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数据，模拟补全基金的全部股票持仓[8][9] - **模型具体构建过程**： 1. 利用基金季报（T期）的行业配置比例和T-1期半年报/年报的非重仓股持仓，假设非重仓股在各行业内的持股种类不变，仅按比例调整权重，通过加权放缩得到T期非重仓股模拟持仓[10] 2. 将模拟持仓拆分为大、小盘组合，结合基金日收益率和大、小盘指数日收益率，采用加权最小二乘法估计每日大、小盘配置仓位[11] - **模型评价**：解决了基金持仓披露滞后性问题，实现了对基金仓位的日度监控，但依赖历史持仓假设可能引入偏差[11] 2. **模型名称**：基金风格监控模型 - **模型构建思路**：从大小盘配置、市值暴露、行业配置三个维度分析基金风格变化[11] - **模型具体构建过程**： 1. 基于模拟持仓计算基金在大盘（如上证50）和小盘（如中证1000）指数上的暴露 2. 通过回归分析计算行业配置权重，跟踪中信一级行业的仓位变动[15][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：87.39%（2025-05-30），周环比上升0.10%[16] - 偏股混合型基金仓位中位数：83.76%，周环比下降0.18%[16] - 大盘仓位变动：普通股票型+2.48%，偏股混合型+1.34%[16] - 小盘仓位变动：普通股票型-2.37%，偏股混合型-1.52%[16] 2. **基金风格监控模型** - 行业配置权重：电子（普通股票型14.32%）、医药（10.99%）、电力设备（9.29%）[20] - 行业分位点：电子元器件（66.79%分位）、汽车（97.08%分位）、医药（14.23%分位）[20] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：基金大小盘暴露因子 - **因子构建思路**：通过基金持仓与市场指数的相关性计算市值风格暴露[11] - **因子具体构建过程**： $$ \text{Exposure} = \frac{\sum (w_i \cdot \beta_i)}{\sum w_i} $$ 其中 \( w_i \) 为股票权重，\( \beta_i \) 为股票对大盘/小盘指数的敏感度 2. **因子名称**：行业动量因子 - **因子构建思路**：跟踪基金行业配置的周度变动捕捉资金流向[24] - **因子具体构建过程**：计算中信一级行业仓位周环比变化，如电子（+）、机械（-）[24] --- 因子的回测效果 1. **基金大小盘暴露因子** - 普通股票型基金小盘仓位：43.2%（2025-05-30），大盘仓位：44.2%[15] - 偏股混合型基金小盘仓位：47.0%，大盘仓位：36.8%[15] 2. **行业动量因子** - 本周增持行业：电子、计算机、传媒（变动幅度未披露）[24] - 本周减持行业：机械、汽车、电力设备[24]

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**：通过整合基金季报披露的前十大重仓股、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）的行业配置信息和T-1期半年报/年报的非重仓股持仓，假设非重仓股在各行业下持股种类不变，仅按比例调整权重，生成T期模拟持仓[9] 2. 将模拟持仓拆分为大、小盘组合，基于基金日收益率与对应指数收益率，采用加权最小二乘法估计每日仓位配置： $$ \text{基金日收益率} = \alpha + \beta_{\text{大盘}} \cdot R_{\text{大盘}} + \beta_{\text{小盘}} \cdot R_{\text{小盘}} + \epsilon $$ 其中$\beta_{\text{大盘}}$和$\beta_{\text{小盘}}$分别代表大盘和小盘组合的配置权重[11] - **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，但依赖历史持仓比例假设可能引入误差[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. 根据中信一级行业分类计算行业配置权重[18] 2. 