量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 **因子构建思路**：捕捉股票日内收益的分布特征，特别是偏度信息，以预测未来收益[14] **因子具体构建过程**：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[14] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 **因子构建思路**：分解已实现波动，关注下行波动部分在总波动中的占比，以衡量股票的下跌风险[19] **因子具体构建过程**：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[19] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 **因子构建思路**：基于开盘后一段时间内的高频交易数据，通过直观逻辑或机器学习方法，将高频信息低频化，计算买入意愿的占比[23] **因子具体构建过程**：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[23] 4. **因子名称**：开盘后买入意愿强度因子 **因子构建思路**：与买入意愿占比因子类似，但更侧重于衡量买入意愿的强度而非单纯占比[28] **因子具体构建过程**：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[28] 5. **因子名称**：开盘后大单净买入占比因子 **因子构建思路**：分析开盘后大单资金的净买入行为，计算其占比以捕捉主力资金动向[33] 6. **因子名称**：开盘后大单净买入强度因子 **因子构建思路**：在净买入占比的基础上，进一步衡量大单净买入的强度[38] 7. **因子名称**：改进反转因子 **因子构建思路**：对传统反转因子进行改进，以更好地捕捉价格反转效应[43] 8. **因子名称**：尾盘成交占比因子 **因子构建思路**：关注尾盘时段成交量在全天成交量中的占比，以捕捉尾盘资金行为信息[49] 9. **因子名称**：平均单笔流出金额占比因子 **因子构建思路**：通过计算平均单笔流出金额的占比，来衡量资金流出的压力[55] 10. **因子名称**：大单推动涨幅因子 **因子构建思路**：衡量由大单交易推动的股价上涨幅度，以识别有资金强力推动的股票[60] 11. **因子名称**：改进 GRU(50,2)+NN(10) 因子 **因子构建思路**：使用门控循环单元（GRU）和神经网络（NN）相结合的深度学习模型，从高频数据中提取选股信号[64] **因子具体构建过程**：模型结构为GRU(50,2)与NN(10)的组合，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[64] 12. **因子名称**：残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10) 因子 **因子构建思路**：使用结合了残差连接和注意力机制的长短期记忆网络（LSTM）与神经网络相结合的深度学习模型，处理高频数据[66] **因子具体构建过程**：模型结构为残差注意力LSTM(48,2)与NN(10)的组合，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[66] 13. **因子名称**：多颗粒度模型-5日标签因子 **因子构建思路**：使用基于双向AGRU（可能指注意力GRU）训练的多颗粒度深度学习模型，预测未来5日的收益标签[69] **因子具体构建过程**：模型基于双向AGRU训练得到，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[69] 14. **因子名称**：多颗粒度模型-10日标签因子 **因子构建思路**：使用基于双向AGRU训练的多颗粒度深度学习模型，预测未来10日的收益标签[70] **因子具体构建过程**：模型基于双向AGRU训练得到，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[70] 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：周度调仓的中证500 AI增强宽约束组合 **模型构建思路**：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证500指数增强组合，在较宽松的风险约束下最大化预期收益[74] **模型具体构建过程**：以最大化预期收益为目标函数 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$，其中 $w_i$ 为股票i的权重，$\mu_i$ 为股票i的预期超额收益[75]。组合优化时施加一系列风险控制约束，包括个股权重上限1%、行业偏离上限1%、市值因子暴露上限0.3等“宽”约束条件[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 2. **模型名称**：周度调仓的中证500 AI增强严约束组合 **模型构建思路**：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证500指数增强组合，在更严格的风险约束下最大化预期收益[74] **模型具体构建过程**：目标函数与宽约束组合相同 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[75]。但施加更严格的风险约束，例如市值因子暴露上限收紧至0.1，并额外增加ROE、SUE、波动率等因子的暴露约束，以及更高的成份股权重约束（0.8）[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 3. **模型名称**：周度调仓的中证1000 AI增强宽约束组合 **模型构建思路**：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证1000指数增强组合，在较宽松的风险约束下最大化预期收益[74] **模型具体构建过程**：目标函数与前述组合相同 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[75]。对中证1000指数成分股进行优化，约束条件与中证500宽约束组合类似，包括个股权重上限1%、行业偏离上限1%、市值因子暴露上限0.3等[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 4. **模型名称**：周度调仓的中证1000 AI增强严约束组合 **模型构建思路**：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证1000指数增强组合，在更严格的风险约束下最大化预期收益[74] **模型具体构建过程**：目标函数与前述组合相同 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[75]。对中证1000指数成分股进行优化，约束条件与中证500严约束组合类似，包括更严格的市值暴露约束（0.1）以及额外的ROE、SUE、波动率等因子暴露约束和成份股权重约束（0.8）[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 因子的回测效果 （以下数据均为周度频率测试结果，涵盖“上周”、“12月”及“2025YTD”三个时间段）[10][13] 1. 日内高频偏度因子，IC(历史)0.019，IC(2025年)0.021，e^(-rank mae)(历史)0.324，e^(-rank mae)(2025年)0.326，多空收益上周0.67%，多空收益12月-1.18%，多空收益2025YTD 22.39%，2025年周胜率32/51，多头超额收益上周-0.09%，多头超额收益12月-1.49%，多头超额收益2025YTD 5.11%，多头超额收益2025年周胜率26/51[10] 2. 日内下行波动占比因子，IC(历史)0.016，IC(2025年)0.018，e^(-rank mae)(历史)0.323，e^(-rank mae)(2025年)0.324，多空收益上周0.87%，多空收益12月-1.33%，多空收益2025YTD 19.08%，2025年周胜率34/51，多头超额收益上周-0.01%，多头超额收益12月-1.70%，多头超额收益2025YTD 1.89%，多头超额收益2025年周胜率27/51[10] 3. 开盘后买入意愿占比因子，IC(历史)0.025，IC(2025年)0.023，e^(-rank mae)(历史)0.321，e^(-rank mae)(2025年)0.320，多空收益上周0.66%，多空收益12月0.61%，多空收益2025YTD 21.12%，2025年周胜率38/51，多头超额收益上周0.59%，多头超额收益12月0.37%，多头超额收益2025YTD 9.83%，多头超额收益2025年周胜率33/51[10] 4. 开盘后买入意愿强度因子，IC(历史)0.030，IC(2025年)0.027，e^(-rank mae)(历史)0.326，e^(-rank mae)(2025年)0.326，多空收益上周0.46%，多空收益12月0.94%，多空收益2025YTD 28.09%，2025年周胜率38/51，多头超额收益上周-0.49%，多头超额收益12月0.10%，多头超额收益2025YTD 10.73%，多头超额收益2025年周胜率35/51[10] 5. 开盘后大单净买入占比因子，IC(历史)0.035，IC(2025年)0.020，e^(-rank mae)(历史)0.322，e^(-rank mae)(2025年)0.317，多空收益上周-0.21%，多空收益12月0.17%，多空收益2025YTD 22.11%，2025年周胜率35/51，多头超额收益上周-0.07%，多头超额收益12月0.75%，多头超额收益2025YTD 11.27%，多头超额收益2025年周胜率32/51[10] 6. 