因子库与分析方法介绍 [page::0][page::1]

• 因子库分为10个风格因子（包含市值、波动率、动量等）及12个Alpha因子（FactorZoo）；

- 使用多因子时间序列回归结合单因子IC和因子收益率检验方法，验证因子有效性；

• 因子处理包括去极值、标准化、行业和市值中性化，确保因子净化 [page::0][page::1]。

风格因子IC表现及趋势 [page::1][page::2][page::3]

• 全A股中流动性、波动率、动量因子当前及历史多期表现优异；

- 各指数成分股池（沪深300、中证500、中证1000、创业板）中，成长、波动率、动量、流动性因子均多次处于历史高位；

• 贝塔、价值等因子活跃度偏低，呈现分化走势；

- 因子IC表现体现市场因子偏好及结构性机会 [page::1][page::2][page::3]。

风格因子组合收益表现与趋势 [page::3][page::4][page::5]

| 因子 | 方向 | 最近一周收益 | 最近一月收益 | 最近一年收益 |
|---------|-----|--------------|--------------|--------------|
| 流动性 | 反向 | -0.63% | 10.62% | 60.94% |
| 波动率 | 反向 | -0.13% | 9.36% | 18.52% |
| 动量 | 反向 | -0.53% | 2.79% | 53.12% |
| 非线性市值 | 反向 | 0.81% | 2.16% | 298.45% |

• 全市场多头组合中，流动性、波动率和非线性市值因子收益率领先；

- 沪深300、各子指数也显示动量、流动性等因子近期表现突出，但也存在收益波动；

• 多头组合累计收益曲线揭示因子收益时间分布差异和阶段表现特征 [page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。

Alpha因子IC表现及组合收益 [page::8][page::9]

• FactorZoo中12个因子IC值差异显著，FZ7、FZ10、FZ9因子当前及近期IC处于历史高位；

- 多头组合收益表现突出，近年来累计收益显著，反映因子挖掘和算法优化效果；

• 分阶段收益观察显示不同因子在短期和中长期的表现差异，辅助投资策略动态调整 [page::8][page::9]。

结论及风险提示 [page::9][page::10]

• 本周流动性、波动率、动量因子在风格因子表现较好，FZ7, FZ10, FZ9三大Alpha因子表现领先；

- 研究结果基于历史数据，市场风格切换和模型参数变动可能影响未来因子有效性；

• 投资需慎重，模型结果不构成投资建议，需关注因子失效及回测风险 [page::9][page::10]。

因子跟踪周报——流动性、波动率及动量因子表现较好

—— 中信建投证券 2025年8月02日发布报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《因子跟踪周报—流动性波动率动量因子表现较好》

- 作者及团队：姚紫薇（金融工程及基金研究首席分析师）、王超（量化多因子选股研究员），中信建投证券股份有限公司金工及基金研究团队

• 发布时间：2025年8月2日

- 报告主题：针对A股市场多个指数成分股，从风格因子与Alpha因子两个维度，对因子表现进行监测与跟踪分析，聚焦因子有效性表现与收益表现，旨在为机构专业投资者提供因子表现参考。

• 核心信息：

- 本周（2025年7月28日至8月1日）在全市场范围内，流动性因子、波动率因子、动量因子表现突出。
- Alpha因子中，FZ7、FZ10、FZ9因子表现优异。
- 报告基于统计指标之一的IC（信息系数）和因子收益率，对因子有效性进行分析。

• 评级与目标价：未涉及。报告为研究监测报告，侧重因子跟踪，无明确投资评级或目标价格[page::0,1,9,10]。

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二、逐节深度解读

2.1 因子库简介

报告中使用的因子库分为：

• 风格因子：包括市值、非线性市值、贝塔、成长、盈利、价值、波动率、动量、流动性、杠杆共10个因子。

- Alpha因子：12个由deepseek算法与geneticprogram遗传编程方法挖掘，并严格筛选得出的FactorZoo基本面因子。

分析方法：

• 多因子检验：采用基于CNE5风格因子模型的时间序列回归，覆盖10个风格因子、12个Alpha因子、国家因子、行业因子。

- 单因子检验：观察因子的IC及因子收益率，通过横向对比和时间序列变化分析因子表现，挖掘因子之间的差异及市场趋势隐含信息。

• 数据处理流程：包括因子入库清洗、去极值、标准化处理、行业和市值中性化（市值因子除外）等，保证因子数据的纯净与有效性，从而进行更准确的因子有效性分析和模型构建。

