量化选股因子跟踪月报：上月价值、波动率、红利因子表现较优

目录因子表现概述 5因子处理与测试说明 5大类风格因子表现 5量价细分因子跟踪 2.1. 规模 14Beta 16波动率 172.4. 价值 18流动性 19动量、反转 212.7. 技术 22财务细分因子跟踪 243.1. 盈利 273.2. 成长 283.3. 质量 303.4. 红利 313.5. 一致预期 32附录一：因子测试方法 34附录二：细分因子总表 36图表目录图1：最近一月IC（300，500，1000，wind全A） 6图2：近一年IC均值（300，500，1000，wind全A） 6图3：回测期间IC均值（300，500，1000，wind全A） 7图4：最近一月头超（300，500，1000，wind全A） 7图5：近一年多超额（300，500，1000，wind全A） 8图6：回测期间头超（300，500，1000，wind全A） 8图7：最近一月空收（300，500，1000，wind全A） 9图8：近一年多收益（300，500，1000，wind全A） 9图9：回测期间空收（300，500，1000，wind全A） 10图10：回测期间t值绝值均值（300，500，1000，wind全A） 10图规模因子IC序列及累计IC（Wind全A） 15图12：规模因子分层回（Wind全A） 15图13：规模因子IC序及累计IC（沪深300） 15图14：规模因子分层回（沪深300） 15图15：规模因子IC序及累计IC（中证500） 15图16：规模因子分层回（中证500） 15图17：规模因子IC序及累计IC（中证1000） 15图18：规模因子分层回（中证1000） 15图19：Beta因子IC序列及累计IC（Wind全A） 16图20：Beta因子分层测（Wind全A） 16图21：Beta因子IC序列及累计IC（沪深300） 16图22：Beta因子分层测（沪深300） 16图23：Beta因子IC序列及累计IC（中证500） 16图24：Beta因子分层测（中证500） 16图25：Beta因子IC序列及累计IC（中证1000） 17图26：Beta因子分层测（中证1000） 17图27：波动率因子IC序列及累计IC（全A） 17图28：波动率因子分层回测（全A） 17图29：波动率因子IC列及累计IC（沪深300） 17图30：波动率因子分层测（沪深300） 17图31：波动率因子IC列及累计IC（中证500） 18图32：波动率因子分层测（中证500） 18图33：波动率因子IC列及累计IC（中证1000） 18图34：波动率因子分层测（中证1000） 18图35：价值因子IC序列及累计IC（全A） 18图36：价值因子分层回测（全A） 18图37：价值因子IC序及累计IC（沪深300） 19图38：价值因子分层回（沪深300） 19图39：价值因子IC序及累计IC（中证500） 19图40：价值因子分层回（中证500） 19图41：价值因子IC序及累计IC（中证1000） 19图42：价值因子分层回（中证1000） 19图43：流动性因子IC序列及累计IC（全A） 20图44：流动性因子分层回测（全A） 20图45：流动性因子IC列及累计IC（沪深300） 20图46：流动性因子分层测（沪深300） 20图47：流动性因子IC列及累计IC（中证500） 20图48：流动性因子分层测（中证500） 20图49：流动性因子IC列及累计IC（中证1000） 20图50：流动性因子分层测（中证1000） 20图51：动量因子IC序列及累计IC（全A） 21图52：动量因子分层回测（全A） 21图53：动量因子IC序及累计IC（沪深300） 21图54：动量因子分层回（沪深300） 21图55：动量因子IC序及累计IC（中证500） 21图56：动量因子分层回（中证500） 21图57：动量因子IC序及累计IC（中证1000） 22图58：动量因子分层回（中证1000） 22图59：技术因子IC序列及累计IC（全A） 22图60：技术因子分层回测（全A） 22图61：技术因子IC序及累计IC（沪深300） 22图62：技术因子分层回（沪深300） 22图63：技术因子IC序及累计IC（中证500） 23图64：技术因子分层回（中证500） 23图65：技术因子IC序及累计IC（中证1000） 23图66：技术因子分层回（中证1000） 23图67：盈利因子IC序列及累计IC（全A） 27图68：盈利因子分层回测（全A） 27图69：盈利因子IC序及累计IC（沪深300） 28图70：盈利因子分层回（沪深300） 28图71：盈利因子IC序及累计IC（中证500） 28图72：盈利因子分层回（中证500） 28图73：盈利因子IC序及累计IC（中证1000） 28图74：盈利因子分层回（中证1000） 28图75：成长因子IC序列及累计IC（全A） 29图76：成长因子分层回测（全A） 29图77：成长因子IC序及累计IC（沪深300） 29图78：成长因子分层回（沪深300） 29图79：成长因子IC序及累计IC（中证500） 29图80：成长因子分层回（中证500） 29图81：成长因子IC序及累计IC（中证1000） 29图82：成长因子分层回（中证1000） 29图83：质量因子IC序列及累计IC（全A） 30图84：质量因子分层回测（全A） 30图85：质量因子IC序及累计IC（沪深300） 30图86：质量因子分层回（沪深300） 30图87：质量因子IC序及累计IC（中证500） 30图88：质量因子分层回（中证500） 30图89：质量因子IC序及累计IC（中证1000） 31图90：质量因子分层回（中证1000） 31图91：红利因子IC序列及累计IC（全A） 31图92：红利因子分层回测（全A） 31图93：红利因子IC序及累计IC（沪深300） 31图94：红利因子分层回（沪深300） 31图95：红利因子IC序及累计IC（中证500） 32图96：红利因子分层回（中证500） 32图97：红利因子IC序及累计IC（中证1000） 32图98：红利因子分层回（中证1000） 32图99：预期因子IC序及累计IC（wind全A） 32图100：预期因子分层测（wind全A） 32图101：预期因子IC序列及累计IC（沪深300） 33图102：预期因子分层测（沪深300） 33图103：预期因子IC序列及累计IC（中证500） 33图104：预期因子分层测（中证500） 33图105：预期因子IC序列及累计IC（中证1000） 33图106：预期因子分层测（中证1000） 33表1：量价细分因子测试结果（全A） 11表2：量价细分子测结果（沪深300） 12表3：量价细分子测结果（中证500） 13表4：量价细分子测结果（中证1000） 14表5：财务细分因子测试结果（全A） 24表6：财务细分子测结果（沪深300） 25表7：财务细分子测结果（中证500） 26表8：财务细分子测结果（中证1000） 27表9：测试因子绍 36因子表现概述因子处理与测试说明Beta1048z-score1与-1对十二个大类因子以及48个细分因子，在沪深300、中证500、中证1000以及全A成分股共4个股票池中分别进行测试。测试过程包含IC分析、分层回测、回归分析，详细介绍见附录一。为了统一符号，在测试时细分因子值要乘以因子方向。测试的参数选择上，使用最近三年的因子数据来计算月度IC值，事实上这里输出的是Spearman秩相关系数即RankIC值，下文中的IC都指代RankIC值；另外分层回测时层数为5，月频调仓。ICICICtIC大类风格因子表现ICwind全AIC5.23%、5.19%3.94%300股票IC值分别为21.33%、11.25%500IC20.54%、12.65%10.08%1000IC10.10%、7.24%4.93%IC流动性和价值因子。另外，技术因子在wind全AIC图1：最近一月IC（300，500，1000，wind全A）0.250.200.150.100.050.00-0.05-0.10-0.15-0.20数据来源：，wind

