20260809-华源证券-深度学习因子周报_Score_v3fast因子今年相对中证全指超额34.46_11页_1mb

报告摘要

本报告为华源证券研究所发布的深度学习因子周报，分析了多个深度学习因子在不同宽基指数成分股中的表现，以及基于这些因子构建的指数增强组合的收益情况。报告还简要介绍了所使用的模型，并提出了相关风险提示。

中证全指：
- 近一周表现：score_v2 因子超额收益最高（16.39%），score_v3 因子其次（15.16%），score_v4style 因子表现较弱（-4.28%）。
- 今年以来表现：score_v3fast 因子表现最好（34.46%），score_v4style 因子其次（28.89%），所有因子均获得正超额。
沪深300：
- 近一周表现：score_v4 因子超额收益最高（15.34%）。
- 今年以来表现：score_v2 因子表现最好（32.88%），score_v4 因子其次（29.38%），所有因子均获得正超额。
中证500：
- 近一周表现：score_v4 因子超额收益最高（15.03%）。
- 今年以来表现：score_v4 因子表现最好（31.20%），score_v2 因子其次（23.85%），所有因子均获得正超额。
中证1000：
- 近一周表现：score_v2 因子超额收益最高（15.30%）。
- 今年以来表现：score_v4 因子表现最好（33.55%），score_v4style 因子其次（31.29%），所有因子均获得正超额。

近一周表现：
- 沪深300指增组合超额收益为5.13%
- 中证500指增组合超额收益为3.88%
- 中证1000指增组合超额收益为2.55%
今年以来表现：
- 沪深300指增组合超额收益为6.02%
- 中证500指增组合超额收益为14.85%（表现最好）
- 中证1000指增组合超额收益为10.13%（表现其次）

所有指增组合均获得正超额。

因子构建与模型：
- score_v0：使用周度、日度、分钟线和level2数据集，基于带图结构GRU模型+ABCM模型。
- score_v2：使用周度、日度、分钟线、level2和基本面数据集，基于带图结构GRU模型。
- score_v3fast：使用周度、日度、分钟线、level2和基本面数据集，基于ABCM模型。
- score_v3：使用周度、日度、分钟线、level2和基本面数据集，基于带图结构GRU模型+ABCM模型。
- score_v4style：使用周度、日度、分钟线、level2和基本面数据集，基于StyleNet模型。
- score_v4：使用周度、日度、分钟线、level2和基本面数据集，基于带图结构GRU模型+ABCM模型+StyleNet模型。
组合构建规则：
- 使用动态加权方式选取因子。
- 周频调仓，基于VWAP价格进行交易。
- 控制风险暴露：市值因子不超过基准指数0.3倍标准差，行业因子不超过2%。
- 限制成分股占比为80%，周单边换手率不超过20%，个股权重偏离不超过±1%。
- 交易成本假设：买入成本0.1%，卖出成本0.2%，停牌和涨停不能买入，停牌和跌停不能卖出。

通过自适应 Attention 图结构捕捉股票之间的交互关系。
公式：$$\boldsymbol {Z} = (\boldsymbol {I} + \text { softmax } (\text { ReLU } (\boldsymbol {M M} ^ {T}))) \boldsymbol {X W}$$

证券投资评级：基于6个月内证券相对于市场基准指数的涨跌幅。
- 买入：涨跌幅 > 20%
- 增持：5% ≤ 涨跌幅 ≤ 20%
- 中性：-5% ≤ 涨跌幅 ≤ 5%
- 减持：涨跌幅 < -5%
行业投资评级：基于行业指数相对于市场基准指数的涨跌幅。
- 看好：行业指数 > 市场基准指数
- 中性：行业指数 ≈ 市场基准指数
- 看淡：行业指数 < 市场基准指数
基准指数：
- A股（北交所除外）：沪深300
- 北交所：北证50
- 香港市场：恒生中国企业指数（HSCEI）
- 美国市场：标普500或纳斯达克
- 新三板：三板成指（协议转让）或三板做市指数（做市转让）