2025上半年A 股（1-2 周策略）量化因子全景分析
2025年A股市场呈现小市值、高成长风格主导格局，小市值因子年内超额收益达21.01%，成为最有效因子。技术面因子中，RSI超卖预警、KDJ极端超卖和成交量异动指标表现优异；基本面因子则以单季度净利润增长率、营业利润增长率和ROE同比等短期盈利指标最为突出。量化策略建议采用"小市值+动量反转+成交量突变"的多因子组合，结合机器学习优化因子权重，同时需警惕流动性风险和政策变动影响
核心观点摘要
当前 A 股市场正处于小市值、高成长风格主导阶段，短期量化因子表现分化明显。根据最新市场数据，小市值因子今年以来累计超额收益达 21.01%，成为最强势的风格因子(1)。技术面因子中，RSI 超卖预警、KDJ 极端超卖和成交量异动等指标在近期市场调整中展现出较好的短期预测能力(16)。基本面因子方面，单季度净利润同比增长率、单季度营业利润同比增长率和单季度 ROE 同比等短期盈利指标表现突出。综合来看，适合当前 1-2 周短期行情的量化因子主要集中在小市值、中短期动量、波动反转、成交量异动以及短期盈利增长等方面，建议投资者重点关注这些因子的组合应用。
一、当前市场环境分析
1.1 市场风格特征
截至 2025 年 6 月，A 股市场呈现出明显的小市值、高成长风格特征。数据显示，2025 年以来，小市值、高成长、高波动等风格表现较好，截至 5 月 31 日相对于中证全指累计超额收益分别为 21.01%、7.40%、6.97%(1)。具体来看，小微盘风格持续走强，超额收益遥遥领先于其他风格，成长风格在 DeepSeek、人形机器人等主题的推动下表现持续向好(1)。
市场结构方面，6 月以来指数呈现震荡调整态势。上证指数在 6 月中旬曾站上 3400 点，但随后出现回调。6 月 19 日数据显示，上证指数放量跌破 M20 (3373.41) 和 M30 (3373.14) 均线，成交量增至 4.15 亿股 (+9.5%)，成交额 4732.6 亿元，空头动能增强(16)。不过，技术指标显示市场短期超卖，存在修复需求：RSI9 (42.31) 跌近超卖区，RSI14 (47.92) 跌破 50；KDJ 指标中 J 值 (12.66) 触底，K 值 (41.05) 与 D 值 (55.24) 空头发散(16)。
1.2 因子表现概览
从因子表现来看，近期市场因子轮动速度有所放缓，位于历史偏低分位区间(27)。具体而言：
- 基本面因子：参与统计的基本面因子本周多空收益基本为正，增长类和超预期增长类财务因子较强，静态类财务因子多空收益不显著，整体上低估值高成长的股票占优。
- 技术类因子：技术类因子本周表现多数为正，长期动量因子表现为负向，中短期动量和波动类因子的多空收益为正。
- 风格因子：Beta、估值、杠杆因子的多头表现较好，市值、非线性市值、动量因子的空头表现强势(74)。
综合来看，当前市场环境下，小市值、中短期动量、波动反转、成交量异动以及短期盈利增长等类型的因子表现较为突出，适合作为 1-2 周短期行情的分析工具。
二、技术面量化因子分析
2.1 均线相关因子
均线系统是判断市场趋势和短期买卖点的重要工具。在当前市场环境下，以下均线相关因子值得关注：
2.1.1 均线交叉与排列
均线交叉是判断趋势反转的经典信号。当前市场中，上证指数短期均线 (M5/M10) 向下拐头，M20 与 M30 形成死叉压力，中长期均线 (M60-M250) 仍为支撑(16)。这种均线排列显示市场短期调整但中长期仍有支撑，适合结合其他因子寻找短期买入机会。
操作策略：当短期均线向上穿越长期均线形成金叉时，是短期买入信号；反之，当短期均线向下穿越长期均线形成死叉时，是短期卖出信号。在当前市场环境下，可重点关注股价在中长期均线 (如 M60) 附近获得支撑的个股，尤其是同时伴随成交量放大的情况。
2.1.2 均线偏离度 (BIAS)
乖离率 (BIAS) 是衡量股价偏离均线程度的指标，在超买超卖判断中具有重要作用。根据历史经验，当个股股价偏离 5 日均线超过 8% 时，短期回调风险增加；当偏离度低于 - 5% 时，短期反弹可能性增大。
操作策略：当个股 BIAS 值低于 - 5% 且 RSI 指标同时进入超卖区域时，是较好的短期买入时机；当 BIAS 值超过 8% 且 RSI 进入超买区域时，应考虑短期减仓。
2.2 动量与反转因子
