报告概述
本报告为广发证券金融工程团队发布的定期月报，跟踪基于神经网络模型的ETF绝对收益策略。报告介绍了神经网络择时策略和截面ETF轮动策略的构建方法，包括信号生成、评价指标（时序IC、偏离度）及可投资ETF筛选规则。重点展示了2026年6月及近半年、今年以来各策略的收益率、最大回撤等表现，并将择时与轮动信号融合形成绝对收益策略。报告旨在为投资者提供量化交易策略的参考。
报告的核心结论
神经网络择时策略样本外表现稳健
本月（2026年6月）择时策略收益率为4.38%，最大回撤仅-2.14%，时序TSRankIC为37.78%，显示预测信号与真实收益相关性较高，策略在样本外持续有效。
截面ETF轮动策略超额收益显著
本月轮动策略收益率为7.14%，超额收益率达5.58%，IC均值4.97%，表明基于Alpha因子聚合的ETF轮动因子能够有效捕捉指数间相对强弱，持续跑赢等权基准。
融合策略实现了低回撤的绝对收益
通过择时信号控制仓位、轮动信号选择标的，绝对收益策略本月收益8.14%，最大回撤仅-2.11%，近半年收益27.96%，展现了良好的风险收益特征。
策略风险控制能力突出
2020年以来，绝对收益策略累计收益545.15%，最大回撤仅-11.01%，远低于同期市场波动，表明融合策略在极端行情中仍能有效控制下行风险。
报告回答的关键问题
神经网络如何应用于大盘择时？
报告使用AGRU模型，通过创新性训练方法对大盘进行择时。采用时序IC和偏离度两个指标评价信号准确性：时序IC衡量预测收益率与真实收益率的秩相关性，偏离度评估信号每日判断的准确程度。本月择时信号时序IC达37.78%，偏离度均值29.64%。
ETF轮动策略如何构建？
策略利用个股Alpha因子按指数成分股权重聚合得到指数层面因子值。对于多只ETF跟踪同一指数，仅保留规模最大的一只，并筛选近20日日均成交额大于2000万的ETF进入候选池。每月等权买入因子得分最高的前10只ETF。本月轮动信号IC均值4.97%。
神经网络绝对收益策略的近期表现如何？
2026年6月，绝对收益策略收益率为8.14%，最大回撤仅-2.11%。近半年收益率为27.96%，最大回撤-11.01%；今年以来收益率26.42%，最大回撤-11.01%。策略自2020年以来累计收益545.15%，最大回撤-11.01%，表现优异。
报告中的代表性数据
绝对收益策略近一月收益率
2026年6月，神经网络择时与截面叠加的ETF绝对收益策略在2026年6月的总收益率。
择时策略时序IC
2026年6月，神经网络择时策略近一个月的时序秩相关系数，衡量预测准确度。
绝对收益策略2020年以来累计收益率
2020年至2026年6月，策略自2020年以来的累计总收益率，最大回撤仅-11.01%。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 详细的策略构建方法：包括AGRU模型训练流程、择时信号生成、截面轮动因子计算等完整技术细节。
- 多维度绩效图表：包含近半年、2020年以来择时策略、轮动策略及绝对收益策略的净值走势图。
- 风险提示与免责声明：详细说明模型失效风险、回测假设及交易成本影响等。
- 分析师团队介绍：广发金融工程研究小组核心成员及其从业背景。
- 完整的策略近期表现表格：近一个月、三个月、半年、今年以来及2020年以来的收益率、最大回撤、IC等数据。
- 图表索引与目录：便于读者快速定位所需内容。
- 法律主体与版权声明：明确报告的分销区域及版权归属。
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