本文立足于港股市场，围绕数据库搭建、因子体系构建、策略构建三大核心环节展开研究，通过精细化数据处理夯实研究基础，创新性纳入融券信息丰富因子维度，最终打造了适配港股生态的多因子选股框架。

　　港股市场概述：全方位梳理了港股与A股在交易、上市及退市规则上的本质差异。以及对港股“巨头主导、长尾庞大”的市值结构、“金融独大”的行业分布、以及低效退市机制下的“仙股”现象展开说明。

　　港股数据处理方法：针对港股特有的代码复用、转板上市、双柜台交易及财报准则差异等数据痛点，本文提供了一套系统性数据处理方案。

　　港股多维因子体系构建：本文构建了涵盖五大维度的港股多因子框架。从测试结果来看，港股因子有效性呈现显著的结构性分化：1）价值因子表现稳健，2）量价因子中低波与长期动量效果突出；3）而成长因子选股能力偏弱。4）在质量类因子中，现金相关指标及盈利质量因子（如应计利润）展现出较强的选股有效性。5）尤为重要的是，在另类因子挖掘中，本文创新性地引入融券信息，其中融券成本因子表现尤为亮眼，在港股通样本空间内平均Rank IC高达5.07%，ICIR达0.63，成功捕捉到了市场卖空预期所带来的增量Alpha。

　　港股样本空间基本面选股策略构建：基于上述因子体系，本文分别构建了港股通及全港股样本空间的基本面选股策略。其中港股通基本面选股策略，基础策略年化收益14.01%，收益风险比0.67，相对基准分年度超额胜率88.89%；引入融券成本因子后，策略年化收益提升至17.32%，收益风险比提升至0.83，相对基准分年度超额胜率达100%。

　　随着内地与香港金融市场互联互通机制的持续深化，港股已从传统的“离岸市场”逐渐转变为内地投资者进行全球资产配置的关键组成部分。2025年，南向资金通过港股通净流入规模首次突破1.3万亿元人民币，创下互联互通机制启动以来的历史新高；截至2026年3月31日，今年以来南向资金净买入额已达1967亿元，延续了强劲的配置趋势。

　　南向资金的大规模、持续性流入，正在深刻重塑港股市场的流动性格局、投资者结构与估值体系，推动港股与A股之间的关联性从“弱相关”向“强协同”转变。在这一背景下，系统梳理港股市场特征、科学验证量化因子在本地市场的有效性，并构建可复制、可持续的选股策略，已成为当前研究的重点。

　　我们此前已启动《宽客眼中的港股那些事儿》港股量化系列研究，围绕系统性港股量化分析框架的搭建逐步推进研究落地。系列报告从香港市场的制度环境与基本特征入手，逐步推进至因子实证检验、选股模型构建，层层递进完成适配本地市场的完整研究体系的搭建。本篇为该系列的第六篇报告——港股多因子全解析。

　　港股市场历史悠久。1891年2月3日，香港股票经纪协会成立，标志着香港股票市场的正式诞生；该协会于1914年更名为香港证券交易所。1921年，香港第二家交易所——香港证券经纪协会成立。1947年3月11日，两家交易所合并为香港证券交易所有限公司。在由英国人管理、上市条件极为苛刻的早期阶段，上市公司数量稀少。例如，1968年香港仅有59家上市公司，其中37家为英资企业，华资企业仅16家，占比不足三成。

　　随着香港经济快速发展，企业融资需求日益增长，市场相继涌现出远东交易所、金银证券交易所、九龙证券交易所，与原有的香港证券交易所形成“一城四所”的格局。然而，各交易所制度不一导致交易混乱、效率低下，合并遂成必然。1986年4月，四所正式合并为香港联合交易所（联交所），港股从此进入统一监管时代。

　　香港回归后，内地企业赴港上市日益普遍，内地资金投资港股的需求也随之上升。此前，市场主要通过QDII基金投资港股。在此背景下，陆港通机制应运而生：2014年11月17日，沪港通启动交易；2016年12月5日，深港通正式开通；这一机制极大地促进了两地市场的互联互通。

