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机器学习因子选股月报（2026年6月）

2026-05-29 郑琳琳,祝晨宇西南证券 yuannauy

GAN_GRU模型简介: 该模型结合了生成式对抗网络（GAN）和门控循环单元（GRU）技术，利用GAN进行量价时序特征处理，再通过GRU进行时序特征编码，生成选股因子。
模型特征: 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，训练数据为过去400天内的量价特征，预测未来20个交易日的累计收益。
模型表现: 自2019年2月至2026年5月，GAN_GRU因子在全A范围内IC均值为0.1061，年化超额收益率为20.03%；最新一期IC为-0.0431，近一年IC均值为0.0445。
行业表现: 近期（截至2026年4月），因子IC排名前五的行业（除综合）为石油石化、非银行金融、农林牧渔、家电、有色金属；近一年IC均值排名前五的行业为煤炭、传媒、商贸零售、消费者服务、钢铁。
多头组合表现: 近期（截至2026年4月），多头组合超额收益最高的五个行业（除综合）为有色金属、农林牧渔、非银行金融、石油石化、基础化工；近一年月平均超额收益最高的五个行业为消费者服务、农林牧渔、电力及公用事业、食品饮料、石油石化。
2026年6月多头组合: 因子得分排名前10的股票为北汽蓝谷、矩阵股份、电科网安、上港集团、三钢闽光、海信家电、安克创新、国轩高科、太阳纸业、苏豪汇鸿。
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，且不构成投资建议，投资者需自行承担风险。