量化因子与构建方式 大类因子 - 因子名称：Beta因子 因子的构建思路：衡量股票相对于市场的系统性风险，Beta值越高，股票对市场波动的敏感性越强 因子具体构建过程：通过回归分析计算股票收益率与市场收益率之间的关系，公式为： $R_i = \alpha + \beta R_m + \epsilon$ 其中，$R_i$为个股收益率，$R_m$为市场收益率，$\beta$为Beta因子，表示个股对市场波动的敏感性[17] 因子评价：本周表现突出，获取正收益2.59%，显示市场对高Beta股票的偏好[17] - 因子名称：市值因子 因子的构建思路：衡量股票市值大小对收益的影响，通常反映市场风格偏好 因子具体构建过程：以股票的总市值作为因子值，公式为： $ 市值因子 = \ln(市值) $ 其中，市值为股票的流通市值或总市值[17] 因子评价：本周表现为大市值风格，获取正收益1.88%[17] - 因子名称：残差波动率因子 因子的构建思路：衡量股票收益率中非系统性风险的波动程度 因子具体构建过程：通过回归模型计算残差的标准差，公式为： $\sigma_{\epsilon} = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (\epsilon_i - \bar{\epsilon})^2}{n-1}}$ 其中，$\epsilon_i$为回归残差，$\bar{\epsilon}$为残差均值，$n$为样本数量[17] 因子评价：本周获取正收益0.93%，表现较好[17] - 因子名称：盈利因子 因子的构建思路：衡量公司盈利能力对股票收益的影响 因子具体构建过程：以净利润率、ROE等指标为基础，构造盈利相关因子[17] 因子评价：本周获取正收益0.60%，表现一般[17] - 因子名称：动量因子 因子的构建思路：衡量股票过去一段时间的收益率对未来收益的影响 因子具体构建过程：计算股票在过去一段时间内的累计收益率，公式为： $ 动量因子 = \sum_{t=1}^n R_t $ 其中，$R_t$为第$t$天的收益率，$n$为回溯期[17] 因子评价：本周获取负收益-1.77%，表现较差[17] 单因子 - 因子名称：对数市值因子 因子的构建思路：衡量市值大小对股票收益的影响 因子具体构建过程：以股票市值的对数值作为因子值，公式为： $ 对数市值因子 = \ln(市值) $ 其中，市值为股票的流通市值或总市值[8][9] 因子评价：在沪深300股票池中表现较好，本周收益为3.46%[8][9] - 因子名称：总资产毛利率TTM 因子的构建思路：衡量公司盈利能力与资产规模的关系 因子具体构建过程：以过去12个月的总资产毛利率作为因子值，公式为： $ 总资产毛利率TTM = \frac{毛利润}{总资产} $ 其中，毛利润为营业收入减去营业成本[8][9] 因子评价：在沪深300股票池中表现较好，本周收益为3.05%[8][9] - 因子名称：市盈率因子 因子的构建思路：衡量股票价格相对于每股收益的比值 因子具体构建过程：以市盈率的倒数作为因子值，公式为： $ 市盈率因子 = \frac{1}{市盈率} $ 其中，市盈率为股票价格与每股收益的比值[11][12] 因子评价：在中证500股票池中表现较好，本周收益为3.28%[11][12] - 因子名称：市净率因子 因子的构建思路：衡量股票价格相对于每股净资产的比值 因子具体构建过程：以市净率的倒数作为因子值，公式为： $ 市净率因子 = \frac{1}{市净率} $ 其中，市净率为股票价格与每股净资产的比值[11][12] 因子评价：在中证500股票池中表现较好，本周收益为2.55%[11][12] - 因子名称：毛利率TTM 因子的构建思路：衡量公司盈利能力与营业收入的关系 因子具体构建过程：以过去12个月的毛利率作为因子值，公式为： $ 毛利率TTM = \frac{毛利润}{营业收入} $ 其中，毛利润为营业收入减去营业成本[11][12][14] 因子评价：在流动性1500股票池中表现较好，本周收益为2.23%[14][15] 因子的回测效果 大类因子 - Beta因子，最近1周收益2.59%[17] - 市值因子，最近1周收益1.88%[17] - 残差波动率因子，最近1周收益0.93%[17] - 盈利因子，最近1周收益0.60%[17] - 动量因子，最近1周收益-1.77%[17] 单因子 - 对数市值因子，最近1周收益3.46%[8][9] - 总资产毛利率TTM，最近1周收益3.05%[8][9] - 市盈率因子，最近1周收益3.28%[11][12] - 市净率因子，最近1周收益2.55%[11][12] - 毛利率TTM，最近1周收益2.23%[14][15]