| 高频选股因子周报（20250519- | [Table_Authors] | 郑雅斌(分析师) | | --- | --- | --- | | 20250523） | 登记编号 | 021-38676666 S0880525040105 | | 高频因子表现有所分化，大单与买入意愿因子明显反弹， AI | | | | 增强组合继续强势表现 | | 余浩淼(分析师) | | 本报告导读： | | 021-38676666 | | 上周（特指 20250519-20250523，下同）高频因子表现有所分化，大单与买入意愿因 子明显反弹。深度学习因子多头弱势，多空维持正收益。AI 增强组合继续强势表现。 | 登记编号 | S0880525040013 | 投资要点： 请务必阅读正文之后的免责条款部分 金 融 工 程 金 融 工 程 [Table_Summary] 高频因子表现有所分化，大单与买入意愿因子明显反弹：日内高频 偏度因子上周、5 月、2025 年多空收益为 0.18%，-1.42%，14.35%。 日内下行波动占比因子上周、5 月、2025 年多空收益为 0.14%，- 0.81%，11.77%。开盘 ...

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 |

报告核心观点 - 对ETF轮动策略、高频因子进行跟踪测试，发现表现出色，还构建了高频“金”组合和高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略，后者业绩指标更优 [2][3][53][58] 一、ETF轮动策略跟踪 1. ETF轮动因子及策略近期表现 - 使用GBDT+NN机器学习因子构建周度调仓的ETF轮动策略，样本外整体表现良好 [12] - 上周因子IC值20.91%，多头超额收益率0.61% [13] - 策略年化超额收益率11.91%，信息比率0.69，超额最大回撤17.31% [16] - 上周超额收益率0.88%，本月以来1.44%，今年以来0.15%，近期表现优异 [18] 2. 本周建议关注ETF - 本周ETF持仓包含创中盘88ETF、红利国企ETF等多只ETF [21][22] 二、高频因子超额收益概览 - 过去一周，各类高频因子多头组合在中证1000指数成分股中表现稳定 [22] - 价格区间类因子多空收益率0.45%，多头超额收益率1.01%；量价背离因子多空收益率 -0.16%，多头超额收益率0.04%；遗憾规避因子多空收益率1.28%，多头超额收益率0.26% [22] 三、各类高频因子近期表现跟踪 1. 高频价格区间因子 - 高价格区间成交笔数与成交量因子与股票未来收益负相关，低价格区间平均每笔成交量因子与股票未来收益正相关 [25] - 高价格80%区间成交量因子、高价格80%区间成交笔数因子和低价格10%区间每笔成交量因子周频调仓表现较好 [25] - 合成后的价格区间因子样本外表现出色，超额净值曲线稳定向上 [29] 2. 高频量价背离因子 - 量价背离时，股价未来上涨可能性高；量价趋同时，股价未来下跌可能性高 [30] - 价格与成交笔数的相关性和价格与成交量的相关性周频调仓表现较好 [30] - 合成后的量价背离因子自2020年以来收益呈下降趋势，今年以来表现良好 [37] 3. 遗憾规避因子 - 利用投资者遗憾规避情绪可构造有效选股因子 [38] - 卖出反弹占比因子和卖出反弹偏离因子周频表现较好 [38] - 合成后的遗憾规避因子收益表现整体平稳向上，今年以来表现一般 [45] 4. 斜率凸性因子 - 构建斜率凸性因子，提取低档斜率因子和高档位卖方凸性因子合成 [46] - 两个细分因子周频调仓近期表现有波动 [46] - 合成后的斜率凸性因子自2016年以来收益平稳，样本外整体表现平淡 [51] 四、基于基本面因子与高频因子构建的中证1000指数增强策略表现 1. 高频“金”组合中证1000指数增强策略 - 三类高频因子等权合成构建策略，调仓频率周度，加入换手率缓冲机制 [53] - 策略年化超额收益率10.68%，超额最大回撤6.04% [55] - 上周超额收益0.14%，本月以来1.68%，今年以来5.98% [57] 2. 高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略 - 结合基本面因子和高频因子构建策略，基本面因子包括一致预期、成长和技术因子 [58] - 策略年化超额收益率14.98%，超额最大回撤4.52% [60] - 上周超额收益0.28%，本月以来2.29%，今年以来4.99% [62] 附录 附录一：高频“金”组合中证1000指数增强策略本周持仓列表 - 包含盐津铺子、光峰科技等多只股票 [65][66] 附录二：高频&基本面共振组合中证1000指数增强策略本周持仓列表 - 包含盐津铺子、塔牌集团等多只股票 [68][69][70]