开盘后大单净买入强度因子，IC(历史)0.024，IC(2025年)0.014，e^(-rank mae)(历史)0.320，e^(-rank mae)(2025年)0.316，多空收益上周-0.25%，多空收益12月0.38%，多空收益2025YTD 12.50%，2025年周胜率30/51，多头超额收益上周-0.06%，多头超额收益12月0.77%，多头超额收益2025YTD 9.40%，多头超额收益2025年周胜率34/51[10] 7. 改进反转因子，IC(历史)0.030，IC(2025年)0.020，e^(-rank mae)(历史)0.330，e^(-rank mae)(2025年)0.330，多空收益上周0.35%，多空收益12月0.91%，多空收益2025YTD 22.33%，2025年周胜率38/51，多头超额收益上周-0.54%，多头超额收益12月-0.07%，多头超额收益2025YTD 7.82%，多头超额收益2025年周胜率28/51[11] 8. 尾盘成交占比因子，IC(历史)0.025，IC(2025年)0.015，e^(-rank mae)(历史)0.322，e^(-rank mae)(2025年)0.319，多空收益上周-0.94%，多空收益12月1.04%，多空收益2025YTD 16.73%，2025年周胜率33/51，多头超额收益上周-0.73%，多头超额收益12月-0.08%，多头超额收益2025YTD 5.19%，多头超额收益2025年周胜率27/51[11] 9. 平均单笔流出金额占比因子，IC(历史)0.008，IC(2025年)-0.007，e^(-rank mae)(历史)0.317，e^(-rank mae)(2025年)0.315，多空收益上周-1.15%，多空收益12月-2.15%，多空收益2025YTD -8.11%，2025年周胜率23/51，多头超额收益上周-0.30%，多头超额收益12月-0.81%，多头超额收益2025YTD -3.10%，多头超额收益2025年周胜率18/51[13] 10. 大单推动涨幅因子，IC(历史)0.018，IC(2025年)0.007，e^(-rank mae)(历史)0.325，e^(-rank mae)(2025年)0.325，多空收益上周0.41%，多空收益12月-0.93%，多空收益2025YTD 7.19%，2025年周胜率31/51，多头超额收益上周0.14%，多头超额收益12月-0.15%，多头超额收益2025YTD 1.61%，多头超额收益2025年周胜率28/51[13] 11. 改进 GRU(50,2)+NN(10) 因子，IC(历史)0.066，IC(2025年)0.045，e^(-rank mae)(历史)0.336，e^(-rank mae)(2025年)0.332，多空收益上周1.13%，多空收益12月-0.47%，多空收益2025YTD 47.04%，2025年周胜率41/51，多头超额收益上周-0.20%，多头超额收益12月-0.26%，多头超额收益2025YTD 7.10%，多头超额收益2025年周胜率28/51[13] 12. 残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10) 因子，IC(历史)0.063，IC(2025年)0.044，e^(-rank mae)(历史)0.334，e^(-rank mae)(2025年)0.331，多空收益上周1.66%，多空收益12月0.19%，多空收益2025YTD 47.39%，2025年周胜率46/51，多头超额收益上周0.15%，多头超额收益12月0.06%，多头超额收益2025YTD 8.92%，多头超额收益2025年周胜率30/51[13] 13. 多颗粒度模型-5日标签因子，IC(历史)0.080，IC(2025年)0.065，e^(-rank mae)(历史)0.343，e^(-rank mae)(2025年)0.340，多空收益上周2.46%，多空收益12月1.12%，多空收益2025YTD 68.13%，2025年周胜率45/51，多头超额收益上周0.74%，多头超额收益12月-0.18%，多头超额收益2025YTD 24.48%，多头超额收益2025年周胜率40/51[13] 14. 多颗粒度模型-10日标签因子，IC(历史)0.073，IC(2025年)0.060，e^(-rank mae)(历史)0.342，e^(-rank mae)(2025年)0.341，多空收益上周2.26%，多空收益12月1.11%，多空收益2025YTD 62.71%，2025年周胜率45/51，多头超额收益上周0.76%，多头超额收益12月-0.50%，多头超额收益2025YTD 24.30%，多头超额收益2025年周胜率38/51[13] 模型的回测效果 （以下数据均为周度调仓频率下的超额收益及胜率）[14] 1. 周度调仓的中证500 AI增强宽约束组合，超额收益上周0.41%，超额收益12月-2.64%，超额收益2025YTD 5.46%，2025年周胜率29/51[14] 2. 周度调仓的中证500 AI增强严约束组合，超额收益上周0.92%，超额收益12月-1.62%，超额收益2025YTD 9.23%，2025年周胜率33/51[14] 3. 周度调仓的中证1000 AI增强宽约束组合，超额收益上周1.55%，超额收益12月-2.69%，超额收益2025YTD 15.39%，2025年周胜率34/51[14] 4. 周度调仓的中证1000 AI增强严约束组合，超额收益上周1.48%，超额收益12月-1.45%，超额收益2025YTD 19.02%，2025年周胜率33/51[14]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 **因子构建思路**：通过分析日内高频收益的分布特征，捕捉股票收益的非对称性，以此作为选股依据[13]。 **因子具体构建过程**：具体计算方式参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[13]。报告中提及该因子已对常规因子进行了正交化处理[13]。 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 **因子构建思路**：将已实现波动率分解，计算下行波动部分在总波动中的占比，用以衡量股价下跌时的波动风险[18]。 **因子具体构建过程**：具体计算方式参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[18]。报告中提及该因子已对常规因子进行了正交化处理[18]。 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 **因子构建思路**：基于开盘后一段时间内的高频交易数据，通过直观逻辑或机器学习方法，计算反映市场买入意愿的指标[22]。 **因子具体构建过程**：具体计算方式参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[22][26]。报告中提及该因子已对常规因子进行了正交化处理[22]。 4. **因子名称**：开盘后买入意愿强度因子 **因子构建思路**：与买入意愿占比因子类似，但更侧重于衡量买入意愿的强度或力度[22][26]。 **因子具体构建过程**：具体计算方式参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[22][26]。报告中提及该因子已对常规因子进行了正交化处理[26]。 5. **因子名称**：开盘后大单净买入占比因子 **因子构建思路**：分析开盘后大额资金的净买入行为，计算其占总成交的比例，以捕捉主力资金的动向[31]。 6. **因子名称**：开盘后大单净买入强度因子 **因子构建思路**：衡量开盘后大额资金净买入行为的强度[34]。 7. **因子名称**：改进反转因子 **因子构建思路**：在传统反转因子的基础上进行改进，以提升其选股效果[40]。 8. **因子名称**：尾盘成交占比因子 **因子构建思路**：计算尾盘时段成交量在当日总成交量中的占比，用以捕捉尾盘资金的异动行为[45]。 9. **因子名称**：平均单笔流出金额占比因子 **因子构建思路**：通过分析平均单笔流出金额的占比，来衡量资金流出的压力[48]。 10. **因子名称**：大单推动涨幅因子 **因子构建思路**：衡量由大额买单所推动的股价上涨幅度，以识别由大资金驱动的价格上涨[55]。 11. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 **因子构建思路**：使用门控循环单元（GRU）神经网络结合全连接神经网络（NN），对高频数据进行深度学习建模，以提取有效的选股信号[60]。这是一个改进版本。 12. **因子名称**：残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)因子 **因子构建思路**：使用带有残差连接和注意力机制的长短期记忆网络（LSTM）结合全连接神经网络（NN），构建深度学习选股因子[62]。 13. **因子名称**：多颗粒度模型-5日标签因子 **因子构建思路**：基于双向A-GRU网络训练的多颗粒度深度学习模型，使用5日收益率作为训练标签[65]。 14. **因子名称**：多颗粒度模型-10日标签因子 **因子构建思路**：基于双向A-GRU网络训练的多颗粒度深度学习模型，使用10日收益率作为训练标签[66]。 量化模型的构建方式 1. **模型名称**：周度调仓的中证500/1000 AI增强组合（宽/严约束） **模型构建思路**：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建指数增强组合，通过优化求解在给定约束条件下最大化组合预期收益[70]。 **模型具体构建过程**： * **核心因子**：使用“多颗粒度模型-10日标签”因子作为股票的预期超额收益（μi）来源[70]。 * **优化目标**：最大化组合的预期收益，目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 其中，wi为股票i的权重，μi为股票i的预期超额收益[71]。 * **约束条件**：组合构建受到一系列风险控制约束，包括个股权重上限、行业偏离、风格因子（如市值、PB、ROE等）暴露、成分股权重下限以及换手率控制等。宽约束和严约束的区别在于约束条件的数量和严格程度[71]。 * **回测设置**：假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[72]。 因子的回测效果 （数据来源：表2，周度高频、深度选股因子IC，RankMAE，多空收益，多头超额收益及月度胜率[10][12]） | 因子名称 | 历史IC | 2025年IC | 历史e^(-rank mae) | 2025年e^(-rank mae) | 上周多空收益 | 12月多空收益 | 2025YTD多空收益 | 2025年周胜率 | 上周多头超额 | 12月多头超额 | 2025YTD多头超额 | 2025年周胜率（多头） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 日内高频偏度 | 0.019 | 0.020 | 0.324 | 0.326 | -0.29% | -1.85% | 21.72% | 31/50 | -0.49% | -1.40% | 5.20% | 26/50 | | 日内下行波动占比 | 0.016 | 0.017 | 0.323 | 0.324 | -0.96% | -2.20% | 18.22% | 33/50 | -0.77% | -1.69% | 1.90% | 27/50 | | 开盘后买入意愿占比 | 0.025 | 0.023 | 0.321 | 0.320 | -0.01% | -0.05% | 20.46% | 37/50 | -0.28% | -0.21% | 9.24% | 32/50 | | 开盘后买入意愿强度 | 0.030 | 0.026 | 0.326 | 0.326 | 1.03% | 0.47% | 27.63% | 37/50 | 0.82% | 0.59% | 11.22% | 35/50 | | 开盘后大单净买入占比 | 0.035 | 0.021 | 0.322 | 0.317 | 0.71% | 0.38% | 22.32% | 35/50 | 0.84% | 0.82% | 11.34% | 32/50 | | 开盘后大单净买入强度 | 0.024 | 0.015 | 0.320 | 0.316 | 1.09% | 0.64% | 12.75% | 30/50 | 0.90% | 0.83% | 9.46% | 34/50 | | 改进反转 | 0.030 | 0.020 | 0.330 | 0.330 | 1.04% | 0.56% | 21.98% | 37/50 | 0.85% | 0.47% | 8.36% | 28/50 | | 尾盘成交占比 | 0.026 | 0.016 | 0.322 | 0.319 | 1.69% | 1.98% | 17.67% | 33/50 | 1.01% | 0.65% | 5.92% | 27/50 | | 平均单笔流出金额占比 | 0.008 | -0.006 | 0.317 | 0.315 | 0.01% | -1.00% | -6.96% | 23/50 | -0.03% | -0.51% | -2.80% | 18/50 | | 大单推动涨幅 | 0.018 | 0.007 | 0.325 | 0.325 | -0.80% | -1.34% | 6.78% | 30/50 | 0.13% | -0.29% | 1.47% | 27/50 | | 改进GRU(50,2)+NN(10) | 0.066 | 0.045 | 0.336 | 0.332 | -0.43% | -1.60% | 45.90% | 40/50 | 0.55% | -0.06% | 7.30% | 28/50 | | 残差注意力LSTM(48,2)+NN(10) | 0.062 | 0.043 | 0.334 | 0.331 | 0.01% | -1.47% | 45.73% | 45/50 | 0.67% | -0.09% | 8.76% | 29/50 | | 多颗粒度模型-5日标签 | 0.080 | 0.064 | 0.343 | 0.340 | -0.84% | -1.34% | 65.67% | 44/50 | -0.45% | -0.92% | 23.74% | 39/50 | | 多颗粒度模型-10日标签 | 0.073 | 0.059 | 0.342 | 0.340 | -1.18% | -1.15% | 60.45% | 44/50 | -1.01% | -1.26% | 23.54% | 37/50 | 模型的回测效果 （数据来源：表3，周度调仓的AI增强组合超额收益及周度胜率[13]） | 模型名称 | 上周超额收益 | 12月超额收益 | 2025YTD超额收益 | 2025年周胜率 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 中证500 AI增强宽约束组合 | -2.80% | -3.04% | 5.03% | 28/50 | | 中证500 AI增强严约束组合 | -2.42% | -2.51% | 8.24% | 32/50 | | 中证1000 AI增强宽约束组合 | -3.54% | -4.18% | 13.63% | 33/50 | | 中证1000 AI增强严约束组合 | -2.35% | -2.88% | 17.29% | 32/50 |

核心观点 - 上周（20251124-20251128）高频选股因子普遍反弹，多粒度因子多头表现明显改善，AI增强组合表现平稳且多数获得正收益 [1][2][5] 高频因子表现汇总 - 日内高频偏度因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.93%、1.29%、23.56% [5] - 日内下行波动占比因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.63%、1.44%、20.42% [5] - 开盘后买入意愿占比因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.21%、1.17%、20.51% [5] - 开盘后买入意愿强度因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.17%、1.36%、27.15% [5] - 开盘后大单净买入占比因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.35%、1.00%、21.94% [5] - 开盘后大单净买入强度因子上周、11月、2025年多空收益分别为0.97%、-0.49%、12.12% [5] - 改进反转因子上周、11月、2025年多空收益分别为0.01%、-0.60%、21.42% [5] - 尾盘成交占比因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.64%、-0.07%、15.70% [5] - 平均单笔流出金额占比因子上周、11月、2025年多空收益分别为0.02%、-2.91%、-5.96% [5] - 大单推动涨幅因子上周、11月、2025年多空收益分别为-0.34%、-0.49%、8.12% [5] 多粒度与深度学习因子表现 - GRU(10,2)+NN(10)因子上周、11月、2025年多空收益分别为1.98%、1.97%、47.50%，多头超额收益分别为0.73%、-0.87%、7.36% [5] - GRU(50,2)+NN(10)因子上周、11月、2025年多空收益分别为2.14%、1.42%、47.20%，多头超额收益分别为1.37%、0.04%、8.85% [5] - 多颗粒度模型（5日标签）因子上周、11月、2025年多空收益分别为2.98%、6.42%、67.01%，多头超额收益分别为1.44%、2.57%、24.66% [5] - 多颗粒度模型（10日标签）因子上周、11月、2025年多空收益分别为3.27%、6.45%、61.60%，多头超额收益分别为1.82%、2.93%、24.80% [5] AI指数增强组合表现 - 周度调仓中证500 AI增强宽约束组合上周、11月、2025年超额收益率分别为-0.08%、4.36%、8.33% [5] - 周度调仓中证500 AI增强严约束组合上周、11月、2025年超额收益率分别为0.19%、2.75%、11.02% [5] - 周度调仓中证1000 AI增强宽约束组合上周、11月、2025年超额收益率分别为0.11%、4.58%、18.58% [5] - 周度调仓中证1000 AI增强严约束组合上周、11月、2025年超额收益率分别为0.11%、1.93%、20.77% [5] 因子分组收益特征 - 高频偏度因子在2025年度和11月均呈现明显的多头收益特征，上周表现强劲 [13][14][16][17] - 下行波动占比因子在2025年度和11月分组收益表现稳定，上周继续改善 [19][20][21][22] - 开盘后买入意愿相关因子（占比与强度）在2025年多空收益均超过20%，上周表现积极 [23][24][25][26][28][29][30][31] - 开盘后大单净买入相关因子在2025年多空收益表现突出，占比因子达21.94% [33][34][35][36][38][39][40][41] - 改进反转因子2025年多空收益达21.42%，但11月表现较弱为-0.60% [43][44][45][46] - 尾盘成交占比因子2025年多空收益为15.70%，上周表现较好为1.64% [48][49][50][51] - 多颗粒度模型因子表现最为突出，5日标签和10日标签2025年多空收益分别达67.01%和61.60% [64][65][66][67][68]

