根据研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 主动偏股基金仓位高频估测模型 - 模型构建思路：基于基金每日净值序列，采用带约束条件的多元回归模型估算股票仓位[64] - 具体构建过程： 1. 以基金净值为因变量，基准或构建的资产序列为自变量 2. 通过回归模型寻找最优仓位估计结果 3. 构建模拟组合提升估算准确性 4. 测算行业配置动向（如通信、医药生物获增配，汽车、有色金属遭减持）[64][68] - 模型评价：解决了公募基金仓位披露频率低的问题，但存在与实际仓位的偏差风险[64] 2. REITs指数系列模型 - 模型构建思路：通过指数化投资反映REITs市场表现，区分底层资产和项目类型[51] - 具体构建过程： 1. 采用分级靠档法稳定计算份额 2. 新发/扩募时使用除数修正法保证指数连续性 3. 提供价格指数和全收益指数双版本[51] 4. 细分指数包括产权类（累计收益19.8%）、特许经营权类（累计收益2.2%）等[53] 量化因子与构建方式 1. 行业主题基金标签因子 - 构建思路：基于持仓信息划分基金的长期行业主题特征[39] - 具体构建过程： 1. 分析近4期中报/年报持仓 2. 分类为行业主题基金（如医药、TMT）、行业轮动基金、行业均衡基金[39] 3. 计算主题基金周涨跌幅（医药+3.3%、周期-3.87%）[39][44] 2. ETF资金流向因子 - 构建思路：监控不同类型ETF的资金流动与收益关系[54] - 具体构建过程： 1. 按投资范围分类（宽基/行业/主题） 2. 统计净流入与收益率中位数（股票ETF净流出369亿，收益-1.59%）[54] 3. 细分行业ETF资金动向（消费主题流入30.7亿，TMT流出66亿）[61] 模型回测效果 1. 主动偏股基金仓位模型 - 本周仓位变动：-0.18pcts[64] - 行业配置幅度：通信+0.35pct，汽车-0.28pct[68] 2. REITs指数模型 - 综合指数周收益：2.06%（年化波动11.04%）[53] - 细分指数表现：消费基础设施REITs周涨4.41%，最大回撤仅5.82%[53] 因子回测效果 1. 行业主题因子 - 医药主题基金：近1月收益27.89%（易方达瑞享I）[44] - 周期主题基金：今年以来收益5.5%（行业ETF分类）[61] 2. ETF资金流向因子 - 港股ETF：净流入245亿，收益-3.25%[54] - 黄金ETF：净流入19亿，年化收益32.68%[61] 注：所有数据截至2025年8月1日[18][19][23]