根据提供的金融工程日报内容，以下是总结的量化模型与因子相关内容： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率因子** - **构建思路**：通过统计涨停股票在盘中最高价涨停且收盘仍涨停的比例，反映市场情绪和资金封板意愿[16] - **具体构建过程**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 统计范围限定为上市满3个月以上的股票[16] 2. **因子名称：连板率因子** - **构建思路**：衡量连续两日涨停的股票比例，用于捕捉市场短期动量效应[16] - **具体构建过程**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 同样限定上市满3个月的股票样本[16] 3. **因子名称：大宗交易折价率因子** - **构建思路**：通过大宗交易成交价与市价的偏离程度，反映大资金对标的的偏好[25] - **具体构建过程**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计近半年日均折价率为5.80%[25] 4. **因子名称：股指期货年化贴水率因子** - **构建思路**：通过计算股指期货主力合约与现货指数的基差年化值，反映市场预期和套利成本[27] - **具体构建过程**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \left(\frac{250}{合约剩余交易日数}\right)$$ 覆盖上证50、沪深300、中证500和中证1000主力合约[27] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日取值66%（较前日下降4%）[16] - 近一个月趋势显示波动范围60%-70%[16] 2. **连板率因子** - 当日取值30%（较前日下降2%）[16] - 近一个月均值约35%[16] 3. **大宗交易折价率因子** - 当日折价率6.90%（高于半年均值5.80%）[25] - 半年日均成交金额12亿元[25] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 当日取值： - 上证50：0.57%（55%分位）[27] - 沪深300：3.06%（52%分位）[27] - 中证500：9.33%（49%分位）[27] - 中证1000：12.08%（51%分位）[27] - 近一年中位数分别为1.44%、3.11%、9.20%、12.42%[27] 模型评价 （注：原文未提供对模型或因子的定性评价，故跳过此部分）

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的结构化总结： --- 量化因子与构建方式 1. **封板率因子** - 构建思路：衡量涨停股的封板稳定性，反映市场短期情绪强度[16] - 具体构建： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 统计上市满3个月的股票，计算当日同时满足盘中最高价涨停和收盘涨停的股票占比[16] - 因子评价：高频情绪指标，对短线交易策略有较强参考性 2. **连板率因子** - 构建思路：捕捉连续涨停股的比例，识别市场热点持续性[16] - 具体构建： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 基于前一日涨停股名单计算次日仍涨停的比例[16] - 因子评价：反映市场资金抱团效应，需结合成交量验证 3. **股指期货年化贴水率因子** - 构建思路：通过基差水平衡量市场对冲成本与预期[28] - 具体构建： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000主力合约的贴水率并年化[28] - 因子评价：有效反映机构投资者对远期市场的风险溢价要求 4. **大宗交易折价率因子** - 构建思路：监测大资金交易价格偏离度，捕捉机构行为信号[26] - 具体构建： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计单日所有大宗交易成交价相对于市价的加权平均折价[26] - 因子评价：高频机构资金流向指标，需警惕流动性偏差 --- 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日值：70%（较前日+5%）[16] - 近一月趋势：持续提升（未提供具体数值）[16] 2. **连板率因子** - 当日值：33%（较前日+10%）[16] - 近一月趋势：波动上行（未提供具体数值）[16] 3. **股指期货年化贴水率因子** - 上证50：2.04%（46%分位）[28] - 沪深300：4.81%（35%分位）[28] - 中证500：22.01%（8%分位）[28] - 中证1000：13.50%（43%分位）[28] 4. **大宗交易折价率因子** - 当日值：6.26%（近半年均值5.78%）[26] - 近半年日均成交额：12亿元[26] --- 注：报告中未提及具体量化模型，仅包含市场监测类因子。所有因子数据均基于2025年7月15-16日最新计算结果[16][26][28]

