【华泰金工林晓明团队】上周多数模型跑赢基准——人工智能选股周报20200802

【华泰金工林晓明团队】上周多数模型跑赢基准——人工智能选股周报20200802
2020年08月02日 18:46 新浪财经-自媒体综合

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来源:华泰金融工程

林晓明   S0570516010001    研究员

陈    烨   S0570518080004    研究员

李子钰   S0570519110003    研究员

报告发布时间:2020年8月2日

摘要

上周多数模型跑赢基准

今年以来双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型表现较好,换手率限制为60%的情况下,该模型上周超额收益为0.46%,最近一个月超额收益为-1.35%,今年以来超额收益为14.13%。对于月频调仓的“遗传规划+随机森林”模型,换手率限制为120%的情况下,模型上周超额收益为0.88%,最近一个月超额收益为0.71%,今年以来超额收益为8.27%。

全A选股模型中,今年以来收益率为标签的模型表现最好

全A选股模型中,收益率为标签的模型上周超额收益为-0.63%,最近一个月超额收益为-2.26%,今年以来超额收益为12.94%。信息比率为标签的模型上周超额收益为-0.41%,最近一个月超额收益为-2.75%,今年以来超额收益为7.49%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为-0.27%,最近一个月超额收益为-3.73%,今年以来超额收益为12.44%。等权集成模型上周超额收益为-0.63%,最近一个月超额收益为-2.77%,今年以来超额收益为10.02%。

中证500成份内选股模型中,今年以来收益率为标签的模型表现最好

中证500成份内选股模型中,收益率为标签的模型上周超额收益为0.35%,最近一个月超额收益为0.43%,今年以来超额收益为7.65%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.08%,最近一个月超额收益为-1.58%,今年以来超额收益为4.02%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为0.41%,最近一个月超额收益为-1.51%,今年以来超额收益为-0.31%。等权集成模型上周超额收益为0.57%,最近一个月超额收益为-0.47%,今年以来超额收益为3.35%。

中证800成份内选股模型中,今年以来收益率为标签的模型表现最好

中证800成份内选股模型中,收益率为标签的模型上周超额收益为0.68%,最近一个月超额收益为0.83%,今年以来超额收益为12.64%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.29%,最近一个月超额收益为0.69%,今年以来超额收益为8.96%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为0.41%,最近一个月超额收益为1.11%,今年以来超额收益为8.55%。等权集成模型上周超额收益为0.71%,最近一个月超额收益为0.92%,今年以来超额收益为10.72%。

今年公募中证500指数增强基金平均超额收益为7.88%

截至2020年7月31日,公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-0.31%,最近一个月平均超额收益为0.64%,今年以来平均超额收益为4.05%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为0.7%,最近一个月平均超额收益为3.09%,今年以来平均超额收益为7.88%。

今年以来阿尔法策略类私募基金收益率中位数为11.93%

截至2020年7月24日,今年以来,股票多空类私募基金收益率中位数为17.47%,宏观对冲类私募基金收益率中位数为20.24%,阿尔法策略类私募基金收益率中位数为11.93%,沪深300增强私募基金收益率中位数为12.82%,中证500增强私募基金收益率中位数为20.80%,CTA私募基金收益率中位数为17.22%。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18.56%和18.82%。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2.82%和1.47%。

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。

“遗传规划+随机森林”模型近期表现

本章对《华泰人工智能系列之28——基于量价的人工智能选股体系》(2020.2.18)中的“遗传规划+随机森林”模型进行跟踪,模型流程图如图表1所示。

我们使用模型构建月频调仓和双周频调仓的中证500增强策略,展示不同换手率控制情况下策略的表现。模型近期超额收益情况如图表2和图表3所示。

模型自2011年2月回测以来的超额收益情况和回测绩效如图表4~图表7所示。

图表8展示了模型中重要性排名前十的因子。

另类标签和集成学习模型近期表现

本章对《华泰人工智能系列之29——提升超额收益:另类标签和集成学习》(2020.3.19)中的模型进行跟踪,包含以下三个股票池内模型:

1.       全A选股(中证500行业市值中性)

2.       中证500成份内选股(中证500行业市值中性)

3.       中证800成份内选股(中证800行业市值中性)

每个股票池内都构建以下四个模型:

1.       收益率为标签的Boosting模型。

2.       信息比率为标签的Boosting模型。

3.       Calmar比率为标签的Boosting模型。

4.       集成模型:以上三类模型等权集成。

模型近期超额收益情况如图表9~图表11所示。

模型自2011年2月回测以来的超额收益情况和回测绩效如图表12~图表17所示。

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。图表18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。

图表19和图表20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2020年7月24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47只。

2.宏观对冲:“投资策略”为“宏观对冲”的私募基金,共106只。

3.阿尔法策略:“投资策略”为“阿尔法策略”的私募基金,共126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10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133只。

6.CTA:“简称”包含“CTA”关键字的私募基金,共65只。

图表21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。

图表22和图表23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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