量化模型与构建方式 1. 模型名称：华福金工权益基金评价模型[18] 模型构建思路：通过将基金收益率与一系列基准指数进行滚动窗口回归，选取拟合优度最高的指数作为该基金的业绩参考基准，从而对基金进行风格分类和评价[18] 模型具体构建过程： * 基准池：使用22个基准指数作为自变量，涵盖大盘、中小盘、价值、成长、板块主题五大风格分类[18][21] * 回归计算：对每只基金，以其收益率为因变量，分别与22个基准指数进行一元线性回归，计算每一期的拟合优度R²[18] * 滚动窗口：在每个月底，向前选取窗口期为6个月的收益率数据进行滚动窗口回归，得到每个基金关于每个指数的R²时间序列矩阵[18] * 基准确定：计算每个指数近6期R²的均值，选取均值最大的R²所对应的指数作为该基金当期的业绩参考指数[18] 2. 模型名称：华福金工基金综合打分体系[47] 模型构建思路：构建一个立体的、面向所有主动权益基金的综合打分体系，从横向（全市场胜率分位数）和纵向（长期业绩与业绩变化趋势）两个维度对基金经理进行分档打分，最终形成AAA、AA+、AA、BB+等评级[47] 模型具体构建过程： * 评级对象：基于【基金-基金经理】构建，多基金经理管理的基金根据实际管理日期分别打分[49] * 评级标准： * AAA级（稳定alpha型）：其相对自适应基准的长期超额收益胜率在所有基金经理中排名前25%，α值较为分散且无下滑迹象[47] * AA+级（α持续上升型）：其α值序列呈现稳健提升的态势，且胜率在前25%[47][48] * AA级（α择时型）：胜率高但α相对前两者并不稳定[47] * BB+级（逆风翻盘型）：α值趋势处于持续上升，但胜率在前25%-前50%之间[48] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：基金相对单一指数拟合优度（R²）[34] 因子构建思路：通过计算基金收益率与单一基准指数收益率的线性回归拟合优度，来衡量基金策略与市场基准的偏离度或集中度，用以判断公募基金整体策略变化[34] 因子具体构建过程：对于样本池中的每只基金，每月计算其收益率与根据“权益基金评价模型”确定的当期业绩参考指数收益率的线性回归R²[18][34]。然后计算所有样本基金R²的平均值，作为市场整体策略集中度的观测指标[34]。 2. 因子名称：基金策略分布与调仓路径[41][42] 因子构建思路：根据“权益基金评价模型”确定的每只基金的业绩参考指数，统计不同风格和具体指数下的基金数量及占比，并追踪其跨期变化，以观察市场风格动向和基金调仓行为[41][42] 因子具体构建过程： * 策略分布：每月末，根据每只基金的业绩参考指数，将其归类到对应的大风格分类（如成长、板块主题等）和细分指数（如中证500、周期(中信)等），并计算各类别的基金数量及占比[41] * 流量统计：比较相邻两期（本月与上月）各分类下基金数量的变化，计算流入量（本期新增跟踪该指数的基金数）和流出量（本期不再跟踪该指数的基金数）[42] * 调仓路径：追踪基金参考指数从上一期到本期的具体变化，识别出流量最大的调仓路径（例如，从上期跟踪“中证500”转为本期跟踪“周期(中信)”的基金数量）[42] 模型的回测效果 本报告未提供量化模型的回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）的具体数值。 因子的回测效果 本报告未提供量化因子（如IC、IR、多空收益等）的具体测试结果数值。报告主要展示了基于模型和因子分析得到的市场状态描述和基金业绩统计，而非因子本身的量化回测表现。