　　本节从交易机制、上市制度、退市制度和港股通制度四个方面对港股的主要规章制度展开介绍。

　　港股与A股在交易机制方面存在着很大的差异，我们主要从交易市场、计价与结算方式、交易时间、涨跌停机制、交易制度、交易单位和休市规则方面展开对比。

　　交易市场：A股为三所并存（沪、深、京），功能互补；港股为单一交易所（港交所）；港股通为跨境交易通道，非独立市场。

　　计价与结算：A股统一用人民币；港股以港币为主，支持多币种；港股通为港币报价、人民币结算，由系统自动换汇。

　　交易时间：A股每日4小时；港股每日5.5小时；港股通仅限两地共同交易日，时间同港股。

　　涨跌停机制：A股有涨跌幅限制（主板±10%，科创板/创业板±20%，北交所±30%，ST股±5%）；港股无涨跌停，但设有波动调节机制（VCM）；港股通规则同港股。

　　交易制度：A股为 T+1交易，卖空限制严；港股为 T+0交易，卖空灵活；港股通为 T+0交易，不可融券卖空。

　　休市规则：A股基本不受天气影响；港股遇恶劣天气可休市；港股通需两地市场均开市。

　　从上市规则角度来看，我国A股上市标准比港股要严格的多。A股和港股上市规则最主要的区别在盈利能力的考察上。A股市场对企业的盈利能力考查相较港股更为严格。具体而言，A股主板、创业板等均设有多套明确的财务指标，尤其关注净利润、现金流量等历史盈利数据，体现了审慎的监管取向。反观港股，上市条件较为宽松，呈现出更强的包容性与灵活性。

　　A股退市制度与港股相比，较为明确。从退市规则来看，A股的退市规定明确且量化，使得投资者在评估风险时可以依据具体的财务和交易数据，对于那些接近退市边缘的公司，投资者能够较为清晰地识别风险。港股市场退市标准相对较为宽泛，量化标准较少。港股退市规则在触发条件设置上较为笼统，对于发行人质量的定义较宽泛，且港股主板与创业板退市标准基本一致。

　　A股退市分阶段推进，上市公司触及财务类、交易类、规范类或重大违法强制退市标准后，交易所将启动退市程序。对于强制退市，公司股票将进入退市整理期，交易期限从原来的30个交易日缩短至15个交易日（注：交易类退市和主动退市不设退市整理期）。退市整理期届满的次一交易日，公司股票正式终止上市并摘牌。

　　而对于港股来说，时间周期一般在18个月左右，摘牌程序主要是按照以下四个阶段进行

　　第一阶段—停牌后首6个月（初步考察）：交易所会监察有关情况的发展。发行人必须定期就有关发展发出公告。交易所在6个月结束时，决定是延长本阶段还是进入第二阶段。

　　第二阶段—停牌后次6个月（提交复牌建议）：交易所要求发行人于其后的6个月内呈交复牌建议。这段期间内，交易所会继续监察发行人方面的进展，并要求发行人的董事按月呈交进度报告。在此限期结束时，交易所会考虑发行人的建议及决定有关个案是否应当进入程序的第三阶段。

　　第三阶段—停牌后再6个月（限期提交可行建议）：发出公告，明确指出发行人资产或业务不足以维持上市，并设定提交复牌建议的最后期限（一般6个月）。在此阶段继续按月呈交进度报告。期限届满时，若未接获可行的复牌建议，将进入第四阶段。

　　第四阶段—取消上市地位：发行人的上市地位将被取消。交易所及有关发行人均会就此发出公告。

　　港股通是中国大陆与香港股票市场交易互联互通机制的重要组成部分，它就像一座桥梁，允许内地投资者通过上交所或深交所直接买卖规定范围内的香港联交所上市的股票和ETF。自2021年以来，港股通标的稳定维持在500只以上的水平。

　　与直接在香港开户进行股票交易不同，港股通保留了内地投资者熟悉的交易习惯，但同时也拥有一套独立的运行规则。下表从标的范围、额度控制和交易结算三个维度来对港股通制度展开介绍。

　　从港股市场的市值分布来看，整体结构呈现出极度集中、巨头主导的典型特征，这是其区别于A股等市场最显著的结构性差异之一。在港股市场中，市值超过5000亿元的“巨头”公司虽然仅有23家（数量占比0.85%），但其合计市值高达31.1万亿元，占据了全市场总市值的46.70%。相比之下，A股同等规模的24家公司市值占比为25.47%，港股头部的集中度高于A股。这种“巨头主导”的格局在市值3000亿以上的层级中同样明显。

