最近一周的单因子表现(全行业)：上周三大体系中净资产净利率TTM、monthly_share_turnover(月换手率)、alpha053 (反转类)表现最好。
　　单因子在时间序列上的表现：上周市场回暖，30个中信一级行业中超过七成出现看涨行情。上周量价体系中，长期反转类、动量类、规模类、中市值类因子RankIC呈持续上行趋势；财务体系中，财务因子RankIC整体初有一定上行趋势。长期上仍可增配较佳财务类因子。
　　中信一级行业的单因子表现：上周电力设备及新能源涨幅最大，行业内净资产净利率TTM、daily_std (日收益率标准差)、alpha006 (趋势类)表现最好；房地产跌幅最大，行业内基本每股收益同比增长率EPS(%)、size_lncap(市值规模)、alpha101 (反转类)表现最好。
　　

研究报告全文：中信期货研究金融工程周报2023-01-03投资咨询业务资格跟踪周报市场回暖反转规模因证监许可2012669号中信期货商品指数走势子上行中信期货十年期国债期货指数中信期货沪深300股指期货指数中信期货商品指数119260115220报告要点111180107140本文回顾了上周财务因子Barra风格量价因子和101算法因子体系中最近10310020223202242022520226202272022820229202210202211202212一周的单因子表现同时也跟踪了行业轮动组合的周度表现上周财务因子都为正向预测因子选股能力最佳的是净资产净利率TTM上周量价体系中呈正反向风格的因子数量大致各半反转动量规模和中市值类因子均为正向因子换手类因子表现较好可针对不同风格适当提升组合在风格因子上相应暴露并对RankIC值较突出的因子进行持续配置摘要金融工程团队最近一周的单因子表现全行业上周三大体系中净资产净利率研究员TTM周通monthlyshareturnover月换手率alpha053反转类表现最好021-80401733zhoutongciticsfcom单因子在时间序列上的表现上周市场回暖个中信一级行业中超过七从业资格号F307818330投资咨询号Z0018055成出现看涨行情上周量价体系中长期反转类动量类规模类中市值类因子RankIC呈持续上行趋势财务体系中财务因子RankIC整体初有一定上行趋势长期上仍可增配较佳财务类因子中信一级行业的单因子表现上周电力设备及新能源涨幅最大行业内净资产净利率TTMdailystd日收益率标准差alpha006趋势类表现最好房地产跌幅最大行业内基本每股收益同比增长率EPSsizelncap市值规模alpha101反转类表现最好重要提示本报告难以设置访问权限若给您造成不便敬请谅解我司不会因为关注收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户市场有风险投资需谨慎中信期货金融工程周报目录摘要1一最近一周的单因子表现3一财务因子表现3二Barra风格因子表现3三算法挖掘机器学习因子表现4二中信一级行业的单因子表现4一财务因子表现4二Barra风格因子表现5三算法挖掘机器学习体系因子表现7三单因子在时间序列上的表现8一财务类因子表现8二量价类因子表现9附录1Barra的大类风格因子体系因子构建方法10附录2算法挖掘机器学习因子体系因子构建方法11附录3算法挖掘机器学习因子体系使用公式一览12附录4单因子评价方法13免责声明14图目录图表1财务因子RankIC均值-全行业3图表2Barra风格因子RankIC均值-全行业3图表3算法挖掘机器学习因子RankIC均值全行业4图表4财务因子表现中信一级行业4图表5Barra风格因子表现中信一级行业6图表6算法挖掘机器学习体系因子表现中信一级行业7图表7财务因子短周期下的单因子表现RankIC累加值8图表8财务因子长周期下的单因子表现RankIC累加值8图表9短周期下的单因子表现RankIC累加值9图表10长周期下的单因子表现RankIC累加值9图表11Barra大类风格因子体系量价类10图表12算法挖掘机器学习因子体系部分11图表13算法挖掘机器学习因子体系使用公式一览12214中信期货金融工程周报一最近一周的单因子表现一财务因子表现使用近一周的数据回测财务因子里面选股能力最佳的净资产净利率TTM图表1财务因子RankIC均值-全行业基每本每股股流每净经股净营EPS资额收总净活资资同产BPS益率总比动同产产产收净资销存增比同产售流货生权益利长增比周净动周率的益TTM率TTM率长增转利比转现乘率长率率率率金数0080070060050040030020010资料来源同花顺中信期货研究所二Barra风格因子表现使用近一周的数据回测Barra风格因子里面选股能力最佳的是monthlyshareturnover图表2Barra风格因子RankIC均值-全行业annualizedtradedvalueratiolongtermrelativestrengthlongtermhistoricalalphaquarterlyshareturnovermonthlyshareturnoverannualshareturnovercumulativerangerelativestrengthhistsigmahistalphasizelncaphistbetadailystdmidcap0080060040020-