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. **行业轮动模型** - **构建思路**：基于绩优基金持仓倾向的边际变化，捕捉行业配置迁移信号[31] - **具体构建**： 1. 筛选绩优基金（如净值表现前20%的主动权益基金）作为样本 2. 计算各行业超配比例变化： $$超配比例 = \frac{基金持仓行业权重 - 基准行业权重}{基准行业权重}$$ 3. 生成行业轮动信号：连续超配且比例上升的行业为推荐配置方向（如有色金属、国防军工）[31][32] - **评价**：对机构重仓行业的趋势变化敏感，但需结合市场流动性验证 2. **资金流情绪模型** - **构建思路**：通过主力/主动资金流向划分市场情绪强弱[4][52] - **具体构建**： 1. 按成交量划分资金类型（特大单>20万股/100万元，大单6-20万股/30-100万元等）[51] 2. 计算净流入额： $$净流入额 = 主买金额 - 主卖金额$$ 3. 综合行业资金流方向（如非银金融净流入、电子净流出）生成防守/进攻信号[52][56] --- 量化因子与构建方式 1. **基金仓位因子** - **构建思路**：跟踪主动权益型基金仓位变化反映市场风险偏好[18][26] - **具体构建**： 1. 按基金类型分类计算加权平均仓位： - 普通股票型：88.98%（周环比-0.14pct） - 偏股混合型：85.71%（周环比-0.47pct）[18] 2. 计算风格仓位调整（如中盘价值仓位周升1.61pct）[26] 2. **行业配置因子** - **构建思路**：基于基金行业仓位调整捕捉超额收益机会[29][30] - **具体构建**： 1. 计算行业仓位变化率： $$变化率 = \frac{本周仓位 - 上周仓位}{上周仓位}$$ 2. 筛选调仓显著行业（如石油石化+0.56pct，电子-0.18pct）[29] --- 模型回测效果 1. **行业轮动模型** - 多头组合年化超额收益：1.45倍基准（2019-2025回测）[32] - 最新信号：超配有色金属（排名第1）、低配食品饮料（排名第27）[34] 2. **资金流情绪模型** - 本周主力净流入行业：非银金融（+17.85亿元）、石油石化（+11.01亿元）[56] - 主动资金净流出行业：计算机（-162.98亿元）、电子（-132.22亿元）[60] --- 因子回测效果 1. **基金仓位因子** - 主动权益基金仓位：85.50%（较年初下降3.2pct）[18] - 固收+基金仓位：24.39%（周环比+0.09pct）[18] 2. **行业配置因子** - 增配行业超额收益：石油石化（周涨幅3.31%）、有色金属（3.95%）[14] - 减配行业表现：食品饮料（-4.42%）、计算机（-2.25%）[14] （注：部分测试结果需结合图6行业轮动超额曲线[32]及表3行业排名[34]综合验证）