量价因子表现分化：Alpha因子跟踪月报（2026年4月）
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摘要
本报告聚焦广发金工Alpha因子数据库的结构与分布，覆盖基本面、Level-1/Level-2中高频因子、机器学习因子及另类数据因子，为多空策略、指数增强、ETF轮动、资产配置、衍生品等策略提供因子库支撑，并给出各类因子在全市场及分板块的回测表现与RankIC/历史胜率等关键指标。核心结论包括深度学习因子 agru_dailyquote 在全市场的RankIC在近一年及历史区间均表现优异，历史胜率约为91%，同时其他因子（如DL_1、fimage、59个分钟频因子、55个风格因子等）在不同板块的回测中呈现显著的分化与潜在超额收益能力，需关注市场环境和政策变化带来的风险与失效可能性 [page::0]
