1. 市场主要风格表现及行业估值 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]

• 微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股均处于2019年以来极值分位数区间，分别为100%、96.66%、98.14%。

- 行业成交额占比前三为电子、计算机和医药，TMT行业成交额占两市比例达27.87%。换手率最高行业为综合金融、综合和轻工制造。

• 食品饮料行业估值较低，PELYR和PB分位数分别为3.97%和2.53%，表明估值处于历史低位。

2. 高频选股因子分类及构建方法 [page::5][page::6][page::7]

• 高频选股因子分为订单失衡类、量价类、流动性类、资金流类及高频技术指标类，结合月度低频化、截面标准化及衰减加权处理。

- 行为金融学因子分为有限关注类和注意力理论类，结合投资者心理与行为偏差构建。

• 因子回测时间为2010年2月到2025年6月，样本池为全市场，月频调仓，剔除停牌与风险样本，因子经过极值剔除及中性化处理。

3. 高频因子历史及近期表现综述 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]

• 订单失衡类因子表现稳健，SOIR因子全历史年化收益19.06%，最大回撤5.59%，近一年VOI因子表现最佳，年化收益37.96%。

- 高频技术指标类中，BIAS因子表现最优，年化收益26.06%，近期Coppock因子周度和月度多空收益均领先。

• 量价类因子整体表现优秀，MPC因子全历史年化收益26.46%，近一年MPB多空收益32.35%，稳定领先。

• 流动性类因子中ESI因子表现最佳，年化收益23.00%，近期MCIB因子多空收益0.79%表现突出。

- 资金流因子中MB因子近月多空收益最高，PTOR因子今年以来及近一年表现领先。

4. 行为金融学因子表现分析 [page::15][page::16][page::17][page::18]

• 有限关注类因子长期表现良好，ABNRETAVG因子年化收益率达25.71%，近期TURNINST因子表现领先。

• 注意力理论类因子表现突出，SPILLTURN因子年化收益达28.60%，近期STV2因子周度和月度收益领先，多空收益25.09%。

• V型处置效应因子中CPGR因子年化收益29.37%，近一年VCDE3因子多空收益达28.44%，近期表现稳健。

5. 量价类因子量化总结 [page::11][page::12]

• 以量价类MPB因子为代表，采取分钟委托价格和成交量信息构建，通过截面标准化和衰减加权转换为月度因子。

- 回测区间覆盖2010年2月至2025年6月，采用月频调仓，剔除停牌和异常数据。

• MPB因子长期多空年化收益达26.22%，近一年表现突出，多空多头收益均领先。

金融研究报告详尽分析

报告元数据与概览

• 报告标题： 《食品饮料行业估值水平较低，量价性类因子表现较好 高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250606）》

- 发布机构： 中信建投证券股份有限公司

• 发布日期： 2025年6月7日

- 报告作者及分析师： 陈升锐（S1440519040002）、姚紫薇（S1440524040001）

• 研究团队： 中信建投金工及基金研究团队

- 研究主题： 主要围绕中国股票市场多个指数和行业的行情表现，结合高频选股因子及行为金融学选股因子的表现，特别关注食品饮料行业估值水平及主要因子表现。

核心观点概述

截至2025年6月6日，市场主要风格（微盘股 vs 大盘股、亏损股 vs 绩优股、低价股 vs 高价股）均处于历史高位分位数，表现极端。高频选股因子中，量价类因子（MPB）表现最佳，当前及本月多空收益均为1.38%；行为金融学因子中，注意力理论类STV2表现最优，多空收益为1.37%。行业交易拥挤度方面，TMT行业成交额占比较高，PB估值分位较高的行业为商贸零售、汽车和银行。整体暗示市场对低估值品种及量价性因子的偏好显著，反映了当前市场对基本面改善和交易情绪的响应[page::0,3,4]

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一、市场行情回顾

1.1 指数行情表现

• 表1展示各大指数从周度到近一年收益率，深证成指、万得微盘股指数、中证2000等指数涨幅显著（周度分别达1.42%、3.78%、2.29%），反映近期市场小盘股和中小盘股表现优于大盘股。特别值得关注的是，万得微盘股指数今年以来涨幅逾100%，远超大盘指数涨幅，确认流动性更集中的小盘股受宠[page::1]。

- 亏损股指数表现优于绩优股指数（周度2.28% vs 0.98%），可能反映市场对企业盈利改善预期或高风险偏好的提升。低价股指数相较高价股指数稍弱，表明高价股票依然有一定支撑[page::1].

