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GAN_GRU模型简介
- 基于前期报告《量价时序特征挖掘模型在深度学习因子中的应用》，介绍GAN_GRU模型：利用生成式对抗神经网络（GAN）进行量价时序特征处理，再通过GRU模型进行时序特征编码，构建选股因子。
- 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。
- GAN模型采用LSTM生成器和CNN判别器，LSTM保留时序性，CNN提取二维特征。
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GAN_GRU因子表现
- 自2019年2月至2026年6月，月频调仓，全A范围内IC均值0.1045***，年化超额收益率17.75%。
- 近期IC为-0.0499***，近一年IC均值为0.0370***。
- 中信一级行业中，传媒、钢铁、电力及公用事业等行业表现突出。
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行业表现分析
- 6月当期IC排名前五的行业（除综合）：传媒（0.3255***）、钢铁（0.2762***）、电力及公用事业（0.2674***）、家电（0.2343***）、交通运输（0.2035***）。
- 近一年IC均值排名前五的行业（除综合）：煤炭（0.1587***）、传媒（0.1549***）、钢铁（0.1342***）、消费者服务（0.1267***）、商贸零售（0.1199***）。
- 多头组合超额收益最高的行业（4月当期）：煤炭（3.74%）、电力及公用事业（2.88%）、有色金属（2.55%）、银行（2.43%）、食品饮料（2.11%）。
- 多头组合月平均超额收益最高的行业（近一年）：食品饮料（1.02%）、消费者服务（1.01%）、电力及公用事业（0.89%）、农林牧渔（0.84%）、钢铁（0.60%）。
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2026年7月多头组合
- 因子得分排名前10的股票：启明信息、金杯电工、科美诊断、新巨丰、长青股份、湘电股份、掌趣科技、中集集团、中国铁建、正泰电器。
- 各中信一级行业排名第一的股票已列出。
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风险提示
- 结论基于历史数据，未来市场环境变化可能导致实际表现差异，数据准确性存在风险。
- 个股预测结果不构成投资建议，投资者需自行承担风险。
