因子库构建与处理方法 [page::2]

• 因子涵盖规模、反转、波动率、流动性、估值、成长、盈利与致预期等多个维度。

- 所有因子均采用MAD去极值并Z-Score标准化，除市值外因子进一步中性化处理。

• 因子包括总市值对数、一个月反转、一个月真实波动率、单季度净资产收益率、一致预期EP等。

因子多头绝对收益表现分析 [page::2][page::3]

• 本周表现最佳因子为总市值对数、一致预期EP、账面市值比。

- 本月内单季度净资产收益率和非流动性冲击表现突出。

• 本年风格转向一个月反转与单季度净资产收益率因子，部分估值类因子表现不佳。

- 近一年单季度净资产收益率因子表现最佳，总市值对数与真实波动率表现较差。

因子多空收益能力评估 [page::4]

| 因子名称 | 本周收益 | 本月收益 | 本年收益 | 过去1年收益 | 2008年以来年化收益 |
|--------------|---------|---------|---------|------------|----------------|
| 一致预期EP | 1.60% | 1.87% | 4.96% | 18.88% | 15.71% |
| 单季度净资产收益率 | 1.03% | 5.22% | 11.26% | 25.49% | 15.28% |
| 账面市值比 | 0.92% | 0.27% | 2.46% | 10.54% | 14.03% |
| 特异度 | 0.86% | 2.29% | 9.23% | 18.31% | 31.85% |
| 总市值对数 | 0.49% | 2.45% | 3.57% | -18.22% | 35.73% |
| 一个月真实波动率 | 0.27% | -1.20% | 1.57% | 21.76% | 23.45% |
| 一个月反转 | -0.12% | 1.62% | 16.35% | 20.82% | 28.52% |
| 一个换手率变化 | -0.41% | 0.98% | 8.33% | 20.78% | 20.91% |
| 一个月日均换手 | -0.71% | -1.84% | 3.61% | 25.92% | 33.80% |

• 单季度净资产收益率与一致预期EP持续稳定领跑。

- 总市值对数近期表现波动较大，近年收益有所下降。

• 换手率相关因子表现一般甚至偏弱。

因子信息比及风险调整收益表现 [page::5]

• 信息比较高的因子包括特异度、单季度净资产收益率、非流动性冲击。

- 换手率、真实波动率类因子表现较低。

• 信息比反映了因子收益与风险的综合表现。

多因子相对强弱走势及趋势总结 [page::6]

• 近一年单季度净资产收益率和一个月日均换手因子呈现较强相对强度。

- 总市值对数、单季度净利润同比增速等因子走势疲软。

• 因子表现差异为构建多因子组合提供动态调整依据。

金融工程证券研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 金融工程—因子监控 2018-05-19

- 作者及机构： 分析师吴先兴，隶属于天风证券研究所

• 发布日期： 2018年5月19日

- 研究主题： 股票市场因子表现监控及因子多空收益分析

• 联系方式及证书： 吴先兴分析师，持有证券投资咨询执业资格证（SAC执业证书编号：S1110516120001），邮箱及电话均公开用于业务联系。

核心论点： 本报告主要聚焦不同因子（如总市值对数、一致预期EP、账面市值比、一个月日均换手等）在不同时间区间（本周、本月、本年、最近一年及历史数据）的多头绝对收益、多空收益、信息比及多空相对强弱的表现追踪。通过数量化的因子收益与信息比，分析这些因子对投资组合的选股能力和风险调整收益的贡献，进而辅助投资决策。

报告未明确给出投资评级或目标价，而是以因子表现数据为核心，提供市场因子层面的动态表现监控。[page::0]

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二、逐章深度解读

1. 因子库介绍与构成（第2页）

内容总结：

报告从规模、反转、波动率、流动性估值、成长、盈利等多个维度构建了因子库，具体包括：

• 规模：总市值对数（LNCAP）

- 反转：一个月反转（1MREVERSE）

• 波动率：一个月真实波动率（ATR）

- 流动性：一个月日均换手（1MTURNOVER）、换手率变化（TURNOVERRATIO）、非流动性冲击（ILLIQ）

• 其他：特异度（IVR）

- 估值：账面市值比（BP）、滚动市盈率倒数（EPTTM）

• 成长：单季度净利润同比增速（QPROFITYOY）

- 盈利：单季度净资产收益率（ROE）

• 致预期：一致预期EP（FEPTTM）

方法论解析：

• 因子数据先用MAD（中位绝对偏差）去极值，防止极端值干扰。

- 采用Z-Score标准化处理，确保因子数值的可比性。

• 对缺失值采用行业均值或0补齐，保障样本完整性。

- 通过引入行业哑变量和市值对数进行中性化处理，剔除行业效应和规模效应影响，使因子纯净反映自身信号。

• 最终以中性化残差Z-Score作为因子定量值。

解读：

该因子筛选及处理流程保证了因子的稳健性与独立性，能够较好分辨因子对股票收益的贡献，进而用以构建多因子模型。[page::2]

