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金工定期报告：TPS与SPS选股因子绩效分析（2025年10月）

证券分析师：

• 高子剑（执业证书：S0600518010001）
• 凌志杰（执业证书：S0600525040007）

一、因子模型简介

1. TPS因子（Turn20 Conformed by PLUS）：

   • 核心思想：从日频换手率的稳定性角度出发，采用成交价改进换手率。
   • 公式表达：日频数据，计算简单，回测期（2006/01-2022/04/30）表现优于传统换手率因子。在剔除市场风格和行业干扰后，仍具选股能力。

2. SPS因子（STR Conformed by PLUS）：

   • 核心思想：基于日频换手率稳定性，构建成交价改进换手率因子，计算流程简单，效果显著优于传统换手率及换手率变化率因子。
   • 优势：剔除市场干扰后仍保持较强选股能力。

二、绩效表现（2006年1月至2025年10月）

1. TPS因子多空对冲绩效：

   • 年化收益率：39.34%
   • 年化波动：15.74%
   • 信息比率：2.50
   • 月度胜率：77.54%
   • 月度最大回撤：18.19%

2. SPS因子多空对冲绩效：

   • 年化收益率：43.18%
   • 年化波动：13.16%
   • 信息比率：3.28
   • 月度胜率：83.47%
   • 月度最大回撤：11.58%

10月份边际表现：

• TPS因子：
  • 多头组合收益率：4.09%
  • 空头组合收益率：-1.73%
  • 多空对冲收益率：5.82%
• SPS因子：
  • 多头组合收益率：4.22%
  • 空头组合收益率：-0.78%
  • 多空对冲收益率：5.00%

三、模型改进逻辑

1. 换手率因子的演进：

   • 早期传统换手率Turn20因子表现不佳，存在逻辑缺陷，导致组内收益标准差随换手率增大而上升。
   • 引入影线差价格因子与换手率配合，构建TPS及SPS因子，解决组内收益差异问题。
   • 因子基于日频数据，模型简单但效果显著，优于传统因子。

2. 价格因子选择：

   • 采用影线差反映日内多空情绪，有效捕捉市场情绪变化。
   • 使用成交量反映价格趋势，增加因子解释力。

四、风险提示

• 历史数据回测风险：模型基于历史数据，未来市场可能发生重大变化。
• 单因子波动：单因子收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理和风险控制方法。
• 模型局限性：选股模型依赖历史数据，可能不适用于极端市场环境。

总结

报告指出，TPS与SPS作为基于换手率改进的价格因子，在全市场A股投资组合中表现稳定、绩效优异，年化收益率显著高于市场基准，信息比率较高。模型采用影线差价格因子与换手率配合，成功解决了组内收益标准差的问题，表现出较强的选股能力。风险提示强调模型依赖历史数据及单因子波动性。