周频调仓XGBoost模型表现最好，须要借助组合优化来掌握模型换手率

2017年以来，月频调仓的机器学习模型逾额收益指标明显下滑。
本文根据理论剖析，认为可以通过加快调仓频率来提升机器学习选股模型的表现。
在实证中，本文比拟了三种调仓频率的XGBoost模型，周频调仓XGBoost表现最好。
此外，对付周频调仓XGBoost来说，须要利用组合优化来掌握换手率才能达到最优的回测结果。
末了，本文测试了周频调仓XGBoost在不同交易本钱下的表现，投资者可以参考不同交易本钱下的回测结果来设计调仓方案。

根据理论剖析，可以通过加快调仓频率来提升机器学习选股模型的表现

2017年以来，月频调仓的机器学习模型逾额收益指标明显下滑。
本文打算了XGBoost模型的月度RankIC均值， 2017年之后，其月度RankIC均值涌现下滑，可能缘故原由之一是2017年往后A股市场变得更加有效，月频调仓的模型面临寻衅。
根据Richard Grinold提出的公式IR=IC√BR，在IC(信息系数)下滑的情形下，为了达到给定的IR(信息比率)水平，一个可行的方法便是增大BR(投资策略的广度)，增大BR有两种方法，一是增加投资组合中资产的数目，二是加快调仓频率，本文测试了加快调仓频率的方法，得到了更优的回测结果。

本文比拟了三种调仓频率的XGBoost模型，周频调仓XGBoost表现最好

本文比拟了以下三个模型：(1)月频调仓XGBoost；(2)半月频调仓XGBoost；(3) 周频调仓XGBoost。
我们构建了相对付中证500的行业、市值中性全A选股策略并进行回测(交易本钱为双边0.4%)。
当回测期为20110131～20190329时，对付年化逾额收益率、逾额收益最大回撤、信息比率和Calmar比率，周频XGBoost都表现最好。
2017年以来，月频XGBoost在每月后半月的逾额收益增长率表现欠佳，加快调仓频率可以较大提升模型在后半月的逾额收益增长率，且有助于平滑模型在全体月内的逾额收益增长率分布并平摊交易本钱。

对付较高调仓频率的模型，利用组合优化来掌握换手率很有必要

本文测试了半月频XGBoost和周频XGBoost在更高换手率情形下的回测结果(交易本钱为双边0.4%)。
当回测期为20110131～20190329时，周频XGBoost在年均双边换手率为23.91倍时表现最好，其年化逾额收益率为21.02%，逾额收益最大回撤为3.98%，信息比率为3.86，Calmar比率为5.28。
半月频XGBoost在年均双边换手率为24.64倍时表现最好，两个模型在不掌握换手率时都达到了很高的年均双边换手率(周频XGBoost为59.63倍，半月频XGBoost为32.96倍)，而且回测结果表现都不佳。
以是对付较高调仓频率的模型来说，利用组合优化来掌握换手率很有必要。

本文测试了周频调仓XGBoost在不同交易本钱下的表现

对付具有较高换手率的策略来说，交易本钱是一个不可忽略的问题，本文选取周频XGBoost模型，测试了其在不同交易本钱(双边0.3%，0.4%，0.6%，1%)下的表现。
周频XGBoost比较于月频XGBoost，回测逾额收益有显著提升，但须要把稳的是调仓频率越高，对交易水平的哀求也越高，投资者可以参考不同交易本钱下的回测结果来设计调仓方案。

风险提示：较高的调仓频率对交易水平、市场流动性有一定哀求，极度情形下可能造成过高交易本钱。
通过人工智能模型构建的选股策略是历史履历的总结，存在失落效的可能。
人工智能模型可阐明程度较低，利用须谨慎。

本文研究导读

前期的人工智能选股报告中，我们利用的机器学习模型都利用月频调仓的办法进行回测。
我们不雅观察到2017年以来，月频调仓的机器学习模型逾额收益指标明显下滑。
针对这个问题，本文将从模型调仓频率的角度出发，结合组合优化方法，磋商更高频率调仓对模型表现的影响。
本文将紧张关注以下问题：

