主动量化组合跟踪：10月机器学习沪深300指增策略表现出色

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。10 月该因子表现恢复出色，IC 值 25.34%。样本外整体策略表现出色，10 月策略的超额收益为 2.92%。 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》，原策略中我们选取了 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 股各类宽基指数上历史表现优异。但在今年以来，尤其是近期市场风格出现调整后有失效表现。 对此，我们根据《Alpha 掘金系列之十八：基于 TimeMixer 改进的选股因子到 ETF 轮动策略》，创新性地将其多尺度混合与季节/趋势分解机制引入 GRU 模型，通过 LightGBM 集成 TSGRU 隐向量与传统量化因子，构建了改进的机器学习选股模型，该模型能更好地捕捉近期的市场信息，表现出色。 为贴合交易实际，我们构建了基于 TSGRU+LGBM 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 2018 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 2.25%、-0.59%和 2.63%。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 2.52%的绝对收益率，择时策略收益率为3.28%。固收+策略收益率为 0.92%，整体表现出色。 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 基于 TimeMixer 改进的 GRU+LGBM 沪深 300 指数增强策略跟踪..................................... 5 3 基于 TimeMixer 改进的 GRU+LGBM 中证 500 指数增强策略跟踪..................................... 6 4 基于 TimeMixer 改进的 GRU+LGBM 中证 1000 指数增强策略跟踪.................................... 7 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： TSGRU+LGBM 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： TSGRU+LGBM 沪深 300 指数增强策略净值..................................................... 6 图表 9： TSGRU+LGBM 沪深 300 指数增强策略指标..................................................... 6 图表 10： TSGRU+LGBM 机器学习选股因子在中证 500 成分股的组合指标跟踪.............................. 6 图表 11： TSGRU+LGBM 中证 500 指数增强策略净值.............................................