风格因子表现综述 [page::0][page::2]

• 市值、非线性市值、估值因子多头表现较佳，呈现明显反转风格。

- 动量、波动、流动性因子表现偏空，多头表现疲软。

• 风格因子跟踪范围涵盖万得全A，排除ST及新上市不足120日股票。

基本面与技术面因子表现跟踪 [page::3][page::4][page::5][page::6]

• 全市场基本面因子多头收益多数为负，低估值低成长股票获青睐。

- 技术类因子多空收益显著为负，低波动和低动量股票表现占优。

• 不同指数股池表现分化：沪深300侧重低估值及短期绩优股，中证500以高成长股为主，中证1000则多为空头风格。

- GRU系列因子多空表现不稳定，barra5d模型表现较强，部分模型回撤明显。

多头组合策略表现及回测 [page::7]

| 策略因子名称 | 近一周 | 近一月 | 近三月 | 近六月 | 今年以来 |
|--------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
| open1d | -0.08% | 0.18% | 4.55% | 4.31% | 6.68% |
| close1d | -0.40% | 1.15% | 4.23% | 4.94% | 5.73% |
| barra1d | -0.54% | 0.71% | 1.26% | 2.95% | 3.75% |
| barra5d | -0.31% | 1.01% | 4.20% | 6.11% | 7.42% |
| 多因子 | 0.66% | 1.47% | 3.54% | 5.13% | 3.28% |

• barra5d模型2025年以来超额收益显著，达7.42%，多因子组合本周超额收益0.66%。

- GRU多头组合表现较弱，部分模型回撤0.08%至0.54%之间。

• 动态调仓频率为月度，选股以万得全A为池，个股权重限制及手续费均有严格管控。

风险提示 [page::1][page::7]

• 因子失效风险：随着市场环境变化，历史因子可能失效。

- 模型失效风险：模型基于历史训练，市场逻辑改变可能导致预测失准。

• 实盘交易风险：市场复杂，交易成本及环境可能影响策略执行效果。

中邮证券《反转风格显著，小市值回撤 ——中邮因子周报20250622》详尽解析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：反转风格显著，小市值回撤 ——中邮因子周报20250622

- 作者：肖承志，金晓杰

• 发布机构：中邮证券有限责任公司

- 发布时间：2025年6月23日

• 分析主题：本报告主要围绕股票市场中多种风格与基本面因子的近期表现，覆盖全市场及主要股池（沪深300、中证500、中证1000）因子表现与多头组合表现，重点分析不同因子的多空收益走势及其对股市策略的启示[page::0,8]。

核心论点及报告意图：
报告通过系统追踪风格因子和基本面因子的多空组合收益，发现近期市场中反转风格显著，小市值股票出现了回撤；低估值及低成长风格股票占优；高成长因子表现存在明显分化；技术类因子整体表现疲弱且负向；GRU模型不同训练目标表现分化明显，部分模型走弱。作者旨在通过详尽的因子跟踪，帮助投资者把握市场风格和因子轮动趋势，指导量化投资策略的调仓和因子配置[page::0,2]。

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要及风格因子跟踪分析（第0-3页）

报告首先从整体市场风格因子表现入手，采用Barra风格因子体系，覆盖Beta、市值、动量、波动、估值、盈利、成长等多种因子。报告对每个因子的定义做了明确说明（见图表1），例如市值因子为总市值的对数，波动因子由历史超额收益序列的波动率加权计算，盈利因子结合多个估值指标加权综合等[page::2]。

近期表现方面：

• 市值、非线性市值和估值因子的多头表现较好，说明市场偏好低估值和相对大市值股票。

- 动量、波动及流动性因子的空头表现强势，显示高动量和高波动率股票近期表现弱势，投资者风险偏好转向低波动率[page::0,2]。

• 图表2展示了因子多空收益的短期（1周、1月）、中长期（半年、今年以来、三年年化、五年年化）表现及趋势，清晰显示动量和波动这类因子从近期呈现负向收益且趋势持续，而估值等反向因子则表现相对强劲。

