量化因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：价格稳定大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量股票价格相对于市场系统性风险的稳定程度，通常价格越稳定，未来表现可能越好[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **残差波动率**：Fama-French三因子模型回归残差的标准差[13]。 * **特异率**：1减去Fama-French三因子模型回归的拟合优度（R²）[13]。公式为：$$特异率 = 1 - R^2$$ * **残差峰度**：Fama-French三因子模型回归残差的峰度[13]。 * **高价振幅**：价格处于最高20%区间的平均振幅[13]。 2. **因子名称**：成交稳定大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量股票成交的稳定性和有序程度，成交越稳定，可能预示未来表现越好[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **换手率变异系数**：换手率的标准差除以平均值[13]。 * **成交占比熵**：以成交量占比作为概率p，代入熵公式计算[13]。 * **量大单买入强度**：过去n个交易日，大买单成交额的标准差除以平均值[13]。 * **波峰**：使用日内1分钟成交量K线数据，以均值加1倍标准差为阈值筛选，计算局部峰值K线数量的20日移动平均[13]。 3. **因子名称**：流动性大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量股票的流动性，流动性过高或过低可能对未来收益有不同影响[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **换手率**：成交量除以总股本[13]。 * **非流动性**：收益率绝对值除以总成交额[13]。 * **一致买入占比**：一致买入区间内的买入成交额除以总成交额[13]。 4. **因子名称**：拥挤度大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量交易行为的拥挤程度，过度拥挤可能预示反转风险[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **量价相关性**：成交量和复权收盘价的秩相关系数[13]。 * **加权偏度**：以成交量加权的收盘价偏度[13]。 * **时量价比**：时间加权价格除以成交量加权价格[13]。 * **高量交易成本**：价格处于最高20%区间的成交量除以全区间总成交量[13]。 5. **因子名称**：成交笔数大类因子[13] * **因子构建思路**：从每笔成交的微观结构角度挖掘信息，例如大单行为或反转信号[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **每笔成交额**：总成交额除以成交笔数[13]。 * **高量每笔成交**：以5分钟成交量为划分，筛选成交量最高的20%数据计算每笔成交额，再除以全时间段每笔成交额[13]。 * **每笔流出额占比**：以成交量为划分，计算每笔流出额占全区间每笔流出额的比例[13]。 * **短期反转**：以5分钟成交量除以成交笔数为划分，筛选该比值最低的20%数据，计算其对数收益率之和[13]。 6. **因子名称**：反转大类因子[13] * **因子构建思路**：捕捉价格的短期反转效应[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **收益偏度**：收益率的偏度[13]。 * **半衰残差动量**：过去240个交易日，使用Fama-French三因子模型计算的日度残差收益率，从第240日到第20日进行累积[13]。 * **长期动量**：过去240个交易日（剔除最近20个交易日）的收益率[13]。 * **排序动量**：对日度收益率做截面排序，对过去240个交易日（剔除最近20日）的排序值求和[13]。 7. **因子名称**：成长大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量公司的成长性，成长性高的公司可能获得溢价[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **ROE增长**：过去8个季度的ROE对时间进行线性回归的斜率项[13]。 * **总资产周转率增长**：过去8个季度的总资产周转率对时间进行线性回归的斜率项[13]。 * **归母净利润同比**：(本期季度归母净利润 - 去年同期季度归母净利润) / |去年同期季度归母净利润|[13]。 * **营业收入同比**：(本期季度营业收入 - 去年同期季度营业收入) / |去年同期季度营业收入|[13]。 * **ROE同比**：本期季度ROE减去去年同期季度ROE[13]。 * **总资产周转率同比**：本期季度总资产周转率减去去年同期季度总资产周转率[13]。 8. **因子名称**：SUE（标准化意外盈余）大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量公司盈利超出市场预期的程度[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **ROE 2年SUE**：单季度扣非净利润归一化后对时间进行回归的斜率[13]。 * **总资产周转率2年SUE**：单季度扣非净利润对时间回归的斜率除以平均净资产[13]。 * **净利率2年SUE**：(归母净利润 - 过去8个季度均值) / 过去8个季度标准差[13]。 * **现金总资产比率2年SUE**：(GPOA - 过去8个季度均值) / 过去8个季度标准差[13]。 * **现金营业收入比率2年SUE**：(销售毛利率 - 过去8个季度均值) / 过去8个季度标准差[13]。 9. **因子名称**：质量大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利质量和财务稳健性[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **ROE**：净利润除以净资产[13]。 * **总资产周转率**：营业收入除以总资产[13]。 * **净利率**：净利润除以营业收入[13]。 * **现金总资产比率**：经营活动现金流净额除以总资产[13]。 * **现金营业收入比率**：经营活动现金流净额除以营业收入[13]。 10. **因子名称**：价值大类因子[13] * **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，估值越低可能未来收益越高[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **BP**：净资产除以总市值[13]。 * **SALES2EV**：营业收入除以企业价值[13]。 * **DP**：近12个月分红除以总市值[13]。 * **EP**：归母净利润TTM除以总市值[13]。 11. **因子名称**：分析师大类因子[13] * **因子构建思路**：基于分析师预期数据，捕捉市场一致预期的变化[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。