加权盈利频率因子简介 [page::3]

• 因子定义为过去40个交易日内，股票超额收益率大于2%的加权天数和，采用半衰期指数衰减权重，更关注近期收益表现。

- 行业中性处理后，用残差作为因子值，旨在捕捉投资者二元思维下的投资心理偏差。

2023年以来因子整体表现分析 [page::4]

• 加权盈利频率因子在沪深A股总体IC均值为-0.11，IC胜率达80.24%，表现存在持续负向相关关系。

- 2024年6月的IC值为-0.10，表明因子短期预测能力减弱。

行业信息系数表现差异 [page::5]

• 2024年6月，仅银行、钢铁、电力设备、煤炭、美容护理五大行业IC均值为正，其他行业IC均为负。

- 传媒、非银金融和环保等行业IC均值负向显著，胜率分别高达79.06%、78.76%和77.29%。

• 多数行业中IC小于0的比例较高，显示因子在行业表现上存在差异。

多头与多空组合收益表现 [page::6]

• 按因子值大小将沪深A股分为10组，多头组合2024年6月第1组收益为-8.16%，超额收益率为-3.03%。

- 2024年1月至6月，多头组合累计回撤达到-10.92%，多空组合收益表现相对平稳，组间收益无显著单调性。

• 分组检验显示因子目前难以实现持续的赚钱效应。

样本股票及风险提示 [page::7]

| 行业 | 股票代码 | 股票简称 | 因子值 |
|----------|------------|------------|---------|
| 传媒 | 600959.SH | 江苏有线 | -2.88 |
| 电子 | 688538.SH | 和辉光电 | -4.45 |
| 公用事业 | 600681.SH | 百川能源 | -2.63 |
| 煤炭 | 603071.SH | 物产环能 | -2.71 |
| 机械设备 | 000811.SZ | 冰轮环境 | -3.28 |

• 组1部分个股主要分布在传媒、电子、煤炭、机械设备等行业，因子值均为负值。

- 报告强调历史表现不代表未来，因子表现受市场环境影响较大，存在统计噪声和估计风险。[page::7][page::0]

金融研究报告详细分析：加权盈利频率因子2023年以来表现追踪

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一、元数据与概览

报告标题：《加权盈利频率因子：6 月因子 IC 均值为-0.10——加权盈利频率因子6 月跟踪》
作者机构：西南证券研究发展中心
发布时间：2024年6月底
研究主题：基于计数启发法构建的加权盈利频率因子及其在沪深A股中的表现跟踪分析
核心论点：报告旨在系统跟踪并更新“加权盈利频率因子”自2023年以来的表现，尤其关注2024年6月份因子的即时信息系数（IC）表现，发现该因子在6月份呈现负相关性，与未来20个交易日的股票超额收益存在一定负相关。报告同时分析了该因子在不同行业的表现差异及多头组合的收益情况。
评级及目标价：本报告为因子策略跟踪报告，无明确公司或行业评级及目标价。
主要信息传递：加权盈利频率因子总体2023年至2024年中表现为负IC，6月份尤甚，且分行业表现分化明显，行业轮动迹象显著，投资者需关注本因子在实际股价预测中的局限及市场环境变化的影响风险[page::0,3,4]。

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二、逐节深度解读

2.1 因子简介

本节详细介绍了“加权盈利频率因子”的构建逻辑及数学定义。基于投资者偏好的行为金融角度，因子捕捉投资者对正收益日数的加权计数偏好，试图以简单的计数启发法模拟投资心理偏差。

• 数学模型：首定义盈利频率为过去一段窗口（40天）中每日股票超额收益率大于阈值（2%）的天数比例。

- 加权优化：考虑时间衰减因素，采用半衰期指数加权，权重随时间按半衰期衰减（半衰期取窗口期的一半，即20天），使最新数据权重最大，从而更符合“关注最新事件”的投资心理。

• 行业中性处理：通过申万一级行业回归，将行业因素剥离，取残差项𝜀作为行业中性化因子值，确保因子效果独立于行业轮动。

整体上，该因子通过量化方法，捕捉了投资者对近期盈利频率关注的行为偏差，具备一定行为金融学基础和统计逻辑支撑[page::3]。

2.2 因子2023年以来表现

2.2.1 沪深A股信息系数（IC）分析

IC均值体现因子排序与未来表现的相关性强弱。

• 2023年至2024年6月，因子IC均值约为-0.11，IC胜率高达80.24%，但ICIR（信息比率）为-0.92，表明因子虽有较高的短期胜率，但总体表现偏负，持续性差。

