20181202-华泰证券-人工智能选股周报_十一月STACKING超额收益1.47__13页_642kb

报告摘要

金工研究/量化投资周报总结

核心内容概述

本报告为华泰证券金工团队发布的量化投资周报，聚焦于人工智能模型在多因子选股中的表现。报告回顾了11月及近期的模型表现，并提供了各模型在不同指数内选股的详细回测绩效与RankIC指标，同时介绍了模型构建方法及所用因子。

主要观点

模型表现：报告中跟踪了7种人工智能模型（Stacking、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络）在月频多因子选股中的表现。
全A选股表现：11月全A选股中，Stacking获得1.47%的超额收益，排名第二。全A选股（中证500行业市值中性）中，所有模型均获得正超额收益。
指数内选股表现：
- 沪深300指数内选股：随机森林表现最佳，超额收益为-0.01%。
- 中证500指数内选股：逻辑回归表现最佳，超额收益为0.52%。
- 中证800指数内选股：逻辑回归表现最佳，超额收益为-0.05%。
超额收益最高模型：
- 全A选股：2018年以来，Stacking获得10.17%的超额收益。
- 沪深300指数内选股：2018年以来，SVM获得4.80%的超额收益。
- 中证500指数内选股：2018年以来，朴素贝叶斯获得7.09%的超额收益。
- 中证800指数内选股：2018年以来，随机森林获得8.23%的超额收益。
RankIC指标：
- 全A选股：逻辑回归RankIC均值最高，为0.107。
- 沪深300指数内选股：随机森林RankIC均值最高，为0.095。
- 中证500指数内选股：朴素贝叶斯RankIC均值最高，为0.101。
- 中证800指数内选股：朴素贝叶斯RankIC均值最高，为0.092。
模型构建与回测条件：
- 股票池处理：剔除ST、停牌、上市3个月内的股票。
- 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：包括中位数去极值、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0.2%。
- 回测方法：采用样本内训练与交叉验证调参，最后使用样本外测试构建组合。

关键信息

指数表现

十一月：中证500涨跌幅为2.44%，小盘指数优于大盘指数。
本周：沪深300涨跌幅为0.93%，中证500涨跌幅为0.04%。

模型表现对比

指数类型	模型名称	本周超额收益	最近一月超额收益	2018年以来超额收益	2011年以来RankIC均值
全A选股（沪深300）	Stacking	0.13%	未提供	5.57%	0.106
全A选股（中证500）	SVM	0.65%	1.60%	10.17%	0.084
沪深300指数内选股	随机森林	-0.01%	未提供	8.23%	0.095
中证500指数内选股	逻辑回归	0.52%	未提供	7.09%	0.101
中证800指数内选股	逻辑回归	-0.05%	未提供	8.23%	0.092

回测绩效指标（2011年以来）

模型名称	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	相对基准月胜率
Stacking	6.04%	23.41%	0.26	42.03%	5.77%	4.55%	1.75	1.27
SVM	6.55%	22.82%	0.29	40.90%	6.13%	4.64%	2.00	1.32
朴素贝叶斯	5.28%	23.22%	0.23	42.04%	4.96%	4.22%	1.50	1.18
随机森林	7.02%	22.87%	0.31	40.35%	6.62%	5.85%	2.19	1.13
XGBoost	7.28%	23.12%	0.31	38.61%	6.93%	4.39%	2.25	1.58
逻辑回归	7.21%	22.48%	0.32	41.64%	6.71%	5.36%	2.09	1.25
神经网络	6.40%	22.84%	0.28	39.64%	5.99%	4.56%	1.92	1.31

RankIC指标（2018年以来）

模型名称	RankIC均值	RankIC标准差	IR比率	RankIC大于0的比例
Stacking	0.106	0.056	1.886	100.00%
SVM	0.084	0.073	1.144	90.98%
朴素贝叶斯	0.101	0.112	0.899	81.97%
随机森林	0.096	0.072	1.298	90.98%
XGBoost	0.098	0.074	1.322	90.98%
逻辑回归	0.107	0.068	1.581	90.98%
神经网络	0.101	0.059	1.696	81.97%

风险提示

人工智能模型构建的选股策略是基于历史经验，存在失效的风险。
模型的可解释性较低，使用时需谨慎。

免责声明

本报告仅供华泰证券客户使用，不构成买卖建议，亦不保证信息的准确性和完整性。投资者应自行判断并承担相应风险。报告中提及的证券或投资标的可能有价格波动，投资者应关注更新信息。报告内容的版权属于华泰证券，未经授权不得复制、转载或使用。

评级说明

行业评级：基于6个月内行业涨跌幅与沪深300指数的对比。
公司评级：基于6个月内公司涨跌幅与沪深300指数的对比。

模型构建流程

数据获取：股票池为沪深300、中证500、全A股，剔除ST、停牌、上市3个月内的股票。
特征和标签提取：使用70个因子作为特征，下一自然月的个股超额收益作为标签。
特征预处理：中位数去极值、缺失值填充、行业市值中性化、标准化。
训练集与交叉验证集划分：按90%和10%比例划分，分类问题按收益排名前30%为正例，后30%为负例。
模型训练与调参：使用交叉验证集AUC或平均AUC选择最优参数。
样本外测试：使用最优参数对样本外数据进行预测，构建选股组合。

所用因子

大类因子	具体因子	因子描述
估值	EP	净利润（TTM）/总市值
估值	EPcut	扣除非经常性损益后净利润（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
估值	G/PE	净利润（TTM）同比增长率/PE_TTM
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30日，短周期10日，中周期15日）
技术	DEA	中周期15日
技术	DIF	周期20日
技术	RSI	周期20日
技术	PSY	周期20日
技术	BIAS	周期20日