【西南证券】机器学习因子选股月报（2026年5月）-260429（14页）.pdf

1、 请务必阅读正文后的重要声明部分 2026 年年 04 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 5 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 4月，月频调仓的基础上，GAN_GRU因子在全 A范围内 IC均值 0.1078*，多头组合年化超额收益率 21.62%；截至 2026年 4月 28日，GAN_GRU 最新一期 IC为-0.0531*，近一年 IC均值为 0.0480*。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 4月，4月当期因子 IC排名前五的行业（除综合）分别为农林牧渔、石油石化、煤炭、消费者服务、银行，IC分别为 0.3139*、0.2845*、0.2646*、0.2021*以及 0.1

3、941*；近一年因子 IC 均值排名前五的行业（除综合）分别为传媒、食品饮料、商贸零售、钢铁行业，IC 均值分别为 0.1428*、0.1319*、0.1071*、0.1066*以及 0.1065*。截至 2026年 4月 28日，4月当期多头组合超额收益最高的五个行业（除综合）分别为石油石化、消费者服务、农林牧渔、建筑、纺织服饰行业多头组合相对行业指数超额收益分别为 8.84%、7.72%、4.33%、4.18%以及 3.86%。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）分别为消费者服务、电力及公用事业、房地产、商贸零售、建筑，超额收益分别为 2.08%、1.64%、1.59

4、%、1.47%以及 1.21%。且 29 个中信一级行业（除综合）中，GAN_GRU因子多头组合近一年有 6个行业未跑赢对应中信一级行业指数（煤炭、建材、电子、有色金属、通信）。2026年年 5月多头组合：月多头组合：根据因子得分筛选排名前 10的股票为通用股份、广电运通、传化智联、山东药玻、盾安环境、万润股份、福瑞达、芯联集成-U、陆家嘴、楚江新材。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

5、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：S1250522110001 邮箱： 分析师：祝晨宇 执业证号：S1250525100004 邮箱： 相关研究相关研究 1.T2RL：端到端深度强化学习因子挖掘与组合优化框架 (2026-04-01)2.从眼到手：OpenClaw 如何改变投资研究模式 (2026-03-22)3.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)4.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 (2026-01-09

6、)5.ESG 投资现状及量化多因子策略跟踪 (2025-12-31)6.强化学习驱动下的解耦时序对比选股模型 (2025-12-25)7.DAFAT：基于 Transformer 模型的自适应解决方案 (2025-08-29)8.加权影线频率与K 线形态因子 (2025-08-28)9.可转债K线看跌信号与交易增强策略量化方法在债券研究中的应用四 (2025-06-09)10.基于历史K 线形态的因子选股研究 (2025-05-26)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