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金融工程月报总结 —— 第七期（2022.08.01）

核心内容概述

本报告为德邦证券金融工程团队发布的第七期选股月报，主要跟踪了四个基于机器学习的选股策略及一个投资组合的表现。报告详细分析了各策略的因子表现、投资组合的收益与风险指标，并给出了本期持仓调整情况。此外，报告还包含对超额收益的归因分析及风险提示。

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主要观点

选股策略分析

• 策略一：基于十因子的机器学习残差因子，因子的样本期平均RankIC为0.03，RankICIR为0.527。
• 策略二：基于十五因子的机器学习残差因子，因子的样本期平均RankIC为0.053，RankICIR为0.91。
• 策略三：基于十五因子的机器学习反转因子，因子的样本期平均RankIC为0.068，RankICIR为1.177。
• 策略四：复合因子，综合策略二与策略三的因子，样本期平均RankIC为0.066，RankICIR为1.132。

投资组合表现

• 投资组合在2022年7月4日至7月29日期间实现收益为1.56%，同期基准（中证1000指数）收益为0.58%，超额收益为0.98%。
• 自2022年2月7日样本外跟踪以来，累计超额收益为9.5%。
• 投资组合在风格因子上贡献0.34%，在行业因子上贡献-0.55%，其余超额收益来自因子特质选股能力。

分年度表现

• 投资组合与基准指数的年化收益率、波动率、夏普比率、信息比率、最大回撤等指标均被列出，其中2022年表现较差，年化收益率为0.4%，而基准为-18.9%。
• 2015年初至今，投资组合年化收益率为16.4%，基准为2.2%，超额年化收益率为14.2%。

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关键信息

投资组合筛选方法

• 每期使用策略四进行选股。
• 全市场股票按选股因子排序，剔除涨停、暂停交易、ST、*ST及上市不满20个交易日的股票。
• 最终选择因子值最大的200只股票，调仓日各股票市值权重相等。

本期持仓调整

• 双边换手率为61%，新调入股票61只，新调出股票61只。
• 调仓后组合共计持有股票200只，其中61只股票为新调入，61只为新调出，其余为保持上期持仓。
• 持仓成本为调仓日的收盘价格，不构成投资建议。

风险提示

• 市场风格变化风险
• 模型失效风险
• 数据可用性风险

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附录：策略与组合表现数据

策略表现

策略	样本期平均RankIC	RankICIR
策略一	0.03	0.527
策略二	0.053	0.91
策略三	0.068	1.177
策略四	0.066	1.132

投资组合表现（2015年1月5日至2022年7月29日）

指标	投资组合	基准	超额
年化收益率	16.4%	2.2%	14.2%
年化波动率	31.4%	28.8%	6.0%
夏普比率（rf=2%）	0.457	0.006	0.296
信息比率	2.377	0.03	2.039
最大回撤	55.2%	72.3%	7.0%

超额收益归因

类型	贡献	说明
风格	0.34%	超额收益中风格因子贡献较低
行业	-0.55%	行业因子对超额收益有负面影响
因子特质选股能力	1.2%	主要贡献来源

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投资组合持仓调整

• 新调入股票：共61只，见表4。
• 新调出股票：共61只，见表5。
• 保持上期持仓股票：见表6，共200只。

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分析师与研究助理信息

• 分析师：肖承志，德邦证券研究所首席金融工程分析师，同济大学应用数学硕士，6年证券研究经验，擅长市场择时、量化与基本面选股。
• 研究助理：王成煜，德邦证券研究所金融工程助理研究员，慕尼黑工业大学计算流体力学博士，清华大学车辆工程本科，通过CFA三级，专注于主动量化选股。

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法律声明

• 本报告仅供德邦证券客户使用，不构成投资建议。
• 报告中的信息与分析基于公开数据，不保证其准确性或完整性。
• 报告内容不得被复制、转载或以其他方式使用，除非获得书面授权。
• 投资有风险，入市需谨慎。