A股市场机器学习选股模型调仓频率与收益率关系研究

A股市场机器学习选股模型调仓频率与收益率关系研究

研究了不同调仓频率对机器学习选股模型在A股市场表现的影响。研究发现，自2017年以来，月度调仓模型的超额收益能力下降，这可能与市场有效性增强有关。为探究高频调仓策略的效果，比较了月频、半月频和周频三种调仓策略，并以XGBoost模型为例进行实证分析。

研究结果表明，周频调仓的XGBoost模型在年化超额收益率、最大回撤、信息比率和Calmar比率等指标上均表现最佳。特别是在2017年后，周频调仓显著提升了模型在每月后半月的超额收益增长率，并平滑了整个月的收益率分布，降低了交易成本的影响。

然而，高频调仓策略也伴随着更高的换手率。研究发现，控制组合换手率对于高频调仓模型至关重要。以周频XGBoost为例，当模型年均双边换手率控制在23.91倍时，其回测表现最佳。过高的换手率会增加交易成本，影响模型的实际收益。

此外，交易成本对高频调仓策略的影响也不容忽视。研究模拟了不同交易成本（双边0.3%、0.4%、0.6%、1%）对周频调仓XGBoost模型的影响，结果显示，更高的调仓频率虽然带来了更高的超额收益，但也对交易执行能力提出了更高的要求。

结论

本研究表明，调仓频率是影响机器学习选股模型 performance 的重要因素。提高调仓频率可以提升模型对市场变化的适应性，获得更高的超额收益。但投资者在实施高频策略时，需要重视组合换手率控制和交易成本的影响。

未来研究方向

未来研究可以进一步探讨以下问题:

• 不同市场环境下，最优调仓频率是否会发生变化？
• 如何更有效地控制高频调仓策略的换手率和交易成本？
• 如何提高高频调仓模型的可解释性？

研究局限性

本研究存在以下局限性：

• 研究样本仅限于A股市场，结论不一定适用于其他市场。
• 研究未考虑市场冲击成本等因素对模型表现的影响。
• 研究假设交易可以以模拟价格完美执行，未考虑实际交易中的滑点等问题。