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

• 气全A股、沪深300、中证500、中证1000及创业板内分别统计，波动率、流动性、价值因子表现较好。

- 全A股内近期波动率、流动性、价值因子IC及收益均处于较高水平，成长、盈利、杠杆等因子表现较弱。

• 各指数具体风格因子表现存在差异，例如沪深300中动量因子短期表现突出，创业板成长因子长期表现优异。[page::2][page::3]

风格因子组合收益趋势与累计表现 [page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]

| 因子 | 最近一周收益 | 最近一月收益 | 最近一年收益 |
|----------|--------------|--------------|--------------|
| 贝塔 | 3.33% | -9.04% | 33.38% |
| 价值 | -1.48% | 2.71% | -20.62% |
| 盈利 | -1.08% | -5.52% | -56.11% |
| 成长 | -3.07% | 1.11% | 7.46% |
| 杠杆 | 0.59% | -0.37% | 29.72% |
| 流动性 | 1.48% | 7.40% | 56.13% |
| 非线性市值| -0.24% | 4.87% | 323.75% |
| 动量 | -0.55% | 0.32% | 66.44% |
| 波动率 | 1.38% | 10.72% | 21.05% |
| 市值 | -0.52% | 0.62% | 331.68% |

• 因子多头组合累计收益曲线显示非线性市值、市值与动量、流动性和波动率因子表现领先。

- 沪深300、创业板和中证500、中证1000的因子组合收益多存在差异，见对应指数因子组合累计收益截图。

Alpha因子(FactorZoo)IC及收益跟踪分析 [page::8][page::9]

• 在全A股中，FZ10、FZ2、FZ5等因子处于历史较高IC水平，FZ9、FZ0、FZ8处于历史低位。

- 短期内FZ10、FZ4、FZ2因子表现较好，长期表现尤为突出。

• 多头组合的累计收益图显示，FZ0、FZ10、FZ9因子自2018年以来累计涨幅较大。

报告总结及风险提示 [page::9][page::10]

• 本期风格因子表现最佳为波动率、流动性、价值因子，Alpha因子表现最佳为FZ10、FZ4、FZ2。

- 所有模型结果均为历史统计，存在因风格切换、模型随机性及参数设定带来的有效性风险。

• 未来因子有效性需动态监控，注意历史表现不保证将来收益。

因子跟踪周报—波动率流动性价值因子表现较好：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—波动率流动性价值因子表现较好》

- 作者：姚紫薇、王超

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司

- 发布时间：2025年7月19日

• 主题：报告关注中国A股市场中的量化投资因子表现，特别是对“风格因子”和“Alpha因子”（FactorZoo因子）两大类因子的IC（信息系数）及收益表现跟踪分析，旨在为专业机构投资者提供当前因子有效性的监测和投资策略参考。

- 核心论点：通过多因子模型和单因子检验，全市场范围内本周波动率因子、流动性因子和价值因子表现优异；Alpha因子中则以FZ10、FZ4和FZ2表现最佳。报告提出这些因子在当前市场环境中的相对优势，暗示量化策略可重点关注此类因子配置。

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二、逐节深度解读

2.1 因子库及模型介绍

报告将因子分为两大类：

• 风格因子：共10个，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。

- Alpha因子：12个利用机器学习技术（deepseek和geneticprogram）筛选得到的FactorZoo基本面因子。

两者均通过多因子时间序列回归模型（以CNE5风格因子模型为参考），并结合单因子检验（IC及因子收益两个维度）甄别因子有效性，数据处理严格实现去极值、标准化及行业市值中性化（除市值因子），确保数据的纯洁性与可比性。[page::0,page::1]

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2.2 风格因子表现细节

2.2.1 IC水平跟踪（信息系数）

定义说明：IC反映因子预测能力，正负表示回报方向一致性，数值越大代表预测准确性越强。

报告针对全市场与不同指数（沪深300、中证500、中证1000、创业板）分别统计IC。

• 全A股（图表1，page 1）：

- 当前顶部IC因子为：成长（88.66%分位）、非线性市值（88.66%）、波动率（78.99%）、市值（76.89%）；
- 最近一周与一月表现优异的是波动率、流动性与价值因子，且对应IC均处于较高区间，显示这三大因子短期表现相对稳健；
- 过去一年中，流动性、波动率和价值因子依旧维持高IC，表明其长期稳定性。

