因子整体表现总结 [page::0][page::1]

• 预期、质量、流动性因子在多个股票池表现较优，尤其预期因子在全市场股票池表现最为突出。

- 规模因子表现一般，Beta、反转及技术因子表现相对较差。

• 各因子基于IC（Rank IC）、多头超额收益、多空组合收益三项主要指标进行跟踪评估。

因子测试流程与方法说明 [page::1][page::24][page::25]

• 采用去极值、行业和市值中性化、z-score标准化等数据预处理。

- IC分析使用Spearman秩相关系数评估因子与未来收益的相关性。

• 分层回测根据因子得分将股票池分层，计算组合收益和风险指标。

- 多因子回归中控制行业和市值，检验因子收益显著性及稳定性。

规模因子表现及回测分析 [page::9][page::10]

• 规模因子在Wind全A股票池表现较好，但在沪深300中表现平平。

- 多头超额收益和IC值呈现波动，回测期间净值曲线显示一定的超额收益提升。

Beta因子跟踪情况 [page::10][page::11]

• Beta因子近期表现一般，整体回测表现较差，信息含量低。

波动率因子表现 [page::11][page::12]

• 3月日内振幅标准差因子表现杰出，尤其在Wind全A与中证500股票池。

- 多空组合收益及IC显示出因子稳定的选股能力。

价值因子研究 [page::12][page::13]

• 价值因子在中证500及整个回测期表现强劲，沪深300中近期表现欠佳。

- 细分ep因子（市盈率倒数）为代表，有稳定的多头超额收益。

流动性因子研究 [page::13][page::14]

• 流动性因子表现较优，尤其是3月日换手率标准差因子表现突出。

- 多头超额收益显著，回测组合净值稳步攀升。

反转、动量及技术因子表现 [page::14][page::15][page::16]

• 反转因子整体表现较差，且多为空头表现。

- 动量因子表现不及预期，且在不同股票池回测稳定性有限。

• 技术因子在Wind全A中表现一般，沪深300表现较弱。

财务细分因子表现概览 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

• 质量因子（如单季度存货周转率）表现较好，在沪深300及Wind全A股票池均有超额收益。

- 盈利因子整体表现平庸，单季度ROA因子表现较好。

• 成长因子表现弱，多个细分指标均显示收益不显著。

- 红利因子表现一般，沪深300股票池表现相对较强。

预期因子持续领先 [page::22][page::23]

• 预期因子在所有股票池中均表现优异，尤其Wind全A中多头超额收益最高。

- 一致预期营业收入同比等细分因子在风格表现持续领先。

量价细分因子优异表现 [page::6][page::7]

• 3月日换手率标准差、3月日换手率平均等量价因子显示稳定的超额收益与IC表现。

- 财务细分因子中，一致预期营业收入同比及单季度存货周转率表现亮眼。

风险提示 [page::0][page::27]

• 因子表现基于历史数据模型，存在模型失效风险，投资者需谨慎参考。

金融工程研究报告深度分析

报告标题：上月预期、质量、流动性因子表现较优——量化选股因子跟踪月报
发布机构：东北证券金融工程研究组
首席分析师：王琦
撰写时间：2025年10月09日
主题：基于不同股票池及量价和财务细分因子的多维度量化选股因子表现跟踪与评价

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一、元数据与报告概览

本报告由东北证券金融工程团队出品，重点分析了截至2025年9月的量化选股因子表现。涵盖的股票池包括Wind全A、沪深300、中证500、中证1000四大主流指数成分股。核心主题围绕十二大类风格因子（规模、Beta、波动率、价值、流动性、动量与反转、技术、盈利、成长、质量、红利、一致预期）及其细分因子的测试结果展开，采用IC（信息系数）和回测收益等指标全面述评。

报告核心结论明确指出：

• 最近一个月表现较好或较优因子集中于预期、质量和流动性等因子，显示这三大因子在当前市场环境下具备较强的选股有效性。

- 规模因子、Beta、成长、反转等因子表现较弱或不佳。

• 不同股票池间因子表现差异显著，反映了A股市场市值划分对因子表现的影响。

- 报告特别强调模型和历史测算固有风险，存在模型失效的可能。

整体呈现出科研范式严谨、数据量化充分的分析模块，适合金融工程与量化研究者深入参考。[page::0-1]

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二、逐节深度解读

2.1 因子处理与测试说明

报告首先明确因子选取标准和处理流程：12大类风格共选出48个表现较好的细分因子，经过去极值（如截面缩尾法）、行业市值中性化处理和跨期z-score标准化，确保因子数据的稳定性和可比性。因子方向的确定基于长期回测逻辑和历史表现，因子值乘方向统一极性。测试方法包含IC（Spearman秩相关系数）、分层回测（5层，21交易日调仓），以及多因子回归分析。

详细回测指标涵盖了短期（最近一月）、中期（一年）和全周期的IC均值、多头超额收益、多空收益以及t值等，确保多角度评估因子有效性和稳健性，为后续报告的数据解读奠定基础。[page::1,24-25]

