根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国信金工指数增强组合 - **模型构建思路**：以多因子选股为主体，分别构建对标沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数的增强组合，通过收益预测、风险控制和组合优化三块流程实现稳定超额收益[11][12] - **模型具体构建过程**： 1. **收益预测**：基于30余个因子（估值、反转、成长等维度）构建因子库[16][17] 2. **风险控制**：控制组合相对于基准的行业暴露、风格暴露、成分股权重偏离等约束[41][42] 3. **组合优化**：采用最大化单因子暴露组合（MFE）优化模型，目标函数为最大化因子暴露$$f^{T}w$$，约束条件包括风格中性（$$s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h$$）、行业中性（$$h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h$$）等[41][42] 2. **模型名称**：单因子MFE组合 - **模型构建思路**：通过组合优化检验因子在控制实际约束（如行业、风格中性）后的有效性[41] - **模型具体构建过程**： 1. 设定约束条件（如个股偏离权重0.5%-1%、成分股权重占比100%）[45] 2. 每月末优化构建组合，目标函数为最大化因子暴露$$f^{T}w$$[41] 3. 回测时扣除0.3%交易费用，计算超额收益指标[45] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值类因子（BP、单季EP、EPTTM等） - **因子构建思路**：衡量股票相对价值，如BP=净资产/总市值[17] - **因子评价**：长期稳定但短期易受市场风格影响 2. **因子名称**：成长类因子（单季营收同比增速、DELTAROA等） - **因子构建思路**：捕捉企业盈利增长，如单季营收同比增速=单季度营业收入同比增长率[17] - **因子评价**：在沪深300样本中近期表现突出（最近一周超额收益0.93%）[19] 3. **因子名称**：动量/反转类因子（一年动量、三个月反转） - **因子构建思路**：反映市场趋势，如一年动量=近一年除近一月后涨跌幅[17] - **因子评价**：中证500样本中一年动量近期表现最佳（最近一周超额收益0.93%）[21] 4. **因子名称**：分析师预期类因子（标准化预期外收入、预期PEG） - **因子构建思路**：量化市场预期偏差，如标准化预期外收入=（实际营收-预期营收）/预期营收标准差[17] - **因子评价**：在中证1000样本中信息比率较高（历史年化IR 5.98%）[23] --- 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**： - 沪深300增强：本周超额0.42%，本年8.31%[14] - 中证500增强：本周超额0.63%，本年10.17%[14] - 中证1000增强：本周超额0.48%，本年15.24%[14] 2. **单因子MFE组合（沪深300样本）**： - 单季营收同比增速：最近一周超额0.93%，年化IR 3.02%[19] - 三个月波动：最近一周超额-0.42%，年化IR 4.14%[19] --- 因子的回测效果 1. **中证500样本因子**： - 一年动量：最近一周超额0.93%，年化IR 2.23%[21] - SPTTM：最近一周超额-0.88%，年化IR 2.82%[21] 2. **中证1000样本因子**： - 三个月反转：最近一周超额1.09%，年化IR -0.78%[23] - 股息率：最近一周超额-1.22%，年化IR 5.80%[23] 注：所有公式引用自原文优化模型[41][42]，因子计算方式详见因子库表[17]

基金产品概况 - 基金简称为平安中证2000增强策略ETF，场内简称为中证2000ETF增强，基金主代码为159556 [1] - 基金运作方式为交易型开放式，采用指数增强策略，在标的指数成份券权重基础上进行主动调整 [1][2] - 投资目标是通过量化多因子模型构建股票组合，力争实现超越中证2000指数的投资收益 [1][2] - 业绩比较基准为中证2000指数收益率，风险控制目标为日均跟踪偏离度绝对值小于0.35%，年化跟踪误差不超过6.5% [2] 基金经理信息 - 基金经理俞瑶女士拥有香港科技大学投资管理专业硕士学历，曾任职于南京证券股份有限公司 [6] - 基金经理李严先生为复旦大学应用统计学专业硕士，曾担任东北证券上海证券研究咨询分公司证券分析师 [6] - 基金经理钱晶先生为美国纽约大学理工学院硕士，曾任职于国信证券和华安基金 [7] 基金业绩表现 - 2025年第二季度基金份额净值增长率为4.24%，同期业绩比较基准收益率为7.62% [10] - 过去六个月基金净值增长率为12.85%，同期基准收益率为15.24% [6] - 过去一年基金净值增长率为33.18%，同期基准收益率为47.00% [6] - 截至报告期末基金份额净值为1.0425元 [10] 投资组合情况 - 报告期末基金总资产为27,556,089.00份，股票投资占比91.79% [12] - 制造业为第一大持仓行业，占比65.62%，其次为信息传输、软件和信息技术服务业（9.97%） [12] - 前五大行业合计占比79.44%，包括制造业、信息技术、电力热力、批发零售和科研技术 [12] - 股票投资组合中无单一个股持仓超过基金资产净值5%的情况 [12] 基金份额变动 - 报告期初基金份额总额为42,556,089.00份 [13] - 期间总申购份额12,000,000.00份，总赎回份额27,000,000.00份 [13] - 报告期末基金份额总额为27,556,089.00份，出现连续60个工作日基金资产净值低于5000万元的情形 [11][13]

行业动态 - 互联网基金销售机构积极布局指数增强基金，以响应监管"提升权益类基金保有规模"的号召 [1] - 蚂蚁基金和天天基金两大巨头均将指数增强基金作为重点推广产品，蚂蚁基金推出"指数+"专区，天天基金上线"指数增强专区" [2][4][5] - 京东金融、好买、同花顺等平台也已将指数增强基金作为标配产品进行布局 [7] 产品特点 - 指数增强基金兼具Beta和Alpha收益，风格清晰不漂移，是工具化产品 [4] - 产品策略包括精选个股、量化增强、仓位控制、行业轮动、衍生品投资、打新等，追求比指数更高的超额收益 [9] - 蚂蚁基金"指数+"专区精选业绩稳健、回撤控制好的指数增强基金，并提供"潜力信号"板块等增值服务 [6] 市场背景 - 主动权益基金销售遇冷，指数型产品规模持续攀升，销售机构借力指数基金拓展权益类业务 [9] - 证监会《推动公募基金高质量发展行动方案》提出调降销售费用，指数增强基金成为销售机构在货币基金之外的重要业务抓手 [9] - 销售机构分类评价机制将权益类基金保有规模纳入考核，发力指数增强基金有助于提升相关指标 [10][11] 发展挑战 - 指数增强基金在公募产品中仍属小众，投资者配置习惯尚未形成 [14] - 超额收益稳定性不足，增强策略的有效性是关键，投资者对方法论的认知成本较高 [14] - 互联网平台销售仍以稳健产品为主，权益类产品销量有限，需配套运营和流量支持才能见效 [14]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益-0.30%，本年超额收益7.76% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.31%，本年超额收益9.34% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.39%，本年超额收益14.45% [1][5] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.71%，本年超额收益9.03% [1][5] 选股因子表现 沪深300样本空间 - 最近一周表现较好的因子：标准化预期外收入(1.11%)、特异度(0.93%)、单季EP(0.74%) [6] - 最近一月表现较好的因子：单季EP(2.96%)、预期EPTTM(2.73%)、EPTTM(2.27%) [6] - 今年以来表现较好的因子：单季营利同比增速(5.97%)、单季营收同比增速(5.88%)、DELTAROE(5.80%) [6] 中证500样本空间 - 最近一周表现较好的因子：标准化预期外盈利(1.01%)、特异度(0.97%)、SPTTM(0.79%) [8] - 最近一月表现较好的因子：DELTAROE(3.39%)、单季营利同比增速(2.88%)、单季净利同比增速(2.62%) [8] - 今年以来表现较好的因子：单季营收同比增速(8.25%)、一个月反转(8.16%)、预期PEG(7.73%) [8] 中证1000样本空间 - 最近一周表现较好的因子：DELTAROE(1.77%)、单季营利同比增速(1.24%)、DELTAROA(1.02%) [10] - 最近一月表现较好的因子：标准化预期外盈利(3.89%)、BP(3.27%)、单季净利同比增速(2.40%) [10] - 