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【华泰金工林晓明团队】上周全部模型跑赢基准——人工智能选股周报20200830

[2020-08-30 23:01:21] 编辑:历史有事讲 点击量:87
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导读:林晓明S0570516010001SFCNo.BPY421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30日摘要上周全部模型跑赢基准上周全部模型跑赢基准。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 .....

林晓明S0570516010001

SFC No. BPY421 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30日

摘要

上周全部模型跑赢基准

上周全部模型跑赢基准。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1.85%,最近一个月超额收益为2.86%,今年以来超额收益为18.44%。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1.65%,今年以来超额收益为11.98%。

全A选股模型中,今年以来Calmar比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1.4%,最近一个月超额收益为0.46%,今年以来超额收益为15.42%。信息比率为标签的模型上周超额收益为1.37%,最近一个月超额收益为0.43%,今年以来超额收益为9.64%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为1.62%,最近一个月超额收益为1.24%,今年以来超额收益为15.46%。等权集成模型上周超额收益为1.35%,最近一个月超额收益为0.32%,今年以来超额收益为12.23%。

沪深300成份内选股模型中,今年以来信息比率为标签的模型表现最好

沪深300成份内选股模型中,收益率为标签的模型上周超额收益为0.73%,最近一个月超额收益为0.89%,今年以来超额收益为4.34%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.79%,最近一个月超额收益为2.15%,今年以来超额收益为9.12%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为0.92%,最近一个月超额收益为1.17%,今年以来超额收益为6.89%。等权集成模型上周超额收益为0.67%,最近一个月超额收益为1.1%,今年以来超额收益为6.86%。

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1.17%,最近一个月超额收益为1.15%,今年以来超额收益为9.84%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.64%,最近一个月超额收益为0.65%,今年以来超额收益为5.28%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为0.81%,最近一个月超额收益为-0.03%,今年以来超额收益为0.03%。等权集成模型上周超额收益为1.08%,最近一个月超额收益为0.71%,今年以来超额收益为4.56%。

今年公募中证500指数增强基金平均超额收益为9.24%

截至2020年8月28日,公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-0.08%,最近一个月平均超额收益为0.63%,今年以来平均超额收益为5.33%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为0.65%,最近一个月平均超额收益为1.17%,今年以来平均超额收益为9.24%。

今年以来阿尔法策略类私募基金收益率中位数为15.86%

截至2020年8月21日,今年以来,股票多空类私募基金收益率中位数为24.33%,宏观对冲类私募基金收益率中位数为21.36%,阿尔法策略类私募基金收益率中位数为15.86%,沪深300增强私募基金收益率中位数为24.04%,中证500增强私募基金收益率中位数为26.51%,CTA私募基金收益率中位数为16.27%。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8.85%和25.19%。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2.27%和0.33%。

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。

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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。

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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。

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图表8展示了模型中重要性排名前十的因子。

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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. 沪深300成份内选股(沪深300行业市值中性)

3. 中证500成份内选股(中证500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。

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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。

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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。

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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。

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私募基金近期表现

以2020年8月21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33只。

2. 宏观对冲:“投资策略”为“宏观对冲”的私募基金,共78只。

3. 阿尔法策略:“投资策略”为“阿尔法策略”的私募基金,共130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4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129只。

6. CTA:“简称”包含“CTA”关键字的私募基金,共59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。

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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。

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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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