市场行情及风格指数表现 [page::0][page::1][page::2]

• 2025年8月8日，微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股分别位于2019年以来极高分位数区间，分别接近或达到100%、99.44%、98.31% [page::0][page::1][page::2]

行业交易拥挤度及估值分析 [page::2][page::3][page::4]

| 行业名称 | 成交额占比 | 成交额占比分位数 | 周度换手率 | 换手率分位数 | PB | PB分位数 |
|----------|------------|------------------|------------|--------------|----|----------|
| 国防军工 | 5.35% | 99.30% | 0.38% | 98.25% | 4.39| 92.31% |
| 商贸零售 | 1.01% | 21.25% | 0.19% | 77.62% | 1.67| 93.18% |
| 传媒 | 3.52% | 57.49% | 0.29% | 79.02% | 2.72| 90.56% |

• 国防军工行业交易拥挤度及估值分位数均位于最高水平，换手率和PB处于显著高位，显示拥挤交易特征明显 [page::3][page::4]

高频选股因子分类与方法论 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 高频因子分为订单失衡、量价、流动性、资金流和技术指标五大类，另有行为金融学因子如有限关注、注意力理论和V型处置效应因子体系

- 采用分钟频数据通过截面标准化、日频因子构建及衰减加权转换为月度低频因子进行回测

• 回测时间覆盖2010年2月至2025年7月，样本池全市场，月频调仓，剔除停牌、涨停和ST股票，做市值及行业中性化处理 [page::6][page::7]

高频订单失衡类因子表现 [page::8][page::9]

• SOIR因子全历史表现最佳，年化多空收益19.07%，夏普2.77，最大回撤5.59%

- 近1年表现强劲，多空日频净值继续上涨，本周MOFI_Weight因子多空周度收益最佳为0.18% [page::8][page::9]

高频技术指标类因子表现 [page::10][page::11]

• BIAS因子历史年化收益25.82%，最大回撤5.55%，夏普2.80，表现最优

- 近1年Coppock因子表现最佳，近一年多空收益32.55%，当前月度表现也领先 [page::10][page::11]

量价类因子表现 [page::12][page::13]

• MPC因子年化多空收益26.62%，最大回撤7.51%，IC均值负值表明逆向指标特征

- 近一年MPB因子表现最好，多空收益39.30%，短期表现同样领先 [page::12][page::13]

流动性类因子表现 [page::13][page::14][page::15]

• 流动性类因子中ESI因子历史年化收益23.23%，IC均值最高7.27%，表现最优

- 近一年LSIIIiq因子表现突出，本周及本月多空收益分别达1.37%和1.83%，多头超额收益均超2% [page::13][page::14][page::15]

资金流类因子表现 [page::16]

• 资金流类因子PTOR近期表现最佳，近一年多空收益达17.55%，本周收益0.71%，多头超额1.71% [page::16]

行为金融学有限关注因子表现 [page::16][page::17]

• ABNRETAVG因子历史年化收益25.95%，最大回撤10.14%

- 近一年TURNAVG因子表现最佳，多空收益26.16%，本月多空收益1.42%，多头超额2.77% [page::16][page::17]

行为金融学注意力理论因子表现 [page::18][page::19]

• SPILLTURN因子表现最佳，历史年化收益28.85%，最大回撤7.71%，IC均值8.53%

- 近一年SPILLTURN因子多空收益27.14%，今年以来收益18.15%，本月多空收益1.45% [page::18][page::19]

行为金融学V型处置效应因子表现 [page::19][page::20]

• CPGR因子历史年化收益29.47%，最大回撤9.68%，夏普2.97

- 近一年VCDE3因子表现领先，多空收益34.66%，本月多空收益1.02%，多头超额2.29% [page::19][page::20]

