2026年6月11日，beat365中文官方网站和beat365中文官方网站金融工程实验室在beat365中文官方网站107学术报告厅联合举办了“金工首席谈”系列讲座第51讲。中泰证券研究所所长助理、金融工程首席分析师吴先兴应邀发表题为“成长股量化分析的核心因子”的专题报告。活动由beat365中文官方网站金融工程实验室执行主任黎新平博士主持，50余名师生参与了本次讲座。
吴先兴首先从成长股投资的市场现状切入，指出成长股是A股市场长期超额收益的核心来源，但传统成长因子（如营收增速、净利润增速）存在波动大、稳定性差、易陷入“成长陷阱”的问题，单纯基于单一增速指标选股往往难以持续获取稳健收益。他指出，成长股量化投资的核心，是从单一的增速维度拓展到多维度的成长质量框架，通过盈利质量、现金流健康度、资本投入效率等多维度刻画企业的真实成长能力，从而筛选出具备可持续成长潜力的标的，有效规避伪成长与业绩变脸风险。
吴先兴重点介绍了自主构建的多维成长因子框架，系统拆解了五大核心成长维度。第一是盈利维度，不仅关注净利润增速，更聚焦扣非净利润、核心利润的可持续性，以及盈利的边际变化趋势，通过盈利增速的稳定性、加速度指标筛选盈利质量更高的企业；第二是现金流维度，强调经营活动现金流与净利润的匹配度，指出自由现金流的创造能力是成长企业的核心“试金石”，能够有效识别纸面盈利但现金流断裂的伪成长标的；第三是资本投入维度，通过资本开支、研发投入的强度与产出效率，判断企业的成长扩张潜力，区分“低效扩张”与“高效成长”；第四是营运效率维度，聚焦应收账款周转、存货周转等营运指标，刻画企业的产业链地位与经营效率；第五是议价能力维度，通过毛利率、净利率的稳定性与传导能力，衡量企业在上下游的议价权，这是成长企业穿越周期的核心保障。他指出，五大维度的因子相关性极低，合成后的综合成长因子选股效果显著优于单一增速因子，回测显示多头组合年化超额收益可达15%以上，且在牛熊周期中均具备稳定的收益表现。
吴先兴进一步分享了成长因子的周期表现与行业差异。他指出，成长因子并非在所有市场环境下都有效，在流动性宽松、风险偏好提升的市场环境中，成长因子的收益弹性显著更高，而在流动性收紧、盈利下行周期中，高成长标的往往面临估值收缩压力。吴先兴结合历史数据复盘了成长因子的风格周期，总结了成长风格占优的宏观与市场特征，帮助投资者精准把握成长因子的配置窗口。在行业层面，他指出成长因子在不同行业的有效性存在显著差异，在TMT、高端制造、医药等成长属性较强的行业，多维度成长因子的选股区分度更高，而在周期、金融等行业，成长因子需要结合估值、盈利质量等指标进行调整适配。吴先兴分享了组合优化的实操方法，通过行业中性、市值中性处理，以及风险因子剥离，进一步提升成长股组合的稳健性，降低风格漂移与回撤风险。
针对当前AI技术在量化领域的应用热潮，吴先兴探讨了机器学习与大语言模型在成长股因子构建中的实践路径。他表示，传统因子构建依赖人工经验，难以捕捉高维数据中的非线性关系，而机器学习算法（如XGBoost、LightGBM、神经网络）能够从海量财务、量价、另类数据中自动挖掘成长相关的非线性特征，有效提升因子的信息含量。大语言模型则能够从年报、研报、新闻等非结构化文本中，提取企业的成长预期、业务布局、技术突破等文本类成长信号，补充传统结构化因子的信息盲区。同时，吴先兴指出，AI技术只是辅助工具，因子的底层投资逻辑依然是核心，必须在清晰的经济学逻辑基础上运用AI工具，避免纯数据挖掘带来的过拟合风险，保证因子的可解释性与长期有效性。
在职业发展方面，吴先兴结合自身十余年的量化研究经验，分享了量化行业的人才培养与能力要求。他表示，量化投资对从业者的要求是复合型的，既需要扎实的数理统计与编程能力，也需要对基本面投资逻辑、行业运行规律有深刻理解，不能脱离基本面单纯做数据挖掘。吴先兴建议同学们在学习过程中，既要夯实量化技术基础，又要加强对产业、公司基本面的研究，形成“量化技术+基本面认知”的复合能力，这也是当前行业最稀缺的人才类型。
在讲座互动环节，与会师生就成长因子的估值适配、小市值标的的因子有效性、AI因子的过拟合防范、成长股组合的回撤控制等问题与吴先兴展开了深入交流。吴先兴针对不同问题给出了详实的解答与实操建议。讲座尾声，黎新平博士代表主办方对主讲嘉宾的精彩分享表示感谢。
主讲人简介
吴先兴，中泰证券研究所所长助理，金融工程首席分析师，上海财经大学数量经济学硕士。历任海通证券金融工程分析师、金融工程部经理、首席分析师，2016年12月加入天风证券，任金融工程组首席分析师。2014-2016均作为核心成员上榜新财富，2013年作为核心成员获新财富评选金融工程方向第一名，2019年获新财富评选金融工程方向第四名。曾获中国保险资产管理业最受欢迎卖方分析师金融工程领域第四名（2018）、水晶球金融工程及衍生品领域第三名（2018、2020）、Wind金牌分析师金融工程领域第一名（2018、2019），上海证券报最佳金融工程分析师第二名（2020年）、21世纪金牌分析师金融工程及衍生品方向第一名（2023年）。
beat365中文官方网站金融工程实验室简介
beat365中文官方网站金融工程实验室是依托beat365中文官方网站搭建的研究和教学平台，致力于推动量化投资、金融工程、大数据金融以及金融科技等方面的学术研究与实践应用，实现学术界与金融业界良好的互动交流。
实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究，以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究，同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。实验室课题研究包括：量化基本面、金融科技及AI、市场交易行为、高频数据、风险预警与管理。
供稿：金融学系
美编：雨田
责编：度量、雨禾、初夏
