量化因子与构建方式 1. **因子名称：TPS（Turn20 conformed by PLUS）**[1][9] * **因子构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，基于价量配合思想，利用价格因子（影线差）对传统换手率因子（Turn20）进行改进，以解决传统换手率因子在换手率最大分组中，组内成分股未来收益差异较大、容易误判的问题[6][7][8][9] * **因子具体构建过程**： * 首先，构建传统换手率因子Turn20，计算方式为将过去20个交易日的换手率取平均值，再进行横截面市值中性化[6] * 其次，选定价格因子为影线差[8][9] * 最后，利用影线差对Turn20因子进行配合，构建成交价改进换手率因子TPS[9] 2. **因子名称：SPS（STR conformed by PLUS）**[1][9] * **因子构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，基于价量配合思想，利用价格因子（影线差）对量稳换手率因子（STR）进行改进，旨在进一步提升因子的选股能力[7][8][9] * **因子具体构建过程**： * 首先，参考前期研究构建量稳换手率因子STR[7] * 其次，选定价格因子为影线差[8][9] * 最后，利用影线差对STR因子进行配合，构建成交价改进换手率因子SPS[9] 3. **因子名称：传统换手率因子（Turn20）**[6] * **因子构建思路**：基于过去一个月的平均换手率进行选股，逻辑是过去换手率越小的股票，未来越有可能上涨[6][7] * **因子具体构建过程**：把过去20个交易日的换手率取平均值，再进行横截面市值中性化[6] 4. **因子名称：量稳换手率因子（STR）**[7] * **因子构建思路**：旨在解决传统换手率因子的缺陷，表现优于传统换手率因子，但未能完全消除组内收益率标准差的单调性问题[7] 因子的回测效果 1. **TPS因子**（回测期：2006年1月至2025年11月，全体A股，10分组多空对冲）[1][9][11] * 年化收益率：39.30% * 年化波动率：15.71% * 信息比率（IR）：2.50 * 月度胜率：77.64% * 最大回撤率：18.19% 2. **SPS因子**（回测期：2006年1月至2025年11月，全体A股，10分组多空对冲）[1][11][12][14] * 年化收益率：42.98% * 年化波动率：13.15% * 信息比率（IR）：3.27 * 月度胜率：83.54% * 最大回撤率：11.58% 3. **传统换手率因子（Turn20）**（回测期：2006年1月至2022年12月30日，全体A股）[6] * 月度IC均值：-0.076 * 年化ICIR：-2.23 * 多空对冲年化收益率：37.71% * 信息比率（IR）：2.20 * 月度胜率：70.79%

根据研报内容，现对其中涉及的量化因子进行总结如下： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：TPS (Turn20 conformed by PLUS)**[1][9] * **因子构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，通过引入价格因子（影线差）来改进传统换手率因子（Turn20），以解决传统换手率因子在换手率最大的分组中，组内成分股未来收益差异较大、导致误判的问题[6][7][8][9] * **因子具体构建过程**： * 首先，计算传统换手率因子 Turn20，即过去20个交易日换手率的平均值，并进行横截面市值中性化[6] * 然后，选定一个价格因子——影线差，作为配合Turn20的价格指标[8][9] * 最后，利用价量配合的方法，将价格因子（影线差）与换手率因子（Turn20）结合，构建出TPS因子[9] * **因子评价**：因子计算过程简单，且效果优秀，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子；在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净TPS因子仍然具备不错的选股能力[1][9] 2. **因子名称：SPS (STR conformed by PLUS)**[1][9] * **因子构建思路**：从考察日频换手率稳定性的角度，通过引入价格因子（影线差）来改进量稳换手率因子（STR），以进一步提升因子的选股效果[1][7][9] * **因子具体构建过程**： * 首先，构建量稳换手率因子STR（该因子在前期报告中提出，旨在改进传统换手率因子）[7] * 然后，同样选定价格因子——影线差，作为配合STR的价格指标[8][9] * 