金融研究报告详尽分析报告

《国防军工行业拥挤度较高，流动性类因子表现较好——高频和行为金融学选股因子跟踪周报（20250808）》
作者：陈升锐、姚紫薇
发布机构：中信建投证券股份有限公司
发布时间：2025年8月9日
分析师SAC编号：S1440519040002（陈升锐）、S1440524040001（姚紫薇）

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一、元数据与报告概览

本期周报主题聚焦于中国A股市场的高频选股因子和行为金融学选股因子的表现情况，尤其强调流动性类因子在当前市场表现的优势，同时指出国防军工行业的交易拥挤度较高。报告依托中信建投证券金工及基金研究团队大数据和因子挖掘技术，经系统回测多种高频因子，披露了因子的历史和近期收益表现。报告还关注市场风格的变化（微盘股、大盘股，亏损股、绩优股，低价股、高价股比例），并详述各行业的成交活跃度和估值水平。主要结论侧重于：

• 微盘股相对大盘股、亏损股相对绩优股、低价股相对高价股风格处于历史高分位，有持续的估值氛围。

- 国防军工行业拥挤度和换手率均居高位，PB估值分位数达到行业最高，显示该行业交易活跃度和估值溢价显著。

• 高频因子表现突出，尤其是流动性类因子中的LSIIIiq，行为金融学因子中的CPLR和SPILLTURN。本周和本月多空收益均表现优异。

- 采用多因子类别（订单失衡、量价、流动性、资金流及行为金融因子等）进行系统回测，呈现因子稳定性和收益特征。

报告给投资者的建议是关注流动性高的交易风格和因子，以及警惕国防军工行业的高拥挤度风险。报告充满专业术语，严谨的数据支持和深度因子剖析，是机构投资者风险管理和量化投资策略调优的重要参考。

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二、逐节深度解读

2.1 市场行情回顾与风格指标分析

• 风格指标分位数

市场呈现强烈的微盘股、大盘股、亏损股、绩优股、低价股、高价股三大组别的极值区间状态，分别位于近六年内97%以上的分位数，市场投机性和风险偏好明显，[page::0][page::1][page::2]。

• 指数表现

报告提供了主要指数的周度、本月、年初至今(YTD)、近一月和近一年收益。其中，万得微盘股指数周度涨幅为4.49%，远超大盘股，显示小盘股受市场追捧；而宽基指数中，中证2000表现优异，同比增长达到62.76%，反映小市值市场风格升温[page::1]。

• 图表解读

图1（微盘股/大盘股净值走势）显示2019年以来微盘股相较大盘股的表现持续走强，目前达到最高历史分位，说明市场资金更多流向小盘股，周期性加剧投机氛围。
图2（亏损股/绩优股净值走势）与图3（低价股/高价股净值走势）同样显示亏损股和低价股表现优于绩优股和高价股，体现强烈的风险偏好和投机交易势头[page::1][page::2]。

2.2 行业交易拥挤度与估值分析

• 成交占比与换手率

电子、机械和医药行业成交额占比较高，TMT行业合计成交占比超过31%。换手率居前的行业为国防军工、机械、医药，尤其是国防军工行业的周度换手率高达0.38%，分位数高达98.25%，交易活跃度极高，体现出机构和散户的集体关注与集中买卖行为[page::2][page::3]。

• 估值指标

国防军工行业PE（市盈率）和PB（市净率）分位数均位居行业首位，PELYR为163.93，PB为4.39，均处于历史高位，显示行业估值存在较大溢价和泡沫风险。其次是商贸零售和传媒行业PB分位数也较高。整体来看，高估值和高换手率共存，意味着未来行业波动可能较大，投资者需警惕拥挤交易风险[page::3][page::4]。

2.3 高频选股因子分类及构建

详细罗列并分类了过去系列报告中构建的高频选股因子，将其分为订单失衡类、量价类、流动性类、资金流类和高频技术指标类，展示了它们的构建基础（主要来自分钟委托、分钟K线或日频数据）及历史表现方向。
此外，行为金融学方面因子被划分为有限关注类和注意力理论类，辅以V型处置效应因子的细分，表格中清晰说明了每个因子的金融心理学逻辑和数据源，提供了丰富的量化因子信息池，便于量化策略的系统调用[page::5][page::6]。

