量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中性约束条件下最大化因子暴露组合[22] **模型构建思路**：在构建单因子投资组合时，采用一种优化方法，在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露[22]。 **模型具体构建过程**：模型的具体构建方法在附录中提及，但正文未详细展开。其核心思想是通过优化求解，在满足行业和风格因子暴露中性（即组合在这些维度上的暴露与基准指数一致或为零）的约束条件下，使投资组合对目标因子的暴露达到最大[22]。 量化因子与构建方式 风格因子（共10个大类）[16] 构建思路：参考BARRA因子模型构建，以捕捉A股市场的风格变化[16]。大类风格因子通过细分因子合成[16]。 1. **因子名称**：估值因子 **因子具体构建过程**：估值因子 = BP。其中BP（Book to Price）为细分因子，构造方式为：归母股东权益 / 总市值[17]。 2. **因子名称**：成长因子 **因子具体构建过程**：成长因子 = (SGRO + EGRO) / 2[17]。 * 细分因子SGRO（Sales growth）：过去五个财年年报的每股营业收入按时间进行回归，将回归系数（斜率）除以每股营业收入的平均值，得到营业收入增长率SGRO[17]。 * 细分因子EGRO（Earnings growth）：过去五个财年年报的每股归母净利润按时间进行回归，将回归系数（斜率）除以每股归母净利润的平均值，得到归母净利润增长率EGRO[17]。 3. **因子名称**：盈利因子 **因子具体构建过程**：盈利因子 = (ETOP + CETOP) / 2[17]。 * 细分因子ETOP（Earnings-to-price ratio）：归母净利润TTM / 总市值[17]。 * 细分因子CETOP（Cash earnings-to-price ratio）：经营活动产生的现金流量净额TTM / 总资产[17]。 4. **因子名称**：规模因子 **因子具体构建过程**：规模因子 = LNCAP。其中LNCAP（Natural log of market cap）为细分因子，构造方式为：总市值的对数[17]。 5. **因子名称**：Beta因子 **因子具体构建过程**：Beta因子 = BETA。其中BETA为细分因子，构造方式为：将个股过去252个交易日的日收益率与中证全指日收益率进行半衰指数加权回归，半衰期为63个交易日。最终取回归系数作为BETA[17]。 6. **因子名称**：动量因子 **因子具体构建过程**：动量因子 = RSTR。其中RSTR（Relative strength）为细分因子，构造方式为：过去504个交易日个股累计收益率，不含最近21个交易日。其中收益率序列使用半衰指数加权，半衰期为126个交易日[17]。 7. **因子名称**：流动性因子 **因子具体构建过程**：流动性因子 = (STOM + STOQ + STOA) / 3[17]。 * 细分因子STOM（Share turnover, one month）：个股过去1个月的换手率加总，之后取对数[17]。 * 细分因子STOQ（Average share turnover, trailing 3 months）：个股过去3个月STOM的均值[17]。 * 细分因子STOA（Average share turnover, trailing 12 months）：个股过去12个月STOM的均值[17]。 8. **因子名称**：波动性因子 **因子具体构建过程**：波动性因子 = (DASTD + CMRA + HSIGMA) / 3[17]。 * 细分因子DASTD（Daily standard deviation）：过去250个交易日个股相对于所有股票等权指数的超额收益率的标准差。其中计算标准差时使用半衰指数加权，半衰期为40个交易日[17]。 * 细分因子CMRA（Cumulative range）：计算个股过去12个月内的累计对数收益率，将累计最高收益与累计最低收益做差得到CMRA[17]。 * 细分因子HSIGMA（Historical sigma）：计算BETA时残差的标准差[17]。 9. **因子名称**：非线性市值因子 **因子具体构建过程**：非线性市值因子 = NLSIZE。