量化因子与构建方式 单因子表现 - 因子名称：毛利率TTM - 因子的构建思路：基于企业盈利能力的衡量，毛利率越高，企业盈利能力越强[8] - 因子的具体构建过程：以过去12个月的毛利率数据作为因子值，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[8] - 因子评价：本周在沪深300股票池中表现较好，收益为1.67%[8][9] - 因子名称：动量弹簧因子 - 因子的构建思路：基于动量效应，捕捉短期价格反弹的机会[8] - 因子的具体构建过程：通过计算股票价格的短期动量变化，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[8] - 因子评价：本周在沪深300股票池中表现较好，收益为1.49%[8][9] - 因子名称：市盈率因子 - 因子的构建思路：基于估值水平，市盈率越低，投资价值越高[8] - 因子的具体构建过程：以市盈率数据为因子值，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[8] - 因子评价：本周在沪深300股票池中表现较好，收益为1.47%[8][9] - 因子名称：下行波动率占比 - 因子的构建思路：衡量股票收益的风险特征，下行波动率占比越低，风险越小[12] - 因子的具体构建过程：计算股票收益的下行波动率占总波动率的比例，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[12] - 因子评价：本周在中证500股票池中表现较好，收益为2.18%[12][13] - 因子名称：对数市值因子 - 因子的构建思路：基于市值规模，捕捉小市值股票的超额收益[15] - 因子的具体构建过程：取股票市值的对数值作为因子值，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[15] - 因子评价：本周在流动性1500股票池中表现较好，收益为2.23%[15][16] 大类因子表现 - 因子名称：残差波动率因子 - 因子的构建思路：基于股票收益的波动性，残差波动率越高，收益越高[18] - 因子的具体构建过程：通过回归模型计算股票收益的残差波动率，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[18] - 因子评价：本周在全市场股票池中表现较好，收益为0.46%[18] - 因子名称：非线性市值因子 - 因子的构建思路：基于市值与收益的非线性关系，捕捉小市值股票的超额收益[18] - 因子的具体构建过程：通过非线性回归模型计算市值因子值，剔除行业与市值影响后，构建多头组合[18] - 因子评价：本周在全市场股票池中表现较好，收益为0.44%[18] 因子的回测效果 单因子表现 - 毛利率TTM因子，最近1周收益1.67%，最近1个月收益4.63%，最近1年收益-7.88%，最近10年收益-0.73%[9] - 动量弹簧因子，最近1周收益1.49%，最近1个月收益2.91%，最近1年收益-13.67%，最近10年收益76.84%[9] - 市盈率因子，最近1周收益1.47%，最近1个月收益2.49%，最近1年收益-2.83%，最近10年收益61.15%[9] - 下行波动率占比因子，最近1周收益2.18%，最近1个月收益4.69%，最近1年收益2.71%，最近10年收益190.82%[13] - 对数市值因子，最近1周收益2.23%，最近1个月收益0.88%，最近1年收益3.75%，最近10年收益6.09%[16] 大类因子表现 - 残差波动率因子，最近1周收益0.46%[18] - 非线性市值因子，最近1周收益0.44%[18]