財經 北京新浪網 【華泰金工林曉明團隊】上周多數模型跑贏基準——人工智慧選股周報20200802

【華泰金工林曉明團隊】上周多數模型跑贏基準——人工智慧選股周報20200802

來源:華泰金融工程

林曉明   S0570516010001    研究員

陳    燁   S0570518080004    研究員

李子鈺   S0570519110003    研究員

報告發佈時間:2020年8月2日

摘要

上周多數模型跑贏基準

今年以來雙周頻調倉的「遺傳規劃+隨機森林」模型表現較好,換手率限制為60%的情況下,該模型上周超額收益為0.46%,最近一個月超額收益為-1.35%,今年以來超額收益為14.13%。對於月頻調倉的「遺傳規劃+隨機森林」模型,換手率限制為120%的情況下,模型上周超額收益為0.88%,最近一個月超額收益為0.71%,今年以來超額收益為8.27%。

全A選股模型中,今年以來收益率為標籤的模型表現最好

全A選股模型中,收益率為標籤的模型上周超額收益為-0.63%,最近一個月超額收益為-2.26%,今年以來超額收益為12.94%。信息比率為標籤的模型上周超額收益為-0.41%,最近一個月超額收益為-2.75%,今年以來超額收益為7.49%。Calmar比率為標籤的模型上周超額收益為-0.27%,最近一個月超額收益為-3.73%,今年以來超額收益為12.44%。等權集成模型上周超額收益為-0.63%,最近一個月超額收益為-2.77%,今年以來超額收益為10.02%。

中證500成份內選股模型中,今年以來收益率為標籤的模型表現最好

中證500成份內選股模型中,收益率為標籤的模型上周超額收益為0.35%,最近一個月超額收益為0.43%,今年以來超額收益為7.65%。信息比率為標籤的模型上周超額收益為0.08%,最近一個月超額收益為-1.58%,今年以來超額收益為4.02%。Calmar比率為標籤的模型上周超額收益為0.41%,最近一個月超額收益為-1.51%,今年以來超額收益為-0.31%。等權集成模型上周超額收益為0.57%,最近一個月超額收益為-0.47%,今年以來超額收益為3.35%。

中證800成份內選股模型中,今年以來收益率為標籤的模型表現最好

中證800成份內選股模型中,收益率為標籤的模型上周超額收益為0.68%,最近一個月超額收益為0.83%,今年以來超額收益為12.64%。信息比率為標籤的模型上周超額收益為0.29%,最近一個月超額收益為0.69%,今年以來超額收益為8.96%。Calmar比率為標籤的模型上周超額收益為0.41%,最近一個月超額收益為1.11%,今年以來超額收益為8.55%。等權集成模型上周超額收益為0.71%,最近一個月超額收益為0.92%,今年以來超額收益為10.72%。

今年公募中證500指數增強基金平均超額收益為7.88%

截至2020年7月31日,公募滬深300指數增強基金上周平均超額收益為-0.31%,最近一個月平均超額收益為0.64%,今年以來平均超額收益為4.05%。公募中證500指數增強基金上周平均超額收益為0.7%,最近一個月平均超額收益為3.09%,今年以來平均超額收益為7.88%。

今年以來阿爾法策略類私募基金收益率中位數為11.93%

截至2020年7月24日,今年以來,股票多空類私募基金收益率中位數為17.47%,宏觀對沖類私募基金收益率中位數為20.24%,阿爾法策略類私募基金收益率中位數為11.93%,滬深300增強私募基金收益率中位數為12.82%,中證500增強私募基金收益率中位數為20.80%,CTA私募基金收益率中位數為17.22%。有投資顧問的滬深300增強私募基金和中證500增強私募基金超額收益率中位數分別為18.56%和18.82%。無投資顧問的滬深300增強私募基金和中證500增強私募基金超額收益率中位數分別為2.82%和1.47%。

風險提示:通過人工智慧模型構建選股策略是歷史經驗的總結,存在失效的可能。人工智慧模型可解釋程度較低,使用須謹慎。本報告對基金歷史數據進行梳理總結,不構成任何投資建議。