2.4 高频因子转换与测试框架

介绍了高频因子（月度低频量化因子）构造过程，重点为截面标准化剔除市场因素影响、分钟数据日频化和等权衰减加权汇总为月度因子，确保数据赢得较强统计效力和时效性。同时，系统测试框架明确了样本区间（2010-2025年）、样本池（全部A股）、数据处理方法（极值剔除、中性化）、调仓频率（月度）及基准指数（中证全指），提高测试结果的可比性和严谨性[page::6][page::7]。

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三、图表深度解读

3.1 订单失衡类因子

• 历史收益走势（图4）：各订单失衡因子多空月度净值均显著上升，SOIR表现最佳，累计收益超过1396%，并维持较低的最大回撤（5.59%），显示出较好的稳健性和收益性[page::8]。

- 收益指标详解（表7）：SOIR因子年化收益19.07%、夏普比率2.77，其他因子年化收益区间14%-18%。所有因子IC均为负，符合设计中的负向因子定义。

• 近年表现（图5与表8）：2024-2025年间，MOFIWeight因子表现最好，周度收益0.18%、多头超额0.78%，今年以来OIR、VOI因子年化多空收益分别达到8.50%、33.22%，表明订单失衡因子中部分因子依然维持良好的短期表现[page::9]。

3.2 高频技术指标类因子

• 历史走势（图6）：BIAS因子年化收益25.82%，夏普2.80，显示其在技术指标中表现突出。其他如Coppock也表现良好，累计收益超3111%，但回撤相对较小[page::10]。

- 指标表（表9）：BIAS因子IC均值负5.81%，年化IR 2.74，胜率78%，体现了稳定的正收益能力。

• 近年表现（图7与表10）：近一年Coppock因子表现最佳，多头年化收益32.55%，多头超额28.52%，周度收益0.26%。BIAS因子周度多头收益3.11%，超额1.22%，表现稳定[page::11]。

3.3 量价类因子

• 历史走势（图8）：MPC因子表现最好，累计收益高达3780%，年化收益率26.62%，夏普2.74，波动率适中。MPB同样表现不俗。

- 指标表（表11）：所有量价因子表现稳定，IC均为负，年化IR在2.07至3.67之间。

• 近年表现（图9与表12）：MPB因子近一年多空收益最高达39.30%，相当亮眼，显示量价因子在选股中持续有效[page::12][page::13]。

3.4 流动性类因子

• 历史走势（图10，图11）：ESI因子以23.23%年化多空收益率位列最高，其他因子如LSIIIiq、Lambda、CPQSI同样表现出色。多空收益区间6%-24%。

- 图表解析：流动性因子能反映市场的资金流动状况和价格压力，强流动性因子多半具备稳健的反转与趋势判断能力。

• 近期表现（图12，图13，表14）：LSIIIiq因子本周多空收益1.37%，本月1.83%，今年以来多空收益超过19%，显示出流动性因子在当前市场风格中具备较强领先性和回报性[page::13][page::14][page::15]。

3.5 资金流类因子

• 近年表现（图15及表16）：PTOR因子表现最优，周度多头收益3.60%，年化多空收益16.36%，夏普较高，表明资金流向捕捉在策略中具备一定稳定性和相关预测能力[page::16]。

4.1 有限关注类因子

• 历史表现（图16，表17）：ABNRETAVG因子年化收益率25.95%，最大回撤仅10.14%，胜率高达83.87%。显示有限关注理论有效地反映了投资者行为偏差。

- 近年表现（图17，表18）：TURNAVG因子近一年多空收益达到26.16%，多头超额29.36%，体现有限关注因子在近期仍具备相当投资价值[page::16][page::17]。

