量化模型与构建方式 1. **模型名称**：创成长指数模型[28] * **模型构建思路**：该模型旨在捕捉成长风格股票的表现，通过筛选具有高成长性的股票构建投资组合[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体选股和加权规则，仅提及其为代表成长风格的投资组合，并有对应的跟踪产品（华夏创成长ETF）[28] 2. **模型名称**：智选成长领先50指数模型[28] * **模型构建思路**：该模型旨在精选具有领先成长性的50只股票，构建成长风格投资组合[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体选股和加权规则[28] 3. **模型名称**：A股成长先锋50指数模型[28] * **模型构建思路**：该模型旨在筛选A股市场中具有先锋成长特性的50只股票[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体选股和加权规则[28] 4. **模型名称**：沪深300价值指数模型[28] * **模型构建思路**：该模型旨在捕捉沪深300指数中价值风格股票的表现[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体选股和加权规则，但提及其为代表价值风格的投资组合，并有对应的跟踪产品（银河沪深300价值A）[28] 5. **模型名称**：国信价值指数模型[28] * **模型构建思路**：该模型旨在构建价值风格的投资组合[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体选股和加权规则，但提及有对应的跟踪产品（富国价值100ETF）[28] 6. **模型名称**：盈利估值指数模型[28] * **模型构建思路**：该模型结合了盈利和估值因子，旨在筛选兼具良好盈利能力和合理估值的股票[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体选股和加权规则[28] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：封板率[17] * **因子构建思路**：通过计算当日最高价涨停且收盘仍保持涨停的股票比例，来衡量市场追涨情绪和涨停板的可靠性[17] * **因子具体构建过程**：首先，筛选出上市满3个月以上的股票。然后，找出在当日交易中最高价达到涨停价的股票。最后，计算在这些最高价涨停的股票中，收盘价仍为涨停价的股票所占的比例。计算公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[17] 2. **因子名称**：连板率[17] * **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场炒作的持续性和龙头股的强度[17] * **因子具体构建过程**：首先，确定昨日收盘涨停的股票池（上市满3个月以上）。然后，计算在这些昨日涨停的股票中，今日收盘再次涨停的股票所占的比例。计算公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[17] 3. **因子名称**：大宗交易折价率[26] * **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交价相对于市价的折价幅度，来反映大资金的投资偏好和卖出意愿[26] * **因子具体构建过程**：首先，获取当日所有大宗交易的成交总金额和对应的成交股份数。然后，根据这些股份的当日收盘价计算其总市值。最后，计算折价率。计算公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] * **因子评价**：折价率高通常意味着大资金以较低价格卖出，可能反映其看淡后市或急需套现的情绪[26] 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率[29] * **因子构建思路**：通过计算股指期货价格相对于现货指数的年化基差，来反映市场对未来走势的预期和对冲成本[29] * **因子具体构建过程**：首先，计算基差（股指期货价格 - 现货指数价格）。然后，考虑合约的剩余期限，将基差年化。计算公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[29] * **因子评价**：年化贴水率为正表示升水，可能反映市场乐观预期；为负表示贴水，可能反映市场悲观预期或较高的对冲成本。贴水率的高低直接影响利用股指期货进行对冲的建仓成本[29] 模型的回测效果 （注：以下所有模型回测数据的时间区间均为2014年12月31日至2025年12月31日[28]） 1. **创成长指数模型**，年化收益率11.46%，年化波动率32.55%，信息比率(IR)0.35[28] 2. **智选成长领先50指数模型**，年化收益率16.19%，年化波动率28.30%，信息比率(IR)0.57[28] 3. **A股成长先锋50指数模型**，年化收益率21.38%，年化波动率28.03%，信息比率(IR)0.76[28] 4. **沪深300价值指数模型**，年化收益率7.40%，年化波动率20.49%，信息比率(IR)0.36[28] 5. **国信价值指数模型**，年化收益率10.19%，年化波动率21.40%，信息比率(IR)0.48[28] 6. **盈利估值指数模型**，年化收益率17.58%，年化波动率21.83%，信息比率(IR)0.81[28] 因子的回测效果 （报告未提供因子的历史回测表现指标，如IC、IR、多空收益等）

