根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：Claude Opus 4** - **模型构建思路**：专为复杂推理与软件开发设计，扩展AI智能体能力边界[12] - **模型具体构建过程**： - 基于Anthropic的底层架构优化，增强跨文件代码理解能力 - 引入记忆文件机制，通过本地存储关键信息提升长期任务连贯性[16] - 采用轻量级思考摘要功能，在5%场景下精简推理链条[19] - **模型评价**：在SWE-bench测试中准确率72.5%，TerminalBench测试43.2%，展现顶尖编码能力[12][16] 2. **模型名称：Claude Sonnet 4** - **模型构建思路**：平衡性能与成本的通用模型，优化指令遵循能力[12] - **模型具体构建过程**： - 基于Sonnet 3.7改进编码和推理模块 - 通过行为控制技术降低系统漏洞利用概率65%[16] - **模型评价**：SWE-bench测试72.7%优于Opus 4，但综合性能稍逊[16] 3. **模型名称：Cosmos-Reason1** - **模型构建思路**：融合物理常识与具身推理，面向自动驾驶/机器人场景[29] - **模型具体构建过程**： - 采用混合Mamba-MLP-Transformer架构，结合ViT视觉编码器[30] - 四阶段训练流程： 1. 130M数据视觉预训练（跨模态对齐） 2. 8M通用监督微调（SFT） 3. 物理AI专项微调（16类知识注入） 4. GRPO算法强化学习优化决策[30] - 公式：奖励机制采用时空谜题自监督生成$$R=\sum_{t=1}^{T}\gamma^{t-1}r_t(s_t,a_t)$$ - **模型评价**：物理常识测试60.2%准确率，具身推理任务性能提升10%[34] 4. **模型名称：Gemini 2.5 Pro** - **模型构建思路**：旗舰级多模态推理模型，扩展上下文窗口至200万token[43] - **模型具体构建过程**： - 引入"Deep Think"并行推理架构，动态调整5%-100%思考强度 - 集成Model Context Protocol SDK降低开源工具链对接门槛[44] - **模型评价**：MMMU测试84.0%，长期记忆准确率83.1%显著优于竞品[44] 5. **模型名称：Devstral** - **模型构建思路**：开源编程专用模型，强化安全对齐与工程级任务处理[38] - **模型具体构建过程**： - 基于Mistral Small 3.1架构，采用Tekken Tokenizer（131,000词汇量） - 零样本训练策略避免SWE-bench过拟合[41] - **模型评价**：SWE-bench Verified得分46.8%，超越前代开源模型6%[39] --- 模型的回测效果 1. **Claude Opus 4** - SWE-bench准确率72.5%[12] - TerminalBench准确率43.2%[12] - 长期记忆准确率83.1%（MRCR 128K测试）[44] 2. **Cosmos-Reason1-7B** - 物理常识基准60.2%准确率[34] - 具身推理基准平均60.7%[34] - 8K视频流推理速度较GPT-4快11倍[34] 3. **Gemini 2.5 Pro** - MMMU得分84.0%[44] - WebDev Arena测试1499.95分（较前代+147）[44] 4. **Devstral** - SWE-bench Verified得分46.8%[39] - 单RTX 4090显卡可部署[39] --- 技术前沿发现 1. **思维链(CoT)对指令遵循的影响** - **构建思路**：通过IFEval/ComplexBench基准测试15种模型的CoT干扰效应[52] - **关键发现**： - CoT导致IFEval准确率平均下降12.3%[54] - 注意力机制显示约束token关注度下降18.7%[60] - **缓解方案**： - 分类器选择性推理提升IFEval准确率7.2%[65] - 自适应推理选择优化ComplexBench表现[64] （注：原文未涉及量化因子相关内容，故未总结该部分）

根据提供的金融工程日报内容，该报告主要聚焦市场表现和情绪指标，未涉及具体的量化模型或因子构建。以下是可提取的核心量化指标： 1. 市场情绪指标 - 封板率计算方式：最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数[16] - 连板率计算方式：连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数[16] - 当日封板率74%（较前日+2%），连板率41%（较前日+9%）[16] 2. 资金流向指标 - 两融余额占比：两融余额/流通市值=2.3%[21] - 两融交易占比：(融资买入额+融券卖出额)/市场成交额=8.2%[21] 3. 