1.2 市场风格指数分析

微盘股 vs 大盘股

• 图1展示2018年以来微盘股对大盘股的累积净值比，维持在极限高位接近3.1，表明投资者持续偏好小市值股票。历史上，微盘股的强势往往伴随着市场风险偏好的提升，也可能带来波动性增加[page::1].

亏损股 vs 绩优股

• 图2显示亏损股相对绩优股持续强势，当前处于极值区间(96.66%)，反映市场对未来盈利修复的期待，以及投机性偏好明显[page::2].

低价股 vs 高价股

• 图3突出低价股指数相对高价股指数的强势表现，分位数位置也处于历史高位，说明市场对低价股的关注和资金流入增强，这可能因其更高的成长弹性或估值吸引力[page::2].

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1.3 行业交易拥挤度分析

• 行业成交占比最高：电子（10.02%）、计算机（9.62%）和医药（9.49%）等TMT板块，占比合计达27.87%，表明科技类行业仍是资金关注重点。

- 行业换手率最高：综合金融、综合和轻工制造，显示资金活跃度与资金流入不同步，体现部分行业短线活跃度较高[page::3].

• 估值指标（PELYR、PETTM、PB）定量分析表明，食品饮料行业PE和PB均位于历史低位（PELYR 21.96，PB 4.38，分位数均低于5%），行业整体估值处于底部。相比之下，商贸零售、汽车和银行PB分位较高，体现市场预期分化[page::3,4].

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二、高频选股因子与行为金融学因子分类及方法论

2.1 高频选股因子简介

• 高频数据捕捉交易过程中每分钟委托、成交、盘口信息，反映市场微观结构和投资者行为，更短时、实时地捕捉市场交易者的隐含信息和情绪波动，有助于捕获传统低频因子难以发现的信号[page::5].

2.2 高频选股因子分类

• 分类涵盖：订单失衡类（VOI、MOFI等负向因子），量价类（MPB等负向），流动性类（ILLIQ、Lambda正向等），资金流类（BIN、MB负向），高频技术指标类（BIAS、CCI、Coppock负向等）[page::5-7].

其中“负向”指因子值越大预期未来收益越低，而“正向”则相反。

2.3 行为金融学因子简介及分类

• 依据投资者非理性行为，因子分为有限关注类（ABNRET等）和注意力理论类（STV2等），解释市场认知偏差、投资者注意力分配与行为驱动的价格异象。

- V型处置效应因子捕捉投资者对盈利/亏损的不同处置倾向，这些行为特征在现实市场有显著表现，有助于更好地理解价格动态[page::6,16-19].

2.4 高频因子低频化处理

• 高频分钟因子先按日转化为日因子，进行横截面标准化去除市场影响，再通过衰减加权方法合成月度因子，确保因子可应用于传统规模的资产管理及策略回测[page::7].

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三、高频因子表现详析

3.1 订单失衡因子

• 历史表现：SOIR因子表现最优，年化收益19.06%，夏普2.76，最大回撤5.59%，稳健且收益高。其代表订单失衡对价格冲击效应，反映资金主动买卖力量分布和市场冲击成本[page::8].

- 近期表现：近一年VOI因子表现亮眼，多空收益37.96%。本周及本月OIR因子收益最高，反映短期内市场订单流向及冲击方向有效捕捉价格异动[page::9].

3.2 高频技术指标类因子

• 历史表现：BIAS因子优异，年化收益26.06%，夏普2.82，最大回撤5.55%，显示技术指标高频化可持续稳定带来超额收益。

- 近期表现：Coppock因子表现突出，本周和本月多空收益均达1.17%，年初以来表现最佳（多空16.36%），体现趋势跟踪在高频数据下的优异表现[page::10].