整体方法严谨，将风格与Alpha因子覆盖，以全面描绘A股因子的表现及其动态变化[page::0,1]。

2.2 风格因子表现

针对10个风格因子，在不同股票池（全A股、沪深300、中证500、中证1000、创业板）分别计算信息系数（IC），以反映因子预测能力。

2.2.1 IC表现详解

• 全A股

- 当前分位数据表明：贝塔、成长、动量因子IC处于历史高位，杠杆、价值、市值等低位。
- 近期表现：最近一周流动性、波动率、动量因子表现较优；最近一个月波动率、流动性、价值表现好；去年全年则流动性、波动率、价值领先。
- 具体数值例举：全A股中流动性因子当前分位44.54%，最近一周IC均值-13.04%，最近一年IC均值-4.51%，呈现下滑趋势，但仍保持一定有效性，动量因子近年来整体处于较高有效区间[page::1]。
- 表1（全A股IC分布与趋势图）清晰展示了各因子当前分位数及其在不同时间窗口的IC均值变化，波动率、动量因子负方向的分位数和收益表现发生动态变化，具有一定趋势延续性。

• 沪深300

- 当前分位数据：成长、波动率、流动性因子位于历史高位，价值、盈利、杠杆较低。
- 该指数股票池中，最近一周波动率、动量、非线性市值表现较好；过去一年价值、杠杆、盈利领先。
- 表2数据支持该趋势，指出六成以上分位的因子多为反向指标，存在未来持续性与逆转的共存可能性[page::2]。

• 中证500、中证1000、创业板

- 各指数中，成长、贝塔与动量因子大多处于高位分位，杠杆、价值因子分布较低。
- 最近一周流动性、波动率、动量因子表现领先，且持续一月及过去一年也由波动率和价值等因子领跑。
- 创业板中波动率、动量、非线性市值因子较强，市值和杠杆处于相对弱势。
- 以上基于表3-6数据，呈现出风格因子在不同市场层级的差异表现和因子活跃度差异[page::2,3]。

2.2.2 风格因子组合收益

报告基于风格因子选取全市场不同股票池里表现最优的20%股票，构建等权多头组合，计算收益率。

• 全A股

- 最近一周，杠杆、非线性市值、市值因子收益向好，贝塔、盈利、价值负收益明显。
- 最近一月，流动性、波动率、价值因子收益突出，成长、贝塔因子表现弱。
- 最近一年，非线性市值、市值、流动性收益遥遥领先，盈利和价值因子则表现不佳。
- 图表7展现了上述因子净值及收益率趋势，部分因子呈现较强成长性，尤其是非线性市值及流动性因子累计收益亮眼[page::3,4]。

• 沪深300、中证500、中证1000、创业板

- 各指数中因子组合表现趋同，其中：
- 沪深300最近一年内成长、杠杆、流动性表现优异，动量、贝塔和市值收益相对差强人意。
- 中证500因子组合收益中，成长、非线性市值、市值表现较强，贝塔、动量、盈利相对弱。
- 中证1000与创业板则表现为市值、动量、成长因子贡献较大，而贝塔及盈利用表现逊色。
- 分析显示不同市场层级对于风格因子的敏感度差异，创业板因子表现更具成长驱动力。
- 相关图表（图9、11、13、15及对应累计收益走势图）更形象展现因子收益轨迹的起伏与趋势[page::4-8]。

2.3 Alpha因子表现

• FactorZoo因子简介

12个Alpha因子由深度挖掘工具及遗传编程生成，具备独立的有效性，在全A股的IC和收益表现获得持续跟踪。

• IC跟踪表现

- 当前，FZ7、FZ10、FZ1处于历史高分位，上述因子最新一周均显著优异。
- 最近一周表现最佳为FZ7（IC均值16.52%）、FZ10（11.42%）、FZ9（9.90%），历史走势表现持续攀升趋势。
- FZ4、FZ9、FZ11在近一年和历年表现同样稳健[page::8]。

• 因子组合收益

- 构建Alpha因子多头组合后收益表现亮眼，统计数据显示，最近一年收益率接近29%，历史累计收益稳步增长。
- 不同因子表现存在阶段差异，例如FZ11最近一周表现突出，FZ2、FZ10在月度表现良好。
- 图18显示Alpha因子净值，视觉上FZ7、FZ9、FZ10表现领先，凸显算法挖掘挖掘的Alpha因子有效性突出[page::9]。

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三、图表深度解读

3.1 风格因子IC分布图（图表1-6）

• 这些表格详细列出风格因子当前分位数及信息系数(IC)在不同时间窗口（最近一周、月、年）内的均值，右侧配有历史趋势线可视化展示因子IC波动趋势。

- 例如，图1（全A股）显示成长因子IC分位69.33%，动量63.03%，贝塔70.59%，显示成长和贝塔因子处于较高位置，但各自IC的近期历史走势波动不同，表明市场风格因子预期和有效性随市场变动动态调整。