根据研报内容，以下是关于量化因子和模型的总结。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：日内高频偏度因子** 因子构建思路：通过分析股票日内收益的分布特征，捕捉其偏度信息以预测未来表现[12] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[12] 2. **因子名称：日内下行波动占比因子** 因子构建思路：将已实现波动率分解，计算下行波动部分在总波动中的占比[17] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[17] 3. **因子名称：开盘后买入意愿占比因子** 因子构建思路：基于开盘后一段时间内的高频交易数据，衡量买入意愿的相对强度[22] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[22] 4. **因子名称：开盘后买入意愿强度因子** 因子构建思路：在买入意愿占比的基础上，进一步衡量买入意愿的绝对强度[25] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[25] 5. **因子名称：开盘后大单净买入占比因子** 因子构建思路：分析开盘后大单净买入金额在总成交额中的占比，捕捉大资金动向[30] 6. **因子名称：开盘后大单净买入强度因子** 因子构建思路：衡量开盘后大单净买入的绝对强度[34] 7. **因子名称：改进反转因子** 因子构建思路：对传统反转因子进行改进，以更好地捕捉价格反转效应[40] 8. **因子名称：尾盘成交占比因子** 因子构建思路：通过分析尾盘成交额在日总成交额中的占比，捕捉资金在尾盘的动向[44] 9. **因子名称：平均单笔流出金额占比因子** 因子构建思路：计算平均单笔流出金额在总流出金额中的占比，分析资金流出特征[49] 10. **因子名称：大单推动涨幅因子** 因子构建思路：衡量由大单交易推动的股价上涨幅度[54] 11. **因子名称：改进 GRU(50,2)+NN(10)因子** 因子构建思路：使用改进的门控循环单元（GRU）神经网络结合全连接网络（NN）从高频数据中提取预测信号[58] 12. **因子名称：残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10)因子** 因子构建思路：使用结合了残差连接和注意力机制的长短期记忆网络（LSTM）结合全连接网络（NN）进行深度学习因子构建[59] 13. **因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子** 因子构建思路：基于双向A-GRU网络，使用5日收益作为预测标签进行训练，从多时间颗粒度数据中学习[64] 14. **因子名称：多颗粒度模型-10日标签因子** 因子构建思路：基于双向A-GRU网络，使用10日收益作为预测标签进行训练[65] 因子的回测效果 1. **日内高频偏度因子**，历史IC 0.019[9]，2025年IC 0.023[9]，历史 e^(-rank mae) 0.324[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.327[9]，上周多空收益 -0.26%[9]，11月多空收益 0.49%[9]，2025YTD多空收益 22.76%[9]，2025年周胜率 30/46[9]，上周多头超额收益 0.42%[9]，11月多头超额收益 1.46%[9]，2025YTD多头超额收益 6.14%[9]，2025年多头周胜率 25/46[9] 2. **日内下行波动占比因子**，历史IC 0.016[9]，2025年IC 0.020[9]，历史 e^(-rank mae) 0.323[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.325[9]，上周多空收益 0.38%[9]，11月多空收益 1.35%[9]，2025YTD多空收益 20.32%[9]，2025年周胜率 32/46[9]，上周多头超额收益 0.41%[9]，11月多头超额收益 1.08%[9]，2025YTD多头超额收益 3.54%[9]，2025年多头周胜率 26/46[9] 3. **开盘后买入意愿占比因子**，历史IC 0.025[9]，2025年IC 0.024[9]，历史 e^(-rank mae) 0.321[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.321[9]，上周多空收益 0.28%[9]，11月多空收益 -0.01%[9]，2025YTD多空收益 19.33%[9]，2025年周胜率 36/46[9]，上周多头超额收益 0.47%[9]，11月多头超额收益 0.28%[9]，2025YTD多头超额收益 8.78%[9]，2025年多头周胜率 29/46[9] 4. **开盘后买入意愿强度因子**，历史IC 0.030[9]，2025年IC 0.027[9]，历史 e^(-rank mae) 0.326[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.326[9]，上周多空收益 0.27%[9]，11月多空收益 0.57%[9]，2025YTD多空收益 26.36%[9]，2025年周胜率 35/46[9]，上周多头超额收益 -0.22%[9]，11月多头超额收益 -0.55%[9]，2025YTD多头超额收益 10.06%[9]，2025年多头周胜率 33/46[9] 5. **开盘后大单净买入占比因子**，历史IC 0.035[9]，2025年IC 0.020[9]，历史 e^(-rank mae) 0.322[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.317[9]，上周多空收益 -0.20%[9]，11月多空收益 -0.44%[9]，2025YTD多空收益 20.50%[9]，2025年周胜率 32/46[9]，上周多头超额收益 -0.21%[9]，11月多头超额收益 -0.63%[9]，2025YTD多头超额收益 9.22%[9]，2025年多头周胜率 29/46[9] 6. **开盘后大单净买入强度因子**，历史IC 0.024[9]，2025年IC 0.014[9]，历史 e^(-rank mae) 0.320[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.316[9]，上周多空收益 -0.88%[9]，11月多空收益 -1.89%[9]，2025YTD多空收益 10.71%[9]，2025年周胜率 27/46[9]，上周多头超额收益 -0.66%[9]，11月多头超额收益 -1.23%[9]，2025YTD多头超额收益 7.50%[9]，2025年多头周胜率 31/46[9] 7. **改进反转因子**，历史IC 0.031[9]，2025年IC 0.022[9]，历史 e^(-rank mae) 0.330[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.330[9]，上周多空收益 0.27%[9]，11月多空收益 -0.09%[9]，2025YTD多空收益 21.93%[9]，2025年周胜率 35/46[9]，上周多头超额收益 -0.43%[9]，11月多头超额收益 -0.68%[9]，2025YTD多头超额收益 7.79%[9]，2025年多头周胜率 26/46[9] 8. **尾盘成交占比因子**，历史IC 0.026[9]，2025年IC 0.016[9]，历史 e^(-rank mae) 0.322[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.319[9]，上周多空收益 0.81%[9]，11月多空收益 0.25%[9]，2025YTD多空收益 16.02%[9]，2025年周胜率 30/46[9]，上周多头超额收益 0.77%[9]，11月多头超额收益 0.31%[9]，2025YTD多头超额收益 5.33%[9]，2025年多头周胜率 25/46[9] 9. **平均单笔流出金额占比因子**，历史IC 0.008[11]，2025年IC -0.005[11]，历史 e^(-rank mae) 0.317[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.315[11]，上周多空收益 -1.33%[11]，11月多空收益 -2.74%[11]，2025YTD多空收益 -5.80%[11]，2025年周胜率 21/46[11]，上周多头超额收益 -0.07%[11]，11月多头超额收益 -0.48%[11]，2025YTD多头超额收益 -1.93%[11]，2025年多头周胜率 18/46[11] 10. **大单推动涨幅因子**，历史IC 0.018[11]，2025年IC 0.010[11]，历史 e^(-rank mae) 0.325[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.326[11]，上周多空收益 0.36%[11]，11月多空收益 0.71%[11]，2025YTD多空收益 9.32%[11]，2025年周胜率 30/46[11]，上周多头超额收益 -0.17%[11]，11月多头超额收益 -0.43%[11]，2025YTD多头超额收益 2.17%[11]，2025年多头周胜率 25/46[11] 11. **改进 GRU(50,2)+NN(10)因子**，历史IC 