A股市场机器学习选股模型调仓频率对投资收益的影响

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，月度调仓策略的超额收益逐渐下降，这可能与市场有效性增强有关。为了应对这一挑战，比较了月度、半月和周度三种调仓频率下 XGBoost 模型的性能。

实证结果表明，周度调仓策略在年化超额收益率、最大回撤、信息比率和 Calmar 比率等指标上均表现最佳。尤其是在 2017 年后，周度调仓显著提高了模型在下半月的超额收益增长率，并平滑了整个月的收益曲线，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。研究强调了在高频策略中控制换手率的重要性，并建议使用组合优化方法来管理交易成本。实证结果显示，周度调仓 XGBoost 模型在年均双边换手率为 23.91 倍时表现最佳。过高的换手率会导致高昂的交易成本，从而影响模型的整体收益。

此外，研究还测试了不同交易成本（双边 0.3%、0.4%、0.6% 和 1%）对周度调仓策略的影响。结果表明，虽然提高调仓频率可以提升超额收益，但也对交易执行能力提出了更高的要求。投资者在制定调仓计划时应综合考虑不同交易成本下的回测结果。

结论

本研究强调了调仓频率在机器学习选股模型中的重要性，并提出提高调仓频率可以提升模型对 A 股市场的适应性和收益。然而，高频交易也伴随着更高的交易成本和对市场流动性的要求。投资者在应用高频策略时需要谨慎考虑这些因素，并采取有效的换手率控制措施。