【量化多因子策略选股】sulight191015

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人工智能多因子选股策略使用多种机器学习算法进行选股，目的是利用机器学习算法的非线性特性和自动学习能力，从传统的多因子数据中挖掘出能带来更高超额收益的非线性特征。周报中跟踪了 Stacking、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络 7个模型在月频多因子选股的表现。对于每一种模型构建了以下 5 种多因子选股模型，进行定期跟踪，其中Stacking 模型，目前只应用于全 A选股。

今年中证 500增强超额 14.27%
人工智能选股周报：今年以来 XGBoost中证 500 增强超额 14.27%自2019 年3 月23 日开始，本周报对XGBoost 中证500 增强模型进行深度跟踪。2011 年回测以来，该模型年化超额收益率为 17.90%，超额收益最大回撤为 5.06%，信息比率为 3.36。今年以来获得绝对收益 35.56%，超额收益 14.27%。上周模型获得绝对收益2.38%，超额收益 0.06%。

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