沪深300  指数内选股素贝叶斯获得超额收益5.34%。中证500  指数内选股朴素贝叶斯获得超额收益9.66%。中证800  指数内选股随机森林获得超额收益9.66%。
        上周全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0.51%。上周5  个模型跑赢基准，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1.46%，超额收益0.95%。最近一月超额收益最高的模型是神经网络，该模型最近一月获得绝对收益6.72%，超额收益1.18%。2018  年以来超额收益最高的模型是逻辑回归，该模型2018  年以来获得绝对收益-15.85%，超额收益6.24%。2018  年以来RankIC  均值最高的模型是Stacking，该模型RankIC  均值为0.118。
        上周全A  选股（中证500  行业市值中性）XGBoost  表现最好
        上周中证500  涨跌幅为-0.68%。上周7  个模型跑赢基准，超额收益最高的模型是XGBoost，该模型上周获得绝对收益0.97%，超额收益1.65%。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5.20%，超额收益3.00%。2018  年以来超额收益最高的模型是XGBoost，该模型2018  年以来获得绝对收益-19.66%，超额收益12.14%。2018  年以来RankIC  均值最高的模型是Stacking，该模型RankIC  均值为0.118。
        上周沪深300  指数内选股SVM  表现最好
        上周沪深300  涨跌幅为0.51%。上周4  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0.65%，超额收益0.13%。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4.99%，超额收益-0.55%。2018  年以来超额收益最高的模型是SVM，该模型2018年以来获得绝对收益-16.75%，超额收益5.34%。2018  年以来RankIC  均值最高的模型是随机森林，该模型RankIC  均值为0.094。
        上周中证500  指数内选股随机森林表现最好
        上周中证500  涨跌幅为-0.68%。上周5  个模型跑赢基准，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0.18%，超额收益0.85%。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5.75%，超额收益3.55%。2018  年以来超额收益最高的模型是朴素贝叶斯，该模型2018  年以来获得绝对收益-22.14%，超额收益9.66%。2018  年以来RankIC  均值最高的模型是朴素贝叶斯，该模型RankIC  均值为0.11。
        上周中证800  指数内选股SVM  表现最好
        上周中证800  涨跌幅为0.23%。上周5  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1.37%，超额收益1.14%。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5.63%，超额收益0.91%。2018  年以来超额收益最高的模型是随机森林，该模型2018年以来获得绝对收益-15.43%，超额收益9.18%。2018  年以来RankIC  均值最高的模型是朴素贝叶斯，该模型RankIC  均值为0.098。
        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。