折溢价指标 - ETF折溢价：创50ETF富国溢价2.01%，沪港深300ETF折价0.48%[22] - 大宗交易折价率公式：大宗交易总成交金额/当日成交份额总市值-1[25] - 近半年平均折价率5.48%，当日折价率4.03%[25] 4. 股指期货指标 - 年化贴水率公式：基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)[28] - 当日贴水率分位数： • 上证50：9.14%（16%分位）[28] • 沪深300：11.57%（13%分位）[28] • 中证500：19.29%（10%分位）[28] • 中证1000：22.87%（11%分位）[28] 注：报告未包含量化模型或因子构建的具体方法论，主要为市场监测类指标的实时数据展示。所有计算公式和数据取值均来自原文标注的章节。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：RNN+Neural ODE+MLP融合模型 **模型构建思路**：通过RNN进行时序数据压缩和降维，利用Neural ODE学习时序演化规律重构数据，最后通过MLP捕捉alpha信息以提升选股鲁棒性[3][6]。 **模型具体构建过程**： - **Encoder层（RNN）**：对时序数据降维和特征提取。 - **Decoder层（Neural Jump SDE）**：拟合时序数据的微分动力系统，重构数据。公式： $$\left\{\begin{array}{l}dx(t)=v(x(t),t)dt+\sigma(x(t),t)dB(t),t\in[0,T]\\ \hat{y}=F(x(T))\\ x(0)=\hat{x}\end{array}\right.$$ 其中$v$和$\sigma$为全连接层加激活函数构成[22][26]。 - **MLP层**：对重构数据提取特征预测收益率。损失函数包括重构损失、KL散度和MSE损失： $$\alpha\log(p(x|\theta))+\beta\operatorname{KL}(N(\mu,e x p(\sigma/2))||N(0,\delta I))+(\hat{\sigma}-y)^{2}$$[31][32] **模型评价**：通过数据重构降低噪声影响，提升样本外泛化能力[3][34]。 2. **模型名称**：Baseline模型（ABCM模型） **模型构建思路**：基于神经网络的alpha和beta因子协同挖掘，生成选股因子[37]。 **模型评价**：作为对比基准，新模型在多头超额和抗风险能力上显著优于Baseline[39][43]。 3. **衍生模型**： - **Model1**：Neural ODE生成因子与Baseline因子等权组合[42]。 - **Model2**：Neural SDE生成因子与Baseline因子等权组合[42]。 - **Model3**：Model1因子剥离短期风险后的残差因子[42]。 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：Model1因子 **因子构建思路**：基于RNN+Neural ODE+MLP模型生成的alpha因子，通过数据重构增强稳定性[6][26]。 **因子评价**：多头超额显著提升，换手率降低，抗极端市场能力更强[39][43]。 2. **因子名称**：行业轮动因子 **因子构建思路**：将选股因子按行业流通市值加权聚合，生成行业得分[50][51]。 **因子评价**：Model1因子行业RankIC达12.55%，Top组年化超额25.27%，优于Baseline[52][53]。 --- 模型的回测效果 1. **RNN+Neural ODE+MLP模型（Model1）**： - **RankIC均值**：16.33%（中证全指）[39] - **Top组年化超额**：54.54%[39] - **最大回撤**：-6.63%（2024年）[43] - **换手率**：59.73%（较Baseline下降）[39] 2. **Baseline模型**： - **RankIC均值**：16.39%[39] - **Top组年化超额**：52.63%[39] - **最大回撤**：-5.25%[43] 3. **行业轮动表现**： - **Model1因子**：RankIC 12.55%，Top组超额25.27%[52] - **Baseline因子**：RankIC 12.20%，Top组超额23.05%[52] --- 因子的回测效果 1. **指数增强策略**： - **沪深300指增**：Model1年化超额16.67%，夏普比率3.14[65]。 - **中证500指增**：Model1年化超额21.37%，夏普比率3.21[72]。 - **中证1000指增**：Model1年化超额32.41%，夏普比率4.37[80]。 2. **Top组合绝对收益**： - **Model1**：年化收益43.80%，最大回撤-40.84%[59]。 - **Baseline**：年化收益40.15%，最大回撤-42.41%[59]。 --- 关键公式总结 1. **Neural SDE前向传播**： $$\left\{\begin{array}{l}dx(t)=v(x(t),t)dt+\sigma(x(t),t)dB(t)\\ \hat{y}=F(x(T))\\ x(0)=\hat{x}\end{array}\right.$$[22] 2. **总损失函数**： $$\alpha\log(p(x|\theta))+\beta\operatorname{KL}(N(\mu,e x p(\sigma/2))||N(0,\delta I))+(\hat{\sigma}-y)^{2}$$[32]

