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【华泰金工林晓明团队】一月XGBoost超额收益3.47%——人工智能选股周报20190202 - --- ...

2019-2-11 08:18| 发布者: yicaopan| 查看: 3| 评论: 0|原作者: [db:作者]|来自: [db:来源]

摘要
模型回顾: 上周大多数模型跑赢基准
上周模型调仓,超额收益受到影响。2018年以来,全A选股(中证500行业市值中性)Stacking获得超额收益12.05%,XGBoost获得超额收益12.63%。沪深300指数内选股SVM获得超额收益5.71%。中证500指数内选股朴素贝叶斯获得超额收益10.19%。中证800指数内选股随机森林获得超额收益9.06%。

一月全A选股(沪深300行业市值中性)神经网络表现最好
上周沪深300涨跌幅为1.98%。上周1个模型跑赢基准,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2.03%,超额收益0.06%。最近一月超额收益最高的模型是神经网络,该模型最近一月获得绝对收益10.05%,超额收益0.69%。2018年以来超额收益最高的模型是朴素贝叶斯,该模型2018年以来获得绝对收益-14.37%,超额收益6.18%。2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.13。

一月全A选股(中证500行业市值中性)XGBoost表现最好
上周中证500涨跌幅为-0.56%。上周3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0.14%,超额收益0.70%。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7.40%,超额收益3.47%。2018年以来超额收益最高的模型是XGBoost,该模型2018年以来获得绝对收益-19.55%,超额收益12.63%。2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.13。

一月沪深300指数内选股SVM表现最好
上周沪深300涨跌幅为1.98%。上周1个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是SVM,该模型上周获得绝对收益2.29%,超额收益0.32%。最近一月超额收益最高的模型是SVM,该模型最近一月获得绝对收益9.49%,超额收益0.13%。2018年以来超额收益最高的模型是SVM,该模型2018年以来获得绝对收益-14.85%,超额收益5.71%。2018年以来RankIC均值最高的模型是随机森林,该模型RankIC均值为0.092。

一月中证500指数内选股朴素贝叶斯表现最好
上周中证500涨跌幅为-0.56%。上周1个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是朴素贝叶斯,该模型上周获得绝对收益0.20%,超额收益0.76%。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6.56%,超额收益2.63%。2018年以来超额收益最高的模型是朴素贝叶斯,该模型2018年以来获得绝对收益-21.99%,超额收益10.19%。2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.115。

一月中证800指数内选股SVM表现最好
上周中证800涨跌幅为1.37%。上周2个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是SVM,该模型上周获得绝对收益1.44%,超额收益0.07%。最近一月超额收益最高的模型是SVM,该模型最近一月获得绝对收益8.89%,超额收益0.85%。2018年以来超额收益最高的模型是随机森林,该模型2018年以来获得绝对收益-14.51%,超额收益9.06%。2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.101。

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。


华泰人工智能选股模型
华泰金工人工智能选股系列报告将多种机器学习算法应用到多因子选股中,目的是利用机器学习算法的非线性特性和自动学习能力,从传统的多因子数据中挖掘出能带来更高超额收益的非线性特征。本周报中,我们跟踪了Stacking、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络7个模型在月频多因子选股的表现。对于每一种模型,我们构建了以下5种多因子选股模型,进行定期跟踪(对于Stacking模型,目前只应用于全A选股,后续会对其应用于指数内选股进行研究)。


1.相对于沪深300指数进行行业中性和市值中性。
2.全A选股(中证500行业市值中性):月频调仓,在全部A股中选股,组合构建时相对于中证500指数进行行业中性和市值中性。
3.沪深300指数内选股:月频调仓,在沪深300指数成分股中选股,组合构建时相对于沪深300指数进行行业中性和市值中性。
4.中证500指数内选股:月频调仓,在中证500指数成分股中选股,组合构建时相对于中证500指数进行行业中性和市值中性。
5.中证800指数内选股:月频调仓,在中证800指数成分股中选股,组合构建时相对于中证800指数进行行业中性和市值中性。


对于所有跟踪的模型,使用如下统一回测条件:
1.股票池处理:剔除ST、停牌、上市3个月以内的股票。
2.特征提取:70个因子作为特征(估值、成长、动量翻转、波动率、换手率、情绪、技术、市值等)。对原始因子做中位数去极值,缺失值填充(行业平均),行业市值中性,标准化。
交易费用:单边千分之二。


注:本报告自2018年6月30日起,开始使用行业中性+市值中性的组合构建方法进行回测,回测绩效相比之前周报有所区别,特此提醒。

各模型上周、最近一个月和2018年以来超额收益表现
上周模型调仓,超额收益受到影响。2018年以来,全A选股(中证500行业市值中性)Stacking获得超额收益12.05%,XGBoost获得超额收益12.63%。沪深300指数内选股SVM获得超额收益5.71%。中证500指数内选股朴素贝叶斯获得超额收益10.19%。中证800指数内选股随机森林获得超额收益9.06%。







各模型2018年以来和2011年以来RankIC均值
模型RankIC计算方法:在某一股票池(如沪深300)内,使用模型对所有个股进行打分,然后将打分与个股下个月收益率计算Spearman 秩相关系数,即得到该模型的Rank IC 值。







