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预测未来收益[13] - 具体构建过程：计算日内收益率的三阶矩标准化后的偏度值，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[13] 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[19] - 具体构建过程：计算下行收益率的标准差与整体标准差的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sqrt{\sum_{r<0}(r-\mu_-)^2/N_-}}{\sigma}$$ $\mu_-$为下行收益均值，$N_-$为下行观测数[19] 3. **因子名称：开盘后买入意愿占比因子** - 构建思路：通过开盘后特定时段的大单买入占比捕捉资金流向[23] - 具体构建过程：统计开盘后30分钟内大单买入金额占总成交金额比例[23] 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[14] - 具体构建过程： - 第一层GRU网络处理50个时间步长的输入特征 - 第二层GRU输出2维隐藏状态 - 10层全连接神经网络进行最终预测[14] 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网络处理不同时间尺度的价格特征[70] - 具体构建过程： - 输入层接收5日累计收益率作为训练标签 - 双向AGRU网络提取多时间尺度特征 - 注意力机制动态加权特征重要性[70] 因子回测效果 1. **日内高频偏度因子** - 上周多空收益：-0.66% - 8月多空收益：-0.37% - 2025年多空收益：16.9% - 历史IC：0.026 - 2025年IC：0.037[10] 2. **改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 上周多空收益：1.36% - 8月多空收益：2.42% - 2025年多空收益：28.86% - 历史IC：0.066 - 2025年IC：0.045[12] 3. **多颗粒度模型-5日标签因子** - 上周多空收益：1.65% - 8月多空收益：2.68% - 2025年多空收益：44.62% - 历史IC：0.081 - 2025年IC：0.070[12] AI增强组合表现 1. **中证500 AI增强宽约束组合** - 上周超额收益：0.47% - 8月超额收益：0.85% - 2025年超额收益：11.56%[13] 2. **中证1000 AI增强严约束组合** - 上周超额收益：0.39% - 8月超额收益：0.91% - 2025年超额收益：15.66%[92] 模型构建细节 - **优化目标函数**： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 其中$w_i$为股票权重，$\mu_i$为预期超额收益[74] - **交易成本假设**：双边3‰的交易成本[75]

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 |