交易行为因子5月惨淡，APM因子逆势拉升 | 开源金工

2026-06-03 · 美林配资

图1展示了常见Barra风格因子在2026年5月的收益。从大/小盘风格来看，市值因子录得了1.66%的收益。从价值/成长维度看，账面市值比因子录得了-1.52%的收益，成长因子录得了0.04%的收益，盈利预期因子录得了0.05%的收益。 3.1、 理想反转因子5月份多空对冲收益为-2.89% 图2展示了行业市值中性化后的理想反转因子多空对冲净值曲线，最新数据

图1展示了常见Barra风格因子在2026年5月的收益。从大/小盘风格来看，市值因子录得了1.66%的收益。从价值/成长维度看，账面市值比因子录得了-1.52%的收益，成长因子录得了0.04%的收益，盈利预期因子录得了0.05%的收益。

3.1、 理想反转因子5月份多空对冲收益为-2.89%

图2展示了行业市值中性化后的理想反转因子多空对冲净值曲线，最新数据截至到2026年5月28日（下同）。在全历史区间内，理想反转因子的IC均值为-0.047，rankIC均值为-0.059，信息比率为2.25，多空对冲月度胜率为76.3%。2026年5月份，理想反转因子的多空对冲收益为-2.89%，近12个月的多空对冲月度胜率为41.7%。

3.2、 聪明钱因子5月份多空对冲收益为-2.57%

图4展示了行业市值中性化后的聪明钱因子多空对冲净值曲线。在全历史区间内，聪明钱因子的IC均值为-0.036，rankIC均值为-0.061，信息比率为2.58，多空对冲月度胜率为79.5%。2026年5月份，聪明钱因子的多空对冲收益为-2.57%，近12个月的多空对冲月度胜率为58.3%。

3.3、 APM因子5月份多空对冲收益为3.87%

图6展示了行业市值中性化后的APM因子多空对冲净值曲线。在全历史区间内，APM因子的IC均值为0.029，rankIC均值为0.035，信息比率为2.30，多空对冲月度胜率为76.3%。2026年5月份，APM因子的多空对冲收益为3.87%，近12个月的多空对冲月度胜率为58.3%。

3.4、 理想振幅因子5月份多空对冲收益为-2.31%

图8展示了行业市值中性化后的理想振幅因子多空对冲净值曲线。在全历史区间内，理想振幅因子的IC均值为-0.052，rankIC均值为-0.073，信息比率为2.90，多空对冲月度胜率为82.4%。2026年5月份，理想振幅因子的多空对冲收益为-2.31%，近12个月的多空对冲月度胜率为58.3%。

本小节我们对上述交易行为因子进行合成，并对合成因子进行绩效分析。因子值方面，我们将上述交易行为因子在行业内进行因子去极值与因子标准化。因子权重方面，我们滚动选取过去12期因子ICIR值作为权重，加权形成交易行为合成因子。

图10展示了行业市值中性化后的交易行为合成因子多空对冲净值曲线和多头对冲各组均值组合的净值曲线。 在全历史区间内，合成因子的IC均值为0.064，rankIC均值为0.091，多空对冲信息比率3.10，多空对冲月度胜率为78.2% 。2026年5月份，合成因子的多空对冲收益为-2.34%，近12个月的多空对冲月度胜率为50.0%。

在全历史区间内，多头对冲组均值的年化收益率为7.78%，收益波动比为2.44，月度胜率为76.1%。

值得一提的是，合成因子在国证2000和中证1000中的表现，要优于在中证800中，全历史区间内的信息比率分别为2.65、2.40和0.86（图12）。

理想反转因子是对传统反转因子进行W式切割得到的，具体步骤如下：

（1）对选定股票，回溯取其过去20日的数据；

（2）计算该股票每日的平均单笔成交金额（成交金额/成交笔数）；

（3）单笔成交金额高的10个交易日，涨跌幅加总，记作 ；

（4）单笔成交金额低的10个交易日，涨跌幅加总，记作 ；

（6）对所有股票，都进行以上操作，计算各自的理想反转因子 。

聪明钱因子用来衡量聪明钱参与交易的相对价位高低，具体步骤如下：

（1）对选定股票，回溯取其过去10日的分钟行情数据；

（2）构造指标 ，其中 为第t分钟涨跌幅， 为第t分钟成交量；

（3）将分钟数据按照指标 从大到小进行排序，取成交量累积占比前20%的分钟，视为聪明钱交易；

（4）计算聪明钱交易的成交量加权平均价 ；

（5）计算所有交易的成交量加权平均价 ；

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告 《聪明钱因子模型的2.0版本》

APM因子用来衡量股价行为上午（或隔夜）与下午的差异程度，具体步骤如下：

（1）对选定股票，回溯取其过去20日数据，记逐日隔夜的股票收益率为 ，隔夜的指数收益率为 ；逐日下午的股票收益率为 ，下午的指数收益率为 ；

（2）将得到的40组隔夜与下午 的收益率数据进行回归： ，得到残差项 ；

（3）以上得到的40个残差 中，隔夜残差记为 ，下午残差记为 ，进一步计算每日隔夜与下午残差的差值 ；

（4）构造统计量 来衡量隔夜与下午残差的差异程度，计算公式如下（𝜇为均值，𝜎为标准差）：

(5)为了消除动量因子影响，将统计量stat对动量因子进行横截面回归： ，其中 为股票过去20日的收益率，代表动量因子；

（6）将回归得到的残差值 作为APM因子。

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告 《 APM因子模型的 进阶版 》

理想振幅因子用来衡量股票高价态和低价态振幅信息差异程度，具体步骤如下：

（1）对选定股票，回溯取其最近20个交易日数据，计算股票每日振幅（最高价/最低价-1）；

（2）选择收盘价较高的25%有效交易日，计算振幅均值得到高价振幅因子 ；

（3）选择收盘价较低的25%有效交易日，计算振幅均值得到低价振幅因子 ；

（4）将高价振幅因子 与低价振幅因子 作差，得到理想振幅因子 。

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告 《 振幅因子的隐藏结构 》

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

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