- 6月份因子IC显著下降为-0.10，表现负相关。

• 图1展示了因子IC值时间序列，整体呈现明显下行趋势，尤其自2023年初开始，因子与股票未来20日收益的相关性多为负值。

此部分反映，“加权盈利频率”因子在当下市场环境中预测未来超额收益能力减弱，甚至反向预测，提示策略表现可能受到外部环境、市场结构变化影响，投资者需谨慎对待因子预测结果。

2.2.2 各行业成分股信息系数分析

• 2024年6月，31个申万一级行业中仅银行、钢铁、电力设备、煤炭、美容护理5个行业的因子IC为正，且多为较小正值；其余26个行业均为负IC，负相关普遍。

- 2024年初至6月底，煤炭行业成分股因子表现为正，其他行业均为负。传媒、非银金融、环保行业IC截止目前呈现绝对值最大负相关（-0.19至-0.15），并有约78%左右的IC胜率。

• 图2和图3中柱状图清晰展示了各行业2024年至6月的IC值及IC小于0的占比，负相关行业比重大，分布均匀。

该行业层面分析揭示因子表现存在显著的跨行业差异，个别周期性行业如煤炭表现出较强的正信号，可能是其行业的周期性复苏或波动，其他行业则因子负相关，反映加权盈利频率因子在不同板块的有效性极不均衡[page::4,5]。

2.3 多头组合月度收益率

• 多头组合以因子值排序，将沪深A股分为10组，组1因子值最高，考察2024年1月至6月实际收益。

- 2024年6月，组1组合收益录得-8.16%，超额收益-3.03%，当月多头组合出现明显回撤。

• 2024年前六个月累计多头组合超额收益回撤达-10.92%。

- 同期多空组合收益率仍保持小幅正值0.24%，但组间收益无明显单调递增模式，意味着因子分组效果减弱。

• 图4和图5分别展示了多头组1与多空组合月度收益，及各分组的月度收益率分布，均体现因子效果在多头端衰退，组合收益缺乏明显趋势性。

综上，多头组合实际投资收益出现回撤，说明当期加权盈利频率因子在实盘策略中表现承压，特别是2024年半年表现不佳，投资者需警惕策略时效性风险[page::5,6]。

