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：捕捉股票日内收益的分布特征，特别是偏度信息，以预测未来收益[14] 因子具体构建过程：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[14] 2. 因子名称：日内下行波动占比因子 因子构建思路：分解已实现波动，关注下行波动部分在总波动中的占比，以衡量股票的下跌风险[19] 因子具体构建过程：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[19] 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，将高频信息低频化，计算买入意愿的占比[23] 因子具体构建过程：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《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》[23] 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而非单纯占比[28] 因子具体构建过程：报告未提供详细构建公式，但指出计算方式可参考专题报告《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》[28] 5. 因子名称：开盘后大单净买入占比因子 因子构建思路：分析开盘后大单资金的净买入行为，计算其占比以捕捉主力资金动向[33] 6. 因子名称：开盘后大单净买入强度因子 因子构建思路：在净买入占比的基础上，进一步衡量大单净买入的强度[38] 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[43] 8. 因子名称：尾盘成交占比因子 因子构建思路：关注尾盘时段成交量在全天成交量中的占比，以捕捉尾盘资金行为信息[49] 9. 因子名称：平均单笔流出金额占比因子 因子构建思路：通过计算平均单笔流出金额的占比，来衡量资金流出的压力[55] 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，以识别有资金强力推动的股票[60] 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）和神经网络（NN）相结合的深度学习模型，从高频数据中提取选股信号[64] 因子具体构建过程：模型结构为GRU(50,2)与NN(10)的组合，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[64] 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）与神经网络相结合的深度学习模型，处理高频数据[66] 因子具体构建过程：模型结构为残差注意力LSTM(48,2)与NN(10)的组合，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[66] 13. 因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子 因子构建思路：使用基于双向AGRU（可能指注意力GRU）训练的多颗粒度深度学习模型，预测未来5日的收益标签[69] 因子具体构建过程：模型基于双向AGRU训练得到，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[69] 14. 因子名称：多颗粒度模型-10日标签因子 因子构建思路：使用基于双向AGRU训练的多颗粒度深度学习模型，预测未来10日的收益标签[70] 因子具体构建过程：模型基于双向AGRU训练得到，具体网络架构和训练细节未在报告中详述[70] 量化模型与构建方式 1. 模型名称：周度调仓的中证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，在较宽松的风险约束下最大化预期收益[74] 模型具体构建过程：以最大化预期收益为目标函数 $max\sum\mu_{i}w_{i}$，其中 $w_i$ 为股票i的权重，$\mu_i$ 为股票i的预期超额收益[75]。组合优化时施加一系列风险控制约束，包括个股权重上限1%、行业偏离上限1%、市值因子暴露上限0.3等“宽”约束条件[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 2. 模型名称：周度调仓的中证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，在更严格的风险约束下最大化预期收益[74] 模型具体构建过程：目标函数与宽约束组合相同 $max\sum\mu_{i}w_{i}$[75]。但施加更严格的风险约束，例如市值因子暴露上限收紧至0.1，并额外增加ROE、SUE、波动率等因子的暴露约束，以及更高的成份股权重约束（0.8）[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 3. 模型名称：周度调仓的中证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，在较宽松的风险约束下最大化预期收益[74] 模型具体构建过程：目标函数与前述组合相同 $max\sum\mu_{i}w_{i}$[75]。对中证1000指数成分股进行优化，约束条件与中证500宽约束组合类似，包括个股权重上限1%、行业偏离上限1%、市值因子暴露上限0.3等[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 4. 模型名称：周度调仓的中证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，在更严格的风险约束下最大化预期收益[74] 模型具体构建过程：目标函数与前述组合相同 $max\sum\mu_{i}w_{i}$[75]。对中证1000指数成分股进行优化，约束条件与中证500严约束组合类似，包括更严格的市值暴露约束（0.1）以及额外的ROE、SUE、波动率等因子暴露约束和成份股权重约束（0.8）[75]。回测假设以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[76] 因子的回测效果 （以下数据均为周度频率测试结果，涵盖“上周”、“12月”及“2025YTD”三个时间段）[10][13] 1. 日内高频偏度因子，IC(历史)0.019，IC(2025年)0.021，e^(-rank mae)(历史)0.324，e^(-rank mae)(2025年)0.326，多空收益上周0.67%，多空收益12月-1.18%，多空收益2025YTD 22.39%，2025年周胜率32/51，多头超额收益上周-0.09%，多头超额收益12月-1.49%，多头超额收益2025YTD 5.11%，多头超额收益2025年周胜率26/51[10] 2. 日内下行波动占比因子，IC(历史)0.016，IC(2025年)0.018，e^(-rank mae)(历史)0.323，e^(-rank mae)(2025年)0.324，多空收益上周0.87%，多空收益12月-1.33%，多空收益2025YTD 19.08%，2025年周胜率34/51，多头超额收益上周-0.01%，多头超额收益12月-1.70%，多头超额收益2025YTD 1.89%，多头超额收益2025年周胜率27/51[10] 3. 