>> 國金證券-主動量化組合跟蹤：上半年滬深300AI指增超額收益6.61%-240707
| 上傳日期： |
2024/7/8 |
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| 1874KB |
| 格式： |
pdf 共16頁 |
來源： |
國金證券 |
| 評級： |
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作者： |
高智威,王小康 |
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績優(yōu)重倉股與調(diào)研共振增強策略
在每一個構(gòu)建時間點，我們首先通過基金Alpha因子篩選出績優(yōu)基金,然后根據(jù)績優(yōu)基金計算其穿透重倉股股池，之后將透重倉股股池與調(diào)研數(shù)據(jù)相結(jié)合，選出過去一個季度被調(diào)研過的重倉股而得到績優(yōu)基金重倉股與調(diào)研共振股池。共振股池收益對比偏股混合型基金指數(shù)超額收益并不明顯，但相對于各類寬基指數(shù)超額顯著。
從績優(yōu)重倉股與調(diào)研共振增強策略的凈值表現(xiàn)可以看出，相比已經(jīng)具有較高超額的績優(yōu)基金重倉股等權(quán)基準，策略優(yōu)勢十分明顯。從指標上來看，策略的年化收益率為18.75%，夏普比率為0.63，而每年均能跑贏偏股混合型基金指數(shù)的重倉股等權(quán)的年化收益率僅為14.01%，夏普比率為0.50。策略上月超額收益率為-5.50%，未能跑贏等權(quán)基準收益，隨著A股市場未來潛在的上升潛力，共振效應(yīng)帶來的收益可能更加明顯，策略表現(xiàn)有望提升。
自主可控概念量化優(yōu)選策略
通過對5大類因子進行測試并結(jié)合基本面財務(wù)指標的邏輯篩選判斷，我們發(fā)現(xiàn)成長、質(zhì)量、技術(shù)和動量大類的因子在自主可控概念股中都對收益有一定預(yù)測作用。在構(gòu)建策略時，我們按照月度進行調(diào)倉，每月末最后一個交易日選取排名前因子得分前20%的股票，然后以等權(quán)方式構(gòu)建持倉組合，手續(xù)費取千分之三。然后我們將全部自主可控指數(shù)成分股等權(quán)構(gòu)建基準組合，每月最后一個交易日再平衡。回測樣本內(nèi)時間段為2018年1月1日至2024年7月1日。策略6月超額收益率為-5.7%，未能跑贏自主可控概念等權(quán)基準，6月份市場情緒穩(wěn)定，交易邏輯逐漸向基本面因素恢復(fù)，未來策略有望進一步提升。
國證2000指數(shù)增強策略
包括技術(shù)、反轉(zhuǎn)、特異波動率等在內(nèi)的因子在國證2000指數(shù)成分股上均有出色表現(xiàn)，我們所合成的各個大類因子也基本都起到了很好的提升效果。6月該因子表現(xiàn)突出，IC值2.67%。樣本外整體策略表現(xiàn)良好，6月策略的超額收益為-0.58%。
基于多目標、多模型的機器學(xué)習指數(shù)增強策略
根據(jù)國金金融工程團隊發(fā)布的《基于多目標、多模型的機器學(xué)習指數(shù)增強策略》，考慮到AI各類算法在量化領(lǐng)域具有較強的適用性，同時也越來越受到A股眾多投資者的關(guān)注。我們選取了GBDT和NN兩大類結(jié)構(gòu)具有一定差異的模型，選取不同的特征數(shù)據(jù)集進行分別訓(xùn)練，并使用多種預(yù)測標簽進行對比并融合，最終構(gòu)建出的GBDT+NN機器學(xué)習選股因子在A股各類寬基指數(shù)上表現(xiàn)優(yōu)異。
為貼合交易實際，我們構(gòu)建了基于GBDT+NN因子的機器學(xué)習模型的指數(shù)增強策略，通過對投資組合的跟蹤誤差進行控制，最大化因子暴露?；販y區(qū)間自2015年2月1日開始，假定手續(xù)費率單邊千二，每月月初調(diào)倉。滬深300指數(shù)增強策略、中證500指數(shù)增強策略和中證1000指數(shù)增強策略6月超額收益率分別為1.43%、2.11%和-0.12%。后續(xù)隨著市場恢復(fù)正常，超額收益有望進一步提升。
風險提示
以上結(jié)果通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計、建模和測算完成，在政策、市場環(huán)境發(fā)生變化時模型存在失效的風險
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