摘要：截至2025年10月10日，华泰金工的全频段融合因子相对于全A等权基准的超额收益达14.44%。自2017年初回测以来，该因子的年化超额收益率为29.78%，5日RankIC均值为0.115。通过这一因子构建的AI中证1000增强组合，年内超额收益率稳定为18

截至2025年10月10日，华泰金工的全频段融合因子相对于全A等权基准的超额收益达14.44%。自2017年初回测以来，该因子的年化超额收益率为29.78%，5日RankIC均值为0.115。通过这一因子构建的AI中证1000增强组合，年内超额收益率稳定为18.20%。

本周，该组合相较于中证1000的超额收益为1.19%，自2017年初回测以来的年化超额收益率为21.78%。组合的年化跟踪误差为6.06%，信息比率达到3.59，超额收益的最大回撤为7.55%，Calmar比率为2.88，从多方面显示出该组合的优越性。

在文本选股策略方面，基于文本FADT_BERT组合的表现也颇为亮眼。截至10月10日，该组合自年初以来的绝对收益为23.89%，相对中证500的超额收益为-5.32%。自2009年初回测以来，该组合的年化收益率高达40.26%，相对中证500的超额年化收益率为30.60，且其夏普比率为1.40，显示出其良好的风险调整收益。

在主题指数轮动方面，华泰金工的AI主题指数轮动模型采用全频段量价融合因子，对133个概念指数进行评分，构建周频调仓策略。根据该模型的数据显示，截至10月10日，该模型的年化收益率为16.95%，相对等权基准的年化超额收益率为10.14%。未来一周，模型推荐持有绿色电力、国证油气、中证基建、央企创新等主题指数。

同时，AI行业轮动模型利用全频段量价融合因子对32个一级行业打分，构建周频调仓策略。该模型自2017年初的年化收益率为26.38%，相对等权基准的年化超额收益率为19.68%。未来一周，该模型将推荐持有钢铁、电力及公用事业、石油石化、交通运输、煤炭等五个行业。

华泰金工的全频段融合因子模型构建方法包括使用深度学习技术对27个高频因子进行训练，随后通过多任务学习对低频数据进行挖掘，最终合成全频段融合因子。基于该因子的选股组合展示出较强的市场适应能力。

此外，华泰金工的文本FADT_BERT选股组合也进行了更新，利用文本因子的升级，提升了对市场行情的适应性。该组合的构建基于主动量化选股策略，充分利用了AI技术的优势。

整体来看，华泰金工通过多种模型的运用，在投资组合的构建与调仓策略上展现了出色的表现，尤其是在量价因素的综合运用上，显示出其在当前市场环境中的强劲竞争力。

来源：新浪财经