根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：RSI相对强弱指标**[2] * **因子构建思路**：通过计算一定周期内价格平均涨幅与平均跌幅的比值，来衡量市场的超买或超卖状态[2] * **因子具体构建过程**：首先计算一定周期（N=12天）内每日涨幅的平均值（AvgGain）和每日跌幅的平均值（AvgLoss），然后计算相对强度RS，最后得到RSI值[2] 公式为： $$RSI = 100 – 100 / (1 + RS)$$ 其中，RS = AvgGain / AvgLoss[2] * **因子评价**：RSI>70表示市场可能处于超买状态，RSI<30表示市场可能处于超卖状态[2] 2. **因子名称：净申购**[2] * **因子构建思路**：通过比较当前净值与考虑收益率后的前一日净值，来计算当日ETF的净申购金额[2] * **因子具体构建过程**：使用基金净值数据计算[2] 公式为： $$NETBUY(T) = NAV(T) – NAV(T-1) * (1 + R(T))$$ 其中，NETBUY(T)为T日净申购金额，NAV(T)为T日ETF净值，NAV(T-1)为T-1日ETF净值，R(T)为T日ETF收益率[2] 因子的回测效果 研报中未提供RSI因子和净申购因子的具体回测指标（如IC值、IR值等）的测试结果。报告主要以表格形式展示了多个ETF在特定日期的RSI值和净申购金额的截面数据[4][6]。

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：RSI相对强弱指标** - 构建思路：通过计算一定周期内平均涨幅与平均跌幅的比值，判断市场超买或超卖状态[2] - 具体构建过程： $$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$ 其中RS为12天内平均涨幅与平均跌幅的比值。RSI>70为超买，RSI<30为超卖[2] - 因子评价：经典动量类指标，适用于短期趋势判断 2. **因子名称：日内行情趋势** - 构建思路：基于5分钟级别成交价构建日内价格波动趋势图[2] - 具体构建过程： 提取当日最高价（红点）和最低价（红点）构成趋势线，需注意数据缺失处理[2] 3. **因子名称：净申购金额** - 构建思路：通过ETF净值变化计算资金流动情况[2] - 具体构建过程： $$NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1+R(T))$$ 其中NAV为基金净值，R为收益率[2] 因子回测效果 1. **RSI因子** - 测试范围：宽基ETF（沪深300/中证500等）与主题ETF（非银/红利等）[2][6] - 典型取值： - 华泰柏瑞沪深300ETF：67.83 - 华夏恒生科技ETF：50.87 - 国泰CES半导体芯片ETF：51.79[4][6] 2. **净申购因子** - 测试结果（单位：亿元）： - 华夏上证50ETF：-4.16 - 易方达中证海外互联ETF：-3.23 - 华泰柏瑞红利ETF：0.86[4][6] 3. **机构持仓占比因子** - 测试结果（百分比）： - 汇添富中证800ETF：94.31% - 广发中证A100ETF：18.01% - 华安法国CAC40ETF：33.18%[4][6] 注：报告中未提及具体量化模型构建，主要展示ETF产品的多因子监控数据。所有因子测试结果均基于相同口径的日频数据[2][4][6]