根据研报内容，以下是关于量化因子和模型的总结。 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：通过分析股票日内收益的分布特征，捕捉其偏度信息以预测未来表现[12] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》[12] 2. **因子名称：日内下行波动占比因子** 因子构建思路：将已实现波动率分解，计算下行波动部分在总波动中的占比[17] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[17] 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，衡量买入意愿的相对强度[22] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《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》[22] 4. **因子名称：开盘后买入意愿强度因子** 因子构建思路：在买入意愿占比的基础上，进一步衡量买入意愿的绝对强度[25] 因子具体构建过程：具体计算方式请参考专题报告《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》[25] 5. **因子名称：开盘后大单净买入占比因子** 因子构建思路：分析开盘后大单净买入金额在总成交额中的占比，捕捉大资金动向[30] 6. **因子名称：开盘后大单净买入强度因子** 因子构建思路：衡量开盘后大单净买入的绝对强度[34] 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[40] 8. **因子名称：尾盘成交占比因子** 因子构建思路：通过分析尾盘成交额在日总成交额中的占比，捕捉资金在尾盘的动向[44] 9. **因子名称：平均单笔流出金额占比因子** 因子构建思路：计算平均单笔流出金额在总流出金额中的占比，分析资金流出特征[49] 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[54] 11. **因子名称：改进 GRU(50,2)+NN(10)因子** 因子构建思路：使用改进的门控循环单元（GRU）神经网络结合全连接网络（NN）从高频数据中提取预测信号[58] 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）结合全连接网络（NN）进行深度学习因子构建[59] 13. **因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子** 因子构建思路：基于双向A-GRU网络，使用5日收益作为预测标签进行训练，从多时间颗粒度数据中学习[64] 14. **因子名称：多颗粒度模型-10日标签因子** 因子构建思路：基于双向A-GRU网络，使用10日收益作为预测标签进行训练[65] 因子的回测效果 1. **日内高频偏度因子**，历史IC 0.019[9]，2025年IC 0.023[9]，历史 e^(-rank mae) 0.324[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.327[9]，上周多空收益 -0.26%[9]，11月多空收益 0.49%[9]，2025YTD多空收益 22.76%[9]，2025年周胜率 30/46[9]，上周多头超额收益 0.42%[9]，11月多头超额收益 1.46%[9]，2025YTD多头超额收益 6.14%[9]，2025年多头周胜率 25/46[9] 2. **日内下行波动占比因子**，历史IC 0.016[9]，2025年IC 0.020[9]，历史 e^(-rank mae) 0.323[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.325[9]，上周多空收益 0.38%[9]，11月多空收益 1.35%[9]，2025YTD多空收益 20.32%[9]，2025年周胜率 32/46[9]，上周多头超额收益 0.41%[9]，11月多头超额收益 1.08%[9]，2025YTD多头超额收益 3.54%[9]，2025年多头周胜率 26/46[9] 3. **开盘后买入意愿占比因子**，历史IC 0.025[9]，2025年IC 0.024[9]，历史 e^(-rank mae) 0.321[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.321[9]，上周多空收益 0.28%[9]，11月多空收益 -0.01%[9]，2025YTD多空收益 19.33%[9]，2025年周胜率 36/46[9]，上周多头超额收益 0.47%[9]，11月多头超额收益 0.28%[9]，2025YTD多头超额收益 8.78%[9]，2025年多头周胜率 29/46[9] 4. **开盘后买入意愿强度因子**，历史IC 0.030[9]，2025年IC 0.027[9]，历史 e^(-rank mae) 0.326[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.326[9]，上周多空收益 0.27%[9]，11月多空收益 0.57%[9]，2025YTD多空收益 26.36%[9]，2025年周胜率 35/46[9]，上周多头超额收益 -0.22%[9]，11月多头超额收益 -0.55%[9]，2025YTD多头超额收益 10.06%[9]，2025年多头周胜率 33/46[9] 5. **开盘后大单净买入占比因子**，历史IC 0.035[9]，2025年IC 0.020[9]，历史 e^(-rank mae) 0.322[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.317[9]，上周多空收益 -0.20%[9]，11月多空收益 -0.44%[9]，2025YTD多空收益 20.50%[9]，2025年周胜率 32/46[9]，上周多头超额收益 -0.21%[9]，11月多头超额收益 -0.63%[9]，2025YTD多头超额收益 9.22%[9]，2025年多头周胜率 29/46[9] 6. **开盘后大单净买入强度因子**，历史IC 0.024[9]，2025年IC 0.014[9]，历史 e^(-rank mae) 0.320[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.316[9]，上周多空收益 -0.88%[9]，11月多空收益 -1.89%[9]，2025YTD多空收益 