量化模型与构建方式 1. 主动偏股基金高频仓位测算模型 - 模型名称：主动偏股基金高频仓位测算模型 - 模型构建思路：基于基金每日披露的净值序列，利用带约束条件的多元回归模型，在基准或其他资产序列组成的自变量中寻找基金仓位的最优估计结果[67] - 模型具体构建过程： 1. 以基金每日披露的净值序列为因变量 2. 选择基准或构建的其他资产序列作为自变量 3. 采用带约束条件的多元回归模型进行拟合 4. 通过回归系数估计基金仓位 具体计算方式请参阅2022年9月18日发布的报告《国内公募基金费率的发展现状和变化趋势》[67] - 模型评价：该方法能够相对高频地估算基金仓位，弥补公募基金仓位披露频率较低的不足 2. REITs指数构建模型 - 模型名称：REITs指数构建模型 - 模型构建思路：为投资者提供基于指数化投资思想的REITs指数，综合反映REITs市场表现，并提供不同底层资产、项目类型的细分指数[50] - 模型具体构建过程： 1. 采用分级靠档的方法确保计算指数的份额保持相对稳定 2. 当样本成分名单或样本成分的调整市值出现非交易因素变动时（如新发、扩募等），采用除数修正法保证指数的连续性 3. 考虑到REITs的高分红特性，提供价格指数和全收益指数[50] - 模型评价：该模型为投资者提供了衡量REITs市场表现和进行资产配置的有效工具 量化因子与构建方式 1. 行业主题基金标签因子 - 因子名称：行业主题基金标签因子 - 因子构建思路：通过观察基金在近四期中报/年报的持仓信息，判断其长期的行业主题标签，将基金区分为行业主题基金、行业轮动基金和行业均衡基金[39] - 因子具体构建过程： 1. 收集基金在近四期中报/年报的持仓信息 2. 根据持仓信息判断基金的行业主题特征 3. 将基金标签区分为行业主题基金、行业轮动基金和行业均衡基金[39] - 因子评价：该因子为投资者在资产配置、主题投资、产品选择上提供了多样化的支持 2. 多因子ETF分类因子 - 因子名称：多因子ETF分类因子 - 因子构建思路：根据ETF的投资策略和风格，将其细分为红利、成长、低波、价值、基本面、质量、现金流、动量等因子类别[64] - 因子具体构建过程： 1. 根据ETF的投资策略和风格进行分类 2. 细分为红利、成长、低波、价值、基本面、质量、现金流、动量等因子类别[64] - 因子评价：该因子帮助投资者更精细地识别和选择ETF产品 模型的回测效果 1. 主动偏股基金高频仓位测算模型 - 本周主动偏股基金仓位相较上周上升1.72个百分点[67] 2. REITs指数构建模型 - REITs综合指数本周收益0.16%，累计收益1.10%，年化收益0.26%，最大回撤-42.67%，夏普比率-0.12，年化波动10.68%[52] - 产权类REITs指数本周收益0.41%，累计收益17.21%，年化收益3.84%，最大回撤-46.13%，夏普比率0.18，年化波动13.21%[52] - 特许经营权类REITs指数本周收益-0.25%，累计收益-15.86%，年化收益-4.02%，最大回撤-40.74%，夏普比率-0.60，年化波动9.26%[52] 因子的回测效果 1. 行业主题基金标签因子 - 新能源主题基金本周涨跌幅6.20%[39] - 医药主题基金本周涨跌幅3.80%[39] - 周期主题基金本周涨跌幅1.39%[39] - 行业轮动主题基金本周涨跌幅-0.37%[39] - 行业均衡主题基金本周涨跌幅-0.64%[39] - 消费主题基金本周涨跌幅-0.72%[39] - 金融地产主题基金本周涨跌幅-1.98%[39] - TMT主题基金本周涨跌幅-4.17%[39] - 国防军工主题基金本周涨跌幅-6.80%[39] 2. 多因子ETF分类因子 - 红利因子ETF本周回报-0.51%，近1月回报-0.98%，今年以来回报3.27%[64] - 成长因子ETF本周回报-2.87%，近1月回报16.07%，今年以来回报25.76%[64] - 低波因子ETF本周回报-0.25%，近1月回报4.85%，今年以来回报8.86%[64] - 价值因子ETF本周回报-1.10%，近1月回报4.57%，今年以来回报9.50%[64] - 基本面因子ETF本周回报-1.26%，近1月回报5.41%，今年以来回报7.05%[64] - 质量因子ETF本周回报-0.58%，近1月回报9.54%，今年以来回报23.81%[64] - 现金流因子ETF本周回报-0.55%，近1月回报5.86%[64] - 动量因子ETF本周回报-1.30%，近1月回报20.02%，今年以来回报28.50%[64]