建材行业扩散指标走强，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（20260123）

市场风格与指数概要 [page::0]

• 当前市场显著偏向微盘、亏损股与低价股；微盘/大盘、亏损/绩优、低价/高价的历史分位分别达到99.30%、97.72%、85.76%（2019年以来分位）[page::0].

- 本周与本月阶段表现：万得微盘股指数本周+5.25%、中证500本周+4.34%，大盘指数中深证成指本周+1.11%[page::1].

行业交易拥挤度与要点 [page::3]

| 指标 | 本周占比/换手 | 说明 |
|------|---------------:|------|
| 行业周度成交占比最高三行业 | 电子 17.70%；电力设备及新能源 10.17%；机械 8.53% | TMT（电子/通信/计算机/传媒）本周成交占比合计34.57%[page::3] |
| 当周换手率最高三行业 | 国防军工、传媒、综合金融（换手率高位） | 部分行业换手与PB处于高分位，显示交易拥挤与估值分化[page::3] |

• 建材在行业估值/换手与60分钟K线加权得分中处于高位，表明行业扩散/活跃度上升，需关注板块轮动与拥挤风险[page::3][page::4].

流动性类高频因子表现（重点） [page::13]

• 本周表现最佳：CPQS 因子多空周度收益 +2.43%，多头超额 +3.30%；本月最佳：MCIB 多空收益 +2.89%，多头超额 +4.69%[page::13].

- 今年/近一年显著表现：近一年Lambda多空收益最高达 +25.49%，表明部分流动性因子在中长期具有稳定Alpha贡献[page::13][page::14].

• 历史回测（2010-2025）显示流动性因子年化收益/夏普具备竞争力（例：ESI长期年化 ~22.8%）[page::12][page::13].

行为金融学与筹码因子要点 [page::18][page::21]

• 注意力理论类：本周STV2多空收益 +1.63%，多头超额 +3.04%；近一年SPILLTURN与STV等注意力因子均显示显著中长期收益[page::18].

- 筹码分布类：本月chipdistri2 多空收益 +2.81%，多头超额 +4.84%，近一年chipdistri1 多空收益约 +21.35%[page::21].

• 行为因子与筹码因子在不同阶段对短期反转/趋势有不同信号，应与流动性因子联合使用以提高稳健性[page::18][page::21].

高频因子到月度低频的构建与回测框架（关键方法） [page::7]

• 因子处理流程：分钟级截面标准化 -> 日频等权聚合 -> 每月使用过去20个交易日的衰减加权汇总为月度因子；并做极值处理（剔除3σ）、缺失值剔除与市值/行业中性化[page::7].

- 回测框架要点：回测区间 2010-02 至 2025-09；样本池：全市场；筛选剔除停牌、涨跌停、上市未满半年、ST股票；调仓：月末；因子分位分析采用10分位多空收益检验[page::7].

• 实务提示：因子组合需控制交易成本与流动性暴露（报告中多个流动性/成交类因子可用于成本控制和择时）[page::7][page::13].

结论与实操建议（要点） [page::0][page::13]

• 当前市场结构利好小盘与高换手/受关注板块，流动性类高频因子在短中期提供稳健信号，建议在选股多空池中优先考虑表现稳定的流动性与筹码因子进行多因子融合[page::0][page::13].

- 注意控制行业拥挤度与估值分位（如建材、国防军工、传媒等行业拥挤度及PB在高位），避免集中持仓引发的流动性/回撤风险[page::3][page::4].

