机器学习因子选股月报（2025年11月）

GAN_GRU模型简介

• GAN_GRU因子基于生成式对抗网络（GAN）和门控循环单元（GRU）模型，利用GAN处理量价时序特征，再通过GRU进行时序特征编码，用于选股。
• 量价特征包括收盘价、开盘价、成交量、换手率等18个特征，调仓频率为月频。
• 模型训练采用半年滚动训练，输入过去40天的量价特征预测未来20个交易日的累计收益。

因子表现

• 自2019年1月至2025年10月，GAN_GRU因子在全A范围内IC均值0.1131***，多头组合年化超额收益率22.58%。
• 近期IC排名前五的行业（除综合）为商贸零售、农林牧渔、社会服务、机械设备、环保。
• 近一年IC均值排名前五的行业（除综合）为钢铁、公用事业、非银金融、商贸零售、建筑材料。

多头组合表现

• 9月当期多头组合超额收益最高的五个行业（除综合）为交通运输、农林牧渔、机械设备、食品饮料、医药生物。
• 近一年月平均超额收益最高的五个行业（除综合）为家用电器、建筑材料、纺织服饰、农林牧渔、社会服务。
• 除通信行业外，GAN_GRU因子多头组合近一年均跑赢对应申万一级行业指数。

2025年11月多头组合

• 因子得分排名前10的股票为思美传媒、三态股份、恒实科技、东方盛虹、千金药业、TCL智家、泸天化、玲珑轮胎、福斯特、百洋医药。
• 各申万一级行业（除综合）内排名第一的股票已列出。

风险提示

• 报告结论基于历史数据，未来市场环境变化可能导致因子表现差异。
• 个股预测结果不构成投资建议，投资者需自行承担风险。