How would you you follow this obviously, at a granular level. How would you sum up the year in gold. There's been a remarkable year.It's kind of been one of those periods of time when gold, I think, has managed to punch its way into the mainstream of kind of the the debate in financial markets. And I think that has been mostly just a reflection of its price. You know, it's set it's up about 63% now or something like that, which, as you say, is its best year since 1979.And then I think as well as that, I thi ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别行业交易过热或过冷的状态[3]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建过程和计算公式。 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过计算ETF溢价率的Z-score值，来识别存在潜在套利机会的ETF产品[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建过程和计算公式。通常，Z-score模型会基于ETF的IOPV溢价率历史数据，计算当前溢价率相对于其历史均值和标准差的偏离程度。一般公式可表示为： $$Z = \frac{Premium_t - \mu_{premium}}{\sigma_{premium}}$$ 其中，$Premium_t$ 为当前交易日的IOPV溢价率，$\mu_{premium}$ 为溢价率在特定历史窗口期（如过去20或60个交易日）的均值，$\sigma_{premium}$ 为同期溢价率的标准差。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：衡量特定行业交易的热度或拥挤程度，数值高低可能反映市场情绪和潜在风险[3]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体构建过程和计算公式。图表3以热力图形式展示了各行业近30个交易日的拥挤度百分比数值[9]。 2. **因子名称：主力资金净流入额**[11] * **因子构建思路**：追踪大额资金（主力资金）在行业或个股上的净流入或净流出情况，用以判断大资金的动向[3]。 * **因子具体构建过程**：报告直接使用了Wind等数据源提供的“主力净流入额”数据，分别列出了申万一级行业指数在当日（T）、前一日（T-1）、前两日（T-2）以及近3个交易日合计的净流入额（单位：亿元）[11]。未提供其底层计算方法。 3. **因子名称：ETF资金净流入**[5] * **因子构建思路**：监测各类ETF产品的资金流入流出情况，反映市场资金对不同板块的偏好[5]。 * **因子具体构建过程**：报告直接列出了各类ETF（宽基、行业主题、风格策略、跨境）的单日资金净流入额（单位：亿元）[5]。未提供其底层计算方法。 4. **因子名称：IOPV溢价率**[6] * **因子构建思路**：衡量ETF交易价格与其参考净值（IOPV）之间的偏离程度，是发现套利机会和判断市场情绪的关键指标[4][6]。 * **因子具体构建过程**：报告在图表1中直接列出了各ETF的“IOPV溢价率(%)”数据[6]。其标准计算公式通常为： $$溢价率 = \frac{ETF市价 - IOPV}{IOPV} \times 100\%$$ 模型的回测效果 （报告未提供相关量化模型的回测效果指标数据） 因子的回测效果 （报告未提供相关量化因子的回测效果指标数据，但展示了因子在特定时点的取值情况） 1. **行业拥挤度因子**：报告通过热力图展示了截至2025年12月4日前一交易日，各申万一级行业的拥挤度百分比。例如，通信、国防军工行业拥挤度靠前，计算机、非银金融行业拥挤度较低，家电、机械、传媒行业拥挤度变动较大[3][9]。 2. **主力资金净流入额因子**：报告列出了2025年12月4日及前两个交易日，各申万一级行业的主力资金净流入额。