根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：沪深300指数增强模型 **模型构建思路**：通过超额收益跟踪沪深300指数表现，采用多因子选股和优化权重的方法构建投资组合[9][10] **模型具体构建过程**： - 采用日频数据进行计算，年化采用242个交易日，几何年化 - 基金分类标准为Wind投资类型二级为指数增强型基金，跟踪沪深300指数 - 超额业绩计算的比较基准为沪深300全收益指数[31] 2. **模型名称**：中证500指数增强模型 **模型构建思路**：通过超额收益跟踪中证500指数表现，采用多因子选股和优化权重的方法构建投资组合[9][10] **模型具体构建过程**： - 采用日频数据进行计算，年化采用242个交易日，几何年化 - 基金分类标准为Wind投资类型二级为指数增强型基金，跟踪中证500指数 - 超额业绩计算的比较基准为中证500全收益指数[31] 3. **模型名称**：中证1000指数增强模型 **模型构建思路**：通过超额收益跟踪中证1000指数表现，采用多因子选股和优化权重的方法构建投资组合[9][10] **模型具体构建过程**： - 采用日频数据进行计算，年化采用242个交易日，几何年化 - 基金分类标准为Wind投资类型二级为指数增强型基金，跟踪中证1000指数 - 超额业绩计算的比较基准为中证1000全收益指数[31] 4. **模型名称**：中证A500指数增强模型 **模型构建思路**：通过超额收益跟踪中证A500指数表现，采用多因子选股和优化权重的方法构建投资组合[9][10] **模型具体构建过程**： - 采用日频数据进行计算，年化采用242个交易日，几何年化 - 基金分类标准为Wind投资类型二级为指数增强型基金，跟踪中证A500指数 - 超额业绩计算的比较基准为中证A500全收益指数[31] 5. **模型名称**：主动量化模型 **模型构建思路**：通过多因子选股和动态调整权重，实现绝对收益目标[9][10] **模型具体构建过程**： - 采用日频数据进行计算，年化采用242个交易日，几何年化 - 基金分类标准为Wind投资类型为普通股票型、偏股混合型、灵活配置型基金，根据投资名称、投资目标、基金经理等定义主动量化基金[31] 6. **模型名称**：股票市场中性模型 **模型构建思路**：通过多空对冲策略，降低市场风险，追求绝对收益[9][10] **模型具体构建过程**： - 采用日频数据进行计算，年化采用242个交易日，几何年化 - 基金分类标准为Wind投资类型二级为股票多空策略[31] 模型的回测效果 1. **沪深300指增模型** - 本周超额收益均值：0.35%[10] - 本月超额收益均值：0.40%[10] - 本年超额收益均值：1.30%[10] - 近一年跟踪误差：3.60%[10] 2. **中证500指增模型** - 本周超额收益均值：0.20%[10] - 本月超额收益均值：1.12%[10] - 本年超额收益均值：1.99%[10] - 近一年跟踪误差：4.99%[10] 3. **中证1000指增模型** - 本周超额收益均值：0.09%[10] - 本月超额收益均值：0.68%[10] - 本年超额收益均值：4.01%[10] - 近一年跟踪误差：5.15%[10] 4. **中证A500指增模型** - 本周超额收益均值：0.34%[10] - 本月超额收益均值：0.32%[10] - 本年超额收益均值：3.02%[10] - 本年跟踪误差：7.69%[10] 5. **主动量化模型** - 本周收益均值：0.10%[10] - 本月收益均值：2.20%[10] - 本年收益均值：2.93%[10] - 近一年最大回撤：16.17%[10] 6. **股票市场中性模型** - 本周收益均值：0.04%[10] - 本月收益均值：0.17%[10] - 本年收益均值：0.74%[10] - 近一年最大回撤：5.15%[10] 量化因子与构建方式 （研报中未提及具体量化因子的构建，故跳过此部分） 因子的回测效果 （研报中未提及具体量化因子的回测效果，故跳过此部分）