根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：基于基本面价值区间的动态仓位配置模型[1][8] 模型构建思路：通过计算个股（汇川技术）相对于其未来基本面价值区间的相对位置，来动态调整对相关ETF（汽车零部件ETF）的配置仓位[1][8] 模型具体构建过程： * 第一步：确定估值倍数。以汇川技术在2024年8月23日的底部股价所对应的市销率（PS）作为估值基准，该值为3.5倍PS[1][8][16] * 第二步：计算基本面价值。对于未来T年（例如T+2年），其每股基本面价值等于市场对该公司T年每股营业收入的一致预期乘以估值倍数（3.5倍PS）[8]。公式为： $基本面价值_{T} = 一致预期每股营业收入_{T} \times 3.5$ * 第三步：确定价值区间。模型考察个股股价在从T-1年到T+2年（例如2026年至2027年）的基本面价值区间内的相对位置[1][8] * 第四步：计算配置仓位。根据股价在该基本面价值区间内的相对位置，动态计算并调整对汽车零部件ETF的配置仓位比例[8][9] 模型的回测效果 1. 基于基本面价值区间的动态仓位配置模型[9][20] * 回测期间：2025年7月1日至2025年10月15日[9][20] * 期末收益：20%[9] * 最大回撤：2.56%[9] * 夏普比率：优于买入持有策略[9] * 收益回撤比：优于买入持有策略[9] 2. 买入持有策略（基准）[9] * 回测期间：2025年7月1日至2025年10月15日[9][20] * 期末收益：28.53%[9] * 最大回撤：9.65%[9] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：趋同股选择因子[1] 因子构建思路：从指数成分股中筛选出与指数走势同步性高且研究覆盖度高的个股，作为代表指数表现和分析的标的（趋同股）[1] 因子具体构建过程：综合评估两个维度： * 走势偏差：成分股与中证汽车零部件指数（931230.CSI）的走势偏离程度[1] * 研究覆盖度：成分股被卖方机构研究的覆盖程度[1] 通过综合考量上述两个维度，选出最佳趋同股（本例中为汇川技术）[1]