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证券研究报告|金融工程专题
金融工程专题报告日期:2024年08月14日
利用趋势追踪实现行业配置
——AI算法研究系列
核心观点分析师:陈奥林
执业证书号:S1230523040002
本文构建了单资产趋势追踪模型,应用于行业指数来构建行业配置组合。从趋势追踪chenaolin@
视角分析了资产自身波动属性对预测模型的影响,对输入特征进行了补充,并优化了
相关报告
模型训练方式。利用行业指数趋势预测信号,实现了相较于行业等权年化超额20%的
1《真空期:日本加息回摆,
行业配置策略。
美联储降息未落》2024.08.11
❑如何利用资产自身波动属性提升趋势预测模型的表现:2《美股套息交易测算及后市
趋势追踪信号很大程度上受到底层资产价格趋势性的影响,对趋势追踪策略的优展望》2024.08.09
化过程就是和底层资产风险收益特征匹配的过程。我们分析了指数自身的波动属
3《外需预期有望修复》
性对趋势预测效果的潜在影响,并针对性地调整了预测模型的输入特征。当回看
窗口中出现相同价量形态时,波动率水平一定程度上代表了资产的内生动能,能2024.08.07
为模型提供额外信息来判断未来价格走势。由于计算区间划分时点的问题,会出
现短期波动率下降、中期波动率上升,或短期波动率上升而中期波动率下降的情
况。如果是近期行情快速切换带来的波动率变化,短期和中期波动率同向变化。
而当中短期波动率出现异步变化,并且其中一个快速上升或下降时,变化较为缓
慢的波动率变化更接近真实的波动率变化。作为趋势预测模型的输入,长期波动
率相当于静态变量表征资产类别,中短期波动率共同表征其内部波动率变化。
❑优化后的行业指数趋势追踪模型择时效果如何:
我们从特征构建和模型训练方式2方面对趋势追踪模型进行调整。在数据预处理
方面,我们保留了前期行业配置模型中的特色,并对特征进行补充和模型更新方
法上的调整。对价量数据进行时序标准化不变,我们增加资产的波动特征作为模
型输入,包含短期、中期和长期(内在)波动率属性,其中短期波动率包括收益率
波动和换手率波动。另一方面,交易策略模型的训练属于小样本学习场景,我们
受现阶段大语言模型在细分领域应用方案的启发,在训练趋势预测模型过程中采
取预训练与微调结合的方式。
优化后的行业指数趋势预测模型在2017至2024.6在任一行业上的择时年化收益
在6%以上,相较于基线模型有明显提升,且换手率下降,波动和回撤均降低。
❑利用趋势追踪信号构建行业配置组合表现如何:
利用趋势追踪模型,可以灵活调整行业配置组合中的标的数,得到风险收益表现
更优的投资组合。市场长时间下行调整时,趋势模型对行业评估整体偏看淡,看
好的行业数量相对较少,因此对配置组合中的标的数不做要求时,能通过配置较
少数量的行业降低回撤,保证收益。市场震荡上涨且不同赛道间交替有上升行情
时,灵活数量的行业配置组合对更多数量的行业进行等权配置,相对分散的持仓
带来更低的超额波动和更高的累积收益。
总体上,利用趋势预测信号灵活构建行业配置组合效果更好,在2017至2024.6相
较于行业等权基准能实现20%以上的年化超额收益,对比此前基于价量的行业配
置模型表现有明显提升。
❑风险提示
本报告
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