002-004-006-008-01资料来源同花顺中信期货研究所314中信期货金融工程周报三算法挖掘机器学习因子表现使用近一周的数据回测算法挖掘机器学习因子里面选股能力最佳的是alpha053图表3算法挖掘机器学习因子RankIC均值全行业alpha032alpha006alpha009alpha021alpha023alpha028alpha043alpha046alpha049alpha051alpha053alpha101012010080060040020-002-004-006-008-01资料来源同花顺中信期货研究所二中信一级行业的单因子表现一财务因子表现使用中信一级行业分类计算行业内财务指标的RankIC和ICIR可以发现不同行业的最佳因子无论是按RankIC还是按RankICIR均差异明显财务指标本身就具有行业特性且于不同行业间上市公司本身特质差别较大将单一因子均匀的应用于全市场选股会具有较大的风险图表4财务因子表现中信一级行业指数成分行业最佳因子RankIC最佳因子RankICIR代码股数分类按RankIC均值均值按RankICIRCI00500147石油石化总资产收益率TTM0135443总资产收益率TTM1575667CI00500236煤炭净资产净利率TTM-012252总资产周转率-037942每股经营活动产生的现金流净CI005003111有色金属流动比率0081549-059813额同比增长率电力及公CI005004170权益乘数009972权益乘数065961用事业每股经营活动产生的现金流净CI00500552钢铁存货周转率-0097210603247额同比增长率CI005006360基础化工净资产净利率TTM0069341流动比率1034654CI005007132建筑每股净资产BPS同比增长0084963每股净资产BPS同比增长率07224414中信期货金融工程周报率每股净资产BPS同比增长CI00500881建材0113726权益乘数-086713率CI005009128轻工制造存货周转率0092947存货周转率0604424基本每股收益同比增长率基本每股收益同比增长率CI005010405机械01177191288846EPSEPS电力设备CI005011257净资产净利率TTM0220196净资产净利率TTM1489473及新能源基本每股收益同比增长率CI00501286国防军工净资产净利率TTM02080611624353EPSCI005013172汽车总资产收益率TTM0120453流动比率1009309CI005014112商贸零售总资产周转率-01204总资产周转率-173122消费者服每股净资产BPS同比增长CI00501550-016437每股净资产BPS同比增长率-184753务率CI00501675家电权益乘数-005375权益乘数-058846CI00501789纺织服装总资产周转率-006451总资产周转率-109432基本每股收益同比增长率CI005018352医药净资产净利率TTM01404654621838EPSCI005019112食品饮料存货周转率0126377存货周转率1121798每股经营活动产生的现金CI00502088农林牧渔0056925流动比率-065033流净额同比增长率基本每股收益同比增长率CI00502137银行0275334净资产净利率TTM2056118EPS非银行金基本每股收益同比增长率CI00502269权益乘数0047430271612融EPS基本每股收益同比增长率CI005023127房地产0097959每股净资产BPS同比增长率1525268EPSCI005024116交通运输销售净利率0131101销售净利率0832999基本每股收益同比增长率CI005025287电子净资产净利率TTM0138706120228EPSCI005026120通信净资产净利率TTM0177649每股净资产BPS同比增长率1237852CI005027261计算机总资产收益率TTM0139053总资产周转率1507985CI005028149传媒总资产周转率-00795存货周转率-119127每股经营活动产生的现金每股经营活动产生的现金流净CI00502957综合00842040807032流净额同比增长率额同比增长率CI00503017综合金融权益乘数-02654总资产周转率-137659资料来源同花顺中信期货研究所二Barra风格因子表现使用中信一级行业分类本文首先计算基于Barra风格因子体系的单因子RankIC和RankICIR值可以发现不同行业的最佳因子无论是按RankIC还是按RankICIR均差异明显这可能是由于不同行业间上市公司本身特质差别较大以此导致的上市514中信期货金融工程周报公司权益回报率对因子的敏感性的天差地别图表5Barra风格因子表现中信一级行业指数成分行业最佳因子RankIC最佳因子RankICIR代码股数分类按RankIC均值均值按RankICIRCI00500147石油石化longtermhistoricalalpha0161longtermhistoricalalpha0688CI00500236煤炭cumulativerange0204cumulativerange0607CI005003111有色金属relativestrength0045