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國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)策略
　　經(jīng)過因子測(cè)試與篩選，包括技術(shù)、反轉(zhuǎn)、特異波動(dòng)率等在內(nèi)的因子在國(guó)證2000指數(shù)成分股上均有出色表現(xiàn)，我們所合成的各個(gè)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)承壓，IC值轉(zhuǎn)負(fù)。樣本外整體策略長(zhǎng)期表現(xiàn)良好，但6月策略超額收益為-11.02%，表現(xiàn)較上月明顯下滑。
　　基于多目標(biāo)、多模型的機(jī)器學(xué)習(xí)指數(shù)增強(qiáng)策略
　　根據(jù)國(guó)金金融工程團(tuán)隊(duì)發(fā)布的《基于多目標(biāo)、多模型的機(jī)器學(xué)習(xí)指數(shù)增強(qiáng)策略》，原策略中我們選取了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(jìn)行分別訓(xùn)練，并使用多種預(yù)測(cè)標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比并融合，最終構(gòu)建出的GBDT+NN機(jī)器學(xué)習(xí)選股因子在A股各類寬基指數(shù)上歷史表現(xiàn)優(yōu)異。
　　對(duì)此，我們創(chuàng)新性地將Mamba-2模型加入整體模型架構(gòu)，該模型通過SSD把SSM計(jì)算重寫為矩陣乘+少量結(jié)構(gòu)化算子，既繼承Mamba的“選擇性狀態(tài)壓縮”，又在系統(tǒng)層面獲得與GPU硬件高度匹配的輸入輸出優(yōu)勢(shì)，形成“表達(dá)力-效率可擴(kuò)展性”的三重平衡。構(gòu)建了改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)選股模型，該模型能更好地捕捉近期的市場(chǎng)信息，表現(xiàn)出色。
　　為貼合交易實(shí)際，我們構(gòu)建了基于MBGRU+LGBM因子的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的指數(shù)增強(qiáng)策略，通過對(duì)投資組合的跟蹤誤差進(jìn)行控制，最大化因子暴露。回測(cè)區(qū)間自2018年2月1日開始，假定手續(xù)費(fèi)率單邊千二，每月月初調(diào)倉(cāng)。滬深300指數(shù)增強(qiáng)策略、中證500指數(shù)增強(qiáng)策略和中證1000指數(shù)增強(qiáng)策略6月超額收益率分別為-0.11%、-1.74%和-1.47%，本月策略整體表現(xiàn)承壓。
　　基于多目標(biāo)、多模型的機(jī)器學(xué)習(xí)指數(shù)增強(qiáng)策略
　　我們使用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貨幣流動(dòng)性共10個(gè)指標(biāo)，通過動(dòng)態(tài)事件因子的體系構(gòu)建的紅利指數(shù)擇時(shí)策略表現(xiàn)優(yōu)異，相較于中證紅利指數(shù)全收益有顯著的穩(wěn)定性提升。在選股方面，我們利用AI模型在中證紅利指數(shù)成分股內(nèi)進(jìn)行測(cè)試，得到因子表現(xiàn)相對(duì)較好，能夠長(zhǎng)期獲得較穩(wěn)定的超額收益。6月選股策略收益率為-7.38%，中證紅利全收益為-8.99%。固收+策略超額收益率為0.30%，小幅跑贏固收+基準(zhǔn)的，整體表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)健。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　以上結(jié)果通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測(cè)算完成，在政策、市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)模型存在失效的風(fēng)險(xiǎn)。