20251231-西南证券-机器学习因子选股月报（2026年1月）_14页_1mb

报告摘要

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，定期更新该因子的表现情况。GAN_GRU因子结合了生成式对抗网络（GAN）与门控循环单元（GRU）模型，用于处理和编码量价时序特征，从而生成选股因子。

GAN_GRU因子通过生成器生成逼真的量价时序特征，再通过GRU模型进行时序特征编码，最终输出预测收益作为因子值。
该因子在2019年1月至2025年12月期间，月频调仓，全A范围内IC均值为 $0.1119^{***}$，多头组合年化超额收益率为 $22.42%$。
截至2025年12月29日，最新一期IC为 $0.0331^{}$，近一年IC均值为 $0.0669^{}$。
在申万一级行业中，近期表现较好的行业包括社会服务、煤炭、环保、商贸零售、钢铁，IC分别为 $0.4243^{}$、$0.2643^{}$、$0.2262^{}$、$0.1888^{}$、$0.1812^{***}$。
近一年表现较好的行业为社会服务、钢铁、非银金融、商贸零售、建筑材料，IC均值分别为 $0.1303^{}$、$0.1154^{}$、$0.1157^{}$、$0.1067^{}$、$0.1017^{***}$。
多头组合在12月当期超额收益最高的五个行业为银行、房地产、环保、商贸零售、机械设备，超额收益分别为 $4.30%$、$3.51%$、$2.18%$、$1.76%$、$1.71%$。
近一年多头组合月平均超额收益最高的五个行业为银行、房地产、环保、商贸零售、机械设备，超额收益分别为 $2.12%$、$1.93%$、$1.5%$、$1.46%$、$1.23%$。
有4个行业（钢铁、煤炭、食品饮料、非银金融）未跑赢行业指数。

模型结构：采用GRU(128, 128) + MLP(256, 64, 64)结构，结合GAN生成器和CNN判别器进行特征处理。
数据来源：Wind、恒生聚源、西南证券整理。
训练与预测方式：
- 训练数据为过去400天内的18个量价特征。
- 每5个交易日采样一次，特征形状为 $40 \times 18$。
- 训练集与验证集比例为 $80%$ : $20%$。
- 使用半年滚动训练，每年6月30日和12月31日进行模型训练。
- 股票筛选方式：剔除ST及上市不足半年的股票。
- 超参数设置：batch_size为截面股票数量，优化器为Adam，学习速率为1e-4，损失函数为IC，早停轮数为10，最大训练轮数为50。