(来源:广发金融工程研究)

广发证券首席金工分析师 安宁宁

SAC: S0260512020003

anningning@gf.com.cn

广发证券联席首席金工分析师 陈原文

SAC: S0260517080003

chenyuanwen@gf.com.cn

联系人:广发证券金工高级研究员 林涛

gflintao@gf.com.cn

广发金工安宁宁陈原文团队

摘要

广发金工Alpha因子数据库:本数据库基于mysql8.0建立,整体框架如下图所示,覆盖广发金工团队十余年研发经验深厚积累的基本面因子、Level-1中高频因子、Level-2高频因子、机器学习因子、另类数据因子等,为多空策略、指数增强、ETF轮动、资产配置、衍生品等策略提供可靠且有效的因子库支持。广发金工团队自有100TB级存储数据库、高性能CPU/GPU算力服务器,拥有Wind、天软、通联等多个可靠的数据供应商,实现因子高效研发和动态更新。

Alpha因子表现分析:本报告对上述数据库中的Alpha因子在全市场、沪深300、中证A500、中证500、中证1000、创业板板块,分别以月度、周度换仓进行选股表现分析。本文数据截止日期为2026/05/29。

深度学习因子表现:在全市场、月度换仓条件下,agru_dailyquote因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为-4.07%、9.31%、13.41%,历史胜率为90.39%。

DL_1因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为-3.10%、11.10%、13.46%,历史胜率为85.94%

fimage因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为3.33%、4.31%、5.06%,历史胜率为77.63%。今年以来,月度换仓、千三计费后在沪深300、中证A500、中证500、中证800,中证1000、创业板指的指数增强超额收益率分别为5.85%、4.59%、0.74%、5.64%、1.68%、1.39%,最大回撤率分别为1.22%、1.41%、3.12%、2.28%、4.91%、2.45%

29个Level-2高频因子表现:在全市场中、月度换仓条件下,近期表现较好的Level-2因子keyperiod_ret_zero,其近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为-3.05%、-5.54%、-5.40%,历史胜率为86.20%

55个分钟频因子表现:在全市场中、月度换仓条件下,近期表现较好的分钟频因子是ret_overnight因子,其近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为12.10%、3.81%、3.23%,历史胜率为72.33%

45个风格因子表现:详见本报告正文。

风险提示:(1)本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;(2)本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;(3)因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。

agru_dailyquote因子在各板块的指数增强表现

DL_1因子在各板块的指数增强表现

fimage因子在各板块的指数增强表现

月度换仓-全市场

月度换仓-沪深300

月度换仓-中证A500

月度换仓-中证500

月度换仓-中证1000

月度换仓-创业板

周度换仓-全市场

周度换仓-沪深300

周度换仓-中证A500

周度换仓-中证500

周度换仓-中证1000

周度换仓-创业板

风险提示

本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;

本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;

因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。

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