附：基金仓位监测模型简介(Gression Model)

一、模拟流程：

二、模型及误差说明：

1. 本模型主要采用线性回归的方法来模拟基金的仓位变化。权衡精确度和时效性，并经过实证研究后，我们选定回归步长为15个工作日。

2. 模拟流程如上图，对每只基金先用不同的基准指数回归，选出拟合度较大的基准指数得出适合该基金的回归模型，最后进行合规调整得出模拟仓位。重复上述流程直到模拟完所有成立超过半年的开放式偏股型基金(剔除指数基金与QDII基金)。

3. 以上几个回归模型的优缺点如下：

模型的基准指数 沪深300指数 基金重仓股指数 沪深300行业指

数 十大重仓股+沪深300指数 沪深300指数+中

小板综指

优 点

适用基金较多，不受时间约束 适用基金多，时间约束较小 理论上可以对各行业的配比进行观察 可以充分利用季报，编制各基金自己的

风格指数，结果最为准确 蓝筹股与中小板行情分化时较为适用

缺 点

对中小板股票较为偏好的基金不太适用，特别是蓝筹股与中小板行情分化时误差较大 基金重仓股一般就是沪深300的股票，所以

该模型的缺点同上

各行业的相关系数很高，所以一般情形下，

该模型的误差较大，结果仅供参考 时间约束大，离季报较远的时期误差较大 蓝筹股与中小板一般相关度也是极高的，此

时，该模型的误差较大

4. 根据以往的测算结果，回归模型的拟合度R 绝大多数在90%以上(未做合规调整前)；并且在90%的置信度下，