主要观点：
　　从因子分域到因子舒适区
　　传统多因子模型假设因子在不同股票间具有一致性和可比性，采用全市场统一排序与加权方式，忽视了个股在基本面、流动性和市场行为上的结构性差异，在行业分化、风格多变的A股市场中表现乏力。因子分域方法通过引入行业、市值等维度进行差异建模，虽一定程度上能提升有效性，但仍依赖静态、离散的人工分组，缺乏动态适应性及多特征联合建模能力。为此，本文提出“因子舒适区”概念，旨在推动因子投资范式从“为域选因子”向“为因子找域”的转变，为每个选股因子找到能够持续稳定产生超额收益的股票集合。
　　因子舒适区的识别框架：预测偏差度量与多特征复合模型
　　准确度量因子在个股层面的定价偏差是识别舒适区的核心。本文系统比较了OLS残差分析法、分位数差值法和概率分布散度法三种度量方法，发现分位数差值法综合表现最优，其对风险模型复杂度不敏感，且经行业市值中性化后仍保持稳定。在此基础上，本研究构建了多特征线性预测模型，创新性地将因变量从收益率转为因子预测偏差，并引入多类风险特征作为自变量，通过动态加权复合生成连续型“舒适度得分”，实现全市场股票在同一标准下的排序与舒适区划分。
　　基于舒适区识别框架的复合因子表现优异
　　基于舒适度得分构建的舒适区复合因子在年化ICIR与多头信息比率方面有显著提升，二次复合后进一步增强了策略稳定性，具有增量价值。将该舒适区复合因子应用于中证1000指数增强策略，其年化超额收益达12.8%，信息比2.40，相对回撤-7.9%，全面优于基准策略；分年度看，舒适区增强策略在绝大多数年份中能战胜基准策略，且近五年（2020–2024）的超额收益优势突出，年度超额收益分别达到11.3%、2.4%、4.5%、3.2%和1.5%。
　　风险提示
　　本报告基于历史个股数据进行测试，历史回测结果不代表未来收益。未来市场风格可能切换，Alpha因子可能失效，本文内容仅供参考。