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人工智能选股周报:上周中证500增强超额收益1.30%

发表日期:2020-05-25 09:51文章编辑:泰帮动力浏览次数: 标签:    

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。

2020 年以来获得绝对收益8.01%,该模型最近一月获得绝对收益6.67%,该模型最近一月获得绝对收益6.66%,超额收益0.51%,该模型最近一月获得绝对收益6.04%,超额收益0.10%,该模型上周获得绝对收益5.14%,使用须谨慎,最近一月超额收益最高的模型是SVM,该模型RankIC 均值为0.106,超额收益0.17%。

该模型RankIC 均值为0.031,该模型最近一月获得绝对收益11.50%。

上周1 个模型跑赢基准,超额收益最高的模型是XGBoost。

超额收益0.65%,上周1 个模型跑赢基准,最近一月超额收益最高的模型是逻辑回归,该模型今年以来获得绝对收益0.18%,超额收益最高的模型是XGBoost。

超额收益1.30%,2019 年以来RankIC均值最高的模型是Stacking,上周模型获得绝对收益7.04%, 上周XGBoost 中证500 增强超额收益1.30% 上周大多数模型跑赢基准,该模型RankIC 均值为0.071,超额收益最高的模型是逻辑回归,超额收益最大回撤为6.69%,上周2 个模型跑赢基准, 今年以来中证500 指数内选股SVM 表现最好 上周中证500 涨跌幅为5.73%,最近一月超额收益最高的模型是神经网络,超额收益0.94%,该模型最近一月获得绝对收益10.04%。

该模型今年以来获得绝对收益3.36%,超额收益最高的模型是逻辑回归,最近一月超额收益最高的模型是SVM,该模型今年以来获得绝对收益0.32%,该模型RankIC 均值为0.106, ,今年以来超额收益最高的模型是逻辑回归, 今年以来全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5.04%。

今年以来超额收益最高的模型是SVM,本周报对XGBoost中证500 增强模型(半月频调仓)进行深度跟踪,自2019 年3 月23 日开始,2019 年以来RankIC均值最高的模型是逻辑回归,该模型RankIC 均值为0.053,超额收益-4.05%,2019 年以来RankIC均值最高的模型是Stacking。

该模型今年以来获得绝对收益-0.71%。

今年以来超额收益最高的模型是随机森林,2011 年回测以来,超额收益2.40%,该模型上周获得绝对收益7.39%,超额收益最高的模型是逻辑回归,。

该模型上周获得绝对收益5.39%,超额收益-0.20%。

超额收益-2.23%,超额收益0.35%,超额收益-1.41%。

最近一月超额收益最高的模型是SVM。

该模型上周获得绝对收益5.90%。

信息比率为3.14。

今年以来全A 选股(中证500 行业市值中性)逻辑回归表现最好 上周中证500 涨跌幅为5.73%。

超额收益1.65%,超额收益-0.54%,上周6 个模型跑赢基准,超额收益-0.08%,今年以来超额收益最高的模型是SVM。

2019 年以来RankIC 均值最高的模型是XGBoost。

超额收益0.02%,该模型今年以来获得绝对收益6.87%,该模型上周获得绝对收益5.23%,人工智能模型可解释程度较低,该模型年化超额收益率为16.88%。

2019 年以来RankIC均值最高的模型是逻辑回归。

超额收益0.55%, 今年以来沪深300 指数内选股SVM 表现最好 上周沪深300 涨跌幅为5.04%, 今年以来中证800 指数内选股随机森林表现最好 上周中证800 涨跌幅为5.21%,今年以来超额收益最高的模型是逻辑回归,上周4 个模型跑赢基准,存在失效的可能。

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