最近一月IC

3005001000wind全A图2：近一年IC均值（300，500，1000，wind全A）最近一年IC均值0.120.100.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08-0.10数据来源：，wind

3005001000wind全A图3：回测期间IC均值（300，500，1000，wind全A）回测期间IC均值0.070.060.050.040.030.020.010.00-0.01-0.02-0.03-0.04数据来源：，wind

3005001000wind全AwindA1.96%1.07%2.26%1.65%5004.67%3.98%10005.59%、5.43%4.93%。图4：最近一月多头超额（300，500，1000，wind全A）0.070.060.050.040.030.020.010.00-0.01-0.02-0.03-0.04数据来源：，wind

最近一月多头超额

3005001000wind全A图5：近一年多头超额（300，500，1000，wind全A）0.350.300.250.200.150.100.050.00-0.05-0.10-0.15数据来源：，wind

最近一年多头超额

3005001000wind全A图6：回测期间多头超额（300，500，1000，wind全A）0.700.600.500.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30-0.40数据来源：，wind

回测期间多头超额

3005001000wind全AwindA,8.24%5.55%3007.15%4.08%5005.27%、4.79%4.38%10009.43%、7.18%7.09%。图7：最近一月多空收益（300，500，1000，wind全A）0.120.100.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06数据来源：，wind