子类因子包括： * **预期增长**：分析师一致预期EPS近两个月的平均值除以较远两个月的平均值[13]。 12. **因子名称**：动量大类因子[13] * **因子构建思路**：捕捉价格的趋势延续效应[13]。 * **因子具体构建过程**：由多个子类因子等权合成。首先对每个子类因子进行市值行业中性化、去异常值、标准化处理，然后等权相加得到大类因子[13]。 因子的回测效果 *测试时间段：2025年1月2日至2025年12月12日[16]* 大类因子表现 1. **成交笔数因子**，IC 9.15%， ICIR 1.08， 超额收益 5.48%， 超额最大回撤 3.59%， 信息比 0.90， 多空收益 20.03%， 多空最大回撤 9.46%， 多空夏普比 1.32[16] 2. **流动性因子**，IC 9.72%， ICIR 1.08， 超额收益 23.67%， 超额最大回撤 3.80%， 信息比 3.43， 多空收益 43.64%， 多空最大回撤 5.42%， 多空夏普比 2.84[16] 3. **成交稳定因子**，IC 8.55%， ICIR 1.18， 超额收益 1.33%， 超额最大回撤 6.59%， 信息比 0.18， 多空收益 21.20%， 多空最大回撤 3.85%， 多空夏普比 1.78[16] 4. **拥挤度因子**，IC 7.53%， ICIR 1.19， 超额收益 10.36%， 超额最大回撤 2.07%， 信息比 2.23， 多空收益 21.02%， 多空最大回撤 3.31%， 多空夏普比 2.26[16] 5. **价格稳定因子**，IC 9.41%， ICIR 1.23， 超额收益 6.86%， 超额最大回撤 5.47%， 信息比 1.25， 多空收益 15.26%， 多空最大回撤 7.43%， 多空夏普比 1.07[16] 6. **反转因子**，IC 7.13%， ICIR 1.39， 超额收益 7.00%， 超额最大回撤 3.03%， 信息比 1.67， 多空收益 17.58%， 多空最大回撤 5.60%， 多空夏普比 1.20[16] 7. **SUE因子**，IC 2.47%， ICIR 0.54， 超额收益 4.83%， 超额最大回撤 3.92%， 信息比 1.07， 多空收益 11.64%， 多空最大回撤 4.32%， 多空夏普比 1.84[16] 8. **成长因子**，IC 2.85%， ICIR 0.36， 超额收益 6.90%， 超额最大回撤 5.45%， 信息比 1.19， 多空收益 16.12%， 多空最大回撤 7.52%， 多空夏普比 1.76[16] 9. **分析师因子**，IC 0.65%， ICIR 0.14， 超额收益 7.23%， 超额最大回撤 5.95%， 信息比 0.86， 多空收益 6.38%， 多空最大回撤 6.42%， 多空夏普比 0.78[16] 10. **质量因子**，IC 2.47%， ICIR 0.23， 超额收益 -1.15%， 超额最大回撤 4.77%， 信息比 -0.35， 多空收益 2.38%， 多空最大回撤 8.99%， 多空夏普比 0.12[16] 11. **价值因子**，IC 4.38%， ICIR 0.42， 超额收益 -9.47%， 超额最大回撤 12.46%， 信息比 -1.07， 多空收益 -6.17%， 多空最大回撤 12.64%， 多空夏普比 -0.70[16] 12. **动量因子**，IC 0.02%， ICIR 0.00， 超额收益 -2.61%， 超额最大回撤 9.08%， 信息比 -0.17， 多空收益 -1.55%， 多空最大回撤 11.65%， 多空夏普比 0.00[16] 有效子类因子表现 1. **短期反转因子**，IC 6.27%， ICIR 1.21， 超额收益 4.86%， 超额最大回撤 4.04%， 信息比 1.04， 多空收益 21.09%， 多空最大回撤 4.61%， 多空夏普比 1.77[17] 2. **短期动量因子**，IC 3.18%， ICIR 1.10， 超额收益 6.68%， 超额最大回撤 5.81%， 信息比 1.22， 多空收益 16.08%， 多空最大回撤 3.02%， 多空夏普比 1.80[17] 3. **残差波动率因子**，IC 9.42%， ICIR 1.22， 超额收益 1.53%， 超额最大回撤 6.78%， 信息比 0.33， 多空收益 11.18%， 多空最大回撤 8.61%， 多空夏普比 0.68[17] 4. **特异率因子**，IC 7.18%， ICIR 1.26， 超额收益 6.94%， 超额最大回撤 3.91%， 信息比 1.17， 多空收益 15.81%， 多空最大回撤 5.09%， 多空夏普比 1.76[17] 5. **量价相关性因子**，IC 6.50%， ICIR 1.51， 超额收益 9.55%， 超额最大回撤 2.59%， 信息比 1.64， 多空收益 13.23%， 多空最大回撤 4.73%， 多空夏普比 1.53[17] 6. **时量价比因子**，IC 8.26%， ICIR 1.30， 超额收益 14.69%， 超额最大回撤 2.66%， 信息比 2.74， 多空收益 16.58%， 多空最大回撤 4.28%， 多空夏普比 1.67[17] 7. **换手率因子**，IC 10.75%， ICIR 1.29， 超额收益 17.46%， 超额最大回撤 5.21%， 信息比 2.75， 多空收益 35.69%， 多空最大回撤 7.72%， 多空夏普比 2.13[17] 8. **非流动性因子**，IC 7.38%， ICIR 0.93， 超额收益 28.21%， 超额最大回撤 4.10%， 信息比 3.68， 多空收益 37.47%， 多空最大回撤 3.52%， 多空夏普比 3.31[17] 9. **每笔流出额占比因子**，IC 6.71%， ICIR 1.43， 超额收益 -2.51%， 超额最大回撤 7.21%， 信息比 -0.43， 多空收益 5.43%， 多空最大回撤 6.51%， 多空夏普比 0.39[17] 10. **高量每笔成交因子**，IC 9.76%， ICIR 1.22， 超额收益 13.99%， 超额最大回撤 2.40%， 信息比 2.62， 多空收益 51.79%， 多空最大回撤 5.23%， 多空夏普比 3.45[17]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：TPS（Turn20 conformed by PLUS）**[1][9] * **因子构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，基于价量配合思想，利用价格因子（影线差）对传统换手率因子（Turn20）进行改进，以解决传统换手率因子在换手率最大分组中，组内成分股未来收益差异较大、容易误判的问题[6][7][8][9] * **因子具体构建过程**： * 首先，构建传统换手率因子Turn20，计算方式为将过去20个交易日的换手率取平均值，再进行横截面市值中性化[6] * 其次，选定价格因子为影线差[8][9] * 最后，利用影线差对Turn20因子进行配合，构建成交价改进换手率因子TPS[9] 2. **因子名称：SPS（STR conformed by PLUS）**[1][9] * **因子构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，基于价量配合思想，利用价格因子（影线差）对量稳换手率因子（STR）进行改进，旨在进一步提升因子的选股能力[7][8][9] * **因子具体构建过程**： * 