量化模型与构建方式 1. **模型名称**：虚拟指数（Virtual Index）构建模型 - **模型构建思路**：通过拟合指数增强基金的持仓，重构基准指数的成分股权重，生成与原始指数权重分布近似但集中度更低的虚拟指数[3][12] - **模型具体构建过程**： 1. **季报持仓补全**：最小化拟合持仓收益率与基金真实收益率的偏差，约束条件包括固定十大重仓股权重、限制剩余个股权重小于第十大重仓股、行业配置比例约束、股票持仓占比约束（80%-95%）及成分股占比约束（≥80%）[31] $$ \min\sum_{t=1}^{20}\sum_{i=1}^{n}(w_{i}r_{i,t}-f_{t}) $$ $$ s.t.\quad w_{i}=w_{i}^{r},i=1,2,...,10 $$ $$ 0<w_{i}<w_{10},i>10 $$ $$ Hw=w_{ind} $$ $$ \sum_{i=1}^{n}w_{i}=w^{r} $$ $$ \sum_{i=1}^{m}w_{i}\geq w^{r}*0.8 $$ 2. **高频持仓监测**：在季报补全基础上，添加惩罚项约束权重偏离，避免短期变化过大[35] $$ \min\sum_{t=1}^{20}\sum_{i=1}^{n}(w_{i}r_{i,t}-f_{t})+\lambda||w_{b}-w||_{2} $$ $$ s.t.\quad 0<w_{i}\leq0.1 $$ $$ 0.8\leq\sum_{i=1}^{n}w_{i}\leq0.95 $$ $$ \sum_{i=1}^{m}w_{i}\geq w^{r}*0.8 $$ - **模型评价**：虚拟指数权重分布与原始指数近似（JS散度低），行业集中度更低（HHI更低），有利于增强策略表现[45][50] 2. **模型名称**：指数增强组合对比模型 - **模型构建思路**：基于虚拟指数权重与原始指数权重，分别构建多因子增强组合，对比超额收益[57] - **模型具体构建过程**： 1. 参照组使用原始指数真实权重，测试组使用虚拟指数拟合权重 2. 同一多因子框架下（相同因子和约束条件）进行增强测试[57] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：RankIC因子 - **因子构建思路**：衡量细分因子在虚拟指数成分股与原始指数成分股中的预测能力和稳定性[62] - **因子具体构建过程**： 1. 计算单因子在虚拟指数成分股和原始指数成分股中的RankIC值 2. 计算RankICIR（信息比率）评估因子稳定性[62] - **因子评价**：大部分因子在虚拟指数成分股中RankIC和RankICIR更高，预测效果更优[62] --- 模型的回测效果 1. **虚拟指数构建模型**： - 沪深300虚拟指数：累计超额收益22%，跟踪误差2.51%[37] - 中证500虚拟指数：累计超额收益30%，跟踪误差3.23%[38] - 中证1000虚拟指数：累计超额收益49%，跟踪误差3.57%[38] 2. **指数增强组合对比模型**： - 沪深300增强组合：测试组累计净值4.35 vs 参照组3.25[57] - 中证500增强组合：测试组累计超额净值5.38 vs 参照组4.02[59] --- 因子的回测效果 1. **RankIC因子**： - 虚拟指数成分股中RankIC均值更高（如0.08 vs 0.05），RankICIR更稳定（如2.5 vs 2.0）[62]