20180225-华泰证券-人工智能选股周报_最近三个月随机森林表现最好_16页_1mb

华泰人工智能选股策略周报总结

核心内容

本报告为华泰证券金工研究团队发布的量化投资周报，主要分析了近期人工智能选股策略在不同市场环境下的表现。报告涵盖了多个模型在不同选股策略下的表现，包括全A选股和指数内选股，并提供了相应的风险提示和免责申明。

主要观点

• 人工智能模型在多因子选股中表现优异，尤其在不同时间段和市场指数中，部分策略展现出较高的超额收益。
• 不同策略在不同市场环境下的表现差异较大，且存在失效风险。
• 神经网络未被用于沪深300和中证500指数内选股，因其需要大量因子数据进行训练。

关键信息

各策略表现

全A选股（非行业中性）

• 最近两周：随机森林表现最好，绝对收益7.46%，超额收益1.29%。
• 最近三月：随机森林表现最好，绝对收益4.95%，超额收益10.96%。
• 最近一年：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益13.31%，超额收益22.21%。

全A选股（沪深300行业中性）

• 最近两周：XGBoost表现最好，绝对收益5.65%，超额收益-0.35%。
• 最近三月：随机森林表现最好，绝对收益-0.27%，超额收益0.50%。
• 最近一年：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益7.87%，超额收益-9.34%。

全A选股（中证500行业中性）

• 最近两周：XGBoost表现最好，绝对收益6.31%，超额收益0.14%。
• 最近三月：随机森林表现最好，绝对收益-1.18%，超额收益4.83%。
• 最近一年：XGBoost表现最好，绝对收益-5.48%，超额收益3.43%。

沪深300指数内选股

• 最近两周：随机森林表现最好，绝对收益6.38%，超额收益0.38%。
• 最近三月：逻辑回归表现最好，绝对收益0.42%，超额收益1.19%。
• 最近一年：朴素贝叶斯表现最好，绝对收益21.76%，超额收益4.55%。

中证500指数内选股

• 最近两周：SVM表现最好，绝对收益5.83%，超额收益-0.34%。
• 最近三月：随机森林表现最好，绝对收益-5.45%，超额收益0.55%。
• 最近一年：SVM表现最好，绝对收益-5.64%，超额收益3.26%。

信息比率

• 在不同策略中，信息比率最高的策略为：
  • 全A选股（非行业中性）：XGBoost（2.87）
  • 全A选股（沪深300行业中性）：朴素贝叶斯（1.54）
  • 全A选股（中证500行业中性）：逻辑回归（1.72）
  • 沪深300指数内选股：逻辑回归（1.10）
  • 中证500指数内选股：逻辑回归（1.72）

选股策略构建

华泰人工智能选股策略共构建了5种策略：

1. 全A选股（非行业中性）：等权配置50只模型预测表现最好的股票。
2. 全A选股（沪深300行业中性）：等权配置每个行业内的4只模型预测表现最好的股票。
3. 全A选股（中证500行业中性）：等权配置每个行业内的4只模型预测表现最好的股票。
4. 沪深300指数内选股：等权配置每个行业内的2只模型预测表现最好的股票。
5. 中证500指数内选股：等权配置每个行业内的4只模型预测表现最好的股票。

回测条件

• 股票池处理：剔除ST、停牌、上市3个月以内的股票。
• 特征提取：使用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。
• 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。
• 交易费用：单边千分之二。

机器学习模型

报告中提及的模型包括SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络。神经网络未用于沪深300和中证500指数内选股。

因子池

• 估值因子：EP、EPcut、BP、SP、NCFP、OCFP、DP、G/PE
• 成长因子：Sales_G_q、Profit_G_q、OCF_G_q、ROE_G_q
• 财务质量因子：ROE_q、ROE_ttm、ROA_q、ROA_ttm、grossprofitmargin_q、grossprofitmargin_ttm、profitmargin_q、profitmargin_ttm、assetturnover_q、assetturnover_ttm、operationcashflowratio_q、operationcashflow ratio_ttm
• 杠杆因子：financial_leverage、debt equity ratio、cash ratio、current ratio
• 市值因子：ln_capital
• 动量反转因子：HAlpha、return_Nm、wgt_return_Nm、exp_wgt_return_Nm
• 波动率因子：std_FF3factor_Nm、std_Nm
• 股价因子：ln_price
• beta因子：beta
• 换手率因子：turn_Nm、bias_turn_Nm
• 情绪因子：rating_average、rating_change、rating_targetprice
• 股东因子：holder_avgpctchange
• 技术因子：MACD、DEA、DIF、RSI、PSY、BIAS

风险提示

通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，存在失效的可能。

免责申明

本报告仅供华泰证券客户使用，不构成买卖出价或征价。报告内容仅供参考，不构成私人投资建议。投资者应当自行关注相应的更新或修改，并对依据或使用本报告所造成的一切后果自行负责。