对于全A选股,2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.13。


对于沪深300成分内选股,2018年以来RankIC均值最高的模型是随机森林,该模型RankIC均值为0.092。


对于中证500成分内选股,2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.115。


对于中证800成分内选股,2018年以来RankIC均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC均值为0.101。


各模型2011年以来超额收益曲线












各模型2011年以来详细回测绩效












各模型RankIC详细指标









华泰人工智能选股策略简介
本报告所涉及的所有机器学模型的详细介绍,可参见华泰人工智能系列报告:
1. 人工智能选股框架及经典算法简介
2. 人工智能选股之广义线性模型
3. 人工智能选股之支持向量机模型
4. 人工智能选股之朴素贝叶斯模型
5. 人工智能选股之随机森林模型
6. 人工智能选股之Boosting模型
7. 人工智能选股之Python实战
8. 人工智能选股之全连接神经网络
9. 人工智能选股之循环神经网络模型
10. 宏观周期指标应用于随机森林选股
11. 人工智能选股之Stacking集成学习
12. 人工智能选股之特征选择
13. 人工智能选股之损失函数的改进
14. 对抗过拟合:从时序交叉验证谈起


机器学习模型运用到多因子选股的流程




数据获取:
股票池:沪深300成份股/中证500成份股/全A股。剔除ST股票,剔除每个截面期下一交易日停牌的股票,剔除上市3个月内的股票,每只股票视作一个样本。
训练样本长度: 72个月。
特征和标签提取:每个自然月的最后一个交易日,计算70个因子暴露度,作为样本的原始特征;计算下一整个自然月的个股超额收益(以沪深300指数为基准),作为样本的标签。因子池如图表22所示。
特征预处理:
中位数去极值:设第T期某因子在所有个股上的暴露度序列为D_i,D_M为该序列中位数,D_M1为序列|D_i-D_M |的中位数,则将序列D_i中所有大于D_M+5D_M1的数重设为D_M+5D_M1,将序列D_i中所有小于D_M-5D_M1的数重设为D_M-5D_M1;
缺失值处理:得到新的因子暴露度序列后,将因子暴露度缺失的地方设为中信一级行业相同个股的平均值。
行业市值中性化:将填充缺失值后的因子暴露度对行业哑变量和取对数后的市值做线性回归,取残差作为新的因子暴露度。
标准化:将中性化处理后的因子暴露度序列减去其现在的均值、除以其标准差,得到一个新的近似服从N(0,1)分布的序列。
训练集和交叉验证集的合成:
分类问题:在每个月末截面期,选取下月收益排名前30%的股票作为正例(y=1),后30%的股票作为负例(y=0)。将训练样本合并,随机选取90%的样本作为训练集,余下10%的样本作为交叉验证集。
回归问题:直接将样本合并成为样本内数据,同样按90%和10%的比例划分训练集和交叉验证集。
样本内训练:使用机器学习模型对训练集进行训练。
交叉验证调参:模型训练完成后,使用模型对交叉验证集进行预测。选取交叉验证集AUC(或平均AUC)最高的一组参数作为模型的最优参数。
样本外测试:确定最优参数后,以T月月末截面期所有样本预处理后的特征作为模型的输入,得到每个样本的预测值f(x),使用预测值构建组合选股。


本报告中,我们跟踪了Stacking、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络7个模型在月频多因子选股的表现。对于每一种模型,我们构建了以下5种多因子选股模型,进行定期跟踪(对于Stacking模型,目前只应用于全A选股,后续会对其应用于指数内选股进行研究)。


全A选股(沪深300行业市值中性):月频调仓,在全部A股中选股,组合构建时相对于沪深300指数进行行业中性和市值中性。
全A选股(中证500行业市值中性):月频调仓,在全部A股中选股,组合构建时相对于中证500指数进行行业中性和市值中性。
沪深300指数内选股:月频调仓,在沪深300指数成分股中选股,组合构建时相对于沪深300指数进行行业中性和市值中性。
中证500指数内选股:月频调仓,在中证500指数成分股中选股,合构建时相对于中证500指数进行行业中性和市值中性。
中证800指数内选股:月频调仓,在中证800指数成分股中选股,合构建时相对于中证800指数进行行业中性和市值中性。


对于所有跟踪的模型,使用如下统一回测条件:
股票池处理:剔除ST、停牌、上市3个月以内的股票。
特征提取:70个因子作为特征(估值、成长、动量翻转、波动率、换手率、情绪、技术、市值等)。对原始因子做中位数去极值,缺失值填充(行业平均),行业市值中性,标准化。
交易费用:单边千分之二。


注:本报告自2018年6月30日起,开始使用行业中性+市值中性的组合构建方法进行回测,回测绩效相比之前周报有所区别,特此提醒。





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。

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本报告仅供华泰证券股份有限公司(以下简称“本公司”)客户使用。本公司不因接收人收到本报告而视其为客户。


本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制,但本公司对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期,本公司可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。同时,本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改,投资者应当自行关注相应的更新或修改。


本公司力求报告内容客观、公正,但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考,不构成所述证券的买卖出价或征价。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求,在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况,并完整理解和使用本报告内容,不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果,本公司及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。


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执业证书编号:S0570516010001

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