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2.2 全市场因子表现跟踪（第3页）

• 基本面因子多空收益多数为负，尤其是静态类财务因子的空头收益显著，暗示市场整体偏离低成长和低估值股票。

- 超预期增长类因子多空收益不显著，反映市场对短期增长超预期的反应趋于平淡。

• 技术因子整体表现负向，低波动和低动量股票更受青睐。

- GRU模型（基于深度学习的序列预测模型）多空收益分化，短期一日预测的barra1d模型回撤较大，但barra5d和close1d模型表现较好，说明较长期和close到close预测目标对投资判断更有效[page::3]。

图表3-5详细展示了基本面因子、技术类因子和GRU模型不同训练目标的多空收益表现及趋势走势，支持上述结论。

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2.3 沪深300股池因子表现（第4页）

• 基本面因子多数呈负收益，只有少数静态财务因子多空收益为正，整体市场偏好低估值且短期业绩表现好的股票。

- 技术因子多空收益多为正，唯有60日动量为负，波动类因子反映动量较好且股票波动性较高者占优。

• GRU因子总体表现疲软，仅barra5d模型获得正向收益，open1d模型回撤较大，体现短期预测因子作用有限[page::4]。

相关表格（基本面因子和技术因子多空收益）展现因素多样，表明沪深300市场的风格相对分化，价值与成长兼顾，动量与波动表现也有不同方向。

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2.4 中证500股池因子表现（第4-5页）

• 基本面因子多空收益整体为正，尤其是超预期增长类因子最为显著，高成长股占优。

- 技术因子全部负向，特别是长期动量及波动因子的负收益更明显，反映市场对成长风格仍有追捧，但短期技术指标较弱。

• GRU模型多空收益表现较差，仅barra5d模型为正，close1d模型回撤大[page::4,5]。

图表10-12展现了这一市场细分的成长偏好，同时对技术因子的回撤与GRU表现进行视觉支撑。

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2.5 中证1000股池因子表现（第5-6页）

• 基本面因子多空收益多数为负，但市盈率因子多头收益较显著，说明市场偏好估值合理的中小市值股票。

- 技术因子均为负向，动量类表现尤为疲软，指示小市值个股近期回撤明显。

• GRU模型表现较差，只有close1d模型呈正收益，barra1d模型回撤显著[page::5,6]。

对应图表13-15详细揭示了中证1000板块的因子收益及模型适用限制。

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2.6 多头组合表现跟踪（第6-7页）

• 研究采用万得全A股票池，剔除特殊处理(st)、停牌、上市不足120日股票，调仓频率月度，业绩基准为中证1000指数。

- 多头组合中，GRU模型近期表现较差，相对于中证1000指数持续小幅超额回撤0.08%-0.54%。

• barra5d模型表现突出，今年以来累计超额收益达7.42%，显示该模型在中长期视角有较强选股能力。

- 多因子组合表现较为稳健，近期相对超额收益0.66%[page::6,7]。

图表16展示了各模型多头组合的超额净值走势，barra5d和多因子均领先，表明多因子和长期视角模型更适合当前市场环境。

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2.7 风险提示（第7-8页）

• 因子失效风险：因子基于历史统计，有可能因市场环境变化失效甚至反向。

- 模型失效风险：基于历史数据训练的模型面临未来市场逻辑改变的风险。

• 实盘交易风险：回测基于理想假设，实际交易环境复杂，可能导致结果出现较大偏差[page::7,8]。

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3. 图表深度解读

图表1：风格因子说明（第2页）

定义各个风格因子构成及计算方式，为后续因子表现提供理论依据。金融量化中此类因子帮助刻画股票风险暴露及特征。

图表2：市值、动量等因子多空收益表现（第2页）

• 1周内市值因子多头表现为2.00%，动量因子空头表现3.67%。

- 五年年化收益显示，市值因子负向明显（-43.99%），动量长期负回报。说明短期风格反转，但长期市值和动量因素存在显著波动与回撤风险。

• 该图表结合趋势线显示风格因子价值波动不稳，市场存在反转特征。

图表3-5：全市场基本面及技术因子表现（第3页）

• 多数基本面因子如ROA、营业利润率和成长性增长类因子近期收益为负，且长期呈走弱趋势。

- 技术因子如60日、120日动量均为负，波动率因子亦表现不佳，市场整体技术面动能疲软。