根据提供的研报内容，以下是关于ETF市场分析的总结： ETF市场概况 1. **市场规模与增长** - 截至2025年6月30日，中国ETF市场规模达4.3万亿元，较2024年底增长近5800亿元[1][6] - 股票型ETF规模3.23万亿元，债券型ETF规模3840亿元[6] - 债券ETF上半年规模增长超过2000亿元，港股ETF贡献股票型ETF增长中的1200亿元[2][7] 2. **产品结构变化** - 股票型ETF数量从893只增至1055只，债券型ETF从21只增至29只[7] - 规模增长前20的ETF中，9只为债券型ETF，7只为新发基准做市信用债ETF，总规模超1200亿元[13] 热门ETF品种 1. **规模增长领先的ETF** - 华夏沪深300ETF规模增长327亿元，华安黄金ETF增长311亿元，富国中证港股通互联网ETF增长257亿元[14] - 基准做市信用债ETF表现突出，如南方上证基准做市公司债ETF增长216亿元[14] 2. **港股ETF表现** - 港股科技ETF中，富国中证港股通互联网ETF规模479亿元，工银国证港股通科技ETF增长152亿元[17] - 港股创新药ETF呈现分化，汇添富国证港股通创新药ETF增长71亿元，广发中证香港创新药ETF增长55亿元[17] 基金公司动态 1. **规模增长排名** - 华夏基金非货ETF规模增长928亿元居首，易方达增长647亿元，富国基金增长514亿元[19] - 海富通基金凭借3只债券ETF实现规模增长超400亿元[19] 2. **新发ETF特点** - 富国、华夏新发ETF数量最多（13只和11只），主要布局科创&创业板及港股ETF[20] - 新发ETF集中在科创板（44只）、红利现金流（29只）、港股（18只）板块[23] 费率与份额变化 1. **管理费率** - 超1/4股票型ETF管理费降至0.15%，债券型ETF中27/29只费率为0.15%[24] - 华夏、方正富邦等7家公司的9只ETF实施降费至0.15%[26] 2. **份额变动规律** - 交易型ETF（如机器人、人工智能）份额与行情高度相关，阶段高点可能出现赎回[31] - 配置型ETF（如港股红利）份额持续稳定增长，不受短期行情影响[31] 图表数据补充 - 港股科技ETF份额与恒生科技指数点位呈现同步波动[30] - 国防军工ETF在4月后份额随指数上涨快速扩张，但高点出现赎回[40] （注：原文未涉及量化模型或因子构建的具体内容，故未包含相关部分）

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：业绩预告景气度因子 **因子构建思路**：通过业绩预告类型（正向/负向）的披露率差异衡量行业景气度[6][16] **因子具体构建过程**： - 正向预告包括"预增"、"略增"、"续盈"、"扭亏"，负向预告包括"预减"、"略减"、"续亏"、"首亏"[16] - 计算各行业正向披露率（正向预告数量/行业公司总数）和负向披露率（负向预告数量/行业公司总数）[16] - 景气度计算公式： $$景气度 = \frac{正向披露率}{负向披露率}$$ **因子评价**：能有效捕捉行业层面的业绩预期差异，非银金融、有色金属等行业景气度最高[16][17] 2. **因子名称**：净利润增长率中位数因子 **因子构建思路**：基于业绩预告中净利润变动幅度的行业比较[6][18] **因子具体构建过程**： - 取业绩预告中净利润变动幅度上下限绝对值的较大者作为"净利润增长率"[18] - 按行业计算该增长率的中位数 **因子评价**：综合、钢铁等行业增长潜力突出，但需注意预告数据与实际财报的偏差风险[18][19] 因子的回测效果 1. **业绩预告景气度因子** - 非银金融正向披露率39%（全行业最高），有色金属景气度比值达3.5[16][17] - 电子、农林牧渔景气度比值超2.0[17] 2. **净利润增长率中位数因子** - 综合行业中位数增长率200%，钢铁行业150%，非银金融120%[18][19] - 煤炭行业增长率中位数为负（-50%）[19] 事件效应模型 