其中NLSIZE（Non-linear Size）为细分因子，构造方式为：将股票总市值对数的三次方与对数市值进行加权最小二乘回归，其中权重为对数市值的平方根，最终取回归残差作为NLSIZE。总市值越大或越小的股票NLSIZE越大，中市值股票NLSIZE小[17]。 10. **因子名称**：杠杆因子 **因子具体构建过程**：杠杆因子 = (MLEV + DTOA + BLEV) / 3[17]。 * 细分因子MLEV（Market leverage）：非流动负债 / 总市值[17]。 * 细分因子DTOA（Debt to assets）：总负债 / 总资产[17]。 * 细分因子BLEV（Book leverage）：非流动负债 / 归属母公司股东权益[17]。 选股因子（共53个）[21] 构建思路：构建了53个常用的选股因子，涵盖了估值、成长、质量、规模、反转、动量、流动性、波动性、分红、公司治理以及技术等多个方面[21]。在计算全市场股票池因子表现时，会对每个单因子进行中性化处理，消除其与行业、风格（规模、估值、成长）因子的相关性[47]。 **因子列表及具体构建过程如下表所示**[22]： | 因子类别 | 因子名称 | 构造方式 | 参考方向 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 估值 | BP | 归属母公司股东权益/总市值 | 正向[22] | | | 单季度EP | 单季度归母净利润/总市值 | 正向[22] | | | EP_TTM | 归母净利润TTM/总市值 | 正向[22] | | | 单季度SP | 单季度营业收入/总市值 | 正向[22] | | | SP_TTM | 营业收入TTM/总市值 | 正向[22] | | | 单季度CFEV | 单季度经营活动产生的现金流量净额/（市值 + 短期借款 + 长期借款 + 应付债券 - 货币资金） | 正向[22] | | | CFEV_TTM | 经营活动产生的现金流量净额TTM/（市值 + 短期借款 + 长期借款 + 应付债券 - 货币资金） | 正向[22] | | 成长 | 单季度净利润同比增速 | 单季度归母净利润同比增长率 | 正向[22] | | | 单季度营业收入同比增速 | 单季度营业收入同比增长率 | 正向[22] | | | 单季度营业利润同比增速 | 单季度营业利润同比增长率 | 正向[22] | | | 标准化预期外盈利 | （当前季度归母净利润 -（去年同期单度归母净利润+过去8个季度单季归母净利润同比增长均值））/ 过去8个季度的单季度归母净利润同比增长值的标准差 | 正向[22] | | | 标准化预期外收入 | （当前季度营业收入 -（去年同期单度营业收入+过去8个季度单季度营业收入同比增长均值））/ 过去8个季度的单季营业收入同比增长值的标准差 | 正向[22] | | | 单季度ROE同比 | ROE单季度同比变化 | 正向[22] | | | 单季度ROA同比 | ROA单季度同比变化 | 正向[22] | | 质量 | 单季度ROE | 单季度归母净利润/归属母公司股东权益 | 正向[22] | | | 单季度ROA | 单季度归母净利润/总资产 | 正向[22] | | | 单季度毛利率 | （单季度营业收入-单季度营业成本）/单季度营业收入 | 正向[22] | | | 单季度营业利润率 | 单季度营业利润/单季度营业收入 | 正向[22] | | | 单季度净利润率 | 单季度归母净利润/单季度营业收入 | 正向[22] | | | 盈余质量 | (经营活动现金流量净额-营业利润) /总资产 | 正向[22] | | | 流动比率 | 流动资产/流动负债 | 正向[22] | | 规模 | 对数市值 | 总市值的对数 | 负向[22] | | 反转 | 20日反转 | 个股过去20个交易日收益率 | 负向[22] | | | 60日反转 | 个股过去60个交易日收益率 | 负向[22] | | 动量 | 60日动量 | 个股过去60个交易日（排除近20日）收益率 | 正向[22] | | | 240日动量 | 个股过去240个交易日（排除近20日）收益率 | 正向[22] | | | 盈余公告前隔夜动量 | 个股盈余公告前20个交易日的隔夜收益 | 正向[22] | | | 盈余公告次日开盘跳空超额 | 个股盈余公告次日开盘价/昨日收盘价-中证全指次日开盘价/昨日收盘价 | 正向[22] | | 流动性 | 20日换手率 | 个股过去20个交易日换手率的平均值 | 负向[22] | | | 60日换手率 | 