• GRU模型中 barras5d和close1d模型较优，提示深度学习模型预测未来5日或收盘价走势优于次日开盘预测。

图表6-8：沪深300因子表现（第4页）

• 基本面因子收益仍多负，技术因子表现有所改善，波动因子收益显著，显示市场对动量和波动性较高股票仍有关注。

- GRU模型再次体现表现差异，barra5d回报为正，open1d回撤明显，提示应关注模型预测目标差异。

图表中五年年化高波动亦显示市场对短期交易行为更敏感。

图表10-12：中证500因子表现（第5页）

• 成长类因子的多头收益显著，尤其超预期增长因子一年内取得正收益，技术因子负收益显示情绪上偏冷。

- GRU中barra5d表现正面，而close1d显著回撤，体现深度模型训练目标对投资策略有效性影响较大。

图表13-15：中证1000因子及模型表现（第6页）

• 中证1000的技术因子均为负，显示小市值证券风险增大，成长动量阶段性减弱。

- GRU模型close1d表现唯一正收益，表明短线预测可能存在优势，但风险依旧。

图表16：多头组合超额净值（第7页）

• barra5d和多因子组合保持领先，净值增长稳定，比其他单一模型更抗波动。

- 组合策略明显优于基准中证1000指数，投资者可重点关注此类多因子与长期视角模型的结合。

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4. 估值分析

本报告未直接涉及传统估值方法（如PE、DCF等）的估值计算，而侧重因子多空收益的统计与深度学习模型（GRU）的预测表现分析。因子中的估值因子指的是市净率倒数（静态估值指标），对投资表现存在明显影响。

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5. 风险因素评估

报告重点提示三类风险：

• 因子失效风险，提醒投资者因子多空收益基于历史数据，市场结构改变可能导致因子失灵。

- 模型失效风险，深度学习及传统回归模型均基于历史数据，未来市场逻辑变化可能带来模型性能减弱。

• 实盘交易风险，实际交易环境更加复杂，手续费、流动性限制及滑点等因素可能导致模型预测的收益无法完全实现[page::7,8]。

报告严谨指出理论与实际差异，警示投资者注意风险管理。

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6. 批判性视角

• 报告整体数据详实，但因因子收益均基于历史统计回测，未来表现随机性大，尤其是负收益占多数时，因子策略的持续有效性存疑。

- GRU模型表现分化明显，暗示深度学习模型需针对不同预测目标及参数调优，过度依赖单一模型可能存在风险。

• 报告强调低估值与低成长股票占优，但未深入探析因子间相互影响及宏观经济因素的作用，未来报告可结合宏观视角增强解释力。

- 小市值回撤局部显著，提示市场风格转换风险，建议策略组合进一步分层管理与动态调整。

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7. 结论性综合

本次因子周报通过全面跟踪股票市场多个风格和财务因子的表现，揭示了市场当前的主要风格轮动特征：短期内，市场呈现出反转风格显著、小市值股票回撤、低估值及低成长风格占优的格局；技术因子和动量类因子表现不佳，风险偏好相对谨慎[page::0-6]。

在不同股池中表现分化明显，沪深300及中证500板块高成长因子表现有支撑，而中证1000小盘股区间则技术因子及动量呈显著负收益，体现中小盘股回撤压力大。

GRU深度学习模型的性能依赖于训练目标及时间窗口选择，barra5d模型长期收益突出，适合投资者关注；而短期barra1d及open1d模型波动性大且回撤显著，应用时应谨慎。多因子组合整体表现稳定稳健，超额收益明显优于基准中证1000指数，表明多因子策略仍具优势[page::6,7]。

报告的风险提示严谨，提醒关注因子失效、模型失效及实际交易差异等风险，使用回测结果时应注意实际环境复杂性。

综上，报告为投资者提供了详实的因子跟踪分析和量化模型表现评估，是指导当前市场策略调整、因子组合优化的重要参考资料。

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附录：相关图表示例

• 因子多空收益趋势示意（如图表2显示动量因子近期显著负收益）

- 股池因子表现对比（如中证500高成长股因子正向显著）

• GRU模型不同目标表现分化（barra5d优于barra1d及open1d）

- 多头组合超额净值走势（barra5d和多因子领先）

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参考文献

- 本文全部分析和数据均基于中邮证券《反转风格显著，小市值回撤 ——中邮因子周报20250622》中公开披露的内容及附图[page::0-8]。

报告