【华泰金工林晓明团队】上周AlphaNet超额收益1.10%——人工智能选股周报20201227

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华泰金融工程   2020-12-28 00:22   9741   0

林晓明    S0570516010001   
             SFC No. BPY421     研究员
李子钰    S0570519110003    研究员


报告发布时间:2020年12月27日


摘要
上周周频调仓AlphaNet相对中证500超额1.10%
今年以来周频调仓AlphaNet模型表现较好,该模型上周超额收益为1.10%,今年以来超额收益为27.78%。模型2011年回测以来年化超额收益率为20.91%,信息比率为3.41,Calmar比率为2.3。模型构建的组合当前PE_TTM为33.78倍,PB_LF为7.81倍,ROE(单季度,未年化)为4.77%。



今年双周频调仓“遗传规划+随机森林”相对中证500超额26.92%
双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型上周超额收益为0.71%,今年以来超额收益为26.92%。模型2011年回测以来年化超额收益率为18.59%,信息比率为2.87,Calmar比率为2.81。模型构建的组合当前PE_TTM为48.6倍,PB_LF为9.33倍,ROE(单季度,未年化)为4.95%。


今年公募中证500指数增强基金平均超额收益为10.84%
截至2020年12月25日,公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为0.03%,最近一个月平均超额收益为0.24%,今年以来平均超额收益为5.68%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为0.69%,最近一个月平均超额收益为1.51%,今年以来平均超额收益为10.84%。


今年以来股票多空类私募基金收益率中位数为28.13%
私募数据有一周延迟,截至2020年12月18日,今年以来,股票多空类私募基金收益率中位数为28.13%,宏观对冲类私募基金收益率中位数为31.76%,阿尔法策略类私募基金收益率中位数为15.68%,沪深300增强私募基金收益率中位数为24.88%,中证500增强私募基金收益率中位数为23.39%,CTA私募基金收益率中位数为25.71%。有投资顾问的沪深300增强私募基金和中证500增强私募基金超额收益率中位数分别为9.53%和32.04%。无投资顾问的沪深300增强私募基金和中证500增强私募基金超额收益率中位数分别为2.77%和3.87%。



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。人工智能模型可解释程度较低,使用须谨慎。本报告对基金历史数据进行梳理总结,不构成任何投资建议。


周频调仓的AlphaNet模型近期表现
本章跟踪周频调仓的AlphaNet模型(全A选股,中证500行业市值中性)。模型近期表现如图表2~图表8所示。


























双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型近期表现
本章跟踪双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型(全A选股,中证500行业市值中性)。模型近期表现如图表10~图表12所示。












图表13为基于量价的人工智能选股模型详细回测绩效。







图表14展示了“遗传规划+随机森林”模型中重要性排名前十的因子






公募指数增强基金近期表现
我们选取公募基金旗下的34只沪深300指数增强基金和24只中证500指数增强基金,分析指数增强产品的业绩表现。图表15展示了近期沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金按规模加权的平均超额收益情况。






图表16和图表17展示了规模排名前5的沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金。








私募基金近期表现
以2020年12月18日为最近取得净值的时间,我们选取Wind数据库中以下6类私募基金:

1.     股票多空:“投资策略”为“股票多空”的私募基金,共77只。
2.     宏观对冲:“投资策略”为“宏观对冲”的私募基金,共81只。
3.     阿尔法策略:“投资策略”为“阿尔法策略”的私募基金,共134只。
4.     沪深300增强:“简称”包含“沪深300”关键字的股票型私募基金,共13只。
5.     中证500增强:“简称”包含“中证500”关键字的股票型私募基金,共149只。
6.     CTA:“简称”包含“CTA”关键字的私募基金,共68只。
图表18展示了近期以上5类私募基金的收益率中位数情况。






对于中证500增强基金和沪深300增强基金,我们再将其划分为以下两类:
1.     有投资顾问:“投资顾问”字段非空的基金。
2.     无投资顾问:“投资顾问”字段为空的基金。

图表19和图表20展示了有、无投资顾问的私募中证500增强基金和沪深300增强基金的超额收益中位数情况。








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,若市场规律改变,存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低,归因较困难,使用须谨慎。本报告对基金历史数据进行梳理总结,不构成任何投资建议。


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