本周推荐2篇AI量化投资文献
　　本周我们推荐2篇AI量化投资文献，主题涉及因果推断、自动化因子生成和因子筛选。截至2022年12月16日，中证1000增强组合相对中证1000上周超额收益为-0.12%，今年以来超额收益为16.26%。模型2018年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为17.43%，年化跟踪误差为7.80%，信息比率为2.23，超额收益最大回撤为9.08%，超额收益Calmar比率为1.92。
　　GAT+residual模型上周超额收益-0.17%，今年以来超额收益14.48%
　　截至2022年12月16日，GAT+residual模型相对中证500上周超额收益为-0.17%，今年以来超额收益为14.48%。模型2011年初回测以来年化超额收益率为15.92%，年化跟踪误差为5.97%，信息比率为2.67，超额收益最大回撤为7.91%，超额收益Calmar比率为2.01。
　　文本FADT组合上周绝对收益-1.90%，今年相对中证500超额21.84%
　　截至2022年12月16日，文本FADT组合上周绝对收益-1.90%，今年以来绝对收益5.18%，相对中证500超额收益21.84%。组合自2009年初回测以来年化收益率42.44%，年化超额收益率32.94%，夏普比率1.44。
　　文本PEAD组合上周绝对收益-2.52%，今年相对中证500超额12.37%
　　截至2022年12月16日，文本PEAD组合上周绝对收益-2.52%，今年以来绝对收益为-6.33%，相对中证500超额收益12.37%。组合自2009年初回测以来年化收益率37.14%，相对中证500超额年化收益率27.58%，组合夏普比率1.39。
　　今年以来公募沪深300指数增强基金平均超额收益为3.52%
　　截至2022年12月16日，公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-0.03%，最近一个月平均超额收益为-0.73%，今年以来平均超额收益为3.52%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为-0.01%，最近一个月平均超额收益为-0.35%，今年以来平均超额收益为3.18%。公募中证1000指数增强基金上周平均超额收益为-0.20%，最近一个月平均超额收益为0.58%，今年以来平均超额收益为8.30%。
　　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。本报告对基金历史数据进行梳理总结，不构成任何投资建议。
　　

研究报告全文：证券研究报告金工本周推荐2篇AI量化投资文献华泰研究研究员林晓明SACNoS0570516010001linxiaominghtsccom2022年12月18日中国内地量化投资周报SFCNoBPY4218675582080134研究员何康PhD本周推荐2篇AI量化投资文献SACNoS0570520080004hekanghtsccom本周我们推荐2篇AI量化投资文献主题涉及因果推断自动化因子生成和SFCNoBRB318862128972039因子筛选截至年月日中证增强组合相对中证上2022121610001000研究员李子钰周超额收益为-012今年以来超额收益为1626模型2018年初回测以SACNoS0570519110003liziyuhtsccom来相对中证1000年化超额收益率为1743年化跟踪误差为780信息SFCNoBRV7438675523987436比率为223超额收益最大回撤为908超额收益Calmar比率为192联系人陈伟SACNoS0570121070169chenwei018440htsccomGATresidual模型上周超额收益-017今年以来超额收益1448862128972228截至2022年12月16日GATresidual模型相对中证500上周超额收益为-017今年以来超额收益为1448模型2011年初回测以来年化超额收益率为1592年化跟踪误差为597信息比率为267超额收益最大回撤为791超额收益Calmar比率为201文本FADT组合上周绝对收益-190今年相对中证500超额2184截至2022年12月16日文本FADT组合上周绝对收益-190今年以来绝对收益518相对中证500超额收益2184组合自2009年初回测以来年化收益率4244年化超额收益率3294夏普比率144文本PEAD组合上周绝对收益-252今年相对中证500超额1237截至2022年12月16日文本PEAD组合上周绝对收益-252今年以来绝对收益为-633相对中证500超额收益1237组合自2009年初回测以来年化收益率3714相对中证500超额年化收益率2758组合夏普比率139今年以来公募沪深300指数增强基金平均超额收益为352截至2022年12月16日公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-003最近一个月平均超额收益为-073今年以来平均超额收益为352公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为-001最近一个月平均超额收益为-035今年以来平均超额收益为318公募中证1000指数增强基金上周平均超额收益为-020最近一个月平均超额收益为-058今年以来平均超额收益为830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本报告对基金历史数据进行梳理总结不构成任何投资建议免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读1金工研究AI量化投资文献推荐和中证1000增强组合表现跟踪AI量化投资文献推荐我们整理2篇近期的AI量化投资文献列举如下1CausalFactorInvestingCanFactorInvestingBecomeScientific论文简介该论文由AdvanceinFinancialMachineLearning的作者MarcosLopezdePrado发表讨论了当前传统因子的研究现状和因果推断能提供的改进思路如何根据因果推断的理论按照科学的步骤进行因子研究并有效避免研究过程的错误假设与错误结论是论文探讨的主要内容论文共有9个章节从因果推断到蒙特卡洛实验系统梳理了因子投资与因果推断的相关内容2OpenFEAutomatedFeatureGenerationBeyondExpert-LevelPerformance论文简介该论文由微软亚洲研究院和清华大学联合撰写OpenFE是一个自动化特征生成框架可高效构建有效的新特征显著提升GBDT例如LightGBMXGBoost等和各种SOTA神经网络例如TransformerAutoIntTabNet等在表格类数据的效果中证1000增强组合表现跟踪华泰金工中证1000增强组合构建方法如下1因子包含估值成长财务质量技术预期等因子2因子合成模型Boosting模型3组合构建方式控制行业和市值暴露个股权重偏离上限为1成分股权重占比为80周频调仓交易费用为单边千分之二截至2022年12月16日中证1000增强组合相对中证1000上周超额收益为-012今年以来超额收益为1626模型2018年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为1743年化跟踪误差为780信