量化市场追踪周报总结 量化模型与构建方式 模型名称：绩优基金行业轮动模型 - 模型构建思路：基于绩优基金持仓倾向的边际变化，研发相应的行业轮动策略[19] - 模型具体构建过程： 1. 收集绩优基金的持仓数据 2. 计算各行业的持仓比例变化 3. 根据持仓比例变化，确定超配和低配的行业 4. 构建行业轮动策略，进行多头和空头操作 - 模型评价：该模型受益于较强的灵活性，其收益风险特征明显好于动量、景气度策略的同期表现[19] 模型的回测效果 - 绩优基金行业轮动模型： - 多头超额收益：-1.12%[19] 量化因子与构建方式 因子名称：主动权益型基金仓位因子 - 因子的构建思路：通过持股市值加权平均值计算主动权益型基金的仓位变化[10] - 因子具体构建过程： 1. 收集主动权益型基金的持仓数据 2. 计算普通股票型基金、偏股混合型基金、配置型基金的平均仓位 3. 计算“固收+”基金的平均仓位 4. 进行仓位变化的统计和分析 - 因子评价：该因子能够反映主动权益型基金和“固收+”基金的仓位变化情况，有助于了解市场资金流向[10] 因子名称：主动权益产品风格因子 - 因子的构建思路：通过持股市值加权平均值计算主动权益型基金在不同风格上的仓位变化[14] - 因子具体构建过程： 1. 收集主动权益型基金的持仓数据 2. 计算大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值的仓位比例 3. 进行仓位变化的统计和分析 - 因子评价：该因子能够反映主动权益型基金在不同风格上的仓位变化，有助于了解基金的投资风格[14] 因子名称：主动权益产品行业因子 - 因子的构建思路：通过持股市值加权平均值计算主动权益型基金在不同行业上的仓位变化[16] - 因子具体构建过程： 1. 收集主动权益型基金的持仓数据 2. 计算各行业的持仓比例 3. 进行仓位变化的统计和分析 - 因子评价：该因子能够反映主动权益型基金在不同行业上的仓位变化，有助于了解基金的行业配置情况[16] 因子的回测效果 - 主动权益型基金仓位因子： - 平均仓位：85.88%[10] - 普通股票型基金平均仓位：88.74%（较上周上升2.52pct）[10] - 偏股混合型基金平均仓位：86.42%（较上周上升3.14pct）[10] - 配置型基金平均仓位：83.72%（较上周上升4.09pct）[10] - “固收+”基金平均仓位：24.26%（较上周下降0.29pct）[10] - 主动权益产品风格因子： - 大盘成长仓位：14.37%（较上周下降5.12pct）[14] - 大盘价值仓位：10.25%（较上周上升0.61pct）[14] - 中盘成长仓位：18.12%（较上周下降12.71pct）[14] - 中盘价值仓位：18.35%（较上周上升6.81pct）[14] - 小盘成长仓位：34.61%（较上周上升9.78pct）[14] - 小盘价值仓位：4.3%（较上周上升0.63pct）[14] - 主动权益产品行业因子： - 通信行业仓位：5.00%（较上周提升0.51pct）[16] - 综合金融行业仓位：0.60%（较上周提升0.42pct）[16] - 电力设备及新能源行业仓位：8.28%（较上周提升0.38pct）[16] - 石油石化行业仓位：2.03%（较上周提升0.36pct）[16] - 传媒行业仓位：1.04%（较上周提升0.30pct）[16] - 有色金属行业仓位：5.02%（较上周下降0.61pct）[16] - 食品饮料行业仓位：5.33%（较上周下降0.45pct）[16] - 家电行业仓位：3.50%（较上周下降0.38pct）[16] - 钢铁行业仓位：0.59%（较上周下降0.34pct）[16] - 电子行业仓位：15.09%（较上周下降0.29pct）[16]