> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 金融工程研究团队总结报告（2026年5月） ## 核心内容概述 本报告由开源证券金融工程研究团队发布，主要分析了2026年5月Barra风格因子和开源交易行为因子的表现，并提供了各因子的构造方法和合成因子的绩效回顾。团队成员包括魏建榕（首席分析师）及多位分析师和研究员，均具备相应的执业资格。 ## 主要观点与关键信息 ### 1. Barra风格因子表现跟踪（2026年5月） - **市值因子**：录得1.66%的收益。 - **账面市值比因子**：录得-1.52%的收益。 - **成长因子**：录得0.04%的收益。 - **盈利预期因子**：录得0.05%的收益。 - **其他因子**：贝塔因子1.56%，残差波动-0.67%，非线性市值1.10%，流动性-0.51%，杠杆-0.77%。 ### 2. 开源交易行为因子概述 - **理想反转因子**：基于大单成交数据，识别反转属性最强的交易日。 - **聪明钱因子**：通过分钟行情数据识别机构参与程度，构造跟踪聪明钱的因子。 - **APM因子**：衡量日内不同时间段交易行为差异，反映反转强度。 - **理想振幅因子**：基于股价维度切割振幅信息，体现不同价态下的结构性差异。 ### 3. 5月份各交易行为因子表现 - **理想反转因子**：5月份多空对冲收益为-2.89%，近12个月胜率为41.7%。 - **聪明钱因子**：5月份多空对冲收益为-2.57%，近12个月胜率为58.3%。 - **APM因子**：5月份多空对冲收益为3.87%，近12个月胜率为58.3%。 - **理想振幅因子**：5月份多空对冲收益为-2.31%，近12个月胜率为58.3%。 - **交易行为合成因子**：5月份多空对冲收益为-2.34%，近12个月胜率为50.0%。 ### 4. 交易行为合成因子的全历史表现 - **IC均值**：0.064 - **rankIC均值**：0.091 - **信息比率**：3.10 - **多空对冲月度胜率**：78.2% ### 5. 交易行为合成因子在不同股票池中的表现 - **国证2000**：信息比率2.65 - **中证1000**：信息比率2.40 - **中证800**：信息比率0.86 - **合成因子表现更优**：在中小股票池中表现优于中证800。 ### 6. 交易行为因子的构造方法 - **理想反转因子**：基于过去20日的平均单笔成交金额，计算高价和低价交易日的涨跌幅差。 - **聪明钱因子**：通过分钟行情数据计算成交量加权平均价，衡量机构参与程度。 - **APM因子**：通过回归分析计算日内不同时间段的残差差异，并消除动量因子影响。 - **理想振幅因子**：基于过去20日的振幅信息，计算高价态和低价态的振幅均值差。 ## 风险提示 - 模型测试基于历史数据，市场波动不确定性可能导致模型失效。 ## 数据来源 - 数据来自Wind及开源证券研究所，时间范围为2010年4月至2026年5月。 ## 报告结构 ### 1. Barra风格因子表现跟踪 - 分析了市值、账面市值比、成长等风格因子在2026年5月的表现。 ### 2. 开源交易行为因子概述 - 介绍了理想反转、聪明钱、APM和理想振幅因子的逻辑和构造方法。 ### 3. 开源交易行为因子的绩效回顾 - 详细分析了各因子在5月份的表现，包括多空对冲收益和胜率。 ### 4. 交易行为合成因子的绩效回顾 - 对合成因子进行全历史和近期绩效分析，展示其在不同股票池中的表现差异。 ### 5. 交易行为因子的构造方法 - 提供了各因子的具体构造步骤，供投资者参考。 ### 6. 风险提示 - 提醒投资者注意模型测试的局限性，以及市场波动可能带来的风险。 ## 结论 - 5月份，APM因子表现最佳，录得正收益，而理想反转、聪明钱和理想振幅因子均录得负收益。 - 交易行为合成因子在5月份表现一般，但整体历史表现优于中证800。 - 各因子的构造方法基于交易行为数据，旨在捕捉市场中的alpha源。 - 投资者需注意模型的局限性及市场波动带来的风险。