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西南证券金融工程报告：机器学习因子选股月报（2025年8月）

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》研究，定期更新GAN_GRU因子的表现情况。该因子通过生成式对抗神经网络（GAN）对量价时序特征进行处理，再使用GRU模型进行时序编码，应用于股票筛选和选股策略。报告涵盖了因子的表现、风险提示等内容。

模型简介

GAN_GRU因子基于GAN与GRU的结合：GAN用于生成量价时序特征映射，其核心是通过生成器与判别器的对抗训练提升数据质量；GRU则用于编码时序特征，保留“图片”模式的特性。特征数据包括月频和日频的量价指标，如收盘价、换手率等，最终生成因子值引导选股。

因子表现

1. 历史表现

   • 自2019年1月至2025年7月，GAN_GRU因子全A范围内IC均值为11.43%，多头组合年化超额收益率达24.86%。
   • 截至2025年7月28日，最新一期IC为9.27%；近一年IC均值为10.97%。
   • 行业表现：近期IC值排名前三的行业为家用电器、非银金融、商贸零售。近一年IC均值排名前列的行业分别为公用事业、非银金融等。

2. 多头组合表现

   • 截至2025年7月，7月当期行业超额收益最高行业包括纺织服饰、公用事业等，平均超额收益达3.62%。
   • 近一年来，多头组合在30个申万一级行业中均表现优于行业指数。

2025年8月多头组合

根据最新因子值，筛选出前十强股，覆盖轻工制造、医药生物、传媒等多个行业。

风险提示

• 包含模型依赖历史数据，存在未来市场变化导致的表现差异风险。
• 第三方数据准确性风险。
• 分析师过错免责声明。

本报告仅供参考，不构成任何投资建议，投资需自负风险。