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. **FOF穿透权益资产占比模型** - **模型构建思路**：通过FOF持仓基金和股票的比例估算穿透权益仓位，对FOF进行分类[12] - **模型具体构建过程**： 计算公式： $$W=\sum_{i}Fund_{i}\times Fund\_Stock_{i}+Stock$$ 其中： - \(Fund_{i}\)：FOF持有的基金i规模占净值比 - \(Fund\_Stock_{i}\)：基金i的股票投资市值占基金自身净值比 - \(Stock\)：FOF直接投资的股票市值占净值比 对于成立不足3个月的FOF，使用其基准指数对应的权益仓位作为穿透后的权益资产占比[12] - **模型评价**：通过穿透计算能更准确反映FOF的实际权益暴露，但依赖持仓数据的完整性和及时性 2. **FOF分类模型** - **模型构建思路**：根据穿透后权益资产占比将FOF分为三类[13] - **模型具体构建过程**： - 偏债型FOF：穿透后权益资产占比 < 30% - 平衡型FOF：30% ≤ 穿透后权益资产占比 < 60% - 偏股型FOF：穿透后权益资产占比 ≥ 60%[13] 3. **FOF预估净增持模型** - **模型构建思路**：通过对比相邻季度FOF重仓数据，估算基金/股票的增减持动态[44][47] - **模型具体构建过程**： - 净增持数量公式： $$\Delta N=\sum_{i}I_{i}$$ 其中\(I_{i}\)根据FOF对标的的投资份额变化方向取值为1、-1或0[44][67] - 净增持规模公式： $$\Delta MV=\sum_{i}Nav\times\Delta Share_{i}$$（基金）[45] $$\Delta MV=\sum_{i}Close\times\Delta Share_{i}$$（股票）[68] 其中： - \(Nav\)：基金日度单位净值均值 - \(Close\)：股票日度收盘价均值 - \(\Delta Share_{i}\)：第i只FOF对标的的投资份额/股数变化 量化因子与构建方式 1. **FOF配置集中度因子** - **因子构建思路**：通过统计FOF重仓基金/股票的数量和规模，衡量配置集中程度[32][40][62] - **因子具体构建过程**： - 对每只基金/股票计算： - 被FOF重仓数量 - FOF重仓总规模 - 按重仓数量或规模排序，提取头部标的作为高集中度样本[34][38][66] 2. **FOF动态调仓因子** - **因子构建思路**：捕捉FOF基金经理季度调仓行为中的共性选择[47][69] - **因子具体构建过程**： - 计算单季度净增持数量\(\Delta N\)和净增持规模\(\Delta MV\)[44][45] - 对净增持数量/规模进行标准化处理，形成连续型因子 模型的回测效果 1. **FOF分类模型效果** - 2025Q2分类结果： - 偏债型FOF规模920.91亿元，占比55.41% - 平衡型FOF规模324.54亿元 - 偏股型FOF规模416.52亿元[13][71] - 2025Q2收益中位数： - 偏债型FOF：1.20% - 平衡型FOF：1.76% - 偏股型FOF：2.62%[24][71] 2. **FOF配置集中度因子表现** - 主动权益基金： - 重仓数量TOP3：大成高鑫A(52只)、富国稳健增长A(35只)、博道成长智航C(18只)[32][34] - 重仓规模TOP3：大成高鑫A(3.88亿元)、易方达科融(3.84亿元)、易方达信息行业精选C(3.71亿元)[33][34] - 债券型基金： - 重仓数量TOP3：易方达岁丰添利A(38只)、广发纯债A(37只)、易方达信用债A(23只)[40][41] - 重仓规模TOP3：博时信用优选A(11.26亿元)、易方达岁丰添利A(9.33亿元)、博时信用债纯债A(8.28亿元)[41] 3. **FOF动态调仓因子表现** - 主动权益基金增持TOP3： - 净增持数量：大成高鑫A(3只)、华商远见价值C(3只)、前海开源金银珠宝A(3只)[47][48] - 净增持规模：交银科技创新C(0.61亿元)、易方达智造优势C(0.57亿元)、易方达供给改革(0.33亿元)[48] - 股票调仓TOP3： - 加仓市值：泸州老窖(0.06亿元)、中国东航(0.05亿元)、厦门空港(0.04亿元)[70] - 减仓市值：福昕软件(-0.15亿元)、兔宝宝(-0.08亿元)、豪迈科技(-0.04亿元)[70]