relativestrength0258电力及公CI005004170sizelncap0157sizelncap0675用事业CI00500552钢铁histsigma0070histbeta0627CI005006360基础化工annualshareturnover0052midcap0564CI005007132建筑monthlyshareturnover0091relativestrength0561CI00500881建材midcap0086midcap0724CI005009128轻工制造histalpha0064relativestrength0659CI005010405机械sizelncap0112sizelncap0838电力设备CI005011257dailystd0176histalpha1280及新能源CI00501286国防军工longtermrelativestrength0207longtermhistoricalalpha2230CI005013172汽车histalpha0081sizelncap1075CI005014112商贸零售histalpha0213midcap2103消费者服CI00501550longtermrelativestrength0245longtermhistoricalalpha0705务CI00501675家电monthlyshareturnover0122midcap0589CI00501789纺织服装monthlyshareturnover0144longtermrelativestrength1193CI005018352医药monthlyshareturnover0331annualshareturnover1900CI005019112食品饮料longtermhistoricalalpha0172longtermhistoricalalpha0902CI00502088农林牧渔sizelncap0096midcap1106CI00502137银行histalpha0266histalpha1483非银行金CI00502269monthlyshareturnover0171monthlyshareturnover0672融CI005023127房地产sizelncap0058sizelncap0396CI005024116交通运输cumulativerange0157cumulativerange0812CI005025287电子sizelncap0080histalpha0765CI005026120通信sizelncap0121longtermrelativestrength0810CI005027261计算机monthlyshareturnover0108sizelncap0835CI005028149传媒cumulativerange0095cumulativerange0567CI00502957综合midcap0180midcap0988CI00503017综合金融longtermrelativestrength0289longtermrelativestrength1606资料来源同花顺中信期货研究所614中信期货金融工程周报三算法挖掘机器学习体系因子表现使用中信一级行业分类本文接着计算基于算法挖掘机器学习因子体系的单因子RankIC和RankICIR值可以发现不同行业的最佳因子无论是按RankIC还是按RankICIR均差异明显这亦可能是由于不同行业间上市公司本身特质差别较大将单一因子均匀的应用于全市场选股会具有较大的风险图表6算法挖掘机器学习体系因子表现中信一级行业指数成分行业最佳因子RankIC最佳因子RankICIR代码股数分类按RankIC均值均值按RankICIRCI00500147石油石化alpha0430110alpha0430770CI00500236煤炭alpha1010157alpha1011657CI005003111有色金属alpha0320145alpha0321836CI005004170电力及公用事业alpha0090094alpha0061113CI00500552钢铁alpha0210157alpha0091071CI005006360基础化工alpha0430065alpha0211169CI005007132建筑alpha0210139alpha0211656CI00500881建材alpha0530123alpha0461366CI005009128轻工制造alpha1010056alpha0461034CI005010405机械alpha0060085alpha0060979CI005011257电力设备及新能源alpha0060138alpha0321161CI00501286国防军工alpha0060149alpha0211813CI005013172汽车alpha0530107alpha0460834CI005014112商贸零售alpha0280106alpha0283104CI00501550消费者服务alpha0280122alpha0430621CI00501675家电alpha1010229alpha1011086CI00501789纺织服装alpha0280140alpha0282017CI005018352医