摩根大通市场情报团队（market intel team）明确告知客户，周二美国科技股的大跌创造了抄底美股的机会。 8月20日，据追风交易台消息，摩根大通市场情报团队指出近期科技股的回调创造了逢低买入的机会。然而投资者需要密切关注两大关键变量： 一是可能逆转看涨观点的"滞胀信号"，即本周即将公布的疲软PMI初值、恶化的失业数据，或美联储主席鲍威尔在杰克逊霍尔会议上的鹰派言 论。 二是下周英伟达的财报，这份财报被视为可能重新点燃人工智能投资主题的关键催化剂。 摩根大通指出，虽然在美国宏观数据支撑下，从科技股向周期股、价值股和中小盘股的轮动可能发生，但周二科技股的跌势并非真正的轮动开 始，而更像是潜在轮动前的看空表达。 而由于近期美股的下跌是受科技股抛售潮推动，因此下周英伟达财报的重要性甚至超过了本周杰克逊霍尔全球央行年会。 动量因子大幅回撤，但仍处正常范围 上半周美股市场呈现明显的结构性分化。 标普500指数经历近3周来最严重单日下跌，纳斯达克正走向自4月以来最大的两日跌幅。这轮调整的核心是动量因子回撤和AI概念股抛售，而欧 洲和亚洲市场则录得显著超额表现，主要因为科技股在这些市场中占比较小。 值得注意的是，周 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 商品本周空头占比小幅上升，不同板块表现各异，各品种综合信号有空头、中性等情况，基本面因子在不同品种上呈现不同多空状态 [1] 各品种情况总结 甲醇 - 策略净值方面，上周供给因子走强0.64%，库存因子下行0.66%，本周综合信号空头 [1] - 基本面因子上，进口到港量持续偏高，供给端空头延续；甲醇制烯烃以及MTBE装置产能利用率小幅下降，需求端中性偏空；上周港口库存大幅增加，库存端转为空头；甲醇华东、华南沿海地区市场价格释放空头信号，但因子贡献度不高，价差端中性偏空 [1] 浮法玻璃 - 策略净值方面，上周库存因子上行2.47%，价差因子走弱0.17%，利润因子走低0.20%，合成因子下行0.13%，本周综合信号空头 [1] - 基本面因子上，浮法玻璃产能利用率环比持平，供给端维持中性；二线城市商品房成交套数减少，需求端中性偏空；重点八省浮法玻璃企业累库，库存端空头；动力煤以及管道气制浮法玻璃成本因子释放多头信号，利润端中性偏多 [1] 铁矿 - 策略净值方面，上周供给因子走强0.38%，合成因子上行0.08%，本周综合信号转为中性 [3][4] - 基本面因子上，FMG的发货量减少，7月铁矿砂及其精矿进口数量下滑，供给端空头反馈减弱，信号转为中性；港口进口铁矿的日均疏港量上升，钢厂烧结用矿粉消耗量小幅增加，需求端转为多头反馈，信号仍为中性；港口进口贸易矿库存累积，主要港口库存上升，库存端信号转为空头；西澳到青岛的运价中枢上移，价差端多头反馈进一步增强，信号转为多头 [4] 沪铝 - 策略净值方面，上周需求因子上行0.01%，价差因子下行0.01%，合成因子较上周持平，本周综合信号维持中性 [4] - 基本面因子上，SMM国产铅精矿价格上升，供给端空头反馈增强，信号转为空头；上期所仓单库存以及LME注册仓单库存均有所累积，库存端转为空头反馈，信号整体维持中性；远月价格抬升，近月持仓量增加，价差端信号转为多头 [4] 板块因子情况总结 商品板块因子强度 - 截面偏强的板块是农产品，截面偏弱的是能源板块 [1] - 黑色板块动量因子边际下降但未反转，期限结构分化收窄；有色板块持仓量因子边际下降，截面上的分化扩大；能化板块截面动量分化；农产品板块油粕持仓量回升，棕榈油短周期动量回升；黄金时序动量有所企稳，贵金属板块内分化收窄 [1] 各板块因子数据 |板块|动量时序|动量截面|期限结构|持仓量| | --- | --- | --- | --- | --- | |黑色板块|-0.42|0.18|0.29|0.79| |有色板块|-0.13|0.54|0.99|1.1| |能化板块|0.02|0.74|-0.6|0.06| |农产品板块|-0.09|0.05|0.17|-0.16| |贵金属板块|0.37|0.49|0.68|2.15| [1]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.93%，本年累计超额收益12.11% [6] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.58%，本年累计超额收益10.97% [6] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-1.56%，本年累计超额收益14.33% [6] - 