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. 多因子策略模型 - 模型构建思路：通过结合基本面选股、量化模型、打新、衍生工具等多种增强手段，在控制跟踪误差的前提下获取超额收益[11] - 模型具体构建过程： 1. 大部分资产配置于标的指数成分股，确保基础收益与市场同步 2. 剩余部分通过以下方式优化组合： - 基本面选股：基于财务指标、估值等基本面数据筛选优质股票 - 量化模型：采用多因子模型，综合考量价值、成长、动量等因子 - 打新：参与新股申购获取收益 - 衍生工具：如股指期货等用于对冲或增强收益 - 模型评价：该模型风险收益特征介于被动指数基金与主动权益基金之间，适合追求市场平均收益基础上寻求增强的长期投资者[11] 量化因子与构建方式 （报告中未明确提及具体因子构建细节，故跳过该部分） 模型的回测效果 1. 中证2000指数增强基金 - 今年以来超额收益中位数：11.94%[31] - 年化跟踪误差中位数：5.72%[31] 2. 国证2000指数增强基金 - 今年以来超额收益中位数：8.23%[31] - 年化跟踪误差中位数：5.30%[31] 3. 中证1000指数增强基金 - 今年以来超额收益中位数：6.62%[31] - 年化跟踪误差中位数：5.04%[31] 4. 中证500指数增强基金 - 今年以来超额收益中位数：3.85%[31] - 年化跟踪误差中位数：4.95%[31] 5. 沪深300指数增强基金 - 今年以来超额收益中位数：2.79%[31] - 年化跟踪误差中位数：3.30%[31] 其他宽基指数增强基金表现 1. 创业板指增强基金 - 今年以来超额收益中位数：4.63%[31] - 年化跟踪误差中位数：4.97%[31] 2. 科创50增强基金 - 今年以来超额收益中位数：1.96%[31] - 年化跟踪误差中位数：4.29%[31] （注：报告中未提供多因子策略模型的具体回测指标，故未列出其IR等数据）