因子库构成及分析方法 [page::0][page::1]

• 因子库分为风格因子（市值、非线性市值、贝塔、成长、盈利、价值等10个）和12个基于deepseek与geneticprogram挖掘的FactorZoo Alpha因子。

- 采用多因子回归和单因子检验（IC和收益率），因子数据经过去极值、标准化及市值行业中性处理。

• 通过各大股票池（全A股、沪深300、中证500、中证1000、创业板）进行跨市场因子表现跟踪。

风格因子IC表现及行业细分 [page::1][page::2][page::3]

| 因子 | 当前分位数 | 最近一周均值 | 最近一月均值 | 最近一年均值 |
|--------------|------------|--------------|--------------|--------------|
| 市值 | 22%-52% | 4%-11% | -7%~6% | -3%~4% |
| 非线性市值 | 21%-65% | -7%~3% | -7%~4% | -3%~1% |
| 贝塔 | 16%-53% | 4%-12% | -8%~-1% | -3%~-1% |

• 全市场范围内市值、非线性市值、贝塔因子近期表现优异，尤以上周IC表现突出。

- 各指数成分股池中，市值、贝塔与非线性市值表现各有差异，但整体保持相对稳定的正向收益趋势。

因子多头组合收益表现及趋势分析 [page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]

• 因子多头组合采用等权选股，选取排名前20%的股票形成组合。

- 全市场多头组合累计收益显示，非线性市值与市值因子表现最优，累计收益率远超其他因子。

• 各大指数池中，多头组合收益趋同但具体优劣因子有所差异，创业板中成长及贝塔因子表现出较强势。

• 细分指数如沪深300、中证500、中证1000及创业板因子收益图表反映各自因子表现特点和差异。

Alpha因子IC及收益跟踪 [page::8][page::9]

| 因子 | 当前分位数 | 最近一周收益 | 最近一月收益 | 最近一年收益 | 18年至今收益 |
|-------|------------|--------------|--------------|--------------|--------------|
| FZ1 | 88.43% | 0.71% | 2.72% | 40.09% | 25.66% |
| FZ11 | 55.79% | 1.89% | -1.15% | -4.31% | 272.97% |
| FZ2 | 65.29% | -1.28% | -5.13% | -52.09% | 199.84% |

• FZ1、FZ11和FZ2是本周表现较为优异的Alpha因子，显示出一定的稳定性和收益潜力。

- Alpha因子组合累计收益图表显示出整体多头组合长期优于单一因子，体现多因子策略的有效性。

风险提示 [page::10]

• 因子表现基于历史统计，存在风格切换及模型误差风险。

- 模型参数和资源限制可能导致结果偏差，投资者须注意谨慎使用因子模型。

因子跟踪周报分析报告解读 —— 市值、非线性市值与贝塔因子表现优异

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《因子跟踪周报 价值贝塔非线性市值因子表现较好》

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

• 发布日期：2025年6月15日

- 主题：本报告围绕中信建投自有“因子库”中风格因子及Alpha因子展开，监控因子表现，重点分析多个因子在全A股及分市场（沪深300、中证500、中证1000及创业板）中的IC值和收益表现，挖掘近期表现优异的因子。

• 核心观点：结合多因子模型和单因子检验，报告指出市值因子、非线性市值因子和贝塔因子在本周期内表现突出，同时Alpha因子中FZ1、FZ11、FZ2表现优异。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 因子库与分析方法介绍

报告介绍了中信建投的因子库设置：

• 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；

- Alpha因子由deepseek及geneticprogram深度挖掘得到，共12个FactorZoo基本面因子。

分析采用了两个层面：

• 多因子模型：以CNE5风格因子模型为参考，针对风格因子、Alpha因子和国家、行业因子进行时间序列回归，旨在剖析因子贡献；

- 单因子检验从信息系数（IC）和因子收益两个角度监测单因子的表现和时序规律变化，辅助理解因子的有效性。

数据处理流程包含因子清洗、去极值、标准化及市值、行业中性化（对市值因子例外），确保因子质量稳定性。[page::0][page::1]

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2.2 风格因子表现分析

2.2.1 各大板块因子IC回顾

• 全A股：

- 当前杠杆、价值、盈利因子IC处于历史高位，非线性市值、流动性、成长等位于低位；
- 最近一周市值、非线性市值、贝塔表现较好；
- 最近一年来看，流动性、波动率、价值为表现优异因子。[page::1]

