加权盈利频率因子定义与构建 [page::3]

• 因子基于过去40个交易日超额收益率大于2%的天数加权和。

- 采用半衰期指数加权，赋予近期收益更大权重。

• 通过行业中性化处理，剔除行业影响，保留因子残差作为最终因子值。

因子整体表现及信息系数(IC)分析 [page::4][page::5]

| 标的 | IC均值 | IC标准差 | t统计量 | IC胜率 | IR比率 |
|------------|---------|----------|----------|-----------|---------|
| 沪深A股 | -0.10* | 0.11 | -17.46 | 80.66% | -0.92 |

• 2023年初至2024年7月底因子IC均值为-0.11，7月单月IC均值为-0.08，表现负相关。

- IC与均值同向比例高达80%以上，显示因子信号稳定但方向性为负。

• 图示当期因子值与未来20日收益的IC变化趋势，显示持续负相关。

分行业IC及多头组合收益分析 [page::5][page::6]

• 7月仅9个申万一级行业IC均值为正，主要包括电力设备、煤炭、计算机、银行等行业，多数行业IC均为负。

- 煤炭行业2024年以来IC均为正，传媒、非银金融、环保行业IC负值较大，行业差异明显。

• 多头组合组1月度收益率在7月达到1.43%，相对wind全A超额1.16%，多空组合收益率为2.7%。

- 多头组合累计2024年1月到7月超额收益为-10.27%，3月、4月及7月有正收益，其他月份回撤。

量化因子应用总结 [page::3][page::4][page::6]

• 加权盈利频率因子揭示投资者的二元思维与计数启发心理，对未来收益表现出负相关。

- 结合加权和行业中性化处理，因子具备较为稳定的统计特征。

• 行业分化显著，投资组合构建需针对行业异质性谨慎设计。

- 多头组合虽有阶段性超额收益，但整体回测表现并不理想，需结合其他因子或策略进行优化。

加权盈利频率因子：2023年以来表现分析及2024年7月追踪详解

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1. 元数据与概览

报告标题：《加权盈利频率因子：7月因子IC均值为-0.08——加权盈利频率因子7月跟踪》
发布机构：西南证券研究发展中心
发布日期：2024年7月（具体日期未明确，但文中反复提到截至7月数据）
分析师：郑琳（执业证号S1250522110001）、盛宝丹（执业证号S1250524070001）
联系方式：zhengll@swsc.com.cn，sbdy@swsc.com.cn
研究主题：对基于“计数启发法”构建的加权盈利频率因子在沪深A股市场2023年以来的表现进行定期更新和跟踪分析。

核心论点与信息：
该报告解读了加权盈利频率因子的定义、构建方法及其在A股市场自2023年至2024年7月的实证表现，重点分析了因子IC（信息系数）的统计特征及其分行业表现，并展示了基于该因子的多头和多空组合月度收益情况。结论指出该因子整体表现偏弱，2024年7月因子信息系数依旧存在负相关性，行业表现较为分化，多数行业负向，部分行业表现尚好。

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2. 逐节深度解读

2.1 因子简介

该章节首先从行为金融角度引入“计数启发法”，即投资者存在的二元思维偏差——简单地将股票历史收益视为正或负，从而影响投资预期。基于此，研究构造了“盈利频率”指标，定义为：

• 计算回望期（40个交易日内）内，某只股票日超额收益率超过2%的加权次数，即：

\[
f{i,t}^{w} = \frac{\sum{j=1}^{M{i,t}} wj \cdot 1{r{i,j} > u}}{M{i,t}}
\]

其中，$M{i,t}$是回望期天数，$r{i,j}$为该只股票第$j$日的超额收益，$u=2\%$为阈值，权重$wj$采用半衰期指数加权（半衰期为窗口期一半，$T/2$），体现投资者对近期数据的更高关注。

此外，为排除行业效应，因子进行了申万一级行业中性化处理，提取残差$\varepsilon$作为最终因子值。

此部分清晰界定了因子的构建逻辑及参数，体现了因子试图捕捉“投资者对股票近期盈利日期数量与未来表现的关系”的意图，以期在量化策略中作为选股指标使用。[page::3]