中证A500指数增强组合本周超额收益-0.15%，本年累计超额收益11.56% [6] 选股因子表现 沪深300成分股 - 近期表现较好的因子：单季ROA（本周1.52%）、标准化预期外收入（本周1.38%）、标准化预期外盈利（本周1.37%） [7] - 表现较差的因子：一个月波动（本周-1.40%）、三个月波动（本周-1.37%）、非流动性冲击（本周-1.16%） [7] 中证500成分股 - 近期表现较好的因子：一年动量（本周1.17%）、单季超预期幅度（本周1.17%）、标准化预期外盈利（本周0.82%） [11] - 表现较差的因子：一个月波动（本周-1.73%）、一个月换手（本周-1.54%）、三个月波动（本周-1.36%） [11] 中证1000成分股 - 近期表现较好的因子：一年动量（本周1.61%）、EPTTM一年分位点（本周1.28%）、标准化预期外盈利（本周1.16%） [13] - 表现较差的因子：BP（本周-2.07%）、预期BP（本周-1.83%）、单季SP（本周-1.78%） [13] 中证A500成分股 - 近期表现较好的因子：DELTAROA（本周1.62%）、标准化预期外收入（本周1.56%）、DELTAROE（本周1.52%） [15] - 表现较差的因子：三个月波动（本周-1.85%）、一个月换手（本周-1.61%）、三个月换手（本周-1.59%） [15] 公募基金重仓股 - 近期表现较好的因子：一年动量（本周0.98%）、DELTAROA（本周0.63%）、单季营收同比增速（本周0.62%） [17] - 表现较差的因子：一个月换手（本周-2.12%）、三个月换手（本周-2.06%）、SPTTM（本周-1.77%） [17] 公募基金指数增强产品表现 产品规模 - 沪深300指数增强产品70只，总规模770亿元 [19] - 中证500指数增强产品71只，总规模432亿元 [19] - 中证1000指数增强产品46只，总规模150亿元 [19] - 中证A500指数增强产品52只，总规模205亿元 [19] 超额收益表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益中位数-0.09%，最高1.91%，最低-1.41% [20] - 中证500指数增强产品本周超额收益中位数-0.51%，最高0.52%，最低-2.05% [21] - 中证1000指数增强产品本周超额收益中位数-0.53%，最高0.94%，最低-1.70% [22] - 中证A500指数增强产品本周超额收益中位数-0.25%，最高0.71%，最低-1.10% [25] 方法论 - 采用最大化单因子暴露组合（MFE）方法检验因子有效性，控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [24][26] - 公募重仓指数构建基于普通股票型和偏股混合型基金持仓，选取累计权重90%的股票作为成分股 [30]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. **扩散指数模型** - **模型构建思路**：通过监测微盘股成分股价格变动的扩散程度，判断市场趋势由头部股票驱动还是底部轮动[6][18] - **具体构建过程**： - 横轴为未来N天股价涨跌幅（1.1=涨10%，0.9=跌10%），纵轴为回顾窗口期T（T=20-N） - 扩散指数值计算示例：横轴0.95与纵轴15天值为0.51，表示若成分股均跌5%，扩散指数为0.51[18] - 当前扩散指数值为0.87（横轴20，纵轴1.0）[18] - **模型评价**：扩散指数下降反映趋势由头部股票驱动，反转因子近期表现较差[6][18] 2. **首次阈值法（左侧交易）** - 触发条件：扩散指数≤0.9850时发出空仓信号，2025年5月8日触发[6][18] 3. **延迟阈值法（右侧交易）** - 触发条件：扩散指数≤0.8975时发出空仓信号，2025年5月15日触发[6][18] 4. **双均线法（自适应交易）** - 触发条件：2025年8月4日收盘发出空仓信号[6][18] --- 量化因子与构建方式 1. **动量因子** - **构建思路**：捕捉股票价格延续趋势的能力 - **测试结果**：本周rankIC为0.224（历史平均-0.005）[5][16] 