• 沪深300：

- 当前波动率、盈利、价值因子IC历史高位，贝塔、成长、流动性相对较低；
- 最近一周贝塔、流动性、成长因子表现突出；
- 最近一年价值、贝塔、杠杆表现良好。[page::2]

• 中证500：

- 当前盈利、杠杆、价值因子IC历史高位，贝塔、动量、流动性较低；
- 最近一周贝塔、成长、盈利表现亮眼；
- 最近一年波动率、流动性、价值强势。[page::2]

• 中证1000：

- 当前杠杆、价值、盈利IC较高，流动性、贝塔、动量较低；
- 最近一周贝塔、价值、成长表现较好；
- 最近一年波动率、流动性、价值表现优异。[page::2]

• 创业板：

- 当前杠杆、非线性市值、成长IC处历史高位，价值、市值、贝塔处低位；
- 近一周流动性、贝塔、价值表现较好；
- 一年内波动率、流动性、贝塔较强。[page::3]

表格分析：

• 以全A股为例，图1（page:1）数据显示，贝塔因子当前分位值23.21%，近一周平均IC为4.20%，近一月和近一年表现略显波动但整体平稳，显示贝塔因子具备短期较强的预测能力；

- 价值因子分位高达69.20%，且近一年IC达3.09%，说明价值因子在长期具备稳定的正向解释力；

• 非线性市值因子反向，当前为21.10%，近一年表现偏弱，这与其“反向”性质相符，解释为其短期可能承压。

各指数成分股的因子IC走势基本符合上述分析的趋势，体现了因子在不同细分市场的差异化表现。

2.2.2 风格因子组合收益率表现

针对风格因子构建多头组合，选取排名前20%股票，统计算法如下：

• 全A股市场显示，非线性市值因子近一年收益率高达384.73%，市值因子更是高达418.17%，彰显市值类因子在市场上的强劲表现；

- 动量因子和成长因子等反向因子短期看表现不错，如非线性市值近一周收益1.79%，成长因子1.60%；但盈利和价值因子短期表现较弱，如盈利因子近一年收益-55.29%；

• 各市场中因子收益率存在显著差异，沪深300中杠杆因子近一年收益23.62%，而动量因子表现偏弱；

- 中证500市场因子收益较沪深300分化明显，成长因子和市值因子表现较好，贝塔因子表现相对弱势；

• 创业板市场成长因子本周短期收益表现最为优越（8.91%），但筹码动量等因子表现不佳。

图表4（page:4）显示，全市场风格因子多头组合累计收益对比中，市值与非线性市值因子累计收益遥遥领先，曲线陡增，反映了其强大的收益捕获能力。

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2.3 Alpha因子表现

2.3.1 Alpha因子IC跟踪

• 在全A股范围，FZ1、FZ7、FZ5因子IC处于历史高位，而FZ4、FZ10、FZ9处于低位；

- 近期一周内，FZ1、FZ11、FZ2表现良好；

• 近一年内，FZ4、FZ9、FZ11表现较强；

表格详解（page:8）显示，FZ1因子当前分位值高达88.43%，且近一周、近一月均有12%以上平均IC，说明该因子近期具备极强的收益预测能力。

2.3.2 Alpha因子组合收益

• 采用等权组合，选取排名前20%股票，统计收益；

- 18年至今，FZ10以1221.77%累计收益领先，整体Alpha因子表现中成长与价值类因子的良好；

• 本周期（近期一周），FZ5和FZ11收益表现突出，分别为2.34%、1.89%，而FZ2表现较差，净收益-1.28%；

- 近一年内，FZ4和FZ9收益率最高，凸显部分因子可能存在持久的alpha能力。

图表18（page:9）中Alpha因子多头组合收益累计走势显示，FZ7和FZ9组合也表现出显著的收益增长，反映模型挖掘的Alpha因子存在一定的长期收益潜力。

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3. 图表深度解读

3.1 风格因子IC及收益表格

报告通过详细的因子IC分位数、短期（月、周）、长期（一年）平均IC值与走势配合，展现不同指数范围因子表现差异。例如：

• 表1（page:1）显示，全A股票池市场，贝塔因子信息系数短中期均有较大波动，说明贝塔因子存在较高的时变性；

- 表6（page:3）全A因子收益收益率显示非线性市值因子今年来累计收益异常惊人（近400%），这大幅高于传统风格的盈利与价值因子，提示市场特定机制可能导致此因子收益超常。