息比率为223超额收益最大回撤为908超额收益Calmar比率为192图表1中证1000增强组合超额收益表现超额收益回撤右轴14031累积超额收益左轴1202610021801660114062010-20-4-40-92018-06-292018-12-292019-06-292019-12-292020-06-292020-12-292021-06-292021-12-292022-06-292017-12-29资料来源朝阳永续Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读2金工研究图表2中证1000增强组合月度超额收益2018-01-09至2022-12-16基准为中证1000指数1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月年超额收益2018年157085468068059-00952632824421126904216872019年132100074245-003296230-07313606806901019662020年-256-368486-053-154-024090418266062228-0725122021年327474231-087-048011-515-10155100707040324842022年645-137-0631340340271153770600754041061626资料来源朝阳永续Wind华泰研究图表3中证1000增强组合回测绩效2018-01-09至2022-12-16基准为中证1000指数年化收益年化波动年化超额年化跟踪超额收益信息比Calmar比相对基准月胜调仓双边夏普比率最大回撤率率收益率误差最大回撤率率率换手率中证1000增强组合164623870693279174378090822319272882787中证1000-1272450-0054228资料来源朝阳永续Wind华泰研究中证1000增强组合的Boosting模型特征重要性如下表分析师共同覆盖因子权重合计占比为4937影响显著图表4中证1000增强组合的Boosting模型特征重要性大类因子因子名称特征重要性大类因子因子名称特征重要性SalesGq052ROEq031ProfitGq028ROEttm037成长OCFGq009ROAq007ROEGq004ROAttm015EP055grossprofitmarginq012BP009grossprofitmarginttm011财务质量估值OCFP002profitmarginq012DP021profitmarginttm010GPE048assetturnoverq003lnprice074assetturnoverttm002HAlpha062operationcashflowratioq001beta000operationcashflowratiottm003std20d356ratingaverage046turn20d621ratingchange046biasturn20d674ratingtargetprice023stdFF3factor20d481holderavgpctchange056传统技术因子std60d047factor0029turn60d146factor1057biasturn60d118factor2053一致预期stdFF3factor60d085factor3088macd604factor4054dea267factor5028dif490factor6030factor03282factor7050分析师共同覆factor1013factor8056盖因子factor2470factor9050factor31171资料来源Wind朝阳永续华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读3金工研究图神经网络选股策略近期表现华泰金工研报人工智能55图神经网络选股的进阶之路2022-04-11将残差图注意力网络GATresidual应用于中证500指数增强组合构建我们将定期跟踪该模型表现模型以半衰加权mse为损失函数半衰期为075组合为周度换仓单次换仓单边换手率上限为15回测交易费率单边千分之二选股因子测试流程等细节请参见原文截至2022年12月16日GATresidual模型相对中证500上周超额收益为-017今年以来超额收益为1448模型2011年初回测以来年化超额收益率为1592年化跟踪误差为597信息比率为267超额收益最大回撤为791超额收益Calmar比率为201图表5GATresidual模型超额收益表现超额收益最大回撤右轴500累计超额收益25400203001520010100500-100-5-200-102022-07-042011-07-042012-01-042012-07-042013-01-042013-07-042014-01-042014-07-042015-01-042015-07-042016-01-042016-07-042017-01-042017-07-042018-01-042018-07-042019-01-042019-07-042020-01-042020-07-042021-01-042021-07-042022-01-042011-01-04资料来源朝阳永续Wind华泰研究图表6GATresidual模型月度超额收益2011-01-04至2022-12-16基准为中证500指数1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月年超额收益2011年35110700201707002710-03131532012年34062016171013101001-04381862013年16072321-0804-0746120523011522014年11-0529012414-1801-1520-05-32232015年410208-100656-3743534743403272016年511326082756-1816-021718-172102017年-0710-02100720-0935131321101282018年00121914111804-14241325-051292019年1000-0432032109231113-02-091112020年-31-012720052513272128-17431692021年14-16-00551718050015-12-05251212022年240203092118172902-263207145资料来源朝阳永续Wind华泰研究图表7GATresidual模型回测绩效2011-01-04至2022-12-16基准为中证500指数年化收益年化波动夏普比率最大回撤Calmar年化超额年化跟踪信息比超额收益超额收益相对基准年化双边率率比率收益率误差率最大回撤Calmar比率月胜率换手率GATresidualwmse177826430674937036159259726779120179171618资料来源朝阳永续Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读4金工研究图表8GATresidual模型合成因子累计RankIC和加权RankIC30累计RankIC累计加权RankIC25201510502019-01-0420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