广发金工Alpha因子数据库。本数据库基于mysql8.0建立，整体框架如右图1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2026/06/30。
　　深度学习因子表现。在全市场、月度换仓条件下，agru_dailyquote因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为2.83%、8.45%、13.27%，历史胜率为90.00%。
　　DL_1因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为-3.41%、8.94%、13.23%，历史胜率为85.35%。
　　fimage因子在近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别11.16%、4.62%、5.14%，历史胜率为77.94%。今年以来，月度换仓、千三计费后在沪深300、中证A500、中证500、中证800，中证1000、创业板指的指数增强超额收益率分别为10.86%、8.32%、2.66%、9.97%、6.50%、1.77%，最大回撤率分别为1.22%、1.41%、3.12%、2.28%、4.91%、2.45%。
　　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bigbuy_bigsell，其近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别0.79%、4.74%、9.27%，历史胜率为76.77%。
　　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real_skewlarge，其近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别-4.00%、-2.95%、-4.60%，历史胜率为75.61%。
　　45个风格因子表现。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。