20180624-华泰证券-人工智能选股周报_本周多数组合跑赢基准_17页_1mb

华泰人工智能选股策略周报总结

核心内容

本报告为华泰金工人工智能选股周报，总结了2018年6月23日一周内多个人工智能选股策略的表现。报告中涵盖了多种机器学习模型在不同选股策略下的表现，包括全A选股（非行业中性）、全A选股（沪深300行业中性）、全A选股（中证500行业中性）、沪深300指数内选股以及中证500指数内选股。

主要观点

• 人工智能模型在多因子选股中展现出一定的优势，能够挖掘非线性特征并带来超额收益。
• 不同策略在不同时间段的表现差异较大，随机森林在多数时间段内表现突出，尤其在最近一年的全A选股（非行业中性）中表现最佳。
• 逻辑回归在沪深300指数内选股中表现最好，且在某些策略中也有较好的表现。
• 神经网络虽然在某些策略中表现尚可，但因其需要大量因子数据，未用于沪深300和中证500指数内选股。
• 人工智能选股策略在不同指数内表现不一，需结合市场环境进行评估。

关键信息

一、本周表现

1. 全A选股（非行业中性）

• 本周中证500指数跌幅为-5.90%。
• 随机森林表现最好，绝对收益-3.64%，超额收益2.26%。
• 最近三月随机森林超额收益最高，为9.37%。
• 最近一年随机森林绝对收益最高，为10.24%，超额收益为24.13%。

2. 全A选股（沪深300行业中性）

• 本周沪深300指数跌幅为-3.85%。
• 随机森林表现最好，绝对收益-3.70%，超额收益0.15%。
• 最近三月随机森林超额收益为-1.20%。
• 最近一年朴素贝叶斯表现最好，超额收益为-3.83%。

3. 全A选股（中证500行业中性）

• 本周中证500指数跌幅为-5.90%。
• Stacking表现最好，绝对收益-3.89%，超额收益2.01%。
• 最近三月随机森林超额收益最高，为6.01%。
• 最近一年随机森林超额收益最高，为11.64%。

4. 沪深300指数内选股

• 本周沪深300指数跌幅为-3.85%。
• 逻辑回归表现最好，绝对收益-3.37%，超额收益0.48%。
• 最近三月随机森林超额收益最高，为1.71%。
• 最近一年逻辑回归超额收益最高，为3.09%。

5. 中证500指数内选股

• 本周中证500指数跌幅为-5.90%。
• 逻辑回归表现最好，绝对收益-5.04%，超额收益0.86%。
• 最近三月随机森林超额收益最高，为2.50%。
• 最近一年SVM超额收益最高，为4.85%。

二、策略构建与回测条件

• 每种模型构建了5种选股策略，包括全A选股（非行业中性）、全A选股（沪深300行业中性）、全A选股（中证500行业中性）、沪深300指数内选股和中证500指数内选股。
• 所有策略统一使用以下回测条件：
  1. 股票池处理：剔除ST、停牌、上市3个月以内的股票。
  2. 特征提取：70个因子，包括估值、成长、动量翻转、波动率、换手率、情绪、技术、市值等。
  3. 特征预处理：中位数去极值、缺失值填充（行业平均）、行业市值中性化、标准化。
  4. 交易费用：单边千分之二。

三、模型表现与绩效

• 随机森林在多个策略中表现突出，尤其在全A选股（非行业中性）中最近一年超额收益达到24.13%。
• Stacking在全A选股（中证500行业中性）中表现最好，最近一年信息比率最高，为3.67。
• 逻辑回归在沪深300指数内选股中表现最好，最近一年超额收益达到3.09%。
• 朴素贝叶斯在多个策略中表现稳定，信息比率在全A选股（非行业中性）中最高，为21.43%。

四、风险提示

• 人工智能模型构建的选股策略是基于历史经验，存在失效的可能。

总结

本报告展示了华泰人工智能选股策略在不同市场环境下的表现，强调了随机森林和逻辑回归在多个策略中的优势。同时，也提醒投资者注意人工智能模型可能存在的失效风险。策略构建和回测条件统一，便于比较和分析。