量化模型与构建方式 1. **模型名称：GRU模型** - 模型构建思路：结合基本面和量价特征的GRU模型，用于预测股票收益[2] - 模型具体构建过程：报告中未详细描述构建过程，但提到基于历史数据训练，涉及barra1d、open1d、close1d、barra5d等不同参数变体[4][5][6][7] - 模型评价：多空收益表现强势，尤其在沪深300和中证1000股池中表现突出[5][7] 2. **模型名称：多因子组合模型** - 模型构建思路：综合基本面和技术类因子构建的多因子选股模型[8] - 模型具体构建过程：未详细描述，但涉及行业中性化处理和月度调仓[17][29] --- 量化因子与构建方式 **Barra风格因子** 1. **因子名称：Beta** - 因子构建思路：衡量股票历史系统性风险[15] - 因子具体构建过程：历史beta值计算 2. **因子名称：市值** - 因子构建思路：反映股票规模特征[15] - 因子具体构建过程：总市值取自然对数 3. **因子名称：动量** - 因子构建思路：捕捉股票历史超额收益趋势[15] - 因子具体构建过程：历史超额收益率序列均值 4. **因子名称：波动** - 因子构建思路：衡量股票价格波动性[15] - 因子具体构建过程： $$0.74 \times \text{历史超额收益率序列波动率} + 0.16 \times \text{累积超额收益率离差} + 0.1 \times \text{历史残差收益率序列波动率}$$ 5. **因子名称：非线性市值** - 因子构建思路：捕捉市值非线性的影响[15] - 因子具体构建过程：市值风格的三次方 6. **因子名称：估值** - 因子构建思路：反映股票估值水平[15] - 因子具体构建过程：市净率倒数 7. **因子名称：流动性** - 因子构建思路：衡量股票交易活跃度[15] - 因子具体构建过程： $$0.35 \times \text{月换手率} + 0.35 \times \text{季换手率} + 0.3 \times \text{年换手率}$$ 8. **因子名称：盈利** - 因子构建思路：反映公司盈利能力[15] - 因子具体构建过程： $$0.68 \times \text{分析师预测盈利价格比} + 0.21 \times \text{市现率倒数} + 0.11 \times \text{市盈率TTM倒数}$$ 9. **因子名称：成长** - 因子构建思路：捕捉公司增长潜力[15] - 因子具体构建过程： $$0.18 \times \text{分析师预测长期盈利增长率} + 0.11 \times \text{分析师预测短期利率增长率} + 0.24 \times \text{盈利增长率} + 0.47 \times \text{营业收入增长率}$$ 10. **因子名称：杠杆** - 因子构建思路：衡量公司财务杠杆水平[15] - 因子具体构建过程： $$0.38 \times \text{市场杠杆率} + 0.35 \times \text{账面杠杆} + 0.27 \times \text{资产负债率}$$ **基本面因子** - **构建思路**：基于财务指标（如ROA、ROE、营收增长率等）计算，并进行行业中性化处理[17] - **具体因子**：包括静态财务因子（如市销率）、增长类因子（如ROA增长）、超预期增长类因子（如净利润超预期增长）[25][26] **技术类因子** - **构建思路**：基于量价数据（如动量、波动率）构建[17] - **具体因子**： - 20日/60日/120日动量：不同时间窗口的历史收益率[28] - 20日/60日/120日波动：不同时间窗口的收益率波动[28] - 中位数离差：价格偏离中位数的程度[28] --- 模型的回测效果 1. **GRU模型** - 近一周超额收益：0.06%-0.95%（不同参数变体）[31] - 今年以来超额收益：4.31%-7.75%（barra5d表现最佳）[31] 2. **多因子组合模型** - 近一周超额收益：0.13%[31] - 今年以来超额收益：2.61%[31] --- 因子的回测效果 **全市场股池** - **基本面因子**：增长类和超预期增长类因子多空收益为正，静态类因子不显著[18] - **技术类因子**：中短期动量和波动类因子多空收益为正，长期动量为负[18] - **GRU因子**：barra5d模型多空收益表现最佳[18] **沪深300股池** - **基本面因子**：估值类因子多空收益显著[20] - **技术类因子**：波动类因子多空收益突出[20] - **GRU因子**：close1d模型表现强势[20] **中证500股池** - **基本面因子**：静态财务因子多空收益最显著[22] - **技术类因子**：长期波动和中位数离差表现为负[22] - **GRU因子**：close1d模型表现强势，barra1d和open1d回撤[22] **中证1000股池** - **基本面因子**：静态财务因子多空收益强势，超预期增长类为负[24] - **技术类因子**：长期动量和波动为负，中短期动量为正[24] - **GRU因子**：barra5d模型多空收益强势[24]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 商品空头占比小幅提升，贵金属和农产品板块截面偏强，能化板块截面偏弱；不同板块在持仓量、动量、期限结构等方面表现各异；不同品种策略净值和基本面因子情况不同，综合信号有多头、空头和中性之分 [2][4][7] 各板块情况总结 商品板块整体情况 - 商品空头占比小幅提升，贵金属板块持仓量出现分化，农产品板块小幅回升，截面偏强的板块是农产品和贵金属，截面偏弱的是能化 [2] 各板块具体指标表现 - **黑色板块**：动量截面为0.09，期限结构为0，持仓量为 -0.08；期限结构分化收窄，铁矿和螺纹持仓量因子回升，短周期动量因子上升 [2][5] - **有色板块**：动量时序为0.05，动量截面为 -0.21，期限结构为0.52，持仓量为1.13；持仓量上显示出一定分歧，截面上的分化收窄，铜保持相对偏强 [2][5] - **能化板块**：动量时序为 -0.02，动量截面为0.18，期限结构为0.37，持仓量为0.69；整体短周期动量下降 [2][5] - **农产品板块**：动量时序为0.13，动量截面为0.35，期限结构为0.41，持仓量为 -0.19；油粕持仓量小幅回升，棕榈油在期限结构上相对维持截面偏强 [2][5] - **股指板块**：动量时序为 -0.71，动量截面为0.46，期限结构为 -0.63，持仓量为1.06 [5] - **贵金属板块**：动量时序为0.12，持仓量为0.88；黄金时序动量下降，沪银持仓量边际回升，短周期动量出现显著修复 [2][5] 策略净值与基本面因子情况 综合情况 - 上周供给因子走强0.55%，库存因子走低0.19%，价差因子走高0.41%，合成因子上行0.43%，本周综合信号空头 [3][4] 甲醇情况 - 甲醇国内装置产能利用率提升，供给端多头强度走弱，转为中性；传统下游厂家原料采购量减少，需求端中性偏空；内地以及港口库存持续增多，库存端空头；华东、华南沿海地区甲醇市场价释放多头信号，价差端中性偏多 [4] 浮法玻璃情况 - 上周库存因子走强0.82%，合成因子上行0.63%，本周综合信号多头；浮法玻璃企业开工负荷环比小幅下降，供给端中性延续；二线城市商品房成交数据释放多头信号但强度有所走弱，需求端中性偏多；山西省浮法玻璃企业库存减少，库存端多头；沈阳 - 沙河区域价差因子释放多头信号，价差端中性偏多 [7] 铁矿石情况 - 上周供给走弱0.23%，库存因子保持不变，价差因子走强0.28%，合成因子走强0.09%，本周综合信号保持中性；铁矿石原矿累计量继续下降，供给端信号转为中性；WSA高炉生铁本月中国产量较上一月继续回落，需求端信号转为中性；本周铁精粉45个港口库存继续回落，库存端保持中性；巴西图巴朗到青岛的铁矿石运价继续回落，价差端信号保持中性 [7] 沪铝情况 - 上周供给因子走弱0.07%，需求因子保持不变，库存因子走强0.12%，价差因子走弱0.28%，合成因子走弱0.07%，本周综合信号转为空头；SMM国内铅精矿加工费继续下降，供给端信号保持空头；中国铅合金5月出口量较4月继续降低，需求端信号保持中性；SMM铝精矿月度平衡继续回落，库存端转为中性；0 - 1价差有所回落，价差端信号保持空头 [7]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Barra风格因子** - **构建思路**：基于多维度市场特征构建的综合风格因子体系，涵盖市场风险、市值、动量等核心维度[14] - **具体构建过程**： - **Beta因子**：历史beta值 - **市值因子**：总市值取自然对数 - **动量因子**：历史超额收益率序列均值 - **波动因子**： $$0.74 \times 历史超额收益率波动率 + 0.16 \times 累积超额收益率离差 + 0.1 \times 历史残差收益率波动率$$ - **非线性市值**：市值风格的三次方 - **估值因子**：市净率倒数 - **流动性因子**： $$0.35 \times 