最近一月多空收益

3005001000wind全A图8：近一年多空收益（300，500，1000，wind全A）0.500.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30数据来源：，wind

最近一年多空收益

3005001000wind全A图9：回测期间多空收益（300，500，1000，wind全A）0.800.600.400.200.00-0.20-0.40-0.60数据来源：，wind

回测期间多空收益

3005001000wind全A从回归分析结果看，在wind全A股票池中，除成长、预期、质量三个因子外，其余因子t检验均显著。其他股票池中，各因子回归分析显著性均有所降低。图10：回测期间t值绝对值均值（300，500，1000，wind全A）回测期间t值绝对值均值8.007.006.005.004.003.002.001.000.00数据来源：，wind

3005001000wind全A量价细分因子跟踪为了方便比较与叙述，将细分因子划分为量价因子部分和财务因子部分。本章介绍量价细分因子的表现。表1：量价细分因子测试结果（全A）最近一月细分因子 IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额lncapbetavol_1mvol_3mepspf_illiquidity_shock_1mf_turnover_std_1mf_turnover_std_3mf_vstd_1mf_turnover_1mf_turnover_3mf_reversal_1mf_reversal_avg_1mf_reversal_intraday_1mf_reversal_discrete_1mf_reserval_shift_1mf_momentum_overnight_1yRSIBIAScorr_turnover_price_1mcorr_turnover_pct_chg_return_1m

24.36%5.22%8.16%9.58%7.68%8.49%

7.27%1.67%23.03%数据来源：，wind表2：量价细分因子测试结果（沪深300）最近一月细分因子 IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额lncapbetavol_1mvol_3mepspf_illiquidity_shock_1mf_turnover_std_1mf_turnover_std_3mf_vstd_1mf_turnover_1mf_turnover_3mf_reversal_1mf_reversal_avg_1mf_reversal_intraday_1mf_reversal_discrete_1mf_reserval_shift_1mf_momentum_overnight_1yRSIBIAScorr_turnover_price_1mcorr_turnover_pct_chg_return_1m数据来源：，wind

-10.46%14.42%

10.43%11.10%

7.92%17.12%9.96%9.01%13.81%

2.46%3.25%-13.43%11.97%表3：量价细分因子测试结果（中证500）最近一月细分因子 IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额lncapbetavol_1mvol_3mepspf_illiquidity_shock_1mf_turnover_std_1mf_turnover_std_3mf_vstd_1mf_turnover_1mf_turnover_3mf_reversal_1mf_reversal_avg_1mf_reversal_intraday_1mf_reversal_discrete_1mf_reserval_shift_1mf_momentum_overnight_1yRSIBIAScorr_turnover_price_1mcorr_turnover_pct_chg_return_1m数据来源：，wind

4.42%12.06%11.32%3.23%12.33%6.25%11.36%

-10.01%9.61%-12.26%-14.66%表4：量价细分因子测试结果（中证1000）最近一月细分因子 IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额lncap

0.29%

3.86%

17.35%

27.88%betavol_1mvol_3mepspf_illiquidity_shock_1mf_turnover_std_1mf_turnover_std_3mf_vstd_1mf_turnover_1mf_turnover_3mf_reversal_1mf_reversal_avg_1mf_reversal_intraday_1mf_reversal_discrete_1mf_reserval_shift_1mf_momentum_overnight_1yRSIBIAScorr_turnover_price_1mcorr_turnover_pct_chg_return_1m数据来源：，wind

