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资讯 广发证券首席金工分析师 陈原文
SAC: S0260517080003
chenyuanwen@gf.com.cn
广发证券首席金工分析师 安宁宁
SAC: S0260512020003
anningning@gf.com.cn
广发证券金工高级分析师 林涛
SAC: S0260526060008
gflintao@gf.com.cn
广发金工安宁宁陈原文团队
摘要
神经网络择时策略：我们使用一种创新性训练方法，将神经网络模型用于进行大盘择时。并定义TSRankIC和偏离度指标以评价择时信号的准确性。
本月择时策略收益率-4.03%，最大回撤-4.44%。时序TSRankIC为-9.87%，偏离度均值为32.28%。
神经网络ETF轮动策略：我们利用在个股上表现较好的选股Alpha因子通过指数成分股聚合的方式，得到指数层面因子值。进一步地，对于有多个ETF跟踪同一指数的情况，我们仅保留规模最大的ETF，同时筛选近20日日均成交额大于2000万的ETF才能纳入可投资ETF池。
本月轮动信号RankIC均值为-0.37%。策略收益率-5.78%，最大回撤-9.56%。超额收益率为-0.38%，超额最大回撤为-5.31%。
择时与截面叠加的ETF绝对收益策略：我们将两类信号融合，当择时信号给出需要持仓的判断时，具体买入轮动信号所给出的多头组ETF标的，从而实现绝对收益的策略效果。
本月策略收益率-3.10%，最大回撤-5.56%。近半年以来收益率11.84%，最大回撤-11.23%。今年以来收益率21.08%，最大回撤-11.23%。
风险提示：（1）本文所述算法与模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险。（2）基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来。（3）本文策略通过一定的假设与历史数据回测得到，当交易成本提高、市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险，可能导致策略收益下降或出现亏损。
一、神经网络择时策略跟踪
在报告《神经网络择时与截面叠加的ETF绝对收益策略》中，我们使用AGRU模型分别训练得到了大盘择时与截面轮动的信号，将两者叠加得到最终的绝对收益策略。评价择时策略表现的方法主要包括时序IC和偏离度。
时序IC是指：每日预测收益率和真实收益率在时序上的秩相关系数。
偏离度是指：计算每日信号和大盘日收益率分别在训练验证集中的百分位，对两者作差并求绝对值。可以作为信号每日准确程度的评判标准。该值越小，说明当日信号判断越准确。
下文中回测默认使用开盘价成交，手续费假设双边千一。择时策略中假设买入中证全指（000985.CSI）。
二、神经网络截面ETF轮动策略跟踪
对于ETF截面轮动策略，我们使用个股Alpha因子根据指数成分股权重聚合至相应指数，对于多个ETF跟踪同一指数的情况，我们筛选规模最大的一只ETF，同时再筛选近20日日均成交额大于2000万的ETF进入候选池，最终得到ETF轮动因子。每期我们等权买入得分最高的前10只ETF形成轮动策略。
该策略近期表现如下：
三、神经网络择时与截面叠加的ETF绝对收益策略跟踪
结合择时与截面两种信号，我们考虑如下策略构建方式：当择时信号给出持仓判断时（半仓或满仓），我们等权买入截面信号所给出的多头组10只ETF，从而实现带有Alpha收益的绝对收益策略。
该策略近期表现如下：
风险提示
本文所述算法与模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时存在失效风险。
基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来。
本文策略通过一定的假设与历史数据回测得到，当交易成本提高、市场结构及交易行为改变时有可能存在失效风险，可能导致策略收益下降或出现亏损。
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