• openFE基本框架及因子构建方法 [page::0][page::1][page::2]

- 采用资产负债表、损益表及现金流量表数据，结合基础算子（加减乘除、同比、环比、横截面排序等）构建约70万个二阶基本面合成因子。
- 为防止数据缺失，剔除缺失率超10%字段，基础特征包含45个报表指标及3个额外因子（市值、行业、动量）。
- 因子结构设计仿照经典估值及财务指标，如PE、ROE、杠杆、成长等五大风格因子。

• openFE高效因子筛选机制 [page::2][page::3]

- 采用两步筛选法：首先使用连续二分法(successive halving)基于小样本逐步扩大到全样本进行单因子LGBM模型训练筛选，因子数量缩减至约1/16。
- 第二步使用多因子LGBM模型训练结合特征重要性排序，计算因子边际贡献，以Gain指标确认最终有效合成因子。

• 因子重要性及精选因子表现 [page::4][page::6]

- 价值类合成因子平均重要性最高，成长次之，质量因子最低；基础因子中动量、市值和行业排名最优。
- 策略结合10个基础因子与50个合成因子构建月频选股模型，预测未来一个月收益。

• 选股策略回测表现强劲 [page::5][page::6]

- 回测区间2020年1月至2022年12月，累计收益91.2%，累计超额79.4%，年化超额收益21%，夏普比率1.19。
- 分年度均实现正向超额，2021年和2022年超额收益均超20%。
- 因子组从多头到空头呈现良好单调性，收益率显著差异。

• 模型特征重要性动态变化及指数池表现差异 [page::6][page::7]

- 2020年1月至2022年11月模型特征排序变动，动量、市值、行业始终重要，成长估值因子份额变化显著，2022年杠杆及盈利因子显著增多。
- 不同指数成分股中，中证500、中证1000策略表现较好，沪深300表现较弱。

• 风险提示 [page::8]

- 因子表现依赖历史数据，未来可能存在风格切换失效的风险。
- 模型存在随机性，参数及样本区间选择均可能影响结果。
- 计算资源限制可能导致训练不足风险。

深度专题122：《逐鹿 Alpha 专题报告——基于openFE的基本面因子挖掘框架》详尽解析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《逐鹿 Alpha 专题报告（十三） 基于openFE的基本面因子挖掘框架》

- 作者：丁鲁明，王超

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司

- 发布时间：2023年2月17日

• 主题：基于openFE框架的基本面因子构建与筛选，设计基于基本面数据的量化选股模型

报告核心关注通过openFE（一个基于枚举法的“Expand-And-Reduce”框架）从三大财务报表广泛构建基础与合成基本面因子，并通过两步筛选方法筛选最优因子，利用这些因子训练股票选股模型，实现稳定超额收益。报告的核心结论包括：

• 构造出约70万个带结构的因子，通过两步筛选提炼顶级合成因子。

- 动量、市值及行业因子表现最优，估值和成长因子次之，质量因子表现相对较低。

• 基于选出的基础因子与合成因子，模型回测年化超额收益21%，夏普比率1.19，表现稳定优异。[page::0]

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二、逐章节深度解读

2.1 引言与因子挖掘背景

报告首先由ChatGPT生成了一段因子挖掘的定义与本质说明，强调因子挖掘通过从庞大金融数据中提取解释股票收益的变量（价值、动量、规模、质量、波动率等因子），并结合统计学、机器学习等方法实现稳定的长远超额收益。报告进一步以三种方法区分因子挖掘主流思路：

• 深度学习（DeepLOB）：高效但因子难以解释。

- 启发式算法（AlphaZero）：平衡效率与解释性，但可能非全局最优。

• 枚举法（openFE）：生成因子简单易解释，因子量巨大，需优化筛选算法降低复杂度。

为此，openFE采用枚举法生成大量简单因子，侧重可解释性与全面性，然后依靠高效两步筛选提高效率，减小冗余。[page::1]

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2.2 OpenFE框架

因子扩展（Expand）

基础数据来源：

• 三大财务报表：资产负债表（时点数据）、利润表与现金流量表（转成季度频率）。

- 初步剔除了缺失率超过10%的字段，最终各报表筛选出15个高重要性字段（共45），并额外加入与股票收益强相关的动量、市值、行业特征，合计48个基础特征。

算子包含：

• 四则运算（+，-，*，/）

- 同比（YOY）

• 环比（QOQ）

- 横截面排名（CSRank）

基于基础特征和算子组合，即使只考虑二阶因子，理论上可产出近10^9（10亿）个因子。实际因子设计兼顾结构特征，例如：

• 估值类：分子为财务指标（净利润、净资产、主营收入等），分母为市值，形成PE、PB、PS等一阶或自行设计的复合二阶因子。

- 杠杆、盈利能力、质量、估值、成长风格按经济学常识构建多类型因子。

最终搭建5种风格类别，二阶合成指标约70万，构成了一个庞大的因子库。[page::2]