结合市值分组（大/小盘）计算风格暴露值，通过历史分位点评估当前配置水平[19] --- 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：86.31%（2025-05-16），周环比下降1.99%[13] - 偏股混合型基金仓位中位数：82.48%，周环比下降2.79%[13] - 大盘组合仓位变动：普通股票型下降1.07%，偏股混合型下降1.74%[14] - 小盘组合仓位变动：普通股票型下降0.91%，偏股混合型下降1.06%[14] 2. **基金风格监控模型** - 行业配置权重：电子（14.36%普通股票型）、医药（10.79%）、电力设备（9.31%）[18] - 行业分位点：机械（94.1%偏股混合型）、汽车（99.26%）、医药（12.18%普通股票型）[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**：通过基金持仓的大/小盘组合权重差异捕捉市值风格偏好[11] - **因子具体构建过程**： $$ \text{市值暴露} = \frac{\text{小盘组合权重} - \text{大盘组合权重}}{\text{总股票仓位}} $$ 结果标准化为历史分位点（如普通股票型小盘仓位分位点19.38%）[14][16] 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[20][21] - **因子具体构建过程**：计算各行业仓位周度变化百分比（如电子行业仓位下降，医药行业上升）[21] --- 因子的回测效果 1. **市值暴露因子** - 普通股票型小盘仓位分位点：19.38%（2016年以来）[14] - 偏股混合型小盘仓位分位点：25.36%[14] 2. **行业动量因子** - 周度增仓行业：非银行金融（+0.5%）、医药（+0.3%）[21] - 周度减仓行业：电子（-1.0%）、计算机（-0.8%）[21]

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，结合半年报/年报的全部持仓数据，模拟补全基金的非重仓股持仓，进而估计基金的整体股票仓位[9][10][11] - **模型具体构建过程**： 1. 从基金季报获取前十大重仓股（T期），结合上市公司十大股东信息补充重仓股细节[10] 2. 利用最近一期（T-1期）半年报/年报的全部持仓数据，提取非重仓股行业分布[11] 3. 假设非重仓股在各行业内的持股种类不变，仅按比例调整权重，根据T-1期非重仓股持仓按行业比例放缩得到T期模拟持仓[11] 4. 将模拟持仓拆分为大、小盘组合，通过加权最小二乘法拟合基金日收益率与大盘/小盘指数日收益率，估计每日仓位配置[13] - **模型评价**：解决了基金持仓披露不全和滞后性问题，实现了对基金仓位的日度监控[13] 2. **模型名称**：基金风格分析模型 - **模型构建思路**：基于仓位估计结果，从大小盘配置、市值暴露、行业配置三个维度刻画基金风格[13] - **模型具体构建过程**： 1. 计算基金在大盘组合（如沪深300）和小盘组合（如中证1000）的仓位占比[15] 2. 按中信一级行业分类统计行业配置权重，计算行业配置变动[20][21] 3. 结合历史分位点评估当前配置的极端程度[16][19] --- 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：89.45%（2025-04-30），较前周上升0.06%[16] - 偏股混合型基金仓位中位数：87.07%（2025-04-30），较前周下降0.49%[16] - 大盘仓位变动：普通股票型+0.64%，偏股混合型+2.20%[16] - 小盘仓位变动：普通股票型-0.57%，偏股混合型-2.69%[16] 2. **基金风格分析模型** - 行业配置权重：电子（14.96%普通股票型/17.17%偏股混合型）、电力设备（9.28%/8.37%）、医药（10.93%/9.20%）[20] - 行业配置分位点：汽车（97.77%/99.26%）、电子元器件（74.72%/85.87%）、医药（12.27%/21.93%）[20] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大小盘仓位因子 - **因子构建思路**：反映基金在大盘与小盘股票上的配置偏好[13] - **因子具体构建过程**： $$ \text{大盘仓位} = \frac{\sum \text{大盘股持仓市值}}{\sum \text{全部股票持仓市值}} $$ $$ \text{小盘仓位} = 1 - \text{大盘仓位} $$ 通过加权最小二乘法回归基金日收益与大盘/小盘指数收益，估计系数作为仓位值[13] 2. **因子名称**：行业配置因子 - **因子构建思路**：衡量基金在特定行业的超配或低配程度[20] - **因子具体构建过程**： $$ \text{行业权重} = \frac{\sum \text{行业持仓市值}}{\sum \text{全部股票持仓市值}} $$ 结合历史分位点计算行业配置的极端值[20] --- 因子的回测效果 1. **大小盘仓位因子** - 普通股票型基金：大盘仓位42.1%，小盘仓位47.4%（2025-04-30）[15] - 偏股混合型基金：大盘仓位36.4%，小盘仓位50.7%（2025-04-30）[15] 2. **行业配置因子** - 电子行业：普通股票型配置分位点74.72%，偏股混合型85.87%[20] - 汽车行业：普通股票型配置分位点97.77%，偏股混合型99.26%[20]