1. 风格因子IC表现跟踪 [page::1][page::2][page::3]

• 对全A股、沪深300、中证500、中证1000、创业板五大股票池中十个风格因子进行IC水平统计和趋势分析。

- 本周市值因子、非线性市值因子、波动率因子表现较好，表现稳定且在部分指数池中处于历史高位。

• 特别是在全市场，价值和盈利因子常处于历史高位，贝塔、成长及流动性因子表现较弱。

2. 风格因子多头组合收益表现 [page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]

| 因子 | 最近一周收益 | 最近一月收益 | 最近一年收益 |
|--------------|--------------|--------------|---------------|
| 非线性市值 | -2.29% | 4.99% | 308.51% |
| 市值 | -2.16% | 4.04% | 299.92% |
| 波动率 | -1.16% | -0.77% | 26.30% |
| 杠杆 | -0.63% | 7.41% | 41.14% |
| 流动性 | -1.18% | 1.51% | 44.88% |

• 在最近一年里，非线性市值与市值因子组合累计收益遥遥领先，表现最为强劲。

- 其他如杠杆和流动性因子收益也较为突出，但表现波动较大。

3. FactorZoo Alpha因子分析 [page::8][page::9]

• 统计全A股范围内12个FactorZoo Alpha因子的IC及收益表现，重点因子为FZ7、FZ4、FZ10。

- 因子FZ7, FZ4, FZ10在最近一周及最近一年表现最佳，长期收益较为稳定，显示较强的选股能力。

• 多头组合累计收益显示Alpha因子整体表现优异，部分因子累计收益超过13倍。

| 因子 | 最近一周收益 | 最近一月收益 | 最近一年收益 | 2018年至今收益 |
|-------|--------------|--------------|--------------|----------------|
| FZ7 | 2.21% | 8.03% | 50.85% | 1111.39% |
| FZ10 | 1.85% | 8.36% | 46.64% | 1346.48% |
| FZ4 | -1.62% | 2.57% | 40.28% | 62.28% |

4. 总结及风险提示 [page::0][page::9][page::10]

• 市值、非线性市值、波动率因子在风格因子中表现领先，Alpha因子中FZ7、FZ4、FZ10具有较好表现。

- 本报告基于历史数据分析，存在模型随机性和历史区间选择影响风险，未来因子表现可能发生变化。

• 模型存在统计误差，不构成具体投资建议，需审慎使用。

因子跟踪周报—市值非线性市值波动率因子表现较好：详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《因子跟踪周报—市值非线性市值波动率因子表现较好》

- 发布机构：中信建投证券股份有限公司

• 发布日期：2025年8月17日

- 分析师：姚紫薇（金融工程及基金研究团队首席分析师）、王超

• 研究对象：A股全市场及核心指数（沪深300、中证500、中证1000、创业板）中风格因子与Alpha因子的表现分析与跟踪

- 核心主题：报告聚焦于10大风格因子及12个FactorZoo Alpha因子的表现跟踪，重点关注因子的有效性（IC水平）和收益表现，并结合多因子与单因子模型，评价不同因子在不同市场板块的表现强弱，揭示当前市场上的因子效能结构。

• 核心结论（摘要）：本周市值因子、非线性市值因子和波动率因子在全市场表现领先；Alpha因子中FZ7、FZ4、FZ10因子表现优秀，展现出持续的有效性与稳定的收益能力。报告基于IC指标和因子收益率透视因子表现，为投资者提供量化选股和资产配置的参考信息。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 因子库介绍与分析方法论

• 报告中的因子库划分为两大类：

- 风格因子：包括市值、非线性市值、贝塔、成长、盈利、价值、波动率、动量、流动性、杠杆，共10个因子。
- Alpha因子：通过deepseek和genetic program算法深度挖掘，并严格筛选出的12个FactorZoo基本面因子。

• 分析方法：

- 多因子检验：利用CNE5风格因子模型，结合10个风格因子、12个Alpha因子、国家因子及行业因子进行时间序列回归，体现因子间的交互作用。
- 单因子检验：通过计算IC（信息系数）和因子收益两个维度，单独考察每个因子的预测能力及盈利能力。

• 数据处理：标准化流程包括因子清洗、去极值、标准化处理，以及市值和行业中性化处理（市值因子例外），确保因子表现的稳定性和可比性。[page::1]

2.2 风格因子表现

2.2.1 因子IC跟踪

• 全A股市场表现总结

当前价值、杠杆、盈利因子IC位于历史高位，贝塔、成长、流动性处于低位。
- 最近一周表现优异的是市值、非线性市值、波动率因子；
- 最近一月波动率、流动性、杠杆表现较好；
- 最近一年，价值、波动率、流动性依旧占优。