例如，当日主力资金流入机械、家电行业；流出电子、电力设备行业。近三个交易日主力资金减配电子、电力设备；增配家电、煤炭[3][11]。 3. **ETF资金净流入因子**：报告列出了2025年12月4日各类ETF的资金流动情况。例如，宽基ETF单日净流入32亿元，行业主题ETF单日净流出17.19亿元，风格策略ETF单日净流入2.66亿元，跨境ETF单日净流入15.42亿元[5]。 4. **IOPV溢价率因子**：报告在图表1中列出了多只ETF在2025年12月4日的IOPV溢价率具体数值，例如“中概互联网ETF”为-1.29%，“恒生红利低波ETF”为0.34%等[6]。基于此因子构建的“溢价率 Z-score 模型”用于筛选存在潜在套利机会的ETF产品，如图表5中建议关注的“汽车ETF”、“稀有金属ETF基金”等[4][13]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别市场过热或过冷的行业[3]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、所使用的指标或计算公式。 2. **模型名称：ETF产品筛选信号模型（基于溢价率Z-score）**[4] * **模型构建思路**：根据ETF的溢价率Z-score模型搭建筛选信号，通过滚动测算来识别存在潜在套利机会的ETF标的，同时提示回调风险[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、Z-score的计算窗口期或具体的信号触发阈值。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度，数值高低可能反映市场情绪过热或过冷[3]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体计算方法和构成指标。 2. **因子名称：溢价率Z-score**[4] * **因子构建思路**：基于ETF的IOPV溢价率计算其Z-score（标准化分数），用于判断当前溢价率相对于历史水平的偏离程度，从而发现套利机会[4]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式。通常，该因子构建过程可能涉及以下步骤： 1. 计算ETF的溢价率：$$溢价率 = (ETF市价 - IOPV) / IOPV$$ 2. 选取一定时间窗口（如过去20日或60日）的历史溢价率数据。 3. 计算该窗口期内溢价率的均值($$\mu$$)和标准差($$\sigma$$)。 4. 计算当前溢价率的Z-score：$$Z = (当前溢价率 - \mu) / \sigma$$ 模型的回测效果 （报告未提供任何量化模型的回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等。） 因子的回测效果 （报告未提供任何量化因子的回测效果指标，如IC值、IR、多空收益等。） 模型/因子的具体测试结果取值 1. **行业拥挤度监测模型** * **测试结果取值**：报告以热力图形式展示了截至前一交易日（数据截止日2025/12/3）近30个交易日内，各申万一级行业的拥挤度百分比数值[9]。例如，通信、农林牧渔、国防军工的拥挤度水平靠前，而汽车、美容护理、非银金融的拥挤度水平较低[3]。石油石化、有色金属行业的拥挤度变动较大[3]。 2. **ETF产品筛选信号模型** * **测试结果取值**：报告列出了根据模型生成的“建议关注”的ETF产品列表，包括汽车ETF(159512.SZ)、稀有金属ETF基金(561800.SH)、红利质量ETF(159758.SZ)、半导体ETF(512480.SH)、半导体材料ETF(562590.SH)[13]。报告未展示这些标的具体的溢价率Z-score数值。 3. **主力资金净流入（辅助监测指标）** * **测试结果取值**： * **行业层面**：报告提供了申万一级行业指数在T日（前一交易日）、T-1日、T-2日及近3个交易日合计的主力资金净流入额（单位：亿元）[11]。例如，T日主力资金流入煤炭；流出电子、计算机[3]。近三个交易日主力资金减配电力设备、计算机；增配煤炭[3]。 * **ETF层面**：报告分类列出了宽基、行业主题、风格策略、跨境ETF在当日的资金净流入/流出TOP3产品及其具体净流入金额（单位：亿元）[5][6]。