首先，参考前期研究构建量稳换手率因子STR[7] * 其次，选定价格因子为影线差[8][9] * 最后，利用影线差对STR因子进行配合，构建成交价改进换手率因子SPS[9] 3. **因子名称：传统换手率因子（Turn20）**[6] * **因子构建思路**：基于过去一个月的平均换手率进行选股，逻辑是过去换手率越小的股票，未来越有可能上涨[6][7] * **因子具体构建过程**：把过去20个交易日的换手率取平均值，再进行横截面市值中性化[6] 4. **因子名称：量稳换手率因子（STR）**[7] * **因子构建思路**：旨在解决传统换手率因子的缺陷，表现优于传统换手率因子，但未能完全消除组内收益率标准差的单调性问题[7] 因子的回测效果 1. **TPS因子**（回测期：2006年1月至2025年11月，全体A股，10分组多空对冲）[1][9][11] * 年化收益率：39.30% * 年化波动率：15.71% * 信息比率（IR）：2.50 * 月度胜率：77.64% * 最大回撤率：18.19% 2. **SPS因子**（回测期：2006年1月至2025年11月，全体A股，10分组多空对冲）[1][11][12][14] * 年化收益率：42.98% * 年化波动率：13.15% * 信息比率（IR）：3.27 * 月度胜率：83.54% * 最大回撤率：11.58% 3. **传统换手率因子（Turn20）**（回测期：2006年1月至2022年12月30日，全体A股）[6] * 月度IC均值：-0.076 * 年化ICIR：-2.23 * 多空对冲年化收益率：37.71% * 信息比率（IR）：2.20 * 月度胜率：70.79%

量化模型与构建方式 国信金工指数增强模型 - **模型名称**：国信金工指数增强模型[12][13] - **模型构建思路**：以多因子选股为主体，构建对标不同基准指数的增强组合，力求稳定战胜基准[12][13] - **模型具体构建过程**：构建流程主要包括收益预测、风险控制和组合优化三块，分别以沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数为基准构建指数增强组合[13] 单因子MFE组合构建模型 - **模型名称**：最大化因子暴露组合（MFE组合）[16][41] - **模型构建思路**：采用组合优化方式检验控制了各种实际约束后单因子的有效性，将组合优化的目标函数修改为最大化单因子暴露[41] - **模型具体构建过程**：采用如下形式的组合优化模型来构建因子的MFE组合： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$[41] 其中f为因子取值，$f^{T}w$为组合在单因子上的加权暴露，w为待求解的股票权重向量。约束条件包括：组合在风格因子上的偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度、成分股权重占比控制、个股权重上下限控制等[41][42] 公募重仓指数构建模型 - **模型名称**：公募重仓指数[43] - **模型构建思路**：以公募基金的持股信息构建公募重仓指数，测试因子在"机构风格"下的有效性[43] - **模型具体构建过程**：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，通过基金定期报告获取持股信息，将符合条件基金的持仓股票权重平均获得公募基金平均持仓信息，选取累计权重达到90%的股票作为成分股[44] 量化因子与构建方式 估值类因子 - **因子名称**：BP[18] - **因子构建思路**：衡量公司估值水平[18] - **因子具体构建过程**：净资产/总市值[18] - **因子名称**：单季EP[18] - **因子构建思路**：衡量单季度盈利估值[18] - **因子具体构建过程**：单季度归母净利润/总市值[18] - **因子名称**：单季SP[18] - **因子构建思路**：衡量单季度收入估值[18] - **因子具体构建过程**：单季度营业收入/总市值[18] - **因子名称**：EPTTM[18] - **因子构建思路**：衡量滚动盈利估值[18] - **因子具体构建过程**：归母净利润TTM/总市值[18] - **因子名称**：SPTTM[18] - **因子构建思路**：衡量滚动收入估值[18] - **因子具体构建过程**：营业收入TTM/总市值[18] - **因子名称**：EPTTM分位点[18] - **因子构建思路**：衡量相对估值水平[18] - **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[18] - **因子名称**：股息率[18] - **因子构建思路**：衡量分红收益[18] - **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额/总市值[18] 反转动量类因子 - **因子名称**：一个月反转[18] - **因子构建思路**：衡量短期反转效应[18] - **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[18] - **因子名称**：三个月反转[18] - **因子构建思路**：衡量中期反转效应[18] - **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[18] - **因子名称**：一年动量[18] - **因子构建思路**：衡量动量效应[18] - **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[18] 成长类因子 - **因子名称**：单季净利同比增速[18] - **因子构建思路**：衡量净利润增长[18] - **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[18] - **因子名称**：单季营收同比增速[18] - **因子构建思路**：衡量收入增长[18] - **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[18] - **因子名称**：单季营利同比增速[18] - **因子构建思路**：衡量营业利润增长[18] - **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[18] - **因子名称**：SUE（标准化预期外盈利）[18] - **因子构建思路**：衡量盈利超预期程度[18] - **因子具体构建过程**：（单季度实际净利润-预期净利润）/预期净利润标准差[18] - **因子名称**：SUR（标准化预期外收入）[18] - **因子构建思路**：衡量收入超预期程度[18] - **因子具体构建过程**：（单季度实际营业收入-预期营业收入）/预期营业收入标准差[18] - **因子名称**：单季超预期幅度[18] - **因子构建思路**：衡量盈利超预期幅度[18] - **因子具体构建过程**：预期单季度净利润/财报单季度净利润[18] 盈利类因子 - **因子名称**：单季ROE[18] - **因子构建思路**：衡量净资产收益率[18] - **因子具体构建过程**：单季度归母净利润*2/（期初归母净资产+期末归母净资产）[18] - **因子名称**：单季ROA[18] - **因子构建思路**：衡量资产收益率[18] - **因子具体构建过程**：单季度归母净利润*2/（期初归母总资产+期末归母总资产）[18] - **因子名称**：DELTAROE[18] - **因子构建思路**：衡量ROE变化[18] - **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率-去年同期单季度净资产收益率[18] - **因子名称**：DELTAROA[18] - **因子构建思路**：衡量ROA变化[18] - **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率-去年同期单季度总资产收益率[18] 流动性类因子 - **因子名称**：非流动性冲击[18] - **因子构建思路**：衡量流动性冲击成本[18] - **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值/成交额的均值[18] - **因子名称**：一个月换手[18] - **因子构建思路**：衡量短期换手率[18] - **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[18] - **因子名称**：三个月换手[18] - **因子构建思路**：衡量中期换手率[18] - **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[18] 波动类因子 - **因子名称**：特异度[18] - **因子构建思路**：衡量特异性风险[18] - **因子具体构建过程**：1-过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[18] - **因子名称**：一个月波动[18] - **因子构建思路**：衡量短期波动率[18] - **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[18] - **因子名称**：三个月波动[18] - **因子构建思路**：衡量中期波动率[18] - **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[18] 公司治理类因子 - **因子名称**：高管薪酬[18] - **因子构建思路**：衡量高管激励水平[18] - **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[18] 分析师类因子 - **因子名称**：预期EPTTM[18] - **因子构建思路**：衡量预期盈利估值[18] - **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[18] - **因子名称**：预期BP[18] - **因子构建思路**：衡量预期市净率[18] - **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[18] - **因子名称**：预期PEG[18] - **因子构建思路**：衡量成长估值[18] - **因子具体构建过程**：一致预期PEG[18] - **因子名称**：预期净利润环比[18] - **因子构建思路**：衡量预期盈利变化[18] - **因子具体构建过程**：一致预期净利润/3个月前一致预期净利润[18] - **因子名称**：三个月盈利上下调[18] - **因子构建思路**：衡量分析师预期调整[18] - **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师（上调家数-下调家数）/总家数[18] - **因子名称**：三个月机构覆盖[18] - **因子构建思路**：衡量机构关注度[18] - **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[18] 模型的回测效果 国信金工指数增强模型 - 沪深300指数增强组合：本周超额收益0.64%，本年超额收益17.85%[6][15] - 中证500指数增强组合：本周超额收益0.00%，本年超额收益7.07%[6][15] - 中证1000指数增强组合：本周超额收益0.21%，本年超额收益14.89%[6][15] - 中证A500指数增强组合：本周超额收益0.44%，本年超额收益8.26%[6][15] 公募基金指数增强产品 - 沪深300指数增强产品：最近一周超额收益最高2.01%，最低-0.78%，中位数0.19%；最近一月最高2.08%，最低-3.17%，中位数0.37%；最近一季最高4.33%，最低-2.62%，中位数0.11%；今年以来最高11.73%，最低-5.45%，中位数2.64%[2][33] - 中证500指数增强产品：最近一周超额收益最高0.93%，最低-2.16%，中位数0.05%；最近一月最高2.84%，最低-1.72%，中位数0.49%；最近一季最高3.84%，最低-4.24%，中位数0.27%；今年以来最高13.94%，最低-9.33%，中位数3.72%[2][35] - 中证1000指数增强产品：最近一周超额收益最高1.47%，最低-0.59%，中位数0.39%；最近一月最高3.56%，最低-2.41%，中位数-0.29%；最近一季最高6.15%，最低-1.92%，中位数1.14%；今年以来最高20.54%，最低-1.90%，中位数9.35%[2][37] - 中证A500指数增强产品：最近一周超额收益最高0.83%，最低-0.51%，中位数0.20%；最近一月最高2.06%，最低-1.24%，中位数0.39%；最近一季最高3.23%，最低-2.95%，中位数0.02%[3][40] 因子的回测效果 沪深300样本空间中因子表现 - 最近一周表现较好因子：三个月机构覆盖、一年动量、单季ROE等[1][20] - 最近一周表现较差因子：一个月波动、三个月反转、一个月换手等[1][20] - 最近一月表现较好因子：三个月波动、预期BP、一个月波动等[20] - 最近一月表现较差因子：单季净利同比增速、单季营利同比增速、一年动量等[20] - 今年以来表现较好因子：单季营收同比增速、单季ROE、DELTAROE等[20] - 今年以来表现较差因子：一个月换手、三个月换手、三个月波动等[20] 中证500样本空间中因子表现 - 最近一周表现较好因子：一年动量、预期净利润环比、DELTAROE等[1][22] - 最近一周表现较差因子：三个月波动、一个月波动、三个月换手等[1][22] - 最近一月表现较好因子：BP、预期BP、非流动性冲击等[22] - 最近一月表现较差因子：标准化预期外盈利、单季营收同比增速、3个月盈利上下调等[22] - 今年以来表现较好因子：预期PEG、单季营收同比增速、预期净利润环比等[22] - 今年以来表现较差因子：一个月波动、一个月换手、三个月波动等[22] 中证1000样本空间中因子表现 - 最近一周表现较好因子：单季营收同比增速、DELTAROA、标准化预期外收入等[1][24] - 最近一周表现较差因子：三个月波动、一个月波动、三个月反转等[1][24] - 最近一月表现较好因子：非流动性冲击、单季营收同比增速、BP等[24] - 最近一月表现较差因子：预期PEG、3个月盈利上下调、单季SP等[24] - 