根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。研报主要涉及对ETF的跟踪监控，其中明确构建了一个量化因子。 量化因子与构建方式 1 因子名称：RSI相对强弱指标[2] * 因子构建思路：通过计算一定周期内价格平均涨幅与平均跌幅的比值，来衡量市场的超买或超卖状态，从而判断短期趋势强度[2] * 因子具体构建过程： 1. 首先，计算一定周期（N=12天）内每日上涨幅度和下跌幅度的平均值[2] 2. 计算相对强度RS，公式为： $RS = \frac{N日内平均涨幅}{N日内平均跌幅}$[2] 3. 将RS代入以下公式，得到RSI值： $RSI = 100 – \frac{100}{1 + RS}$[2] * 因子评价：该指标常用于判断市场状态，当RSI>70时，认为市场处于超买状态；当RSI<30时，认为市场处于超卖状态[2] 2 因子名称：净申购[2] * 因子构建思路：通过当日净值与考虑收益率后的前日净值的变化，来计算当日资金的净流入流出情况，反映市场资金动向[2] * 因子具体构建过程： 1. 计算公式为： $NETBUY(T) = NAV(T) – NAV(T-1) \times (1 + R(T))$[2] 2. 其中，NETBUY(T)为T日的净申购金额，NAV(T)为T日的ETF净值，NAV(T-1)为T-1日的ETF净值，R(T)为T日的ETF收益率[2] 因子的回测效果取值 研报以表格形式展示了多个ETF在特定日期的因子截面数据，以下是部分示例[4][6]： * RSI相对强弱指标： * 华泰柏瑞沪深300ETF (510300.SH): 58.17[4] * 南方中证500ETF (510500.SH): 51.89[4] * 华夏上证50ETF (510050.SH): 63.89[4] * 国泰中证煤炭ETF (515220.SH): 75.88[6] * 华夏机器人ETF (562500.SH): 42.23[6] * 净申购（亿元）： * 华泰柏瑞沪深300ETF (510300.SH): -13.98[4] * 易方达沪深300ETF (510310.SH): 0.70[4] * 华宝中证银行ETF (512800.SH): 10.54[6] * 易方达中证海外互联ETF (513050.SH): 27.41[6] * 华夏中证人工智能ETF (515070.SH): -2.27[6]