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]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：RSI相对强弱指标** - 因子构建思路：通过计算一定周期内平均涨幅和平均跌幅的比值，判断市场超买或超卖状态[2] - 因子具体构建过程： $$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$ 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：经典动量指标，适用于短期趋势判断 2. **因子名称：净申购金额** - 因子构建思路：通过ETF净值变化计算资金流动情况[2] - 因子具体构建过程： $$NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1+R(T))$$ 其中NAV为ETF净值，R(T)为跟踪指数收益率[2] 3. **因子名称：日内行情趋势** - 因子构建思路：基于5分钟级别成交价捕捉日内价格波动特征[2] - 因子具体构建过程：使用最高价/最低价标记极端价格点，形成趋势图[2] 因子回测效果 （注：报告中未提供具体因子测试指标值，此部分无数据） 其他量化指标 1. **机构持仓占比**：剔除联接基金后的机构持仓比例，反映资金结构特征[3] 2. **成交额**：日频流动性指标，单位为亿元[4] 3. **管理费率**：年化费用比例，影响长期持有成本[4] 数据说明 - 数据频率：日频[2] - 基金分类：宽基/主题两大类别，宽基包括沪深300、中证500等主流指数[2] - 处理规则：新上市基金及未披露数据作空值处理[3] （注：报告中未涉及完整量化模型描述及复合因子构建）

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：RSI相对强弱指标 **模型构建思路**：通过计算一定周期内平均涨幅和平均跌幅的比值，判断市场超买或超卖状态[2] **模型具体构建过程**： - 计算公式：$$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$ - 其中RS为12天内平均涨幅与平均跌幅的比值 - RSI>70为超买状态，RSI<30为超卖状态[2] **模型评价**：简单直观的动量指标，但需结合其他指标避免误判 2. **模型名称**：日内行情趋势 **模型构建思路**：基于5分钟级别成交价构建日内价格波动趋势[2] **模型具体构建过程**： - 提取当日最高价（红点）和最低价 - 绘制连续成交价形成的趋势线[2] 3. **模型名称**：净申购金额计算 **模型构建思路**：通过净值变化推算资金流动情况[2] **模型具体构建过程**： - 计算公式：$$NETBUY(T) = NAV(T) - NAV(T-1) \times (1+R(T))$$ - 其中NAV(T)为当日净值，R(T)为收益率[2] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：T+0交易标识 **因子构建思路**：标记支持T+0交易的ETF品种[2] **因子具体构建过程**： - 直接提取基金公告中的交易规则属性[2] 2. **因子名称**：机构持仓占比 **因子构建思路**：反映机构投资者持仓偏好[3] **因子具体构建过程**： - 剔除联接基金持仓后计算机构持有比例 - 数据来源为年报/半年报披露值[3] 模型的回测效果 1. **RSI相对强弱指标** - 测试样本：宽基ETF（沪深300ETF等）RSI值分布在53.92-67.46区间[4] - 主题ETF（如军工ETF）RSI最高达63.90[7] 2. **净申购模型** - 宽基ETF最大单日净流出18.85亿元（510300.SH）[4] - 科创50ETF（588000.SH）获6.81亿元净申购[4] 因子的回测效果 1. **T+0交易因子** - 港股/美股ETF均支持T+0（如513180.SH）[4] - A股ETF均不支持T+0（除跨境品种）[4] 2. **机构持仓因子** - 宽基ETF机构占比普遍>80%（如510330.SH达91.03%）[4] - 行业ETF分化明显（银行ETF最高69.66%，证券ETF最低1.69%）[7] 注：所有公式严格按$$公式$$格式呈现，数据引用自文档[2][3][4][7]的原始表格内容