20260831-西南证券-机器学习因子选股月报（2026年9月）_13页_1mb

报告摘要

机器学习因子选股月报（2026年9月）总结

核心内容

本报告基于西南证券研究院发布的《量价时序特征挖掘模型在深度学习因子中的应用》（2024年7月11日）中提到的GAN_GRU模型，定期更新该因子自2024年以来的表现情况。GAN_GRU因子结合生成式对抗网络（GAN）和门控循环单元（GRU）模型，通过处理量价时序特征并进行时序编码，最终生成用于选股的因子。

主要观点

因子表现：
- 自2019年2月至2026年8月，GAN_GRU因子在全A范围内IC均值为0.1058***，多头组合年化超额收益率达20.10%。
- 截至2026年8月28日，最新一期IC为-0.0882***，近一年IC均值为0.0554***。
行业表现：
- 近期表现（2026年8月）：IC排名前五的行业为纺织服装（0.2110***）、消费者服务（0.1837***）、家电（0.1086***）、传媒（0.0988***）、食品饮料（0.0848***）。
- 近一年表现：IC均值排名前五的行业为传媒（0.1539***）、煤炭（0.1490***）、消费者服务（0.1394***）、钢铁（0.1366***）、商贸零售（0.1289***）。
多头组合表现：
- 2026年8月：超额收益最高的五个行业为食品饮料（12.25%）、家电（11.35%）、建筑（9.29%）、石油石化（9.27%）、消费者服务（8.74%）。
- 近一年：月平均超额收益最高的五个行业为钢铁（2.21%）、消费者服务（2.11%）、农林牧渔（1.84%）、食品饮料（1.71%）、建筑（1.65%）。
2026年9月多头组合：
- 根据因子得分，排名前10的股票为：捷顺科技、新乡化纤、兆讯传媒、东湖高新、海南机场、科美诊断、鑫铂股份、格力博、佳都科技、赛轮轮胎。

关键信息

模型结构：
- GAN_GRU模型由两层GRU和一个MLP组成，其中GRU用于时序特征编码，MLP用于预测收益。
- 生成器使用LSTM，判别器使用CNN，以适应量价时序特征的二维“图片”结构。
数据与训练方式：
- 量价特征包括18个日频和月频指标，如收盘价、开盘价、成交量、换手率等。
- 训练数据为过去400天内的数据，采用月频调仓，训练集与验证集比例为80%:20%。
- 每半年滚动训练一次，训练时间点为每年6月30日和12月31日。
- 股票筛选标准：剔除ST及上市不足半年的股票。
模型性能：
- GAN_GRU因子IC均值为0.1058***，信息比率为1.48，年化波动率为23.24%。
- 多头组合年化超额收益率为20.10%。
风险提示：
- 本报告基于公开历史数据，未来市场环境变化可能导致因子表现与报告结论存在差异。
- 第三方数据可能存在不准确风险，个股预测结果不构成投资建议。
- 投资者应充分了解自身风险偏好与承受能力，市场有风险，投资需谨慎。

因子说明与投资评级

投资评级：
- 公司评级分为买入、持有、中性、回避、卖出，基于未来6个月股价相对基准指数的表现。
- 行业评级分为强于大市、跟随大市、弱于大市，基于行业整体回报与基准指数的对比。
分析师信息：
- 郑琳琳（执业证号：S1250522110001）、祝晨宇（执业证号：S1250525100004）为本报告署名分析师。
- 报告所采用数据来源合法合规，分析基于分析师职业理解。

图目录：
- 图1：深度学习选股模型结构
- 图2：生成对抗网络（GAN）模型示意
- 图3：卷积神经网络（CNN）模型示意
- 图4：GAN_GRU模型示意
- 图5：GAN_GRU因子各行业近期IC表现
- 图6：GAN_GRU因子各行业近期多头组合表现
表目录：
- 表1：深度学习选股量价特征表
- 表2：GAN_GRU因子历史表现
- 表3：2026年8月末模型输出各行业排名第一个股
- 表4：因子得分排名前十的个股

总结

GAN_GRU因子通过结合生成式对抗网络和门控循环单元模型，对量价时序特征进行深度挖掘，有效提升了选股因子的预测能力。在月频调仓策略下，该因子在全A范围内表现出良好的预测性能，IC均值为0.1058***，多头组合年化超额收益率为20.10%。在不同行业中，该因子表现存在差异，近期表现最佳的行业为纺织服装、消费者服务、家电、传媒、食品饮料，近一年表现最佳的行业为传媒、煤炭、消费者服务、钢铁、商贸零售。2026年9月的多头组合包括排名前10的股票，具体为捷顺科技、新乡化纤、兆讯传媒、东湖高新、海南机场、科美诊断、鑫铂股份、格力博、佳都科技、赛轮轮胎。

本报告仅供参考，不构成投资建议，投资者需自行评估风险。

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