个股过去60个交易日换手率的平均值 | 负向[22] | | | 20日换手率波动 | 个股过去20个交易日换手率的标准差 | 负向[22] | | | 60日换手率波动 | 个股过去60个交易日换手率的标准差 | 负向[22] | | | 20日非流动性冲击 | 个股过去20个交易日的收益率绝对值/过去20日成交额的均值 | 正向[22] | | | 60日非流动性冲击 | 个股过去60个交易日的收益率绝对值/过去60日成交额的均值 | 正向[22] | | 波动性 | 20日收益率标准差 | 个股过去20个交易日的日收益率标准差 | 负向[22] | | | 60日收益率标准差 | 个股过去60个交易日的日收益率标准差 | 负向[22] | | | 20日特异度 | 个股过去20个交易日的日收益与Fama-French三因子回归的拟合度 | 负向[22] | | | 60日特异度 | 个股过去60个交易日的日收益与Fama-French三因子回归的拟合度 | 负向[22] | | | 20日三因子模型残差波动率 | 个股过去20个交易日的日收益对Fama-French三因子回归的残差的标准差 | 负向[22] | | | 120日三因子模型残差波动率 | 个股过去120个交易日的日收益对Fama-French三因子回归的残差的标准差 | 负向[22] | | | 240日三因子模型残差波动率 | 个股过去240个交易日的日收益对Fama-French三因子回归的残差的标准差 | 负向[22] | | 分红 | 股息率 | 最近4个季度分红/总市值 | 正向[22] | | 公司治理 | 前五大股东持股比例 | 前五大股东持股比例合计 | 正向[22] | | | 前十大股东持股比例 | 前十大股东持股比例合计 | 正向[22] | | 技术 | 20日成交额 | 过去20个交易日日均成交额 | 负向[22] | | | 60日成交额 | 过去60个交易日日均成交额 | 负向[22] | | | 60日偏度 | 过去60个交易日日度收益率数据计算的偏度 | 负向[22] | | | 240日偏度 | 过去240个交易日日度收益率数据计算的偏度 | 负向[22] | | | 20日成交量变异系数 | 过去20个交易日成交量的标准差 / 过去20个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 60日成交量变异系数 | 过去60个交易日成交量的标准差 / 过去60个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 20日成交量比率 | 过去20个交易日成交量均值/ 过去240个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 60日成交量比率 | 过去60个交易日成交量均值/ 过去240个交易日成交量均值 | 负向[22] | | | 120日成交量比率 | 过去120个交易日成交量均值/ 过去240个交易日成交量均值 | 负向[22] | 模型的回测效果 *注：报告中未提供“中性约束条件下最大化因子暴露组合”模型整体的综合回测指标（如年化收益、夏普比率等），仅提供了该模型框架下各单因子的超额收益表现。* 因子的回测效果 风格因子表现（近一周多空收益）[19] 1. Beta因子， 多空收益 4.54%[19] 2. 动量因子， 多空收益 4.34%[19] 3. 波动性因子， 多空收益 3.81%[19] 4. 规模因子， 多空收益 3.36%[19] 5. 流动性因子， 多空收益 1.59%[19] 6. 成长因子， 多空收益 1.15%[19] 7. 非线性市值因子， 多空收益 0.88%[19] 8. 盈利因子， 多空收益 0.61%[19] 9. 杠杆因子， 多空收益 -0.56%[19] 10. 估值因子， 多空收益 -3.71%[19] 选股因子表现（基于“中性约束条件下最大化因子暴露组合”） **以下为各股票池中，因子在“最近一周”窗口期的超额收益表现。** 沪深300股票池[24] 1. 标准化预期外盈利因子， 超额收益 0.87%[24] 2. 240日动量因子， 超额收益 0.78%[24] 3. 单季度净利润率因子， 超额收益 0.74%[24] 中证500股票池[28] 1. 单季度毛利率因子， 超额收益 1.49%[28] 2. 单季度营业利润率因子， 超额收益 1.26%[28] 3. 