10.71%[9]，2025年周胜率 27/46[9]，上周多头超额收益 -0.66%[9]，11月多头超额收益 -1.23%[9]，2025YTD多头超额收益 7.50%[9]，2025年多头周胜率 31/46[9] 7. **改进反转因子**，历史IC 0.031[9]，2025年IC 0.022[9]，历史 e^(-rank mae) 0.330[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.330[9]，上周多空收益 0.27%[9]，11月多空收益 -0.09%[9]，2025YTD多空收益 21.93%[9]，2025年周胜率 35/46[9]，上周多头超额收益 -0.43%[9]，11月多头超额收益 -0.68%[9]，2025YTD多头超额收益 7.79%[9]，2025年多头周胜率 26/46[9] 8. **尾盘成交占比因子**，历史IC 0.026[9]，2025年IC 0.016[9]，历史 e^(-rank mae) 0.322[9]，2025年 e^(-rank mae) 0.319[9]，上周多空收益 0.81%[9]，11月多空收益 0.25%[9]，2025YTD多空收益 16.02%[9]，2025年周胜率 30/46[9]，上周多头超额收益 0.77%[9]，11月多头超额收益 0.31%[9]，2025YTD多头超额收益 5.33%[9]，2025年多头周胜率 25/46[9] 9. **平均单笔流出金额占比因子**，历史IC 0.008[11]，2025年IC -0.005[11]，历史 e^(-rank mae) 0.317[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.315[11]，上周多空收益 -1.33%[11]，11月多空收益 -2.74%[11]，2025YTD多空收益 -5.80%[11]，2025年周胜率 21/46[11]，上周多头超额收益 -0.07%[11]，11月多头超额收益 -0.48%[11]，2025YTD多头超额收益 -1.93%[11]，2025年多头周胜率 18/46[11] 10. **大单推动涨幅因子**，历史IC 0.018[11]，2025年IC 0.010[11]，历史 e^(-rank mae) 0.325[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.326[11]，上周多空收益 0.36%[11]，11月多空收益 0.71%[11]，2025YTD多空收益 9.32%[11]，2025年周胜率 30/46[11]，上周多头超额收益 -0.17%[11]，11月多头超额收益 -0.43%[11]，2025YTD多头超额收益 2.17%[11]，2025年多头周胜率 25/46[11] 11. **改进 GRU(50,2)+NN(10)因子**，历史IC 0.066[11]，2025年IC 0.047[11]，历史 e^(-rank mae) 0.336[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.333[11]，上周多空收益 -1.32%[11]，11月多空收益 -0.71%[11]，2025YTD多空收益 44.83%[11]，2025年周胜率 38/46[11]，上周多头超额收益 -0.77%[11]，11月多头超额收益 -1.01%[11]，2025YTD多头超额收益 7.21%[11]，2025年多头周胜率 26/46[11] 12. **残差注意力 LSTM(48,2)+NN(10)因子**，历史IC 0.063[11]，2025年IC 0.046[11]，历史 e^(-rank mae) 0.334[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.331[11]，上周多空收益 -1.50%[11]，11月多空收益 -1.23%[11]，2025YTD多空收益 44.56%[11]，2025年周胜率 42/46[11]，上周多头超额收益 -0.83%[11]，11月多头超额收益 -0.92%[11]，2025YTD多头超额收益 7.90%[11]，2025年多头周胜率 27/46[11] 13. **多颗粒度模型-5日标签因子**，历史IC 0.080[11]，2025年IC 0.068[11]，历史 e^(-rank mae) 0.344[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.341[11]，上周多空收益 0.75%[11]，11月多空收益 2.56%[11]，2025YTD多空收益 63.15%[11]，2025年周胜率 42/46[11]，上周多头超额收益 1.07%[11]，11月多头超额收益 2.36%[11]，2025YTD多头超额收益 24.44%[11]，2025年多头周胜率 38/46[11] 14. **多颗粒度模型-10日标签因子**，历史IC 0.074[11]，2025年IC 0.062[11]，历史 e^(-rank mae) 0.342[11]，2025年 e^(-rank mae) 0.342[11]，上周多空收益 0.91%[11]，11月多空收益 2.55%[11]，2025YTD多空收益 57.70%[11]，2025年周胜率 41/46[11]，上周多头超额收益 0.98%[11]，11月多头超额收益 2.27%[11]，2025YTD多头超额收益 24.14%[11]，2025年多头周胜率 36/46[11] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：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，采用较宽的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$，其中 $$w_i$$ 为股票i的权重，$$\mu_i$$ 为股票i的预期超额收益[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.3，市净率（PB）因子暴露0.3，市值三次方因子暴露0.3，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 2. **模型名称：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，采用更严格的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.1，市净率（PB）因子暴露0.3，市值二次方因子暴露0.1，ROE因子暴露0.3，SUE因子暴露0.3，波动率因子暴露0.3，成份股权重约束0.8，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 