根据最新报告,动量高频因子上周表现回暖,而多粒度因子持续回撤。具体来看,多粒度模型(5日标签)上周、9月、2026年多空收益分别为0.69%、2.04%、35.67%,多头超额收益为0.26%、-0.35%、9.95%;多粒度模型(10日标签)上周、9月、2026年多空收益分别为0.52%、2.18%、32.09%,多头超额收益为-0.02%、-0.55%、7.72%。
AI指数增强组合近期超额普遍回调。例如,周度调仓的AI空气值增组合上周、9月、2026年超额/绝对收益率分别为-1.04%/-3.25%、-0.86%/-3.92%、6.45%/3.33%;日度调仓的AI空气值增组合上周、9月、2026年超额/绝对收益率分别为-1.46%/-3.67%、-1.67%/-4.73%、10.58%/7.46%。其他组合如中证500、中证1000的AI增强宽/严约束组合也呈现类似趋势,具体超额/绝对收益率数据已报告详述。
报告详细分析了高频选股因子及AI指数增强组合的表现。高频因子方面,包括动量因子、多粒度因子等,并展示了其分组收益均值。深度学习因子方面,报告展示了改进GRU(50,2)+NN(10)和残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)等模型的周度分组收益均值,同时对比了多颗粒度模型-5日标签和-10日标签的收益情况。
当前市场环境下,高频选股策略中动量因子表现回暖,但多粒度因子持续回撤,显示市场短期动量效应有所显现,但中长期多粒度策略面临挑战。AI指数增强组合普遍出现超额回调,表明基于深度学习的策略在近期市场波动中表现相对保守,超额收益不及预期。这反映了市场环境对量化策略的适应性要求提高,需要更精细的风险控制。
投资高频选股和AI指数增强策略需注意市场系统性风险、海外市场波动风险、模型误设风险。市场系统性风险可能导致整体策略收益下降;海外市场波动可能影响相关因子表现;模型误设风险则涉及因子选择、模型构建等环节的偏差,可能影响策略有效性。投资者需结合自身风险偏好和投资目标审慎评估。