单季度净利润率因子， 超额收益 1.05%[28] 中证800股票池[33] 1. 单季度ROE因子， 超额收益 1.02%[33] 2. 盈余公告前隔夜动量因子， 超额收益 0.97%[33] 3. 标准化预期外盈利因子， 超额收益 0.94%[33] 中证1000股票池[38] 1. 单季度营业利润率因子， 超额收益 1.34%[38] 2. 单季度净利润率因子， 超额收益 1.25%[38] 3. 单季度营业利润同比增速因子， 超额收益 1.15%[38] 沪深300ESG股票池[42] 1. 标准化预期外盈利因子， 超额收益 0.96%[42] 2. 单季度营业利润同比增速因子， 超额收益 0.57%[42] 3. 单季度ROA因子， 超额收益 0.52%[42] 全市场股票池（近一周Rank IC）[46] 1. 单季度ROE因子， Rank IC 17.68%[46] 2. 单季度ROA因子， Rank IC 17.19%[46] 3. 单季度净利润率因子， Rank IC 16.25%[46]

增强指数型ETF市场表现 - 全市场51只增强指数型ETF年内全部实现正收益，平均净值增长率达30.21% [1] - 广发中证科创创业50增强策略ETF以64.79%的年内净值增长率领跑 [1] - 产品表现具有结构性特征，跟踪中证1000、中证500、科创50等中小盘指数的产品表现亮眼 [1] 增强指数型ETF产品特性 - 核心逻辑为“被动跟踪+主动增强”，通过多因子模型、人工智能选股等量化手段捕捉市场机会 [1] - 产品能紧密跟踪基准指数把握贝塔收益，并通过量化模型争取超额收益，具备主动风险管理特征 [3] - 在指数出现较大波动时能采取风控措施，一定程度上缓解下行风险 [3] 底层指数与市场环境 - 指增ETF表现与底层指数走势高度呼应，科创创业50、科创100、创业板指年内涨幅分别达60.74%、48.59%、48.43% [1][2] - 相关指数成分股中计算机、电子、电力设备等新兴产业权重较高，契合今年科技成长风格主线 [2] - 当前市场环境与产品特性精准匹配，市场有效性提升和指数投资理念深化支撑其发展 [3] 行业前景与发展空间 - 随着投资者在控制跟踪误差情况下获得适度收益增强的需求增长，指增ETF发展空间值得期待 [3] - 在强调业绩基准规范化背景下，主动管理型基金操作更趋基准化，凸显指增产品的相对投资价值 [3]

市场行情分析 - 本轮行情由机构抱团主导，涉及多个景气板块轮动，包括医药、科技、稀土、CPO液冷、国产芯片、储能和固态电池 [1] - 景气赛道数量增多导致共识度摊薄和波动加大，投资者需在不同赛道间切换以避免踏空风险 [1] 中证科创创业50指数概述 - 中证科创创业50指数（931643）从科创板和创业板选取市值较大的50只新兴产业上市公司证券，反映代表性新兴产业整体表现 [2] - 该指数整合创业板和科创板龙头公司，实现1+1>2的效果，涵盖CPO（AI）、储能电池、国产芯片和医药生物四大景气方向 [3][6] 指数业绩表现 - 自7月行情启动至2025年9月11日，双创50回报率达53.54%，区间年化回报达438.25%，超越创业板50（48.82%）和科创50（32.15%） [5] - 近三年内双创50回报率为32.82%，年化回报8.96%，持续优于科创50（28.27%）和创业板50（25.74%） [4] 行业分布优势 - 双创50指数行业分布均衡，覆盖CPO、储能电池、国产芯片和医药生物四大方向，在本轮行情中保持较高胜率 [6] - 均衡配置价值提升，节奏从被动转向主动，减少因单一板块波动带来的持仓心态影响 [7] 相关ETF产品分析 - 易方达中证科创创业50ETF（159781）和华夏中证科创创业50ETF（159783）规模断档领先，管理费+托管费合计0.2%为同类最低 [8] - 易方达产品近一年回报率达108.95%，超额收益66.2%，体现优秀基金管理能力 [8][9] - 招商中证科创创业50ETF（588300）夏普比率达2.21，风险控制表现突出 [8] - 广发中证科创创业50增强策略ETF（588320）为指数增强产品，近1年超额收益1.52%，近3年达4.48% [11][12][13]

机构持股情况 - 截至2025年8月25日 4家机构投资者合计持有富佳股份A股2.44亿股 占总股本比例43.51% [1] - 主要机构包括宁波富佳控股有限公司 恒厚东润东1号私募证券投资基金 广发中证养老产业指数基金及广发中证科创创业50增强策略ETF [1] - 机构合计持股比例较上一季度下降0.01个百分点 [1] 公募基金变动 - 本期新增1家公募基金披露持股 为广发中证科创创业50增强策略ETF [1] - 广发养老指数A持股占比小幅增加 为唯一持股上升的公募基金 [1] - 华宝养老ETF本期未继续披露持股情况 [1]

