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来源：华泰金融工程
林晓明 S0570516010001 研究员
李子钰 S0570519110003 研究员
何康 S0570520080004 研究员
报告发布时间：2021年2月28日
摘要
今年以来市值中性、行业偏离沪深300增强组合超额收益1.63%
我们基于集成学习模型构建指数增强组合。沪深300增强模型中，行业市值中性组合上周超额收益为-2.64%，最近一个月超额收益为-1.27%，今年以来超额收益为0.89%。市值中性，行业偏离组合上周超额收益为-4.75%，最近一个月超额收益为-2.48%，今年以来超额收益为1.63%。
今年以来行业市值中性中证500增强组合超额收益2.11%
中证500增强模型中，行业市值中性组合上周超额收益为-2.79%，最近一个月超额收益为-3.25%，今年以来超额收益为2.11%。市值中性，行业偏离组合上周超额收益为-4.12%，最近一个月超额收益为-6.29%，今年以来超额收益为-0.59%。
今年以来市值中性、行业偏离中证800增强组合超额收益1.81%
中证800增强模型中，行业市值中性组合上周超额收益为-3.29%，最近一个月超额收益为-2.7%，今年以来超额收益为0.44%。市值中性，行业偏离组合上周超额收益为-5.1%，最近一个月超额收益为-3.49%，今年以来超额收益为1.81%。
日内交易机会：创业板指＞上证指数＞深证成指，上证创业板降，深证平
采用人工智能方法，对全市场个股和主要宽基指数近20个交易日交易机会进行评测，数据取自金融数据服务INSIGHT。交易机会评分衡量资产价格“非随机程度”，评分越高，代表近20个交易日1分钟收益率越远离随机构造的资产价格收益率序列，说明该资产越不满足弱有效市场假说，日内交易机会越大。主要宽基指数最新交易机会从高到低排序为：创业板指＞上证指数＞深证成指（截至2021-02-26）。上证指数上周交易机会相比前一周下降，深证成指上周交易机会相比前一周基本持平，创业板指上周交易机会相比前一周下降。
今年以来公募中证500指数增强基金平均超额收益为1.62%
截至2021年2月26日，公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-0.29%，最近一个月平均超额收益为0.11%，今年以来平均超额收益为0.84%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为-0.75%，最近一个月平均超额收益为-0.8%，今年以来平均超额收益为1.62%。
今年以来多空类私募基金收益率中位数为7.71%
私募数据有一周延迟，截至2021年2月19日，股票多空类私募基金收益率中位数为7.71%，宏观对冲类私募基金收益率中位数为3.21%，阿尔法策略类私募基金收益率中位数为0.92%，沪深300增强私募基金收益率中位数为10.24%，中证500增强私募基金收益率中位数为4.73%，CTA私募基金收益率中位数为0.49%。有投资顾问的沪深300增强私募基金和中证500增强私募基金超额收益率中位数分别为1.09%和0.29%。无投资顾问的沪深300增强私募基金和中证500增强私募基金超额收益率中位数分别为-0.73%和-0.64%。
风险提示：通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低，使用须谨慎。本报告对基金历史数据进行梳理总结，不构成任何投资建议。
基于集成学习的指数增强组合近期表现
本章以估值、成长、财务质量、动量、波动率、换手率、技术、市值、Beta、一致预期十大类因子作为输入，使用集成学习模型构建以下三类指数增强组合：
沪深300增强组合，包含（1）行业市值中性组合；（2）市值中性、行业偏离组合。
中证500增强组合，包含（1）行业市值中性组合；（2）市值中性、行业偏离组合。
中证800增强组合，包含（1）行业市值中性组合；（2）市值中性、行业偏离组合。
相关研究请参考华泰金工研究报告《人工智能29：提升超额收益：另类标签和集成学习》（2020-3-19）。组合近期表现如下。
组合自2011年2月回测以来的超额收益情况和回测绩效如下。
交易机会评分和分布热力图
我们采用人工智能方法，对全市场个股和主要宽基指数近20个交易日交易机会进行评测，计算并展示交易机会评分和分布热力图：
1.交易机会评分衡量资产价格“非随机程度”，评分越高，代表近20个交易日1分钟收益率越远离随机构造的资产价格收益率序列，说明该资产越不满足弱有效市场假说，日内交易机会越大。
2.交易机会分布热力图反映1分钟K线各时刻对于机器学习模型区分真实与构造序列的重要性，热力图的值越大，代表该时刻及附近时刻的收益率越不随机，交易机会越大。
具体计算细节请参考华泰金工研究报告《人工智能25：市场弱有效性检验与择时战场选择》（2019-11-17）。
数据获取方式
交易机会评分和热力图数据通过INSIGHT金融数据服务平台（https://huatech.htsc.com.cn/productDetailInsight）以API接口的形式提供，需要预先下载query数据查询服务SDK并获取账号。利用Python SDK进行证券信息查询时，需要向服务器发送查询请求request_query，查询请求需要配置的参数为queryType（查询请求类型）和queryParams（查询请求参数）。
股票交易机会评分的queryType为1401010001，queryParams包含三项参数：HTSC_SECURITY_IDS为标的代码，START_DATE为起始日期，END_DATE为查询结束时间。股票交易机会分布热力图的queryType为1401010002，queryParams和股票交易机会评分相同。返回值为ProtoBuf格式，可借助Python的protobuf包转换为json格式。具体使用方式请参考INSIGHT Python SDK用户使用手册及INSIGHT数据字典。
个股交易机会评分
以下两张表格分别展示沪深300股票池和中证500股票池近5个交易日每日交易机会评分均值排名前60成份股。
指数交易机会评分
以下展示上证指数（彭博代码：SHCOMP）、深证成指（彭博代码：SICOM）和创业板指（彭博代码：SZ399006）2020年7月初至今交易机会评分。三只指数最新交易机会从高到低排序为：创业板指＞上证指数＞深证成指（截至2021-02-26）。上证指数上周交易机会相比前一周下降，深证成指上周交易机会相比前一周基本持平，创业板指上周交易机会相比前一周下降。
指数交易机会分布热力图
以下三张图表分别展示上证指数、深证成指和创业板指近5个交易日日内交易机会热力图。
公募指数增强基金近期表现
我们选取公募基金旗下的34只沪深300指数增强基金和24只中证500指数增强基金，分析指数增强产品的业绩表现。下图展示了近期沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金按规模加权的平均超额收益情况。
下方两图展示了规模排名前5的沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金。
私募基金近期表现
以2021年2月19日为最近取得净值的时间，我们选取Wind数据库中以下6类私募基金：
1.股票多空：“投资策略”为“股票多空”的私募基金，共81只。
2.宏观对冲：“投资策略”为“宏观对冲”的私募基金，共59只。
3.阿尔法策略：“投资策略”为“阿尔法策略”的私募基金，共139只。
4.沪深300增强：“简称”包含“沪深300”关键字的股票型私募基金，共17只。
5.中证500增强：“简称”包含“中证500”关键字的股票型私募基金，共230只。
6.CTA：“简称”包含“CTA”关键字的私募基金，共65只。
下图展示了近期以上5类私募基金的收益率中位数情况。
对于中证500增强基金和沪深300增强基金，我们再将其划分为以下两类：
1.有投资顾问：“投资顾问”字段非空的基金。
2.无投资顾问：“投资顾问”字段为空的基金。
下图展示了有、无投资顾问的私募中证500增强基金和沪深300增强基金的超额收益中位数情况。
风险提示
通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，若市场规律改变，存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低，归因较困难，使用须谨慎。本报告对基金历史数据进行梳理总结，不构成任何投资建议。
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