因子约简（Reduce）

面对庞大因子索引，openFE设计如下两步筛选步骤：

1. 连续二分法（Successive Halving）筛选单因子性能：

- 在小样本上训练LGBM单因子模型，计算表现；
- 选出表现最好的因子用于更大样本训练；
- 反复迭代，逐步放大样本和收缩因子列表，最终选出约1/16最优因子。

1. 多因子LGBM模型训练和重要性排序：

- 用第一步选出的合成因子及所有48基础特征，构建多因子模型；
- 采用LGBM的gain指标衡量特征重要性，最终得出因子边际贡献。

此外，引入feature boosting思想计算因子边际效应：先利用基础因子预测收益，再加入新因子，测算预测力提升度量因子边际贡献。[page::2-3]

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2.3 合成因子筛选结果

通过上述方法筛选，每类风格中保留重要性最高的10个因子，总计约50个合成因子。各因子类型在模型中的平均重要性排序为：

• 价值因子>成长因子>质量因子（质量因子表现相对较弱）

- 基础因子中，动量、市值、行业因子表现突出，被明确赋予较大权重。

这表明价值与成长驱动在当前A股基本面选股中更有效，而质量因子可能受限于A股市场特征。[page::4]

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2.4 选股模型构建及回测分析

模型整体思路为：

• 时间区间：2020年1月31日至2022年12月31日（约3年）

- 数据频率：月频

• 模型训练：每月滚动训练LGBM模型，训练期为过去10年（月频），预测未来1个月收益率

- 股票池：全A股（剔除次新股、ST股、涨跌停、流动性差（日成交金额<500万或换手率<0.02%））

• 持仓策略：等权买入得分最高的400只股票，月度调仓。

回测表现

• 累计总收益91.2%

- 累计超额收益79.4%

• 年化超额收益21%

- 夏普比率1.19

• 超额最大回撤较低，策略表现稳定

策略在过去3年每年均实现正超额收益，特别是2021年和2022年超额收益均超20%。[page::4-5]

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2.5 因子单调性与分组收益

模型整体因子分组收益率展示出良好单调性，多头分组收益显著，表明因子有效性且组合稳健。基于模型多次训练的时间窗口，动量、市值、行业因子持续保持顶级重要性。值得关注的是：

• 2020年1月模型以成长和估值因子为主力

- 2022年11月模型中杠杆与盈利因子的权重有所提升

表明风格因子存在动态变化，体现市场风格轮动特征。[page::6]

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2.6 不同指数成分股上的模型表现差异

将训练好的模型应用于不同指数（中证1000、中证500、沪深300）后，回测分组收益率表现出现明显分化：

• 中证500与中证1000中策略表现较好，分组收益单调且明显；

- 沪深300中表现相对一般，分组收益较弱，可能反映大盘股更难通过基本面因子挖掘出显著alpha。

这种差异性暗示基本面因子策略对不同规模或风格的股票效力不同，需针对不同股票池调整模型参数或因子配置。[page::7]

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2.7 风险因素

• 风格切换风险：因子基于历史统计，市场风格若发生重大变化，因子可能失效。

- 模型随机性：初始化随机数种子可能导致结果波动，单次运行结果存在偏差。

• 数据区间选择敏感性：训练数据区间不同，模型表现不同。

- 模型参数依赖性：参数选择对最终结果影响显著。

• 计算资源要求高：大规模因子生成与训练计算密集，资源受限可能导致欠拟合。

- 统计误差及未来不确定性：报告所有模型基于历史数据，无法保证未来有效性。

报告明确提出不构成投资建议，强调需谨慎评估风险。[page::8]

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三、图表深度解读

3.1 图1：策略回测收益曲线

• 内容描述：横轴为时间（2020年1月至2022年12月），纵轴为累计收益及超额表现指标。图中包含总回报、alpha指标、最大回撤及超额最大回撤。

- 数据解读：
- 策略累计收益曲线呈显著上升趋势，显示策略整体稳健成长；
- 超额收益线明显高于零线，累计79.4%的超额收益体现alpha生成能力；
- 最大回撤被有效控制，风险敞口合理；

• 与文本联系：显示模型能适应不同市场阶段，持续稳定生成超额回报，验证回测结果可靠。

[page::5]

