根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 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[2] * 因子具体构建过程：首先计算一定周期（N=12天）内每日涨幅的平均值（AvgGain）和每日跌幅的平均值（AvgLoss），然后计算相对强度RS，最后得到RSI值[2] 公式为： $RSI = 100 – 100 / (1 + RS)$ 其中，RS = AvgGain / AvgLoss[2] * 因子评价：RSI>70表示市场可能处于超买状态，RSI<30表示市场可能处于超卖状态[2] 2. 因子名称：净申购[2] * 因子构建思路：通过比较当前净值与考虑收益率后的前一日净值，来计算当日ETF的净申购金额[2] * 因子具体构建过程：使用基金净值数据计算[2] 公式为： $NETBUY(T) = NAV(T) – NAV(T-1) * (1 + R(T))$ 其中，NETBUY(T)为T日净申购金额，NAV(T)为T日ETF净值，NAV(T-1)为T-1日ETF净值，R(T)为T日ETF收益率[2] 因子的回测效果 研报中未提供RSI因子和净申购因子的具体回测指标（如IC值、IR值等）的测试结果。报告主要以表格形式展示了多个ETF在特定日期的RSI值和净申购金额的截面数据[4][6]。