2.2 因子2023年以来表现

2.2.1 沪深A股信息系数分析

2023年初至2024年7月底：

• 因子在沪深A股的IC均值为-0.11，标准差0.11，t统计量-17.46，IC胜率为80.66%，信息系数内部收益比（ICIR）为-0.92。

- 7月份IC均值为-0.08，表明当期加权盈利频率因子与未来20交易日收益率存在一定负相关性；

• 图1显示IC值（左轴）整体多数为负，且IC累计（右轴，趋势线）整体呈现下降趋势，强化了该因子对未来收益的预测力偏负面。

指标分析显示：

• IC均值为负，说明此因子预测未来收益率的方向与实际多数情况下相反；

- IC胜率较高（>80%）显示负相关性存在较强稳定性；

• ICIR为负，表明因子风险调整后的有效性较低。

可见，因子在整体市场表现为预期收益的负信号指标，给投资者提出警示或反向使用的可能。[page::4]

2.2.2 各行业成分股IC分析

• 2024年7月，31个申万一级行业中，9个行业IC均值为正，其中电力设备、煤炭、计算机、综合、银行、有色金属、汽车、传媒、美容护理表现较好。

- 其余22个行业IC均为负值。

• 自2024年初至7月，除煤炭行业IC均值为正，其他行业均为负，传媒、非银金融、环保行业的IC均值绝对值最大（-0.15至-0.17），IC胜率均在76%-78%。

- 图2和图3反映了各行业IC均值及负IC占比，展示出明显的行业分化。

由此可推断，因子在部分周期或行业中有效为未来收益提供一定正向指示，但整体多行业存在负相关性。这种行业分化为策略中考虑行业权重或行业中性化提供基础。[page::4,5]

2.3 多头组合月度收益率

• 每月初根据当期因子值将沪深A股分为10组，等权统计当月收益率。

- 2024年7月，多头组合组1实现1.43%收益，相对wind全A指数超额收益1.16%。

• 多空组合当月收益为2.7%，组1到组10呈现一定单调下降的收益分布。

- 2024年1-7月，多头组合仅在3月、4月、7月实现正超额收益，其余月份均出现回撤；累计超额收益为负，即-10.27%。

• 图4和图5的月度收益数据显示多头与多空组合波动大，多空组合表现优于单纯多头组合。

因此，因子多头选股表现不稳，整体负收益状态，与负IC结果相符，但多空策略有一定正向套利空间。这提示投资者因子应用时需灵活考虑多空对冲和择时。[page::5,6]

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3. 图表深度解读

图1：“当期因子值与股票未来20交易日收益率的IC值”

• 描述： 图中左轴为IC值柱状图，右轴为IC累计趋势线。时间轴自2022年末至2024年中。

- 解读： 柱状图绝大部分为负，偶尔有小幅正值，但持续时间短，累计IC趋势线明显向下，体现信息量大部分为负相关。波动性强，2024年初后负IC现象更加显著。

• 文本联系： 支持报告中“加权盈利频率因子未来20交易日收益率IC均值为负”的论断。

- 局限性： 仅展示过去数据，未提供预测准确度的置信区间，可能受数据频率和样本外环境影响。

图2：“各申万一级行业成分股中IC值”

• 描述： 条形图分别展示2024年至7月与上月各行业IC均值。

- 解读： 部分行业如煤炭、银行等为正，其他多数行业负值明显。与文字描述对应，行业间存在显著分化。

• 文本联系： 说明因子不同板块的表现不均，指示因子在不同经济背景或行业结构中作用不同。

图3：“各申万一级行业成分股中IC小于0占比”

• 描述： 条形图显示各行业成分股中IC<0的比例。

- 解读： 大部分行业IC负占比较高，最高可达100%，具体是传媒、非银、环保等，反映该因子负相关的普遍性。

• 文本联系： 佐证因子整体负向预测信号的稳定性。

图4：“多头组合和多空组合月度收益率”

• 描述： 多头组1、超额收益及多空组合月度收益条形图。

- 解读： 可见7月多头组和多空组均实现较好收益，早年表现波动较大，有较多负收益月份。

• 文本联系： 对应组合收益分析，体现7月表现改善背景。

图5：“分组检验月度收益率”