一、元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题为《建材行业扩散指标走强，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（20260123）》，发布机构为中信建投证券股份有限公司，报告对外发布时间为2026年1月25日，报告作者为陈升锐与姚紫薇及中信建投金工及基金研究团队（SAC编号见正文披露）。[page::22] [page::0]

- 报告主题为高频与行为金融学选股因子的效果跟踪与市场风格、行业拥挤度与估值状况回顾，核心结论包括：市场风格向微盘股、亏损股与低价股倾斜；流动性类高频因子与若干行为金融学因子本周期表现较好（例如CPQS、MCIB、STV2、chipdistri2等因子）；并提供了各因子全历史与近期回测统计和图表以供追踪。[page::0] [page::13]

二、逐节深度解读

1) 报告摘要与主要观点

• 报告在“核心观点”中指出，截至2026-01-23，微盘股/大盘股、亏损股/绩优股、低价股/高价股的历史分位数分别位于99.30%、97.72%和85.76%，表明市场风格高度偏向小盘、亏损及低价标的（即投机性或结构性偏好增强）。[page::0]

- 在因子表现层面，报告强调本周流动性类CPQS因子周度多空收益2.43%，本月及今年以来MCIB多空收益2.89%，行为金融类本周STV2多空收益1.63%，本月及今年chipdistri2多空收益2.81%，并列举了近一年、全历史表现最优的因子（如近一年Lambda/芯片分布类等）。[page::0] [page::13] [page::21]

2) 市场行情回顾（指数与风格）

• 指数表现表（表1）显示：中证500周度收益率领先（周度+4.34%），万得微盘股指数周度+5.25%，深证成指周度+1.11%，而沪深300本周为-0.62%，说明本周以中小盘、微盘为主的风格显著超越传统大盘/宽基权重指数的表现。此信息来自表1的数据汇总。 [page::1]

- 图1-3（微盘/大盘、亏损/绩优、低价/高价净值比）分别展示自2018-12-31起的累积相对净值趋势，图像显示自2021年以来这些相对净值一路抬升并在2024-2026期出现显著上行，支撑当前高历史分位数结论；相应图像如下以便核验原图视觉趋势：
[page::1]
[page::2]
[page::2]

3) 行业交易拥挤度与估值

• 周度成交占比与换手率表明当周成交额占比居前三的行业为电子、电力设备及新能源和机械；当周换手率最高的三行业为国防军工、传媒与综合金融，TMT（电子、通信、计算机、传媒）合计当周成交占比达34.57%，说明资金在科技与相关板块轮动明显。相关数据见表2。[page::3]

- 表2中的具体数值显示电子行业当周成交占比为17.70%，行业成交占比分位95.16%，电力设备及新能源成交占比10.17%，说明成交集中度高且可能存在拥挤交易风险。表2已列出30个中信一级行业的成交占比与换手率分位，用以衡量行业交易拥挤度。 [page::3]

• 行业估值（表3）使用PELYR、PETTM与PB三个指标计量，结果显示部分行业PE或PB处于异常较高分位（例如电子、计算机、国防军工、建材等PE分位或PB分位均处于高位），其中建材PB分位虽非最高但PELYR与PETTM处于100%分位，提示估值关注点与相对溢价风险。表3的原始数值为分析提供了具体证据。 [page::4]

4) 高频与行为金融因子体系与构造方法

• 报告对高频因子进行了系统分类（订单失衡、量价、流动性、资金流、高频技术指标），并列出每类下具体因子名称、所用数据源和预期方向，详见表4，这为后续因子测试与比较提供了统一基线。 [page::5]

- 行为金融因子同样被分为“有限关注”“注意力理论”“V型处置效应”“筹码分布”等子类，每类因子有明确的理论逻辑与数据来源说明，详见表5，便于将心理学/注意力假说与交易行为量化连接。 [page::6]

• 因子低频化的技术流程：报告说明将分钟级高频因子经横截面标准化后等权日内汇总，再以20交易日衰减加权合成为月度因子，文中给出公式与步骤，表明因子兼顾信息时序性与稳定性，但也暗含信息丢失与加权主观选择的可能影响。具体构造方法见文中公式与说明。 [page::7]

- 回测框架为2010-02至2025-09，样本为全市场，月频调仓，且对样本做了极值处理、缺失值剔除与市值行业中性化等处理，说明测试在传统量化框架下运行，但回测终点早于本报告发布时间（回测结束为2025-09），这须在解读近期表现时加以注意。 [page::7]