动量与反转因子在 A 股市场短期策略中表现活跃，尤其是在震荡市中效果更佳。
2.2.1 短期动量因子
短期动量因子，如 5 日收益率、10 日收益率等，在近期市场中表现较好。数据显示，中短期动量因子的多空收益为正，而长期动量因子表现为负向。这表明当前市场更适合短期动量策略而非长期追高。
操作策略：选择过去 5-10 个交易日收益率排名前 20% 的个股，但需结合成交量和估值等因子筛选，避免追高风险。同时，应设定严格的止损位，控制回撤风险。
2.2.2 反转因子
反转因子在近期市场中表现突出。数据显示，最近一周，小市值、季度 sp 一年分位数、1 个月反转等因子表现较好。反转因子的逻辑基础是 "涨多了要跌，跌多了要涨"，在 A 股市场具有较好的适用性(11)。
操作策略：反转因子的构建方法简单有效：计算股票的平均 5 天收盘价均值，然后依据该值大小给全市场股票排序，再进行标准化、中性化处理(11)。当因子值较高时，意味着股价短期上涨过多，后续下跌可能性大；反之，因子值较低时，股价短期下跌过多，后续上涨可能性大。
2.3 波动率与超卖超买指标
波动率与超卖超买指标在短期择时中具有不可替代的作用，尤其是在当前震荡市中。
2.3.1 RSI 指标
RSI (相对强弱指标) 是衡量证券超买超卖状态的经典指标。当 RSI 值低于 20 时，表明市场处于超卖状态，短期反弹可能性增加；当 RSI 值高于 80 时，市场处于超买状态，短期回调风险加大(23)。
操作策略：在当前市场环境下，可将 RSI 指标与 DMI 指标结合使用，构建更为稳健的短期交易策略。具体而言，当 RSI 数值小于 20 且 ADX (趋向指标) 数值大于 30 且开始下降时，是较好的短期买入信号；当 RSI 数值大于 80 且 ADX 数值大于 30 且开始下降时，是短期卖出信号(23)。
2.3.2 KDJ 指标
KDJ 指标是一种超前指标，对短期价格波动反应灵敏。在当前市场中，上证指数的 KDJ 指标显示 J 值 (12.66) 触底，K 值 (41.05) 与 D 值 (55.24) 空头发散，技术性反弹概率增加(16)。
操作策略：当 KDJ 指标中的 J 值低于 0 且 K 值和 D 值形成金叉时，是短期买入信号；当 J 值高于 100 且 K 值和 D 值形成死叉时，是短期卖出信号。在当前市场环境下，可重点关注 J 值触底且 K 值和 D 值开始拐头向上的个股。
2.3.3 波动率指数
波动率指数在当前市场环境下具有特殊价值。2025 年 A 股波动率因子在 T+0 策略中贡献 60% 超额收益，表明波动率因子在短期策略中效果显著。
操作策略：可通过计算个股过去 20 个交易日收益率的标准差来构建波动率因子。在当前市场环境下，可选择波动率适中且近期波动率有所下降的个股，这类个股通常具有较好的短期风险收益比。
2.4 成交量相关因子
成交量是市场情绪的重要指标，成交量相关因子在短期策略中具有不可替代的作用。
2.4.1 成交量突变因子
成交量突变因子是捕捉短期价格波动的有效工具。根据最新研究，在底部放量的股票短期内上涨概率较大，而顶部放量的股票并不一定下跌(7)。
操作策略：可通过计算个股当前成交量与过去 30 日平均成交量的比值来构建成交量突变因子。当该比值大于 2 且股价处于相对低位时，是较好的短期买入信号；当该比值大于 3 且股价处于相对高位时，应警惕短期回调风险。
2.4.2 非预期换手率因子
非预期换手率因子是衡量市场交易活跃度变化的重要指标。2019 年换手率因子 RankIC 达 0.15，全市场排名第一，表明该因子在历史上具有较好的预测能力。
操作策略：可通过计算个股当前换手率与预期换手率的差值来构建非预期换手率因子。当非预期换手率为正且逐渐增大时，表明市场对该股票的关注度提高，短期上涨概率增加。
三、基本面量化因子分析
3.1 市值与规模因子
市值与规模因子是 A 股市场最稳定的风格因子之一，在当前市场环境下表现尤为突出。
3.1.1 小市值因子
小市值因子是当前市场最强势的风格因子。数据显示，2025 年以来，小市值风格表现强势，相对于中证全指累计超额收益达 21.01%(1)。将全部 A 股按市值排名由大到小分为五组后，市值排名后 30% 的最小市值组超额收益非常明显(9)。