• 沪深300（图表2，page 2）：

- 当前IC最高为成长（99.58%）、贝塔（85.29%），波动率及价值因子处于较低水平；
- 但短期（最近一周）波动率因子表现较优，隐含市场短期波动对沪深300成分股影响较大。

• 中证500和中证1000均显示波动率、价值、动量因子近期表现良好，成长因子分位亦常居高位，显示中小市值股票的成长、波动率敏感度较强。
• 创业板（图表5，page 3）：

- 贝塔、成长、规模相关因子信息系数高，盈利、价值等则相对偏低；
- 近期持续呈现动量、波动率、价值较好，显示创业板中短期波动及估值因素占优。

整体来看，波动率、流动性、价值因子在多个市场范围和时间窗口均表现强势，是市场主导风格因子。[page::1,page::2,page::3]

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2.2.2 风格因子组合收益分析

报告对风格因子作多头组合构建（选取因子排名前20%股票，等权），并计算不同时期收益：

• 全A股（图表7、8，page 3-4）：

- 最近一周中，贝塔、流动性、波动率等因子组合收益正向，成长、价值、盈利表现较弱；
- 最近一年内，流动性、波动率、价值组合收益明显优于成长和盈利；
- 非线性市值和市值因子长期累计收益较高，显示规模效应和部分非线性指标在长期投资中仍具优势。

• 沪深300（图表9、10，page 4-5）：

- 流动性、波动率、动量短期表现优异，贝塔和成长短期承压；
- 长期（1年）杠杆、成长、价值因子回报最佳，暗示沪深300中估值和财务杠杆相关特征较强。

• 中证500（图表11、12，page 5-6）：

- 动量、波动率和杠杆组合表现较好，贝塔、盈利和成长表现逊色；
- 中期（1年）市值和成长因子累计收益最高，意味成长型小市值企业仍具投资价值。

• 中证1000（图表13、14，page 6-7）：

- 波动率、市值和流动性组合短期收益较好，但成长和价值因子表现不佳；
- 长期来看，动量、成长和市值因子表现优异，说明小盘股的成长潜力较大。

• 创业板（图表15、16，page 7-8）：

- 短期成长、非线性市值表现优，贝塔、波动率、流动性较弱；
- 长期盈利、成长、价值因子表现强势，动量等因子表现不佳。

通过累计收益图表（page 4-8）可见，非线性市值和市值因子多市场持续跑赢其他因子，波动率因子稳定表现优异，动量和盈利因子分化明显，业绩波动较大。综合上述收益与IC分析验证了因子的有效性和风格轮动状态。[page::3,page::4,page::5,page::6,page::7,page::8]

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2.3 FactorZoo Alpha因子表现

2.3.1 IC跟踪

• 12个FactorZoo因子基于机器学习选股算法提取，代表多样化基本面alpha。

- 当前分位较高的因子为FZ10（92.98%）、FZ2（73.97%）、FZ5（66.12%），近期表现优异。

• 部分因子如FZ9和FZ0长期表现较好，近期短期波动明显（图表17，page 8）。

- 该模型周期覆盖2018年至今，显示部分Alpha因子经历了波动，但整体仍具长期有效性。

2.3.2 组合收益

• 等权选取排名前20%股票建立多头组合，覆盖全A股范围。

- 最近一周和最近一个月，FZ3, FZ5和FZ8表现较优，而FZ7, FZ1, FZ0表现相对较弱。

• 过去一年，FZ4, FZ0, FZ10等因子贡献最多收益，显示基本面深度挖掘Alpha的潜力。

- 自2018年以来，FZ10、FZ9、FZ7累积收益领先，说明部分Alpha因子长期超额收益状态稳定（图表18、19，page 9）。

这种Alpha因子的研究体现了机器学习导入基本面指标能够优化因子组合的前沿效果，为主动选股提供新的思路和工具。[page::8,page::9]