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2.2 大类风格因子表现摘要

• 流动性、预期、波动率因子在Wind全A和中证1000中表现突出，IC值分别高达14-15%左右。

- 盈利因子在沪深300高达15.48% IC表现抢眼，但在其他指数中表现较平庸。

• 质量因子在沪深300和Wind全A相对较优，多空收益接近正区间。

- 规模因子整体表现一般或较弱，尤其是在沪深300中IC较低并呈下降趋势。

• 价值因子在沪深300表现差，反转与技术因子整体表现均较差。

- 预期因子整体呈现稳定且良好的选股能力，是当前市场的核心因子之一。[page::1]

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三、图表深度解读

3.1 信息系数（IC）表现 — 图1至图3

图1展示了不同因子在四个股票池中最近一月的IC值，颜色区分了沪深300（蓝）、中证500（灰）、中证1000（浅蓝）及Wind全A（深蓝），直观反映了因子预测未来收益的能力。预期、流动性和盈利因子在多个股票池中均呈现正向且较高的IC值，反映其最新的稳定选股能力；反转因子全部为负，显示其近期预期偏弱。

图2和图3则展示近一年及回测期间的IC均值趋势，表明预期因子和流动性因子长线选股稳定性强，而成长和反转因子的整体选股能力较弱，验证短期观察的延续性。

这组图表佐证了因子表现的时序变化，辅助投资者理解因子有效性的时间特性，对选股模型参数调优有参考价值。




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3.2 多头超额收益表现 — 图4至图6

图4至图6反映了因子最大暴露组合相对于基准收益的超额表现。从最近一个月数据看，预期因子超额收益最高，最高可达3.32%（沪深300），流动性也有稳定贡献（近2%上下）。一些因子如反转和规模超额为负，说明市场最近对这类因子的信心较弱。近一年和回测期间数据同样印证此趋势，说明预期与流动性稳健性强，成长、反转则表现不佳。

图表分析强化了IC对收益的解释意义，展示了因子能否带来持续正收益，具备实际操作参考价值。




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3.3 多空组合收益表现 — 图7至图9

多空组合收益将因子表现拆解为买入高因子值股票与卖出低因子值股票的收益差异。数据显示，预期、流动性、质量因子在不同股票池中多空收益均表现积极，特别是在中证500及中证1000，预期因子多空收益最高，超过6%。这表明因子的识别能力较强，适合作为股票多空操作依据。

但部分因子如反转、Beta多空收益表现负面或近零，提示短期内操作该因子需谨慎。

此类数据直观展示了因子的投资操作价值，是实践投资策略构建的重要参考。




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3.4 回归分析（t值显著性） — 图10

回归分析在控制行业及市值影响后评估因子实际的解释力，t值的绝对均值体现因子收益的统计显著性。数据显示Wind全A股票池中，除了成长、预期和质量因子，其他因子的t值均显著，暗示大部分因子的选股信号具有较强的统计可信度。
其他股票池中的因子解释力有所减弱，但整体符合预期。

此部分为因子有效性提供了严谨的统计学支持，是因子模型科学构建的关键环节。


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3.5 细分因子表现（量价因子）

表1至表4详尽揭示了各细分量价因子的IC及多头超额表现。
其中“3月日换手率标准差” (fturnoverstd_3m) 在多个股票池中表现突出，多头超额收益长期维持正区间，验证其作为流动性因子的有效性；“一致预期营业收入同比”作为财务细分因子表现同样优秀。

表格虽数据繁杂，但其细节为精准调控因子提供了数据支撑，下一步结构性投资策略必不可少的基础。
[此处因表格内容较杂繁，可参考报告附录]

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3.6 规模与Beta因子跟踪分析（图11-26）

• 规模因子：Wind全A股票池表现较好，显示大市值股票的稳定选股信号；沪深300最近变现较差，累计IC连续为负，表明小市值在近期可能获得更好收益。不同池次表现差异强烈，提示需分池调整策略。

- Beta因子：整体表现弱于预期，IC波动且多为微弱正负交替，说明市场风险因子的选股信号暂时失灵，分层回测净值增幅也相对有限。

此二因子作为经典风险因子，短期表现堪忧，投资者在当前市场环境下应谨慎采用。



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3.7 波动率与价值因子表现（图27-42）

• 波动率因子：中证500表现突出，短期内IC和累积IC均上升，显示其良好的风险调整回报信号。Wind全A表现一般，建议中小盘市场更多关注波动率指标。

- 价值因子：沪深300和回测区间表现良好，特别是价值买入因子（市盈率倒数ep）表现稳健，确认价值选股依然具备投资价值，但短期波动需关注。

上述分析指导不同股票池投资者，结合市场环境灵活配置价值与波动率策略。



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3.8 流动性因子表现（图43-50）

流动性因子在Wind全A及中证1000株池表现辉煌，特别是3月日换手率标准差因子表现极佳。分层回测图示净值稳健攀升，暗示流动性因子在择股中有良好表现，适合以短线交易策略为核心的投资者。

