人工智能选股周报:今年中证500增强超额11.57%

今年以来XGBoost中证500增强超额11.57%

    自2019年3月23日开始,本周报对XGBoost中证500增强模型进行深度跟踪。2011年回测以来,该模型年化超额收益率为18.06%,超额收益最大回撤为5.06%,信息比率为3.38。今年以来获得绝对收益24.87%,超额收益11.57%。上周模型获得绝对收益2.18%,超额收益-0.48%。

    2019年以来全A选股(沪深300行业市值中性)XGBoost表现最好

    上周沪深300涨跌幅为2.12%。上周超额收益最高的模型是神经网络,该模型上周获得绝对收益2.11%,超额收益-0.01%。最近一月超额收益最高的模型是Stacking,该模型最近一月获得绝对收益-2.48%,超额收益0.05%。2019年以来超额收益最高的模型是XGBoost,该模型2019年以来获得绝对收益29.15%,超额收益4.20%。2019年以来RankIC均值最高的模型是随机森林,该模型RankIC均值为0.143。

    2019年以来全A选股(中证500行业市值中性)Stacking表现最好

    上周中证500涨跌幅为2.66%。上周超额收益最高的模型是SVM,该模型上周获得绝对收益2.08%,超额收益-0.58%。最近一月超额收益最高的模型是Stacking,该模型最近一月获得绝对收益-4.58%,超额收益-0.33%。2019年以来超额收益最高的模型是Stacking,该模型2019年以来获得绝对收益24.31%,超额收益11.02%。2019年以来RankIC均值最高的模型是随机森林,该模型RankIC均值为0.143。

    2019年以来沪深300指数内选股是SVM表现最好

    上周沪深300涨跌幅为2.12%。上周超额收益最高的模型是逻辑回归,该模型上周获得绝对收益1.85%,超额收益-0.27%。最近一月超额收益最高的模型是随机森林,该模型最近一月获得绝对收益-3.06%,超额收益-0.53%。2019年以来超额收益最高的模型是SVM,该模型2019年以来获得绝对收益24.75%,超额收益-0.20%。2019年以来RankIC均值最高的模型是XGBoost,该模型RankIC均值为0.077。

    2019年以来中证500指数内选股随机森林表现最好

    上周中证500涨跌幅为2.66%。上周超额收益最高的模型是XGBoost,该模型上周获得绝对收益2.60%,超额收益-0.06%。最近一月超额收益最高的模型是XGBoost,该模型最近一月获得绝对收益-3.66%,超额收益0.59%。2019年以来超额收益最高的模型是随机森林,该模型2019年以来获得绝对收益19.65%,超额收益5.36%。2019年以来RankIC均值最高的模型是逻辑回归,该模型RankIC均值为0.12。

    2019年以来中证800指数内选股逻辑回归表现最好

    上周中证800涨跌幅为2.24%。上周1个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是XGBoost,该模型上周获得绝对收益2.29%,超额收益0.04%。最近一月超额收益最高的模型是随机森林,该模型最近一月获得绝对收益-3.23%,超额收益-0.30%。2019年以来超额收益最高的模型是逻辑回归,该模型2019年以来获得绝对收益24.91%,超额收益2.58%。2019年以来RankIC均值最高的模型是XGBoost,该模型RankIC均值为0.102。

    风险提示:通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结,存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低,使用须谨慎。