1. **模型名称**：业绩预告事件窗口模型 **模型构建思路**：分析预告公布前后30天的超额收益规律[21][22] **模型具体构建过程**： - 统计2020-2024年个股相对行业指数的每日超额收益 - 正向预告组和负向预告组分别计算事件窗口[-30,30]内的平均超额 - 关键观测窗口： - 预告前30天至前1天（市场提前反应） - 预告后1天至30天（修复效应） **模型评价**：正向预告存在动量效应，负向预告存在修复效应但波动更大[21][22] 模型测试结果 1. **业绩预告事件窗口模型** - 正向预告组： - 预告前30天累计超额1.22%[22] - 预告后30天累计超额1.91%[22] - 负向预告组： - 预告前30天累计超额-1.11%[22] - 预告后30天累计超额0.09%[22] 注：所有数据均基于2020-2024年历史回测结果[21][22]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：转债综合估值因子模型 **模型构建思路**：通过结合转股溢价率偏离度和理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）两个因子，构建综合估值因子，用于评估转债的估值水平[20] **模型具体构建过程**： - 转股溢价率偏离度 = 转股溢价率 − 拟合转股溢价率，衡量转股溢价率相对于拟合值的偏离度[21] - 理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） = 转债收盘价 / 理论价值 - 1，通过蒙特卡洛模拟（10000条路径）计算转债理论价值，考虑转股、赎回、下修、回售条款[21] - 综合估值因子公式： $$转债综合估值因子 = Rank（转股溢价率偏离度） + Rank（理论价值偏离度（蒙特卡洛模拟））$$ **模型评价**：在全域、平衡型和偏债型转债上表现较优，偏股型转债中理论价值偏离度单独效果更好[20][21] 2. **模型名称**：转债风格轮动模型 **模型构建思路**：基于市场情绪指标（动量与波动率偏离度）对低估风格指数进行动态配置[27] **模型具体构建过程**： - 计算单个转债的20日动量和波动率偏离度，取风格指数内中位数作为该指数的情绪指标[27] - 市场情绪捕捉指标公式： $$转债风格市场情绪捕捉指标 = Rank（转债20日动量） + Rank（波动率偏离度）$$ - 根据指标逆序排名分配仓位，若排名相同则等权配置，若同时选中三种风格则全仓平衡低估风格[27][28] **模型评价**：通过动态调整风格暴露提升组合收益风险比[27] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：转股溢价率偏离度 **因子构建思路**：衡量转债转股溢价率与拟合值的差异，消除平价影响[21] **因子具体构建过程**： - 截面拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线，公式为： $$y_{i}=\alpha_{0}+\,\alpha_{1}\cdot\,{\frac{1}{x_{i}}}+\epsilon_{i}$$ 其中$x_i$为转股价值，$y_i$为转股溢价率[42] - 偏离度 = 实际转股溢价率 − 拟合值[21] 2. **因子名称**：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） **因子构建思路**：通过期权定价模型计算转债理论价值，捕捉价格与理论值的偏差[21] **因子具体构建过程**： - 使用蒙特卡洛模拟（10000条路径）计算理论价值，考虑转股、赎回、下修、回售条款[21] - 偏离度 = （转债收盘价 / 理论价值）− 1[21] 3. **因子名称**：修正YTM – 信用债YTM **因子构建思路**：剥离转股条款影响，比较偏债型转债与信用债的收益率差异[6][43] **因子具体构建过程**： - 修正YTM = 转债YTM ×（1−转股概率） + 预期转股年化收益 × 转股概率，转股概率通过BS模型计算[43] - 取截面中位数：median{修正YTM − 同等级同期限信用债YTM}[43] --- 模型的回测效果 1. **转债综合估值因子模型**： - 偏股转债低估指数：年化收益率24.63%，年化波动率20.59%，IR 1.20，月度胜率60.67%[24] - 平衡转债低估指数：年化收益率13.94%，年化波动率11.83%，IR 1.18，月度胜率61.80%[24] - 偏债转债低估指数：年化收益率12.85%，年化波动率9.45%，IR 1.36，月度胜率57.30%[24] 2. **转债风格轮动模型**： - 年化收益24.00%，年化波动16.69%，IR 1.44，最大回撤-15.89%[31] - 2025年以来收益29.73%，近4周收益2.37%[30] --- 因子的回测效果 1. **低估值增强效果（近4周）**： - 偏股转债超额-1.40%，平衡转债超额-0.55%，偏债转债超额1.12%[23] - 偏股低估指数近4周超额1.33%（与正股等权指数对比）[20] 2. **估值因子分位数状态**： - 百元转股溢价率：滚动3年分位数64.9%，5年分位数67.3%[5][18] - 修正YTM − 信用债YTM中位数：-1.26%（配置性价比偏低）[6][18]