证 券 研 究 报 告 金融工程周报 华鑫量化全天候刷新历史新高 ——指数基金投资+ 目 录 2. 指数基金新发市场追踪 2025年5月27日 n 分析师：吕思江 n SAC编号：S1050522030001 n 联系人：武文静 n SAC编号：S1050123070007 市场观点和ETF交易机会 PAGE 2 诚信、专业、稳健、高效 请阅读最后一页重要免责声明 p 【国内市场跟踪】上周市场日均成交仅1.17万亿，风险偏好明显回落，中证红利录得+0.15%领涨，中证 2000和北证50跌幅靠前。小微盘调整未出现实质性如政策面或基本面上的利空，核心原因在于交易过热 板块波动率放大，中证2000指数拥挤度全周处于历史极值，参考历史上极值区间，如去年1月份，建议短 期规避交易过热的小微盘。红利风格虽然最近一段时间持续走强，但是日历效应来看，6、7月中期分红落 地后整体板块会有一定的止盈压力，不追高。 p 【港股市场周观点】美债和日债收益率上行至关键水平，以及关税博弈预期再起，利好黄金等避险资产， 对风险资产偏利空。大类资产中我们止盈了日股，并增加黄金的短期交易仓位。"东稳西落"交易下可能 带来港股的配置机会。港股 ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **鑫选ETF绝对收益策略** - 模型构建思路：通过"抽屉法"在场内权益ETF池中进行测试，目标是跑出绝对收益和相对A股权益的长周期相对收益[11] - 具体构建过程： 1. 筛选鑫选ETF池中的标的（如黄金ETF、食品饮料ETF等） 2. 采用技术面量化方法进行组合优化 3. 动态调整持仓权重（各标的权重10%）[12] - 模型评价：样本外表现优异，风险收益比突出 2. **全天候多资产多策略ETF风险平价策略** - 模型构建思路：结合行业轮动、风格轮动等权益策略，使用风险平价方法分散资产和策略风险[17] - 具体构建过程： 1. 配置多资产类别（商品/美股/国内权益/债券） 2. 采用风险贡献均衡的权重分配方法 3. 具体持仓包括国债ETF（21.05%）、黄金ETF（9.12%）等[18] 3. **中美核心资产组合** - 模型构建思路：纳入白酒、红利、黄金、纳指四种强趋势标的，结合RSRS择时策略[21] - 具体构建过程： 1. 对每类资产应用RSRS趋势判断 2. 根据技术面反转信号调整仓位 3. 当前持仓为中证红利ETF和黄金ETF 4. **高景气/红利轮动策略** - 模型构建思路：构建高景气成长与红利策略的轮动模型[24] - 具体构建过程： 1. 信号为高景气时配置创业板ETF和科创50ETF（各50%） 2. 信号为红利时配置红利低波ETF与央企红利50ETF 3. 2024年2月后调整红利组合结构 5. **双债LOF增强策略** - 模型构建思路：通过波动率倒数归一化方法提升债券配置权重[27] - 具体构建过程： 1. 将标的分为双债LOF与其他三类资产 2. 计算各组收益率波动率 3. 按波动率倒数分配权重 6. **结构化风险平价（QDII）** - 模型构建思路：以国内债券ETF为主，QDII产品增强收益[30] - 具体构建过程： 1. 配置QDII权益（纳指ETF等）、黄金、国内红利ETF 2. 采用风险平价方法优化组合 模型的回测效果 | 策略名称 | 总收益率 | 年化收益率 | 最大回撤 | 波动率 | 夏普比率 | |---------|---------|-----------|---------|--------|----------| | 鑫选技术面量化策略 | 33.49% | 24.14% | -6.30% | 17.58% | 1.20 | [33] | 高景气红利轮动策略 | 48.99% | 34.78% | -22.04% | 34.79% | 0.96 | [33] | 中美核心资产组合 | 59.80% | 42.03% | -10.86% | 17.16% | 2.02 | [33] | 双债LOF增强 | 9.08% | 6.73% | -2.26% | 3.41% | 1.34 | [33] | 结构化风险平价(QDII) | 23.59% | 17.18% | -2.38% | 4.92% | 2.84 | [33] | 全天候多资产策略 | 19.69% | 14.40% | -3.62% | 4.48% | 2.58 | [15][33] 量化因子与构建方式 1. **红利因子** - 构建思路：通过股息率和低波动特征筛选标的[24] - 具体构建： 1. 计算标的股息率（$$ Dividend\ Yield = \frac{DPS}{Price} $$） 2. 