根据研报内容，本次报告主要涉及基金市场表现跟踪和ETF资金流向分析，未详细阐述具体的量化模型或量化因子的构建过程、公式及评价。报告内容侧重于市场数据统计和现有指数的业绩展示。 量化模型与构建方式 1. 模型/指数名称：主动偏股基金高频仓位测算模型[63] * 模型构建思路：由于公募基金股票仓位披露频率低，该模型利用基金每日净值序列，通过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，以实现对主动偏股基金仓位的相对高频跟踪[63] * 模型具体构建过程：报告提及市场主流方式是以基金每日披露的净值序列为因变量，利用带约束条件的多元回归模型进行估算。报告中提到“我们分别构建各只基金的模拟组合提升仓位估算的准确程度”，但未提供具体的回归模型公式、约束条件设定、自变量（基准或资产序列）的选择与构建等详细步骤[63] 2. 模型/指数名称：REITs系列指数（包括REITs综合指数、产权类REITs指数、特许经营权类REITs指数及各细分项目指数）[49][50][52] * 模型构建思路：为综合反映REITs市场表现，提供衡量不同底层资产、项目类型的细分REITs指数，并考虑REITs的高分红特性，同时提供价格指数和全收益指数[49] * 模型具体构建过程： * 计算中采用分级靠档的方法以确保计算指数的份额保持相对稳定[49] * 当样本成分名单或样本成分的调整市值出现非交易因素的变动时（如新发、扩募等），采用除数修正法保证指数的连续性[49] * 报告未提供具体的指数计算公式、权重确定方法（如按调整市值加权）等详细构建过程 3. 模型/指数名称：长期行业主题基金指数（如金融地产、消费、周期、医药、行业轮动、行业均衡、新能源、国防军工、TMT主题基金指数）[37] * 模型构建思路：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，将基金的长期行业标签区别定义为行业主题基金、行业轮动基金和行业均衡基金，并构建相应的行业主题基金指数，为投资者提供衡量主题基金风险收益情况的工具[37] * 模型具体构建过程：报告未提供具体的指数构建公式、成分基金筛选细则、权重设定方法（如等权或按规模加权）等详细过程 模型的回测效果 1. 主动偏股基金高频仓位测算模型：本周（2025.10.13-2025.10.17）主动偏股基金仓位相较上周上升0.16个百分点[63] 2. REITs系列指数：截至2025年10月17日，本周REITs综合指数下跌1.38%；产权类REITs指数下跌1.51%；特许经营权类REITs指数下跌1.16%；新型基础设施REITs指数上涨0.26%[50][52] 3. 长期行业主题基金指数：截至2025年10月17日，本周金融地产、消费、周期、医药、行业轮动、行业均衡、新能源、国防军工、TMT主题基金指数涨跌幅分别为0.40%、-1.95%、-2.11%、-2.62%、-3.92%、-4.52%、-5.12%、-5.74%、-6.80%[37] 量化因子与构建方式 （报告中未涉及量化因子的构建） 因子的回测效果 （报告中未涉及量化因子的测试结果）