中证科创创业50指数ETF成交额变动 - 中证科创创业50指数ETF今日合计成交额4.75亿元，环比增加1.48亿元，增幅45.17% [1] - 易方达中证科创创业50ETF成交额1.20亿元，环比增加3559.54万元，增幅42.17% [1] - 南方中证科创创业50ETF成交额8053.10万元，环比增加2229.19万元，增幅38.28% [1] - 富国中证科创创业50ETF成交额4516.29万元，环比增加1933.85万元，增幅74.88% [1] 成交额环比增幅突出的ETF - 方正富邦科创创业50ETF成交额环比增加157.89%，增幅居首 [1] - 广发中证科创创业50增强策略ETF成交额环比增加113.19% [1] - 兴银中证科创创业50ETF成交额环比增加104.38% [1] 中证科创创业50指数ETF市场表现 - 跟踪中证科创创业50指数的相关ETF今日平均上涨1.81% [1] - 嘉实中证科创创业50ETF涨幅2.01%，表现最佳 [1] - 广发中证科创创业50增强策略ETF涨幅1.93% [1] - 易方达中证科创创业50ETF涨幅1.86% [1]

中证科创创业50指数ETF成交额变动 - 中证科创创业50指数ETF今日合计成交额达3.27亿元，环比上一交易日增加1.38亿元，增幅72.84% [1] - 易方达中证科创创业50ETF（159781）成交额8441.48万元，环比增4024.72万元（91.12%）；南方中证科创创业50ETF（159780）成交额5823.91万元，环比增3238.49万元（125.26%）；华夏中证科创创业50ETF（159783）成交额3254.91万元，环比增1754.52万元（116.94%） [1] - 广发中证科创创业50增强策略ETF（588320）和鹏扬中证科创创业50ETF（588350）成交额环比增幅最高，分别达579.18%和237.47% [1] 中证科创创业50指数ETF市场表现 - 跟踪中证科创创业50指数的相关ETF今日平均上涨1.64%，富国中证科创创业50ETF（588380）和国泰中证科创创业50ETF（588360）涨幅居前，分别达1.84%和1.74% [2] - 天弘中证科创创业50ETF（159603）成交额环比增幅173.69%，双创50（159782）环比增幅155.78%，增幅显著高于其他产品 [2] - 仅博时中证科创创业50ETF（588390）成交额环比下降7.94%，减少75.71万元 [2]

中证科创创业50指数ETF成交额变动分析 整体成交情况 - 中证科创创业50指数ETF今日合计成交额2.45亿元，环比上一交易日增加6298.13万元，增幅34.63% [1] - 成交额增幅显著的ETF包括兴银中证科创创业50ETF（588660）和双创50（159782），环比分别增长144.87%和97.25% [1] 重点ETF表现 - 易方达中证科创创业50ETF（159781）成交额6570.06万元，环比增加1763.60万元（增幅36.69%），但跌幅居前达0.94% [1] - 华宝双创龙头ETF（588330）成交额2472.56万元，环比增加1163.03万元（增幅88.81%），跌幅0.74% [1] - 嘉实中证科创创业50ETF（588400）成交额1875.47万元，环比增加629.91万元（增幅50.57%），跌幅0.56% [1] 市场表现 - 跟踪中证科创创业50指数的相关ETF今日平均下跌0.70% [1] - 跌幅较大的ETF包括易方达中证科创创业50ETF（159781）和华夏中证科创创业50ETF（159783），分别下跌0.94%和0.93% [1] 其他ETF数据 - 招商中证科创创业50ETF（588300）成交额1929.27万元，环比增加586.34万元（增幅43.66%），跌幅0.54% [1] - 富国中证科创创业50ETF（588380）成交额1790.37万元，环比增加408.69万元（增幅29.58%），跌幅0.73% [1] - 广发中证科创创业50增强策略ETF（588320）成交额78.59万元，环比减少14.18万元（降幅15.28%），跌幅0.81% [1]