量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：绿色转型板块分类模型[29] 模型/因子构建思路：为追踪不同行业在碳中和进程中的资金流向，根据各行业在碳减排链条中的功能定位，将相关行业划分为三类[29] 模型/因子具体构建过程： * 低碳核心板块：涵盖直接贡献碳减排的行业，是新能源发电、绿色出行及减污降碳的核心环节。具体包括电力设备、环保，以及公用事业和汽车行业的部分领域[33] * 低碳支撑板块：涵盖为产业绿色转型提供数字化、自动化和智能化支撑的行业，是提升社会整体能效与资源利用效率的关键赋能方。具体包括计算机、通信、电子及机械设备的部分领域[33] * 转型主体板块：涵盖能源消耗强度高、排放基数大的行业，是碳减排的重点领域，也是转型金融政策优先关注的对象。具体包括火电、煤炭、钢铁、有色金属、化工等多个领域[33] 模型的回测效果 注：本报告未提供该分类模型的量化回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要使用该模型进行市场资金流向和成交结构的描述性分析[30][31] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：ESG事件情绪因子[37] 因子构建思路：通过统计全市场ESG相关事件的数量和情绪倾向（正向、负向、中性），构建反映市场ESG舆情热度和情绪的因子[37] 因子具体构建过程： * 数据来源：基于第三方数据（如妙盈科技）收集全市场ESG事件[37] * 事件分类：将每个ESG事件根据其内容划分为正向事件、负向事件或中性事件[37] * 因子计算：每周统计ESG事件总数、正向事件数量及占比、负向事件数量及占比等指标[37] * 维度细分：可进一步按环境（E）、社会（S）、治理（G）三个维度统计事件分布[39] * 行业细分：可进一步按行业统计ESG事件的数量和情绪分布，识别热点行业和议题[42][44] 2. 因子名称：行业ESG议题集中度因子[44] 因子构建思路：在ESG事件情绪因子的基础上，进一步分析各行业内最受关注的ESG议题（TOP3），用于识别行业当前面临的特定ESG风险或机遇[44] 因子具体构建过程： * 基于ESG事件数据库，按行业对事件进行分类[44] * 在每个行业内，统计所有ESG事件中涉及的不同议题（如“减持”、“战略合作”、“响应碳中和”等）出现的频率[44] * 选取出现频率最高的三个议题作为该行业本周的TOP3热点议题[44] * 例如，报告显示电力设备行业本周TOP3议题为“响应碳中和”、“信披违规”、“战略合作”；汽车行业为“战略合作”、“股份回购”、“正面环境事件”[44] 因子的回测效果 注：本报告未提供上述ESG因子的量化回测效果指标（如IC值、IR、多空收益等）。报告主要展示这些因子的描述性统计结果，用于市场舆情分析[37][39][42][44]