20260331-西南证券-机器学习因子选股月报（2026年4月）_14页_1mb

报告摘要

机器学习因子选股月报（2026年4月）总结

核心内容概述

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，定期更新该因子自2024年以来的表现情况。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。

主要观点

因子表现：自2019年2月至2026年3月，月频调仓下，GAN_GRU因子在全A范围内IC均值为 $0.1096^{}$，多头组合年化超额收益率为 $21.87%$。截至2026年3月27日，最新一期IC为 $0.1008^{}$，近一年IC均值为 $0.0514^{***}$。
行业表现：
- 近期（2026年2月）IC排名前五的行业（除综合）为：传媒（$0.4279^{}$）、煤炭（$0.2355^{}$）、商贸零售（$0.2003^{}$）、食品饮料（$0.1701^{}$）、基础化工（$0.1395^{***}$）。
- 近一年IC均值排名前五的行业（除综合）为：传媒（$0.1304^{}$）、钢铁（$0.1212^{}$）、商贸零售（$0.1191^{}$）、计算机（$0.1064^{}$）、食品饮料（$0.0988^{***}$）。
多头组合表现：
- 2026年2月当期，多头组合超额收益最高的五个行业（除综合）为：传媒（$4.57%$）、农林牧渔（$3.26%$）、建材（$3.19%$）、轻工制造（$2.53%$）、煤炭（$2.22%$）。
- 近一年，多头组合月平均超额收益最高的五个行业（除综合）为：房地产（$1.83%$）、商贸零售（$1.41%$）、消费者服务（$1.39%$）、汽车（$1.18%$）、电力及公用事业（$1.07%$）。
- 近一年，有8个中信一级行业（除综合）未跑赢行业指数，包括：交通运输、建材、煤炭、非银金融、传媒、有色、通信、煤炭。
因子构建与模型说明：
- GAN_GRU模型由GAN模型生成量价时序特征，再通过GRU模型进行时序编码，最终输出选股因子。
- 模型使用18个量价特征（如收盘价、成交量、换手率等），以月频调仓方式进行预测与回测。
- 模型训练方式为半年滚动训练，训练集与验证集比例为 $80%:20%$，并采用时序去极值+标准化与个股截面标准化处理。
- GAN生成器采用LSTM结构，判别器采用CNN结构，以保留量价时序的二维“图片”特性。

关键信息

模型结构

生成器（G）：采用LSTM结构，输入为 $40 \times 18$ 的量价时序特征，输出为处理后的特征。
判别器（D）：采用CNN结构，用于识别生成器输出的特征是否与真实数据相符。
GRU模型：用于对生成的特征进行时序编码，最终输出预测收益 $pRet$ 作为选股因子。

回测结果

IC值：全A范围内IC均值 $0.1096^{}$，最新一期IC为 $0.1008^{}$，近一年IC均值为 $0.0514^{***}$。
多头组合收益：
- 年化超额收益率为 $21.87%$。
- 年化收益率为 $36.03%$，年化波动率为 $21.87%$，信息比率为 $1.55$，最大回撤率为 $27.29%$。

2026年4月因子排名前十股票

排名	代码	简称	中信一级行业
1	605179.SH	一鸣食品	食品饮料
2	300768.SZ	迪普科技	计算机
3	603160.SH	汇顶科技	电子
4	600415.SH	小商品城	商贸零售
5	002516.SZ	旷达科技	汽车
6	688169.SH	石头科技	机械
7	301269.SZ	华大九天	计算机
8	002239.SZ	奥特佳	汽车
9	920982.BJ	锦波生物	医药
10	603605.SH	珀莱雅	基础化工