【海通金工】高频选股因子周报 (20230911-20230915)

admin10个月前 (09-19)研报879

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高频选股因子周报 (20230911-20230915)

下表汇总了海通证券金融工程团队开发的高频选股因子本周、9月及2023年的多空收益、多头超额收益及月度胜率。

下表展示了周度调仓的中证500 AI增强组合和中证1000 AI增强组合本周、9月及2023年的超额收益及周度胜率。

1.高频偏度因子

下图展示了月度换仓的高频偏度因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》。（已对常规因子进行正交，下同）。

下图展示了高频偏度因子本周、9月及2023年的多空收益。

2.下行波动占比因子

下图展示了月度换仓的下行波动占比因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》。

下图展示了下行波动占比因子本周、9月及2023年的多空收益。

3.开盘后买入意愿占比

下图展示了月度换仓的开盘后买入意愿占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》。

下图展示了开盘后买入意愿占比因子本周、9月及2023年的多空收益。

4.开盘后买入意愿强度

下图展示了月度换仓的开盘后买入意愿强度全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》。

下图展示了开盘后买入意愿强度因子本周、9月及2023年的多空收益。

5.开盘后大单净买入占比

下图展示了月度换仓的开盘后大单净买入占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了开盘后大单净买入占比因子本周、9月及2023年的多空收益。

6.开盘后大单净买入强度

下图展示了月度换仓的开盘后大单净买入强度全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了开盘后大单净买入强度因子本周、9月及2023年的多空收益。

7.改进反转

下图展示了月度换仓的改进反转因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了改进反转因子本周、9月及2023年的多空收益。

8.尾盘成交占比

下图展示了月度换仓的尾盘成交占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了尾盘成交占比因子本周、9月及2023年的多空收益。

9.平均单笔流出金额占比

下图展示了月度换仓的平均单笔流出金额占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了平均单笔流出金额占比因子本周、9月及2023年的多空收益。

10.大单推动涨幅

下图展示了月度换仓的大单推动涨幅全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了大单推动涨幅因子本周、9月及2023年的多空收益。

11.深度学习高频因子（GRU(50,1)+NN(10)）

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（GRU(50,1)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（GRU(50,1)+NN(10)）本周、9月及2023年的多空收益。

12.深度学习高频因子（GRU(50,2)+NN(10)）

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（GRU(50,2)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（GRU(50,2)+NN(10)）本周、9月及2023年的多空收益。

13.深度学习高频因子（改进GRU(50,2)+NN(10)）

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（改进GRU(50,2)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（改进GRU(50,2)+NN(10)）本周、9月及2023年的多空收益。

14.深度学习高频因子（残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)）

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)）本周、9月及2023年的多空收益。

15.深度学习因子（多颗粒度模型-5日标签）

下图展示了周度换仓的深度学习因子（多颗粒度模型-5日标签）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子基于双向AGRU训练得到。

下图展示了深度学习因子（多颗粒度模型-5日标签）本周、9月及2023年的多空收益。

16.深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）

下图展示了周度换仓的深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子基于双向AGRU训练得到。

下图展示了深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）本周、9月及2023年的多空收益。

17.周度调仓的AI指数增强组合

我们基于深度学习因子（多颗粒度模型-10日标签）构建中证500 AI增强组合和中证1000 AI增强组合。其中，增强组合的风险控制模块包括以下几个方面的约束。

1）个股偏离：相对基准的权重偏离不超过1%；

2）因子暴露：估值中性、市值（500增强：中性；1000增强：[-0.2, 0.2]），常规低频因子：[-0.8, 0.8]；

3）行业偏离：严格中性；

4）换手率限制：单次单边换手不超过30%。

两个组合的优化目标均为最大化预期收益，目标函数如下所示。

其中，wi为组合中股票i的权重，μi为股票i的预期超额收益。假定以次日均价调仓，同时扣除3‰的交易成本。

下图展示了组合2017年以来相对中证500指数的累计超额收益。

下图分别展示了组合在本周、9月及2023年的超额收益。

下图展示了组合2017年以来相对中证1000指数的累计超额收益。

下图分别展示了组合在本周、9月及2023年的超额收益。

18.风险提示

因子失效风险、流动性风险。

联系人：袁林青 (021)23212230

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