根据提供的量化分析报告内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：小盘风格因子三标尺模型 **模型构建思路**：通过因子赔率、因子动量和因子拥挤度三个维度对小盘风格进行择时判断[20][23] **模型具体构建过程**： - 因子赔率：计算多空两组的估值价差，即因子多空两组BP中位数的比率 - 因子动量：计算因子过去12个月的ICIR - 因子拥挤度：计算多空两组的换手率比率、波动率比率和beta比率的等权平均 - 得分标准化：采用滚动六年窗口，λ=0.995的衰减系数加权构建均值和标准差 - 最终打分：将指标得分划分为-2/-1/0/+1/+2五档，三个标尺得分加总为最终打分[23] **模型评价**：该模型能够有效预警小盘风格的系统性风险，如2023年底的综合负分准确预警了后续回撤[21][24] 2. **模型名称**：T-M模型（Treynor-Mazuy模型） **模型构建思路**：用于分析基金的选股和择时能力[65] **模型具体构建过程**： $$R_{p}-R_{f}=\alpha+\beta_{1}\big(R_{m}-R_{f}\big)+\beta_{2}\big(R_{m}-R_{f}\big)^{2}+\varepsilon_{p}$$ 其中α衡量选股能力，β₂衡量择时能力，β₁衡量系统风险，市场基准采用万得全A等权指数[65][66] **模型评价**：该模型能够有效区分基金的选股能力和市场时机把握能力[66] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：小盘风格因子 **因子构建思路**：捕捉小盘股相对于大盘股的长期定价误差带来的超额收益[7][30] **因子具体构建过程**： - 通过中证1000/沪深300的相对收益构建多空组合 - 结合GK模型拆解小盘股的收益来源（估值变化贡献年化19.1%）[7][8] - 验证其在信用扩张阶段（阶段1）的弹性优势（年化收益达40%+）[19][22] **因子评价**：小盘因子在流动性宽松环境下表现突出，但需警惕拥挤度风险[24][26] 2. **因子名称**：量化交易活跃度因子 **因子构建思路**：利用量化交易在小盘股中的信息优势捕捉Alpha[11][13] **因子具体构建过程**： - 按量化交易参与度将股票分为5组（QT1-QT5） - QT5组（最高活跃度）未来两周超额收益显著（见图表3）[13][14] **因子评价**：该因子在小盘股中效果更显著，验证了量化策略的信息优势[11] 模型的回测效果 1. **小盘风格因子三标尺模型**： - 2023年底预警时赔率-1.0σ/趋势1.1σ/拥挤度1.4σ[21] - 当前（2025/7/4）赔率-0.6σ/趋势1.1σ/拥挤度0.6σ[24] 2. **T-M模型**： - 易方达易百智能量化策略A选股能力年化9.02%[67] - 系统风险系数0.91[67] 因子的回测效果 1. **小盘风格因子**： - 中证1000指增产品年化超额11.51%（300指增仅3.61%）[30][31] - 信用扩张阶段年化收益超40%[22] 2. **量化交易活跃度因子**： - QT5组相对基准周度超额0.82%（统计显著）[13] 注：报告未提供部分因子的具体计算公式和完整参数，已根据可获取信息最大限度还原模型架构[1][5]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：股指分红点位测算模型 - **模型构建思路**：通过精确预测指数成分股的分红金额、除息日及权重，计算股指期货合约在到期前的分红点数，以准确评估升贴水幅度[12][39] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重计算**：采用中证指数公司日度权重数据，避免估算偏差。若需估算，公式为： $$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$ 其中，$w_{i0}$为最近公布权重日期的个股权重，$r_n$为个股非复权涨跌幅[45] 2. **分红金额预测**：若公司未公布分红金额，则通过净利润×股息支付率估算。