今年以来表现较好因子：标准化预期外盈利、单季营收同比增速、标准化预期外收入等[24] - 今年以来表现较差因子：一个月波动、三个月波动、一年动量等[24] 中证A500样本空间中因子表现 - 最近一周表现较好因子：一年动量、标准化预期外盈利、标准化预期外收入等[1][26] - 最近一周表现较差因子：一个月波动、三个月波动、预期EPTTM等[1][26] - 最近一月表现较好因子：预期BP、BP、股息率等[26] - 最近一月表现较差因子：一年动量、单季净利同比增速、DELTAROA等[26] - 今年以来表现较好因子：单季营收同比增速、DELTAROE、单季ROE等[26] - 今年以来表现较差因子：三个月换手、一个月换手、三个月波动等[26] 公募重仓指数样本空间中因子表现 - 最近一周表现较好因子：一年动量、预期净利润环比、单季超预期幅度等[1][28] - 最近一周表现较差因子：一个月波动、三个月波动、一个月换手等[1][28] - 最近一月表现较好因子：BP、一个月波动、预期BP等[28] - 最近一月表现较差因子：单季净利同比增速、单季营利同比增速、特异度等[28] - 今年以来表现较好因子：预期PEG、单季营收同比增速、DELTAROE等[28] - 今年以来表现较差因子：一个月波动、三个月波动、一个月换手等[28]

研究背景与核心思路 - 研究基于股票市场存在的隔夜相关性特征，将日度收益拆解为隔夜收益和日间收益，旨在通过挖掘股票间的领先滞后关系捕捉投资机会 [1][9] - 金融市场存在羊群效应，导致股票价格可能偏离基本面，并产生领先滞后效应，即不同股票对相同信息的反应速度存在差异 [4][5][6][7] - 核心研究思路是通过隔夜收益和日间收益构建有方向性的相关性矩阵，识别领先群组和滞后群组，并构建交易策略：仅从领先群组生成信号，仅在滞后群组内交易 [10][13][16] 实证研究主要发现 - 在A股市场，领先滞后效应呈现反转特征，即基于领先群组发出预期看多信号后，空头组合表现更强势，看空信号则相反 [34][35] - 该策略在中小盘股票中更为适用，例如在中证1000成分股中，多空组合能实现约10.51%的年化收益，而在沪深300成分股中区分度不突出 [44] - 日度调仓下，全市场股票的多空组合年化收益约为8.81%，且市场的上涨更多来源于日间收益而非隔夜收益 [35][38] 因子构建与表现 - 直接基于隔夜日间相关性构建的周度/月度选股因子区分度不突出，但引入常规相关性（全天收益相关性）后因子表现显著提升 [63][66][74] - 因子`factor_top50_allday`（基于常规相关性）的月度Rank IC为8.11%，多头年化收益18.3%，周度Rank IC为6.57%，多头年化收益22.4% [74] - 结合隔夜信息筛选股票群组后计算的常规相关性因子（如`factor_small50_corr_by_lag`）与直接计算的常规相关性因子内部相关性不高于60%，能提供边际增量 [77] - 组合因子`corr_combined1`（由`factor_small50_corr_by_lag`和`factor_top50_allday`等权加权）月度Rank IC为8.13%，多头年化收益18.2%，周度Rank IC为6.59%，多头年化收益22.1% [79][80][82][87][89] 因子相关性分析 - 隔夜日间相关性因子与常规相关性因子的内部相关程度相对较低 [77] - 相关性因子与部分风格因子存在相关性，例如与残差波动率因子呈现负相关（约-42.2%）[90][91]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：国信金工指数增强组合**[11] **模型构建思路：** 以多因子选股为主体，构建对标不同基准指数的增强组合，力求稳定战胜基准[10] **模型具体构建过程：** 构建流程主要包括收益预测、风险控制和组合优化三块，分别以沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数为基准构建指数增强组合[11] 2. **模型名称：单因子MFE组合**[14][40] **模型构建思路：** 采用组合优化的方式检验控制了各种实际约束后单因子的有效性，将组合优化的目标函数修改为最大化单因子暴露[40] **模型具体构建过程：** 采用如下形式的组合优化模型来构建因子的MFE组合： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中f为因子取值，f w T为组合在单因子上的加权暴露，w为待求解的股票权重向量。约束条件包括组合在风格因子上的偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度、成分股权重占比控制、个股权重上下限控制等[40][41]。构建过程包括：设定单因子MFE组合的约束条件；在每个月末根据约束条件构建每个单因子的MFE组合；在回测期内根据各期MFE组合换仓，计算MFE组合历史收益并按双边0.3%扣除交易费用[44] 3. **模型名称：公募重仓指数**[42] **模型构建思路：** 以公募基金的持股信息构建一个公募重仓指数，在该样本空间中测试因子表现更能反映出因子在"机构风格"下的有效性[42] **模型具体构建过程：** 选样空间为普通股票型基金以及偏股混合型基金，剔除基金整体规模小于五千万且上市时间不足半年的基金。通过基金的定期报告获取基金持股信息，将符合条件基金的持仓股票权重平均获得公募基金平均持仓信息，将平均后的股票权重由高到低降序排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股来构建公募基金重仓指数[43] 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**，本周超额收益-0.71%，本年超额收益16.74%[13] 2. **国信金工指数增强组合**，本周超额收益0.12%，本年超额收益6.85%[13] 3. **国信金工指数增强组合**，本周超额收益-0.94%，本年超额收益14.08%[13] 4. **国信金工指数增强组合**，本周超额收益-1.37%，本年超额收益7.55%[13] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BP**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** 净资产/总市值[16] 2. **因子名称：单季EP**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** 单季度归母净利润/总市值[16] 3. **因子名称：单季SP**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** 单季度营业收入/总市值[16] 4. **因子名称：EPTTM**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** 归母净利润TTM/总市值[16] 5. **因子名称：SPTTM**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** 营业收入TTM/总市值[16] 6. **因子名称：EPTTM分位点**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** EPTTM在过去一年中的分位点[16] 