全因子扫描报告（阶段一）
使用 quant_backtest 框架对数据库中所有可用因子进行系统性 IC 扫描。 范围：2023-01-01 ~ 2026-05-25，A股主板+中小板（排除北交所/科创板/创业板/ST/次新股）
因子 IC/IR 汇总（按类别分组）
数据库因子（14个）
| 排名 | 因子 | 类别 | 中文名 | 方向 | IC(1D) | IR | 正占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | total_mv | 规模 | 总市值 | ↓ | -0.0154 | -0.067 | 46.4% |
| 2 | circ_mv | 规模 | 流通市值 | ↓ | -0.0147 | -0.064 | 44.8% |
| 3 | pb | 价值 | 市净率 | ↓ | -0.0339 | -0.224 | 39.8% |
| 4 | pe_ttm | 价值 | 市盈率TTM | ↓ | -0.0158 | -0.084 | 43.1% |
| 5 | dv_ratio | 股息 | 股息率 | ↑ | +0.0208 | 0.118 | 52.2% |
| 6 | dv_ttm | 股息 | 股息率TTM | ↑ | +0.0201 | 0.113 | 52.4% |
| 7 | amount | 情绪 | 成交额 | ↓ | -0.0705 | -0.412 | 32.7% |
| 8 | turnover_rate | 情绪 | 换手率 | ↓ | -0.0635 | -0.332 | 38.1% |
| 9 | netprofit_margin | 质量 | 净利率 | ↑ | +0.0106 | 0.074 | 51.2% |
| 10 | roe | 质量 | ROE | ↑ | +0.0079 | 0.050 | 50.6% |
| 11 | roic | 质量 | ROIC | ↑ | +0.0071 | 0.048 | 50.9% |
| 12 | grossprofit_margin | 质量 | 毛利率 | ↑ | -0.0006 | -0.007 | 51.2% |
| 13 | netprofit_yoy | 成长 | 净利润增速 | ↑ | +0.0049 | 0.070 | 53.3% |
| 14 | tr_yoy | 成长 | 营收增速 | ↑ | +0.0027 | 0.034 | 50.9% |
计算因子（从 close_adj 计算得出，共 2 个）
| 排名 | 因子 | 类别 | 中文名 | 方向 | IC(1D) | IR | 正占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15 | volatility_60d | 计算 ⚡ | 60日波动率 | ↓ | -0.0439 | -0.190 | 44.0% |
| 16 | momentum_120d | 计算 ⚡ | 120日动量 | ↓ | -0.0293 | -0.162 | 43.0% |
方向预期符号说明：↑ = 越高越好，↓ = 越低越好 ⚠️ 注意：动量/波动率 IC 均为负——2023-2026年A股呈现动量反转（过去涨的将来跌）和低波动溢价（低波动跑赢高波动）。 缺失因子：ps_ttm, ocf_to_or, dt_netprofit_yoy, q_gr_qoq, invturn_days, arturn_days（数据库中无该列）
各因子 IC均值(1D)横向对比。深灰色=“计算”类别，代表动量/波动率因子
IR 越高表示因子预测力越稳定。amount 和 turnover_rate 遥遥领先，volatility_60d 居中偏上
绿色=超过50%随机水平，红色=低于50%。50%（红线）以上表示正向预测
因子截面相关矩阵（16 因子）
total_mv circ_mv pe_ttm pb dv_ratio dv_ttm turnover_rate amount roe roic grossprofit_margin netprofit_margin tr_yoy netprofit_yoy volatility_60d momentum_120d
total_mv 1.000 0.983 -0.250 0.116 0.124 0.128 -0.320 0.665 0.355 0.282 0.056 0.222 0.081 0.074 0.268 -0.022
circ_mv 0.983 1.000 -0.245 0.110 0.123 0.123 -0.340 0.663 0.344 0.273 0.056 0.221 0.079 0.074 0.268 -0.022
pe_ttm -0.250 -0.245 1.000 0.393 -0.568 -0.657 0.304 0.006 -0.555 -0.496 -0.018 -0.335 -0.011 -0.125 -0.095 -0.041
pb 0.116 0.110 0.393 1.000 -0.347 -0.343 0.209 0.274 0.296 0.324 0.276 0.187 0.226 0.172 0.083 0.018
dv_ratio 0.124 0.123 -0.568 -0.347 1.000 0.857 -0.338 -0.132 0.274 0.252 0.058 0.203 -0.174 -0.184 -0.143 -0.029
dv_ttm 0.128 0.123 -0.657 -0.343 0.857 1.000 -0.339 -0.134 0.340 0.315 0.074 0.239 -0.162 -0.151 -0.138 -0.029
turnover_rate -0.320 -0.340 0.304 0.209 -0.338 -0.339 1.000 0.411 -0.154 -0.122 -0.033 -0.159 0.068 0.080 0.624 0.048
