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投資要點(diǎn)
　　GRU模型用于量?jī)r(jià)信息挖掘的能力被廣泛驗(yàn)證，本文通過(guò)構(gòu)建中證1000超額組合的方式驗(yàn)證GRU模型對(duì)財(cái)務(wù)信息的挖掘能力。從結(jié)果上看，GRU模型可以同時(shí)結(jié)合量?jī)r(jià)信息與財(cái)務(wù)信息的挖掘，財(cái)務(wù)信息的高頻化處理對(duì)模型結(jié)果有一定提升。模型最終表現(xiàn)受輸入信息對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)的預(yù)測(cè)能力影響，財(cái)務(wù)信息對(duì)未來(lái)收益的預(yù)測(cè)能力在2022年之前較為顯著，而2023年后純量?jī)r(jià)模型表現(xiàn)更好，適量加入財(cái)務(wù)信息有助于改善GRU模型的穩(wěn)定性。
　　GRU模型基準(zhǔn)
　　基于股票過(guò)去240日行情訓(xùn)練的基準(zhǔn)模型，模型構(gòu)建的中證1000指數(shù)增強(qiáng)組合綜合超額年化收益8.75%，信息比率2.25，超額最大回撤4.71%。
　　財(cái)務(wù)信息引入
　　在基準(zhǔn)模型輸入的行情序列中簡(jiǎn)單拼接財(cái)務(wù)信息向量，會(huì)導(dǎo)致模型的最終表現(xiàn)變?nèi)?。基于?cái)務(wù)指標(biāo)TTM值能夠以季度增速穩(wěn)定增長(zhǎng)的假設(shè)對(duì)財(cái)務(wù)信息進(jìn)行日頻化處理，再將處理后的財(cái)務(wù)向量拼接到輸入矩陣能顯著改善模型表現(xiàn)。
　　引入適量的財(cái)務(wù)信息有助于提升基準(zhǔn)模型整體表現(xiàn)。加入財(cái)務(wù)信息后的GRU模型相對(duì)于基準(zhǔn)模型在2022年之前的表現(xiàn)提升較為明顯，2023年之后提升較弱甚至負(fù)提升，這種現(xiàn)象隨著財(cái)務(wù)向量的增加而更為顯著。
　　混頻模型
　　基于股票過(guò)去240日信息預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)月收益率的GRU模型，與基于股票日內(nèi)240分鐘信息預(yù)測(cè)未來(lái)1-5日收益率的GRU相關(guān)性較低，疊加后顯著提升模型表現(xiàn)。
　　barra5d模型疊加日行情GRU模型后能顯著改善2024年10月以后表現(xiàn)，加入基本面信息后模型的改善更加穩(wěn)定，每一年的超額表現(xiàn)更為均勻。
　　最終barra5d+日行情+精簡(jiǎn)基本面的GRU模型的中證1000超額組合綜合超額年化收益11.82%，信息比率2.39，超額最大回撤5.70%。
　　運(yùn)用barra5d+日行情+精簡(jiǎn)基本面GRU構(gòu)建滬深300、中證A500、中證500以及科創(chuàng)綜指增強(qiáng)組合，綜合超額年化收益分別為5.70%、5.71%、6.46%以及6.28%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：
　　因子失效風(fēng)險(xiǎn)；模型失效風(fēng)險(xiǎn)；實(shí)盤交易風(fēng)險(xiǎn)。