操作策略：在当前市场环境下，可选择市值排名后 30% 的个股构建投资组合。为降低风险，可进一步筛选其中具有基本面支撑的个股，如盈利增长稳定、估值合理的小市值股票。
3.1.2 市值反转因子
市值反转因子是结合市值因子和反转因子的复合因子。数据显示，最近一周，小市值、季度 sp 一年分位数、1 个月反转等因子表现较好。
操作策略：可选择市值较小且近期表现不佳的个股进行布局，等待其估值修复。具体而言，可筛选市值排名后 50% 且过去 1 个月收益率排名后 30% 的个股，这类个股通常具有较好的短期反弹潜力。
3.2 估值类因子
估值类因子在当前市场环境下表现分化，部分估值因子仍具有较好的预测能力。
3.2.1 市盈率因子
市盈率因子在近期表现较好。数据显示，沪深 300 股票池中，本周表现较好的因子有市盈率因子 (2.85%)、市盈率 TTM 倒数 (2.32%)。
操作策略：在当前市场环境下，可选择市盈率低于行业平均水平且盈利增长稳定的个股。具体而言，可筛选市盈率排名后 30% 且净利润同比增长率为正的个股，这类个股通常具有较好的估值修复空间。
3.2.2 市净率因子
市净率因子在银行、美容护理行业表现突出(51)。市净率倒数 (BP) 因子在当前市场环境下具有较好的预测能力。
操作策略：可选择市净率低于行业平均水平且市净率相对历史分位数较低的个股。具体而言，可筛选市净率排名后 30% 且市净率历史分位数低于 50% 的个股，这类个股通常具有较好的安全边际。
3.3 盈利类因子
盈利类因子在当前市场环境下表现突出，尤其是短期盈利指标。
3.3.1 单季度净利润同比增长率因子
单季度净利润同比增长率因子是当前市场表现最好的基本面因子之一。数据显示，中证 500 股票池中，本周表现较好的因子有单季度净利润同比增长率 (1.54%)、单季度营业利润同比增长率 (1.29%)、单季度 ROE 同比 (1.28%)。
操作策略：在当前市场环境下，可选择单季度净利润同比增长率排名前 30% 的个股。为提高因子有效性，可进一步筛选其中营业收入同比增长率也较高的个股，这类个股通常具有较强的业绩支撑。
3.3.2 超预期增长因子
超预期增长因子在近期表现较好。数据显示，预期类因子中，超预期与预期增速因子在中证 1000 和全 A 股股票池表现较好(26)。
操作策略：可通过比较公司实际业绩与市场预期的差异来构建超预期增长因子。具体而言，可筛选实际业绩超过市场预期 20% 以上的个股，这类个股通常会在短期内获得市场追捧。
3.3.3 季度 ROE 因子
季度 ROE 因子在近期市场中表现突出。数据显示，流动性 1500 股票池中，本周表现较好的因子有单季度 ROA (1.22%)、单季度 ROE (1.05%)。
操作策略：可选择季度 ROE 排名前 30% 且季度 ROE 环比改善的个股。这类个股通常具有较强的盈利能力和经营效率，短期表现往往较好。
3.4 质量与成长因子
质量与成长因子在当前市场环境下表现分化，部分因子仍具有较好的预测能力。
3.4.1 成长因子
成长因子在近期表现较好。数据显示，本月以来成长因子明显走强，在所有股票池均呈现明显的正收益。
操作策略：可选择营业收入同比增长率、净利润同比增长率等指标排名前 30% 的个股。为提高因子有效性，可进一步筛选其中毛利率和净利率稳定或提升的个股，这类个股通常具有较强的持续成长能力。
3.4.2 质量因子
质量因子在当前市场环境下表现稳定。质量因子通常关注公司的盈利能力、现金流状况和财务健康状况等指标。
操作策略：可通过综合评估公司的 ROE、毛利率、资产负债率、经营现金流等指标来构建质量因子。在当前市场环境下，可选择质量因子排名前 30% 且估值合理的个股，这类个股通常具有较好的长期投资价值和短期抗跌性。
四、多因子组合策略
4.1 经典多因子组合
经典多因子组合是将多种因子有机结合的有效方法，能够降低单一因子的风险，提高策略的稳定性。
4.1.1 小市值 + 低估值 + 高成长组合
小市值 + 低估值 + 高成长组合是当前市场环境下的理想选择。数据显示，小市值、高成长、高波动等风格表现较好，截至 5 月 31 日相对于中证全指累计超额收益分别为 21.01%、7.40%、6.97%(1)。
操作策略：
- 筛选市值排名后 30% 的个股
- 在上述个股中筛选市盈率和市净率排名后 30% 的个股
- 在上述个股中筛选营业收入同比增长率和净利润同比增长率排名前 30% 的个股