amount 0.665 0.663 0.006 0.274 -0.132 -0.134 0.411 1.000 0.208 0.166 0.023 0.081 0.129 0.131 0.477 0.015
roe 0.355 0.344 -0.555 0.296 0.274 0.340 -0.154 0.208 1.000 0.952 0.259 0.611 0.247 0.361 0.020 0.041
roic 0.282 0.273 -0.496 0.324 0.252 0.315 -0.122 0.166 0.952 1.000 0.305 0.635 0.247 0.350 0.024 0.041
grossprofit_margin 0.056 0.056 -0.018 0.276 0.058 0.074 -0.033 0.023 0.259 0.305 1.000 0.662 0.009 0.076 -0.057 0.011
netprofit_margin 0.222 0.221 -0.335 0.187 0.203 0.239 -0.159 0.081 0.611 0.635 0.662 1.000 0.087 0.243 -0.038 0.027
tr_yoy 0.081 0.079 -0.011 0.226 -0.174 -0.162 0.068 0.129 0.247 0.247 0.009 0.087 1.000 0.515 0.011 -0.021
netprofit_yoy 0.074 0.074 -0.125 0.172 -0.184 -0.151 0.080 0.131 0.361 0.350 0.076 0.243 0.515 1.000 0.025 0.020
volatility_60d 0.268 0.268 -0.095 0.083 -0.143 -0.138 0.624 0.477 0.020 0.024 -0.057 -0.038 0.011 0.025 1.000 0.082
momentum_120d -0.022 -0.022 -0.041 0.018 -0.029 -0.029 0.048 0.015 0.041 0.041 0.011 0.027 -0.021 0.020 0.082 1.000
16 个因子的截面相关矩阵（均值），红色=正相关，蓝色=负相关
新增计算因子的相关性分析
| 因子对 | 相关性 | 解读 |
|---|---|---|
| volatility_60d × turnover_rate | +0.624 | 高换手率 = 高波动，部分重叠 |
| volatility_60d × amount | +0.477 | 成交额大的股票波动也大 |
| volatility_60d × momentum_120d | +0.082 | ✅ 波动与动量几乎独立 |
| momentum_120d × 其他所有因子 | <0.05 | ✅ 动量与其他所有因子均不相关 |
关键发现：
momentum_120d与全部 15 个因子的相关性均 < 0.05，是最独立的新信息维度。
Fama-MacBeth 因子收益
| 因子 | 1D均值 | 1D t值 | 显著性 |
|---|---|---|---|
| total_mv | -0.00015 | -0.023 | ❌ 不显著 |
| circ_mv | -0.00024 | -0.037 | ❌ 不显著 |
| pe_ttm | +0.00020 | +0.038 | ❌ 不显著 |
| pb | -0.00021 | -0.039 | ❌ 不显著 |
| dv_ratio | -0.00009 | -0.022 | ❌ 不显著 |
| dv_ttm | -0.00007 | -0.016 | ❌ 不显著 |
| turnover_rate | -0.00176 | -0.277 | ❌ 不显著（最强但不够） |
| amount | -0.00101 | -0.173 | ❌ 不显著 |
| roe | +0.00002 | +0.002 | ❌ 不显著 |
| roic | -0.00007 | -0.016 | ❌ 不显著 |
| netprofit_margin | +0.00006 | +0.008 | ❌ 不显著 |
| tr_yoy | +0.00001 | +0.005 | ❌ 不显著 |
| netprofit_yoy | +0.00017 | +0.028 | ❌ 不显著 |
| volatility_60d | -0.00026 | -0.043 | ❌ 不显著 |
| momentum_120d | -0.00048 | -0.096 | ❌ 不显著 |
Fama-MacBeth 详解： Fama-MacBeth 检验的是”这个因子每期的截面收益是否显著不为零”。
t 值 ≈ 因子收益均值 / 标准误。通常 |t| > 2 才算统计显著（95%置信）。
当前所有因子的 |t| 都远小于 2，意思是：2023-2026这3年里，用任何一个单因子做选股，你都无法在统计上确认它一定能赚钱。
但这不等于因子无效——它只能说明这段时间信号被噪声淹没了。就像一个命中率52%的篮球手，你只看了他投了10个球（3年），他可能就进了4个。时间拉长到1000个球（10年），52%的优势才会显现。
因子稳定性（自相关）
| 因子 | 自相关均值 | 半衰期 | 稳定性 |
|---|---|---|---|
| total_mv | 0.9997 | 2049天 | ✅ 极高（市值几乎不变） |
| circ_mv | 0.9997 | 2049天 | ✅ 极高 |
| pb | 0.9990 | 724天 | ✅ 高 |
| pe_ttm | 0.9987 | 522天 | ✅ 高 |
| dv_ratio | 0.9991 | 757天 | ✅ 高 |