药alpha0060108alpha0060953CI005019112食品饮料alpha0530172alpha0532296CI00502088农林牧渔alpha1010174alpha0532036CI00502137银行alpha0430268alpha0432483CI00502269非银行金融alpha0210180alpha0211453CI005023127房地产alpha1010113alpha0280938CI005024116交通运输alpha0530099alpha0090646CI005025287电子alpha1010079alpha0460931CI005026120通信alpha0530101alpha0530624CI005027261计算机alpha0280076alpha0280689CI005028149传媒alpha1010119alpha1011140CI00502957综合alpha0530188alpha1011574CI00503017综合金融alpha1010174alpha0532036资料来源同花顺中信期货研究所714中信期货金融工程周报三单因子在时间序列上的表现一财务类因子表现财务类因子最近半年RankIC累积值分化明显最近半年的追踪结果显示每股经营活动产生的现金流净额同比增长率因子具有微弱的正向选股能力流动比率因子反而呈现负向选股能力财务因子在最近半年中的表现波动性较大从最近三年的较长期来看销售净利润和总资产净收益具明显的正向且稳定的选股能力权益乘数则是负向选股能力长期上可增配较佳财务类因子图表7财务因子短周期下的单因子表现RankIC累加值基本每股收益同比增长率EPS每股净资产BPS同比增长率总资产收益率TTM净资产净利率TTM15总资产周转率销售净利率流动比率存货周转率1每股经营活动产生的现金流净额同比增长率权益乘数050-05-1-15-2-252022080420220908202207142022072120220728202208112022081820220825202209012022091520220922202209292022100620221013202210202022102720221103202211102022111720221124202212012022120820221215202212222022122920220707资料来源同花顺中信期货研究所图表8财务因子长周期下的单因子表现RankIC累加值基本每股收益同比增长率EPS每股净资产BPS同比增长率总资产收益率TTM净资产净利率TTM总资产周转率销售净利率流动比率存货周转率8每股经营活动产生的现金流净额同比增长率权益乘数6420-2-420200104202003042020050420200704202009042020110420210104202103042021050420210704202109042021110420220104202203042022050420220704202209042022110420191104资料来源同花顺中信期货研究所814中信期货金融工程周报二量价类因子表现本段按照Barra分类方法将RankIC值按风格大类进行归类并在时序上进行累加后取平均数最近半年的追踪结果显示中市值因子具有最明显的正向选股能力流动性和波动率因子具有最明显的负向选股能力且流动性和波动率因子的负向选股能力比规模因子的正向选股能力更为稳定上周量价体系中整体有一定的下行趋势表明市场风格轮动较快可基于风格的快速转换配置较佳因子整体敞口不宜过高图表9短周期下的单因子表现RankIC累加值beta流动性动量规模中市值波动率10-1-2-3-4-5-62022-08-172022-09-152022-06-222022-06-282022-07-042022-07-082022-07-142022-07-202022-07-262022-08-012022-08-052022-08-112022-08-232022-08-292022-09-022022-09-082022-09-212022-09-272022-10-102022-10-142022-10-202022-10-262022-11-012022-11-072022-11-112022-11-172022-11-232022-11-292022-12-052022-12-092022-12-152022-12-21资料来源同花顺中信期货研究所图表10长周期下的单因子表现RankIC累加值beta流动性动量规模中市值波动率50-5-10-15-20-252019-11-142021-07-072019-12-112020-01-082020-02-122020-03-102020-04-072020-05-072020-06-032020-07-022020-07-292020-08-252020-09-212020-10-262020-11-202020-12-172021-01-142021-02-102021-03-162021-04-132021-05-132021-06-092021-08-032021-08-302021-09-282021-11-012021-11-262021-12-232022-01-202022-02-232