华泰证券-人工智能选股周报：上周沪深300内选股模型表现较好-200119

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　　上周沪深300内选股模型超额收益表现较好
　　上周沪深300内选股模型超额收益表现较好，有5个机器学习模型跑赢基准。自2019年3月23日开始，本周报对XGBoost中证500增强模型（半月频调仓）进行深度跟踪。2011年回测以来，该模型年化超额收益率为17.24%，超额收益最大回撤为5.06%，信息比率为3.23。2020年以来获得绝对收益3.02%，超额收益-1.58%。上周模型获得绝对收益-0.39%，超额收益-0.94%。
　　2019年以来全A选股（沪深300行业市值中性）逻辑回归表现最好
　　上周沪深300涨跌幅为-0.20%。上周2个模型跑赢基准，超额收益最高的模型是SVM，该模型上周获得绝对收益-0.04%，超额收益0.16%。最近一月超额收益最高的模型是随机森林，该模型最近一月获得绝对收益2.96%，超额收益0.16%。2019年以来超额收益最高的模型是逻辑回归，该模型2019年以来获得绝对收益43.55%，超额收益3.63%。2019年以来RankIC均值最高的模型是随机森林，该模型RankIC均值为0.123。
　　2019年以来全A选股（中证500行业市值中性）Stacking表现最好
　　上周中证500涨跌幅为0.54%。上周超额收益最高的模型是SVM，该模型上周获得绝对收益0.38%，超额收益-0.16%。最近一月超额收益最高的模型是XGBoost，该模型最近一月获得绝对收益4.18%，超额收益-1.05%。2019年以来超额收益最高的模型是Stacking，该模型2019年以来获得绝对收益42.97%，超额收益9.62%。2019年以来RankIC均值最高的模型是随机森林，该模型RankIC均值为0.123。
　　2019年以来沪深300指数内选股SVM表现最好
　　上周沪深300涨跌幅为-0.20%。上周5个模型跑赢基准，超额收益最高的模型是随机森林，该模型上周获得绝对收益0.45%，超额收益0.65%。最近一月超额收益最高的模型是SVM，该模型最近一月获得绝对收益2.95%，超额收益0.15%。2019年以来超额收益最高的模型是SVM，该模型2019年以来获得绝对收益38.02%，超额收益-1.89%。2019年以来RankIC均值最高的模型是XGBoost，该模型RankIC均值为0.038。
　　2019年以来中证500指数内选股SVM表现最好
　　上周中证500涨跌幅为0.54%。上周1个模型跑赢基准，超额收益最高的模型是SVM，该模型上周获得绝对收益1.04%，超额收益0.49%。最近一月超额收益最高的模型是SVM，该模型最近一月获得绝对收益6.11%，超额收益0.88%。2019年以来超额收益最高的模型是SVM，该模型2019年以来获得绝对收益37.48%，超额收益4.13%。2019年以来RankIC均值最高的模型是逻辑回归，该模型RankIC均值为0.082。
　　2019年以来中证800指数内选股XGBoost表现最好
　　上周中证800涨跌幅为-0.02%。上周超额收益最高的模型是XGBoost，该模型上周获得绝对收益-0.28%，超额收益-0.26%。最近一月超额收益最高的模型是XGBoost，该模型最近一月获得绝对收益3.18%，超额收益-0.20%。2019年以来超额收益最高的模型是XGBoost，该模型2019年以来获得绝对收益38.62%，超额收益0.28%。2019年以来RankIC均值最高的模型是逻辑回归，该模型RankIC均值为0.064。
　　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。