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3.2 图2：全市场因子分组收益率条形图

• 内容描述：因子收益按照10个分组排序，收益表现自高向低递减。

- 数据解读：
- 前几个分组收益显著为正，说明模型的选股能力强；
- 排名9、10分组表现出现负收益，表明因子具有良好区分能力，能有效挑选优质和劣质股票。

• 与文本联系：体现因子分组收益单调性良好，强化多头因子表现，支持模型的有效选股能力。

[page::6]

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3.3 图3-5：不同指数样本分组收益率

• 描述：

- 中证1000和中证500均表现出分组收益依次递减的特点，多头组收益显著高；
- 沪深300分组收益无明显单调趋势，表现较弱。

• 解读：

- 模型对中小盘股票的alpha挖掘效果较好；
- 沪深300市场大盘股或许受其他因素影响，简单基本面因子挖掘效果不佳。

• 文本联系：揭示策略差异化的适用范围，有助于投资者根据标的特点调整策略。

[page::7]

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四、估值方法分析

报告中并未涉及直接的股票估值定价方法（如DCF、PE、EV/EBITDA倍数法等），但因子构造涵盖多种估值指标（以传统财报数据为基础构建PE、PB等估值类因子），这些因子通过LGBM模型组合成alpha信号。因而当前的估值分析更多体现在多因子方法论层面——

• 估值类因子作为风格之一，在LGBM特征重要性中表现较好，说明此类因子是有效捕捉股票收益的驱动因素之一；

- 估值因子的构建基于简单算子变换增强解释性，而非黑箱。

• 利用机器学习模型赋予不同因子权重，不同于单一路径估值模型，更加灵活和数据驱动。

该策略核心为因子挖掘与机器学习实现的组合加权，非传统的市值估值模型。[page::0-4]

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五、风险因素详解

• 因子失效风险：因子基于过去历史表现，市场风格的转变可能使因子失去有效性。

- 数据与样本区间风险：不同区间选取或异常样本可能导致回测结果不稳定。

• 模型随机因素：模型运行含随机初始化，结果挥发性较大需品控。

- 参数敏感性：超参数选取不同可能显著改变结果。

• 计算资源瓶颈：大规模因子筛选需强大计算能力，资源不足可能导致欠拟合和因子筛选不佳。

- 历史回测局限：所有结果均基于历史，不代表未来表现，投资需谨慎。

报告未强调具体对冲或缓解策略，主要告知风险并警示投资者。

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六、批判性视角与细微观察

• 优点：

- 因子构造注重财报数据解释性，避免黑箱，因子数量庞大提升覆盖全面。
- 两步筛选方法有效解决了枚举法带来的计算效率问题。
- 综合对比多种因子风格，系统性强。

• 潜在局限：

- 因子回测样本仅约3年，时间跨度尚不算长，存在过拟合风险。
- 质量因子表现较差，未深入展开原因及市场机制探讨，存在进一步挖掘空间。
- 未展示因子组合的稳定性检验，如不同时间点因子重要性变化敏感度分析较少。
- 模型复杂度和计算要求较高，实际应用可能受限。
- 对不同指数间表现差异的机制分析不足，未说明为何沪深300效果差异。

整体报告逻辑自洽，方法创新，较好权衡了大规模因子构建与效率筛选的矛盾，但需注意模型的统计稳健性和未来时效风险。

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七、结论性综合

本文通过中信建投丁鲁明团队的openFE框架，成功构建了一套基于三大报表数据的大规模基本面因子库（约70万个因子），涵盖价值、成长、杠杆、质量、估值等多风格因子类别；利用创新的两步筛选算法（连续二分法加多因子LGBM排序）高效挑选出各类最优的合成因子及表现优异的基础因子，最终选出60个主要因子参与构建证券市场选股模型。

实证回测表明，该模型在A股市场过去近3年区间，可实现年化21%的超额收益和1.19的夏普比率，表现稳定且各年度均产生正超额收益。因子效力以动量、市值、行业为最核心，估值及成长因子次之，质量因子表现相对较弱。模型在中证500与中证1000等中小盘指数表现良好，沪深300大盘表现一般，提示不同指数适应性差异。风险包括因子失效、模型随机性强、历史回测局限及资源需求高。

图表明晰地支持模型收益和因子收益分组的有效性，清楚展示策略在不同市场及区间的稳定表现。总体来看，openFE结合枚举法与机器学习，兼顾因子解释性与挖掘效率，为基本面量化选股提供了强有力的工具与框架。[page::0-8]

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总体评价

该报告结构严谨，思路清晰，创新性地将枚举法和XGBoost等机器学习技术融合，系统解决了海量因子构建及筛选的核心难题，且对各类因子贡献进行了定量分析，呈现了较强实用价值与理论深度。报告也对模型风险和不足进行了坦诚披露，体现了研究的专业与谨慎，是一份具有参考价值的金融工程研究报告。

报告