量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 注： 本研报主要对现有市场指数进行描述性分析和对比，并未构建新的量化模型或量化因子。报告详细介绍了八只主题指数的编制规则，这些规则可被视为既定的“指数构建模型”。以下将对这些指数构建方法进行总结。 1. 模型名称：集中主题指数构建模型[3] * 模型构建思路：围绕特定投资主题（如科技、低碳、消费），跨行业或跨产业链选取该领域内最具代表性的龙头公司，编制成分股数量较少（50只）、主题集中度高的指数，以精准跟踪结构性趋势[3]。 * 模型具体构建过程： 1. 确定主题与样本空间：根据指数定义，确定涵盖人工智能、互联网、内地消费、内地低碳等主题的上市公司证券池[4]。 2. 主题业务筛选：从样本空间中，筛选出业务涉及对应主题领域的上市公司证券作为待选样本。例如，人工智能指数筛选业务涉及大数据、云计算、机器学习等领域的公司；低碳指数筛选业务涉及清洁能源发电、能源转换及存储等领域的公司[4]。 3. 市值排序与选样：在待选样本中，按照过去一年的日均总市值由高到低进行排名[4]。 4. 确定成分股：选取市值排名前50的证券作为指数样本[4]。 5. 权重设置与调整：采用调整市值加权方式。指数样本每半年调整一次，调整实施时间为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日[4][5]。 2. 模型名称：均衡主题指数构建模型[48] * 模型构建思路：在特定主题/赛道内，通过扩大样本数量（100只）来实现更均衡的行业覆盖和更分散的个股权重，以降低单一标的或子行业波动对指数的冲击，代表指数包括新兴成指、科技100、消费服务、智能制造[48]。 * 模型具体构建过程：各均衡主题指数的构建方法存在差异，具体如下： * 新兴成指： 1. 从节能环保、新一代信息技术等战略新兴产业中选取待选样本[50]。 2. 计算每只证券的市值得分、营收增速得分和ROE得分[50]。 3. 将三项得分相加得到综合得分[50]。 4. 按照综合得分由低到高排名，选取排名前100的证券作为指数样本[50]。 * 科技100指数： 1. 从科技主题空间（如航空航天、半导体、软件开发等）中选取待选样本[50]。 2. 选取研发强度较高、盈利能力较强且兼具成长特征的科技龙头公司[50]。 3. 计算综合得分并选取得分最高的100只证券作为指数样本[50]。 * 消费服务领先指数： 1. 从食品饮料、医药生物、金融保险等消费服务相关行业中选取待选样本[50]。 2. 将待选样本按过去一年日均总市值由高到低排名[50]。 3. 在保证每个行业样本数量占比不超过30%的前提下，依次入选排名靠前的证券，直到数量达到100只[50]。 * 智能制造主题指数： 1. 选取为智能制造提供关键技术装备、核心支撑软件以及应用智能制造进行生产的上市公司证券[50]。 2. 按照过去一年日均总市值由高到低排名[50]。 3. 选取排名前100名的证券作为指数样本[50]。 * 权重与调整：均采用调整市值加权（新兴成指为调整后自由流通市值加权）。指数样本每半年调整一次，调整实施时间通常为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日[50]。 模型的回测效果 注： 报告未提供基于统一回测框架的模型绩效指标（如年化收益率、夏普比率等）。报告主要通过历史数据展示了各指数的市场表现和基本面特征，以下根据报告内容整理相关表现数据。 1. 集中主题指数市场表现与特征（截至2025年11月30日）： * 年度收益：2024年中后段有一轮快速冲高，2025年除内地消费外，人工智能、互联网和内地低碳收益已反超前期水平[24]。2020-2022年市场主线是内地低碳；2024年中至今，主线切换至AI/互联网[24]。 * 估值水平：人工智能和互联网指数的PB/PE显著高于内地消费、内地低碳，体现了市场对其高成长性的定价[21]。内地消费、内地低碳的PB/PE长期处于低位，估值安全垫更厚[21]。 * 分红与股息：自2018年至2022年，四大集中主题指数分红率逐年走高，其中内地消费分红率上涨最为明显[38]。从股息率看，内地消费和内地低碳较于人工智能和互联网具有明显优势[38]。 * 盈利能力：人工智能和互联网指数的营业收入及净利润增长率相对于内地消费和内地低碳更高[40]。内地消费指数具有更高的净资产收益率（ROE）[40][47]。 * 成分特征：行业分布集中，主题特征明显（如内地低碳在电力设备行业规模占比达91%）[6]。权重集中度高，第一大权重股占比均在10%以上[11]。成分股趋向大市值分布，市值大于1000亿的成分股规模占比均高于50%[14]。 2. 均衡主题指数市场表现与特征（截至2025年11月30日）： * 年度收益：2024年中后段开始快速冲高，2025年收益表现优异，尤其科技100和智能制造是2020年以来表现最优的一年[67]。智能制造、科技100受益于产业政策与技术落地，收益弹性大；消费服务因复苏节奏偏缓表现较弱[67]。 * 估值水平：新兴成指、科技100和智能制造的PB/PE显著高于消费服务，2025年1月以来显著冲高[62]。消费服务是估值最低的板块，处于历史较低分位数，安全边际较厚[62]。 * 分红与股息：新兴成指和科技100指数自2018年至2022年分红率逐年走高[75]。消费服务指数的股息率自2020年以来较其它指数具有明显优势[75]。 * 盈利能力：消费服务指数净利润增长率相对于其它指数更高[84]。新兴成指总体具有更高的净资产收益率（ROE）[84][89]。 * 成分特征：行业分布集中，主题特征明显（如智能制造在电子行业规模占比为40%）[51]。前10大成分股权重合计普遍在40%-50%，权重向头部集中[55]。成分股趋向大市值分布，市值大于1000亿的成分股规模占比均高于38%[60]。