量化策略系列之八：DFQ机器学习行业轮动模型

报告发布日期 DFQ机器学习行业轮动模型 ——量化策略系列之八 杨怡玲yangyiling@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860523040002刘静涵021-63325888*3211liujinghan@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860520080003香港证监会牌照：BSX840 研究结论 行业轮动的必要性 ⚫以基本面为主的行业轮动策略表现不佳：DFQ工业类行业轮动体系基于38个证监会二级行业构建，转化为中信一级行业后会损失较多信息。2020年以来top5行业组合年化超额仅为3.33%。 ⚫行业动量轮动策略近两年表现不佳：DFQ行业动量轮动策略2020年以来top5行业组合年化超额仅为3.68%，2023和2024年均未获正超额。 用机器学习选股因子合成行业因子 DFQ-XGB：基于树模型的alpha预测方案：——因子选股系列之一〇七2024-08-15DFQ-FactorVAE：融合变分自编码器和概率动态因子模型的alpha预测方案：——因子选股系列之一〇三2024-05-14DFQ-HIST：添加图信息的选股因子挖掘系统：——因子选股系列之一百2024-02-07周频多因子行业轮动模型：——量化策略研究之七2024-01-21DFQ-TRA： 多 交 易 模 式 学 习 因 子 挖 掘 系统：——因子选股系列之九十七2023-11-14DFQ强化学习因子组合挖掘系统：——因子选股系列之九十五2023-08-17DFQ遗传规划价量因子挖掘系统：——因子选股系列之九十2023-05-28行业动量的刻画：——《量化策略研究之六》2022-12-01 ⚫将机器学习模型训练出的选股因子，按个股市值加权，合成为行业因子，进行行业轮动。vae、xgb模型的多头端top5行业组合整体表现较好，2020年以来top5行业组合年化超额收益可达10%以上。但由于模型的选行业能力只是选股的副产品，行业轮动因子是否有效很大程度上取决于运气，使用起来不够稳健。 DFQ遗传规划行业因子挖掘系统介绍 ⚫前期我们开发出了一套高效的DFQ遗传规划因子挖掘系统。模型主要有7点改进：提升初始种群质量，提升每代种群质量，提升每代产生的有效公式数量，避免公式膨胀，动态调整每代进化参数，降低挖掘因子的相关性，避免无效运算。 ⚫将DFQ遗传规划因子挖掘系统，迁移到行业上，挖掘行业因子。采用中信一级行业作为轮动标的。挖掘月频因子。采用滚动挖掘方式，每隔一年重新挖掘。训练集采用滑动窗口的方式，长度固定10年，每次向后挪一年。共设计145个特征，140个算子。使用20个路径下多头（top5）行业组合的月均超额收益的最小值作为适应度。 DFQ遗传规划行业因子挖掘系统效果分析 ⚫进行一轮15代完整挖掘用时5分钟左右。一轮完成后可产生5个左右适应度超过0.5%，且互相间相关系数不超过50%的单因子。⚫2020-2024年用到的277个单因子中，60%的单因子样本外月均多头超额收益为正，30%的单因子样本外月均多头超额收益超过0.5%。⚫单因子样本外易失效，频繁挖掘消耗算力。采用长周期挖掘，短周期加权的方法，可以显著提升合成因子表现。动态xgb加权方法下2020年以来top5行业组合年化超额收益11.10%，超额收益最大回撤10.28%，月度胜率61.40%，超额收益夏普比1.16。 DFQ机器学习行业轮动模型效果分析 ⚫通过遗传规划方法得到的行业因子，和其他四个由选股因子合成得到的行业因子，相关性非常低，因子值spearman相关性在0%附近。⚫将vae、xgb、gp三个行业因子等权合成，构建DFQ机器学习行业轮动模型。模型表现十分突出，能实现1+1>2的效果。2020年以来，top5行业组合年化超额收益达到18.42%，超额收益最大回撤7.76%，月度胜率66.67%，超额收益夏普比1.77。 行业轮动模型在指数增强组合中的应用 ⚫叠加行业轮动模型来调整行业暴露敞口，可以实现组合收益和稳定性的提升。对于沪深300指数增强组合提升尤其显著。相比于基础组合，年化超额收益可以提高2%，信息比从1.85提升到2.16，超额收益最大回撤从6.53%降低到6.12%。 风险提示 1.量化模型失效风险。2.极端市场环境对模型的影响。 目录 一、行业轮动的必要性............................................................................6 二、用机器学习选股因子合成行业因子....................................................9 三、DFQ遗传规划行业因子挖掘系统介绍.............................................12 3.1算法介绍..............................................................................................................123.2模型参数..............................................................................................................14 四、DFQ遗传规划行业因子挖掘系统效果分析......................................16 4.1模型运行效率.......................................................................................................164.2单因子表现..........................................................................................................174.3合成因子表现.......................................................................................................244.4持仓情况..............................................................................................................284.5绩效归因..............................................................................................................30 五、DFQ机器学习行业轮动模型效果分析.............................................31 5.1模型相关性..........................................................................................................315.2合成因子表现.......................................................................................................315.3持仓情况..............................................................................................................335.4绩效归因..............................................................................................................35 六、行业轮动模型在指数增强组合中的应用...........................................36 6.1指数增强组合构建................................................................................................366.2指数增强组合表现................................................................................................36 七、总结...............................................................................................39 风险提示......................................................................................................39 图表目录 图1：29个中信一级行业在2020-2024年度的分年收益（按2024年涨跌幅排列，截止2024.9.30）..................................................................................................................................6图2：DFQ工业类行业轮动体系...................................................................................................6图3：以基本面为主的行业轮动策略的绩效表现（2010.1.1-2024.9.30）.....................................7图4：以基本面为主的行业轮动策略的分5组超额收益净值（2010.1.1-2024.9.30） ...................7图5：DFQ行业动量轮动体系......................................................................................................8图6：行业动量轮动策略的绩效表现（2010.1.1-2024.9.30）......................................................8图7：行业动量轮动策略的分5组超额收益净值（2010.1.1-2024.9.30）....................................9图8：中证全指股票池各模型的因子模型收益分解汇总（2020.1.1-2024.6.30）..........................9图9：中证全指股票池各模型的因子模型收益分解汇总（2020年）.............................................9图10：中证全指股票池各模型的因子模型收益分解汇总（2021年） .........................................10图11：中证全指股票池各模型的因子模型收益分解汇总（2022年）....................................