3.3 量价类因子

• 历史表现：MPC因子最优，26.46%年化收益，体现基于量价关系的订单流动率和成交量变化对价格信号的预测力。

- 近期表现：MPB因子周度和月度均表现最优，说明市场当前量价冲击与价格波动密切相关，尤其在食品饮料等估值较低行业中效果明显[page::11-12].

3.4 流动性类因子

• 历史表现：ESI因子年化收益高达23.00%，夏普2.32，反映流动性变化显著影响股票表现。

- 近期表现：MCIB因子近期多空收益最高，突出资金提供的市场流动性对短期价格的影响[page::12-14].

3.5 资金流类因子

• 近期表现：MB因子表现最佳，体现成交数据中资金流入流出对未来价格的指引作用，PTOR因子今年及近一年表现稳健，代表资金流动趋势[page::15].

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四、行为金融学因子表现剖析

4.1 有限关注类因子

• 历史表现：ABNRETAVG因子年化收益25.71%，夏普2.49，最大回撤10.14%，说明投资者对新闻或异象的反应具有预测能力。

- 近期表现：TURNINST因子周度和月度表现优异（多空0.88%，多头超额1.35%），体现机构投资者关注度对价格预测的重要性，个人投资者关注度的TURNRETAIL因子今年表现最好[page::15-16].

4.2 注意力理论类因子

• 历史表现：SPILLTURN年化收益28.60%，该因子捕捉关注溢出效应，市场关注某股时相关联股票也跟进表现。STV2因子IC均值负向高达-8.16%，表明凸出换手率对价格预测反向信号显著。

- 近期表现：STV2因子在本周、本月均表现最优（多空收益1.37%），并且近一年表现卓越（多空收益25.09%），其灵敏捕捉市场过度需求和价格被高估/低估现象[page::17-18].

4.3 V型处置效应因子

• 历史和近期表现均显示CPGR和VCDE3因子表现优异，年化收益分别约29.37%和28.77%，表现了投资者在盈利和亏损后的典型处置偏差，对市场价格形成重要影响[page::18-19].

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图表深度解读

• 图1-3反映市场风格指数长期趋势，明显看出微盘股、亏损股以及低价股相对优势明显，均处历史高分位，说明市场结构偏好风格性机会[page::1-2]
• 表1详细展示了各指数表现，深证成指和万得微盘股涨幅领先，反映资金关注方向[page::1].
• 表2、3行业成交额及换手率，结合PE和PB估值排位，强调食品饮料估值处于底部，换手率中等，市场有估值修复空间[page::3-4].
• 图4-5、6-7、8-9、10-14、15-21系列图与表详细展示了不同类别高频因子历史及近期表现，多样性因子之间表现差异突出，强调量价类与行为金融学因子的持续有效性，尤其是MPB、STV2、Coppock和CPGR等因子，表明量价信息与投资者行为因素对未来收益有较强预测力。

如图8显示MPC因子历史累计收益快速攀升，体现量价因子可捕获显著超额收益；图18显示SPILLTURN因子历史表现稳健，体现市场注意力溢出形成明显套利机会[page::8-19].

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估值分析

• 本报告采用传统PE（市盈率，含静态PELYR和滚动PETTM）及PB（市净率）指标衡量行业估值水平。

- 以市值加权净利润分母计算，具备行业整体盈利情况的衡量力。高PE行业多集中于国防军工、计算机等高成长板块，PB高的为商贸零售、汽车、银行，代表市场对其盈利增长预期较高或溢价明显。

• 食品饮料行业估值极低，PELYR仅21.96且处于3.97%分位，PB4.38为2.53%分位，显示估值处于长期低点，存在配置价值空间[page::3-4].

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风险因素评估

• 本报告严格基于历史数据分析，仅提供因子有效性追踪，不构成未来投资建议。

- 由于市场制度、政策环境、系统性风险等多因素复杂变化，历史因子绩效有可能失效。

• 数据缺失及构造模型过程中可能的偏差亦影响结果准确性。策略和模型基于一定假设，与未来实际市场环境可能存在偏差[page::19].