「遺傳規劃+隨機森林」模型近期表現

本章對《華泰人工智慧系列之28——基於量價的人工智慧選股體系》(2020.2.18)中的「遺傳規劃+隨機森林」模型進行跟蹤,模型流程圖如圖表1所示。

我們使用模型構建月頻調倉和雙周頻調倉的中證500增強策略,展示不同換手率控制情況下策略的表現。模型近期超額收益情況如圖表2和圖表3所示。

模型自2011年2月回測以來的超額收益情況和回測績效如圖表4~圖表7所示。

圖表8展示了模型中重要性排名前十的因子。

另類標籤和集成學習模型近期表現

本章對《華泰人工智慧系列之29——提升超額收益:另類標籤和集成學習》(2020.3.19)中的模型進行跟蹤,包含以下三個股票池內模型:

1.       全A選股(中證500行業市值中性)

2.       中證500成份內選股(中證500行業市值中性)

3.       中證800成份內選股(中證800行業市值中性)

每個股票池內都構建以下四個模型:

1.       收益率為標籤的Boosting模型。

2.       信息比率為標籤的Boosting模型。

3.       Calmar比率為標籤的Boosting模型。

4.       集成模型:以上三類模型等權集成。

模型近期超額收益情況如圖表9~圖表11所示。

模型自2011年2月回測以來的超額收益情況和回測績效如圖表12~圖表17所示。

公募指數增強基金近期表現

我們選取公募基金旗下的34隻滬深300指數增強基金和24隻中證500指數增強基金,分析指數增強產品的業績表現。圖表18展示了近期滬深300指數增強基金和中證500指數增強基金按規模加權的平均超額收益情況。

圖表19和圖表20展示了規模排名前5的滬深300指數增強基金和中證500指數增強基金。

私募基金近期表現

以2020年7月24日為最近取得凈值的時間,我們選取Wind資料庫中以下6類私募基金:

1.股票多空:「投資策略」為「股票多空」的私募基金,共47隻。

2.宏觀對沖:「投資策略」為「宏觀對沖」的私募基金,共106隻。

3.阿爾法策略:「投資策略」為「阿爾法策略」的私募基金,共126隻。

4.滬深300增強:「簡稱」包含「滬深300」關鍵字的股票型私募基金,共10隻。

5.中證500增強:「簡稱」包含「中證500」關鍵字的股票型私募基金,共133隻。

6.CTA:「簡稱」包含「CTA」關鍵字的私募基金,共65隻。

圖表21展示了近期以上5類私募基金的收益率中位數情況。

對於中證500增強基金和滬深300增強基金,我們再將其劃分為以下兩類:

1.有投資顧問:「投資顧問」欄位非空的基金。

2.無投資顧問:「投資顧問」欄位為空的基金。

圖表22和圖表23展示了有、無投資顧問的私募中證500增強基金和滬深300增強基金的超額收益中位數情況。

風險提示

通過人工智慧模型構建選股策略是歷史經驗的總結,若市場規律改變,存在失效的可能。人工智慧模型可解釋程度較低,歸因較困難,使用須謹慎。本報告對基金歷史數據進行梳理總結,不構成任何投資建議。

免責聲明與評級說明

公眾平台免責申明

本公眾號不是華泰證券股份有限公司(以下簡稱「華泰證券」)研究報告的發佈平台,本公眾號僅供華泰證券中國內地研究諮詢服務客戶參考使用。其他任何讀者在訂閱本公眾號前,請自行評估接收相關推送內容的適當性,且若使用本公眾號所載內容,務必尋求專業投資顧問的指導及解讀。華泰證券不因任何訂閱本公眾號的行為而將訂閱者視為華泰證券的客戶。

本公眾號轉發、摘編華泰證券向其客戶已發佈研究報告的部分內容及觀點,完整的投資意見分析應以報告發佈當日的完整研究報告內容為準。訂閱者僅使用本公眾號內容,可能會因缺乏對完整報告的了解或缺乏相關的解讀而產生理解上的歧義。如需了解完整內容,請具體參見華泰證券所發佈的完整報告。

本公眾號內容基於華泰證券認為可靠的信息編製,但華泰證券對該等信息的準確性、完整性及時效性不作任何保證,也不對證券價格的漲跌或市場走勢作確定性判斷。本公眾號所載的意見、評估及預測僅反映發佈當日的觀點和判斷。在不同時期,華泰證券可能會發出與本公眾號所載意見、評估及預測不一致的研究報告。

