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【华泰金工林晓明团队】今年行业偏离300增强超额7.88%——人工智能选股周报20210221

2021-02-21 15:06:12 作者:环球财说 浏览次数:42 字号: T T T

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林晓明S0570516010001研究员

李子钰S0570519110003研究员

何康S0570118080081研究员

报告发布时间:2021年2月21日

摘要

今年市值中性、行业偏离沪深300增强组合超额收益7.88%

我们基于集成学习模型构建指数增强组合。沪深300增强模型中,行业市值中性组合最近两周超额收益为-1.15%,最近一个月超额收益为3.05%,今年以来超额收益为4.25%。市值中性,行业偏离组合最近两周超额收益为-0.86%,最近一个月超额收益为5.67%,今年以来超额收益为7.88%。

今年行业市值中性中证500增强组合超额收益5.47%

中证500增强模型中,行业市值中性组合最近两周超额收益为-2.99%,最近一个月超额收益为3.53%,今年以来超额收益为5.47%。市值中性,行业偏离组合最近两周超额收益为-3.99%,最近一个月超额收益为1.75%,今年以来超额收益为4.13%。

今年市值中性、行业偏离中证800增强组合超额收益8.43%

中证800增强模型中,行业市值中性组合最近两周超额收益为-2.44%,最近一个月超额收益为3.4%,今年以来超额收益为4.51%。市值中性,行业偏离组合最近两周超额收益为-2.36%,最近一个月超额收益为6.41%,今年以来超额收益为8.43%。

日内交易机会:创业板指>上证指数>深证成指,上证深证降,创业板升

采用人工智能方法,对全市场个股和主要宽基指数近20个交易日交易机会进行评测,数据取自金融数据服务INSIGHT。交易机会评分衡量资产价格“非随机程度”,评分越高,代表近20个交易日1分钟收益率越远离随机构造的资产价格收益率序列,说明该资产越不满足弱有效市场假说,日内交易机会越大。主要宽基指数最新交易机会从高到低排序为:创业板指>上证指数>深证成指。上证指数上周交易机会相比前一周下降,深证成指上周交易机会相比前一周下降,创业板指上周交易机会相比前一周上升。

今年公募中证500指数增强基金平均超额收益为2.56%

截至2021年2月19日,公募沪深300指数增强基金最近两周平均超额收益为-0.48%,最近一个月平均超额收益为1.16%,今年以来平均超额收益为1.26%。公募中证500指数增强基金最近两周平均超额收益为-1.25%,最近一个月平均超额收益为1.38%,今年以来平均超额收益为2.56%。

今年多空类私募基金收益率中位数为6.4%

私募数据有一周延迟,截至2021年2月5日,今年以来,股票多空类私募基金收益率中位数为6.4%,宏观对冲类私募基金收益率中位数为-0.35%,阿尔法策略类私募基金收益率中位数为1.22%,沪深300增强私募基金收益率中位数为5.54%,中证500增强私募基金收益率中位数为-0.99%,CTA私募基金收益率中位数为-1.7%。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0.46%和-0.35%。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0.27%和1.01%。

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。

基于集成学习的指数增强组合近期表现

本章以估值、成长、财务质量、动量、波动率、换手率、技术、市值、Beta、一致预期十大类因子作为输入,使用集成学习模型构建以下三类指数增强组合:

沪深300增强组合,包含行业市值中性组合;市值中性、行业偏离组合。

中证500增强组合,包含行业市值中性组合;市值中性、行业偏离组合。

中证800增强组合,包含行业市值中性组合;市值中性、行业偏离组合。

相关研究请参考华泰金工研究报告《人工智能29:提升超额收益:另类标签和集成学习》。组合近期表现如下。

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组合自2011年2月回测以来的超额收益情况和回测绩效如下。

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交易机会评分和分布热力图

我们采用人工智能方法,对全市场个股和主要宽基指数近20个交易日交易机会进行评测,计算并展示交易机会评分和分布热力图:

1. 交易机会评分衡量资产价格“非随机程度”,评分越高,代表近20个交易日1分钟收益率越远离随机构造的资产价格收益率序列,说明该资产越不满足弱有效市场假说,日内交易机会越大。

2. 交易机会分布热力图反映1分钟K线各时刻对于机器学习模型区分真实与构造序列的重要性,热力图的值越大,代表该时刻及附近时刻的收益率越不随机,交易机会越大。

具体计算细节请参考华泰金工研究报告《人工智能25:市场弱有效性检验与择时战场选择》。

数据获取方式

交易机会评分和热力图数据通过INSIGHT金融数据服务平台以API接口的形式提供,需要预先下载query数据查询服务SDK并获取账号。利用Python SDK进行证券信息查询时,需要向服务器发送查询请求request_query,查询请求需要配置的参数为queryType和queryParams。

股票交易机会评分的queryType为1401010001,queryParams包含三项参数:HTSC_SECURITY_IDS为标的代码,START_DATE为起始日期,END_DATE为查询结束时间。股票交易机会分布热力图的queryType为1401010002,queryParams和股票交易机会评分相同。返回值为ProtoBuf格式,可借助Python的protobuf包转换为json格式。具体使用方式请参考INSIGHT Python SDK用户使用手册及INSIGHT数据字典。

个股交易机会评分

以下两张表格分别展示沪深300股票池和中证500股票池近5个交易日每日交易机会评分均值排名前60成份股。

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指数交易机会评分

以下展示上证指数、深证成指和创业板指2020年7月初至今交易机会评分。三只指数最新交易机会从高到低排序为:创业板指>上证指数>深证成指。上证指数上周交易机会相比前一周下降,深证成指上周交易机会相比前一周下降,创业板指上周交易机会相比前一周上升。

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指数交易机会分布热力图

以下三张图表分别展示上证指数、深证成指和创业板指近5个交易日日内交易机会热力图。

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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。下图展示了近期沪深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。

【华泰金工林晓明团队】今年行业偏离300增强超额7.88%——人工智能选股周报20210221

下方两图展示了规模排名前5的沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金。

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私募基金近期表现

以2021年2月19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78只。

2. 宏观对冲:“投资策略”为“宏观对冲”的私募基金,共59只。

3. 阿尔法策略:“投资策略”为“阿尔法策略”的私募基金,共121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17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229只。

6. CTA:“简称”包含“CTA”关键字的私募基金,共61只。

下图展示了近期以上5类私募基金的收益率中位数情况。

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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。

下图展示了有、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。

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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。

免责声明与评级说明

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