2017年以来，月频调仓的机器学习模型逾额收益表现下滑，可能缘故原由是什么？如何应对？

改变机器学习模型的调仓频率，对模型策略的表现有何影响？此时如何通过组合优化来掌握模型的换手率？

机器学习模型逾额收益表现的下滑和应对方法

本章中，我们以XGBoost模型为例，首先谈论近年来模型逾额收益表现下滑的征象，然后给出办理方案。

月频调仓XGBoost模型的逾额收益特点

前期的人工智能选股报告中，我们重点关注利用机器学习模型进行股票收益预测。
在得到了机器学习模型下个月的收益预测结果后，构建月频调仓的选股策略进行回测。
图表1中展示了XGBoost全A选股月频调仓策略(中证500行业市值中性，个股权重偏离上限为1%)的逾额收益表现，可以看出，模型在2017年往后逾额收益颠簸明显变大，并反复涌现回撤，2017年至今(2019年3月29日)年化逾额收益率为4.87%，信息比率为0.87，比较2011年至2016年(年化逾额收益率为20.75%，信息比率为3.90)明显下滑。
(注：为了提高策略的可实行性，本文的回测利用均价(vwap)作为成交价进行回测，之前的报告利用收盘价作为成交价进行回测，因此策略表现有一定差异。
)

量化多因子模型实质上是统计套利模型，利用市场的失落效来获取Alpha。
随着A股市场的发展，市场的有效性在逐渐增强，此时月频调仓的模型显现出其弊端。
图表2展示了XGBoost模型在全A股的逐年月度RankIC均值(打算方法：将XGBoost模型的预测值视为单因子，进行行业市值中性，然后打算月度RankIC。
图表2中2019年的月度RankIC均值是2019年1月到3月的均值)。

从图表2可以看出，2017年之前，XGBoost模型的月度RankIC均值坚持在较高位置，2017年之后，其月度RankIC均值涌现下滑，可能缘故原由之一是2017年往后A股市场变得更加有效，月频调仓的模型面临寻衅。

1989年，Richard Grinold在其论文《The Fundamental Law of Active Management》中提出了估计投资组合信息比率(IR)的公式：

即IR取决于投资策略的广度BR(Breadth)和信息系数IC(Information Coefficient)。

BR(Breadth)：投资策略的广度，即策略每年对逾额收益率做出的独立预测数目；

IC(Information Coefficient)：信息系数是每个预测与真实逾额收益之间的干系系数，与前文中的RankIC观点类似。

在IC下滑的情形下，为了达到给定的IR水平，一个可行的方法便是增大BR，增大BR有两种方法，一是增加投资组合中资产的数目，二是加快调仓频率，本文将测试加快调仓频率的方法。

调仓频率和组合优化

当模型的调仓频率偏高，例如达到周频调仓的水平时，不进行换手率约束每每会带来较大的换手率，这对付交易水平一样平常的机构来说，会造成过高的交易本钱而使得模型策略难以实行。
此时须要借助组合优化模型来掌握换手率，本节将简要先容组合优化框架。

对付投资组合的优化问题，可以采取二次方案的方法构建符合目标的投资组合，其一样平常形式为：

测试流程

本文利用前期报告中表现精良的XGBoost模型进行测试，测试流程包含如下步骤：

数据获取：

1)股票池：全A股。
剔除ST股票，剔除每个截面期下一交易日停牌的股票，剔除上市3个月内的股票，每只股票视作一个样本。

2) 回测区间：2011年1月31日至2019年3月29日。

特色提取和预处理：

1) 每个自然月的末了一个交易日，打算82个因子暴露度，作为样本的原始特色，因子池如图表4和图表5所示。

2) 中位数去极值：设第T期某因子在所有个股上的暴露度序列为 Di，DM为该序列中位数，DM1为序列|Di-DM|的中位数，则将序列Di中所有大于DM+5DM1的数重设为DM+5DM1，将序列Di中所有小于DM-5DM1的数重设为DM+5DM1；

3) 缺失落值处理：得到新的因子暴露度序列后，将因子暴露度缺失落的地方设为中信一级行业相同个股的均匀值；

4) 行业市值中性化：将添补缺失落值后的因子暴露度对行业哑变量和取对数后的市值做线性回归，取残差作为新的因子暴露度；

5) 标准化：将中性化处理后的因子暴露度序列减去其现在的均值、除以其标准差，得到一个新的近似服从N(0, 1)分布的序列。

数据标注：本文将比拟以下三个模型：

1) 月频XGBoost：在每月第一个交易日以当日均价调仓。

2)半月频XGBoost：在每月第一个交易日以当日均价调仓，在每月位于中间的交易日以当日均价调仓，例如2019年3月时在3月1日和3月15日调仓。

3) 周频XGBoost：在每周第一个交易日以当日均价调仓。
对付以上三个模型，都利用股票未来一个月的逾额收益(相对中证500)作为标签

交叉验证调参和演习模型：本文采取年度交叉验证调参的办法。
当第N年的最优超参数确定之后，对付个中的某个截面T来说，将过去72个月的数据合并作为样本内数据集，利用第N年的最优超参数演习模型。

