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ETF輪動因子跟蹤
　　我們對前期使用GBDT+NN機器學習因子構(gòu)建的ETF輪動策略進行跟蹤測試，發(fā)現(xiàn)因子在樣本外表現(xiàn)出色：上周IC值達24.39%，多頭超額收益率為0.76%。策略的年化超額收益率為11.86%，信息比率為0.68，超額最大回撤為17.31%，上周超額收益率-0.05%，本月以來超額收益率0.99%，今年以來超額收益率1.83%，近期表現(xiàn)優(yōu)異。
　　高頻因子跟蹤
　　我們對前期挖掘的高頻選股因子進行跟蹤測試，發(fā)現(xiàn)因子在樣本外整體表現(xiàn)出色。就上周表現(xiàn)來看，價格區(qū)間因子多頭超額收益率-0.06%，價量背離因子-0.23%，遺憾規(guī)避因子-0.84%，斜率凸性因子0.81%。本月以來，價格區(qū)間因子多頭超額收益率為-0.97%，價量背離因子0.17%，遺憾規(guī)避因子0.06%，斜率凸性因子-0.09%。今年以來高頻因子表現(xiàn)整體都比較優(yōu)秀，價格區(qū)間因子多頭超額收益率5.39%，價量背離因子10.91%，斜率凸性因子-2.60%。遺憾規(guī)避因子表現(xiàn)欠佳，多頭超額收益率1.83%。
　　其中價格區(qū)間因子衡量股票在日內(nèi)不同價格區(qū)間成交的活躍程度，能體現(xiàn)出投資者對于股票未來走勢的預(yù)期。該因子展現(xiàn)出了較強的預(yù)測效果，今年以來表現(xiàn)比較穩(wěn)定。價量背離因子主要衡量股票價格與成交量的相關(guān)性，一般而言相關(guān)性越低，未來上漲的可能性越高。但該因子近幾年表現(xiàn)一直不太穩(wěn)定，多空凈值曲線趨近走平，不過去年超額收益處于歷史較高水平。遺憾規(guī)避因子通過考察股票當天被投資者賣出后反彈的比例和程度，展現(xiàn)了較好的預(yù)測效果。該因子樣本外超額收益穩(wěn)定，表明A股投資者的遺憾規(guī)避情緒依然會顯著影響股價的預(yù)期收益。而斜率凸性因子則從投資者耐心與供求關(guān)系彈性的角度出發(fā)，刻畫訂單簿的斜率和凸性對預(yù)期收益的影響。
　　我們將三類高頻因子首先等權(quán)合成后構(gòu)建出了高頻“金”組合中證1000指數(shù)增強策略，該策略年化超額收益率10.72%，超額最大回撤為6.04%。上周錄得-0.08%的超額收益，本月以來超額收益為0.65%，今年以來超額收益為8.43%。
　　為考慮進一步增強策略的業(yè)績表現(xiàn)，我們將高頻因子與三個比較有效的基本面因子進行等權(quán)合成構(gòu)建出了高頻&基本面共振組合中證1000指數(shù)增強策略，該策略在樣本外超額收益穩(wěn)定。上周錄得0.24%的超額收益，本月以來超額收益為1.83%，今年以來超額收益率為6.43%。截止到上周，該策略的年化超額收益率為14.82%，超額最大回撤為4.52%。
　　風險提示
　　1.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。
　　2.策略依據(jù)一定的假設(shè)通過歷史數(shù)據(jù)回測得到，當交易成本提高或其他條件改變時，可能導致策略收益下降甚至出現(xiàn)虧損。