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2. 因子多头绝对收益表现（第2-3页）

主要内容：

表2披露了从本周到2008年以来不同因子多头绝对收益表现。例如：

• 总市值对数：本周1.24%、本月6.52%、本年2.10%，但过去1年为-9.72%，历史年化33.11%。

- 一致预期EP、本月收益3.74%、单季度净资产收益率（ROE）表现突出，7.14%（本月）。

• 一个真实波动率因子表现偏低，且出现本年负收益。

- 本周尾端因子如一个月日均换手表现一般。

图表解读（图1）：

• 不同时间段，各因子表现差异明显。

- 本周内“总市值对数”、“一致预期EP”、“账面市值比”表现较好，而“一个月日均换手”及“换手率变化”较差。

• 本月内“单季度净资产收益率”、“非流动性冲击”等收益率较高。

- 本年及最近1年则呈现部分因子收益倒退（如市值对数的近一年负收益）。

趋势洞察：

• 因子表现具有明显的时间波动性，某些因子如单季度净资产收益率稳定表现良好；

- 反转因子表现呈现一定的波动，短期有效，中长期可能呈现收益下降趋势；

• 流动率相关因子近期表现疲软。

该节从多头绝对收益角度，反映了因子单边押注的潜力和时效性。[page::2][page::3]

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3. 因子多空收益表现（第4页）

内容重点：

多空收益考察因子的双边选股能力，即多头收益减空头收益的净效应，体现因子alpha贡献。

• 一致预期EP本周多空收益1.60%，本月1.87%，本年4.96%，过去一年18.88%，历史15.71%。

- 单季度净资产收益率因子表现稳定，过去一年回报25.49%。

• 市值对数尽管历史表现优异，但最近一年多空收益为负（-18.22%），表现疲软。

- 换手率相关因子尤其“一个月日均换手”，最近一年和本月均呈负收益。

图2可视化解读：

• 本周多空收益图显示表现好的因子集中在价值和盈利因子。

- 换手率类因子多空收益多为负数，说明市场对这些因子的利用空间在减弱。

逻辑分析：

多空收益能够剔除市场整体趋势因素，对因子α质量进行更直接的体现。表现良好的因子说明其能较准确地捕获超额收益信号，坏的因子需要谨慎。

该部分对投资者而言具有重要指引作用，支持因子轮动及模型动态调整。 [page::4]

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4. 因子信息比评估（第5页）

概念说明：

信息比（Information Ratio，IR）衡量因子日度收益相对于其波动性的风险调整后收益能力，数值越大表明因子稳定性和预测能力更强。

关键数据：

• 一致预期EP本周IR高达19.15，本月8.37，持续稳定，表明稳定强因子；

- 特异度（IVR）、单季度净资产收益率IR也普遍较优，尤其本月特异度16.01；

• 换手率、真实波动率因子多数出现负的或较低的IR，弱势明显。

图3说明：

三个不同时间跨度的信息比对比揭示出：

• 长期的高IR因子主要是特异度、盈利相关因子；

- 流动性和波动率因子在近年表现存在较大波动和不稳定性。

此部分有助筛选稳定有效的因子用于投资模型和风控参考。[page::5]

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5. 因子多空相对强弱走势（第6页）

功能定义：

通过近一年内多空相对强弱走势展示不同因子流动性及表现稳定性。相对强弱高说明因子近期表现突出。

图4解读：

• 以多个因子表现的走势平滑上升为主，尤其是“一个月日均换手”和“单季度净资产收益率”在近年表现较好并稳定增长。

- “总市值对数”因子走势反而走弱，表现相对低迷。

• 账面市值比、单季度净利润同比增速走势亦较弱。

总结含义：

该走势帮助直观判断因子在周期内的持续表现，对于模型动态调整和策略制定具参考意义。[page::6]