行业主题ETF资金流向概况 - 12月1日行业主题ETF基金合计资金净流出22.17亿元 [1] - 近5个交易日行业主题ETF基金累计净流出214.3亿元 [1] - 近5个交易日中每日均出现资金净流出 [1] 资金净流入ETF详情 - 当日有66只行业主题ETF基金出现资金净流入 [1] - 华宝券商ETF（512000）净流入额居首，为1.86亿元，份额增加3.3亿份 [1][3] - 国泰中证全指通信设备ETF（515880）净流入1.72亿元，涨跌幅2.84% [3] - 招商中证电池主题ETF（561910）净流入1.29亿元，份额增加1.56亿份 [3] - 南方中证申万有色金属ETF（512400）净流入1.20亿元，涨跌幅3.05% [3] - 华夏上证科创板人工智能ETF（589010）净流入1.06亿元，份额增加0.78亿份 [3] 资金净流出ETF详情 - 当日有141只行业主题ETF基金出现资金净流出 [3] - 国泰中证全指证券公司ETF（512880）净流出额居首，为5.92亿元，份额减少5.01亿份 [3][4][5] - 华宝中证银行ETF（512800）净流出4.35亿元，份额减少5.18亿份 [4][5] - 国联安中证半导体ETF（512480）净流出2.58亿元，涨跌幅1.80% [4][5] - 永赢中证沪深港黄金产业股票ETF（517520）净流出1.78亿元，涨跌幅3.16% [4][5] - 富国中证军工龙头ETF（512710）净流出1.65亿元，份额减少2.47亿份 [4][5]

宽基指数ETF资金流向概况 - 12月1日，宽基指数ETF基金整体呈现资金净流出态势，合计净流出48.21亿元 [1] - 从短期趋势看，近5个交易日累计净流出达370.65亿元，且5个交易日均出现资金净流出 [1] 资金净流入ETF详情 - 当日有20只宽基指数ETF出现资金净流入 [1] - 南方中证500ETF（510500）为净流入榜首，份额增加3600.0万份，净流入额为2.58亿元，基金当日涨跌幅为0.94%，最新规模为1329.12亿元 [1][3] - 易方达上证50ETF（510100）净流入额排名第二，份额增加1.20亿份，净流入额为1.20亿元，基金当日涨跌幅为0.70% [3] - 华夏上证科创板50成份ETF（588000）净流入额排名第三，份额增加0.49亿份，净流入额为0.69亿元，基金当日涨跌幅为0.79%，最新规模为723.67亿元 [3] 资金净流出ETF详情 - 当日有74只宽基指数ETF出现资金净流出 [3] - 华夏上证50ETF（510050）为净流出榜首，份额减少4.92亿份，净流出额为15.39亿元 [3]

账户表现与持仓分析 - 总持仓资产超1000万元，其中场内ETF账户260万元，场外基金账户550万元，投顾组合持仓资产110万元 [1] - 场内ETF账户今年以来累计收益43.5万元，因转入70万资金，年化收益率被拉低至38.93% [1] - 场外基金账户今年以来累计盈利123.8万元，收益率达31.68%，表现大幅超越市场 [2][3] - 场内账户主要配置价值ETF、港股通科技ETF、港股创新药ETF、港股红利ETF等，以港股为主 [1] - 场外账户表现最佳基金为博时恒生医疗保健ETF联接A，盈利203,343.99元，其次为易方达资源行业混合盈利183,720.27元 [2] 市场资金流向观察 - 股票型ETF在上周市场回调时出现超500亿元资金净流入，本周市场企稳后则有超500亿元资金净流出，显示大户进行高抛低吸操作 [4][5] - 今年以来南向资金累计流入港股近1.4万亿港币，持续买入背景下，外资可能在持续卖出 [5] - 市场期待明年初保险公司保费开门红后，新资金可能加仓港股红利 [5] 市场估值水平分析 - 中证全指当前市盈率为20.98倍，估值水平与2021年高点相近 [7] - 该估值处于最近十年91.18%的高分位水平，也处于最近二十年77.18%的较高水平 [7][10] - 高估值背景下，未来需依赖企业盈利增长来拉低估值水平 [10] 近期投资操作策略 - 上周市场回调期间进行了调仓操作，包括减仓价值ETF 10万元，加仓巴西ETF 20万元、港股通科技ETF 5万元、电池ETF 5万元 [10] - 同时加仓医药汉堡2万元，红利汉堡1万元，本周则无操作 [10] - 若下周红利出现回调，计划发车加仓红利汉堡 [10]