1.06%13.60%9.73%14.04%5.16%5.78%

-30.57%-16.65%-7.63%-10.35%-14.42%规模从IC序列图以及分层回测图中可以看出，规模因子整体上在全A和中证1000中的表现优于其他两个股票池。在规模因子类中只含有对数市值lncap一个细分因子，从测试结果总表中可以看出，最近一个月lncap因子在中证500和中证1000中显著较优，多头超额收益分别为3.98%和3.86%。图11：规模因子IC序列及累计IC（全A） 图12：规模因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图13：规模因子IC序及累计IC（沪深300） 图14：规模因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图15：规模因子IC序及累计IC（中证500） 图16：规模因子分层回（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图17：规模因子IC序及累计IC（中证1000） 图18：规模因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，windBetaICBetaBetabetabeta图19：Beta因子IC序列及累计IC（全A）图20：Beta因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图21：Beta因子IC序列及累计IC（沪深300） 图22：Beta因子分层测（沪深300） 数据来源：，wind 数据来源：，wind图23：Beta因子IC序列及累计IC（中证500） 图24：Beta因子分层测（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图25：Beta因子IC序列及累计IC（中证1000） 图26：Beta因子分层测（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind波动率从波动率因子的IC序列图以及分层回测净值可以看出，波动率因子在整个回测区间，在全A以及中证1000成分股股票池中优势明显。在最近一月中，波动率因子在除了沪深300成分股股票池之外，整体表现较优。从细分因子来看，上个月在全A中表现较好的细分因子有3月日内振幅标准差f_highlow_intraday_std_3m（多头超额收益1.54%）,3月日收益率波动率vol_3m（多头超额收益1.26%）和1月日内振幅平均f_highlow_intraday_1m（多头超额收益1.15%）。图27：波动率因子IC序列及累计IC（全A 图28：波动率因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图29：波动率因子IC列及累计IC（沪深300） 图30：波动率因子分层测（沪深300） 数据来源：，wind 数据来源：，wind图31：波动率因子IC列及累计IC（中证500） 图32：波动率因子分层测（中证500） 数据来源：，wind 数据来源：，wind图33：波动率因子IC列及累计IC（中证1000） 图34：波动率因子分层测（中证1000） 数据来源：，wind 数据来源：，wind价值300500epbpspAb249图35：价值因子IC序列及累计IC（全A）图36：价值因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图37：价值因子IC序及累计IC（沪深300） 图38：价值因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图39：价值因子IC序及累计IC（中证500） 图40：价值因子分层回（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图41：价值因子IC序及累计IC（中证1000） 图42：价值因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind流动性流动性因子的IC序列图以及分层回测图表明，流动性因子在整个回测期间中，在全A中占优，显著优于其余三个股票池。最近一月中，流动性因子在中证500和中证1000以外的股票池中表现较优。图43：流动性因子IC序列及累计IC（全A 图44：流动性因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图45：流动性因子IC列及累计IC（沪深300） 图46：流动性因子分层测（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图47：流动性因子IC列及累计IC（中证500） 图48：流动性因子分层测（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图49：流动性因子IC列及累计IC（中证1000） 图50：流动性因子分层测（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind动量、反转IC全A图51：动量因子IC序列及累计IC（全A） 图52：动量因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图53：动量因子IC序及累计IC（沪深300） 图54：动量因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图55：动量因子IC序及累计IC（中证500） 图56：动量因子分层回（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图57：动量因子IC序及累计IC（中证1000） 图58：动量因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind技术windA10001000因子有一月换手率变动收益率相关系数.41）和相对强弱指标R2.06图59：技术因子IC序列及累计IC（全A） 图60：技术因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图61：技术因子IC序及累计IC（沪深300） 图62：技术因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图63：技术因子IC序及累计IC（中证500） 图64：技术因子分层回（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图65：技术因子IC序及累计IC（中证1000） 图66：技术因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind财务细分因子跟踪表5：财务细分因子测试结果（全A）细分因子 最近一月IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额roa_qua roe_qua

10.96%9.33%

roa_qua_yoy eps_basic_qua_yoy oper_rev_qua_yoy acct_rcv_turnover_qua oper_netcash_to_oper_rev_ttm tot_assets_cash_recovery_ttm con_peg con_roe_yoy

11.02%9.45%-10.98%-9.25%

7.91%4.31%8.21%12.04%数据来源：，wind表6：财务细分因子测试结果（沪深300）细分因子 最近一月IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额roa_qua roe_qua

roa_qua_yoyeps_basic_qua_yoyoper_rev_qua_yoyacct_rcv_turnover_quatot_assets_cash_recovery_ttmcon_peg

-10.35%13.49%-14.91%

24.81%-15.45%-6.65%

-10.14%3.02%23.12%-15.35%1.63%-12.48%-6.10%数据来源：，wind表7：财务细分因子测试结果（中证500）细分因子 最近一月IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额roa_qua roe_qua

net_margin_quaprofits_to_cost_qua

roa_qua_yoy eps_basic_qua_yoy oper_rev_qua_yoy acct_rcv_turnover_qua oper_netcash_to_oper_rev_ttm tot_assets_cash_recovery_ttm con_peg con_roe_yoy

