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【海通金工】深度学习类因子也顶不住了…(高频选股因子周报)

2022-11-14 10:10
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高频选股因子周报 (20221107-20221111)


下表汇总了海通证券金融工程团队开发的高频选股因子本周、11月及2022年的多空收益、多头超额收益及月度胜率。

下表展示了周度调仓的中证500纯量价增强组合本周、11月及2022年的超额收益及周度胜率。

1.高频偏度因子


下图展示了月度换仓的高频偏度因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》。(已对常规因子进行正交,下同)。

下图展示了高频偏度因子本周、11月及2022年的多空收益。

2.下行波动占比因子


下图展示了月度换仓的下行波动占比因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(二十五)——高频因子之已实现波动分解》。

下图展示了下行波动占比因子本周、11月及2022年的多空收益。

3.开盘后买入意愿占比


下图展示了月度换仓的开盘后买入意愿占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(六十四)——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》。

下图展示了开盘后买入意愿占比因子本周、11月及2022年的多空收益。

4.开盘后买入意愿强度


下图展示了月度换仓的开盘后买入意愿强度全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究(六十四)——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》。 

下图展示了开盘后买入意愿强度因子本周、11月及2022年的多空收益。

5.开盘后大单净买入占比


下图展示了月度换仓的开盘后大单净买入占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了开盘后大单净买入占比因子本周、11月及2022年的多空收益。

6.开盘后大单净买入强度


下图展示了月度换仓的开盘后大单净买入强度全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了开盘后大单净买入强度因子本周、11月及2022年的多空收益。

7.改进反转


下图展示了月度换仓的改进反转因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了改进反转因子本周、11月及2022年的多空收益。

8.尾盘成交占比


图展示了月度换仓的尾盘成交占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了尾盘成交占比因子本周、11月及2022年的多空收益。

9.平均单笔流出金额占比


下图展示了月度换仓的平均单笔流出金额占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了平均单笔流出金额占比因子本周、11月及2022年的多空收益。

10.大单推动涨幅


下图展示了月度换仓的大单推动涨幅全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了大单推动涨幅因子本周、11月及2022年的多空收益。

11.深度学习高频因子(GRU(50,1)+NN(10))


下图展示了周度换仓的深度学习高频因子(GRU(50,1)+NN(10))全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子(GRU(50,1)+NN(10))本周、11月及2022年的多空收益。

12.深度学习高频因子(GRU(50,2)+NN(10))


下图展示了周度换仓的深度学习高频因子(GRU(50,2)+NN(10))全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子(GRU(50,2)+NN(10))本周、11月及2022年的多空收益。

13.深度学习高频因子(改进GRU(50,2)+NN(10))


下图展示了周度换仓的深度学习高频因子(改进GRU(50,2)+NN(10))全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子(改进GRU(50,2)+NN(10))本周、11月及2022年的多空收益。

14.深度学习高频因子(残差注意力LSTM(48,2)+NN(10))


下图展示了周度换仓的深度学习高频因子(残差注意力LSTM(48,2)+NN(10))全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子(残差注意力LSTM(48,2)+NN(10))本周、11月及2022年的多空收益。

15.周度调仓的中证500纯量价增强组合


基于低频技术因子、人工逻辑类高频因子和深度学习高频因子构建周度调仓的中证500纯量价增强组合,具体设定如下:

因子:换手、反转、波动、尾盘成交占比、买入意愿占比、大单净买入占比和深度学习高频因子。

在预测个股收益时,我们首先采用截面回归得到因子溢价,再计算最近12个月的因子溢价均值估计下期的因子溢价,最后乘以最新一期的因子值。

风险控制模型主要包括以下几个方面的约束:

1) 个股权重偏离:相对基准的偏离不超过1%;

2) 因子敞口:市值、估值、盈利和盈利增长的敞口为0,低频技术敞口≤ ±0.8,高频因子敞口≤ ±2.0;

3) 行业偏离:严格中性;

4) 换手率限制:单次单边换手率不超过30%。

组合优化目标为最大化预期收益,目标函数如下所示:

  

其中,wi为组合中股票i的权重,μi为股票i的预期超额收益。假定以次日均价调仓,同时扣除3‰的交易成本。

下图展示了组合2016年以来相对中证500指数的累计超额收益。

下图分别展示了组合在本周、11月及2022年的超额收益。

16.风险提示


因子失效风险、流动性风险。

联系人:袁林青 (021)23212230

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