> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 开源交易行为因子绩效月报（2026年8月）总结 ## 核心内容概述 本报告为开源证券金融工程研究团队发布的《开源交易行为因子绩效月报（2026年8月）》，主要围绕交易行为类因子的绩效表现、构造方法及市场适用性进行分析。报告涵盖了Barra风格因子的跟踪、开源交易行为因子的绩效回顾、合成因子的分析，以及因子构造的具体方法。此外，报告还包含风险提示与法律声明，强调模型测试基于历史数据，存在市场不确定性下的失效风险。 ## 主要观点 - **Barra风格因子表现**：2026年8月，市值因子表现较差，录得-3.50%的收益，而账面市值比因子表现相对稳健，录得0.13%的收益。成长因子和盈利预期因子则分别录得-0.05%和-0.40%的收益。 - **开源交易行为因子表现**： - 理想反转因子在8月份录得2.59%的多空对冲收益，近12个月的胜率为41.7%。 - 聪明钱因子在8月份录得-3.35%的多空对冲收益，近12个月胜率为50.0%。 - APM因子在8月份录得0.71%的多空对冲收益，近12个月胜率为75.0%。 - 理想振幅因子在8月份录得6.08%的多空对冲收益，近12个月胜率为58.3%。 - 交易行为合成因子在8月份录得3.23%的多空对冲收益，近12个月胜率为50.0%。 - **全历史表现**： - 理想反转因子：IC均值-0.048，rankIC均值-0.060，信息比率2.01，月度胜率76.1%。 - 聪明钱因子：IC均值-0.036，rankIC均值-0.060，信息比率2.14，月度胜率78.6%。 - APM因子：IC均值0.028，rankIC均值0.034，信息比率2.32，月度胜率76.7%。 - 理想振幅因子：IC均值-0.053，rankIC均值-0.073，信息比率2.55，月度胜率82.1%。 - 交易行为合成因子：IC均值0.064，rankIC均值0.092，信息比率2.62，月度胜率77.9%。 - **合成因子表现差异**：合成因子在中小股票池（如国证2000、中证1000）中的表现优于在中证800中的表现，全历史信息比率分别为2.09、1.82和0.78。 ## 关键信息 ### 交易行为因子构造方法 1. **理想反转因子**： - 回溯取股票过去20日数据。 - 计算每日平均单笔成交金额。 - 将单笔成交金额高的10个交易日涨跌幅加总为M_high，低的10个交易日涨跌幅加总为M_low。 - 理想反转因子 $ M = M\_high - M\_low $。 2. **聪明钱因子**： - 回溯取股票过去10日分钟行情数据。 - 构造指标 $ S_t = |R_t| / (V_t)^{0.25} $。 - 按照 $ S_t $ 从大到小排序，取成交量累积占比前20%的分钟作为聪明钱交易。 - 计算聪明钱交易的成交量加权平均价 $ VWAP_{smart} $ 和所有交易的成交量加权平均价 $ VWAP_{all} $。 - 聪明钱因子 $ Q = VWAP_{smart} / VWAP_{all} $。 3. **APM因子**： - 回溯取股票过去20日数据，计算隔夜和下午的收益率。 - 回归得到残差项 $ \varepsilon_i $，并计算隔夜与下午残差的差值 $ \delta_t = \varepsilon_t^{am} - \varepsilon_t^{pm} $。 - 构造统计量 $ \mathrm{stat} = \frac{\mu(\delta_t)}{\sigma(\delta_t)/\sqrt{N}} $。 - 消除动量因子影响，进行横截面回归，取残差作为APM因子。 4. **理想振幅因子**： - 回溯取股票最近20个交易日数据，计算每日振幅（最高价/最低价-1）。 - 选取收盘价较高的25%交易日，计算振幅均值得到高价振幅因子 $ V\_high $。 - 选取收盘价较低的25%交易日，计算振幅均值得到低价振幅因子 $ V\_low $。 - 理想振幅因子 $ V = V\_high - V\_low $。 ### 合成因子构造方法 - 通过行业内的因子去极值与标准化处理，将理想反转、聪明钱、APM、理想振幅因子进行合成。 - 因子权重根据过去12期的因子ICIR值进行滚动加权计算。 - 合成因子在全历史区间内表现良好，IC均值0.064，rankIC均值0.092，信息比率2.62，月度胜率77.9%。 ## 风险提示 - 模型测试基于历史数据，无法保证在市场波动加剧时仍具有效性。 - 本报告为中风险（R3）评级，仅适用于专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者。 - 投资决策应结合个人投资目标与风险承受能力，不应仅依赖报告中的投资评级或建议。 ## 附注 - 本报告由开源证券金融工程研究团队发布，分析师包括魏建榕、傅开波、高鹏、胡亮勇、王志豪、盛少成、蒋韬、常津铭。 - 报告中包含的图表展示了各因子的净值曲线与月度收益表现。 - 报告中提到的股票投资评级体系为相对评级，需结合市场基准指数（如沪深300、恒生、三板成指、标普500等）进行判断。 - 本报告的分析方法与模型存在局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。