7. **因子名称：股息率**[16] **因子构建思路：** 估值类因子 **因子具体构建过程：** 最近四个季度预案分红金额/总市值[16] 8. **因子名称：一个月反转**[16] **因子构建思路：** 反转类因子 **因子具体构建过程：** 过去20个交易日涨跌幅[16] 9. **因子名称：三个月反转**[16] **因子构建思路：** 反转类因子 **因子具体构建过程：** 过去60个交易日涨跌幅[16] 10. **因子名称：一年动量**[16] **因子构建思路：** 动量类因子 **因子具体构建过程：** 近一年除近一月后动量[16] 11. **因子名称：单季净利同比增速**[16] **因子构建思路：** 成长类因子 **因子具体构建过程：** 单季度净利润同比增长率[16] 12. **因子名称：单季营收同比增速**[16] **因子构建思路：** 成长类因子 **因子具体构建过程：** 单季度营业收入同比增长率[16] 13. **因子名称：单季营利同比增速**[16] **因子构建思路：** 成长类因子 **因子具体构建过程：** 单季度营业利润同比增长率[16] 14. **因子名称：SUE**[16] **因子构建思路：** 成长类因子 **因子具体构建过程：** （单季度实际净利润-预期净利润）/预期净利润标准差[16] 15. **因子名称：SUR**[16] **因子构建思路：** 成长类因子 **因子具体构建过程：** （单季度实际营业收入-预期营业收入）/预期营业收入标准差[16] 16. **因子名称：单季超预期幅度**[16] **因子构建思路：** 成长类因子 **因子具体构建过程：** 预期单季度净利润/财报单季度净利润[16] 17. **因子名称：单季ROE**[16] **因子构建思路：** 盈利类因子 **因子具体构建过程：** 单季度归母净利润*2/（期初归母净资产+期末归母净资产）[16] 18. **因子名称：单季ROA**[16] **因子构建思路：** 盈利类因子 **因子具体构建过程：** 单季度归母净利润*2/（期初归母总资产+期末归母总资产）[16] 19. **因子名称：DELTAROE**[16] **因子构建思路：** 盈利类因子 **因子具体构建过程：** 单季度净资产收益率-去年同期单季度净资产收益率[16] 20. **因子名称：DELTAROA**[16] **因子构建思路：** 盈利类因子 **因子具体构建过程：** 单季度总资产收益率-去年同期单季度中资产收益率[16] 21. **因子名称：非流动性冲击**[16] **因子构建思路：** 流动性类因子 **因子具体构建过程：** 过去20个交易日的日涨跌幅绝对值/成交额的均值[16] 22. **因子名称：一个月换手**[16] **因子构建思路：** 流动性类因子 **因子具体构建过程：** 过去20个交易日换手率均值[16] 23. **因子名称：三个月换手**[16] **因子构建思路：** 流动性类因子 **因子具体构建过程：** 过去60个交易日换手率均值[16] 24. **因子名称：特异度**[16] **因子构建思路：** 波动类因子 **因子具体构建过程：** 1-过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[16] 25. **因子名称：一个月波动**[16] **因子构建思路：** 波动类因子 **因子具体构建过程：** 过去20个交易日日内真实波幅均值[16] 26. **因子名称：三个月波动**[16] **因子构建思路：** 波动类因子 **因子具体构建过程：** 过去60个交易日日内真实波幅均值[16] 27. **因子名称：高管薪酬**[16] **因子构建思路：** 公司治理类因子 **因子具体构建过程：** 前三高管报酬总额取对数[16] 28. **因子名称：预期EPTTM**[16] **因子构建思路：** 分析师类因子 **因子具体构建过程：** 一致预期滚动EP[16] 29. **因子名称：预期BP**[16] **因子构建思路：** 分析师类因子 **因子具体构建过程：** 一致预期滚动PB[16] 30. **因子名称：预期PEG**[16] **因子构建思路：** 分析师类因子 **因子具体构建过程：** 一致预期PEG[16] 31. **因子名称：预期净利润环比**[16] **因子构建思路：** 分析师类因子 **因子具体构建过程：** 一致预期净利润/3个月前一致预期净利润[16] 32. **因子名称：三个月盈利上下调**[16] **因子构建思路：** 分析师类因子 **因子具体构建过程：** 过去3个月内分析师（上调家数-下调家数）/总家数[16] 33. **因子名称：三个月机构覆盖**[16] **因子构建思路：** 分析师类因子 **因子具体构建过程：** 过去3个月内机构覆盖数量[16] 因子的回测效果 沪深300样本空间因子表现[18] 1. **一个月波动**，因子方向反向，最近一周0.83%，最近一月2.24%，今年以来0.31%，历史年化1.20% 2. **一个月换手**，因子方向反向，最近一周0.68%，最近一月1.05%，今年以来-3.67%，历史年化1.44% 3. **三个月波动**，因子方向反向，最近一周0.65%，最近一月2.53%，今年以来-1.10%，历史年化2.07% 4. **三个月换手**，因子方向反向，最近一周0.63%，最近一月0.87%，今年以来-3.78%，历史年化2.42% 5. **EPTTM年分位点**，因子方向正向，最近一周0.62%，最近一月0.88%，今年以来6.18%，历史年化2.54% 6. **单季ROA**，因子方向正向，最近一周0.60%，最近一月0.28%，今年以来11.70%，历史年化3.79% 7. **三个月反转**，因子方向反向，最近一周0.55%，最近一月0.58%，今年以来1.82%，历史年化0.45% 8. **非流动性冲击**，因子方向正向，最近一周0.39%，最近一月1.03%，今年以来-0.88%，历史年化0.29% 9. **股息率**，因子方向正向，最近一周0.30%，最近一月2.03%，今年以来4.48%，历史年化3.95% 10. **标准化预期外盈利**，因子方向正向，最近一周0.30%，最近一月-0.75%，今年以来8.41%，历史年化3.95% 11. **单季ROE**，因子方向正向，最近一周0.28%，最近一月0.31%，今年以来16.70%，历史年化4.99% 12. **一个月反转**，因子方向反向，最近一周0.28%，最近一月-0.85%，今年以来-0.41%，历史年化-0.35% 13. **特异度**，因子方向反向，最近一周0.27%，最近一月0.01%，今年以来2.48%，历史年化0.12% 14. **单季超预期幅度**，因子方向正向，最近一周0.26%，最近一月0.18%，今年以来8.63%，历史年化3.90% 15. **3个月盈利上下调**，因子方向正向，最近一周0.25%，最近一月-0.05%，今年以来7.34%，历史年化5.19% 16. **单季SP**，因子方向正向，最近一周0.23%，最近一月1.61%，今年以来-0.13%，历史年化2.94% 17. **EPTTM**，因子方向正向，最近一周0.23%，最近一月2.56%，今年以来6.42%，历史年化4.58% 18. **SPTTM**，因子方向正向，最近一周0.21%，最近一月1.63%，今年以来-0.66%，历史年化2.11% 