华源证券 深度学习因子周报：Score v5因子今年相对中证全指超额40.08％

摘要

华源证券金工团队发布深度学习因子周报（数据截至 2026/08/21），跟踪基于残差网络端到端模型、ASTGNN、ABCM、StyleNet 等构建的深度学习因子在各宽基指数成分股内的多头超额表现。 中证全指内，今年以来 score_v5 因子超额收益 40.08% 居首，score_v3fast 以 36.37% 次之；近一周 score_v2 超额 2.26% 领先，score_v4style 相对较弱。 沪深 300 内今年以来 score_v1、score_v2 超额分别为 35.90%、33.22%；中证 500 内 score_v4 以 36.13% 最佳、score_v5 以 35.95% 次之；中证 1000 内 score_v3fast、score_v4 分别录得 32.53%、31.33%，各指数所有因子今年以来均获得正超额。 指增组合方面，今年以来沪深 300、中证 500、中证 1000 指增组合超额分别为 7.01%、13.53% 和 12.18%，其中中证 500 指增表现较好。 指增组合以 score_v5 为选股因子、周频 vwap 调仓，并施加市值暴露不超过 0.3 倍标准差、行业暴露不超过 2%、成分股占比 80%、周单边换手率 20% 等约束。 报告同时提示量化模型基于历史数据分析、未来或存在失效风险，极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击。

主要观点

• 中证全指内今年以来 score_v5 因子表现最好，超额收益 40.08%，score_v3fast 以 36.37% 次之，所有因子今年以来均获得正超额。

• 中证全指内近一周 score_v2 因子超额 2.26% 领先，score_v5 以 2.13% 次之，score_v4style 因子近期表现相对较弱。

• 沪深 300 内近一周 score_v1 因子超额 3.07%；今年以来 score_v1 以 35.90% 最佳、score_v2 以 33.22% 次之。

• 中证 500 内近一周 score_v2 因子超额 0.66%；今年以来 score_v4 以 36.13% 最佳、score_v5 以 35.95% 次之。

• 中证 1000 内近一周 score_v2 因子超额 0.16%；今年以来 score_v3fast 以 32.53% 最佳、score_v4 以 31.33% 次之。

• 近一周沪深 300、中证 500 和中证 1000 指增组合超额收益分别为 0.42%、0.47% 和 0.25%。

• 今年以来沪深 300、中证 500 和中证 1000 指增组合超额收益分别为 7.01%、13.53% 和 12.18%，中证 500 指增表现较好、中证 1000 次之，所有指增组合今年均获得正超额。

• 因子多头组合构建方式：选股范围为宽基指数成分股并剔除北交所股票；中证全指成分股按因子得分分 20 组取最大因子值组等权配置，沪深 300、中证 500、中证 1000 则分 10 组。

• 调仓频率为周度调仓，根据周五因子得分在每周一按收盘价交易；近一周、近一月、近一年分别对应截至日期最近 5、20 和 243 个交易日区间。

• 指增组合使用 score_v5 因子，周频调仓、每周一以 vwap 价格成交，股票池为中证全指成分股剔除北交所股票；市值因子相对基准暴露不超过 0.3 倍标准差、行业因子相对暴露不超过 2%。

• 指增组合风控与成本假设：指数成分股占比 80% 约束、周单边换手率限制 20%、个股权重偏离限制 ±1%；测算假设买入成本千分之一、卖出成本千分之二，停牌和涨停不能买入、停牌和跌停不能卖出。

• 附录介绍三类底层模型：带图结构 GRU 模型通过股票维度自适应 Attention 图结构捕捉股票交互关系；ABCM 通过 MSE 和 Rsquare 损失分离 alpha 与风险成分；StyleNet 分离个股特质性 alpha 与风格轮动 alpha。

论述逻辑

• 报告先交代因子来源：基于此前系列研究中的残差网络端到端因子挖掘、融合基本面信息的 ASTGNN、ABCM（alpha 与 beta 协同挖掘）和 StyleNet（市场风格多因子挖掘）等模型构建深度学习因子池，作为周度跟踪对象。

• 接着在宽基指数成分股（剔除北交所）内按因子得分分组构建多头组合、周度调仓，逐一跟踪中证全指、沪深 300、中证 500、中证 1000 内各因子的超额收益与累积 RankIC（数据均截至 2026/08/21）。

• 随后以 score_v5 因子构建沪深 300、中证 500、中证 1000 指增组合，在 vwap 成交、市值与行业暴露约束、成分股占比与换手率限制及交易成本假设下测算组合超额，完成从因子表现到指增组合落地的验证链条。

• 最终汇总得出各指数内最优因子（中证全指 score_v5、沪深 300 score_v1、中证 500 score_v4、中证 1000 score_v3fast）与指增组合超额结论，并以模型失效与极端市场两项风险提示收尾。

关键展望

• 报告明确提示量化模型基于历史数据分析，未来或存在失效风险，建议投资者紧密跟踪模型表现。

• 报告明确提示极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。

• 本报告为周度跟踪性质，全部图表数据截至 2026/08/21；除风险提示外，报告未给出明确的预测区间、目标价或未来时间窗口。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：全文为深度学习因子与指增组合的量化表现跟踪，未涉及个股评级、目标价或覆盖公司名单。