0.066[11]，2025年IC 0.047[11]，历史 e^(-rank mae) 0.336[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.333[11]，上周多空收益 -1.32%[11]，11月多空收益 -0.71%[11]，2025YTD多空收益 44.83%[11]，2025年周胜率 38/46[11]，上周多头超额收益 -0.77%[11]，11月多头超额收益 -1.01%[11]，2025YTD多头超额收益 7.21%[11]，2025年多头周胜率 26/46[11] 12. **残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10)因子**，历史IC 0.063[11]，2025年IC 0.046[11]，历史 e^(-rank mae) 0.334[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.331[11]，上周多空收益 -1.50%[11]，11月多空收益 -1.23%[11]，2025YTD多空收益 44.56%[11]，2025年周胜率 42/46[11]，上周多头超额收益 -0.83%[11]，11月多头超额收益 -0.92%[11]，2025YTD多头超额收益 7.90%[11]，2025年多头周胜率 27/46[11] 13. **多颗粒度模型-5日标签因子**，历史IC 0.080[11]，2025年IC 0.068[11]，历史 e^(-rank mae) 0.344[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.341[11]，上周多空收益 0.75%[11]，11月多空收益 2.56%[11]，2025YTD多空收益 63.15%[11]，2025年周胜率 42/46[11]，上周多头超额收益 1.07%[11]，11月多头超额收益 2.36%[11]，2025YTD多头超额收益 24.44%[11]，2025年多头周胜率 38/46[11] 14. **多颗粒度模型-10日标签因子**，历史IC 0.074[11]，2025年IC 0.062[11]，历史 e^(-rank mae) 0.342[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.342[11]，上周多空收益 0.91%[11]，11月多空收益 2.55%[11]，2025YTD多空收益 57.70%[11]，2025年周胜率 41/46[11]，上周多头超额收益 0.98%[11]，11月多头超额收益 2.27%[11]，2025YTD多头超额收益 24.14%[11]，2025年多头周胜率 36/46[11] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：中证500 AI增强宽约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证500指数增强组合，采用较宽的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$，其中 $$w_i$$ 为股票i的权重，$$\mu_i$$ 为股票i的预期超额收益[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.3，市净率（PB）因子暴露0.3，市值三次方因子暴露0.3，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 2. **模型名称：中证500 AI增强严约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证500指数增强组合，采用更严格的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.1，市净率（PB）因子暴露0.3，市值二次方因子暴露0.1，ROE因子暴露0.3，SUE因子暴露0.3，波动率因子暴露0.3，成份股权重约束0.8，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 3. **模型名称：中证1000 AI增强宽约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证1000指数增强组合，采用较宽的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.3，市净率（PB）因子暴露0.3，市值三次方因子暴露0.3，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 4. **模型名称：中证1000 AI增强严约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证1000指数增强组合，采用更严格的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.1，市净率（PB）因子暴露0.3，市值二次方因子暴露0.1，ROE因子暴露0.3，SUE因子暴露0.3，波动率因子暴露0.3，成份股权重约束0.8，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 模型的回测效果 1. **中证500 AI增强宽约束组合**，上周超额收益 2.02%[12]，11月超额收益 3.38%[12]，2025YTD超额收益 7.31%[12]，2025年周胜率 27/46[12] 2. **中证500 AI增强严约束组合**，上周超额收益 0.73%[12]，11月超额收益 2.35%[12]，2025YTD超额收益 10.58%[12]，2025年周胜率 30/46[12] 3. **中证1000 AI增强宽约束组合**，上周超额收益 2.41%[12]，11月超额收益 4.46%[12]，2025YTD超额收益 18.45%[12]，2025年周胜率 31/46[12] 4. **中证1000 AI增强严约束组合**，上周超额收益 1.00%[12]，11月超额收益 1.83%[12]，2025YTD超额收益 20.66%[12]，

核心观点 - 报告期内（2025年10月13日至10月17日），高频选股因子整体继续表现疲弱，出现普遍回撤 [1][2] - 多粒度模型因子表现突出，实现显著反弹 [1][2] - AI增强组合持续反弹，其中严约束的中证1000指数增强组合在2025年内的超额收益创下新高，达到17.63% [1][2][5] 高频因子表现汇总 - 报告跟踪的十个高频因子在上周和2025年10月均录得负的多空收益，显示整体回撤态势 [5] - 具体来看，尾盘成交占比因子回撤幅度最大，上周多空收益为-1.57%，10月累计为-3.17% [5] - 改进反转因子上周多空收益为-1.05%，10月累计为-1.21% [5] - 然而，从2025年年初至今的表现看，多数因子仍保持正收益，例如开盘后买入意愿强度因子年内多空收益达23.09%，开盘后大单净买入占比因子为19.69% [5] - 平均单笔流出金额占比因子是唯一在年内录得负多空收益的因子，为-2.44% [5] 深度学习因子表现 - 深度学习因子表现出现分化：GRU(10,2)+NN(10)因子上周多空收益微跌-0.03%，10月累计为-0.55% [5] - 而GRU(50,2)+NN(10)因子则表现较好，上周多空收益为0.62%，年内累计高达43.14% [5] - 多粒度模型因子表现尤为强劲：基于5日标签的因子上周多空收益达2.04%，10月累计2.53%，年内累计高达55.62% [5] - 基于10日标签的多粒度因子同样出色，上周多空收益为1.14%，年内累计为50.35% [5] AI增强组合表现 - 所有AI增强组合在上周和10月均实现了正超额收益，呈现持续反弹 [5] - 中证500指数增强组合中：宽约束组合上周超额收益为3.51%，10月为4.71%，年内为4.65%；严约束组合上周为2.90%，10月为4.01%，年内为6.78% [5] - 中证1000指数增强组合表现更优：宽约束组合上周超额收益为3.20%，10月为5.02%，年内为12.94%；严约束组合上周为2.21%，10月为3.99%，年内高达17.63% [5] - 严约束组合在年内表现普遍优于宽约束组合，尤其是在中证1000指数上 [5] 因子分组收益特征 - 报告通过分组收益图展示了各因子在不同时间维度（上周、10月、2025年以来、2014年以来）的收益特征 [13][14][16][17][18][20][24][26][29][31][33][35][37][39][43][44][47][48][50][53][56][57][60][63][66][68] - 图表直观反映了因子在不同市场环境下的表现差异和稳定性，为因子选择提供了历史参考依据

