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ETF輪動因子跟蹤
　　我們對前期使用GBDT+NN機器學習因子構建的ETF輪動策略進行跟蹤測試，發(fā)現因子在樣本外表現出色：上周IC值達-29.47%，多頭超額收益率為-0.73%。策略的年化超額收益率為11.92%，信息比率為0.69，超額最大回撤為17.31%，上周超額收益率0.79%，本月以來超額收益率1.78%，今年以來超額收益率2.63%，近期表現優(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)現因子在樣本外整體表現出色。就上周表現來看，價格區(qū)間因子多頭超額收益率0.17%，價量背離因子0.97%，遺憾規(guī)避因子-0.24%，斜率凸性因子-0.11%。本月以來，價格區(qū)間因子多頭超額收益率為0.04%，價量背離因子-2.49%，遺憾規(guī)避因子-0.11%，斜率凸性因子-0.27%。今年以來高頻因子表現整體都比較優(yōu)秀，價格區(qū)間因子多頭超額收益率5.50%，價量背離因子8.40%，斜率凸性因子-3.63%。遺憾規(guī)避因子表現欠佳，多頭超額收益率2.58%。
　　其中價格區(qū)間因子衡量股票在日內不同價格區(qū)間成交的活躍程度，能體現出投資者對于股票未來走勢的預期。該因子展現出了較強的預測效果，今年以來表現比較穩(wěn)定。價量背離因子主要衡量股票價格與成交量的相關性，一般而言相關性越低，未來上漲的可能性越高。但該因子近幾年表現一直不太穩(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，展現了較好的預測效果。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期收益。而斜率凸性因子則從投資者耐心與供求關系彈性的角度出發(fā)，刻畫訂單簿的斜率和凸性對預期收益的影響。
　　我們將三類高頻因子首先等權合成后構建出了高頻“金”組合中證1000指數增強策略，該策略年化超額收益率10.55%，超額最大回撤為6.04%。上周錄得-0.02%的超額收益，本月以來超額收益為-0.79%，今年以來超額收益為7.67%。
　　為考慮進一步增強策略的業(yè)績表現，我們將高頻因子與三個比較有效的基本面因子進行等權合成構建出了高頻&基本面共振組合中證1000指數增強策略，該策略在樣本外超額收益穩(wěn)定。上周錄得-0.36%的超額收益，本月以來超額收益為-0.84%，今年以來超額收益率為5.28%。截止到上周，該策略的年化超額收益率為14.56%，超額最大回撤為4.52%。
　　風險提示
　　1.以上結果通過歷史數據統計、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.策略依據一定的假設通過歷史數據回測得到，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虧損。