图表密切对应文中预期结论，是报告中论证最为详细的因子类别。


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3.9 反转、动量与技术因子表现（图51-66）

三者近期均表现较差，IC值短期内多为负值，回测累积曲线波动明显，未显示明显的分层效应。技术因子中如换手率和价格相关系数等具备一定积极信号，但整体动量和反转因子失效，提示当前市场节奏调整或者风格转换阶段，需不断监控。

建议投资者短期避开反转与动量单一模型，结合其他可靠因子进行组合配置。



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3.10 财务细分因子详解（表5-8）

财务因子中以盈利（单季度ROA、ROE）、质量（库存周转率、应收账款周转率等）、成长（净利率同比增长等）、红利（现金股息率）等细分指标为核心，展现了选股细分因子强弱分布。

数据显示盈利因子中单季度ROA在沪深300表现较好；质量因子中的存货周转率在风控与选股参考价位表现较佳；成长因子整体相对较弱，特别是在沪深300表现不理想。红利因子平稳但表现未有明显优势。

细节指标支持了因子归类的有效性，并为因子资深用户提供了多维构建策略的基础。

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3.11 不同风格因子综合评估（章节3.1-3.5）

• 盈利因子：沪深300表现较优，但整体回测中盈利因子作用普遍有限，预示市场当前盈利因素受到审慎看待。

- 成长因子：近期表现弱，且IC负面，表明市场对高速成长股的追捧减弱，审慎观察其未来趋势。

• 质量因子：沪深300表现突出，多空收益正面，体现优质公司依然有好的表现潜力。

- 红利因子：均为一般表现，较难形成超额收益，短期配置性价比较低。

• 一致预期因子：表现最为突出，跨股票池均优，印证了预期数据在量化选股中关键作用，一致预期营业收入同比多头超额达2.70%（Wind全A）。

整体梳理指示，未来选股策略侧重于预期和质量维度，结合流动性因子可能更具实战价值。


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四、风险因素评估

报告明确风险提示：

以上分析基于模型与历史测算结果，模型具有失效风险。

该风险警示强调计量模型与历史数据存在时滞与误差，若市场结构性转变，因子表现可能失准。同时，外部宏观经济、政策变化等均可对因子测试结果产生影响。风险提示体现了报告团队对量化模型边界的科学认知，提醒投资者理性应用。

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五、批判性视角与细微差别

报告在数据充分的前提下，仍需关注以下细节：

• 因子表现周期波动明显，尤其规模、Beta及成长类因子短期内表现未达预期，提示需关注市场风格切换的非平稳性风险。

- 不同股票池差异较大，同一因子在沪深300和中证1000表现迥异，投资者需结合自身策略覆盖范围，避免简单复制应用。

• 部分因子多空收益负值反映在多头与空头波动较大时模型存在潜在误判风险。

- 同类因子细分指标表现不一，如波动率类因子中不同月份平均值和标准差表现有差异，需细化调整因子构建细节。

• 报告未涉及估值模型细节及敏感性分析，后续可考虑引入多因子风险溢价模型深化研究。

总体来看，报告严谨且全面，但对未来市场环境变化的适应机制缺乏更多讨论，存在固化历史表现的潜在风险。

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六、结论性综合

东北证券金融工程组本期分析通过严谨的因子构建标准和多维回测指标，系统评估了12大类风格因子及48个细分因子的表现，涵盖Wind全A、沪深300、中证500、中证1000多个股票池。报告主旨为剖析并揭示当前市场中哪些量化选股因子依旧有效，哪些因子表现疲软。

深度数据分析显示：

• 预期、流动性和质量因子持续表现优秀，是当前A股量化选股的主线因子，且跨股票池均具备稳健选股能力。

- 盈利因子在沪深300有所表现但总体承压，成长和反转因子表现一般甚至偏弱，规模和Beta因子未能提供稳定超额收益。

• 细分量价因子如3月日换手率标准差及一致预期营业收入同比等细节指标进一步证实上述大类因子的核心地位。

结合丰富的IC序列、回测净值曲线及回归显著性分析，报告提供了量化投资者选股因子配置的实证指导。风险提示合理，提醒投资需结合市场变化动态调整。

图表深度解读一方面协助投资者验证文本论点，从多角度衡量因子效果，另一方面也反映市场多样性和因子有效性的非稳态特征。

综合评级：
报告无直接投资评级，实为研究员层面因子跟踪月报，建议投资者以预期、流动性、质量为核心做组合优化，谨慎对待成长、规模、Beta因子。

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参考书目及数据来源

• 东北证券金融工程研究报告《上月预期、成长和质量因子表现较优——量化选股因子跟踪月报》2025年9月更新

- Wind数据平台

• 报告数据和图表分析由东北证券量化研究团队提供

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（本文所载内容均基于报告明确数据和叙述编写，遵循严格溯源标注要求）
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报告