2. **贝塔因子** - **测试结果**：本周rankIC为0.146（历史平均0.006）[5][16] 3. **非流动性因子** - **测试结果**：本周rankIC为0.14（历史平均0.041）[5][16] 4. **成交额因子** - **测试结果**：本周rankIC为-0.172（历史平均-0.083）[5][16] 5. **小市值低波50策略** - **构建思路**：在微盘股成分股中筛选市值最小且波动率最低的50只股票，双周调仓 - **测试结果**：2025年YTD收益76.74%，本周超额-0.40%（基准万得微盘股指数）[8][16] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 当前扩散指数值：0.87[18] - 首次阈值法空仓信号触发日期：2025年5月8日[6][18] - 双均线法空仓信号触发日期：2025年8月4日[6][18] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益：7.07%（超额-2.93%）[8][16] - 2025年YTD收益：76.74%[8][16] --- 因子的回测效果 1. **动量因子** - 本周rankIC：0.224[5][16] - 历史平均rankIC：-0.005[5][16] 2. **贝塔因子** - 本周rankIC：0.146[5][16] - 历史平均rankIC：0.006[5][16] 3. **非流动性因子** - 本周rankIC：0.14[5][16] - 历史平均rankIC：0.041[5][16] 4. **成交额因子** - 本周rankIC：-0.172[5][16] - 历史平均rankIC：-0.083[5][16] --- 以上总结覆盖了研报中所有关键模型、因子及其测试结果，未包含风险提示等非核心内容。

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，结合基本面和量价特征进行股票收益预测[10][30] 模型具体构建过程： - 输入层：包含close1d(日收盘价)、open1d(日开盘价)、barra1d(Barra风格因子日频数据)等特征[31] - 隐藏层：GRU神经网络结构，捕捉时序依赖关系 - 输出层：预测股票未来收益 - 训练方式：使用历史滚动窗口数据训练，优化损失函数 2 模型名称：多因子组合模型 模型构建思路：通过线性加权方式整合多个有效因子构建综合评分模型[31] 模型具体构建过程： - 因子筛选：选取基本面因子(如ROE增长、净利润超预期增长)和技术因子(如60日动量、120日波动)[19][24][29] - 因子标准化：进行行业中性化处理和标准化处理[17] - 权重分配：等权或基于IC-IR动态加权 - 组合构建：每月末按综合评分选股[17] 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：基于MSCI Barra多因子模型框架构建的系统化风险因子[15] 因子具体构建过程： - Beta因子：计算股票历史beta值 - 市值因子：$$ \ln(总市值) $$ - 动量因子：历史超额收益率序列均值 - 波动因子：$$ 0.74 \times \sigma_{超额收益} + 0.16 \times 累积超额收益离差 + 0.1 \times \sigma_{残差收益} $$ - 流动性因子：$$ 0.35 \times 月换手 + 0.35 \times 季换手 + 0.3 \times 年换手 $$ - 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：$$ 0.18 \times 预测长期盈利增长 + 0.11 \times 预测短期增长 + 0.24 \times 盈利增长 + 0.47 \times 营收增长 $$[15] 2 因子名称：超预期增长因子 因子构建思路：捕捉财务指标超出市场预期的增长信号[19] 因子具体构建过程： - 计算ROA/ROC/净利润等指标的同比变化 - 与分析师一致预期比较计算超预期幅度 - 标准化处理并行业中性化[17] 3 因子名称：技术动量因子 因子构建思路：捕捉股票价格趋势特征[19][24][29] 因子具体构建过程： - 20日动量：过去20日收益率 - 60日动量：过去60日收益率 - 120日动量：过去120日收益率 - 波动率：20日/60日/120日收益率标准差 