根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 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：通过计算一定周期内平均涨幅和平均跌幅的比值，判断市场超买或超卖状态[2] - 因子具体构建过程： $RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$ 其中RS为12天内平均涨幅与平均跌幅的比值。RSI>70为超买，RSI<30为超卖[2] - 因子评价：经典动量类指标，适用于短期趋势判断 2. 因子名称：日内行情趋势 - 因子构建思路：基于5分钟级别成交价绘制趋势图，标记当日最高/低价点[2] - 因子具体构建过程： - 提取5分钟级Tick数据 - 计算局部极值点（红点标记） - 生成价格波动通道[2] 3. 因子名称：净申购金额 - 因子构建思路：通过净值变化推算资金流动方向[2] - 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)为当日收益率[2] 因子回测效果 （注：原文未提供具体测试指标值，仅展示因子构建方法） 数据说明 - 数据频率：日频跟踪[2] - ETF分类标准：宽基指数（沪深300/中证500等）与主题指数（行业/风格）[2] - 基金池筛选：各类型中规模较大的ETF[2] - 特殊处理：新上市基金及QDII净值缺失值留空[3] 指标展示 - RSI指标值范围： - 科创50ETF最低（40.85-41.47）[4] - 红利低波动ETF最高（82.64）[6] - 净申购金额极值： - 最大净流入：华夏沪港通恒生ETF（+13.49亿元）[6] - 最大净流出：国泰中证全指证券公司ETF（-6.01亿元）[6] 补充说明 - 机构持仓数据来自年报/半年报，剔除联接基金持有部分[3] - T+0交易标识用于区分跨境ETF品种[4][6]