- 构建等权重投资组合，持有期 1-2 周
4.1.2 动量 + 反转 + 波动率组合
动量 + 反转 + 波动率组合能够有效捕捉市场短期波动。数据显示，技术类因子本周表现多数为正，长期动量因子表现为负向，中短期动量和波动类因子的多空收益为正。
操作策略：
- 筛选过去 5 日收益率排名前 30% 的个股 (动量因子)
- 筛选过去 20 日收益率排名后 30% 的个股 (反转因子)
- 在上述交集个股中筛选波动率排名后 50% 的个股 (波动率因子)
- 构建等权重投资组合，持有期 1-2 周
4.2 机器学习因子组合
机器学习因子组合是近年来兴起的先进方法，能够挖掘传统因子难以捕捉的非线性关系。
4.2.1 GRU 因子组合
GRU 因子组合在近期表现强势。数据显示，GRU 因子的多空表现强势，各模型均取得正向多空收益，barra5d 模型表现较好。
操作策略：
- 使用门控循环单元 (GRU) 神经网络模型
- 输入因子包括：市值、市盈率、市净率、营业收入同比增长率、净利润同比增长率、过去 5 日收益率、波动率等
- 训练模型预测未来 1-2 周的股票收益率
- 选择预测收益率最高的 30 只个股构建投资组合
4.2.2 深度学习量价因子组合
深度学习量价因子组合能够有效挖掘价格和成交量数据中的隐含信息。数据显示，AI 量价因子多头表现出色，今年以来超额收益达到 12.82%(54)。
操作策略：
- 使用卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 模型
- 输入因子包括：历史价格序列、成交量序列、技术指标序列等
- 训练模型预测未来 1-2 周的股票收益率
- 选择预测收益率最高的 30 只个股构建投资组合
4.3 行业轮动因子策略
行业轮动因子策略是把握市场热点转换的有效方法，能够提高资金使用效率。
4.3.1 行业动量轮动策略
行业动量轮动策略是基于行业相对表现的短期策略。数据显示，行业动量模型自 2017 年起的年化收益率为 24.99%，相对等权基准的年化超额收益率为 20.88%(54)。
操作策略：
- 计算各行业过去 1 周的收益率
- 选择收益率排名前 5 的行业
- 在上述行业中选择市值排名后 30% 且过去 5 日收益率排名前 30% 的个股
- 构建等权重投资组合，每周调整一次
4.3.2 行业拥挤度轮动策略
行业拥挤度轮动策略是基于行业交易活跃度的逆向策略。数据显示，少数行业换手率斜率为正（美容护理、综合、医药生物、食品饮料、环保），其中美容护理最为突出(30)。
操作策略：
- 计算各行业的换手率和拥挤度指标
- 选择拥挤度较低且换手率斜率为正的行业
- 在上述行业中选择市值排名后 30% 且估值合理的个股
- 构建等权重投资组合，每周调整一次
五、因子应用与实施建议
5.1 因子有效性评估
在应用量化因子前，需要对因子的有效性进行评估，确保因子在当前市场环境下仍然有效。
5.1.1 因子 IC 值评估
因子 IC (信息系数) 是衡量因子预测能力的重要指标。数据显示，2019 年换手率因子 RankIC 达 0.15，全市场排名第一。在当前市场环境下，可计算各因子的 Rank IC 值，选择 IC 值较高的因子。
操作建议：
- 计算目标因子与未来 1-2 周股票收益率的 Rank IC 值
- 选择 IC 值大于 0.1 的因子
- 定期（每周）更新因子 IC 值，剔除 IC 值下降的因子
5.1.2 因子分组检验
因子分组检验是验证因子有效性的直观方法。通过将股票按因子值排序并分为 10 组，观察各组的收益率差异，可以判断因子的预测能力。
操作建议：
- 将股票按因子值从高到低分为 10 组
- 计算各组过去 1-2 周的平均收益率
- 观察最高组与最低组的收益率差异（多空收益）
- 选择多空收益显著为正的因子
5.2 因子组合优化
因子组合优化是提高策略收益风险比的关键步骤，需要综合考虑因子相关性、权重分配和风险控制等因素。
5.2.1 因子正交化处理
因子正交化处理是降低因子相关性的有效方法。通过对因子进行正交化处理，可以避免多重共线性问题，提高模型稳定性。
操作建议：
- 对候选因子进行标准化处理
- 计算因子间的相关系数矩阵
- 使用主成分分析或偏最小二乘回归等方法对因子进行正交化处理
- 使用正交化后的因子构建模型
5.2.2 因子权重确定