4.2 注意力理论类因子

• 历史表现（图18，表19）：SPILLTURN因子年化多空收益28.85%，夏普2.65，最大回撤7.71%，呈现较强的稳定收益能力。

- 近年表现（图19，表20）：SPILLTURN因子近一年表现最佳，多空收益27.14%，多头超额30.95%，表明投资者注意力聚焦股票存在显著的溢价效应[page::18][page::19]。

4.3 V型处置效应因子

• 历史表现（图20，表21）：CPGR因子年化收益29.47%，夏普2.97，最大回撤9.68%，反映投资者因处置效应产生的买卖行为在估值上具有参考价值。

- 近年表现（图21，表22）：CPLR因子本周多空收益0.54%，多头超额1.39%，今年多空收益24.37%，近一年多空收益25.98%，表现较为亮眼[page::19][page::20]。

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四、估值分析

本报告重点分析了行业层面的估值，包括PELYR、PETTM以及PB估值，多维度反映行业整体估值压力。

• 例如，国防军工行业的PELYR（163.93）和PB（4.39）均居行业首位，处于历史近100%分位数水平，显示高估值风险。

- 多数成长型行业（如计算机、传媒）PB分位数高但PE数值波动，反映投资者对未来增长预期的估值溢价。

• 低估值行业如银行PB较低且波动稳定，为价值型投资提供空间[page::3][page::4]。

报告未使用DCF等具体估值模型，而主要通过历史分位数和市场整体估值环境进行比较判断。

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五、风险因素评估

报告明确点出：

• 历史因子表现不代表未来，存在失效风险。

- 市场系统性风险、政策风险对策略回报构成较大不确定性。

• 因子选股模型基于合理市场假设，实际情况复杂，可能与模型预测有偏差。

- 数据缺失、模型统计偏误会弱微影响整体准确性。

未详细提出具体缓解措施，提示投资者需结合自身持仓风险管理和市场实际动态施策。[page::20]

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六、批判性视角与细节观察

• 报告充分依赖历史数据，尽管整体回测表现稳定，但对未来“不确定性”提示较为有限。没有深入探讨因子失效机理或宏观环境变化的潜在影响。

- 国防军工行业高拥挤度与估值极高，虽提及风险，但未具体分析此类行业可能的流动性风险爆发时对量化策略的冲击。

• 行为金融因子解释了市场非理性，增强选股的差异化，但其机制和风险可能与传统因子存在高度相关性，可能导致组合风险集中。

- 图表部分有部分文字显示异常混杂，需确认数据完整性与规范性确保准确理解。

• 高频因子转换方法专业，适宜机构长期跟踪，但对入门投资者存在门槛。

整体保持客观，深度挖掘因子表现，但建议未来工作着眼于因子在不同市场周期表现及抗风险能力的动态跟踪。

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七、结论性综合

本报告从宏观市场风格、行业交易活跃度、估值分布，到高频及行为金融选股因子的深度剖析，系统呈现了最新一周A股市场的量化选股特征和运行态势。核心发现包括：

• 当前市场微盘股、亏损股及低价股风格达到近6年高点，体现投资者更偏好高风险高回报资产类别。

- 国防军工行业拥挤度极高，表现为行业成交占比高、换手率高及PB估值高，警示行业存在过热风险。

• 高频因子多样化表现中，流动性类因子（特别是LSIIIiq）、订单失衡类因子（MOFIWeight、OIR）、高频技术指标类因子（BIAS、Coppock）以及行为金融学因子（SPILLTURN、CPLR）在过去一年均表现出较强超额收益能力。

-因子表现其稳健性体现在年化收益高且最大回撤低，说明量化交易策略可有效捕捉市场微观结构与投资者行为非理性造成的机会。

综上，报告建议关注流动性强、行为金融学支持的选股因子，同时谨防行业拥挤度过高尤其是国防军工板块的风险。对于机构投资者而言，合理运用高频及行为因子构建多元化量化选股模型具有一定投资价值。市场不确定性提示投资者需动态调整策略，把控系统性和行业特定风险。