样本外预测：确定最优参数后，以T截面期所有样本预处理后的特色作为模型的输入，得到每个样本的预测值f(x)。
将预测值视作合成后的因子。

组合优化：紧张利用组合优化模型掌握模型换手率，保持行业市值中性和约束个股高下限。

模型评价：我们以模型合成因子构建选股策略的结果作为模型评价标准。

模型比拟：比拟第3步中的三个模型的选股指标(年化逾额收益率、逾额收益最大回撤、信息比率、Calmar比率、换手率)。

测试结果

不同换手率约束下的模型回测比拟

本节中，我们将比拟以下三个模型：

月频XGBoost：在每月第一个交易日以当日均价调仓。

半月频XGBoost：在每月第一个交易日以当日均价调仓，在每月位于中间的交易日以当日均价调仓，例如2019年3月时在3月1日和3月15日调仓。

周频XGBoost：在每周第一个交易日以当日均价调仓。

基于以上三个模型，我们构建了相对付中证500的行业、市值中性全A选股策略并进行回测(交易本钱为双边0.4%)。
图表5中，每一列是一组测试。
每一组测试都利用换手率约束将三个比拟模型的年度双边换手率掌握在附近的水平下。
当回测期为20110131～20190329时，对付年化逾额收益率、逾额收益最大回撤、信息比率和Calmar比率，周频XGBoost都表现最好。
半月频XGBoost比较月频XGBoost没有明显上风。

为了不雅观察模型在2017年以来的表现，我们将回测期设为20170103～20190329，回测结果在图表6中。
2017年以来，半月频XGBoost与周频XGBoost的表现比较靠近，它们都要比月频XGBoost表现要好。

图表7展示了三个模型的详细逾额收益表现。

为了更细致地比拟2017年以来上面三个模型的逾额收益，我们将一个月内的交易日分为以下四个平分区间(以2018年12月为例进行解释)，统计模型在各个区间内的均匀逾额收益增长率(注：这里逾额收益增长率可类比为对冲中证500指数组合净值的增长率)。

每月前1/4：2018年12月3日至7日。

每月1/4~1/2：2018年12月10日至14日。

每月1/2~3/4：2018年12月17日至21日。

每月后1/4：2018年12月24日至28日。

图表8和图表9展示了图表7中的三个模型2017年以来每月逾额收益增长率分布情形。
由于交易本钱的产生韶光会明显影响逾额收益的打算，我们展示了计交易本钱(双边0.4%)的环境(图表8)和不计交易本钱的环境(图表9)

不雅观察4个区间的逾额收益增长率分布，可以得到以下征象：

每月前1/4：由于月频XGBoost的全部调仓动作在该区间内完成，其逾额收益增长率受交易本钱影响较大(图表8)。
当不计交易本钱时，其逾额收益增长率与其余两个模型差别不大(图表9)。

每月1/4~1/2：这是月频XGBoost表现最好的区间，无论是否计交易本钱，逾额收益增长率都比半月频XGBoost稍好。

每月1/2~3/4：无论是否计交易本钱，月频XGBoost的逾额收益增长率都低于其余两个模型。

每月后1/4：无论是否计交易本钱，月频XGBoost的逾额收益增长率都远低于其余两个模型，劣势明显。

根据以上征象，我们可以得出结论：2017年以来，月频XGBoost在每月后半月的逾额收益增长率表现欠佳，加快调仓频率可以较大提升模型在后半月的逾额收益增长率，且有助于平滑模型在全体月内的逾额收益增长率分布并平摊交易本钱。

模型在更高换手率情形下的回测结果

上一节的模型中，月频XGBoost在不掌握换手率的情形下，达到的最大年均双边换手率是14.98倍。
但是对付周频XGBoost和半月频XGBoost来说，还可以连续放松换手率限定来达到更高的年度双边换手率，图表10展示了它们在更高换手率下的回测结果(交易本钱为双边0.4%)。
当回测期为20110131～20190329时，半月频XGBoost在年均双边换手率为24.64倍时表现最好，其年化逾额收益率为17.30%，逾额收益最大回撤为4.93%，信息比率为3.17，Calmar比率为3.51。
周频XGBoost在年均双边换手率为23.91倍时表现最好，其年化逾额收益率为21.02%，逾额收益最大回撤为3.98%，信息比率为3.86，Calmar比率为5.28。
两个模型在不掌握换手率时都达到了很高的年均双边换手率(半月频XGBoost为32.96倍，周频XGBoost为59.63倍)，而且回测结果表现都不佳，这紧张是由于交易本钱过高所致。
以是对付较高调仓频率的模型来说，利用组合优化来掌握换手率很有必要。