净利润预测采用历史分布动态法（分稳定/不稳定两类公司）[47][50]，股息支付率采用历史均值或截尾处理[51][53] 3. **除息日预测**：基于历史间隔天数稳定性线性外推，或默认日期（7月31日/8月31日/9月30日）[56] 4. **分红点数汇总**： $$分红点数=\sum_{n=1}^{N}\frac{成分股分红金额}{成分股总市值}\times成分股权重\times指数收盘价$$ 要求除息日在当前日期至合约到期日之间[39] - **模型评价**：对上证50和沪深300预测误差较小（约5点），中证500误差稍大（约10点），整体准确性较高[61] 2. **模型名称**：股息率动态计算模型 - **模型构建思路**：统计指数成分股已实现和剩余股息率，反映分红进度和市场预期[17] - **模型具体构建过程**： - **已实现股息率**： $$\sum_{i=1}^{N_{2}}\frac{个股已分红金额}{个股总市值}\times个股权重$$ - **剩余股息率**：对未分红公司按预案或历史数据估算[17] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：行业股息率因子 - **因子构建思路**：通过行业分类统计已公布分红预案个股的股息率中位数，识别高股息行业[15] - **因子具体构建过程**：计算各行业个股预案分红金额/当前总市值的中位数，排序得到煤炭、银行、钢铁为前三[15][16] 2. **因子名称**：合约升贴水因子 - **因子构建思路**：跟踪主力合约年化升贴水幅度，反映市场情绪与分红影响[4][13] - **因子具体构建过程**： - **含分红价差**：合约收盘价 -（指数收盘价 - 分红点数） - **年化升贴水**：按到期天数调整价差比例[13] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**： - 上证50预测误差：±5点[61] - 沪深300预测误差：±5点[61] - 中证500预测误差：±10点[61] 2. **股息率动态计算模型**： - 上证50已实现股息率：1.80%，剩余股息率：0.46%[17] - 沪深300已实现股息率：1.35%，剩余股息率：0.53%[17] - 中证500已实现股息率：1.09%，剩余股息率：0.20%[17] --- 因子的回测效果 1. **行业股息率因子**： - 煤炭行业股息率中位数：排名第一[15] - 银行行业股息率中位数：排名第二[15] - 钢铁行业股息率中位数：排名第三[15] 2. **合约升贴水因子**： - IH主力合约年化贴水：0.44%[4] - IF主力合约年化贴水：2.48%[4] - IC主力合约年化贴水：11.78%[4] - IM主力合约年化贴水：15.26%[4]

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **封板率模型** - 模型构建思路：通过统计最高价涨停且收盘涨停的股票数与最高价涨停的股票数的比值，反映市场涨停股的稳定性[16] - 模型具体构建过程： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 计算周期为日内实时数据，覆盖上市满3个月的股票[16] - 模型评价：封板率下降可能反映市场情绪转弱或资金分歧加大[16] 2. **连板率模型** - 模型构建思路：衡量连续涨停股票的持续性，反映市场热点强度[16] - 模型具体构建过程： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 需排除新股上市初期波动干扰[16] 3. **股指期货贴水率模型** - 模型构建思路：通过年化贴水率反映市场对未来的预期差异[27] - 模型具体构建过程： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \left(\frac{250}{合约剩余交易日数}\right)$$ 基差=期货价格-现货价格，覆盖上证50/沪深300/中证500/中证1000主力合约[27] 量化因子与构建方式 1. **大宗交易折价因子** - 因子构建思路：反映机构大额交易的溢价/折价行为[25] - 因子具体构建过程： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 统计近半年日均数据，剔除单笔金额低于500万元的交易[25] 2. **ETF折溢价因子** - 因子构建思路：捕捉场内交易价格与净值的偏离[23] - 