最后，利用价量配合的方法，将价格因子（影线差）与换手率因子（STR）结合，构建出SPS因子[9] * **因子评价**：因子计算过程简单，且效果优秀，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子；在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净SPS因子仍然具备较强的选股能力[1][9] 3. **因子名称：传统换手率因子 (Turn20)**[6] * **因子构建思路**：基于过去一段时间的平均换手率进行选股，逻辑是过去换手率越小的股票，未来越有可能上涨[6][7] * **因子具体构建过程**：把过去20个交易日的换手率取平均值，再进行横截面市值中性化[6] 因子的回测效果 1. **TPS因子**（回测期：2006年1月至2025年10月，全体A股，10分组多空对冲）[1][11] * 年化收益率：39.34% * 年化波动率：15.74% * 信息比率 (IR)：2.50 * 月度胜率：77.54% * 最大回撤率：18.19% 2. **SPS因子**（回测期：2006年1月至2025年10月，全体A股，10分组多空对冲）[1][11][12] * 年化收益率：43.18% * 年化波动率：13.16% * 信息比率 (IR)：3.28 * 月度胜率：83.47% * 最大回撤率：11.58% 3. **传统换手率因子 (Turn20)**（回测期：2006年1月至2022年12月30日，全体A股）[6] * 月度IC均值：-0.076 * 年化ICIR：-2.23 * 多空对冲年化收益率：37.71% * 信息比率 (IR)：2.20 * 月度胜率：70.79% 4. **2025年10月当月表现** * **TPS因子**（全体A股，10分组）[1][12] * 多头组合收益率：4.09% * 空头组合收益率：-1.73% * 多空对冲收益率：5.82% * **SPS因子**（全体A股，10分组）[1][14] * 多头组合收益率：4.22% * 空头组合收益率：-0.78% * 多空对冲收益率：5.00%

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 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因子在全体A股中10分组多空对冲年化收益率为43.08%，年化波动为13.17%，信息比率为3.27，月度胜率为83.48%，月度最大回撤为11.58% [1] - 4月份，全体A股中TPS因子10分组多头组合收益率为0.48%，空头组合收益率为 - 4.59%，多空对冲收益率为5.07%；SPS因子10分组多头组合收益率为0.55%，空头组合收益率为 - 4.81%，多空对冲收益率为5.36% [1] - 从考察日频换手率稳定性角度构造的成交价改进换手率因子TPS和SPS，计算过程简单且效果优秀，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子，剔除市场常用风格和行业干扰后，纯净因子仍具备选股能力 [1] 根据相关目录分别进行总结 成交价改进换手率TPS因子与SPS因子绩效回顾 - 传统价量配合有“用量配价”和“用价配量”两个方向，东吴金工在“用量配价”方面已取得良好研究成果；传统换手率Turn20因子构建方式为取过去20个交易日换手率平均值并进行横截面市值中性化，2006/01/01 - 2022/12/30，其在全体A股中月度IC均值为 - 0.076，年化ICIR为 - 2.23，多空对冲年化收益率为37.71%，信息比率为2.20，月度胜率为70.79% [6] - 换手率因子IC为负，选股逻辑是过去一个月换手率小的股票未来一个月更可能上涨，大的则更可能下跌；但该因子逻辑存在缺陷，按其分组后，换手率最大组内成分股未来收益差异大，会误判大涨样本；东吴金工提出的量稳换手率STR因子虽表现优于Turn20因子，但未消除组内标准差单调性问题 [7] - 东吴金工提出用价量配合消除问题，认为应选基于投资者判断的价格因子，最终选定影线差配合Turn20与STR因子，构建了效果优秀的TPS与SPS因子 [8][9] - 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因子在全体A股中10分组多空对冲年化收益率为43.08%，年化波动为13.17%，信息比率为3.27，月度胜率为83.48%，月度最大回撤为11.58% [1][9][11] - 4月份，全体A股中TPS因子10分组多头组合收益率为0.48%，空头组合收益率为 - 4.59%，多空对冲收益率为5.07%；SPS因子10分组多头组合收益率为0.55%，空头组合收益率为 - 4.81%，多空对冲收益率为5.36% [1][14][15]