20261018-华源证券-深度学习因子周报_Score_v5因子今年相对中证全指超额43.54_11页_2mb

AI报告摘要

深度学习因子周报总结（2026年10月18日）

核心内容概述

本报告总结了2026年10月18日发布的《深度学习因子周报》，重点分析了多个深度学习因子在不同宽基指数下的表现，以及基于这些因子构建的指数增强组合的收益情况。报告还介绍了模型构建方法及风险提示。

主要观点与关键信息

一、深度学习因子表现

1. 中证全指

近一周表现：
- score_v4style 因子表现最好，超额收益为 0.02%。
- score_v1 因子次之，超额收益为 -0.35%。
- score_v3fast 因子表现相对较弱，超额收益为 -2.36%。
今年以来表现：
- score_v5 因子表现最佳，超额收益为 43.54%。
- score_v4 因子次之，超额收益为 37.41%。
- 所有因子今年以来均获得正超额。

2. 沪深300

近一周表现：
- score_v4style 因子表现最好，超额收益为 4.26%。
- score_v1 因子次之，超额收益为 1.20%。
- score_v3fast 因子表现较弱，超额收益为 1.54%。
今年以来表现：
- score_v1 因子表现最佳，超额收益为 46.54%。
- score_v5 因子次之，超额收益为 45.50%。
- 所有因子今年以来均获得正超额。

3. 中证500

近一周表现：
- score_v4style 因子表现最好，超额收益为 1.87%。
- score_v3fast 因子表现较弱，超额收益为 -3.98%。
今年以来表现：
- score_v4 因子表现最佳，超额收益为 40.41%。
- score_v5 因子次之，超额收益为 37.35%。
- 所有因子今年以来均获得正超额。

4. 中证1000

近一周表现：
- score_v1 因子表现最好，超额收益为 -0.30%。
- score_v3fast 因子表现较弱，超额收益为 -2.38%。
今年以来表现：
- score_v4 因子表现最佳，超额收益为 32.81%。
- score_v5 因子次之，超额收益为 30.78%。
- 所有因子今年以来均获得正超额。

二、指增组合表现

近一周表现：
- 沪深300指增组合超额收益为 0.11%。
- 中证500指增组合超额收益为 0.73%。
- 中证1000指增组合超额收益为 1.26%。
今年以来表现：
- 沪深300指增组合超额收益为 11.60%。
- 中证500指增组合表现最好，超额收益为 19.16%。
- 中证1000指增组合次之，超额收益为 18.30%。
- 所有指增组合今年以来均获得正超额。

三、模型介绍

score_v1：基于门控网络模型，使用周度、日度、分钟线、level2和基本面数据集。
score_v2：基于带图结构GRU模型，使用相同数据集。
score_v3fast：基于ABCM模型，使用相同数据集。
score_v4style：基于StyleNet模型，使用相同数据集。
score_v4：融合GRU、ABCM、StyleNet模型及行业轮动。
score_v5：融合score_v1、v2、v3fast、v4style模型及行业轮动。

四、风险提示

量化模型基于历史数据分析，未来可能存在失效风险，建议投资者持续关注模型表现。
极端市场环境可能对模型效果产生重大影响，导致收益亏损。

总结

报告总结了多个深度学习因子在不同指数下的表现，并指出score_v5因子在中证全指和沪深300指数中表现突出，超额收益分别为43.54%和45.50%。指增组合方面，中证500指增组合表现最佳，超额收益为19.16%。所有因子和指增组合今年以来均实现正超额收益，显示出良好的市场适应性。报告还提供了模型构建方法，并强调了投资风险，提醒投资者注意模型的局限性和极端市场环境的影响。

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