月换手率 + 0.35 \times 季换手率 + 0.3 \times 年换手率$$ - **盈利因子**： $$0.68 \times 预测盈利价格比 + 0.21 \times 市现率倒数 + 0.11 \times 市盈率TTM倒数$$ - **成长因子**： $$0.18 \times 预测长期盈利增长率 + 0.11 \times 预测短期增长率 + 0.24 \times 盈利增长率 + 0.47 \times 营业收入增长率$$ - **杠杆因子**： $$0.38 \times 市场杠杆率 + 0.35 \times 账面杠杆 + 0.27 \times 资产负债率$$ - **因子评价**：全面覆盖市场风格特征，但需动态调整权重以适应市场变化[14] 2. **因子名称：GRU模型因子** - **构建思路**：基于门控循环单元（GRU）神经网络构建的时序预测因子[18][20][22][24] - **具体构建过程**： - 输入层：标准化后的量价数据（如开盘价、收盘价） - 隐藏层：GRU单元捕捉时序依赖 - 输出层：预测未来收益率并生成因子信号 - 衍生模型包括： - **open1d**：基于开盘价序列的1日预测 - **close1d**：基于收盘价序列的1日预测 - **barra1d/5d**：结合Barra因子的1日/5日预测 - **因子评价**：在中小市值股票中表现突出，但对计算资源要求较高[24][28] 3. **因子名称：技术类因子** - **构建思路**：基于价格波动与动量效应的传统技术指标[17][21][26] - **具体构建过程**： - **动量因子**：20日/60日/120日收益率均值 - **波动因子**：20日/60日/120日收益率标准差 - **中位数离差**：价格与移动中位数的偏离度 - **因子评价**：中长期动量稳定性优于短期[26] --- 因子回测效果 | 因子类别 | 测试范围 | 多空收益表现（最近一周） | 三年年化IR | 五年年化IR | |----------------|----------------|--------------------------|------------|------------| | **Barra风格因子** | 万得全A | Beta/估值因子多头占优[15] | - | - | | **基本面因子** | 全市场 | 增长类因子正向收益[17] | - | - | | **技术类因子** | 中证1000 | 120日动量正向0.20%[26] | -4.42% | 1.02% | | **GRU模型** | 中证1000 | close1d超额0.73%[28] | - | - | --- 模型回测效果 | 模型名称 | 超额收益（今年以来） | 近六月超额 | 近三月超额 | |------------|----------------------|------------|------------| | open1d | 6.94%[28] | 5.08% | 5.81% | | close1d | 5.48%[28] | 4.96% | 4.47% | | barra5d | 6.90%[28] | 6.79% | 5.92% | | 多因子组合 | 2.97%[28] | 6.32% | 4.75% | 数据来源：中证1000指数基准，月度调仓[27][28]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 5月27日国债期货收盘全线收跌 预期有限行情震荡有限 静待市场选择方向 [1] 相关目录总结 基本面跟踪 - 5月27日国债期货收盘全线收跌 30年期主力合约跌0.26% 10年期主力合约跌0.11% 5年期主力合约跌0.03% 2年期主力合约跌0.02% [1] - 国债期货指数为 -0.12 量价因子看多 基本面因子看空 无杠杆下 策略近20日累加收益为0.04% 近60日累加收益为 -0.53% 近120日累加收益为0.14% 近240日累加收益为1.27% [1] - 权益市场全天震荡调整 创业板指领跌 沪指跌0.18% 深成指跌0.61% 创业板指跌0.68% 盘面上市场热点杂乱 个股涨跌家数基本相当 [1] 资金方面 - 隔夜shibor报1.4520% 较前一交易日下跌5.4bp 7天shibor报1.5980% 较前一交易日上涨1.9bp 14天shibor报1.6670% 较前一交易日下跌2.1bp 1个月shibor报1.6140% 较前一交易日上涨0.2bp [2] 上一交易日国债期货市场 | 合约 | 开盘价 | 最高价 | 最低价 | 收盘价 | 涨跌(%) | 振幅(%) | 成交 | 持仓 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | TS2509 | 102.442 | 102.442 | 102.400 | 102.408 | -0.02 | 0.04 | 32028 | 104798 | | TF2509 | 106.080 | 106.085 | 106.010 | 106.030 | -0.03 | 0.07 | 43924 | 128934 | | T2509 | 108.880 | 108.890 | 108.705 | 108.735 | -0.11 | 0.17 | 58575 | 165848 | | TL2509 | 119.770 | 119.840 | 119.380 | 119.460 | -0.26 | 0.38 | 62401 | 92091 | - 2年期活跃CTD券为250006.IB IRR为1.95% 5年期活跃CTD券为220027.IB IRR为2.07% 10年期活跃CTD券为2500802.IB IRR为1.88% 30年期活跃CTD券为210005.IB IRR为3.58% 目前R007约1.6794% [3] 货币市场方面 - 5月27日银行间质押式回购市场共成交24亿元 增加1.62% 隔夜收于1.45% 较前一交易日上涨1bp 7天收于1.70% 较前一交易日上涨19bp 14天收于1.65% 较前一交易日下跌4bp 1个月收于1.60% 较前一交易日下跌6bp [4] 现券方面 - 国债收益率曲线上行0.29 - 1.10BP 2Y期上行0.29BP至1.47% 5Y期上行0.78BP至1.57% 10Y期上行0.38BP至1.72% 30Y期上行1.10BP至1.90% [4] - 信用债收益率曲线涨跌不一 评级为AAA的中短期票据到期收益率6M期维持1.75% 1Y期上行9.00BP至1.78% 3Y期下移6.00BP至1.76% 5Y期上行0.50BP至1.99% [4] 分机构类型净多头持仓变化 - 日度变化：私募减少3.27% 外资减少2.46% 理财子减少2.4% [6] - 周度变化：私募减少5.28% 外资减少4.11% 理财子减少3.69% [6] 宏观及行业新闻 - 5月27日央行开展4480亿元7天逆回购操作 操作利率为1.40% 与此前持平 今日有3570亿元逆回购到期 [8] 趋势强度 - 国债期货趋势强度为0 趋势强度取值范围为【 -2,2】区间整数 强弱程度分类为中性 -2表示最看空 2表示最看多 [9]

报告核心观点 报告对ETF轮动因子、高频因子进行跟踪测试，并构建相关指数增强策略，各因子和策略在样本外有不同表现，部分近期表现优异，还给出本周建议关注的ETF及策略持仓列表 [3][4][5] 各部分总结 ETF轮动策略跟踪 ETF轮动因子及策略近期表现 - 使用GBDT+NN机器学习因子构建周度调仓的ETF轮动策略，样本外整体表现良好 [13] - 上周因子IC值44.48%，多头超额收益率0.73% [14] - 考虑手续费，以沪深300指数为基准回测，策略年化超额收益率11.88%，信息比率0.69，超额最大回撤17.31% [15][17] - 上周超额收益率0.20%，本月以来超额收益率1.64%，今年以来超额收益率0.35% [18] 本周建议关注ETF - 本周ETF持仓包括证券ETF龙头、红利低波ETF等多只ETF [21][22] 高频因子超额收益概览 - 过去一周，各类高频因子多头组合在中证1000指数成分股中表现稳定，价格区间类因子多空收益率-2.07%，多头超额收益率-1.17%；量价背离因子多空收益率-1.18%，多头超额收益率-0.22%；遗憾规避因子多空收益率1.65%，多头超额收益率0.75% [22] 各类高频因子近期表现跟踪 高频价格区间因子 - 高价格区间成交笔数与成交量因子与股票未来收益负相关，低价格区间平均每笔成交量因子与股票未来收益正相关 [25] - 高价格80%区间成交量因子、高价格80%区间成交笔数因子和低价格10%区间每笔成交量因子周频调仓表现较好 [25] - 三个细分因子上周多空收益率分别为-1.73%、-1.56%、0.14%，多头超额收益率分别为-1.17%、-1.26%、0.32% [26] - 合成后价格区间因子样本外表现出色，超额净值曲线稳定向上 [28] 高频量价背离因子 - 量价背离时，股价未来上涨可能性高；量价趋同时，股价未来下跌可能性高 [31] - 价格与成交笔数的相关性和价格与成交量的相关性周频调仓表现较好 [31] - 两个细分因子上周多空收益率分别为-0.69%、-1.05%，多头超额收益率分别为-0.33%、-0.43% [31] - 合成后量价背离因子自2020年以来收益呈下降趋势，今年以来表现良好 [36] 遗憾规避因子 - 利用投资者遗憾规避情绪可构造有效选股因子 [37] - 卖出反弹占比因子和卖出反弹偏离因子周频表现较好 [37] - 两个细分因子上周多空收益率分别为1.67%、0.70%，多头超额收益率分别为0.88%、0.55% [40] - 合成后遗憾规避因子收益表现整体平稳向上，今年以来超额收益0.27% [44] 斜率凸性因子 - 用委托价和累计委托量计算买卖双方订单簿斜率，构建斜率凸性因子 [45] - 低档斜率因子和高档位卖方凸性因子周频调仓近期表现波动 [45] - 两个细分因子上周多空收益率分别为-0.75%、-0.50%，多头超额收益率分别为-0.34%、-0.88% [47] - 合成后斜率凸性因子自2016年以来收益平稳，样本外表现平淡 [48] 基于基本面因子与高频因子构建的中证1000指数增强策略表现 高频"金"组合中证1000指数增强策略 - 三类高频因子等权合成构建策略，周度调仓，加入换手率缓冲机制 [52] - 策略年化超额收益率10.62%，信息比率2.52，超额最大回撤6.04% [52] - 上周超额收益0.19%，本月以来超额收益0.19%，今年以来超额收益5.87% [55] 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 - 基本面因子与高频因子结合构建策略，基本面因子包括一致预期、成长和技术因子 [57] - 策略年化超额收益率14.76%，信息比率3.57，超额最大回撤4.52% [59] - 上周超额收益-0.70%，本月以来超额收益-0.70%，今年以来超额收益3.74% [60] 附录 - 高频"金"组合中证1000指数增强策略本周持仓包含新媒股份、中望软件等多只股票 [64][65] - 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略本周持仓包含新媒股份、禾丰股份等多只股票 [67][68]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Barra风格因子** - **构建思路**：基于多维度市场特征构建的风格因子体系，用于捕捉股票的不同风险收益特征[15] - **具体构建过程**： - **Beta因子**：历史beta值 - **市值因子**：总市值取自然对数 - **动量因子**：历史超额收益率序列均值 - **波动因子**：复合计算方式 $$波动 = 0.74 \times 历史超额收益率波动率 + 0.16 \times 累积超额收益率离差 + 0.1 \times 历史残差收益率波动率$$ - **非线性市值**：市值风格的三次方 - **估值因子**：市净率倒数 - **流动性因子**：换手率加权组合 $$流动性 = 0.35 \times 月换手率 + 0.35 \times 季换手率 + 0.3 \times 年换手率$$ - **盈利因子**：多指标加权 $$盈利 = 0.68 \times 预测盈利价格比 + 0.21 \times 市现率倒数 + 0.11 \times 市盈率TTM倒数$$ - **成长因子**：增长率组合 $$成长 = 0.18 \times 预测长期盈利增长率 + 0.11 \times 预测短期增长率 + 0.24 \times 盈利增长率 + 0.47 \times 营业收入增长率$$ - **杠杆因子**：多维度杠杆指标加权 $$杠杆 = 0.38 \times 市场杠杆率 + 0.35 \times 账面杠杆 + 0.27 \times 资产负债率$$ - **因子评价**：全面覆盖市场主流风格特征，具有明确经济学解释[15] 2. **因子名称：GRU模型衍生因子** - **构建思路**：基于门控循环单元（GRU）神经网络预测未来收益构建的因子[19] - **具体构建过程**：包含barra1d/5d和open1d/close1d等不同预测周期的模型输出[19][23][25] - **因子评价**：能够捕捉非线性市场规律，但存在模型过拟合风险[35] 3. **因子名称：技术类因子** - **构建思路**：基于量价数据构建的短期交易信号[20] - **具体构建过程**： - 20日/60日/120日动量：不同时间窗口的收益率 - 波动率因子：20日/60日/120日收益率标准差 - 中位数离差：价格偏离程度[20][27] 