根据提供的量化周报内容，以下是核心量化模型与因子的结构化总结： --- 量化模型与构建方式 1. 沪深300指数增强模型 - 构建思路：通过多因子选股模型超越沪深300指数基准[10][30] - 具体构建： 1) 采用日频数据计算超额收益，年化基准为242个交易日[32] 2) 组合采用月度再平衡，仅包含成立满2个月的基金[24] 3) 超额基准为标的指数对应的全收益指数[32] 2. 中证500/1000/A500指数增强模型 - 构建思路：针对中小盘风格优化因子暴露，捕捉超额收益[10][30] - 具体差异： - A500指增允许成立满1个月的基金进入组合[24] - 中证1000指增跟踪误差范围2.86%-8.18%[10] --- 量化因子与构建方式 1. 超额收益因子 - 构建过程： $超额收益 = \frac{基金日收益 - 基准日收益}{基准日收益}$[32] 采用几何年化计算，窗口期包括周/月/年等[10][32] 2. 跟踪误差因子 - 构建过程： $跟踪误差 = \sqrt{242 \times \frac{\sum_{t=1}^n (超额收益_t - \overline{超额收益})^2}{n-1}}$[32] 其中n为计算周期内交易日数量 --- 模型回测效果 | 模型 | 本年超额收益 | 近一年IR | 最大回撤 | |---------------------|-------------|----------|-----------| | 沪深300指增 | 0.66% | -1.99% | 9.78%[10] | | 中证500指增 | 2.17% | -1.51% | 12.22%[10]| | 中证1000指增 | 5.59% | 6.64% | 6.91%[10] | | 主动量化 | 13.63% | 35.24% | 31.80%[10]| --- 因子回测效果 | 因子 | 沪深300指增 | 中证500指增 | |--------------|------------|------------| | 周度超额收益 | -0.02% | -0.14%[10] | | 年度跟踪误差 | 3.51% | 4.95%[10] | --- 关键图表结论 - 中证1000指增近1年超额收益显著高于其他宽基指数（散点图右上方聚集）[16] - 市场中性策略年化波动率最低（最大回撤4.29% vs 主动量化14.88%）[10][21] 注：所有数据截至2025年7月25日[10][24][30]