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 |