模型的回测效果 1 GRU模型： - barra1d模型：近一周超额0.38%，今年以来超额3.78%[31] - barra5d模型：今年以来超额8.37%[31] - close1d模型：近六月超额6.80%[31] 2 多因子组合模型： - 近一月超额-0.30%，今年以来超额2.54%[31] 因子的回测效果 1 Barra风格因子： - 动量因子：全市场近一周多空收益1.01%(120日动量)[19] - 波动因子：全市场近一周多空收益1.45%(60日波动)[19] - 流动性因子：本周多头表现强势[16] 2 超预期增长因子： - 净利润超预期增长：全市场近一周多空收益0.74%[19] - ROA超预期增长：全市场近一周多空收益0.49%[19] 3 技术动量因子： - 60日动量：中证500近一周多空收益1.75%[24] - 120日波动：中证1000近一周多空收益1.68%[29]

点击注册小程序 查看完整报告 特别申明： 本订阅号中所涉及的证券研究信息由光大证券研究所编写，仅面向光大证券专业投资者客户，用作新媒体形势下研究 信息和研究观点的沟通交流。非光大证券专业投资者客户，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号 难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。光大证券研究所不会因关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相 关人员为光大证券的客户。 报告摘要 量化市场跟踪 大类因子表现： 本周全市场股票池中，动量因子获取正收益0.70%，市场表现为动量效应；盈利因子和Beta因子分别获取正收 益0.34%、0.28%；市值因子获取负收益-0.58%，市场表现为小市值风格；其余风格因子表现一般。 单因子表现： 本周PB-ROE-50组合在全市场股票池中获取正超额收益。中证500股票池中获得超额收益-0.40%，中证800股票 池中获得超额收益0.44%，全市场股票池中获得超额收益1.43%。 机构调研组合跟踪： 本周公募调研选股策略和私募调研跟踪策略获取正超额收益。公募调研选股策略相对中证800获得超额收益 3.21%，私募调研跟踪策略相对中证800获得超额收益0.16%。 大宗交易 ...

报告基本信息 - 报告名称为国投期货商品量化CTA周度跟踪 [1] - 报告发布方为国投期货研究院金融工程组 [2] - 报告发布时间为2025年8月5日 [2] 报告行业投资评级 - 未提及 报告核心观点 - 商品本周空头占比上升，主要表现为能化板块因子强度回落，截面偏强的板块是贵金属和农产品，偏弱的是能源板块 [3] 各板块分析总结 板块整体情况 - 黄金时序动量边际回升，贵金属板块内分化收窄；有色板块持仓量因子继续小幅回落，截面分化扩大，铜和锌处于偏弱一端；黑色板块短周期动量因子边际下降，但长周期逐步企稳，期限结构分化收窄；能化板块截面动量整体下降，PTA、纯碱和玻璃处于板块截面偏弱一端；农产品方面，油粕持仓量均小幅下降，分化收窄 [3] 各板块因子数据 |板块|动量时序|动量截面|期限结构|持仓量| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |高四板块|-0.42|0.18|0.29|0.79| |有色板块|-0.13|0.54|0.99|1.1| |能化板块|0.02|0.74|-0.6|0.06| |农产品板块|-0.09|0.05|0.17|-0.16| |股指板块|0|0.49|0.68|2.15| |贵金属板块|0.37|||-1.07| [5] 各品种情况 甲醇 - 策略净值方面，上周供给因子走强0.21%，需求因子上行0.13%，库存因子走弱0.19%，价差因子上行0.09%，合成因子走高0.16%，本周综合信号空头延续；基本面因子上，供给端空头，需求端中性，库存端多头，价差端转为空头 [4] 玻璃 - 策略净值方面，上周库存因子下行2.28%，价差因子上行2.50%，合成因子走弱0.04%，本周综合信号空头；基本面因子上，供给端维持中性，需求端中性，库存端多头，价差端空头，利润端空头 [7] 铁矿 - 策略净值方面，上周各因子保持不变，本周综合信号维持中性；基本面因子上，供给端转为空头反馈，信号整体维持中性，需求端多头反馈强度小幅下降，信号仍为中性，库存端空头反馈减弱，价差端多头反馈强度进一步减弱 [7] 铅 - 策略净值方面，上周供给因子走强0.52%，需求因子下行0.51%，价差因子上行0.46%，合成因子走强0.15%，本周综合信号由空头转为中性；基本面因子上，供给端信号转为中性，库存端转为空头反馈，信号整体维持中性，价差端空头反馈增强 [7]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**："日与夜的殊途同归"新动量因子 - **因子构建思路**：基于日内与隔夜各自的价量关系，分别改进日内因子和隔夜因子，再重新合成新的动量因子[6][7] - **因子具体构建过程**： 1. 