【西南证券】机器学习因子选股月报（2026年7月）-260629（13页）.pdf

《【西南证券】机器学习因子选股月报（2026年7月）-260629（13页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《【西南证券】机器学习因子选股月报（2026年7月）-260629（13页）.pdf（13页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、 请务必阅读正文后的重要声明部分 2026 年年 06 月月 29 日日 证券研究报告证券研究报告金融工程金融工程报告报告 机器学习金融工程月报机器学习金融工程月报 机器学习因子机器学习因子选股选股月报月报（2026 年年 7 月）月）摘要摘要 西南证券研究西南证券研究院院 GAN_GRU 因子因子：基于前期报告量价时序特征挖掘模型在深度学习因子中的应用（2024年 7月 11日）中提到的 GAN_GRU模型，定期更新 GAN_GRU因子自 2024年以来表现情况。其中 GAN_GRU因子为利用生成式对抗神经网络 GAN 模型进行量价时序特征处理后再利用 GRU 模型进行时序特征编码得到的选股

2、因子。表现跟踪：表现跟踪：自 2019 年 2月至 2026 年 6月，月频调仓的基础上，GAN_GRU因子在全 A范围内 IC均值 0.1045*，多头组合年化超额收益率 17.75%；截至 2026年 6月 29日，GAN_GRU 最新一期 IC为-0.0499*，近一年 IC均值为 0.0370*。因子表现因子表现：在中信一级行业分类下，测试 GAN_GRU 因子近期在各个行业内部的表现。截至 2026年 6月，6月当期因子 IC排名前五的行业（除综合）分别为传媒、钢铁、电力及公用事业、家电、交通运输，IC分别为 0.3255*、0.2762*、0.2674*、0.2343*以及 0.2

3、035*；近一年因子 IC 均值排名前五的行业（除综合）分别为煤炭、传媒、钢铁、消费者服务、商贸零售行业，IC 均值分别为 0.1587*、0.1549*、0.1342*、0.1267*以及 0.1199*。截至 2026年 6月 29日，4月当期多头组合超额收益最高的五个行业（除综合）分别为煤炭、电力及公用事业、有色金属、银行、食品饮料行业多头组合相对行业指数超额收益分别为 3，74%、2.88%、2.55%、2.43%以及 2.11%。近一年来看，多头组合月平均超额收益最高的五个行业（除综合）分别为食品饮料、消费者服务、电力及公用事业、农林牧渔、钢铁，超额收益分别为 1.02%、1.01%

4、、0.89%、0.84%以及 0.60%。2026年年 7月多头组合：月多头组合：根据因子得分筛选排名前 10的股票为启明信息、金杯电工、科美诊断、新巨丰、长青股份、湘电股份、掌趣科技、中集集团、中国铁建、正泰电器。风险提示：风险提示：本报告结论完全基于公开的历史数据，若未来市场环境发生变化，量化因子的实际表现可能与本文的结论有所差异，同时可能存在第三方数据提供不准确风险。文中根据量化因子得到的个股预测结果不构成投资收益的保证或投资建议，为因子含义阐述以及有效性的进一步检验，投资者需充分认知自身风险偏好以及风险承受能力，市场有风险，投资需谨慎。分析师：郑琳琳 执业证号：S12505221100

5、01 邮箱： 分析师：祝晨宇 执业证号：S1250525100004 邮箱： 相关研究相关研究 1.随机签名方法的时序特征提取与量化投资应用 (2026-06-29)2.双轨最优传输分布纠偏与对抗生成式因子挖掘模型 (2026-06-17)3.T2RL：端到端深度强化学习因子挖掘与组合优化框架 (2026-04-01)4.从眼到手：OpenClaw 如何改变投资研究模式 (2026-03-22)5.基于 BLACK-LITTERMAN模型融合资产择时与风格轮动的资产配置研究 (2026-02-26)6.多重周期嵌套下关注多主线与风格轮动再平衡2026年度资产与基金组合配置策略 (2026-01

6、-09)7.ESG 投资现状及量化多因子策略跟踪 (2025-12-31)8.强化学习驱动下的解耦时序对比选股模型 (2025-12-25)9.DAFAT：基于 Transformer 模型的自适应解决方案 (2025-08-29)10.加权影线频率与K 线形态因子 (2025-08-28)机器学习金融工程月报机器学习金融工程月报 请务必阅读正文后的重要声明部分 目目 录录 1 前言前言.1 2 GAN_GRU 模型简介模型简介.1 2.1 GRU 模型基本假设.1 2.2 GAN 模型简介.2 2.3 GAN 特征生成模型构建.4 3 GAN_GRU 因子表现因子表现.6 4 GAN_GRU