022-03-222022-04-202022-05-202022-06-172022-07-142022-08-102022-09-062022-10-112022-11-072022-12-02资料来源同花顺中信期货研究所914中信期货金融工程周报附录1Barra的大类风格因子体系因子构建方法Barra的大类风格因子体系中量价类的风格因子比较清晰的反映了权益资产市场表现的某一个维度背后的含义也非常明显图表11Barra大类风格因子体系量价类风格因子描述符说明因子定义StyleFactorDescriptor贝塔HistoricalBeta历史贝塔股票收益率对沪深300收益率的时间序列回归取回归系数BetaMonthlyShareTurnover月换手率对最近一个月的股票换手率求和然后取对数QuarterlyShare季换手率对最近一个季度的股票换手率求和然后取对数流动性TurnoverLiquidityAnnualShareTurnover年换手率对最近一年的股票换手率求和然后取对数AnnualizedTraded年化交易对最近一年的日换手率进行指数加权求和ValueRatio额比率计算非滞后的长期相对强度对股票对数收益率进行加权求Long-termRelative长期相对和然后计算滞后交易日的时间窗口内的非滞后值的等权平Strength强度长期反转均值最后取相反数Long-TermReversalLong-termHistorical长期历史计算非滞后的alpha取CAPM回归截距项然后计算滞后交AlphaAlpha易日的时间窗口内的非滞后值的等权平均值最后取相反数规模LogofMarket市值规模流通市值的自然对数SizeCapitalization中市值取规模因子的立方然后对规模因子正交最后进行去极值CubeofSizeExposure中等市值MidCapitalization和标准化处理计算非滞后的相对强度对股票的对数收益率进行指数加权RelativeStrength12-年相对强求和然后计算滞后交易日的时间窗口内的非滞后相对强度month度动量的等权平均值Momentum历史在计算贝塔所进行的时间序列回归中取回归截距项然后计HistoricalAlphaAlpha算滞后交易日的时间窗口内的非滞后值的等权平均值历史残差在计算贝塔所进行的时间序列回归中取回归残差收益率的HistoricalSigma波动率波动率残差波动率DailyStandard日收益率最近一年日收益率的波动率ResidualVolatilityDeviation标准差累积收益CumulativeRange最近12个月累积对数收益率的最大值减去最小值率范围资料来源Barra中信期货研究所1014中信期货金融工程周报附录2算法挖掘机器学习因子体系因子构建方法在101FormulaicAlphas一文和其他类似研究的算法挖掘机器学习因子体系中因子本身可能很难讲出具体的含义所产生的效果也容易受到datamining的影响在后期这类因子可能会需要严谨的处理和统计学论证图表12算法挖掘机器学习因子体系部分因子说明因子公式化定义alpha006趋势类-1correlationopenvolume100tsmindeltaclose15deltaclose1tsmaxdeltaclose150deltaclose1-1alpha009反转类deltaclose1sumclose88stddevclose8sumclose22-11sumclose22alpha021趋势类sumclose88-stddevclose811volumeadv20volumeadv2011-11alpha023反转类sumhigh2020high-1deltahigh20alpha028反转类scalecorrelationadv20low5highlow2-closealpha032趋势类scalesumclose77-close20scalecorrelationvwapdelayclose5230alpha043反转类tsrankvolumeadv2020tsrank-1deltaclose78025delayclose20-delayclose1010-delayclose10-close10-11alpha046反转类delayclose20-delayclose1010-delayclose10-close1001-11close-delayclose1delayclose20-delayclose1010-delayclose10-close10-1011-11alpha049反转类close-delayclose1delayclose20-delayclose1010-delayclose10-close10-10051-11alpha051反转类close-delayclose1alpha053反转类-1deltaclose-low-high-closeclose-low9alpha101反转类close-openhigh-low001资料来源中信期货研究所参考文献KakushadzeZura101FormulaicAlphasDecember92015WilmottMagazine201684201672-801114中信期货金融工程周报附录3算法挖掘机器学习因子体系使用公式一览图表13算法挖掘机器学