数据来源：，wind表8：财务细分因子测试结果（中证1000）细分因子 最近一月IC

近一年IC均值

回测期间IC均值

最近一月多头超额

近一年多头超额

回测期间多头超额roa_qua roe_qua roa_qua_yoy eps_basic_qua_yoy

oper_rev_qua_yoy acct_rcv_turnover_qua

tot_assets_cash_recovery_ttmcon_peg

-10.64%-7.08%

12.12%数据来源：，wind盈利盈利因子在整个回测区间上，在全A股票池成分股中具有相对稳定的表现。在最近一月中，盈利因子在四个股票池中均表现不佳。从细分因子来看，上个月在沪深300中盈利细分因子表现较好的有单季度成本费用利润率profits_to_cost_qua（1.6图67：盈利因子IC序列及累计IC（全A） 图68：盈利因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图69：盈利因子IC序及累计IC（沪深300） 图70：盈利因子分层回（沪深300） 数据来源：，wind 数据来源：，wind图71：盈利因子IC序及累计IC（中证500） 图72：盈利因子分层回（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图73：盈利因子IC序及累计IC（中证1000） 图74：盈利因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind成长windA500opprofit_qua_yoy（多头超额186图75：成长因子IC序列及累计IC（全A） 图76：成长因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图77：成长因子IC序及累计IC（沪深300） 图78：成长因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图79：成长因子IC序及累计IC（中证500） 图80：成长因子分层回（中证500） 数据来源：，wind 数据来源：，wind图81：成长因子IC序及累计IC（中证1000） 图82：成长因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind质量质量因子在整个回测区间上表现平庸，在全A和中证1000成分股股票池中有着相对较优的表现。在最近一月中，质量因子在中证1000中取得正的超额收益。1000cc_cv_unve_q（2.6图83：质量因子IC序列及累计IC（全A） 图84：质量因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图85：质量因子IC序及累计IC（沪深300） 图86：质量因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图87：质量因子IC序及累计IC（中证500） 图88：质量因子分层回（中证500） 数据来源：，wind 数据来源：，wind图89：质量因子IC序及累计IC（中证1000） 图90：质量因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind红利300在最近一月中，红利因子在四个成分股股票池中整体表现较好，在中证500和中证100012息率div_ratio_ttm1000（图91：红利因子IC序列及累计IC（全A） 图92：红利因子分层回测（全A）数据来源：，wind 数据来源：，wind图93：红利因子IC序及累计IC（沪深300） 图94：红利因子分层回（沪深300）数据来源：，wind 数据来源：，wind图95：红利因子IC序及累计IC（中证500） 图96：红利因子分层回（中证500）数据来源：，wind 数据来源：，wind图97：红利因子IC序及累计IC（中证1000） 图98：红利因子分层回（中证1000）数据来源：，wind 数据来源：，wind一致预期一致预期因子在整个回测区间中在全A成分股股票池中表现较优。在最近一月中，一致预期因子在四个股票池中均表现不佳。从细分因子来看，上个月在中证500中表现较好的细分因子有一致预期PEG因子（多头超额3.65%）。图99：预期因子IC序及累计IC（wind全A） 图100：预期因子分层测（wind全A）数据来源：，朝阳永续，wind 数据来源：，朝阳永续，wind图101：预期因子IC序列及累计IC（沪深300） 图102：预期因子分层测（沪深300）数据来源：，朝阳永续，wind 数据来源：，朝阳永续，wind图103：预期因子IC序列及累计IC（中证500） 图104：预期因子分层测（中证500）数据来源：，朝阳永续，wind 数据来源：，朝阳永续，wind图105：预期因子IC序列及累计IC（中证1000） 图106：预期因子分层测（中证1000）数据来源：，朝阳永续，wind 数据来源：，朝阳永续，wind附录一：因子测试方法缺失值处理：缺失值填补的方法包括插值法、前值填充法、中位数填充法等，为保证处理方法可回测，我们一般采取前值填充的方式填补缺失值。去极值：𝑖={

𝑞1−𝛼(𝑥), 𝑥𝑖>𝑞1−𝛼(𝑥),𝑞𝛼(𝑥), 𝑥𝑖<𝑞𝛼(𝑥),𝑥𝑖, 𝑒𝑙𝑠𝑒.𝛼𝑥𝑥𝛼𝑖𝑖标准化：不同因子的量纲有差别，所以需要对数据进行标准化，以便于对不同量纲的因子进行比较和分析。一般使用z-score方法，对因子数据进行标准化。𝑖

