广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 陈原文 SAC: S0260517080003 chenyuanwen@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 王小康 SAC: S0260525020002 wangxiaokang@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 基于神经网络模型构建的择时策略表现优异 ：我们使用前期发现在截面选股上效果优异的AGRU模 型，使用一种新的训练方式，使其可以用于构建择时策略。若使用中证全指作为持仓标的，假设每日开 盘价成交，手续费单边万五（双边千一）的情况，策略年化收益率为15.86%，夏普比率为1.18，最大回 撤为-12.66%。 我们对比了不同的调仓周期下策略表现，发现周度和月度调仓会对策略产生较大负面影响。一方面择时 信号的IC随着周期拉长逐渐下降，一方面预测信号量不足天然降低了容错空间，会对策略稳定性产生影 响。 日度调仓截面ETF轮动策略： 对于截面ETF轮动，我们使用前期报告中的研究成果，调整为每日预测并 调仓后，假设持仓10只ETF，相较于所有ETF ...