量化因子与构建方式 估值类因子 1. **因子名称**：bp - **构建思路**：衡量净资产与市值的相对关系[13] - **构建过程**：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$[13] 2. **因子名称**：bp三年分位数 - **构建思路**：反映当前bp在近三年的分位水平[13] - **构建过程**：计算股票当前bp在最近三年的分位数[13] 3. **因子名称**：季度ep - **构建思路**：衡量季度净利润与净资产的关系[13] - **构建过程**：$$ 季度ep = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 4. **因子名称**：季度sp - **构建思路**：衡量季度营收与净资产的关系[13] - **构建过程**：$$ 季度sp = \frac{季度营业收入}{净资产} $$[13] 盈利类因子 5. **因子名称**：季度roa - **构建思路**：反映净利润与总资产的效率关系[13] - **构建过程**：$$ 季度roa = \frac{季度净利润}{总资产} $$[13] 6. **因子名称**：季度roe - **构建思路**：衡量净利润与净资产的效率关系[13] - **构建过程**：$$ 季度roe = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 成长类因子 7. **因子名称**：标准化预期外盈利 - **构建思路**：量化实际盈利与预期盈利的偏离程度[13] - **构建过程**：$$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8个季度单季净利润同比增长均值)}{过去8个季度单季净利润同比增长值的标准差} $$[13] 换手率类因子 8. **因子名称**：1个月非流动性冲击 - **构建思路**：衡量收益率绝对值与成交量的关系[13] - **构建过程**：过去20个交易日日收益率绝对值与日成交量之比的均值[13] 9. **因子名称**：1个月换手率波动 - **构建思路**：反映换手率的波动性[13] - **构建过程**：过去20个交易日换手率的标准差[13] 波动率类因子 10. **因子名称**：Fama-French三因子1月残差波动率 - **构建思路**：衡量个股收益对三因子模型残差的波动[13] - **构建过程**：过去20个交易日日收益对Fama-French三因子回归的残差标准差[13] 动量与反转类因子 11. **因子名称**：1个月反转 - **构建思路**：捕捉短期反转效应[13] - **构建过程**：过去20个交易日收益率累加[13] 因子回测效果 IC表现 1. **bp因子**：最近一周IC 0.60%，最近一月IC均值-0.14%，最近一年IC均值1.68%[9] 2. **1个月非流动性冲击因子**：最近一周IC 8.83%，最近一月IC均值4.44%，最近一年IC均值0.85%[9] 3. **小市值因子**：最近一月IC均值10.11%，最近一年IC均值3.66%[9] 多头组合表现 1. **1个月非流动性冲击因子**：最近一周超额收益显著[10] 2. **小市值因子**：最近一月超额收益10.11%[10] 3. **1个月换手率波动因子**：最近一年超额收益2.77%[10] 因子评价 - **小市值因子**：长期表现稳定，但易受市场风格切换影响[9][10] - **换手率类因子**：短期有效性高，但需注意流动性风险[9][10] - **标准化预期外盈利因子**：对盈利惊喜敏感，但受分析师预期分歧干扰[13] （注：部分因子未提及具体评价，故未列出）

证券研究报告·金融工程·金工定期报告 金工定期报告 20250507 2025-04-03 TPS 与 SPS 选股因子绩效月报 20250430 2025 年 05 月 07 日 证券分析师 高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 证券分析师 凌志杰 执业证书：S0600525040007 lingzhj@dwzq.com.cn 相关研究 《成交价改进换手率因子》 2022-08-16 《 TPS 与 SPS 选股因子绩效月报 20250331》 东吴证券研究所 1 / 9 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Tag] [Table_Summary] ◼ TPS 因子多空对冲绩效（全市场）： 2006 年 1 月至 2025 年 4 月，TPS 因子在全体 A 股中，10 分组多空对冲的年化收益率为 39.50%，年化波 动为 15.79%，信息比率为 2.50，月度胜率为 77.39%，月度最大回撤为 18.19%。 ◼ SPS 因子多空对冲绩效（全市场）： 2006 年 1 月至 2025 年 4 月，SPS 因子在全体 ...

