中国星配资华泰金工｜中证1000增强今年以来超额4.49%

全频段融合因子今年以来TOP层相对全A等权基准的超额收益为9.56%，自2017年初回测以来TOP层年化超额收益率31.15%，5日RankIC均值0.115。AI主题指数轮动模型使用全频段量价融合因子对133个概念指数打分并构建周频调仓策略中国星配资，每周选取10个主题指数等权配置；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。截至2025年4月18日，AI主题轮动模型未来一周将推荐持有万得光模块、万得微盘股、银行精选、ChatGPT等指数中国星配资；AI行业轮动模型未来一周将持有银行、传媒、通信、计算机、工业金属5个行业；文本FADT_BERT组合本月绝对收益-8.77%，相对中证500超额收益-3.70%，今年以来绝对收益-4.95%，超额收益-2.07%。

今年以来AI量价因子多头超额9.56%，中证1000增强超额4.49%

截至2025年4月18日，全频段融合因子今年以来TOP层相对全A等权基准的超额收益为9.56%，自2017年初回测以来TOP层年化超额收益率31.15%，5日RankIC均值0.115。根据全频段融合因子构建的AI中证1000增强组合本周超额收益为1.50%，今年以来超额收益为4.49%，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为21.99%，年化跟踪误差为6.08%，信息比率为3.62，超额收益最大回撤为7.55%，超额收益Calmar比率为2.91。

AI主题指数轮动模型：今年以来超额10.81%，下周推荐信息安全等

AI主题指数轮动模型使用全频段量价融合因子对133个概念指数打分并构建周频调仓策略，每周选取10个主题指数等权配置。模型2018年初回测以来年化收益率为16.13%，相对等权基准年化超额收益率为13.51%，今年以来超额10.81%。截至2025年4月18日，模型未来一周将推荐持有信息安全、通信设备、文娱传媒、中证电信等指数。AI概念指数轮动未来一周将推荐持有万得光模块、万得微盘股、银行精选、ChatGPT等指数。

AI行业轮动模型：下周推荐银行、传媒等

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24.88%，相对等权基准年化超额收益率为21.15%。截至2025年4月18日，模型未来一周将持有银行、传媒、通信、计算机、工业金属5个行业。

文本选股组合今年以来绝对收益-4.95%，相对中证500超额-2.07%

截至2025年4月18日，文本FADT_BERT组合本月以来绝对收益-8.77%，相对中证500超额收益-3.70%，今年以来绝对收益-4.95%，超额收益-2.07%。自2009年初回测以来年化收益率39.28%，相对中证500超额年化收益31.83%，组合夏普比率1.36。

01AI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：中国星配资

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。

模型未来一周将推荐持有信息安全、通信设备、文娱传媒、中证电信等指数，模型得分前15指数如下。

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万得光模块、万得微盘股、银行精选、ChatGPT等指数，模型得分前20指数如下。

03 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、传媒、通信、计算机、工业金属5个行业。模型得分前10行业如下。

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2025年4月18日，全频段融合因子今年以来TOP层相对全A等权基准的超额收益为9.56%，自2017年初回测以来TOP层年化超额收益率31.15%，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2025年4月18日，AI中证1000增强组合本周超额收益为1.50%，今年以来超额收益为4.49%，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为21.99%，年化跟踪误差为6.08%，信息比率为3.62，超额收益最大回撤为7.55%，超额收益Calmar比率为2.91。

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）。