根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告内容主要涉及市场数据回顾和基金业绩跟踪，未详细阐述具体的量化模型构建过程或量化因子定义。因此，以下总结将基于报告中明确提及的模型和因子相关概念进行。 量化模型与构建方式 1. 模型名称： ETF资金净流入计算模型[10] * 模型构建思路： 通过跟踪ETF每日份额变化与前一日净值的乘积，来计算一级市场的资金净流入或净流出情况[10] * 模型具体构建过程： 1. 获取ETF每日的基金份额数据 2. 计算每日份额较前一日的变化额 3. 获取前一日ETF的单位净值 4. 将每日份额变化额乘以前一日净值，得到该日的净申购/赎回额 5. 对报告期内发生份额拆分的ETF进行数据调整，以确保计算口径的一致性 6. 将报告期内（如上周年内）所有交易日的净申购/赎回额加总，得到该期间的资金净流入合计值[10] * 模型评价： 该模型是监测ETF市场资金动向的基础工具 2. 模型名称： 增强策略ETF/增强指数型基金超额收益计算模型[23][35][36] * 模型构建思路： 通过比较基金收益率与其业绩比较基准的收益率，来评估基金的主动管理能力[23][35][36] * 模型具体构建过程： 1. 选定评估周期（如上周、2025年以来、近1年） 2. 计算评估周期内基金的净值增长率（收益率） 3. 计算同一评估周期内业绩比较基准的收益率 4. 使用以下公式计算超额收益率： $超额收益率 = 基金收益率 - 业绩比较基准收益率$[23][35][36] * 模型评价： 该模型是衡量指数增强产品投资效果的核心指标 模型的回测效果 报告未提供上述计算模型的量化回测指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告中的结果均为特定时间窗口（如上周、近一年）下的具体计算值，而非模型历史表现的统计检验结果[10][23][35][36]。 量化因子与构建方式 报告内容为市场数据描述与基金业绩展示，未涉及量化因子的构建、测试或分析。 因子的回测效果 报告内容为市场数据描述与基金业绩展示，未涉及量化因子的回测效果。