创新全市场选股框架下，如何借β系数选高收益杠杆股票

摘要：AI量化：全市场选股方法论与AI量化选股模型

<配资之家>创新全市场选股框架下，如何借β系数选高收益杠杆股票

本报告提出一种创新型全市场选股框架,并在此基础上构建了AI 量化选股模型。模型采用两阶段选股逻辑,实现全市场覆盖与分层优化:第一阶段为行业主线轮动模型(AI 量化选股第一阶段),聚焦宏观与行业层面,对行业指数趋势强弱进行预测与排序;第二阶段在预测的主线及次主线行业内,运用AI 量化选股第二阶段模型,基于个股基本面特征因子完成最终标的筛选。

整体框架通过“行业配置+个股精选”的双层垂直AI 体系,形成从宏观到微观的完整AI 量化选股链路。

第二阶段模型的预测目标是个股相对于行业组合的β系数排序股票β本质是由上市公司基本面决定的,其决定因素又可以分为经营杠杆、财务杠杆、业务周期属性,以及上市公司资产质量、盈利稳定性、行业、规模、成长性等。这些个股基本面因素都相对稳定,因此股票的β也相对稳定,适合作为预测目标。相比之下,个股收益率噪声更大,更加难以预测。

行业主线轮动模型_杠杆股票交易_AI量化选股框架

通过前期的择时和轮动系列宏观AI 量化模型,我们已经实现了对行业指数趋势方向的预测和趋势强弱的排序。那么当行业指数被预测为上升趋势或者相对强度最高的时间段内,选择β系数相对更大的股票,就能够借助其与市场组合的高联动性,获取更高的个股收益率。

基于模型的各种模拟组合在回测区间内均显著跑赢基准万得全A行业主线轮动模型自2025 年8 月初开始,已实测运行超过半年时间,期间通信行业稳居主线行业排名首位(仅有3 个交易日有色金属行业短暂占据首位);排名前5 位的行业相对稳定,通信、有色、计算机、电子、国防军工、银行、煤炭等行业位居前5 位的时间较长。

我们选取了行业主线轮动模型预测的Top5 行业,并在每个行业内选取出排名前10 的个股,分别构建了多种模拟组合。各组合的在回测区间内均显著跑赢基准万得全A。

风险提示:市场环境变动风险,模型稳定性风险,数据质量风险。