量化模型与构建方式 1. 模型名称：中证机器人指数编制模型[22][23] 模型构建思路：构建一个能够反映A股市场机器人产业链相关上市公司整体表现的指数[22] 模型具体构建过程： * 样本空间：同中证全指指数的样本空间[23] * 流动性筛选：对样本空间内证券，按照过去一年日均成交金额由高到低排名，剔除排名后20%的证券[23] * 主题筛选：对样本空间内剩余证券，选取为机器人生产提供软件和硬件的上市公司作为待选样本，包括但不限于：系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、底层自动化零部件商以及其他与机器人相关的公司[23] * 选样：从待选样本中选出所有机器人主题公司的证券，并按照过去一年日均总市值由高到低排名，选取排名前100的证券作为指数样本，不足100只时全部纳入[23] * 加权方式：调整市值加权，且单个样本权重不超过10%[23] * 定期调整：指数样本每半年调整一次，样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日[23] 2. 模型名称：华夏中证机器人ETF跟踪复制模型[47][48][50] 模型构建思路：采用完全复制策略及适当的替代性策略，以紧密跟踪中证机器人指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化[47][48][50] 模型具体构建过程： * 投资目标：紧密跟踪标的指数（中证机器人指数），力争日均跟踪偏离度的绝对值不超过0.2%，年跟踪误差不超过2%[48] * 核心策略：主要采用完全复制法，即按照标的指数的成份股构成及其权重构建投资组合，并根据指数成份股及其权重的变动进行相应调整[50] * 辅助策略：在特殊情况下（如法律法规限制、流动性不足等），可采用适当的替代性策略调整投资组合，以更好地实现跟踪目标[50] 模型的回测效果 1. 中证机器人指数编制模型，年化收益率4.76%[41][42]，年化夏普比0.30[41][42]，年化波动率30.62%[42]，最大回撤67.24%[42] 2. 华夏中证机器人ETF跟踪复制模型，全样本期年化超额收益0.65%[50][53]，全样本期年化跟踪误差0.36%[50][53]，全样本期超额信息比(IR)1.60[53] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：营收同比增长因子[18] 因子构建思路：通过公司营业收入同比增长率来筛选机器人产业链中收入端保持较快增长的企业[18] 因子具体构建过程：计算每只成分股在特定报告期（如2025年第三季度）的营业收入同比增长率。具体公式为： $营收同比增长率 = \frac{本期营业收入 - 去年同期营业收入}{去年同期营业收入} \times 100\%$ 报告中指出，2025年三季度，中证机器人指数成分股中有约2/3企业实现营收同比增长，28只成分股单季度营收同比增速超过20%[18] 2. 因子名称：预期净利润增速因子[28] 因子构建思路：使用市场一致预期的未来净利润增长率，作为评估指数未来盈利修复能力和成长性的前瞻性指标[28] 因子具体构建过程：采用券商分析师对指数成分股未来净利润的预测值，汇总计算得到指数整体的预期净利润增速。报告中给出了中证机器人指数2025年、2026年的预期净利润增速分别为57.35%和31.56%[28] 3. 因子名称：预期净资产收益率(ROE)因子[29] 因子构建思路：通过预测未来的净资产收益率及其变化，评估指数的盈利质量和改善预期[29] 因子具体构建过程：基于盈利预测数据，计算指数未来的净资产收益率(ROE)。报告中预计中证机器人指数2025年、2026年、2027年的ROE分别为8.23%、11.33%和11.34%，ROE分别增长2.38%、3.09%和1.34%[29] 因子的回测效果 注：本报告未提供上述单个因子的独立回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等），而是将这些因子作为分析指数基本面和投资价值的定性或定量依据。因此，此处无具体的因子回测效果数据。