浙商证券:上证50指数增强

内容简介

为探究研报《“指数增强”新思维——人工智能+传统金融》中AI算法的普适性,本文提供2013年以来上证50为目标时该策略下的组合回测效果展示。

模型理论及构建细节请参见研报。后续我们会相继论证该算法适用于中证500等其它指数。由于该算法无需数据库维护、无需研究投入,适合基金公司发多个增强产品的情境,也为指数增强ETF提供了一种方法。

回测效果

为了展现AI算法具备模仿并产生超额收益的能力,我们拿上证50指数作为目标组合。回测区间是20130104到20190618,回测结果显示:

目标组合为上证50指数时,无论是月度调仓、季度调仓、不同权重上限情景下,经验跟踪误差目标函数组合(ete)和最小化跑输风险组合(hdr)都能产生超额收益。从夏普比的角度看,各个模仿组合的夏普比均大于指数。从最大回撤看,各个模仿组合的最大回撤均小于指数。其中,季度调仓下,ete函数下优化权重上限为10%的模仿组合年化收益率可达到13.43%,同期指数年化收益率为6.86%,股票个数不超过40只,由于针对上证50的AI方法换手低且季度调仓,交易摩擦没有考虑。

组合构建

依据“指数增强”AI算法,客户可以直接在网页端APP点击鼠标使用该模型自行计算配置比例。