因子权重确定是影响策略表现的关键环节。常见的权重确定方法包括等权重法、ICIR 加权法和优化加权法等。
操作建议：
- 等权重法：各因子权重相等，简单直观，适合因子数量较少的情况
- ICIR 加权法：根据因子的 ICIR 值分配权重，ICIR 值越高的因子权重越大
- 优化加权法：使用二次规划等方法求解最优权重，最大化预期收益或夏普比率
5.3 风险控制策略
风险控制是量化策略长期生存的关键，需要从多个维度进行考虑。
5.3.1 持仓分散化
持仓分散化是降低非系统性风险的有效方法。数据显示，过度集中投资于小市值股票可能面临流动性风险和个股风险。
操作建议：
- 控制单只股票的仓位不超过总资产的 2%
- 同一行业的股票仓位不超过总资产的 15%
- 保持投资组合中至少包含 20 只股票
- 定期（每周）检查投资组合的分散度指标
5.3.2 止损策略
止损策略是控制回撤的重要手段。在当前波动较大的市场环境下，合理的止损策略尤为重要。
操作建议：
- 绝对止损：当个股收益率低于买入价的 8% 时，无条件止损
- 跟踪止损：当个股收益率从最高点回落 15% 时，执行止损
- 波动性止损：当个股波动率超过历史平均波动率的 2 倍时，考虑减仓
- 组合止损：当投资组合整体回撤超过 10% 时，考虑降低仓位
六、总结与展望
6.1 核心结论
通过对当前 A 股市场量化因子的全面分析，我们得出以下核心结论：
- 小市值因子是当前市场最有效的风格因子，2025 年以来累计超额收益达 201%(1)。在当前市场环境下，小市值股票仍具有较好的表现潜力。
- 中短期动量因子和反转因子在震荡市中表现较好，适合 1-2 周的短期操作。数据显示，技术类因子本周表现多数为正，长期动量因子表现为负向，中短期动量和波动类因子的多空收益为正。
- 成交量突变因子在捕捉短期价格波动方面具有独特优势。在底部放量的股票短期内上涨概率较大，而顶部放量的股票并不一定下跌(7)。
- 单季度净利润同比增长率、单季度营业利润同比增长率和单季度 ROE 同比等短期盈利指标表现突出，是当前市场环境下重要的基本面因子。
- 多因子组合策略能够有效降低单一因子的风险，提高策略的稳定性和适应性。数据显示，基于多因子模型的中证 1000 增强组合年化超额收益率高达 21.87%(54)。
6.2 风险提示
投资者在应用上述量化因子时，需注意以下风险：
- 因子失效风险：量化因子的有效性并非一成不变，市场环境变化可能导致因子失效。数据显示，量价变化类因子 2025 年以来持续回撤，相比之下博弈类因子表现突出(1)。
- 流动性风险：小市值股票流动性相对较差，大规模进出可能导致价格大幅波动。数据显示，2024 年末的前十大基金的含微量较 2023 年末的含微量平均下降 13.5%，说明基金运作的策略方式发生了改变，收缩了微盘股的敞口。
- 政策风险：监管政策变化可能对量化策略产生重大影响。2025 年 7 月实施的《程序化交易管理细则》，通过 "撤单费上调、高频交易报备" 等措施，抑制过度投机，可能影响量化策略的表现(59)。
- 模型风险：量化模型可能存在过拟合或参数估计误差，导致实际表现偏离预期。数据显示，因子离散化模型追求波动率解释度的同时兼顾直观性和可投资性，提高模型的泛化效果和迭代空间(1)。
6.3 未来展望
展望未来，A 股市场的量化因子研究将呈现以下趋势：
- 多源数据融合：随着数据获取技术的进步，量化因子将越来越多地融合非结构化数据，如新闻舆情、卫星图像、产业链数据等，提高因子的预测能力。数据显示，头部量化机构日均处理数据超 500TB，通过 AI 模型舆情分析、量价预测，挖掘财报、产业链交易等 "非结构化数据"，提前捕捉板块轮动信号(59)。
- 机器学习方法的广泛应用：深度学习、强化学习等先进机器学习技术将在因子挖掘和组合优化中发挥越来越重要的作用。数据显示，基于卷积神经网络的股价走势 AI 识别与分类等深度学习研究报告，对每个个股窗口期内的价量数据构建标准化的图表，探究了使用卷积神经网络对图表化的价量数据与未来价格进行建模(3)。
- 因子本土化和精细化：随着对 A 股市场特性理解的深入，量化因子将更加注重本土化和精细化，开发更符合 A 股市场特点的因子体系。数据显示，中银证券的最新研究显示，A 股市场的风格轮动存在清晰的规律，不同阶段总有特定因子占据主导地位(9)。
