20180505-华泰证券-人工智能选股周报_最近一个月随机森林表现最好_17页_1mb

报告摘要

华泰人工智能选股策略周报总结（2018年05月05日）

核心内容概述

本报告分析了华泰证券金工团队在2018年5月5日发布的人工智能选股周报，涵盖了多个机器学习模型在不同市场环境下的表现，包括全A选股和指数内选股。报告中使用了SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络六种模型，通过月频调仓策略进行回测。报告还介绍了这些模型的构建逻辑、特征提取方法及回测条件，并提供了不同策略的收益表现、风险指标和绩效数据。

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：XGBoost表现最佳，绝对收益为2.01%，超额收益为1.19%。
- 最近一月：XGBoost表现最好，绝对收益为2.29%，超额收益为4.09%。
- 最近三月：SVM表现最佳，绝对收益为7.74%，超额收益为9.22%。
- 最近一年：随机森林表现最佳，绝对收益为16.95%，超额收益为21.27%。
全A选股（沪深300行业中性）：
- 本周：SVM表现最佳，绝对收益为1.15%，超额收益为0.68%。
- 最近三月：SVM表现最佳，绝对收益为-2.87%，超额收益为8.82%。
- 最近一年：朴素贝叶斯表现最佳，绝对收益为7.03%，超额收益为-3.85%。
全A选股（中证500行业中性）：
- 本周：逻辑回归表现最佳，绝对收益为0.95%，超额收益为0.13%。
- 最近三月：随机森林表现最佳，绝对收益为3.94%，超额收益为5.42%。
- 最近一年：随机森林表现最佳，绝对收益为7.63%，超额收益为11.96%。
沪深300指数内选股：
- 本周：随机森林表现最佳，绝对收益为1.36%，超额收益为0.89%。
- 最近三月：逻辑回归表现最佳，绝对收益为-7.90%，超额收益为3.79%。
- 最近一年：逻辑回归表现最佳，绝对收益为14.90%，超额收益为4.03%。
中证500指数内选股：
- 本周：逻辑回归表现最佳，绝对收益为0.95%，超额收益为0.13%。
- 最近三月：随机森林表现最佳，绝对收益为3.94%，超额收益为5.42%。
- 最近一年：SVM表现最佳，绝对收益为-0.60%，超额收益为3.72%。

2. 模型综合表现

信息比率：XGBoost在多个策略中表现突出，信息比率最高达到3.05（中证500指数内选股）。
年化超额收益率：
- 全A选股（非行业中性）：XGBoost为25.83%。
- 全A选股（沪深300行业中性）：XGBoost为15.58%。
- 全A选股（中证500行业中性）：XGBoost为21.91%。
- 沪深300指数内选股：逻辑回归为6.04%。
- 中证500指数内选股：逻辑回归为7.03%。
风险指标：
- 最大回撤：逻辑回归在多个策略中表现最差，最大回撤为14.06%（全A选股，沪深300行业中性）。
- 年化波动率：所有策略波动率普遍较高，均在24%以上，其中随机森林波动率最高（28.64%）。

3. 策略构建方法

每种模型构建了5种策略，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
- 中证500指数内选股
调仓频率：均为月频调仓，每月底选择最近3个月表现最好的模型构建组合。
股票池处理：剔除ST、停牌、上市3个月以内的股票。
特征处理：使用70个因子（估值、成长、动量翻转、波动率、换手率、情绪、技术、市值等），并进行中位数去极值、缺失值填充、行业市值中性化和标准化处理。
交易费用：单边千分之二。

关键信息

1. 因子池与处理方式

因子分类：包括估值、成长、财务质量、杠杆、市值、动量反转、波动率、情绪、技术等。
具体因子：
- 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、debt equity 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
- 情绪：rating_average、rating_change、rating_targetprice
- 技术：MACD、DEA、DIF、RSI、PSY、BIAS