| dv_ttm | 0.9982 | 386天 | ✅ 高 |
| turnover_rate | 0.9115 | 7天 | ⚠️ 中（变化快） |
| amount | 0.9386 | 11天 | ⚠️ 中 |
| roe | 0.9959 | 169天 | ✅ 高 |
| roic | 0.9955 | 154天 | ✅ 高 |
| netprofit_margin | 0.9984 | 434天 | ✅ 高 |
| grossprofit_margin | 0.9995 | 1345天 | ✅ 极高 |
| tr_yoy | 0.9960 | 173天 | ✅ 高 |
| netprofit_yoy | 0.9960 | 173天 | ✅ 高 |
| volatility_60d | 0.9969 | 226天 | ✅ 高——波动率稳定 |
| momentum_120d | 0.9919 | 85天 | ✅ 高——动量有一定持续性 |
去冗余分析：精选候选因子
按”每类别保留 1 个最有代表性 + 低相关”原则，从 16 个因子中精选 7 个：
| 保留因子 | 类别 | 方向 | 代表含义 |
|---|---|---|---|
total_mv | 规模 | ↓ | 小市值效应 |
pb | 价值 | ↓ | 低估值效应 |
dv_ratio | 股息 | ↑ | 高股息效应 |
amount | 情绪 | ↓ | 低成交额（冷门股效应） |
netprofit_margin | 质量 | ↑ | 高盈利质量 |
tr_yoy | 成长 | ↑ | 高营收增长 |
momentum_120d | 动量 | ↓ | 反转效应（过去涨的将来跌） |
精选 7 因子之间的相关系数
total_mv pb dv_ratio amount netprofit_margin tr_yoy momentum_120d
total_mv 1.000 0.116 0.124 0.665 0.222 0.081 -0.022
pb 0.116 1.000 -0.347 0.274 0.187 0.226 0.018
dv_ratio 0.124 -0.347 1.000 -0.132 0.203 -0.174 -0.029
amount 0.665 0.274 -0.132 1.000 0.081 0.129 0.015
netprofit_margin 0.222 0.187 0.203 0.081 1.000 0.087 0.027
tr_yoy 0.081 0.226 -0.174 0.129 0.087 1.000 -0.021
momentum_120d -0.022 0.018 -0.029 0.015 0.027 -0.021 1.000
独立性评估
|r| < 0.2 — 高度独立（11 对）✅
| 因子对 | r | 组合价值 |
|---|---|---|
| total_mv × pb | +0.116 | ✅ |
| total_mv × dv_ratio | +0.124 | ✅ |
| total_mv × tr_yoy | +0.081 | ✅ |
| total_mv × momentum_120d | -0.022 | ✅ 最优组合 |
| pb × netprofit_margin | +0.187 | ✅ |
| pb × momentum_120d | +0.018 | ✅ 最优组合 |
| dv_ratio × amount | -0.132 | ✅ |
| dv_ratio × momentum_120d | -0.029 | ✅ 最优组合 |
| amount × momentum_120d | +0.015 | ✅ 最优组合 |
| netprofit_margin × tr_yoy | +0.087 | ✅ |
| netprofit_margin × momentum_120d | +0.027 | ✅ 最优组合 |
0.2 ≤ |r| < 0.4 — 部分重叠（4 对）⚠️
| 因子对 | r | 影响 |
|---|---|---|
| pb × dv_ratio | -0.347 | 价值与股息部分重叠 |
| pb × amount | +0.274 | 部分重叠 |
| dv_ratio × netprofit_margin | +0.203 | 部分重叠 |
| total_mv × netprofit_margin | +0.222 | 部分重叠 |
|r| > 0.6 — 高度重叠（1 对）⚠️⚠️
| 因子对 | r | 影响 |
|---|---|---|
| total_mv × amount | +0.665 | 大盘股成交额高，选股排序高度相似 |
核心结论：
momentum_120d与其他 6 个精选因子的最大相关性仅为 +0.027，是完全独立的新信息维度，对组合降噪价值极高。 需要注意：total_mv 和 amount 虽然分属不同类别，但相关性达 0.665，在阶段二组合回测中应考虑去掉其中一个，或确认权重分配未过度集中。
阶段一结论
- 2023-2026年是因子寒冬——所有因子 Fama-MacBeth 均不显著，但方向大多正确
- 最强（绝对值）：
amount（IR=-0.412）、turnover_rate（IR=-0.332）、pb（IR=-0.224） - 动量呈反转效应——IC 为负，过去涨的股票将来跌；且动量因子与所有其他因子均不相关（r<0.03），是最纯净的新信息维度
- 低波动溢价成立——
volatility_60dIC 为负（IR=-0.190），低波动股票跑赢高波动 - 16个因子实际只有~6个独立信息维度，大量冗余
下一步
阶段二：从 7 个精选因子中构建等权组合（注意 total_mv 与 amount 高度重叠的问题），运行完整回测验证多因子效果。
报告由 XM Finance 量化框架自动生成 | 2026-05-27