• 描述： 10组月度分布收益条形图。

- 解读： 部分月份呈明显梯度收益，体现因子分层效果，部分月份收益普遍为负，说明择时难度。

• 文本联系： 衬托因子分层选股的差异性表现。

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4. 估值分析

本报告主体未涉及对个股或行业的估值分析，也未采用DCF、PE或EV/EBITDA等传统财务估值模型，研究重点为量化因子构建与表现追踪，故无估值部分。

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5. 风险因素评估

报告明确指出因子表现基于历史公开数据，存在多重风险：

• 历史数据风险： 未来市场环境变化可能导致因子表现偏离历史结果；

- 数据准确性风险： 第三方数据供应存在质量不确定性；

• 策略风险： ETF组合及基金产品受宏观环境、市场波动及风格转换多因素影响，表现不保证，存在波动风险；

- 投资者风险承受能力： 投资需根据自身风险偏好谨慎决策，基金风险提示明确。

这些风险强调该因子策略的实证局限性和不可避免的不确定性，提示投资需审慎。[page::0,7]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告基于过去1.5年多的历史数据进行展示，时间跨度虽足，但因子表现持续为负IC，说明可能存在结构性弱势，或该因子无法适应当前市场特征，投资者需警惕因子失效风险。

- 行业中性化残差处理虽减缓行业偏差，但图表显示各行业异质性显著，且多数行业负向，可能反映因子未能有效捕获全市场共性信号。

• 多头组合长期净收益为负，表明单纯多头利用该因子低效或逆向，需结合多空策略提升收益。

- 报告未细致说明参数选择的敏感性，如阈值$2\%$或半衰期窗口选择是否最优，未来可补充参数优化分析。

• 报告保持较为客观立场，并未过于强调因子优势，力求反映实证结果。

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7. 结论性综合

西南证券关于加权盈利频率因子的研究报告系统回顾并更新了该因子2023年以来在沪深A股的表现。在基于投资者行为启发的计数方法下，该因子定义为股票在过去40个交易日内超额收益率大于2%的加权次数，通过半衰期指数加权和行业中性化处理，试图捕捉投资者对“近期盈利频次”的关注对后续收益的影响。

数据展示明确表明：

• 因子整体IC均值长期为负，且IC胜率较高，反映出其对未来20日收益率的预测多为负相关。

- 2024年7月IC均值虽稍有回升至-0.08，但仍维持弱负相关态势。

• 行业表现分化显著，煤炭等少数行业IC为正，多数行业（尤其传媒、非银金、环保）IC负值显著。

- 多头组合在2024年7月实现正超额收益，且多空组合收益更佳，显示多空策略可能挖掘因子中潜在的套利机会，但整体而言因子组合自年初至今累计超额回撤明显。

• 图形数据帮助清晰量化了因子IC的动态变化、行业间异质性及组合表现的月度波动，丰富了定量理解。

报告同时严谨地提出风险警示，强调因子表现依赖于既往数据和市场环境，投资者应基于风险偏好谨慎应用。

整体上本报告展现了加权盈利频率因子作为行为金融视角衍生的量化因子，在当前市场结构下表现受限，更多地展现负相关信号和较大波动性，适合结合多空策略使用，不宜单纯作为多头选股因子。

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推荐意见及投资评级

报告未给出明确买卖评级，更多偏向于研究跟踪和数据披露，为投资者提供因子历史表现参考和策略构思基础。投资者结合自身风险偏好和策略需求，可考虑因子相关策略的应用及优化。[page::0,8]

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图表索引

• —— 因子值与未来20交易日收益率IC值走势，展示负相关趋势。

- —— 各申万一级行业IC值对比，呈现行业分化。

• —— 各行业IC负值占比，体现负相关占比高。

- —— 多头与多空组合月度收益率，显示波动与单调性。

• —— 分组检验月度收益率，反映策略分层效应。

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综上，该研究报告为投资者和量化分析师提供了细致准确的加权盈利频率因子2023年起至2024年中表现的综合分析，剖析了因子构建逻辑、表现统计、行业分布及组合收益，明确了因子存在明显负信号特征及波动风险，为后续因子改良和策略设计提供了重要实证依据。[page::0–7]

报告