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机器学习因子选股月报（2025 年 12 月）分析总结

报告概述

本报告基于西南证券研究院发布的机器学习因子选股月报。报告重点分析了利用生成式对抗网络（GAN）与门控循环单元（GRU）结合的模型（GAN_GRU模型）生成的量化选股因子的表现和应用。该因子基于前期报告《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），定期更新2024年以来在全A股市场上的表现。

一、GAN_GRU 模型简介

报告介绍了GAN生成器和判别器的相互对抗机制，以及其在特征生成方面的优化。GAN_GRU模型采用：

• LSTM作为生成器，处理时序特征，保留期间的动态关系。
• CNN作为判别器，提取二维图像特征。
• 组合模型通过对抗训练生成更逼真的量价时序特征，输入为40天的量价数据，输出为时序编码后的选股因子。

模型训练涵盖18个量价特征，采用月频调仓策略，阶段性滚动训练并剔除ST股票和极值数据。

二、GAN_GRU因子表现

1. 总体表现指标

• 自2019年1月至2025年11月，IC值约为0.1131，具有统计显著性（***）；
• 多头组合年化超额收益率约为23.14%；
• 截至2025年11月，最新IC值为0.1241，近一年IC均值为0.0867。

2. 行业表现

近期IC表现

IC值最高的前五大申万一级行业（除综合）：

• 社会服务：0.2198
• 房地产：0.2027
• 钢铁：0.1774
• 非银金融：0.1754
• 煤炭：0.1537

近一年IC均值排名

IC均值最高（除综合）的前五大行业：

• 非银金融：0.1401
• 钢铁：0.1367
• 商贸零售：0.1152
• 纺织服饰：0.1124
• 公用事业：0.1092

3. 多头组合表现

截至2025年11月：

• 11月当期：

  • 最高超额收益行业：环保、机械设备、房地产、纺织服饰、建筑材料。
  • 未跑赢行业指数的行业共5个。

• 近一年平均超额收益：
  最高超额收益行业：建筑材料、房地产、社会服务、纺织服饰、商贸零售（超额收益分别为：2.15%、1.97%、1.77%、1.71%、1.62%）。

4. 投资组合建议

根据最新模型，多头组合中表现最优异的股票为：

• 力生制药（医药生物）、盘江股份（煤炭）、运机集团（机械设备）、皖新传媒（传媒）、宇信科技（计算机）、坤彩科技（基础化工）、中国海油（石油石化）、吉林高速（交通运输）、中集车辆（汽车）、中炬高新（食品饮料）

三、风险提示

• 本报告基于历史数据，未来市场风险可能导致因子表现下滑。
• 存在第三方数据不准确的风险。
• 因子结果不构成投资建议，投资者应谨慎评估自身风险偏好。

总结

GAN_GRU因子是一种迭代更新的深度学习因子，通过GAN生成器和GRU编码模型结合量价时序特征，表现稳健。

• 全面IC及超额收益表现良好。
• 对非银金融、钢铁等行业表现尤为突出。
• 建议投资者结合自身风险偏好谨慎研判模型输出建议。