AI增强组合

搜索文档
高频选股因子周报(20250519- 20250523):高频因子表现有所分化,大单与买入意愿因子明显反弹, AI 增强组合继续强势表现-20250525
国泰海通证券· 2025-05-25 19:37
| 高频选股因子周报(20250519- | [Table_Authors] | 郑雅斌(分析师) | | --- | --- | --- | | 20250523) | 登记编号 | 021-38676666 S0880525040105 | | 高频因子表现有所分化,大单与买入意愿因子明显反弹, AI | | | | 增强组合继续强势表现 | | 余浩淼(分析师) | | 本报告导读: | | 021-38676666 | | 上周(特指 20250519-20250523,下同)高频因子表现有所分化,大单与买入意愿因 子明显反弹。深度学习因子多头弱势,多空维持正收益。AI 增强组合继续强势表现。 | 登记编号 | S0880525040013 | 投资要点: 请务必阅读正文之后的免责条款部分 金 融 工 程 金 融 工 程 [Table_Summary] 高频因子表现有所分化,大单与买入意愿因子明显反弹:日内高频 偏度因子上周、5 月、2025 年多空收益为 0.18%,-1.42%,14.35%。 日内下行波动占比因子上周、5 月、2025 年多空收益为 0.14%,- 0.81%,11.77%。开盘 ...
高频选股因子周报(20250512- 20250516):深度学习因子空头端失效,多头端强势,AI增强组合继续维持正收益-20250520
国泰海通证券· 2025-05-20 19:07
量化因子与构建方式 1. **因子名称**:日内高频偏度因子 - **构建思路**:通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来选股[4][10] - **具体构建过程**:计算日内收益率的三阶矩,公式为: $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中,\( r \)为日内收益率,\( \mu \)为均值,\( \sigma \)为标准差[10] - **评价**:历史IC为0.027,2025年IC提升至0.057,多头端稳定性较好[6] 2. **因子名称**:日内下行波动占比因子 - **构建思路**:衡量下行波动在总波动中的占比,反映风险不对称性[4][13] - **具体构建过程**:计算下行波动与总波动的比值: $$DownVolRatio = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t-\mu)^2}{\sum(r_t-\mu)^2}$$[13] - **评价**:2025年多空收益达11.63%,但近期表现较弱[6] 3. **因子名称**:开盘后买入意愿占比因子 - **构建思路**:统计开盘后买方主动成交占比,捕捉资金流向[4][19] - **具体构建过程**:计算开盘30分钟内买方成交额占比: $$BuyRatio = \frac{V_{buy}}{V_{total}}$$[19] - **评价**:2025年周胜率达15/20,多头超额收益显著[7] 4. **因子名称**:改进GRU(50,2)+NN(10)因子 - **构建思路**:结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[4][59] - **具体构建过程**:使用50天历史数据输入GRU层,2层隐藏层后接10层全连接NN[59] - **评价**:2025年多空收益17.68%,但多头超额收益为负[9] 5. **因子名称**:多颗粒度模型-5日标签因子 - **构建思路**:基于双向AGRU训练的多时间颗粒度预测模型[61][64] - **具体构建过程**:融合5日收益率标签数据训练,输出股票排序[64] - **评价**:2025年多空收益28.3%,表现最优[9] 因子回测效果 | 因子名称 | IC(2025) | 多空收益(2025YTD) | 多头超额收益(2025YTD) | 周胜率(2025) | |------------------------------|----------|-------------------|-----------------------|--------------| | 日内高频偏度因子 | 0.057 | 14.17% | 3.26% | 13/20 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.034 | 12.01% | 6.26% | 16/20 | | 改进GRU(50,2)+NN(10)因子 | 0.039 | 17.68% | -2.08% | 18/20 | | 多颗粒度模型-10日标签因子 | 0.067 | 26.67% | 9.41% | 16/20 | 量化模型与构建方式 1. **模型名称**:中证500 AI增强宽约束组合 - **构建思路**:基于多颗粒度模型因子,叠加宽泛风险约束[67][68] - **具体构建过程**:目标函数为: $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 约束条件包括个股权重≤1%、行业偏离≤1%、换手率约束等[68] - **评价**:严约束组合2025年超额收益3.53%,回撤控制更优[74][79] 模型回测效果 | 模型名称 | 上周收益 | 5月收益 | 2025YTD收益 | 周胜率 | |------------------------------|----------|---------|-------------|--------| | 中证1000 AI增强严约束组合 | 1.16% | 2.33% | 10.89% | 14/20 | | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.17% | 2.29% | 6.18% | 13/20 |