华泰证券-人工智能选股周报：近一年提高模型调仓频率较有优势-200105

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　　以XGBoost为例，近一年提高模型调仓频率较有优势
　　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。2019年以来模型获得绝对收益43.12%，超额收益14.02%。相比月频调仓的XGBoost中证500增强模型（2019年以来超额收益为5.18%），超额收益较有优势。
　　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3.06%。上周超额收益最高的模型是朴素贝叶斯，该模型上周获得绝对收益2.70%，超额收益-0.36%。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7.27%，超额收益-0.37%。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41.03%，超额收益1.44%。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3.89%。上周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3.51%，超额收益-0.38%。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9.24%，超额收益0.03%。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39.87%，超额收益9.65%。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3.06%。上周超额收益最高的模型是SVM，该模型上周获得绝对收益2.91%，超额收益-0.14%。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7.12%，超额收益-0.51%。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37.09%，超额收益-2.49%。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XGBoost表现最好
　　上周中证500涨跌幅为3.89%。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4.16%，超额收益0.27%。最近一月超额收益最高的模型是朴素贝叶斯，该模型最近一月获得绝对收益8.72%，超额收益-0.50%。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33.79%，超额收益3.57%。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3.25%。上周超额收益最高的模型是SVM，该模型上周获得绝对收益2.91%，超额收益-0.34%。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7.58%，超额收益-0.42%。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36.83%，超额收益-0.48%。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。