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**：公募基金仓位估计模型 - **模型构建思路**：通过整合基金季报前十大重仓股、上市公司十大股东信息及行业配置数据，模拟补全基金的全部股票持仓[7][8] - **模型具体构建过程**： 1. 利用基金季报（T期）的行业配置数据，结合T-1期半年报/年报的非重仓股持仓，假设行业下持股种类不变，按比例放缩权重生成T期非重仓股模拟持仓[9] 2. 将基金持仓拆分为大、小盘组合，基于基金日收益率和大、小盘指数日收益率，采用加权最小二乘法估计每日仓位配置[11] 3. 公式： $$ \text{基金日收益率} = w_{\text{大盘}} \times R_{\text{大盘}} + w_{\text{小盘}} \times R_{\text{小盘}} + \epsilon $$ 其中 \( w \) 为权重，\( R \) 为对应指数收益率，\( \epsilon \) 为误差项[11] - **模型评价**：解决了基金持仓披露不全和滞后性问题，支持日度监控[11] 2. **模型名称**：基金风格监控模型 - **模型构建思路**：基于仓位估计结果，从大小盘配置、市值暴露、行业配置三个维度分析基金风格[11] - **模型具体构建过程**： 1. 使用中信一级行业分类划分股票，计算各行业配置权重[16] 2. 结合历史分位点评估当前配置水平（如电子元器件行业配置分位点为72.36%）[18] --- 模型的回测效果 1. **公募基金仓位估计模型**： - 普通股票型基金仓位中位数：88.84%（周环比+1.57%）[13] - 偏股混合型基金仓位中位数：84.98%（周环比+0.95%）[13] - 大盘组合仓位变动：普通股票型+0.96%，偏股混合型-1.02%[13] - 小盘组合仓位变动：普通股票型+0.61%，偏股混合型+1.97%[13] 2. **基金风格监控模型**： - 行业配置权重：电子（14.83%）、医药（10.42%）、电力设备（9.18%）[16] - 行业分位点：汽车（95.64%）、机械（64.73%）、食品饮料（28.73%）[18] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大小盘配置因子 - **因子构建思路**：通过基金持仓拆分，量化基金对大、小盘股票的偏好[11] - **因子具体构建过程**： 1. 计算基金持仓中大盘股和小盘股的权重比例（如普通股票型基金大盘仓位44.0%，小盘仓位44.8%）[13] 2. **因子名称**：行业配置因子 - **因子构建思路**：反映基金在特定行业的集中度[16] - **因子具体构建过程**： 1. 按中信行业分类统计持仓权重（如电子元器件占比14.83%）[16] 2. 计算历史分位点（如医药行业分位点9.82%）[18] --- 因子的回测效果 1. **大小盘配置因子**： - 普通股票型基金小盘仓位：44.8%（分位点60.53%）[13][16] - 偏股混合型基金小盘仓位：49.6%（分位点48.47%）[13][16] 2. **行业配置因子**： - 电子行业周度仓位变动：普通股票型-0.5%，偏股混合型-0.3%[20][21] - 机械行业周度仓位变动：普通股票型+0.5%，偏股混合型+0.8%[20][21] --- （注：原文未涉及风险提示、免责声明等内容，已按规则跳过）

金融工程 证券研究报告 2025 年 05 月 25 日 作者 吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号：S1110516120001 wuxianxing@tfzq.com 金融工程 | 金工定期报告 韩乾 分析师 SAC 执业证书编号：S1110522100001 hanqian@tfzq.com 相关报告 1 《金融工程：金融工程-因子跟踪周 报：换手率、季度 sp 分位数因子表现较 好-20250524》 2025-05-24 2 《金融工程：金融工程-大模型总结 和解读行业研报（ 2025W20 ）》 2025-05-19 3 《金融工程：金融工程-量化择时周 报：等待缩量》 2025-05-18 基金季报中披露有基金前十大重仓股，同时企业季度报告中披露有企业的 前十大股东信息（主要使用上市公司 1、3 季度十大股东信息），结合这两 部分信息我们可以得到基金持仓更加详细的重仓股信息。因此模拟全部股 票持仓只需要估计基金剩余的非重仓持股明细。 基金季报（T 期）披露有股票持仓的证监会行业配置信息，基金最近（T-1 期）半年报、年报会披露全部股票持仓，可得基金半年报、年报末非重仓 股持仓信息。假设基金非重仓 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：公募基金仓位估计模型 - **模型构建思路**：基于基金季报披露的前十大重仓股、上市公司十大股东信息及行业配置，结合历史非重仓股持仓比例，模拟补全基金全部股票持仓[8][9] - **模型具体构建过程**： 1. 从基金季报（T期）获取前十大重仓股及证监会行业配置比例[9] 2. 结合上市公司1/3季度十大股东信息，补充重仓股细节[9] 3. 假设非重仓股在行业内的持股种类不变，按T-1期（半年报/年报）非重仓股持仓比例放缩权重，生成T期模拟持仓[10] 4. 将持仓拆分为大、小盘组合，通过加权最小二乘法拟合基金日收益率与大小盘指数日收益率，估计每日仓位配置[12] - **模型评价**：解决了基金持仓披露滞后性问题，实现了日度仓位监控 2. **模型名称**：基金风格分析模型 - **模型构建思路**：基于模拟持仓数据，从市值暴露、行业配置等维度刻画基金风格[12] - **模型具体构建过程**： 1. 使用中信一级行业分类划分持仓股票[14] 2. 计算基金在大盘（沪深300成分）和小盘（非成分股）的仓位占比[11] 3. 统计行业配置权重及历史分位点[19][20] --- 模型的回测效果 1. **公募基金仓位估计模型** - 普通股票型基金仓位中位数：88.30%（周环比-1.15%）[14] - 偏股混合型基金仓位中位数：85.28%（周环比-1.80%）[14] - 大盘仓位变动：普通股票型-0.67%，偏股混合型-2.01%[15] - 小盘仓位变动：普通股票型-0.48%，偏股混合型+0.21%[15] 2. **基金风格分析模型** - 当前仓位历史分位点：普通股票型49.38%，偏股混合型52.69%[15] - 行业配置权重最高：电子（14.96%）、电力设备（9.29%）、医药（10.68%）[19] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市值暴露因子 - **因子构建思路**：通过基金持仓在大、小盘组合的配置差异捕捉市值风格[11] - **因子具体构建过程**： $$ \text{市值暴露} = \frac{\text{小盘组合仓位}}{\text{小盘组合仓位} + \text{大盘组合仓位}} $$ 使用加权最小二乘法拟合基金日收益与大小盘指数收益计算[12] 2. **因子名称**：行业动量因子 - **因子构建思路**：跟踪基金行业配置周度变动方向[22] - **因子具体构建过程**： 1. 计算中信一级行业本周仓位变动比例[22] 2. 标准化变动值并排序（如机械行业本周增仓幅度最大）[23] --- 因子的回测效果 1. **市值暴露因子** - 普通股票型基金小盘仓位：46.9%，大盘仓位41.4%[14] - 偏股混合型基金小盘仓位：50.9%，大盘仓位34.3%[14] 2. **行业动量因子** - 本周增仓行业：机械（+0.5%）、基础化工（+0.3%）、计算机（+0.2%）[22] - 本周减仓行业：医药（-0.4%）、食品饮料（-0.3%）[22]