传统小市值 VS AI市值策略
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BigQuant平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略，今天我们就拿市值因子来练手，看看两个策略在2020-01-01到2024-05-28期间各自的收益风险情形。
市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子，已经被验证为长期有效的因子，也是广大私募基金常用的因子之一，传统的选股策略的股票组合大多在市值因子上有很大的风险暴露。希望了解多因子选股策略的小伙伴可以参考这篇报告：东方证券《因子选股系列研究之十》：Alpha因子库精简与优化-160812
一、传统小市值策略
本文所介绍的传统小市值策略思想和操作都比较简单，就是选择市值最小的股票构建组合，可以参考社区文章：《手把手教你写策略之三：浅谈小市值选股策略》
1、筛选条件
- list_days>252，上市一年
- close>2，后复权收盘价>2元
- st_status=0，过滤ST
- suspended=0，过滤停牌
- volume>0，当日有成交量
2、排序条件
- log（总市值）排序
3、回测
- 2020-01-01~2024-05-28
- 持仓：30，log2仓位分配
- 每周轮仓
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二、AI小市值策略
AI市值策略是通过策略生成器构建模版AI选股策略，策略采用StockRanker排序模型基于市值因子做预测选股，即AI市值策略只有一个特征：log（市值）。
1、筛选条件
- list_days>252，上市一年
- close>2，后复权收盘价>2元
- st_status=0，过滤ST
- suspended=0，过滤停牌
- volume>0，当日有成交量
2、特征
- log（总市值）排序
3、模型训练和回测
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StockRanker，默认参数
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标注：默认未来5日收益率分组
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持仓：30，log2仓位分配
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训练集：2015-01-01~2019-12-31，测试集：2020-01-01~2024-05-28
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每周轮仓
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三、小结
从以上对比可以看出，虽然传统小市值策略也是一个不错的策略。但是与AI市值策略相比，AI市值策略由于收益更高，后续可以叠加更多的特征对AI小市值策略进行优化，因此AI策略整体上比传统策略更优。
但是从回测上看也能发现2024年年初两个策略都面临着巨大的回测，这也是这类风险暴露单一策略的问题，需要投资者有充分的认识。
四、策略源码
https://bigquant.com/codesharev2/fe977431-70a9-46a9-a69b-a66e68b6bb3e
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