根据研报内容，现对其中涉及的量化因子进行总结如下： 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，通过引入价格因子（影线差）来改进传统换手率因子（Turn20），以解决传统换手率因子在换手率最大的分组中，组内成分股未来收益差异较大、导致误判的问题[6][7][8][9] * 因子具体构建过程： * 首先，计算传统换手率因子 Turn20，即过去20个交易日换手率的平均值，并进行横截面市值中性化[6] * 然后，选定一个价格因子——影线差，作为配合Turn20的价格指标[8][9] * 最后，利用价量配合的方法，将价格因子（影线差）与换手率因子（Turn20）结合，构建出TPS因子[9] * 因子评价：因子计算过程简单，且效果优秀，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子；在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净TPS因子仍然具备不错的选股能力[1][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，通过引入价格因子（影线差）来改进量稳换手率因子（STR），以进一步提升因子的选股效果[1][7][9] * 因子具体构建过程： * 首先，构建量稳换手率因子STR（该因子在前期报告中提出，旨在改进传统换手率因子）[7] * 然后，同样选定价格因子——影线差，作为配合STR的价格指标[8][9] * 最后，利用价量配合的方法，将价格因子（影线差）与换手率因子（STR）结合，构建出SPS因子[9] * 因子评价：因子计算过程简单，且效果优秀，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子；在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净SPS因子仍然具备较强的选股能力[1][9] 3. 因子名称：传统换手率因子 (Turn20)[6] * 因子构建思路：基于过去一段时间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] 因子的回测效果 1. TPS因子（回测期：2006年1月至2025年10月，全体A股，10分组多空对冲）[1][11] * 年化收益率：39.34% * 年化波动率：15.74% * 信息比率 (IR)：2.50 * 月度胜率：77.54% * 最大回撤率：18.19% 2. SPS因子（回测期：2006年1月至2025年10月，全体A股，10分组多空对冲）[1][11][12] * 年化收益率：43.18% * 年化波动率：13.16% * 信息比率 (IR)：3.28 * 月度胜率：83.47% * 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% 4. 2025年10月当月表现 * TPS因子（全体A股，10分组）[1][12] * 多头组合收益率：4.09% * 空头组合收益率：-1.73% * 多空对冲收益率：5.82% * SPS因子（全体A股，10分组）[1][14] * 多头组合收益率：4.22% * 空头组合收益率：-0.78% * 多空对冲收益率：5.00%