因子库及分析框架介绍 [page::0][page::1]

• 风格因子包括市值、非线性市值、贝塔、成长、盈利、价值、波动率、动量、流动性、杠杆共10个。

- Alpha因子来自deepseek和genetic program挖掘的12个FactorZoo基本面因子。

• 通过CNE5多因子模型和单因子IC检验评估因子表现，数据经过去极值、标准化及行业市值中性化处理。

风格因子IC表现跟踪 [page::1 - page::3]

| 股票池 | 表现较好因子（最近一周IC） | 历史高位因子（当前IC分位）|
|---------|-------------------------------|-----------------------------|
| 全A股 | 波动率、市值、杠杆 | 杠杆（60.5%），市值（53.78%），价值（53.36%）|
| 沪深300 | 流动性、动量、贝塔 | 非线性市值（68.49%），成长（63.87%）|
| 中证500 | 流动性、贝塔、动量 | 非线性市值（64.29%），流动性（62.18%）|
| 中证1000| 贝塔、盈利、流动性 | 杠杆（77.73%），价值（61.34%）|
| 创业板 | 流动性、贝塔、成长 | 价值（85.29%），盈利（84.45%），市值（79.41%）|

• 多数市场波动率和杠杆因子保持稳定表现，市值因子表现也较为突出。

- IC趋势图显示因子表现波动，需关注不同时期的风格切换。

风格因子多头组合收益表现 [page::3 - page::8]

• 全A股市场：非线性市值因子收益最高，最近一年收益超348%，市值因子累计收益达311%以上。

- 沪深300市场：流动性、成长、杠杆因子近一年表现优异，累计收益100%以上。

• 中证500市场：成长、市值等因子表现最优，累计收益率接近60%。

- 中证1000市场：市值、动量、成长因子收益领先，累计收益超60%。

• 创业板市场：成长、杠杆因子领跑，累计收益接近百倍以上。

Alpha因子表现及组合分析 [page::8 - page::9]

| 因子 | 当前IC分位数 | 最近一周IC均值 | 最近一年收益率 | 2018年至今收益率 |
|--------|--------|--------|--------|--------|
| FZ0 | 86.78% | 8.70% | 3.99% | 478.85%|
| FZ1 | 6.61% | -7.89% | 5.53% | 42.08% |
| FZ9 | 63.64% | 7.87% | 7.88% | 928.81%|
| FZ5 | 26.86% | -1.40% | 5.06% | 794.11%|
| FZ7 | 9.50% | -3.71% | 4.63% | 1,141.16%|

• 近期FZ0、FZ1、FZ9因子表现较为突出，尤其FZ0和FZ9长期表现优异。

- Alpha因子多头组合累计收益显著优于市场基准，展现因子挖掘的有效性。

报告总结与风险提示 [page::9][page::10]

• 本周内波动率、市值、杠杆风格因子以及FZ0、FZ1、FZ9 Alpha因子表现较好，组合收益可观。

- 风险提示：历史表现不代表未来，因子可能因风格切换失效；模型参数和计算资源影响结果，存在一定统计误差，需谨慎应用。

因子跟踪周报—波动率市值杠杆因子表现较好 详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

报告标题：《因子跟踪周报—波动率市值杠杆因子表现较好》
作者：姚紫薇、王超
发布机构：中信建投证券股份有限公司
发布时间：2025年9月20日
主题：风格因子与Alpha因子在中国A股市场不同股票池中的表现跟踪分析，重点关注波动率、市值和杠杆因子的最新优异表现。

本报告通过统计和跟踪10个传统风格因子及中信建投自主研发的12个FactorZoo alpha因子的有效性，旨在呈现不同因子在当前及历史区间的表现，做动态跟踪与评价。报告核心观点集中于波动率、市值和杠杆风格因子在最近交易周（2025年9月15日-19日）的强劲表现以及Alpha因子中FZ0、FZ1和FZ9因子的良好表现，提示这些因子近期在选股和收益上的优势[page::0,10]。

