量化模型与构建方式 1 模型名称：中证人工智能主题指数[16]；模型构建思路：选取业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现[16]；模型具体构建过程：样本空间同中证全指指数的样本空间，即由满足以下条件的A股和红筹企业发行的存托凭证组成：非ST、*ST证券；科创板证券和北交所证券上市时间分别超过一年和两年；其他证券上市时间超过一个季度，除非该证券自上市以来日均总市值排在前30位[17]；然后进行可投资性筛选，过去一年日均成交金额排名位于样本空间前80%[18]；最后进行选样，对于样本空间内符合可投资性筛选条件的证券，选取业务涉及大数据、云计算、云存储、机器学习、机器视觉、人脸识别、语音语义识别、智能芯片等领域的上市公司证券作为待选样本，在上述待选样本中，按照过去一年日均总市值由高到低排名，选取排名前50的证券作为指数样本[19]；模型评价：指数聚焦AI主题股票，重仓股紧扣AI主题，科技龙头属性高，主题特征鲜明[3][20] 模型的回测效果 1 中证人工智能主题指数，预期2025年营业收入9723亿元，同比增速22.62%[27] 2 中证人工智能主题指数，预期2025年归母净利润816亿元，同比增速89.59%[27] 3 中证人工智能主题指数，预期2026年营业收入11198亿元，同比增速15.17%[27] 4 中证人工智能主题指数，预期2026年归母净利润1076亿元，同比增速31.86%[27] 5 中证人工智能主题指数，预期2027年营业收入12954亿元，同比增速15.68%[27] 6 中证人工智能主题指数，预期2027年归母净利润1334亿元，同比增速23.95%[27] 量化因子与构建方式 1 因子名称：TMT概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在TMT概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在TMT概念上的权重占比[26] 2 因子名称：科技龙头概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在科技龙头概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在科技龙头概念上的权重占比[26] 3 因子名称：人工智能+概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在人工智能+概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在人工智能+概念上的权重占比[26] 4 因子名称：AI算力概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在AI算力概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在AI算力概念上的权重占比[26] 5 因子名称：AIPC概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在AIPC概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在AIPC概念上的权重占比[26] 6 因子名称：人工智能概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在人工智能概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在人工智能概念上的权重占比[26] 7 因子名称：AI应用概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在AI应用概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在AI应用概念上的权重占比[26] 8 因子名称：芯片概念暴露度[26]；因子的构建思路：衡量指数成份股在芯片概念上的暴露程度[26]；因子具体构建过程：根据Wind概念分类，计算指数成份股在芯片概念上的权重占比[26] 因子的回测效果 1 TMT概念暴露度，概念暴露度94.63%[26] 2 科技龙头概念暴露度，概念暴露度92.36%[26] 3 人工智能+概念暴露度，概念暴露度66.91%[26] 4 AI算力概念暴露度，概念暴露度51.66%[26] 5 AIPC概念暴露度，概念暴露度51.60%[26] 6 人工智能概念暴露度，概念暴露度45.36%[26] 7 AI应用概念暴露度，概念暴露度44.71%[26] 8 芯片概念暴露度，概念暴露度36.03%[26]