在任何情況下,本公眾號中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。訂閱者不應單獨依靠本訂閱號中的內容而取代自身獨立的判斷,應自主做出投資決策並自行承擔投資風險。訂閱者若使用本資料,有可能會因缺乏解讀服務而對內容產生理解上的歧義,進而造成投資損失。對依據或者使用本公眾號內容所造成的一切後果,華泰證券及作者均不承擔任何法律責任。

本公眾號版權僅為華泰證券所有,未經華泰證券書面許可,任何機構或個人不得以翻版、複製、發表、引用或再次分發他人等任何形式侵犯本公眾號發佈的所有內容的版權。如因侵權行為給華泰證券造成任何直接或間接的損失,華泰證券保留追究一切法律責任的權利。華泰證券具有中國證監會核准的「證券投資諮詢」業務資格,經營許可證編號為:91320000704041011J。

華泰金工深度報告一覽

金融周期系列研究(資產配置)

【華泰金工林曉明團隊】2020年中國市場量化資產配置年度觀點——周期歸來、機會重生,顧短也兼長20200121

【華泰金工林曉明團隊】量化資產配置2020年度觀點——小周期爭明日,大周期贏未來20200116

【華泰金工林曉明團隊】風險預算模型如何度量風險更有效-改進風險度量方式穩定提升風險模型表現的方法

【華泰金工林曉明團隊】周期雙底存不確定性宜防守待趨勢——短周期底部拐頭機會漸增,待趨勢明朗把握或更大20191022

【華泰金工林曉明團隊】二十年一輪迴的黃金投資大周期——黃金的三周期定價邏輯與組合配置、投資機會分析20190826

【華泰金工林曉明團隊】如何有效判斷真正的周期拐點?——定量測度實際周期長度提升市場拐點判准機率

【華泰金工林曉明團隊】基欽周期的長度會縮短嗎?——20190506

【華泰金工林曉明團隊】二十載昔日重現,三四年周期輪迴——2019年中國與全球市場量化資產配置年度觀點(下)

【華泰金工林曉明團隊】二十載昔日重現,三四年周期輪迴——2019年中國與全球市場量化資產配置年度觀點(上)

【華泰金工林曉明團隊】周期輪動下的BL資產配置策略

【華泰金工林曉明團隊】周期理論與機器學習資產收益預測——華泰金工市場周期與資產配置研究

【華泰金工林曉明團隊】市場拐點的判斷方法

【華泰金工林曉明團隊】2018中國與全球市場的機會、風險 · 年度策略報告(上)

【華泰金工林曉明團隊】基欽周期的量化測度與歷史規律 · 華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】周期三因子定價與資產配置模型(四)——華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】周期三因子定價與資產配置模型(三)——華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】周期三因子定價與資產配置模型(二)——華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】周期三因子定價與資產配置模型(一)——華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】華泰金工周期研究系列 · 基於DDM模型的板塊輪動探索

【華泰金工林曉明團隊】市場周期的量化分解

【華泰金工林曉明團隊】周期研究對大類資產的預測觀點

【華泰金工林曉明團隊】金融經濟系統周期的確定(下)——華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】金融經濟系統周期的確定(上)——華泰金工周期系列研究

【華泰金工林曉明團隊】全球多市場擇時配置初探——華泰周期擇時研究系列

行業指數頻譜分析及配置模型:市場的周期分析系列之三

【華泰金工林曉明團隊】市場的頻率——市場輪迴,周期重生

【華泰金工林曉明團隊】市場的輪迴——金融市場周期與經濟周期關係初探

周期起源

【華泰金工林曉明團隊】企業間力的產生、傳播和作用效果——華泰周期起源系列研究之八

【華泰金工林曉明團隊】耦合振子同步的藏本模型——華泰周期起源系列研究之七

【華泰金工林曉明團隊】周期在供應鏈管理模型的實證——華泰周期起源系列研究之六

【華泰金工林曉明團隊】不確定性與緩衝機制——華泰周期起源系列研究報告之五

【華泰金工林曉明團隊】周期是矛盾雙方穩定共存的結果——華泰周期起源系列研究之四

【華泰金工林曉明團隊】周期是不確定性條件下的穩態——華泰周期起源系列研究之三

【華泰金工林曉明團隊】周期趨同現象的動力學系統模型——華泰周期起源系列研究之二

【華泰金工林曉明團隊】從微觀同步到宏觀周期——華泰周期起源系列研究報告之一