量化模型与构建方式 1. 模型名称：中国资产M9指数模型[17] * 模型构建思路：为追踪ProShare计划发行的9个杠杆ETF标的（代表中国资产）的整体表现，构建一个综合指数[17]。 * 模型具体构建过程：选取ProShare计划发行的9个杠杆ETF作为标的，采用三种不同的加权方法计算其净值，以反映不同视角下的市场表现[17]。 1. 等权指数：对9个标的赋予相同的权重，计算其净值走势。 2. 流通市值加权指数：以2025年底的流通市值为权重，计算加权净值。 3. 成交额加权指数：以上一周的成交额为权重，计算加权净值。 2. 模型名称：分类股票走势模型[12] * 模型构建思路：将A股市场股票按公募基金持仓特征进行分类，以观察不同类别股票的市场表现差异[12]。 * 模型具体构建过程：将全部A股股票划分为三类，并分别计算其累计净值[12]。 1. 公募重仓50（A股）：公募基金持仓最重的50只A股。 2. 公募重仓非50（A股）：公募基金重仓股中，除去上述50只以外的股票。 3. 非公募重仓股（A股）：不属于公募基金重仓股的其余A股股票。 3. 模型名称：AI基建概念池模型[33] * 模型构建思路：构建一个代表A股AI基础设施（AI基建）板块的股票池，以跟踪该主题的成交活跃度[33]。 * 模型具体构建过程：通过取两个主流股票软件（通达信和东方财富）的AI基建概念股票池的交集，得到一个核心的AI基建股票组合，称为“517主池”[33]。 模型的回测效果 1. 中国资产M9指数模型，在特定观察期内，等权指数跌幅为-8.89%，成交额加权指数跌幅为-10.13%，流通市值加权指数跌幅为-7.50%[18]。公募重仓50（A股）指数同期跌幅为-6.40%[18]。 2. 分类股票走势模型，从年初至2026年7月18日，公募重仓50（A股）累计净值为1.17，公募重仓非50（A股）累计净值为0.99，非公募重仓股（A股）累计净值为0.86[13]。在最近一周（报告期），三者的跌幅分别为-6.40%、-6.60%和-4.44%[13]。 3. AI基建概念池模型，其成交额占比在7月市场调整期间并未下降[33]。6月A股日均成交额为3.11万亿，7月（截至报告期）日均成交额为2.92万亿，下降6.10%[33]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：ETF月度净流入因子[25] * 因子构建思路：通过计算不同大类指数ETF的月度资金净流入额，观察资金在不同板块间的流向，以判断市场热点和资金偏好[25]。 * 因子具体构建过程：对每个大类指数（如半导体材料设备类、通信设备类等），统计其旗下所有ETF在当月的资金净流入（申购额-赎回额）总和[25]。报告采用聚类方法确定大类指数的成分[25]。 2. 因子名称：融资活跃度因子[28] * 因子构建思路：通过衡量融资盘（杠杆资金）在市场成交中的活跃程度，来评估其对市场的影响[28]。 * 因子具体构建过程：计算“融资双向流量占比”作为代理指标[28]。公式为： $$融资双向流量占比（估算） = \frac{融资买入额 + 融资偿还额}{2 \times A股单边成交额}$$ 该指标同时考虑了融资买入和偿还的活跃度，并非纯粹的成交量占比[30]。 因子的回测效果 1. ETF月度净流入因子，在2026年7月（截至16日），半导体材料设备类ETF获得净流入494.69亿元，通信设备类ETF获得净流入102.21亿元[25]。从年初至7月16日累计看，半导体材料设备类ETF以979.71亿元净流入居首，通信设备类以574.94亿元位列第二[25]。 2. 融资活跃度因子，在本轮牛市（报告所指区间）中，无论是从融资成交额占比看，还是从融资余额的增长速度看，融资盘的影响远小于2015年牛市[28]。