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三、图表深度解读

报告中的核心图表均围绕不同市场、不同时间窗口的因子IC值和组合收益率展开，具有以下特色：

• IC水平表（风格因子和Alpha因子）：带有“当前分位数”、“最近一周/一月/一年均值”及“历史走势”列，清晰揭示因子在历史背景下的表现趋势，及短期波动。

- 因子净值图：累计收益图显示各风格或Alpha因子组合随时间的表现，直观体现长短期收益分化与风格切换。

• 跨指数对比：全A股、沪深300、中证500/1000、创业板因子表现对比展示，说明不同市场结构和行业轮动环境下因子表现的差异性和特殊性。

- 例如，全A股中非线性市值因子过去一年累计收益率超300%，显示其对市场趋势的强烈适应能力（图表7）；中证1000小盘股市场成长因子收益优势明显（图表13）。

图表所用数据均声明来自WIND和中信建投统计，数据处理严谨，指标解释清楚，辅助理解报告论点和结论，且多因子模型兼顾单因子表现细节，实现对因子表现的全面跟踪。[page::1~9]

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四、风险因素评估

报告在结尾部分（page 10）指出多个重要风险：

• 历史数据局限：全部分析基于历史统计，未来市场风格可能切换，导致当前有效因子失效。

- 模型随机性：因子模型存在初始化随机数影响，单次运行结果存在一定偏差。

• 参数敏感性：模型参数、历史数据区间选择均可能改变结果的稳定性和准确性。

- 计算资源：模型对计算量依赖较高，资源不足可能导致结果欠拟合。

• 统计误差：所有模型结果存在统计误差，不保证未来一定有效，投资需谨慎。

报告明确指出不构成投资建议，确保专业诚信，提醒用户关注模型局限和未来不确定性。[page::10]

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五、批判性视角与细微差别

• 结论集中于短期表现：报告多次强调“本周表现”，短期因子波动可能掩盖长期趋势，投资者需平衡短期与长期视角。

- 流动性因子表现复杂：尽管报告提及流动性因子表现较好，但指数分池内其短期收益和IC波动较大，尤其创业板表现偏弱，显示因子效果可能受市场结构影响。

• Alpha因子长期有效性需持续验证：机器学习产生的因子具备潜力，但模型随机性及参数依赖性可能带来稳定性风险，需警惕过拟合和数据挖掘偏误。

- 因子间的正负向关系：报告中如波动率因子方向往往呈反向，而部分因子如价值为正向，需结合具体多因子模型做合理配置，否则简单叠加可能产生冲突。

总的来说，报告内容扎实、数据详尽，展现了当前市场量化因子表现的多样化与复杂性，但投资者应结合宏观环境、市场结构和自身需求做综合判断。

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六、结论性综合

《因子跟踪周报—波动率流动性价值因子表现较好》是一份结构完整、数据翔实的专业量化研究报告。其主要贡献在于：

• 明确指出波动率、流动性及价值三大风格因子近期在全市场环境中的优异表现，成为短期量化投资的重点关注方向。

- 分析多个主流指数成分股因子IC和组合收益，展示因子在不同细分市场的差异性，增强策略适配性。

• 对Alpha因子进行了详细的IC及收益跟踪，突出机器学习基础因子中，FZ10、FZ4、FZ2的持续优势，揭示基础面深度挖掘的潜力。

- 数据基于高质量风格因子库及理念先进的多因子模型，数据处理严谨，减少了行业和市值的干扰，确保因子纯净度。

• 详细图表和收益曲线直观展现了各因子长期及短期表现，有助投资者把握风格轮动和择时机会。

- 明确提示了模型固有的历史数据风险与运行随机性，确保投资者风险意识。

综上，报告传递出当前市场Alpha及风格因子轮动明显，波动率与流动性因子正处于相对高效期，价值因子具备较好配置价值的坚定信号。同时，FactorZoo Alpha因子中部分机器学习因子亦表现抢眼，未来值得持续关注和深入研究。[page::0~10]

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主要图表摘录（Markdown格式引用）

• 因子IC表现摘录之一（全A股）：

• 沪深300因子IC表现：

• 全A股因子累计收益图：

• Alpha因子IC与累计收益图：

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综上，报告基于严谨数据和先进模型，深入分析了多风格与Alpha因子表现，强调波动率、流动性与价值因子的投资价值，为专业机构投资者提供了重要参考。风险提示充分，整体视角科学，体现了量化因子研究的专业水准。

报告