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三、图表深度解读

| 图表 | 描述 | 关键数据及解读 | 关联文本支撑 | 潜在局限性或说明 |
|-------|---------|-----------------|--------------|-----------------|
| 图1：因子多头绝对收益表现 | 展示不同因子在不同时间段的绝对收益率，衡量单边多头策略的表现 | 总市值对数本周1.24%，本月6.52%，最近一年负收益；单季度净资产收益率本月7.14%等 | 支撑因子表现的周期性和强弱特点 | 负收益期表明因子可能存在阶段性失效风险 |
| 图2：因子多空收益表现 | 显示因子多空策略的净收益，反映因子选股能力 | 一致预期EP本周1.6%，单季度净资产收益率近一年25.49%，换手率因子负收益突显 | 说明部分因子具备稳定选股alpha | 投资者需关注表现反转可能性 |
| 图3：因子多空收益信息比表现 | 综合考虑因子收益与风险的风险调节收益指标 | 一致预期EP本周IR19.15，特异度和净资产收益率信息比较高 | 强调因子效果的风险调整稳定性 | 负信息比警示不稳定因子风险 |
| 图4：因子多空相对强弱走势 | 多个因子近一年内多空收益的相对强弱趋势图 | 单季度净资产收益率和一个月日均换手走势上扬，总市值对数走弱 | 揭示因子周期内表现变化趋势 | 走势波动性或非系统性事件影响 |

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四、估值分析

本报告未覆盖具体上市公司的估值分析，主要聚焦金融市场因子层面的表现及背后数据特征，对因子模型体系深入跟踪，而非单一证券估值。

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五、风险因素评估

报告简要指出两大风险提示：

• 市场系统性风险： 因子表现可能受到整体市场波动影响，出现阶段性失效或波动加剧。

- 有效因子变动风险： 因子本身的有效性可能随市场环境、投资者行为变化而发生变化，导致因子收益波动或下降。

两者均为量化因子投资常见风险，报告未进一步描述具体缓解措施，但行业经验上通常通过模型动态调整、多因子组合分散风险等方式应对。

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六、批判性视角与细微差别

1. 偏强观点与数据一致性： 报告明显聚焦于因子表现的短中长期收益，整体语气客观，但对因子有效性表现出一定乐观，尤其对于单季度净资产收益率和一致预期EP因子，该观点基于数据充分。
2. 潜在矛盾或风险：

- 总市值对数因子历史表现优异，但近年收益大幅负增长，表明该因子可能陷入失效或市场环境发生根本变化，这种波动风险没有详细剖析。
- 流动性相关因子如换手率表现差异较大，投资者应警惕周期波动带来的策略不稳定性。
- 因子信息比的负值或较低水平在部分因子中出现，暗示其预测能力可能受限，使用时需谨慎权衡风险。

1. 报告局限性：

- 未提供因子表现背后具体驱动经济或行为逻辑解释，如市场情绪、制度变动等。
- 报告仅基于历史数据，缺乏前瞻性压力测试或情境模拟。
- 因子之间相关性、共线性未详细探讨，可能影响多因子组合表现评估。

基于以上，该报告更适合作为因子表现监控的定量参考资料，而在实际投资应用上需要结合更多宏观策略与风险管理措施。

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七、结论性综合

本报告通过详尽的数量分析，系统梳理了多种典型金融市场因子的收益表现及风险特征。核心结论包括：

• 因子表现分阶段强弱明确： 单季度净资产收益率和一致预期EP因子整体表现最为稳健且收益突出，不仅短期内表现优良，长期年以来均保持较高信息比，适合作为核心选股因子。

- 流动性因子表现波动较大： 换手率、换手率变化因子表现近年显著走弱，警示流动性因子可能受市场结构变化影响，未来使用需额外审慎。

• 市值因子表现分化明显： 总市值对数因子尽管历史年化收益惊人，但近一年负收益显著，投资者需警惕因子失效带来的风险。

- 多空收益指标揭示因子Alpha潜力： 多空收益数据强调单季度净资产收益率及一致预期EP因子在剔除多头单边影响后依旧保持显著Alpha能力。

• 信息比作为风险调整指标作用突出： 证明部分因子具备高稳定性和优良风险调整收益的能力，可作为择优因子纳入投资组合。

图表辅助说明各因子收益在不同周期与风险调整状况的差异，展示了量化因子模型在中国市场的应用特征和挑战。

总的来看，本报告对投资者在构建量化模型时提供了丰富的因子表现历史数据、稳健性评估及相对比较信息，增强了因子选取和风险监控的科学依据。投资者在实操中需结合市场环境动态调整因子权重，构建多因子动态组合以分散风险，最大化因子策略收益。

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附：主要引用页码

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关键图表展示

图1：因子多头绝对收益表现



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图2：因子多空收益表现



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图3：因子多空收益信息比表现



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图4：因子多空相对强弱走势



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以上为天风证券吴先兴分析师《金融工程：因子监控2018-05-19》报告的详尽剖析。

报告