今年以来表现较好的因子：标准化预期外盈利(8.99%)、标准化预期外收入(7.81%)、非流动性冲击(7.09%) [11] 中证A500样本空间 - 最近一周表现较好的因子：特异度(0.93%)、预期EPTTM(0.56%)、单季营利同比增速(0.56%) [13] - 最近一月表现较好的因子：预期EPTTM(2.44%)、单季EP(2.17%)、单季营利同比增速(2.27%) [13] - 今年以来表现较好的因子：单季营利同比增速(6.74%)、单季营收同比增速(5.35%)、DELTAROE(5.61%) [13] 公募重仓指数样本空间 - 最近一周表现较好的因子：特异度(1.06%)、DELTAROE(1.00%)、DELTAROA(0.67%) [15] - 最近一月表现较好的因子：预期EPTTM(2.35%)、单季营利同比增速(2.09%)、单季EP(2.01%) [16] - 今年以来表现较好的因子：预期PEG(4.57%)、单季营利同比增速(4.97%)、DELTAROE(5.91%) [16] 公募基金指数增强产品表现 产品数量及规模 - 沪深300指数增强产品70只，总规模790亿元 [18] - 中证500指数增强产品71只，总规模456亿元 [18] - 中证1000指数增强产品46只，总规模150亿元 [18] - 中证A500指数增强产品52只，总规模289亿元 [18] 沪深300指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高0.87%，最低-0.57%，中位数0.24% [19] - 最近一月超额收益：最高2.06%，最低-0.45%，中位数0.63% [19] - 今年以来超额收益：最高8.96%，最低-1.24%，中位数2.68% [19] 中证500指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高0.90%，最低-0.68%，中位数0.24% [23] - 最近一月超额收益：最高2.46%，最低-0.12%，中位数1.02% [23] - 今年以来超额收益：最高9.42%，最低-1.43%，中位数4.15% [23] 中证1000指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高1.06%，最低-0.31%，中位数0.29% [24] - 最近一月超额收益：最高2.98%，最低-0.74%，中位数1.21% [24] - 今年以来超额收益：最高14.07%，最低1.17%，中位数6.41% [24] 中证A500指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高0.80%，最低-0.35%，中位数0.20% [27] - 最近一月超额收益：最高1.81%，最低-0.34%，中位数1.13% [27]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：银河沪深300指数增强策略 - **模型构建思路**：在跟踪沪深300指数的基础上，通过多因子选股、指数复制和事件驱动等方式进行收益增强，同时严格控制风险[60] - **模型具体构建过程**： 1. **多因子选股**：结合价值、成长、质量等因子构建选股模型，筛选具有超额潜力的个股 2. **指数复制**：采用优化复制法控制跟踪误差，确保组合与基准指数风格一致 3. **事件驱动**：捕捉如成分股调整、财报披露等事件带来的短期机会 4. **风险控制**：设定日均跟踪偏离度≤0.5%，年跟踪误差≤7.75%[39] - **模型评价**：策略兼顾超额收益与风险控制，历史表现稳定 2. **因子名称**：行业偏离因子 - **因子构建思路**：通过超配/低配特定行业获取超额收益，同时限制偏离幅度以控制风险[50] - **因子具体构建过程**： 1. 计算基金持仓与沪深300指数的行业权重差异 2. 设定单行业偏离阈值≤1.5%（电子、医药等部分行业放宽至2%） 3. 动态调整超配行业（如电子+1.66%、计算机+1.42%）和低配行业（如医药-1.86%）[52] - **因子评价**：在严格约束下有效贡献超额收益 模型的回测效果 1. **银河沪深300指数增强模型** - **年化超额收益**：6.49%（成立以来）[41] - **分年度超额收益**：2020年13.24%、2021年11.06%、2022年4.17%、2023年2.83%、2024年4.49%、2025年3.27%[43] - **年跟踪误差**：均值2.68%（2020年以来），最大3.38%[44] - **信息比率(IR)**：2025年3.98（同类排名前5）[46] - **最大回撤**：各年度均优于基准（如2024年-10.89% vs 