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]，