　　与头部的高度集中相对应，港股市场还有一个庞大的“长尾”。市值低于50亿元的公司数量高达2015家，占上市公司总数的74.41%，但这部分公司的总市值占比仅为2.31%，呈现出“数量众多、但市值微小”的显著特征。反观A股，同类小市值公司数量占比为38.50%，市值占比为5.58%，其分布相对更为均衡。

　　港股与A股在行业分布上呈现略有不同。A股市场由工业（市值占比18.81%）与信息技术（市值占比18.98%）双轮驱动，两者合计占比近四成，体现出强烈的 “新经济与制造业” 导向；相比之下，港股则呈现 “金融独大” 的古典估值逻辑，金融板块以 29.16% 的市值占比遥遥领先，而工业与信息技术占比均不足14%。A股侧重产业升级，而港股更多承载了传统行业的融资需求。

　　成交额角度：A股日均成交额显著高于港股。A股市场和港股市场的流动性差异直接体现在日均交易额上，A股的交易额在万亿级别，而港股则在1000亿上下。A股以个人投资者为主，高换手率驱动了充沛的交易活性；而港股由机构投资者主导，投资行为更趋长期，整体换手率较低。

　　换手率角度：从换手率的角度来看，A 股的换手率平均约为港股换手率的5倍。 A股以个人投资者为主，高换手率驱动了充沛的交易活性；而港股由机构投资者主导，投资行为更趋长期，整体换手率较低。

　　港股模糊冗长的退市机制导致其退市效率低下，进而产生了大量的股价极低、交易活跃度极低的股票，且这类股票的股价大多低于1港元，只能以港分作为计价单位，因此也被称为仙股（“cent股”的音译）。

　　针对仙股的研究，对我们后续构建港股策略具有重要意义：一方面，仙股会影响量化选股因子的表现，进而给因子的选择带来偏差；另一方面，在进行实际投资时，由于仙股流动性较差、市值相对较小，包含这些股票的策略将会面临极高的冲击成本。

　　从统计结果来看，从统计结果来看，仙股数量占全市场半数以上，但成交额占比在5%以下，且在可选消费、工业、房地产等传统板块分布密集。

　　在处理港股相关数据的时候，我们也遇到了一些潜在问题，涵盖基础数据清洗问题和港股财报数据处理问题两大类。

　　港股存在港股的代码回收与再分配机制，对于存量更新有一定影响。港股市场的股票代码采用 “5位数字 的格式，其结构设计与A股有明显区别。除少数以人民币交易的双柜台证券（代码首位为“8”）外，绝大多数港股代码首位数字为“0”，因此实际有效数字部分为后四位。

　　与A股代码长期固定对应一家公司不同，港股实行代码回收与再分配机制。上市公司若因退市等原因离开市场，其原有代码会被港交所收回，并可能在未来重新分配给新上市的企业使用。这套机制有助于维持代码资源的有效利用，也提升了市场的运行效率。因此，同一代码在不同时期可能对应不同的上市公司主体。

　　代码的复用特性给数据库存量更新带来了严峻挑战。在进行增量数据拼接时，若将前一家退市公司的历史数据与新上市公司的行情数据错误连接，将引发数据串扰。这种混淆会导致基本面因子（如市盈率、市净率出现异常极值）和量价因子（如动量、波动率出现断层）的计算结果严重失真，进而直接影响量化回测的有效性与投资决策的准确性。

　　为区分离散的历史序列，数据库需在代码被重新启用时引入后缀版本控制。具体而言，系统将在原始代码后添加感叹号“!”作为区隔；若同一代码被多次回收并重新分配，感叹号后的数字将依次累加（如 !2, !3）。通过该标识体系，可精准剥离不同主体的存续期数据，确保因子计算所依赖的时间序列具有连续性与排他性。

　　香港股票市场设有主板与创业板（GEM）两个平行板块。为满足不同发展阶段企业的融资需求，港交所允许符合财务及合规要求的创业板发行人申请转板上市。当企业在创业板培育成熟并达到主板上市标准后，可申请将上市地由创业板变更为主板。这一过程不仅是交易场所的迁移，通常伴随着股票代码的实质性变更，即从创业板代码段切换至主板代码段。

　　转板导致的代码变更给数据库存量更新带来了数据割裂风险。由于新旧代码在系统中被视为两个独立的证券记录，若未进行人工或逻辑的强制映射，极易出现“数据孤岛”。以丰城控股为例，该公司于2019年12月在创业板上市（代码：，并于2021年12月成功转板至主板（代码：02295.HK）。在进行增量数据更新时，若仅追踪新主板代码（02295.HK），系统将无法自动关联并继承其在创业板时期（08219.HK）的历史行情与财务数据，导致该证券的时间序列出现结构性缺失。