习因子体系使用公式一览rankxcross-sectionalrankdelayxdvalueofxddaysagocorrelationxydtime-serialcorrelationofxandyforthepastddayscovariancexydtime-serialcovarianceofxandyforthepastddaysscalexarescaledxsuchthatsumabsxathedefaultisa1deltaxdtodaysvalueofxminusthevalueofxddaysagosignedpowerxaxaweightedmovingaverageoverthepastddayswithlinearlydecayingweightsdd11decaylinearxdrescaledtosumupto1xcross-sectionallyneutralizedagainstgroupsgsubindustriesindustriessectorsetciexisindneutralizexgcross-sectionallydemeanedwithineachgroupgoperatorOappliedacrossthetime-seriesforthepastddaysnon-integernumberofdaysdistsOxdconvertedtofloordtsminxdtime-seriesminoverthepastddaystsmaxxdtime-seriesmaxoverthepastddaystsargmaxxdwhichdaytsmaxxdoccurredontsargminxdwhichdaytsminxdoccurredontsrankxdtime-seriesrankinthepastddaysminxdtsminxdmaxxdtsmaxxdsumxdtime-seriessumoverthepastddaysproductxdtime-seriesproductoverthepastddaysstddevxdmovingtime-seriesstandarddeviationoverthepastddays资料来源中信期货研究所参考文献KakushadzeZura101FormulaicAlphasDecember92015WilmottMagazine201684201672-801214中信期货金融工程周报附录4单因子评价方法依照现有的因子库可以直接对相应的单因子进行评价进而形成相应的策略这样的策略只关注一个因子对权益收益率的影响主要关注这些因子RankIC值和RankICIR值RankIC代表因子的选股能力其绝对值越大越好RankICIR代表因子稳定获得超额收益的选股能力其绝对值越大越佳这一过程可以简要描述为计算附录1和附录2中所有细分因子的值在每一个截面上分别计算属于同一个风格大类例如动量的细分因子与个股下期收益率计算Spearman秩相关系数即得到该细分因子的RankIC值在时序上取RankIC均值利用因子的RankIC值计算RankICIR值RankICIR是某一时间维度的RankIC均值除以标准差时间维度与策略的调仓周期相匹配计算风格因子的RankIC和RankICIR计算风格大类中所有细分因子的RankIC和RankICIR的算术平均如需1314中信期货金融工程周报免责声明除非另有说明中信期货有限公司拥有本报告的版权和或其他相关知识产权未经中信期货有限公司事先书面许可任何单位或个人不得以任何方式复制转载引用刊登发表发行修改翻译此报告的全部或部分材料内容除非另有说明本报告中使用的所有商标服务标记及标记均为中信期货有限公司所有或经合法授权被许可使用的商标服务标记及标记未经中信期货有限公司或商标所有权人的书面许可任何单位或个人不得使用该商标服务标记及标记如果在任何国家或地区管辖范围内本报告内容或其适用与任何政府机构监管机构自律组织或者清算机构的法律规则或规定内容相抵触或者中信期货有限公司未被授权在当地提供这种信息或服务那么本报告的内容并不意图提供给这些地区的个人或组织任何个人或组织也不得在当地查看或使用本报告本报告所载的内容并非适用于所有国家或地区或者适用于所有人此报告所载的全部内容仅作参考之用此报告的内容不构成对任何人的投资建议且中信期货有限公司不会因接收人收到此报告而视其为客户尽管本报告中所包含的信息是我们于发布之时从我们认为可靠的渠道获得但中信期货有限公司对于本报告所载的信息观点以及数据的准确性可靠性时效性以及完整性不作任何明确或隐含的保证因此任何人不得对本报告所载的信息观点以及数据的准确性可靠性时效性及完整性产生任何依赖且中信期货有限公司不对因使用此报告及所载材料而造成的损失承担任何责任本报告不应取代个人的独立判断本报告仅反映编写人的不同设想见解及分析方法本报告所载的观点并不代表中信期货有限公司或任何其附属或联营公司的立场此报告中所指的投资及服务可能不适合阁下我们建议阁下如有任何疑问应咨询独立投资顾问此报告不构成任何投资法律会计或税务建议且不担保任何投资及策略适合阁下此报告并不构成中信期货有限公司给予阁下的任何私人咨询建议中信期货有限公司深圳总部地址深圳市福田区中心三路8号卓越时代广场二期北座13层1301-130514层邮编518048电话400-990-88261414