量化模型与构建方式 根据提供的研报内容，报告主要对ETF市场进行数据统计和描述性分析，并未涉及具体的量化预测模型（如多因子选股模型、风险模型等）或用于预测收益的量化因子的构建。报告的核心是呈现ETF市场的各类表现、规模、估值和资金流数据。 量化因子与构建方式 报告中没有构建用于预测未来收益的量化因子。但报告在分析ETF市场时，计算和使用了多个统计指标来描述市场状态。这些指标可以视为市场状态的描述性因子，其构建思路和过程如下： 1. 因子名称：ETF周度收益率[1][12] * 因子构建思路：计算各类别ETF在指定周期内的价格变动幅度，以衡量其短期业绩表现[12]。 * 因子具体构建过程：使用ETF的单位复权净值进行计算。对于上周（2026年01月26日至2026年01月30日），计算每只股票型ETF的周度收益率，然后统计特定类别（如宽基、板块、主题）内所有ETF收益率的中位数作为该类别的代表值[12]。公式为： $R_{i, week} = \frac{NAV_{i, end} - NAV_{i, start}}{NAV_{i, start}}$ 其中，(R_{i, week}) 代表第i只ETF的周收益率，(NAV) 代表单位复权净值。 2. 因子名称：ETF净申赎规模[2][27] * 因子构建思路：通过ETF份额的变动来估算资金的流入流出情况，反映投资者对某类ETF的申购和赎回意愿[27]。 * 因子具体构建过程：使用ETF上市后当日的份额变动乘以收盘价来近似计算每日的净申赎规模。为了规避份额折算/拆分的影响，份额折算/拆分当日的份额变动设为0。同时，为了排除分红对基金规模的影响，在计算规模变动时剔除了分红导致的基金规模变动[27]。公式为： $NetFlow_{t} = (Shares_{t} - Shares_{t-1}) \times Price_{t}$ 其中，(NetFlow_{t}) 为第t日的净申赎资金流（正值表示净申购，负值表示净赎回），(Shares) 为ETF份额，(Price) 为收盘价。报告中对上周数据进行了加总统计[2][27]。 3. 因子名称：ETF基准指数估值历史分位数[3][33] * 因子构建思路：通过计算当前估值在历史序列中的位置，来判断各类别ETF估值所处的相对水平（高或低）[33]。 * 因子具体构建过程：首先，获取每日各类别内所有ETF基准指数的市盈率（PE）或市净率（PB）。然后，计算该类指数估值的中位数作为该类ETF的当日估值代表值。接着，将该中位数与过去5年的历史数据进行比较，计算其历史分位数[33]。例如，对于市盈率分位数： $PE\_Percentile_{category, t} = \frac{rank(PE\_median_{category, t})}{N}$ 其中，(rank) 表示当前市盈率中位数在历史N个数据（过去5年）中的升序排名，N为历史数据总数。 4. 因子名称：ETF融资融券活跃度指标[4][47][48] * 因子构建思路：通过融资买入额和融券卖出量来观察市场对特定ETF的杠杆做多和做空活跃程度[47][48]。 * 因子具体构建过程：统计指定周期（如上周一至周四）内，股票型ETF的日均融资买入额和日均融券卖出量。对单只ETF，其日均融资买入额为周期内每日融资买入额的平均值；日均融券卖出量为周期内每日融券卖出量的平均值[47][48]。报告列出了这些指标最高的前10只ETF。 模型的回测效果 报告未涉及量化模型，因此无模型回测效果。 因子的回测效果 报告中的描述性因子主要用于展示市场现状，并未提供其在历史样本外的预测能力测试结果（如IC、IR、多空收益等）。报告仅提供了这些因子在最新一期（2026年01月26日至01月30日）的具体取值，如下所示： 1. ETF周度收益率因子，股票型ETF周度收益率中位数：-1.20%[1][12] * 上证50ETF涨跌幅中位数：1.13%[1][12] * 沪深300ETF涨跌幅中位数：0.09%[12] * 大金融ETF涨跌幅中位数：0.06%[1][16] * 酒ETF涨跌幅中位数：2.39%[1][16] * 商品型ETF涨跌幅中位数：4.56%[12] * 债券型ETF涨跌幅中位数：0.04%[12] * 跨境型ETF涨跌幅中位数：0.04%[12] * 货币型ETF涨跌幅中位数：0.02%[12] 2. ETF净申赎规模因子，上周股票型ETF净赎回：3247.33亿元[2][27] * 科创板ETF净赎回：9.35亿元[2][27] * 沪深300ETF净赎回：2446.13亿元[27] * 周期ETF净申购：386.15亿元[2][30] * 芯片ETF净申购：111.56亿元[2][30] 3. ETF基准指数估值历史分位数因子（截至上周五） * 市盈率分位数： * 上证50ETF：83.33%[33] * 创业板类ETF：66.75%[33] * 科创板ETF：90.26%[35] * 大金融板块ETF：23.35%[39] * 消费板块ETF：24.01%[39] * 光伏主题ETF：99.34%[42] * 市净率分位数： * 上证50ETF：63.94%[35] * 创业板类ETF：68.15%[35] * AI主题ETF：100.00%[42] * 新能车主题ETF：估值分位数明显降低（定性描述）[3][42] 4. ETF融资融券活跃度指标（上周一至周四日均值） * 日均融资买入额最高：中证500ETF（8.97亿元）、沪深300ETF（8.46亿元）[47][48] * 日均融券卖出量最高：中证1000ETF（18.36万手）、上证50ETF（5.75万手）[48][50]