　　为避免转板造成的历史数据断层，数据库需建立跨代码的主键映射关系。针对上述情况，不能简单地将新旧代码视为两只不同的股票，而应在底层数据中维护一张“转板对照表”。通过将创业板原代码（08219.HK）的历史数据完整迁移并挂载至新主板代码（02295.HK）之下，确保该证券在整个生命周期内的量价数据与基本面指标具备连续性，从而保障量化因子计算与长期回测结果的准确性。

　　双柜台证券：柜台模式指同一家上市公司同时设立港币交易柜台和人民币交易柜台（代码通常以“8”开头，股票简称后缀“-R”）。尽管两个柜台代表同一公司的同等股东权益，但其交易货币、实时成交价和流动性可能存在差异。在量化研究中，若不加处理，模型可能会将同一公司的两个柜台误判为两个独立标的，从而导致样本重复和因子计算偏差。

　　并行代码：主要出现在上市公司进行股份分拆或合并的过程中。这套安排确保了股票在调整股本结构时，交易能够平稳过渡。自分拆或合并生效日起，原股票代码暂停交易，同时分配一个临时代码用于交易，此时每手买卖单位会按比例调整。临时代码交易至少10个交易日后，原代码恢复交易（此时代表新股份），与临时代码同时买卖。但重要的一点是，这两个代码下的持仓并不互通，即用原代码（新）持有的股票不能通过临时代码卖出，反之亦然。并行买卖开始至少15个交易日后，临时代码停止交易，股票完全通过原代码（新）进行正常交易。

　　REITs：港股REITs与普通股同样采用“5位数字的格式，并且在代码首位数字上也没有特殊区分（例如，龙头REITs领展房产基金的代码是00823.HK）。这种设计使得仅从股票代码上无法直接、自动地识别出一只证券是否是REITs。

　　香港资本市场作为高度国际化的离岸金融中心，其上市公司注册地与运营主体的多样性导致了财务报表编制基础的差异化。在港股市场中，除本地通用的《香港财务报告准则》（HKFRS）外，上市公司还可依据自身情况选用《国际财务报告准则》（IFRS）、《中国企业会计准则》（CAS）或《美国通用会计准则》（US GAAP）等。这种准则的多元化虽然满足了不同类型企业的上市需求，但也导致各公司在收入确认、资产计价及折旧摊销等核心会计政策上存在显著的计量差异。

　　会计政策的非同质性对量化多因子模型的构建构成了严峻挑战。不同准则下得出的财务指标（如净利润、净资产及经营性现金流）往往不具备直接可比性。若不加筛选地进行全样本因子计算，将导致基本面因子（如市盈率P/E、市净率P/B、ROE等）出现跨样本的系统性偏差。这种由核算口径不一致引发的“噪音”，会稀释因子在选股上的真实逻辑，降低模型对市场超额收益的解释力。

　　确保因子数据的纯净度与市场代表性，我们决定在因子库构建中统一采用香港会计准则（HKFRS）下的数据进行运算。从历史维度来看，采用HKFRS的上市公司在港股总市值及成交金额中占据绝对主导地位，具备最广泛的市场覆盖度。

　　香港资本市场高度国际化，上市公司可根据自身经营特点、审计安排或集团要求，自主选择不同的年结日。目前港股市场中，除3月31日及12月31日两个主要年结时点外，还有相当数量公司采用6月30日、9月30日及其他月份作为财务年度截止日。

　　为此，我们采用PIT（Point-in-Time）思维，即严格站在历史当下那一刻的视角去获取信息的方法，获取港股的TTM数据进行因子的构建。

　　港股上市公司可在年报发布后变更年结日，导致新旧会计区间出现非标准长度及数据重叠，举例来说：

　　以大森控股（：该公司于2022年11月议决将年结日由12月31日变更为3月31日并即时生效，其下一份经审核财务报表因此涵盖2022年1月1日至2023年3月31日的15个月期间。

　　威铖国际（01002.HK）：则将年结日由7月31日改为12月31日，形成自2023年8月1日至2024年12月31日共17个月的跨越年度报告区间。

　　对此，我们对年报数据进行调整，即12/15，12/17的调整，调整成年报为12个月的数据。

　　我们以聚源数据库为基础，试图构建全面的兴证金工港股多因子框架。我们从量化建模方法论出发，围绕成长、价值、质量、量价、另类五个方面构建较为完备的港股多因子框架体系。

