{\sum_{k=1}^{N} \Delta weight_{k,i} \times AUM_k}{amt\_avg_{i,20}}$，分母为近20日日均成交额[15] 模型评价：对低流动性股票更敏感，需结合成交额动态调整预测值[23] 模型的回测效果 1. 冲击效应模型 - 高冲击股票占比：36只个股冲击系数绝对值>2（占样本8.22%）[17][22] - 最大正向冲击：沪农商行冲击系数13.55（日均成交2.15亿元）[17] - 最大负向冲击：东方雨虹冲击系数-6.61（日均成交1.73亿元）[18] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：被动资金流因子 因子构建思路：基于指数成分股权重变动与跟踪规模计算潜在资金流向[15] 因子具体构建过程： - 调入股票因子值：$inflow_i = \sum_{k=1}^{M} weight_{k,i}^{new} \times AUM_k$ - 调出股票因子值：$outflow_j = -\sum_{k=1}^{M} weight_{k,j}^{old} \times AUM_k$ - 权重计算采用自由流通市值加权（特殊指数按股息率/波动率等规则）[15] 2. 因子名称：流动性调整因子 因子构建思路：通过20日日均成交额标准化资金流影响[15] 因子具体构建过程：直接作为冲击系数模型的分母项$amt\_avg_{i,20}$[15] 因子的回测效果 1. 被动资金流因子 - 宽基指数主导：沪深300调仓影响占比达72%（7调出/7调入）[14][17] - 行业指数影响：中证医疗调出6只（冲击系数-4.41至-1.58）[18] 2. 流动性调整因子 - 成交额中位数：1.28亿元（25%分位数0.58亿，75%分位数3.32亿）[17][18] - 低流动性放大效应：成交额<1亿的股票冲击系数平均放大2.3倍[22] 关键数据分布 1. 冲击系数分布 - 绝对值≤1占比：70%[22] - (1,2]区间占比：12.3%[19][22] - >3极端值占比：4.1%（正向2.3%，负向1.8%）[19] 2. 跟踪规模分布 - 总被动规模：3.26万亿元（2025Q1）[4][7] - 头部指数规模：沪深300（1.06万亿）、中证A500（2075亿）、上证50（1707亿）[14]