根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：北上资金行业配置模型 **模型构建思路**：通过分析北上资金在不同行业的持仓市值和净流入情况，构建行业配置模型，以评估北上资金在各行业的配置偏好和欠配情况[4][14][16] **模型具体构建过程**： - 计算北上资金在各行业的持仓市值和净流入金额 - 对比沪深300指数中各行业的权重，计算北上资金的欠配比例 - 剥离行业自身涨跌幅的影响，修正净流入金额 **模型评价**：该模型能够有效反映北上资金在行业层面的配置动态，但需注意资金面变动并非行业趋势的唯一决定因素[30] 2. **模型名称**：北上资金二级行业净流入模型 **模型构建思路**：分析北上资金在二级行业（如银行二级行业）的净流入情况，以识别资金流向的热点行业[19][20] **模型具体构建过程**： - 剥离行业涨跌幅影响，计算修正后的净流入金额 - 按净流入金额排序，识别净流入最多和净流出最多的二级行业 **模型评价**：该模型能够捕捉北上资金在细分行业的配置变化，但计算方式和口径的改变可能影响最终结论[30] 模型的回测效果 1. **北上资金行业配置模型**： - 北上资金在银行上的配置比例为11.09%，沪深300中银行占比为15.71%，欠配约4.62%[16] - 2025Q2北上资金净流入最多的行业包括半导体、证券及期货、新能源车设备等[20][22] 2. **北上资金二级行业净流入模型**： - 2025Q2北上资金在银行二级行业中，净流入最多的是城商行（31.92亿元），股份行和国有行分别净流出24.97亿元和8.37亿元[20] - 净流入最多的5个二级行业为半导体、证券及期货、新能源车设备、制药、通信设备[20][22] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：北上资金欠配比例因子 **因子构建思路**：通过对比北上资金配置比例与沪深300行业权重，计算欠配比例，以反映资金配置的偏离程度[16] **因子具体构建过程**： - 计算北上资金在某一行业的配置比例 - 计算该行业在沪深300中的权重 - 欠配比例 = 沪深300行业权重 - 北上资金配置比例 **因子评价**：该因子能够直观反映北上资金的配置偏好，但需结合其他因素综合判断行业趋势[30] 2. **因子名称**：北上资金净流入因子 **因子构建思路**：通过剥离行业涨跌幅影响，计算修正后的净流入金额，以反映资金的真实流向[19][20] **因子具体构建过程**： - 计算北上资金在某一行业的持仓市值变化 - 剥离行业涨跌幅的影响，得到修正后的净流入金额 **因子评价**：该因子能够有效识别资金流向的热点行业，但计算方式可能影响结果的准确性[30] 因子的回测效果 1. **北上资金欠配比例因子**： - 银行行业的欠配比例为4.62%，为北上资金欠配最多的行业[16] 2. **北上资金净流入因子**： - 2025Q2城商行净流入31.92亿元，股份行净流出24.97亿元[20] - 半导体、证券及期货等二级行业净流入金额较高[20][22]