「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 20200426

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4月26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0.82%，最近一个月超额收益为4.14%，今年以来超额收益为7.13%。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1.01%，最近一个月超额收益为2.54%，今年以来超额收益为3.28%。

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0.12%，最近一个月超额收益为3.08%，今年以来超额收益为2.93%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.31%，最近一个月超额收益为1.24%，今年以来超额收益为-0.8%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为1.38%，最近一个月超额收益为4.97%，今年以来超额收益为3.74%。等权集成模型上周超额收益为0.43%，最近一个月超额收益为2.72%，今年以来超额收益为0.78%。

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0.78%，最近一个月超额收益为1.6%，今年以来超额收益为1.17%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.87%，最近一个月超额收益为1.2%，今年以来超额收益为0.7%。Calmar比率为标签的模型上周超额收益为0.95%，最近一个月超额收益为1.1%，今年以来超额收益为-2.56%。等权集成模型上周超额收益为1.0%，最近一个月超额收益为2.06%，今年以来超额收益为-0.66%。

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0.69%，最近一个月超额收益为3.47%，今年以来超额收益为4.67%。信息比率为标签的模型上周超额收益为0.6%，最近一个月超额收益为3.18%，今年以来超额收益为3.12%。Calmar比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3.45%，今年以来超额收益为1.34%。等权集成模型上周超额收益为0.84%，最近一个月超额收益为4.06%，今年以来超额收益为3.17%。

上周公募指数增强基金平均超额收益为正

沪深300指数增强基金上周平均超额收益为0.15%，最近一个月平均超额收益为0.15%，今年以来平均超额收益为1.23%。中证500指数增强基金上周平均超额收益为0.18%，最近一个月平均超额收益为0.86%，今年以来平均超额收益为2.0%。

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。

“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。

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。

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林晓明

执业证书编号：S0570516010001

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