神经网络择时策略 - 使用AGRU神经网络模型进行大盘择时，并定义了TSRankIC和偏离度指标来评价信号准确性[1][4] - 近一个月策略收益率为4.38%，最大回撤为-2.14%，时序TSRankIC为37.78%，偏离度均值为29.64%[1][5] - 2020年以来累计收益率达193.62%，最大回撤为-11.85%[5] 神经网络截面ETF轮动策略 - 将个股Alpha因子通过指数成分股权重聚合至指数层面，并筛选规模最大且近20日日均成交额大于2000万的ETF构建投资池[2][9] - 策略每月等权买入得分最高的前10只ETF，近一个月轮动信号RankIC均值为4.97%[2][9] - 近一个月策略收益率为7.14%，最大回撤为-4.09%，超额收益率为5.58%[2][10] - 2020年以来累计收益率达473.51%，超额收益率为323.29%[10] 择时与截面叠加的ETF绝对收益策略 - 融合择时与轮动信号，当择时信号给出持仓判断时，等权买入轮动信号给出的多头组10只ETF[2][13] - 近一个月策略收益率为8.14%，最大回撤为-2.11%[3][13] - 近半年收益率为27.96%，今年以来收益率为26.42%，2020年以来累计收益率高达545.15%[3][13]