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2. 逐节深度解读

2.1 因子库简介与分析方法

报告中提到，中信建投的因子库划分为两部分：

• 风格因子（共10个）：市值、非线性市值、贝塔、成长、盈利、价值、波动率、动量、流动性、杠杆；

- Alpha因子（12个FactorZoo因子）：通过机器学习框架DeepSeek和遗传算法（genetic programming）开发，经过严格筛选得出。

分析采用两大核心方法：

• 多因子检验：基于CNE5模型，利用时间序列回归分析因子（风格因子、Alpha因子）及国家因子、行业因子的影响。

- 单因子检验：以因子信息系数（IC）和因子收益率为两个指标，观察因子间差异及时序变化。

因子处理流程包括去极值、标准化以及行业、市值中性化（市值因子特殊，不做市值中性化步骤），保证因子稳定有效，便于后续表现分析[page::0,1]。

2.2 风格因子表现剖析

2.2.1 风格因子IC水平及历史趋势

报告针对不同股票池（全A股、沪深300、中证500、中证1000、创业板）分别统计10个风格因子的IC分布及变动趋势，其中：

• 全A股中，杠杆、市值、价值因子处于历史相对高位，成长、动量、贝塔因子相对较低；最近一周波动率、市值、杠杆表现最佳；最近一年，流动性、波动率、价值表现突出。

• 沪深300成份股中，非线性市值、成长、流动性因子IC居高，杠杆、动量、盈利较弱。短期内流动性、动量、贝塔表现优异。
• 中证500、中证1000、创业板因子表现也存在分化，但一致体现流动性、波动率和成长因子在大多数时段的优势。

以上分市场、多区间的观察显示，波动率、市值、杠杆因子近年来具有较强的市场适应性和持续有效性，尤其在最新交易周整体表现较好[page::1,2,3].

表格与图示说明与分析：

• IC分位数与均值列：例如，在全A股股票池中，杠杆因子当前分位数为60.5%，最近一周IC均值3.7%，最近一年虽然回落但仍保持一定正贡献，表明杠杆因子在选股及收益预测中的有效性较高。

- IC历史趋势图形：右侧小图形展示因子IC的历史波动与趋势，有助观察因子长期稳定性。波动率因子长期呈现一定的反向表现趋势，但短期有所回暖。



总体看，因子IC的动态变化反映市场风格和投资主题的切换，为投资者进行因子动量和均值回复操作提供依据[page::1].

2.2.2 风格因子组合收益表现

基于对因子分数的排名（多头排名前20%），构建等权重多头组合，观察不同风格因子对应的收益：

• 全A股：最近一周， 贝塔、成长、市值等因子多头收益较好，盈利、价值、流动性因子相对弱势；近一年，非线性市值（累计收益348.3%）、市值（311.5%）和杠杆（42.6%）因子收益显著。

• 沪深300：波动性除外，贝塔（17.8%）、流动性（15.2%）等因子近期表现强劲，价值因子表现有所分化，最近一年成长因子累计收益率达到93.4%。
• 中证500、中证1000、创业板同样展示了成长、杠杆因子及非线性市值因子良好的累计表现，动量和盈利的表现相对复杂。

组合净值图示（如图4、5、6、7、8页）详细反映了因子组合随时间演进的累计收益差异，非线性市值因子与市值因子组合多次领先市场整体表现，波动率和杠杆因子的收益表现呈现区域性优势。

例如：





总体看，风格因子表现差异明显，这种表现差异为主动管理与多因子选股策略的设计提供了有效的量化依据[page::3,4].

2.3 Alpha因子表现分析

2.3.1 FactorZoo因子IC跟踪

FactorZoo因子作为公司的核心Alpha因子集，其IC表现显示：

• 当前FZ0、FZ9、FZ8因子IC居于历史高位，说明这几个因子在市场预测效能较强。
• 最近一周表现较好的为FZ0、FZ1、FZ9，近期一个月则是FZ11、FZ1、FZ3表现相对较佳。
• 历史表现（2018年至今）显示FZ7、FZ10及FZ9具有稳定的累计正向表现。

下表展示了各因子当前分位数、近期和历史IC均值和走势：

2.3.2 Alpha因子组合收益

对FactorZoo因子进行标准化处理，构建多头组合后，收益统计如下：

• 最近一周，FZ5、FZ3、FZ2表现较好，FZ11、FZ10、FZ1表现较差；

- 最近一年，FZ1、FZ7、FZ3整体表现优异，FZ2、FZ11、FZ8表现不佳；

• 自2018年至今，FZ10、FZ7、FZ9因子累计收益领先。

Alpha因子净值走势图显示，各因子组合的长期收益趋势分化，用以支持投资者针对不同alpha信号的配置决策：



综合来看，Alpha因子基于机器学习算法挖掘，结合基本面信息、财务指标等多维度特征，具有一定的超额收益能力，近期FZ0、FZ1、FZ9等因子的表现尤为突出[page::8,9].