将交易时段切割为日与夜，分别计算日内和隔夜的价量关系 2. 对日内因子和隔夜因子进行改进，具体改进方法未详细说明[7] 3. 将改进后的日内因子和隔夜因子重新合成为新的动量因子[7] - **因子评价**：选股能力显著优于传统动量因子，稳定性较高[6][7] 因子的回测效果 1. **"日与夜的殊途同归"新动量因子**（2014/02-2025/07，全体A股剔除北交所股票） - 年化收益率：18.08%[1][14] - 年化波动率：8.75%[1][14] - 信息比率（IR）：2.07[1][14] - 月度胜率：77.54%[1][14] - 月度最大回撤率：9.07%[1][14] 2. **"日与夜的殊途同归"新动量因子**（2014/01/01-2022/07/31，全体A股） - IC均值：-0.045[1] - 年化ICIR：-2.59[1] - 10分组多空对冲年化收益率：22.64%[1] - 信息比率（IR）：2.85[1] - 月度胜率：83.33%[1] - 最大回撤率：5.79%[1] 3. **7月份表现**（2025年7月，全体A股剔除北交所股票） - 10分组多头组合收益率：4.75%[1][10] - 10分组空头组合收益率：4.40%[1][10] - 10分组多空对冲收益率：0.35%[1][10] 对比传统动量因子 - 传统动量因子（2014/01/01-2022/07/31，全体A股） - 10分组多空对冲信息比率（IR）：1.09[6] - 月度胜率：62.75%[6] - 最大回撤：20.35%[6]

纪要涉及的行业和公司 行业包括股票、房地产、银行业、人工智能、铜、制药等 公司涉及英伟达、标普、七大科技巨头、高盛等 纪要提到的核心观点和论据 - **市场表现**：本周市场表现难概括，有好有坏，好消息是英伟达、中国房地产股、英国富时指数突破，坏消息是动量因子剧烈反转，全球主要指数表现参差不齐且变化不大 [1][2] - **美国市场**：标普本周初超买，周四创新高后回调，看涨叙事明确。基本面市场上调经济增长预期、下调联邦基金利率预期，技术面本地季节性因素佳、资金流动支持。虽周末市场动力减弱、动量因子下跌猛烈，但市场还有上涨空间，美国大盘股是最佳选择 [2][3][4] - **市场方向**：美国投资组合策略上调展望，预计标普 12 个月内达到 6900 点（涨 10%），假设盈利预期不变（2025 和 2026 年均为 +7%），意味着投资者应以 22 倍市盈率购买该资产 [5][6] - **广度**：衡量市场广度方法多样且常矛盾，偏好的衡量标准显示广度狭窄，但预计广度将改善，且扩展将在大盘股范围内，小盘股继续表现不佳 [7][8] - **动量因子**：连续两周是问题，如 GSPRHIMO 交易组合过去两周下跌 11%。原因是投资组合总敞口高、市场高度集中，高度集中市场虽不一定导致标普回调，但常使动量因子显著回调 [9][10] - **资金流向/仓位**：情绪指标乐观，与波动率曲面上风险溢价消失相符，但仓位未跟上节奏，投机社区持仓净多头为 +6，低于之前标普大涨时。除非市场下跌，系统性社区未来一个月有 1250 亿美元全球需求，财报期推进回购活动将恢复 [13][14] - **财报季**：标普 Q1 每股收益同比增 12%，七大科技巨头增 32%，Q2 市场预期仅增 4%。虽增长门槛低，但市场环境更严苛，美国企业可能超预期，但难有上次的收益不对称优势 [15][16] - **关税**：亚洲股市淡定接受 25%关税冲击，市场预期与欧盟和印度很快达成框架协议，认为 8 月 1 日截止日期不难，行业变量噪音出现。