根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 增强策略ETF模型 - 模型构建思路：通过量化方法对基准指数进行增强，以获取超额收益[25][26] - 模型具体构建过程： 1. 选择基准指数（如沪深300、中证500等） 2. 采用多因子选股模型，结合基本面、技术面等因子 3. 通过优化算法构建投资组合，控制跟踪误差 4. 定期调整组合权重 - 模型评价：该模型能够有效获取超额收益，但受市场环境影响较大[26] 2. 指数增强基金模型 - 模型构建思路：在跟踪基准指数的同时，通过量化方法获取超额收益[42] - 模型具体构建过程： 1. 确定基准指数（如沪深300、中证1000等） 2. 构建多因子模型，包括价值、成长、动量等因子 3. 优化组合权重，控制跟踪误差 4. 定期再平衡 - 模型评价：长期来看能够稳定获取超额收益，但短期可能受市场波动影响[42] 量化因子与构建方式 1. 多因子选股模型 - 因子构建思路：结合多种因子进行选股，提高组合收益[42] - 因子具体构建过程： 1. 价值因子：如PE、PB等 2. 成长因子：如营收增长率、净利润增长率等 3. 动量因子：如过去6个月收益率 4. 质量因子：如ROE、毛利率等 5. 通过因子加权构建综合评分 - 因子评价：能够有效区分股票优劣，但因子有效性会随时间变化[42] 模型的回测效果 1. 增强策略ETF模型 - 上周超额收益率：最高1.88%（鹏华上证科创板50成份增强策略ETF）[27] - 2025年以来超额收益率：最高6.64%（工银中证1000增强策略ETF）[27] - 近1年超额收益率：最高14.89%（银华中证2000增强策略ETF）[27] 2. 指数增强基金模型 - 上周超额收益率： - 沪深300增强：最高1.14%[42] - 中证500增强：最高0.59%[42] - 中证1000增强：最高0.84%[42] - 国证2000增强：最高1.04%[42] - 近1年超额收益率： - 沪深300增强：最高15.24%[42] - 中证500增强：最高9.84%[42] - 中证1000增强：最高17.26%[42] - 国证2000增强：最高22.77%[42] 因子的回测效果 1. 多因子选股模型 - 主动量化基金上周收益率中位数：1.53%[36] - 近1年收益率中位数：12.79%[36] - TMT主题基金近1年收益率中位数：22.40%[37] - 金融地产主题基金近1年收益率中位数：21.36%[37] 注：报告中未提供具体的因子构建公式，因此未列出相关公式内容。