聚焦Alpha因子跟踪月报(2026年5月):新入库Level-2因子。本数据库基于 mysql8.0 建立,整体框架如右图 1 所示,覆盖广发金工团队十余年研发经验深厚积累的基本面因子、Level-1 中高频因子、Level-2 高频因子、机器学习因子、另类数据因子等,为多空策略、指数增强、ETF 轮动、资产配置、衍生品等策略提供可靠且有效的因子库支持。风险提示:(1)本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;(2)本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;(3)因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。
聚焦Alpha因子跟踪月报(2026年5月):新入库Level-2因子。本数据库基于 mysql8.0 建立,整体框架如右图 1 所示,覆盖广发金工团队十余年研发经验深厚积累的基本面因子、Level-1 中高频因子、Level-2 高频因子、机器学习因子、另类数据因子等,为多空策略、指数增强、ETF 轮动、资产配置、衍生品等策略提供可靠且有效的因子库支持。风险提示:(1)本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;(2)本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;(3)因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。
聚焦Alpha因子跟踪月报(2026年5月):新入库Level-2因子。本数据库基于 mysql8.0 建立,整体框架如右图 1 所示,覆盖广发金工团队十余年研发经验深厚积累的基本面因子、Level-1 中高频因子、Level-2 高频因子、机器学习因子、另类数据因子等,为多空策略、指数增强、ETF 轮动、资产配置、衍生品等策略提供可靠且有效的因子库支持。风险提示:(1)本文所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险;(2)本文策略在市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险;(3)因量化模型不同,本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。核心数据:在全市场、月度换仓条件下,agru_dailyquote 因子在近一月、近一年、历史以来的 RankIC 均值分别为-4.07%、9.31%、13.41%,历史胜率为 90.39%;DL_1 因子在近一月、近一年、历史以来的 RankIC 均值分别为-3.10%、11.10%、13.46%,历史胜率为 85.94%;fimage 因子在近一月、近一年、历史以来的 RankIC 均值分别 3.33%、4.31%、5.06%,历史胜率为77.63%。
本报告由广发证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年,全文共 58 页。
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适合投资人等读者参考。
重点分析了Alpha因子跟踪月报、2026年5月、新入库Level、2因子等议题。