3. **模型名称：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，采用较宽的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.3，市净率（PB）因子暴露0.3，市值三次方因子暴露0.3，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 4. **模型名称：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，采用更严格的约束条件控制风险[69] 模型具体构建过程：组合优化目标为最大化预期收益，目标函数为 $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$[70] 风险控制约束包括：个股权重偏离1%，行业偏离1%，市值因子暴露0.1，市净率（PB）因子暴露0.3，市值二次方因子暴露0.1，ROE因子暴露0.3，SUE因子暴露0.3，波动率因子暴露0.3，成份股权重约束0.8，换手率约束0.3[70] 测试中假定以次日均价成交，并扣除双边3‰的交易成本[71] 模型的回测效果 1. **中证500 AI增强宽约束组合**，上周超额收益 2.02%[12]，11月超额收益 3.38%[12]，2025YTD超额收益 7.31%[12]，2025年周胜率 27/46[12] 2. **中证500 AI增强严约束组合**，上周超额收益 0.73%[12]，11月超额收益 2.35%[12]，2025YTD超额收益 10.58%[12]，2025年周胜率 30/46[12] 3. **中证1000 AI增强宽约束组合**，上周超额收益 2.41%[12]，11月超额收益 4.46%[12]，2025YTD超额收益 18.45%[12]，2025年周胜率 31/46[12] 4. **中证1000 AI增强严约束组合**，上周超额收益 1.00%[12]，11月超额收益 1.83%[12]，2025YTD超额收益 20.66%[12]，

广发量化多因子混合基金表现 - 自2018年3月21日成立至今累计收益率达109.93% [1] - 短中长期各阶段大幅跑赢业绩比较基准 [1] - 近1年跑出国证2000指数30个点的超额收益 [2] - 2025年二季报显示权益仓位为91.75%，前十大重仓股中6只总市值在百亿元以下 [2] - 基金经理月度胜率高达81%，平均每月超额收益1.20% [3][4] 投资策略与团队 - 采用"传统量化多因子模型+前沿机器学习模型"双引擎模式 [4] - 量化多因子提供基本面支撑，机器学习因子快速捕捉市场变化 [5] - 基金经理李育鑫为统计学博士，易威为应用统计硕士 [3] - 团队搭建因子共享库，避免重复开发并确保阿尔法来源覆盖广度 [5] 小盘股市场环境 - 国证2000指数近1年收益率54.33%，中证1000指数45.41% [2] - 经济基本面稳步复苏、流动性充裕环境下小盘股更易跑赢大盘 [2] - 沪深300指数近1年收益率23.21%，上证50指数20.33% [2] 广发基金量化产品线 - 覆盖指增、量化多头、量化对冲、Smart Beta、主动+量化等多类策略 [7] - 广发多因子混合(002943)连续7年战胜沪深300指数 [6] - 广发东财大数据精选A任职回报28.46%，超额收益率16.34% [7][8] 红利风格基金表现 - 广发稳健策略2024年收益率25.93%，跑赢中证红利7.17% [10] - 2025年前7个月回报16.7%，跑赢中证红利约14个百分点 [10] - 广发高股息优享年内收益率12.10%，跑赢中证红利(5.27%) [14] - 广发高股息优享近三年涨幅26.83%，基准回报18.43% [14][18] 价值风格基金表现 - 广发百发大数据策略成长A近一年上涨41.52% [19] - 广发估值优势近一年涨幅37.77%，基准回报22.78% [19] - 稳健策略团队储备十余种策略，构建精细化因子库 [20]

量化模型与构建方式 1. 高频因子 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 **因子构建思路**：通过分析股票日内收益的偏度特征来捕捉市场情绪和价格波动异常[3][6] **因子具体构建过程**：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》，对常规因子进行正交化处理[11] **因子评价**：长期多空收益稳定，但5月表现较弱[3][6] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 **因子构建思路**：衡量股票下跌波动在总波动中的占比，反映风险特征[3][6] **因子具体构建过程**：基于专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》方法构建[17] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 **因子构建思路**：通过开盘后买入交易量占比捕捉资金流向[3][6] **因子具体构建过程**：采用《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》方法[21] 4. **因子名称**：开盘后大单净买入占比因子 **因子构建思路**：分析大单资金在开盘后的净流入情况[3][6] **因子评价**：2025年月胜率达100%，稳定性突出[7] 2. 深度学习因子 1. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 **因子构建思路**：结合门控循环单元和神经网络提取高频数据时序特征[3][14] **因子评价**：多空收益持续为正但多头超额收益为负[10] 2. **因子名称**：多颗粒度模型（5日标签） **因子构建思路**：基于双向AGRU训练，融合不同时间颗粒度的市场信息[15][66] **因子评价**：2025年多空收益达28.86%，表现最佳[10] 3. AI增强组合模型 **模型名称**：中证500/1000 AI增强组合 **模型构建思路**：以多颗粒度模型因子为核心，通过优化约束条件构建增强组合[69] **模型具体构建过程**： - 目标函数：$$max\sum\mu_{i}w_{i}$$，其中μi为股票预期超额收益[70] - 风险控制模块包含个股/行业约束、市值约束、财务指标约束等[70] - 交易成本假设为双边3‰[71] 回测效果 1. 