因子开发与迭代 - 传统多因子模型收益下降，因子开发和迭代更新变得重要[1] - 低频数据因子开发难度增大，增量信息有限[1] - 高频数据具有体量大、拥挤度低、相关性低等优势[4][5] - 低频因子开发更多从另类数据和新理论成果出发[6] 指增ETF因子构建 - 利用指数增强型ETF每日申购赎回清单(PCF)披露数据构建因子[8] - 计算基金经理实际配置权重与基准指数权重的超低配比例[20] - 对超低配比例进行横截面标准化处理[21] - 因子构建覆盖沪深300、中证500、中证1000和中证2000指数[16] 因子回测表现 - 分组收益在四大指数中均呈现单调递增特征[22] - 沪深300成分股中IC均值2.09%，胜率62.42%[40] - 中证500成分股中IC均值3.78%，胜率64.33%[43] - 中证1000成分股中IC均值2.75%，胜率72.32%[44] - 中证2000成分股中IC均值3.14%，胜率60.00%[47] 多空策略表现 - 沪深300多空累计收益率9.63%，年化3.09%[51] - 中证500多空累计收益率67.02%，年化18.52%[55] - 中证1000多空累计收益率31.26%，年化13.46%[58] - 中证2000多空累计收益率24.55%，年化20.96%[61] 总结 - 因子通过追踪基金经理操作偏好获取超额收益[62] - 在中证500和中证1000指数中表现最为突出[62] - 小盘风格崛起为中小市值指数超额收益提供机会[62] - 方法在后疫情时代能更好捕捉结构性机会[63]