【华泰金工林晓明团队】上周AlphaNet超额收益0.19%——人工智能选股周报20210328|人工智能_新浪财经

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来源：华泰金融工程

林晓明 S0570516010001

SFC NO.BPY421 研究员

李子钰 S0570519110003 研究员

何康 S0570520080004 研究员

报告发布时间：2021年3月28日

摘要

周频调仓AlphaNet上周相对中证500超额收益为0.19%

周频调仓AlphaNet模型模型上周超额收益为0.19%，今年以来超额收益为-1.11%。模型2011年回测以来年化超额收益率为20.12%，信息比率为3.23，Calmar比率为2.21。模型构建的组合当前PE_TTM为43.59倍，PB_LF为8.14倍，ROE(单季度，未年化)为4.55%。

双周调仓GP_RF(“遗传规划+随机森林”模型) 上周超额收益1.1%

双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型上周超额收益为1.1%，今年以来超额收益为-2.15%。模型2011年回测以来年化超额收益率为17.76%，信息比率为2.64，Calmar比率为1.88。模型构建的组合当前PE_TTM为52.19倍，PB_LF为10.2倍，ROE(单季度，未年化)为4.91%。

日内交易机会：创业板指＞深证成指＞上证指数，上证降，深证创业板升

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＞深证成指＞上证指数(截至2021年3月26日)。上证指数上周交易机会相比前一周下降，深证成指和创业板指上周交易机会相比前一周上升。

今年以来公募沪深300指数增强基金平均超额收益为2.01%

截至2021年3月26日，公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为0.11%，最近一个月平均超额收益为1.21%，今年以来平均超额收益为2.01%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为-0.16%，最近一个月平均超额收益为-0.04%，今年以来平均超额收益为1.46%。

今年以来CTA私募基金收益率中位数为1.31%

私募数据有一周延迟，截至2021年3月19日，今年以来，股票多空类私募基金收益率中位数为-1.39%，宏观对冲类私募基金收益率中位数为2.21%，阿尔法策略类私募基金收益率中位数为1.34%，沪深300增强私募基金收益率中位数为-2.84%，中证500增强私募基金收益率中位数为-1.03%，CTA私募基金收益率中位数为1.31%。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3.1%和4.87%。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1.05%和1.49%。

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。

周频调仓的AlphaNet模型近期表现

本章跟踪周频调仓的AlphaNet模型(全A选股，中证500行业市值中性)。模型近期表现如图表2~图表8所示。

双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型近期表现

本章跟踪双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型(全A选股，中证500行业市值中性)。模型近期表现如图表9~图表12所示。

图表13为基于量价的人工智能选股模型详细回测绩效。

图表14展示了“遗传规划+随机森林”模型中重要性排名前十的因子

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2021-03-19）。上证指数和深证成指上周交易机会相比前一周上升，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。图表21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22和23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3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78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131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15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223只。

6. CTA：“简称”包含“CTA”关键字的私募基金，共60只。

图表24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25和图表26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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