高频因子 | 因子名称 | 上周多空收益 | 5月多空收益 | 2025年多空收益 | IC(2025) | RankMAE(2025) | |--------------------------|--------------|-------------|-----------------|----------|---------------| | 日内高频偏度因子 | 0.18% | -1.42% | 14.35% | 0.057 | 0.331 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.31% | -0.33% | 12.32% | 0.039 | 0.324 | | 大单推动涨幅因子 | 0.36% | -0.53% | 4.26% | 0.005 | 0.322 | 2. 深度学习因子 | 因子名称 | 上周多空收益 | 5月多空收益 | 2025年多空收益 | 多头超额(2025) | |--------------------------|--------------|-------------|-----------------|----------------| | GRU(50,2)+NN(10) | 0.09% | 0.11% | 16.01% | -1.81% | | 多颗粒度模型(5日标签) | 0.56% | 0.81% | 28.86% | 9.83% | 3. AI增强组合 | 组合名称 | 上周超额收益 | 5月超额收益 | 2025年超额收益 | |------------------------------|--------------|-------------|----------------| | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.19% | 3.50% | 7.44% | | 中证1000 AI增强严约束组合 | 0.98% | 3.33% | 11.98% |

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 - **构建思路**：通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来选股[4][10] - **具体构建过程**：计算日内收益率的三阶矩，公式为： $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中，\( r \)为日内收益率，\( \mu \)为均值，\( \sigma \)为标准差[10] - **评价**：历史IC为0.027，2025年IC提升至0.057，多头端稳定性较好[6] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 - **构建思路**：衡量下行波动在总波动中的占比，反映风险不对称性[4][13] - **具体构建过程**：计算下行波动与总波动的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t-\mu)^2}{\sum(r_t-\mu)^2}$$[13] - **评价**：2025年多空收益达11.63%，但近期表现较弱[6] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 - **构建思路**：统计开盘后买方主动成交占比，捕捉资金流向[4][19] - **具体构建过程**：计算开盘30分钟内买方成交额占比： $$BuyRatio = \frac{V_{buy}}{V_{total}}$$[19] - **评价**：2025年周胜率达15/20，多头超额收益显著[7] 4. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 - **构建思路**：结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[4][59] - **具体构建过程**：使用50天历史数据输入GRU层，2层隐藏层后接10层全连接NN[59] - **评价**：2025年多空收益17.68%，但多头超额收益为负[9] 5. **因子名称**：多颗粒度模型-5日标签因子 - **构建思路**：基于双向AGRU训练的多时间颗粒度预测模型[61][64] - **具体构建过程**：融合5日收益率标签数据训练，输出股票排序[64] - **评价**：2025年多空收益28.3%，表现最优[9] 因子回测效果 | 因子名称 | IC(2025) | 多空收益(2025YTD) | 多头超额收益(2025YTD) | 周胜率(2025) | |------------------------------|----------|-------------------|-----------------------|--------------| | 日内高频偏度因子 | 0.057 | 14.17% | 3.26% | 13/20 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.034 | 12.01% | 6.26% | 16/20 | | 改进GRU(50,2)+NN(10)因子 | 0.039 | 17.68% | -2.08% | 18/20 | | 多颗粒度模型-10日标签因子 | 0.067 | 26.67% | 9.41% | 16/20 | 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中证500 AI增强宽约束组合 - **构建思路**：基于多颗粒度模型因子，叠加宽泛风险约束[67][68] - **具体构建过程**：目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 约束条件包括个股权重≤1%、行业偏离≤1%、换手率约束等[68] - **评价**：严约束组合2025年超额收益3.53%，回撤控制更优[74][79] 模型回测效果 | 模型名称 | 上周收益 | 5月收益 | 2025YTD收益 | 周胜率 | |------------------------------|----------|---------|-------------|--------| | 中证1000 AI增强严约束组合 | 1.16% | 2.33% | 10.89% | 14/20 | | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.17% | 2.29% | 6.18% | 13/20 |