19. **单季EP**，因子方向正向，最近一周0.20%，最近一月2.29%，今年以来7.50%，历史年化5.31% 20. **预期净利润环比**，因子方向正向，最近一周0.16%，最近一月0.04%，今年以来4.17%，历史年化1.45% 21. **预期EPTTM**，因子方向正向，最近一周0.13%，最近一月2.25%，今年以来7.07%，历史年化4.08% 22. **标准化预期外收入**，因子方向正向，最近一周0.11%，最近一月0.21%，今年以来9.56%，历史年化4.56% 23. **BP**，因子方向正向，最近一周0.04%，最近一月2.26%，今年以来-0.89%，历史年化2.66% 24. **预期BP**，因子方向正向，最近一周0.02%，最近一月2.15%，今年以来0.52%，历史年化3.10% 25. **DELTAROE**，因子方向正向，最近一周0.00%，最近一月0.22%，今年以来13.68%，历史年化4.30% 26. **单季营收同比增速**，因子方向正向，最近一周-0.01%，最近一月0.42%，今年以来17.50%，历史年化4.60% 27. **DELTAROA**，因子方向正向，最近一周-0.03%，最近一月0.12%，今年以来12.22%，历史年化4.69% 28. **高管薪酬**，因子方向正向，最近一周-0.10%，最近一月0.02%，今年以来2.94%，历史年化3.11% 29. **预期PEG**，因子方向反向，最近一周-0.15%，最近一月-0.68%，今年以来8.71%，历史年化3.48% 30. **单季净利同比增速**，因子方向正向，最近一周-0.17%，最近一月-0.81%，今年以来11.71%，历史年化3.76% 31. **一年动量**，因子方向正向，最近一周-0.24%，最近一月-1.27%，今年以来-0.09%，历史年化2.34% 32. **三个月机构覆盖**，因子方向正向，最近一周-0.24%，最近一月0.12%，今年以来8.89%，历史年化3.03% 33. **单季营利同比增速**，因子方向正向，最近一周-0.26%，最近一月-0.23%，今年以来11.37%，历史年化3.37% 中证500样本空间因子表现[20] 1. **三个月机构覆盖**，因子方向正向，最近一周1.09%，最近一月-0.19%，今年以来3.99%，历史年化4.91% 2. **一个月反转**，因子方向反向，最近一周1.01%，最近一月-0.80%，今年以来3.79%，历史年化-0.82% 3. **三个月反转**，因子方向反向，最近一周0.99%，最近一月-0.10%，今年以来-0.86%，历史年化-1.38% 4. **非流动性冲击**，因子方向正向，最近一周0.99%，最近一月1.32%，今年以来-3.29%，历史年化0.30% 5. **一个月换手**，因子方向反向，最近一周0.83%，最近一月1.44%，今年以来-7.23%，历史年化4.03% 6. **三个月波动**，因子方向反向，最近一周0.65%，最近一月1.20%，今年以来-5.25%，历史年化3.73% 7. **一个月波动**，因子方向反向，最近一周0.62%，最近一月0.05%，今年以来6.99%，历史年化1.83% 8. **三个月换手**，因子方向反向，最近一周0.59%，最近一月1.09%，今年以来-4.96%，历史年化4.58% 9. **单季ROA**，因子方向正向，最近一周0.46%，最近一月-0.53%，今年以来0.93%，历史年化4.91% 10. **EPTTM年分位点**，因子方向正向，最近一周0.40%，最近一月-0.59%，今年以来1.42%，历史年化4.50% 11. **股息率**，因子方向正向，最近一周0.38%，最近一月1.30%，今年以来0.68%，历史年化5.96% 12. **一年动量**，因子方向正向，最近一周0.30%，最近一月-1.59%，今年以来0.41%，历史年化2.47% 13. **单季ROE**，因子方向正向，最近一周0.23%，最近一月0.02%，今年以来4.52%，历史年化5.38% 14. **EPTTM**，因子方向正向，最近一周0.13%，最近一月0.32%，今年以来-3.64%，历史年化4.87% 15. **单季超预期幅度**，因子方向正向，最近一周0.09%，最近一月0.14%，今年以来7.51%，历史年化8.67% 16. **3个月盈利上下调**，因子方向正向，最近一周0.07%，最近一月-1.47%，今年以来0.72%，历史年化6.13% 17. **预期EPTTM**，因子方向正向，最近一周0.

报告核心观点 - 报告旨在通过交易明细数据构建指标，以跟踪大额买入和净主动买入行为 [1] 行业资金流向跟踪 - 近5个交易日大额买入排名前5的中信一级行业为：银行、房地产、钢铁、综合、纺织服装 [2] - 近5个交易日净主动买入排名前5的中信一级行业为：银行、交通运输、医药、房地产、石油石化 [2] ETF资金流向跟踪 - 近5个交易日大额买入排名前5的ETF为：国泰中证A500ETF、国泰上证10年期国债ETF、嘉实标普石油天然气勘探及生产精选行业ETF、南方创业板人工智能ETF、海富通上证城投债ETF [2] - 近5个交易日净主动买入排名前5的ETF为：国泰上证10年期国债ETF、易方达沪深300非银ETF、银华上证科创板100ETF、华宝中证有色金属ETF、鹏华中证酒ETF [2]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：优加换手率 UTR2.0**[1][7] **因子构建思路**：针对量稳因子（STR）和量小因子（Turn20）进行结合时，将对因子值的使用从次序尺度改为等比尺度，并考虑为量小因子配上一个与量稳因子相关的系数，以反映量小因子作用大小随量稳程度的变化[7] **因子具体构建过程**：优加换手率 UTR2.0 因子的构造公式如下： $$\mathrm{UTR2.0}=\mathrm{STR}+softsign(\mathrm{STR})\cdot\mathrm{Turn20}$$ 其中，$softsign(x) = \frac{x}{1+|x|}$[7] **因子评价**：和原 UTR 因子相比，新因子的收益有所降低，但波动率、信息比率和月度胜率都更优[1] 因子的回测效果 1. **优加换手率 UTR2.0 因子**[8][12] **年化收益率**：40.48%[8][12] **年化波动率**：14.98%[8][12] **信息比率(IR)**：2.70[8][12] **月度胜率**：75.53%[8][12] **最大回撤率**：11.03%[8][12] **2025年10月多空对冲收益率**：6.14%[1][10] **2025年10月多头组合收益率**：4.64%[1][10] **2025年10月空头组合收益率**：-1.50%[1][10]