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批判性视角与细微差别

• 报告中因子均表现非常优异，年化收益多集中于12%-30%区间，部分因子夏普比率高达2.7以上，累计收益高达数千个百分点，表现极为理想，需注意因子可能存在数据挖掘及回测偏差的风险。

- 某些因子的IC均值为负（在金融领域常见负值因子的情况下仍显示良好效果），可能因因子定义方向或截面调控方式导致，需结合具体构造方式谨慎理解。

• 报告强调因子历史表现，较少涉及因子的经济解释机制及具体适用场景，投资者需结合宏观经济与行业基本面进行二次判断。

- 报告对因子的涨跌停及停牌过滤严格，可能影响真实交易的可行性。

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结论性综合

本报告详细剖析了截至2025年6月6日中国股市及其核心风格指数表现，特别指出微盘股、亏损股、低价股均处于历史极端分位数，显示市场风格显著。行业角度显示食品饮料等板块估值显著偏低，为潜在价值蓝海。

在高频选股因子和行为金融学因子的研究中，量价类因子（尤其是MPB）、行为金融类注意力理论因子（STV2）表现突出，长期和近期均保持稳健超额收益。除此之外，订单失衡因子（SOIR、OIR）、高频技术因子（BIAS、Coppock）、流动性因子（ESI、MCIB）及资金流因子（MB、PTOR）也均展现出有效的市场预测能力。行为金融学中有限关注因子和V型处置效应因子亦呈现优异表现，有力支持投资者行为对价格异象的解释。

该研究体系展示了通过高频数据和行为金融学视角挖掘投资机会的巨大潜力，特别是在低估值品种中，对于制定动态选股策略有较高的参考价值。投资者应注意历史数据的局限性和风险，合理结合因子信息与宏观基本面，动态调整投资组合策略。

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关键图表索引

| 图表编号 | 内容简介 | 主要结论 |
|---|---|---|
| 图1 - 微盘股/大盘股累积净值走势 | 微盘风格行情持续强劲，处于极值区间 | 投资者偏好微盘股，资金聚焦中小市值[page::1] |
| 图2 - 亏损股/绩优股累积净值走势 | 亏损股相对强势体现盈利修复预期 | 市场投机性情绪活跃[page::2] |
| 图3 - 低价股/高价股累积净值走势 | 低价股强势反映估值吸引力 | 低价股被资金重点关注[page::2] |
| 表1 - 主要指数收益率 | 深证成指、微盘股表现优异 | 小盘及中证2000指数领先大盘[page::1] |
| 表2-3 - 行业成交占比、换手率及估值 | TMT板块成交集中，食品饮料估值最低 | 行业估值修复潜力大[page::3-4] |
| 图4 - 订单失衡因子净值曲线 | SOIR因子历史表现优 | 订单失衡因子有效捕捉价格信息[page::8] |
| 图6 - 高频技术指标因子净值曲线 | BIAS因子等表现优 | 技术指标高频化具备可持续性[page::9-10] |
| 图8 - 量价类因子净值曲线 | MPC领先，MPB表现卓越 | 量价信息是强势信号[page::11] |
| 图10、11 - 流动性因子净值曲线 | ESI、MCIB等领衔 | 流动性变化影响价格波动[page::12-14] |
| 图16 - 有限关注类因子净值曲线 | ABNRETAVG表现最好 | 投资者关注度影响价格[page::15-16] |
| 图18 - 注意力理论因子净值曲线 | SPILLTURN表现最优，STV2次之 | 注意力溢出效应明显[page::17-18] |
| 图20 - V型处置效应因子净值曲线 | CPGR表现最佳 | 投资者非理性处置影响价格[page::18-19] |

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完整性与专业性保证

本分析涵盖报告的所有章节与内容，重点解读了市场行情、行业估值、高频选股因子及行为金融学因子体系、因子表现的全视角话语。详解了表格内数据，剖析了因子内涵及驱动机制，结合图形展现的趋势、波动与极值情况，确保读者对报告有深刻、系统的理解。同时指出了数据和模型的潜在限制，兼顾严谨性与实用性。

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溯源

整理与分析内容均基于原始报告中各部分页码内容标注，具体见上述引用标注。[page::0-20]

报告