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开源交易行为因子绩效月报（2026年7月）总结

核心内容概述

本报告由开源证券金融工程研究团队发布，重点分析了2026年7月Barra风格因子的表现以及开源交易行为因子的绩效表现。报告还介绍了交易行为因子的构造方法，并对合成因子的绩效进行了回顾，同时提示了模型测试的风险。

主要观点

• Barra风格因子表现：2026年7月，市值因子、账面市值比因子、盈利预期因子等均录得正收益，而成长因子表现较弱。
• 开源交易行为因子：基于交易行为模式构建的因子，如理想反转、聪明钱、APM、理想振幅，被认为具有稳健的alpha来源。
• 因子绩效回顾：2026年7月，理想反转、聪明钱、APM、理想振幅因子均录得正收益，但全历史区间表现存在差异。
• 合成因子表现：交易行为合成因子在7月录得18.03%的多空对冲收益，全历史区间表现良好，尤其在中小股票池中效果更优。
• 因子构造方法：各因子通过不同的交易行为特征进行构建，如大单成交、分钟行情价量、日内时段差异、股价振幅等。

关键信息

1. Barra风格因子表现（2026年7月）

2. 开源交易行为因子绩效回顾（2026年7月）

3. 开源交易行为合成因子绩效回顾（2026年7月）

• 多空对冲收益：18.03%
• 近12个月胜率：41.7%
• 全历史区间表现：
  • IC均值：0.064
  • rankIC均值：0.092
  • 多空对冲信息比率：2.57
  • 多空对冲月度胜率：77.8%
• 多头对冲组均值：
  • 年化收益率：7.96%
  • 收益波动比：2.07
  • 月度胜率：75.7%
• 在不同股票池中的表现：
  • 国证2000：信息比率2.05
  • 中证1000：信息比率1.77
  • 中证800：信息比率0.75

4. 交易行为因子构造方法

理想反转因子

• 通过回溯20日数据，计算每日平均单笔成交金额；
• 将高成交金额日与低成交金额日的涨跌幅进行对比，得到理想反转因子。

聪明钱因子

• 基于分钟行情数据，构造 $S_t = |R_t| / V_t^{0.25}$；
• 按照 $S_t$ 排序，取成交量累积占比前20%的分钟视为聪明钱交易；
• 计算聪明钱交易的 $VWAP_{smart}$ 与全市场 $VWAP_{all}$ 的比值作为因子。

APM因子

• 通过回溯20日数据，计算隔夜与下午的股票及指数收益率；
• 回归得到残差项，计算隔夜与下午残差的差值；
• 构造统计量并进行横截面回归，残差作为APM因子。

理想振幅因子

• 回溯20日数据，计算每日振幅；
• 分别计算高价态与低价态的振幅均值；
• 两者差值即为理想振幅因子。

风险提示

• 模型测试基于历史数据，市场波动可能导致因子失效；
• 报告适用对象为专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者；
• 分析基于假设，不同假设可能导致结果差异；
• 估值方法和模型存在局限性，结果不保证交易价格。

附注

• 报告发布日期：2026年07月31日
• 研究团队成员：魏建榕、傅开波、高鹏、胡亮勇、王志豪、盛少成、蒋韬、常津铭
• 机构邮箱：research@kysec.cn
• 机构地址：
  • 上海：上海市浦东新区世纪大道1788号陆家嘴金控广场1号楼3层
  • 北京：北京市西城区西直门外大街18号金贸大厦C2座9层
  • 深圳：深圳市福田区金田路2030号卓越世纪中心1号楼45层
  • 西安：西安市高新区锦业路1号都市之门B座5层