沪深300 -14.41%）[44] 因子的回测效果 1. **行业偏离因子** - **电子行业超配**：2024年贡献超额收益1.66%[52] - **医药行业低配**：2024年规避风险收益1.86%[52] - **组合行业偏离度**：90%行业控制在±1.5%以内[50] 注：报告中未披露其他因子的具体构建公式或独立测试结果，主要超额收益归因于多因子模型的综合应用[60]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国信金工指数增强组合 **模型构建思路**：以多因子选股为主体，分别构建对标沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数的增强组合，通过收益预测、风险控制和组合优化三部分实现稳定超额收益[11][12] **模型具体构建过程**： - 收益预测：基于多因子模型筛选股票 - 风险控制：控制行业暴露、风格暴露等约束条件 - 组合优化：采用组合优化模型调整权重，最大化因子暴露 2. **模型名称**：单因子MFE组合 **模型构建思路**：通过组合优化的方式检验单因子在控制实际约束条件下的有效性[40] **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化单因子暴露 - 约束条件：包括风格暴露、行业暴露、个股权重偏离、成分股内权重占比等 - 优化模型公式： $$ \begin{array}{ll} \max & f^{T}w \\ \text{s.t.} & s_{l} \leq X(w-w_{b}) \leq s_{h} \\ & h_{l} \leq H(w-w_{b}) \leq h_{h} \\ & w_{l} \leq w-w_{b} \leq w_{h} \\ & b_{l} \leq B_{b}w \leq b_{h} \\ & \mathbf{0} \leq w \leq l \\ & \mathbf{1}^{T}w = 1 \end{array} $$ - 其中，\( f \)为因子取值，\( w \)为股票权重向量，\( w_b \)为基准指数成分股权重向量，\( X \)为风格因子暴露矩阵，\( H \)为行业暴露矩阵，\( B_b \)为成分股标识向量[40][41] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值类因子（BP、单季EP、EPTTM等） **因子构建思路**：通过财务指标与市值的比值衡量股票估值水平[17] **因子具体构建过程**： - BP：净资产/总市值 - 单季EP：单季度归母净利润/总市值 - EPTTM：归母净利润TTM/总市值 2. **因子名称**：成长类因子（单季净利同比增速、单季营收同比增速等） **因子构建思路**：通过财务指标的同比增长率衡量公司成长性[17] **因子具体构建过程**： - 单季净利同比增速：（本期单季度净利润-去年同期单季度净利润）/去年同期单季度净利润 - 单季营收同比增速：（本期单季度营业收入-去年同期单季度营业收入）/去年同期单季度营业收入 3. **因子名称**：盈利类因子（单季ROE、单季ROA等） **因子构建思路**：通过财务指标衡量公司盈利能力[17] **因子具体构建过程**： - 单季ROE：单季度归母净利润*2/（期初归母净资产+期末归母净资产） - 单季ROA：单季度归母净利润*2/（期初归母总资产+期末归母总资产） 4. **因子名称**：流动性类因子（一个月换手、三个月换手等） **因子构建思路**：通过交易数据衡量股票流动性[17] **因子具体构建过程**： - 一个月换手：过去20个交易日换手率均值 - 三个月换手：过去60个交易日换手率均值 5. **因子名称**：分析师类因子（预期EPTTM、三个月盈利上下调等） **因子构建思路**：通过分析师一致预期数据衡量市场预期变化[17] **因子具体构建过程**： - 预期EPTTM：一致预期滚动EP - 三个月盈利上下调：（过去3个月内分析师上调家数-下调家数）/总家数 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**： - 沪深300指数增强组合：本年超额收益7.76%[5] - 中证500指数增强组合：本年超额收益9.34%[5] - 中证1000指数增强组合：本年超额收益14.45%[5] - 中证A500指数增强组合：本年超额收益9.03%[5] 2. **单因子MFE组合**： - 沪深300样本空间中，标准化预期外收入因子最近一周超额收益1.11%[19] - 中证500样本空间中，标准化预期外盈利因子最近一周超额收益1.01%[21] - 