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机器学习因子选股月报（2025年9月）

摘要

西南证券研究院发布报告，探讨基于GAN_GRU模型的选股因子表现。该因子利用生成式对抗网络（GAN）和门控循环单元（GRU）对量价时序特征进行处理，自2024年以来表现稳定。

GAN_GRU因子简介

• 模型结构：该因子由GAN模型生成量价特征，再通过GRU模型进行时序编码。
• 数据处理：使用18个量价特征，月频调仓，数据标准化、去极值处理。
• 训练策略：半年重新训练一次，优化器为Adam，学习率为1e-4，损失函数为IC。

因子表现跟踪

• 历史表现(2019.01–2025.08)：

  • 全A范围内IC均值11.36%，年化超额收益率23.52%。
  • 最新一期IC为-2.56%，近一年IC均值为8.94%。

• 行业表现分析：

  • 近期表现（截至2025年8月）：
    • IC排名前五行业：食品饮料（IC 22.17%）、煤炭（18.28%）、建筑材料（13.48%）、公用事业、社会服务。
    • 多头组合超额收益最高行业：纺织服饰（5.19%）、公用事业（3.62%）、汽车（3.29%）等。
  • 近一年表现：
    • IC均值排名前五：公用事业（15.87%）、钢铁（13.95%）、商贸零售（13.51%）等。
    • 多头组合超额收益排名前五：家用电器、建筑材料、公用事业、食品饮料、纺织服饰。

风险提示

• 数据依赖：结论基于历史数据，未来市场环境变化可能影响因子表现。
• 数据准确性：第三方数据可能存在误差。
• 投资建议：量化因子预测不构成投资保证，投资者需自行评估风险承受能力。

投资者提示

该因子虽具有较高历史收益，但近期表现波动，行业表现差异明显，建议投资者根据自身风险偏好谨慎决策。