三、图表与表格逐一解读（关键表格/图表）

1) 表1（指数行情表现）与图表（页1）：

• 表1逐指数给出本周、本月、近一月、近一年收益率，关键结论为中证500与万得微盘股在本周/本月/近一年显著领先，支持风格偏好小盘与中小盘的结论。具体数值例如中证500本周+4.34%、万得微盘股周+5.25%，见表1。 [page::1]

2) 图1-3（微盘/大盘、亏损/绩优、低价/高价净值比）及其分位注释：

• 图像显示自2019年以来相对净值的上行趋势，尤其在2023-2025期间快速放大，达到并维持高分位（微盘/大盘99.30%；亏损/绩优97.72%；低价/高价85.76%），这说明市场资金选择性偏好持续并已达到历史极值区间，潜在意味着风险偏好与投机性提升。图1/2/3分别见页面附图。 [page::1] [page::2]

3) 表2（行业周度成交分析）：

• 表2除了成交占比，也列出周度换手率与分位，建材行业周度换手率0.31%分位99.68%，说明建材板块交易拥挤度极高，这与报告标题对“建材行业扩散指标走强”的表述相呼应。数据详见表2。 [page::3]

4) 表3（行业估值分析）：

• 表3显示建材PELYR=54.16、PETTM=45.21且分位100%，电子PELYR=111.93、PB=5.64等为高估值区间，国防军工PE、PB等同样处于高分位，提示行业之间估值分化明显且高估值行业也往往伴随高成交/拥挤，需关注估值回撤风险与行业轮动风险。 [page::4]

5) 因子全历史与近期表现图与表（示例点评）

• 订单失衡类（图4与表7，页8）：SOIR长期表现最佳（年化19.01%、夏普2.76、最大回撤5.59%），表7给出IC、IR、累积收益等回测统计，图4展示自2010以来累积净值增长曲线，表明该类因子长期能产生稳定的多空收益，但IC均值为负（IC均值显示为负值，具体见表7）需要结合因子方向解释。 [page::8]

[page::8]

• 高频技术指标类（图6与表9，页9-10）：BIAS因子历史年化收益25.26%、累积收益3505.32%，表现突出，但部分技术因子存在较大最大回撤或波动，表9详细列出IC、年化收益率、最大回撤与夏普等指标，提示需综合风险指标评估。 [page::9] [page::10]

[page::9]

• 量价类（图8与表11，页11）：MPC因子全历史年化26.09%、最大回撤7.51%，图与表表明此类因子长期收益率较高且稳健，图8显示长期净值上升趋势。 [page::11] [page::11]

[page::11]

• 流动性类（图10-13与表13，页12-14）：ESI、Lambda、MCIB等流动性类因子在全历史/近期均显示较好收益，ESI全历史年化22.84%，近一年Lambda多空收益25.49%，报告特别指出本周与本月表现亮点为CPQS（周）与MCIB（月/今年）。图12/13展示了近一年不同流动性因子的净值路径。 [page::12] [page::13]

[page::12]
[page::13]

• 行为金融学类（图16-23与表17-24，页15-21）：注意力类（SPILLTURN）、有限关注类（TURNRETAIL/TURNAVG）、筹码分布（TGratio、chipdistri1/2）在历史与近年均表现突出，报告给出多项全历史年化与IC/IR指标，例如SPILLTURN年化28.42%、TGratio年化29.35%、chipdistri1近一年21.35%，并配以近一年净值曲线以便观察因子近期有效性。 [page::17] [page::21]

四、估值与方法学细节（方法透明度与假设）

• 报告在行业估值上使用PELYR、PETTM与PB三指标，并在表3中列出行业级别的数值与分位，说明估值采用市值加权汇总利润的方法（其公式在文中给出），但表格内部分字段显示排版错误或注释残缺（例如若干单元格含有格式化乱码或多余字符），需要谨慎读取原始表格值并核实数据来源。 [page::4]

- 因子低频化与回测框架明确指出了极值处理、缺失值剔除、中性化（市值、行业）和月频调仓细节，这有助于复现但也意味着实盘执行需考虑交易成本、滑点、成交能力与短期信号衰减等实现层面问题，报告本身在回测中未详列交易成本假设，这一点需在策略实现前补充压力测试。 [page::7]

