风格因子表现概览 [page::0][page::2]

• 本周beta和流动性因子的多头收益表现较好，估值、盈利、杠杆、非线性市值因子的空头表现强势。

- 选股范围为剔除不良及新上市股票的万得全A，按照因子分位做多最大10%和做空最小10%股票，等权构建多空组合。

全市场基本面及技术因子表现 [page::3]

• 基本面因子中，增长类和超预期增长类财务因子多空收益显著为正，静态财务因子多数为负，表现出短期业绩不好但增速稳定股票占优。

- 技术因子分化，动量因子表现负向，波动因子表现正向，高波动低动量股票整体占优。

• GRU因子多空表现较好，除了open1d模型外，其他模型均为正向收益。

沪深300成分股因子表现 [page::4]

• 基本面因子多空收益基本为正，市盈率因子多空收益突出，增长类因子多头收益明显。

- 技术因子多空收益多为正向，波动因子尤其显著，高动量高波动股票受欢迎。

• GRU因子大多正向，barra5d模型出现回撤。

中证500与中证1000成分股因子表现 [page::5][page::6]

• 两个指数内增长类及超预期增长因子表现均为正，静态财务因子表现为负，估值类因子偏正向。

- 技术因子多空表现分化，中长期动量因子表现负向，短期动量及波动因子正向表现更好。

• GRU因子表现良好，除barra5d模型部分回撤。

多头组合策略表现及回测结果 [page::7]

• 多头组合以万得全A剔除不合规股票构建，基准为中证1000指数，月度调仓，双边手续费千分之三。

- GRU模型不同且表现分化，open1d和close1d模型相对中证1000指数存在小幅回撤，barra1d和barra5d模型表现相对较好。

• barra5d模型今年以来超额收益达6.44%。

- 多因子组合本周表现较弱，相对基准微幅回撤0.05%。


| 策略因子名称 | 近一周 | 近一月 | 近三月 | 近六月 | 今年以来 |
|--------------|---------|---------|---------|------------|-----------|
| open1d | -0.01% | -2.37% | -0.74% | 4.65% | 5.23% |
| close1d | -0.38% | -3.85% | -0.62% | 2.77% | 3.64% |
| barra1d | 0.65% | 0.36% | 0.92% | 1.34% | 3.80% |
| barra5d | 0.02% | -2.40% | 0.54% | 5.14% | 6.44% |
| 多因子 | -0.05% | -2.99% | -1.19% | 2.99% (注) | 4.94% (注)|

• 风险提示包括因子失效、模型失效和实盘交易风险[page::1][page::7][page::8]

深度解析报告：《成长风格主导，流动性占优——中邮因子周报20250824》【中邮金工】

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1. 元数据与概览

• 报告标题： 成长风格主导，流动性占优——中邮因子周报20250824

- 作者： 肖承志、金晓杰

• 发布机构： 中邮证券有限责任公司

- 发布日期： 2025年8月25日

• 研究范围： A股市场不同股池的因子表现跟踪，包括全市场、沪深300、中证500、中证1000等。研究重点聚焦于风格因子、多因子组合表现及风险因素。

- 核心论点： 当前市场中成长风格因子表现突出，同时流动性因子多头收益较好，表明投资者偏好成长型、流动性好的股票。高估值高增长风格表现更优。技术因子表现分化，波动率因子表现较好，而动量因子表现弱。GRU模型因子整体表现稳健，多数表现为正向收益，仅部分模型出现回撤。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 风格因子跟踪（章节1）

关键内容总结：

• 通过Barra模型定义了多种风格因子，如Beta、动量、市值、波动、估值、盈利、成长、杠杆等，并对这些因子的含义作出详细界定。例如，Beta指历史beta，估值用市净率倒数表示，流动性用综合换手率计算等（图表1）。

- 本周Beta和流动性因子多头表现较好，而估值、盈利、杠杆和非线性市值因子的空头表现强劲，体现市场对高贝塔、流动性好的股票青睐。整体看市场风格偏向成长风格及流动性优势明显的股票。

