GRU 因子的行业轮动应用兼论扩散指数的局限性与改进
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摘要
报告分析了扩散指数行业轮动策略2021年以来表现退化的原因，包括成分股数量激增、板块相关性提升和风格切换加快，导致其有效性下降。基于GRU（门控循环单元）深度学习模型提取的因子，构建了改进的扩散指数并融合行业因子，展现出更优的预测性能和行业轮动策略表现。GRU-close1d因子表现最佳，未来一周Rank IC达10.01%，策略年化收益超过24%，信息比率达到2.22，且对滑点敏感性低。调仓频率由月频提升至周频后，策略的超额收益显著提升，行业选择和交易价格敏感性影响也被系统评估。GRU行业轮动策略能够灵活切换风格，风格集中度适中，具备较强的实用价值和稳定性[page::0][page::4][page::11][page::15][page::18][page::23]
