下表汇总了海通证券金融工程团队开发的高频选股因子本周、5月及2023年的多空收益、多头超额收益及月度胜率。

下图展示了月度换仓的开盘后买入意愿占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》。

下图展示了开盘后买入意愿占比因子本周、5月及2023年的多空收益。

下图展示了月度换仓的开盘后买入意愿强度全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。因子的计算方式请参考专题报告《选股因子系列研究（六十四）——基于直观逻辑和机器学习的高频数据低频化应用》。 

下图展示了月度换仓的开盘后大单净买入占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了月度换仓的开盘后大单净买入强度全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了月度换仓的改进反转因子全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了月度换仓的尾盘成交占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了月度换仓的平均单笔流出金额占比全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了月度换仓的大单推动涨幅全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（GRU(50,1)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（GRU(50,1)+NN(10)）本周、5月及2023年的多空收益。

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（GRU(50,2)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（改进GRU(50,2)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（改进GRU(50,2)+NN(10)）本周、5月及2023年的多空收益。

下图展示了周度换仓的深度学习高频因子（残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)）全市场前后10%多空组合的相对强弱净值。

下图展示了深度学习高频因子（残差注意力LSTM(48,2)+NN(10)）本周、5月及2023年的多空收益。

基于低频技术因子、人工逻辑类高频因子和深度学习高频因子构建周度调仓的中证500纯量价增强组合，具体设定如下：

因子：换手、反转、波动、尾盘成交占比、买入意愿占比、大单净买入占比和深度学习高频因子。

在预测个股收益时，我们首先采用截面回归得到因子溢价，再计算最近12个月的因子溢价均值估计下期的因子溢价，最后乘以最新一期的因子值。

风险控制模型主要包括以下几个方面的约束：

1） 个股权重偏离：相对基准的偏离不超过1%；

2） 因子敞口：市值、估值、盈利和盈利增长的敞口为0，低频技术敞口≤ ±0.8，高频因子敞口≤ ±2.0；

3） 行业偏离：严格中性；

4） 换手率限制：单次单边换手率不超过30%。

组合优化目标为最大化预期收益，目标函数如下所示：

其中，wi为组合中股票i的权重，μi为股票i的预期超额收益。假定以次日均价调仓，同时扣除3‰的交易成本。

下图展示了组合2016年以来相对中证500指数的累计超额收益。

下图分别展示了组合在本周、5月及2023年的超额收益。

因子失效风险、流动性风险。

联系人：袁林青 (021)23212230

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