20180909-华泰证券-人工智能选股周报_今年中证800随机森林超额6.55__13页_737kb

报告摘要

金工研究/量化投资周报总结

核心内容

本报告为华泰证券金工团队发布的2018年9月9日人工智能选股周报，主要分析了7种机器学习模型在不同指数成分股中的选股表现，并提供了相关模型的详细回测绩效及因子信息。

主要观点

模型表现差异：不同模型在不同股票池中的表现存在显著差异，部分模型在特定指数成分股中表现优于其他模型。
指数表现：本周沪深300下跌1.71%，中证500下跌0.45%，中证800下跌1.41%，小盘指数表现优于大盘指数。
超额收益：随机森林在中证800内获得2018年以来最高的超额收益6.55%，神经网络在全A选股中表现最佳。
RankIC值：RankIC值用于衡量模型预测能力，2018年以来，随机森林在沪深300成分内RankIC均值最高，逻辑回归在全A选股中表现最好。
模型适用性：不同模型适用于不同股票池，如Stacking仅应用于全A选股，而随机森林在多个股票池中表现优异。

关键信息

各模型本周、最近一个月和2018年以来超额收益表现

指数类型	本周超额收益	最近一个月超额收益	2018年以来超额收益
沪深300	神经网络0.74%	神经网络1.07%	随机森林3.71%
中证500	神经网络0.02%	XGBoost1.25%	Stacking6.95%
中证800	随机森林0.07%	随机森林0.94%	随机森林6.55%

各模型2018年以来RankIC均值

指数类型	RankIC均值最高模型	值
全A选股	逻辑回归	0.114
沪深300成分内选股	随机森林	0.104
中证500成分内选股	朴素贝叶斯	0.093
中证800成分内选股	神经网络	0.083

各模型2011年以来详细回测绩效（部分）

模型	年化收益率	年化波动率	夏普比率	最大回撤	年化超额收益率	信息比率	Calmar比率
随机森林	7.30%	22.88%	0.32	40.75%	6.34%	5.14%	1.78
逻辑回归	6.64%	22.56%	0.29	41.95%	5.60%	6.46%	1.48
神经网络	7.18%	22.69%	0.32	39.98%	6.17%	4.86%	1.62

机器学习模型运用到多因子选股的流程

数据获取：股票池包括沪深300、中证500和全A股，剔除ST、停牌和上市3个月内的股票。
特征提取：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。
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
训练集和交叉验证集合成：
- 分类问题：选取下月收益前30%作为正例，后30%作为负例
- 按90%和10%的比例划分训练集和交叉验证集
样本内训练：使用训练集训练模型
交叉验证调参：选取交叉验证集AUC最高的一组参数作为最优参数
样本外测试：使用最优参数构建组合选股

选股模型涉及的因子及其描述

大类因子	具体因子	因子描述
估值	EP	净利润（TTM）/总市值
估值	BP	净资产/总市值
估值	SP	营业收入（TTM）/总市值
估值	NCFP	净现金流（TTM）/总市值
估值	OCFP	经营性现金流（TTM）/总市值
估值	DP	近12个月现金红利（按除息日计）/总市值
成长	Sales_G_q	营业收入（最新财报，YTD）同比增长率
成长	Profit_G_q	净利润（最新财报，YTD）同比增长率
成长	OCF_G_q	经营性现金流（最新财报，YTD）同比增长率
成长	ROE_G_q	ROE（最新财报，YTD）同比增长率
财务质量	ROE_q	ROE（最新财报，YTD）
财务质量	ROE_ttm	ROE（最新财报，TTM）
财务质量	ROA_q	ROA（最新财报，YTD）
财务质量	ROA_ttm	ROA（最新财报，TTM）
财务质量	grossprofitmargin_q	毛利率（最新财报，YTD）
财务质量	grossprofitmargin_ttm	毛利率（最新财报，TTM）
财务质量	profitmargin_q	扣除非经常性损益后净利润率（最新财报，YTD）
财务质量	profitmargin_ttm	扣除非经常性损益后净利润率（最新财报，TTM）
财务质量	assetturnover_q	资产周转率（最新财报，YTD）
财务质量	assetturnover_ttm	资产周转率（最新财报，TTM）
财务质量	operationcashflowratio_q	经营性现金流/净利润（最新财报，YTD）
财务质量	operationcashflowratio_ttm	经营性现金流/净利润（最新财报，TTM）
杠杆	financial_leverage	总资产/净资产
杠杆	debt equity ratio	非流动负债/净资产
杠杆	cash ratio	现金比率
杠杆	current ratio	流动比率
市值	ln_capital	总市值取对数
动量反转	HAlpha	个股60个月收益与上证综指回归的截距项
动量反转	return_Nm	个股最近N个月内收益率，N=1，3，6，12
动量反转	wgt_return_Nm	个股最近N个月内用每日换手率乘以每日收益率求算术平均值，N=1，3，6，12
动量反转	exp_wgt_return_Nm	个股最近N个月内用每日换手率乘以函数exp(-x_i/N/4)再乘以每日收益率求算术平均值，x_i为该日距离截面日的交易日的个数，N=1，3，6，12
波动率	std_FF3factor_Nm	特质波动率——个股最近N个月内用日频收益率对Fama French三因子回归的残差的标准差，N=1，3，6，12
波动率	std_Nm	个股最近N个月的日收益率序列标准差，N=1，3，6，12
股价	ln_price	股价取对数
beta	beta	个股60个月收益与上证综指回归的beta
换手率	turn_Nm	个股最近N个月内日均换手率（剔除停牌、涨跌停的交易日），N=1，3，6，12
换手率	bias_turn_Nm	个股最近N个月内日均换手率除以最近2年内日均换手率（剔除停牌、涨跌停的交易日）再减去1，N=1，3，6，12
情绪	rating_average	wind评级的平均值
情绪	rating_change	wind评级（上调家数-下调家数）/总数
情绪	rating_targetprice	wind一致目标价/现价-1
股东	holder_avgpctchange	户均持股比例的同比增长率
技术	MACD	经典技术指标，长周期取30日，短周期取10日，计算DEA均线的周期（中周期）取15日
技术	DEA	取10日，计算DEA均线的周期（中周期）取15日
技术	DIF	经典技术指标，周期取20日
技术	RSI	经典技术指标，周期取20日
技术	PSY	经典技术指标，周期取20日
技术	BIAS	经典技术指标，周期取20日