- 实时因子更新和策略调整：随着计算能力的提升，量化策略将能够实现更频繁的因子更新和策略调整，更好地适应市场变化。数据显示，头部量化机构依托 5G 边缘计算将订单延迟压至 1.2 毫秒，散户交易延迟以秒计，这使得量化基金能够更及时地捕捉市场机会(59)。
总之，在当前 A 股市场环境下，量化因子仍然是投资者把握市场机会的有效工具。通过科学合理地应用量化因子，投资者可以构建更加稳健和高效的投资策略，提高投资决策的科学性和系统性。
风险提示
本报告中的信息均来源于公开资料，不构成任何投资建议。投资者应注意，量化因子的有效性可能随市场环境变化而改变，过往业绩不代表未来表现。投资者在使用量化因子时，应结合自身风险承受能力和投资目标，审慎决策。市场有风险，投资需谨慎。
参考资料
[1] 量化|小盘成长风格领涨，博弈类因子创历史新高(2025年6月) 登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 文|杨淼杰 王兆宇 赵文荣 2025年以来，小市值、高成长、高波动等风... https://xueqiu.com/S/SZ399985/338403748
[2] 结合2025年2月A股市场特征及量化与游资博弈格局，当前操作建议如下:### 一、市场阶段判断1. **情绪周期定位**... https://xueqiu.com/4356153971/323887435
[3] 2025年A股量化择时研究报告:宏观视角看好权益资产 - 报告精读 - 未来智库 https://m.vzkoo.com/read/20250609cb0f41e27f6c48d645f271ec.html
[4] 坦然应对波动，盘点四只能够稳住心态的量化基金-东方财富网股吧 https://mguba.eastmoney.com/mguba/article/0/1542856039
[5] 【光大证券-2025研报】量化组合跟踪周报:市场小市值风格明显，PB-ROE-50组合超额收益显著.pdf-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0615/6122231234011143.shtm
[6] 未来5-10年A股市场可能由量化资金主导 预期未来量化资金将主导的A股市场，市场生态、交易逻辑和投资策略会发生深刻变革。一、量化主导下的市场变化1、市场波动性与结... https://xueqiu.com/8244815919/329748138
[8] 中信建投陈果:短期再平衡，继续关注景气与季报因子_手机新浪网 http://finance.sina.cn/stock/ggyj/2025-03-17/detail-inepxiyv3786744.d.html
[9] 风格因子起舞:A股涨跌背后的隐形推手? 资本市场，像一台精密运转的机器，事后总结来看，每一次涨跌都暗含着特定的规律。市值大小、估值高低、盈利强弱、动量快慢——这... https://xueqiu.com/2601410774/337936626
[10] 【方正金工】市场行情短期波动加大，“综合量价”因子今年以来多头超额 3.08%|收益_新浪财经_新浪网 https://finance.sina.com.cn/roll/2025-03-02/doc-inenhtay9884442.shtml
[12] 股市大涨的日子，其实只占股票市场中的7% ，真正大涨的时间，大约占全部交易日的7%。 例如最近1年，A股的大幅上涨，主要体现在2024年9月下旬的两三周。 港股除了去年9月，25年春节后也出现了短期大幅上涨。 其他时间里，市场主要是横盘震荡或者下跌。 但正是这7%的上涨时间，带来了市场绝大多数的回报。 所以投资中，也经常听到一句话：当闪电劈下来的时候，我们要在场。-抖音
例如最近1年，A股的大幅上涨，主要体现在2024年9月下旬的两三周。 港股除了去年9月，25年春节后也出现了短期大幅上涨。 其他时间里，市场主要是横盘震荡或者下跌。 但正是这7%的上涨时间，带来了市场绝大多数的回报。 所以投资中，也经常听到一句话：当闪电劈下来的时候，我们要在场。-抖音
港股除了去年9月，25年春节后也出现了短期大幅上涨。 其他时间里，市场主要是横盘震荡或者下跌。 但正是这7%的上涨时间，带来了市场绝大多数的回报。 所以投资中，也经常听到一句话：当闪电劈下来的时候，我们要在场。-抖音
