量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：RSI相对强弱指标[2] * 因子构建思路：通过计算一定周期内平均涨幅与平均跌幅的比值，来衡量市场的超买或超卖状态，以判断短期趋势的强弱[2]。 * 因子具体构建过程： 1. 设定计算周期为12天[2]。 2. 计算周期内所有上涨日的平均涨幅（AvgGain）和所有下跌日的平均跌幅（AvgLoss）[2]。 3. 计算相对强度（RS）： $RS = \frac{AvgGain}{AvgLoss}$ 4. 计算RSI值： $RSI = 100 – \frac{100}{(1 + RS)}$ 5. 根据RSI值进行状态判断：RSI > 70为超买状态，RSI < 30为超卖状态[2]。 2. 因子名称：净申购金额[2] * 因子构建思路：通过计算ETF当日净值变动与理论净值变动之间的差额，来估算当日资金的净流入（申购）或净流出（赎回）情况，反映市场资金动向[2]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取当日ETF净值（NAV(T)）和前一日ETF净值（NAV(T-1)）[2]。 2. 获取ETF所跟踪指数在当日的收益率（R(T)）[2]。 3. 计算净申购金额（NETBUY(T)）： $NETBUY(T) = NAV(T) – NAV(T-1) * (1 + R(T))$ 其中，NETBUY(T)为T日的净申购金额[2]。 因子的回测效果 （注：本报告为数据跟踪日报，未提供因子在历史回测中的具体表现指标，如IC、IR、多空收益等。报告仅展示了特定时点（2026-03-19）各ETF的因子截面数据[4][6]。）