• 图表解读（图表1 全A因子IC表现）：

- “当前分位数”指标显示价值因子达96.22%位置，盈利84.45%，杠杆93.7%，显示这几个因子正处于较高活跃度。
- 最近一周，市值与波动率因子IC为负，但非线性市值因子仍保持较稳定表现（负趋势较弱）。
- 长期趋势图显示价值因子整体呈上升趋势，贝塔因子低位波动而波动率因子呈下降趋势。

• 指数成分股表现差异

- 沪深300市场盈利、价值因子表现亮眼，贝塔因子较弱。
- 中证500和中证1000市场价值因子表现均为强势，贝塔和成长因子低迷。
- 创业板市值因子和盈利因子表现较为稳健，贝塔和流动性因子表现一般。

• 结论：不同市场及不同时期的因子表现存在区域性差异，市值与价值因子在大部分市场中均表现良好，而贝塔因子整体表现偏弱，波动率因子在短中期表现波动较大[page::1,2,3]

2.2.2 风格因子组合收益表现

• 收益驱动分析（全A股）：

- 最近一周，成长、杠杆、波动率因子贡献较亮眼，贝塔和市值因子收益偏低；
- 最近一月，杠杆和非线性市值表现最优；
- 最近一年，非线性市值因子收益极高（累计收益超300%），市值因子接近300%，显示因子投资超额收益显著。

• 累积收益图（图表7，4页）印证说明：

非线性市值因子和市值因子累计收益走势持续领先，大幅跑赢其他因子。波动率因子同样表现稳定，但与前两者相比稍逊。成长和盈利因子则在长期表现较弱。

• 在沪深300、中证500、中证1000及创业板市场中均呈现类似现象，非线性市值与市值因子总体上表现突出，但细分市场中成长、杠杆、动量因子局部阶段有较好表现。创业板尤其表现成长因子的优势。
• 总体而言，不同因子组合在不同指数的收益价值集中体现了因子投资的风格切换和区域特性[page::3,4,5,6,7,8]

2.3 Alpha因子表现（FactorZoo因子）

2.3.1 FactorZoo因子的IC表现

• 12个FactorZoo基本面因子中，FZ8、FZ7、FZ6当前IC位于历史高位，显示这些因子具有较强的预测能力。

- 最近一周，FZ7、FZ4、FZ10表现抢眼；

• 最近一年，FZ4、FZ9、FZ10累计表现优异，反映这些因子的稳定性和长期收益潜力。
• IC趋势图（图表8）表明FZ7因子趋势整体向上，其他因子起伏较大，但部分因子仍显示较强的历史稳定性。

2.3.2 FactorZoo因子组合收益

• 组合收益集中体现FZ7、FZ10、FZ4等因子最近一年及历史以来的显著收益优势，如FZ10自2018年以来累计收益超过1300%。

- 近期周收益表现，FZ11和FZ7因子表现上佳，尤其是FZ7因子近期一周回报达2.21%。

• 净值图（图表18）清晰显示部分Alpha因子多头组合自2024年以来显著跑赢市场，说明模型挖掘的基本面因子有效性强。
• Alpha因子整体展现超额收益能力，对风格因子形成有力补充，是重要的策略构建工具[page::8,9]

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三、图表深度解读

3.1 风格因子IC表格及趋势解读（图表1-6）

• 表格列出了每个风格因子的当前分位数和近期一周、一月、一年均值IC，方向栏明确标注了因子正向或反向预期。

- 例如，图表1（全A股）中，价值因子当前分位数高达96.22%，表明价值因子历史表现处于顶端水平，IC均值也处于正向偏高；而贝塔因子的分位数仅7.14%，说明贝塔因子近期表现弱势。

• 历史趋势图通过时间序列展示因子IC的波动状态，进一步揭示长期有效性和稳定性，帮助投资者识别长期表现较佳的因子。

3.2 因子收益与净值曲线（图表7至15）

• 这些图表展示了因子构建的多头等权组合的累计收益走势，基准为对应指数最新收益率。

- 非线性市值和市值因子在全A及细分市场均保持领先优势，累计收益高且趋势稳定，体现其在量化选股中的核心价值。

• 动量、价值、成长等因子表现随市场环境有所波动，持续跟踪因子池表现，有利于择时调整因子权重。

3.3 Alpha因子IC及净值表现（图表16-18）

• FactorZoo因子的IC分位数差异显著，定位其在历史周期中的优势地位。

- 多头组合累积收益中，连续多年保持正向收益的因子为投资组合提供了长期稳定的alpha来源。

• 这些Alpha因子多为通过智能算法发掘的深层因子，验证了机器学习在金融因子挖掘上的实用性。

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四、估值分析

报告较少涉及传统意义上的估值方法，如市盈率或DCF计算，侧重因子层面的表现跟踪与验证。
核心评估手段为因子信息系数（IC）与因子构建股票组合的历史回报，评估因子有效性与历史超额收益能力。

