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（来源：广发金融工程研究）

广发证券首席金工分析师 安宁宁

SAC: S0260512020003

anningning@gf.com.cn

广发证券联席首席金工分析师 陈原文

SAC: S0260517080003

chenyuanwen@gf.com.cn

联系人：广发证券金工研究员 林涛

gflintao@gf.com.cn

广发金工安宁宁陈原文团队

摘要

广发金工Alpha因子数据库：本数据库基于mysql8.0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。本文数据截止日期为2025/05/31。

深度学习因子表现：在全市场、月度换仓条件下，DL_1因子在近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为20.84%、19.05%、10.62%、13.98%，历史胜率为88.20%。fimage因子在近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别3.05%、2.79%、0.99%、5.20%，历史胜率为78.26%。各因子的分板块表现详见本报告正文。

29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integrated_bigsmall_longshort因子，其近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别17.98%、14.04%、9.62%、11.31%，历史胜率为75.85%。各因子的周度换仓及分板块表现详见本报告正文。

55个分钟频因子表现：在全市场中、月度换仓条件下，近期表现较好的分钟频因子是Amihud_illiq因子，其近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别28.44%、24.37%、12.71%、11.16%，历史胜率为75.00%。各因子的周度换仓及分板块表现详见本报告正文。

45个风格因子表现：在全市场中、月度换仓条件下，近期表现较好的风格因子是1个月成交金额因子，其近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别-27.96%、-19.84%、-10.93%、-10.98%，历史胜率为76.48%。各因子的周度换仓及分板块表现详见本报告正文。

风险提示：（1）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；（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。

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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