开源交易行为因子绩效月报（2026年6月）
开源证券2026-06-3012 页
报告概述
本报告为开源证券金融工程团队发布的月度绩效跟踪报告，研究对象是自主研发的四类交易行为因子：理想反转因子、聪明钱因子、APM因子和理想振幅因子。报告覆盖2026年6月各因子多空对冲收益，并回顾全历史区间的IC、信息比率、胜率等绩效指标。此外，还基于ICIR滚动加权构建交易行为合成因子，分析其在不同股票池（国证2000、中证1000、中证800）中的表现差异。报告旨在帮助量化投资者及时监控交易行为因子的动态，为选股策略提供参考。
报告的核心结论
2026年6月多数交易行为因子录得负收益
报告显示，2026年6月理想反转、聪明钱、理想振幅因子多空对冲收益分别为-1.56%、-5.30%和-6.11%，仅APM因子实现0.14%的正收益。合成因子整体收益为-6.26%，近12个月胜率仅41.7%。
交易行为合成因子长期具有稳定的超额收益
在全历史区间（2014.8-2026.6），合成因子的多空对冲信息比率达2.84，月度胜率77.6%，多头对冲组均值的年化收益率为7.45%，收益波动比2.23。各因子单独也表现出较高信息比率（2.21-2.69）。
合成因子在中小盘股票中效果更优
报告中对比了合成因子在不同宽基指数中的表现，发现其在国证2000和中证1000中的信息比率分别为2.27和1.96，显著高于中证800的0.73，表明该因子更适用于中小市值选股。
报告回答的关键问题
2026年6月哪个交易行为因子表现最好？
2026年6月，APM因子是所有交易行为因子中唯一录得正收益的因子，多空对冲收益为0.14%，近12个月胜率66.7%。其余三个因子均为负收益，其中理想振幅因子亏损最大达-6.11%。
开源交易行为因子的选股逻辑是什么？
开源交易行为因子的核心逻辑是从日内交易数据中提取机构或聪明资金的交易模式。例如聪明钱因子通过分钟行情识别机构参与程度；理想反转因子利用大单成交切割反转属性强的交易日；APM因子衡量隔夜与下午股价行为的差异；理想振幅因子则捕捉不同价态下的振幅信息差异。
交易行为合成因子在哪个股票池中效果最好？
交易行为合成因子在中证1000和国证2000为代表的股票池中效果明显优于中证800。全历史区间内，合成因子在国证2000、中证1000和中证800中的信息比率分别为2.27、1.96和0.73，说明该因子更适用于中小盘股。
报告中的代表性数据
0.062
交易行为合成因子全历史IC均值
2014.8-2026.6，行业市值中性化后的合成因子在全历史区间IC均值为0.062，rankIC均值为0.090，多空对冲信息比率2.84，月度胜率77.6%。
2.69
理想振幅因子全历史多空对冲信息比率
2010.5-2026.6，理想振幅因子在全历史区间内信息比率最高达2.69，月度胜率82.0%，IC均值为-0.051，rankIC均值为-0.072。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整Barra风格因子收益统计：报告给出了2026年6月市值、账面市值比、成长、盈利预期等因子的具体收益数据。
- 各因子详细绩效回顾：包含理想反转、聪明钱、APM、理想振幅因子的多空对冲净值曲线、月度收益柱状图及近12个月胜率统计。
- 交易行为合成因子构建方法：详细说明因子值的标准化方式和基于ICIR的滚动加权合成步骤。
- 合成因子在不同股票池中的表现对比：展示在国证2000、中证1000、中证800中的信息比率、年化收益率等指标。
- 因子构造方法详解：分小节给出理想反转、聪明钱、APM、理想振幅因子的完整构造步骤（含公式与参数）。
- 风险提示分析：明确模型基于历史数据，存在市场波动失效风险。
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