3.2 多头组合净值曲线

• 以全市场为例（page:4），非线性市值（粉色线）和市值（蓝色线）累计收益持续领先，反映了它们在期限周期覆盖内的强劲表现及高收益捕获能力；

- 沪深300（page:5），成长因子（红色线）曾大幅领先，随后趋于震荡，杠杆（紫线）、价值（橙线）表现稳定，贝塔（蓝线）平缓下行；

• 中证500与中证1000（page:6-7）显示成长、杠杆和动量因子不同程度上表现较好；

- 创业板净值（page:8）成长与盈利因子持续向上，而贝塔和市值因子波动更显剧烈。

3.3 Alpha因子图表详解

• FZ1、FZ7、FZ11表现尤为显著，均在短期和长期内维持较高IC和收益率，图18（page:9）显示累计收益相较其他因子有明显优势；

- 不同因子表现波动反映其适应性和风险特性，投资者需结合实际模型与风险管理综合审视。

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4. 估值分析

本报告主要聚焦因子表现与多因子模型分析，对股票个股或整体市场的具体估值方法（如DCF、P/E、EV/EBITDA）无涉及，因此未展开具体估值模型与参数的讨论。

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5. 风险因素评估

• 本报告强调所有数据均基于历史统计，未来市场风格切换可能导致因子失效（因子预测能力的时变性）；

- 模型运行存在随机性，初始化随机数种子不同可能导致结果波动，单次结果存在偏差；

• 历史区间选择和模型参数亦是影响因子效果的不确定因素，存在欠拟合风险；

- 所有模型结果均为统计性质，不构成投资建议，需谨慎使用并结合未来市场验证。[page::10]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告依赖历史数据统计，虽然采用多市场、多因子、不同时间周期的分析减少偶然性，但因子表现的时效性与市况变化间可能存在一定时滞与不稳定性，需结合宏观及行业动态进一步验证；

- 非线性市值因子表现突出但波动较大，长期稳定性和可复现性有待观察；

• 部分因子收益与IC表现存在不一致，如盈利因子在某些市场周期出现持续负收益，应关注因子构造及其经济意义解释；

- 因报告未详细披露Alpha因子具体构建变量、算法细节，令外部解读和验证难度较大；

• 各指数板块因子表现差异较大，说明区域及市场结构对因子效果的影响不可忽视。

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7. 结论性综合

本周中信建投因子跟踪报告基于多个股票池和复杂多因子模型，系统分析了风格因子及Alpha因子的表现：

• 风格因子中，市值因子和非线性市值因子表现尤为强劲，近一年累计收益率高达约400%，显示规模效应及非线性市值特征对收益贡献显著；

- 贝塔因子也体现出较好的预测能力，尤其在短期及部分指数成分中表现突出；

• 其他因子如价值、成长、动量、杠杆等表现依市场结构和时间周期有所波动，呈现一定阶段性“风格轮动”；

- Alpha因子中，以FZ1、FZ11和FZ2为代表的部分因子近期表现良好，且长期持续较高收益，表明深度挖掘的基本面因子具备一定稳定的alpha特征；

• 多头组合的净值曲线进一步印证了市值类因子和部分Alpha因子的收益强劲且持续，有望在实证交易策略中发挥作用；

- 报告充分体现了因子在不同市场环境下的动态表现及其投资属性，但也明确指出模型基于历史数据，未来受风格切换等风险影响，投资者应保持谨慎。

整体来看，中信建投团队通过严谨的多因子模型回归与单因子IC、收益分析，明确类因子的优势和动态性，为资产选择和策略调整提供了有力的量化支持与风险提示。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

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图表索引示例：

• 图1（page:1）展示了全A股范围内风格因子信息系数（IC）的周期表现及趋势，表明贝塔、价值等因子表现分化；

- 图7（page:3）全A因子净值显示非线性市值和市值因子的累计收益远超其他因子；

• 图18（page:9）Alpha因子多头组合累计收益图强调FZ1、FZ7等因子的长期稳定alpha能力。

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以上为《因子跟踪周报》2025年第24周的完整详解，系统深度分析了因子的时序表现、收益状况及风险提示，助力专业投资者理清因子驱动市场的现状及潜在趋势。

报告