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【广发金工】因子持续有效,指增超额再创新高:Alpha因子跟踪月报(2026年10月)

广发证券首席金工分析师 安宁宁

SAC: S0260512020003

anningning@gf.com.cn

广发证券首席金工分析师 陈原文

SAC: S0260517080003

chenyuanwen@gf.com.cn

广发证券金工高级分析师 林涛

SAC: S0260526060008

gflintao@gf.com.cn

广发金工陈原文安宁宁团队
摘要
广发金工Alpha因子数据库:本数据库基于MySQL 8.0建立,整体框架如下图所示,覆盖广发金工团队十余年研发经验深厚积累的基本面因子、Level-1中高频因子、Level-2高频因子、机器学习因子、另类数据因子等,为多空策略、指数增强、ETF轮动、资产配置、衍生品等策略提供可靠且有效的因子库支持。广发金工团队自有100TB级存储数据库、高性能CPU/GPU算力服务器,拥有Wind、天软、通联等多个可靠的数据供应商,实现因子高效研发和动态更新。

Alpha因子表现分析:本报告对上述数据库中的Alpha因子在全市场、沪深300、中证A500、中证500、中证1000、创业板板块,分别以月度、周度换仓进行选股表现分析。本文数据统计起始日期为2020/01/01,截止日期为2026/10/30。

深度学习因子表现:在全市场、月度换仓条件下,StableAlpha因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为17.11%、12.03%、12.26%,历史胜率为93.08%。

agru_dailyquote因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为18.32%、13.49%、14.24%,历史胜率为89.15%。

DL_1因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为21.99%、14.26%、13.78%,历史胜率为85.78%。

fimage因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为3.95%、3.16%、4.95%,历史胜率为76.65%。

指数增强表现:今年以来,月度换仓、千三计费,StableAlpha_fimage_DL1复合因子在沪深300、中证A500、中证500、中证800、中证1000、创业板指的指数增强超额收益率分别为10.69%、10.66%、9.43%、12.75%、15.65%、5.40%,最大回撤率分别为1.01%、1.49%、4.03%、1.81%、3.75%、3.11%。

44个Level-2高频因子表现:在全市场中、月度换仓条件下,近期表现较好的Level-2因子是keyperiod_amount_top30pct,其近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别19.30%、10.77%、10.96%,历史胜率为84.56%。

55个分钟频因子和45个风格因子表现:详见本报告正文。

风险提示:(1)本文所述模型基于量化方法,通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;(2)本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;(3)因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。

StableAlpha_fimage_DL1复合因子指增表现
StableAlpha因子指增表现
fimage因子指增表现
DL_1因子指增表现
agru_dailyquote因子指增表现
月度换仓-全市场
月度换仓-沪深300
月度换仓-中证A500
月度换仓-中证500
月度换仓-中证1000
月度换仓-创业板
周度换仓-全市场
周度换仓-沪深300
周度换仓-中证A500
周度换仓-中证500
周度换仓-中证1000
周度换仓-创业板
风险提示
本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;
本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;
因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。

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