核心观点 - 报告基于深度学习框架构建了AI体系下的低频指数增强策略，该策略通过深度学习构建alpha和风险模型，组合周度调仓，约束周单边换手率10% [3][16] 本周市场指数表现 - 截至2025年11月21日当周，主要市场指数普遍下跌：上证指数下跌3.90%，深证成指下跌5.13%，沪深300指数下跌3.77% [8][9] - 行业表现分化显著：银行、传媒、食品饮料行业表现相对较好，周收益率分别为-0.89%、-1.25%、-1.44%；电力设备、综合、基础化工行业表现较差，周收益率分别为-10.54%、-9.18%、-7.47% [9] - 创业板指本周下跌6.15%，科创50指数下跌5.54%，北证50指数跌幅最大，达9.04% [9] 指数增强基金绩效 - 截至2025年11月21日当周，不同宽基指数增强基金超额收益中位数表现：沪深300指增为0.29%，中证500指增为0.39%，中证1000指增为0.24% [5][12] - 今年以来（截至2025年11月21日）指数增强基金超额收益中位数表现：沪深300指增为1.93%，中证500指增为2.99%，中证1000指增为7.30% [13] 跟踪组合表现（AI指数增强策略） - 策略核心方法：利用多源特征集合和堆叠多模型策略，通过异构网络的特征互补与集成算法的权重优化得到alpha信号；风险模型利用神经网络寻找长期IC均值为0且高R方的风险信号 [16] 沪深300指数增强组合 - 今年以来组合上涨23.7%，对比基准指数13.2%的涨幅，获得10.5%的超额收益；本周组合下跌3.7%，与基准指数（-3.8%）基本持平，超额收益为0.0% [5][20] - 历史表现显示策略持续有效，例如2020年超额收益达18.5%，2022年超额收益为13.9% [21] 中证500指数增强组合 - 今年以来组合上涨26.7%，对比基准指数19.1%的涨幅，获得7.7%的超额收益；本周组合下跌6.1%，略低于基准指数（-5.8%），超额收益为-0.3% [5][25] - 历史表现优异，例如2021年超额收益高达31.9% [26] 中证A500指数增强组合 - 今年以来组合上涨25.1%，对比基准指数15.6%的涨幅，获得9.5%的超额收益；本周组合下跌4.1%，优于基准指数（-4.3%），超额收益为0.1% [5][31] - 自2020年以来，该组合历年均实现正超额收益 [34] 中证1000指数增强组合 - 今年以来组合上涨32.9%，对比基准指数18.6%的涨幅，获得14.2%的超额收益，为各增强组合中最高；本周组合下跌6.2%，略低于基准指数（-5.8%），超额收益为-0.4% [5][37] - 历史超额收益显著，例如2019年和2020年超额收益均超过33% [38]