金融工程周报：跟踪周报：财务整体转负，规模反转渐强

2022-10-24 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。 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 金融工程团队 研究员： 周通 021-80401733 zhoutong@citicsf.com 从业资格号F3078183 投资咨询号Z0018055 中信期货研究|金融工程周报 摘要： 最近一周的单因子表现 (全行业) ：上周三大体系中流动比率、size_lncap (市值规模)、alpha101 (反转类)表现最好。 单因子在时间序列上的表现：上周市场先扬后抑，整体小幅下跌，超过半数中信一级行业取得负收益。上周量价体系中，所有大类因子RankIC走势暂无明显偏向；财务体系中，财务因子RankIC整体有一定反转趋势。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：上周计算机涨幅最大，行业内权益乘数、hist_beta (历史贝塔)、alpha049 (反转类)表现最好；食品饮料跌幅最大，行业内基本每股收益同比增长率EPS(%)、long_term_relative_strength (长期相对强度)、alpha009 (反转类) 表现最好。 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一周的单因子表现。上周财务因子呈现反转趋势，选股能力最佳流动比率呈现正向选股能力。量价体系中，上周市场风格延续较快切换，多数风格呈现负向选股能力，市值规模与长期相对强度因子表现提升。可适当基于风格的快速转换配置反转风格，整体仍保持均衡，不宜过高暴露敞口。 报告要点 跟踪周报：财务整体转负，规模反转渐强 中信期货金融工程周报 2 / 14 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 ..................................................................................................... 6 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1：Barra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 2： Barra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 5： Barra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 11： Barra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）................................