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. 主动偏股基金仓位高频估测模型 - 模型构建思路：通过净值序列回归测算基金仓位变动趋势[65] - 具体构建过程： 1. 以每日净值为因变量，基准指数或构建的资产组合为自变量 2. 采用带约束条件的多元回归模型求解最优仓位估计 3. 通过模拟组合提升估算准确性，并跟踪行业配置动向 - 模型评价：能够捕捉短期仓位变化，但存在与实际仓位的偏差风险[65] 2. REITs指数系列模型 - 模型构建思路：反映不同底层资产和项目类型的REITs市场表现[51] - 具体构建过程： 1. 采用分级靠档法稳定样本份额 2. 使用除数修正法处理非交易因素变动（如新发、扩募） 3. 同时提供价格指数和全收益指数计算 - 模型评价：为资产配置提供标准化衡量工具，但流动性依赖市场发展[51] 量化因子与构建方式 1. 行业主题基金标签因子 - 构建思路：通过持仓分析定义基金的长期行业属性[38] - 具体构建过程： 1. 提取近4期中报/年报持仓数据 2. 划分行业主题（TMT/医药等）、行业轮动、行业均衡三类标签 3. 计算主题指数收益率：$R_t = \sum_{i=1}^n w_{i,t} \cdot r_{i,t}$ （$w_{i,t}$为第i只基金权重，$r_{i,t}$为收益率）[38] 2. ETF资金流向因子 - 构建思路：监测细分赛道资金动态[55] - 具体构建过程： 1. 按宽基/行业/多因子等分类统计净流入 2. 剔除单周份额异动产品 3. 计算相对流入比例：$FlowRatio = \frac{NetInflow}{AUM}$[55] 模型的回测效果 1. REITs指数模型 - 综合指数年化收益1.55%，最大回撤-38.62%[54] - 能源基础设施指数年化收益10.41%，夏普比率0.88[54] - 消费基础设施指数累计收益60.46%，年化波动10.5%[54] 2. 仓位估测模型 - 本周主动偏股基金仓位下降0.38pcts[65] - 通信行业增配幅度最大，计算机行业减持显著[65] 因子的回测效果 1. 行业主题因子 - TMT主题基金本周收益3.64%，医药主题2.24%[38] - 周期主题基金近1月收益2.13%，金融地产主题1.33%[38] 2. ETF资金流向因子 - TMT主题ETF净流入61.73亿元，科创芯片ETF单周流入7.84亿[55] - 大盘宽基ETF净流出34.68亿元，创业板ETF流出13.32亿[55]