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报告概述

本报告为国泰海通证券金融工程团队发布的高频选股因子周报，研究对象包括高频因子、深度学习因子及多粒度因子，覆盖范围涉及因子周度与月度收益、多空收益、多头超额收益及月度/周度胜率。报告主要分析各因子在2026年3月及2026年以来的表现，并展示基于深度学习因子构建的AI指数增强组合（空气指增、中证500和中证1000宽/严约束组合）的超额收益与绝对收益。采用分组收益图、净值走势图及统计表格呈现，为量化投资者提供因子有效性验证和组合构建参考。

报告的核心结论

高频因子多数维持正收益

上周（20260316-20260320）多数高频因子多空收益为正，如尾盘成交占比因子周度多空收益0.72%，平均单笔流出金额占比因子0.55%，表明高频因子在短期仍具有选股能力。但部分因子如日内高频偏度因子周度多空收益为-0.24%，显示因子间存在分化。

多粒度因子持续稳健表现

多颗粒度模型（5日标签和10日标签）在2026年以来多空收益分别达9.31%和8.19%，周胜率分别为10/10和8/10，多头超额收益分别为4.95%和4.72%，表现优于传统高频因子，显示出深度学习模型在因子挖掘中的稳健性。

AI增强组合超额走势出现分化

不同调仓频率和约束条件的AI增强组合超额收益存在差异。例如，中证500 AI增强宽约束周度组合上周超额1.43%，而日度组合为0.60%；中证1000 AI增强宽约束周度组合上周超额0.79%，日度组合为-0.20%。整体看周度组合超额表现优于日度，且宽约束组合超额高于严约束。

报告回答的关键问题

高频选股因子近期表现如何？

报告显示，上周（20260316-20260320）多数高频因子维持正收益。例如，尾盘成交占比因子周度多空收益0.72%，平均单笔流出金额占比因子0.55%。但日内高频偏度因子和开盘后买入意愿强度因子为负收益，因子间分化明显。2026年以来，日内下行波动占比因子多空收益达6.76%，表现突出。

AI增强组合超额收益怎么样？

不同AI增强组合超额收益分化。周度调仓的中证500 AI增强宽约束组合上周超额1.43%，3月超额5.62%；周度调仓的中证1000 AI增强宽约束组合上周超额0.79%，3月超额3.52%。日度调仓组合超额相对较弱，且严约束组合超额普遍低于宽约束。投资者可根据风险偏好选择不同调仓频率和约束条件。

多颗粒度模型因子效果如何？

多颗粒度模型因子持续稳健。多颗粒度模型-5日标签2026年多空收益9.31%，周胜率10/10；10日标签多空收益8.19%，周胜率8/10。两者均展现出优异的选股能力，是报告构建AI增强组合的核心因子之一。

报告中的代表性数据

9.31%

多颗粒度模型-5日标签多空收益

2026年YTD，2026年以来（截至报告日期）的多空收益，因子基于双向AGRU训练，周度换仓，周胜率10/10，表明因子持续有效。

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

  • 高频因子与深度学习因子分组收益图表：包括日内高频偏度、下行波动占比、开盘后买入意愿等10余个因子的月度及周度分组收益图，直观展示因子分层效果。
  • 深度学习因子（改进GRU、残差注意力LSTM）周度分组收益：展示基于神经网络的高频因子收益表现，对比传统因子。
  • 多颗粒度模型因子分组收益：基于双向AGRU的5日标签和10日标签因子分组收益图，验证其稳健性。
  • AI指数增强组合净值走势：展示自2020年以来周度/日度调仓的空气指增、中证500和中证1000宽/严约束组合的净值曲线，与基准对比。
  • 组合超额收益与绝对收益统计：各组合上周、3月及2026年的超额和绝对收益数值，以及2026年周胜率。
  • 因子和组合的IC、RankMAE统计表：包括历史及2026年的IC、e^(-rank mae)等指标，评估因子预测能力。
  • 风险提示：市场系统性风险、海外市场波动风险、模型误设风险。
  • 分析师声明及免责条款：明确分析师资格、数据来源及投资建议免责说明。

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