林晓明 S0570516010001
SFC No.BPY4211 研究员

何 康 S0570520080004 研究员

SFC No. BRB318

李子钰 S0570519110003 研究员

陈 伟 S0570121070169 联系人

报告发布时间：2022年9月4日

文本PEAD组合今年以来绝对收益-0.92%，相对中证500超额16.24%

截至2022年9月2日，文本PEAD组合上周绝对收益-2.91%，今年以来绝对收益为-0.92%，相对中证500超额收益16.24%。组合自2009年初回测以来年化收益率38.19%，相对中证500超额年化收益率27.78%，组合夏普比率1.43。

文本FADT组合今年以来绝对收益14.49%，相对中证500超额32.11%

截至2022年9月2日，文本FADT组合上周绝对收益-3.22%，今年以来绝对收益14.49%，相对中证500超额收益32.11%。组合自2009年初回测以来年化收益率43.24%，年化超额收益率33.21%，夏普比率1.46。

中证1000增强组合上周超额收益1.21%，今年以来超额收益10.67%

截至2022年9月2日，中证1000增强组合上周超额收益为1.21%，今年以来超额收益为10.67%。模型2018年初回测以来年化超额收益率为16.97%，年化跟踪误差为7.91%，信息比率为2.14，超额收益最大回撤为9.08%，超额收益Calmar比率为1.87。

GAT+residual模型上周超额收益1.13%，今年以来超额收益11.70%

截至2022年9月2日，GAT+residual模型上周超额收益为1.13%，今年以来超额收益为11.70%。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5.84%，信息比率为2.73，超额收益最大回撤为7.92%，超额收益Calmar比率为2.01。

今年以来公募中证500指数增强基金平均超额收益为4.68%

截至2022年9月2日，公募沪深300指数增强基金上周平均超额收益为-0.02%，最近一个月平均超额收益为0.98%，今年以来平均超额收益为3.87%。公募中证500指数增强基金上周平均超额收益为-0.18%，最近一个月平均超额收益为0.17%，今年以来平均超额收益为4.68%。公募中证1000指数增强基金上周平均超额收益为0.25%，最近一个月平均超额收益为1.29%，今年以来平均超额收益为8.11%。

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。

华泰金工研报《人工智能51：文本PEAD选股策略》（2022-01-07）中，我们在上市公司发布业绩的场景下对卖方分析师点评研报的标题和摘要进行情感分析，构建了sue_txt因子，并基于该因子的多头端基础股票池进行增强，构建top20的主动量化选股组合文本PEAD（post-earnings-anouncement-drift portfolio）。

截至2022年9月2日，文本PEAD组合上周绝对收益为-2.91%，今年以来绝对收益为-0.92%，相对中证500超额收益16.24%。自2009年初回测以来年化收益率38.19%，相对中证500超额年化收益27.78%，组合夏普比率1.43。

华泰金工研报《人工智能57：文本FADT选股》（2022-07-01）我们在分析师盈利预测调整的场景下对相关研报的标题和摘要进行情感分析，构建了forecast_adj_txt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FADT（forecast-adjust-text portfolio）。

截至2022年9月2日，FADT组合上周绝对收益为-3.22%，今年以来绝对收益为14.49%，相对中证500超额收益32.11%。自2009年初回测以来年化收益率43.24%，相对中证500超额年化收益33.21%，组合夏普比率1.46。

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（GAT+residual）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0.75。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9月2日，GAT+residual模型上周超额收益为1.13%，今年以来超额收益为11.70%。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5.84%，信息比率为2.73，超额收益最大回撤为7.92%，超额收益Calmar比率为2.01。

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、质量、技术、预期和遗传规划挖掘所得因子，总共73个。

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8月26日，中证1000增强组合上周超额收益为1.24%，今年以来超额收益为9.90%。模型2018年初回测以来年化超额收益率为16.69%，年化跟踪误差为7.90%，信息比率为2.11，超额收益最大回撤为9.08%，超额收益Calmar比率为1.84。

我们选取公募基金旗下的沪深300、中证500和中证1000指数增强基金，分析指数增强产品的业绩表现。下图展示了指数增强基金按规模加权的平均超额收益情况。

下表展示了规模排名前5的沪深300、中证500和中证1000指数增强基金。

通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，若市场规律改变，存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低，归因较困难，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。

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