推理依据：

• 因子多空收益是基于选股范围内前10%和后10%股票等权构建多空组合得出，多空收益代表用多头减空头的超额收益。

- 风格因子采用行业中性化处理，剔除了ST股、停牌股和上市不满120天的股票，保证统计的稳健性。

数据点：

• 图表2展示了近一周至五年年化因子多空收益率。Beta因子近期一周多空收益约2.36%，最近一月7.61%，今年以来36.25%，显示市场风险偏好上升趋势。

- 流动性因子最近一周多空收益1.59%，最近一月5.96%，但今年以来和三年年化表现有所波动，体现流动性因子存在周期性变动。

[page::2]

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2.2 全市场及各主要股池因子表现（章节2）

2.2.1 全市场因子表现

• 基本面因子： 多空收益多数为正，其中增长类（营业利润率增长、净利润超预期增长等）因子收益显著为正，表明市场短期业绩可能不佳，但对业绩增速稳定或超预期增长类股票存在溢价。

- 技术面因子： 动量类因子表现为负向，波动因子表现为正向，意味着高波动低动量的股票更受市场青睐。

• GRU模型因子： 多数模型正向表现，只有open1d略有回撤，显示机器学习模型抓取市场信号能力较强。

2.2.2 沪深300因子表现

• 基本面因子多空收益表现基本为正，尤其是市盈率因子多空收益最强，支持高估值高成长的市场趋势。

- 技术因子波动因子多空收益较为显著，整体上高动量高波动股票占优。

• GRU因子多空收益表现强势，但barra5d模型略有回撤。

2.2.3 中证500及中证1000因子表现

• 基本面因子多空收益多数为正，超预期增长、增长类因子多空收益显著为正，静态财务因子多数负收益。

- 技术因子多空收益为正向为主，波动类因子更强。

• GRU模型多空收益多数显著正向，barra5d因子表现有所回撤。

数据点说明：

• 以图表4（全市场基本面因子）为例，营业利润率增长、净利润超预期增长多空收益最近一周分别约0.94%、0.13%，今年以来收益呈正趋势，反映市场成长因子优势明显。

- 技术因子（图表5）中，20日、60日波动因子近一周为负数（-0.34%至-1.45%不等，但从长期趋势图来看，波动因子整体长期收益仍为正），动量因子负收益反映短期动量较弱。[page::3,4,5]

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2.3 策略组合表现（章节3）

• GRU多头组合表现存在分化， open1d和close1d模型相较中证1000指数分别超额回撤0.01%-0.38%，barra1d和barra5d模型超额收益区间0.02%-0.65%。

- 2025年以来，barra5d模型表现最佳，累计超额收益6.44%。

• 多因子组合整体表现较为弱势，近期相对中证1000指数有小幅回撤（约0.05%）。

- 组合调仓频率为月度，剔除ST股，新股不满120日，手续费双边千三，行业偏差及风格偏差严格控制，保证策略可执行性和风格稳定性。

数据支持：

• 图表15总结了多头组合各模型短期到今年以来的超额收益情况，表明不同模型侧重点不同导致收益差异。

- 图表16则通过超额净值曲线显示出各模型自2019年以来的累计收益轨迹，barra5d表现最为优异。

[page::6,7]

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2.4 风险提示（章节4）

• 因子失效风险： 因子基于历史统计，未来市场风格变化可能导致因子失效甚至反向。

- 模型失效风险： 模型是历史数据训练结果，市场逻辑变化将使模型失去预测效力。

• 实盘交易风险： 回测基于理想假设，实际交易环境各异，执行过程中存在成本、滑点、流动性不足等风险。

[page::7,8]

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3. 图表深度解读

图表2（风格因子多空收益表现）[page::2]

• 介绍： 展示了Beta、估值、盈利、杠杆、流动性等风格因子的最近一周、一个月、半年、今年以来、三年年化、五年年化多空收益表现及趋势线。

- 解读： Beta因子全年及近期表现强势，反映市场风险偏好提升；流动性因子整体表现稍逊但表现稳定；估值和盈利因子表现弱，表明估值面压力明显。本图支持报告主张当前市场偏好成长和流动性风格。

• 局限性： 因为是等权组合，未调整市场风格结构变化的影响；此外短期收益受市场波动干扰较大。

图表4-8，全市场与各股池因子表现[page::3-5]