券商金股上月回顾（2025年10月） - 2025年10月，国盾量子、荣信文化、江波龙等券商金股月度涨幅靠前，其中国盾量子月度上涨65.19%，荣信文化上涨64.86%，江波龙上涨46.78% [3][4] - 西部证券、长城证券、国元证券的月度金股组合收益排名前三，分别为5.84%、5.43%和4.03%，同期偏股混合型基金指数收益为-2.14%，沪深300指数收益为-0.00% [1][6] - 2025年以来，东北证券、华鑫证券、国元证券的金股组合年度收益排名前三，分别为86.32%、77.80%和76.51%，同期偏股混合型基金指数收益为32.47%，沪深300指数收益为17.94% [1][8] 券商金股股票池本月特征（2025年11月） - 截至2025年11月3日，共有42家券商发布本月金股，去重后总计275只A股 [21] - 从绝对行业配置看，券商金股在电子(15.26%)、有色金属(8.68%)、基础化工(6.84%)、计算机(6.58%)、电力设备及新能源(6.32%)行业配置较高 [27] - 从相对行业变化看，券商金股在煤炭(+1.87%)、家电(+1.69%)、银行(+1.43%)行业增配较多，在机械(-2.87%)、传媒(-2.12%)、电子(-1.40%)行业减配较多 [27] - 本月风格暴露与上月基本保持一致 [21] 券商金股选股因子表现 - 最近一个月，总市值、单季度超预期幅度、波动率因子表现较好，多空收益分别为5.21%、4.43%和3.37%，剥离涨停动量、单季度ROE、EPTTM因子表现较差 [17][18] - 今年以来，总市值、单季度营收增速、分析师净上调幅度因子表现较好，多空收益分别为29.99%、25.93%和9.14%，EPTTM、预期股息率、波动率因子表现较差 [17][18] 券商金股市场关注度分析 - 工业富联、金山办公、拓普集团、紫金矿业、中际旭创本月均获得5家以上券商推荐，海尔智家、华新水泥、洛阳钼业等获得4家券商推荐 [22][23] - 从买方关注度视角，筛选出本月金股中尚未被任何主动股基在最近季报中持有为前十大重仓股的样本，包括奥飞数据、安井食品、百诚医药等 [24][28] - 从卖方关注度视角，筛选出本月金股中近12个月以来首次被推荐的样本 [33] 券商金股业绩增强组合表现 - 券商金股组合能够较好地跟踪偏股混合型基金指数的表现，通过多因子优选构建的增强组合在2018年至2024年每年均能稳定战胜偏股混合型基金指数，在公募主动股基中每年排名前30% [2][32] - 本月（20251009-20251031），券商金股业绩增强组合绝对收益为-0.77%，相对偏股混合型基金指数超额收益为1.37% [35] - 本年（20250102-20251031），券商金股业绩增强组合绝对收益为35.08%，相对偏股混合型基金指数超额收益为2.61%，在主动股基中排名40.13%分位点（412/3469） [35] 券商金股行业组合表现 - 本月券商金股行业组合中，电力公用事业、机械、电新行业的超额收益排名前三 [15] - 今年以来券商金股行业组合中，电子、汽车、计算机行业的超额收益排名前三 [15]

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周实现超额收益0.53%，本年累计超额收益达18.86% [1][7] - 中证500指数增强组合本周实现超额收益0.45%，本年累计超额收益为9.03% [1][7] - 中证1000指数增强组合本周实现超额收益0.34%，本年累计超额收益高达19.00% [1][7] - 中证A500指数增强组合本周超额收益为-0.46%，但本年累计超额收益仍达到8.18% [1][7] 选股因子表现监控 - 在沪深300成分股中，单季ROA（周收益1.31%）、单季ROE（周收益1.28%）及一年动量（周收益1.26%）等因子近期表现优异 [1][8] - 在中证500成分股中，SPTTM（周收益0.45%）、高管薪酬（周收益0.43%）及三个月机构覆盖（周收益0.41%）等因子表现领先 [1][12] - 在中证1000成分股中，3个月盈利上下调（周收益1.61%）、标准化预期外收入（周收益1.53%）及标准化预期外盈利（周收益1.08%）等因子表现突出 [1][13] - 在中证A500指数成分股中，一年动量（周收益1.98%）、单季营收同比增速（周收益1.83%）及DELTAROA（周收益1.73%）等因子表现较好 [1][16] - 在公募基金重仓股中，一年动量（周收益1.48%）、标准化预期外收入（周收益1.48%）及3个月盈利上下调（周收益1.37%）等因子表现强劲 [1][18] 公募基金指数增强产品表现 - 公募基金沪深300指数增强产品数量为76只，总规模达802亿元，本周超额收益最高2.02%，最低-1.13%，中位数为0.06% [1][20][23] - 公募基金中证500指数增强产品数量为74只，总规模为444亿元，本周超额收益最高1.24%，最低-1.61%，中位数为0.19% [1][20][25] - 公募基金中证1000指数增强产品数量为46只，总规模为150亿元，本周超额收益最高1.52%，最低-1.23%，中位数为0.45% [1][20][24][29] - 公募基金中证A500指数增强产品数量为68只，总规模为318亿元，本周超额收益最高0.84%，最低-0.53%，中位数为0.03% [1][20][26][30] 研究方法论 - 公司采用多因子选股框架构建指数增强组合，力求稳定战胜各自基准指数 [2] - 因子有效性检验采用最大化单因子暴露组合方法，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束条件下评估因子表现 [31][32] - MFE组合构建通过组合优化模型实现，目标函数为最大化单因子暴露，同时控制风格因子偏离度、行业偏离度及个股权重偏离等约束条件 [33][34] - 公司构建了公募重仓指数作为额外的测试维度，通过基金定期报告获取持仓信息，选取累计权重达90%的股票作为成分股 [35][36]

量化因子与构建方式 1. 因子名称：传统换手率因子(Turn20) **因子构建思路**：基于传统量价选股模型，使用过去20个交易日的日均换手率作为选股指标，逻辑为过去一个月换手率越小的股票未来越有可能上涨，而换手率越大的股票未来越有可能下跌[6] **因子具体构建过程**：每月月底计算每只股票过去20个交易日的日均换手率，并对因子值做市值中性化处理[6] **因子评价**：该因子的逻辑并不完全正确，在换手率最大的分组中，组内成分股未来收益的差异较大，既有大跌的股票也有大涨的股票，导致误判了许多未来大涨的样本[7] 2. 因子名称：换手率分布均匀度因子(UTD) **因子构建思路**：借助成交量的分钟数据，对传统换手率因子进行改进，构造换手率分布均匀度因子，该因子对股票样本的误判程度明显减弱[7][3] **因子具体构建过程**：基于个股的分钟成交量数据构建换手率分布均匀度UTD因子，在剔除了市场常用风格、行业和东吴金工特色因子的干扰后，纯净UTD因子仍然具备一定的选股效果[3] **因子评价**：选股效果大幅优于传统因子，对股票样本的误判程度明显减弱[3] 因子的回测效果 1. 传统换手率因子(Turn20) **测试区间**：2006年1月1日至2021年4月30日[6] **测试范围**：全体A股[6] **月度IC均值**：-0.072[6] **年化ICIR**：-2.10[6] **多空对冲年化收益率**：33.41%[6] **信息比率**：1.90[6] **月度胜率**：71.58%[6] 2. 换手率分布均匀度因子(UTD) **测试区间**：2014年1月至2025年9月[1][7] **测试范围**：全体A股[1][7] **多空对冲年化收益率**：19.82%[1][7] **年化波动率**：7.39%[1][7] **信息比率**：2.68[1][7] **月度胜率**：77.30%[1][7] **月度最大回撤**：5.51%[1][7] **2025年9月表现**： - 10分组多头组合收益率：0.91%[11] - 10分组空头组合收益率：0.52%[11] - 10分组多空对冲收益率：0.39%[11]