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价格上涨和下跌的幅度对比，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. 计算一定周期（报告中为12天）内，每日上涨幅度的平均值（AvgGain）和每日下跌幅度绝对值的平均值（AvgLoss）。[2] 2. 计算相对强度（RS），公式为：$RS = \frac{AvgGain}{AvgLoss}$[2] 3. 将RS转化为RSI指标，公式为：$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$[2] 4. 根据RSI值进行状态判断：RSI > 70表示市场处于超买状态；RSI < 30表示市场处于超卖状态。[2] 2. 因子名称：净申购金额[2] * 因子构建思路：通过计算ETF基金单位净值的变化与基金份额自然增长（分红再投资）的差异，来估算当日资金的净流入或流出情况。[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. 获取当日ETF的收益率R(T)。[2] 3. 计算净申购金额NETBUY(T)，公式为：$NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1 + R(T))$[2] 该公式的核心是剔除了因基金净值涨跌（NAV(T-1)*R(T)）和分红再投资导致的份额自然增长对总资产的影响，从而得到由投资者主动申购赎回引起的资金净变化。 模型的回测效果 （报告中未提供基于上述因子的策略模型及其回测效果指标，故本部分省略。） 因子的回测效果 （报告中未提供因子的历史测试表现，如IC、IR、多空收益等指标，仅展示了特定日期的截面数据。因此，无法提供统一的指标取值总结。报告中表格列示的是各ETF在特定日期的因子截面值，例如RSI值和净申购金额。）[4][6]