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截至2024年12月31日，根据全频段融合因子构建的AI中证1000增强组合2024年绝对收益为6.26%，超额收益为5.07%，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为22.17%；文本FADT_BERT组合2024年绝对收益23.41%，超额收益17.95%。截至2024年12月31日，AI行业轮动模型今年以来超额收益率为37.49%，未来一周将持有银行、房地产、非银行金融、石油石化、稀有金属5个行业；AI概念指数轮动模型未来一周将持有软件、万得微盘股、办公用品、金融科技等指数；AI主题指数轮动模型未来一周将持有中证软件、信息安全、软件指数、中证数据等指数。
2024年文本选股组合绝对收益23.41%，相对中证500超额17.95%
截至2024年12月31日，文本FADT_BERT组合2024年绝对收益23.41%，超额收益17.95%。自2009年初回测以来年化收益率40.20%，相对中证500超额年化收益32.74%，组合夏普比率1.40。
2024年全频段融合因子相对全A等权超额20.29%，AI中证1000增强超额5.07%
截至2024年12月31日，全频段融合因子2024年TOP层相对全A等权基准的超额收益为20.29%，5日RankIC均值为0.121，自2017年初回测以来TOP层年化超额收益率30.92%，5日RankIC均值0.115。根据全频段融合因子构建的AI中证1000增强组合2024年绝对收益为6.26%，超额收益为5.07%，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为22.17%，年化跟踪误差为6.08%，信息比率为3.65，超额收益最大回撤为7.55%，超额收益Calmar比率为2.94。
2024年AI行业轮动相对等权基准超额37.49%
AI行业轮动模型使用全频段量价融合因子对32个一级行业打分并构建周频调仓策略，每周选取5个行业等权配置。模型2017年初回测以来年化收益率为25.40%，相对等权基准年化超额收益率为22.02%，2024年超额收益率为37.49%。截至2024年12月31日，模型未来一周将持有银行、房地产、非银行金融、石油石化、稀有金属5个行业。
AI主题指数轮动模型：未来一周中证软件、信息安全等或将成为热点
AI概念指数轮动模型使用全频段量价融合因子对72个概念指数打分并构建周频调仓策略，每周选取10个概念指数等权配置。模型2018年初回测以来年化收益率为20.91%，相对等权基准年化超额收益率为12.37%。截至2024年12月31日，模型未来一周将持有软件、万得微盘股、办公用品、金融科技等指数。AI主题指数轮动模型未来一周将持有中证软件、信息安全、软件指数、中证数据等指数。
01 AI行业轮动模型表现跟踪
华泰金工使用深度学习模型对全频段量价数据进行信息提取，得到具有不错选股效果的因子（参见2023年12月8日发布的报告《基于全频段量价特征的选股模型》）。进一步使用行业成分股的量价因子得分对每个行业打分，选择得分最高的5个行业等权配置，构建自下而上的行业轮动策略。AI行业轮动模型能够利用AI模型的特征提取能力，充分挖掘多频段量价数据中的规律，与自上而下策略形成互补。
华泰金工AI行业轮动模型构建方法如下：
1. 行业池：主要为一级行业，其中食品饮料拆成食品、饮料和酒类，有色金属拆成工业金属、贵金属和稀有金属，不考虑综合和综合金融，共有32个行业。
2. 因子：全频段量价融合因子。使用行业成分股的因子得分对每个行业打分。
3. 策略规则：每周最后一个交易日选择模型得分最高的5个行业等权配置，以下周第一个交易日收盘价买入，周频调仓，不计交易成本。
模型未来一周将持有银行、房地产、非银行金融、石油石化、稀有金属5个行业。模型得分前10行业如下。
02 AI概念指数轮动模型表现跟踪
华泰金工AI概念指数轮动模型构建方法如下：
1. 概念指数池：选取Wind热门概念指数，共有72个概念指数。
2. 因子：全频段量价融合因子。使用概念指数成分股的因子得分对每个概念指数打分。
3. 策略规则：每周最后一个交易日选择模型得分最高的10个概念指数等权配置，以下周第一个交易日开盘价买入，周频调仓，交易成本为双边万分之四。
模型未来一周将推荐持有软件、万得微盘股、办公用品、金融科技等指数，模型得分前20指数如下。
03 AI主题指数轮动模型表现跟踪
华泰金工AI主题指数轮动模型构建方法如下：
1. 主题指数池：根据Wind的ETF基金分类，选取主题ETF基金跟踪的指数形成主题指数池，共有133个主题指数。
2. 因子：全频段量价融合因子，参见报告《基于全频段量价特征的选股模型》（2023.12.8）。使用主题指数成分股的因子得分对每个主题指数打分。
3. 策略规则：每周最后一个交易日选择模型得分最高的10个主题指数等权配置，以下周第一个交易日开盘价买入，周频调仓，交易成本为双边万分之四。
模型未来一周将持有中证软件、信息安全、软件指数、中证数据等指数。模型得分前15指数如下。
04 全频段融合因子表现跟踪
华泰金工研报《基于全频段量价特征的选股模型》（2023.12.8）中，首先用深度学习模型训练27个高频因子，得到高频深度学习因子；接着利用多任务学习对低频量价数据进行端到端挖掘，得到低频多任务因子；最后合成为全频段融合因子。
截至2024年12月31日，全频段融合因子2024年TOP层相对全A等权基准的超额收益为20.29%，5日RankIC均值为0.121，自2017年初回测以来TOP层年化超额收益率30.92%，5日RankIC均值0.115。
华泰金工中证1000增强组合构建方法如下：
1.因子：全频段融合因子。
2.组合构建方式：成分股权重不低于80%，个股权重偏离上限为0.8%，barra暴露小于0.3，周双边换手率控制为30%，周频调仓，交易费用为双边千分之四。
截至2024年12月31日，AI中证1000增强组合2024年绝对收益为6.26%，超额收益为5.07%，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为22.17%，年化跟踪误差为6.08%，信息比率为3.65，超额收益最大回撤为7.55%，超额收益Calmar比率为2.94。
05文本FADT_BERT选股组合近期表现跟踪
华泰金工研报《人工智能63：再探文本FADT选股》（2022-10-28）中，我们对盈利预测调整场景下的文本因子进行升级，构建了forecast_adjust_txt_bert因子，并基于该因子的多头端基础股票池进行增强，构建top25的主动量化选股组合文本FADT_BERT（forecast-adjust-text portfolio BERT版）。
截至2024年12月31日，文本FADT_BERT组合2024年绝对收益23.41%，超额收益17.95%。自2009年初回测以来年化收益率40.20%，相对中证500超额年化收益32.74%，组合夏普比率1.40。
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。
（转自：华泰证券金融工程）