1.1 指数行情表现
截至 2026 年 2 月 27 日，过去一周，大盘指数中的深证成指表现最优，周度收益率 2.80%；宽基指数中的 中证 1000 表现最优，周度收益率 4.34%；风格指数中的低价股指数表现最优，周度收益率 6.18%。
1.2 风格指数对比
1.2.1 微盘股、大盘股风格
本文选取万得大盘指数、万得微盘指数分析微盘股/大盘股风格。万得大盘指数选取全部 A 股中市值居于前 200 的个股作为指数成分股，万得微盘指数选取沪深交易所上市除 ST、*ST 及退市警示标的以外市值最小的 400 只股票作为指数成分股，等权计算。两者的相对强弱在一定程度上可以反映市场对大盘股、微盘股的偏好。
截至 2026 年 2 月 27 日，微盘股/大盘股位于 99.71%的历史分位数水平。
1.2.2 亏损股、绩优股风格
本文选取申万绩优股指数、申万亏损股指数分析亏损/绩优风格。申万绩优股指数选取 100 只盈利股票作为 指数成分股，申万亏损股指数选取所有实际亏损的股票作为指数成分股，两者的相对强弱在一定程度上可以反 映市场对企业未来的盈利改善预期以及投机偏好。
截至 2026 年 2 月 27 日，亏损股/绩优股位于 94.51%的历史分位数水平。
1.2.3 低价股、高价股风格
本文选取申万高价股指数、申万低价股指数分析低价/高价风格。申万高价股指数选取 200 只高价股票作为 指数成分股，申万低价股指数选取 200 只低价股票作为指数成分股，两者的相对强弱在一定程度上可以反映市 场对不同价位股票的偏好。
1.3 行业交易拥挤度分析
行业交易拥挤度指的是市场参与者交易某个行业股票的趋同程度。一般来说，某一个行业的趋同交易者数 量越多、趋同交易金额越大，那么该行业的交易拥挤度就越高。本文使用 2019-12-31 至今的交易数据以及估值 数据衡量 30 个中信一级行业的交易拥挤度。
截至 2026 年 2 月 27 日，当周行业成交占比最高的三个行业分别为电子、基础化工和机械。当周换手率最 高的三个行业分别为建材、传媒和国防军工。 综合来看，TMT 行业（电子、通信、计算机和传媒）当周行业成交额占两市总成交额的比例为 35.56%。
行业扩散指标分析
使用指数日 K 年线得分、日 K 年线等权得分、日 K 年线市值加权得分、60 分钟 K 线等权得分和 60 分钟 K 线市值加权得分五个指标评估指数走势强弱，计算方法如下： 指数日 K年线得分：如果指数日收盘价在 250 日均线以上则得分为 1，否则为 0。 日 K 年线等权得分/日 K 年线市值加权得分：对于成分股，如果成分股日收盘价在 250 日均线以上，则得 分为 1，否则为 0。将成分股得分按等权重/市值加权，可得日 K 年线等权得分与日 K 年线市值加权得分。 60 分钟 K 线等权得分/60 分钟 K 线市值加权得分：对于成分股，如果成分股 60 分钟 k 线收盘价在 250 小 时均线以上，则得分为 1，否则为 0。将成分股得分按等权重/市值加权，可得 60 分钟 K 线等权得分与 60 分钟 K 线市值加权得分。
截至 2026 年 2 月 27 日，日 K 年线市值加权得分最高的三个行业为有色金属、石油石化和钢铁，60 分钟 K 线市值加权得分最高的三个行业为石油石化、有色金属和煤炭。
2.1、高频选股因子简介
随着国内市场传统因子选股的广泛应用，对公司的基本情况、财务状况以及日间量价关系等低频数据的挖 掘已经趋于饱和，以往有效因子也逐渐失效，市场对新信息的挖掘提出了迫切的需求。高频数据中蕴含了丰富 的市场交易信息，它能带我们通过数据窥探知情交易者的隐藏信息，也让我们更近距离地感受市场交易者的情 绪，从而帮助我们更准确地拿捏市场股票价格的走势。
2.2、高频选股因子分类体系
之前总共写了八篇高频因子报告《高频量价选股因子初探》、《买卖报单流动性因子构建》、《高频订单失 衡及价差因子》、《多层次订单失衡及订单斜率因子》、《流动性因子系统解读与再增强》、《高频选股因子分 类体系》、《流动性高频因子再构建与投资者注意力因子》、《技术指标因子高频化》，并根据上述的因子构建 了分类体系。
2.3、行为金融学选股因子简介
传统上，我们理解市场，是基于经济学中关于理性人的假设，将市场分为强有效市场、半强有效市场和弱 有效市场三种类型，然而有效市场理论并不能解释市场当中长期存在的异象；为了解释这些令人匪夷所思的不 理性现象，上世纪 70 年代，行为金融学派诞生了，行为金融的观点认为人是非完全理性的，金融市场的非理性 行为在价格变动中扮演了极其重要的角色，而且非理性的行为会重复地出现，人的种种难以解释的非理性行为， 导致了繁荣和萧条交替，这使得资产价格总是超过其价值的附近区间。从金融市场的实际情况来看，确实有很 多投资者在市场中长期跑赢了市场。
2.4、行为金融学因子分类体系
本文根据四篇行为金融学报告《流动性高频因子再构建与投资者注意力因子》、《投资者有限关注及注意 力捕捉与溢出》、《处置效应与 V 型处置效应在量化选股中的应用》和《筹码分布因子系统构建》中的因子构 建了分类体系。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