行业主题ETF资金流向概况 - 11月28日行业主题ETF基金整体资金净流出24.94亿元 [1] - 近5个交易日行业主题ETF基金累计资金净流出200.54亿元 [1] - 近5个交易日均出现资金净流出 [1] 资金净流入的行业主题ETF - 当日有48只行业主题ETF出现资金净流入 [1] - 华宝券商ETF(512000)净流入额居首，为2.4亿元，份额增加4.27亿份 [1][3] - 鹏华中证酒ETF(512690)净流入1.34亿元，份额增加2.30亿份 [3] - 华夏上证科创板人工智能ETF(589010)净流入0.93亿元，份额增加0.69亿份 [3] - 国泰中证动漫游戏ETF(516010)净流入0.59亿元，份额增加0.42亿份 [3] - 国泰中证全指通信设备ETF(515880)净流入0.56亿元，份额增加0.21亿份 [3] 资金净流出的行业主题ETF - 当日有151只行业主题ETF出现资金净流出 [3] - 国泰中证全指证券公司ETF(512880)净流出额居首，为6.54亿元，份额减少5.56亿份 [3][4][5] - 华宝中证银行ETF(512800)净流出4.28亿元，份额减少5.12亿份 [4][5] - 华夏中证机器人ETF(562500)净流出1.63亿元，份额减少1.73亿份 [4][5] - 国联安中证半导体ETF(512480)净流出1.30亿元，份额减少0.94亿份 [4][5] - 国泰上证180金融ETF(510230)净流出1.05亿元，份额减少0.76亿份 [4][5]

股票ETF资金流向概况 - 11月26日全市场股票ETF出现单日资金净流出211.82亿元，为今年2月12日以来最大单日净流出 [2][3] - 过去两日股票ETF净流出金额累计超过380亿元 [3] - 全市场1266只股票ETF总规模达4.33万亿元 [3] 资金流入的ETF类别与产品 - 策略风格ETF与商品ETF资金净流入居前，分别净流入10.14亿元与4.09亿元 [5] - 债券ETF包揽非货ETF资金净流入榜前四名，其中华夏基准国债ETF净流入6.83亿元，泰康基金、富国基金旗下科创债ETF净流入均超6亿元 [7][8] - 黄金ETF受青睐，华安黄金ETF单日资金净流入3.27亿元 [8] - 偏红利属性的自由现金流ETF以及红利ETF资金净流入居前，鹏华酒ETF净流入2.84亿元 [9] - 易方达基金旗下ETF整体规模增加28.8亿元，恒生红利低波ETF净流入2.6亿元，规模接近60亿元创历史新高 [5] 资金流出的ETF类别与产品 - 宽基ETF资金净流出达151.11亿元 [5] - 创业板ETF、沪深300ETF、中证500ETF、科创50ETF等宽基ETF资金净流出较多 [10] - 创业板ETF易方达净流出26.45亿元，华泰柏瑞沪深300ETF净流出25.02亿元，南方基金中证500ETF净流出19.08亿元，华夏科创50ETF净流出15.49亿元 [10] 主要基金公司动态 - 易方达基金旗下ETF最新规模达到8056.9亿元 [5] - 华夏基金旗下基准国债ETF和沪深300ETF华夏分别净流入6.83亿元和1.48亿元，最新规模分别达101.81亿元和2225.7亿元 [6]

整体资金流向 - 11月26日跨境ETF基金合计资金净流出2.95亿元[1] - 近5个交易日累计净流入137.27亿元[1] - 近5个交易日中有4天出现资金净流入[1] 资金净流入详情 - 当日有38只跨境ETF基金出现资金净流入[1] - 天弘恒生科技ETF（520920）为净流入首位，份额增加2.0亿份，净流入额1.77亿元[1] - 华安恒生港股通中国央企红利ETF（513920）净流入0.54亿元，份额增加0.33亿份[3] - 华安恒生科技ETF（513580）净流入0.38亿元，份额增加0.50亿份[3] 资金净流出详情 - 当日有21只跨境ETF基金出现资金净流出[3] - 华泰柏瑞南方东英恒生科技ETF（513130）为净流出首位，份额减少2.85亿份，净流出额2.12亿元[3][4] - 广发中证港股通非银ETF（513750）净流出1.59亿元，份额减少0.95亿份[4][5] - 汇添富恒生港股通中国科技ETF（520980）净流出0.63亿元，份额减少0.56亿份[4][5]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业，并提供关注建议[3] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、采用的指标或计算公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF的溢价率Z-score，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的，并提示回调风险[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、窗口期或计算公式 模型的回测效果 报告未提供上述模型的回测效果指标取值。 量化因子与构建方式 报告未明确提及具体的量化因子及其构建方式。 因子的回测效果 报告未提供任何量化因子的回测效果指标取值。