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神經(jīng)網(wǎng)絡擇時策略。我們使用一種創(chuàng)新性訓練方法，將神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于進行大盤擇時。并定義TSRankIC和偏離度指標以評價擇時信號的準確性。
　　本月?lián)駮r策略收益率3.51%，最大回撤-1.25%。時序TSRankIC為24.56%，偏離度均值為24.44%。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡ETF輪動策略。我們利用在個股上表現(xiàn)較好的選股Alpha因子通過指數(shù)成分股聚合的方式，得到指數(shù)層面因子值。進一步地，對于有多個ETF跟蹤同一指數(shù)的情況，我們僅保留規(guī)模最大的ETF，同事篩選近20日日均成交額大于2000萬的ETF才能納入可投資ETF池。
　　本月輪動信號RankIC均值為4.95%。策略收益率3.86%，最大回撤-5.65%。超額收益率為0.09%，超額最大回撤-3.63%。
　　擇時與截面疊加的ETF絕對收益策略。我們將兩類信號融合，當擇時信號給出需要持倉的判斷時，具體買入輪動信號所給出的多頭組ETF標的，從而實現(xiàn)絕對收益的策略效果。
　　本月策略收益率6.01%，最大回撤-2.05%。近半年以來收益率22.93%，最大回撤-11.01%。今年以來收益率16.90%，最大回撤-11.01%。
　　風險提示。（1）本文所述算法與模型用量化方法通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計、建模和測算完成，所得結論與規(guī)律在市場政策、環(huán)境變化時存在失效風險。（2）基于模型得到的相關結論并不能完全準確地刻畫現(xiàn)實環(huán)境以及預測未來。（3）本文策略通過一定的假設與歷史數(shù)據(jù)回測得到，當交易成本提高、市場結構及交易行為改變時有可能存在失效風險，可能導致策略收益下降或出現(xiàn)虧損。