「華泰金工林曉明團隊」今年周頻 AlphaNet 超額 23.57%——人工智能選股週報 20201025

林曉明S0570516010001

SFC No. BPY421 研究員

李子鈺S0570519110003 研究員

報告發布時間:2020年10月24日

摘要

今年周頻調倉 AlphaNet 相對中證 500 超額 23.57%

今年以來周頻調倉 AlphaNet 模型表現較好,該模型上週超額收益為 -1.78%,今年以來超額收益為 23.57%。模型 2011 年回測以來年化超額收 益率為 20.81%,信息比率為 3.43,Calmar 比率為 2.81。模型構建的組合 當前 PE 為 54.27, PB 為 8.57,ROE 為 4.27%。

今年雙週頻調倉“遺傳規劃+隨機森林”相對中證 500 超額 16.45%

雙週頻調倉的“遺傳規劃+隨機森林”模型上週超額收益為-2.49%,今年 以來超額收益為 16.45%。模型 2011 年回測以來年化超額收益率為 18.02%,信息比率為 2.82,Calmar 比率為 2.73。模型構建的組合當前 PE 為 57.41, PB 為 9.19,ROE 為 4.66%。

今年公募中證 500 指數增強基金平均超額收益為 8.94%

截至 2020 年 10 月 23 日,公募滬深 300 指數增強基金上週平均超額收益 為-0.5%,最近一個月平均超額收益為-0.68%,今年以來平均超額收益為 4.18%。公募中證 500 指數增強基金上週平均超額收益為-0.81%,最近一 個月平均超額收益為 0.83%,今年以來平均超額收益為 8.94%。

今年以來阿爾法策略類私募基金收益率中位數為 14.09%

截至 2020 年 10 月 9 日,今年以來,股票多空類私募基金收益率中位數為 23.49%,宏觀對沖類私募基金收益率中位數為 18.64%,阿爾法策略類私 募基金收益率中位數為 14.09%,滬深 300 增強私募基金收益率中位數為 19.59%,中證 500 增強私募基金收益率中位數為 24.19%,CTA 私募基金 收益率中位數為 16.44%。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 9.77%和 26.98%。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 2.6%和 2.03%。

風險提示:通過人工智能模型構建選股策略是歷史經驗的總結,存在失效 的可能。人工智能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。

正文

周頻調倉的 AlphaNet 模型近期表現

本章跟蹤周頻調倉的 AlphaNet 模型(全 A 選股,中證 500 行業市值中性)。模型近期表現 如圖表 2~圖表 8 所示。

雙週頻調倉的“遺傳規劃+隨機森林”模型近期表現

本章跟蹤雙週頻調倉的“遺傳規劃+隨機森林”模型(全 A 選股,中證 500 行業市值中性)。模型近期表現如圖表 10~圖表 12 所示。

圖表 13 為基於量價的人工智能選股模型詳細回測績效。

圖表 14 展示了“遺傳規劃+隨機森林”模型中重要性排名前十的因子

公募指數增強基金近期表現

我們選取公募基金旗下的 34 只滬深 300 指數增強基金和 24 只中證 500 指數增強基金, 分析指數增強產品的業績表現。圖表 15 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 16 和圖表 17 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 10 月 16 日為最近取得淨值的時間,我們選取 Wind 數據庫中以下 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 78 只。2. 宏觀對沖:“投資策略”為“宏觀對沖”的私募基金,共 103 只。3. 阿爾法策略:“投資策略”為“阿爾法策略”的私募基金,共 132 只。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 12 只。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 161 只。6. CTA:“簡稱”包含“CTA”關鍵字的私募基金,共 62 只。圖表 18 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”字段非空的基金。2. 無投資顧問:“投資顧問”字段為空的基金。圖表 19 和圖表 20 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

通過人工智能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。人工智能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。

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林曉明

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