=𝑥𝑖−𝜇,𝜎其中，𝜇为截面上因子暴露序列𝑖的均值，𝜎为因子暴露序列𝑖的标准差，𝑖为标准中性化：同行业、不同市值、不同风格的股票因子分布可能会存在显著差异，所以在单因子测试之前，应对因子进行处理，剔除掉因子中包含的其他因素。在实际操作中，一般会考虑行业、市值的中性化。OLSOLS𝑋𝑡=∑𝑏𝑡,𝑗𝐼𝑛𝑑𝑢𝑗+𝑏𝑡,𝑚𝑣𝑚𝑣𝑡+𝜀𝑡,𝑗其中，𝑋𝑡为𝑡时刻单因子在截面上的因子暴露向量，𝐼𝑛𝑑𝑢𝑗为所有股票在𝑗行业的暴露向量，𝑚𝑣𝑡为股票在市值（或对数市值）上的暴露向量，𝑏𝑡,𝑗、𝑏𝑡,𝑚𝑣为对应的行业和市值因子收益率，𝜀𝑡为回归取得的残差，即行业市值中性化后的因子暴露。IC分ICIC𝑡𝑡+1𝑅𝑡+1Pearson𝐼𝐶𝑡=𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑋𝑡,𝑅𝑡+1),其中𝑅𝑡+1为时刻𝑡到时刻𝑡+1的所有股票的收益率序列，𝑋𝑡为数据预处理后的因子ICIC的绝对SpearmanSpearman（RankIC分层回测：在每一期截面上对因子暴露进行排序打分，根据因子得分将股票池分为𝑁层，然后观测每一层资产组合累计收益的表现情况，这是进行因子有效性评价最分层回测法的构建步骤：𝑁𝑁个Sharperatio可以通过每一层的组合表现评估指标和净值的单调性等指标评价因子的有效性。一般来说，有较好选股能力的因子具有较为明显且稳定的分层效果。𝑡𝑡+1𝑅𝑡+1=∑𝑏𝑡,𝑗𝐼𝑛𝑑𝑢𝑗+𝑏𝑡,𝑚𝑣𝑚𝑣𝑡+𝑏𝑡,𝑓𝑋𝑡+𝜀𝑡,𝑗其中，𝑅𝑡+1为股票在时刻𝑡至时刻𝑡+1的收益率向量，𝑋𝑡为𝑡时刻的因子暴露向量，𝑏𝑡,𝑓为回归得到时刻𝑡至时刻𝑡+1的因子收益率向量，𝐼𝑛𝑑𝑢𝑗为所有股票在𝑗行业的暴露向量，𝑚𝑣𝑡为股票在市值（或对数市值）上的暴露向量，𝑏𝑡,𝑗、𝑏𝑡,𝑚𝑣为对应的行业和市值因子收益率，𝜀𝑡为回归取得的残差。𝑡𝑡𝑡𝑡附录二：细分因子总表表9：测试因子介绍类别因子名称因子代码因子方向规模对数市值lncap-1BetaBetabeta-1波动率1月日收益率波动率vol_1m-13月日收益率波动率vol_3m-11月日内振幅平均f_highlow_intraday_1m-13月日内振幅平均f_highlow_intraday_3m-11月日内振幅标准差f_highlow_intraday_std_1m-13月日内振幅标准差f_highlow_intraday_std_3m-1价值市盈率pe_ttm倒数ep1市净率pb_lf倒数bp1市销率ps_ttm倒数sp1流动性1月非流动性冲击f_illiquidity_shock_1m11月日换手率标准差f_turnover_std_1m-13月日换手率标准差f_turnover_std_3m-11月成交额标准差比f_vstd_1m-11月日换手率平均f_turnover_1m-13月日换手率平均f_turnover_3m-1动量&反转1月反转f_reversal_1m-1相对均价的1月反转f_reversal_avg_1m-11月日内反转f_reversal_intraday_1m-11月上涨天数占比f_reversal_discrete_1m-11月shift反转因子f_reserval_shift_1m-112月隔夜动量f_momentum_overnight_1y1技术相对强弱指标RSI-1乖离率BIAS-11