主动量化组合跟踪：沪深300AI指增策略今年以来超额收益12.76%25

敬请参阅最后一页特别声明 1 国证 2000 指数增强策略 经过因子测试与筛选，包括技术、反转、特异波动率等在内的因子在国证 2000 指数成分股上均有出色表现，我们所合成的各个大类因子也基本都起到了很好的提升效果。9 月该因子出现波动，IC 值-5.29%。样本外整体策略表现良好，9 月策略的超额收益为-2.28%。 基于多目标、多模型的机器学习指数增强策略 根据国金金融工程团队发布的《基于多目标、多模型的机器学习指数增强策略》，考虑到 AI 各类算法在量化领域具有较强的适用性，同时也越来越受到 A 股众多投资者的关注。我们选取了 GBDT 和 NN 两大类结构具有一定差异的模型，选取不同的特征数据集进行分别训练，并使用多种预测标签进行对比并融合，最终构建出的 GBDT+NN 机器学习选股因子在 A 股各类宽基指数上表现优异。 为贴合交易实际，我们构建了基于 GBDT+NN 因子的机器学习模型的指数增强策略，通过对投资组合的跟踪误差进行控制，最大化因子暴露。回测区间自 2015 年 2 月 1 日开始，假定手续费率单边千二，每月月初调仓。沪深 300 指数增强策略、中证 500 指数增强策略和中证 1000 指数增强策略上月超额收益率分别为 2.81%、0.32%和 0.64%。后续随着市场恢复正常，超额收益有望进一步提升。 基于红利风格择时+红利股优选的固收+策略 我们使用经济增长和货币流动性共 10 个指标，通过动态事件因子的体系构建的红利指数择时策略表现优异，相较于中证红利指数全收益有显著的稳定性提升。在选股方面，我们利用 AI 模型在中证红利指数成分股内进行测试，得到因子表现相对较好，能够长期获得较稳定的超额收益。上月选股策略获取 8.61%的绝对收益率，择时策略收益率为15.48%。固收+策略收益率为 1.64%，整体表现较好。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 金融工程月报 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 一、国证 2000 指数增强策略....................................................................... 3 1 策略构建.................................................................................. 3 2 国证 2000 指数选股因子跟踪................................................................. 3 3 国证 2000 指数增强策略跟踪................................................................. 3 4 最新策略信号.............................................................................. 4 二、基于多目标、多模型的机器学习指数增强策略.................................................... 5 1 策略构建.................................................................................. 5 2 GBDT+NN 沪深 300 指数增强策略跟踪 .......................................................... 5 3 GBDT+NN 中证 500 指数增强策略跟踪 .......................................................... 7 4 GBDT+NN 中证 1000 指数增强策略跟踪 ......................................................... 8 三、基于红利风格择时+红利股优选构建的固收+策略.................................................. 8 风险提示....................................................................................... 10 图表目录 图表 1： 大类合成因子与国证 2000 增强因子 IC 指标 ................................................. 3 图表 2： 增强因子 IC............................................................................. 3 图表 3： 增强因子多空组合净值 ................................................................... 3 图表 4： 国证 2000 指数增强策略表现 .............................................................. 4 图表 5： 国证 2000 指数增强策略指标 .............................................................. 4 图表 6： 国证 2000 增强策略本月持仓列表 .......................................................... 4 图表 7： GBDT+NN 机器学习选股因子在沪深 300 成分股的组合指标跟踪.................................. 6 图表 8： GBDT+NN 沪深 300 指数增强策略净值........................................................ 6 图表 9： GBDT+NN 沪深 300 指数增强策略指标........................................................ 6 图表 10： GBDT+NN 机器学习选股因子在中证 500 成分股的组合指标跟踪................................. 7 图表 11： GBDT+NN 中证 500 指数增强策略净值....................................................... 7 图表 12： GBDT+NN 中证 500 指数增强策略指标....................................................... 7 图表 13： GBDT+NN 机器学习选股因子在中