报告导读：本文主要考察根据因子历史长短期收益、波动率等数据，采用PLS模型预期因子收益在因子加权中的应用，包括单因子多策略、以及多因子单策略两个维度。
在20个单因子top100组合配置中，对波动率最大的5个因子组合采用PLS模型预期收益确定权重，相比于收益均值加权方式，年化收益提升约4.0%（2018.01-2025.11，下同）；相较于等权方式，年化收益提升6.6%。
风格组合配置维度，我们构建了6个基础组合：1个红利优选、1个成长期优选、两个小市值组合、以及两个风格相对均衡的组合--PB盈利和GARP组合。对波动较大组合采用PLS模型预期超额收益加权，相比于超额收益均值加权方式，年化收益提升3.3%；相较于等权方式，年化收益提升3.9%。
量化固收+策略中的应用，股票端：PLS预期收益加权复合风格组合；债券端：中证短债指数；构建10%股票仓位的固收+量化策略，2018年以来年化收益5.6%，年化波动率2.6%，信息比2.17；权益比例为20%时，策略年化收益8.4%，年化波动率5.1%，信息比1.65。
在多因子模型中，采用PLS预期收益确定因子权重，可改善多因子模型预期IC、以及top100组合业绩表现。但需要注意的是，这种改善效果并非在每一个截面都成立，相对而言，PLS或许更擅长风格之间的配置，而非同类之间的精细比较。时序角度，IC均值加权、ICIR加权、PLS加权方式各有优劣。整体而言，PLS加权方式更为稳健；但在因子动量持续性强时，表现不如IC均值加权、ICIR加权突出，例如2023年。
以PLS预期收益加权多因子模型top100组合作为股票端资产，中证短债指数作为债券端资产，构建20%股票仓位的股债复合量化固收+策略，2018.01-2025.11期间年化收益8.1%，年化波动率和最大回撤分别为5.6%、5.4%；在圈定的固收+基金中，收益排名除2020年处于32.1%分位点外，其余年份均在前1/2。
风险提示。本文根据客观数据和评价指标计算，不作为对未来走势的判断和投资建议。本文结论通过统计分析得出，存在历史统计规律失效风险、因子失效风险、模型误设风险。采用PLS模型确定因子权重，是模型基于历史数据自适应的过程，仅提供了一个可以尝试的选项，并不一定适用所有的因子组合。
报告来源
以上内容节选自国泰海通证券已发布的证券研究报告。
报告名称：国泰海通量化选股系列（一）——基于PLS模型复合因子预期收益信号的应用研究；报告日期：2025.12.30 报告作者：
郑雅斌（分析师），登记编号：S0880525040105
罗蕾（分析师），登记编号：S0880525040014
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