根据提供的研报内容，以下是关于量化因子和模型的详细总结： 量化因子与构建方式 **1 因子名称：日内高频偏度因子** 因子构建思路：利用股票日内高频收益的分布偏度特征来预测未来收益[11] 因子具体构建过程：计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[11] **2 因子名称：日内下行波动占比因子** 因子构建思路：通过分析已实现波动中下行波动的占比来选股[15] 因子具体构建过程：计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[15] **3 因子名称：开盘后买入意愿占比因子** 因子构建思路：基于开盘后的交易行为数据度量市场买入意愿[21] 因子具体构建过程：计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[21] **4 因子名称：开盘后买入意愿强度因子** 因子构建思路：衡量开盘后买入意愿的强度水平[25] 因子具体构建过程：计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[25] **5 因子名称：开盘后大单净买入占比因子** 因子构建思路：分析开盘后大单净买入在总成交中的占比[28] **6 因子名称：开盘后大单净买入强度因子** 因子构建思路：度量开盘后大单净买入的强度[33] **7 因子名称：改进反转因子** 因子构建思路：在传统反转因子基础上进行优化改进[38] **8 因子名称：尾盘成交占比因子** 因子构建思路：利用尾盘成交在总成交中的占比信息[41] **9 因子名称：平均单笔流出金额占比因子** 因子构建思路：分析平均单笔流出金额的占比特征[47] **10 因子名称：大单推动涨幅因子** 因子构建思路：衡量大单交易对股价上涨的推动程度[52] **11 因子名称：改进GRU(50,2)+NN(10)因子** 因子构建思路：基于门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[56] **12 因子名称：残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)因子** 因子构建思路：结合残差注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)模型[59] **13 因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子** 因子构建思路：基于双向A-GRU训练的多时间颗粒度模型[60] 因子具体构建过程：因子基于双向A-GRU训练得到[60] **14 因子名称：多颗粒度模型-10日标签因子** 因子构建思路：基于双向A-GRU训练的多时间颗粒度模型[61] 因子具体构建过程：因子基于双向A-GRU训练得到[61] 量化模型与构建方式 **1 模型名称：中证500 AI增强宽约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用较宽松的风险约束[65] 模型具体构建过程：优化目标为最大化预期收益，目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[66] 其中$w_i$为组合中股票i的权重，$\mu_i$为股票i的预期超额收益[66] **2 模型名称：中证500 AI增强严约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用较严格的风险约束[65] 模型具体构建过程：优化目标为最大化预期收益，目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[66] **3 模型名称：中证1000 AI增强宽约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用较宽松的风险约束[65] 模型具体构建过程：优化目标为最大化预期收益，目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[66] **4 模型名称：中证1000 AI增强严约束组合** 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用较严格的风险约束[65] 模型具体构建过程：优化目标为最大化预期收益，目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[66] 因子的回测效果 **1 日内高频偏度因子**：历史IC 0.027，2025年IC 0.043，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.329，9月多空收益4.61%，2025YTD多空收益17.00%，2025年月胜率6/9，9月多头超额2.15%，2025YTD多头超额5.55%，2025年多头月胜率5/9[8] **2 日内下行波动占比因子**：历史IC 0.025，2025年IC 0.037，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.326，9月多空收益3.44%，2025YTD多空收益14.16%，2025年月胜率7/9，9月多头超额0.72%，2025YTD多头超额1.58%，2025年多头月胜率5/9[8] **3 开盘后买入意愿占比因子**：历史IC 0.031，2025年IC 0.030，历史e^(-rank mae) 0.322，2025年e^(-rank mae) 0.324，9月多空收益0.45%，2025YTD多空收益10.17%，2025年月胜率6/9，9月多头超额0.30%，2025YTD多头超额3.83%，2025年多头月胜率7/9[8] **4 开盘后买入意愿强度因子**：历史IC 0.035，2025年IC 0.030，历史e^(-rank mae) 0.326，2025年e^(-rank mae) 0.329，9月多空收益0.49%，2025YTD多空收益11.13%，2025年月胜率7/9，9月多头超额0.68%，2025YTD多头超额4.60%，2025年多头月胜率6/9[8] **5 开盘后大单净买入占比因子**：历史IC 0.041，2025年IC 0.036，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.324，9月多空收益2.09%，2025YTD多空收益16.20%，2025年月胜率8/9，9月多头超额0.58%，2025YTD多头超额8.16%，2025年多头月胜率8/9[8] **6 开盘后大单净买入强度因子**：历史IC 0.033，2025年IC 0.028，历史e^(-rank mae) 0.323，2025年e^(-rank mae) 0.322，9月多空收益1.59%，2025YTD多空收益12.01%，2025年月胜率8/9，9月多头超额1.21%，2025YTD多头超额6.55%，2025年多头月胜率8/9[8] **7 改进反转因子**：历史IC 0.032，2025年IC 0.016，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.331，9月多空收益-0.74%，2025YTD多空收益4.14%，2025年月胜率5/9，9月多头超额-0.17%，2025YTD多头超额4.07%，2025年多头月胜率6/9[8] **8 尾盘成交占比因子**：历史IC 0.049，2025年IC 0.032，历史e^(-rank mae) 0.332，2025年e^(-rank mae) 0.323，9月多空收益3.11%，2025YTD多空收益15.09%，2025年月胜率7/9，9月多头超额1.03%，2025YTD多头超额6.55%，2025年多头月胜率6/9[8] **9 平均单笔流出金额占比因子**：历史IC 0.020，2025年IC 0.009，历史e^(-rank mae) 0.317，2025年e^(-rank mae) 0.319，9月多空收益-0.86%，2025YTD多空收益3.22%，2025年月胜率5/9，9月多头超额0.56%，2025YTD多头超额3.43%，2025年多头月胜率7/9[8] **10 大单推动涨幅因子**：历史IC 0.016，2025年IC 0.011，历史e^(-rank mae) 0.322，2025年e^(-rank mae) 0.327，9月多空收益2.62%，2025YTD多空收益7.76%，2025年月胜率7/9，9月多头超额1.48%，2025YTD多头超额3.63%，2025年多头月胜率6/9[8] 模型的回测效果 **1 中证500 AI增强宽约束组合**：上周超额收益-0.99%，9月超额收益-4.80%，2025YTD超额收益-0.06%，2025年周胜率23/40[11] **2 中证500 AI增强严约束组合**：上周超额收益-1.00%，9月超额收益-2.32%，2025YTD超额收益2.66%，2025年周胜率24/40[11] **3 中证1000 AI增强宽约束组合**：上周超额收益-1.48%，9月超额收益-1.06%，2025YTD超额收益7.53%，2025年周胜率26/40[11] **4 中证1000 AI增强严约束组合**：上周超额收益-0.79%，9月超额收益-0.12%，2025YTD超额收益13.11%，2025年周胜率25/40[11]

根据研报内容，以下是关于量化因子和模型的总结： 量化因子与构建方式 **1 因子名称：日内高频偏度因子** - 因子构建思路：基于股票日内高频收益的分布特征构建，捕捉收益分布的非对称性[13] - 因子具体构建过程：参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[13] **2 因子名称：日内下行波动占比因子** - 因子构建思路：通过分解已实现波动，衡量下行波动在总波动中的占比[18] - 因子具体构建过程：参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[18] **3 因子名称：开盘后买入意愿占比因子** - 因子构建思路：基于开盘后的交易行为数据，衡量买入意愿的强度[22] - 因子具体构建过程：参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[22] **4 因子名称：开盘后买入意愿强度因子** - 因子构建思路：进一步量化开盘后买入意愿的强度水平[26] - 因子具体构建过程：参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》[26] **5 因子名称：开盘后大单净买入占比因子** - 因子构建思路：分析开盘后大单净买入在总交易中的占比[30] **6 因子名称：开盘后大单净买入强度因子** - 因子构建思路：衡量开盘后大单净买入的强度水平[35] **7 因子名称：改进反转因子** - 