• 不同因子在不同市场范围（全市场、沪深300、中证500、中证1000）有不同表现，基本面成长因子多头优势显著，技术面波动因子表现更好，而动量表现疲软。

- 图示中三年、五年年化绩效显著，说明长期成长因子仍为市场持续驱动因子。

• GRU因子作为机器学习模型因子，整体表现稳定，部分短期模型回撤，显示机器学习预测能力存在周期性。

图表15-16，多头组合表现[page::7]

• 图表15为近期多因子及GRU模型组合的具体超额收益数据，量化展示不同模型优势与不足。

- 图表16以累计超额净值形式呈现，直观体现出barra5d和barra1d模型近几年持续的业绩增长，说明因子和模型有效性在历史验证中较强。

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4. 估值分析

本报告未直接涉及传统估值方法的详细计算（如DCF、市盈率法等），而是通过因子多空收益表现间接反映估值相关因子的市场表现。特别强调市盈率因子在沪深300股池表现最强，市场对高估值成长股表现出了明显的溢价，而相对估值因子（如市净率倒数）表现偏正也支持此观点。

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5. 风险因素评估

• 强调因子和模型基于历史数据，可能因市场环境变化失效。

- 指出交易层面的执行风险，强调实盘与回测差异。

• 未明确给出风险缓解方案，提示投资者需关注市场行情变化，密切监控因子及模型表现。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告数据多基于历史表现及回测，存在因子“超买/超卖”风险和市场风格突变带来的模型失效风险。

- 因子多空组合构建以等权分配，未提及风险调整后的收益，可能高波动因子虚增收益表现。

• 技术因子表现分化，且动量因子表现弱，表明市场短期趋势不明朗，这与成长风格主导形成一定的结构性矛盾，需关注未来市场风格是否会发生转折。

- GRU模型表现虽优，但存在不同参数模型表现差异，反映机器学习模型依赖历史训练，敏感于训练窗口及参数。

• 报告未深入讨论板块或行业差异风险，因子表现是否均衡。

- 对于因子失效的概率与缓解措施较弱，缺少场景分析或压力测试，建议后续报告加强。

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7. 结论性综合

该报告通过详尽的因子跟踪与多因子策略表现分析，准确描绘了2025年8月中旬至下旬A股市场的风格特征与投资因子表现。成长因子以及流动性因子在全市场及各主要股池中表现强势，反映市场对高增长、相对高估值股票的持续青睐，尤其在大盘股池（沪深300）中的市盈率因子表现最为显著，强化了成长风的突出地位。同时市场对波动因子表现出积极反应，高波动股票获得超额收益，但动量因子整体回撤，显示短期趋势动能较弱。

GRU模型等机器学习因子多数表现稳定，策略组合的长期收益优秀，尤其以barra5d模型表现突出，在动态捕捉市场因子上具备明显优势。尽管如此，本周多因子组合近期表现有所回撤，提示投资者关注因子和模型的短期波动风险。

图表层面，报告利用多维时序数据清晰展示了因子收益的短期与长期趋势，强化了成长、流动性因子优势及技术因子分化的关键观点，对比不同股池及模型表现，数据支持扎实全面。组合净值曲线显示策略具备稳健回报能力，但也提醒实际交易可能面临执行差异。

总体来看，报告精确揭示了当前A股市场风格，强调成长及流动性策略优势，建议投资者关注因子失效与策略风险，并结合市场环境动态调整配置。报告立场较为中性且数据充分，适合专业投资者理解当前市场机会与潜在风险。

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参考标注

• 概览与市场风格论述，含作者及机构信息页：[page::0,1,8]

- 风格因子定义及短期表现详细数据、图表2：[page::2]

• 全市场及各股池因子表现包含图表4-14：[page::3,4,5,6]

- 策略组合表现及图表15-16解析：[page::6,7]

• 风险提示全文：[page::7,8]

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免责声明

本分析基于中邮证券公开发布研究报告内容，尽最大努力保持客观及全面，未注入个人立场。文本中引用所有数据均源自原报告，分析解读仅基于报告内容。

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