模型回测效果 1. **Barra风格因子** - 全市场测试： - 本周最佳因子：波动因子（60日窗口）多空收益3.01%[20] - 最差因子：20日动量多空收益-0.50%[20] - 沪深300测试： - barra5d模型多空收益显著[21] - 中证500测试： - barra5d模型周多空收益超3%[23] 2. **GRU模型因子** - 全市场： - open1d模型本周多空收益回撤[19] - 中证1000： - barra1d/5d模型表现优异[25] - 多头组合： - open1d模型年内超额中证1000收益4.24%[29][30] - barra5d模型近六月超额8.37%[30] 3. **技术类因子** - 中证1000测试： - 120日动量多空收益3.66%[27] - 60日波动多空收益3.60%[27] 因子表现跟踪 1. **基本面因子** - 全市场：静态财务因子多空收益最显著[18] - 中证500：超预期增长类因子负收益显著[23] - 中证1000：仅市销率因子多空收益为正[25] 2. **多因子组合** - 本周相对中证1000超额-0.97%[29] - 近六月超额6.47%[30] 注：所有测试均采用行业中性化处理，多空组合按因子值前10%做多/后10%做空，等权配置[17]

量化模型与构建方式 1 **模型名称**：GRU模型 **模型构建思路**：基于门控循环单元(GRU)神经网络构建的时序预测模型，用于捕捉股票价格动态变化[7][33] **模型具体构建过程**： - 输入层：股票历史价格序列(open/close价格) - 隐藏层：GRU单元堆叠结构，激活函数为tanh - 输出层：线性层预测未来收益率 - 训练方式：采用滚动窗口训练，损失函数为MSE **模型评价**：对短期价格波动捕捉能力较强，但需高频调参[7][33] 2 **模型名称**：barra1d/barra5d模型 **模型构建思路**：基于Barra风险模型框架的日频/5日频优化版本[15][23] **模型具体构建过程**： - 因子标准化：对10类风格因子进行Z-score标准化 - 风险调整：采用半衰期加权协方差矩阵 $$ w_{t} = \lambda w_{t-1} + (1-\lambda)r_t^T r_t $$ 其中λ=0.94(日频)/0.78(5日频)[15] **模型评价**：稳定性较好但时效性较弱[23][26] 3 **模型名称**：open1d/close1d模型 **模型构建思路**：基于开盘价/收盘价动量效应的日内交易模型[19][33] **模型具体构建过程**： - 信号生成：计算前N日开盘价与收盘价变化率 $$ signal = \frac{p_{open}^t - p_{close}^{t-1}}{p_{close}^{t-1}} $$ - 组合优化：加入交易量过滤和波动率约束[34] 量化因子与构建方式 1 **因子名称**：Barra风格因子体系 **因子构建思路**：通过10类风格维度解释股票收益差异[15] **因子具体构建过程**： - 市值因子：$$ \ln(总市值) $$ - 动量因子：过去126交易日超额收益均值 - 波动因子： $$ 0.74\sigma_{ret} + 0.16|r-\bar{r}| + 0.1\sigma_{resid} $$ - 流动性因子： $$ 0.35Turnover_{1m} + 0.35Turnover_{3m} + 0.3Turnover_{1y} $$ [15] 2 **因子名称**：超预期增长类因子 **因子构建思路**：捕捉财务指标超出分析师预期的程度[24] **因子具体构建过程**： - 计算标准化预期误差： $$ SUE = \frac{Actual - Forecast}{\sigma(Historical\ Errors)} $$ - 覆盖ROE/ROA/营业利润率等维度[24] 模型的回测效果 1 GRU模型： - 近一周超额1.43%(open1d)/1.38%(close1d)[34] - 今年以来IR 3.90(open1d)/1.87(close1d)[34] 2 barra1d模型： - 近六月超额2.39%[34] - 三年年化IR 15.39%[17] 因子的回测效果 1 市值因子： - 近半年多空收益-47.66%[17] - 五年年化IR -33.09%[17] 2 动量因子： - 近一月多空收益1.00%[17] - 三年年化IR 15.39%[17] 3 超预期增长因子： - 近一周多空收益0.57%(营业利润率)[24] - 今年以来IR 7.54%(净利润)[24]