根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 公募实时持仓模型 - 模型构建思路：基于基金净值、持仓披露、调研行为等市场公开信息，对公募基金持仓进行实时测算[17] - 模型具体构建过程：通过复杂处理流程，结合基金净值变化、持仓披露数据以及调研行为等，动态估算公募基金对稀土产业板块的配置仓位[17] - 模型评价：能够实时反映公募基金对板块的配置变化，具有较高的时效性 2. ETF资金持仓模型 - 模型构建思路：利用ETF持仓数据作为市场资金动态的观察窗口[19] - 模型具体构建过程：计算ETF持仓占板块股票市值的比例，并采用5日移动平均(MA5)平滑处理[21] - 模型评价：能够有效反映指数投资资金对板块的配置偏好 3. 两融余额动向模型 - 模型构建思路：通过融资融券交易数据监测市场多空情绪[22] - 模型具体构建过程：跟踪未偿还融资总金额（融资余额）和融券余额的变化[23] - 模型评价：能够反映杠杆资金对板块的看法 量化因子与构建方式 1. 机构调研因子 - 因子构建思路：以机构调研次数作为上市公司关注度的代理变量[27] - 因子具体构建过程：统计各成分股2025年以来接受机构调研的总次数[27] 2. 雪球大V关注度因子 - 因子构建思路：利用雪球平台大V用户的关注行为构建选股因子[28] - 因子具体构建过程：统计各成分股被雪球大V用户关注的数量[30] 3. 主力资金因子 - 因子构建思路：通过大单交易数据捕捉主力资金动向[31] - 因子具体构建过程：将挂单金额20-100万元的大单和>100万元的超大单加总，计算净流入金额[31] 4. 龙虎榜因子 - 因子构建思路：利用交易所披露的龙虎榜数据构建资金行为因子[32] - 因子具体构建过程：统计个股上榜时的营业部成交额和资金净流入[33] 5. 高频股东户数因子 - 因子构建思路：通过股东户数变化捕捉筹码分布变化[35] - 因子具体构建过程：计算最新两期股东户数的变动比例[36] 模型的回测效果 1. 公募实时持仓模型 - 当前配置仓位：处于2018年以来历史低位水平[17] 2. ETF资金持仓模型 - 当前持仓占比：3.8%（MA5）[21] 3. 两融余额动向模型 - 融资余额：2025年以来保持稳定[23] - 融券余额：处于较低水平[23] 因子的回测效果 1. 机构调研因子 - 调研次数最多个股：卧龙电驱(12次)、金力永磁(10次)、盛和资源(9次)[27] 2. 雪球大V关注度因子 - 关注度最高个股：广晟有色(34)、中国稀土(24)、科恒股份(20)[30] 3. 主力资金因子 - 净流入最多个股：领益智造(3.23亿)、广晟有色(1.39亿)、中国铝业(0.68亿)[31] 4. 龙虎榜因子 - 上榜个股：英洛华(营业部成交额3.0亿)、科恒股份(3.4亿)、九菱科技(1.6亿)[33] 5. 高频股东户数因子 - 股东户数增幅最高个股：卧龙电驱(74.83%)、华宏科技(59.89%)、云路股份(28.71%)[36]