这篇研报主要跟踪了各类公募量化基金的业绩表现，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试与评价。报告内容集中于基金产品的业绩统计，而非底层模型或因子[1][2][3][9][10]。 因此，根据您的要求，本次总结将跳过“量化模型与构建方式”、“模型的回测效果”、“量化因子与构建方式”及“因子的回测效果”等部分。

专题：北京公募基金高质量发展系列活动 新时代、新基金、新价值 今年5月，证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》（以下简称《行动方案》），为公募基金 行业描绘了崭新的发展蓝图。它告别了过去重规模的时代，迈向以重投资者回报的高质量发展新纪元。 对于许多传统基金而言，或许面临着转型的阵痛，但对于量化基金而言，《行动方案》送来的却是一股 强大的"东风"。在天相基金评价中心看来，一个属于量化投资的"黄金时代"正在缓缓开启。 1|团队协作，科技赋能 《行动方案》中强调要强化投研核心能力建设，并鼓励运用科技赋能，加快"平台式、一体化、多策 略"投研体系建设，而这几乎是量化基金投研体系的真实写照。 量化投资的本质，是通过系统性的方法、数学模型和信息技术，从海量数据中寻找规律，并严格执行投 资决策。从数据清洗、因子挖掘到投研平台的搭建，量化投资的落地需要团队协作，各司其职。当传统 投资还在一定程度上依赖基金经理的个人经验时，量化基金已经搭建起一整套基于算法的"投资机器"， 可7x24小时地处理信息，挖掘超额。 2|风格稳定，精准对标 这种对标基准的方式，确保了量化基金的投资业绩与基准高度相关性，提高了未来收益的可预测性， ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **沪深300指增模型** - 模型构建思路：基于沪深300指数的增强策略，旨在通过量化方法获取超越基准指数的收益[9][10] - 模型具体构建过程：采用日频数据计算超额收益，年化采用242个交易日几何年化方式，比较基准为沪深300全收益指数[30] 2. **中证500指增模型** - 模型构建思路：跟踪中证500指数并通过量化方法实现超额收益[9][10] - 模型具体构建过程：与沪深300指增类似，采用日频数据计算超额收益，年化采用242个交易日几何年化方式，比较基准为中证500全收益指数[30] 3. **中证1000指增模型** - 模型构建思路：跟踪中证1000指数并通过量化方法实现超额收益[9][10] - 模型具体构建过程：采用日频数据计算超额收益，年化采用242个交易日几何年化方式，比较基准为中证1000全收益指数[30] 4. **中证A500指增模型** - 模型构建思路：跟踪中证A500指数并通过量化方法实现超额收益[9][10] - 模型具体构建过程：采用日频数据计算超额收益，年化采用242个交易日几何年化方式，比较基准为中证A500全收益指数[30] 5. **主动量化模型** - 模型构建思路：通过量化方法主动选股获取绝对收益[9][10] - 模型具体构建过程：采用日频数据计算收益，年化采用242个交易日几何年化方式[30] 6. **股票市场中性模型** - 模型构建思路：通过量化方法构建市场中性组合获取稳定收益[9][10] - 模型具体构建过程：采用日频数据计算收益，年化采用242个交易日几何年化方式[30] 模型的回测效果 1. **沪深300指增模型** - 本周超额收益均值：-0.23%[10] - 本月超额收益均值：0.10%[10] - 本年超额收益均值：0.83%[10] - 近一年跟踪误差均值：3.52%[10] 2. **中证500指增模型** - 本周超额收益均值：-0.81%[10] - 本月超额收益均值：-0.55%[10] - 本年超额收益均值：1.58%[10] - 近一年跟踪误差均值：4.97%[10] 3. **中证1000指增模型** - 本周超额收益均值：-0.78%[10] - 本月超额收益均值：-0.75%[10] - 本年超额收益均值：5.10%[10] - 近一年跟踪误差均值：5.12%[10] 4. **中证A500指增模型** - 本周超额收益均值：-0.44%[10] - 本月超额收益均值：-0.04%[10] - 本年超额收益均值：2.99%[10] - 本年跟踪误差均值：6.47%[10] 5. **主动量化模型** - 本周收益均值：2.40%[10] - 本月收益均值：4.32%[10] - 本年收益均值：17.91%[10] - 近一年最大回撤均值：14.79%[10] 6. **股票市场中性模型** - 本周收益均值：-0.38%[10] - 本月收益均值：-0.04%[10] - 本年收益均值：1.00%[10] - 近一年最大回撤均值：4.18%[10] 量化因子与构建方式 （报告中未提及具体量化因子的构建，故跳过此部分） 因子的回测效果 （报告中未提及具体量化因子的回测效果，故跳过此部分）

根据提供的研报内容，该报告主要跟踪了各类量化基金的业绩表现，但未涉及具体的量化模型或因子构建细节。以下是基于文档内容的总结： 量化基金业绩统计 1. **沪深300指增基金** - 本周平均超额收益0.17%，正超额占比82.61%[9] - 近一年跟踪误差中位数3.25%，最大回撤中位数14.03%[9] 2. **中证500指增基金** - 本周平均超额收益0.01%，正超额占比55.71%[9] - 近一年跟踪误差中位数4.77%，超额收益分布呈右偏[9][11] 3. **中证1000指增基金** - 年度超额收益达5.81%，正超额占比95.65%[9] - 跟踪误差中位数5.00%，显著高于其他指增类型[9] 4. **主动量化基金** - 年度平均收益14.99%，正收益占比97.91%[9] - 近一年最大回撤中位数14.03%，收益分布呈现两极分化[9][11] 5. **市场中性策略** - 年度收益1.38%，波动率显著低于权益类策略[9] - 近一年最大回撤中位数3.81%，体现低风险特征[9] 业绩分布特征 - 中证1000指增超额收益分布最分散，沪深300指增最集中[11] - 主动量化基金收益区间跨度最大（-16.52%至123.01%）[9][11] 净值走势分析 - 中证A500指增组合年内超额净值增长最快（2025年4-8月）[20][21] - 市场中性组合净值波动率显著低于主动量化组合[25][28] 注：报告中未提及具体的量化模型构建方法或因子计算过程，主要聚焦于基金产品的业绩归因和横向比较[1][3][29]