• 图2（沪深300）中成长因子历史处于显著高位，波动率、流动性因子近期表现尤为突出。

- 各指数的IC分布及走势反映了因子在市场不同层次上的表现差异，有效辅助投资者对风格因子进行择时及选股调整[page::1-3]。

3.2 风格因子组合净值走势图（图表7-16）

• 净值图通过时间序列累积收益反映各因子构建的多头组合收益表现差异。

- 图7（全A股）显示非线性市值、流动性和市值因子组合收益明显优于其他因子，呈现持续增长态势。波动率和价值等因子表现中规中矩。

• 沪深300因子组合（图9）显示成长和杠杆等因子收益突出，但贝塔和动量表现随着时间变化波动明显。

- 中证500、1000与创业板同样表现出因子效应分化，创业板的成长与盈利因子收益尤为强劲（图15）。

• 曲线总览说明风格因子组合的重要性及在实际投资操作中的潜力，帮助投资者直观了解动态套利空间[page::3-8]。

3.3 Alpha因子IC及收益图（图表17-18）

• 图17清晰列出12个Alpha因子信息系数最新统计，配以历史累计走势线，FZ7、FZ10及FZ9呈稳定且高位信息系数水平。

- 图18多头组合收益线突显此类算法发掘的Alpha因子具备持续的超额收益生成能力，部分因子收益从2018年至今持续攀升。

• 这些数据示意Alpha因子作为风格因子的有效补充，有助于形成更加多样化且抗风险能力更强的组合策略[page::8-9]。

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四、估值分析

报告未涉足单个标的估值模型，主要集中在因子表现统计及组合收益分析层面，没有使用DCF、市盈率或市净率等传统估值方法。
估值主要体现在基于因子背后的风险溢价和收益驱动力的评价，通过信息系数(IC)和组合累计收益率数据进行因子价值判断，而非传统企业估值分析[page::0-9]。

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五、风险因素评估

报告最后明确指出：

• 因子表现基于历史数据统计，存在未来风格切换或市场环境变化导致因子失效风险。

- 因子模型运行存在随机性及初始参数设置依赖，结果可能有不同程度变动。

• 历史区间选择、模型参数设定和计算资源等技术因素都可能影响模型结果的稳定性。

- 报告强调所有模型和数据仅供参考，不构成投资建议，投资者应谨慎对待。

• 统计误差和模型过拟合风险不可忽视，提醒投资决策需结合宏观、行业、基本面多维度综合分析。

整体风险提示较为全面，体现审慎态度，提醒使用者及时关注因子稳定性及市场风格变化[page::10]。

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六、批判性视角与细微差别

• 因子有效性的依赖极大程度基于历史数据的统计回测，未来市场环境变化可能导致模型失效，尤其在市场出现剧烈波动或结构性变革时，因子的预测能力和收益性可能快速衰减。

- 报告中，IC的正负方向与因子定义关系较为复杂，如多为反向因子，需投资者理解因子含义与市场表现之间的逻辑关联，否则盲目追求IC数值可能误判因子信号。

• 单因子收益表现存在阶段性强烈波动，部分因子净值曲线出现断崖式下跌（如贝塔因子在某些指数表现中），显示存在模型参数设置、市场异常或事件驱动等干扰因素。

- 报告未披露因子构建具体细节与Alpha因子命名含义不透明，限制外部评估因子本质与稳健性。

• 对因子多头组合构建中等权方式的合理性、交易成本、市场流动性风险及实际执行难度探讨较少，部分表现理想化。

综上，报告虽全面且方法科学，但仍需谨慎解读并结合实际投资环境与风控管理[page::1-10]。

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七、结论性综合

• 本次因子跟踪周报系统分析了A股不同市场层面十个风格因子和12个Alpha因子的表现，结合信息系数(IC)和因子收益，从多个维度动态反映因子在短期、中期及长期的有效性与波动。

- 风格因子方面，流动性、波动率、动量因子本周期表现优异，尤其在全A股、创业板及中证系列都突出，这表明当前市场环境中关注市场流动性、风险波动与趋势动量的策略较为有效。

• Alpha因子中，FZ7、FZ10和FZ9因子表现出持续的高IC及显著的收益优势，显示机器学习与遗传算法发掘出的Alpha因子具备实用价值与超额收益能力。

- 历史累计收益曲线清晰反映了部分因子组合在过去数年中产生了显著的超额收益，尤其非线性市值与流动性风格因子，以及若干Alpha因子表现卓越，具备长期投资潜力。

• 报告图表完善，通过多维数值与趋势图形充分展示因子效应的动态演变，支持投资者更加精细地理解市场因子脉络。

- 风险提示强调因子有效性依赖历史环境，存在模型的不确定性及潜在失效风险，呼吁投资者结合多方面信息审慎运用因子策略。

综上，中信建投金工研究团队利用科学的数据挖掘和严谨的统计回归，客观呈现了风格因子和Alpha因子的表现与动态，为机构投资者提供了关键的量化投资参考，推荐重点关注流动性、波动率、动量风格因子及高表现的Alpha因子组合，作为优化投资组合与风险管理的有效工具。[page::0-10]

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参考图表（示例）

• 图表1（全A股风格因子IC）

• 图表7（全A股风格因子组合净值趋势）

• 图表18（Alpha因子多头组合累计收益）

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总体评价

本报告系统且细致通过风格及Alpha因子监测，为专业量化投资者提供了高质量的因子表现深度跟踪。报告以科学统计和丰富数据为支撑，客观表达因子表现及潜在风险，具有较强的参考价值和实操指导意义。未来投资者应结合风险提示，动态调整因子配置，以应对可能变动的市场风格。

报告