根据提供的研报内容，总结如下： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：大买单成交金额占比**[7] * **因子构建思路**：该因子旨在刻画大资金的买入行为[7] 其核心思路是利用逐笔成交数据，识别出大额买单，并计算其成交金额在总成交额中的比例[7] * **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据[7] 2. 数据还原：根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将数据还原为买卖单数据[7] 3. 筛选大单：对还原后的买卖单数据，按照每单的成交量设定阈值，筛选出大额交易单[7] 4. 计算指标：从大额交易单中，提取大买单的成交金额，并计算其占当日该股票总成交金额的比例[7] 公式如下： $$大买单成交金额占比 = \frac{当日大买单成交金额}{当日总成交金额}$$[7] 2. **因子名称：净主动买入金额占比**[7] * **因子构建思路**：该因子旨在刻画投资者的主动买入行为[7] 其核心思路是根据逐笔成交数据区分主动买入和主动卖出，计算其净额占总体成交的比例[7] * **因子具体构建过程**： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据[7] 2. 行为界定：根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每一笔成交属于主动买入还是主动卖出[7] 3. 计算净额：将当日所有主动买入成交金额之和，减去所有主动卖出成交金额之和，得到净主动买入金额[7] 4. 计算指标：计算该净主动买入金额占当日总成交金额的比例[7] 公式如下： $$净主动买入金额占比 = \frac{当日主动买入成交金额 - 当日主动卖出成交金额}{当日总成交金额}$$[7] 因子的回测效果 * **大买单成交金额占比因子**：在个股层面，近5日（20250922-20250926）该因子均值排名前列的股票其指标值介于87.3%至89.1%之间，时序分位数均高于95%[9] 在宽基指数层面，近5日该因子均值介于70.2%（上证50）至72.3%（上证指数）之间[12] 在行业层面，近5日该因子均值排名前五的中信一级行业为：银行（80.0%）、石油石化（79.0%）、非银行金融（78.2%）、钢铁（78.2%）、房地产（78.1%）[4][13] 在ETF层面，近5日该因子均值排名前列的ETF其指标值介于87.8%至89.7%之间[15] * **净主动买入金额占比因子**：在个股层面，近5日（20250922-20250926）该因子均值排名前列的股票其指标值介于10.9%至17.9%之间，时序分位数均高于95%[10] 在宽基指数层面，近5日该因子均值介于-6.6%（创业板指）至1.1%（上证50）之间[12] 在行业层面，近5日该因子均值排名前五的中信一级行业为：银行（10.1%）、石油石化（3.9%）、农林牧渔（2.0%）、房地产（1.4%）、电力及公用事业（1.0%）[4][13] 在ETF层面，近5日该因子均值排名前列的ETF其指标值介于6.9%至16.0%之间[16]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：大额买入跟踪模型[7] **模型构建思路**：通过逐笔成交数据还原买卖单，筛选大单并计算大买单成交金额占比，以刻画大资金的买入行为[7] **模型具体构建过程**： - 从逐笔成交数据中，根据叫买和叫卖序号还原买卖单数据[7] - 按照每单的成交量筛选得到大单[7] - 计算大买单的成交金额占当日总成交金额的比例，即大买单成交金额占比[7] $$大买单成交金额占比 = \frac{大买单成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$[7] 2. **模型名称**：净主动买入资金流向模型[7] **模型构建思路**：利用逐笔成交数据中的买卖标志界定主动买入和主动卖出行为，计算净主动买入金额占比，以跟踪投资者的主动买入行为[7] **模型具体构建过程**： - 根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每笔成交属于主动买入还是主动卖出[7] - 将主动买入成交金额与主动卖出成交金额相减，得到净主动买入金额[7] - 计算净主动买入金额占当日总成交金额的比例，即净主动买入金额占比[7] $$净主动买入金额占比 = \frac{主动买入成交金额 - 主动卖出成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$[7] 模型的回测效果 1. **大额买入跟踪模型**，大买单成交金额占比5日均值：**国发股份 86.5%**[9]，**吉林高速 86.3%**[9]，**重庆钢铁 85.8%**[9]，**紫金银行 85.6%**[9]，**建元信托 85.5%**[9] 2. **净主动买入资金流向模型**，净主动买入金额占比5日均值：**方大特钢 24.8%**[10]，**辽港股份 18.3%**[10]，**华侨城A 17.6%**[10]，**栖霞建设 14.6%**[10]，**皖维高新 14.3%**[10] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大买单成交金额占比因子[7] **因子构建思路**：通过计算大买单成交金额的相对比例，构建一个刻画大资金买入强度的因子[7] **因子具体构建过程**： - 从逐笔成交数据还原买卖单数据并筛选大单[7] - 计算因子值：$$大买单成交金额占比 = \frac{大买单成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$[7] 2. **因子名称**：净主动买入金额占比因子[7] **因子构建思路**：通过计算净主动买入金额的相对比例，构建一个反映市场主动买入情绪的因子[7] **因子具体构建过程**： - 从逐笔成交数据中区分主动买入和主动卖出[7] - 计算因子值：$$净主动买入金额占比 = \frac{主动买入成交金额 - 主动卖出成交金额}{当日总成交金额} \times 100\%$$[7] 因子的回测效果 1. **大买单成交金额占比因子**，5日均值分位数：**国发股份 97.9%**[9]，**吉林高速 82.3%**[9]，**重庆钢铁 83.1%**[9]，**紫金银行 62.6%**[9]，**建元信托 90.5%**[9] 2. **净主动买入金额占比因子**，5日均值分位数：**方大特钢 100.0%**[10]，**辽港股份 95.1%**[10]，**华侨城A 99.6%**[10]，**栖霞建设 99.2%**[10]，**皖维高新 99.6%**[10]