3 分行业多头组合

• 2024年6月底，因子值排序组1股票（加权盈利频率因子最高）跨越传媒、电力设备、建筑装饰、煤炭、汽车等多个行业。

- 表2列举多头组合中具体股票及因子值，但大部分股票因子值为负，表现不佳，说明当期因子值整体偏低。

• 跨行业分布说明因子筛选的股票分散，未见某一行业独占优势，有利于组合多样化分散风险。

该表有助投资者细化关注具体标的，对组合构建及风格理解提供支撑，但因子整体负相关及回撤风险依旧明显[page::7]。

4 风险提示

• 报告明确指出结论基于历史公开数据，未来市场环境变化可能导致因子表现与过去不符。

- 存在第三方数据准确性的风险。

• ETF和基金产品受多因素影响，存在波动风险，投资者需结合自身风险偏好理性投资。

- 明确排除对投资收益的保证，加权盈利频率因子表现可能面临回撤及失效风险。

风险声明体现了报告的审慎态度，提醒投资者因子策略的局限和投资风险[page::0,7]。

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三、图表深度解读

图1：当期因子值与未来20个交易日收益率IC值

• 说明：该柱状图和曲线图结合右侧双坐标轴，展示时间序列上加权盈利频率因子IC的即时值和累积值趋势。柱状图为IC值，线为累积IC。

- 数据趋势：从2023年初至2024年中，IC值长期保持负数，出现明显波动，整体呈下滑趋势，累计IC负增长显著。

• 作者结论：加权盈利频率因子与未来超额收益相关性减弱且逆转，对近期市场预测价值较低。

- 局限：IC为瞬时统计量，较受样本期和市场环境影响，长期负相关可能受到宏观因素或因子本质变化的驱动[page::4]。

图2：各申万一级行业成分股中IC值

• 说明：对比2024年6月与2024年5月31日之前的各行业IC均值，展示横向行业表现差异。

- 数据趋势：只有银行、钢铁、电力设备、煤炭、美容护理表现为正IC，其余行业持续负IC。部分行业IC下降明显，反映当前市场结构对该因子不利。

• 结论关联：图示验证文本中行业表现断层，体现因子在行业间的差异显著。该信息对于投资者判断因子适用行业具有指导价值[page::5]。

图3：各行业中IC小于0的占比

• 说明：显示各行业中IC为负股票所占的比例，反映因子在行业内的整体效果。

- 数据趋势：大部分行业IC负数股票比例接近或达到80%以上，传媒、非银金融等行业尤为明显。

• 含义：整体行业内部因子表现均较差，反映出因子对大多数行业的筛选能力低下或呈逆向影响。

- 局限及提示：高比例负IC可能预示市场环境周期变换，因子模型短期表现可能不稳定[page::5]。

图4：多头组合和多空组合月度收益率

• 说明：展示2023年11月至2024年6月期间，因子分组下多头最后一组（组1）、多头组合超额收益以及多空组合整体收益月度表现。

- 趋势：2024年6月组1收益骤降至负8.16%，多头超额收益同样显著回撤。多空组合收益表现平稳，略有正向收益。

• 结论：因子投资组合表现出现较大波动及明显承压，短期策略收益率下降。

- 关联分析：反映因子IC呈负相关，组合收益出现对应的负面表现[page::6]。

图5：分组检验月度收益率

• 说明：展示2024年2月至6月，不同因子分组（组1至组10）的月度收益率。

- 趋势：早期因子值较高的组表现较好，后期差异缩小甚至逆转，6月整体趋势向下。

• 含义：因子对未来收益的预测稳定性和区分度降低，投资者需注意因子信号的有效期及稳定性。

- 限度：月度频次有限，可能对短期波动敏感，建议结合其他因子或策略共同使用[page::6]。

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四、估值分析

本报告无具体个股估值和目标价格分析，因其为量化因子表现追踪报告，不涉及传统估值方法（如DCF、市盈率倍数法等）。因子主要依据统计指标IC、ICIR和收益回测评判有效性，焦点放在因子表现的统计显著性及指标的时间序列演变上。

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五、风险因素评估

报告明确提及多种风险因素：

• 市场环境变化：因子基于历史数据有效性受限，未来市场波动、宏观经济变化可能导致模型失效。

- 数据准确性风险：第三方提供数据可能存在误差，影响因子计算准确性。

• 投资组合波动风险：基于因子的ETF或基金存在波动性，投资者需根据自身风险承受力进行配置。

- 非保证收益风险：明确声明不构成投资收益保证，警示投资者理性对待。

风险提示部分为严肃警告，提醒投资者关注因子策略的天时环境匹配和模型假设局限[page::0,7]。

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六、批判性视角与细微差别

• 因子IC长期为负，且ICIR负值较大，显示该因子近期表现不佳，质疑其在当前市场环境下的有效性。报告虽数据充分，但未对因子失效原因深入分析，如是否受宏观轮动、市场风格变迁或因子本身设计缺陷影响。

- 2024年6月多头组合回撤显著，且分组收益无单调性，表明策略预测信号噪音大，持续性不足。该现象提示当前因子时点敏感强，风险较大。

• 行业中性化方法虽然剔除行业效应，但未充分考虑行业风格动态变化对因子效度的潜在影响，可能导致部分行业因素被忽略。

- 报告虽重视统计意义，但IC显著为负，统计上存在偏差，未来应用中应结合其他因子做多因子模型以提升预测力。

• 因子参数选取（40天窗口，2%阈值，半衰期20天）虽有理论依据，但未提供参数敏感性分析，未来研究空间存在。

- 图表和数据支持详实，报告客观，但对因子策略未来改进建议与多因子组合的应用缺乏深入讨论，读者需结合其他研究综合判断。

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七、结论性综合

本报告系统更新了加权盈利频率因子自2023年以来在沪深A股的表现，强调该因子通过计数启发法模拟投资者心理，评估其与未来超额收益的统计相关性。2023年至2024年6月，因子的IC均值长期为负，表现不佳，6月更趋负相关，表明该因子近期预测能力严重下降。

分行业显示，煤炭、银行等少数几个行业表现正相关，多数行业IC为负，负向关系显著，且IC小于零的股票占比较高，凸显因子在行业层面的表现分化与局限。

多头组合收益率相应出现较大回撤，6月多头组1收益率跌至-8.16%，且整体收益缺乏显著分组单调递增特征，策略有效性受到挑战。

报告以详实统计数据（表1）；行业IC分布（图2、3）；组别收益表现（图4、5）；及具体股票列表（表2）为基础，给予投资者透明且清晰的量化因子表现描绘。

投资者需警惕此类行为金融因子策略在不同市场环境中的时效性和有效性波动，结合多因子策略及市场宏观背景进行动态调整，避免盲目追随单一因子模型。

最终，报告的基调审慎，明确将因子表现的不稳定性和潜在风险进行了充分揭示，强调需谨慎投资，全面认知风险与收益的平衡。[page::0,3-7]

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参考图表

• 图1展示因子IC值时间趋势及累计表现，反映整体负相关态势

- 图2、图3分别展示行业层面因子表现及负相关股票占比，行业异质性明显

• 图4、图5呈现多头、多空组合月度收益实际表现，结合因子效果真实反馈

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综上，西南证券发布的加权盈利频率因子跟踪报告提供了极具参考价值的量化因子表现检视，对于深入理解量化因子在当前市场环境下的表现波动具有积极启示意义。

报告