GIR 预计综合关税率增 14 个百分点，9 个百分点已实施，市场不再将关税视为主要变量 [17][18] - **人工智能**：Jim Covello 设想人工智能资本支出高但知识工作者被替代率低的世界，报告认为人工智能资本支出能维持当前水平增长 [18][19][20] - **其他市场**：美国地区银行相对估值低，监管公告可能带来更多贷款增长、资本回报和并购；日本日经指数在 40,000 点附近，外国投资者连续 14 周买入，市场未收复去年 7 月崩盘后抛售；中国上证综指反弹至 2022 年初以来水平；欧洲股票盈利预期下降，第二季度为 0%，可能与欧元快速升值有关；比特币周五创新高，自 2022 年底低点上涨 7 倍 [21][22][23][24][25] 其他重要但可能被忽略的内容 - 高盛“高零售情绪篮子”突破并超 2021 年高点 [25] - 过去几个月美国增长预期上升，美国周期股与防御股篮子引领 COVID 时代牛市上涨趋势 [27][29] - 按地区划分的普通 60/40 股票/债券组合 12 个月滚动表现，虽美国资产热度今年有下降，但仍会让部分人持有美国风险资产 [31] - 近期资本流动快照，解读取决于个人 [33]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：bp **因子构建思路**：衡量股票的估值水平，使用净资产与市值的比率[13] **因子具体构建过程**：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$[13] **因子评价**：正向因子，反映低估值股票的潜在超额收益[13] 2. **因子名称**：bp三年分位数 **因子构建思路**：通过分位数标准化处理当前bp值，消除量纲影响[13] **因子具体构建过程**：计算股票当前bp在最近三年历史数据中的百分位排名[13] 3. **因子名称**：Fama-French三因子1月残差波动率 **因子构建思路**：衡量个股特异性风险，剥离市场、市值、估值因子的系统性影响[13] **因子具体构建过程**：对过去20个交易日日收益率进行Fama-French三因子回归，取残差标准差[13] **因子评价**：反向因子，高波动股票通常表现较差[13] 4. **因子名称**：1个月超额收益率波动 **因子构建思路**：捕捉短期价格波动特征[13] **因子具体构建过程**：计算过去20个交易日超额收益率（个股收益-市场收益）的标准差[13] 5. **因子名称**：小市值 **因子构建思路**：利用市值效应获取超额收益[13] **因子具体构建过程**：取公司市值的自然对数[13] **因子评价**：反向因子，小市值股票长期表现优异[13] 6. **因子名称**：标准化预期外盈利 **因子构建思路**：量化业绩超预期程度[13] **因子具体构建过程**： $$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8季度单季净利润同比增长均值)}{过去8季度单季净利润同比增长值的标准差} $$[13] 因子回测效果 1. **bp因子** 最近一周IC 9.73%[9] 最近一月IC均值2.21%[9] 最近一年IC均值1.64%[9] 历史IC均值2.27%[9] 最近一周多头超额0.52%[11] 最近一月多头超额-0.36%[11] 最近一年多头超额1.57%[11] 2. **Fama-French三因子1月残差波动率因子** 最近一周IC 14.50%[9] 最近一月IC均值5.11%[9] 最近一年IC均值3.29%[9] 历史IC均值2.54%[9] 最近一周多头超额1.33%[11] 最近一月多头超额1.68%[11] 最近一年多头超额8.97%[11] 3. **小市值因子** 最近一周IC -5.53%[9] 最近一月IC均值4.57%[9] 最近一年IC均值3.29%[9] 历史IC均值2.09%[9] 最近一周多头超额-0.72%[11] 最近一月多头超额1.48%[11] 最近一年多头超额16.36%[11] 4. **1个月超额收益率波动因子** 最近一周IC 14.87%[9] 最近一月IC均值5.14%[9] 最近一年IC均值3.26%[9] 历史IC均值2.22%[9] 最近一周多头超额1.34%[11] 最近一月多头超额1.55%[11] 最近一年多头超额10.29%[11] 5. **bp三年分位数因子** 最近一周IC 14.75%[9] 最近一月IC均值3.36%[9] 最近一年IC均值2.85%[9] 历史IC均值1.69%[9] 最近一周多头超额0.75%[11] 最近一月多头超额-0.59%[11] 最近一年多头超额3.19%[11]