其他时间里，市场主要是横盘震荡或者下跌。 但正是这7%的上涨时间，带来了市场绝大多数的回报。 所以投资中，也经常听到一句话：当闪电劈下来的时候，我们要在场。-抖音
但正是这7%的上涨时间，带来了市场绝大多数的回报。 所以投资中，也经常听到一句话：当闪电劈下来的时候，我们要在场。-抖音
[13] 量化|小盘成长风格领涨，博弈类因子创历史新高(2025年6月)|收益_新浪财经_新浪网 https://finance.sina.com.cn/stock/stockzmt/2025-06-12/doc-inezuhup8527734.shtml?froms=ggmp
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[18] 股市因子分析:小市值和股息率表现突出!_市场_股票_投资 https://m.sohu.com/a/904360436_121976703/
[19] 投资研究 | 指数问道系列之新风格体系篇(一):华证新成长因子的构建与应用_新浪财经_新浪网 https://finance.sina.com.cn/esg/2025-03-07/doc-inenvfqi5841292.shtml
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[21] 华泰证券:A股轮动加速 中期把握内部确定性线索 https://wap.eastmoney.com/a/202505123401423097.html
[22] #A股 #a股行情 #上证指数 #上证指数走势分析 #上证指数 @DOU+小助手-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7517491620645063963/?region=&mid=7517491638369798949&u_code=0&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&with_sec_did=1&video_share_track_ver=&titleType=title&share_sign=cFOc_PUFyQWMzezpnP66zeGgVNyvS7uZkFg_iiiIjXk-&share_version=280700&ts=1750665014&from_aid=1128&from_ssr=1
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[39] 超额回报亮眼，这只量化产品，限大额了! 6月18日，国金基金发布公告，即日起对旗下 国金量化多因子 基金(A类:006195 / C类:016858)实施大额申... https://xueqiu.com/5679199459/339385308
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[65] 量化|小盘成长风格领涨，博弈类因子创历史新高(2025年6月)_手机新浪网 http://finance.sina.cn/2025-06-12/detail-inezuhup8527734.d.html
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[77] 【金融工程】市场波动降低，小盘隐忧缓解——市场环境因子跟踪周报(2025.06.11)|中证1000_新浪财经_新浪网 https://cj.sina.com.cn/article/norm_detail?froms=ttmp&url=https%3A%2F%2Ffinance.sina.com.cn%2Fmoney%2Ffund%2Ffundzmt%2F2025-06-11%2Fdoc-ineztmra7734432.shtml%3Ffinpagefr=ttzz
[78] 全A股小市值和动量因子策略:最大化年化收益 - BigQuant量化交易 https://bigquant.com/wiki/doc/wgOarINVSz
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