开盘后买入意愿占比因子，IC(历史)0.025，IC(2025年)0.023，e^(-rank mae)(历史)0.321，e^(-rank mae)(2025年)0.320，多空收益上周0.66%，多空收益12月0.61%，多空收益2025YTD 21.12%，2025年周胜率38/51，多头超额收益上周0.59%，多头超额收益12月0.37%，多头超额收益2025YTD 9.83%，多头超额收益2025年周胜率33/51[10] 4. 开盘后买入意愿强度因子，IC(历史)0.030，IC(2025年)0.027，e^(-rank mae)(历史)0.326，e^(-rank mae)(2025年)0.326，多空收益上周0.46%，多空收益12月0.94%，多空收益2025YTD 28.09%，2025年周胜率38/51，多头超额收益上周-0.49%，多头超额收益12月0.10%，多头超额收益2025YTD 10.73%，多头超额收益2025年周胜率35/51[10] 5. 开盘后大单净买入占比因子，IC(历史)0.035，IC(2025年)0.020，e^(-rank mae)(历史)0.322，e^(-rank mae)(2025年)0.317，多空收益上周-0.21%，多空收益12月0.17%，多空收益2025YTD 22.11%，2025年周胜率35/51，多头超额收益上周-0.07%，多头超额收益12月0.75%，多头超额收益2025YTD 11.27%，多头超额收益2025年周胜率32/51[10] 6. 开盘后大单净买入强度因子，IC(历史)0.024，IC(2025年)0.014，e^(-rank mae)(历史)0.320，e^(-rank mae)(2025年)0.316，多空收益上周-0.25%，多空收益12月0.38%，多空收益2025YTD 12.50%，2025年周胜率30/51，多头超额收益上周-0.06%，多头超额收益12月0.77%，多头超额收益2025YTD 9.40%，多头超额收益2025年周胜率34/51[10] 7. 改进反转因子，IC(历史)0.030，IC(2025年)0.020，e^(-rank mae)(历史)0.330，e^(-rank mae)(2025年)0.330，多空收益上周0.35%，多空收益12月0.91%，多空收益2025YTD 22.33%，2025年周胜率38/51，多头超额收益上周-0.54%，多头超额收益12月-0.07%，多头超额收益2025YTD 7.82%，多头超额收益2025年周胜率28/51[11] 8. 尾盘成交占比因子，IC(历史)0.025，IC(2025年)0.015，e^(-rank mae)(历史)0.322，e^(-rank mae)(2025年)0.319，多空收益上周-0.94%，多空收益12月1.04%，多空收益2025YTD 16.73%，2025年周胜率33/51，多头超额收益上周-0.73%，多头超额收益12月-0.08%，多头超额收益2025YTD 5.19%，多头超额收益2025年周胜率27/51[11] 9. 平均单笔流出金额占比因子，IC(历史)0.008，IC(2025年)-0.007，e^(-rank mae)(历史)0.317，e^(-rank mae)(2025年)0.315，多空收益上周-1.15%，多空收益12月-2.15%，多空收益2025YTD -8.11%，2025年周胜率23/51，多头超额收益上周-0.30%，多头超额收益12月-0.81%，多头超额收益2025YTD -3.10%，多头超额收益2025年周胜率18/51[13] 10. 大单推动涨幅因子，IC(历史)0.018，IC(2025年)0.007，e^(-rank mae)(历史)0.325，e^(-rank mae)(2025年)0.325，多空收益上周0.41%，多空收益12月-0.93%，多空收益2025YTD 7.19%，2025年周胜率31/51，多头超额收益上周0.14%，多头超额收益12月-0.15%，多头超额收益2025YTD 1.61%，多头超额收益2025年周胜率28/51[13] 11. 改进 GRU(50,2)+NN(10) 因子，IC(历史)0.066，IC(2025年)0.045，e^(-rank mae)(历史)0.336，e^(-rank mae)(2025年)0.332，多空收益上周1.13%，多空收益12月-0.47%，多空收益2025YTD 47.04%，2025年周胜率41/51，多头超额收益上周-0.20%，多头超额收益12月-0.26%，多头超额收益2025YTD 7.10%，多头超额收益2025年周胜率28/51[13] 12. 残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10) 因子，IC(历史)0.063，IC(2025年)0.044，e^(-rank mae)(历史)0.334，e^(-rank mae)(2025年)0.331，多空收益上周1.66%，多空收益12月0.19%，多空收益2025YTD 47.39%，2025年周胜率46/51，多头超额收益上周0.15%，多头超额收益12月0.06%，多头超额收益2025YTD 8.92%，多头超额收益2025年周胜率30/51[13] 13. 多颗粒度模型-5日标签因子，IC(历史)0.080，IC(2025年)0.065，e^(-rank mae)(历史)0.343，e^(-rank mae)(2025年)0.340，多空收益上周2.46%，多空收益12月1.12%，多空收益2025YTD 68.13%，2025年周胜率45/51，多头超额收益上周0.74%，多头超额收益12月-0.18%，多头超额收益2025YTD 24.48%，多头超额收益2025年周胜率40/51[13] 14. 多颗粒度模型-10日标签因子，IC(历史)0.073，IC(2025年)0.060，e^(-rank mae)(历史)0.342，e^(-rank mae)(2025年)0.341，多空收益上周2.26%，多空收益12月1.11%，多空收益2025YTD 62.71%，2025年周胜率45/51，多头超额收益上周0.76%，多头超额收益12月-0.50%，多头超额收益2025YTD 24.30%，多头超额收益2025年周胜率38/51[13] 模型的回测效果 （以下数据均为周度调仓频率下的超额收益及胜率）[14] 1. 周度调仓的中证500 AI增强宽约束组合，超额收益上周0.41%，超额收益12月-2.64%，超额收益2025YTD 5.46%，2025年周胜率29/51[14] 2. 周度调仓的中证500 AI增强严约束组合，超额收益上周0.92%，超额收益12月-1.62%，超额收益2025YTD 9.23%，2025年周胜率33/51[14] 3. 周度调仓的中证1000 AI增强宽约束组合，超额收益上周1.55%，超额收益12月-2.69%，超额收益2025YTD 15.39%，2025年周胜率34/51[14] 4. 周度调仓的中证1000 AI增强严约束组合，超额收益上周1.48%，超额收益12月-1.45%，超额收益2025YTD 19.02%，2025年周胜率33/51[14]