林晓明S0570516010001 研究员
SFC No.BPY421
何 康S0570520080004 研究员
SFC No. BRB318
李子钰 S0570519110003 研究员
SFC No.BRV743
报告发布时间：2022年6月26日
摘要
GAT+residual模型上周超额收益0.49%，今年以来超额收益7.73%
截至2022年6月24日，GAT+residual模型上周超额收益为0.49%，今年以来超额收益为7.73%。模型2011年初回测以来年化超额收益率为15.75%，年化跟踪误差为5.91%，信息比率为2.66，超额收益最大回撤为7.91%，超额收益Calmar比率为1.99。
沪深300内，今年改进预期PE变化率因子多头组合超额收益11.22%
华泰金工在2022年4月7日发布了报告《基于遗传规划的一致预期因子挖掘》，使用遗传规划算法挖掘一致预期因子，本文对其中的6个因子进行跟踪。今年以来多数因子多头组合跑赢基准，其中Alpha3（改进预期PE变化率因子）多头组合在沪深300成分股超额收益为11.22%，中证500成分股超额收益为6.04%，全A股超额收益为10.73%。
senti_adj因子TOP组合在中证500成份股内年化超额收益5.81%
华泰金工在2021年1月18日发布了报告《基于BERT的分析师研报情感因子》，使用BERT模型提取分析师研报中的情感构建选股因子。我们构建了两个因子senti和senti_adj，其中senti_adj对负面情感样本增大权重，更能体现研报情感因子的增量信息。因子分5层测试中，senti_adj因子的TOP组合在沪深300、中证500、全A股的年化超额收益分别为3.88%，5.81%，3.70%，senti因子的TOP组合在沪深300、中证500、全A股的超额收益分别为5.76%，5.08%，2.75%。
今年以来公募中证500指数增强基金平均超额收益为3.91%
截至2022年6月24日，公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-0.46%，最近一个月平均超额收益为-1.65%，今年以来平均超额收益为2.99%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为0.06%，最近一个月平均超额收益为0.24%，今年以来平均超额收益为3.91%。
风险提示：通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低，使用须谨慎。本报告对基金历史数据进行梳理总结，不构成任何投资建议。
图神经网络选股策略近期表现
华泰金工研报《人工智能55：图神经网络选股的进阶之路》（2022-04-11）将残差图注意力网络（GAT+residual）应用于中证500指数增强组合构建，我们将定期跟踪该模型表现。模型以半衰加权mse为损失函数，半衰期为0.75。组合为周度换仓，单次换仓单边换手率上限为15%，回测交易费率单边千分之二。选股因子、测试流程等细节请参见原文。
截至2022年6月24日，GAT+residual模型上周超额收益为0.49%，今年以来超额收益为7.73%。模型2011年初回测以来年化超额收益率为15.75%，年化跟踪误差为5.91%，信息比率为2.66，超额收益最大回撤为7.91%，超额收益Calmar比率为1.99。
遗传规划一致预期因子表现跟踪
华泰金工在2022年4月7日发布了报告《基于遗传规划的一致预期因子挖掘》，使用遗传规划算法挖掘一致预期因子。本文对挖掘出的6个因子进行跟踪，因子表达和说明如下，
下图为因子今年以来分层测试超额收益表现。
以下图表为因子2012年4月27日以来分层测试、回归测试、IC测试表现。
分析师研报情感因子跟踪
华泰金工在2021年1月18日发布了报告《基于BERT的分析师研报情感因子》，使用BERT模型提取分析师研报中的情感构建选股因子，因子构建流程如下：
1. 下载预训练好的中文BERT模型。
2. 使用Wind有情感标注的金融舆情文本微调BERT，得到用于判断金融舆情文本情感的模型。
3. 将微调后的BERT模型在无标注的分析师研报上预测情感。
4. 使用传统的因子构建方法，通过分析师研报的情感分析结果构建选股因子。我们构建了两个因子senti和senti_adj，其中senti_adj对负面情感样本增大权重，更能体现研报情感因子的增量信息。
下图为因子今年以来分层测试超额收益表现。
以下图表为因子2012年4月27日以来分层测试、回归测试、IC测试表现。
公募指数增强基金近期表现
我们选取公募基金旗下的74只沪深300指数增强基金和85只中证500指数增强基金，分析指数增强产品的业绩表现。下图展示了近期沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金按规模加权的平均超额收益情况。
下表展示了规模排名前5的沪深300指数增强基金和中证500指数增强基金。
风险提示
通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，若市场规律改变，存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低，归因较困难，使用须谨慎。本报告对基金历史数据进行梳理总结，不构成任何投资建议。
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