模型在不同交易本钱下的回测结果

对付具有较高换手率的策略来说，交易本钱是一个不可忽略的问题，我们选取上一节中表现最好的周频XGBoost模型(年均双边换手率为23.91倍)，测试其在不同交易本钱下的表现，结果展示在图表11中。

图表12展示了周频XGBoost模型在不同交易本钱下的详细逾额收益表现。

结论

我们不雅观察到2017年以来，月频调仓的机器学习模型逾额收益指标明显下滑。
针对这个问题，本文从模型调仓频率的角度出发，结合组合优化方法，磋商了更高频率调仓对模型表现的影响。
本文得出了以下结论：

本文打算了XGBoost模型的月度RankIC均值，2017年之前，其月度RankIC均值坚持在较高位置，2017年之后，其月度RankIC均值涌现下滑，可能缘故原由之一是2017年往后A股市场变得更加有效，月频调仓的模型面临寻衅。
根据Richard Grinold提出的公式 IR=IC√BR ，在IC(信息系数)下滑的情形下，为了达到给定的IR(信息比率)水平，一个可行的方法便是增大BR，增大BR有两种方法，一是增加投资组合中资产的数目，二是加快调仓频率，本文测试了加快调仓频率的方法，得到了更优的回测结果。

本文比拟了以下三个模型：

1)月频XGBoost：在每月第一个交易日以当日均价调仓。

2)半月频XGBoost：在每月第一个交易日以当日均价调仓，在每月位于中间的交易日以当日均价调仓。

3)周频XGBoost：在每周第一个交易日以当日均价调仓。

基于以上三个模型，我们构建了相对付中证500的行业、市值中性全A选股策略并进行回测(交易本钱为双边0.4%)。
当回测期为20110131～20190329时，对付年化逾额收益率、逾额收益最大回撤、信息比率和Calmar比率，周频XGBoost都表现最好。
半月频XGBoost比较月频XGBoost没有明显上风。
当回测期为20170103～20190329时，半月频XGBoost与周频XGBoost的表现比较靠近，它们都要比月频XGBoost表现要好。
我们进一步剖析了以上三个模型2017年以来每月逾额收益增长率分布情形，月频XGBoost在每月后半月的逾额收益增长率表现欠佳，加快调仓频率可以较大提升模型在后半月的逾额收益增长率，且有助于平滑模型在全体月内的逾额收益增长率分布并平摊交易本钱。

本文测试了半月频XGBoost和周频XGBoost在更高换手率情形下的回测结果(交易本钱为双边0.4%)。
当回测期为20110131～20190329时，半月频XGBoost在年均双边换手率为24.64倍时表现最好，其年化逾额收益率为17.30%，逾额收益最大回撤为4.93%，信息比率为3.17，Calmar比率为3.51。
周频XGBoost在年均双边换手率为23.91倍时表现最好，其年化逾额收益率为21.02%，逾额收益最大回撤为3.98%，信息比率为3.86，Calmar比率为5.28。
两个模型在不掌握换手率时都达到了很高的年均双边换手率(半月频XGBoost为32.96倍，周频XGBoost为59.63倍)，而且回测结果表现都不佳。
以是对付较高调仓频率的模型来说，利用组合优化来掌握换手率很有必要。

对付具有较高换手率的策略来说，交易本钱是一个不可忽略的问题，本文选取周频XGBoost模型，测试了其在不同交易本钱(双边0.3%，0.4%，0.6%，1%)下的表现。
周频XGBoost比较于月频XGBoost，回测逾额收益有显著提升，但须要把稳的是调仓频率越高，对交易水平的哀求也越高，投资者可以参考不同交易本钱下的回测结果来设计调仓方案。

风险提示

较高的调仓频率对交易水平、市场流动性有一定哀求，极度情形下可能造成过高交易本钱。
通过人工智能模型构建的选股策略是历史履历的总结，存在失落效的可能。
人工智能模型可阐明程度较低，利用须谨慎。

附录：换手率掌握的数学推导

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林晓明

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