　　样本空间2：全部港股、剔除仙股（即过去20天日均收盘价小于1港元）、过去20天成交量为0、上市未满30天的股票。

　　价值因子是量化投资领域中历史最悠久、理论基础最深厚的因子之一，它主要刻画了上市公司市场价格与内在价值之间的折价或溢价关系。作为一种经典的基本面因子，价值因子旨在通过一系列估值指标，筛选出市场价格显著低于其基本面价值的“便宜”股票，同时规避价格虚高的“昂贵”股票。参考A股的因子定义方式，并结合港股的财报规则和命名，我们相应构造了港股的价值类因子。

　　从港股价值类因子测试结果来看，价值因子在港股通样本空间和自选港股池样本空间内均表现出较好的选股能力和盈利效果。经过市值行业中性化后，BP_LR、DP_LTM和OCFP_TTM等因子都有较好的表现。

　　成长因子是量化投资体系中捕捉上市公司盈利能力与运营规模扩张潜力的核心维度，它主要刻画了企业未来价值创造的速率与可持续性。成长因子旨在通过追踪营收、盈利及资产规模等关键指标的历史增速，识别出处于高速发展阶段的优质标的。参考A股的因子定义逻辑，我们构造了适配港股市场的成长类因子。

　　从成长因子的测试结果来看，成长因子选股能力相对偏弱。这表明在港股市场环境下，单纯的业绩增速并非强有效的Alpha来源，成长策略需更精细地筛选具备良好质地的标的，而非追逐表面的业绩爆发。

　　质量因子是量化投资中用于甄别企业财务健康度、经营稳定性及可持续发展能力的关键维度。它超越了单纯的规模扩张，核心在于评估企业获取利润的真实“含金量”及其抵御宏观周期波动的内生韧性。在港股复杂的监管与商业环境下，低质量盈利往往隐藏着财务操纵风险或不可持续的商业模式。我们将质量因子体系解构为以下四大核心分类：

　　盈利能力因子是量化投资体系中衡量企业将资产转化为利润效率的核心维度，它主要刻画了企业在既定资本投入下的回报水平与收益质量。作为一种直接反映企业核心竞争力的基本面因子，盈利能力因子旨在通过净资产收益率、总资产回报率及毛利率等指标，筛选出具备深厚“护城河”和定价权的优质企业。

　　从测试结果来看，在港股市场中，除CFROA_TTM、CFROE_TTM和ROA_TTM以外，其他盈利能力因子的选股能力较差。

　　偿债能力因子是量化投资风控体系中的基石，它聚焦于企业对债务的偿还保障程度与财务结构的稳健性。该因子主要刻画了企业在面对刚性负债时的履约能力与资金链安全边际，旨在通过流动比率、速动比率等指标，识别出具备低违约风险与高财务弹性的优质主体。

　　从港股偿债能力维度测试结果来看，OPTODEBT（营业利润/总负债）与OCF2SHORTDEBT（经营现金流/流动负债）展现出一定的选股有效性，是衡量企业财务健康度的核心指标。

　　营运效率因子是量化投资体系中衡量企业资产管理与流转速度的核心维度，它聚焦于企业运用有限资源创造收入的流转效能。该类因子主要刻画了企业在生产经营环节中，将资产转化为营业收入或通过销售回笼资金的速率与质量。

　　从港股营运效率维度测试结果来看，NPM_TTM（净利润率）展现出一定的选股有效性。

　　盈利质量维度是量化基本面分析中检验会计盈余“含金量”的核心环节，其核心逻辑在于穿透损益表表面的账面利润，评估企业业绩的真实可持续性。该维度主要关注企业在权责发生制下产生的应计项目是否合理，以及账面利润多大程度上得到了经营现金流的实质支撑。

　　从港股盈利质量维度测试结来看，ACCURAL_TTM（应计利润TTM）和APR_TTM（应计项目比率TTM）有效性相对较强。这印证了在港股市场，投资者对“纸面富贵”持审慎态度，低应计盈余所代表的高现金含量特质，是识别财务造假风险、获取Alpha的核心依据。