中证1000样本空间中，DELTAROE因子最近一周超额收益1.77%[23] - 中证A500样本空间中，特异度因子最近一周超额收益0.93%[25] - 公募重仓指数样本空间中，特异度因子最近一周超额收益1.06%[27] 因子的回测效果 1. **估值类因子**： - BP因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益0.67%[19] - 单季EP因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益0.74%[19] 2. **成长类因子**： - 单季营利同比增速因子在中证1000样本空间中最近一周超额收益1.24%[23] - 单季净利同比增速因子在中证500样本空间中最近一周超额收益0.55%[21] 3. **盈利类因子**： - DELTAROE因子在公募重仓指数样本空间中最近一周超额收益1.00%[27] - DELTAROA因子在中证500样本空间中最近一周超额收益0.67%[21] 4. **流动性类因子**： - 一个月换手因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益-0.44%[19] - 三个月换手因子在公募重仓指数样本空间中最近一周超额收益-0.32%[27] 5. **分析师类因子**： - 预期EPTTM因子在中证A500样本空间中最近一周超额收益0.56%[25] - 三个月盈利上下调因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益-0.53%[19]

产品发行与定位 - 浦银安盛北证50成份指数基金今日正式发行，是北交所唯一宽基指数产品 [1] - 北证50成份指数精选市值规模和流动性最佳的50只北交所上市证券，包含大量专精特新企业 [1] - 指数覆盖AI、人形机器人、创新药、新能源等多个新兴产业细分龙头，兼具科技含量与成长潜力 [1] 公司战略与品牌布局 - 该产品是浦银安盛"全球科创家"和"指数家"业务品牌的深化，落实科技金融等政策的重要举措 [1] - "指数家"系列聚焦量化投资、指数增强、ETF三大业务线，提供指数增强、量化对冲、资产配置等解决方案 [1] - 产品丰富了"指数家"品牌产品线，针对小微盘成长风格提供差异化配置工具，满足高弹性、高成长性需求 [1] 产品矩阵与市场覆盖 - 北证50成份指数基金与沪深300指数增强、中证A50指数增强、中证A500指数增强、科创板100指数增强等多只宽基指增产品形成互补 [2] - 产品组合覆盖创业板ETF、中证A500ETF等宽基ETF，实现对京、沪、深各交易所及大、中、小、微盘风格的全面跟踪 [2] - 费率设计具有竞争力，优化投资体验，提升投资者获得感 [1] 科技创新与资金引导 - "全球科创家"品牌通过高端装备、科技创新、港股通、全球智能科技等基金产品引导中长期资金投向科技创新主战场 [2] - 战略布局服务居民财富管理，赋能新质生产力，分享中国"硬科技"发展红利 [2]

中证2000增强ETF表现 - 中证2000增强ETF（159552）年内规模暴增722%，收益达32%，成为宽基ETF中的"双料冠军" [1] - ETF盘中上涨1.59%，创年内第22次历史新高，连续7日获资金净流入，单日获450万大额申购 [1] - 近一年收益超73%，成立以来各季度均获超额收益，展现稳定增强能力 [3] 小盘股市场表现 - 2025年以来中证2000上涨15%，远超沪深300的1%涨幅，市值越小涨幅越大 [5] - 2010-2024年数据显示小盘股弹性系数中位数1.73倍，显著高于大盘股的0.92倍 [5] - 2月和4月A股两波上涨行情中，军工、创新药轮动助推小盘股表现 [5] 小盘股走强驱动因素 - 央行持续释放流动性宽松信号，市场资金成本下降，小微盘股对流动性敏感度更高 [5] - 历史数据显示流动性充裕时期小微盘股超额收益更明显，预计3-4季度宽松政策延续将利好小市值 [5] 未来超额空间判断依据 - 需关注下半年小市值企业并购重组进展及半年报盈利增速、业绩修复弹性 [6] - 若两项指标理想，将催化小盘股行情加速，中证2000增强ETF仍有较大空间 [6]