量化因子与构建方式 1. **因子名称：TPS（Turn20 conformed by PLUS）** - **构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，结合价量配合逻辑，通过影线差价格因子改进传统换手率因子（Turn20），以解决传统换手率因子组内收益标准差单调递增的问题[9][11] - **具体构建过程**： 1. 计算传统换手率因子Turn20：过去20个交易日换手率的均值，并进行横截面市值中性化[6] 2. 选取影线差作为价格因子，反映日内多空情绪（参考《上下影线，蜡烛好还是威廉好？》研究）[8][9] 3. 结合影线差对Turn20进行价量配合调整，生成TPS因子[9] - **因子评价**：计算简单且效果优秀，显著优于传统换手率因子；纯净因子（剔除风格和行业干扰后）仍保持选股能力[9] 2. **因子名称：SPS（STR conformed by PLUS）** - **构建思路**：基于量稳换手率STR因子（解决Turn20缺陷的改进版），同样通过影线差价格因子进行价量配合优化[7][9] - **具体构建过程**： 1. 使用STR因子（量稳换手率）替代Turn20作为基础因子[7] 2. 采用与TPS相同的影线差价格因子进行配合调整[9] - **因子评价**：表现大幅优于传统换手率因子，纯净因子选股能力较强[9] --- 因子的回测效果 1. **TPS因子（2006/01-2025/04全市场测试）** - 年化收益率：39.50% - 年化波动率：15.79% - 信息比率（IR）：2.50 - 月度胜率：77.39% - 最大回撤率：18.19%[11][12] - **2025年4月单月表现**： - 多头组合收益率：0.48% - 空头组合收益率：-4.59% - 多空对冲收益率：5.07%[14][17] 2. **SPS因子（2006/01-2025/04全市场测试）** - 年化收益率：43.08% - 年化波动率：13.17% - 信息比率（IR）：3.27 - 月度胜率：83.48% - 最大回撤率：11.58%[12][14] - **2025年4月单月表现**： - 多头组合收益率：0.55% - 空头组合收益率：-4.81% - 多空对冲收益率：5.36%[15][18] --- 对比基准因子 - **传统换手率因子（Turn20）**： - 年化收益率：37.71%（2006/01-2022/12） - 信息比率：2.20 - 月度胜率：70.79% - IC均值：-0.076，ICIR：-2.23[6] - **量稳换手率因子（STR）**： - 虽优于Turn20，但未完全解决组内标准差单调性问题[7]

量化因子与构建方式 1.估值类因子 1) **bp因子** - 构建思路：衡量股票当前市净率水平[13] - 具体构建：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$[13] 2) **bp三年分位数因子** - 构建思路：评估当前市净率在近三年的相对位置[13] - 具体构建：计算股票当前bp在最近三年的分位数[13] 3) **季度ep因子** - 构建思路：反映季度净利润与净资产的关系[13] - 具体构建：$$ 季度ep = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 4) **季度sp因子** - 构建思路：衡量季度营业收入与净资产的关系[13] - 具体构建：$$ 季度sp = \frac{季度营业收入}{净资产} $$[13] 2.盈利类因子 1) **季度roa因子** - 构建思路：评估季度净利润与总资产的比率[13] - 具体构建：$$ 季度roa = \frac{季度净利润}{总资产} $$[13] 2) **季度roe因子** - 构建思路：衡量季度净利润与净资产的比率[13] - 具体构建：$$ 季度roe = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 3.成长类因子 1) **季度净利润同比增长因子** - 构建思路：反映季度净利润的同比增长情况[13] - 具体构建：直接计算季度净利润同比增长率[13] 2) **标准化预期外盈利因子** - 构建思路：衡量实际盈利与预期盈利的偏离程度[13] - 具体构建： $$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8个季度单季净利润同比增长均值)}{过去8个季度的单季度净利润同比增长值的标准差} $$[13] 4.换手率类因子 1) **1个月换手率与均价的相关性因子** - 构建思路：评估换手率与股价的相关性[13] - 具体构建：计算过去20个交易日换手率与均价的相关系数[13] 2) **1个月换手率波动因子** - 构建思路：衡量换手率的波动性[13] - 具体构建：计算过去20个交易日换手率的标准差[13] 5.波动率类因子 1) **Fama-French三因子1月残差波动率因子** - 构建思路：衡量股票收益对三因子模型的残差波动[13] - 具体构建：对过去20个交易日日收益进行Fama-French三因子回归，取残差标准差[13] 2) **1月特异度因子** - 构建思路：评估股票收益中未被三因子解释的部分[13] - 具体构建：$$ 1 - R^2 \ (Fama-French三因子回归的R方) $$[13] 6.动量与反转类因子 1) **一年动量因子** - 构建思路：捕捉长期动量效应[13] - 具体构建：$$ 过去一年收益率累加 - 过去一个月收益率累加 $$[13] 2) **1个月反转因子** - 构建思路：捕捉短期反转效应[13] - 具体构建：累加过去20个交易日收益率[13] 7.规模类因子 1) **小市值因子** - 构建思路：衡量公司规模对收益的影响[13] - 具体构建：对数市值[13] 8.Beta因子 1) **Beta因子** - 构建思路：衡量股票与市场的系统性风险关联[14] - 具体构建：最近490个交易日个股收益与市场收益加权回归的系数[14] --- 因子回测效果 1.IC表现 - **bp因子**：最近一周IC -6.07%，最近一月IC均值 -0.91%，历史IC均值 2.07%[9] - **1个月换手率与均价的相关性因子**：最近一周IC 11.30%，最近一月IC均值 7.07%，历史IC均值 1.70%[9] - **1个月反转因子**：最近一周IC 11.08%，最近一月IC均值 4.52%，历史IC均值 2.15%[9] 2.多头组合表现 - **小市值因子**：最近一年超额收益 10.84%，历史累计超额 59.20%[11] - **1个月换手率波动因子**：最近一年超额收益 10.68%，历史累计超额 32.01%[11] - **Beta因子**：最近一周超额 1.08%，最近一年超额 6.46%[11] --- 数据处理方法 - 因子值基于最近五年周频数据，先转为行业内排序分位数，并对市值、bp和行业进行中性化处理（规模类和bp因子除外）[7] - 多头组合构建：每期选择因子排名前10%的股票，采用根号下流通市值加权[10]