量化模型与构建方式 1. 模型名称：指数增强基金超额收益模型；模型构建思路：以指数增强基金相对基准的超额收益作为核心评估指标，统计其超额收益的中位数及分位数分布，以衡量指数增强基金整体的主动管理能力；模型具体构建过程：统计指数增强基金相对基准的超额收益，新成立基金在6个月建仓期满之后才参与统计，计算其超额收益的中位数及不同分位数的取值分布[39][41]；模型评价：该模型能够有效反映指数增强基金整体获取超额收益的能力，通过分位数分布可观察超额收益的离散程度[39][41] 2. 模型名称：量化对冲基金收益模型；模型构建思路：以量化对冲型基金的绝对收益作为核心评估指标，统计其收益的中位数及分位数分布，以衡量量化对冲基金的整体表现；模型具体构建过程：统计量化对冲型基金的收益情况，新成立基金在6个月建仓期满之后才参与统计，计算其收益的中位数及不同分位数的取值分布[39][41]；模型评价：该模型能够反映量化对冲基金在市场不同环境下的绝对收益获取能力[39][41] 3. 模型名称：FOF基金权益仓位测算模型；模型构建思路：依据业绩比较基准计算FOF基金中权益类资产的权重，并将基金类指数按照预计权益占比进行折算，以评估FOF基金的实际权益暴露水平；模型具体构建过程：依据业绩比较基准计算FOF基金中权益类资产的权重，将基金类指数按照预计权益占比进行折算，对于复合指数（如中证南方养老目标日期、中证平安退休宝等指数），由于其权益占比会随着时间变动，因而作为一个单独的分类进行统计[42][46]；模型评价：该模型能够有效刻画FOF基金的实际权益仓位分布，有助于投资者了解不同类型FOF基金的风险暴露特征[42][46] 模型的回测效果 1. 指数增强基金超额收益模型，上周超额收益中位数0.00%，今年以来超额收益中位数4.13%，上周超额收益最小值-2.32%，上周超额收益10%分位数-0.56%，上周超额收益20%分位数-0.31%，上周超额收益30%分位数-0.18%，上周超额收益40%分位数-0.08%，上周超额收益60%分位数0.08%，上周超额收益70%分位数0.18%，上周超额收益80%分位数0.35%，上周超额收益90%分位数0.57%，上周超额收益最大值2.45%，今年以来超额收益最小值-14.51%，今年以来超额收益10%分位数-0.72%，今年以来超额收益20%分位数1.16%，今年以来超额收益30%分位数2.21%，今年以来超额收益40%分位数3.10%，今年以来超额收益60%分位数5.33%，今年以来超额收益70%分位数6.35%，今年以来超额收益80%分位数8.00%，今年以来超额收益90%分位数9.38%，今年以来超额收益最大值21.08%[41] 2. 量化对冲基金收益模型，上周收益中位数-0.06%，今年以来收益中位数1.22%，上周收益最小值-0.65%，上周收益10%分位数-0.53%，上周收益20%分位数-0.23%，上周收益30%分位数-0.15%，上周收益40%分位数-0.12%，上周收益60%分位数-0.02%，上周收益70%分位数0.07%，上周收益80%分位数0.19%，上周收益90%分位数0.49%，上周收益最大值1.56%，今年以来收益最小值-4.95%，今年以来收益10%分位数-3.82%，今年以来收益20%分位数-2.59%，今年以来收益30%分位数-1.38%，今年以来收益40%分位数0.02%，今年以来收益60%分位数1.82%，今年以来收益70%分位数2.24%，今年以来收益80%分位数2.45%，今年以来收益90%分位数3.12%，今年以来收益最大值6.07%[41] 3. FOF基金权益仓位测算模型，目标日期基金权益仓位主要分布在50%-65%区间内，绝大多数目标风险基金权益仓位在50%以下，普通FOF基金权益仓位主要分布在25%以下和65%-100%区间内[42] 量化因子与构建方式 （本报告未涉及具体的量化因子构建内容） 因子的回测效果 （本报告未涉及具体的量化因子回测内容）