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（来源：广发金融工程研究）

广发金工Alpha因子数据库：本数据库基于mysql8.0建立，整体框架如下图所示，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。广发金工团队自有100TB级存储数据库、高性能CPU/GPU算力服务器，拥有Wind、天软、通联等多个可靠的数据供应商，实现因子高效研发和动态更新。

Alpha因子表现分析：本报告对上述数据库中的Alpha因子在全市场、沪深300、中证A500、中证500、中证1000、创业板板块，分别以月度、周度换仓进行选股表现分析。本文数据截止日期为2025/12/05。

深度学习因子表现：在全市场、月度换仓条件下，agru_dailyquote因子在近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为15.61%、14.94%、14.77%、13.98%，历史胜率为91.60%。

DL_1因子在近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为20.79%、26.79%、16.80%、14.07%，历史胜率为87.99%。

fimage因子在近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别4.91%、3.19%、3.87%、5.19%，历史胜率为78.18%。今年以来，月度换仓、千三计费后在沪深300、中证A500、中证500、中证800，中证1000、创业板指的指数增强超额收益率分别为8.67%、9.76%、6.17%、11.30%、11.84%、7.47%，最大回撤率分别为1.96%、1.16%、3.47%、1.49%、1.24%、1.84%。

29个Level-2高频因子表现：在全市场中、月度换仓条件下，近期表现较好的Level-2因子是integrated_bigsmall_longshort因子，其近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别17.57%、23.80%、10.35%、11.16%，历史胜率为76.06%。

55个分钟频因子表现：在全市场中、月度换仓条件下，近期表现较好的分钟频因子是Amihud_illiq因子，其近一周、近一月、近一年、历史以来的RankIC均值分别为16.36%、26.69%、14.14%、11.22%，历史胜率为75.07%。

45个风格因子表现：详见本报告正文。

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。

agru_dailyquote因子在各板块的指数增强表现

DL_1因子在各板块的指数增强表现

fimage因子在各板块的指数增强表现

月度换仓-全市场

月度换仓-沪深300

月度换仓-中证A500

月度换仓-中证500

月度换仓-中证1000

月度换仓-创业板

周度换仓-全市场

周度换仓-沪深300

周度换仓-中证A500

周度换仓-中证500

周度换仓-中证1000

周度换仓-创业板

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；

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；

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。