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3. 图表深度解读

各类风格因子和Alpha因子表格、走势图呈现了丰富的定量信息：

• IC均值与百分位数：衡量因子预测能力的稳定性和强度。

- 收益率指标：近期（周、月）及长期（年、历史）因子的收益率表现。

• 累积收益走势：多头组合净值增长清晰展现因子效果的时序变化。

以全A股风格因子表现为例，市值和非线性市值因子最近一年累计收益分别高达311.5%和348.3%，显示了大市值和非线性调整市值因子的强劲市场适应性（图3）。反之，价值因子最近一年收益为-44.06%，盈利因子跌幅更严重，反映风格轮动的复杂性和市场偏好变化（图3）。

沪深300中，流动性因子近期表现尤为突出，累计上涨超百个百分点（图9）。而动量因子表现疲软，显示当前市场阶段动量效应减弱。

Alpha因子图表（图18和相关表格）中可以看到FZ10自2018年以来累计增长达到1231%，显著超过多数其他因子，展现优良的长期因子探索成果。

整体图表佐证了文本论述，并为投资策略调整提供了科学数据依据[page::1-9].

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4. 估值方法与应用

本报告主要为因子表现跟踪周报，侧重统计和分析因子IC、收益表现，未涉及传统的估值方法如DCF、P/E等。因此估值分析在本报告中不适用。

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5. 风险因素评估

报告明确指出若干因子风险及模型风险：

• 因子失效风险：历史数据统计不代表未来，市场风格可能切换导致因子前期有效性减弱。

- 模型随机性与计算资源风险：计算过程依赖随机初始化，单次计算结果可能存在差异；计算资源不足可能导致拟合不足。

• 历史区间选择敏感性：不同时间区间数据可能产生不同结果。

- 统计误差与未来有效性不保证：基于历史数据的因子结果存在统计误差，不构成投资建议。

合理评估上述风险，有助于投资决策过程中对因子策略的审慎运用和动态监控[page::10].

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6. 审慎视角与细微差别

虽然报告对因子表现做了详实数据分析，但几点细节值得关注：

• 多数分析基于历史数据推断，因子过去表现好并不必然保证未来有效，尤其在市场波动大或结构变化时期。

- 某些因子表现极端，如非线性市值因子收益率非常高，存在过拟合可能，需要结合更长周期和其他指标验证因子稳健性。

• 一些风格因子表现具有较大时变性，比如波动率因子在不同股票池的表现方向具有差异（正向/反向），需投资者注意其含义与策略匹配。

- Alpha因子基于机器学习方法，未明示具体构造细节，投资者对因子逻辑透明度需求可能较高。

• 报告未给出因子表现的系统性风险暴露分析，未来或可补充以加强对市场环境变化的适应分析。

整体报告稳健专业，仍需结合多维度实证和策略风险管理[page::0-10].

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7. 结论性综合

本报告系统跟踪并解读了中信建投风格因子及Alpha因子在不同市场板块中的表现，结合单因子IC和多因子模型的重要统计指标，呈现出以下重要结论：

• 风格因子表现：波动率、市值及杠杆因子在全市场多个股票池中表现突出，IC及收益率指标均处历史高位，特别是非线性市值因子表现亮眼，累计收益率远超其他因子，表明大市值及相关风格仍是市场核心驱动力。

- Alpha因子表现：FZ0、FZ1、FZ9等机器学习挖掘的Alpha因子表现优秀，尤其FZ10在长期维度表现最为稳健和上升显著，显示量化基本面因子的超额盈利潜力。

• 因子收益差异明显：从周、月、年至历史累计收益皆显示不同因子适合不同市场环境和投资周期，提示投资者需动态配置因子组合。

- 图表数据支撑主论点：各股票池因子IC及收益表格反复证明上述核心结论，特别是累计净值曲线清晰反映因子多头组合在历史不同阶段表现的差异。

最后，报告基于历史数据给出可能的风险提示，提醒投资者模型固有不确定性和未来因子表现的不可预测性，投资过程中需审慎应对。

综上，中信建投此次因子跟踪周报为市场因子策略的效果评估与动态调仓提供了重要参考基础，尤其强调波动率、市值及杠杆因子本周表现良好，以及FactorZoo Alpha因子FZ0、FZ1、FZ9的优异表现[page::0-10]。

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参考图片列表（示意）：

1. 全A股风格因子IC表现：

2. 沪深300风格因子IC表现：

1. 全A股因子净值：

4. 全市场多头组合累计收益趋势：

1. FactorZoo因子IC表现：

6. Alpha因子净值：

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注： 本报告严格基于中信建投证券《因子跟踪周报—波动率市值杠杆因子表现较好》原文内容，所有结论引用均标注页码，确保来源可溯。

报告