结合波动率指标筛选 3. 应用于红利低波ETF等产品 2. **质量因子** - 构建思路：筛选自由现金流稳定的标的[24] - 具体构建： 1. 计算企业自由现金流（$$ FCF = CFO - CapEx $$） 2. 标准化处理后加权 3. **趋势因子(RSRS)** - 构建思路：捕捉资产价格趋势[21] - 具体构建： 1. 计算标的RSRS斜率 2. 设定阈值触发交易信号 因子的回测效果 | 因子类型 | 代表ETF | 年化超额收益 | IR | |---------|--------|-------------|----| | 红利因子 | 红利低波ETF | 2.31% | 0.88 | [59] | 质量因子 | 自由现金流ETF | 1.67% | 0.21 | [48] | 趋势因子 | 黄金ETF | 25.74% | 3.86 | [59] 注：所有策略测试结果均为2024年初至今数据[33]，因子表现取自周涨幅TOP35ETF数据[59]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：钢铁相对指数趋势跟踪模型 - **模型构建思路**：基于标的价格走势的局部延续性假设，通过观察窗口内的价格变动与波动率的关系判断趋势方向[3] - **模型具体构建过程**： 1. 计算T日收盘价与T-20日收盘价的差值：$$del = P_T - P_{T-20}$$ 2. 计算T-20日至T日（不含）的波动率Vol（未明确计算方法，默认标准差或ATR） 3. 趋势信号生成规则： - 若$$|del| > N \times Vol$$（N=1），则判定为趋势形成，方向与del符号一致 - 若$$|del| \leq N \times Vol$$，则延续T-1日的趋势方向[3] - **模型评价**：在下降趋势中表现不佳，年化收益低于指数总回报，回撤持续较大，不适用于当前标的[4] 模型的回测效果 1. **钢铁相对指数趋势跟踪模型**： - 年化收益：-15.42% - 波动率（年化）：15.00% - 夏普比率：-1.03 - 最大回撤：34.62% - 指数期间总回报率：-9.08%[3] 量化因子与构建方式 （报告中未提及具体量化因子） 因子的回测效果 （报告中未提及因子测试结果） --- 注：模型效果图表（净值、回撤等）未提供具体数值，仅展示趋势[5][7][9]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：基础化工相对指数趋势跟踪模型 - **模型构建思路**：模型假设标的价格走势具有局部延续性，价格处于某一趋势中，反转行情持续时间较短。通过观察窗口内的价格变动方向判断趋势，排除随机波动影响[4] - **模型具体构建过程**： 1. 计算T日收盘价与T-20日收盘价的差值：$$del = P_T - P_{T-20}$$ 2. 计算T-20日至T日（不含）的波动率Vol（标准差） 3. 趋势判断规则： - 若$$|del| > N \times Vol$$，则认为形成新趋势，方向与del符号一致（N=1） - 否则延续T-1日的趋势方向[4] - **模型评价**：模型在趋势延续阶段表现良好，但在盘整或反转阶段净值下降明显，不适合直接用于基础化工指数相对值[5] 模型的回测效果 1. **基础化工相对指数趋势跟踪模型**： - 年化收益：4.65% - 年化波动率：13.39% - 夏普比率：0.35 - 最大回撤：14.51% - 指数期间总回报率：-18.74%[4] （注：报告中未提及量化因子相关内容，故跳过该部分）

量化模型与构建方式 1 模型名称：有色金属相对指数趋势跟踪模型 模型构建思路：基于价格走势的局部延续性假设，通过观察窗口内的价格变动与波动率关系判断趋势方向[3] 模型具体构建过程： - 计算T日收盘价与T-20日收盘价的差值del - 计算T-20日至T日（不含）的波动率Vol - 趋势判断规则： $$ del = Price_T - Price_{T-20} $$ $$ Vol = \sqrt{\frac{1}{19}\sum_{i=T-19}^{T-1}(Price_i - \overline{Price})^2} $$ 当|del| > 1×Vol时判定为趋势突破（N=1），方向与del符号一致；否则延续前一日趋势方向[3] 模型评价：在剧烈波动的市场环境中易产生连续错误信号，导致长时间回撤[4] 模型的回测效果 1 有色金属相对指数趋势跟踪模型： - 年化收益：-28.19% - 波动率（年化）：17.43% - 夏普率：-1.62 - 最大回撤：51.80% - 指数期间总回报率：0.99%[3] （注：报告中未涉及量化因子相关内容，故不输出该部分）