基金发行市场概况 - 上周全市场新成立基金20只，总发行规模53.28亿元，创今年4月以来单周募集规模新低，平均单只基金募资仅2.66亿元 [1] - 股票型基金以60.54%份额占比逆势领跑，债券型基金发行显著降温 [1] 股票型基金表现 - 11只股票型基金发行规模达32.26亿元，占比60.54%，其中8只被动指数型基金合计发行规模超20亿元，占比近半 [1] - 南方中证港股通科技ETF（7.05亿元）、摩根沪深300自由现金流联接A（5.97亿元）等产品聚焦港股科技、A股核心资产赛道 [1] - 被动指数型基金成为发行主力，占比超六成，覆盖证券、科技、消费、医药等领域，例如嘉实中证全指证券公司ETF、富国中证港股通科技ETF等20余只产品 [2] 债券型与混合型基金表现 - 3只债券型基金发行规模10.67亿元，占比20.03%，相比年内多只债基60亿元顶额募集表现有所下滑 [1] - 5只混合型基金发行32.26亿元，占比19.23%，平均单只募集规模6.45亿元 [1] 机构布局与产品创新 - 头部机构加速布局细分赛道，嘉实基金、中欧基金、华夏基金均推出2只以上新品，如中欧基金同时发行消费精选A与国证自由现金流指数A [2] - 增强指数型基金受青睐，景顺长城180天持有A、景顺长城中证A500指数增强A等3只产品通过量化策略增强收益 [2] - 华泰柏瑞中证港股通科技联接A以1天超短认购期启动，反映机构对港股科技板块的快速布局意图 [2] 未来发行趋势 - 全市场有多只待审批基金，涵盖指数增强、量化、航空、自由现金流主题等多元化产品 [2] - 第二批11只新型浮动费率基金已集体上报，权益类产品或成为下半年发行主力 [2]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益1.17%，本年超额收益8.03% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.73%，本年超额收益8.82% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益1.10%，本年超额收益13.66% [1][2] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.69%，本年超额收益8.18% [1][2] 选股因子表现 - 沪深300成分股中单季EP、EPTTM、预期EPTTM等因子表现较好 [1][4] - 中证500成分股中单季ROE、DELTAROE、单季EP等因子表现较好 [1][6] - 中证1000成分股中标准化预期外盈利、EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][9] - 中证A500指数成分股中预期EPTTM、EPTTM、单季ROE等因子表现较好 [1][12] - 公募基金重仓股中预期PEG、预期EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][14] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.02%，最低-0.37%，中位数0.08% [1][19] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.87%，最低-0.44%，中位数0.38% [1][23] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.43%，中位数0.38% [1][24] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.73%，最低-0.19%，中位数0.17% [1][25] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有69只，总规模790亿元 [18] - 中证500指数增强产品共有70只，总规模454亿元 [18] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模150亿元 [18] - 中证A500指数增强产品共有40只，总规模250亿元 [18] 因子MFE组合构建方法 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合 [27] - 控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [28] - 设置个股相对于基准指数权重偏离幅度为0.5%-1% [29] - 每月末构建单因子MFE组合，回测期内换仓并扣除交易费用 [34] 公募重仓指数构建方法 - 使用普通股票型和偏股混合型基金持仓数据 [30] - 剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [30] - 根据定期报告获取持仓信息，构建公募基金平均持仓 [31] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [31]