五、风险因素评估（报告披露与延伸）

• 报告末尾设有风险提示，明确说明研究基于历史数据、存在未来失效可能、以及市场系统性风险与政策风险会影响策略表现，且作者声明报告不构成投资建议，提示读者自担风险。该免责声明强调历史回测不代表未来收益。 [page::22]

- 基于报告内容可识别的潜在实现风险包括：回测终点与报告发布时间不完全匹配（回测至2025-09，报告发布2026-01-25），短期表现信息更新频率/实时性问题；高频因子的低频化过程可能导致信息损失与样本选择偏差；以及表格中少数数据或格式异常提示的数据清洗/整理问题需核验原始数据库（WIND）以防止数据错误放大结论偏差。 [page::7] [page::4] [page::22]

六、批判性视角与局限性（审慎视角）

• 报告优势：体系化地将大量高频与行为因子低频化并进行长期回测，提供了丰富的横向对比（因子分组、全历史与近一年表现），并披露了回测框架与因子构造步骤，有利于研究复现与策略筛选。上述内容与表格/图形支持该评价。 [page::5] [page::7]

- 需要谨慎的地方：报告主要基于历史回测结果并给出累积收益与年化指标，但对交易成本、做空约束、融资/仓位限制、日内流动性冲击以及多因子组合的多重共线性与脆弱性（时变IC相关性）讨论较少；此外部分表格内文本格式错置或数值分列问题降低了直接使用数据的可读性，因此在实务应用前应做数据与实现层面的二次校验。 [page::7] [page::4]

• 报告使用的分位评价（如行业估值分位与成交/换手分位）有助于快速识别异常，但分位本身并不能代替绝对风险测度，投资者应将分位与基本面、宏观与流动性约束结合判断。 [page::3] [page::4]

七、结论性综合（摘要式结论与可操作见解）

• 核心结论：当前市场风格强烈偏向微盘、亏损与低价股，TMT与若干制造/新能源行业成交占比与换手率居高位，建材等行业拥挤度与估值分位也处在高位，提示关注行业拥挤风险与估值回撤可能性；与此同时，流动性类高频因子（如CPQS、MCIB、Lambda/ESI）与行为金融学相关因子（STV2、chipdistri2等）在近期与全历史均显示良好表现，成为本期报告推荐关注的信号类别。 [page::0] [page::13] [page::21] [page::3] [page::4]

- 对投资者的实务建议（基于报告结论但需自行风险判断）：若考虑将高频/行为因子纳入选股框架，应先在仿真环境中加入现实化假设（交易成本、限价/市价执行、成交量约束）并检验因子在近月样本外的稳健性；同时对高拥挤度行业（例如建材、电子、国防军工）采取仓位或风险阈值限制以缓释拥挤交易带来的回撤风险。上述建议基于报告披露的回测框架与风险提示的合理延伸。 [page::7] [page::22] [page::3]

附：建议核验与后续问题清单（便于研究或实盘化）

• 建议核验原始表格中格式异常或乱码字段（表3与若干表格存在格式/字符错置），并向数据源（WIND）复核关键指标的计算口径与时间覆盖。 [page::4]

- 建议补充因子实盘化模拟：加入逐日/逐月交易成本模型、考虑调仓日滑点、流动性约束筛选与多因子合成时的IC相关性管理，以检验策略的可实现性与收益的实际保真度。 [page::7]

• 若需我方继续工作：可对报告中若干重点因子（例如MCIB、CPQS、STV2、chipdistri2）进行逐因子实现可行性分析（含成本假设、成交率限制与最优权重构建），并提供可操作的组合回测与敏感性分析。（如需，请回复并指定优先因子与成本假设范围）

风险提示：本分析基于您提供的原文报告内容进行解读与延伸性评注，所引用的所有结论与数据均标注了原文页码，任一基于历史数据的回测结果不构成未来业绩保证，实际投资决策请结合完整研究报告、实时数据与自身风控框架。 [page::22]

报告