人工智能选股周报:今年中证500增强超额9.98%

作者:jizhe 时间:2019-10-27 12:02

今年以来XGBoost 中证500 增强超额9.98%

    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18.30%,超额收益最大回撤为5.06%,信息比率为3.44。今年以来获得绝对收益30.45%,超额收益9.98%。上周模型获得绝对收益5.27%,超额收益0.56%。

    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4.90%。上周4 个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是Stacking,该模型上周获得绝对收益5.38%,超额收益0.48%。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7.16%,超额收益2.60%。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32.55%,超额收益3.44%。2019 年以来RankIC 均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC 均值为0.124。

    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4.71%。上周1 个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是Stacking,该模型上周获得绝对收益4.96%,超额收益0.25%。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5.20%,超额收益4.98%。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29.91%,超额收益9.39%。2019 年以来RankIC 均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC 均值为0.124。

    2019 年以来沪深300 指数内选股XGBoost 表现最好

    上周沪深300 涨跌幅为4.90%。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5.21%,超额收益0.31%。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5.78%,超额收益1.22%。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29.96%,超额收益0.85%。2019 年以来RankIC均值最高的模型是XGBoost,该模型RankIC 均值为0.086。

    2019 年以来中证500 指数内选随机森林表现最好

    上周中证500 涨跌幅为4.71%。上周2 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5.13%,超额收益0.42%。

    最近一月超额收益最高的模型是朴素贝叶斯,该模型最近一月获得绝对收益2.80%,超额收益2.57%。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25.63%,超额收益4.11%。2019 年以来RankIC 均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC 均值为0.1。

    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4.85%。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4.80%,超额收益-0.05%。最近一月超额收益最高的模型是逻辑回归,该模型最近一月获得绝对收益5.69%,超额收益2.18%。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29.31%,超额收益2.05%。2019 年以来RankIC 均值最高的模型是朴素贝叶斯,该模型RankIC 均值为0.09。

    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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