量化模型与构建方式 1. 模型名称：指数调整资金流影响模型[9] 模型构建思路： 估算因指数成分调整而引发的被动资金流入和流出金额，以评估对个股的短期影响[9] 模型具体构建过程： * 选取跟踪产品总规模在100亿元以上且发生成分变动的A股指数作为分析对象[9] * 对于每只指数，计算其成分股调整带来的资金流： * 流出金额计算： 使用挂钩该指数的被动产品总规模乘以该股票在调整前（11月底）于指数中的实际权重[9] * 流入金额计算： 使用挂钩该指数的被动产品总规模乘以该股票在调整后于指数中的估算权重[9] * 权重估算方法：对于大部分采用市值或调整市值加权的指数，使用11月底的自由流通市值进行模拟；对于明确基于特定因子（如股息率）加权的指数，则按照其定义进行模拟；权重计算会同步考虑指数的权重上限规则[9] * 将个股在所有相关指数中的净资金流（流入金额与流出金额之差）进行加总，得到该股票的总净资金流影响[10][11] 2. 模型名称：个股冲击效应模型[12] 模型构建思路： 通过冲击系数来衡量指数调整带来的资金流对个股流动性的冲击程度，该系数考虑了资金流的绝对规模和个股自身的流动性差异[3][12] 模型具体构建过程： * 计算个股的总净资金流，方法同“指数调整资金流影响模型”[12] * 获取该股票截至11月底近一个月的日均成交额（amt_avg_i,20）作为流动性指标[3][12] * 计算冲击系数，公式如下： $impact_{i}=\sum^{N}_{k=1}\frac{\Delta weight_{k,i}\,\times\,AUM_{k}}{amt\_avg_{i,20}}$[12] * 公式说明： * impact_i 代表第i只股票的估算冲击系数 * N 为被统计的指数总数 * Δweight_k,i 代表股票i在第k只被统计指数中的估算权重变动（调入为估算权重，调出为负的原有权重，无变动则为0） * AUM_k 代表第k只指数所挂钩的被动产品在11月底的总规模 * amt_avg_i,20 代表股票i近20个交易日（一个月）的日均成交额[12][13] 模型的回测效果 1. 指数调整资金流影响模型，净资金流最大流入额约112.61亿元（胜宏科技）[10]，净资金流最大流出额约-40.02亿元（中国移动）[11] 2. 个股冲击效应模型，冲击系数最大正值约11.60（中创物流）[15]，冲击系数最大负值约-24.95（深高速）[16]，冲击系数分布显示多数个股影响集中在(-5,5]区间[5][18][19] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：冲击系数[3][12] 因子构建思路： 将事件（指数调整）引发的预期净资金流总量与个股的近期日均成交额相比较，以标准化地衡量资金流对个股流动性的相对冲击大小[3][12] 因子具体构建过程： 同“个股冲击效应模型”的具体构建过程，核心计算公式为： $impact_{i}=\frac{\sum^{N}_{k=1}(\Delta weight_{k,i}\,\times\,AUM_{k})}{amt\_avg_{i,20}}$[12] 因子评价： 该因子提供了一个相对指标，有助于识别那些资金流影响相对于其自身流动性而言较大的股票，比单纯的资金流金额更能反映潜在的价格冲击[3][12] 因子的回测效果 1. 冲击系数因子，在本次12月指数调整估算中，部分个股因子值超过10（如中创物流11.60）或低于-10（如深高速-24.95），表明其可能受到显著影响[15][16]，大部分个股的因子值落在(-5,5]的区间内[5][18][19]