中证 1000 增强引入深度学习因子
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摘要
本报告系统介绍了中证1000增强组合引入的深度学习因子及多个人工智能驱动的量化选股组合，包括FADT、FADT_BERT、机构调研选股和图神经网络模型(GAT+residual)的构建方法与回测表现。中证1000增强组合自2018年回测以来年化超额收益率达25.65%，深度学习因子权重占比35%，贡献显著。各量化策略均展现较优风险调整绩效，且均以中证500或中证1000为基准实现超额收益，夏普比率及信息比率表现突出，表明AI因子在提升传统指数增强策略中具备强劲潜力。公募指数增强基金中，年初至今中证1000指数增强基金平均超额收益为1.36%，优于沪深300及中证500指数增强基金表现，为市场量化策略发展提供实际验证 [pidx::0][pidx::1][pidx::2][pidx::3][pidx::4][pidx::6][pidx::7][pidx::9]。