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五、风险因素评估

• 报告强调基于历史数据的因子表现不代表未来必然有效，存在风格切换可能导致因子失效风险。

- 模型带有随机性，随机数种子和参数设置不同可能导致结果波动；单次运行结果存在偶然性。

• 历史数据区间的选择、模型参数设置均影响最终结论，模型复杂度和计算资源限制可能带来欠拟合风险。

- 明确说明该报告不构成投资建议，风险提示严谨保守，提醒投资者审慎使用因子模型成果。[page::10]

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六、审慎视角与细微差别

• 报告呈现了较为系统和全面的因子跟踪框架，结合多因子回归与单因子IC分析，方法论扎实。

- 然而，因子表现波动较大，部分因子IC近期仍呈负值或处于低位分位，表明市场环境或因子自身可能进入无效或拐点期，应警惕短期波动影响。

• 非线性市值因子突出表现颇为亮眼，需注意是否存在数据挖掘偏误或者模型过拟合现象。

- 报告较少涉及对因子之间相关性的深入分析，理解因子之间的多重共线性和替代效应有助于优化组合构建。

• 对因子策略的交易成本、持仓调仓频率等现实约束未作展开，实际应用效果可能受限。

- 出于风险管理角度，报告提示模型存在统计误差和不确定性，提醒用户结合自身需求审慎应用结果，体现学术严谨性。

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七、结论性综合

• 风格因子方面：

- 本周（2025年8月11日至15日）市值因子、非线性市值因子和波动率因子展现了较强的预测能力和投资回报，尤其是非线性市值因子表现异常突出，累计收益远超其他因子。
- 价值、杠杆、盈利因子在中长期内维持较高的IC水平，具备一定稳定性。
- 贝塔、成长、流动性等因子表现相对低迷，提示投资者关注因子轮动风险。
- 不同指数成分股中因子表现具有明显差异，反映市场结构和行业特征的不同，建议结合指数特点选择合适因子。

• Alpha因子方面：

- FactorZoo中，FZ7、FZ4、FZ10等因子表现稳健，最近一周及长期收益均排名靠前。
- 机器学习挖掘的Alpha因子显示显著的超额收益能力，是风格因子的有力补充，适合构建多因子混合策略。

• 图表洞察：

- 因子IC历史趋势与收益净值图显示市场对不同因子的敏感度不断变化，动态跟踪调整组合尤为关键。
- 多头组合的累计收益曲线为量化投资提供直观的策略收益表现参考。

• 整体评判：报告体现了中信建投在因子研究上的持续深耕及多维度因子表现的全面洞察，强调组合构建的实用性与风险提示的充分性，适合机构投资者应用量化因子进行资产配置及多因子选股。风险提示部分合理严谨，对因子投资的固有不确定性持审慎态度，有助于用户科学理解和使用报告内容。[page::0-10]

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总体总结

本报告以系统化方法对A股主要风格因子与Alpha因子进行全面的IC及收益表现跟踪。重点发现：

• 非线性市值因子、传统市值因子和波动率因子近期表现突出，投资价值凸显。

- 部分Alpha因子（FZ7、FZ4、FZ10）展现较强的稳定有效性和超额收益能力。

• 因子表现存在明显市场分层差异和时间波动，投资者应动态调整视角，结合多因子模型和风险管理进行资产配置。

- 报告方法论严谨，涵盖因子处理和分析全流程，风险提示充分，体现了高度专业性和实践指导价值。

该周报为专业机构投资者提供了详实的因子投资表现依据，支持其量化投资及多因子策略优化决策。

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附录：关键图表列表

• 图表1-6：各指数风格因子IC统计表与历史趋势图

- 图表7-15：各指数风格因子构建等权多头组合累计收益及净值走势

• 图表16-18：FactorZoo Alpha因子IC及多头组合收益表现展示

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以上即为本《因子跟踪周报—市值非线性市值波动率因子表现较好》一报告的详尽分析解读，覆盖了每个核心章节和图表，结合数据与逻辑，为专业投资者和量化研究者提供了极具参考价值的因子表现洞察。[page::0-10]

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