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报告摘要

华泰人工智能选股策略周报总结（2018年03月17日）

核心内容概述

本报告总结了华泰金工人工智能选股策略在2018年03月17日的周表现，以及多个月份和年度的历史表现。报告中分析了多个机器学习模型在不同选股策略下的表现，并展示了其回测条件和因子池。

主要观点

1. 人工智能选股策略表现

全A选股（非行业中性）：
- 本周：SVM表现最好，绝对收益为0.36%，超额收益为1.33%。
- 最近三月：随机森林表现最好，绝对收益为7.57%，超额收益为8.44%。
- 最近一年：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益为13.67%，超额收益为19.74%。
- XGBoost在最近一年获得最高的信息比率2.79。
全A选股（沪深300行业中性）：
- 本周：SVM表现最好，绝对收益为-0.56%，超额收益为0.72%。
- 最近三月：随机森林表现最好，绝对收益为2.97%，超额收益为1.18%。
- 最近一年：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益为7.99%，超额收益为-8.53%。
- 朴素贝叶斯获得最高的信息比率1.53。
全A选股（中证500行业中性）：
- 本周：SVM表现最好，绝对收益为-0.43%，超额收益为0.55%。
- 最近三月：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益为0.42%，超额收益为1.28%。
- 最近一年：随机森林表现最好，绝对收益为-1.47%，超额收益为4.60%。
- XGBoost在最近一年获得最高的信息比率3.03。
沪深300指数内选股：
- 本周：逻辑回归表现最好，绝对收益为-1.52%，超额收益为-0.24%。
- 最近三月：逻辑回归表现最好，绝对收益为3.60%，超额收益为1.82%。
- 最近一年：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益为21.03%，超额收益为4.52%。
- 逻辑回归获得最高的信息比率1.08。
中证500指数内选股：
- 本周：随机森林表现最好，绝对收益为-0.69%，超额收益为0.28%。
- 最近三月：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益为0.42%，超额收益为1.28%。
- 最近一年：SVM表现最好，绝对收益为-1.55%，超额收益为4.52%。
- 逻辑回归获得最高的信息比率1.65。

2. 策略构建与回测条件

跟踪模型：SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络。
选股策略：
1. 全A选股（非行业中性）：月频调仓，等权配置50只股票。
2. 全A选股（沪深300行业中性）：月频调仓，行业权重与沪深300一致，每行业内等权配置4只股票。
3. 全A选股（中证500行业中性）：月频调仓，行业权重与中证500一致，每行业内等权配置4只股票。
4. 沪深300指数内选股：月频调仓，行业权重与沪深300一致，每行业内等权配置2只股票。
5. 中证500指数内选股：月频调仓，行业权重与中证500一致，每行业内等权配置4只股票。
回测统一条件：
- 剔除ST、停牌、上市3个月内的股票。
- 使用70个因子作为特征，包括估值、成长、动量翻转、波动率、换手率、情绪、技术、市值等。
- 对原始因子做中位数去极值，缺失值填充为行业平均值，进行行业市值中性化处理，标准化处理。
- 交易费用为单边千分之二。

3. 因子池与特征提取

因子分类：
- 估值：EP、EPcut、BP、SP、NCFP、OCFP、DP、G/PE。
- 成长：Sales_G_q、Profit_G_q、OCF_G_q、ROE_G_q。
- 财务质量：ROE_q、ROE_ttm、ROA_q、ROA_ttm、grossprofitmargin_q、grossprofitmargin_ttm、profitmargin_q、profitmargin_ttm、assetturnover_q、assetturnover_ttm、operationcashflowratio_q、operationcashflowratio_ttm。
- 杠杆：financial_leverage、debtequity_ratio、cash_ratio、current_ratio。
- 市值：ln_capital。
- 动量反转：HAlpha、return_Nm、wgt_return_Nm、exp_wgt_return_Nm。
- 波动率：std_FF3factor_Nm、std_Nm。
- 股价：ln_price。
- beta：beta。
- 换手率：turn_Nm、bias_turn_Nm。
- 情绪：rating_average、rating_change、rating_targetprice。
- 股东：holder_avgpctchange。
- 技术：MACD、DEA、DIF、RSI、PSY、BIAS。