　　量价因子是量化投资体系中捕捉市场交易行为与投资者情绪的核心维度，它主要刻画了资产价格在成交量配合下的趋势惯性、反转效应及微观结构特征。作为一种基于市场博弈的另类因子，量价因子旨在通过价格动量、成交量变化、换手率结构及波动特征等技术指标，识别出受市场资金追捧或抛售的标的，弥补基本面因子在短期定价效率上的滞后性。

　　从量价因子的测试结果来看，港股样本空间中低波和长期动量因子表现较好。RealizedVolatility_240D（过去240日波动率）、RealizedVolatility_60D（过去60日波动率）和RTN_240（过去240日动量）表现相对较好。

　　沽空交易已经成为港股市场中流动性的重要来源。相较其他的全球成熟市场，港股的沽空交易相对严格，主要体现在以下几点：

　　标的准入动态管理：港交所对可卖空证券实施严格的白名单制度，并定期对名单进行更新与调整。

　　卖空提价规则：为防止卖空交易加剧股价下跌，规则禁止以低于最新成交价的价格进行卖空，要求卖空订单的申报价格必须不低于当时市场的最优卖盘价。例如，若某股票当前成交价为10港元，新的卖空指令价格需高于10港元。

　　杜绝“裸卖空”与权益限制：港股严禁未借入证券的“裸卖空”行为，要求投资者必须先向券商借入足额股票并完成交割后方可卖出。此外，卖空交易因不涉及证券所有权转移，投资者不仅无法享有投票权、分红派息等股东权利，还需向证券出借方支付借券利息及分红补偿。

　　卖空资金作为市场的“逆势投资者“，其对于市场情绪和股价位置的变化或更为敏感。2016年以来，港股沽空金额占成交额的比重MA20在10%-20%的区间波动，和市场有较为明显的负相关性，对股价阶段性的高低点有较强的指示意义。

　　从测试结果来看，异常融券余量在港股通样本空间的Rank IC为3.69%，多空年化收益率为3.84%；在自选港股池样本空间Rank IC为3.83%，多空年化收益率为2.50%。

　　从测试结果来看，融券成本因子在港股通样本空间的Rank IC为5.07%，多空年化收益率为17.10%；在自选港股池样本空间Rank IC为4.91%，多空年化收益率为18.85%。

　　进一步我们进行港股策略的构建，我们分别在港股通和全部港股两个样本空间进行选股策略的构建：

　　基于前文构建的港股多因子体系，我们构建首先在港股通样本空间构建港股的多因子策略：

　　2）选样方法：以下因子标准化合成后选择因子值最高的50只股票组成策略成份股：

　　以选股数量50只为例，纳入融券成本因子后，策略年化收益从14.01%提升至17.32%，收益风险比从0.67提升至0.83，分年度超额胜率达100%。

　　进一步，我们也尝试采用流通市值加权的加权方式进行测试，可以看到，纳入融券相关因子后，策略效果较先前均有提升。

　　1）样本空间：全部港股，剔除过去一个月平均股价小于1元、成交量为0的股票；

　　2）选样方法：以下因子标准化合成后选择因子值最高的50只股票组成策略成份股：

　　我们以选股数量50只为例，纳入异常融券余量因子后，策略年化收益从21.29%提升至22.46%，收益风险比从1.18提升至1.36。

　　本文针对港股市场特殊的市场结构与交易机制，构建了一套系统化的多因子选股解决方案。首先，研究深入厘清了港股与A股的本质差异，全方位梳理了港股发展史、“仙股”现象及核心制度，并针对港股特有的代码复用、转板、双柜台及财报准则差异，提供了精细化的数据处理方案。

　　其次，在因子构建层面，研究打造了涵盖成长、价值、质量、量价及另类的多维框架，并创新性地纳入了融券信息。其中，融券成本因子表现尤为亮眼，在港股通样本空间内平均Rank IC达5.07%，ICIR达0.63，有效捕捉了市场卖空预期带来的增量Alpha。

　　最后，基于该因子体系构建的港股通基本面选股策略展现较为优秀的选股表现：基础策略年化收益达14.01%，收益风险比为0.67，相对基准分年度超额胜率88.89%；而在引入融券成本因子后，策略性能进一步跃升，年化收益提升至17.32%，收益风险比提升至0.83，且将相对基准的分年度超额胜率锁定为100%，显著增强了策略的稳健性与获利能力。

　　注：文中报告节选自兴业证券经济与金融研究院已公开发布研究报告，附录和具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。

　　报告发布机构：兴业证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）