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主要图表索引（列表）

| 图表编号 | 标题/内容简介 | 页码 |
|----------|-----------------------------------------------------------|-------|
| 表1 | 主要指数市场表现收益率（周、本月、近一年等） | 1 |
| 图1 | 微盘股/大盘股风格对比净值走势 | 1 |
| 图2 | 亏损股/绩优股风格对比净值走势 | 2 |
| 图3 | 低价股/高价股风格对比净值走势 | 2 |
| 表2 | 行业周度成交额占比及换手率明细 | 3 |
| 表3 | 行业估值分析PE和PB分位数 | 4 |
| 表4 | 高频因子分类体系 | 5 |
| 表5 | 行为金融学选股因子分类体系 | 6 |
| 图4 | 订单失衡类因子历史多空月频净值 | 8 |
| 表7 | 订单失衡类因子历史收益指标 | 8 |
| 图5 | 订单失衡类因子近一年多空日频净值 | 9 |
| 表8 | 订单失衡类因子近期多空收益表现 | 9 |
| 图6 | 高频技术指标因子历史多空月频净值 | 10 |
| 表9 | 高频技术指标因子历史收益指标 | 10 |
| 图7 | 高频技术指标因子近一年多空日频净值 | 11 |
| 表10 | 高频技术指标因子近期收益表现 | 11 |
| 图8 | 量价类因子历史多空月频净值 | 12 |
| 表11 | 量价类因子历史收益指标 | 12 |
| 图9 | 量价类因子近一年多空日频净值 | 13 |
| 表12 | 量价类因子近期收益表现 | 13 |
| 图10、11 | 流动性类因子历史多空月频净值 | 13-14 |
| 图12、13 | 流动性类因子近一年多空日频净值 | 14-15 |
| 表13 | 流动性类因子历史收益指标 | 14 |
| 表14 | 流动性类因子近期收益表现 | 15 |
| 图15 | 资金流类因子近一年多空日频净值 | 16 |
| 表16 | 资金流类因子近期收益表现 | 16 |
| 图16 | 有限关注类因子历史多空月频净值 | 16 |
| 表17 | 有限关注类因子历史收益指标 | 16 |
| 图17 | 有限关注类因子近一年多空日频净值 | 17 |
| 表18 | 有限关注类因子近期收益表现 | 17 |
| 图18 | 注意力理论类因子历史多空月频净值 | 18 |
| 表19 | 注意力理论类因子历史收益指标 | 18 |
| 图19 | 注意力理论类因子近一年多空日频净值 | 19 |
| 表20 | 注意力理论类因子近期收益表现 | 19 |
| 图20 | V型处置效应因子历史多空月频净值 | 19 |
| 表21 | V型处置效应因子历史收益指标 | 19 |
| 图21 | V型处置效应因子近一年多空日频净值 | 20 |
| 表22 | V型处置效应因子近期收益表现 | 20 |

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本报告的引用数据均来自WIND和中信建投自主研究计算，所有统计均严格遵守行业标准方法。
因引用了大量技术细节与数学公式，报告对非专业投资者可能有一定理解门槛。

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总结

这份周报以极其严谨的数据分析，系统揭示了当前中国A股环境下多种高频及行为金融选股因子的有效性，特别强调了流动性类因子的重要地位，同时对国防军工行业可能的拥挤风险发出预警。报告系统、深入且贴近实务，适合专业机构投资者在量化选股和风险管理中参考应用。未来建议在保持动态跟踪的基础上，进一步结合宏观政治经济因素审视因子表现的稳定性和抗风险能力。

本文全面涵盖了报告中的全部重要内容、数据及图表解释，满足投资决策及量化研究的深度需求。

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