因子具体构建过程：筛选日成交额超100万的股票型ETF，计算(收盘价-净值)/净值[23] 3. **龙虎榜机构净流入因子** - 因子构建思路：跟踪机构席位资金动向[34] - 因子具体构建过程：汇总龙虎榜披露的机构专用席位买卖差额，按净流入金额排序[34] 模型的回测效果 1. **封板率模型** - 当日值：66%（较前日下降5%）[16] - 近一月趋势：震荡下行[16] 2. **连板率模型** - 当日值：22%（较前日下降8%）[16] 3. **股指期货贴水率模型** - 上证50：年化贴水率2.47%（44%分位）[27] - 沪深300：年化贴水率4.98%（35%分位）[27] - 中证500：年化贴水率14.62%（27%分位）[27] - 中证1000：年化贴水率13.37%（44%分位）[27] 因子的回测效果 1. **大宗交易折价因子** - 当日折价率：5.58%[25] - 近半年均值：5.77%[25] 2. **ETF折溢价因子** - 最大溢价：国证2000ETF基金+5.22%[23] - 最大折价：创业板医药ETF国泰-0.84%[23] 3. **龙虎榜机构净流入因子** - 单日最大净流入：中际旭创（具体金额未披露）[34] - 单日最大净流出：东田微（具体金额未披露）[34]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：RSI相对强弱指标** - 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，判断市场超买或超卖状态[2] - 具体构建过程： $$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$ 其中RS为12天内平均涨幅与平均跌幅的比值。RSI>70为超买，RSI<30为超卖[2] - 因子评价：经典动量类指标，适用于短期趋势判断 2. **因子名称：日内行情趋势** - 构建思路：基于5分钟级别成交价构建日内价格波动趋势图[2] - 具体构建过程： 提取当日最高价（红点）和最低价（红点）构成趋势线，需注意数据缺失处理[2] 3. **因子名称：净申购金额** - 构建思路：通过ETF净值变化计算资金流动情况[2] - 具体构建过程： $$NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1+R(T))$$ 其中NAV为基金净值，R为收益率[2] 因子回测效果 1. **RSI因子** - 测试范围：宽基ETF（沪深300/中证500等）与主题ETF（非银/红利等）[2][6] - 典型取值： - 华泰柏瑞沪深300ETF：67.83 - 华夏恒生科技ETF：50.87 - 国泰CES半导体芯片ETF：51.79[4][6] 2. **净申购因子** - 测试结果（单位：亿元）： - 华夏上证50ETF：-4.16 - 易方达中证海外互联ETF：-3.23 - 华泰柏瑞红利ETF：0.86[4][6] 3. **机构持仓占比因子** - 测试结果（百分比）： - 汇添富中证800ETF：94.31% - 广发中证A100ETF：18.01% - 华安法国CAC40ETF：33.18%[4][6] 注：报告中未提及具体量化模型构建，主要展示ETF产品的多因子监控数据。所有因子测试结果均基于相同口径的日频数据[2][4][6]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：无明确模型名称 **模型构建思路**：未提及具体模型构建思路 **模型具体构建过程**：未提供详细构建过程 **模型评价**：未提供评价 2. **因子名称**：无明确因子名称 **因子构建思路**：未提及具体因子构建思路 **因子具体构建过程**：未提供详细构建过程 **因子评价**：未提供评价 模型的回测效果 1. **无明确模型名称**，未提供具体回测效果指标值 因子的回测效果 1. **无明确因子名称**，未提供具体回测效果指标值 其他相关内容 1. **市场数据**：提供了多个市场的指数、股票价格、涨跌幅等数据[5][6][7][20][22][23][25][26][27][30][31][32][33][34][36][38][40] 2. **经济数据**：包括CPI、GDP、贸易余额等经济指标[19] 3. **公司公告**：涉及多家公司的业绩预告、IPO信息等[13][16][17][18] 注意事项 - 研报中未明确提及具体的量化模型或因子构建方法 - 提供的市场数据和经济数据可用于后续量化分析，但需进一步处理 - 部分表格数据可能隐含潜在因子，但需结合上下文解读 以上总结基于研报中可提取的信息，未包含风险提示、免责声明等非核心内容。