因子构建思路：对传统反转因子进行改进优化[40] **8 因子名称：尾盘成交占比因子** - 因子构建思路：分析尾盘成交在当日总成交中的占比[45] **9 因子名称：平均单笔流出金额占比因子** - 因子构建思路：衡量平均单笔流出金额的相对占比[51] **10 因子名称：大单推动涨幅因子** - 因子构建思路：分析大单交易对股价涨幅的推动作用[56] **11 因子名称：改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 因子构建思路：基于门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[61] **12 因子名称：残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)因子** - 因子构建思路：结合残差注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)模型[62] **13 因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子** - 因子构建思路：基于多时间颗粒度数据，使用5日收益标签训练[67] - 因子具体构建过程：因子基于双向AGRU训练得到[67] **14 因子名称：多颗粒度模型-10日标签因子** - 因子构建思路：基于多时间颗粒度数据，使用10日收益标签训练[68] - 因子具体构建过程：因子基于双向AGRU训练得到[68] 量化模型与构建方式 **1 模型名称：中证500 AI增强宽约束组合** - 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用相对宽松的约束条件[72] - 模型具体构建过程：优化目标为最大化预期收益，目标函数为$$max\sum\mu_{i}w_{i}$$，其中$w_i$为股票权重，$\mu_i$为预期超额收益[73] **2 模型名称：中证500 AI增强严约束组合** - 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用严格的约束条件[72] **3 模型名称：中证1000 AI增强宽约束组合** - 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用相对宽松的约束条件[72] **4 模型名称：中证1000 AI增强严约束组合** - 模型构建思路：基于深度学习因子构建指数增强组合，采用严格的约束条件[72] 因子的回测效果 **1 日内高频偏度因子**：历史IC 0.027，2025年IC 0.042，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.329，9月多空收益3.82%，2025YTD多空收益16.22%，2025年月胜率6/9，9月多头超额1.74%，2025YTD多头超额5.14%[9] **2 日内下行波动占比因子**：历史IC 0.025，2025年IC 0.036，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.326，9月多空收益2.86%，2025YTD多空收益13.58%，2025年月胜率7/9，9月多头超额0.55%，2025YTD多头超额1.41%[9] **3 开盘后买入意愿占比因子**：历史IC 0.032，2025年IC 0.030，历史e^(-rank mae) 0.322，2025年e^(-rank mae) 0.324，9月多空收益0.68%，2025YTD多空收益10.39%，2025年月胜率6/9，9月多头超额0.54%，2025YTD多头超额4.07%[9] **4 开盘后买入意愿强度因子**：历史IC 0.035，2025年IC 0.030，历史e^(-rank mae) 0.326，2025年e^(-rank mae) 0.329，9月多空收益0.65%，2025YTD多空收益11.29%，2025年月胜率7/9，9月多头超额0.60%，2025YTD多头超额4.52%[9] **5 开盘后大单净买入占比因子**：历史IC 0.041，2025年IC 0.035，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.324，9月多空收益1.49%，2025YTD多空收益15.60%，2025年月胜率8/9，9月多头超额0.35%，2025YTD多头超额7.93%[9] **6 开盘后大单净买入强度因子**：历史IC 0.033，2025年IC 0.028，历史e^(-rank mae) 0.323，2025年e^(-rank mae) 0.322，9月多空收益0.88%，2025YTD多空收益11.30%，2025年月胜率8/9，9月多头超额0.80%，2025YTD多头超额6.14%[9] **7 改进反转因子**：历史IC 0.032，2025年IC 0.016，历史e^(-rank mae) 0.324，2025年e^(-rank mae) 0.331，9月多空收益-0.81%，2025YTD多空收益4.07%，2025年月胜率5/9，9月多头超额-0.63%，2025YTD多头超额3.61%[9] **8 尾盘成交占比因子**：历史IC 0.049，2025年IC 0.030，历史e^(-rank mae) 0.332，2025年e^(-rank mae) 0.323，9月多空收益2.13%，2025YTD多空收益14.11%，2025年月胜率7/9，9月多头超额0.58%，2025YTD多头超额6.10%[9] **9 平均单笔流出金额占比因子**：历史IC 0.020，2025年IC 0.009，历史e^(-rank mae) 0.317，2025年e^(-rank mae) 0.318，9月多空收益-0.48%，2025YTD多空收益3.59%，2025年月胜率5/9，9月多头超额0.80%，2025YTD多头超额3.67%[9] **10 大单推动涨幅因子**：历史IC 0.016，2025年IC 0.010，历史e^(-rank mae) 0.322，2025年e^(-rank mae) 0.327，9月多空收益2.23%，2025YTD多空收益7.36%，2025年月胜率7/9，9月多头超额1.19%，2025YTD多头超额3.34%[9] 模型的回测效果 **1 中证500 AI增强宽约束组合**：上周超额收益-1.36%，9月超额收益-3.85%，2025YTD超额收益0.94%，2025年周胜率23/39[13] **2 中证500 AI增强严约束组合**：上周超额收益-1.35%，9月超额收益-1.33%，2025YTD超额收益3.70%，2025年周胜率24/39[13] **3 中证1000 AI增强宽约束组合**：上周超额收益0.40%，9月超额收益0.42%，2025YTD超额收益9.15%，2025年周胜率26/39[13] **4 中证1000 AI增强严约束组合**：上周超额收益-0.19%，9月超额收益0.67%，2025YTD超额收益14.01%，2025年周胜率25/39[13]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：日内高频偏度因子** - 构建思路：通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来预测未来收益[13] - 具体构建过程：计算日内收益率的三阶矩标准化后的偏度值，公式为： $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中$r$为日内收益率，$\mu$为均值，$\sigma$为标准差[13] 2. **因子名称：日内下行波动占比因子** - 构建思路：衡量下行波动在总波动中的占比，反映风险不对称性[19] - 具体构建过程：计算下行收益率的标准差与整体标准差的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sqrt{\sum_{r<0}(r-\mu_-)^2/N_-}}{\sigma}$$ $\mu_-$为下行收益均值，$N_-$为下行观测数[19] 3. **因子名称：开盘后买入意愿占比因子** - 构建思路：通过开盘后特定时段的大单买入占比捕捉资金流向[23] - 具体构建过程：统计开盘后30分钟内大单买入金额占总成交金额比例[23] 4. **因子名称：改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 构建思路：结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[14] - 具体构建过程： - 第一层GRU网络处理50个时间步长的输入特征 - 第二层GRU输出2维隐藏状态 - 10层全连接神经网络进行最终预测[14] 5. **因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子** - 构建思路：基于双向AGRU网络处理不同时间尺度的价格特征[70] - 具体构建过程： - 输入层接收5日累计收益率作为训练标签 - 双向AGRU网络提取多时间尺度特征 - 注意力机制动态加权特征重要性[70] 因子回测效果 1. **日内高频偏度因子** - 上周多空收益：-0.66% - 8月多空收益：-0.37% - 2025年多空收益：16.9% - 历史IC：0.026 - 2025年IC：0.037[10] 2. **改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 上周多空收益：1.36% - 8月多空收益：2.42% - 2025年多空收益：28.86% - 历史IC：0.066 - 2025年IC：0.045[12] 3. **多颗粒度模型-5日标签因子** - 上周多空收益：1.65% - 8月多空收益：2.68% - 2025年多空收益：44.62% - 历史IC：0.081 - 2025年IC：0.070[12] AI增强组合表现 1. **中证500 AI增强宽约束组合** - 上周超额收益：0.47% - 8月超额收益：0.85% - 2025年超额收益：11.56%[13] 2. **中证1000 AI增强严约束组合** - 上周超额收益：0.39% - 8月超额收益：0.91% - 2025年超额收益：15.66%[92] 模型构建细节 - **优化目标函数**： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 其中$w_i$为股票权重，$\mu_i$为预期超额收益[74] - **交易成本假设**：双边3‰的交易成本[75]

