根据提供的研报内容，以下是量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：RSI相对强弱指标 - 因子构建思路：用于衡量市场超买或超卖状态[3] - 因子具体构建过程： $RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$ 其中，RS为一定周期（12天）内平均涨幅与平均跌幅的比值。RSI>70为超买状态，RSI<30为超卖状态[3] 2. 因子名称：日内行情趋势 - 因子构建思路：基于5分钟级别的日内成交价分析短期趋势[3] - 因子具体构建过程：采用红点标记当日最高价和最低价，形成趋势图（注：部分分时数据可能存在缺失）[3] 3. 因子名称：净申购金额 - 因子构建思路：反映资金流入流出动态[3] - 因子具体构建过程： $NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1+R(T))$ 其中NAV为ETF净值，R(T)为收益率[3] 因子回测效果 （注：原文未提供具体的因子测试指标值，仅展示原始数据取值） 1. RSI因子 - 华泰柏瑞沪深300ETF取值53.64[5] - 南方中证500ETF取值55.99[5] - 华夏上证科创板50ETF取值47.08[5] 2. 净申购因子 - 华泰柏瑞沪深300ETF取值-2.29亿元[5] - 易方达创业板ETF取值-6.80亿元[5] - 嘉实上证科创板芯片ETF取值4.96亿元[5] 其他量化指标 1. 机构持仓占比 - 华夏沪深300ETF取值91.03%[5] - 华泰柏瑞中证光伏产业ETF取值35.29%[5] - 易方达中证海外互联ETF取值19.00%[5] 2. 管理费率 - 宽基ETF普遍为0.15%-0.50%[5] - 美股相关ETF较高（如博时标普500ETF为0.60%）[5] 注：研报中未提及完整的量化模型构建及评价内容，主要展示ETF跟踪数据与基础因子应用[3][5]