A 股五因子检验
与组合回测

项目关注两个问题：因子能否在每日横截面上稳定区分后续收益，以及把因子转成集中组合后，表现是否仍能经受基准和交易成本假设的检验。

研究使用五份因子面板与复权 TWAP 数据按日期和股票代码对齐，并过滤 ST、特殊交易状态和停牌记录。这里展示的是研究实验，不代表实盘业绩，也不提供收益保证。

1. 01 数据处理按日期和股票代码对齐因子与次日复权 TWAP 收益。
2. 02 十分位分组每日将股票按因子值分成十组，观察排序与方向。
3. 03 方向判断依据分层关系选择高值或低值侧，不把方向漂移忽略掉。
4. 04 组合比较构建 Top 100 等权组合，比较毛净值、基准与简化成本后曲线。

Factor 1 的低值组长期高于高值组，方向较稳定，因此实验采用反向选股：每日选择因子值最低的 100 只股票构建等权组合。三张图分别回答“排序是否稳定”“组合毛净值如何”“加入简化成本后是否仍有优势”。

分层图是累计相对收益，用于观察排序；Top 100 图才是组合净值。两类图在页面中分开标注，避免把研究诊断曲线误写成可交易业绩。

Factor 2

分层方向随时间变化，组合经历明显回撤，更像状态依赖信号，不能用全样本事后方向直接交易。

Factor 3

大部分阶段呈正向排序，可作为候选，但成本后优势明显缩小，说明结果对换手和费用敏感。

Factor 4

分层单调性与组合结果不一致，现有方向判断不足以支持进入策略。

Factor 5

十组曲线交叉较多，没有形成稳定排序，因此停止后续 Top 100 组合展示，保留为无效对照。

1. 成本假设较简化。当前每天固定扣除 0.1%，没有按实际换手率、买卖两侧费用和滑点计算。
2. 方向选择存在事后判断风险。方向切换应只使用当时可获得的训练窗口，再在下一阶段进行样本外验证。
3. 交易时点需要进一步核对。因子可得时间与 TWAP 建仓时点必须对齐，避免潜在前视偏差。
4. 评估体系仍不完整。下一步应补 IC、Rank IC、换手率、行业与市值暴露、风险指标和年度稳定性；本页不自行补算缺失数据。

AI 用于解释 Notebook、整理检查清单和核对图表归属；Python 负责计算，研究判断回到代码和原始图表验证。材料中的 MDA 风险文本没有进入现有 Notebook，不能写成已完成的文本因子建模。