量化模型与构建方式 1. 高频因子 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 **因子构建思路**：通过分析股票日内收益的偏度特征来捕捉市场情绪和价格波动异常[3][6] **因子具体构建过程**：参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》，对常规因子进行正交化处理[11] **因子评价**：长期多空收益稳定，但5月表现较弱[3][6] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 **因子构建思路**：衡量股票下跌波动在总波动中的占比，反映风险特征[3][6] **因子具体构建过程**：基于专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》方法构建[17] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 **因子构建思路**：通过开盘后买入交易量占比捕捉资金流向[3][6] **因子具体构建过程**：采用《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》方法[21] 4. **因子名称**：开盘后大单净买入占比因子 **因子构建思路**：分析大单资金在开盘后的净流入情况[3][6] **因子评价**：2025年月胜率达100%，稳定性突出[7] 2. 深度学习因子 1. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 **因子构建思路**：结合门控循环单元和神经网络提取高频数据时序特征[3][14] **因子评价**：多空收益持续为正但多头超额收益为负[10] 2. **因子名称**：多颗粒度模型（5日标签） **因子构建思路**：基于双向AGRU训练，融合不同时间颗粒度的市场信息[15][66] **因子评价**：2025年多空收益达28.86%，表现最佳[10] 3. AI增强组合模型 **模型名称**：中证500/1000 AI增强组合 **模型构建思路**：以多颗粒度模型因子为核心，通过优化约束条件构建增强组合[69] **模型具体构建过程**： - 目标函数：$$max\sum\mu_{i}w_{i}$$，其中μi为股票预期超额收益[70] - 风险控制模块包含个股/行业约束、市值约束、财务指标约束等[70] - 交易成本假设为双边3‰[71] 回测效果 1. 高频因子 | 因子名称 | 上周多空收益 | 5月多空收益 | 2025年多空收益 | IC(2025) | RankMAE(2025) | |--------------------------|--------------|-------------|-----------------|----------|---------------| | 日内高频偏度因子 | 0.18% | -1.42% | 14.35% | 0.057 | 0.331 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.31% | -0.33% | 12.32% | 0.039 | 0.324 | | 大单推动涨幅因子 | 0.36% | -0.53% | 4.26% | 0.005 | 0.322 | 2. 深度学习因子 | 因子名称 | 上周多空收益 | 5月多空收益 | 2025年多空收益 | 多头超额(2025) | |--------------------------|--------------|-------------|-----------------|----------------| | GRU(50,2)+NN(10) | 0.09% | 0.11% | 16.01% | -1.81% | | 多颗粒度模型(5日标签) | 0.56% | 0.81% | 28.86% | 9.83% | 3. AI增强组合 | 组合名称 | 上周超额收益 | 5月超额收益 | 2025年超额收益 | |------------------------------|--------------|-------------|----------------| | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.19% | 3.50% | 7.44% | | 中证1000 AI增强严约束组合 | 0.98% | 3.33% | 11.98% |

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 - **构建思路**：通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来选股[4][10] - **具体构建过程**：计算日内收益率的三阶矩，公式为： $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中，\( r \)为日内收益率，\( \mu \)为均值，\( \sigma \)为标准差[10] - **评价**：历史IC为0.027，2025年IC提升至0.057，多头端稳定性较好[6] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 - **构建思路**：衡量下行波动在总波动中的占比，反映风险不对称性[4][13] - **具体构建过程**：计算下行波动与总波动的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t-\mu)^2}{\sum(r_t-\mu)^2}$$[13] - **评价**：2025年多空收益达11.63%，但近期表现较弱[6] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 - **构建思路**：统计开盘后买方主动成交占比，捕捉资金流向[4][19] - **具体构建过程**：计算开盘30分钟内买方成交额占比： $$BuyRatio = \frac{V_{buy}}{V_{total}}$$[19] - **评价**：2025年周胜率达15/20，多头超额收益显著[7] 4. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 - **构建思路**：结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[4][59] - **具体构建过程**：使用50天历史数据输入GRU层，2层隐藏层后接10层全连接NN[59] - **评价**：2025年多空收益17.68%，但多头超额收益为负[9] 5. **因子名称**：多颗粒度模型-5日标签因子 - **构建思路**：基于双向AGRU训练的多时间颗粒度预测模型[61][64] - **具体构建过程**：融合5日收益率标签数据训练，输出股票排序[64] - **评价**：2025年多空收益28.3%，表现最优[9] 因子回测效果 | 因子名称 | IC(2025) | 多空收益(2025YTD) | 多头超额收益(2025YTD) | 周胜率(2025) | |------------------------------|----------|-------------------|-----------------------|--------------| | 日内高频偏度因子 | 0.057 | 14.17% | 3.26% | 13/20 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.034 | 12.01% | 6.26% | 16/20 | | 改进GRU(50,2)+NN(10)因子 | 0.039 | 17.68% | -2.08% | 18/20 | | 多颗粒度模型-10日标签因子 | 0.067 | 26.67% | 9.41% | 16/20 | 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中证500 AI增强宽约束组合 - **构建思路**：基于多颗粒度模型因子，叠加宽泛风险约束[67][68] - **具体构建过程**：目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 约束条件包括个股权重≤1%、行业偏离≤1%、换手率约束等[68] - **评价**：严约束组合2025年超额收益3.53%，回撤控制更优[74][79] 模型回测效果 | 模型名称 | 上周收益 | 5月收益 | 2025YTD收益 | 周胜率 | |------------------------------|----------|---------|-------------|--------| | 中证1000 AI增强严约束组合 | 1.16% | 2.33% | 10.89% | 14/20 | | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.17% | 2.29% | 6.18% | 13/20 |