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2023年來(lái)市場(chǎng)的風(fēng)格再次發(fā)生大的變化，今年的市場(chǎng)主要圍繞ChatGPT引領(lǐng)的人工智能浪潮與“中特估”兩條主線展開(kāi)，傳統(tǒng)的基本面模型基于歷史的基本面信息或者分析師一致預(yù)期變化的維度較難取得明顯的超額收益，故此，我們嘗試從新的角度來(lái)做研究，脫離傳統(tǒng)的基于純粹的基本面和簡(jiǎn)單量?jī)r(jià)信息的思維，結(jié)合時(shí)代大環(huán)境從人工智能輔助投資的大方向來(lái)進(jìn)行嘗試。
　　構(gòu)建ChatGLM因子
　　首先利用ChatGLM對(duì)分析師研報(bào)的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感打分并進(jìn)行分類(lèi)，以此獲得初始的分類(lèi)標(biāo)簽。其次，利用初始的分類(lèi)便簽與對(duì)應(yīng)的研報(bào)文本數(shù)據(jù)對(duì)Bert模型進(jìn)行微調(diào)獲得所需的預(yù)測(cè)模型參數(shù)。對(duì)于微調(diào)后的模型及參數(shù)，我們將樣本外的研報(bào)文本數(shù)據(jù)輸入并提取其中的【CLS】向量，以此作為后續(xù)模型的輸入樣本。最后，我們使用Xgboost模型采用過(guò)去半年的樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)滾動(dòng)訓(xùn)練，來(lái)對(duì)未來(lái)一年的個(gè)股研報(bào)進(jìn)行情感預(yù)測(cè)打分，并將過(guò)去三個(gè)月的所有樣本計(jì)算平均作為個(gè)股的研報(bào)情感得分。
　　Chatglm_factor原始因子測(cè)試
　　Chatglm_factor研報(bào)情感因子與Barra風(fēng)格因子中的動(dòng)量因子的相關(guān)性較高（0.43）。IC統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)該因子的IC大于0占比均超過(guò)60%、IC的t檢驗(yàn)顯著。該因子IC均值、中位數(shù)均大于0.03。另外，其IC時(shí)間序列可以看出該因子在歷史上的表現(xiàn)相對(duì)較穩(wěn)定。從分組測(cè)試的結(jié)果來(lái)看，其得分最高的第10組年化收益可達(dá)19.92%，信息比率1.05，年化超額收益8.5%，另外雙邊換手率年化僅10.42。其多空分組的測(cè)試結(jié)果來(lái)看，多空分組的年化收益達(dá)16%，夏普比率1.19，最大回撤22%主要發(fā)生于22年下半年市場(chǎng)整體出現(xiàn)大回撤區(qū)間。
　　Chatglm_factor純因子測(cè)試
　　我們對(duì)Chatglm_factor因子進(jìn)行純化，純因子歷史IC大于0的占比提升到86%，IC的t統(tǒng)計(jì)量為8.88非常顯著。另外，年化IC_IR由之前1.01提升到2.93。純化后的因子IC表現(xiàn)更加平穩(wěn)，紅色折線一直維持在0軸上方。純化后的因子第10組年化收益可達(dá)19.23%，信息比率1.72，年化超額收益7.37%，另外雙邊換手率年化11.74；多空分組的年化收益達(dá)14%，夏普比率2.45，最大回撤僅3%。
　　Chatglm_factor因子選股策略
　　我們根據(jù)每月計(jì)算的個(gè)股情感得分選取情感得分最高的50只個(gè)股等權(quán)配置，策略在2014年06月01日至2023年6月12日期間年化收益率20.8%，基準(zhǔn)（中證500）年化收益率5.3%，阿爾法15.6%。2014年06月01日至2023年6月12日以來(lái)2198個(gè)交易日中，獲得正收益的天數(shù)為1204天，盈利天數(shù)占比：54.78%，盈利日平均每天盈利1.2%，虧損日數(shù)994天，虧損天數(shù)占比：45.22%，虧損日平均每天虧損1.25%。
　　策略在22年整體回撤15.47%，明顯小于主動(dòng)型基金的收益中位數(shù)；2023年至今（6月12日）絕對(duì)收益13.66%，相對(duì)基準(zhǔn)超額收益12.46%，大幅跑贏基準(zhǔn)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：
　　策略基于歷史數(shù)據(jù)回測(cè)，不保證未來(lái)數(shù)據(jù)的有效性。