市场表现 - 金融科技概念股普遍走弱，其中指南针、银之杰股价下跌超过3%，同花顺、东方财富、恒生电子股价下跌超过2% [1] - 受重仓股调整影响，金融科技相关ETF普遍下跌超过2% [1] - 具体ETF表现：金融科技ETF华夏(516100)现价1.431元，下跌0.038元，跌幅2.59%；金融科技ETF(159851)现价0.871元，下跌0.021元，跌幅2.35%；金融科技ETF指数(563670)现价0.939元，下跌0.023元，跌幅2.39%；金融科技ETF汇添富(159103)现价0.928元，下跌0.021元，跌幅2.21%；金融科技ETF(516860)现价1.483元，下跌0.033元，跌幅2.18%；金融科技ETF易方达(159299)现价0.961元，下跌0.021元，跌幅2.14%；金融科技ETF富国(515720)现价0.950元，下跌0.020元，跌幅2.06%；金融科技ETF兴业(563570)现价1.012元，下跌0.021元，跌幅2.03% [2] 行业前景与驱动因素 - 随着政策发力，宏观环境稳中向好，资本市场改革持续深化推动金融行业基本面改善 [2] - 券商信创稳步推进，将使金融IT公司收入逐步增长 [2] - 近期具备“革命性”的稳定币加速推进，重磅金融政策有望陆续发布，金融IT板块或迎来布局机遇 [2]

市场整体表现 - A股三大指数集体调整，上证指数跌0.25%，深证成指跌0.36%，创业板指跌0.51%，北证50指数逆势上涨0.19% [1] - 沪深京三市全天成交额20202亿元，较上一交易日缩量557亿元 [1] - 全市场超过3100只个股下跌 [1] 板块表现 - 有机硅、化工、能源金属、海南自贸区、光伏设备、港口航运板块涨幅居前 [1] - AI语料、量子科技、人形机器人、云计算、脑机接口板块跌幅居前 [1] ETF表现 - 化工板块ETF表现强势，华宝基金化工ETF、国泰基金化工龙头ETF、富国基金化工50ETF和鹏华基金化工ETF均上涨超过3% [1] - 新材料板块ETF跟随走强，建信基金新材料ETF基金涨2.46%，平安基金新材料ETF指数基金涨2.44%，国泰基金新材料50ETF涨2.41% [1] - 光伏板块ETF延续涨势，浦银安盛基金光伏龙头ETF上涨2.28% [1] - 港股互联网板块ETF走低，港股互联网ETF跌2.89%，港股通互联网ETF跌2.62% [1] - 软件板块ETF下跌，软件龙头ETF跌2.44%，软件50ETF跌2.41% [1] - 人工智能板块ETF全线下挫，人工智能ETF科创和金融科技ETF易方达均下跌超过2% [1]

市场表现 - 金融科技概念股早盘走弱，指南针、银之杰跌幅超过6%，同花顺跌幅超过4%，东方财富、四方精创跌幅超过3% [1] - 跟踪中证金融科技主题指数的ETF下跌超过2% [1] - 具体ETF表现：金融科技ETF华夏现价1.551元，下跌0.044元，跌幅2.76%；金融科技ETF易方达现价1.041元，下跌0.026元，跌幅2.44%；金融科技ETF现价1.612元，下跌0.040元，跌幅2.42%；金融科技ETF汇添富现价1.012元，下跌0.025元，跌幅2.41%；另一金融科技ETF现价0.946元，下跌0.024元，跌幅2.47% [2] 行业背景与指数定义 - 中证金融科技主题指数选取产品与服务涉及金融科技相关领域的上市公司证券作为指数样本，以反映金融科技主题上市公司证券的整体表现 [2] 机构观点与行业前景 - 机构指出，随着政策发力，宏观环境稳中向好，资本市场改革持续深化推动金融行业基本面改善 [2] - 券商信创稳步推进，将使金融IT公司收入逐步增长 [2] - 近期具备“革命性”的稳定币加速推进，重磅金融政策有望陆续发布，金融IT板块迎来布局机遇 [2]

公司基本面分析 - 行业内竞争力护城河优秀 [1] - 盈利能力良好 [1] - 营收成长性较差 [1] - 综合基本面各维度看股价偏低 [1]