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：代表性分层抽样复制策略 **模型构建思路**：通过分层抽样方法构建与标的指数特征相似的债券投资组合，以最小化跟踪误差[5] **模型具体构建过程**： - 首先对标的指数成分券按久期、剩余期限和到期收益率等特征进行分层 - 然后在每层中选取具有代表性的债券 - 对于无法直接投资的成分券，选择非成分券作为替代，确保组合整体特征与指数相似 - 最终构建的投资组合需满足：债券资产比例≥80%，指数成分券及备选成分券≥90%[5] **模型评价**：该方法在保证跟踪精度的同时提高了操作灵活性，适合流动性受限的信用债市场[5] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：深证基准做市信用债指数 **因子构建思路**：选取深交所流动性最优、信用等级最高的公司债构建分散化指数[3] **因子具体构建过程**： - 备选范围：深交所上市流通的信用债 - 样本筛选标准： * 必须进入深交所基准做市债券清单 * 主体或债项评级AAA * 存续规模≥10亿元[3] - 权重设置：单券平均权重0.47%，最大权重0.88%[3] **因子评价**：权重分散有效降低了信用风险，成分券高流动性保障了指数的可投资性[3] 2. **因子名称**：沪做市公司债指数 **因子构建思路**：构建与深做市信用债指数对应的上交所版本，提供市场间比较基准[28] **因子具体构建过程**： - 样本选取标准与深做市信用债指数类似 - 但久期更长（3.95年vs3.14年），静态收益率略高（2.06%vs2.04%）[28] **因子评价**：与深市指数形成互补，但波动率和回撤相对较大[28] 模型的回测效果 1. **代表性分层抽样复制策略** - 年化跟踪误差：≤2%[5] - 日均偏离度：≤0.2%[5] - 实际表现：大成深证基准做市信用债ETF年化收益率1.9%，最大回撤0.75%[4] 因子的回测效果 1. **深证基准做市信用债指数** - 年化收益率：2023年4.11%，2024年5.24%，2025年0.46%[25] - 年化波动率：2023年0.40%，2024年0.46%[28] - 最大回撤：2023年-0.20%，2024年-0.42%[25] - 卡玛比率：2023年20.79，2024年12.53[28] - 久期：3.14年[28] 2. **沪做市公司债指数** - 年化收益率：2023年4.25%，2024年5.72%[28] - 年化波动率：2023年0.46%，2024年1.20%[28] - 最大回撤：2023年-0.39%，2024年-1.30%[28] - 卡玛比率：2023年10.80，2024年4.40[28] - 久期：3.95年[28] 3. **万得中长期纯债型指数** - 年化收益率：2023年3.61%，2024年4.59%[25] - 最大回撤：2023年-0.32%，2024年-0.67%[25]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **主动偏股基金仓位高频估测模型** - 构建思路：通过基金每日净值序列与基准资产序列的多元回归模型，估算股票仓位变动趋势[63] - 具体构建： $$ \text{基金净值} = \alpha + \beta_1 \times \text{基准指数1} + \beta_2 \times \text{基准指数2} + \epsilon $$ 采用带约束条件的回归，结合模拟组合提升准确性[63] - 模型评价：能有效捕捉行业配置动向，但对短期异动敏感 2. **REITs指数构建模型** - 构建思路：分级靠档法确保份额稳定，除数修正法维持指数连续性[45] - 具体构建： - 价格指数：$$ I_t = I_{t-1} \times \frac{\sum (P_t \times S_{adj})}{\sum (P_{t-1} \times S_{adj})} $$ - 全收益指数：包含分红再投资[45] - 模型评价：兼顾流动性与分红特性，适合长期资产配置 量化因子与构建方式 1. **行业主题因子** - 构建思路：基于近4期持仓数据划分医药/TMT/新能源等9类主题标签[34] - 具体构建： - 行业集中度：$$ \text{HHI} = \sum_{i=1}^n (w_i \times 100)^2 $$ - 主题得分：持仓与主题基准的相关系数[34] 2. **ESG整合因子** - 构建思路：结合环境(E)、社会(S)、治理(G)三维度筛选标的[77] - 具体构建： - 负面筛选：剔除高污染行业 - 正面筛选：加权ESG评分（MSCI/Wind数据）[77] 模型的回测效果 1. **主动偏股基金模型** - 本周仓位变动：-0.22pcts[63] - 行业配置：增持有色金属(+0.38pct)、减持电子(-0.25pct)[63] 2. **REITs指数模型** - 综合指数年化收益：1.05%，夏普比率-0.04[47] - 能源基建子指数年化收益达9.87%，夏普0.82[47] 因子的回测效果 1. **行业主题因子** - 医药主题周收益：4.57%，TMT主题-1.84%[34] - 医药因子近1月IR：0.68，TMT因子IR-0.42[34] 2. **ESG因子** - 健康环保主题周收益：3.58%，低碳经济2.16%[81] - ESG整合因子年化超额收益：2.3%，信息比率0.91[77]