高频因子跟踪：GPT-5发布，金融文本分析推理评测

敬请参阅最后一页特别声明 1 GPT-5：更强的理解力与长文本推理 2025 年 8 月 8 日，OpenAI 正式推出下一代旗舰模型 GPT-5，标志着大模型在智能推理、复杂任务执行及代码生成能力上的又一次跃升。GPT-5 首次采用“三合一”模块化架构（Main + Thinking + Router），实现推理链路分层与动态路由，显著提升在跨领域、多步骤任务中的准确性与稳定性。在官方测试及第三方评测中，GPT-5 在 AIME、GPQA、MMLU 等多项权威基准中均创历史新高，在工程任务及Python编程测试中几乎接近满分水平，数学与科学推理能力亦较 GPT-4 系列大幅提升。 模型在功能层面引入 GPT-5 Thinking 模式，可进行更长链条、更高复杂度的多轮推理，结合优化的检索与长文本处理能力，显著增强跨文档信息整合与深度问答表现。API 端还新增 reasoning、verbosity 等可调节参数，赋予开发者在推理深度、输出详略和思考模式上的灵活控制能力，便于不同场景的定制化部署。在安全与合规方面，GPT-5 提升了指令防御与内容过滤能力，并面向企业级场景强化数据隔离与稳定性保障。 综合来看，GPT-5 在架构创新、推理能力、安全机制及 API 灵活性等方面均实现全方位升级，有望进一步拓展在金融工作领域实现多源信息整合与结构化、动态策略跟踪与优化、自动化编码、知识管理等高价值场景的落地空间，全面赋能金融多场景创新，显著提升工作效率，并筑牢内容质量防线。 高频因子跟踪 我们对前期挖掘的高频选股因子进行跟踪测试，发现因子在样本外整体表现出色。就上周表现来看，价格区间因子多头超额收益率-0.06%，价量背离因子 0.79%，遗憾规避因子-0.52%，斜率凸性因子-0.62%。本月以来，价格区间因子多头超额收益率为 0.10%，价量背离因子 1.77%，遗憾规避因子-0.76%，斜率凸性因子-0.73%。今年以来高频因子表现整体都比较优秀，价格区间因子多头超额收益率 5.43%，价量背离因子 9.26%，遗憾规避因子 2.04%。斜率凸性因子表现欠佳，多头超额收益率-4.23%。 其中价格区间因子衡量股票在日内不同价格区间成交的活跃程度，能体现出投资者对于股票未来走势的预期。该因子展现出了较强的预测效果，今年以来表现比较稳定。价量背离因子主要衡量股票价格与成交量的相关性，一般而言相关性越低，未来上涨的可能性越高。但该因子近几年表现一直不太稳定，多空净值曲线趋近走平，不过去年超额收益处于历史较高水平。遗憾规避因子通过考察股票当天被投资者卖出后反弹的比例和程度，展现了较好的预测效果。该因子样本外超额收益稳定，表明 A 股投资者的遗憾规避情绪依然会显著影响股价的预期收益。而斜率凸性因子则从投资者耐心与供求关系弹性的角度出发，刻画订单簿的斜率和凸性对预期收益的影响。 我们将三类高频因子首先等权合成后构建出了高频“金”组合中证 1000 指数增强策略，该策略年化超额收益率 10.55%，超额最大回撤为 6.04%。上周录得 0.21%的超额收益，本月以来超额收益为 0.19%，今年以来超额收益为 7.89%。 为考虑进一步增强策略的业绩表现，我们将高频因子与三个比较有效的基本面因子进行等权合成构建出了高频&基本面共振组合中证 1000 指数增强策略，该策略在样本外超额收益稳定。上周录得 0.50%的超额收益，本月以来超额收益为 0.14%，今年以来超额收益率为 5.81%。截止到上周，该策略的年化超额收益率为 14.59%，超额最大回撤为 4.52%。 风险提示 1、 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在时效的风险。 2、 策略通过一定的假设通过历史数据回测得到，当交易成本提高或其他条件改变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损。 金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 一、GPT-5：更强的理解力与长文本推理............................................................. 4 1.1 场景化能力的专业突破.................................................................... 4 1.2 API 功能优化定制 ........................................................................ 5 二、高频因子超额收益概览........................................................................ 8 三、各类高频因子近期表现跟踪.................................................................... 9 3.1 高频价格区间因子........................................................................ 9 3.2 高频量价背离因子....................................................................... 10 3.3 遗憾规避因子........................................................................... 12 3.4 斜率凸性因子........................................................................... 13 四、基于基本面因子与高频因子构建的中证 1000 指数增强策略表现.................................... 15 附录一：高频“金”组合中证 1000 指数增强策略本周持仓列表........................................ 17 附录二：高频&基本面共振组合中证 1000 指数增强策略本周持仓列表................................... 18 风险提示....................................................................................... 19 图表目录 图表 1： 主要模型维度对比 ....................................................................... 4 图表 2： GPT 模型数学推理能力详细基准测试对比.................................................... 5 图表 3： SWE-benched 验证的软件工程..............................